Sistem Prediksi Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan Algoritma Neural Network (NN)

Nida Tedilla Manuar, . (2023) Sistem Prediksi Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan Algoritma Neural Network (NN). Other thesis, Universitas Pamulang.

[img] Text
FILE COVER.pdf
Restricted to Registered users only

Download (290kB)
[img] Text
BAB_1.pdf
Restricted to Registered users only

Download (27kB)
[img] Text
BAB_2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (266kB)
[img] Text
BAB_3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (98kB)
[img] Text
BAB_4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (619kB)
[img] Text
BAB_5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (5kB)
[img] Text
jurnal.pdf
Restricted to Registered users only

Download (130kB)

Abstract

Kartu kredit merupakan alat pembayaran yang digunakan sebagai pengganti uang tunai oleh konsumen. Dengan kartu kredit ini, konsumen dapat melakukan pembelian produk, barang, dan jasa di merchant yang menerima kartu kredit. Selain itu, kartu kredit juga memungkinkan konsumen untuk melakukan penarikan uang tunai melalui bank penerbit kartu kredit atau jaringannya, yang dikenal sebagai cash advance. Pentingnya prediksi pengajuan kartu kredit terletak pada kemampuannya untuk mengurangi risiko gagal bayar atau kredit macet dari nasabah yang tidak memenuhi syarat. Prediksi ini juga dapat membantu dalam menentukan tingkat bunga dan limit kredit yang sesuai dengan profil risiko nasabah. Dalam penelitian ini, digunakan metode algoritma Neural Network (NN) untuk mengatasi masalah kesalahan dalam menentukan kelayakan pemberian kartu kredit. Kesalahan ini sering mengakibatkan peningkatan angka kredit macet. Dengan membangun sistem prediksi pengajuan kartu kredit, penelitian ini bertujuan untuk meminimalisir kesalahan tersebut dan mengurangi angka kredit macet. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada tahap pengujian menggunakan data testing, model ini mencapai akurasi sebesar 88,5%, precision 89%, recall 89%, dan F1- Score 89%. Hal ini menunjukkan bahwa model neural network dapat mengidentifikasi dengan baik pengajuan kartu kredit yang layak untuk disetujui, sehingga dapat mengurangi angka kredit macet di masa depan.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Kartu Kredit, Prediksi, Neural Network
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User: Enas Nasrulloh
Date Deposited: 18 Dec 2023 06:30
Last Modified: 18 Dec 2023 06:30
URI: http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/11983

Actions (login required)

View Item View Item