Fahmi, Muhammad Rizal (2014) ANALISIS PENENTUAN LEVEL RISIKO DI PT. TELEKOMUNIKASI INDONESIA TBKBERDASARKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). S1 thesis, Universitas Mercu Buana.
|
Text (HAL COVER)
1. HALAMAN COVER.pdf Download (67kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (ABSTRAK)
2. ABSTRAK.pdf Restricted to Registered users only Download (23kB) |
|
|
Text (BAB I)
3. BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (57kB) |
|
|
Text (BAB II)
4. BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (184kB) |
|
|
Text (BAB III)
5. BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (146kB) |
|
|
Text (BAB IV)
6. BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (391kB) |
|
|
Text (BAB V)
7. BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (26kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA DAN LAMPIRAN)
8. DAFTAR PUSTAKA DAN LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (162kB) |
Abstract
There are two things that appear contradictory in the business world, they are the opportunity to gain profit and the risk of suffering losses. These result are influenced by various factors, one of which is a risk factor. A bussiness will be successful if it can manage the risks faced by choosing right priorities. Appropriate priorities on risk management are determined by the significance of the impact of risk and the possibility of financial loss caused. Significant level of risk status can be determined through the variables that influence the calculation using one of the methods of classification used in decisionmaking and can be done by computers, namely K-Nearest Neighbor (KNN). K-Nearest Neighbor classification is a method by finding the shortest distance between the data to be evaluated with K neighbors in the closest training data. By utilizing the K-Nearest Neighbor method, the user can find out the level of risk status, so it can prioritize the risks to be managed. From the tests, the accuracy of the high values obtained from the impact of the financial losses is 95.76% with K=3 and K=5 and the possibility of a risk is 99.19% with K=3 and K = 5. Keywords: K-Nearest Neighbor, Risk, Impact of the Financial Losses, Possibility of a Risk Ada dua hal yang kontradiktif muncul dalam dunia usaha yaitu peluang memperoleh keuntungan dan risiko menderita kerugian. Untuk mencapai perolehan keuntungan tersebut dipengaruhi oleh berbagai faktor, salah satunya adalah faktor risiko. Sebuah usaha akan dapat berhasil jika bisa mengelola risiko-risiko yang dihadapi sesuai prioritasnya. Penanganan risiko sesuai prioritas tersebut ditentukan oleh signifikansi risiko terhadap dampak kerugian finansial dan kemungkinan terjadi yang ditimbulkan oleh risiko itu sendiri. Status level signifikan risiko dapat ditentukan melalui variable-variabel yang berpengaruh dengan perhitungan menggunakan salah satu metode klasifikasi yang digunakan dalam pengambilan keputusan dan dapat dikerjakan oleh komputer, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). K-Nearest Neighbor merupakan metode klasifikasi dengan mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan. Dengan memanfaatkan metode K-Nearest Neighbor, maka user dapat mencari tahu level status risiko, sehingga dapat memprioritaskan risiko yang akan dikelola. Dari pengujian yang dilakukan, diperoleh nilai keakuratan tertingi dari dampak kerugian finansial sebesar 95,76 % dengan nilai K=3 dan K = 5 dan nilai akurasi tertinggi untuk kemungkinan terjadi risiko sebesar 99,19% dengan nilai K=3 dan K = 5.
Actions (login required)
 |
View Item |
