The repository administrator has not yet configured an RDF license.
KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN GRADIENT BOOSTING DAN L1-BASED FEATURE SELECTION
Penyaluran kredit yang tepat sasaran merupakan faktor penting dalam mengurangi risiko kredit bermasalah dan meningkatkan efisiensi lembaga keuangan. Namun, proses penilaian kelayakan kredit sering kali menghadapi tantangan akibat kompleksitas data peminjam. Oleh karena itu, diperlukan metode klasifikasi yang mampu memberikan hasil prediksi dengan tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi persyaratan kelayakan peminjaman kredit menggunakan algoritma Gradient Boosting dengan penerapan beberapa metode seleksi fitur. Empat metode yang digunakan yaitu Korelasi, SelectKBest, L1-Based (Lasso), dan Recursive Feature Elimination (RFE). Dataset yang digunakan merupakan data publik dari platform Kaggle. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode seleksi fitur memberikan pengaruh signifikan terhadap kinerja model. Metode L1-Based menghasilkan performa terbaik dengan akurasi sebesar 97,07% dan F1-Score sebesar 97,08%, melampaui baseline tanpa seleksi fitur yang memiliki akurasi 95,40%. Sementara itu, metode korelasi 0,9 dan RFE juga memberikan hasil yang mendekati baseline, sedangkan SelectKBest menunjukkan performa terendah. Dengan demikian, metode L1-Based terbukti paling efektif dalam meningkatkan akurasi klasifikasi kelayakan peminjaman kredit.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN GRADIENT BOOSTING DAN L1-BASED FEATURE SELECTION (Text)
KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN GRADIENT BOOSTING DAN L1-BASED FEATURE SELECTION (Archive)
KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN GRADIENT BOOSTING DAN L1-BASED FEATURE SELECTION (Other)
HTML Summary of #31414 KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN GRADIENT BOOSTING DAN L1-BASED FEATURE SELECTION
005 Pemrograman komputer, program dan data
006 Metode komputer khusus