Implementasi Algoritma C4.5 Klasifikasi Nasabah Potensial ADIRA Dinamika Multi Finance Pringsewu

Hidayatus Sholihah(1*), Fiqih Satria(2), Muhamad Muslihudin(3)

(1) 
(2) 
(3) 
(*) Corresponding Author

Abstract


Salah satu keberhasilan perbankan adalah mengklasifikasi nasabahnya, karena nasabah merupakan aset terpenting dalam suatu perusahaan. Adira dinamika multi finance adalah perusahaaan yang bergerak di bidang pembiayaan dana secara kredit, memberikan penawaran kembali terhadap nasabah potensial yang sebelumnya telah melakukan pembiayaan kredit merupakan suatu langkah untuk tetap mendapatkan nasabah kembali.Mengetahui nasabah yang berpotensi merupakan hal yang harus di ketahui seorang analis kredit. Analisis kredit dengan teknik data mining perlu dilakukan untuk mempersingkat waktu analisis pemberian kredit. Penelitian ini membentuk model decision tree C4.5 untuk klasifikasi nasabah kredit berdasarkan data yang sudah ada di Adira Finace. Prepocessing data terdiri dari data cleaning, data integration, data selection, dan data transformasi dilakukan untuk meningkatkan kualitas model klasifikasi Proses pembentukan model decision tree C4.5 dilakukan menggunakan bantuan software weka.

Full Text:

PDF

References


H. Marcos and I. Hidayah, “Implementasi Data Mining Untuk Klasifikasi Nasabah Kredit Bank ‘ X ’ Menggunakan Classification Rule,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2014, pp. 1–7, 2014.

C. R. H. Susanto, Neneng Sri Uryani, “Penerapan algoritma c4.5 untuk menganalisis kelayakan pemberian kredit nasabah,” STMIK TasikMalaya, vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2013.

L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.

E. Turban, J. E. Aronson, and T.-P. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems,” Decis. Support Syst. Intell. Syst., vol. 7, p. 867, 2007.

Y. Zhang, S. Fong, J. Fiaidhi, and S. Mohammed, “Real-time clinical decision support system with data stream mining.,” J. Biomed. Biotechnol., vol. 2012, p. 580186, 2012.

E. Turban, R. Sharda, and D. Delen, Decision Support and Business Intelligence Systems. Chapter 6 Artificial Neural Networks for Data Mining, vol. 8th. 2007.

M. Muslihudin, “Analisis Prediksi Mahasiswa Tidak Tepat Waktu Menyelesaikan Studi Dengan Menggunakan Metode Algoritma C 4.5 (Studi Kasus : STMIK Pringsewu ),” Tesis IBI Darmajaya, pp. 5–29, 2015.

Y. Mardi, “Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.

A. Srivastava, E.-H. S. H. E.-H. S. Han, V. Singh, and V. Kumar, “Parallel formulations of decision-tree classification algorithms,” Proceedings. 1998 Int. Conf. Parallel Process. (Cat. No.98EX205), vol. 24, pp. 1–24, 1998.

J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition. 2012.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.