Kartu kredit merupakan salah satu produk yang dikeluarkan oleh bank konvensional yang dapat dijadikan sebagai alat transaksi. Dalam mengajukan kartu kredit terdapat persyaratan yang harus dilengkapi seperti minimal pendapatan per bulan dan usia. Terdapat beragam latar belakang calon nasabah dalam mengajukan kartu kredit, sehingga diperlukan pengklasifikasian terhadap penerima kartu kredit. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan algoritma Random Forest dalam membaca pola data nasabah. Pembuatan model tersebut menggunakan bahasa pemrograman Python, serta framework Laravel untuk layanan web. Data yang digunakan berasal dari situs Kaggle. Guna memberikan gambaran terhadap pengelolaan data maka dilakukan implementasi terhadap tahapan Cross-Industry Standard Process for Data Mining atau CRISP-DM. Penelitian ini membagi data menjadi 30% data testing dan 70% data training untuk mengevaluasi performa terbaik. Dengan begitu nilai akurasi yang didapat sebesar 97,34%.