Penerapan Algoritma Decision Tree untuk Memprediksi Risiko Gagal Bayar Nasabah Kartu Kredit - Fachrezi, Muhammad Randy; Farhan, Muhammad; Aptanta, Dimas Aqila; Wallidein, Arief Denis (JAAKFE UNTAN (Jurnal Audit dan Akuntansi Fakultas Ekonomi Universitas Tanjungpura), 2025)
Penelitian ini membahas prediksi risiko gagal bayar kartu kredit dengan tujuan menghasilkan model yang akurat dan transparan. Metode yang digunakan adalah Decision Tree (CART) dengan stratified split (70:30), validasi silang, serta optimasi hyperparameter berbasis AUC‑ROC; interpretasi disediakan oleh SHAP (global dan individual) dan ekstraksi aturan “jika–maka” dari pohon. Hasil menunjukkan peningkatan kinerja dari baseline (AUC CV 0,6105; AUC test 0,6177; akurasi test 0,7387) menjadi model teroptimasi (AUC CV 0,7561; AUC test 0,7559; akurasi test 0,7812; precision 0,5052; recall 0,5404; F1 0,5222), dengan fitur perilaku pembayaran dan beban tagihan sebagai pendorong risiko utama. Kesimpulannya, model memenuhi tujuan akurasi dan keterjelasan sekaligus menghasilkan aturan operasional yang dapat diaudit untuk mendukung keputusan kredit.