Metode Improved CHAID (chi-squared automatic interaction detection) Pada Analisis Kredit Macet BMT (Baitul Mal wa Tamwil) - Muhammad Muhajir (EKSAKTA: Journal of Sciences and Data Analysis, 2016)
Penelitian ini bertujuan untuk menetukan segmentasi nasabah berdasarkan karakteristik status kreditnya pada BMT El Bummi 372. Segmentasi ini bertujuan untuk mengidentifikasi segmen nasabah potensial dengan harapan resiko kredit macet yang dapat diminimumkan. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yang terdiri dari 945 nasabah yang terdiri dari 94 macet dan 851 tidak macet. Salah satu metode riset segmentasi yaitu Improved CHAID (Chi-Squared Automatic Interaction Detection analysis) yang merupakan perbaikan dari metode CHAID dengan mengelaborasi tabel kontingensinya dengan Tschuprow’s T. Improved CHAID akan menghasilkan diagram yang mirip dengan diagram pohon keputusan yang menyediakan informasi tentang derajat hubungan antara variabel dependen terhadap variabel independen serta informasi mengenasi karakteristik segmen. Pada kasus BMT El Bummi 372,didapatkan enam segmen. Segmen nasabah dengan karakteristik pendidikan (Diploma/S1/Profesi, S2/S3), usia ≤ 50 tahun, ukuran keluarga ≤ 3 orang dan penghasilan >Rp. 1.500.000,00 adalah segmen yang memiliki rasio kredit macet yang paling rendah.