SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ANALISIS PENGAJUAN KREDIT MOTOR MENGGUNAKAN METODE KNN (K Nearest Neighbor) (Study Kasus pada PT. Federal International Finence (FIF) Cabang Subang)
| Main Authors: | Murdianingsih, Yuli -, Lukmana, Angga |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf Journal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
STMIK SUBANG
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/110 https://jurnalstmiksubang.ac.id/index.php/jtik/article/view/110/pdf |
Daftar Isi:
- Perusahaan kredit motor terus berkembang, kami ingin melakukan pengajuan kredit motor, kita harus melalui beberapa persiapan mulai, survei lapangan dan juga menginstal analisis kreditnya. Tahapan-tahapan paling penting karena akan berdampak terhadap hasil analisa kredit. Survei dilakukan untuk membuktikan dan melakukan survei yang dilakukan. Maka dari itu, penelitian ini membahas untuk memecahkan masalah-masalah tersebut, dibahas keakuratan, hasil penelitian, masih dipertanyakan, dari 100 calon pelanggan hanya 5-10 saja yang dikategorikan sebagai macet, termasuk lebih dari 10 konsumen yang diharapkan, masih bisa menunggak kreditnya, maka dari itu penelitian ini mencoba untuk membuat sistem yang dapat digunakan untuk meminimalisir,mempercepat, dan meningkatkan keakuratan dalam proses analisa kredit. Sistem yang dibuat menggunakan metode KNN dengan menghitung jarak kedekatan antara kasus lama dengan kasus baru dan untuk perhitungan kedekatannya menggunakan rumus euclidean. Dimana nilai atribut dari parameter kepribadian, Lingkungan, kemampuaan, kondisi, Jaminan dan uang muka semuanya dilakukan pembobotan dan perhitungannya dengan cara pengakaran dari bobot nilai atribut dikalikan dengan bobot nilai atribut baru lalu dipangkatkan. Selanjutnya diimplementasikan Menjadi sistem menggunakan PHP dan MYSQL. Implementasi ini menghasilkan kesimpulan hasil manual dan menggunakan sistem yang didukung, mulai dari status yang dikeluarkan hingga hasil dari perhitungan jarak kedekatan dari kasus lama dengan kasus baru.
- Perusahaan kredit motor terus berkembang, kami ingin melakukan pengajuan kredit motor, kita harus melalui beberapa tahap mulai dari persiapan, survei lapangan dan juga pemasangan analisa kreditnya. Tahapan-tahapan paling penting karena akan berdampak terhadap hasil analisa kredit. Survei dilakukan untuk membuktikan dan melakukan survei yang dilakukan. Maka dari itu, penelitian ini membahas untuk memecahkan masalah-masalah tersebut, dibahas keakuratan, hasil penelitian, masih dipertanyakan, dari 100 calon pelanggan hanya 5-10 saja yang dikategorikan sebagai macet, termasuk lebih dari 10 konsumen yang diharapkan, masih bisa menunggak kreditnya, maka dari itu penelitian ini mencoba untuk membuat sistem yang dapat digunakan untuk meminimalisir, mempercepat, dan meningkatkan keakuratan dalam proses analisa kredit. Sistem yang dibuat menggunakan metode KNN dengan menghitung jarak kedekatan antara kasus lama dengan kasus baru dan untuk perhitungan kedekatannya menggunakan rumus euclidean. Dimana nilai atribut dari parameter kepribadian, Lingkungan, kemampuaan, kondisi, Jaminan dan uang muka semuanya dilakukan pembobotan dan perhitungannya dengan cara pengakaran dari bobot nilai atribut dikalikan dengan bobot nilai atribut baru lalu dipangkatkan. Selanjutnya diimplementasikan Menjadi sistem menggunakan PHP dan MYSQL. Implementasi ini menghasilkan kesimpulan hasil manual dan menggunakan sistem yang didukung, mulai dari status yang dikeluarkan hingga hasil dari perhitungan jarak kedekatan dari kasus lama dengan kasus baru.