<![CDATA[Kebutuhan akan integritas data merupakan pilar fundamental dalam menjaga stabilitas sistem keuangan nasional. Namun, proses pendataan nasabah di banyak perusahaan yang masih mengandalkan entri data manual sangat rentan terhadap kesalahan manusia (human error), khususnya di PT. Trimegah Asset Management. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan membangun sebuah web formulir pendataan nasabah berbasis machine learning untuk memvalidasi data nasabah, khususnya data alamat. Metode yang digunakan adalah pengembangan model machine learning (ML) menggunakan algoritma Random Forest dan integrasi antara model ML dengan sistem yang dibangun menggunakan metode Rapid Application Development (RAD) menggunakan Flask API. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model machine learning yang dibangun memiliki akurasi data sebesar 97%, mampu terintegrasi dengan sistem yang dibangun. Sistem tersebut mampu mengotomatisasi verifikasi data serta meningkatkan validitas entry data.]]>
Copyrights © 2026
