Peningkatan Akurasi Metode C4.5 Untuk Memprediksi Kelayakan Kredit Berbasis Stratified Sampling Dan Optimize Selection
Abstract
Pembiayaan kredit merupakan penyedia dana yang memberikan pinjaman yang berdasarkan perjanjian antara nasabah dan bank dengan syarat peminjam harus melunasi pinjamannya pada waktu tertentu. Tujuan dari penelitian ini dilakukan adalah untuk meningkatkan akurasi algoritma C4.5 dalam memprediksi kelayakan kredit. Algoritma stratified sampling digunakan untuk mengatasi jumlah data yang besar, sedangkan algoritma optimize selection digunakan untuk menentukan atribut terbaik. Penerapan algoritma stratified sampling dan optimize selection pada C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 80%, lebih tinggi dari algoritma yang lainnya. Sehingga dapat disimpulkan bahwa pada penelitian ini algoritma stratified sampling dan optimize selection merupakan algoritma terbaik dalam meningkatkan akurasi serta mengatasi kekurangan algoritma C4.5.
Full Text:
PDFReferences
Y. Religia, G. T. Pranoto, and E. D. Santosa, “South German Credit Data Classification Using Random Forest Algorithm to Predict Bank Credit Receipts,” JISA(Jurnal Inform. dan Sains), vol. 3, no. 2, pp. 62–66, 2020, doi: 10.31326/jisa.v3i2.837.
I. Ubaedi and Y. M. Djaksana, “Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Forward Selection Dan Stratified Sampling Untuk Prediksi Kelayakan Kredit,” JSiI (Jurnal Sist. Informasi), vol. 9, no. 1, pp. 17–26, 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i1.3505.
A. Muhidin and M. Casdi, “OPTIMASI ALGORITMA NAÏVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) DAN STRATIFIED UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI PENYAKIT DIABETES,” SIGMA – J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 10, no. September, pp. 151–157, 2019.
Syafi’i, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VEKTOR MACHINE,” J. Sist. Inf. dan Manaj., vol. 10, no. 2, 2022.
A. Yani, “Analisa Kelayakan Kredit Menggunakan Artifcial Neural Network dan Backpropogation ( Studi Kasus German Credit Data ),” J. Ilm. KOMPUTASI, vol. 18, no. 4, pp. 385–390, 2019.
N. L. Hanun, A. U. Zailani, P. Studi, T. Informatika, and U. Pamulang, “PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST UNTUK PENENTUAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT DI KOPERASI MITRA SEJAHTERA,” J. Technol. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 7–14, 2020.
E. A. Riyanto et al., “ANALISIS KINERJA ALGORITMA CART DAN NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ( PSO ) UNTUK KLASIFIKASI KELAYAKAN PERFORMANCE ANALYSIS CART AND NAIVE BAYES ALGORITHM BASED ON PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ( PSO ) TO CLASSIFY THE CREDIT PROPERNESS OF ,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 8, no. 1, pp. 55–60, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202182988.
A. Saputra and T. A. Yoga, “OPTIMASI CHI SQUARE DAN PERBAIKAN TEKNIK PRUNNING UNTUK PENINGKATAN AKURASI ALGORITMA C4.5 DALAM MODEL KASUS PREDIKSI KETERLAMBATAN BIAYA KULIAH,” JIKO-Jurnal Inform. dan Komput., vol. 6, no. 2, pp. 231–241, 2022.
M. Mahpuz, A. Muliawan Nur, and L. M. Samsu, “Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Mengklasifikasi Status Gizi Balita Pada Posyandu Desa Dames Damai Kabupaten Lombok Timur,” Infotek J. Inform. dan Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 72–81, 2022, doi: 10.29408/jit.v5i1.4414.
A. K. B. Ginting, M. S. Lydia, and E. M. Zamzami, “Reduksi Atribut Menggunakan Chi Square untuk Optimasi Kinerja Metode Decision Tree C4.5,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 9, no. 1, pp. 44–49, 2023.
T. Saegusa, “Nonparametric inference for distribution functions with stratified samples,” J. Stat. Plan. Inference, vol. 215, pp. 356–367, 2021, doi: 10.1016/j.jspi.2021.05.001.
M. Subzar, S. Ahmad Lone, M. Aslam, A. Hussein AL-Marshadi, and S. Maqbool, “Exponential ratio estimator of the median: An alternative to the regression estimator of the median under stratified sampling,” J. King Saud Univ. - Sci., vol. 35, no. 3, p. 102536, 2023, doi: 10.1016/j.jksus.2022.102536.
R. T. Prasetio and E. Ripandi, “Optimasi Klasifikasi Jenis Hutan Menggunakan Deep Learning Berbasis Optimize Selection,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 100–106, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5176.
K. Anam, B. Nurhakim, and C. Juliane, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Menggunakan Optimize Selection untuk Peminatan Program Studi,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 606–613, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2160.
Ardiyansyah and P. A. Rahayuningsih, “PENERAPAN TEKNIK SAMPLING UNTUK MENGATASI IMBALANCE CLASS PADA KLASIFIKASI ONLINE SHOPPERS INTENTION,” J. Tek. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 7–15, 2020.
A. Rifai, R. Aulianita, and D. Mining, “Komparasi Algoritma Klasifikasi C4.5 dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Penentuan Resiko Kredit,” J. Sentra Penelit. Eng. dan Edukasi, vol. 10, no. 2, 2018.
DOI: http://dx.doi.org/10.20527/klik.v10i2.636
Copyright (c) 2023 KLIK - KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License. View My Stats