Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.259
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SMARTICS Journal Jurnal SOLMA Jurnal Pengabdian Al-Ikhlas Technologia: Jurnal Ilmiah Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat SmartComp
Nur Alamsyah
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Health Professions Public Health Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Technologia: Jurnal Ilmiah

 1 
IMPLEMENTASI KLASIFIKASI DATA KEMACETAN ANGSURAN LEASING MOBIL DENGAN ALGORITMA C4.5 M. Edya Rosadi; Nur Alamsyah; Rahmadi Agus
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 8, No 1 (2017): TECHNOLOGIA
Publisher : Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (246.322 KB) | DOI: 10.31602/tji.v8i1.718

Abstract

Berkembangnya lembaga pembiayaan di Indonesia, jelas mempunyai masalah yang sering ditemui seperti masalah pembayaran angsuran yang tidak lancar atau macet. Banyaknya faktor yang memungkinkan kemacetan pembayaran angsuran dari debitur kepada perusahaan yang seharusnya sudah menjadi kewajiban sesuai perjanjian yang sudah disepakati. Berbagai penelitian yang telah dilakukan mengenai kemacetan ini banyak dilakukan berdasarkan dari data marketing. Oleh karena itu faktor penyebab kemacetan dalam penelitian ini berdasarkan dataset dari data debitur (aging collection). Penelitian ini mengklasifikasi kemacetan pada salah satu lembaga leasing menggunakan algoritma C4.5 untuk mengkaji hasil akurasi. Data yang digunakan data debitur PT. Olympindo tahun 2015 dimana dalam data tersebut adalah data yang menunjukan 2 kategori yaitu kategori macet dan lancar. Aplikasi yang digunakan adalah aplikasi Rapidminer. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat mengklasifikasikan kredit lancar dan macet dengan akurasi sebesar 97,22%.
Co-Authors Alma Ariani Arafat Arafat Arafat Arafat Fathur Rahman Hj. Silvia Ratna HM Muflih Ihda Innar Ridho M Muflih M Muflih M. Edya Rosadi M. Muflih M. Rasyidan Mirza Yogy Kurniawan Muhammad Edya Rosadi Muhammad Edya Rosadi Muhammad Rasyidan Muhammad Rasyidan Muharir Rahmadi Agus Rika Agustina Silvia Ratna Silvia Ratna Wagino Wagino Wagino Wagino Wagino Wagino Yusri Ikhwani