DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PINJAMAN KREDIT PENSIUNAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (STUDI KASUS: PT. BANK BUKOPIN Tbk)

Abstract

Kredit Pensiunan merupakan kredit yang sifatnya  konsumtif, yang hanya diberikan kepada para pensiunan, yang berasal dari lingkungan pensiunan karyawan (PNS, BUMN/BUMD) yang didasari oleh perjanjian kerjasama antara pihak Bank oleh pengelola Dana Pensiun. Permasalahan yang sering timbul adalah terdapatnya perbedaan nominal gaji pensiunan berdasarkan usia dan golongan terakhir dari berbagai instansi sehingga proses penentuan nilai plafond memerlukan proses klasifikasi sesuai data yang diajukan calon debitur untuk memudahkan marketing dalam menyampaikan  jumlah pinjaman yang bisa diberikan.Data mining dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. K-Nearest Neighbormerupakan sebuah metode untuk klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelanjaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.Teknik ini sangat sederhana dan mudah diimplementasikan. Dengan penggunaan tools weka, hasil dari proses penerapan AlgoritmaK-Nearest Neighbor adalah informasi atau knowledge dimana informasi tersebut dapat menjadi alternatif yang dapat digunakan untuk mengklasifikasi besar plafond pinjaman kredit pensiunan.

Kata Kunci: Kredit Pensiunan,Data Mining, K-Nearest Neighbor, Weka