Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara)

Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara merupakan perusahaan yang memberikan pelayanan
simpan pinjam kepada nasabah. Dalam memberikan pelayanan simpan pinjam tidak jarang
nasabah mengalamami keterlambatan pembayaran tagihan atau disebut kredit macet. Kredit
macet adalah dimana nasabah tidak bisa melakukan atau tidak sanggup membayar tagihan
sebagian atau seluruh kewajiban sepeerti yang telah diperjanjikan. Pihak koperasi harus
melakukan analisa penyebab terjadinya kredit macet tersebut dengan menggunakan data
kredit yang sudah dimiliki sebelumnya. Data kredit yang dimiliki oleh Koperasi Simpan Pinjam
Artha Segara dapat dianalisa dengan menggunakan Data Mining. Dimana data
diklasifikasikan dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dalam menghitung
tingkat probabilitas disetiap nilai dari target atribut pada setiap kasus kredit nasabah. Metode
Naïve Bayes Classifier dapat dilakukan dibeberapa tools atau aplikasi Data Mining salah
satunya adalah tools Orange Data Mining. Keluaran dari sistem Orange Data Mining ini
merupakan hasil klasifikasi data kredit nasabah yang layak atau tidak layak untuk melakukan
pengajuan kembali kredit. Peneliti melakukan pengujian terhadapat dataset kredit nasabah
pada tahun 2018 sampai dengan 2020 sebanyak 1.200 data dengan membagi dataset menjadi
2 jenis data yaitu data latih (data training) dan data uji (data testing). Perbandingan data
training dan data testing yaitu 70%:30%. Pengujian data training sebanyak 840 data dan data
testing 360 data menghasilkan 99,8% tingkat akurasi.