The repository administrator has not yet configured an RDF license.
PREDIKSI KEGAGALAN KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MEMINIMALKAN RESIKO BANK
Pemberian kredit kepada nasabah merupakan aktivitas utama perbankan yang mengandung risiko kegagalan pembayaran. Risiko ini dapat menimbulkan kerugian finansial jika tidak diantisipasi sejak dini. Oleh karena itu, diperlukan sistem prediksi yang mampu mengidentifikasi nasabah dengan potensi gagal bayar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi kegagalan kredit menggunakan algoritma Decision Tree C4.5 guna meminimalkan risiko kredit pada bank. Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle, berjumlah 7.500 data pinjaman dengan 18 atribut fitur. Proses penelitian meliputi eksplorasi data, pembersihan data, transformasi atribut, penyeimbangan data menggunakan SMOTE, serta pelatihan model dan tuning hyperparameter menggunakan GridSearchCV. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix, classification report, ROC curve, dan AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model menghasilkan akurasi sebesar 79%, dengan precision, recall, dan F1-score yang seimbang antara kelas gagal bayar dan tidak. Nilai AUC sebesar 0.80 menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan klasifikasi yang cukup baik. Atribut yang paling berpengaruh dalam prediksi adalah Credit Score, Monthly Debt, dan Annual Income. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 dapat diandalkan sebagai alat bantu dalam pengambilan keputusan kredit untuk meminimalkan risiko kegagalan pembayaran.
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
PREDIKSI KEGAGALAN KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MEMINIMALKAN RESIKO BANK (Text)
PREDIKSI KEGAGALAN KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MEMINIMALKAN RESIKO BANK (Archive)
HTML Summary of #31494 PREDIKSI KEGAGALAN KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MEMINIMALKAN RESIKO BANK
005 Pemrograman komputer, program dan data