Perbandingan Penggunaan Linkage Pada Integrated Cluster Dengan Pendekatan Analisis Diskriminan
| Main Author: | Ikroman, Faizal Fahmi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/179932/ |
Daftar Isi:
- Kredit adalah suatu penyediaan uang atau tagihan berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutang setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Sebelum bank memberikan kredit kepada debitur perlu adanya penilaian dari pihak bank untuk mengukur apakah debitur mampu menunaikan kewajibannya dalam kredit atau tidak. Salah satu permasalahan kredit adalah adanya debitur yang memiliki kredit tidak lancar, sehingga dapat merugikan pihak bank. Dari permasalahan tersebut tentunya perlu ada pengawasan dalam hal kredit, salah satu analisis statistika yang dapat digunakan pada permasalahan tersebut adalah analisis diskriminan. Analisis diskriminan memliki beberapa kekurangan. Salah satu permasalahan yang muncul pada analisis diskriminan adalah jika pada sampel yang didapat, memiliki sub-sub sampel yang masing masing anggota pada sub sampel memiliki karakteristik yang sama. Jika hal tersebut terjadi hasil akurasi model pada analisis diskriminan akan rendah. Cara mengintegrasikan analisis cluster dengan analisis diskriminan adalah menggunakan variabel dummy yang didapatkan dari hasil cluster. Pada penelitian ini mengkaji penerapan integrated cluster pada analisis diskriminan dengan tiga metode linkage yang berbeda yaitu single linkage, complete linkage dan average linkage. Penelitian ini juga ingin mendapatkan linkage yang terbaik untuk digunakan pada integrated cluster pendekatan analisis diskriminan yang memaksimalkan hit rasio, sensitivitas dan spesivisitas. Hasil hit rasio, sensitifitas dan spesifisitas pada integrated cluster dengan average linkage, complete linkage dan single linkage lebih baik daripada analisis diskriminan