## PERBANDINGAN KLASIFIKASI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES)
Agung Waluyo 1 , Moch. Abdul Mukid 2 , Triastuti Wuryandari 2
1 Alumni Jurusan Statistika FSM UNDIP
2 Dosen Jurusan Statistika FSM UNDIP

## Abstract
Credit is the greatest asset managed the bank and also the most dominant contributor to the bank’s revenue.  Debtors  to  pay  their  credit  to  the  bank  may  smoothly  or  jammed.  This  study  aims  to identify the variables that affect a debtor’s credit status and compare the acuration of classification method both classification and regression trees (CART)  and logistic regression. The variables used were  debtor’s  gender,  education  level,  occupation,  marital  status,  and  income.  By  using  logistic regression,  it  was  known  that  only  the  debtor’s  income  effect  their  credit  status  with  the classification  accuration  reach  into  80%.  By  using  CART,  there  were  some  variables  affect  the credit  status  and  the  classification  accuration  80,9%.  This  paper  showed  that  the  performance  of CART in classifying the credit status of debtors was better than logistic regression.
Keywords : Credit Status, Logistic Regression, CART

## 1. Pendahuluan
Bank menurut Undang-undang RI nomor 10 tahun 1998 tanggal 10 November 1998 tentang  perbankan  adalah  Badan  usaha  yang  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam bentuk  simpanan  dan  menyalurkan  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  dan  atau bentuk-bentuk  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup  rakyat  banyak.  Bank merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  keuangan,  artinya  usaha  perbankan selalu  berkaitan  dengan  masalah  di  bidang  keuangan.  Kegiatan  menghimpun  dan menyalurkan dana merupakan kegiatan pokok perbankan, sedangkan kegiatan memberikan jasa-jasa  bank  hanyalah  merupakan kegiatan pendukung.  Fungsi utama  bank dalam  suatu perekonomian  adalah  untuk  memobilisasi  dana  masyarakat,  secara  tepat  dan  cepat menyalurkan dana tersebut kepada pengguna atau investasi yang efektif dan efisien [4] . Penerapan  prinsip  kehati-hatian  oleh  bank  diantaranya  diimplementasikan  melalui kemampuan  bank  untuk  mengelola  portofolio  kredit  yang  dimiliki  sehingga  resiko  yang berpotensi  untuk  terjadi  ( credit  risk )  dapat  diukur  dan  dikontrol.  Kredit  merupakan  asset yang  paling  besar  yang  dikelola  bank  dan  juga  merupakan  konstributor  yang  paling dominan  terhadap  pendapatan  bank.  Model  skor  kredit  merupakan  alat  bantu  dalam melakukan  analisa  kelayakan  kredit  berguna  sebagai  langkah  awal  dalam  mengurangi resiko  terjadinya  kegagalan  pemenuhan  kewajiban  oleh  debitur. Credit  scoring (skor kredit)  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  resiko  kredit  dalam  hal permohonan pinjaman dari konsumen [6] .
Metode  klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan  parametrik  dan nonparametrik.  Dalam  pendekatan  parametrik  terdapat  beberapa  metode  klasifikasi,  salah satunya  adalah  analisis  regresi  logistik.  Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow,  metode  regresi logistik  adalah  suatu  metode  analisis  statistika  yang  mendeskripsikan  hubungan  antara variabel  respon  yang  memiliki  dua  kategori  atau  lebih  dengan  satu  atau  lebih  variabel penjelas berskala kategori atau interval [3] .
Regresi  logistik  biner  adalah  salah  satu  metode  statistika  yang  sering  digunakan untuk  mengklasifikasikan  sejumlah  pengamatan  dengan  respon  biner  ke  dalam  beberapa kelompok  berdasarkan  satu  atau  lebih  variabel  prediktor.  Melalui  metode  ini  akan dihasilkan  peluang  dari  masing-masing  kategori  respon  yang  akan  dijadikan  sebagai pedoman  pengklasifikasian  dan  suatu  pengamatan  akan  masuk  ke  dalam  respon  kategori tertentu berdasarkan nilai peluang yang terbesar.
Ada  beberapa  metode klasifikasi dengan pendekatan nonparametrik, salah  satunya metode  klasifikasi  berstruktur  pohon  yang  diperkenalkan  oleh  Leo  Breiman,  Jerome  H. Friedman,  Richard  A.Olshen,  dan  Charles  J.  Stone [2] .  Pada  tahun  1984,  keempat  ilmuan tersebut memperkenalkan metode klasifikasi CART ( Classification And Regression Trees ) yaitu  metode  pohon  regresi  dan  pohon  Klasifikasi.  Jika  variabel  respon  yang  dimiliki bertipe  kategorik  maka  CART  menghasilkan  pohon  klasifikasi  (classification trees).Sedangkan  jika  variabel  respon  yang  dimiliki  bertipe  kontinu  atau  numerik  maka CART menghasilkan pohon regresi ( regression trees ).
Pada  tulisan  ini  akan  dilakukan  pengklasifikasian  dengan  variabel  prediktor  jenis kelamin,  jenjang  pendidikan,  status  pernikahan,  jenis  pekerjaan,  dan  pendapatan  debitur. Disamping  itu  juga  akan  dilakukan  perbandingan  tingkat  akurasi  analisis  regresi  logistik biner dan CART dalam pengklasifikasian nasabah kredit di suatu bank.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Pengertian Kredit
Pengertian kredit dibakukan oleh pemerintah dengan dikeluarkan Undang-Undang No.7  Tahun  1992  tentang  Perbankan  sebagaimana  telah  diubah  dengan  Undang-Undang No.10 tahun 1998, yang mendefinisikan pengertian  kredit adalah sebagai berikut (pasal 1 Ayat 12) adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat disamakan dengan bentuk kredit berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan jumlah bunga, imbalan atau pembagian hasil keuntungan.

## 2.2. Model Regresi Logistik Biner
Model  regresi  logistik  biner  digunakan  untuk  menganalisa  hubungan  antara  satu variabel  respon  (variabel  tak  bebas)  dan  beberapa  variabel  bebas,  dengan  variabel responnya  berupa  data  kualitatif  dikotomi  yaitu  bernilai  1  untuk  menyatakan  keberadaan sebuah  karakteristik  dan  bernilai  0  untuk  menyatakan  ketidakberadaaan  sebuah karakteristik [1] .
Jika diketahui Y variabel tak bebas bernilai 0 dan 1, maka dan Sehingga diperoleh model regresi logistik:
dan logit dari
adalah:
= β 0 + β 1 x 1 + β 2 x 2 +…+ β p x p
2.3. CART (Classification And Regresion Trees)
CART (Classification And Regresion Trees) adalah metode statistik non parametrik yang  digunakan  untuk  melakukan  analisis  klasifikasi.  CART  pertama  kali  diperkenalkan pada  tahun  1984  oleh  empat  ilmuwan  Amerika  serikat  yaitu  Leo  Breiman,  Jerome  H. Friedman,  Richard  A.Olshen,  dan  Charles  J.  Stone.  CART  terdiri  dari  dua  analisis  yaitu
classification trees dan regression trees . Jika variabel yang dimiliki bertipe kategorik maka CART  menghasilkan  pohon  klasifikasi (classification  trees) .Sedangkan  jika  variabel dependen  yang  dimiliki  bertipe  kontinu  atau  numerik  maka  CART  menghasilkan  pohon regresi (regression trees).
Teknik  atau  proses  kerja  dari  CART  dalam  membuat  sebuah  pohon  klasifikasi dikenal dengan dengan istilah Binary Recursive Partitioning . Proses disebut binary karena setiap  simpul  induk  akan  selalu  mengalami  pemecahan  kedalam  tepat  dua  simpul  anak. Sedangkan recursive berarti bahwa proses pemecahan tersebut diulang kembali pada setiap simpul  anak    sebagai  hasil  pemecahan  terdahulu,  sedangkan  simpul-simpul  anak  tersebut sekarang  menjadi  simpul  induk.  Proses  pemecahan  ini  akan  terus  dilakukan  sampai  tidak ada  kesempatan  lagi  untuk  melakukan  pemecahan  berikutnya.  Dan  istilah Partitioning berarti  bahwa  learning  sample  yang  dimiliki  dipecah  kedalam  bagian-bagian  atau  partisi- partisi yang lebih kecil [5] .
Pada  dasarnya  dalam  membuat  sebuah  pohon  klasifikasi,  CART  bekerja  dalam empat  langkah  utama.  Langkah  pertama  adalah tree  building  process yaitu  proses pembentukan  atau  pembuatan  sebuah  pohon  klasifikasi.  Terdiri  dari  proses  proses pemecahan  simpul  induk  menjadi  dua  buah  simpul  anak  melalui  aturan  pemecahan (splitting rules ) tertentu dan dilakukan secara berulang serta proses class assignment yaitu proses mengidentifikasikan simpul-simpul yang terbentuk pada suatu kelas tertentu melalui aturan  pengidentifikasian.  Langkah  kedua  adalah  proses  penghentian  pembuatan  atau pembentukan pohon klasifikasi ( stopping the trees building process ). Pada tahap ini pohon terakhir atau maximal tree ( ) telah terbentuk. Langkah ketiga adalah pruning the tree yaitu  proses  pemangkasan  atau  pemotongan
menjadi  pohon  yang  lebih  kecil.
Langkah terakhir adalah interpretasi dan menghitung akurasi pohon.

## 2.3.1. Proses Pemecahan Simpul
Proses pemecahan pada masing-masing simpul induk didasarkan pada goodness of split  criterion (kreteria  uji  pemecah  terbaik).  Dalam  penelitian  ini  digunakan twoing criterion , yaitu:
dengan:
= nilai goodness of split di simpul t pada suatu pemecah s
= simpul kiri dari simpul t
= simpul kanan dari simpul t
= peluang objek yang berada pada simpul kiri
= peluang objek yang berada pada simpul kanan
= peluang bahwa sebuah objek adalah anggota kelas j jika diketahui objek ini berada dalam simpul kiri
= peluang bahwa sebuah objek adalah anggota kelas j jika diketahui objek ini berada dalam simpul kanan
2.3.2. Pelabelan Kelas ( Class Assignment )
Pelabelan  kelas  adalah  proses  pengidentifikasian  tiap  simpul-simpul  dengan  suatu kelas tertentu. Penandaan label tiap simpul akhir  berdasarkan aturan jumlah anggota kelas terbanyak yaitu labeli simpul t dengan kelas j = j 0 jika
dengan adalah proporsi kelas j 0 pada simpul t adalah proporsi kelas j pada simpul t adalah jumlah pengamatan kelas j pada simpul t adalah jumlah pengamatan pada simpul t

## 2.3.3.  Proses Penghentian Pemecahan
Proses  pembuatan  pohon  klasifikasi  akan  berhenti  apabila  sudah  tidak dimungkinkan lagi dilakukan proses pemecahan. Proses pemecahan akan berhenti apabila hanya  tersisa  satu  objek  saja  yang  ada  di  dalam  simpul  terakhir  atau  semua  objek  yang berada  di  dalam  sebuah  simpul  merupakan  anggota  kelas  yang  sama  (homogen).  Pohon klasifikasi  yang  terbentuk  sebagai  hasil  proses  ini  dinamakan “maximal” atau “largest” tree ( ).

## 2.3.4.  Proses Pemangkasan Pohon
Maximal  tree ( yang  dihasilkan  dari  pross  pembentukan  pohon  klasifikasi dapat mengakibatkan dua masalah.
1. Meskipun memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai misclassification cost yang  kecil  bahkan  bernilai  nol  (dihitung  dengan  metode resubtitution estimate ), namun dapat menyebabkan over-fitting atau pencocokan nilai yang terlalu komplek pada data-data baru. Hal ini dikarenakan terlalu banyaknya variabel independen yang digunakan untuk melakukan prediksi terhadap data baru tersebut.
2. Sebagai  akibat  dari  poin  1, akan  sulit  untuk  dipahami  atau  diinterpretasi. Sehingga akan  lebih  tepat  dikatakan  sebagai complex  tree yang kompleksitasnya ditentukan dari banyaknya Simpul akhir yang dimiliki.
Proses tree  pruning (pemangkasan  pohon)  dimaksudkan  untuk  menghilangkan kedua  masalah  tersebut  dengan  cara  memotong  atau  memangkas menjadi  beberapa pohon  klasifikasi  (T)  yang  ukurannya  lebih  kecil  (subtrees).  Untuk  mempermudah  dalam memahami proses tree pruning ini, berikut diberikan penjelasan awal mengenai proses ini. Metode  yang  digunakan  dalam  proses  pemangkasan  pohon  berdasarkan  pada minimal cost complexity pruning, yaitu:
dengan
R(T) adalah tree misclassification cost atau tree resubtitution cost (proporsi kesalahan pada sub  pohon), adalah  himpunan  simpul  akhir  ( terminal  node )  sedangkan  r( t )  disebut simpul misclassification  cost (Brieman  et  al.,  1984).  P(t)  adalah  peluang  sebuah  objek akan berada dalam simpul t .
=
+ =
Jika  didefinisikan  P( j t )  =  peluang  bahwa  sebuah  objek  adalah  anggota  kelas j dan  jika diketahui objek ini berada dalam simpul t , maka diperoleh
dengan
= proporsi objek-objek dalam kelas j yang berada di simpul t
P(j,t) = probabilitas bahwa sebuah objek adalah anggota kelas j dan  berada dalam simpul t .
Proses  pemangkasan  pohon  klasifikasi  dimulai  dengan  mengambil yang merupakan simpul anak kanan dan yang merupakan simpul anak kiri dari simpul t . Jika R(t )= R( )+R( , maka simpul anak dan dipangkas. Proses tersebut diulang sampai tidak ada lagi pemangkasan yang mungkin.

## 3. Metodologi Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Data yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari data debitur di suatu bank pada  tahun  2011,  yang  merupakan  data  debitur  kredit  lancar  dan  macet.  Unit  observasi dalam penelitian ini adalah pada regional Lampung. Data debitur tersebut berjumlah 1000 debitur.

## 3.2. Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  status  kredit  (lancar  dan macet),  jenis  kelamin  (laki-laki  dan  wanita),  jenjang  pendidikan  (sarjana,  diploma,  SMA dan  lainnya),  status  pernikahan  (menikah,  belum  menikah  dan  cerai),  jenis  pekerjaan (pegawai  swasta,  pegawai  BUMN/BUMD,  pegawai  negri  sipil  dan  lainnya)  dan pendapatan (< 3000000, 3000000 - 5000000, > 5000000)

## 3.3. Metode Penelitian
Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini diuraikan sebagai berikut :
1. Pengolahan data dengan analisis regresi logistik biner.
2. Mengintrepretasikan hasil analisis regresi logistik biner.
3. Menghitung nilai akurasi klasifikasi regresi logistik biner.
4. Pengolahan data menggunakan CART (Classification And Regression Trees)
5. Mengintrepretasikan hasil pohon klasifikasi algoritma CART
6. Menghitung nilai akurasi ketepatan klasifikasi pohon  tersebut.
7. Membandingkan hasil langkah (3) dan (6)
8. Mengambil kesimpulan dari analisis yang dilakukan

## 4. Pembahasan
Pada  bagian  ini  akan  diidentifikasi  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  status kredit  seorang  debitur  menggunakan  model  regresi  logistik  biner  dan  model  berstruktur pohon CART.

## 4.1. Metode Regresi Logistik Biner
Setelah dilakukan uji signifikansi terhadap model, baik secara keseluruhan maupun individual  diperoleh  hasil  bahwa  variabel  pendapatan  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  status  kredit.  Oleh  karena  itu,  untuk  memperoleh  model  akhir  yang  sesuai
dilakukan  analisis  regresi  logistik  biner  kembali  dengan  tidak  mengikutsertakan  variabel yang tidak berpengaruh signifikan. Berikut adalah model terbaiknya
Setelah  dilakukan  uji  signifikansi  parameter  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan klasifikasi  untuk  melihat  ketepatan  klasifikasi  model.  Berikut  adalah  hasil  ketepatan klasifikasi data kredit nasabah bank:
Tabel 1 . Tabel Ketepatan Klasifikasi Regresi Logistik Biner Kelas Hasil Prediksi Kelas lancar Kelas macet Kelas asli Kelas lancar 800 0 Kelas macet 200 0 Akurasi =
Berdasarkan Tabel  1  diketahui  bahwa ketepatan klasifikasi dengan  regresi  logistik biner sebesar 80%.
4.2 Analisis  Status  Kredit  Bank  dengan  dengan  Metode Clasification  And Regression Tress
CART (Clasification  And  regression  Tress) termasuk  dalam  anggota  analisis klasifikasi  yang  disebut decision  tress ,  karena  proses  analisis  dari  CART  digambarkan dalam  bentuk  atau  struktur  yang  menyerupai  sebuah  pohon,  lebih  tepatnya  pohon klasifikasi berbentuk biner.

## 4.2.1. Proses Spliting Simpul
Berdasarkan  nilai goodness  of  split ( towing  criterion ),  variabel  jenis  pekerjaan terpilih  sebagai  pemilah  terbaik  yang  digunakan  untuk  memecah  simpul  akar    menjadi simpul (pegawai  swasta  dan  pegawai  BUMD/BUMD)  dan  simpul (pegawai  negri sipil dan lainnya). Nilai goodness of split nya sebesar
16
Gambar 1. Variabel Pemilah Simpul Akar
Proses  pemecahan  simpul  akar  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Proses  serupa  terus berjalan pada simpul-simpul lainnya. Proses pemilahan yang berulang-ulang akan berhenti apabila  sudah  tidak  dimungkinkan  lagi  dilakukan  proses  pemilahan  karena  pada  ujung
pohon  klasifikasi  terdapat  simpul  akhir  yang  memiliki  anggota  kelas  yang  sama (homogen). Pohon klasifikasi maksimum tampak seperti pada Gambar 2.
Gambar 2 . Pohon Klasifikasi Maksimum

## 4.2.2. Pelabelan Kelas (Class Assignment)
Pada bagian ini dibahas mengenai pemberian label kelas pada simpul-simpul  yang telah  terbentuk.  Prosedur  pemberian  label  sebuah  simpul  (utamanya  simpul  akhir) berdasarkan class  assignment  rule , yaitu  jika = maka  simpul t tersebut diberi label j = j 0 . Sebagai contoh, pada simpul akar: P(kredit lancar│ simpul 0 ) = 800/1000 = 0,80
P(kredit macet│ simpul 0 ) = 200/1000 = 0,20 sehingga simpul akar diberi label “kredit lancar”, karena peluang kelas kredit lancar lebih besar  dari  peluang  kelas  kredit  macet.  Proses  pelabelan  kelas  ini  berlaku  pada  semua simpul  terutama  simpul  akhir,  karena  simpul  akhir  adalah  simpul  yang  sangat  penting dalam  memprediksi  suatu  objek  pada  kelas  tertentu  jika  objek  berada  pada  simpul  akhir tersebut.

## 4.2.3. Proses Penghentian Pemecahan (Stop The Split)
Proses  pemecahan simpul  yang  berulang-ulang  akan  berhenti  apabila  sudah  tidak dimungkinkan lagi dilakukan proses pemecahan. Proses splitting simpul berhenti jika pada ujung pohon klasifikasi simpul akhir hanya memiliki satu anggota atau sudah tidak ada lagi variabel  yang  menjadi  pemecah.  Gambar  3  berikut  menampilkan  beberapa  simpul  akhir dari pohon klasifikasi yang dihasilkan. Simpul 7 dan 8 menjadi simpul akhir karena sudah tidak ada lagi variabel yang menjadi pemecah.
4.2.4. Proses Pemangkasan Pohon ( Trees Prunning Process )
Pemangkasan  ( pruning )  dilakukan  untuk  mengurangi  kompleksitas  pohon  agar menjadi  lebih  sederhana.  Dengan  pemangkasan  jumlah  simpul  akan  menjadi  berkurang sehingga jumlah simpul akhir  juga akan berkurang. Proses pemangkasan pohon klasifkasi dimulai dengan mengambil yang merupakan simpul anak kanan dan yang merupakan simpul anak kiri dari yang dihasilkan dari simpul induk t. Jika diperoleh dua simpul anak dan simpul induk yang memenuhi persamaan R(t) = R( ) + R( ), maka simpul anak dan dipangkas.  Proses  tersebut  diulang  sampai  tidak  ada  lagi  pemangkasan  yang mungkin  dilakukan.  Berikut  ini  pada  Gambar  4  merupakan  bentuk  pohon  klasifikasi setelah dipangkas.
Gambar 4 . Pohon Klasifikasi Setelah Dipangkas

## 4.2.5.  Interpretasi Pohon Klasifikasi
Dari    hasil    pohon  klasifikasi  setelah  proses  pemangkasan,  variabel  pekerjaan merupakan  variabel    independen  yang  paling  berpengaruh,  sehingga  menjadi  pemilah terbaik  dari  simpul  akar.  Pohon  klasifikasi  ini  memiliki  6  simpul  akhir  dengan  profile sebagai berikut:
1. Simpul akhir 1 memiliki label status kredit lancar.
Simpul  akhir  1  ini  memiliki  profil  debitur  dengan  pekerjaan  sebagai  pegawai swasta  atau  pegawai  bumn/bumd  dengan  potensi  lancar  80,8%  dan  potensi  macet 19,2%.
2. Simpul akhir 5 memiliki label status kredit lancar. Simpul akhir 5 ini memiliki profil debitur dengan pekerjaan sebagai pegawai negeri sipil atau lainnya, berpendidikan sarjana dan  belum menikah dengan potensi lancar 84% dan potensi macet 16%.
3. Simpul akhir 7 memiliki label status kredit macet. Simpul akhir 7 ini memiliki profil debitur dengan pekerjaan sebagai pegawai negeri sipil  atau  lainnya  yang  berpendididkan  diploma,  SMA  atau  lainnya  berjenis kelamin perempuan dengan potensi lancar 16,7% dan potensi macet 83,3%.
4. Simpul akhir 8 memiliki label status kredit lancar. Simpul akhir 8 ini memiliki profil debitur dengan pekerjaan sebagai pegawai negeri sipil  atau  lainnya  yang  berpendididkan  diploma,  SMA  atau  lainnya  berjenis kelamin laki-laki dengan potensi lancar 76,9% dan potensi macet 23,1%.
5. Simpul akhir 9 memiliki label kelas kredit lancar. Simpul akhir 9 ini memiliki profil debitur dengan pekerjaan sebagai pegawai negeri sipil yang berpendidikan sarjana dan belum menikah dengan potensi lancar 100%.
6. Simpul akhir 10 memiliki label kelas kredit macet. Simpul akhir 10 ini memiliki profil debitur dengan pekerjaan sebagai  lainnya yang berpendidikan sarjana dan belum menikah dengan potensi macet 100%.

## 4.2.6. Ukuran Ketepatan Klasifikasi
Pohon  klasifikasi  yang  telah  dihasilkan  diuji  tingkat  ketepatan  atau  akurasi  dalam mengklasifikasi  data training .  Uji  ketepatan  pohon  klasifikasi  dilakukan  menggunakan matriks konfusi seperti pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 .Tabel Ketepatan Klasifikasi CART
Kelas Hasil Prediksi Kelas lancar Kelas macet Kelas asli Kelas lancar 798 2 Kelas macet 189 11

## Akurasi

## 5. Kesimpulan
Kredit merupakan asset yang paling besar yang dikelola bank dan juga merupakan konstributor  yang  paling  dominan  terhadap  pendapatan  bank.  Oleh  sebab  itu  setiap  bank menerapkan  prinsip  kehati-hatian  dalam  mengalokasikan  kreditnya.  Setelah  melakukan analisis  menggunakan  CART (Clasification  And  Regression  Trees) diketahui  bahwa
variabel  yang  berpengaruh  terhadap  status  kredit  seorang  debitur  adalah  jenis  pekerjaan, jenjang pendidikan, status pernikahan dan jenis kelamin. Dengan menggunakan metode ini diketahui pula bahwa profile debitur yang memiliki potensi bayar paling tinggi dan potensi macet paling rendah adalah debitur dengan profile  pekerjaan sebagai PNS, berpendidikan sarjana dan belum  menikah. Dengan  menggunakan regresi  logistik  biner  diketahui  bahwa variabel  yang  mempengaruhi  status  kredit  seorang  debitur  adalah  jenis  pekerjaan.  Pada kasus klasifikasi nasabah kredit, kinerja CART lebih baik jika dibandingkan dengan regresi logistik biner.

## DAFTAR PUSTAKA
1.   Agresti,  A., An Introduction to  Categorycal  Data Analysis , John  Wiley  & Sons. Inc., New York, 1990.
2.   Breiman,  L.,  Friedman,  J.H.,  Olshen,  R.A.,  and  Stone,  C.J., Classification  and Regression Trees , Chapman & Hall, New York, 1984.
3.   Hosmer,  D.W.  and  Lemeshow,  S, Apllied  Logistic  Regression ,  John  Wiley  &  Sons, New York, 1989.
4.   Kasmir, Manajemen Perbankan , Penerbit PT Rajagrafindo Persada, Jakarta, 2002.
5.   Lewis, R.J, An Introduction to Classification And Regression Tree ( CART ) , Analysis, Annual Meeting of the Society  For Academic Emergency Medicine  in  San  Fransisco, California, Department of Emergency Medicine, California. 2000,
6.   Pandia,  F., Manajemen  Dana  Dan  Kesehatan  BANK ,  Penerbit  RINEKA  CIPTA, Jakarta, 2012.