SlideShare a Scribd company logo
1 of 2
Download to read offline
Soal Babak Penyisihan Kompetisi Penggalian Data – Gemastik 4 Tahun 2011

Persetujuan Kredit

        Dataset ini berisi data aplikasi persetujuan kredit dari Bank ‘X’. Untuk menentukan persetujuan
pengeluaran kredit, pihak bank mempertimbangkan beberapa faktor yang berkaitan dengan oleh
seorang nasabah. Dalam dataset ini terdapat beberapa macam tipe data atribut berupa kontinu,
nominal dengan nilai sedikit, dan juga nominal dengan nilai banyak. Dalam data set ini juga ada
beberapa nilai yang hilang (missing value). Buatlah sebuah model klasifikasi dengan menggunakan
dataset ini.

Jumlah data :

         Training            :       416 data.

         Testing             :       274 data.



Jumlah atribut :

         15 atribut.

         1 kelas atribut.

Informasi atribut :

X1 : 1, 2.                                            Tipe data nominal.

X2 :                                                  Tipe data kontinu.

X3 :                                                  Tipe data kontinu.

X4 : 1, 2, 3, 4.                                      Tipe data nominal.

X5 : 1, 2, 3.                                         Tipe data nominal

X6 : 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14.   Tipe data nominal.

X7 : 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.                       Tipe data nominal.

X8 :                                                  Tipe data kontinu.

X9 : 1, 2.                                            Tipe data nominal.

X10 : 1, 2.                                           Tipe data nominal.

X11 :                                                 Tipe data kontinu.
X12 : 1, 2.                                  Tipe data nominal.

X13 : 1, 2, 3.                               Tipe data nominal.

X14 :                                        Tipe data kontinu.

X15 :                                        Tipe data kontinu.

X16 :                                        SETUJU, TOLAK (kelas atribut)



Pihak Bank 'X' membutuhkan bantuan anda untuk memutuskan apakah nasabah-nasabah yang datanya
digunakan sebagai data testing tersebut bisa disetujui pengajuan kreditnya atau ditolak.



Pada babak penyisihan, para peserta lomba diminta memprediksi keputusan pengajuan kredit pada data
testing. Selanjutnya di babak final, para finalis diminta menjelaskan bagaimana cara memprediksi
(pemodelan) dan juga menjelaskan pola yang ada pada data. Data yang digunakan pada babak
penyisihan dan final adalah data yang sama.



Jawaban pada babak penyisihan maupun final ditulis dalam bentuk Makalah dengan format sesuai TOR
yang ada pada website Gemastik 2011 dilengkapi dengan hasil prediksi dari data testing.

More Related Content

Featured

Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Kurio // The Social Media Age(ncy)
 

Featured (20)

PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
PEPSICO Presentation to CAGNY Conference Feb 2024
 
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
Content Methodology: A Best Practices Report (Webinar)
 
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
How to Prepare For a Successful Job Search for 2024
 
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie InsightsSocial Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
Social Media Marketing Trends 2024 // The Global Indie Insights
 
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
Trends In Paid Search: Navigating The Digital Landscape In 2024
 
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
5 Public speaking tips from TED - Visualized summary
 
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
ChatGPT and the Future of Work - Clark Boyd
 
Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next Getting into the tech field. what next
Getting into the tech field. what next
 
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search IntentGoogle's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
Google's Just Not That Into You: Understanding Core Updates & Search Intent
 
How to have difficult conversations
How to have difficult conversations How to have difficult conversations
How to have difficult conversations
 
Introduction to Data Science
Introduction to Data ScienceIntroduction to Data Science
Introduction to Data Science
 
Time Management & Productivity - Best Practices
Time Management & Productivity -  Best PracticesTime Management & Productivity -  Best Practices
Time Management & Productivity - Best Practices
 
The six step guide to practical project management
The six step guide to practical project managementThe six step guide to practical project management
The six step guide to practical project management
 
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
Beginners Guide to TikTok for Search - Rachel Pearson - We are Tilt __ Bright...
 
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
Unlocking the Power of ChatGPT and AI in Testing - A Real-World Look, present...
 
12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work12 Ways to Increase Your Influence at Work
12 Ways to Increase Your Influence at Work
 
ChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slidesChatGPT webinar slides
ChatGPT webinar slides
 
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike RoutesMore than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
More than Just Lines on a Map: Best Practices for U.S Bike Routes
 
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
Ride the Storm: Navigating Through Unstable Periods / Katerina Rudko (Belka G...
 
Barbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy PresentationBarbie - Brand Strategy Presentation
Barbie - Brand Strategy Presentation
 

Soal persetujuan kredit

  • 1. Soal Babak Penyisihan Kompetisi Penggalian Data – Gemastik 4 Tahun 2011 Persetujuan Kredit Dataset ini berisi data aplikasi persetujuan kredit dari Bank ‘X’. Untuk menentukan persetujuan pengeluaran kredit, pihak bank mempertimbangkan beberapa faktor yang berkaitan dengan oleh seorang nasabah. Dalam dataset ini terdapat beberapa macam tipe data atribut berupa kontinu, nominal dengan nilai sedikit, dan juga nominal dengan nilai banyak. Dalam data set ini juga ada beberapa nilai yang hilang (missing value). Buatlah sebuah model klasifikasi dengan menggunakan dataset ini. Jumlah data : Training : 416 data. Testing : 274 data. Jumlah atribut : 15 atribut. 1 kelas atribut. Informasi atribut : X1 : 1, 2. Tipe data nominal. X2 : Tipe data kontinu. X3 : Tipe data kontinu. X4 : 1, 2, 3, 4. Tipe data nominal. X5 : 1, 2, 3. Tipe data nominal X6 : 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14. Tipe data nominal. X7 : 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9. Tipe data nominal. X8 : Tipe data kontinu. X9 : 1, 2. Tipe data nominal. X10 : 1, 2. Tipe data nominal. X11 : Tipe data kontinu.
  • 2. X12 : 1, 2. Tipe data nominal. X13 : 1, 2, 3. Tipe data nominal. X14 : Tipe data kontinu. X15 : Tipe data kontinu. X16 : SETUJU, TOLAK (kelas atribut) Pihak Bank 'X' membutuhkan bantuan anda untuk memutuskan apakah nasabah-nasabah yang datanya digunakan sebagai data testing tersebut bisa disetujui pengajuan kreditnya atau ditolak. Pada babak penyisihan, para peserta lomba diminta memprediksi keputusan pengajuan kredit pada data testing. Selanjutnya di babak final, para finalis diminta menjelaskan bagaimana cara memprediksi (pemodelan) dan juga menjelaskan pola yang ada pada data. Data yang digunakan pada babak penyisihan dan final adalah data yang sama. Jawaban pada babak penyisihan maupun final ditulis dalam bentuk Makalah dengan format sesuai TOR yang ada pada website Gemastik 2011 dilengkapi dengan hasil prediksi dari data testing.