Prediksi Risiko Kredit dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
| Main Authors: | Sutikno, Tole, Pujianta, Ardi, Supanti, Yuni Tri |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
, 2009
|
| Online Access: |
http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/1679 http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/article/view/1679/1461 |
Daftar Isi:
- Prediksi risiko kredit sangat bermanfaat bagi pihak bank atau lembaga pembiayaan dalam mengambilkeputusan kredit. Pada pengambilan keputusan tersebut lembaga pembiayaan wajib melaksanakan prinsipkehati-hatian untuk memperkecil risiko dalam pemberian kredit. Pada penelitian ini akan dirancang perangkatlunak prediksi risiko kredit dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Dari prediksi jaringansyaraf tiruan backpropagation dengan 1 hidden layer dengan jumlah sel 100 dengan fungsi aktivasi satlinmampu memprediksi risiko kredit dengan prosentase kebenaran 70%, jaringan syaraf tiruan backpropagationdengan 2 hidden layer dengan jumlah sel pertama 100 dan sel kedua 300 dengan kombinasi fungsi aktivasilogsig-satlin mampu memprediksi risiko kredit dengan prosentase kebenaran 100%. Berdasarkan hasil tersebut,penelitian ini merekomendasikan pengembangan algoritma jaringan syaraf tiruan sebagai metode yang efektifpada sistem prediksi risiko kredit.Kata kunci: Prediksi risiko kredit, jaringan syaraf tiruan, backpropagation.