UMN Knowledge Center

Implementasi data mining menggunakan algoritma c4.5 untuk memprediksi kapabilitas konsumen dalam mengambil pinjaman kpr (studi kasus : pt graha samolo indah)

Putra, Risyad Ananda (2016) Implementasi data mining menggunakan algoritma c4.5 untuk memprediksi kapabilitas konsumen dalam mengambil pinjaman kpr (studi kasus : pt graha samolo indah). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (703kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (769kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (701kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (761kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (763kB) | Preview

Abstract

Memprediksikan kemampuan peminjaman seorang calon konsumen merupakan hal yang berharga bagi pihak pengembang perumahan. Dokumen konsumen yang selalu dikumpulkan untuk pengajuan kredit berisikan data-data penting yang seringkali tidak digunakan oleh para pengembang. Menggunakan Algoritma C4.5 sebagai metode learning dan data-data konsumen dapat dikembangkan sebuah aplikasi untuk memprediksikan kemampuan konsumen untuk melakukan peminjaman. Data-data konsumen yang sudah diketahui kemampuannya dapat dibentuk menjadi pohon keputusan. Pohon keputusan tersebut merupakan aturan-aturan yang digunakan untuk melakukan uji coba terhadap data konsumen yang belum diketahui kemampuannya. Untuk menguji ketepatan metode learning akan digunakan cross-validation untuk mengukur akurasinya.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.4 Managerial control systems
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 18 Jul 2017 09:31
Last Modified: 04 Oct 2017 10:10
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1182

Actions (login required)

View Item View Item