KLASIFIKASI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT NASABAH BANK XYZ MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES

Yusfina Susanti Ripka Igo, Abdul Aziz, M. Ahsan
{"title":"KLASIFIKASI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT NASABAH BANK XYZ MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES","authors":"Yusfina Susanti Ripka Igo, Abdul Aziz, M. Ahsan","doi":"10.33479/kurawal.v5i1.551","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Perbankan memberi layanan kredit untuk memudahkan masyarakat dalam menjalankan usaha. Untuk meminimalkan risiko, bank perlu melakukan analisis kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Penelitian ini bertujuan buat memperoleh tata cara yang terbaik buat klasifikasi kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Alasannya memilih metode terbaik yaitu metode yang layak digunakan dalam klasifikasi pemberian kredit dengan nilai akurasi tertinggi. Akurasi tertinggi dipilih melalui perbandingan algoritma c4.5 dan naive bayes. Hasil akurasi yang didapatkan dari algoritma c4.5 dengan tiga kali pengujian bertutut-turut adalah 65,75%, 67,70%, 64,95%, sedangkan naive bayes menghasilkan akurasi 64,72%, 66,67, 63,40%.","PeriodicalId":290962,"journal":{"name":"Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri","volume":"44 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-03-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Kurawal - Jurnal Teknologi, Informasi dan Industri","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33479/kurawal.v5i1.551","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Perbankan memberi layanan kredit untuk memudahkan masyarakat dalam menjalankan usaha. Untuk meminimalkan risiko, bank perlu melakukan analisis kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Penelitian ini bertujuan buat memperoleh tata cara yang terbaik buat klasifikasi kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Alasannya memilih metode terbaik yaitu metode yang layak digunakan dalam klasifikasi pemberian kredit dengan nilai akurasi tertinggi. Akurasi tertinggi dipilih melalui perbandingan algoritma c4.5 dan naive bayes. Hasil akurasi yang didapatkan dari algoritma c4.5 dengan tiga kali pengujian bertutut-turut adalah 65,75%, 67,70%, 64,95%, sedangkan naive bayes menghasilkan akurasi 64,72%, 66,67, 63,40%.
XYZ银行信贷额度分类使用算法C4.5和天真BAYES的方法
银行提供信贷服务,使人们更容易做生意。为了减少风险,银行需要对客户进行信用额度分析。本研究的目的是获得给客户最好的信誉分类方法。选择最好的方法的原因是最有效的方法在最高的信用评级分类中使用。首选准确率最高,可以通过比较算法c4.5和天真bayes。用于三次连续测试的c4.5算法的准确性为65.75%、67.70%、64.95%,而天真的bayes的准确性为64.72%、66.67、63.40%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信