Pengelompokan customer kredit menggunakan K-Means studi kasus PT FIF

Syafitri, Dewi (2024) Pengelompokan customer kredit menggunakan K-Means studi kasus PT FIF. Undergraduate (S1) thesis, Universitas Merdeka Pasuruan.

[img] Text
cover.pdf
Download (887kB)
[img] Text
bab-1.pdf
Download (232kB)
[img] Text
bab-2.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (628kB)
[img] Text
bab-3.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (711kB)
[img] Text
bab-4.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (293kB)
[img] Text
bab-5.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (366kB)
[img] Text
daftar-pustaka.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (466kB)
[img] Text
lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (225kB)

Abstract

Ekonomi adalah hal yang selalu dilakukan setiap hari oleh individu maupun kelompok. Pemenuhan terhadap kebutuhan atau keinginan menjadi masalah yang selalu dihadapkan kepada semua pelaku ekonomi. Terbatasnya alat pemuas kebutuhan sedangkan tak terbatasnya kebutuhan pelaku ekonomi membuat orang melakukan kegiatan ekonomi misalnya bekerja. Dengan melihat kondisi yang seperti ini berdirilah PT FIF yaitu Perusahaan yang bergerak dibidang finance yang hadir untuk membantu Masyarakat untuk memenuhi kegiatan ekonomi. Beberapa produk yang telah ditawarkan antara lain FIFASTRA, SPEKTRA, DANASTRA, FINATRA, dan AMITRA. Data penelitian berasal dari PT FIF dengan jumlah data yang sebanyak 6864 data. Pada penelitian ini menggunakan metode K-Means dalam pengelompokan data. Untuk mengukur keakuratan hasil metode K-Means digunakan evaluasi model yaitu silhoute coefficient. Dari hasil penelitian ini didapatkan hasil akurasi sebesar 85%.

Item Type: Thesis (Undergraduate (S1))
Uncontrolled Keywords: Pengelompokan, Customer kredit, K-Means, PT FIF
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Informatika
Depositing User: Perpustakaan Unmer Pasuruan
Date Deposited: 02 Nov 2024 02:55
Last Modified: 02 Nov 2024 02:55
URI: http://repository.unmerpas.ac.id/id/eprint/723

Actions (login required)

View Item View Item