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.

Preview	Text HALAMAN AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (703kB) | Preview
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (769kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (701kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (761kB) | Preview
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:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 000 Computer Science, Information and General Works 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 600 Technology (Applied Sciences)
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	18 Jul 2017 09:31
Last Modified:	22 Apr 2022 06:48
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1182

Actions (login required)

View Item