Implementasi C4.5 dan Algoritma K Nearest Neighbor untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan RapidMiner Studio - Edi Junaedi; Amril Siregar; Euis Nurlaelasari (Scientific Student Journal for Information, Technology and Science, 2022)
Perusahaan multifinance hadir untuk mengakomodir keanekaragaman kebutuhan masyarakat mulai dari pembiayaan modal kerja, pembiayaan investasi, hingga pembiayaan multiguna sesuai persetujuan otoritas jasa keuangan (OJK). Selama memiliki persyaratan dan jaminan tertentu, pengajuan kredit dapat dengan mudah dilakukan. Namun, pemberian kredit memiliki resiko yang dpat merugikan perusahaan, sehingga perusahaan harus lebih selektif dalam memberikan pemerian kredit. Untuk meminimalisasi resiko kerugian, dilakukan suatu perhitungan yang dapat memprediksi untuk kelayakan pemberian kredit dengan memperhatikan data-data dari calon nasabah. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk prediksi kelayakan pemberian kredit adalah algoritma K-Nearest Neigbor dan algoritma C4.5. Pada penelitian yang telah dilakukan, algoritma K-Nearest Neigbor mendapatkan akurasi sebesar 80% dan algoritma C4.5 mendapatkan akurasi sebesar 87% sehingga metode ini dapat digunakan untuk membantu perusahaan dalam meminimalisasi kerugian yang disebabkan karena kredit macet.