<![CDATA[Dalam bidang keuangan, terutama dalam pembiayaan kendaraan bermotor, penilaian kelayakan kredit sangat penting. Dalam situasi seperti ini, penggunaan algoritma klasifikasi menjadi metode yang relevan untuk meningkatkan ketepatan dan efektivitas proses penilaian kelayakan kredit. Iterative Dichotomiser 3 (ID3) adalah salah satu algoritma pengambilan keputusan yang paling efektif. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana algoritma ID3 digunakan untuk menilai kelayakan kredit kendaraan bermotor. Metode ini menggunakan data tentang riwayat kredit dan fitur pelanggan untuk membangun model klasifikasi yang dapat menemukan elemen penting yang memengaruhi keputusan kredit. Proses iteratif ID3 memungkinkan pembentukan pohon keputusan yang menjelaskan bagaimana variabel-variabel yang terlibat berhubungan satu sama lain. Metodologi eksperimen menggunakan dataset kredit, yang terdiri dari banyak data pelanggan dan hasil kredit mereka sebelumnya. Eksperimen menilai kinerja algoritma ID3 menggunakan kriteria seperti akurasi dan presisi, Hasilnya menunjukkan bahwa penggunaan ID3 dapat menemukan pola dan elemen yang mempengaruhi keputusan kredit kendaraan dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Jurnal ini menyimpulkan bahwa penggunaan algoritma ID3 dapat menjadi metode yang efektif untuk meningkatkan proses penilaian kelayakan kredit kendaraan bermotor. Hasil ini berdampak positif pada kemanjuran dan ketepatan keputusan kredit, karena memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang komponen yang memainkan peran penting dalam pengambilan keputusan kredit. Penelitian ini menciptakan dasar untuk pengembangan algoritma klasifikasi lebih lanjut yang digunakan dalam industri keuangan.]]>
Copyrights © 2024
