IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN METODE NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT STUDI KASUS BMT BERINGHARJO
Daftar Isi:
- Dalam dunia perbankan, pemberian kredit adalah kegiatan bisnis yang biasa dilakukan di setiap bank dan mempunyai resiko tinggi. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah (kredit macet) sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, diperlukan adanya peramalan akurat yang salah satunya menggunakan teknologi di bidang data mining. Dengan menggunakan teknologi di bidang data mining yang mengoptimasi proses pencarian informasi prediksi dalam basis data yang besar, serta menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya. Naive Bayes memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Dengan mempelajari korelasi hipotesis yang merupakan label kelas yang menjadi target pemetaan dalam klasifikasi, dan evidence yang merupakan fitur-fitur yang menjadi masukan dalam model klasifikasi. Dengan adanya aplikasi pengolahan data berbasis data mining tersebut, diharapkan dapat digunakan sebagai alternatif dan alat bantu dalam memprediksikan resiko kelayakan kredit yang memperkirakan layak atau tidaknya pemohon atau nasabah untuk diberikan kredit. Kata kunci : Data Mining, Naive Bayes, Prediksi Kelayakan Kredit