Sistem rekomendasi kelayakan kredit menggunakan metode Random Forest pada BRI Kantor Cabang Pelaihari

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Putra, Muhammad Irhamna (2019) Sistem rekomendasi kelayakan kredit menggunakan metode Random Forest pada BRI Kantor Cabang Pelaihari. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

[img] Text
Muhammad Irhamna Putra_H76215022.pdf

Download (1MB)

Abstract

Penelitian ini melakukan pembahasan tentang penggunaan salah satu algoritma machine learning untuk klasifikasi yang bernama random forest untuk melakukan prediksi terhadap potensi kelayakan kredit seorang calon nasabah untuk dijadikan acuan dasar oleh bank sebelum diproses lebih lanjut. Permasalahan yang ada pada bank adalah tidak adanya sistem rekomendasi untuk sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan perhitungan secara otomatis untuk mengurangi resiko kredit dalam bank, dalam hal ini mencegah adanya potensi kredit macet. Untuk itu dibangunlah sebuah sistem rekomendasi atau sistem pendukung keputusan untuk melakukan prediksi potensi kelayakan suatu nasabah sebagai acuan dasar oleh pihak bank agar nantinya dilakukan proses analisa kredit tindak lanjut berdasarkan analisis 5C tentang perbankan yang berbasis webservice. Berdasarkan hasil penelitian ini, model perhitungan prediksi yang telah dilakukan testing dengan beberapa skenario data training menggunakan record data tagihan kredit nasabah, memiliki rata – rata ditemui rata – rata hasil accuracy sebesar 96,57%%, precision sebesar 96,46% dan recall sebesar 100%.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Creators:
CreatorsEmailNIM
Putra, Muhammad Irhamnairhamna.putraa@gmail.comH76215022
Contributors:
ContributionNameEmailNIDN
Thesis advisorYusuf, Ahmadahmadyusuf@uinsby.ac.id199001202014031003
Thesis advisorYalina, Nitanitayalina@uinsby.ac.id198702082014032003
Subjects: Bank dan Perbankan
Teknologi > Teknologi Informasi
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Sistem Informasi
Depositing User: Putra Muhammad Irhamna
Date Deposited: 14 Oct 2019 08:09
Last Modified: 14 Oct 2019 08:09
URI: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/35924

Actions (login required)

View Item View Item