Universitas Indonesia ABSTRAK Nama : Bambang Cahyadi Program Studi : Teknik Industri Judul : Prediksi Status Kredit Sepeda Motor Menggunakan Pendekatan Data Mining Dalam penelitian ini dikaji sebuah pengklasifikasian status kredit sepeda motor menggunakan pendekatan data mining. Model pengklasifikasian yang terdapat pada data mining salah satunya adalah algoritma C5.0. algoritma dapat berjalan bila sudah ditentukan mana yang menjadi variabel target dan variabel prediktor. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah terdapat 13 jenis pengklasifikasian dengan variabel prediktor pendapatan menempati urutan teratas pada pengklasifikasian. Penentuan variabel yang menempati urutan pengklasifikasian/spillting yang paling atas berdasarkan pada informasi gain yang terbesar, kegiatan ini terus dilakukan hingga sampai tidak adalagi variabel prediktor yang dapat di splitting. Dengan demikian dengan algortima C5.0 prediksi penentuan status kredit dapat dilakukan