Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Surala, Lyvia
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Status Pembayaran Group Order NooBlue Menggunakan Algoritma XGBoost Surala, Lyvia; Tukino; April Lia Hananto; Elfina Novalia; Fitria Nurapriani
Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD) Vol. 4 No. 4 (2025): EDISI JULI 2025
Publisher : STMIK Triguna Dharma

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53513/jursi.v4i4.11279

Abstract

Pertumbuhan pesat ekonomi digital telah mendorong meningkatnya penggunaan layanan transaksi daring, termasuk sistem pemesanan kelompok. Namun, tantangan baru turut muncul, khususnya dalam hal keandalan informasi terkait status pembayaran pelanggan. Permasalahan seperti keterlambatan atau kegagalan pembayaran dapat memengaruhi kestabilan keuangan bisnis. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun model prediksi status pembayaran pelanggan menggunakan algoritma Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Data yang digunakan berasal dari transaksi NooBlue Shop pada Maret 2025, yang terdiri dari 403 entri. Proses analisis mencakup tahapan pra-pemrosesan data, pembagian data menjadi data latih dan uji dengan rasio 60:40, serta pelatihan model XGBoost. Model dievaluasi menggunakan metrik klasifikasi seperti akurasi, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan status pembayaran dengan tingkat akurasi mencapai 90%. Nilai precision dan recall masing-masing berada pada kisaran 0.89–0.93, sedangkan F1-score menunjukkan performa yang seimbang untuk kedua kelas. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa fitur total pembayaran dan uang muka merupakan kontributor utama dalam proses prediksi. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan XGBoost dapat memberikan solusi yang efektif dalam membantu perusahaan memantau status pembayaran pelanggan secara otomatis dan responsif, serta mendukung pengambilan keputusan berbasis data secara lebih tepat dan efisien di tengah dinamika ekonomi digital.
Co-Authors April Lia Hananto Fitria Nurapriani Novalia, Elfina tukino, tukino