(untitled) (Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI), 2024)
Jurnal ini meneliti penggunaan algoritma klasifikasi seperti KNearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, dan Support Vector Machines (SVM) dalam pemberian pinjaman kepada nasabah. Metode ini digunakan untuk meningkatkan keandalan dan akurasi sistem evaluasi risiko kredit. Metodologi eksperimen melibatkan dataset yang mengandung variabel yang berkaitan dengan sejarah kredit, pendapatan, dan faktor risiko lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma KNN mencapai tingkat akurasi yang signifikan dalam mengidentifikasi profil risiko nasabah. Di sisi lain, Naive Bayes berhasil menangani data dengan ketergantungan antar variabel, dan SVM memberikan hasil yang konsisten dalam menangani dataset yang kompleks. Penelitian ini mengeksplorasi manfaat dan kekurangan masing-masing algoritma untuk membantu membangun sistem pengambilan keputusan yang lebih baik untuk pemberian pinjaman nasabah. Kata kunci : KNN, Naïve Bayes, SVM, Pinjaman Nasabah.