Perpustakaan Digital ITB

Krisis ekonomi 2008 antara lain disebabkan oleh gagalnya pembiayaan kredit. Penilaian risiko kredit merupakan salah satu cara untuk mengetahui tingkat kualitas dari seorang yang diberikan kredit. Penilaian risiko kredit merupakan hal yang sangat vital pada institusi keuangan. Institusi keuangan ini harus menjaga default risiko kredit pada tingkatan yang wajar, sehingga institusi keuangan ini dapat menjaga laju keuangannya dengan baik. Dengan perkembangan data science yang sangat pesat, yang banyak digunakan di berbagai bidang, melakukan prediksi gagal bayar kredit menjadi lebih tepat sasaran. Pada penelitian ini akan menggunakan data set ”Give Me Some Credit” yang merupakan data set yang disediakan Kaggle atas kompetisi yang diselenggarakannya. Dalam penelitian ini, akan dilakukan beberapa metode untuk melakukan penilaian risiko kredit dengan pendekatan pemelajaran mesin, seperti decision tree, random forest, dan extreme gradient boosting. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa metode extreme gradient boosting merupakan metode terbaik yang dapat digunakan dalam melakukan penilaian risiko kredit.