PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI KELAYAKAN KREDIT REPEAT ORDER NASABAH PADA PT BFI FINANCE CABANG BEKASI EMPAT

• REGINA SITORUS
• 2025

---

Di tengah pertumbuhan ekonomi yang dinamis, sektor pembiayaan di
Indonesia terus mengalami perkembangan signifikan. Berdasarkan data dari
Otoritas Jasa Keuangan (OJK) yang dikutip dari merdeka.com menunjukkan bahwa
hingga September 2024, kredit perbankan tumbuh sebesar 10,85% secara tahunan,
mencapai total Rp7.579 triliun (merdeka.com, 2024). Menurut data dari Trading
Economics, pertumbuhan kredit tahunan di Indonesia mencapai 8,88% pada April
2025, meskipun mengalami sedikit penurunan dibanding bulan sebelumnya yang
sebesar 9,16%, seperti yang terlihat pada Gambar I.1. di bawah ini: (Trading
Economics, 2025).Pertumbuhan kredit di Indonesia di atas mencerminkan tingginya
permintaan masyarakat terhadap layanan kredit, termasuk untuk kebutuhan
konsumsi dan investasi. Namun, peningkatan ini juga menuntut lembaga
2
pembiayaan untuk lebih selektif dalam menilai kelayakan kredit nasabah guna
meminimalkan risiko kredit macet. PT BFI Finance, sebagai salah satu perusahaan
pembiayaan terkemuka di Indonesia, menghadapi tantangan dalam menentukan
kelayakan kredit, terutama untuk nasabah yang mengajukan Repeat order. Selama
ini, penilaian kelayakan kredit banyak bergantung pada parameter utama seperti
customer rating. Namun, pendekatan ini memiliki keterbatasan, terutama dalam
mengantisipasi risiko kredit dari nasabah yang sebelumnya memiliki riwayat
pembayaran baik namun mengalami perubahan kondisi finansial.
Untuk mengatasi tantangan tersebut, diperlukan pendekatan yang lebih
adaptif dan berbasis data dalam menilai kelayakan kredit. Salah satu metode yang
dapat diterapkan adalah algoritma C4.5, yang mampu membangun model
klasifikasi berdasarkan data historis nasabah. C4.5 merupakan salah satu bagian
dari Pohon Keptusan (Decision Tree) keunggulan dari metode ini adalah metode ini
tidak membutuhkan tahapan pra-pemrosesan pengetahuan secara khusus dan
mampu diterapkan pada permasalahan dengan skala data yang besar (Amna et al.,
2023). Algoritma ini dapat membantu dalam mengidentifikasi pola-pola tertentu
yang menunjukkan kemungkinan risiko kredit, sehingga keputusan pemberian
kredit dapat lebih akurat dan berbasis data.
Penerapan algoritma C4.5 dalam penilaian kelayakan kredit diharapkan
dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam proses pengambilan keputusan di
PT BFI Finance Cabang Bekasi Empat. Dengan memanfaatkan data historis dan
parameter yang relevan, model klasifikasi yang dibangun dapat memberikan
rekomendasi yang lebih objektif dalam menentukan kelayakan kredit nasabah,
khususnya untuk Repeat order .
3
Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi kelayakan
kredit menggunakan algoritma C4.5, dengan fokus pada nasabah Repeat order di
PT BFI Finance Cabang Bekasi Empat. Diharapkan, hasil dari penelitian ini dapat
memberikan kontribusi dalam meningkatkan kualitas penilaian kredit dan
mengurangi risiko kredit macet, serta menjadi referensi bagi lembaga pembiayaan
lainnya dalam menerapkan pendekatan serupa.

• Algoritma C4.5
• klasifikasi kredit
• repeat order
• RapidMiner

https://repository.bsi.ac.id/repo/70801/PENERAPAN-ALGORITMA-C4.5-UNTUK-KLASIFIKASI--KELAYAKAN-KREDIT-REPEAT-ORDER-NASABAH-PADA-PT-BFI-FINANCE--CABANG-BEKASI-EMPAT
File full-text dikunci.