<![CDATA[Meningkatnya jumlah pemohon kartu kredit di sektor perbankan memerlukan sistem yang efisien untuk menangani proses seleksi. Penelitian ini mengusulkan solusi berbasis data mining dengan menerapkan algoritma Decision Tree C4.5. Data yang digunakan diambil dari situs open data Kaggle, terdiri dari 1.548 entri dengan 11 atribut. Proporsi pembagian data training dan testing bervariasi antara 70%, 75%, 80%, 85%, dan 90%. Hasil menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 88,82% dicapai dengan 70% data training. Rata-rata akurasi keseluruhan adalah 87,63%, yang tergolong tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa model tersebut dapat mempercepat proses seleksi dalam pemberian kartu kredit. Implementasi algoritma Decision Tree C4.5 terbukti memberikan solusi yang efisien dan akurat, memungkinkan bank untuk menentukan kelayakan pemohon dengan lebih cepat dan tepat. Penelitian ini mengkonfirmasi efektivitas penerapan data mining dalam menangani lonjakan permohonan kartu kredit, serta menyediakan dasar pengambilan keputusan yang terstruktur dan berbasis data. Model ini sangat direkomendasikan untuk meningkatkan efisiensi proses seleksi dan penentuan kelayakan pemohon kartu kredit di sektor perbankan. ]]>
Copyrights © 2024
