PEMANFAATAN STATUS KREDIT NASABAH UNTUK MENGEVALUASI PEMBIAYAAN KPR PADA BANK MUAMALAT INDONESIA MENGGUNAKAN DATA MINING

Tri Wahyudi, Richardus Eko Indrajit, Muh Fauzi

Abstract


Rumah adalah salah satu kebutuhan primer yang wajib dimiliki semua orang, tetapi tidak semua orang mampu untuk membeli rumah secara tunai. Bagi masyarakat yang tidak mampu untuk membeli rumah dengan cara cash bisa melalui bank sebagai salah satu penyalur penyedia pembiayaan pembelian rumahyang pembayaran bisa angsuran setiap bulan,dari penyaluran kredit pembiayaan rumah ada beberapa nasabah yang melakukan pembayaran angsuran tidak tepat waktu sebagai menjadi status kredit menjadi macet atau tidak lancar. Teknik klasifikasi data miningdapat membantu untuk mengevaluasi faktor apa saja yang mempengaruhi kredit macet nasabah.

Hasil dari penelitian yang dilakukan ini dengan menggunakan decision tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 90%.

 

Kata Kunci :Data Mining, Status Kredit, Rumah, Pembiayaan


Full Text:

PDF

References


B.Ozzisikyilma.2009.Analysis, Characterization and Design of Data Mining Applications and Applications to Computer Architecture, s, no. 191

D. Fieldhouse, I. Livshits, & J. Macgee. 2015.Aggregate Fluctuations , Consumer Credit and Preliminary and Incomplete. vol. 2, pp. 1–26

D. Lee & W. Van der Klaauw. 2010. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports An Introduction to the FRBNY Consumer Credit Panel,” FRB New York Staff Rep. No. 479.

E. Damberg. 2014. Data Mining for Description and Prediction of Antibiotic Treated Healthcare-Associated Infections.

K. D. Hoover & S. J. Perez. 2000. Three attitudes towards data mining, vol. 7, no. 2, pp. 195–210,

M. T. Bingamawa & H. A. Santoso. 2016. Implementation of Naïve Bayes Algorithm To Determine Customer Credit Status in Pt . Multindo pp. 1–9, Calif)., vol. 36, no. 11.

S. Kelly-louw et al. 2009. Measures in South African Consumer Credit Legislation Aimed At the Prevention of Reckless Lending and Over-,” no. 2008, pp. 1–21

T. Menzies & Y. Hu. 2003. Data Mining for Very Busy People,” Computer (Long. Beach Calif). vol. 36, no. 11


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


==============================================================================================================

Prosiding SEMNASTEK Fakultas Teknik
Universitas Muhammadiyah Jakarta
Jl. Cempaka Putih Tengah 27
Jakarta Pusat 10510
T. 021.4256024, 4244016 / F. 021.4256023

ISSN : 2407 – 1846
e-ISSN : 2460 – 8416

==============================================================================================================

Powered by Puskom-UMJ