UNDANAUNDANA
J-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaJ-ICON: Jurnal Komputer dan InformatikaKlasifikasi status mitra menurut parameter sektor, penyaluran pinjaman, pengembalian pinjaman, tunggakan pinjaman, sisa pinjaman dan grace period sangat penting dalam mengantisipasi kasus kredit di PT. Angkasa Pura I. Kredit bermasalah sangat tidak menguntungkan bagi PT. Angkasa Pura I karena akan mengganggu kondisi keuangan perusahaan dan memberi dampak pada calon UKM periode berikutnya. Untuk mengatasinya, penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naive Bayes untuk mengklasifikasi status mitra yang ada di PT. Angkasa Pura I berdasarkan parameter yang ada ke dalam empat kelas yaitu kelas lancar, kurang lancar, diragukan dan macet. Proses yang digunakan adalah proses klasifikasi dimana menghitung nilai probabilitas kelas dan atribut dari mitra. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 148 data yang diambil dari tahun 2012-2015. Hasil akhir, setelah dilakukan klasifikasi diperoleh nilai probabilitas kelas dan hasil Pengujian sistem dengan 5 kali pembagian data uji yang diambil secara acak diperoleh accuracy sebesar 86.56 %, precision sebesar 73 %, recall sebesar 73% dan F-1 Measure sebesar 73%.
Berdasarkan implementasi dan hasil pengujian klasifikasi status mitra yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa.Metode Multinomial Naive Bayes mampu mengklasifikasi status mitra dengan baik, rata-rata tingkat akurasi sistem sebesar 86.Pengujian dilakukan menggunakan confusion matriks dengan melakukan 5 kali pembagian data uji yang diambil secara acak sehingga menghasilkan rata-rata accuracy sebesar 86.56 %, precision sebesar 73 %, recall sebesar 73% dan F-1 Measure sebesar 73%.
Untuk penelitian selanjutnya, dapat dilakukan dengan menambah jumlah parameter dan dataset agar sistem dapat belajar dengan baik dalam menemukan pola data. Selain itu, dapat juga dikembangkan metode klasifikasi yang lebih canggih untuk meningkatkan akurasi sistem. Terakhir, penelitian ini dapat diterapkan pada perusahaan lain yang memiliki masalah serupa dengan PT. Angkasa Pura I untuk membantu mengklasifikasi status kredit mitra binaan mereka.
| File size | 219.14 KB |
| Pages | 5 |
| DMCA | Report |
Related /
UBMUBM Kedua model diuji menggunakan 60 citra data uji yang terpisah dan dievaluasi kinerjanya berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. HasilKedua model diuji menggunakan 60 citra data uji yang terpisah dan dievaluasi kinerjanya berdasarkan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil
POLTEK KAMPARPOLTEK KAMPAR Aplikasi ini kemudian menampilkan hasil klasifikasi secara langsung dan menyimpan riwayat deteksi menggunakan RecyclerView. Berdasarkan perhitungan manualAplikasi ini kemudian menampilkan hasil klasifikasi secara langsung dan menyimpan riwayat deteksi menggunakan RecyclerView. Berdasarkan perhitungan manual
STMIKBINSASTMIKBINSA Si Ujikom dikembangkan menggunakan model SDLC waterfall dan framework CodeIgniter 4. Sistem ini mencakup fitur pendaftaran peserta, pengelolaan skema uji,Si Ujikom dikembangkan menggunakan model SDLC waterfall dan framework CodeIgniter 4. Sistem ini mencakup fitur pendaftaran peserta, pengelolaan skema uji,
UNRAMUNRAM Dalam penelitian ini, dikembangkan aplikasi transliterasi berbasis Android menggunakan algoritma rule based yang mengacu pada aturan penulisan aksara Sasak.Dalam penelitian ini, dikembangkan aplikasi transliterasi berbasis Android menggunakan algoritma rule based yang mengacu pada aturan penulisan aksara Sasak.
UNDANAUNDANA Metode yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu grayscaling, pengambangan, penapisan luas dengan algoritma flood fill pixel reduction, area pembatasMetode yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu grayscaling, pengambangan, penapisan luas dengan algoritma flood fill pixel reduction, area pembatas
UNDANAUNDANA Keluaran dari sistem ini adalah hasil perangkingan dari beberapa alternatif yang menjadi acuan manajer dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil pembahasanKeluaran dari sistem ini adalah hasil perangkingan dari beberapa alternatif yang menjadi acuan manajer dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil pembahasan
UNDANAUNDANA Setelah itu dilakukan analisa terhadap beberapa data dan diperoleh bahwa sistem mampu memberikan hasil yang baik. Berdasarkan hasil pembahasan dan programSetelah itu dilakukan analisa terhadap beberapa data dan diperoleh bahwa sistem mampu memberikan hasil yang baik. Berdasarkan hasil pembahasan dan program
UNDANAUNDANA Sistem memudahkan konsumen memperoleh informasi untuk memilih laptop/notebook yang tepat, terbukti 90% dari 100 konsumen merasa terbantu. Proses pemilihanSistem memudahkan konsumen memperoleh informasi untuk memilih laptop/notebook yang tepat, terbukti 90% dari 100 konsumen merasa terbantu. Proses pemilihan
Useful /
IPM2KPEIPM2KPE Hasil penelitian menunjukkan bahwa AR mampu meningkatkan interaksi visual dan emosional konsumen, menyediakan simulasi produk dan layanan yang interaktif,Hasil penelitian menunjukkan bahwa AR mampu meningkatkan interaksi visual dan emosional konsumen, menyediakan simulasi produk dan layanan yang interaktif,
UBMUBM Namun, penyajian data dalam bentuk tabel atau grafik seringkali sulit dipahami, terutama oleh pengguna yang tidak familiar dengan analisis statistik. PenelitianNamun, penyajian data dalam bentuk tabel atau grafik seringkali sulit dipahami, terutama oleh pengguna yang tidak familiar dengan analisis statistik. Penelitian
UNDIKSHAUNDIKSHA Subak bukan hanya sekadar sistem irigasi tradisional, melainkan juga sebuah lembaga sosial dan spiritual yang menyatukan pengelolaan air dengan nilai-nilaiSubak bukan hanya sekadar sistem irigasi tradisional, melainkan juga sebuah lembaga sosial dan spiritual yang menyatukan pengelolaan air dengan nilai-nilai
UNIAUNIA Analisis regresi digunakan untuk menganalisis data dan mengidentifikasi hubungan antara kepribadian guru dengan minat belajar siswa. Hasil penelitian menunjukkanAnalisis regresi digunakan untuk menganalisis data dan mengidentifikasi hubungan antara kepribadian guru dengan minat belajar siswa. Hasil penelitian menunjukkan