Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor dan Decision Tree untuk Penentuan Risiko Kredit Kepemilikan Mobil

Devi Yunita

Abstract


Perbandingan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Decision Tree  untuk  Risiko Kredit Kepemilikan Mobil Kredit adalah sarana agar orang atau perusahaan dapat meminjam modal atau uang dan membayarnya dalam tempo yang sudah ditentukan. Agar kredit yang diberikan sesuai tujuan atau sasaran; yaitu aman; maka perlu diakukan analisis kredit. Analisis kredit adalah kajian yang dilakukan untuk mengetahui kelayakan dari suatu permasalahan kredit. Dalam penelitian analisa kredit ini menggunakan perbandingan Algoitma K-nearest neighbor (K-NN) yang merupakan penelitian menggunakan metode dengan mencari kedekatan antara kriteria kasus baru dengan kriteria kasus lama berdasarkan kriteria kasus yang paling mendekati; dan menggunakan Metode Decision tree yang merupakan metode yang ada pada teknik klasifikasidalam data mining. Hasil penelitian dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner menunjukan bahwa Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) memiliki nilai akurasi yang lebih baik

Keywords


Analisa Kredit; Algoritma K-NN; Metode Desicion Tree; Rapid Miner; Data Mining

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Devi Yunita

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Indexed in:

                                 



Supporting tools:

Turnitin Grammarly Mendeley

Powered By:

Universitas Pamulang

Flag Counter

Jurnal Informatika Universitas Pamulang (ISSN: 2541-1004 e-ISSN: 2622-4615)
Copyright © 2016-2019 Teknik Informatika Universitas Pamulang. All rights reserved.



This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) License