PENGEMBANGAN DECISSION TREE ADAPTIF dengan MEKANISME PRUNING DINAMIS untuk PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT

 

2.3 Langkah Implementasi

1. Persiapan Dataset:

Dataset meliputi atribut seperti usia, pendapatan, jumlah pinjaman, riwayat kredit, dan status pinjaman sebelumnya.

Dataset dibagi menjadi tiga bagian: pelatihan (70%), validasi (20%), dan pengujian (10%).

2. Proses Pelatihan:

Decision Tree dibangun menggunakan kriteria Gini Index.

Mekanisme DPM diterapkan selama pembentukan pohon.

3. Evaluasi:

Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik: akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

.