Generasi Z dan Data Mining : Panduan Klasifikasi Pinjaman Bank sebagai Data Analis Keuangan
Kematangan teknologi dalam
bidang data mining menjadi kunci utama dalam merumuskan kebijakan
pemberian kredit yang lebih efektif. Buku ini mengajak pembaca melangkah ke
dunia di mana proses penentuan pemberian kredit tidak lagi mengandalkan asumsi
semata, melainkan didasarkan pada analisis mendalam dari pola-pola data yang
tersembunyi. Dengan memperkenalkan konsep probabilitas bersyarat, pembaca
diajak untuk memahami identifikasi pola data dari sistem penentuan pemberian
kredit. Penulis menjelaskan dengan jelas bagaimana teknologi data mining
mampu mengoptimalkan proses pencarian informasi prediksi dalam basis data
besar, sekaligus membuka pintu untuk mengungkap pola-pola yang mungkin tidak
terdeteksi sebelumnya.
Buku ini
tidak hanya memberikan pengantar konseptual, tetapi juga membahas implementasi
konkret melalui dua algoritma klasifikasi yang sering digunakan, yaitu Decision
Tree (C4.5) dan Naive Bayes. Kajian eksperimental
yang dilakukan dalam buku ini menghasilkan kesimpulan yang menarik: algoritma Naïve
Bayes secara konsisten memberikan prediksi yang lebih akurat dalam menentukan
kelayakan nasabah untuk pengajuan pinjaman, dibandingkan dengan algoritma
Decision Tree (C4.5).
Buku ini bukan hanya
menghadirkan konsep-konsep tinggi dalam teknologi data mining, melainkan
juga menyuguhkan aplikasi praktis dalam konteks keuangan, khususnya dalam
pemberian kredit. Dengan gaya penulisan yang mudah dipahami dan contoh kasus
yang relevan, buku ini menjadi panduan yang berharga bagi para praktisi
industri keuangan dan mahasiswa yang tertarik dalam penerapan data
mining untuk pengelolaan risiko kredit.
PEMBELIAN BUKU:
