Prediksi Risiko Kredit dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation

Abstract

Prediksi risiko kredit sangat bermanfaat bagi pihak bank atau lembaga pembiayaan dalam mengambil
keputusan kredit. Pada pengambilan keputusan tersebut lembaga pembiayaan wajib melaksanakan prinsip
kehati-hatian untuk memperkecil risiko dalam pemberian kredit. Pada penelitian ini akan dirancang perangkat
lunak prediksi risiko kredit dengan metode jaringan syaraf tiruan backpropagation. Dari prediksi jaringan
syaraf tiruan backpropagation dengan 1 hidden layer dengan jumlah sel 100 dengan fungsi aktivasi satlin
mampu memprediksi risiko kredit dengan prosentase kebenaran 70%, jaringan syaraf tiruan backpropagation
dengan 2 hidden layer dengan jumlah sel pertama 100 dan sel kedua 300 dengan kombinasi fungsi aktivasi
logsig-satlin mampu memprediksi risiko kredit dengan prosentase kebenaran 100%. Berdasarkan hasil tersebut,
penelitian ini merekomendasikan pengembangan algoritma jaringan syaraf tiruan sebagai metode yang efektif
pada sistem prediksi risiko kredit.
Kata kunci: Prediksi risiko kredit, jaringan syaraf tiruan, backpropagation.