Perbandingan Performansi Algoritma Decision Tree C5.0, CART, dan CHAID: Kasus Prediksi Status Resiko Kredit di Bank X - Yogi Yusuf W. (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2007)
Perkembangan teknologi informasi yang pesat telah mempengaruhi cara penilaian resiko kredit yangsemula dengan cara human judgment bergeser ke arah cara yang formal dan objektif yaitu melalui creditscoring. Banyak teknik yang dapat membantu dalam pembangunan model credit scoring. Pada perkembanganterbaru, teknik-teknik yang terdapat di dalam data mining mulai banyak digunakan khususnya teknik decisiontree telah menjadi teknik yang populer. Ada beberapa algoritma decision tree yaitu C5.0, CART, dan CHAIDyang dapat digunakan untuk membangun model tree. Ketiga algoritma tersebut menghasilkan model tree yangberbeda untuk set data yang sama. Model yang berbeda dapat memberikan keakuratan yang berbeda pula.Algoritma C5.0 memberikan rata-rata tingkat keakuratan sebesar 87,72%, CART 87,27%, dan CHAID 87,15%.Dari analisis statistik diperoleh bahwa tidak ada perbedaan performansi yang signifikan di antara ketigaalgoritma tersebut.Kata kunci: Credit Scoring, Data Mining, Decision Tree, Algoritma C5.0, CART, CHAID