KLASIFIKASI PENENTUAN CUSTOMER KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR
Abstract
Sebagai salah satu supplier suku cadang kendaraan untuk perusahan-perusahaan, PT Denco mencoba memberikan pelayanan terbaik untuk para pelanggannya baik dari segi kualitas maupun sistem pembayaran kredit yang memudahkan mereka. Namun dikarenakan adanya pandemic covid 19, banyak pelanggan terkena imbas langsung yang mengakibatkan pembayaran mereka menjadi terganggu. Sebagai langkah untuk menjaga stabilitas keuangan, maka diperlukan suatu cara untuk menentukan pelanggan-pelanggan yang ada untuk dipertahankan sebagai pelanggan kredit. KNN merupakan salah satu algoritma yang tepat untuk melakukan klasifikasi. Oleh sebab itu penulis mencoba mengklasifikasi pelanggan-pelanggan tersebut dan menghasilkan nilai accuracy 84.86% +/-4,26%, serta nilai AUC 0,692+/-0,121
References
[2] Divisi Penjualan. 2021. Data Penjualan 2020. PT DECO.
[3] Gorunescu, Florin. 2011. Data mining :concepts, models, and techniques Verlag Berlin Heidelberg : Springer
[4] Haditsah Annur dan Moh. Efendi Lasulika. 2019. Klasifikasi Nasabah Kredit Koperasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Negihbor.. ISSN : 2460-4801. Jurnal Informatika Upgris Vol.5, No.2 Desember 2019.
[5] Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi . 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset
[6] Prasetyo, Bambang, Lina Miftahul Jannah. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif: Teori dan Aplikasi, Jakarta: PT Raja Grafindo Persada, 2011.
[7] Santoso, B. 2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis (1 ed.). Yogyakarta : Graha Ilmu
Copyright (c) 2021 Darma Persada of University
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright
