<![CDATA[Pendapatan utama yang diperoleh koperasi ditentukan oleh besarnya jumlah angsuran yang dibayar oleh nasabah, sedangkan permasalahan yang sering dihadapi adalah banyaknya nasabah yang menunggak dalam membayar angsuran bahkan tidak jarang nasabah yang kabur sehingga menjadi piutang tak tertagih yang pada akhirnya menyebabkan kerugian. Hal tersebut terjadi akibat kurang akuratnya manajemen dalam menentukan pemohon mana yang layak dan tidak layak diberikan pinjaman. Oleh karena itu, penulis menerapkan metode data mining untuk mengklasifikasikan kelayakan nasabah dalam kategori layak dan tidak layak berdasarkan data historis nasabah di masa sebelumnya, kemudian digunakan dalam memprediksi kelayakan nasabah di masa depan, yaitu dengan algoritma Naïve Bayes. Penulis menggunakan aplikasi RapidMiner 8.1 untuk menguji tingkat akurasi algoritma tersebut. Pengujian dilakukan dengan menyiapkan data training sebanyak 438 dan data testing sebanyak 146 data yang diambil dari database nasabah di tahun 2015. Hasil pengujian akurasi yang didapat menggunakan aplikasi RapidMiner maupun perhitungan manual dengan empat kali proses diperoleh akurasi tertinggi yaitu 78.08% dengan presentase eror 21.92 %. Jadi, dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naïve Bayes dapat diterapkan untuk memprediksi kelayakan pemberian pinjaman pada Koperasi Anugerah Bintang Cemerlang. Kata Kunci: Data Mining, Kelayakan Pinjaman, Klasifikasi, Naïve Bayes]]>
Copyrights © 2020
