Perbandingan Klasifikasi Kredibilitas Pengguna Kartu Kredit Menggunakan Decision Tree dan Neural Network

Abstract

Klasifikasi merupakan pembagian objek ke dalam kelas yang berbeda-beda. Dengan membentuk model, klasifikasi bertujuan untuk mencari tahu pada kelas mana suatu objek berada. Berbagai metode dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi, diantaranya Decision Tree dan Neural Network. Decision Tree mengadopsi konsep dari sebuah pohon yang didalamnya terdapat node, internal node dan leaf. Sedangkan Neural Network mencoba untuk meniru cara kerja sistem syaraf manusia. Pada dataset yang berisi tentang default kartu kredit pelanggan, dilakukan pengolahan data yang diawali dari pemilihan dataset hingga analisis akhir. Pada akhir proses, akan dibandingkan hasil klasifikasi antara metode Decision Tree dan Neural Network, sehingga muncul metode terbaik untuk menyelesaikan penelitian tentang dataset. Klasifikasi yang dilakukan akan membuat model pembelajaran mesin yang berfungsi sebagai alat identifikasi dan prediksi. Berdasarkan pengujian, diperoleh bahwa dengan menggunakan metode Decision Tree, hasil klasifikasi memiliki akurasi terbaik.