PENGEMBANGAN MODEL PREDIKSI PERSETUJUAN PINJAMAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN FLASK SEBAGAI BACKEND - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUHAMMAD ILHAM FANANI

Informasi Umum

Kode

25.06.325

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference

Subjek

Machine Learning

Dilihat

78 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Proses persetujuan pinjaman merupakan komponen penting dalam sistem keuangan yang menuntut akurasi dan efisiensi tinggi. Namun, banyak lembaga keuangan kecil hingga menengah masih mengandalkan proses manual yang tidak efisien. Proyek ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi persetujuan pinjaman berbasis <em>Machine Learning </em>(ML) menggunakan algoritma <em>RandomForestClassifier </em>dan mengimplementasikannya ke dalam aplikasi web menggunakan Flask. Data pelatihan diolah melalui tahapan lengkap seperti pembersihan data, <em>encoding</em>, pembagian data (70:30), normalisasi, pelatihan model, serta optimasi <em>hyperparameter </em>menggunakan <em>GridSearchCV</em>. Model terbaik yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 78.91%, <em>recall </em>sebesar 0.98, dan <em>F1-score </em>sebesar 0.86 untuk kelas persetujuan pinjaman. Evaluasi dilakukan melalui <em>classification report</em>, <em>confusion matrix</em>, serta pengujian manual pada data uji dan form input antarmuka pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem berhasil memberikan prediksi yang akurat, stabil, dan dapat digunakan secara <em>real-time</em>. Website dikembangkan menggunakan HTML, CSS, dan Flask, dengan desain antarmuka sederhana dan validasi input untuk memastikan kualitas data yang masuk. Keseluruhan sistem berhasil memenuhi tujuan proyek ini, serta memiliki potensi diterapkan pada lembaga keuangan sebagai solusi awal proses evaluasi kelayakan kredit secara otomatis.

• VSI2J3 - DASAR ILMU DATA
• GCK3EAB3 - Ilmu Data Lanjut

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 1 dari total 1 Koleksi

Pengarang

Penerbit

Sirkulasi

Download / Flippingbook