Athfin Rafiqi Abrar, 081112020 (2016) PENERAPAN ALGORITMA FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK PENENTUAN RESIKO KREDIT KEPEMILIKAN KENDARAAN BERMOTOR. Thesis thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.

Preview	Text halaman depan.pdf Download (1MB) | Preview
Preview	Text 14 BAB I.pdf Download (289kB) | Preview
Preview	Text 15 BAB II.pdf Download (598kB) | Preview
Preview	Text 16 BAB III.pdf Download (320kB) | Preview
Preview	Text 17 BAB IV.pdf Download (689kB) | Preview
Preview	Text 18 BAB V.pdf Download (368kB) | Preview
Preview	Text 19 Daftar Pustaka.pdf Download (272kB) | Preview
Preview	Text 20 Lampiran 1.pdf Download (1MB) | Preview

Abstract

Kehidupan manusia selalu diiringi dengan berbagai kebutuhan. Kebutuhan bersifat relatif, artinya setiap orang memiliki pandangan yang berbeda terhadap suatu barang, seperti sepeda motor. Salah satu cara memenuhi kebutuhan tersebut adalah dengan cara kredit. Kredit adalah penyerahan barang, jasa atau uang dari satu pihak atas dasar kepercayaan kepada pihak lain dengan janji membayar dari penerima kredit kepada pemberi kredit. Dalam penggunaan jasa kredit terdapat adanya resiko yang disebut dengan resiko kredit, yaitu resiko kerugian yang disebabkan penerima kredit tidak dapat membayar pada saat jatuh tempo. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan resiko kredit dengan menggunakan klasifikasi metode Fuzzy K-Nearest Neighbor (FK-NN). Klasifikasi merupakan suatu pekerjaan menilai objek data untuk memasukkannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia. Fuzzy K-Nearest Neighbor merupakan pengembangan dari algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang digabungkan dengan teori fuzzy. K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang melakukan klasifikasi berdasarkan kedekatan lokasi (jarak) suatu data dengan data yang lainnya. Logika fuzzy adalah suatu cara menghubungkan suatu ruang input ke dalam ruamg output. Program Fuzzy K-Nearest Neighbor untuk penentuan resiko kredit kepemilikan kendaraan bermotor dibuat dengan bahasa pemrogaman C++ pada Borland C++. Berdasarkan hasil klasifikasi metode FKNN yang diperoleh dari data leasing kredit kendaraan bermotor tersebut dengan menggunakan jumlah tetangga terdekat sebesar 20 diperoleh presentase keberhasilan sebesar 92,1429%. Hal ini menunjukkan metode FK-NN dapat digunakan dalam klasifikasi resiko kredit kepemilikan kendaraan bermotor.

Actions (login required)

View Item