ANALISIS PENENTUAN KREDIT NASABAH PADA BUMDES MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES (STUDI KASUS: BUMDES BARIKLANA DESA SIDOWAREK KECAMATAN PLEMAHAN KABUPATEN KEDIRI)

Abstract

Pemberian kredit merupakan keputusan penting dalam industri perbankan yang memerlukan analisis yang cermat terhadap risiko. Salah satu pendekatan yang digunakan untuk menentukan kelayakan pemberian kredit adalah dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naive Bayes dalam mengevaluasi kelayakan pemberian kredit berdasarkan data historis pelanggan serta mengetahui tingkat akurasi model algoritma naive bayes untuk kelayakan pemberian kredit. Metode penelitian yang digunakan adalah studi kasus dengan mengumpulkan data historis kredit dari BUMDes dari desa Sidowarek selama satu tahun terakhir. Data yang diperoleh meliputi variabel-variabel seperti pendapatan, riwayat pinjaman sebelumnya, pekerjaan, dan faktor-faktor lain yang relevan. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu menangani kompleksitas dalam data kelayakan kredit dengan baik. Dengan tingkat akurasi 93,33% dengan presentasi class recall Layak 100,00% dan Tidak Layak 50,00% dengan nilai masing-masing class precission prediksi Layak 92,86% dan Tidak 100,00%. model ini dapat membantu BUMDes dalam membuat keputusan kredit yang lebih tepat dan efisien. Sementara untuk evaluasi menggunakan ROC Curve untuk model klasifikasi Naïve Bayes Classifier nilai AUC adalah 0.913 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification.