Prediksi Risiko Kredit dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation - Tole Sutikno; Ardi Pujianta; Yuni Tri Supanti (Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, 2007)
Prediksi risiko kredit sangat bermanfaat bagi pihak bank atau lembaga pembiayaan dalam mengambilkeputusan kredit. Pada pengambilan keputusan tersebut lembaga pembiayaan wajib melaksanakan prinsipkehati-hatian untuk memperkecil risiko dalam pemberian kredit. Pada penelitian ini akan dirancang perangkatlunak prediksi risiko kredit dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Dari prediksi jaringansyaraf tiruan backpropagation dengan 1 hidden layer dengan jumlah sel 100 dengan fungsi aktivasi satlinmampu memprediksi risiko kredit dengan prosentase kebenaran 70%, jaringan syaraf tiruan backpropagationdengan 2 hidden layer dengan jumlah sel pertama 100 dan sel kedua 300 dengan kombinasi fungsi aktivasilogsig-satlin mampu memprediksi risiko kredit dengan prosentase kebenaran 100%. Berdasarkan hasil tersebut,penelitian ini merekomendasikan pengembangan algoritma jaringan syaraf tiruan sebagai metode yang efektifpada sistem prediksi risiko kredit.Kata kunci: Prediksi risiko kredit, jaringan syaraf tiruan, backpropagation.