Prediksi Kelayakan Pengajuan Pinjaman di Koperasi menggunakan Random Forest

Authors

  • Luthfi Hadi Pratama Universitas Nusantara PGRI Kediri
  • Mohammad Fathur Rozi Universitas Nusantara PGRI Kediri

DOI:

https://doi.org/10.29407/yb5dfc66

Keywords:

Koperasi, Kelayakan Pinjaman, Machine Learning, Random Forest

Abstract

Proses penilaian kelayakan pinjaman pada koperasi simpan pinjam masih banyak dilakukan secara manual dan subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan keputusan serta meningkatkan risiko kredit bermasalah. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi kelayakan pengajuan pinjaman pada PRIMKOPKAR PERHUTANI dengan memanfaatkan algoritma Random Forest. Data yang digunakan berupa data historis pinjaman anggota tahun 2024 yang meliputi gaji yang diterima, jumlah pinjaman sebelumnya, tenor pinjaman sebelumnya, status pinjaman sebelumnya, status pindah dinas, metode pembayaran, jumlah pinjaman baru, dan tenor pinjaman baru. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan jenis penelitian pengembangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu menghasilkan performa prediksi yang sangat baik berdasarkan nilai akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Model yang dikembangkan diharapkan dapat menjadi sistem pendukung keputusan bagi pengurus koperasi dalam menilai kelayakan pinjaman secara objektif, cepat, dan berbasis data.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. Adrian and I. Verawati, “Analisis Performa Logistic Regression dan Random Forest dalam Klasifikasi Kelayakan Penerimaan Kredit,” vol. 4, no. 2, pp. 148–158, 2025.

[2] B. Billy Riantono and R. Andarsyah, “Analisa Performa Algoritma Random Forest & Logistic Regression Dalam Sistem Credit Scoring,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 6, no. 2, pp. 438–444, 2024, doi: 10.47233/jteksis.v6i2.1308.

[3] B. Prasojo and E. Haryatmi, “Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Pinjaman dengan Metode Random Forest,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 7, no. 2, pp. 79–89, 2021, doi: 10.25077/teknosi.v7i2.2021.79-89.

[4] F. Damayanti, Arief Budiman, Siti Sundari, and Theodora MV Nainggolan, “Classification of Customer Credit Risk Levels Using the Random Forest Method: A Case Study on Microfinance Institutions,” J. Comput. Sci. Artif. Intell. Commun., vol. 1, no. 2, pp. 52–56, 2024, doi: 10.64803/jocsaic.v1i2.20.

[5] Louppe, G. (2014). Understanding random forests: From Theory to practice (By University of Liège, Faculty of Applied Sciences, Department of Electrical Engineering & Computer Science, L. Wehenkel, P. Geurts, B. Boigelot, R. Detry, G. Bontempi, & G. Biau).

[6] Tholib, A. (2023). Implementasi Algoritma Machine Learning Berbasis Web dengan Framework Streamlit (M. A. Yaqin, Ed.; Cetakan 1) [Book; Print]. Pustaka Nurja. https://pustakanurja.unuja.ac.id

Downloads

Published

2026-01-24

How to Cite

Prediksi Kelayakan Pengajuan Pinjaman di Koperasi menggunakan Random Forest. (2026). Seminar Nasional Teknologi & Sains, 5(1), 656-663. https://doi.org/10.29407/yb5dfc66

Similar Articles

21-30 of 84

You may also start an advanced similarity search for this article.