ANALISIS CREDIT SCORING MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (Studi Kasus Bank Perkreditan Rakyat di Tasikmalaya Jawa Barat); CREDIT SCORING ANALYSIS USING K-NEAREST NEIGHBORS METHOD (Case Study Bank Perkreditan Rakyat in Tasikmalaya West Java )

Maharlesa Putri, Dedi Rosadi

2010 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Dalam praktik seringkali dijumpai data yang beratribut besar serta tidak memenuhi asumsi distribusi normalitas. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang dapat menyelesaikan permasalahan tersebut. Salah satu metode yang diusulkan yakni metode k-Nearest Neighbors. k-Nearest Neighbors merupakan metode klasifikasi yang paling mendasar dan sederhana, hanya dengan mengukur kedekatan suatu kasus baru dengan kasus lama yang tersimpan dalam database. Metode tersebut merupakan salah satu metode statistik nonparametrik (bebas distribusi), yang merupakan perpaduan statistika, machine learning, database dan visualisasi. Metode ini dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang, dalam hal ini akan dibahas aplikasi untuk Credit Scoring. Hasil akhirnya yakni memprediksi kemungkinan seorang debitor mengalami gagal bayar (default), lebih lanjutnya dapat memprediksi “good” atau “bad” debitor. Disamping itu juga akan diuraikan suatu studi kasus serta program aplikasi yang dapat dipergunakan untuk menganalisa data dengan metode dimaksud.

Kata Kunci : Credit Scoring, k-Nearest Neighbors, Klasifikasi