i
ABSTRAK
Pemberian kredit kepada nasabah memerlukan perhitungan yang baik, agar perusahaan bisa mendapatkan laba yang maksimal. Oleh karena itu, dibutuhkan sistem yang dapat memprediksi permintaan kredit sesuai permintaan pasar. Data yang digunakan adalah data realisasi kredit pada perusahaan PT. BPR NBP 20 Delitua. Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) merupakan gabungan dari Artificial Neural Network (ANN) dan Fuzzy Inference Systems (FIS) yang menggunakan algoritma pembelajaran terhadap sekumpulan data. Berdasarkan hasil pengujian dengan data training dari tanggal 04 Januari 2006 s.d. 18 Februari 2012 dan data testing tanggal 19 Februari 2012 s.d. 31 Desember 2013, diperoleh nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error ) sebesar 17.405% dengan menggunakan parameter laju pembelajaran = 0.09, momentum = 0.1, dan max epoch = 600.
Kata kunci: adaptive neuro fuzzy inference system, artificial neural network, fuzzy inference system, prediksi, permintaan kredit, kredit.
ii
CREDIT DEMAND PREDICTION USING ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM
ABSTRACT
Giving a credit to customers needs a good consideration so that your company can earn the maximum profit. Therefore, we need a system that can predict credit demand according to the market demand. Data used is realization data from PT. BPR NBP 20 Delitua. Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) is combination from Artificial Neural Network (ANN) and Fuzzy Inference Systems (FIS) by using learning algorithm against sets of data. Based on testing with training data from 04 January 2006 to 18 February 2012 and testing data from 19 February 2012 to 31 December 2013, MAPE value obtained (Mean Absolute Percentage Error) by 17.405% with using learning rate parameter = 0.09, momentum = 0.1, and max epoch = 600.
Key word: adaptive neuro fuzzy inference system, artificial neural network, fuzzy inference system, prediction, credit demand, credit.
