RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PEMILIKAN RUMAH DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (STUDI KASUS BANK JATIM CABANG Dr. SOETOMO SURABAYA

ALDIAN BAGUS ANUGERAH P, 081016043 (2016) RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PEMILIKAN RUMAH DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (STUDI KASUS BANK JATIM CABANG Dr. SOETOMO SURABAYA. Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
KKC KK ST.SI 32 -16 Ald r-Abstrak.pdf

Download (534kB) | Preview
[img]
Preview
Text (HALAMAN DEPAN)
KKC KK ST.SI 32 -16 Ald r-1.pdf

Download (842kB) | Preview
[img]
Preview
Text (FULLTEXT)
KKC_KK_ST_SI_32_-16_Ald_r-2.pdf

Download (2MB) | Preview
Official URL: http://lib.unair.ac.id

Abstract

Memenuhi kebutuhan sebuah rumah baru dibutuhkan dana yang sangat besar, tidak sedikit dari masyarakat Indonesia yang takut untuk membeli rumah dan lebih cenderung untuk menyewa atau mengontrak rumah dengan kondisi yang tidak sesuai dengan harapan mereka. Atas dasar hal tersebut, beberapa bank yang ada di Indonesia mempunyai tujuan agar keinginan masyarakat untuk mempunyai rumah yang sesuai dengan keinginan dapat segera terwujud, salah satunya adalah dengan cara menyediakan Kredit Pemilikan Rumah (KPR). Dalam pengajuan KPR di Bank Jatim, terlebih dahulu dilakukan proses analisis kredit oleh bagian analis kredit kepada calon peminjam (debitur) dan diharapkan kredit yang diberikan oleh Bank Jatim (kreditur) adalah KPR dengan kualitas yang bagus agar terhindar dari resiko kredit macet. Selama ini pihak analis kredit masih menggunakan analisis secara manual berdasarkan prinsip 5C dan berdasarkan pengalaman yang telah dilalui sebelumnya, sehingga ketika ada calon debitur yang ingin meminjam terkadang menghadapi rasa ketidakpastian apakah calon debitur tersebut dapat terus membayar kewajibannya. Dalam merancang bangun sistem pendukung keputusan pemberian KPR dengan studi kasus Bank Jatim cabang Dr. Soetomo Surabaya dilakukan ke dalam lima tahap. Tahap yang pertama adalah pengumpulan data dan informasi untuk memperoleh kriteria-kriteria dan penilaian khusus yang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan dalam pemberian KPR. Tahap Kedua, pengolahan data dan informasi yang akan menghasilkan klasifikasi debitur ke dalam dua kelompok yaitu bermasalah dan tidak bermasalah. Tahap ketiga, menyelesaikan masalah dengan metode K-NN dan mengukur jarak kedekatan antara data testing dengan data training dengan persamaan similarity. Tahap Keempat, perancangan sistem menggunakan Data Flow Diagram (DFD). Tahap kelima, pembangunan sistem yang meliputi implementasi, pengujian dan evaluasi sistem. Penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan dengan menerapkan metode K-NN yang menggunakan pengukuran jarak kedekatan menggunakan persamaan similarity, Selanjutnya pengujian dilakukan dengan blackbox testing dan untuk evaluasi sistem menggunakan cross validation. Hasil evaluasi 181 data training ke dalam 25-fold cross validation dengan jumlah K pada K-NN adalah 13, didapatkan hasil yang optimal dengan persentase tingkat kebenaran (true) menggunakan metode K-NN mencapai 90,4615 %.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: KKC KK ST.SI 33-16 Ald r
Uncontrolled Keywords: Decision Support System, Credit, Loan, mortgage, Property Loan, KNearest Neighbor method, Similarity, Cross Validation
Subjects: H Social Sciences > HG Finance > HG1-9999 Finance > HG1501-3550 Banking > HG1641-1643 Bank loans. Bank credit. Commercial loans
T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General) > TA174 Engineering design
Divisions: 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Creators:
CreatorsNIM/NIDN
ALDIAN BAGUS ANUGERAH P, 081016043UNSPECIFIED
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDK/NUP
ContributorPurbandini, S.Si., M.KomUNSPECIFIED
ContributorRini Semiati, Dra., M.SiUNSPECIFIED
Depositing User: Mrs. Djuwarnik Djuwey
Date Deposited: 05 Apr 2017 22:41
Last Modified: 05 Sep 2017 19:52
URI: http://repository.unair.ac.id/id/eprint/56062
Sosial Share:

Actions (login required)

View Item View Item