Analisis Kinerja Decision Tree C4.5 dalam Prediksi Potensi Pelunasan Kredit Calon Debitur - Bambang Hermanto; Azhari SN Azhari SN; Fajri Profesio Putra (P3M Politeknik Negeri Bengkalis, 2017)
Intisari -. Dalam upaya mengantisipasi terjadinya kesalahan dalam pemilihan calon debitur sekaligus meningkatkan kualitas layanan konsumen, perusahaan pembiayaan membutuhkan alat bantu pengambilan keputusan sehingga mempermudah dan mempercepat proses prediksi calon debitur yang mampu melunasi kredit. Penelitian membahas proses rancangn bangun aplikasi dalam membangun pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 dan memanfaatkan sekelompok data latih debitur pembiayaan kendaraan sepeda motor, kemudian diinterpretasikan dalam bentuk aturan keputusan sebagai acuan dalam memperkirakan potensi pelunasan kredit calon debitur. Hasil pengujian melalui 5 kategori uji yang dilakukan dalam proses generate tree dibutuhkan rata-rata waktu 112 detik dengan perolehan waktu tercepat pada kategori uji pertama dengan jumlah data 3000 record senilai 9 detik. Sedangkan dalam proses generate rules dibutuhkan rata-rata waktu 1,78 detik dengan perolehan waktu tercepat pada kategori uji pertama dengan dengan jumlah data 3000 record senilai 1,23 detik. Perbandingan jumlah data disetiap kategori uji mempengaruhi nilai execution time, makin banyak datanya maka semakin lama untuk proses generate tree dan rules. Pada pengujian akurasi data diperoleh prosentase rata-rata nilai akurasi data 51,2% dengan perolehan tertinggi pada kategori uji pertama dengan total data 3000 record senilai 54%. Kata kunci: debitur, kredit, C4.5, pohon keputusan