Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Nasabah Dalam Memprediksi Kredit Macet

Abstract

Abstrak: Lemahnya pengawasan dalam proses pemberian kredit kepada karyawan PT. X Group menyebabkan tingginya kredit macet. Dalam menyalurkan kreditnya, PT. X Group haruslah pintar dalam menilai para nasabah dimasa yang akan datang apakah akan menguntungkan atau tidak. Faktor ini sangatlah penting bagi pihak perusahaan karena hal ini akan menunjukkan bahwa layak atau tidaknya suatu usaha atau individu yang akan diberikan pinjaman atau kredit, pada penelitian ini digunakan teknik data mining klasifikasi dengan metode C4.5 untuk mengetahui apakah nasabah tergolong nasabah lancar ataupun tidak. Dengan penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak perusahaan dalam membaca pola pembayaran dari nasabahnya sehingga dapat menentukan apakah nasabah tersebut layak mendapatkan kredit atau tidak dan menghasilkan rule dari pohon keputusan yang diterapkan pada implementasi sistem klasifikasi data nasabah kredit di PT. X Group.
 
Kata kunci: Data Mining, Decision Tree, Kredit, Metode C4.5.
 
Abstract: Weak supervision in the process of granting credit to employees of PT. X Group causes high bad credit. In channeling its loans, PT. X Group must be smart in assessing customers in the future whether it will be profitable or not. This factor is very important for the company because this will show that the feasibility or failure of a business or individual to be given a loan or credit, in this study used data mining techniques classification with the C4.5 method to find out whether the customer is a smooth or not customer. With this research, it is expected to help the company in reading the pattern of payment from its customers so that it can determine whether the customer is eligible to get credit or not and produce a rule from the decision tree that is applied to the implementation of a credit customer data classification system at PT. X Group.
 
Keywords: C4.5 Method, Credit, Data Mining, Decision Tree.