SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER

Journal of Soft Computing ExplorationJournal of Soft Computing Exploration

Untuk mengurangi risiko kredit pada lembaga kredit, praktik manajemen risiko kredit perlu diterapkan agar lembaga pemberi pinjaman dapat bertahan dalam jangka panjang. Data mining merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk manajemen risiko kredit, di mana data mining dapat menemukan pola informasi dari data besar menggunakan teknik klasifikasi dengan tingkat akurasi yang dihasilkan. Penelitian ini bertujuan meningkatkan akurasi algoritma klasifikasi dalam memprediksi risiko kredit dengan menerapkan algoritma genetik sebagai metode seleksi fitur terbaik. Dengan demikian, fitur paling penting akan digunakan untuk mencari informasi risiko kredit. Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi menggunakan classifier XGBoost pada dataset kredit Australia, kemudian melakukan evaluasi dengan mengukur tingkat akurasi dan AUC. Hasil menunjukkan peningkatan akurasi sebesar 2,24%, dengan nilai akurasi 89,93% setelah optimasi menggunakan algoritma genetik. Jadi, melalui penelitian seleksi fitur dengan algoritma genetik, kami dapat meningkatkan kinerja akurasi algoritma XGBoost pada dataset kredit Australia.

Berdasarkan penelitian ini yang bertujuan memberikan rekomendasi untuk model prediksi risiko kredit, yang termasuk dalam teknik data mining untuk manajemen risiko kredit, probabilitas gagal bayar telah dianalisis.Penerapan algoritma genetik sebagai metode seleksi fitur berhasil meningkatkan nilai akurasi model klasifikasi XGBoost sebesar 2,24% dalam memprediksi risiko kredit pada dataset kredit Australia.Sebagai penelitian lanjutan, studi prediksi risiko kredit dapat dilanjutkan dengan mengoptimalkan algoritma genetik melalui penyetelan hyperparameter serta menguji dataset kredit lain.

Penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi pertanyaan: bagaimana dampak penggunaan teknik augmentasi data selain SMOTE, seperti ADASYN atau Borderline‑SMOTE, terhadap kinerja XGBoost yang telah dioptimalkan dengan seleksi fitur berbasis algoritma genetik pada dataset kredit yang tidak seimbang? Selain itu, dapat diteliti apakah integrasi algoritma genetik dengan metode optimasi lain, misalnya Particle Swarm Optimization atau Bayesian Optimization, dalam proses penyetelan hyperparameter XGBoost dapat menghasilkan peningkatan akurasi yang lebih signifikan dibandingkan pendekatan GA tunggal. Selanjutnya, penting untuk menguji generalisasi model dengan menerapkan kerangka kerja ini pada kumpulan data kredit dari berbagai negara atau sektor finansial, sehingga dapat dievaluasi keandalan dan adaptabilitas metode dalam konteks regulasi dan karakteristik data yang beragam. Evaluasi komprehensif termasuk analisis biaya komputasi dan interpretabilitas model juga perlu dipertimbangkan guna memastikan solusi yang praktis bagi institusi keuangan.

  1. Comparative Study of Imbalanced Data Oversampling Techniques for Peer-to-Peer Landing Loan Prediction... journal.unnes.ac.id/nju/sji/article/view/50274Comparative Study of Imbalanced Data Oversampling Techniques for Peer to Peer Landing Loan Prediction journal unnes ac nju sji article view 50274
  2. Company bankruptcy prediction framework based on the most influential features using XGBoost and stacking... doi.org/10.11591/ijece.v11i6.pp5549-5557Company bankruptcy prediction framework based on the most influential features using XGBoost and stacking doi 10 11591 ijece v11i6 pp5549 5557
  3. Using genetic algorithm feature selection to optimize XGBoost performance in Australian credit | Journal... shmpublisher.com/index.php/joscex/article/view/302Using genetic algorithm feature selection to optimize XGBoost performance in Australian credit Journal shmpublisher index php joscex article view 302
Read online
File size220.88 KB
Pages7
DMCAReport

Related /

JURIS Model SIGAP Sistem Identifikasi Gejala Kantuk Pengemudi Menggunakan YOLO 11 2026More at 2026

PELITABANGSAPELITABANGSA 436 citra), 20% data validasi (410 citra), dan 10% data uji (206 citra). Proses pelatihan dilakukan menggunakan arsitektur YOLOv11n dengan ukuran input436 citra), 20% data validasi (410 citra), dan 10% data uji (206 citra). Proses pelatihan dilakukan menggunakan arsitektur YOLOv11n dengan ukuran input

JURIS Aplikasi Penghitung Kecepatan Mobil dengan Akurasi Tinggi Menggunakan Yolo untuk Meminimasi Kecelakaan 2026More at 2026

UNIKOMUNIKOM Secara keseluruhan, sistem dapat menjalankan tiga proses yang menjadi fungsi utama yaitu deteksi dan tracking kendaraan, deteksi laju kendaraan dan deteksiSecara keseluruhan, sistem dapat menjalankan tiga proses yang menjadi fungsi utama yaitu deteksi dan tracking kendaraan, deteksi laju kendaraan dan deteksi

JURIS Prediksi Risiko Tekanan Darah Tinggi dengan Menerapkan Artificial Neural Network 2025More at 2025

PLBPLB Model tersebut mencapai tingkat akurasi sebesar 87,8% dengan performa yang seimbang dalam mengklasifikasikan individu dengan dan tanpa hipertensi. HasilModel tersebut mencapai tingkat akurasi sebesar 87,8% dengan performa yang seimbang dalam mengklasifikasikan individu dengan dan tanpa hipertensi. Hasil

JURIS Pencapaian Klasifikasi Terbaik Berbasis Perbaikan Citra CLAHE Dan Dark Channel Prior Pada Spesies Ikan 2025More at 2025

UMUSUMUS Selain meningkatkan tingkat kesehatan serta kecerdasan, juga semakin menggairahkan sektor perikanan untuk dapat mendorong peningkatan penyerapan tenagaSelain meningkatkan tingkat kesehatan serta kecerdasan, juga semakin menggairahkan sektor perikanan untuk dapat mendorong peningkatan penyerapan tenaga

JURIS Identifikasi Kualitas dan Jenis Buah Cabai Menggunakan Algoritma Deep Learning 2025More at 2025

UMGOUMGO Salah satu, arsitektur Deep Learning yang paling umum digunakan dalam analisis gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini, sampelSalah satu, arsitektur Deep Learning yang paling umum digunakan dalam analisis gambar adalah Convolutional Neural Network (CNN). Pada penelitian ini, sampel

JURIS Classification of Date Types Using Gray Level Co occurrence Matrix Red Green Blue and Convolutional Neural Network 2025More at 2025

IDID Integrasi fitur buatan tangan meningkatkan sensitivitas terhadap variasi warna dan tekstur yang halus, meskipun memperkenalkan potensi redundansi fitur.Integrasi fitur buatan tangan meningkatkan sensitivitas terhadap variasi warna dan tekstur yang halus, meskipun memperkenalkan potensi redundansi fitur.

JURIS Deep Learning Models Performance on Marine Fish Species Classification 2025More at 2025

UNAIRUNAIR GoogleNet dan AlexNet berada di posisi kedua dan ketiga dengan akurasi masing-masing 99,5% dan 99,4%. Penelitian ini menunjukkan bahwa model deep learning,GoogleNet dan AlexNet berada di posisi kedua dan ketiga dengan akurasi masing-masing 99,5% dan 99,4%. Penelitian ini menunjukkan bahwa model deep learning,

JURIS Color Recognition of Objects Using Image Color Data Element Analysis Model Based on Deep Neural Network 2025More at 2025

MEDIAPUBLIKASIMEDIAPUBLIKASI Kecerdasan buatan memberikan kelayakan baru untuk mengontrol prostesis yang cekatan. Basis data gambar RGB-D dibuat berdasarkan empat pola pegang pentingKecerdasan buatan memberikan kelayakan baru untuk mengontrol prostesis yang cekatan. Basis data gambar RGB-D dibuat berdasarkan empat pola pegang penting

Useful /

JURIS Transformasi Digital Survei Kerusakan Kontainer Meningkatkan Efisiensi dan Kualitas Data dengan Aplikasi MNR Berbasis Android 2026More at 2026

PELITABANGSAPELITABANGSA Studi ini juga membahas dampak transformasi digital terhadap peningkatan kualitas data dan efisiensi operasional melalui analisis proses kerja sebelumStudi ini juga membahas dampak transformasi digital terhadap peningkatan kualitas data dan efisiensi operasional melalui analisis proses kerja sebelum

JURIS Comparison of gridsearchcv and bayesian hyperparameter optimization in random forest algorithm for diabetes prediction 2025More at 2025

SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER Dalam penelitian ini, deteksi diabetes dilakukan menggunakan algoritma Random Forest dengan optimasi hyperparameter GridSearchCV dan Bayesian. PenelitianDalam penelitian ini, deteksi diabetes dilakukan menggunakan algoritma Random Forest dengan optimasi hyperparameter GridSearchCV dan Bayesian. Penelitian

JURIS Efektifitas Upright Position dan Sim Position Terhadap Lamanya Persalinan Kala I Fase Aktif pada Primigravida 2021More at 2021

STIKESALMAARIFSTIKESALMAARIF Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas posisi Upright Position dan SIM Position terhadap lamanya persalinan Kala I Fase Aktif pada Primigravida.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas posisi Upright Position dan SIM Position terhadap lamanya persalinan Kala I Fase Aktif pada Primigravida.

JURIS Protection of Papuan Native Children Conflicting with Law through a Restorative Justice Approach 2018More at 2018

UNMUSUNMUS Hal ini sangat penting, terutama bagi anak-anak di Papua yang menghadapi berbagai keterbatasan dan kekurangan. Oleh karena itu, perlakuan khusus sangatHal ini sangat penting, terutama bagi anak-anak di Papua yang menghadapi berbagai keterbatasan dan kekurangan. Oleh karena itu, perlakuan khusus sangat

ads-block-test