Penilaian Kredit Menggunakan Algoritma XGBoost dan Logistic Regression

Main Author: Yaqin, Ainul; Universitas AMIKOM Yogyakarta
Other Authors: LPPM Universitas AMIKOM Yogyakarta
Format: Article info application/pdf Journal
Bahasa: eng
Terbitan: Politeknik Harapan Bersama , 2022
Subjects:
Online Access: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/4337
http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/4337/pdf_141
Daftar Isi:
  • Penilaian kredit merupakan suatu proses atau sistemyang digunakan oleh lembaga pembiayaan atau bank untukmenilai kelayakan seseorang yang mengajukan pinjaman. Halini sangat diperlukan untuk menghindari kerugian akibat gagalbayar. Menanggapi hal tersebut dibutuhkan sebuah metodeyang efisien, cepat dan akurat untuk mengklasifikasikan layakatau tidaknya seseorang untuk diberikan pinjaman. Penulismengusulkan metode machine learning dan membandingkanalgoritma XGBoost dan logistic regression. Setelah dilatih dandiuji dengan stratified kfold cross validation, XGBoostmenghasilkan rata-rata akurasi 85,51%; F1 Score 83,81%;precision 83,80% dan recall 84,04% sedangkan logisitcregression menghasilkan rata-rata akurasi 85,94%; F1 Score85,36%; precision 80,08%; dan recall 91,52%. Kedua algoritmadapat mengklasifikasikan layak atau tidaknya seseorang untukdiberikan pinjaman dengan baik, sehingga dapat digunakanuntuk membantu institusi keuangan maupun para analis kredit.