Implementasi Algoritma XGBOOST Untuk Klasifikasi Kegagalan Pembayaran Kredit Nasabah Bank - PRASETYA, FRANSISKA; Paulina H. Prima Rosa, (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2024)
Dengan menggunakan algoritma XGBoost, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma XGBoost sebagai Pembangunan model awal dan model yang diperbaiki menggunakan hyperparameter tuning untuk klasifikasi kegagalan pembayaran kredit nasabah bank, menggunakan data yang berasal dari Kaggle. Proses seleksi fitur dilakukan berdasar nilai information gain dengan nilai variasi batas bawah information gain 0.002, 0.004, 0.006, dan 0.01. Validasi model dilakukan dengan metode K-Fold Cross Validation (dengan nilai K = 3, 5, dan 10). Dilakukan juga penyetelan hiperparameter. Hasil penelitian menunjukan bahwa algoritma XGBoost memiliki akurasi yang cukup baik mencapai 93.10% dengan menggunakan 7 hyperparameter tuning, 14 atribut yang paling relevan berdasarkan hasil penggunaan information gain dengan k-fold 10 setelah data dikenai proses balancing menggunakan teknik SMOTE terhadap data latih dan 88.46% terhadap data uji yang telah melalui tahap preprocessing dengan penggunaan information gain sebagai kriteria seleksi fitur serta 7 nilai hyperparameter tuning terbaik. Hal ini mengindikasikan bahwa XGBoost efektif digunakan dalam klasifikasi kegagalan pembayaran kredit nasabah bank ketika data sudah seimbang dan melalui beberapa proses seperti penggunaan information gain untuk menentukan atribut yang paling informatif atau relevan dalam memprediksi kelas atau label target, dan juga penggunaan 7 hyperparameter tuning yang dapat membantu menaikan akurasi algoritma.