OPTIMASI NAÏVE BAYES DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN STRATIFIED UNTUK PREDIKSI KREDIT MACET PADA KOPERASI

Jurnal Riset Informatika

View Publication Info
 
 
Field Value
 
Title OPTIMASI NAÏVE BAYES DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN STRATIFIED UNTUK PREDIKSI KREDIT MACET PADA KOPERASI
 
Creator Mardiana, Tati
 
Description Dalam bisnis, koperasi memiliki peranan penting dalam meningkatkan perekonomian nasional. Ketidakmampuan anggota untuk membayar angsuran kredit merupakan masalah utama yang terjadi pada koperasi. Akibatnya, terjadi kredit macet. Koperasi dapat menghindari kredit macet dengan membuat prediksi dari anggota koperasi yang berpotensi terlambat membayar kredit. Dalam beberapa penelitian telah menggunakan Naive Bayes untuk masalah klasifikasi karena perhitungan yang efisien, dan  akurasi tinggi. Tetapi Naive Bayes mengasumsikan bahwa semua atribut kelas tidak tergantung pada atribut lainnya. Naive Bayes sesuai untuk masalah klasifikasi dengan atribut besar. Namun, asumsi ini sering tidak dapat dipertahankan dalam masalah klasifikasi nyata. Dalam beberapa dokumen, kinerja Naive Bayes tidak sempurna. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimalkan metode Naive Bayes menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) dan untuk meningkatkan akurasi dalam memprediksi kredit macet di koperasi. Penelitian ini menggunakan data dari Pusat Data Koperasi (PUSKOPDIT) DKI Jakarta. Data set kredit yang diperoleh sebanyak 565 record dengan 15 prediktor atribut dan 1 atribut kelas. Hasil pengujian dengan confusion matrix dan kurva ROC diperoleh dari nilai akurasi sebesar 86% dan nilai sebesar 0,867 dengan diagnosis klasifikasi baik. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan PSO pada NBC untuk memprediksi kredit macet meningkatkan akurasi 21,03% dan AUC sebesar 0,069. Hasil uji T-Test dan Anova menunjukkan bahwa pada dua metode klasifikasi yang diuji memiliki perbedaan yang nyata (signifikan) dalam nilai AUC.
 
Publisher Kresnamedia Publisher
 
Date 2018-12-15
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier http://ejournal.kresnamediapublisher.com/index.php/jri/article/view/13
10.34288/jri.v1i1.13
 
Source Jurnal Riset Informatika; Vol 1 No 1 (2018): Periode Desember 2018; 43-50
2656-1735
2656-1743
10.34288/jri.v1i1
 
Language eng
 
Relation http://ejournal.kresnamediapublisher.com/index.php/jri/article/view/13/7
 
Rights Copyright (c) 2018 Tati Mardiana
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
 

Contact Us

The PKP Index is an initiative of the Public Knowledge Project.

For PKP Publishing Services please use the PKP|PS contact form.

For support with PKP software we encourage users to consult our wiki for documentation and search our support forums.

For any other correspondence feel free to contact us using the PKP contact form.

Find Us

Twitter

Copyright © 2015-2018 Simon Fraser University Library