Prediksi Kelancaran Pembayaran Sewa Rusunawa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Mangapul Siahaan, Balinda Oca Rosalia
{"title":"Prediksi Kelancaran Pembayaran Sewa Rusunawa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier","authors":"Mangapul Siahaan, Balinda Oca Rosalia","doi":"10.52643/jti.v8i2.2603","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan kelancaran Pembayaran Sewa Rusunawa sehingga dapat mempermudah petugas administrasi dalam menganalisis calon penghuni yang mendaftar. Dalam penetapan calon penghuni perlu dilakukannya analisa dengan tujuan agar nanti dalam proses penghunian sewa mengurangi dampak tunggakan. Dengan memanfaatkan data hunian pada beberapa tahun belakang untuk memprediksikan kelancaran pembayaran sewa Rusunawa dengan menggunakan metode data mining. Metode naive bayes dimanfaatkan dalam memprediksi suatu kelancaran dari calon penghuni dengan menentukan peluang berdasarkan data hunian pada beberapa tahun belakang dan hasilnya dapat membantu dalam pengambilan suatu keputusan. Adapun data penghuni yang digunakan berupa pekerjaan, status pekerjaan, penghasilan, harga sewa dan tanggal pembayaran sewa. Berdasarkan pengujian dengan metode naive bayes tersebut maka diperoleh hasil accuracy sebesar 86.4%.","PeriodicalId":33488,"journal":{"name":"JTIT Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan","volume":"54 62 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"JTIT Jurnal Teknologi Informasi dan Terapan","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52643/jti.v8i2.2603","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

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksikan kelancaran Pembayaran Sewa Rusunawa sehingga dapat mempermudah petugas administrasi dalam menganalisis calon penghuni yang mendaftar. Dalam penetapan calon penghuni perlu dilakukannya analisa dengan tujuan agar nanti dalam proses penghunian sewa mengurangi dampak tunggakan. Dengan memanfaatkan data hunian pada beberapa tahun belakang untuk memprediksikan kelancaran pembayaran sewa Rusunawa dengan menggunakan metode data mining. Metode naive bayes dimanfaatkan dalam memprediksi suatu kelancaran dari calon penghuni dengan menentukan peluang berdasarkan data hunian pada beberapa tahun belakang dan hasilnya dapat membantu dalam pengambilan suatu keputusan. Adapun data penghuni yang digunakan berupa pekerjaan, status pekerjaan, penghasilan, harga sewa dan tanggal pembayaran sewa. Berdasarkan pengujian dengan metode naive bayes tersebut maka diperoleh hasil accuracy sebesar 86.4%.
对Rusunawa的租金进行了详细的预测,该方法使用了Naive Bayes Classifier
这项研究的目的是预测Rusunawa的租金是否平稳,以便让行政人员更容易分析注册居民。在确定未来的居住者时,需要进行分析,以便在以后的租赁租赁过程中减少拖欠的影响。利用过去几年的生活费数据,用数据挖掘方法预测了Rusunawa的租金是否平稳。天真贝斯的方法被用来预测未来居民的顺利未来,通过根据过去几年的居住地数据确定机会,从而有助于作出决定。至于居民数据,包括工作、工作状态、收入、租金和支付日期。基于基于天真bayes方法的测试,准确达到了88.4%。
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
11
审稿时长
8 weeks
×
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