Penentuan Kebijakan Kredit Perumahan di Lembaga Keuangan Menggunakan Decision Tree Learning

Abstract

Pengambilan keputusan kredit bagi lembaga keuangan merupakan hal yang harus dilakukan dengan penuh pertimbangan. Terdapat banyak faktor yang menjadi bahan pertimbangan untuk meluluskan permohonan seorang pengaju kredit, misalnya data rumah, data penghasilan, data pribadi, data kekayaan, tanggungan, dan sebagainya. Salah satu pertimbangan yang dapat dilakukan dalam membuat keputusan adalah dengan membaca dari pengalaman / data yang sudah pernah ada. Pengalaman tersebut dipelajari untuk membantu agar keputusan yang dibuat tidak keliru. Salah satu caranya dengan menggunakan Decision Tree Learning (Pembelajaran pohon keputusan), yang merupakan salah satu metode / teknik dalam data mining yang dapat digunakan untuk menghasilkan karakteristik dari data yang ada. Pada prinsipnya proses yang dilakukan dalam pohon keputusan adalah mengubah bentuk tabel menjadi bentuk pohon, lalu mengubahnya menjadi aturan, selanjutnya menyederhanakan aturannya untuk dapat dijadikan model. Pada tulisan ini diberikan sebuah contoh untuk mengkalkulasi data yang ada untuk dibuat suatu pohon keputusan. Implementasi pohon keputusan ini dapat dimanfaatkan untuk membantu mendukung keputusan kebijakan lulus atau tidaknya pemohon maupun untuk kebijakan prediksi akan terjadi atau tidaknya suatu kredit macet.