IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE-ID3 UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN NEXT.JS DI KSU SYARIAH MUHAMMADIYAH - Andrea Lesmana, Rafi; Nur Budiman, Saiful; Anwar Shodiqi, Alfian; Khansa Nadhila, Jihan; Fauzi Nur Aziz, Muhammad; Ibnu Faizal, Aldy (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Proses penilaian kelayakan kredit merupakan aspek penting dalam mendukung keberlanjutan operasional lembaga keuangan, terutama koperasi syariah. Dalam konteks KSU Syariah Muhammadiyah, analisis kelayakan kredit masih dilakukan secara manual, sehingga membutuhkan waktu lama dan berisiko menghasilkan keputusan yang tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem prediksi kelayakan kredit berbasis web menggunakan algoritma Decision Tree-ID3 dan framework Next.js, guna meningkatkan efisiensi dan akurasi proses penilaian. Metode pengembangan sistem mengikuti model waterfall, mencakup analisis kebutuhan, perancangan, implementasi, dan pengujian. Dataset yang digunakan terdiri dari 50 data historis pengajuan kredit dengan sepuluh atribut, termasuk pendapatan bulanan, pengeluaran, jumlah pinjaman, surplus, total jaminan, dan durasi pinjaman. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree-ID3 mampu mencapai akurasi sebesar 99% dan sistem yang dikembangkan dapat memproses pengajuan kredit dengan rata-rata waktu 2 menit per pengajuan. Penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan algoritma Decision Tree-ID3 berbasis web dapat menjadi solusi praktis untuk mendukung pengambilan keputusan kredit secara lebih efisien dan akurat di KSU Syariah Muhammadiyah.