Perpustakaan Digital ITB

Banyak perusahaan rintisan Fintech didirikan selama beberapa tahun terakhir di Indonesia. Mereka melihat peluang bahwa UKM membutuhkan mereka sebagai platform untuk memberikan pinjaman dan pendanaan untuk menjalankan bisnis mereka. Namun, dalam pengertian itu, banyak perusahaan Fintech dianggap gagal membayar kembali kreditornya karena mereka tidak dapat memperoleh jumlah peminjam yang cukup untuk bergabung dengan platform pinjaman P2P. Akibatnya, mereka mengalami peningkatan tingkat kehilangan kredit, serta rasio kredit macet. Itulah alasan mengapa banyak Fintech tidak dapat bertahan dan dipaksa untuk menutup bisnis mereka. Manajemen risiko kredit yang berkinerja baik adalah salah satu pekerjaan yang harus dilakukan perusahaan Fintech. Pembelajaran mesin telah digunakan untuk meningkatkan penilaian risiko kredit, meskipun mereka masih perlu perbaikan mengikuti perkembangan dan perubahan menuju modernisasi. Beberapa teknik seperti AdaBoost-SVM dan Genetic Algorithm akan dibahas dalam makalah ini dan penulis akan menganalisis efektivitas kedua teknik dan menemukan kemungkinan menggabungkan keduanya untuk menghasilkan hasil terbaik.