Perancangan model credit scoring untuk klasifikasi debitur menggunakan classification and regression tree (Studi kasus: koperasi karyawan) = Constructing credit scoring model to classify borrower using classification and regression tree (A case of microfinance institution)/ Valida Herianty
| Main Author: | Valida Herianty, author |
|---|---|
| Format: | Bachelors |
| Terbitan: |
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://lib.ui.ac.id/file?file=digital/2016-2/20411025-S60194-valida_herianty.pdf |
Daftar Isi:
- <b>ABSTRAK</b><br> Seiring dengan berkembangnya industri kredit, resiko kredit telah menjadi hal yang penting bagi instansi keuangan. Sehingga, penggunaan metode yang tepat dalam menilai resiko dari setiap permohonan kredit perlu dilakukan. Credit scoring merupakan salah satu metode penilaian resiko kredit yang sering digunakan dan sudah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode data mining. Penelitian ini akan mengaplikasikan metode CART dalam membuat model credit scoring dengan menggunakan kasus di Koperasi. Model credit scoring hasil penelitian ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi (83,62%) dan Type I Error yang rendah (4,04%). Namun, model ini memiliki Type II Error yang cukup tinggi yaitu, 53,23%. <hr> <b>ABSTRACT</b><br> With the rapid growth of credit industry, credit risk has become critical for financial institutions. Thus, using the best methods of assessing risk for credit applicants are needed. Credit scoring is one of the method of credit risk measurement, and has been widely developed by using various data mining techniques. This study will implement CART for constructing credit scoring model using data of microfinance institution. As the results, the credit scoring model has high accuracy (83,62%) and low Type I Error (4,04%). While its Type II Error is high (53,23%).