Penerapan Data Mining Pengajuan Pembiayaan Perumahan (Consumen Financing) Individual Menggunakan Algoritma C4.5

Tria Wahyudi, Mira Kusmira, Agung Baitul Hikmah
{"title":"Penerapan Data Mining Pengajuan Pembiayaan Perumahan (Consumen Financing) Individual Menggunakan Algoritma C4.5","authors":"Tria Wahyudi, Mira Kusmira, Agung Baitul Hikmah","doi":"10.31294/JKI.V7I1.5745","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Setiap manusia membutuhkan rumah untuk tempat tinggal terutama bagi mereka yang sudah berumah tangga, tetapi dengan harga rumah yang cenderung tiap tahun mengalami kenaikan harga membuat tiap orang mengurungkan niatnya untuk membeli secara tunai. Banyak pihak terutama perbankan atau lembaga keuangan yang menawari pembiayan perumahan secara angsuran, tetapi dalam memberikan pembiayaan ada resiko yang dihadapi oleh pihak perbankan atau lembaga keuangan yaitu resiko kredit macet dan gagal bayar. Oleh karena itu untuk mengatasi permasalahan itu pihak perbankan atau lembaga keuangan perlu memprediksi kelayakan pengajuan pembiayaan terlebih dahulu. Teknik data mining digunakan untuk menentukan prediksi kelayakan pengajuan pembiayaan dalam membuat keputusan kepada nasabah yang berhak diterima atau ditolak pengajuannya. Dan memperoleh tingkat akurasi sebesar 77,27%","PeriodicalId":384112,"journal":{"name":"Jurnal Khatulistiwa Informatika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-06-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Khatulistiwa Informatika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.31294/JKI.V7I1.5745","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Setiap manusia membutuhkan rumah untuk tempat tinggal terutama bagi mereka yang sudah berumah tangga, tetapi dengan harga rumah yang cenderung tiap tahun mengalami kenaikan harga membuat tiap orang mengurungkan niatnya untuk membeli secara tunai. Banyak pihak terutama perbankan atau lembaga keuangan yang menawari pembiayan perumahan secara angsuran, tetapi dalam memberikan pembiayaan ada resiko yang dihadapi oleh pihak perbankan atau lembaga keuangan yaitu resiko kredit macet dan gagal bayar. Oleh karena itu untuk mengatasi permasalahan itu pihak perbankan atau lembaga keuangan perlu memprediksi kelayakan pengajuan pembiayaan terlebih dahulu. Teknik data mining digunakan untuk menentukan prediksi kelayakan pengajuan pembiayaan dalam membuat keputusan kepada nasabah yang berhak diterima atau ditolak pengajuannya. Dan memperoleh tingkat akurasi sebesar 77,27%
每个人都需要一个家,尤其是那些已经结婚的人,但是随着房子价格的上涨,每个人都放弃了用现金购买的想法。许多人主要是银行或金融机构,他们提供分期付款住房,但在提供融资方面,银行或金融机构面临的风险是不良贷款和违约信用风险。因此,为了解决这些问题,银行或金融机构需要首先预测融资的可行性。数据挖掘技术被用来确定融资提供的可行性预测,以便向有资格接受或拒绝申请的客户做出决定。准确率为77.27%
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