ANALISIS CREDIT SCORING DENGAN METODE JARINGAN SARAF TIRUAN
No Thumbnail Available
Date
2013-01-17
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Kartu kredit merupakan salah satu alat pembayaran yang di era globalisasi
ini menjadi trend gaya hidup masyarakat Indonesia. Pemberian kartu kredit
kepada nasabah sebagai kegiatan usaha perbankan disatu sisi merupakan sumber
keuntungan bagi bank, tetapi disisi lain kartu kredit juga menyimpan potensi
risiko bagi nasabah dan penerbit kartu kredit. Maka, dibutuhkan analisis credit
scoring sebagai landasan sistem pengambilan keputusan kredit yang lebih objektif
dan konsisten. Metode yang digunakan dalam skripsi ini untuk menganalisis
credit scoring adalah metode Jaringan Saraf Tiruan pembelajaran
backpropogation untuk mengaplikasikan calon debitur yang dengan kredit lancar
(good) dan kredit yang macet (bad). Pada metode dengan arsitektur jaringan
multilayer perceptron tersebut digunakan dua algoritma, yaitu algoritma Gradient
Descent dan algoritma Quasi Newton BFGS.
Berdasarkan hasil kedua algoritma tersebut dengan menggunakan metode
Jaringan Saraf Tiruan, didapatkan ketepatan klasifikasi sebesar 82.703% dan
ekspektasi kesalahan klasifikasi sebesar 17.29% dengan model algoritma
Gradient Descent (64-22-2) dan model algoritma Quasi Newton BFGS (64-23-2).
Description
Keywords
Jaringan Saraf Tiruan, Multilayer Perceptron, Backpropagation