STUDI AWAL PEMINJAMAN KREDIT NASABAH UKM PADA BPR DENGAN MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Abstract

Penelitian Small-Medium Enterprise (SME) atau yang dikenal dengan Usaha Kecil dan Menengah (UKM) adalah suatu bentuk usaha yang memberikan sumbangan yang besar kepada pendapatan domestik serta dapat menyerap tenaga kerja. Oleh karena itu,keberadaan UKM menjadi penting terhadap kemajuan perekonomian bangsa. Dalam mengembangkan usaha yang dijalankannya, seringkali UKM memerlukan bantuan pinjaman atau penambahan modal. Bantuan pinjaman modal yang akan dibahas pada penulisan ini adalah bantuan pinjaman modal yang diberikan oleh pihak Bank Perkreditan Rakyat Cibitung Tanjung Raya (BPR-CTR) kepada UKM, di mana data atas bantuan pinjaman yang diberikan tersebut dimulai pada bulan Januari 2010 sampai dengan bulan Agustus 2013. Jumlah pinjaman yang diajukan oleh pihak UKM bervariasi,mulai dari dua juta rupiah sampai ratusan juta rupiah. Jumlah nasabah yang mengajukan peminjaman setiap bulannya juga bervariasi, yaitu sekurang-kurangnya 20 orang nasabah sampai dengan jumlah tertinggi yang mencapai 90 orang nasabah. Untuk dapat melayani dengan baik pengajuan pinjaman oleh pihak UKM, maka BPR-CTR harus senantiasa menyiapkan dana dalam jumlah sebagaimana diminta tersebut. Namun melihat data jumlah pinjaman sebagaimana tersebut di atas yang cukup bervariasi pihak BPR-CTR tentu mengalami kesulitan untuk memperkirakan berapa besar alokasi dana yang harus mereka siapkan setiap bulannya untuk memenuhi setiap permintaan yang diajukan. Berdasarkan hal tersebut, maka diperlukan teknik data mining dengan menggunakan metode neural network untuk mengetahui pola/trend peminjaman yang diajukan oleh pihak UKM. Dengan mengetahui trend peminjaman pihak UKM tersebut maka BPR-CTR akan dapat memprediksi besarnya alokasi dana yang harus mereka siapkan setiap bulannya.