IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI
PENENTUAN PENGAJUAN KARTU KREDIT
MENGGUNAKAN C5.0 DAN NAIVE BAYES
(Studi Kasus: Bank BCA Cabang Kelapa Gading)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Darma Persada
Author
Stephen Nicolas, Lombu
Subject
006.312 Data Mining
Datestamp
2024-07-29 02:43:46
Abstract :
ABSTRAK Kartu kredit merupakan alat pembayaran yang dikeluarkan bank tertentu, berbahan plastik dan berguna sebagai alat pembayaran secara kredit, yang dilakukan oleh pemilik kartu atau sesuai dengan nama yang tertera pada kartu kredit tersebut, kartu kredit bisa digunakan pada saat melakukan pembelian barangatau jasa, dan jugabisa digunakan untuk menarik uang tunai secara BCA di mesin ATM, yang sesuai dengan batas kredit yang telah ditetapkan oleh bank. PT Bank Central Asia Tbk merupakan perusahaan yang berbasis di Indonesia yang utamanya bergerak dalam sektor perbankan. Perusahaan ini beroperasi dengan nama Bank BCA. Produk-produknya meliputi tabungan, giro, dan deposito.Perusahaan ini juga menawarkan beragam pinjaman, seperti KPR, pinjaman modal kerja, dan pinjaman investasi. Pada penawaran produk- produknya Bank BCA Cabang Jakarta Pusat memiliki divisi marketing, khususnya pada kartu kreditpermasalahan yang di hadapi adalah pada saat pelaksanaanya proses penawaran kartu kredit kepada calon nasabah, sering kali berbeda dengan jenis kartu yang disetujui, maka dari itu dibutuhkannya sebuah aplikasi atau website untuk memprediksi pemberian jenis kartu kredit yang cocok untuk ditawarkan kepada calon nasabah. Dilihat dari latar belakang diatas, keluhan nasabah yang menanyakan tentang enis kartu kredit yang disetujui berbeda dengan pada saat penawaran, hal itu dapat menyebabkan mengurangnya kredibilitas untuk divisi marketing. Maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana melakukan prediksi penentuan pengajuan jenis kartu kredit pada Bank BCA Cabang Jakarta Pusat dengan menggunakan Algoritma C5.0 Dalam hasil komparasi menggunakan perhitungan Confusion Matrix dari data nasabah yang ada lalu di lakukan komparasi antara algoritma Naïve bayes dan algoritma C5.0 dengan data yang di input Tanggungan : tidak ada, Status pernikahan : Belum Kawin, Tempat tinggal : milik sendiri, Profesi : karyawan swasta, penghasilan perbulan : sangat tinggi, maka di dapatkan dengan algoritma Naïve bayes dengan akurasi 82.7% dan dengan algoritma C5.0 85.5% dapat di simpulkan dari akurasi tersebut algoritma C5.0 lebih cocok untuk permasalah ini.
ABSTRAK Kartu kredit merupakan alat pembayaran yang dikeluarkan bank tertentu, berbahan plastik dan berguna sebagai alat pembayaran secara kredit, yang dilakukan oleh pemilik kartu atau sesuai dengan nama yang tertera pada kartu kredit tersebut, kartu kredit bisa digunakan pada saat melakukan pembelian barangatau jasa, dan jugabisa digunakan untuk menarik uang tunai secara BCA di mesin ATM, yang sesuai dengan batas kredit yang telah ditetapkan oleh bank. PT Bank Central Asia Tbk merupakan perusahaan yang berbasis di Indonesia yang utamanya bergerak dalam sektor perbankan. Perusahaan ini beroperasi dengan nama Bank BCA. Produk-produknya meliputi tabungan, giro, dan deposito.Perusahaan ini juga menawarkan beragam pinjaman, seperti KPR, pinjaman modal kerja, dan pinjaman investasi. Pada penawaran produk- produknya Bank BCA Cabang Jakarta Pusat memiliki divisi marketing, khususnya pada kartu kreditpermasalahan yang di hadapi adalah pada saat pelaksanaanya proses penawaran kartu kredit kepada calon nasabah, sering kali berbeda dengan jenis kartu yang disetujui, maka dari itu dibutuhkannya sebuah aplikasi atau website untuk memprediksi pemberian jenis kartu kredit yang cocok untuk ditawarkan kepada calon nasabah. Dilihat dari latar belakang diatas, keluhan nasabah yang menanyakan tentang enis kartu kredit yang disetujui berbeda dengan pada saat penawaran, hal itu dapat menyebabkan mengurangnya kredibilitas untuk divisi marketing. Maka rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana melakukan prediksi penentuan pengajuan jenis kartu kredit pada Bank BCA Cabang Jakarta Pusat dengan menggunakan Algoritma C5.0 Dalam hasil komparasi menggunakan perhitungan Confusion Matrix dari data nasabah yang ada lalu di lakukan komparasi antara algoritma Naïve bayes dan algoritma C5.0 dengan data yang di input Tanggungan : tidak ada, Status pernikahan : Belum Kawin, Tempat tinggal : milik sendiri, Profesi : karyawan swasta, penghasilan perbulan : sangat tinggi, maka di dapatkan dengan algoritma Naïve bayes dengan akurasi 82.7% dan dengan algoritma C5.0 85.5% dapat di simpulkan dari akurasi tersebut algoritma C5.0 lebih cocok untuk permasalah ini.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
