Pemberian kredit bank terhadap nasabah adalah kegiatan rutin yang mempunyai
resiko tinggi. Terutama pada Koperasi LMDH Subur Sari Desa Pudak Wetan.
Kredit yang bermasalah atau kredit macet sering terjadi akibat kurang cermatnya
analis kredit dalam proses pemberian kredit. Hal tersebut terjadi akibat kurang
akuratnya manajemen dalam menentukan pemohon mana yang layak dan tidak
layak diberikan pinjaman. Oleh karena itu, penulis menerapkan metode data
mining untuk mengklasifikasikan kelayakan nasabah dalam kategori layak dan
tidak layak berdasarkan data historis nasabah di masa sebelumnya, kemudian
digunakan dalam memprediksi kelayakan nasabah di masa depan, yaitu dengan
algoritma Naïve Bayes. Dari hasil sistem klasifikasi pemberian kredit yang
dibuat dengan pengujian menggunakan blacx box bahwa sistem sudah dapat
berjalan sesuai algoritma dan dapat menentukan layak/Tidak layaknya nasabah
untuk diberikan kredit.