KLASIFIKASI PEMBERIAN KREDIT CUSTOMER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES

Saat ini kredit merupakan hal yang banyak diminati oleh banyak orang. Seseorang dapat mengajukan kredit hanya dengan memenuhi syarat tertentu. Pemberian kredit kepada customer baru adalah kegiatan yang mempunyai resiko tinggi. Hal ini dapat menyebabkan kerugian bagi pihak bank maupun Lembaga keuangan. Oleh karena itu, pendekatan yang digunakan pada penelitian skripsi ini adalah metode Naïve Bayes Klasifikasi yang mengolah data yang besar sehingga menghasilkan sebuah pengetahuan baru. Selain hal tersebut proses metode Naïve Bayes Klasifikasi yaitu menghasilkan pola pemberian kredit customer berdasarkan 690 record dan 10 atribut dengan 2 kelas (‘positif’), (‘negatif’) yang telah ditentukan dan untuk mempermudah prediksi akurasi menggunakan software RapidMiner. Hasil dari proses ini akan mempermudah kinerja perbankan dan lembaga keuangan. Skripsi ini memberikan informasi penting seperti hasil pemberian kredit customer yang dapat digunakan dalam efektivitas dan efisiensi peningkatan perusahaan, dari pengujian yang dilakukan dengan membandingkan data training dengan data testing didapat akurasi sebesar 81%.