Credit scoring merupakan sebuah metode analisis yang digunakan oleh pihak perbankan dalam menganalisis aplikasi kredit yang diajukan oleh nasabah. Adanya kemungkinan kredit yang default, kekurangan dari metode credit scoring yang umum digunakan, serta proses analisis aplikasi kredit yang tidak efisien dalam perbankan, mendorong pihak perbankan untuk terus mencari model credit scoring yang tepat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diajukan sebuah model credit scoring yang dibentuk berdasarkan pada metode Bayesian Network yang bertujuan untuk mengelompokkan pemohon kredit ke dalam dua kelas, yaitu good creditor dan bad creditor. Tingginya tingkat akurasi model serta proses penggunaan yang sederhana membuktikan bahwa model yang dibentuk sangat efektif dalam mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh pihak perbankan dalam melakukan credit scoring.
Credit scoring is an analysis method used by banks to analyze credit applications which filed by customers. The possibility of credit default, the drawbacks of common credit scoring method, and the inefficiency of credit analysis process by banks, encourage the banks to keep looking for the best credit scoring model. To overcome these problems, the development of credit scoring model based on Bayesian Network is proposed. The main objective of this model is to classify the applicants into two groups, which are good creditor and bad creditor. High rate of accuracy as well as simple application process prove that formed model is very effective in addressing the problems faced by the banks in credit scoring process. |
S55360-Frendy.pdf :: Unduh