JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 2, Tahun 2021, Halaman 159 - 169 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
KLASIFIKASI PEMBERIAN KREDIT SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER DAN CHI-SQUARED AUTOMATIC INTERACTION DETECTION (CHAID) DENGAN GUI R (Studi Kasus: Kredit Sepeda Motor di PT X)
Chalimatus Sa’diah 1 , Tatik Widiharih 2 , Arief Rachman Hakim 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro e-mail : chalimatussadiah@students.undip.ac.id

## ABSTRACT
One of the factors causing the bankruptcy of a company is bad credit. Therefore, prospective customers need to be selected so that bad credit cases can be minimized. This study aims to determine the classification of credit granting to prospective customers of company X in order to reduce the risk of bad credit. The method used is the binary logistic regression method and the Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) method. In this study, data used in November 2019 were 690 motorcycle credit data for company X in Gresik. The independent variables in this study are the factors that affect bad credit  such as gender, marital status, education, employment, income, expenses, home ownership status and the dependent variable is credit status (bad and current). The analysis results show that the binary logistic regression has an accuracy value of 76.38% with an APER  of 23.62%,  while  CHAID has an accuracy value of 93.19%  with an APER  of 6.81%.  The accuracy value of the CHAID method is greater than the binary logistic regression method, while the APER value of the CHAID method is smaller than the binary logistic regression method. So it can be concluded that the CHAID method is better than the binary logistic regression method in classifying bad credit at company X.
Keywords :  Credit, Classification, Binary Logistic Regression, CHAID.

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya  pembelian  sepeda  motor  di  Indonesia  diakibatkan  oleh  banyaknya perusahaan  pembiayaan  yang  menawarkan  dananya  untuk  membiayai  pembelian  sepeda motor.  Beberapa lembaga  keuangan seperti  bank dan non-bank  ( multifinance ) menawarkan penyaluran  kredit  motor.  Perusahaan X merupakan  perusahaan pembiayaan  yang memilik i berbagai  bidang  usaha kredit  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  salah satunya  yaitu  kredit sepeda motor.  Beberapa nasabah  tidak  membayar  cicilan  sesuai  jangka  waktu  yang  telah ditetapkan  (kredit  tersebut macet). Kebangkrutan  pada suatu perusahaan  dapat disebabkan oleh  kredit  macet. Oleh  karena itu  perusahaan X  harus  melakukan  seleksi  terhadap  calon nasabahnya dengan menggunakan  analisis  klasifikasi  kredit supaya kasus kredit macet dapat diminimalisir.  Dalam  penelitian  ini  analisis  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  metode regresi  logistik  biner  dan Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID). Tujuan penelitian  ini  yaitu  untuk  membandingkan  metode  mana  yang  lebih  tepat  dalam mengklasifikasikan  kredit  macet pada perusahaan X.
Pada  penelitian  ini  digunakan  dua  penelitian  terdahulu  sebagai  rujukan  ilmiah. Penelitian  pertama  dilakukan  oleh  Diaprina  pada  tahun  2014  dengan  judul  “Analisis Klasifikasi  Kredit Menggunakan  Regresi Logistik  Biner dan Radial Basis Function Network (RBFN) di  Bank X Cabang  Kediri”  dan dapat disimpulkan  bahwa metode yang  lebih  baik digunakan  untuk  kasus klasifikasi  yaitu  menggunakan   metode regresi logistik  biner karena memiliki  nilai  ketepatan  klasifikasi  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  menggunakan metode  RBFN.  Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  Muhajir  pada  tahun  2016  dengan  judul “Metode  Improved  CHAID ( Chi-squared Automatic Interaction Detection ) pada Analisis Kredit  Macet BMT (Baitul  Mal wa Tamwil).  Pada kasus BMT  El  Bummi  372  didapatkan enam segmen  dengan tingkat  akurasi  analisis Improved CHAID yaitu  sebesar 90,5%  yang berarti  metode  CHAID sudah  cukup  baik  jika  digunakan  dalam  pengklasifikasian  calon nasabah peminjam  kredit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berdasarkan  Surat  Keputusan  Menteri  Keuangan  No.84/PMK.012/2006,  perusahaan pembiayaan  adalah  lembaga di  luar bank dan bukan lembaga keuangan  bank yang didirikan khusus untuk  melakukan  kegiatan yang termasuk dalam bidang  usaha lembaga pembiayaan.
Kredit  berasal  dari  bahasa  Yunani  yaitu “credere ”  yang  artinya  kepercayaan  dan menurut  bahasa  latin  yaitu “creditum ” artinya  kepercayaan atau kebenaran.  Kepercayaan merupakan dasar dari kredit. Kredit adalah tagihan yang nilainya  dapat diukur  dengan uang, misalnya  bank membiayai  kredit  untuk  pembelian  mobil  atau rumah (Kasmir, 2000).

## 2.1. Regresi Logistik Biner
Regresi  logistik  biner  adalah  metode  yang  menjelaskan  hubungan  antara  variabel dependen  yang  bersifat  kategorik  dengan  variabel  independen  (Hosmer  dan  Lemeshow, 2000).  Model  regresi logistik  biner  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara variabel status kredit  (Y) yang  bernilai  1 (macet)  dan  bernilai  0 (tidak  macet) dengan  faktor-faktor yang mempengaruhi  kredit macet (X). Berikut  merupakan model  regresi logistiknya:
π ( x i ) = exp⁡(𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1𝑖 +⋯+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 ) 1+exp⁡(𝛽 0 +𝛽 1 𝑥 1𝑖 +⋯+𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖 )
Sedangkan  logit  dari π ( x i ) adalah
g ( x i ) = ln [ 𝜋(𝑥𝑖) 1−𝜋(𝑥𝑖) ] = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑥 1𝑖 + ⋯ + 𝛽 𝑝 𝑥 𝑝𝑖
Menurut  Agresti  (2002),  untuk  mengestimasi  parameter  dalam  logistik  biner  dapat menggunakan  metode penduga maksimum  likelihood.
2.1.1. Uji Rasio Likelihood (Uji Serentak) Hipotesis  : H 0 : β 1 = β 2 = … = β p = 0 (Seluruh  variabel  independen  tidak  ada yang  berpengaruh terhadap variabel  dependen)
H 1 : Paling  sedikit  ada satu β j ≠ 0 (Paling  sedikit  ada satu variabel  independen  yang berpengaruh  terhadap variabel  dependen) dengan j = 1, 2, .., p Statistik  uji  :
G = −2 ln [ ( 𝑛1 𝑛 ) 𝑛1 ( 𝑛0 𝑛 ) 𝑛0 ∏ 𝜋 ̂ 𝑖 𝑦𝑖 (1−𝜋 ̂ 𝑖 ) 1−𝑦𝑖 𝑛 𝑖=1 ]
dengan 𝑛 0 = ⁡∑ (1 − 𝑦 𝑖 ), 𝑛 𝑖=1 ⁡𝑛 1 = ⁡∑ 𝑦 𝑖 𝑛 𝑖=1 ,  dan  n = n 0 +n 1 atau G = −2 ln [ 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑⁡𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑⁡𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 ]
Daerah kritis  : H 0 ditolak  jika  G > χ² (p,α) atau H 0 ditolak  jika  nilai p-value < α 2.1.2. Uji Wald  (Uji Parsial) Hipotesis  : H 0 : β j = 0 dengan j = 1, 2, …, p (Tidak ada pengaruh antara variabel independen  dengan variabel  dependen)
H 1 : β j ≠ 0  dengan j = 1, 2, …, p (Ada pengaruh  antara variabel  independen  dengan variabel  dependen)
Statistik  uji  :
W j = { 𝛽 ̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽 ̂ 𝑗 ) } 2
Daerah kritis  : H 0 ditolak  jika  W j > χ² (α,1) atau H 0 ditolak  jika  nilai p-value < α 2.1.3. Uji Hosmer and Lemeshow (Uji Kesesuaian Model) Hipotesis  :
H 0 : Model sesuai (Tidak  ada perbedaan antara prediksi  dengan hasil  observasi)
H 1 : Model tidak  sesuai (Ada perbedaan antara prediksi  dengan hasil  observasi) Statistik  uji  :
𝐶̂ = ⁡∑ (𝑜 𝑘 −𝑛′ 𝑘 𝜋 ̅ 𝑘 ) 2 (𝑛′ 𝑘 𝜋 ̅ 𝑘 )(1−𝜋 ̅ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1
Daerah kritis  : H 0 ditolak  jika 𝐶̂ > χ² (α,g-2)) atau H 0 ditolak  jika  nilai p-value < α 2.2. CHAID ( Chi-Squared Automatic Interaction Detection )
Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)  pertama kali  dikenalkan  oleh Dr.G.V.Kass dalam artikel  dengan judul  “ An Exploratory Technique for Investigating Large Quantities of  Categorical Data ” pada  tahun  1980.  Menurut  Gallagher  (2000),  CHAID adalah suatu teknik  iteratif  yang menguji  satu-persatu variabel independen  dalam klasifikasi, kemudian  disusun  berdasarkan  pada  tingkat  signifikansi chi-square terhadap  variabel dependennya.
2.2.1. Variabel-Variabel  dalam  CHAID
Menurut Gallagher  (2000),  terdapat tiga bentuk variabel  yang berbeda dalam  CHAID:
1. Variabel Monotonik  adalah variabel  independen  yang kategorinya  dapat digabungkan atau dikombinasikan  hanya jika  kedua variabel tersebut berdekatan satu sama lain  atau mengikuti  urutan aslinya  (data ordinal).
2. Variabel Bebas adalah variabel  independen  yang kategorinya  dapat digabungkan  atau dikombinasikan  ketika  kedua  variabel  berdekatan  maupun  tidak  berdekatan  (data nominal).
3. Variabel  Mengambang  ( floating ) adalah variabel  independen  yang kategorinya  dapat diperlakukan  seperti monotonik  kecuali  untuk  kategori  yang  terakhir  ( missing value ) yang dapat dikombinasikan  dengan kategori  manapun.
2.2.2. Uji Chi-Square (Independensi)
Menurut  Kunto  (2006),  teknik  uji chi-square memungkinkan  untuk  mengetahui independensi  antara dua variabel  pada tiap levelnya.
Hipotesis  :
H 0 :  Tidak  terdapat  hubungan  antara variabel  independen  dengan  variabel  dependen (Kedua kriteria  klasifikasi  bebas)
H 1 : Terdapat hubungan  antara variabel  independen  dengan variabel  dependen (Kedua kriteria  klasifikasi  tidak  bebas)
Statistik  uji  :
𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = ⁡∑ ∑ [ (𝑛 𝑘𝑙 −𝐸 𝑘𝑙 ) 2 𝐸 𝑘𝑙 ] 𝑐 𝑙=1 𝑟 𝑘=1 𝐸 𝑘𝑙 = 𝑛 𝑘. 𝑛 .𝑙 𝑛 , k =1, 2, … , r    dan   lj = 1, 2, … , c .
Daerah kritis  : H 0 ditolak  jika 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 > χ² α : (r-1)(c-1) atau H 0 ditolak  jika  nilai p-value < α

## 2.2.3. Koreksi Bonferroni
Menurut  Gallagher  (2000),  pengali  bonferroni  untuk  masing-masing  jenis  variabel independen  adalah sebagai berikut:
1. Variabel monotonik
M = ⁡ ( 𝑐−1 𝑟−1 )
2. Variabel bebas M = ⁡ ∑ (−1) 𝑖 (𝑟−𝑖) 𝑐
𝑖!(𝑟−𝑖)! 𝑟−1 𝑖=1 3. Variabel mengambang  ( floating ) M = ⁡ ( 𝑐−2 𝑟−2 ) + 𝑟( 𝑐−2 𝑟−1 ) dengan :
M = pengali  bonferroni c = banyaknya kategori  variabel  independen  awal r = banyaknya  kategori  variabel  independen  setelah penggabungan

## 2.2.4. Algoritma CHAID
Algoritma  CHAID  dibagi  menjadi  tiga  tahap  yaitu  tahap  penggabungan  ( merging ), tahap pemisahan  ( splitting ), dan tahap penghentian  ( stopping ).
1. Tahap Penggabungan  ( merging )
Menurut Gallagher  (2000),  tahap penggabungan  adalah sebagai berikut:
a. Hitung  statistik chi-square untuk setiap variabel independen .
b. Gabungkan  pasangan  yang  tidak  signifkan  yaitu  pasangan  yang  memiliki  nilai chi-square terkecil  dan  nilai p-value terbesar  menjadi  kategori  tunggal  dari variabel  independen  yang mempunyai  3 atau lebih  kategori  asal.
c. Periksa kembali  signifikansi  kategori  baru setelah penggabungan,  apabila  masih terdapat pasangan kategori  yang belum  signifikan  maka ulangi  ke langkah  a dan jika  semua  pasangan  kategori  sudah  signifikan,  maka  lanjutkan  ke  langkah berikutnya.
d. Hitung  koreksi  bonferroni  didasarkan  pada kategori  yang sudah digabungkan.
2. Tahap Pemisahan ( splitting )
Tahap  pemisahan  dilakukan  dengan  cara memilih  variabel  independen  terbaik  yaitu variabel  dengan  nilai chi-square terbesar  atau  nilai p-value terkecil,  selanjutnya membagi  kelompok  variabel  independen  dengan  menggunakan  masing-masing kategori  variabel  independen  yang  telah  digabungkan  untuk  menentukan  sub pembagian  dari kelompok  induk  menjadi  sub kelompok  baru dan apabila  sudah tidak ada  variabel  independen  yang  memiliki  nilai chi-square atau  nilai p-value yang signifikan,  maka jangan memulai  pembagian  kelompok  tersebut.
3. Tahap Penghentian  ( stopping )
Menurut  Rokach dan Maimon  (2008),  penyekatan simpul  dalam  pembentukan  pohon harus dihentikan  apabila  memenuhi  aturan sebagai berikut  :
a. Terdapat kasus yang berasal dari salah satu kelas variabel  dependen  pada simpul.
b. Telah tercapai kedalaman  pohon  yang maksimal.
c. Jumlah  minimal  kasus untuk  menjadi  simpul  induk  lebih  besar dari jumlah  kasus di simpul  terminal.
d. Apabila  simpul  disekat,  jumlah  kasus  dalam  satu  atau  lebih  simpul  anak  akan kurang  dari  jumlah  minimal  kasus  untuk  menjadi  simpul  anak  maka  proses penyekatan simpul  berhenti.
e. Simpul  tidak  dapat disekat  apabila  semua variabel  independen  mempunyai  nilai signifikan  lebih  besar dari nilai  α yang ditentukan.
2.3. Ketepatan Klasifikasi
Menurut  Johnson  dan  Wichern  (1992), Apparent Error Rate (APER) adalah  prosedur evaluasi  yang  digunakan  untuk  melihat  kesalahan  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  suatu fungsi  klasifikasi.  Nilai  APER menyatakan nilai  proporsi  sampel yang salah diklasifikas ikan oleh  fungsi  klasifikasi.  Kesalahan  klasifikasi  dapat  dilihat  pada  tabel  maktriks  konfusi berikut:
Tabel 1 . Matriks konfusi Hasil Observasi Hasil Prediksi Kelas A Kelas B Kelas A f 11 f 10 Kelas B f 01 f 00
Maka dapat dihitung  tingkat  akurasi dan tingkat  kesalahan prediksi  (APER) sebagai berikut:
Tingkat  akurasi = 𝑓 11 +𝑓 00 𝑓 11 +𝑓 10 +𝑓 01 +𝑓 00
Tingkat  kesalahan prediksi  (APER) = 𝑓 10 +𝑓 01 𝑓 11 +𝑓 10 +𝑓 01 +𝑓 00

## 2.4. Program R
R adalah bahasa pemrograman open source yang  memiliki  hubungan  dengan komputasi dan pengolahan  data statistika  yang  menampilkan  grafik  dengan  menggunakan  tools  yang telah disediakan  oleh  paket-paketnya  yang  sangat berguna  di  dalam  penelitian  dan industri (Budiharto  dan  Rachmawati,  2013).  R  memiliki  dua  bentuk  umum  pengguna  dalam komputasi  statistika  yaitu Command  Line Interface (CLI)  dan Graphical User Interface (GUI). R-shiny  memungkinkan  orang membuat  laman web ( web pages ) interaktif  sehingga kemampuan  R yang pada dasarnya bersifat CLI bisa diakses melalui  menu web secara GUI web (Tirta, 2015).

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Sumber  data yang digunakan  dalam  penulisan  ini  adalah data sekunder  yang diperoleh dari  hasil  pendataan kredit  yang  dilakukan  oleh  suatu  perusahaan  X di  Gresik.  Data yang digunakan  adalah data kredit  sepeda motor bulan  November tahun 2019  sebanyak 690  data

## 3.2. Variabel  Penelitian
Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  status  kredit  sebagai  variabel dependen  (Y) dan  jenis  kelamin  (X 1 ),  status perkawinan  (X 2 ),  pendidikan  (X 3 ),  pekerjaan (X 4 ),  penghasilan  (X 5 ),  pengeluaran  (X 6 ),  serta  status  kepemilikan  rumah  (X 7 )  sebagai variabel  independennya.
3.3. Metode Analisis Data
Metode  analisis  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  CHAID dan Regresi logistik  biner.
1. Tahapan  analisis  data yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Regresi  logistik biner  yaitu:
a. Membentuk  model  regresi logistik  biner.
b. Melakukan  uji  rasio likelihood.
c. Melakukan  uji  wald.
d. Melakukan  uji  hosmer and lemeshow  terhadap data.
e. Menentukan  dan menginterpretasi  model  akhir regresi logistik  biner.
f. Menghitung  nilai  π(x i ). π(x i ) adalah peluang  kredit macet.
 Apabila  nilai  π(x i ) < 0,5 maka masuk kedalam kelas 0 dan dikategorikan  sebagai kredit  tidak macet.
 Apabila  nilai  π(x i ) > 0,5 maka masuk kedalam kelas 1 dan dikategorikan  sebagai kredit  macet.
g. Membentuk  matriks  konfusi  regresi logistik  biner
h. Menghitung  nilai  ketepatan klasifikasi
2. Tahapan analisis  data yang dilakukan  dengan menggunakan  metode CHAID yaitu:
a. Menghitung  nilai chi-square untuk  setiap  pasangan kategori  variabel  independen dan variabel  dependen.
b. Gabungkan  kategori  dalam  variabel  independen  yang  memiliki  nilai chi-square terkecil.
c. Menghitung  kembali  nilai chi-square
d. Melakukan  koreksi  bonferroni
e. Pemilihan  variabel  independen  yang  memiliki  nilai chi-square terbesar sebagai pemisah untuk  membentuk  sub kelompok.  Proses pemilihan  variabel  terus berjalan hingga  mencapai peraturan penghentian  yang diberlakukan.
f. Menginterpretasi  pohon  klasifikasi.
g. Menghitung  nilai  ketepatan klasifikasi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Analisis Regresi Logistik Biner

## 4.1.1. Model Awal
Model  awal  regresi  logistik  biner  yang  terbentuk  yaitu 𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑒 𝑔(𝑥𝑖) 1+𝑒 𝑔(𝑥𝑖) sebagai peluang  kredit  macet dengan g ( x i ) = 1,51337 − 1,28594⁡x 1 (1) − 0,33265⁡x 2 (2) − 3,36832⁡x 2 (3) + 0,39564⁡x 3 (2) +
⁡0,18899⁡x 3 (3) + 0,06162⁡x 4 (2) + 0,34316⁡x 4 (3) + 1,20134⁡x 4 (4) − 1,55094⁡x 4 (5) − 22,65312⁡x 5 (2) − 43,19720⁡x 5 (3) + 19,14282⁡x 6 (2) + 22,77250⁡x 6 (3) + 0,24887⁡x 7 (2) + 1,27742⁡x 7 (3)
1. Uji  rasio likelihood  model  awal
Hipotesis  : H 0 : β 1 = β 2 = … = β 15 = 0 H 1 : Paling  sedikit  ada satu β j ≠ 0 dengan j = 1, 2, .., 15 Nilai  kritis  : χ² (p,α) = χ² (15:0,05) = 24,9958 Statistik  uji  : G = −2 ln [ 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑⁡𝑡𝑎𝑛𝑝𝑎⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑⁡𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛⁡𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑒𝑙⁡𝑏𝑒𝑏𝑎𝑠 ] = 508,6089361
H 0 ditolak  karena G = 508,6089361  > χ² (15:0,05) = 24,9958.  Sehingga  dapat disimpulka n bahwa paling  sedikit  ada satu variabel  independen  yang berpengaruh  terhadap variabel status kredit.
2. Uji  wald model  awal
Hipotesis  : H 0 : β j = 0 dengan j = 1, 2, …, 15 (Tidak ada pengaruh antara variabel independen  dengan variabel  status kredit)
H 1 : β j ≠ 0  dengan j = 1,  2,  …, 15  (Ada pengaruh  antara variabel  independen  dengan variabel  status kredit)
Nilai  kritis  : χ² (α,1) = χ² (0,05:1) = 3,84146 Statistik  uji  :
W j = { 𝛽 ̂ 𝑗 𝑠𝑒(𝛽 ̂ 𝑗 ) } 2
Kesimpulan  : Pada taraf signifikansi  α = 5%, H 0 ditolak  untuk  variabel   X 1 (1)  = jenis  kelamin  (laki- laki),  X 2 (3) = status perkawinan  (belum  kawin),  dan X 7 (3)  = status kepemilikan  rumah (rumah  sewa/kos/kontrak).  Untuk  variabel  X 2 (2) = status perkawinan  (cerai) dianggap signifikan  karena masih  termasuk kategori  dari variabel  status perkawinan  dan X 7 (2) = status kepemilikan  rumah  (rumah  sendiri)  dianggap  signifikan  karena masih  termasuk kategori  dari variabel  status kepemilikan  rumah. Sehingga  ada pengaruh antara variabel independen  dengan variabel  status kredit.
Setelah melakukan  uji  signifikansi  secara keseluruhan maupun  secara individu  terhadap model  regresi logistik  biner,  didapatkan  hasil  bahwa variabel  independen  yang berpengaruh secara signifikan  terhadap status kredit yaitu  variabel  jenis  kelamin  (X 1 ), status perkawinan (X 2 ) dan status kepemilikan  rumah (X 7 ). Karena terdapat beberapa variabel independen  yang
tidak  signifikan  maka  akan  dibentuk  model  regresi  logitik  biner  yang  baru  dengan  tidak mengikutsertakan  variabel  independen  yang tidak  signifikan.
Tabel 2. Hasil Uji  Wald Model  Awal
Variabel Estimate Std.Error Nilai  z p-value Keterangan X 1 (1) -1,28594 0,335161 -3,657 0,000255 Signifikan X 2 (2) -0,33265 0,58354 -0,570 0,568641 Tidak  Signifikan X 2 (3) -3,36832 1,12131 -3,004 0,002665 Signifikan X 3 (2) 0,39564 0,43224 0,915 0,360020 Tidak  Signifikan X 3 (3) 0,18899 0,87022 0,217 0,828071 Tidak  Signifikan X 4 (2) 0,06162 1,13785 0,054 0,956811 Tidak  Signifikan X 4 (3) 0,034316 1,14571 0,300 0,764547 Tidak  Signifikan X 4 (4) 1,20134 1,29693 0,926 0,354292 Tidak  Signifikan X 4 (5) -1,55094 1,40704 -1,102 0,270344 Tidak  Signifikan X 5 (2) -22,65312 1133,40573 -0,020 0,984054 Tidak  Signifikan X 5 (3) -43,19720 1984,77639 -0,022 0,982636 Tidak  Signifikan X 6 (2) 19,14282 1133,40579 0,017 0,986525 Tidak  Signifikan X 6 (3) 22,77250 1133,40604 0,020 0,983970 Tidak  Signifikan X 7 (2) 0,24887 0,40678 0,612 0,540668 Tidak  Signifikan X 7 (3) 1,27742 0,55549 2,300 0,021468 Signifikan Constant 1,51337 1,50064 1,008 0,313222 - 3. Uji  Hosmer and Lemeshow Hipotesis  : H 0 : Model sesuai (Tidak  ada perbedaan antara prediksi  dengan hasil  observasi) H 1 : Model tidak  sesuai (Ada perbedaan antara prediksi  dengan hasil  observasi) Nilai  kritis  : χ² (α,g-2) = χ² (0,05:8) = 15,50731 Statistik  uji  :
𝐶̂ = ⁡∑ (𝑜 𝑘 −𝑛′ 𝑘 𝜋 ̅ 𝑘 ) 2 (𝑛′ 𝑘 𝜋 ̅ 𝑘 )(1−𝜋 ̅ 𝑘 ) 𝑔 𝑘=1 = 0,19791  ; p-value = 1
Kesimpulan  : Pada taraf signifikansi  α = 5%,  H 0 diterima  karena 𝐶̂ = 0,19791  < χ² (0,05:8) = 15,50731 atau p-value =1 > α = 0,05.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa model  sesuai (Tidak  ada perbedaan antara prediksi  dengan hasil  observasi).
4. Model  akhir
Berdasarkan  hasil  uji  rasio  likelihood,  uji  wald  dan  uji  hosmer  and  lemeshow  maka diperoleh  model  akhir  regresi  logistik  biner  untuk  status  kredit  yaitu  sebagai  berikut: 𝜋(𝑥 𝑖 ) = 𝑒 𝑔(𝑥𝑖) 1+𝑒 𝑔(𝑥𝑖) dengan
g ( x i )  = 0,02484 − 1,82978⁡x 1 (1) − 0,49936⁡x 2 (2) − 2,42599⁡x 2 (3)

## 4.1.2. Ketepatan Klasifikasi Regresi Logistik Biner
Tabel 3. Matriks Konfusi  Regresi Logistik  Biner Prediksi Observasi Kredit tidak  macet (0) Kredit macet (1) Kredit tidak  macet (0) 415 57 Kredit macet (1) 106 112
Berdasarkan  Tabel  3,  maka  dapat  dihitung  nilai  akurasi  ketepatan  klasifikasi  dan  tingkat kesalahan prediksi  (APER) sebagai berikut  :
Akurasi = 415+112 415+57+106+112 = 0,7637681⁡ = 76,38%
APER = 57+106 415+57+106+112 = 0,2362319 ⁡ = 23,62%
4.2. Analisis CHAID ( Chi-squared Automatic Interaction Detection )
4.2.1. Tahap Penggabungan
Pada penelitian  ini  variabel  pendidikan  mengalami  proses penggabungan  dikarenakan variabel  pendidikan  memiliki  nilai chi-square paling  kecil.  Berikut  merupakan  hasil  uji statistik chi-square : Tabel 4. Variabel Status Kredit dan Variabel Pendidikan
Status Kredit Pendidikan Total SLTA (2); Diploma,Sarjana  (3)  SD,SLTP (1) Kredit tidak  macet (0) 424 97 521 Kredit macet (1) 126 43 169 Total 550 140 690 𝜒 2 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 = ⁡∑ ∑ [ (𝑛 𝑖𝑗 −𝐸 𝑖𝑗 ) 2 𝐸 𝑖𝑗 ] 𝑐 𝑗=1 𝑟 𝑖=1 = 3,6761
Berdasarkan  perhitungan  diatas  H 0 diterima  karena  χ² hitung =  3,6761  <  χ² (0,05:1) =  3,841. Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa tidak terdapat hubungan  antara variabel status kredit  dan variabel  pendidikan  kategori  (SLTA;diploma,  sarjana  dan  SD,SLTP)  (saling  bebas) maka seluruh  kategori  variabel  pendidikan  digabungkan  menjadi  satu  kategori  tunggal  dan kemudian  dihitung  koreksi  bonferroninya.
M = (c − 1 r − 1 ) = (3 − 1 1 − 1 ) = 2! 0!(2 − 0)! = 1
Hasil  dari  koreksi  bonferroni  adalah  2,2x10 -16 x  1  =  2,2x10 -16 .  Karena  nilai p-value terkoreksi  =  2,2x10 -16 <  α  =  0,05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel  pendidikan signifikan  (tidak saling  bebas) terhadap variabel  status kredit.
4.2.2. Tahap Pemisahan
Tabel 5. Uji Chi-square Tahap Pemisahan Simpul  1 (t 1 ) Variabel Kategori Chi-square Keputusan  Kesimpulan Jenis Kelamin (X 1 ) Perempuan (0) 97,621 H 0 ditolak signifikan Laki-laki  (1) Status Perkawinan (X 2 ) Kawin (1) 34,182 H 0 ditolak Signifikan Cerai (2) Belum  Kawin (3) Pendidikan (X 3 ) SD, SLTP; SLTA; Diploma, Sarjana (1) 179,57 H 0 ditolak Signifikan
Pekerjaan
(X 4 ) PNS/TNI/polisi/BUMN/
pegawai pemerintah  (1)
50,767 H 0 ditolak Signifikan Karyawan Swasta (2) Wiraswasta/Pedagang (3) Petani/Peternak/Nelayan (4)
Lainnya  (5)
Penghasilan
(X 5 ) < Rp. 3.000.000,00  (1)
372,15 H 0 ditolak Signifikan Rp.  3.000.00,00  – Rp. 5.000.000,00  (2) > Rp. 5.000.000,00  (3)
Pengeluaran (X 6 )
< Rp. 2.000.000,00  (1)
19,418 H 0 ditolak Signifkan Rp. 2.000.000,00  – Rp. 3.000.000,00  (2) > Rp. 3.000.000,00  (3) Status Kepemilikan Rumah (X 7 ) Rumah Keluarga/Rumah Dinas (1) 22,244 H 0 ditolak Signifikan Rumah Sendiri  (2)
Rumah Sewa/Kos/Kontrak (3)
Berdasarkan Tabel  5, variabel  penghasilan  merupakan  variabel  pemisah  terbaik pada simpul  1 (t 1 ) karena mempunyai  nilai chi-square terbesar yaitu  372,15.  Proses pemisahan simpul  terus dilakukan  dan berhenti  ketika memenuhi  syarat tahap penghentian.

## 4.2.3. Tahap Penghentian
Tahap  penghentian  terjadi  pada  simpul  status  perkawinan  kategori  kawin,  status perkawinan kategori  cerai, status perkawinan  kategori belum  kawin,  pengeluaran  kategori  < Rp.  2.000.000,00,  jenis  kelamin  kategori  perempuan,  jenis  kelamin  kategori  laki-laki, pengeluaran  kategori  >Rp.  3.000.000,00  dan penghasilan  kategori  > Rp.  5.000.00,00.  Hal tersebut terjadi  disebabkan  oleh faktor sebagai berikut:
1. Proses  penghentian  terjadi  pada  simpul  status  perkawinan  kategori  cerai,  status perkawinan  kategori  belum  kawin,  jenis  kelamin  kategori  perempuan,  jenis  kelamin kategori  laki-laki,  dan  pengeluaran  kategori  >Rp.  3.000.000,00  disebabkan  karena sudah tidak ada lagi  variabel  independen  yang signifikan.
2. Proses penghentian  terjadi  pada simpul  status perkawinan kategori kawin,  pengeluaran kategori  < Rp. 2.000.000,00  dan penghasilan  kategori  > Rp. 5.000.00,00  disebabkan karena hanya terdapat 1 kategori variabel  dependen.

## 4.2.4. Ketepatan Klasifikasi CHAID
Tabel 6. Matriks Konfusi  Regresi Logistik  Biner Prediksi Observasi Kredit tidak  macet (0) Kredit macet (1) Kredit tidak  macet (0) 516 42 Kredit macet (1) 5 127
Berdasarkan  Tabel  6,  maka  dapat  dihitung  nilai  akurasi  ketepatan  klasifikasi  dan tingkat  kesalahan prediksi  (APER) dan sebagai berikut  :
APER = 42+5 516+42+5+127 = 0,0681⁡ = 6,81%
Akurasi = 516+127 516+42+5+127 = 0,9319⁡ = 93,19%
4.3. Langkah-langkah menggunakan Graphical User Interface (GUI) R
Berikut  merupakan langkah-langkah  untuk  menggunakan  GUI:
1. Klik  tombol  browse untuk  memasukkan  file (dalam  format .csv)
2. Tunggu  sampai  file berhasil  diupload.
3. Setelah file  berhasil  diupload,  klik  header supaya baris  pertama adalah  data yang akan digunakan.
4. Klik  Regresi  Logistik  Biner.  Kemudian  centang  semua  variabel  independent  untuk model  awal.  Apabila  ingin  memasukkan  intersep  (konstanta)  dalam  model  maka centang “masukkan  konstanta”.
5. Apabila  ada variabel  yang  tidak  signifikan  maka  variabel  tersebut  dibuang  dan  tidak dimasukkan  kedalam  model  regresi  logistik  biner.  Kemudian  membuat  model  baru dengan  mencentang  variabel  yang  signifikan.  Jika  ingin  memasukkan  intersep (konstanta) dalam  model  maka centang “masukkan  konstanta”.
6. Klik  CHAID. Kemudian  centang variabel  independent  sesuai  model  yang  diinginkan. Atur minsplit  dan minprob  sesuai yang diinginkan  dengan cara menggeser slider.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil  dan pembahasan dapat diambil  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Faktor-faktor yang mempengaruhi  kredit  macet di perusahaan X dengan metode regresi logistik  biner  yaitu  variabel  jenis  kelamin  dan variabel  status perkawinan.  Sedangkan untuk  metode  CHAID faktor-faktor  yang  mempengaruhi  yaitu  variabel  jenis  kelamin, variabel  status perkawinan,  variabel  penghasilan  dan variabel  pengeluaran.
2. Metode regresi logistik  biner  memiliki  nilai  akurasi sebesar 76,38%  dan APER sebesar 23,62%  dalam  mengklasifikasikan  kredit  macet di  perusahaan  X.  Sedangkan  metode CHAID  memiliki  nilai  akurasi  sebesar  93,19%  dan  APER  sebesar  6,81%  dalam mengklasifikasikan  kredit  macet di perusahaan X.
1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 6 .
3. Berdasarkan  hasil  perbandingan  ketepatan  klasifikasi  dengan  metode  regresi  logistik biner dan metode CHAID diperoleh  hasil bahwa metode CHAID lebih  baik dari regresi logistik  biner dalam  mengklasifikasikan  kredit  macet di perusahaan X.

## DAFTAR PUSTAKA
Agresti,  A.2002. An Introduction to Categorical Data Analysis . New York:  John Wiley & Sons. Inc.
Budiharto,  W., dan Rachmawati, N. R. 2013. Pengantar Praktis Pemrograman R untuk Ilmu Komputer. Jakarta: Halaman Moeka. Gallagher, C.A. 2000. An Iterative  Approach  to Classification  Analysis . www.casact.org/library/ratemaking/90dp237.pdf
Hosmer, D.W., dan Lemeshow. 2000. Applied Logistic Regression. USA: John  Willey  and Sons.
Johnson,  R.A. dan  Winchern,  DW.  2007. Applied Multivariate Statistical Analysis Sixth Edition . New Jersey: Pearson. Kasmir.  2000. Bank dan Lembaga  Keuangan  Lainnya .  Edisi  keenam.  Salemba  Empat, Jakarta.
Kunto,  Y.S. 2006. Analisis CHAID Sebagai Alat Bantu Statistik untuk Segmentasi Pasar . Jurnal  Manajemen  Pemasaran,  Vol.  01,  No.  02.  Surabaya:  Universitas  Kristen Petra.
Rokach,  L.  dan  Maimon,  O.  2008. Data  Mining  with  Decision  Trees  “Theory  and Application ”. USA: World Scientific  Publishing  Co. Pte. Ltd. Surat  Keputusan  Menteri  Keuangan  No.84/PMK.012/2006  Tentang  Kegiatan  Usaha Perusahaan Pembiayaan.
Tirta,  I. M. 2006. Mendesain Paket Analisis dan Media Pembelajaran Statistika.. Jember: Universitas  Jember.
Tirta,  I.M.  2015. Panduan Penyusunan Modul dan Analisis Data  Online Berbasis Web Interaktif Menggunakan R dalam Rangka Melengkapi K Statistika Virtual (Online, Interaktf, Terintegrasi). Jember: Universitas Jember.