Riset ini dilakukan dengan maksud membangun aplikasi yang dapat manganalisis data nasabah bank kemudian menentukan kelayakan nasabah tersebut dalam hal pemberian pinjaman, agar terhindar dari masalah kredit macet dikemudian hari. Metode yang digunakan adalah metode hybrid yang menggabungkan 2 teknik klasifikasi Data Mining yaitu Support Vector Machines (SVM) dan K-Nearest Neighbors (KNN). SVM bekerja dengan cara menemukan hyperplane yang optimal dan support vector. Lebih lanjut, algoritma KNN akan melakukan klasifikasi data nasabah bank berdasarkan pengidentifikasian support vector tersebut. Dengan 2000 data latih dan 103 data uji: nilai parameter cost=0,1, gamma=2, sistem mengidentifikasi 1998 support vector, kemudian dengan nilai K=16 sistem memberikan hasil 88,35% data yang cocok (91 data dari 103). Dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini bekerja dengan cukup baik dan dapat membantu credit analyst dalam merekomendasikan nasabah yang layak memperoleh pinjaman.
Kata Kunci - aplikasi; data mining; klasifikasi; metode hybrid; SVM-KNN
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.