Solusi Penentuan Penerima Kartu dengan Menggunakan Data Mining dalam Industri Perbankan
Artikel Sidebar
Abstrak
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.
Referensi
T. J. J. Tumbelaka, "TINJAUAN HUKUM TERHADAP JAMINAN KEAMANAN KARTU KREDIT SEBAGAI ALTERNATIF PENGGANTI UANG TUNAI," LEX ADMINISTRATUM, vol. 12, no. 4, 2024.
N. Ardelia and F. M. Leon, "Faktor–faktor yang mempengaruhi konsumen dalam menggunakan dan berhutang dengan kartu kredit di Jabodetabek," Jurnal Akuntansi, Keuangan, Dan Manajemen, vol. 2, no. 2, pp. 83-101, 2021.
I. A. W. Chrismastianto, "Analisis swot implementasi teknologi finansial terhadap kualitas layanan perbankan di indonesia," Jurnal Ekonomi dan Bisnis, vol. 20, no. 1, pp. 133-144, 2017.
F. N. Khairin, D. A. S. Erawan, and A. Setiawaty, "Edukasi Penggunaan E-Money dan E-Wallet Sebagai Alat Pembayaran Nontunai Pada Era Digital," Jurnal Mandala Pengabdian Masyarakat, vol. 4, no. 2, pp. 386-392, 2023.
R. Darmawan, D. Purnomo, S. Nilawati, and F. Perdiansyah, "Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Pengembangan Model Prediktif atas Tingkat Non-Performing Loan dalam rangka Penjaminan Kredit UMKM Pemulihan Ekonomi Nasional," in SENAKOTA: Seminar Nasional Ekonomi dan Akuntansi, 2021, vol. 1, no. 1, pp. 97-110.
A. Prasetio, M. H. Hasibuan, and P. Sitompul, "Simulasi Penerapan Metode Decision Tree (C4. 5) Pada Penentuan Status Gizi Balita," Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 3, 2021.
K. A. Rokhman, B. Berlilana, and P. Arsi, "Perbandingan Metode Support Vector Machine Dan Decision Tree Untuk Analisis Sentimen Review Komentar Pada Aplikasi Transportasi Online," Journal of Information System Management (JOISM), vol. 2, no. 2, pp. 1-7, 2021.
N. L. P. Handayani and P. F. Soeparan, "Peran Sistem Pembayaran Digital Dalam Revitalisasi UMKM," Transformasi: Journal of Economics and Business Management, vol. 1, no. 3, pp. 20-32, 2022.
A. T. R. C. Yudha et al., Fintech Syariah: Teori dan Terapan. Scopindo Media Pustaka, 2020.
P. B. N. Setio, D. R. S. Saputro, and B. Winarno, "Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan Berbasis Algoritme C4. 5," in PRISMA, Prosiding Seminar Nasional Matematika, 2020, vol. 3, pp. 64-71.
R. Lumbantoruan and P. S. J. Kennedy, "Analisis data mining dan warehousing," Buletin Ekonomi, vol. 19, no. 1, pp. 66-76, 2015.
S. Febriani and H. Sulistiani, "Analisis Data Hasil Diagnoga Untuk Klasifikasi Gangguan Kepribadian Menggunakan Algoritma C4. 5," Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 4, pp. 89-95, 2021.
R. Nofitri and N. Irawati, "Analisis Data Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer," JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 5, no. 2, pp. 199-204, 2019.
D. Jollyta, M. Siddik, H. Mawengkang, and S. Efendi, Teknik Evaluasi Cluster Solusi Menggunakan Python Dan Rapidminer. Deepublish, 2021.
Penulis
Hak Cipta (c) 2024 iwan santosa, uli
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
