Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification

## SISTEM CERDAS PENENTUAN PEMBERIAN KREDIT DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASIFICATION
1 Suriana
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: surianajambi2018@gmail.com ,

## ABSTRAK
Kebutuhan akan analisis mengenai penentuan pemberian kredit di BUMDES Desa Pekantua menjadi  alasan  dilakukannya  penelitian  terhadap  penentuan  pemberian  kredit  kepada  nasabah. Selain itu riset ini juga diharapkan dapat mengurangi resiko kredit yang telah banyak ditemukan sehingga  dapat  menghindari  kehancuran  suatu  instansi.  Penentuan  pemberian  kredit  secara manual sudah menimbulakan  masalah terutaama dalam pengembalian pinjaman disebabkan oleh kreteria nasabah yang berbeda pada setiap nasbah yang diberikan kredit. Untuk itu dibutuhkan sebuah sistem cerdas penentuan  pemberian kredit salah satunya dengan menggunakan strategi data mining dan pengimplementasian Naives Bayes Clssification. Cara kerja dengan metode naïve bayes  adalah  akan  melakukan  pemilihan  antara  dua  kelas  yaitu  kelas  Yes  dan  kelas  No  sesuai dengan nilai perhitungan yang lebih besar. Data akan dikolompokan menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing. Data training digunakan sebagai pembelajaran bagi sistem sedangkan data  testing  digunakan  sebagai  data  baru  untuk  mengukur  tingkat  keakurasiaan  suatu  sistem. Penelitian ini menggunakan metode keakurasian matriks konfusion  dalam menghitung keakuratan sistem dengan hasil yang didapat setelah dilakukan pengujian yaitu 63,50%.
Kata Kunci: Sistem Cerdas, Kredit, Naïve Bayes Clasification

## PENDAHULUAN
BUMDES  adalah  kepanjangnan  dari  badan  usaha  milik  desa  yang  bergerak  dibidang peminjaman  dana  atau  pengkreditan.  Adapun dana  tersebut dialokasikan  untuk  setiap nasabah yang membutuhkan dana khususnya bagi nasabah setempat. Kebutuhan akan dana terutama bagi para pebisnis yang ingin mengembangkan uasahanya atau mungkin saja memulai usaha baru dan masalah lainnya. Mereka pasti memerlukan dana yang tidak sedikit jumlahnya. Untuk itu BUMDES memberikan pinjaman dana bagi setiap nasabah. Besar kecilnya jumlah dana yang dipinjamakannya berdasarkan  jaminan  apa  yang  dberikan  oleh  nasabah  bisa  berupa  mobil,  sepeda  motor  dan sebagainya yang memiliki daya jual kembali.
Akan  tetapi  jaminan  yang  diberikan  nasabah  tidak  menjamin  melakukan  pembayaran angsuran yang baik pada tiap jatuh tempo. Seperti bebarapa contoh ada nasabah yang menjual barang jaminannya kepada orang lain dan ada pula yang kabur setelah meminjam dana sehingga menyulitkan  para  karyawan  BUMDES  untuk  melakukan  perundingan  sehingga  menghambat pelaporan. Ada pula yang pada pembayaran awal sangat lancar dan kemudian untuk pembayaran terakhir  mengalami  tunggakan  yang  kadang  mencapai  tiga  bulan.  Ada  pula  nasabah  yang pembayaran awal agak kurang lancar namun pada pembayaran akhir sangatlah baik terkadang hal tersebut dilakukan hanya untuk menarik simpati karyawan instansi untuk sorang nasabah dapat melakukan pinjaman berikutnya.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut.Dirancanglah  sebuah  sistem  cerdas  penentuan  pemberian kredit menggunakan metode naïve bayes clasification.Didalam sistem ini  akan dinilai bagaimana kualaitas nasabah tersebut apakah tergolong dapat diberikan pinjaman dana berupa kredit. Untuk keefktifan nasabah dalam membayar angsuran perbulannya dengan memasukakan data-data yang diminta  pada  sistem  seperti  pendapatan,  tanggungan/anak  dan  sebagainya  kemudian  akan
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification
diproses dan akan mendapatkan kualitas nasabah tersebut. Dengan adanya sistem ini diharapkan mampu menganalisa nasabah sejak dini sehingga dapat dicarikan solusi supaya tidak terjadi kredit macet.

## TINJAUAN LITERATUR
Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja  dari  prosedur-prosedur  yang  saling  berhubungan berkumpul sama-sama untuk melakukan suatu kegiatan atau untuk mnyelesaikan suatu sasaran tertentu [9].selain itu juga sistem diartikan sebagai susunan seperti halnya dalam kata sistem syaraf berarti  susunan  syaraf,  sistem  jaringan  berarti  susunan  jaringan  dan  sebagainya  [3].  Untuk membangun sebuah sistem dibutuhkan data. Data didefinisikan sebagai deskripsi tentang benda, kejadian,  aktivitas  dan  transaksi  yang  tidak  mempunyai  makna  atau  tidak  berpengaruh  secara langsung kepada pemakainya [10].
Kredit  berasal  dari  kata  credere  yang  artinya  kepercayaan  maksudnya  apabila  seseorang memperolah  kredit,  berarti  memproleh  kepercayaan[13].  Sedangkan  menurut  Zelfriyenni(2014) kredit  adalah    penyedian  uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakn  dengan  itu,  berdasarka kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan[8].
Kreterai  penilaian  kredit  seperti  sifat  atau  watak  seseorang,  kemampuan  membayar, penggunaan dana, kondisi sosial ekonomi dan politik serta jaminan yang diajukan diperlukan untuk memberikan  informasi  mengenai  itikad  dan  kemampuan  membayar  seorang  nasabah[15].  Data mining  merupakan  suatu  cara  dalam  penggalian  informasi  dari  sejumlah  data  yang  biasanya tersimpan  dalam  apositori  dengan  menggunakan  teknologi  pengenalan  pola,  statistik  dan matematika[1].
Sedangkan menurut Ndaumanu(2014) data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  machine  training  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai data base besar[2].dalam  penerapannya  data  mining  memerlukan  berbagai  perangkat  lunak  analisisdata agar  dapat  digunakan  untuk  membuat  prediksi  dan  klasifikasi  dengan  akurat[6].  Klasifikasi merupakan  suatu  pekerjaan  menilai  objek  data  untuk  memasukkannya  kedalam  kedalam  kelas tertentu dari kelas yang tersedia[7].
Sedangkan klasifikasi menurut Annur(2018) klasifikasi adalah proses penemuan model (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objekyang  lebel  kelasnya  tidak  diketahui[14].  Nialai accuracy  adalah  persentase  dari  jumlah record data  yang  diklasifikasikan  secara  baik  dan  benar dengan menggunakan suatu algoritma dan dapat membuat klasifikasi setelah dilakukan pengujian pada hasil klasifikasi tersebut[16].

## METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan data dan pengolahan data
Penelitian ini mengambil data dari intansi Bumdes. Adapun data tersebut terbagi atas bebrapa atribut dan sub atribut seperti pada tampilan tabel dibawah ini.
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification

## Tabel 1 Atribut dan Sub Atribut yang Digunakan
NO  ATRIBUT SUB ATRIBUT 1 USIA >=18
>=23 >=35
2 STATUS Belum Menikah Menikah Janda/Duda 3 JUMKLAH TANGGUNGAN I orang tidak ada 2-3 orang
>= 3 orang >= 5 orang 4 PEKERJAAN PNS Jaksa
Karyawan Kontrak Karyawan Tetap Karyawan Harian Wiraswasta Kecil Wiraswasta Menengah Wiraswasta Besar Dosen Dokter/ bidan Guru honor Pengacara Guru Sertifikasi Petani Asisten rumah tangga
Ibu rumah tangga Pensiun 5 JAMINAN
Rumah Sepeda motor Tidak ada 6 PENGHASILAN < 5000.000 >= 500.000 >= !.000.000
>= 2.000.000
>= 3.000.000 >= 5.000.000

## 3.2 Persiapan data uji dan data latih
Kegiatan yang dilakukan pada tahap persiapan data adalah membuat desain tabel-tabel yang ada pada database. Adapun data yang perlu diolah ada dua jenis data yaitu data latih atau training untuk tampilan datanya dapat dilihat pada tabel 2  berikut ini :
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification

## Tabel 2 Data Latih atau Training
No STATUS USIA JT (ORANG) PEKERJAAN JAMINAN PENGHASILAN KELAS 1 B.  Menikah >=18 tidak ada tidak ada tidak ada < 500.000 NO 2 B.  Menikah I orang KK Motor >= 500.000 YES 3 Menikah tidak ada KT mobil >= !.000.000 YES 4 Janda/Duda tidak ada KH Sawah >= 2.000.000 YES 5 B. Menikah tidak ada WK Tanah >= 3.000.000 YES 6 Menikah >= 1 WM tidak ada >= 5.000.000 NO 7 Janda/Duda I orang WK Motor < 5000.000 NO 8 B. Menikah tidak ada Pengacara mobil >= 500.000 NO 9 Menikah 2-3 orang GS Sawah >= !.000.000 NO 10 Janda/Duda >= 1 KK Tanah >= 2.000.000 YES 11 B. Menikah tidak ada Dokter Rumah >= 3.000.000 YES 12 Menikah I orang GS Motor >= 5.000.000 YES 13 Janda/Duda tidak ada petani mobil < 500.000 NO 14 B.Menikah tidak ada petani Sawah >= 500.000 NO 15 Menikah >= 3 ART Tanah >= !.000.000 NO 16 Janda/Duda >= 23 >= 5 PNS Rumah >= 2.000.000 YES 17 B.  Menikah I orang KK Motor >= 3.000.000 NO 18 Menikah tidak ada KT mobil >= 5.000.000 TES 19 Janda/Duda 2-3 orang KH Sawah < 500.000 NO 20 B.  Menikah >= 3 WK Tanah >= 500.000 NO 21 Menikah >= 5 WM Rumah >= !.000.000 YES 22 Janda/Duda I orang WK Motor >= 2.000.000 NO 23 B.  Menikah tidak ada Pengacara mobil >= 3.000.000 NO 24 Menikah 2-3 orang Dosen Sawah >= 5.000.000 YES 25 Janda/Duda >= 3 Pensiun Tanah < 2.000.000 NO 26 B.  Menikah >= 5 Dokter Rumah >= 5,000.000 NO 27 Menikah I orang GS Motor >= !.000.000 NO 28 Janda/Duda tidak ada petani mobil >= 2.000.000 NO 29 Menikah 2-3 orang IRT Sawah >= 3.000.000 YES 30 Menikah >= 3 ART Tanah >= 500.000 NO 31 Janda/Duda >=35 >= 5 PNS Rumah >= 2.000.000 NO 32 B.  Menikah 2-3 orang KK Motor >= 500.000 NO 33 Menikah tidak ada KT mobil >= !.000.000 YES 34 Janda/Duda 2-3 orang KH Sawah >= 2.000.000 NO
Data uji merupaka data yang digunakan dalam pengujian sistem. dimana data ini nantinya sebagai  data  baru  bagi  sistem  karena  belum  pernah  dikenalkan  atau  dilakukan  pembelajaran sebelumnya. Untuk data uji yang digunakan dapat dilihat pada tabel 3 dibaeah ini.
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification

## Tabel 3 Data Uji
No STATUS USIA JT (OIRANG) PEKERJAAN JAMINAN PENGHASILAN KELAS 1 Janda/Duda >=18 tidak ada KH Sawah >= 2.000.000 YES 2 Janda/Duda >=18 I orang WKl Motor < 500.000 NO 3 Menikah >=18 I orang GS Motor >= 5.000.000 YES 4 Menikah >=18 >= 3 orang ART Tanah >= !.000.000 NO 5 Menikah >=23 tidak ada KT mobil >= 5.000.000 YES 6 Menikah >=23 >= 5 orang WM Rumah >= !.000.000 YES 7 B. Menikah >=23 tidak ada Pengacara mobil >= 3.000.000 NO 8 Menikah >=23 >= 3 orang ART Tanah >= 500.000 NO 9 Menikah >=35 tidak ada KT mobil >= !.000.000 YES 10 Janda/Duda >=35 2-3 orang KH Sawah >= 2.000.000 NO 11 Menikah >=35 >=5 orang WM rumah >= 5.000.000 YES 12 Menikah >=35 I orang GS Motor >= 5.000.000 YES 13 B. menikah >=35 I orang KT motor >=3. 000.000 NO 14 Janda/Duda >=35 2-3 orang KH Sawah >= 500.000 NO 15 Janda/Duda >=35 2-3 orang KH Sawah >= 1.000.000 NO 16 Menikah >=60 >= 3 orang WK Tanah >= 500.000 YES Keterngan simbol pada tabel KK : Karyawan Kontrak WM : Wiraswasta Menengah KT :Karyawan Tetap WB : Wiraswasta Besar KH : Karyawan Harian GS : Guru Sertifikasi WK : Wiraswasta Kecil ART : Asisten Rumah Tangga IRT : Ibu Rumah Tangga B. Menikah : Belum Menikah JT : Jumlah Tanggungan

## 3.3 Naives Bayes Clasification
Naïve bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teoroma bayes (aturan bayes), dengan asumsi independensi (ketidak tergantungan) yang kuat (naif)[5].  Menurut (Husni &Ardi, 2017), pengklasifikasi bayesian adalah pengklasifikasi statistik dan didasarkan pada teorema bayes. Teori keputusan bayes adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recognition), penggunaan algoritma ini dalam hal klasifikasi harus mempunyai masalah yang bisa dilihat statistiknya. Misalkan X adalah set atribut data dan h kelas variabel dan jika kelas memiliki hubungan dengan atribut maka diperlukan X dan h sebagai variabel acak dan menangkap hubungan peluang P(h|X) ini peluang posterior untuk h dan sebaliknya perior P(h).

## 3.3.1 Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier  mengestimasi  peluang  kelas  bersyarat  dengan  mengasumsikan bahwa atribut adalah independen secara bersyarat yang diberikan dengan label kelas label kelas label kelas y. Asumsi independen bersyarat dapat dinyatakan dalam bentuk:
P( X |Y = y)  ∏ P ( X i n k=1 |Y = y)
dengan tiap set atribut X = { X 1 , X 2, …..,X d }  terdiri dari d atribut.
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification

## 3.3.2 Tahapan algoritma naive bayes
Adapun tahapan algoritma naïve bayes adalah sebagai berikut:
1. Menyiapkan data training
2. Setiap data dipresentasikan sebagai vektor berdimensi-n yaitu    X=(x 1 ,x 2 ,x 3 ,.......x n )
n adalah gambaran dari ukuran yang dibuat di test dari n atribut yaitu A 1 ,A 2 ,A 3 .............,A n M adalah kumpulan kategori yaitu C 1 ,C 2 ,C 3 ,........C m
3. Diberikan data  test  X  yang  tidak  diketahui  kategorinya,  maka  classifier  akan memprediksi bahwa X    adalah milik kategori dengan posterior probability tertinggi berdasarkan kondisi X
Naive bayes classifier menandai bahwa test X yang tidak diketahui tadi ke kategori C 1 jika dan hanya jika P(C i |X)>P(C j |X) untuk 1 ≤ j ≤ m, j ≠ i
4. Kemudian kita perlu memaksimalkan P(C i |X)
P(C i |X)= P(X|C i ). P(C i )
P(X) 5. Dimana  x  adalah  nilai-nilai  atribut  dalam  sampel  X  dan  probabilitas  P(x 1 |C i ),  P(x 2 |C i ),.......
P(x n |C i ), dapat diperkirakan dari data training

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari penelitian yang dilakukan adapun hasil tampilan terakhir dari sistem dapat dilihat pada gambar 1 berikut :

## Gambar 1 Tampilan Form Penklasifikasian
Form klasifikasi  pada  tampilan  gambar  3 diatas  berfungsi  untuk  meklasifikasikan  nasabah kedalam dua kelas  yaitu  antara  Yes dan  No dengan  data  yang  telah  diinputkan  terlebih dahulu, dimana  data  tersebut  sesuai  dengan  data  nasabah.  Gambar  1    diatas  memliki  beberpa  tombol diantaranya yaitu:
Database : merupakan tampilan data nasabah
1. Untuk tampilan atribut memiliki arti dan cara kerja yang sama yaitu sebagai atribut pilihan yang disediakan sistem sebagai acuan dalam pengklasifikasian
2. Tombol  bersihkan  :  tombol  ini  mempunyai  untuk  menghapus  data  ketika  salah menginputkan ataupun ingin mengklasifikasikan data baru.
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification
3. Tombol  proses  :  tombol  ini  berfugsi  sebagai  perintah  untuk  melakukan  perhitungan  atau pemprosesan. Seperti pada gambar pemprosesan untuk hasil Yes
4. Predictor  name  :  adalah  kotak  isian  yang  berisi  jumlah  variabel.  Pada  sistem  ini  jumlah variabelnya ada 6. Kotak ini berfungsi sebagai perkalian matriks untuk setiap sub atribut.
5. Number observation : adalah kotak isian yang berisi data latih yang terdapat pada data base.
6. Count data : merupakan kotak isian yang berisi jumlah data yang yes dan jumlah data yang no
7. Precent data: merupakan kotak isian yang berisi hasil perhitungan presentasi terdapat dua hasil perentasi yaitu ada presentasi untuk hasil yes dan presentasi untuk  hasil no
8. Hasil postarior : merupakan kotak isian yang menyatakan hasil perhitungan yes dan no dalam bentuk bilangan asli.
9. Prediksi pemberian kredit : terdapat kotak isian yang akan menyatakan yes atau no sesuai dengan hasil perhitungan yang dilakukan sistem.
10. Tombol simpan barfungsi unutk menyimpan data uji atau data klasifikasi
11. Tombol cetak laporan berfumgsi untuk mencetak laporsn hasil prediksi

## 4.1 Pengujian
Pengujian ini dilakukan dengan cara melakukan uji coba terhadap sistem secara satu persatu apakah sistem membaca sesuai dengan yang diharapkan atau tidak. Adapun hasil percobaan data uji yang diujikan secara satu persatu dapat  dilihat pada tabel 4 dibawah ini:

## Tabel 4 Hasil Pengujian Data Uji
No STATUS USIA JT (ORANG) PEKERJAAN JAMINAN PENGHASILAN KELAS HASIL UJI 1 Janda/Duda >=18 tidak ada KH Sawah >= 2.000.000 YES sesuai 2 Janda/Duda >=18 I orang WKl Motor < 500.000 NO sesuai 3 Menikah >=18 I orang GS Motor >= 5.000.000 YES tidak 4 Menikah >=18 >= 3 orang  ART Tanah >= !.000.000 NO sesuai 5 Menikah >=23 tidak ada KT Mobil >= 5.000.000 YES tidak 6 Menikah >=23 >= 5 orang  WM Rumah >= !.000.000 YES sesuai 7 B. Menikah >=23 tidak ada Pengacara Mobil >= 3.000.000 NO tidak 8 Menikah >=23 >= 3 orang  ART Tanah >= 500.000 NO tidak 9 Menikah >=35 tidak ada KT Mobil >= !.000.000 YES tidak 10 Janda/Duda >=35 2-3 orang KH Sawah >= 2.000.000 NO sesuai 11 Menikah >=35 >=5 orang WM Rumah >= 5.000.000 YES Sesuai 12 Menikah >=35 I orang GS Motor >= 5.000.000 YES Sesuai 13 B. menikah >=35 I orang KT Motor >=3. 000.000 NO Sesuai 14 Janda/Duda >=35 2-3 orang KH Sawah >= 500.000 NO Sesuai 15 Janda/Duda >=35 2-3 orang KH Sawah >= 1.000.000 NO tidak 16 Menikah >=60 >= 3 orang  WK Tanah >= 500.000 YES Sesuai
Tabel 5 Matriks Konfusi Pengujian Pada k = 1
f ij Kelas Hasil Klasifikasi Kelas YES Kelas NO jumlah Kelas Asli Kelas YES 5 3 - Kelas NO 3 5 - jumlah 16
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification
Pengujian dilakukan untuk mencari tingkat keakurasian yang dihasilkan apakah sistem ini tergolong  baik.  Metode  pengujian  yang  digunakan  adalah  metode  holdout . Dari  16  data  tesing yang diujikan didapat  10 data yang sesuai dan didapatlah hasil keakurasiannya 62.50 %.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil implemtasi metodelogi CRISP-DM dan Naïve Bayes Clasification pada sistem cerdas  penentuan  pemberian  kredit  untuk  instansi  BUMDES  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut
Sistem  cerdas  penentuan  pemberian  kradit  dengan  menggunakan  metode Najve  Bayes Clasification membantu instansi dalam pengambilan keputusan dengan cepat dalam menentukan nasabah yang berhak diberi pinjaman, dengan tingkat keakurasian sistem yaitu 62,50%. Selain itu dengan  adanya  sistem  cerdas  pemberian  kredit  ini    membantu  pihak  istansi  untuk  tidak  terlalu curiga kepada nasabah yang melakukan pinjaman dikarenkan ketidaksesuaian dalam membayar pinjaman. Sehingga sedikit mengurangi resiko kredit. Sistem ini dirancang dengan meneliti data- data  atau  kasus-kasus  yang  telah  terjadi  sebelumnya.  Untuk  nasabah  yang  diberi  pinjaman kemungkinan  akan  membayar  pinjamannya    sehingga  dapat  membantu  pelaporan  instansi tersebut.

## REFERENSI
[1]  Kurniawan, D., & Supriyanto, D. C. (2013). Optimasi Algoritma Support Vector Machine (Svm) Menggunakan Adaboost Untuk Penilaian Risiko Kredit. Jurnal Teknologi Informasi, 9(1), 38- 49.
[2]  Ndaumanu, R. I., & Arief, M. R. (2014). Analisis Prediksi Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode K-Nearest Neighbor, 1(1). 1-15
[3]  Suwondo,  A.  (2014).  Aplikasi  Sistem  Informasi  Perpustakaan  Di  Smk  Takhassus  Kalibeber Wonosobo, 31 – 39.
[4]  Husni,  M.  R.  &  Ardi,  W.  (2017).  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Penentuan Pemberian Kredit. Jurnal Pseudocode, 4(2), 120-128
[5]  Supriyanti, W., Kusrini.,  Armadyah,  A. (2016). Perbandingan Kinerja  Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Untuk Ketepatan Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa. Jurnal INFORMA, 1 (3), 61-67
[6]  Anam, C & Harry, B. S. (2018). Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Untuk Penerimaan Beasiswa. 8(1). 13-19
[7]  Eko,  R.,  P.,  Suparti.,  Rita,  R.  (2014).  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  K- Nearest  Neighbor  Pada  Analisis  Data  Status  Kerja  Di  Kabupaten  Demak  Tahun  2012.  Jurnal GAUSSIAN, 3(4). 831-838
[8]  Zelfriyenni,  &  Ira,  U.,  Y.  (2014).  Kebijakan  Pemberian  Kredit  Terhadap  Penetapan  Jumnlah Kredit. Jurnal Edik Informatika, 1(i1). 72-80.
[9]  Destiningrum, M, & Qadhli, J., A. (2017). Sistem Informasi Penjadwalan Dokter Berbasis Web Dengan Menggunakan Framework Codelgniter. Jurnal Teknoinfo, 11(2). 30-36
[10]  Yuliansyah,  H.  (2014).  Perancangan  Reflikasi  Basis  Data  My  SQL  dengan  Mekanisme Pengamanan Menggunakan SSL Encryption. Jurnal Informatika, 8 (11). 826-835
[11]  Hasan, maryam. (2017). Prediksi Tingkat Kehancuran Pembayaran Kredit Bank Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Forward Selection, 9(3). 317-323
[12] Taufik, M. (2015). Sistem Informasi Dokter Berbasis Web, 21(1). 18-23
[13] Pato, saduldyn. (2013). Pemberian Kredit Mikro Pada Bank Syariah Mandiri Cabang Manado. 1(4). 875-885
Suriana, Sistem Cerdas Penentuan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Clasification
[14]  Annur,  Haditsah.  (2018).  Klasifikasi  Masyarakat  Iskin  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes. 10(2). 160-165
[15]  Minarianti,  Ika.  (2015).  Klasifikasi  Data  Mining  Dalam  Penentuan  Pemberian  Kredit  Bagi Nasabah Koperasi. 1(1). 36-45
[16]  Nuraeni,  Nia.(2017).  Penentuan  Kelayakan  Kredit  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus Bank Maya Pada Mitra Usaha Cabang PGC. 3(1). 9-14