Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Decision Tree dengan Seleksi Fitur (Studi Kasus: PT. Adira Finance Cabang Kota Ternate)

Authors

  • Rosihan Rosihan Universitas Khairun, Indonesia
  • Muhammad Fhadli Universitas Khairun, Indonesia
  • Alfanugrah A. Hi. Usman Universitas Khairun, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/jptam.v7i3.9915

Keywords:

Klasifikasi, Kelayakan Pemberian Kredit, Decision Tree, Seleksi Fitur, PT Adira Finance Cabang Kota Ternate

Abstract

Pemberian kredit merupakan alternatif yang signifikan bagi masyarakat untuk memenuhi kebutuhan finansial mereka. Namun, evaluasi aplikasi kredit yang tepat dan pemantauan terhadap nasabah yang telah mengajukan kredit menjadi kritikal dalam menghindari risiko kredit yang sering muncul. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status kredit nasabah PT. Adira Finance Cabang Kota Ternate menjadi dua kategori, yaitu "Lancar" dan "Macet," berdasarkan parameter kolektabilitas. Dalam penelitian ini, kami memanfaatkan teknik decision tree dengan melibatkan seleksi fitur sebagai pendekatan utama. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode select k-best memberikan nilai F1 tertinggi sebesar 0.416, diikuti oleh L1 Based Feature Selection dengan nilai F1 sebesar 0.409, dan penghapusan fitur dengan varians rendah dengan nilai F1 sebesar 0.404. Seleksi fitur menggunakan feature important from coefficient memberikan nilai F1 terendah sebesar 0.310.

References

Chen, W., Xiang, G., Liu, Y., & Wang, K. (2012). Credit risk Evaluation by hybrid data mining technique. Systems Engineering Procedia, 3, 194–200. https://doi.org/10.1016/j.sepro.2011.10.029

Hadianto, N., Novitasari, H. B., & Rahmawati, A. (2019). Klasifikasi Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 163–170. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.658

Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(4), 455. https://doi.org/10.25126/jtiik.201854803

Lubis, C. P. (2022). Perbandingan Metode Radial Basis Function dan Multilayer Perceptron Terhadap Resiko Kredit Sepeda Motor. INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL, 7(1), 25. https://doi.org/10.22303/infosys.7.1.2022.25-33

Mandala, I. G. N. N., Nawangpalupi, C. B., & Praktikto, F. R. (2012). Assessing Credit Risk: An Application of Data Mining in a Rural Bank. Procedia Economics and Finance, 4, 406–412. https://doi.org/10.1016/s2212-5671(12)00355-3

Miftahusalam, A., Pratiwi, H., & Slamet, I. (2023). Perbandingan Metode Random Forest dan Naive Bayes pada Analisis Sentimen Review Aplikasi BCA Mobile. PROSIDING SEMINAR NASIONAL “PERAN TEKNOLOGI PENDIDIKAN MENUJU PEMBELAJARAN MASA DEPAN: TANTANGAN DAN PELUANG.”

Mohammad Abualigah, L., Al?diabat, M., Al Shinwan, M., Dhou, K., Alsalibi, B., Said Hanandeh, E., & Shehab, M. (2020). Hybrid Harmony Search Algorithm to Solve the Feature Selection for Data Mining Applications. In Recent Advances in Hybrid Metaheuristics for Data Clustering (pp. 19–37). Wiley. https://doi.org/10.1002/9781119551621.ch2

Moradi, S., & Mokhatab Rafiei, F. (2019). A dynamic credit risk assessment model with data mining techniques: evidence from Iranian banks. Financial Innovation, 5(1). https://doi.org/10.1186/s40854-019-0121-9

Nguyen, B. H., Xue, B., & Zhang, M. (2020). A survey on swarm intelligence approaches to feature selection in data mining. Swarm and Evolutionary Computation, 54. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2020.100663

Pedregosa, F., & Varoquaux, G. (2011). Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825–2830.

Piramuthu, S. (2004). Evaluating feature selection methods for learning in data mining applications. European Journal of Operational Research, 156(2), 483–494. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00911-6

Pritalia, G. L. (2022). Analisis Komparatif Algoritme Machine Learning pada Klasifikasi Kualitas Air Layak Minum. KONSTELASI: Konvergensi Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(1).

S. Brid, R. (2018). Decision Trees — A simple way to visualize a decision. Medium.Com. https://medium.com/greyatom/decision-trees-a-simple-way-to-visualize-a-decision-dc506a403aeb

Sugesti, A., & Abdul Mukid, M. (2019). Perbandingan Kinerja Mutual K-nearest Neighbor (Mknn) Dan K-nearest Neighbor (Knn) Dalam Analisis Klasifikasi Kelayakan Kredit. JURNAL GAUSSIAN, 8(3), 366–376. http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian

Syukron, A., & Subekti, A. (2018). Penerapan Metode Random Over-Under Sampling dan Random Forest untuk Klasifikasi Penilaian Kredit. JURNAL INFORMATIKA, 5(2).

Zebari, R., Abdulazeez, A., Zeebaree, D., Zebari, D., & Saeed, J. (2020). A Comprehensive Review of Dimensionality Reduction Techniques for Feature Selection and Feature Extraction. Journal of Applied Science and Technology Trends, 1(2), 56–70. https://doi.org/10.38094/jastt1224

Downloads

Published

05-10-2023

How to Cite

Rosihan, R., Fhadli, M., & Usman, A. A. H. (2023). Klasifikasi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Decision Tree dengan Seleksi Fitur (Studi Kasus: PT. Adira Finance Cabang Kota Ternate). Jurnal Pendidikan Tambusai, 7(3), 21517–21524. https://doi.org/10.31004/jptam.v7i3.9915

Issue

Section

Articles of Research

Citation Check