%0 Thesis
%9 S1
%A Kholifah, Ahadiyah Nurul
%A Insani, Nur
%B Jurusan Pendidikan Matematika
%D 2016
%F UNY:41356
%I UNY
%T ANALISIS KLASIFIKASI PADA NASABAH KREDIT KOPERASI X MENGGUNAKAN DECISION TREE C4.5 DAN NAÏVE BAYES
%U http://eprints.uny.ac.id/41356/
%X Salah satu penyebab kredit bermasalah adalah kurang telitinya pihak koperasi dalam survei dan analisis pemberian kredit. Hal tersebut dapat diminimalisir dengan analisis kredit menggunakan teknik data mining. Teknik data mining yang digunakan pada penelitian ini untuk klasifikasi kredit lancar dan bermasalah dengan menerapkan metode decision tree C4.5 dan naïve bayes. Dari penerapan kedua metode dapat diketahui perbandingan model klasifikasi yang dihasilkan dengan melihat tingkat akurasi masing-masing metode.  Pada penelitian ini sumber data yang digunakan adalah data peminjam kredit Koperasi X tahun 2011-Maret 2016 dan data laporan nominatif pinjaman perbulan tahun 2014-Maret 2016 yang berjumlah 1076 data, setelah dilakukan preprocessing diperoleh data yang siap diolah berjumlah 979 data. Proses pembentukan model dibantu dengan software WEKA menggunakan klasifikasi decision tree C4.5 dan naïve bayes.  Hasil pengujian model klasifikasi decision tree C4.5 menggunakan use training set, 10-fold cross validation, dan percentage split berurutan sebesar 71,91%, 68,03%, dan 66,84%, sedangkan pada naïve bayes sebesar 67,01%, 64,66%, dan 65,82%. Waktu komputasi klasifikasi decision tree C4.5 dengan beberapa model tes sebesar 0,25 detik, 0,14 detik, dan 0,02 detik, sedangkan pada naïve bayes sebesar 0,01 detik, mendekati 0 detik, dan mendekati 0 detik. Decision tree C4.5 memberikan tingkat akurasi lebih baik, namun untuk waktu komputasi, naïve bayes lebih baik.  Kata kunci: data mining, decision tree C4.5, naïve bayes, data kredit, software WEKA