Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2032 Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 63-69 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF HYPERPARAMETER TUNING IN RANDOM FOREST ALGORITHM FOR LOAN APPROVAL PREDICTION
Dwi Sandhi Bhakti 1 , Agung Prasetyo 2 , Primandani Arsi 3
1,2,3 Informatics, Computer Science Faculty, Universitas Amikom Purwokerto, Indonesia Email: 1 sandybhakti11@gmail.com , 2 pras@amikompurwokerto.ac.id , 3 ukhti.prima@amikompurwokerto.ac.id
(Article received: May 01, 2024; Revision: May 17, 2024; published: July 29, 2024)

## Abstract
The risk of non-performing loan is a significant issue in the financial industry, including banks and cooperatives. Loan  default  risks  can  occur  due  to  various  reasons,  and  one  of  them  is  the  negligence  of  staff  or  subjective decision-making in loan approval. The proposed solution is to enhance an objective and accurate loan approval decision-making system through the application of machine learning technology, aiming to reduce the risk of loan default. The Random Forest algorithm has proven to be the best in predicting loan approval compared to other supervised  learning  models.  Optimization  was  performed  on  the  Random  Forest  algorithm  through hyperparameter tuning and data balancing using SMOTE. The best accuracy obtained from several experiments was 86.2%. By implementing optimizations on the Random Forest algorithm, it is expected that the model can make loan approval predictions more objectively and accurately, serving as a reference for future loan approval system development.
Keywords : hyperparameter tuning, loan approval, machine learning, non performing loan, random forest.

## IMPLEMENTASI HYPERPARAMETER TUNING PADA ALGORITMA RANDOM FOREST UNTUK PREDIKSI PERSETUJUAN

## Abstrak
Risiko kredit macet menjadi masalah yang signifikan dalam industri keuangan seperti bank dan koperasi. Risiko kredit macet dapat terkadi berdasarkan beberapa alasan dan salah satunya adalah kelalaian petugas atau keputusan petugas  yang  subjektif  dalam  menetapkan  persetujuan  pinjaman.  Solusi  yang  diusulkan  adalah  dengan meningkatkan sistem pengambilan keputusan persetujuan pinjaman yang objektif dan akurat melalui penerapan teknologi machine learning diharapkan mampu mengurangi risiko kredit macet. Algoritma Random Forest yang sudah  terbukti  mampu  menjadi  yang  terbaik  dalam  melakukan  prediksi  persetujuan  pinjaman  dari  model supervised  learning lainnya.  Dilakukan  optimasi  pada  algoritma Random  Forest dengan  melakukan hyperparameter tuning dan  melakukan balancing data menggunakan SMOTE. Didapatkan akurasi terbaik dari beberapa  eksperimen  dengan  akurasi  86.2%.  Dengan  menerapkan  optimasi  pada  algoritma Random  Forest diharapkan model mampu melakukan prediksi persetujuan pinjaman yang lebih objektif dan akurat dan menjadi referensi untuk pengembangan sistem persetujuan pinjaman dimasa depan.
Kata kunci : kredit macet, pembelajaran mesin, penyetelan hiperparameter, persetujuan pinjaman, random forest.

## 1. PENDAHULUAN
Pinjaman  atau  kredit  merupakan  proses mendapatkan barang atau uang dari sebuah bank atau lembaga  keuangan  yang  kemudian  dibayarkan dikemudian hari dengan cicilan atau angsuran sesuai dengan  perjanjian.  pembayarannya  dilakukan  di kemudian  hari  dengan  cicilan  atau  angsuran  sesuai dengan perjanjian. Tak dapat dipungkiri bahwa bank memegang peran sentral dalam urusan kredit, bahkan kegiatan  ini  menjadi  salah  satu  pilar  utama  dalam operasional lembaga keuangan  [1].
Memberikan  pinjaman  kepada  pelanggan merupakan  aktivitas  berisiko  tinggi  yang  dilakukan secara  rutin.  Dalam  pelaksanaannya,  masalah  kredit yang  tidak  lancar  sering  terjadi  karena  kurangnya analisis  kredit  yang  hati-hati  atau  kurangnya kecermatan  dalam  proses  penilaian  kredit,  serta perilaku buruk dari pelanggan. Agar dapat mencegah risiko  kredit  yang  bermasalah,  seorang  analis  kredit di  lembaga  perbankan  harus  mampu  membuat keputusan yang tepat dalam menerima atau menolak pengajuan  kredit  [2].  Namun,  perlu  diingat  bahwa

## 64
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 63-69
manusia  memiliki  sifat  subjektifitas,  yang  dapat mempengaruhi keputusan analis kredit.
Dalam  proses  pemberian  kredit,  bank  atau lembaga  keuangan  akan  selalu  berhadapan  dengan masalah  kredit  macet  atau Non  Performing  Loan (NPL).  Ratio  NPL  akan  selalu  berdampak  terhadap keuntungan  sebuah  lembaga  keuangan  [3].  Serta semakin tinggi ratio NPL maka akan semakin buruk pula kualitas kredit pada bank atau lembaga keuangan tersebut  [4].  Sejak  2013  hingga  2023  ratio  NPL  di Indonesia  mengalami  tren  kenaikan,  tercatat  pada 2021  ratio  NPL  Indonesia  sebesar  2.65%  dan mendapat  peringkat  4  tertinggi  di  ASEAN  dan peringkat  ke  7  dari  20  negara  yang  tergabung  pada G20 [5]. Berdasarkan data Global Economic Monitor (GEM)  selama  sepuluh  tahun  terakhir,  puncak kenaikan ratio NPL Indonesia terjadi pada tahun 2021 yaitu 3.35%  [6].
Terdapat  9  masalah  yang  menyebabkan terjadinya  kredit  macet  yaitu,  kelemahan  dalam analisis  kredit,  kelemahan  dalam  dokumen  kredit, kelemahan  dalam  supervisi  kredit,  kecerobohan petugas  bank,  kelemahan  kebijaksanaan  kredit, kelemahan  bidang  agunan,  kelemahan  sumber  daya manusia,  kelemahan  teknologi  dan  kecurangan petugas  bank  [7].  Berdasarkan  kondisi  tersebut, diperlukan metode penetapan persetujuan yang lebih objektif  dan  dapat  meminimalisir  terjadinya  kredit macet  atau  NPL. Machine  learning dapat  menjadi solusi untuk melakukan klasifikasi terkait persetujuan pinjaman. Machine  learning merupakan  teknologi yang  mampu  melakukan  proses  pelatihan  algoritma terhadap  suatu  data  sehingga  algoritma  dapat melakukan  pekerjaan  secara  otomatis  [8].  Model machine  learning dapat  melatih  model  untuk melakukan klasifikasi persetujuan pinjaman berdasarkan  data  riwayat  yang  ada  [9].  Dengan menggunakan machine learning
keputusan persetujuan  pinjaman  akan  lebih  objektif  dan mempermudah  operasional  pemberi  pinjaman  atau lembaga keuangan.
Proses  klasifikasi menggunakan machine learning terdapat  banyak  algoritma  yang  dapat digunakan seperti k-Nearest Neighbor (KNN) , Naive Bayes, Support Vector Maching dan Random Forest [10].  Pada  kasus  prediksi  persetujuan  pinjaman Random  Forest mendapatkan  hasil  evaluasi  yang terbaik diantara algoritma klasifikasi lainnya. Dalam komparasi  berbagai  model  dalam  melakukan klasifikasi  persetujuan  pinjaman,  model  dasar Random  Forest mendapat  akurasi  tertinggi  dengen skor  82%  [11]. Random  Forest juga  mendapat  skor evaluasi tertinggi dengan tambahan proses balancing data mengguna SMOTE mencapai akurasi 98% [12]. Berdasarkan  penelitian  tersebut  algoritma  dasar Random  Forest sudah  dapat  melakukan  klasifikasi dengan sangat baik, mungkin akan lebih baik lagi jika ditambahkan  proses hyperparameter  tuning .  Seperti hasil  penelitian  dari  (K.  Sarao,  2021)  terkait  sistem prediksi transaksi fraud, model random forest dengan
hyperparameter tuning mendapat akurasi yang lebih tinggi  yaitu  94.9%  dibandingkan  model  dasar  yang hanya 88.5%.
Hyperparameter  tuning merupakan  proses pencarian kombinasi terbaik dari nilai-nilai hyperparameter untuk suatu model machine learning dengan  tujuan  meningkatkan  kinerja  model  tersebut [13].  Dengan  mencari  kombinasi hyperparameter yang  optimal  dapat  meningkatkan  kinerja  model machine  learning dan  membuatnya  lebih  sesuai dengan data yang digunakan.
Dengan  demikian,  masalah  kredit  macet  atau NPL  dalam  industri  keuangan  memerlukan  solusi yang  lebih  objektif  dalam  meminimalisir  kesalahan persetujuan pinjaman. Melalui penggunaan teknologi machine  learning ,  khususnya  algoritma Random Forest dengan hyperparameter tuning , akan menawarkan solusi yang efektif. Diharapkan dengan pendekatan  ini  dapat  meminimalisir  risiko  kredit macet dan meningkatkan keputusan persetujuan yang akurat.

## 2. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Metode Penelitian
Berdasarkan pada Gambar 1 dijelaskan terdapat beberapa  langkah  pengembembangan  sistem  yang berpedoman dengan AI project cycle . AI project cycle atau  Siklus  proyek  AI  merupakan  serangkaian langkah  dan  tahapan  yang  harus  diikuti  dalam pengembangan  dan  penerapan  solusi  berbasis  AI [14], langkah-langkah tersebut sebagai berikut:
2.1. Perlingkupan Masalah (Problem scoping)
Digunakan teknik 4Ws Canvas untuk memudahkan  tahap problem  scoping .  4Ws Canvas memudahkan dalam merinci ide, memahami konteks, dan  merencanakan  proyek  dengan  lebih  baik  [15].
Canvas ini  berfokus  pada  empat  unsur  utama  yang dimulai  dengan  huruf  "W,"  yaitu What (Apa), Who (Siapa), Why (Mengapa), dan Where (Dimana), yang bertujuan  untuk  meningkatkan  pemahaman  yang lebih  mendalam  dan  menyeluruh  terkait  dengan subjek  penelitian  [16].  Berdasarkan  latar  belakang pada  penelitian  tercipta  perlingkupan  masalah  yang ditunjukan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Perlingkupan Masalah 4Ws Pertanyaan Jawaban Who Siapa yang menjadi  subjek penelitian? Instansi  /  lembaga  keuangan yang  terlibat  dalam  proses persetujuan pinjaman. What Apa  tantangan yang dihadapi oleh  instansi  / lembaga keuangan? Tantangannya berkaitan dengan mengevaluasi risiko kredit macet kepada pemohon pinjaman  secara  efisien  dan akurat untuk menentukan
apakah  akan  menyetujui  atau menolak permintaan pinjaman. Where Di  mana  proses persetujuan pinjaman berlangsung, dan  di  mana penerapan algoritma machine learning mungkin bermanfaat? Proses  persetujuan  pinjaman berlangsung di lembaga keuangan seperti bank, koperasi kredit, atau platform pemberian pinjaman online. Machine learning dapat disematkan untuk menyederhanakan proses,
mengurangi upaya  manual,  dan meningkatkan akurasi keputusan. Why Mengapa penting untuk memanfaatkan machine learning dalam proses persetujuan pinjaman? Penerapan machine  learning dalam  persetujuan  pinjaman meningkatkan efisiensi, mempercepat pengambilan
keputusan,  dan  menilai  risiko dengan  lebih  akurat.  Ini  dapat mengurangi  risiko  gagal  bayar berdasarkan  model  yang  telah dilatih sebelumnya.

## 2.2. Akusisi Data (Data Acquisition)
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan dataset publik dengan judul Loan Eligible
Dataset yang  di  rilis  pada  platform Kaggle dan dibawah  lisensi Database  Contents  License (DbCL) v1.0  [17]. Dataset ini terdiri dari 614 baris data dan 13  kolom  atribut,  untuk  spesifikasi  detailnya ditunjukan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Spesifikasi Dataset No. Atribut Deskripsi Nilai 1 Loan_ID Unik ID Acak 2 Gender Jenis kelamin Male / Female 3 Married Status pernikahan Y / N 4 Dependents Jumlah tanggungan keluarga 5 Education Pendidikan Graduate / Under Graduate 6 Self_Employed Status pekerja mandiri Y / N 7 ApplicationInco me Pendapatan pemohon 150-81000 8 CoapplicationIn come Pendapatan pendamping pemohon 0-41667 9 LoanAmount Jumlah pinjaman diajukan 9-700 10 Loan_Amount_ Term Jangka waktu pinjaman 12-480 11 Credit_History Riwayat kredit 0-1 12 Property_Area Lokasi properti Urban / Semi- Urban / Rural 13 Loan_Status Status pinjaman Y / N

## 2.3. Eksplorasi Data (Data Exploration)
Pada tahap ini dilakukan eksplorasi data untuk mengetahui mengidentifikasi pola, anomali, tren, dan informasi  penting  dalam  dataset  [14].  Berdasarkan atribut  targetnya  yaitu  ‘ Loan_Status ’  dataset  ini memiliki  distribusi  yang  tidak  seimbang  atau imbalance seperti yang ditampilkan pada Gambar 2, dengan fekuensi bernilai Y (disetunui) sebanyak 422 dan nilai N (tidak disetujui) sebanyak 192.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.4.2032
Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 63-69
p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Pada  dataset  ditemukan  beberapa  data  yang terdapat missing value , data tersebut ditunjukan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Temuan Missing Value Atribut Jumlah Missing Value Loan_ID 0 Gender 13 Married 3 Dependents 15 Education 0 Self_Employed 32 ApplicationIncome 0 CoapplicationIncome 0 LoanAmount 22 Loan_Amount_Term 14 Credit_History 50 Property_Area 0 Loan_Status 0

## 2.4. Prapemrosesan Data (Data Preprocesing)
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  berbagai persiapan  dan  pengolahan  data  terhadap  dataset dengan  tujuan  memastikan  kualitas  data  dan kebutuhan pada proses pelatihan model. Prapemrosesa  data  dimulai  dari data  cleaning , balancing data dan seleksi fitur.
Data  cleaning dilakukan  dengan  melakukan penghapusan  atau drop pada  atribut  yang  tidak digunakan  dan  menganani missing  value pada  data. Terdapat satu atribut yang tidak dipakai yaitu atribut
‘Loan_ID’ .  Dalam  penanganan missing  value pada dataset  dapat  dilakukan  dengan  imputasi  atau pengisian data berdasarkan mean, median, dan modus [18].  Tabel  4  berikut  menampilkan  penanganan imputasi pada masing-masing atribut dengan temuan missing value .
Tabel 4. Penganganan Missing Value Atribut Pengananan Gender Modus Married Modus Dependents Modus Self_Employed Modus LoanAmount Median Loan_Amount_Term Median Credit_History Modus Setelah data
bersih tahap terakhir prapemrosesan  adalah  seleksi  fitur,  seleksi  fitur dilakukan  untuk  percobaan  perbandingan  performa antara dataset asli dengan dataset seleksi fitur. Proses seleksi  fitur  pada  dataset  mampu  meningkatkan performa  model  [19].  Proses  ini  membantu menentukan  variabel  mana  yang  paling  berdampak pada  model  prediktif,  sehingga  hanya  variabel  yang penting  saja  yang  digunakan  [20].  Seleksi  fitur dilakukan  dengan  algoritma Random  Forest ,  untuk mendapatkan feature  importance dikarenakan  RF lebih  unggul  dibandingkan  model  lain  [21].  Tahap seleksi fitur menghasilkan 7 fitur terpilih seperti yang ditunjukan pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Hasil Seleksi Fitur
Tahap terakhir prapemrosesan dilakukan balancing  data ,  dikaranekan  dataset  imbalance diperlukan  proses balancing .  Pada  proses  ini dilakukan  menggunakan Synthetic  Minority  Over- sampling  Technique (SMOTE),  SMOTE  bekerja dengan cara membuat sampel sintetis (buatan) untuk kelas  minoritas  berdasarkan  sampel  yang  sudah  ada
[22].  Penerapan  SMOTE  pada  dataset  yang imbalance berhasil meningkatkan akurasi pada hasil pelatihan  model Random  Forest [23].  Hasil  dari SMOTE  memberi  penambahan  data  pada  data minoritas  sehingga  jumlah  baris  data  berubah menjadi 844 baris, hasil dari SMOTE ditunjukan pada Gambar 4 berikut.

## Gambar 4. Hasil SMOTE
2.5. Pelatihan Model (Pelatih Model)
Setelah melewati tahap prapemrosesan, didapatkan  4  dataset  yang  akan  digunakan  untuk eksperimen  pada  penelitian  ini.  Dataset  tersebut adalah dataset asli (original). Dataset dengan seleksi fitur, dataset asli dengan SMOTE dan dataset dengan seleksi fitur dan SMOTE.
Sebelum  memasuki  tahap  pelatihan  model, semua dataset akan dibagi  menjadi dua data dengan komposisi 80% untuk data latih dan 20% untuk data test  [24].  Hasil  dari  split  data  pada  masing-masing dataset ditunjukan pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Pembagian Dataset Dataset Data Latih Data Uji Dataset Asli 491 123 Dataset Seleksi Fitur 491 123 Dataset Asli Smote 675 169 Dataset Seleksi Fitur Smote 675 169
Pada  proses  pelatihan  data hyperparameter tuning merupakan  teknik  yang  penting  dalam mendapatkan  model machine  learning yang  tepat terhadap  dataset  tertentu  [25].  Penelitian  ini melakukan  eksperimen  penerapan hyperparameter tuning pada algoritma Random Forest (RF) terhadap 4  dataset  yang  sudah  disiapkan.  Detail  parameter yang akan dituning ditampilkan pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Pembagian Dataset Model Parameter Nilai Random Forest n_estimators [50, 100, 200] max_depth [None, 10, 20, 30] min_samples_split [2, 5, 10] min_samples_leaf [1, 2, 4] criterion ['gini', 'entropy']
Ditunjukan  pada  Tabel  7  didapatkan  nilai parameter  yang  berbeda  dalam  setiap  dataset.  Hal tersebut dikarenakan model Random Forest menemukan  metrik  evaluasi  terbaik  pada  nilai parameter tersebut disetiap datasetnya.
Tabel 7. Hasil Hyperparameter Tuning Dataset Parameter Nilai Dataset Asli n_estimators 50 max_depth 10 min_samples_split 2 min_samples_leaf 2 criterion gini Dataset Seleksi Fitur n_estimators 50 max_depth 10 min_samples_split 5 min_samples_leaf 1 criterion gini Dataset Asli Smote n_estimators 50 max_depth 10 min_samples_split 2 min_samples_leaf 2 criterion gini Dataset Seleksi Fitur Smote n_estimators 50 max_depth None min_samples_split 5 min_samples_leaf 2 criterion gini

## 2.6. Evaluasi (Evaluation)
Dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  performa model,  digunakanlah  laporan  klasifikasi  dengan metrik  evaluasi  yang  mencakup  akurasi,  presisi, recall dan f1-score [26]. Sasaran dari metrik evaluasi adalah  untuk  menilai  kualitas  kesesuaian  antara prediksi model dengan nilai sebenarnya yang terjadi dalam suatu sistem [27]. Metrik evaluasi ditunjukan pada persamaan (1) - (4).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑁) (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑁) (3) 𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  dilakukan  dengan  menguji  model hasil  pelatihan  terhadap  masing-masing  data  uji sesuai model tersebut.
Dari  hasil  evaluasi  yang  ditampilkan  pada Gambar 5, terlihat bahwa performa terbaik dari empat model  yang  dievaluasi  bervariasi  tergantung  pada dataset yang digunakan. Model pada dataset Selected RF  Ori  menonjol  dengan  akurasi  tertinggi  yaitu 86.2%, menunjukkan kemampuannya dalam memberikan prediksi yang benar secara keseluruhan pada  dataset  yang  diberikan.  Model  pada  dataset Selected  RF  Ori  juga  menampilkan  presisi  terbaik, menekankan kemampuannya dalam mengidentifikasi instance-instance yang relevan dengan lebih baik dan mengurangi jumlah false positive . Model pada dataset RF  Ori  dan  Selected  RF  Ori  masing-masing menunjukkan recall yang  lebih  tinggi,  menandakan
68 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 4, August 2024, pp. 63-69
kemampuannya dalam  mengidentifikasi  sebagian besar instance dari kelas positif dengan sangat baik. Sedangkan  untuk F1-score ,  Selected  RF  Ori mendominasi dengan keseimbangan yang baik antara presisi  dan recall ,  menunjukkan  bahwa  model  ini cocok  untuk  kasus  yang  membutuhkan  penekanan pada kedua aspek tersebut.
Gambar 5. Performa Model
Secara keseluruhan model dari dataset Selected RF  Ori  mendapatkan  performa  tertinggi  pada penelitian  ini.  Analisis  ini  menegaskan  pentingnya mempertimbangkan  karakteristik  dataset  dan  tujuan penggunaan model dalam memilih model yang paling sesuai  untuk  mengoptimalkan  kinerja  dalam  tugas klasifikasi.

## 4. DISKUSI
Random Forest sudah banyak digunakan dalam berbagai bidang penelitian dan sudah banyak terbukti dapat melakukan prediksi dngan baik. Seperti dalam penelitian  sebelumnya Random  Forest mendapat akurasi terbaik dari algoritma lain dalam memprediksi  persetujuan  pinjaman  dengan  akurasi 80%  [28]. Random  Forest berhasil  mendapatkan akurasi  82%  dan  lebih  unggul  dari  algoritma supervised learning lainnya [29].
Dengan  melakukan  beberapa  optimasi  pada proses  prapemrosesan  data  dan  pelatihan  model, penelitian ini dapat mengungguli penelitian sebelumnya.  Algoritma Random  Forest dapat mencapai  akurasi  86.2%  dengan  melakukan  seleksi fitur  dan balancing  data dengan  SMOTE  kemudian melakukan hyperparameter  tuning pada  pelatihan model.  Penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  dimasa depan,  dengan  menerapkan  prapemrosesan  lain seperti standarisasi, reduksi dimensi dan sebagainya atau  dengan  melakukan hyperparameter  tuning dengan nilai parameter yang berbeda, dengan begitu diharapkan  algoritma Random  Forest mampu mendapatkan akurasi yang maksimal dalam prediksi pengajuan pinjaman.

## 5. KESIMPULAN
Dengan melakukan  beberapa  eksperimen terhadap Loan  Eligible  Dataset menghasilkan  4 dataset  yang  menjadi  bahan  penelitian.  Masing- masing dataset tersebut berhasil dilatih dengan model Random Forest
yang dioptimasi dengan hyperparameter tuning mendapatkan hasil yang baik, semua evaluasi hasil pelatihan  mendapatkan akurasi diatas  80%,  dan  akurasi  tertinggi  didapatkan  oleh dataset  dengan  penangnan balancing  data dengan akurasi  86.2%.  Dengan  model machinge  learning yang sudah dilatih tersebut berharap mampu menjadi alat bantu pengambilan keputusan dalam persetujuan pengajuan  pinjaman  yang  objektif  dan  tepat  akurat sehingga lebih meminimalisir terjadinya resiko kredit macet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kasmir, Manajemen  Perbankan .  Jakarta:
Rajawali Pers, 2017. [2] Kurniawan,  D.  Ahmad,  and  D.  Kriestanto,
“Penerapan  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi Kelayakan Kredit,” J.  Inform.  dan  Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 19–23, 2016.
[3] A. Malik, “Pengaruh Loan To Deposit Ratio (LDR)  Terhadap  Profitabilitas  Dengan  Non Performing  Loan  (NPL)  Sebagai  Variabel Intervening  Pada  Subsektor  Perbankan,”
Sains Manaj. J. Manaj. Unsera , vol. 6, no. 1, pp. 13–22, 2020.
[4] S.  P.  Dewi,  “Pengaruh  Capital  Adequacy Ratio,  Non  Performing  Loan,  Loan  to
Deposit  Ratio  dan  Efisiensi  Operasional
Terhadap  Profitabilitas  Perbankan  Yang Terdaftar  Di  Bursa  Efek  Indonesia,” J. Akunt. , vol. 18, no. 3, pp. 422–437, 2014.
[5] F.  Sandria,  “NIM  Perbankan  RI  Super Tinggi,  Kredit  Macet  Apa  Kabar?,”  2023. https://www.cnbcindonesia.com/market/202 30306131512-17-419214/nim-perbankan-ri- super-tinggi-kredit-macet-apa-kabar
(accessed Mar. 16, 2024). [6] CEIC  DATA,  “Indonesia  Ratio  Kredit Bermasalah,” 2023. https://www.ceicdata.com/id/indicator/indon esia/non-performing-loans-ratio (accessed
Mar. 16, 2024).
[7] Mahmoeddin, Melacak  kredit  bermasalah . Jakarta: Pustaka Sinar Harapan, 2010.
[8] E. Alpaydin, Machine Learning . Cambridge: MIT press, 2021.
[9] M. A. Sheikh, A. K. Goel, and T. Kumar, “An approach  for  prediction  of  loan  approval using  machine  learning  algorithm,”  in 2020 International Conference on Electronics and Sustainable Communication Systems (ICESC) , 2020.
[10] A. Nata and S. Suparmadi, “Analisis Sistem
Pendukung Keputusan Dengan Model Klasifikasi  Berbasis  Machine  Learning Dalam Penentuan Penerima Program Indonesia Pintar,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 3, 2021.
[11] P.  Tumuluru,  L.  R.  Burra,  M.  Loukya,  S. Bhavana,  H.  M.  H.  CSaiBaba,  and  N.
Sunanda, “Comparative Analysis of Customer  Loan  Approval  Prediction  using Machine  Learning  Algorithms,”  in 2022 Second International Conference on Artificial  Intelligence  and  Smart  Energy (ICAIS) , 2022.
[12] L. Zhu, D. Qiu, D. Ergu, C. Ying, and K. Liu, “A study on predicting loan default based on the  random  forest  algorithm,” Procedia Comput. Sci. , vol. 162, pp. 503–513, 2019.
[13] J. Wu,  X.-Y.  Chen,  H.  Zhang,  L.-D.  Xiong, H.  Lei,  and  S.-H.  Deng,  “Hyperparameter optimization  for  machine  learning  models based  on  Bayesian  optimization,” ournal Electron. Sci. Technol. , vol. 17, no. 1, pp. 26– 40, 2019.
[14] D. De Silva and D. Alahakoon, “An artificial intelligence  life  cycle:  From  conception  to production,” Patterns , vol. 3, no. 6, 2022.
[15] M.
Solekhah, “PEMANFAATAN TEKNOLOGI ARTIFICIAL INTELLIGENCE CUBATBOT (CULTURE BALINESE CHATBOT) SEBAGAI INFORMASI  KEBUDAYAAN  BALI,” Kreat.  Pada  Pengabdi.  Masy. ,  vol.  1,  no.  2, 2023.
[16] R.  Chakma,  J.  Paul;,  and  S.  Dhir, “Organizational  Ambidexterity:  A  Review and  Research  Agenda,” IEEE  Trans.  Eng. Manag. ( Early Access ) , pp. 1–17, 2021, doi: 10.1109/TEM.2021.3114609.
[17] V.  Ukani,  “Loan  Eligible  Dataset,”  2020. https://www.kaggle.com/datasets/vikasukani /loan-eligible-dataset  (accessed  Mar.  21, 2024).
[18] Suyebaanjum,  “Mastering  Null  Value Handling:  A  Comprehensive  Guide  to Replacing  Missing  Data  in  Your  Dataset,” 2023.
https://medium.com/@suyebaanjum98/mast ering-null-value-handling-a-comprehensive- guide-to-replacing-missing-data-in-your- dataset-1a0bf711e531  (accessed  Apr.  30, 2024).
[19] Iswanto, Tulus, and Poltak, “COMPARISON OF FEATURE SELECTION TO PERFORMANCE IMPROVEMENT OF K-
NEAREST  NEIGHBOR  ALGORITHM  IN DATA CLASSIFICATION,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 6, pp. 1709–1716, 2022.
[20] M. H. Ariansyah, E. N. Fitri, and S. Winarno, “IMPROVING PERFORMANCE OF STUDENTS’  GRADE  CLASSIFICATION MODEL USES NAÏVE BAYES GAUSSIAN TUNING MODEL AND FEATURE  SELECTION,” J.  Tek.  Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 493–501, 2023.
[21] A.  Altmann,  L.  Toloşi,  O.  Sander,  and  T. Lengauer,  “Permutation  importance:  a corrected  feature  importance  measure,” Bioinformatics ,  vol.  26,  no.  10,  pp.  1340– 1347, 2010.
[22] N. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W.  P.  Kegelmeyer,  “SMOTE:  Synthetic Minority Over-sampling Technique,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 16, pp. 321–357, 2002.
[23] N.  N.  Sholihah  and  A.  Hermawan, “IMPLEMENTATION OF RANDOM
FOREST  AND  SMOTE  METHODS  FOR ECONOMIC  STATUS  CLASSIFICATION IN CIREBON CITY,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 6, pp. 1387–1397, 2023.
[24] R. Faurina, M. J. Gazali, and I. D. A. Herani, “Optimization Of Disease Prediction Accuracy Through Artificial Neural Network (ANN) Algorithms In Diagnese Application,” J. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 339–347, 2024.
[25] S. Ambesange, R. Nadagoudar, R. Uppin, V. Patil,  S.  Patil,  and  S.  Patil,  “Liver  Diseases Prediction using KNN with Hyper Parameter
Tuning  Techniques,”  in 2020 IEEE Bangalore Humanitarian Technology Conference (B-HTC) , pp. 1–6. 2020. [26] A.  S.  Munir  and  R.  Waluyo,  “Optimasi
Prediksi  Kematian  pada  Gagal  Jantung: Analisis Perbandingan Algoritma Pembelajaran Ensemble dan Teknik
Penyeimbangan Data pada  Dataset,” J.  Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 12, no. 2, pp. 365–372, 2024.
[27] F. P. Utama, R. Faurina, T. Mardiansyah, and A. Vatresia, “Scientific Articles
Recommendation  System  Based  On  User’s Relatedness Using Item-Based Collaborative Filtering Method,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 467–475, 2023.
[28] Madaan,  Mehul,  A.  Kumar,  C.  Keshri,  R. Jain, and P. Nagrath, “Loan default prediction using  decision  trees  and  random  forest:  A comparative  study,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.
Sci. Eng. , vol. 1022, no. 1, p. 012042, 2021.
[29] L.  U.  Bhanu  and  S.  Narayana,  “Customer Loan  Prediction  Using  Supervised  Learning Technique,” Int. J. Sci. Res. Publ. , vol. 11, no.
6, pp. 403–407, 2021.