Implementasi Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Credit Scoring Pada Platform Peer-To-Peer Lending - Joel Rayapoh Damanik; Rahmat Fauzi; Faqih Hamami (Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), 2023)
Di Indonesia, seiring dengan pertumbuhan fintetch mengenai P2P lending, juga timbul P2P lending ilegal yang beroperasi tanpa izin dari otoritas berwenang. Diperkirakan terdapat sekitar 400 perusahaan fintech ilegal yang beroperasi di Indonesia. Masalah umum yang dihadapi oleh platform P2P lending adalah ketidakmampuannya mengantisipasi pembayaran yang gagal oleh peminjam. Hal ini disebabkan oleh tingginya suku bunga yang diterapkan dan kurangnya seleksi terhadap peminjam dengan risiko kredit yang tinggi atau rendah. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan pengembangan model sistem Machine Learning yang dapat mengklasifikasikan data peminjam dan terintegrasi dengan informasi dari lembaga keuangan lainnya. Tujuannya adalah untuk menyaring calon peminjam dengan risiko kredit yang tinggi atau rendah. Salah satu model yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes Classifier. Metode ini berdasarkan teorema Bayes dan merupakan algoritma yang memproses klasifikasi sederhana dengan independensi variabel. Penggunaan algoritma Naïve Bayes Classifier diharapkan dapat menciptakan sistem yang membantu platform P2P lending dalam seleksi calon peminjam. Model ini akan memprediksi risiko kredit rendah atau tinggi bagi pengguna atau pelanggan P2P lending. Untuk mencapai performa klasifikasi optimal, dilakukan tuning hyperparameter pada setiap simulasi. Hyperparameter tuning adalah proses mencari nilai terbaik untuk parameter dalam model machine learning guna meningkatkan performa. Pada algoritma GaussianNB, parameter yang dituning adalah var_smoothing. Hasil tuning hyperparameter terbaik ditemukan dengan nilai var_smoothing sebesar 0.009638958856642498, dengan pembagian train_size dan test_size sebesar 70:30. Dengan konfigurasi ini, model mencapai tingkat akurasi sebesar 95%.