Klasifikasi Nasabah Bank Layak Kredit Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

Perbankan adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan meyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup masyarakat. terdapat beberapa bank yang masih mengalami kesulitan dalam memberikan pinjaman kepada nasabah, karena beberapa nasabah tidak mampu membayar cicilan hutang sesuai waktu yang ditentukan. Jika hal tersebut sering dialami maka akan merugikan bank. Selain itu berdampak negatif pula pada nasabah seperti sulitnya mendapatkan pinjaman lagi dan denda bunga yang lebih tinggi. Tujuan penelitian ini adalah untuk membangun sistem yang dapat mengatasi terjadinya kredit macet dengan cara mengklasifikasi calon nasabah yang layak dapat pinjaman dan jumlah kredit yang dapat dipinjamkan. Kriteria yang digunakan adalah waktu berjalannya usaha, penghasilan perbulan, menerima kredit lain, dan sisa durasi pinjaman dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Lokasi penelitian di Bank BRI Majene Sulawesi barat dengan total data 110 nasabah. Data Training yang digunakan adalah 100 data dan data testing sebanyak 10 data. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan maka sistem pengkasifikasian calon nasabah menunjukkan bahwa kinerja naive bayes berjalan dengan baik dan layak untuk di implementasikan untuk membantu pihak Bank dalam memilih Nasabah layak kredit.