Evaluasi Model Decision Tree Pada Keputusan Kelayakan Kredit - Arnomo, Sasa Ani; Fajrin , Alfannisa Annurrullah; Siyamto , Yuli; Sadikin , Siti Fairuz Nur (Aptikom Kepri, 2023)
Penentuan kelayakan kredit seringkali tidak akurat, sehingga menghasilkan skor kredit yang rendah karena kesalahan marketing saat melakukan analisis. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis data pemohon kredit pinjaman menggunakan klasifikasi data mining yakni algoritma C4.5 dengan menggunakan beberapa atribut diantaranya pekerjaan, karakter, pendapatan, plafond pinjaman, dan jaminan yang akan dihitung dengan perhitungan manual dan perhitungan software weka untuk mempermudah uji kelayakam pemberian kredit pinjaman dalam mendapatkan hasil yang akurat dan cepat. Tingkat akurasi yang diperoleh adalah sebesar 98% sehingga dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat membantu dan mendukung dalam mengambil keputusan layak dan tidak layak dalam pemberian kredit pinjaman cepat dan efektif.