http://ejournal.undip.ac.id/index.php/media_statistika
MODEL PENILAIAN KREDIT MENGGUNAKAN ANALISIS DISKRIMINAN DENGAN VARIABEL BEBAS CAMPURAN BINER DAN KONTINU
Moch. Abdul Mukid 1 , Tatik Widiharih 2
1,2 Staf Pengajar Departemen Statistika Universitas Diponegoro Semarang
e-mail : 1 mamukid@yahoo.com ; 2 widiharih@gmail.com
DOI: 10.14710/medstat.9.2.107-118

## Abstract
Credit scoring models is an important tools in the credit granting process. These models measure the credit risk of a prospective client. This study aims to applied a discriminant model with mixed predictor variables (binary and continuous) for credit assesment. Implementation of the model use debitur characteristics data from a bank in Lampung Province  which the used  binary variables involve sex and marital status. Whereas, the continuous variables that was considered appropriate in the model are age, net income, and length of work. By using the data training, it was known that the misclassification of the model is 0.1970 and the misclassification of the testing data reach to 0.3753.
Keywords: discriminant analysis , mixed variables , credit scoring

## 1. PENDAHULUAN
Kredit adalah sebuah katalis penting untuk pertumbuhan ekonomi dan merupakan aktivitas inti dari bank-bank di seluruh dunia. Menurut The Hong Kong Institute of Bankers (2012), sukses atau gagal sebuah bank dan industri keuangan secara umum bergantung pada sistem yang digunakan untuk mengatur kredit dan seberapa baik resiko kredit tersebut ditangani. Ketersediaan kredit memungkinkan rumah tangga untuk melakukan konsumsi yang lebih baik dan memungkinkan perusahaan untuk melakukan investasi yang tidak bisa dilakukan dengan dana sendiri. Namun adanya permasalahan moral hazard dan adverse selection , bank memainkan peran penting dalam mengalokasikan kapital dan melakukan pemantauan untuk memastikan bahwa dana masyarakat disalurkan pada kegiatan yang memberikan keuntungan optimal (Utari dkk, 2012). Salah satu cara agar alokasi kapital mampu tepat sasaran adalah dengan membuat prediksi mengenai kemampuan bayar calon konsumen di waktu yang akan datang. Oleh karena itu diperlukan sebuah model prediksi.
Model-model penilaian kredit telah memainkan sebuah peran penting dalam praktek manajemen resiko perbankan kontemporer. Mereka berkontribusi terhadap kunci pokok yaitu pada proses persetujuan pinjaman yang secara akurat dan efisien mengkuantifikasi level resiko kredit seorang calon peminjam. Model-model penilaian kredit ini bertujuan untuk memprediksi perilaku masa depan dalam hal resiko kredit yang didasarkan atas pengalaman masa lalu dari nasabah-nasabah yang memiliki karakteristik mirip. Level dari resiko kredit seorang peminjam dihubungkan dengan peluang bahwa ia
akan gagal membayar pinjaman yang disetujui pada waktu yang telah ditentukan. Tugas utama dari model penilaian kredit adalah menyediakan pemisah antara mereka yang gagal dan mereka yang tidak gagal dalam hal pembayaran kredit. Kemampuan memisahkan adalah indikator kunci dari kesuksesan sebuah model (Nicolic et al ., 2013).
Sampai dengan saat ini, terdapat tiga teknik dasar yang digunakan untuk membuat model penilaian kredit, yaitu model penskoran oleh ahli, model-model statistik dan model- model kecerdasan buatan (Li dan Zhong, 2012). Model penskoran oleh ahli adalah pendekatan pertama yang diterapkan untuk menyelesaikan permasalahan penilaian kredit. Ahli (analis kredit) menyetujui pemberian kredit atau tidak berdasarkan pada karakteristik dari peminjam. Mereka membuat analisis dengan menskorkan faktor-faktor utama dari kredit seperti kualitas moral, kemampuan membayar, adanya jaminan dari peminjam, tujuan meminjam dan batas pengembalian dari pinjaman. Sayangnya, metode ini sangat bergantung pada pengalaman dan pengetahuan dari analis-analis kredit yang membuat hal itu menjadi sebuah tugas yang menyita waktu dan menimbulkan keraguan serta kesalahan klasifikasi.
Model-model statistik yang digunakan untuk penilaian  kredit dalam rumpun keilmuan statistika dikategorikan sebagai model-model klasifikasi (Hand, 1981; Hsieh, 2004; Lee et al ., 2006). Analisis Diskriminan Linear (ADL) dan Analisis Regresi Logistik (ARL) adalah dua buah model klasifikasi parametrik yang sering digunakan untuk penilaian kredit (Crook et al ., 2007; Lee et al ., 2006). Dalam analisis diskriminan, amatan- amatan pada variabel  bebas yang digunakan bertipe numerik.  Dalam beberapa kasus kondisi ini sangat membatasi.  Krazanowski (1975) mengembangkan sebuah model diskriminan yang mampu melibatkan variabel bebas bertipe kategorik maupun numerik.
Penelitian ini bertujuan menerapkan model diskriminan dengan variabel  bebas campuran untuk analisis penilaian kredit. Dengan model ini diharapkan makin banyak model alternatif yang dapat digunakan untuk penilaian kredit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Paralel dengan pertumbuhan volume kredit, banyak model penilaian kredit yang telah dikembangkan oleh pihak bank maupun para peneliti dalam rangka untuk mengevaluasi pelamar-pelamar kredit termasuk didalamnya Analisis Diskriminan Linear (ADL), Analisis Regresi Logistik (ARL), Multiplicative Adaptive Regression Spline (MARS), Classification and Regression Trees (CART), Artifical Neural Network (ANN), Support Vector Machine (SVM) dan algoritma genetika (Abdou et al ., 2008).
Beberapa penelitian banchmarking telah pula dilakukan untuk membandingkan secara empiris performa dari teknik-teknik tersebut dalam memperkirakan skor kredit, seperti yang dilakukan Baesens et al. (2003). Mereka membandingkan tujuh belas model dengan menggunakan delapan himpunan data real dan diketahui bahwa teknik-teknik yang lebih komplek cenderung menghasilkan performa yang lebih baik berdasarkan kriteria Area Under Curve (AUC). De-La-Vega et al. (2013) membandingkan model analisis diskriminan linear, analisis diskriminan kuadratik, regresi logitik, multilayer perceptron , SVM, pohon-pohon klasifikasi dan metode-metode gabungan pada data dari sebuah lembaga keuangan mikro dan menyimpulkan bahwa penggunaan multilayer perceptron lebih baik dibandingkan dengan model-model yang lainnya. Banyaknya penelitian- penelitian banchmarking pada model penilaian kredit sering kali memunculkan kesimpulan-kesimpulan yang terkadang saling bertentangan. Yobas, et al (2000)
menemukan bahwa ADL lebih baik daripada ANN sedangkan Desai, et al (1996) melaporkan bahwa ANN lebih baik secara signifikan dibandingkan dengan ADL. Sampai dengan saat ini tidak diketahui dengan jelas literatur mana yang menyatakan bahwa ada model yang tepat untuk penilaian kredit (Brown dan Mues, 2012).

## 2.1.  Model Diskriminan dengan Variabel Bebas Campuran
Misalkan x adalah vektor variabel-variabel biner dengan ukuran q x1 dan y adalah vektor variabel-variabel kontinu dengan ukuran p x1. Variabel-variabel biner dapat dinyatakan sebagai variabel multinomial z’ = (z 1 , z 2 , …, z k ) dengan k = 2 q . Oleh karena itu setiap nilai x yang berbeda mendefinisikan sebuah sel multinomial secara tunggal, dengan x’ = (x 1 , x 2 , …, x q ) berada di sel ( 1)
1 1 2 q i i i c x − = = + ∑ . Selanjutnya dengan mengikuti Olkin dan Tate (1961), untuk permasalahan klasifikasi dari sebuah amatan w ’ = ( x ’, y ’)  ke salah satu dari dua populasi, π 1 dan π 2 , model ini dapat digeneralisasi dengan mengasumsikan bahwa y berdistribusi normal multivariat dengan vektor rata-rata di sel m adalah dan berada di populasi π i dimana i = 1, 2 dengan m = 1, 2, …, k . Matriks varian kovarian Σ nilainya sama di semua sel m pada kedua populasi, yaitu
( ) ( ) Σ μ y , ~ ,..., 2 , 1 , 0 , 1 ) ( m i j m N k m j z z = ≠ = =
Model diskriminan disetiap sel m dinyatakan dengan
( ) ( ) ( )       + − − = − ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 2 1 m m t m m m M μ μ y Σ μ μ

## 2.2.  Aturan Lokasi
Pada bagian ini diasumsikan bahwa semua parameter populasi diketahui sehingga aturan alokasi dapat diturunkan dari teori umum tentang klasifikasi. Jika ) ( w i p adalah peluang dari w berada di π i ( i = 1, 2), dapat ditunjukkan bahwa aturan optimalnya adalah menempatkan w ke populasi π 1 jika 1 ) ( ) ( 2 1 ≥ w w p p , jika tidak maka w ditempatkan ke populasi π 2 . Karena
( ) x y x y x w i i i i p p p p ). ( ) , ( ) ( = = ( ) m i im p p z y . = untuk i = 1, 2, dan karena y berdistribusi Normal multivariat di sel m maka alokasikan w ’ = ( x ’, y ’) ke populasi π 1 jika
( ) ( ) ( ) m m m m t m m p p 1 2 ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ln 2 1 ≥       + − − − μ μ y Σ μ μ ( ) ( ) ( ) m m m m t m m p p 1 2 ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ln 2 1 ≥       + − − − μ μ y Σ μ μ (1)
dan alokasikan w ’ = ( x ’ , y ’) ke populasi π 2 jika
( ) ( ) ( ) m m m m t m m
p p 1 2 ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 ln 2 1 <   
   + − − − μ μ y Σ μ μ (2)
Aturan optimal yang diturunkan dari model lokasi mengarahkan secara efektif pada sebuah diskriminan linear yang berbeda untuk setiap sel multinomial dengan titik-titik cut- off ditentukan di masing-masing kasus oleh komponen-komponen diskrit dari model. Kasus dengan variabel biner tunggal dan p variabel kontinu telah dibahas oleh Chang dan Afifi (1974).
Peluang kesalahan klasifikasi dari π 1 dan π 2 masing-masing adalah P (2|1) dan P (1|2) yang didefinisikan sebagai jumlah dari peluang-peluang kesalahan klasifikasi di setiap sel multinomial dari populasi π i yang terboboti dengan peluang terjadinya kesalahan klasifikasi di sel tersebut, yaitu
( ) 2 2 1 1 1 1 ln 2 2 1 (3) m m k m m m m p D p P p D =     −         = Φ         ∑ ( ) 2 1 2 2 1 1 ln 2 1 2 (4) m m k m m m m p D p P p D =     −         = Φ         ∑ dengan (.) Φ adalah fungsi distribusi kumulatif normal standard dan ( ) ( ) ) ( 2 ) ( 1 1 ) ( 2 ) ( 1 2 m m t m m m D μ μ Σ μ μ − − = −
Dalam praktek, parameter-parameter populasi biasanya tidak diketahui sedemikian sehingga aturan alokasi seperti pada bagian sebelumnya tidak bisa digunakan. Oleh karena itu parameter-parameter tersebut perlu diduga agar aturan alokasi dapat digunakan.

## 2.3.  Pendugaan Parameter
Misalkan n 1 m dan n 2 m adalah banyaknya amatan yang berada di sel m dari populasi π 1 dan π 2 , dan misalkan ) ( m ji y adalah vektor variabel-variabel  kontinu terkait dengan
amatan ke j di sel m dari sampel populasi π i . Kemudian jika
im n j i m ji m i n im ∑ = = 1 ) ( ) ( y y maka penduga- penduga kemungkinan maksimum  ( maximum likelihood )  dari parameter-parameter populasi p im , ) ( m i μ dan Σ diberikan oleh
i im im n n p = ˆ
(5)
) ( ) ( ˆ m i m i y μ = (6) ( )( ) t m ji m ji i k m m ji m ji k n n ) ( ) ( 2 1 1 ) ( ) ( 2 1 . ) 2 ( 1 ˆ y y y y V Σ − ∑ ∑ − − + = = = = (7)
dengan i = 1, 2 dan m = 1, 2, …, k
Dalam praktek jika n 1 dan n 2 tidak relatif besar terhadap k , sangat mungkin bahwa beberapa sel akan memiliki amatan yang sedikit atau bahkan tidak ada amatan sama sekali. Dari hal ini, penduga-penduga parameter yang bersesuaian menjadi lemah. Oleh sebab itu diperlukan suatu aproksimasi yang  mampu menghasilkan penduga-penduga parameter di semua sel yang mungkin. Krzanowski (1975) mengusulkan untuk menggunakan model log linear, yaitu
∑ = = s j j imj im a 1 log θ η dengan s θ θ θ ,..., , 2 1 adalah himpunan konstanta yang belum diketahui dan a imj adalah koefisien-koefisien yang telah diketahui. Dalam model ini diasumsikan bahwa frekuensi yang teramati n im di sel m dari populasi π i adalah sebuah realisasi dari suatu variat yang memiliki  rata-rata im η . Pendugaan dengan metode kemungkinan maksimum ( maximum likelihood ) terhadap parameter-parameter model ini dapat dilakukan dengan menggunakan sebuah prosedur iterative sederhana. Selanjutnya dugaan bagi parameter p im diberikan oleh
i im im n p η ˆ ~ =
Kemudian parameter-parameter dan Σ yang berkaitan dengan variabel- variabel  kontinu diduga dengan menggunakan bantuan model aditiv dengan komponen- komponen yang dapat diinterpretasikan sebagai efek-efek utama dari variabel  biner dan efek-efek interaksi antara variabel-variabel biner. Oleh karena itu vektor rata-rata variabel- variabel kontinu di populasi π i dapat ditulis dengan
∑ ∑∑ ∑∑ ∑ < < < = + + + + + = l k j q q l k j i jkl k j k j i jk q j j i j i i x x x x x x x x x ... ... 2 1 ... 12 , , 1 , δ γ β α v μ
dan vektor rata-rata bersyarat di sel m
, diperoleh dengan cara mensubstitusikan nilai variabel-variabel  biner di sel m ke ruas kanan persamaan di atas. Dalam prakteknya, sebuah aproksimasi diperoleh dengan memperlakukan semua suku order tinggi sebagai residual dan menduga parameter-parameter lainnya dengan metode regresi multivariate. Untuk model order kedua, model aditivnya menjadi
∑ ∑ + ∑ + = < = k j k j i jk q j j i j i i x x x , 1 , β α v μ

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini merupakan penelitian terapan statistika khususnya data mining pada bidang keuangan. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari sebuah Bank swasta di Propinsi Lampung. Debitur yang dianalis terdiri atas 1000 debitur yang tercatat pada tahun 2011. Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini disajikan pada Tabel 1.
Terdapat beberapa tahapan dalam analisis data penelitian ini. Tahap pertama adalah melakukan eksplorasi data, yaitu mengidentifikasi karakteristik-karakteristik debitur yang terpilih menjadi angota sampel berdasarkan variabel-variabel yang diperhatikan.
Selanjutnya menyusun tabel kontingensi dengan mempertimbangkan variabel- variabel  biner yang digunakan dalam penelitian. Kemudian mengidentifikasi sel-sel yang tidak ada amatannya, guna menetapkan penduga bagi parameter-parameter model. Setelah itu membagi data menjadi dua dengan komposisi 80% untuk data training dan 20% untuk data testing. Kemudian membangun model klasifikasi dengan menggunakan analisis
diskriminan dengan variabel  bebas  campuran biner dan kontinu. Langkah yang terakhir adalah melakukan validasi model.
Tabel 1. Variabel-Variabel dalam Penelitian
Nama Variabel Jenis Variabel Satuan Keterangan Usia Kuantitatif Tahun - Status Pernikahan Kualitatif - 1= menikah, 2 = tidak menikah /duda / janda Jenis Kelamin Kualitatif - 1= laki-laki, 2 = perempuan Masa Kerja Kuantitatif Tahun - Pendapatan Bersih Kuantitatif Rupiah - Status Kredit Kualitatif - 1= macet, 2 = lancar

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, 1000 debitur di sebuah Bank di Kota Lampung dianalisis potensi macet dan lancarnya dalam pembayaran kredit berdasarkan variabel- variabel jenis kelamin, status pernikahan, usia, pendapatan bersih dan masa kerja. 800 debitur dikategorikan lancar dalam membayar kredit dan 200 yang lainnya dikategorikan macet.
Variabel bebas biner yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas jenis kelamin dan status pernikahan, sehingga sel yang terbentuk sebanyak 4. Sel pertama adalah jenis kelamin laki-laki dan menikah, sel yang kedua jenis kelamin laki-laki dan tidak menikah/janda/duda, sel yang ketiga jenis kelamin perempuan dan menikah, dan sel yang keempat adalah jenis kelamin perempuan dan tidak menikah/janda/duda. Tabel 2 berikut ini adalah proporsi debitur menurut jenis kelamin, status pernikahan dan status kredit dari para debitur.
Tabel 2 .   Proporsi Debitur yang Lancar dan Macet Berdasarkan Jenis Kelamin dan Status Pernikahan
Sel Status Kredit Lancar  Macet Laki-Laki, Menikah 0.516 0.115 Laki-Laki, Tidak Menikah/Janda/Duda 0.120 0.035 Perempuan, Menikah 0.097 0.033 Perempuan, Tidak Menikah/Janda/Duda 0.067 0.017
Dari Tabel 2, diketahui bahwa tabel kontingensi antara jenis kelamin dan status pernikahan menghasilkan sel-sel yang semuanya memiliki amatan, sehingga prosedur pendugaan peluang disetiap sel dan vektor rata-rata disetiap sel dapat dilakukan dengan mudah. Selanjutnya diketahui bahwa 80% dari data debitur yang digunakan dalam penelitian ini tercatat sebagai debitur yang lancar dalam pembayaran pinjamannya sedangkan 20% sisanya diketahui sebagai debitur yang macet.  Disamping itu 76.1%
debitur-debitur tersebut berstatus menikah dan hanya 23.9% sisanya berstatus tidak menikah, duda maupun janda. Dari sisi jenis kelamin 78.6% dari keseluruhan debitur adalah laki-laki sedangkan sisanya berjenis kelamin perempuan.
Gambar 1. Grafik Rata-Rata Usia untuk Kombinasi antara Jenis Kelamin dan Status Pernikahan
Dari  Gambar 1,  dapat diketahui bahwa debitur dengan jenis kelamin laki-laki dengan status kredit lancar cenderung memiliki usia yang lebih tinggi daripada debitur laki-laki dengan status kredit macet. Sebaliknya debitur yang berjenis kelamin perempuan dengan status kredit lancar cenderung memiliki usia yang lebih rendah daripada debitur perempuan yang status kreditnya macet. Namun demikian selisih usia mereka tidak berbeda nyata pada taraf signifikansi 5%.
Gambar 2. Grafik Rata-Rata Lama bekerja untuk Kombinasi antara Jenis Kelamin dan Status Pernikahan
Dari Gambar 2, dapat diketahui bahwa debitur yang berjenis kelamin laki-laki dengan status kredit lancar, pada saat pengajuan kredit cenderung usia kerjanya lebih lama
daripada debitur laki-laki dengan status kredit macet. Sebaliknya debitur yang berjenis kelamin perempuan dengan status kredit lancar, pada saat pengajuan kredit cenderung usia kerjanya lebih pendek daripada debitur perempuan yang status kreditnya macet. Namun demikian selisih usia mereka tidak berbeda nyata pada taraf signifikansi 5%, kecuali untuk kategori debitur laki-laki dan sudah menikah.
Gambar 3. Grafik Rata-Rata Penghasilan Bersih untuk Kombinasi antara Jenis Kelamin dan Status Pernikahan
Dari Grafik 3,  diketahui bahwa debitur yang status kreditnya lancar dengan karakteristik jenis kelamin laki-laki dan menikah serta debitur berjenis kelamin perempuan dan tidak menikah/janda/duda cenderung memiliki penghasilan bersih yang lebih tinggi daripada mereka mereka yang macet. Sebaliknya debitur yang status kreditnya lancar dengan karakteristik jenis kelamin laki-laki dan tidak menikah/janda/duda serta debitur berjenis kelamin perempuan dan menikah cenderung memiliki penghasilan bersih yang lebih rendah daripada mereka mereka yang macet. Pada taraf nyata 5%, penghasilan bersih mereka berbeda nyata, kecuali untuk kategori debitur laki-laki dan tidak menikah/janda/duda. Pada kategori tersebut penghasilan bersih mereka tidak berbeda nyata.
Dalam rangka untuk membangun model diskriminan, pada bagian selanjutnya akan ditampilkan hasil-hasil yang diperoleh berdasarkan perhitungan dengan menggunakan persamaan (1) sampai dengan persamaan (7). Vektor rata-rata dan matrik varian kovarian sampel di setiap sel secara lengkap ada di Tabel 3 dan Tabel 4.
Tabel 3 . Vektor Rata-Rata dan Matriks Varian Kovarian di Setiap Sel untuk Data Training pada Status Kredit Lancar Sel Vektor Rata-Rata Matriks Varian Kovarian (S) Laki-Laki, Menikah 40.125 46 22 1.21E+07 8.506 22 49 -3.56E+06 5686301 12078361 -3564654 4.80E+13 Laki-Laki, Tidak Menikah,/Janda/Duda, 31.13 25 7 1.98E+06 3.898 7 24 1.66E+05 3918849 1975454 166152 7.67E+12 Perempuan, Menikah 37.046 48 32 3.04E+06 8.667 32 45 -1.51E+06 4537732 3040135 -1509271 1.01E+13 Perempuan, Tidak Menikah/Janda/Duda, Lancar 32.095 43 23 1.16E+07 5.111 23 26 7.74E+06 4647789 11632993 7741003 2.41E+13 Tabel 4 . Vektor Rata-Rata dan Matriks Varian Kovarian di Setiap Sel untuk Data Training pada Status Kredit Macet Sel Vektor Rata-Rata Matriks Varian Kovarian (S) Laki-Laki, Menikah, Macet 39.096 71 22 2.79E+06 6.433 22 45 -1.88E+06 4634994 2788265 -1878583 2.95E+13 Laki-Laki, Tidak Menikah, Macet 30.52 64 17 1.46E+07 3.29 17 16 1.07E+06 4268773 14581217 1070630 8.12E+12 Perempuan, Menikah, Macet 39.1 50 42 -1.20E+06 9.1 42 69 -1.94E+07 5437520 -1204044 -1,9E+07 4.03E+13 Perempuan, Tidak Menikah, Macet 33.79 91 62 1.48E+07 5.79 62 66 7.03E+06 4066323 14768401 7031768 4.41E+12
Dengan menggunakan informasi dari matrik varian kovarian di Tabel 3 dan Tabel 4, penduga kemungkinan maksimum ( maximum likelihood ) bagi Σ adalah 6 6 6 6 13 47 693 22 254 8 579 x 10 22 254
43 324 -2.155 x 10
8 579 x 10 -2.155 x 10 3 354 x 10 . . . V .
.
. .    
=    
 
Untuk memperoleh model diskriminan di setiap sel, perlu dicari nilai peluang sebuah amatan yang berasal dari populasi i dan sel ke m yang disimbolkan  dengan p im . Hasil selengkapnya ada di Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Dugaan terhadap p im Berdasarkan Data Training Laki-Laki Perempuan Menikah Tidak menikah/ Duda/Janda Menikah Tidak menikah/ Duda/Janda Populasi  Lancar 0.516 0.120 0.097 0.070 Macet 0.116 0.034 0.033 0.014
Berdasarkan teori pada bagian sebelumnya, model diskriminan di setiap sel  seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Model Diskriminan di Setiap Sel Berdasarkan Data Training Sel Model Diskriminan Berdasarkan Data Training Aturan Alokasi Laki-Laki, Menikah 1 1 40 125 39 096 40 125 39 096 1 8 506 6 433 8 506 6 433 2 5686301 4634994 5686301 4634994 . . . . . . V y . . −  
                          = − − +                                           t M Alokasikan ke populasi lancar  jika M 1 0 116 0 516 . . ≥ Laki-Laki, Tidak Menikah/ Duda/Janda 1 2 31 13 30 52 31 13 30 52 1 3 898 3 29 3 898 3 29 2 3918849 4268773 3918849 4268773 . . . . . . V y . . −                             = − − +                                           t M Alokasikan ke populasi lancar  jika
M 2 0 034 0 120 . . ≥
Perempuan,
Menikah 1 3 37 046 39 1 37 046 39 1 1 8 667 9 1 8 667 9 1 2 4537732 5437520 4537732 5437520 . . . . . . V y . . −  
                          = − − +                                           t M Alokasikan ke populasi lancar  jika
M 3 0 033 0 1097 . . ≥
Perempuan,
Tidak Menikah/
Duda/Janda 1 4 32 095 33 79 32 095 33 79 1 5 111 5 79 5 111 5 79 2 4647789 4066323 4647789 4066323 . . . . . . V y . . −                             = − − +                                           t M Alokasikan ke populasi lancar  jika
M 4 0 014 0 070 . . ≥
dengan
          = 3 2 1 y y y y dimana y 1 adalah usia debitur, y 2 adalah lama bekerja debitur dan y 3 adalah penghasilan bersih debitur.
Peluang kesalahan klasifikasi untuk data training dari model di atas dihitung dengan menggunakan persamaan (3) dan (4) dimana P (macet|lancar) = 0 dan P (lancar|macet) = 0.1970. Sedangkan untuk data testing dihitung dengan mensubstitusikan amatan-amatan variabel kontinu ke dalam model-model diskriminan pada sel yang bersesuaian. Hasilnya pada sel ke-1 kesalahan klasifikasi sebesar 0.3810;  pada sel ke-2 kesalahan klasifikasi sebesar 0.3125; pada sel ke-3 kesalahan klasifikasi sebesar 0.3077; dan pada sel ke-4 kesalahan klasifikasi sebesar 0.5000. Secara keseluruhan kesalahan
116 Moch. Abdul Mukid (Model Penilaian Kredit)
klasifikasi untuk data testing pada model diskriminan dengan variabel campuran ini sebesar 0.3753.

## 4. KESIMPULAN
Ide membangun model diskriminan di setiap sel yang merupakan kombinasi dari kategori variabel-variabel biner menjadikan model-model diskriminan lebih fleksibel untuk digunakan.Model diskriminan dengan variabel bebas campuran telah memberikan kesempatan yang lebih luas bagi analis kredit untuk memanfaatkan berbagai macam variabel yang bisa digunakan untuk penilaian kredit. Model ini menjadi alternatif bagi para pengambil keputusan untuk meminimalkan resiko gagal bayar untuk sebuah kredit yang diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdou, H.A., Pointon, J., dan  Ahmed, E.-M., 2008,  Neural  Nets Versus Conventional Techniques in Credit Scoring in Egyptian Banking, Expert Systems with Applications 35, pp. 1275–1292.
Baesens, B., Van Gestel, T., Viaene, S., Stepanova, M., Suykens, J., dan  Vanthienen, J., 2003,  Benchmarking  State-of-the-art  Classification Algorithms for  Credit Scoring., Journal of the Operational Research Society , 54(6), pp. 627–635.
Brown, I. dan Mues, C., 2012, An Experimental Comparison of Classification  Algorithms for Imbalanced Credit Scoring Data Sets, Expert Systems with Applications , 39, pp. 3446–3453.
Chang, P. C. dan Afifi, A. A., 1974, Classification Based on Dichotomous and Continuous Variables, Journal of The American Statistical Association , 69, pp. 336-339.
Crook, J. N., Edelman, D. B., dan Thomas, L. C. 2007. Recent Developments in Consumer Credit Risk Assessment, European Journal of Operational Research , 183(3), pp. 1447–1465.
Desai, V.S., Crook, J.N., dan Overstreet, G.A., 1996,  A Comparison of Neural Networks and Linear Scoring Models in The Credit Union Environment, European Journal of Operational Research, 95, pp. 24–37.
Hand, D.J., 1981, Discrimination and Classification , Wiley, New York.
Hsieh  N.  C.,  2004,  An Integrated Data Mining and Behavioral Scoring Model for Analyzing Bank Customers, Expert Systems with Applications ,  27, pp. 623-633.
Krzanowski, W. J.,  1975,  Discrimination and Classification Using Both Binary and Continuous Variables, Journal of The American Statistical Association, 70, pp. 782- 790.
Lee, T. S., Chiu, C.C., Chou, Y.C., dan Lu, C.J., 2006, Mining The Customer Credit Using Classification  and Regression Tree and Multivariate Adaptive Regression Splines, Computational Statistics and Data Analysis , 50, pp. 1113–1130.
Li X. L., dan  Zhong Y.,  2012, An Overview of Personal Credit Scoring: Techniques and Future Work, International Journal of Intelligence Science , 2, pp. 181-189.
Nicolic N., Joksimovic N. Z., Stojanovski, D. dan Joksimovic I., 2013, The Application of Brute Force Logistic Regression to Corporate Credit Scoring Models: Evidence from Serbian Financial Statements. Expert Systems with Applications , 40, pp. 5932-5944.
Olkin, I. dan Tate, R. F., 1961, Multivariate Correlation Models with Mixed Discrete and Continuous Variables, Annals of Mathematical Statistics , 32, pp. 448-465.
The Hong Kong Institute of Bankers, 2012, Credit Risk Management . Wiley, Hong Kong.
Utari, G. A. D., Arimurti, T., dan  Kurniati, I. N.,  2012,  Pertumbuhan Kredit Optimal, Buletin Ekonomi Moneter dan Perbankan . 10, pp. 1-34.
Yobas, M. B., Crook, J. N., dan  Ross, P., 2000, Credit Scoring Using Neural and Evolutionary Techniques. IMA Journal of Management Mathematics , 11(2), pp. 111–125.