ANALISIS PENENTUAN KELAYAKAN KREDIT BUMDES DI DESA GERUNG PERMAI KECAMATAN SURALAGA KABUPATEN LOMBOK TIMUR MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS PSO (PARTICLE SWARM OPTIMIZATION)

EVAYATUSSOLIHAH, EVAYATUSSOLIHAH (2019) ANALISIS PENENTUAN KELAYAKAN KREDIT BUMDES DI DESA GERUNG PERMAI KECAMATAN SURALAGA KABUPATEN LOMBOK TIMUR MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS PSO (PARTICLE SWARM OPTIMIZATION). Diploma thesis, UNIVERSITAS HAMZANWADI.

[img] Text
SKRIPSI EVAYATUSSOLIHAH.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Dalam pemberian kredit perlu menganalisa kebutuhan kreditur, maka yang diketahui terlebih dahulu adalah prinsip-prinsip yang perlu ditegakkan dalam rangka pemberian kredit. Hal-hal yang perlu diperhatikan dalam pemberian kredit bagi nasabah adalah 6 prinsip C’S Analisis. Perlu adanya solusi pemecahan masalah yang ada. Dalam menganalisa sebuah kredit terkadang seorang analis melakukan analisa tidak akurat. Sehingga ada beberapa nasabah yang kurang mampu dalam melakukan pembayaran kredit, sehingga mengakibatkan kredit macet. Dari permasalahan yang ada digunakan sebuah metode sekaligus memprediksi kelayakan pemberian kredit di Desa Gerung Permai Kecamatan Suralaga yaitu dengan model algoritma C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Setelah di lakukan pengujian dengan dua model yaitu algoritma C4.5 dan algoritma C4.5 berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) maka hasil yang didapat adalaha untuk nilai akurasi algoritma C4.5 senilai 98,86% sedangkan nilai akurasi algoritma C4.5 berbasis PSO senilai 98,89% sehingga selisis untuk nilai akurasi meningkat sebesar 0,3% dan ROC curve untuk keduanya yaitu, nilai AUC berdasarkan ROC curve untuk algoritma C4.5 bernilai 0,895, sedangkan untuk algoritma C4.5 berbasis PSO bernili 0,917 sehingga didapatkan selisih nilai AUC meningkat sebesar 0,22 sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan teknik Particle Swarm Optimization(PSO) dapat meningkatkan nilai akurasi pada Algoritma C4.5 Kata Kunci : Analisa Kredit, Algoritma C4.5, Particle Swarm Optimization (PSO)

Item Type: Thesis (Diploma)
Subjects: Sains > Robotika > Data mining, Data Science, Big Data
Sains > Robotika > Information Systems
Divisions: Fakultas Teknik > Sistem Informasi
Depositing User: A.Md.Kom. Ardian Rizka Zalkarnain
Date Deposited: 03 Mar 2021 04:52
Last Modified: 03 Mar 2021 04:52
URI: http://eprints.hamzanwadi.ac.id/id/eprint/4455

Actions (login required)

View Item View Item