Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Pada Klasifikasi Status Kredit Nasabah Bank Sumsel Babel Cabang KM 12 Palembang Menggunakan Metode Decision Tree

Abstract

Bank Sumsel Babel merupakan penyedia jasa layanan keuangan daerah yang berwenang dalam menghimpun dana dari masyarakat dan menyalurkannya kembali kepada masyarakat dalam bentuk pinjaman modal kerja dengan tujuan untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat umum. Produk yang disediakan oleh Bank Sumsel Babel diantaranya tabungan, deposito, pinjaman dan lain sebagainya. Pemberian pinjaman pada suatu nasabah dilakukan berdasarkan beberapa variabel, salah satunya adalah melihat status pembayaran calon nasabah pada proses peminjaman sebelumnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan penerapan metode Principal Component Analysis (PCA) dalam menentukan status kredit nasabah Bank Sumsel Babel Cabang KM 12 Palembang menggunakan metode Decision Tree. Hasil dari penelitian ini akan diperoleh pengaruh metode pre-processing PCA pada metode klasifikasi Decision Tree dalam penentuan status kredit nasabah. Analisis dilakukan dengan memperhatikan tingkat akurasi serta nilai precision, recall dan f1-score yang dihasilkan. Berdasarkan analisis yang dilakukan diperoleh bahwa metode PCA memberikan dampak baik terhadap kinerja dari metode Decision Tree dalam klasifikasi, hal tersebut terlihat dengan adanya peningkatan tingkat akurasi sebesar 10% dengan model klasifikasi dengan kinerja lebih baik.