Abstrak —Kredit  macet  merupakan  salah  satu  faktor penyebab  terjadinya  kebangkrutan  pada  industri  perbankan. Dalam  dunia  perbankan,  diperlukan  analisis  yang  mampu mengurangi  terjadinya  resiko  kredit.  Penelitian  tugas  akhir  ini bertujuan untuk menganalisis klasifikasi kredit guna mengurangi  resiko  terjadinya  kredit  macet  di  Bank  X  Cabang Kediri.  Metode  statistik  yang  digunakan  adalah  Regresi  logistik Biner  dan Radial  Basis  Function  Network .  Tahapan  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  membagi  data  menjadi dua  bagian  yaitu  data training dan  data testing .  Data training akan  digunakan  untuk  pembentukan  model,  sedangkan data testing digunakan  untuk  menguji seberapa  besar  ketepatan model yang dibentuk. Hasil analisis menunjukan bahwarata-rata ketepatan  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  Regresi Logistik  Biner  lebih  besar  dibandingkan  dengan  menggunakan metode Radial  Basis  Function  Network .  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  metode  Regresi  Logistik  Binermemiliki ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  baik  dari  pada Radial  Basis Function  Network untuk  kasus  klasifikasi  kredit  di  Bank  X Cabang Kediri.
Kata  Kunci―Credit  Scoring  Radial  Basis  Function  Network , Regresi Logistik Biner, Klasifikasi.

## I. PENDAHULUAN
EMBERIAN  kredit  bagi  masyarakat  adalah  salah  satu tugas  industri  di  sektor  perbankan.  Kemudahan  layanan pemberian  kredit  bagi  masyarakat  tanpa  proses  penyeleksian yang baik mampu menyebabkan resiko kredit bagi perbankan. Resiko  kredit  terjadi  akibat  nasabah  atau  debitur  yang  tidak memenuhi  kewajiban  membayar  kredit  pada  tanggal  jatuh tempo yang telah ditentukan [1].
Dalam  menghadapi  masalah  resiko  kredit  yang  dialami oleh  Industri  perbankan  saat  ini  salah  satunya  dapat  diatasi dengan  mengidentifikasi  dan  memprediksi  nasabah  dengan baik sebelum memberikan pinjaman dengan cara memperhatikan  data  historis  pinjaman.  Oleh  karena  itu klasifikasi resiko kredit dalam perbankan memiliki peran yang penting.Apabila  pengklasifikasian  resiko  kredit  mengalami kesalahan,  maka  salah  satu  dampak  yang  ditimbulkan  adalah kredit  macet.Kredit  macet  dapat  menyebabkan  kebangkrutan pada bank.
Dalam  statistik,  metode  yang  biasanya  digunakan  untuk memetakan  nasabah  disebut  metode  klasifikasi.Ada  beberapa metode klasifikasi yang biasanya digunakan untuk memetakan nasabah  kedalam  kelompok  mulai  dari  yang  klasik  sampai dengan  modern.  Pada  metode  klasik  biasanya  sering
digunakan  metode  regresi  logistik  dan  analisis  diskriminan, sedangkan  untuk  metode  modern  yang  telah  dikembangkan saat  ini  adalah Neural  Network , Genetic  Algorithm dan Support  Vector  Machine. Pengklasifikasian  seperti  ini  sering disebut dengan istilah Data Mining atau Knowledge Discovery in  Database (KDD).  Keluaran  dari  Data  Mining  ini  bisa digunakan  untuk  memperbaiki  pengambilan  keputusan  di masa depan [2].
Salah satu penerapan Data Mining di dunia perbankan saat ini  adalah Credit  Scoring . Credit  Scoring merupakan alatstatistik  yang  digunakan  oleh  perusahaanperbankan  serta lembaga  keuangan  lainnya,  pemasaran  dan  perusahaan  iklan untuk  memperkirakan  kemungkinan  apakah  pemohon pinjaman  bisa  dikategorikan  sebagai  potensi  yang  baik  atau tidak.  Beberapa  model  statistik  yang  dikembangkan  untuk kepentingan Credit  Scoring adalah  Regresi  Logistik  dan Multicriteria  Decision [3], Discriminant  Analysis [4], Neural Network [5] dan Support Vector Machine [6]. Pengembangan metode  NN  untuk  kasus Credit  Scoring saat  ini  mulai  pesat, seperti contohnya pada tahun 2006 telah dilakukan penelitian oleh Sarlija dkk. [7] dengan metode Regresi Logistik , Survival Analysis and Neural Network.
Bank X Cabang Kediri merupakan industri keuangan yang salah  satu  fungsinya  adalah  memberikan  jasa  pinjaman  bagi nasabah.Setiap  tahunnya  bank  ini  mengalami  peningkatan nasabah  kredit.Untuk  menghindari  resiko  kredit  yang ditimbulkan oleh nasabah maka diperlukan analisis klasifikasi kredit  guna  mengurangi  resiko  kebangkrutan  bank.Penelitian untuk  klasifikasi  kredit  kali  ini  akan  menggunakan  Regresi Logistik  Biner  dan Radial  Basis  Function  Network. Tujuan penelitian  ini  ingin  membandingkan  dari  kedua  metode tersebut,  metode  mana  yang  menghasilkan  klasifikasi  dengan akurasi  lebih  baik  untuk  kasus  klasifikasi  kreditpada  Bank X Cabang Kediri.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  adalah  salah  satu  metode  statistik yang biasanya digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon ) ( y yang bersifat biner atau dikotomus dengan satu atau lebih variabel prediktor ) ( x yang bersifat metrik atau non-metrik  [8].  Variabel  respon y terdiri  dari  dua  kategori yaitu  “sukses”  dan  “gagal”  yang  dinotasikan  dengan y =1

## Analisis Klasifikasi Kredit Menggunakan Regresi Logistik Biner Dan Radial Basis Function Network di Bank „X‟ Cabang Kediri
Sistya Rosi Diaprina dan Suhartono Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
E-mail : suhartono@statistika.its.ac.id, sistyarosidiaprina@gmail.com
P
(sukses)  dan y =1  (gagal).  Sehingga  variabel y akan mengikuti distribusi Bernoulli untuk setiap observasi tunggal.
Fungsi probabilitas untuk setiap observasi adalah
; 1 ) 1 ( ) ( y y y f      dengan 1 , 0  y ) 1 (
dan  adalah probabilitas sukses. Jika 0  y maka
) 1 ( ) (    y f , dan jika 1  y maka . ) (   y f Fungsi regresi logistik dapat dituliskan sebagai berikut z e z f    1 1 ) ( ) 2 (
dengan
k k x x x z            2 2 1 1 0 .
Nilai z antara -∞ dan +∞ sehingga nilai ) ( z f terletak antara 0 dan 1.Hal ini menunjukan bahwa model logistik menggambarkan  probabilitas  atau  resiko  dari  suatu  objek. Secara umum, model regresi logistik ditulis dalam bentuk:
) ( 1 1 ) ( 2 2 1 1 0 k k x x x e x              ) 3 (
Pendugaan  parameter  model  regresi  logistik  dapat  diuraikan dengan menggunakan transformasi logit dari ) ( x  yaitu        ) ( 1 ) ( ln x x   .
Karena ) ( ) ( 1 ) ( 2 2 1 1 0 k k x x x e x x              ) 4 (
maka
. ) ( 1 ) ( ln 2 2 1 1 0 k k x x x x x                     ) 5 (
Dasar dari fungsi likelihood  yang akan digunakan sebagai estimasi  dari  nilai 𝛽 yang  dimaksimumkan  adalah  sebagai berikut:
) 6 ( dengan
n : banyaknya observasi
i x : nilai variabel independen untuk pengamatan ke-i
i y : nilai variabel respon untuk pengamatan ke-i
Secara  matematika,  rumus  diatas  lebih  mudah  dikerjakan dalam bentuk log yang ditulis sebagai berikut:
                  i y n i i x i y i x L L 1 1 ) ( 1 ) ( ln ) ( ln ) (     ) 7 (
Untuk  mendapatkan  komponen  dari  maka  dilakukan differential pada log dari fungsi likelihood yang ditulis sebagai berikut [9].
  j L     ln = 0  , k j ,..., 2 , 1  . ) 8 (

## B. Neural Network
Neural  Network atau  jaringan  saraf  tiruan  ditemukan pertama  kali  pada  tahun  1943  oleh  McCulloch  dan  Pitts. Jaringan Saraf Tiruan ( Neural Network ) merupakan pemroses suatu  informasi  yang  memiliki  karakteristik  mirip  dengan jaringan  syaraf  biologi.Jaringan  syaraf  Tiruan  dibentuk
sebagai generalisasi dari model matematika dan syaraf biologi. Ada  beberapa  tipe  jaringan  syaraf  tiruan,  namun  hampir semuanya  mempunyai  komponen-komponen  yang  sama. Seperti  halnya  otak  manusia,  jaringan  syaraf    tiruan  juga terdiri  dari  beberapa  neuron  dan  terdapat  hubungan  antara neuron tersebut. Neuron tersebut  akan  menstransformasikan informasi yang diterima melalui sambungan keluarnya menuju ke neuron yang lain. Pada jaringan syaraf tiruan, hubungan ini disebut dengan nama bobot [10].

## C. Radial Basis Function Network
Pada  dasarnya  RBFN  dibentuk  dari  3  lapisan  ( layer ) dengan  peran  yang  berbeda. Inputlayer dibuat  dari  beberapa simpul  ( node )  yang  menghubungkan  ke  dalam  jaringan. Lapisan  kedua  dinamakan  hidden  layer,  yaitu  lapisan  yang berisi transformasi secara nonlinier dari input layer ke hidden layer .  Lapisan  selanjutnya  disebut output  layer yang  bekerja secara  linier  yang  menghasilkan  respon  yang  berasal  dari fungsi aktivasi pada hidden layer . Diketahui sekelompok data berjumlah N yang dinotasikan n x x x ,..., 2 , 1 yang dibagi ke dalam dua kelas yang berbeda. Misalkan x merupakan sebuah vektor pada  ruang  berdimensi 0 m .  Kemudian  vektor ) ( x  akan memetakan  titik  pada  ruang  berdimensi  baru  yaitu 1 m . Dimana ) ( x  adalah  fungsi  aktivasi  yang  memegang peranan penting pada hidden layer [11].
Radial  Basis  Function  Network (RBFN)  didesain  untuk membentuk pemetaan secara non linear dari variabel input ke unit hidden  layer dan  pemetaan  linear  dari hidden  layer ke output. Sehingga secara keseluruhan jaringan ini mempresentasikan sebuah pemetaan dari ruang dimensi 0 m ke ruang dimensi tunggal yang ditulis sebagai berikut:
s : ℜ 𝑚0 ℜ 1 .
Dalam  teori  interpolasi  jika  diberikan  N  buah  titik  yang berbeda  { 𝑥 𝑖 ∈ ℜ 𝑚0 |i  =  1,2,…,N}  dan  memiliki  hubungan dengan  N  buah  bilangan  sebenarnya  { 𝑑 𝑖 ∈ ℜ 1 | i=1,2,…,N} maka  didapatkan  fungsi F : ℜ 𝑁 → ℜ 1 adalah  fungsi  yang memenuhi kondisi:
F (x) = 𝑑 𝑖 i= 1,2,…, N ) 9 (
Dalam  teknik  RBFN  dilakukan  pemilihan  fungsi F sebagai berikut:
F (x) = 𝑤 𝑖 𝜑( 𝑥 − 𝑥 𝑖 𝑁 𝑖=1 ) ) 10 (
Dimana  { 𝜑( 𝑥 − 𝑥 𝑖 ) |i=  1,2,…, N }  adalah  himpunan  fungsi nonlinier yang disebut fungsi radial basis dan · adalah norm jarak Euclidean.
Dengan  mensubstitusi  persamaan  pada  (9)  ke  dalam persamaan (10) kita dapatkan bobot { i w } sebagai berikut:
             NN N N N N                2 1 2 22 21 1 12 11           N w w w  2 1 =           N d d d  2 1 Dimana i x j x ji   (   , N i j ,..., 2 , 1 ) , ( 
dengan
  T N d d d d ,..., , 2 1    i y n i i x i y i x L      1 1 ) ( 1 ) ( ) (   
  T N w w w w ,..., 2 , 1 
Fungsi  radial  basis  yang  digunakan  adalah  fungsi Gaussian.  Menurut  teori  dari  Micchelli  tahun  1986  yang diambil  pada  buku  [11]  didapatkan  fungsi gaussian sebagai berikut:
          2 2 2 exp ) (   r r (13)
Pada  proses  pemetaan  secara  linier  dari hidden  layer ke output ,  untuk  mendapatkan  nilai  bobot 𝑤 dilakukan  dengan metode ordinary  least  square .  Setelah  mendapatkan  matrik Gaussian yang  dinotasikan  dengan G ,  maka  nilai  bobot 𝑤 dapat diketahui dari perssamaan berikut:
d w T T G G G 1 ) (   (14)

## D. Arsitektur Radial Basis Function Network
Gambar 1. Arsitektur Radial Basis Function Network
Dari gambar arsitektur jaringan radial basis function pada Gambar  1  memiliki  penjelasan  untuk  setiap  bagian  sebagai berikut. Pada lapisan pertama atau yang disebut dengan input layer berisi titik (node) yang disusun dari variabel independen yang  berjumlah 𝑚 0 .  Pada  lapisan  kedua  yaitu  hidden  layer berisi  unit  non  linier  yang  menghubungkan  secara  langsung semua ke titik (node) pada input layer.
E. Credit Scoring
Credit  Scoring adalah  metode  numerik  yang  digunakan untuk menganalisa berdasarkan file kredit seseorang. Di dunia perbankan Credit Scoring seringkali digunakan.Bank menggunakan Credit  Scoring untuk  menentukan  siapa  yang memenuhi  syarat  untuk  mendapatkan  pinjaman,  suku  bunga, dan batas kredit.
Penerapan Credit  Scoring berbeda  di  setiap  negara.Di Amerika  menggunakan  beberapa  metode  seperti Equfax dan Tran Union yang juga diterapkan di negara Kanada.Selain itu, beberapa  lembaga  menggunakan  metode  FICO  yang dikembangkan  oleh Fair  Isaac  Corporation .Di  Australia menggunakan metode MARS, CART, CHAID dan RandomForest. Sedangkan  di  Inggris  menggunakan  metode Regresi Logistik [12].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Pada  penelitian  ini  unit  analisis  yang  diambil  adalah nasabah.Jenis  nasabah  yang  diteliti  merupakan  nasabah  yang
diberikan  kredit  untuk  kepentingan  usaha.Penelitian  ini dimaksudkan  untuk  memprediksi  klasifikasi  risiko  kredit nasabah kredit Bank X Cabang Kediri melalui metode Regresi LogistikBinerdan Radial  Basis  Function  Network .Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  data  sekunder nasabah kredit  di  Bank  X  Cabang  Kediri  per  31  Desember  2013 sebanyak 802 nasabah.

## B. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah variabel  prediktor  dan  variabel  respon  pada  data  nasabah kredit  di  Bank  X  Cabang  Kediri.Variabel  respon  pada  data nasabah  kredit  Bank  X  Cabang  Kediri  bersifat  biner  yang terbagi dalam kategori 0 untuk kredit lancar dan 1 untuk kredit macet.Rincian  variabel  prediktor  dan  variabel  respon  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Variabel Yang Digunakan Dalam Penelitian No Variabel Keterangan Type 1 Nama Cabang X 1 Nominal 2 Produk X 2 Nominal
3 Peruntukan Kredit X 3 Nominal
4 Maksimum Kredit (juta) X 4 Rasio
5 Tunggakan (juta) X 5 Rasio
6 Suku Bunga (%) X 6 Rasio
7 Jangka Waktu (tahun) X 7 Rasio 8 Lama Kredit (tahun) X 8 Rasio 9 Lama Usaha (tahun) X 9 Rasio 10 Sektor X 10 Nominal 11 Tipe Perusahaan X 11 Nominal 12 Jenis Kredit Y Nominal

## C. Metode Analisis
Metode  Analisis  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah:
1. Mempersiapkan  data  kredit  yang  digunakan  dalam metode ini dengan membagi data sebanyak 70% sebagai data training dan 30% sebagai data testing . 2. Melakukan Pre-processing data  dengan  menganalisis missing  value terhadap    data  kredit  di  Bank  X  Cabang Kediri.
3. Melakukan  analisis  secara  deskriptif  untuk  melihat karakteristik nasabah yang mengajukan aplikasi kredit di Bank X cabang Kediri.
4. Melakukan  pemodelan  klasifikasi  menggunakan  metode Regresi  Logistik  Biner , dan Radial  Basis  Function Network . Langkah analisis untuk Regresi Logistik Biner adalah sebagai berikut:
a. Mempersiapkan data training.
b. Meregresikan  variabel  respon  dengan  variabel prediktor secara individu.
c. Melakukan pengujian parameter secara parsial.
d. Meregresikan  variabel  respon  dengan  variabel prediktor secara serentak.
e. Melakukan pengujian parameter secara serentak.
f. Melakukan  pemodelan  regresi  logistik  biner  dan membentuk model logitnya.
⋮ F ⋮ ⋮ ⋮ 𝜑 𝜑 𝜑 𝑤 1 𝑤 𝑚 1 𝑤 𝑗 𝑤 0 𝑥 1
𝑥 2
𝑥 𝑚 −1 ⋮ 𝑥 𝑚 0 𝜑 = 1 =1 Input Layer Hidden Layer Output  Layer 𝜑     
g. Membentuk tabel ketepatan klasifikasi.
h. Menghitung  misklasifikasi  dan  ketepatan  klasifikasi dari model yang dibentuk.
Langkah  analisis  untuk Radial  Basis  Function  Network adalah sebagai berikut:
a. Mempersiapkan data training.
b. Menentukan  nilai centroid dan width dengan  metode cluster untuk tiap kelompok data.
c. Menyusun matrik Gaussian.
d. Menghitung  bobot  dengan  metode Ordinary  Least Square.
e. Membentuk tabel ketepatan klasifikasi.
f. Menghitung  misklasifikasi  dan  ketepatan  klasifikasi dari model yang dibentuk.
5. Melakukan pemilihan model terbaik.
6. Menarik Kesimpulan.

## IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Pemodelan  Jenis  Kredit  Menggunakan  Metode  Regresi Logistik Biner Dan Radial Basis Function Network
Sebelum  dilakukan  analisis  menggunakan  regresi  logistik biner  dan  RBFN,  tahapan  pertama  adalah  membagi  data menjadi  dua  kelompok  yaitu  data training dan  data testing . Adapun  pembagian  data training dan testing adalah  sebagai berikut:
561 802 100 70    training N 241 802 100 30    testing N

## B. Pembentukan Regresi Logistik Biner Secara Individu
Berdasarkan  model  Regresi  Logistik  Biner  secara individu apabila digunakan tingkat signifikansi α sebesar 20%, didapatkan tiga variabel prediktor yang mempunyai pengaruh signifikan  terhadap  variabel  respon  yaitu  variabel  tunggakan, sektor  dan  tipe  perusahaan.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa variabeljumlahtunggakan,  sektor  dan  tipe  perusahaan  secara individu berpengaruh signifikan terhadap  variabel jenis kredit usaha di Bank X Cabang Kediri.

## C. Pembentukan Regresi Logistik Biner Secara Serentak
Pengujian  parameter  secara  serentak  bertujuan  untuk mengetahui  apakah  variabel  prediktor  berpengaruh  signifikan yang secara serentak dengan menggunakan uji likelihood atau likelihood ratio test .
Tabel 2.
Model Regresi Logistik Biner Secara Serentak
Variabel Estimasi Parameter (β) SE Nilai Wald P-value Exp (B) X1 0,001 1,000 X1(1) -30,944 1080 0,001 0,977 0,000 X1(2) -32,437 2728 0,000 0,991 0,000 X5 1,054 0,553 3,631 0,057 2,868 Konstanta -5,427 1,025 28,01 0,000 0,004
Berdasarkan  Tabel  2  yaitu  model  regresi  logistik  biner secara  serentak  dengan  memasukkan  kesebelas  variable
didapatkan  variabel  yang  signifikan  adalah  X 5 yaitu tunggakan.  Variabel  X 1 atau  nama  cabang  masuk  ke  dalam model  karena  menurunkan  nilai  misklasifikasi.  Sehingga variabel  X 1 di  masukan  ke  dalam  model  karena  memberikan pengaruh terhadap nilai misklasifikasi dan ketepatan akurasi.
Model peluang regresi logistik yang diperoleh berdasarkan tabel 2 di atas adalah:
) 5 X 054 , 1 ) 2 ( 1 X 437 , 32 ) 1 ( 1 X 944 , 30 427 , 5 exp( 1 1 ) ( ˆ       x  .
Dengan menggunakan model peluang tersebut maka dapat dihitung berapa peluang seseorang dikategorikan kredit macet dan  kredit  lancar  sesuai  dengan  variabel  yang  digunakan. Model  peluang diatas adalah  model  yang non linier  sehingga agar  model  menjadi  linier  dilakukan  transformasi  logit. Adapun transformasi logit sebagai berikut:
5 ) 2 ( 1 ) 1 ( 1 X 054 , 1 X 437 , 32 X 944 , 30 427 , 5 ) ( ˆ      x g .

## D. Ketepatan Klasifikasi
Ketepatan klasifikasi pada data training pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 4.
Tabel klasifikasi untuk model regresi logistik pada data training
Kategori Prediksi Prosentase
Y Benar
Kredit lancar Kredit macet Y Kredit Lancar 544 0 100 Kredit Macet 1 16 94,1 Total 545 16 99,8
Berdasarkan  Tabel  4  diatas  didapatkan  penjelasan  bahwa jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit lancar  secara  benar  adalah  sebanyak  544  nasabah.Sedangkan jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit macet  secara  benar  adalah  sebanyak  16  nasabah.Sisanya sebanyak  1  kategori  kredit  macet  yang  diklasifikasikan sebagai kredit lancar. Dengan total ketepatan klasifikasi yang diberikan pada data training sebesar 99,8%. Selain prosentase ketepatan klasifikasi dari tabel klasifikasi diatas dapat dihitung nilai misklasifikasi sebagai berikut:
Misklasifikasi = 00178 , 0 16 544 1 0   
Ketepatan  klasifikasi  pada  data  testing  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
Tabel 5.
Tabel klasifikasi untuk model regresi logistik pada data testing Kategori Prediksi Prosentase Benar
Y Kredit lancar Kredit macet Y Kredit lancar 240 0 100 Kredit macet 0 1 100 Total 240 1 100
Berdasarkan  tabel  5  diatas  didapatkan  penjelasan  bahwa jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit lancar  secara  benar  adalah  sebanyak  240  nasabah.Sedangkan jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit macet  secara  benar  adalah  sebanyak  1  nasabah.  Dengan total
ketepatan  klasifikasi  yang  diberikan  pada  data  testing  adalah sebesar 100%.

## E. Pembentukan Model Jaringan Radial Basis (RBFN)
Pada  model Radial  Basis  Function  Network terdiri  dari  3 lapisan  yaitu input  layer , hidden  layer dan output  layer . Penentuan  banyaknya neuron yang  digunakan  pada hidden layer didasarkan  pada  nilai  misklasifikasi  yang  terkecil. Adapun pemilihan jumlah neuron diawali dengan memasukkan input sebanyak 2 yaitu X 1 (nama cabang) dan X 5 (tunggakan). Kemudian melakukan analisis RBFN dari jumlah neuron  paling  kecil  sampai  jumlah  paling  besar.Dalam  kasus ini  jumlah  neuron  hanya  dibatasi  sampai  dengan  10  saja. Adapun  nilai  misklasifikasi  yang  dihasilkan  pada  masing- masing neuron adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Tabel Misklasifikasi Untuk Masing-masing Neuron
Neuron Misklasifikasi Training Testing 1 3% 0,4% 2 3% 0,4% 3 2,5% 1,2% 4 1,4% 1,2% 5 1,2% 0,8% 6 1,2% 0,4% 7 1,1% 0,4% 8 0,5% 0,4% 9 0,4% 0% 10 0,9% 0%
Berdasarkan  Tabel  6  diatas  nilai  misklasifikasi  yang terendah  yaitu  untuk  jumlah  neuron  9.Sehingga  dalam pemodelan  dengan  metode Radial  Basis  Function  Network kali ini menggunakan neuron sebanyak 9.Dengan memasukkan neuron sebanyak 9, didapatkan nilai centroid dan standar  deviasi  untuk  masing-masing  variabel  prediktor  pada setiap hidden unit sebagai berikut:
Tabel 7.

## Nilai Centroid dan Standar Deviasi
Hidden Layer Centroid Standar Deviasi [X1=0] [X1=1] [X1=2] X5 H 1 0 1 0 - 0,092
0,003 H 2 0 1 0 0,524 -0,040 H 3 0 0 1 -0,089 0,009 H 4 1 0 0 - 0,092 0,001 H 5 1 0 0 -0,0002
0,037 H 6 1 0 0 0,466 0,039 H 7 0 1 0 0,305 0,001 H 8 0 0 1 12,368 0,001 H 9 1 0 0 9,758 0,001
Berdasarkan Tabel 7 didapatkan nilai centroid dan standar deviasi  yang  digunakan  dalam  perhitungan  pada  fungsi Gaussian.Misalkan diketahui data ke 802, nasabah kredit bank X  berasal  dari  SKC  kediri  (X 1 =0)  dan  memiliki  tunggakan sebesar  122  juta  (X 5 =122)  maka  fungsi Hidden  layer yang dibentuk adalah sebagai berikut:
                                                                                                           2 001 , 0 758 , 9 122 2 001 , 0 1 0 2 1 exp H 2 040 , 0 524 , 0 122 2 040 , 0 0 0 2 1 exp H 2 003 , 0 092 , 0 122 2 003 , 0 0 0 2 1 exp H 9 2 1 
Setelah  didapatkan  perhitungan  fungsi  Gaussian  maka langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan  nilai  bobot  dengan menggunakan metode ordinary least square . Nilai bobot yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Bobot dari hidden layer ke output layer
Hidden Layer Output Layer Y=0 Y=1 konstanta 0,933 0,067 H 1 0,067 -0,067 H 2 -1,906 1,906 H 3 0,071 -0,071 H 4 0,164 -0,164 H 5 -2,147 2,147 H 6 -1,635 1,635 H 7 -0,933 0,933 H 8 -0,933 0,933 H 9 -0,933 0,933
Berdasarkan  Tabel  8  didapatkan  hasil  prediksi  yang dibentuk berdasarkan persamaan  2.11adalah sebagai berikut:
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 0,933H - 0,933H - 0,933H - 1,635H 2,147H - 0,164H 0,071H 1,906H - 0,067H 0,933 ˆ      y 9 8 7 6 5 4 3 2 1 1 0,933H 0,933H 0,933H 1,635H 2,147H 0,164H 0,071H 1,906H 0,067H 0,067 ˆ           y

## F. Ketepatan Klasifikasi Dengan Metode RBFN
Sama halnya dengan metode regresi logistik, untuk melihat akurasi  dari  metode  RBFN  dapat  dilihat  dari  tabel  ketepatan klasifikasinya.
Tabel 9. Tabel Klasifikasi Untuk Model RBFN Pada Data Training Kategori Prediksi Prosentase Y Benar Kredit lancar Kredit macet Y Kredit Lancar 544 0 100 Kredit Macet 2 15 88,2 Total 546 15 99,6
Berdasarkan  Tabel  9  diatas  didapatkan  penjelasan  bahwa jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit lancar  secara  benar  adalah  sebanyak  544  nasabah.Sedangkan jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit macet  secara  benar  adalah  sebanyak  15  nasabah.Sisanya
sebanyak  2  kategori  kredit  macet  yang  diklasifikasikan sebagai kredit lancar. Dengan total ketepatan klasifikasi yang diberikan pada data training sebesar 99,8%. Selain prosentase ketepatan klasifikasi dari tabel klasifikasi diatas dapat dihitung nilai misklasifikasi sebagai berikut:
Misklasifikasi = 004 , 0 15 544 2 0    Tabel 10. Tabel Klasifikasi Untuk Model RBFN Pada Data Testing Kategori Prediksi Prosentase Benar Y Kredit lancar Kredit macet Y Kredit lancar 240 0 100 Kredit macet 0 1 100 Total 240 1 100
Berdasarkan Tabel 10 diatas didapatkan penjelasan bahwa jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit lancar  secara  benar  adalah  sebanyak  240  nasabah.Sedangkan jumlah nasabah yang diklasifikasikan ke dalam kategori kredit macet  secara  benar  adalah  sebanyak  1  nasabah.  Dengan total ketepatan  klasifikasi  yang  diberikan  pada  data  testing  adalah sebesar 100%.

## H. Pemilihan Model Terbaik
Pemilihan model terbaik pada penelitian ini menggunakan data testing .Dilakukan  percobaan  sebanyak  10  kali  untuk masing-masing  jumlah  kredit  macet  yang  berbeda.Untuk setiap  jumlah  kredit  macet  diambil  secara  random  sebanyak jumlah  data  testing.  Pada  penelitian  ini  dilakukan  sebanyak dua  komposisi  yaitu  jumlah  kredit  macet  6  dengan  kredit lancar berjumlah 235 dan jumlah kredit macet 8 dengan kredit lancar  sebanyak  233.  Didapatkan  hasil  ketepatan  klasifikasi sebagai berikut:
Tabel 11. Ketepatan Klasifikasi Untuk Masing-masing Komposisi n(y=1) yang berbeda No [n(y=1)]=6 [n(y=1)]=8 Regresi logistik biner RBFN Regresi logistik biner RBFN 1 97,9 98,8 99,6 98,8 2 99,1 98,8 100 99,2 3 100 99,2 100 98,3
4 99,6 98,8 99,6 97,9 5 99,2 99,2 99,6 98,8 6 99,6 99,6 99,6 98,3 7 99,2 97,9 99,6 98,8 8 99,6 98,8 100 98,3 9 100 99,6 100 98,8 10 99,6 99,6 99,6 97,9 Rata-rata 99,38 99,03 99,76 98,51
Berdasarkan  Tabel  11  didapatkan  rata-rata  ketepatan klasifikasi  dengan  mennggunakan  metode  regresi  logistik biner adalah sebesar 99,38% untuk data dengan jumlah kredit macet 6 dan 99,76% untuk data dengan jumlah kredit macet 8. Rata-rata  ketepatan  klasifikasi  untuk  metode Radial  Basis
Function  Network adalah  sebesar  99,03%  untuk  data  dengan jumlah  kredit  macet  6  dan  98,51%  untuk  data  dengan komposisi  jumlah  kredit  macet  8.  Pada  data  dengan  jumlah kredit  macet  6  didapatkan  hasil  metode  regresi  logistik  biner lebih baik dibandingkan dengan metode radial basis function network sebanyak 6 kali, tidak lebih baik 1 kali dan memiliki nilai  yang  sama  sebanyak  3  kali.  Pada  data  dengan  jumlah kredit  macet  8  didapatkan  metode  regresi  logistik  biner lebih baik  sebanyak  10  kali  dibandingkan  dengan radial  basis function network.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  tahapan  pemilihan  model  terbaik  didapatkan  nilai rata-rata  ketepatan  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode regresi  logistik  biner  adalah  sebesar  99,38%  untuk  data dengan  jumlah  kredit  macet  sebanyak  6  dan  99,76%  untuk data  dengan  jumlah  kredit  macet  sebanyak  8.  Rata-rata ketepatan  klasifikasi  untuk  metode Radial  Basis  Function Network adalah  sebesar  99,03%  untuk  data  dengan  jumlah kredit  macet  sebanyak  6  dan  98,51%  untuk  data  dengan jumlah  kredit  macet  sebanyak  8.Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  metode  yang  lebih  baik  digunakan  untuk  kasus klasifikasi  adalah  dengan  menggunakan regresi  logistik  biner karena  memiliki  nilai  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  menggunakan radial  basis  function network.
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  telah  dilakukan  untuk keberlanjutan  penelitian  selanjutnya,  saran  yang  diberikan adalah perlu memperhatikan aspek dari keseimbangan data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  L.  Misdiati,“Analisis  Klasifikasi  Kredit  Menggunakan  Metode  Newton Truncated-Kernel  Logistic  Regression  (NTR-KLR),  (Studi  kasus  :  Data Kredit  Bank  “X”).”Tugas  Akhir  Mahasiswa  Jurusan  Statistika,  FMIPA, ITS, Surabaya (2013).
[2]  B.  Santosa,  “Data  Mining,  Teknik  Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan Bisnis” Graha Ilmu(2007).
[3]  N.  Sarlija,  K.  Soric,  S.  Vlah,  &  V.V  Rosenzweig,  “Logistic  Regression and Multicriteria Decision Making in Credit Scoring,” Proceedings of the 10th  International  Symposium  on  Operational  Reasearch  SOR  ’09, (2006).
[4]   G. Mircea, M. Pirtea, M. Neamtu, and S. Bazavan,“Discriminant Analysis in  Credit  Scoring  Model”,  Paper  of  Faculty  of  Economics  and  Business Administration West University of Timisoara, Romania (2011).
[5]   M. B. Yobas, J. N. Crook, and P. Ross,“Credit Scoring Using Neural and Evolutionary  Techniques,” IMA  Journal  of  Mathematics  Applied  in Business and Industry ,Vol. 11 (2000) 111-125.
[6]  C.  L.  Huang,  M.  C.  Chen,  and  C.  J.  Wang,  “Credit  scoring  with  a  data mining  approach  based  on  support  vector  machines,” Expert  System  with Application ,Vol. 33 (2007) 847-856.
[7]  N.  Sarlija,  M.  Bensic,  and  M.  Z.  Susac,  (2006).“Modeling  Customer Revolving  Credit  Scoring  Using  Logistic  Regression,  Survival  Analysis and  Neural  Networks,” Proceedings  of  the  7th  WSEAS  International Conference on Neural Networks, (pp 164-169).Cavtat: Croatia (2006).
[8]   D.  W.  Hosmer,  and  S.  Lemeshow, Applied  Logistic  Regression .  New York: Inc, Jhon Willey and Sons.(2000).
[9]  D.  G.  Kleinbaum,  and  M.  Klein, Logistic  Regression:  A  Self-Learning Text . London :Springer Science + Business Media LLC (2010).
[10] S.  Kusumadewi, Membangun  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Menggunakan Matlab & Excel Link.. Graha Ilmu(2004).
[11] S. Haykin, Neural Network: A Comprehensive  Foundation. Inc,Prentice- Hall(1999).
[12]H.  Yapputro, Banking  Solution:  A  Collection  of  Articles  authored  by Hendrix Yapputro . Jakarta: HSEY Publishing(2013).