Penerapan Metode Klasifikasi Data Pembiayaan Usaha Kecil Menggunakan Algorithma CART (Classification And Regression Trees): Studi Kasus di Bank BTPN Mitra Usaha Rakyat Cabang Siteba Padang

Pada penelitian ini yang akan dilakukan adalah, bagaimana menentukan
nasabah yang potensial dan yang tidak potensial. Dalam hal ini studi kasus yang di
ambil adalah Perusahaan yang bergerak dalam bidang keuangan atau istilahnya Bank.
Dalam Bank ini terdapat suatu permasalahan yang akan di coba menyelesaikanya
dengan cara teknik data mining. Atau dengan cara pengolahan data dengan suatu
metode deskriftif dan kuantitatif. Dan dalam algoritma Data mining ini,
permasalahannya bisa dikatakan dalam pemimjaman terhadap nasabah disini akan
tahu nasabah yang melakukan pembayaran tidak lancar dan lancar.
Untuk meminimalisis kesulitan dalam mengidentifikasi tumpukan arsip data
nasabah BTPN cabang siteba padang, maka gudang data tersebut dapat dimanfaatkan
untuk menghasilkan suatu pengetahuan. Dengan menggunakan metode dalam
pengambilan data yaitu metode deskriftif dan kuantitatif dimana metode ini metode
penelitian. Yang kemudian di olah lalu di ambil data dan kesimpulannya lalu baru
menggunakan teknik Data Mining (DM). Metode yang digunakan yaitu klasifikasi,
Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma CART.
Dengan metode ini, dapat di simpulkan dengan mengklasifikasikan dan
mengidentifikasi data nasabah yang memiliki kesamaan dalam karakteristik tertentu.
Dengan cara pengolahan data menggunakan metode deskriftif dan kuantitatif,
klasifikasi dan menggunakan algoritma CART. Sehingga dapat memprediksi nasabah
dengan resiko kredit macet atau lancar untuk masa yang akan datang. Dan juga
menggunakan tool WEKA dari data mining ini dimana dapat juga disimpulkan ada
perbedaan pencarian pengolahan data menggunakan cara manual dan tool WEKA.
Data mining ini mempunyai 50 % kemiripin hanya saja dengan menggunakan tool
WEKA data mining ini lebih cepat memangkas pohon keputusan. Dan dapat
menentukan yang mana nasabah yang lancar dan tidak lancar nya.