ANALISIS KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT KOPERASI DENGAN METODE DATA MINING DECISION TREE
DOI:
https://doi.org/10.36595/jire.v5i2.663Keywords:
Cooperative, Data Mining, C4.5 Algorithm, RapidminerAbstract
Savings and loan cooperatives provide credit to members with certain criteria. This study was conducted to analyze the feasibility of providing credit to members of savings and loan cooperatives. In developing their business cooperatives have problems choosing employees who are eligible or not in providing savings and loan cooperatives so that the cooperative's financial cycle can run in an orderly and smooth manner. The attributes used as test data are discipline, class, age, years of service, and other income. The research uses the decision tree algorithm C4.5 data mining method with rapidminer tools on the data of prospective cooperative creditors. The results obtained are 94.27% accuracy, 100% precision, and 89.29% recall.
References
P. H. Kurnia, Model Klasifikasi Kelayakan Kredit Koperasi Karyawan Dengan Algoritma Decision Tree. 2019. Pros. SNATIF 6 (2007) : pp. 96–101.
Sumiah, A. and N. Mirantika, Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Rekomendasi Penentuan Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan. Buffer Informatika, 2020. 6(1): p. 1-14
Igo, F, Abdul Aziz and Moh. Ahsan. Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit Nasabah Bank XYZ Menggunakan Metode Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes. KURAWAL Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri. 2021. 5(1) : p. 57-64
J. S. Parapat and A. S. Sinaga. Data Mining Klasifikasi Data Nasabah Kredit KSU Taman Mandiri Data Mining Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Kredit Koperasi Simpan Pinjam. Jurnal Ilmu Tek. Elektro Komput. dan Inform. 2018. vol. 4
Maldini, Y, Amril Mutoi Siregar and Tohirin Al Mudzakir. Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Rekomendasi Penentuan Mahasiswa Penerima Beasiswa pada Universitas Kuningan. Scientific Student Journal for Information, Technology and Science. 2021. II(1): p. 31-38
Sunarti. Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Pinjaman pada Koperasi Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5. Journal of Information System. 2021. 6(1) : p. 1-8
Farokhah, L. and Rina Dewi Indahsari. Implementasi Decision Tree C4.5 Dalam Penentuan Pinjaman Uang Di Koperasi Xyz Di Banjarmasin. Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK). 2019. 6(3) : p. 293-303
Yusuf, D, Sarful Bahri and Anggita Larasati. Decision Tree Menggunakan Algoritma C4.5 Untuk Analisa Kelayakan Pemberian Kredit. 2021. 2(2) : p.96-106
Riyyan, M. and H. Firdaus, Perbandingan Algoritme Naïve Bayes Dan KNN Terhadap Data Penerimaan Beasiswa. Jurnal Informatika & Rekayasa Elektronika, 2022. 5(1) : p.1-10
M.F. Arifin and D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 Dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus :PT. Atria Artha Persada. 2018. InComTech. 8(2) : p.87-102.
Suyanto, Data mining : Untuk Klasifikasi Dan Klasterisasi Data, 1st ed. Bandung: Informatika, 2017
Kusrini and E.T.Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta : Andi Offset, 2009.
F. Santoso, A. Syukur, and A.Z. Famani. Algoritma C4.5 Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Lama Menghapal Al-Quran Pada Santri. 2018. Jurnal Teknol.Inf. 14 (2) : pp. 92-103.
Fitriani, E. Perbandingan Algoritma C4. 5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan. 2020. SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi, 9(1), 103-115
Riyanto, U. Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Jumlah Pembaca Artikel Online. JIKA (Jurnal Informatika), 2019.2(2), 62–72.
Additional Files
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Semua tulisan pada jurnal ini menjadi tanggungjawab penuh penulis.
