ANALISA DATA MINING DEFAULT KARTU KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK

  • Siti Aisyah
  • Sulastri Sulastri
Keywords: Data Mining, Neural Network, Kartu Kredit

Abstract

Dengan menggunakan kartu kredit akan memudahkan dalam bertransaksi, tetapi banyak orang yang salah kaprah dalam pengunaan kartu kredit, tanpa memikirkan jangka waktu dan limit yang diberikan, yang berpengaruh terhadap kelancaran dalam membayar tagihan kredit. inilah inti dari permasalahan kartu kredit yang akan menyebabkan default kartu kredit.

Neural Network (NN) adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang dimodelkan berdasarkan susunan syaraf manusia. digunakan untuk menilai akurasi pemproses data dengan mengunakan confusion matrix dan k-fold cross validation.

Dari hasil analisa terdapat 23 variabel terdapat 3 variabel yang paling berpengaruh kredit lancar dan macet nasabah. Jumlah tagihan pada bulan Juli, jumlah yang dibayarkan pada bulan April dan Juli. Tinggkat akurasi RMSE  0.19 dengan mengunakan confusion matrix  merupakan akurasi yang sangat baik.

References

DAFTAR PUSTAKA


Adi Sucipto (2015) Credit Prediction with Neural Network Algorithm, Prosiding Seminar Nasional Multi Disiplin Ilmu & Call Papers Unisbank(SENDI_U), 8, 81, 978-979.
Agnes Novita, Puji Rahayu , Dwi Atmodjo (2013) Studi Awal Peminjaman Kredit Nasabah UKM Pada BPR Dengan Mengunakan Neural Network, Internasional Converance for Emerging Markets (ICEM 2013) 27 November.
Han & Kamber, 2006, Algoritma Data Mining, edisi 1, Andi Ofset, Yogyakarta.
Sistya Rosi Diaprina & Suhartono (2014) Analisis Klasifikasi Kredit Menggunakan Regresi Logistik Biner Dan Radial Basis Function Network di Bank „X‟ Cabang Kediri, Jurnal Sains Dan Seni Pomits, 2, 3, 2337-3539.
Turban, dkk., 2005, Algoritma Data Mining, edisi 1, Andi Ofset, Yogyakarta.
Published
2019-03-20
How to Cite
Aisyah, S., & Sulastri, S. (2019). ANALISA DATA MINING DEFAULT KARTU KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA NEURAL NETWORK. Information Technology and Telematics, 8(2). Retrieved from https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti3/article/view/6487
Section
Articles