ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (BAGGING CART) - Diponegoro University | Institutional Repository (UNDIP-IR)

ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN

BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION

TREES

₍

BAGGING

_CART)

SKRIPSI

Disusun Oleh :

DESY RATNANINGRUM

24010211140097

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS DIPONEGORO

i

ANALISIS KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN

BOOTSTRAP AGGREGATING CLASSIFICATION AND REGRESSION

TREES

₍

BAGGING

_CART)

D susun

Ol

:

DESY RATNANINGRUM

24010211140097

S

bagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains

pada Jurusan Statistika

JURUSAN STATISTIKA

FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

UNIVERSITAS DIPONEGORO

ii

E

E

Judul

: Analisis Klasifikasi Nasabah Kredit Menggunakan

Bootstrap

Aggregating Classification and Regression Trees

(Bagging

CART)

Nama

: Desy Ratnaningrum

NIM

: 24010211140097

Jurusan

: Statistika

iii

+ ,-,. /0 12. 34345.243637 24 382429 2:5 ; <- 3=>< 1 ??, 127 2 1

Bootstrap

Aggregating Classification and Regression Trees

(Bagging

@0 AB

)

82C 2 /D<4EA2=1 2131?;, C

8 F> /

240102111400

GH + ,;,421 /I = 2=34 = 37 2

B<. 2:- 3, J 37 21K2- 24 3- 2 1?B,?240 7 :3;=21 ??2.

5

L7= M9<;

2015.

I < C2; 21 ?

,

L7= M9< ;

2015

N< C9 3C9 31?F

$OPQ

.

"R S T U$TV WS

,

)

.

)W

,

$

.

)W % *&

. 1

XYZ[Z\Y][[^[\\[

01

N< C9 3 C9 3 1?FF

i

v

ijk jlmnojnk jp

Alhamdulillah,

qrs

i syukur

kehadirat Allah SWT atas rahmat, hidayah ,

serta karunia -Nya sehingga tugas akhir

dengan judul

Analisis Klasifikasi

Nasabah Kredit

Menggunakan

Bootstrap Aggregating Classification and

Regression Trees

(Bagging

CART) da

qt

t terselesaikan.

Tugas akhir ini tersusun

atas bimbingan dan kerjasama dari berbagai

qu

hak

selama

qv

nulisan

tugas akhir . Pada kesem

qt

tan ini

qv

nulis

menyam

qt

ikan

terimakasih yang sebesar

-besarnya ke

qt

da :

1. Ibu Dra. Dwi I

w qx

iyanti, M.Si selaku Ketua Jurusan

Statistika

Fakultas Sains

dan Matematika Universitas D

q

onegoro.

i

2. Ba

qt

k Moch. Abdul Mukid , S.Si, M.Si selaku dosen

qv

mbimbing I dan Ibu

Triastuti Wuryandari,

S.Si, M.Si selaku dosen

q

embimbing II atas bimbingan

dan arahannya .

3. Ba

qt

k dan Ibu dosen Jurusan Statistika

Fakultas Sains dan Matematika

Universitas Di

qyzv

goro

.

4. Semua

qu

hak yang telah membantu

qv

nulis dalam

qv

nulisan

t ugas akhir ini.

Penulis menyadari bahwa

qv

nulisan

t ugas akhir ini masih belum sem

qrx

na.

Sehingga

qv

nulis menghara

q

kan kritik dan saran demi kesem

qrx

naan

qv

nulisan

selanjutnya.

|

ƒ„…†‡ ˆ ‰ …„Š‹Œ ŒŽ  Œ Œ ‘  ŒˆŠ ’ Œ‡ ‡ ˆ Œ “ŒŽ” †‡  …†‡ Œ ŒŽ •…‘ – ŒŽ † …Ž ”ŒŽ ‰…‰‡Ž — Œ‰ ŒŽ ŠŒŽ” …‹ Œ† Œ … …•„ ŒŽ” ‰ ŒŠ‹ŠŽ –Œ† ŒŽ ŠŒ‘Œ †ŒŒ‰ —ŒŽ”Œ

waktu

yang ditentukan. Kelancaran pembayaran angsuran kredit sangat penting bagi

pihak bank karena sangat berpengaruh terhadap kinerja serta eksistensinya dalam

kehidupan sehari-hari. Penerimaan calon nasabah kredit perlu dipertimbangkan

untuk meminimalisir terjadinya kredit macet.

C

˜

a

™ ™š ›š œ

at

š ž

a

ž Ÿ

R

 ¡¢  ™ ™šž

T

¢   ™

(CART) merupakan salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk

mengidentifikasi potensi status nasabah kredit yaitu kredit lancar dan kredit

macet. Variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jenis

kelamin, usia, status marital, jumlah anak, pekerjaan, pendapatan, tenor/jangka

waktu, dan kepemilikan rumah. Untuk meningkatkan stabilitas dan akurasi

prediksi digunakan metode

B

 £ ™ £¢ ¤¥

A

¡¡¢   ¡¤ £š ž¡

C

˜

a

™ ™š ›š œ

at

š ž

a

ž Ÿ

R

 ¡¢  ™ ™šž

T

¢   ™

(Ba

¡¡šž¡

CART). Pengklasifikasian nasabah kredit menggunakan metode

bagging

CART menghasilkan ketepatan klasifikasi sebesar 81,44%.

‚¦§¦‚¨ © ª«¬

Kredit,

Bootstrap Aggregating Classification and Regression Trees

C

µ¶·® ¸ ® ¹ º»¶ º¼ ¸½¶ ¼¾¿® À ®¸® ¶¹ Á µº­®·¶·  à  ¾»Ä¹ ¸ º À¶»· Å º»¶ à ¸ º ¹ ºÅ¶ º»¶ ºµ ¾  ƹ ® »¶¹ ¹ ¶ »¸®¸Ã Ç® ¸ ½® » ¸½¶ Á µ¶¹¿µ® ¶· Á¶ µ®º·È ɽ¶ ¹ Å ºº¸½ µ¶Á ¾ÃŶ »¸ º¼ ¿ µ¶·® ¸ ®¹ ¶¹¹ ¶ »¸®¾À¼ºµ¸½¶Â ¾»Ä¶¿ ¾Æ¹ ¶® ¸® »¼À ƶ»¿¶¹¸½¶Á¶µ ¼ºµÅ¾»¿¶¾¹Ç¶ ÀÀ¾¹®¸¹Á µ¶¹ ¶ »¿¶ ® » · ¾® À ÃÀ®¼¶ È Ê¿¿¶Á ¸¾»¿¶ º¼Á µº¹Á¶¿¸®­¶ ¿µ¶·®¸ ¿Æ ¹ ¸ ºÅ¶ µ¹ ¹ ½ºÆÀ· ¶ ¿º»¹ ®·¶ µ¶· ¸º Å®»® Ů˶ ¸½¶ º¿¿Æµµ¶ »¿¶ º¼  ¾· ¿µ¶·® ¸È

C

À ¾¹ ¹ ® ¼® ¿¾¸®º» ¾»· ̶ ͵¶¹ ¹ ® º» ɵ¶¶¹

(C

ÊÌÉ

)

®¹ ¾ ¹¸ ¾¸®¹¸®¿¾À Ŷ ¸ ½º· ¸½¾¸ ¿¾» ¶ ƹ¶ · ¸ º ®·¶ »¸® ¼ à Á º¸¶»¿Ã º¼ ¿µ¶·®¸ ¿Æ¹ ¸ ºÅ¶ µ¹¸¾¸ ƹ¹Æ¿½¾¹¿ Ƶµ¶ »¸¿µ¶·® ¸¾»·Â ¾·¿µ¶ ·® ¸Èɽ¶Á µ¶·® ¿¸ºµ­ ¾µ® ¾Â À ¶¹Æ¹¶· ® » ¸ ½®¹ ¹¸ Æ· à ¾µ¶ Ͷ»· ¶µ

,

¾ Ͷ

,

ž µ® ¸ ¾À ¹¸¾¸ ƹ

,

»ÆŶ µ º¼ ¿½®À· µ¶ »Î º¿¿ ÆÁ ¾¸® º»Î ® »¿ºÅ¶

,

¸¶ »ºµ Ï Á¶µ® º·Î ¾»· ½ºÅ¶ ºÇ»¶ µ¹ ½® ÁÈ É º ®ÅÁ µº­¶ ¸½¶ ¹¸ ¾Â® À®¸ à ¾»· ¾¿¿Æµ ¾¿ ú¼¸ ½¶Áµ¶·®¿¸® º »Ç¶ µ¶Æ¹¶·¸ ½¶Ðºº¸¹¸ µ¾ÁÊÍ͵¶Í¾¸®» Í

C

À¾¹ ¹®¼® ¿¾ ¸®º»¾»· ̶ ͵¶¹ ¹ ® º»É µ¶ ¶¹

(

Ð ¾ÍÍ®»Í

C

Ê ÌÉ

)

Ŷ ¸ ½º·Èɽ¶¿À¾¹ ¹ ® ¼® ¿¾¸®º»º¼ ¿µ¶·® ¸¿Æ¹ ¸ ºÅ¶ µ¹ ƹ ® »ÍоÍÍ®» Í

C

Ê ÌÉÍ®­¶¹¸½¶¿À¾¹ ¹®¼® ¿ ¾¸®º»¾¿¿ Ƶ¾¿ÃÑÒÎ ÓÓ

%

È

i

x

4

pqr

ohon

s

l

t

si

uvt

i

si

swxyt zt

m

{t

i k

w|}~ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp

4



4

p€r

r

wx

ksi

x w‚ƒt

n

Majority Vote

ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp

4



4

p„sw

t

w{t

t

t

n

st

l

si

u

i

vt

si

Bagging

…† ‡ˆppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp

44

‰†‰Šs‹ŒŽr  †‘ pppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp

4

~

’† “ ˆ† ‡r Œˆ†s† ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp

4

q

”

D

• –— •˜™ •š› •˜

œ

a



a

ž

a

Ÿ

™  ¡¢ £¤¥¦§¨§Ÿ©

a

ª «¬«­®ª« ¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯°±

™  ¡¢ £²¥¦³§ª ´ª¦

a

³µ «ª«¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ °¶

™  ¡¢ £·¥¦´ž « 

a

¨®Ÿ¸« ž ¹º»¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯°¼

™  ¡¢ £½¥¦§¨§Ÿ©

a

ª «¬«­®ª«¾¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ °¿

™  ¡¢ £

5

¥

Caba

Ÿ À ¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ °¿

™  ¡¢ £Á¥¦§¨§Ÿ©

a

ª «¬«­®ª«

−

¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯°Â

™  ¡¢ £Ã¥Ä «

a

À³

a

ž

A

 «³Å´µ §Æ ´

A

Ÿ ®«ª «ªÄ

a

µ

a

¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¶Ç

™  ¡¢ £

8

¥¦´ž « 

a

¨®Ÿ¸« ž ¹º

A

­®³¹®Æ ®¦§¨§Ÿ©

a

ª«¬ «­®ª«¦ ´³µ

a

ž

a

¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ ÈÇ

™  ¡¢ £É¥¸«ž ¹º¶ÈÆ ®Ÿ¶¼¹®Æ ®¦§¨§Ÿ©

a

ª«¬« ­

a

ª«¦´³µ

a

ž

a

¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯ ÈÊ

™  ¡¢ £¤Ë¥¸«ž ¹º°È¹®Æ ®¦§¨§Ÿ©

a

ª«¬« ­®ª«¦´³µ

a

ž

a

Ì

a

Ÿ ÀÄ « ¹®Ÿ À­®ª¯¯¯¯¯ ¼±

™  ¡¢ £¤¤¥¸«ž ¹º¼¹®Æ ®¦§¨§Ÿ©

a

ª «¬« ­®ª «¦´³µ

a

ž

a

Ì

a

Ÿ Àµ «Æ ®­

x

Í

Î Ï ÐÑ ÏÒÑ ÏÓÔÕ

Ö×Ø×Ù×Ú

ÑÛÜ ÝÞß àá×Í âã

tr

äåÚæçãÍ èèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèéé

ÑÛÜ ÝÞê àë×Í× ìíØ

r

îÚï íðíÚï íÚ èèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèè éñ

ÑÛÜ ÝÞò àóíã âôÍ ðã Íë×

r

Í×ìíØõã Í× ö÷ çÙ Ø×øùÚ×â öú íÚï×ð×

t

×Ú öï ×Úû íÚåü ÷ ×Ú ýâ×

r

þ×âÿ

u

èèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèé

ÑÛÜ ÝÞ àóíã âôÍ ðã Íë×

r

Í×ìíØ ÷íÚÍ

s

ä íØ×Ù ÍÚ ö×

t

tus

á×Í

r

t

× Ø öú íâ í

r

× ×Ú öï×Ú

ä íð íÙÍØÍ â×ÚçÙ ×øèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèè é

ÑÛÜ ÝÞ àóíã âôÍ ðã Íë×

r

Í×ìíØ õ ãÍ × ö÷ çÙ Ø×øùÚ×â öú íÚï×ð×

t

×Ú öï ×Úû íÚåü ÷ ×Ú ýâ×

r

þ×âÿ

u

ð×ï×ó×

t

× ú í

rt

×Ù× èèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèè é

ÑÛÜ ÝÞ àóíã âôÍ ðã Íë×

r

Í ×ìíØ÷íÚÍ

s

äíØ×ÙÍ Ú ö×

t

tus

á×

r

Í

t

× Øö ú íâ í

r

× ×Ú ö ï×Ú

ä íð íÙÍØÍ â×ÚçÙ×øð×ï ×ó×

t

× ú í

rt

×Ù× èèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèè

ÑÛÜ ÝÞ

7

à ë×

r

Í ×ìíØú íâ í

r

××Ú èèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèèñ

x

*+,+-+.

%/01 2 3/4567+

t

+ 8 +9+: +;< =>?

t

@+. A?B=CD. 9E+- FG.H IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIJK

%/01 2 3/4L6BC; C.< ,+9MA+9N+ A9- +,B > =

t

+- + IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIJO

%/01 2 3/4P 6BC; C.< ,+9MA+9Q FR-+ ,B > =

t

+- + IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIJS

%/01 2 3/4T 6U VWXVWB >-,+;+.Y- FG,Z [X\] W W] ^_`abcd eF+?+B C; C.

<,+ 9MA+ 9N+A9-+ ,B > =

t

+-+ IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIfg

%/01 2 3/4h6Q: 9>=

v

+ 9?+.B=>?A98+ 9+: +;< =>?

t

@+. A?B =CD. 9

012 34 54 67

89

r

: ;<;

r

= ;

n p

9;< ;

rm

;> ;

l

n y

;

n

?

t

9

l

;> :@< ;A;@= ; BC

m

tu

D E;

n

A 9

n

9

l

@

t

@ ;

n t

E?;

s

;=>@

r

@ B@

y

;@

tu m

9B9

nt

E=;

n

B@

l

;@ = 9

t

9A;

t

;

n

>;< @

l

A 9B?= F ;<@ G@ =;<@ ;

n

B;< ;H ; > =I9:@

t

H 9

r

:;< ;

r

=;

n

;

n

;

l

@ < @

s

JKKL

st

MNO PQQM RQNL ST Q UVNW SX SYNLSKT

s

NTZ [ RQM RW W SKT \ M RR

s