Klasifikasi Kelancaran Kredit Dengan Metode Random Forest

Penelitian ini membahas tentang penggunaan machine learning untuk melakukan prediksi terhadap kelancaran kredit dengan menggunakan algoritma random forest. Prediksi ini akan menjadi sebuah tolok ukur bagi pihak bank untuk menindak lanjuti proses permohonan kredit oleh nasabah. Pada saat ini, belum adanya sistem pendukung keputusan guna melakukan prediksi terhadap kelancaran kredit menjadi sebuah permasalahan dalam upaya mengurangi resiko kredit pada bank. Untuk itu dikembangkannya sebuah sistem rekomendasi dengan pemodelan dari machine learning menggunakan algoritma random forest untuk melakukan prediksi kelancaran kredit. Berdasarkan hasil penelitian ini, model perhitungan prediksi yang telah melalui beberapa skenario training memiliki rata – rata accuracy sebesar 96,47%.