IMPLEMENTASI ALGORITMA KNN, LOGISTIC REGRESSION DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENGAJUAN KREDIT PINJAMAN DI KOPERASI GENTIARAS PRINGSEWU LAMPUNG

Andreano, Christ and Lestari, Sri (2022) IMPLEMENTASI ALGORITMA KNN, LOGISTIC REGRESSION DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI PENGAJUAN KREDIT PINJAMAN DI KOPERASI GENTIARAS PRINGSEWU LAMPUNG. Masters thesis, IIB Darmajaya.

	Text COVER.pdf Download (94kB)
	Text PERNYATAAN.pdf Download (238kB)
	Text HALAMAN PERSETUJUAN.pdf Download (541kB)
	Text HALAMAN PENGESAHAN.pdf Download (334kB)
	Text MOTTO.pdf Download (253kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (13kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (35kB)
	Text KATA PENGANTAR.pdf Download (794kB)
	Text BAB I.pdf Download (223kB)
	Text BAB II.pdf Download (343kB)
	Text BAB III.pdf Download (328kB)
	Text BAB IV.pdf Download (3MB)
	Text BAB V.pdf Download (9kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (121kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini membahas tentang analisa data nasabah dalam pengajuan kredit di Koperasi Gentiaras Pringsewu Lampung menerapkan teknik klasifikasi dan hasil perbandingannya menggunakan KNN, Naïve Bayes dan Logistik Regression. Mengetahui prosedur analisis klasifikasi dan hasil perbandingan klasifikasi pada data nasabah kredit koperasi Gentiaras Pringsewu Lampung menggunakan KNN, Naïve Bayes dan Logistik Regression.Dalam metode pengumpulan data ini mempunyai peranan yang penting untuk mendapatkan suatu informasi dari penelitian yang dilakukan. Data yang relevan dengan pokok pembahasan adalah indikator keberhasilan penelitian. Pengumpulan data harus dilakukan dengan cara yang sangat tepat. Dalam metode pengumpulan data ini, penulis menggunakan beberapa metode yaitu wawancara, dan studi pustakaPenelitian yang telah dilakukan didapatkan hasil sebuah pola informasi dalam menggunakan proses data mining untuk mengklasifikasi para calon nasabah. Penelitian ini menghasilkan suatu pola informasi yang sesuai dengan tujuan data mining yaitu pola data training dan data testing untuk mengklasifikasi untuk mendapatkan informasi baru, apakah data para calon nasabah termasuk kedalam nasabah yang Lancar atau Tidak Lancar.hasil uji coba dataset para nasabah koperasi yang dihitung menggunakan Cross Validation 2-10 fold. Algoritma Naïve Bayes memperoleh hasil akurasi terbaik pada pemodelan fold ke 3 yaitu 77.64% dan untuk algoritma KNN memperoleh hasil akurasi terbaik pada pemodelan fold ke 6 yaitu 76.64% sedangkan algoritma Logistic Regression memperoleh hasil akurasi terbaik pada pemodelan fold ke 5 yaitu 68.07%.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Ilmu Komputer eTheses
Divisions:	Pasca Sarjana > Magister Teknologi Informasi
Depositing User:	M.T.I Christ Andreano
Date Deposited:	15 Sep 2022 04:52
Last Modified:	15 Sep 2022 04:52
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/8326

Actions (login required)

View Item