Achmad Zanbar SolehAnna ChadidjahRIZKY PANGARIBUAN2024-05-202024-05-202016-07-19https://repository.unpad.ac.id/handle/kandaga/140610120110Bank dalam pemberian kredit kepada debitur sangat rentan terhadap risiko yang timbul akibat kegagalan debitur dalam memenuhi kewajibannya. Oleh karena itu, perbankan perlu mengembangkan suatu sistem yang dapat memonitor atau mengendalikan risiko tersebut. Sistem tersebut adalah Credit Scoring Model yang berupa suatu model yang digunakan perbankan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu debitur untuk diberikan pinjaman. Dalam penelitian ini akan dilakukan perbandingan antara Logit Model dan Probit Model agar dapat dipilih metode yang tepat dalam membentuk Credit Scoring Model jenis Kredit Mikro Komersial Bank X. Sebelum membentuk Credit Scoring Model, terlebih dahulu dilakukan seleksi variabel melalui metode Proportional Reduction in Uncertainty (PRU). Dari hasil analisis menggunakan metode PRU, variabel yang terlibat dalam pembentukan Credit Scoring Model adalah Plafon, Angsuran, Nilai Likuidasi Agunan, Baki Debet, Status Perkawinan dan Status Debitur. Dari 6 variabel tersebut membentuk 6 kemungkinan Credit Scoring Model yang terbentuk kemudian dibentuk model menggunakan metode Logit Model dan Probit Model. Berdasarkan perbandingan nilai Deviance diperoleh bahwa kedua metode memilki nilai deviance yang relatif sama sehingga kedua metode dapat dipilih oleh Bank X dalam membentuk Credit Scoring Model sesuai kebutuhan Bank X.KreditCredit Scoring ModelLogit Model