Penerapan Algoritma KNN Dan C5.0 Untuk Prediksi Kredit Macet Di Koperasi Sangkan Mekar Tasikmalaya

Pengajuan kredit oleh nsabah sekarang menjadi lebih mudah, karena dalam proses pengajuan kredit dapat dilakukan oleh semua orang sepanjang memenuhi syarat tertentu. Pemberian kredit kepada nasabah mempunyai resiko yang sangat tinggi dan dapat menyebabkan kerugian bagi perusahaan. Prediksi kredit macet sangat penting bagi perusahaan, yaitu untuk meminimalisir terjadinya resiko kredit macet. Karena salah satu penyebab terjadinya kredit macet yaitu kurang cermatnya perusahaan dalam pemberian kredit kepada nasabahnya. Kredit macet ini sebenarnya dapat diatasi dengan mengidentifikasi dan prediksi nasabah, sebelum memberikan pinjaman dengan cara memperhatikan data historis pinjaman. Teknik yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neigbor dan algoritma C5.0 untuk mengidentfikasi nasabah yang bermaslah dan tidak bermasalah. Hasil yang diperoleh dari identifikasi menggunakan algoritma C5.0 lebih efektif dalam memprediksi kredit macet nasabah. Sehingga diharapkan mampu meningkatkan akurasi dalam menganalisa kelayakan kredit dari nasabah. Kata Kunci: C5.0 , K-Nearest Neigbor, Analisa Kredit.