CREDIT SCORING MENGGUNAKAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TREE (CART) DAN ARTIFICIAL BEE COLONY

Abstract

Credit scoring adalah proses penilaian kredit yang sering dilakukan oleh pihak lembaga keuangan. Melalui proses ini, ditentukan apakah calon debitur yang mengajukan kredit diklasifikasikan sebagai calon debitur yang layak untuk diberikan pinjaman atau sebaliknya. Kesalahan dalam proses credit scoring, pada akhirnya akan mengakibatkan kerugian dari lembaga keuangan tersebut. Kesalahan proses yang umum terjadi adalah kesalahan hasil dari prosedur credit scoring tersebut. Classification and Regression Tree merupakan salah salah satu dari sepuluh algoritma terbaik untuk digunakan di dalamdata mining. kelebihan algoritma ini yang bisa mengatasi data noise. Data noise ini biasanya akan sangat sering terjadi pada data financial. Peneliti akan mencoba untuk menerapkan algoritma CART pada credit scoring, kemudian akan mencoba meningkatkan tingkat akurasi tersebut, dengan proses seleksi attribut / feature dengan menggunakan algoritma Artificial Bee Colony dengan menggunakan public dataset. Perbandingan akan dibuat, untuk mengetahui berapa besar kenaikan persentase akurasi menggunakan algoritma CART, sebelum dan sesudah menggunakan seleksi attribut olehABC