IAESONLINEIAESONLINE
Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI)Indonesian Journal of Electrical Engineering and Informatics (IJEEI)Penelitian ini mengevaluasi penerapan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediksi kelayakan kredit dalam sektor perbankan serta menangani masalah ketidakseimbangan kelas melalui metode sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Stacking Ensemble dengan oversampling acak dapat memprediksi kelayakan kredit dengan akurasi tinggi sebesar 93 %. Metode tersebut secara konsisten menghasilkan nilai presisi, recall, dan F1‑score yang unggul, menandakan kemampuan menghasilkan prediksi akurat sambil mempertahankan evaluasi yang seimbang. Oversampling acak membantu model meningkatkan akurasi prediksi dan mengurangi ketidakseimbangan kelas. Temuan ini menegaskan kelayakan teknik tersebut bagi institusi keuangan, memfasilitasi keputusan pemberian pinjaman yang terinformasi dan memperbaiki metodologi penilaian risiko kredit. Penelitian ini memperkaya bidang dengan mengidentifikasi metode pembelajaran mesin paling efektif untuk evaluasi kelayakan kredit yang akurat. Penggunaan alat XAI seperti Shapash memberikan wawasan berharga bagi organisasi keuangan dalam menilai risiko pinjaman dan meningkatkan operasi pemberian pinjaman.
Penelitian ini menunjukkan bahwa berbagai teknik machine learning dapat memprediksi kelayakan kredit, dengan metode Stacking Ensemble yang dipadukan oversampling acak memberikan akurasi tertinggi sebesar 93 %.Hasilnya mengindikasikan perlunya pengembangan lebih lanjut, seperti penerapan teknik sampling lanjutan (misalnya Borderline‑SMOTE atau ADASYN) serta optimasi hiperparameter model ensemble.Integrasi model ke dalam sistem prediksi kelayakan kredit secara real‑time diharapkan meningkatkan skalabilitas, efisiensi, dan keandalan keputusan pemberian pinjaman.
Penelitian selanjutnya dapat menyelidiki bagaimana teknik oversampling lanjutan seperti Borderline‑SMOTE, ADASYN, dan SMOTE‑ENN mempengaruhi akurasi serta keseimbangan metrik prediksi kelayakan kredit pada berbagai algoritma pembelajaran mesin. Selanjutnya, dapat diuji strategi optimasi hiperparameter modern, misalnya optimasi Bayesian atau meta‑learning, untuk meningkatkan kinerja model ensemble seperti Stacking dan Voting dalam konteks data yang tidak seimbang. Selain itu, penting untuk merancang dan mengevaluasi sistem prediksi kelayakan kredit secara real‑time yang terintegrasi dengan dashboard Explainable AI, sehingga dapat mengukur skalabilitas, latensi, dan tingkat penerimaan pengguna di lingkungan perbankan. Penelitian ini juga dapat menilai dampak interpretabilitas model terhadap keputusan kredit, dengan membandingkan hasil visualisasi fitur pada model tradisional dan yang telah dijelaskan secara XAI. Akhirnya, studi komparatif antara model yang dioptimalkan dan model standar dapat memberikan panduan praktis bagi institusi keuangan dalam memilih pendekatan terbaik untuk implementasi produksi.
| File size | 998.04 KB |
| Pages | 19 |
| DMCA | Report |
Related /
UMSUMS Faktor-faktor ini menunjukkan bahwa keputusan untuk menggunakan jasa notaris dipengaruhi oleh kombinasi pertimbangan hukum, risiko, dan kebijakan internalFaktor-faktor ini menunjukkan bahwa keputusan untuk menggunakan jasa notaris dipengaruhi oleh kombinasi pertimbangan hukum, risiko, dan kebijakan internal
UNESAUNESA Implementasi ISO 27001 dalam berbagai konteks, termasuk organisasi yang telah memperoleh sertifikasi ISO 27001 dan lingkungan pendidikan, membantu meningkatkanImplementasi ISO 27001 dalam berbagai konteks, termasuk organisasi yang telah memperoleh sertifikasi ISO 27001 dan lingkungan pendidikan, membantu meningkatkan
UMIUMI Dengan menggunakan dataset Loan-Approval-Prediction-Dataset yang diperoleh dari Kaggle, penelitian ini akan membangun pohon keputusan dengan atribut –Dengan menggunakan dataset Loan-Approval-Prediction-Dataset yang diperoleh dari Kaggle, penelitian ini akan membangun pohon keputusan dengan atribut –
UNIMUNIM Variabel yang memiliki pengaruh paling besar terhadap turnover intention adalah kepuasan kerja dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,255. Uji koefisienVariabel yang memiliki pengaruh paling besar terhadap turnover intention adalah kepuasan kerja dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,255. Uji koefisien
UIGMUIGM Penelitian ini memberikan kontribusi bagi bidang credit scoring dengan memberikan wawasan tentang penerapan algoritma pembelajaran mesin dan teknik optimasiPenelitian ini memberikan kontribusi bagi bidang credit scoring dengan memberikan wawasan tentang penerapan algoritma pembelajaran mesin dan teknik optimasi
ITSCIENCEITSCIENCE Dalam era digital dan transformasi industri keuangan, perbankan syariah berperan penting dalam memperkuat sistem keuangan nasional. Pertumbuhan signifikanDalam era digital dan transformasi industri keuangan, perbankan syariah berperan penting dalam memperkuat sistem keuangan nasional. Pertumbuhan signifikan
UNSURUNSUR Laporan keuangan tahunan perbankan BUMN yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode penelitian menjadi sumber data dalam studi ini. 2019–2023.Laporan keuangan tahunan perbankan BUMN yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia pada periode penelitian menjadi sumber data dalam studi ini. 2019–2023.
UPBUPB Metode analisis data yang digunakan adalah diagram tulang ikan, Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), dan diagram Pareto. Hasil penelitian menunjukkanMetode analisis data yang digunakan adalah diagram tulang ikan, Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), dan diagram Pareto. Hasil penelitian menunjukkan
Useful /
UTUUTU Implikasi temuan menyarankan agar guru EFL di institusi pendidikan tinggi Islam meningkatkan penggunaan aktivitas berbasis tugas dalam kelas berbicara,Implikasi temuan menyarankan agar guru EFL di institusi pendidikan tinggi Islam meningkatkan penggunaan aktivitas berbasis tugas dalam kelas berbicara,
UTUUTU Dilaksanakan dari Maret hingga Mei 2025, penelitian ini melibatkan enam guru Bahasa Inggris—tiga dari sekolah menengah pertama dan tiga dari sekolahDilaksanakan dari Maret hingga Mei 2025, penelitian ini melibatkan enam guru Bahasa Inggris—tiga dari sekolah menengah pertama dan tiga dari sekolah
UIGMUIGM The Palembang Athletes Village Asset Monitoring Application aims to facilitate asset monitoring and compile asset data reports. The results of this research,The Palembang Athletes Village Asset Monitoring Application aims to facilitate asset monitoring and compile asset data reports. The results of this research,
UPI YAIUPI YAI Pendekatan ini dilakukan secara deduktif, dimulai dengan pemahaman tentang teori arsitektur pasif, yang kemudian diterapkan pada studi kasus, yang mengerucutPendekatan ini dilakukan secara deduktif, dimulai dengan pemahaman tentang teori arsitektur pasif, yang kemudian diterapkan pada studi kasus, yang mengerucut