Abstract
A credit card application is a financial facility that allows a person or business entity to borrow money to buy a product and pay it back within a specified time. Credit card manufacture often experiences risk in providing credit, both moderate, good and very good risk, due to lack of data analysis and lack of attention. So the purpose of this study is to analyze the risks that often occur in making credit cards. And provide efficient solutions. In solving this problem, it is necessary to apply the method. The method used in this study is Nearest Neighbor. The Nearest Neighbor algorithm is an approach to finding cases by calculating the proximity between new cases (testing data) and old cases (training data), which is based on matching the weights of a number of existing features. Therefore, it can be applied in analyzing old customer data with data new so that comparisons can be made whether or not it is eligible to receive credit. The results obtained in this study are the results of testing systems and methods by producing a level of risk.
Highlights
Pada dunia perbankan pemberian kartu kredit kepada nasabah merupakan hal yang sulit dan dengan resiko yang sangat tinggi
analyze the risks that often occur in making credit cards
The method used in this study is
Summary
Pada dunia perbankan pemberian kartu kredit kepada nasabah merupakan hal yang sulit dan dengan resiko yang sangat tinggi. Algoritma nearset neighbor ini merupakan metode data mining yang dapat meprediksi dan mengklasifikasikan data[1]. Algoritma Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru testing data) dengan kasus lama (training data), yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari sejumlah fitur yang ada. Tujuan dari algoritma KNN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan training data [1]. Algoritma nearest neighbor merupakan pendekatan untuk mencari kasus dengan kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada kecocokan bobot sejumlah fitur yang ada. Melakukan analisa kemiripan data antar hasil observasi atau pemohon memberikan data langsung dan hasil wawancara (interview) terhadap pemohon Dari hasil observasi yang telah dilakukan pada bank CIMB NIAGA terdapat data kualitatif, yang dimana data ini merupakan data penilaian kelayakan pemberian kredit kepada nasabah. Kedekatan nilai atribut Pekerjaan di tunjukkan pada tabel berikut ini : Tabel 6 Klasifikasi Pekerjaaan
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a call
