Judul: Analisis Credit Scoring Menggunakan Regresi Logistik LASSO dan Support Vector Machine (SVM).
Abstrak: Hasil survei perbankan menunjukkan pertumbuhan kredit di Indonesia tahun 2016 mencapai 12% year of the year (yoy). Hal ini meningkat dibandingkan realisasi pertumbuhan kredit tahun 2015 (per November 2015) yaitu sebesar 9.8% (yoy). Optimisme pertumbuhan kredit tersebut terutama didorong oleh meningkatnya kondisi likuiditas perbankan, masih berlanjutnya penurunan suku bunga kredit, dan kondisi ekonomi yang diperkirakan semakin baik (BI 2016). Menurut UU No. 10 tahun 1998, kredit adalah penyedian uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya setelah waktu tertentu dengan pemberian bunga. Tingginya permintaan kredit tak lantas membuat pihak pemberi jasa layanan kredit akan dapat mengabulkan semua permohonan yang ada. Untuk itu, perlu dilakukan suatu proses penyeleksian dalam rangka melihat calon debitur mana yang layak diberi pinjaman. Credit scoring merupakan suatu metode untuk mengevaluasi resiko kredit yang mungkin terjadi pada debitur degan menggunakan credit score yang akan dihasilkan berdasarkan model dari credit scoring. Credit score adalah angka yang akan merepresentasikan kelayakan seorang debitur untuk menerima dana bantuan kredit. Analisis credit scoring dengan menggunakan regresi logistik masih kurang efektif karena membutuhkan uji hipotesis dan uji asumsi yang harus terpenuhi. Analisis regresi logistik LASSO dapat digunakan untuk mengatasi hal tersebut. Disamping itu metode Support Vector Machine (SVM) juga merupakan salah satu metode klasifikasi yang memiliki kemampuan klasifikasi yang baik serta dapat mengabaikan semua asumsi seperti pada regresi logistik. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari peubah-peubah yang berpengaruh terhadap kelancaran debitur dalam membayarkan kredit motor serta membandingkan kebaikan dari kedua metode yang digunakan. Berdasarkan hasil analisis credit scoring menggunakan regresi logistik LASSO diperoleh bahwa peubah penjelas yang berpengaruh terhadap kelancaran pembayaran kredit yaitu peubah kepemilikan telepon, besarnya uang muka, jangka waktu pinjaman, pekerjaan, umur, status pernikahan, jenis kelamin, tingkat pendidikan, jumlah tanggungan, tipe motor, interaksi antara peubah tipe motor dengan kepemilikan telepon dan besar uang muka, interaksi antara peubah kepemilikan telepon dengan pekerjaan, jangka waktu pinjaman dan kepemilikan nomor telepon, interaksi antara peubah besar uang muka dengan jangka waktu pinjaman,besar angsuran, jenis kelamin, tingkat pendidikan serta interaksi antara pekerjaan dan jenis pendapatan. Penerapan metode regresi logistik LASSO dan SVM pada kasus ini memiliki ketepatan klasifikasi yang hampir sama. Hanya saja hasil kinerja klasifikasi menggunakan metode SVM relatif stabil dibandingkan dengan regresi logistik LASSO.
Keyword: regresi logistik, LASSO, klasifikasi, support vector machine

Judul: Analisis Regresi Logistik dan CART untuk Credit Scoring dengan Penanganan Kelas Tak Seimbang
Abstrak: Tidak adanya jaminan pada suatu jenis kredit akan membuat risiko kredit (gagal bayar) yang dihadapi oleh pihak bank semakin tinggi. Penerapan prinsip kehati-hatian oleh bank diterapkan dengan mengelola portofolio kredit yang dimiliki, sehingga potensi risiko yang terjadi dapat diukur dan dikontrol dalam suatu model. Credit scoring menggambarkan seberapa besar kemungkinan debitur akan macet dengan pembayaran. Pada penelitian ini dibandingkan pemodelan credit scoring antara analisis regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART) dalam mengklasifikasikan debitur yang nantinya dapat digunakan oleh bank untuk membuat atau mengevaluasi kebijakan terkait kredit. Permasalahan klasifikasi pada ketidakseimbangan kelas salah satunya dapat ditangani dengan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis Regresi Logistik dengan penanganan SMOTE menghasilkan kinerja yang lebih baik karena memiliki nilai sensitifitas yang lebih tinggi daripada analisis CART dan tidak terdapat perbedaan nilai terlalu besar pada nilai Area Under Curve (AUC). Peubah yang berpengaruh signifikan dalam klasifikasi debitur (lancar, macet) adalah tingkat pendidikan, status kepemilikan rumah, dan pendapatan., The absence of collateral for a type of credit will increase the bank's credit risk (failed to pay). Banks apply the precautionary principle by managing their credit portfolios so that potential hazards that occur can be measured and controlled in a model. Credit scoring describes how likely a debtor will fail with payments. This study aimed to compare logistic regression analysis and Classification and Regression Trees (CART) in classifying debtors to evaluate credit policies. One of the problems in classification is unbalanced data. Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) is a technique to handle the unbalanced problem in classification. The results show that the logistic regression model with SMOTE has higher sensitivity than the CART model, and there was no difference in Area Under Curve (AUC). The variables that have significant effects on the classification of debtors (good, bad) are level of education, homeownership status, and income.
Keyword: CART, Credit Scoring, Logistic Regression, Credit Risk, SMOTE

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: