Analisis Data Nasabah Potensial Menggunakan Classification and Regression Trees: Studi Kasus Pada Kantor Pusat BPR Cincin Permata Andalas

Murfi, Melsi Sari (2014) Analisis Data Nasabah Potensial Menggunakan Classification and Regression Trees: Studi Kasus Pada Kantor Pusat BPR Cincin Permata Andalas. Bachelor/Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.

[thumbnail of B1_5_MELSI_SARI_MURFI_55766_6132_2014.pdf] Text
B1_5_MELSI_SARI_MURFI_55766_6132_2014.pdf

Download (789kB)

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi terbukti dapat mempermudah kinerja
manusia seperti dalam simpan pinjam/kredit bank. BPR Cincin Permata Andalas
salah satu perbankan indonesia yang bergerak dibidang perkreditan. Kredit macet
dalam angsuran nasabah BPR Cincin Permata Andalas sering terjadi karena pihak
Bank mempromosikan jenis produk kredit kepada nasabah tanpa memperhatikan
seorang nasabah berpotensial atau tidak dalam meminjam. BPR Cincin Permata
Andalas memiliki tumpukan data nasabah. Tumpukan data tersebut dicari
pengetahuan nasabah berpotensial, dengan mengklasifikasikan nasabah potensial
menggunakan teknik data mining dengan algoritma CART, serta menganalisa
nasabah potensial menggunakan teknik data mining metode klasifikasi dan
menggunakan tool data mining.
Analisis data nasabah potensial menggunakan teknik data mining metode
klasifikasi dengan algoritma CART. Pada algoritma CART terdapat tahap
beberapa iterasi untuk menyelesaikan pohon keputusan. Analisis data nasabah
BPR Cincin Permata Andalas dengan teknik data mining menggunakan algoritma
CART menyelesaikan pohon keputusan sampai di iterasi – 6 dengan terdapat 6
node yang dicari berdasarkan nilai kesesuaian terbesar. Berdasarkan nilai
kesesuaian terbesar diperoleh nasabah berpotensial yang memiliki tunggakan
pokok = rendah dan nasabah yang memiliki tunggakan bunga = sedang.
Sedangkan nasabah yang mempunyai tunggakan pokok = tinggi, tunggakan bunga
= tinggi serta jaminan = (rendah, sedang) diklasifikasikan pada nasabah yang
tidak berpotensial.
Klasifikasi data nasabah potensial menggunakan teknik data mining
dengan algoritma CART menghasilkan 6 nodes sampai di iterasi – 6 yang
diklasifikasikan kedalam kategori nasabah berpotensial sebanyak 127 nasabah dan
140 nasabah nasabah yang tidak berpotensial. Analisa menggunakan tool SPM
dan Weka lebih akurat analisa mencapai 90% dibandingkan menggunakan tool
tanagra karena menggunakan tool tanagra hasil iterasi berbeda dengan hasil iterasi
pencarian manual teknik data mining

Item Type: Thesis (Bachelor/Skripsi)
Uncontrolled Keywords: Data mining, CART, Klasifikasi, Pohon Keputusan, BPR Cincin Permata Andalas
Subjects: T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions: Fakultas Teknik > Pendidikan Teknik Elektronika-S1
Depositing User: Risna Juita S.Sos
Date Deposited: 18 Jun 2025 07:56
Last Modified: 18 Jun 2025 07:57
URI: https://repository.unp.ac.id/id/eprint/14221

Actions (login required)

View Item
View Item