Cintya Nil Maghfirah, - (2022) IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN POTENSI NASABAH DI PEGADAIAN CABANG PASAR KODIM MENGGUNAKAN ALGORITMA C5.0. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text laporan lengkap tanpa BAB IV.pdf Download (12MB) | Preview
	Text (BAB IV) 17. BAB IV 26 mei 2022 (revisi) 20 Juni 2022.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (8MB)

Abstract

Tercatat dalam situs resmi pegadaian, PT. Pegadaian (Persero) menjadi perusahaan keuangan yang berkembang pesat. Tantangan terbesar pegadaian yaitu nasabah yang telat dan tidak membayar angsuran karna menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Berdasarkan data nasabah gadai tahun 2013-2021 masih dijumpai nasabah yang telat dan tidak membayar angsurannya sebanyak 68 nasabah telat dan 10 nasabah tidak membayar angsuran dari total 534 nasabah. Mengatasi hal tersebut perlu dilakukan pengelompokkan potensi nasabah untuk mengetahui nasabah yang membayar angsuran dengan tepat waktu. Pengelompokkan nasabah dilakukan dengan menerapkan Data Mining menggunakan algoritma C5.0 dengan output pohon keputusan. Data Mining merupakan suatu teknik untuk menemukan suatu pola yang tersembunyi dalam data yang jumlahnya sangat besar. Sebelum mengolah data dengan algoritma C5.0, data akan melewati proses KDD (Knowledge Discovery In Database) yaitu seleksi data, pre cleaning data dan transformasi data. Hasil klasifikasi potensi nasabah berupa 26 aturan dengan akurasi pohon keputusan 87.04%. Dalam proses pengolahan dan validasi data menggunakan Software Rapid Miner Studio.

Actions (login required)

View Item