Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penggolongan Kredit di PT Bank X (Persero) Tbk dengan Menggunakan Metode Hybrid Genetic Algorithm - Logistic Regression

Ni Putu Budi Setianingsih, Irhamah Irhamah
Submission Date: 2014-08-23 11:34:16
Accepted Date: 2014-09-14 11:50:42

Abstract


PT Bank X (Persero) Tbk menunjukkan kinerja baik dalam perkreditan sampai pada tahun 2010. Namun sampai pada akhir kuartal III tahun 2013, PT Bank X (Persero) Tbk menjadi salah satu bank persero di Indonesia yang mengalami peningkat-an rasio kredit bermasalah atau non performing loan (NPL). Ter-jadinya kredit bermasalah akan memberi dampak bagi kreditur maupun debitur. Untuk itu, penelitian ini melakukan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi penggolongan kredit di PT Bank X (Persero) Tbk guna memprediksi risiko kredit dari calon debitur. Pemodelan tersebut dilakukan dengan menggunakan metode regresi logistik dan hybrid genetic algorithm – logistic regression terhadap data debitur di PT Bank X (Persero) Tbk. Fungsi fitness yang di-gunakan adalah ukuran kesesuaian model regresi logistik, yaitu pseudo R2 atau R_L^2 dan MSE. Metode hybrid genetic algorithm – logistic regression memberikan hasil yang lebih baik karena R_L^2 yang bernilai lebih tinggi dan MSE yang bernilai lebih rendah dibandingkan dengan hasil estimasi parameter model regresi logistik menggunakan metode maximum likelihood estimation (MLE).

Keywords


Algoritma genetika, MSE, penggolongan kredit, pseudo R2, regresi logistik.

References


Tamin, N. (2012). Kiat Menghindari Kredit Macet. Jakarta: Dian Rakyat.

Mandiri. (2014). Transformasi Bank Mandiri. Diakses pada 4 Februari 2014, dari http://www.bankmandiri.co.id/corporate01/about_profile .asp

Metrotvnews.com. (2013). Kualitas KUR Bank Mandiri Memburuk. Diakses pada 4 Februari 2014, dari http://www.metrotvnews.com/ metronews/read/2013/11/21/2/196153/Kualitas-KUR-Bank-Mandiri-Memburuk

Misdiati, L. (2013). Analisis Klasifikasi Kredit Menggunakan Metode Newton Truncated – Kernel Logistic Regression (NTR-KLR) (Studi Kasus: Data Kredit Bank “X”). Tugas akhir yang tidak dipublikasikan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.

Meyer, M. C. (2003). An Evolutionary Algorithm with Applications to Statistics. Journal of Computational and Graphical Statistics, 12 (2), 265-281.

Khan, M. Z. R. & Bajpai, A. K. (2013). Genetic Algorithm and Its Application in Mechanical Engineering. International Journal of Engineering Research & Technology, 2 (5), 677-683.

Sakawa, M. (2002). Genetic Algorithms and Fuzzy Multiobjective Optimization. United States of America: Kluwer Academic Publisher.

Mandiri. (2014). Transformasi Bank Mandiri. Diakses pada 4 Februari 2014, dari http://www.bankmandiri.co.id/corporate01/about_profile .asp

Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., & Anderson, R.E. (2009). Multivariate Data Analysis. United States of America: Prentice Hall.

Hosmer, J. W. & Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression 2nd Edition. United States of America: John Wiley & Sons, Inc.

Engelbrecht, A. P. (2002). Computational Intelligence, An Intro-duction. England: John & Wiley Sons, Ltd.

Kasmir. (2013). Dasar-Dasar Perbankan Edisi Revisi. Jakarta: PT Raja Grafindo Persada.

Sakawa, M. (2002). Genetic Algorithms and Fuzzy Multiobjective Optimization. United States of America: Kluwer Academic Publisher


Full Text: PDF

CC Licencing


Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lembaga Penjaminan Mutu, Pengelolaan dan Perlindungan Kekayaan Intelektual (LPMP2KI) ITS
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.