Aplikasi Data Mining Menggunakan Naive Bayes Classifier Untuk Persetujuan Pengajuan Kredit

Data mining adalah sebuah teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah yang besar untuk memperoleh informasi berharga yang sebelumnya tidak di ketahui dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting. Pada penelitian ini penulis berusaha menambang data (data mining) nasabah sebuah perusahaan bank negeri yang ada di Bandung untuk mengetahui apakah pengajuan kredit yang diajukan nasabah layak atau tidak layak. Data yang ada dianalisis menggunakan Naïve Bayes Classifier. Naïve Bayes merupakan salah satu metode pada probabilistic reasoning. Naïve Bayes Classifier bertujuan untuk melakukan klasifikasi data pada kelas tertentu, kemudian pola tersebut dapat digunakan untuk memperkirakan kriteria nasabah kredit, sehingga perusahaan bisa mengambil keputusan menerima atau menolak pengajuan kredit nasabah tersebut.

Data mining is a technique that utilizes large amounts of data to obtain valuable information previously not known and can be utilized for making important decisions. In this study, the authors tried to mine the data (data mining) customers a land bank company in Bandung to determine whether the customer credit application submitted feasible or not feasible. Existing data were analyzed using a Naive Bayes classifier. Naïve Bayes is one method in probabilistic reasoning. Naïve Bayes classifier aims to classify the data in a particular class, then the pattern can be used to estimate the customers' credit criteria, so the company can make a decision to accept or reject the customer credit application.