NINETYJOURNALNINETYJOURNAL
Journal Computer and TechnologyJournal Computer and TechnologyProgram pinjaman rumah subsidi memerlukan proses persetujuan kredit yang objektif dan efisien untuk mengurangi bias subjektif dan ketidakefisienan manual dalam evaluasi tradisional. Studi ini mengusulkan sistem pendukung keputusan berbasis web yang memanfaatkan arsitektur ensembel hibrida yang mengintegrasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk mengevaluasi kelayakan kredit peminjam subsidi di Raja Batu Residence. Kerangka yang diajukan menggunakan KNN untuk peta kesamaan data historis dan NBC untuk evaluasi atribut probabilitas, menggabungkan prediksi mereka melalui mekanisme Agregasi Voting Lembut untuk meningkatkan stabilitas. Kinerja sistem dinilai secara ketat menggunakan metrik klasifikasi yang dioptimalkan dan Skala Ketergunaan Sistem (SUS) dengan 20 pengguna akhir. Hasil empiris menunjukkan kinerja klasifikasi yang luar biasa, dengan model KNN yang dioptimalkan mencapai akurasi keseluruhan 93,33% (hanya 2 positif palsu dan 3 negatif palsu) dan model Naïve Bayes mencapai 92,00% akurasi (4 positif palsu dan 2 negatif palsu). Akurasi klasifikasi tinggi ini memastikan matriks konfusion yang seimbang dengan profil risiko yang diminimalkan, selaras efektif dengan manajemen risiko hati-hati yang diperlukan untuk alokasi subsidi pemerintah. Selain itu, aplikasi web yang dideploy mencapai skor ketergunaan Excellent sebesar 82,75, mengonfirmasi viabilitas praktisnya untuk staf administratif non-teknis. Akhirnya, integrasi hibrida KNN dan NBC berhasil mempermudah alur kerja evaluasi kredit, mengurangi bias subjektif sambil menyediakan alat yang andal, sangat akurat, dan ramah pengguna untuk pengembang perumahan.
Studi ini berhasil mengembangkan dan mendeploy sistem pendukung keputusan berbasis web hibrida untuk mengevaluasi kelayakan kredit peminjam subsidi dengan mengintegrasikan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve Bayes Classifier (NBC).Tujuan utama adalah mengurangi bias subjektif dan ketidakefisienan dalam proses persetujuan kredit manual, khususnya untuk program perumahan subsidi pemerintah di Raja Batu Residence.Evaluasi empiris algoritma menunjukkan bahwa model KNN mengungguli model NBC, mencapai akurasi keseluruhan 53,33% dibandingkan 45,33% NBC.Analisis matriks konfusion menunjukkan bahwa KNN memberikan klasifikasi yang lebih seimbang dengan tingkat positif palsu yang lebih rendah, menjadikannya pilihan yang lebih aman dan andal untuk meminimalkan risiko finansial dalam pemberian pinjaman.Sebaliknya, NBC menunjukkan bias optimis, menghasilkan jumlah positif palsu yang lebih tinggi yang dapat menyebabkan gagal bayar pinjaman.Selain itu, distribusi prediksi menunjukkan bias konservatif terhadap penolakan (53,3%), yang selaras dengan manajemen risiko hati-hati dan ambang batas kelayakan ketat yang diperlukan untuk alokasi perumahan subsidi.Di luar metrik algoritma, viabilitas praktis sistem yang diajukan secara kuat diverifikasi melalui pengujian fungsional dan ketergunaan yang ketat.Aplikasi berbasis web mencapai tingkat keberhasilan 100% dalam pengujian kotak hitam fungsional dan mencatat skor rata-rata Skala Ketergunaan Sistem (SUS) sebesar 82,75 dari 20 pengguna akhir.Ini menunjukkan bahwa antarmuka sistem sangat intuitif, efektif menghubungkan perhitungan pembelajaran mesin kompleks dengan kebutuhan operasional staf administratif non-teknis, sehingga secara signifikan mempermudah alur kerja evaluasi kredit.Meskipun hasil ini menjanjikan, studi ini mengakui keterbatasan tertentu.Tingkat akurasi moderat menunjukkan bahwa tugas klasifikasi sangat kompleks, kemungkinan dibatasi oleh ukuran dataset historis yang terbatas dan ketidakseimbangan kelas antara peminjam yang disetujui dan ditolak.Untuk penelitian masa depan, sangat disarankan untuk menerapkan teknik pemerataan data lanjutan, seperti Teknik Over-sampling Minoritas Sintetis (SMOTE), dan mengeksplorasi tuning hiperparameter atau metode pembelajaran ensembel (misalnya, Random Forest atau XGBoost) untuk meningkatkan kekuatan prediktif.Selain itu, mengintegrasikan sumber data alternatif, seperti metrik keuangan perilaku, dapat memberikan pandangan yang lebih holistik terhadap kelayakan kredit peminjam, akhirnya mengarah pada sistem persetujuan kredit yang lebih akurat dan adil untuk program perumahan subsidi.
Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi penggunaan teknik pemerataan data seperti SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dalam dataset subsidi perumahan, yang bisa meningkatkan akurasi model. Selain itu, penggunaan algoritma pembelajaran mesin yang lebih canggih seperti XGBoost atau Random Forest dapat diuji untuk membandingkan kinerjanya dengan pendekatan hibrida KNN-NBC yang sudah ada. Terakhir, penelitian bisa mempertimbangkan integrasi data perilaku keuangan, seperti pola pengeluaran atau riwayat kredit digital, untuk memperkaya analisis risiko kredit dan meningkatkan keadilan dalam proses pemberian pinjaman subsidi.
- SISTEM PAKAR PEMILIHAN JENIS KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING PADA PT. BANK RAKYAT... doi.org/10.69916/jkbti.v1i3.2SISTEM PAKAR PEMILIHAN JENIS KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE FORWARD CHAINING PADA PT BANK RAKYAT doi 10 69916 jkbti v1i3 2
- Synergizing Historical Similarity and Probabilistic Attributes: A Dual-Engine Machine Learning Model... ojs.ninetyjournal.com/index.php/COMTECHNO/article/view/411Synergizing Historical Similarity and Probabilistic Attributes A Dual Engine Machine Learning Model ojs ninetyjournal index php COMTECHNO article view 411
| File size | 734.97 KB |
| Pages | 13 |
| DMCA | Report |
Related /
NINETYJOURNALNINETYJOURNAL 100) dalam output klasifikasi Top-5, menghasilkan motor_hit = True. Fusio disjungtif dari dua sinyal ini menghasilkan putusan akhir OPERATOR dengan tingkat100) dalam output klasifikasi Top-5, menghasilkan motor_hit = True. Fusio disjungtif dari dua sinyal ini menghasilkan putusan akhir OPERATOR dengan tingkat
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Berbeda dengan studi klasifikasi tanaman GLCM–ANN sebelumnya yang berfokus pada pencahayaan atau variasi spesies, penelitian ini secara sistematis mengungkapBerbeda dengan studi klasifikasi tanaman GLCM–ANN sebelumnya yang berfokus pada pencahayaan atau variasi spesies, penelitian ini secara sistematis mengungkap
KRESNA MEDIAKRESNA MEDIA Aplikasi ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam mencari jadwal perjalanan, membandingkan harga, serta melakukan transaksi secara efisien tanpaAplikasi ini dirancang untuk mempermudah pengguna dalam mencari jadwal perjalanan, membandingkan harga, serta melakukan transaksi secara efisien tanpa
POLTESAPOLTESA Tujuan penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan modul penelitian dan modul pengabdian kepada masyarakat pada sistem informasi manajemen penelitianTujuan penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan modul penelitian dan modul pengabdian kepada masyarakat pada sistem informasi manajemen penelitian
RAHARJARAHARJA Penggunaan sistem informasi terintegrasi dalam organisasi menjadi kebutuhan, namun belum menyediakan wadah untuk evaluasi kinerja mahasiswa secara komprehensif.Penggunaan sistem informasi terintegrasi dalam organisasi menjadi kebutuhan, namun belum menyediakan wadah untuk evaluasi kinerja mahasiswa secara komprehensif.
JOURNALCENTERJOURNALCENTER Penelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya minat literasi siswa di SMAN 8 Gowa yang berdampak pada rendahnya pemanfaatan perpustakaan, serta masihPenelitian ini dilatarbelakangi oleh rendahnya minat literasi siswa di SMAN 8 Gowa yang berdampak pada rendahnya pemanfaatan perpustakaan, serta masih
AIBPMAIBPM Kepercayaan pelanggan juga memiliki efek signifikan pada kepuasan dan berperan sebagai mediator penuh antara kualitas layanan dan kepuasan, serta antaraKepercayaan pelanggan juga memiliki efek signifikan pada kepuasan dan berperan sebagai mediator penuh antara kualitas layanan dan kepuasan, serta antara
AIBPMAIBPM Namun, implementasinya menghadapi beberapa tantangan, termasuk akses terbatas ke data yang dapat diandalkan, inkonsistensi dalam standar internasional,Namun, implementasinya menghadapi beberapa tantangan, termasuk akses terbatas ke data yang dapat diandalkan, inkonsistensi dalam standar internasional,
Useful /
ITSITS Penelitian ini mengeksplorasi potensi daur ulang bubuk limbah machining melalui metalurgi serbuk, dengan fokus pada bagaimana suhu sintering mempengaruhiPenelitian ini mengeksplorasi potensi daur ulang bubuk limbah machining melalui metalurgi serbuk, dengan fokus pada bagaimana suhu sintering mempengaruhi
RAHARJARAHARJA Dari Literature Review, telah banyak penelitian mengenai Digital Signature Algorithm maupun Digital Signature Scheme. Pada tahapan implementasi dijabarkanDari Literature Review, telah banyak penelitian mengenai Digital Signature Algorithm maupun Digital Signature Scheme. Pada tahapan implementasi dijabarkan
RAHARJARAHARJA Dalam artikel ini dijelaskan mengenai masalah-masalah yang timbul serta pemecahan masalah yang diteliti. Selain itu terdapat 3 (tiga) ciri khas dan 7 (tujuh)Dalam artikel ini dijelaskan mengenai masalah-masalah yang timbul serta pemecahan masalah yang diteliti. Selain itu terdapat 3 (tiga) ciri khas dan 7 (tujuh)
RAHARJARAHARJA Hal ini disebabkan karena keterbatasan biaya dan minimnya sumber daya manusia berkemampuan teknologi informasi yang dimiliki Klaster. Oleh karena itu,Hal ini disebabkan karena keterbatasan biaya dan minimnya sumber daya manusia berkemampuan teknologi informasi yang dimiliki Klaster. Oleh karena itu,