Penerapan Algortima C4.5 Untuk Penentuan Kelayakan Kredit

  • Siti Nur Khasanah (1*) Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri

  • (*) Corresponding Author
Keywords: Credit Scoring, Algorithm C4.5, The Classification of the Customers

Abstract

Bad credit is one of the credit risk faced by the financial industry. Bad credit happens if in the long term, financial institutions can not attract loans within the stipulated time. Credit scorings can be used to assist in determining the feasibility analysis of the credit applicant. With proper credit scoring models, banks can evaluate whether an applicant is eligible to get credit or not. In this study, carried out the classification of the customers who are categorize as good customers and bad customers by algorithm C4.5. The test results obtained for the accuracy value of C4.5 88.52%.

References

Iriadi, N., & Nuraeni, N. (2016). Kajian Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Kelayakan Kredit Pada Bank Mayapada Jakarta. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 2(1), 132-137.

Rahmayuni, I. (2014). Perbandingan Performansi Algoritma C4.5 dan Cart Dalam Klasifikasi Data Nilai Mahasiswa Prodi Teknik Komputer Politeknik Negeri Padang. Jurnal TEKNOIF, Vol. 2 No. 1 April 2014 : 40-46.

Rani, L. N. (2015). Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit. Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, Volume 2, No 2, Des 2015 : 33-38 .

Santoso, T. B. (2014). Analisa dan Penerapan Metode C4.5 Untuk Prediksi Loyalitas Pelanggan. Jurnal Ilmiah Fakultas Teknik LIMIT’S, Vol. 10 No. 1, 1-10.

Sucipto, A. (2015). Prediksi Kredit Macet Melalui Perilaku Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Menggunakan Metode Algoritma Klasifikasi C4. Jurnal DISPROTEK, Volume 6 No 1 : 75-87 .

Swastina, L. (2013). Penerapan Algoritma C4. 5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa. Jurnal GEMA AKTUALITA, 2(1), 93-98.
Published
2017-03-15
How to Cite
Khasanah, S. (2017). Penerapan Algortima C4.5 Untuk Penentuan Kelayakan Kredit. Jurnal Techno Nusa Mandiri, 14(1), 9-14. https://doi.org/10.33480/techno.v14i1.178
Article Metrics

Abstract viewed = 240 times
PDF downloaded = 320 times