Penerapan data mining untuk mendeskripsikan tingkat kredit bermasalah pada bank

Abstract

Pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data telah menciptakan kondisi kaya akan data tapi minim informasi. Data mining merupakan penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Dengan memanfaatkan data nasabah kredit yang non pearforming (bermasalah), diharapkan dapat menghasilkan informasi tentang tingkat kredit yang bermasalah dengan data nasabah kredit yang non pearforming (bermasalah) melalui teknik data mining. Kategori tingkat kredit dapat di ambil dari data yang telah di dapat dari Bank. Algoritma yang digunakan adalah algoritma apriori, informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari masing-masing kategori tingkat kredit bermasalah