Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS
Sistya Rosi Diaprina
Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Arts Humanities

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Klasifikasi Kredit Menggunakan Regresi Logistik Biner Dan Radial Basis Function Network di Bank ‘X’ Cabang Kediri Sistya Rosi Diaprina; Suhartono Suhartono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (574.232 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8139

Abstract

Kredit macet merupakan salah satu faktor penyebab terjadinya kebangkrutan pada industri perbankan. Dalam dunia perbankan, diperlukan analisis yang mampu mengurangi terjadinya resiko kredit. Penelitian tugas akhir ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi kredit guna mengurangi resiko terjadinya kredit macet di Bank X Cabang Kediri. Metode statistik yang digunakan adalah Regresi logistik Biner dan Radial Basis Function Network. Tahapan yang digunakan dalam penelitian ini adalah membagi data menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing. Data trainingakan digunakan untuk pembentukan model, sedangkan data testing digunakan untuk menguji seberapa besar ketepatan model yang dibentuk. Hasil analisis menunjukan bahwarata-rata ketepatan klasifikasi dengan menggunakan metode Regresi Logistik Biner lebih besar dibandingkan dengan menggunakan metode Radial Basis Function Network. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode Regresi Logistik Binermemiliki ketepatan klasifikasi yang lebih baik dari pada Radial Basis Function Networkuntuk kasus klasifikasi kredit di Bank X Cabang Kediri.
Co-Authors Suhartono Suhartono