KLASIFIKASI TINGKAT RISIKO KREDIT MENGGUNAKAN FUZZY DECISION TREE BERDASARKAN K-FOLD CROSS VALIDATION

AYU, NILUH MUTIARA KOMALA and Zayanti, Des Alwine and Cahyono, Endro Setyo (2023) KLASIFIKASI TINGKAT RISIKO KREDIT MENGGUNAKAN FUZZY DECISION TREE BERDASARKAN K-FOLD CROSS VALIDATION. Undergraduate thesis, Sriwijaya University.

	Text RAMA_44201_08011281924028.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (1MB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028-TURNITIN.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (5MB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028_0004127001_0026096401_01_front_ref.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (975kB)
	Text RAMA_44201_08011281924028-0004127001_0026096401_02.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (356kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028-0004127001_0026096401_03.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (117kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028-0004127001_0026096401_04.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (399kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028-0004127001_0026096401_05.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (45kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028-0004127001_0026096401_06_ref.pdf - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (119kB) | Request a copy
	Text RAMA_44201_08011281924028-0004127001_0026096401_07_lamp.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (187kB) | Request a copy

Abstract

Peranan kredit cukup dominan pada suatu negara yang sedang berkembang dalam rangka mengembangkan potensi ekonomi. Namun sebelum pemberian kredit, keakuratan penilaian awal calon debitur perlu dilakukan untuk mengurangi risiko kredit macet. Dengan mengusulkan metode klasifikasi data mining yang efektif diperkirakan dapat memprediksi calon peminjam mana yang berhak mendapatkan pinjaman. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengklasifikasikan tingkat risiko kredit dengan menggunakan sampling k-fold cross validation pada metode fuzzy decision tree dengan algoritma C4.5 yang menggabungkan teori himpunan fuzzy dan decision tree C4.5. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 30000 data dengan 24 variabel, dimana terdapat 9 variabel kategorik, 14 variabel prediktor dan 1 variabel respon. Dengan menggunakan 10 fold cross validation menghasilkan 1 fold sebagai data test dan 9 fold data train. Pada tahapan klasifikasi diperoleh bahwa variabel Payment 1 mempunyai pengaruh yang lebih besar dibandingkan variabel lainnya sehingga Payment 1 dijadikan sebagai root node. Penelitian ini menghasilkan rata-rata persentase nilai accuracy sebesar 82,06%, precision sebesar 68,44%, recall sebesar 34,69%, dan fscore sebesar 45,97%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Risiko Kredit, Himpunan Fuzzy, K-Fold Cross Validation, Fuzzy Decision Tree C4.5
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA299.6-433 Analysis > Q334.A755 Artificial intelligence. Computational linguistics. Computer science. Q Science > QA Mathematics > QA8.9-QA10.3 Computer science. Artificial intelligence. Computational complexity. Data structures (Computer scienc. Mathematical Logic and Formal Languages
Divisions:	08-Faculty of Mathematics and Natural Science > 44201-Mathematics (S1)
Depositing User:	Niluh Mutiara Komala Ayu
Date Deposited:	29 Aug 2023 01:32
Last Modified:	29 Aug 2023 01:32
URI:	http://repository.unsri.ac.id/id/eprint/127377

Actions (login required)

View Item