EXPLORASI ALGORITMA C4.5 DAN FORWARD FEATURE SELECTION UNTUK MENENTUKAN DEBITUR BAIK DAN DEBITUR BERMASALAH PADA PRODUK KREDIT TANPA AGUNAN (KTA)
Creators: name: Mahendra, Gede Surya
Publisher: name: figshare
Year: 2021
Subjects: subject: Information Systems
subject: FOS: Computer and information sciences
subject: 80609 Information Systems Management
subject: 80109 Pattern Recognition and Data Mining

description: Abstrak Produk kredit Bank Umum yang sangat diminati oleh Badan Usaha atau Organisai dan masyarakat salah satunya yaitu Kredit Tanpa Angunan (KTA), hal ini dikarenakan sistem kredit tidak membutuhkan jaminan dari debitur. Tetapi dalam jangka waktu proses kredit KTA tidak menutup kemungkinan debitur melakukan keterlambatan dalam melakukan pembayaran angsuran (menunggak) yang dikarenakan mengalami kegagalam dalam bisnis, kehilangan pekerjaan, uang digunakan untuk memenuhi kebutuhan lain serta berbagi macam alasan lainnya. Pada Bank ABC setiap nasabah yang terlambat melakukan pembayaran dapat dikelompokan menjadi Non Performance Loan (NPL) atau yang sering disebut dengan kredit macet. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diterapkan bidang Ilmu Komputer yaitu Data Mining untuk memprediksi kriteria debitur yang baik dan debitur bermasalah. Adapun metode atau algoritma Data Mining yang digunakan adalah kombinasi dari algoritma C4.5 dan Forward Feature Selection. Pengujian algoritma C4.5 dalam memprediksi menghasilkan tingkat accuracy sebesar 92.00%, recall sebesar 92.00% dan precission sebesar 92.00%. Forward Feature Selection berbasis algoritma C4.5 lebih akurat dan efektif dalam memprediksi debitur yang baik dan debitur bermasalah dengan hasil accuracy sebesar 93.60%, recall sebesar 93.60%, precission sebesar 93.60% dan memperoleh atribut yang berpengaruh yaitu jangka waktu, maksimum kredit dan pekerjaan. Kata kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Forward Feature Selection Abstract Commercial bank credit products that are in great demand by Business Entities or Organizations and the public, one of which is Unsecured Credit (KTA), this is because the credit system does not require collateral from the debtor. But in the term of the KTA credit process does not rule out the possibility of debtors making payments in arrears (delinquent) due to experience failure in business, lost work, money used to meet other needs and share various other reasons. At ABC Bank, every customer who is late in making a payment can be classified as Non Performance Loan (NPL) or what is often referred to as bad credit. To overcome these problems applied the field of Computer Science namely Data Mining to predict criteria for good debtors and problematic debtors. The Data Mining method or algorithm used is a combination of C4.5 algorithm and Forward Feature Selection. Testing the C4.5 algorithm in predicting produces an accuracy rate of 92.00%, recall of 92.00% and precission of 92.00%. Forward Feature Selection based on C4.5 algorithm is more accurate and effective in predicting good debtors and problem debtors with an accuracy of 93.60%, recall of 93.60%, precission of 93.60% and obtaining the influential attributes namely, time period, maximum credit and work. Keywords : Data Mining, C4.5 Algorithm, Forward Feature Selection