Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Pinjaman dengan Metode Random Forest

Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Pinjaman dengan Metode Random Forest

Algoritma Random Forest, Data Kredit

Perkembangan di Negara Indonesia saat ini tidak terlepas dari pernanan lembaga keuangan dengan salah satunya adalah perbankan. Bank berkontribusi dalam meningkatkan pertumbuhan dan perkembangan Negara Indonesia. Perbankan berfungsi sebagai lembaga yang memiliki peran sentral dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi Negara Analisa pemberian kredit perbankan harus memerhatikan Prinsip-prinsip pemberian kredit. Jumlah kredit yang disalurkan oleh bank kepada pihak lain ataupun masyarakat dipengaruhi oleh beberapa faktor. Data dalam jumlah besar pada perbankan khususya perkreditan tersebut dapat diolah menggunakan beberapa metode tertentu akan memberikan informasi baru yang dapat mendukung dan membantu perbankan mengambil keputusan atau suatu kebijakan, salah satu kebijakannya yaitu dapat memprediksi kelayakan kredit pinjaman secara dini untuk mengetahui nasabah yang layak atau tidak layak, atau menggunakan salah satu teknik melakukan prediksi yang dapat digunakan adalah dengan teknik penggalian data menggunakan algoritma random forest. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan metode klasifikasi dengan algoritma random forest serta analisa hasil terbaik dari algoritma random forest pada setiap kreditur. Variabel yang dianalisa yaitu V1 sampai dengan V20 dilakukan menggunakan perangkat lunak R. Tahapan metode penelitian menggunakan CRIPS-DM. Tahap pelatihan menggunakan 80% data dan Pengujian menggunakan 20% data secara acak dari 1000 data. Hasil performa dari algoritma random forest tersebut yaitu memiliki tingkat akurasi sebesar 0,83 atau 83% sehingga termasuk pada kategori klasifikasi modelnya sangat bagu

Budi Prasojoa,*, Emy Haryatmi a

https://teknosi.fti.unand.ac.id/index.php/teknosi/issue/view/18

Universitas Gunadarma,

2 september 2021

Fajar bagus W

PDF

Indonesia

Text