Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 182684 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Regina Mutiara Mastiur
"Indonesia memiliki kewenangan tertinggi untuk mengatur tatanan negara, termasuk terhadap hak atas kehidupan, kebebasan, dan keselamatan individu sesuai dengan Pasal 28G Ayat 1 UUD NRI Tahun 1945. Penegakan hak ini relevan dengan perkembangan teknologi yang kian masif hingga mencapai Revolusi Industri 5.0, yang mana hampir seluruh aktivitas digital menggunakan data pribadi sehingga membuat data pribadi menjadi rentan untuk disalahgunakan. Salah satu produk dari revolusi industri yang juga menyinggung data pribadi adalah automated decision making atau pengambilan keputusan berdasarkan pemrosesan secara otomatis. Oleh sebab itu, terhadap aktivitas tersebut, data pribadi dilindungi oleh General Data Protection Regulation (“GDPR”) maupun Undang-Undang Nomor 27 Tahun 2022 tentang Perlindungan Data Pribadi (“UU PDP”). Perumusan dari penulisan ini akan membahas pertanyaan terkait perbandingan pengaturan pengambilan keputusan berdasarkan pemrosesan secara otomatis serta hak pengajuan keberatannya antara Hukum Uni Eropa hingga hal yang dapat Indonesia pelajari dari pengaturan perlindungan data pribadi terhadap pengambilan keputusan berdasarkan pemrosesan secara otomatis. Penulisan dari penelitian ini dikaji dengan penelitian hukum doktrinal, yang mana disusun berdasarkan analisis yuridis normatif. Dari penelitian ini, dapat dipahami bahwasanya meskipun kedua undang-undang tersebut melindungi data pribadi dari automated decision making dengan hak pengajuan keberatan, namun ketiadaan mengenai penjelasan maupun mekanisme hak pengajuan keberatan dan penilaian dampak perlindungan data pribadi yang mengurangi tingkat proteksi dari pengaturan data pribadi di Indonesia. Berbeda halnya dengan pengaturan penilaian kredit, Uni Eropa mengaturnya dengan Guidelines’ European Bank Authority namun tidak mengaturnya secara khusus, sedangkan Indonesia sendiri mengaturnya dengan Peraturan OJK 42/POJK.03/2017 tentang Kewajiban Penyusunan dan Pelaksanaan Kebijakan Perkreditan atau Pembiayaan Bank bagi Bank Umum. Maka dengan penulisan ini, penulis berharap pemerintah dapat menyusun pengaturan hak pengajuan keberatan atas automated decision making lebih lengkap dan diselaraskan dengan peraturan terkait, yang mana dalam penulisan ini adalah peraturan tentang penilaian kredit.

Indonesia has the highest authority to regulate the state order, including the rights to life, freedom, and safety of individuals by Article 28G Paragraph 1 of the NRI Constitution of 1945. The enforcement of this right is relevant to the increasingly massive technological developments to reach the Industrial Revolution 5.0, where almost all digital activities use personal data, making personal data vulnerable to misuse. One of the products of the industrial revolution that also alludes to personal data is  automated decision making or decision making based on automated processing. Therefore, for such activities, personal data is protected by the General Data Protection Regulation ("GDPR") and Law Number 27 of 2022 concerning Personal Data Protection ("PDP Law"). The formulation of this paper will discuss questions related to the comparison of decision-making arrangements based on automated processing and the right to object between EU Law to what Indonesia can learn from personal data protection arrangements against decision-making based on automated processing. The writing of this study is reviewed with doctrinal legal research, which is compiled based on normative juridical analysis. From this research, it can be understood that although the two laws protect personal data from automated decision making with the right to object, there is no explanation or mechanism for the right to object and assess the impact of personal data protection that reduces the level of protection of personal data regulation in Indonesia. Unlike the credit scoring arrangement, the European Union regulates it with the European Bank Authority Guidelines but does not regulate it specifically, while Indonesia itself regulates it with OJK Regulation 42/POJK.03/2017 concerning the Obligation to Formulate and Implement Bank Credit or Financing Policies for Commercial Banks. So with this writing, the author hopes that the government can compile a regulation on the right to file objections to automated decision making more completely and be aligned."
Depok: Fakultas Hukum Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Frendy
"Credit scoring merupakan sebuah metode analisis yang digunakan oleh pihak perbankan dalam menganalisis aplikasi kredit yang diajukan oleh nasabah. Adanya kemungkinan kredit yang default, kekurangan dari metode credit scoring yang umum digunakan, serta proses analisis aplikasi kredit yang tidak efisien dalam perbankan, mendorong pihak perbankan untuk terus mencari model credit scoring yang tepat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, diajukan sebuah model credit scoring yang dibentuk berdasarkan pada metode Bayesian Network yang bertujuan untuk mengelompokkan pemohon kredit ke dalam dua kelas, yaitu good creditor dan bad creditor. Tingginya tingkat akurasi model serta proses penggunaan yang sederhana membuktikan bahwa model yang dibentuk sangat efektif dalam mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh pihak perbankan dalam melakukan credit scoring.

Credit scoring is an analysis method used by banks to analyze credit applications which filed by customers. The possibility of credit default, the drawbacks of common credit scoring method, and the inefficiency of credit analysis process by banks, encourage the banks to keep looking for the best credit scoring model. To overcome these problems, the development of credit scoring model based on Bayesian Network is proposed. The main objective of this model is to classify the applicants into two groups, which are good creditor and bad creditor. High rate of accuracy as well as simple application process prove that formed model is very effective in addressing the problems faced by the banks in credit scoring process.
"
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2014
S55360
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Naufal Allaam Aji
"

Non-performing loans has been one of the biggest problems in the banking sector. One alternative to minimize credit risk is to improve the evaluation of the applicant's credibility. Credit risk assessment methods must be improved. Credit scoring is an evaluation of the feasibility of credit requests. Poor credit can lead to an increase in non-preforming loans that may reduce bank productivity even in the event of financial crises and financial institutions bankruptcy. The number of Data-mining-based Credit scoring model has increased. The performance of classifiers in solving financial problem become the main reason why it is growing rapidly. Previously, credit scoring is based on the conventional statistics such as logistic regression and discriminant analysis. Eventhough those techniques produce a good accuracy, some of the assumptions cannot be accomplished by the data. Along the development of infromation technology, more advance approach named data mining has been developed. Therefore, this study performs Data Mining approach to solve NPL percentage problems in Bank. The classification methods that will be used is Decision Tree C4.5, Back Propagation Neural Network, and ensemble classifier algorithms. Classifier with the best accuracy is Decision Tree C4.5 with Adaboost with 98,87% The best sensitivity also performed by Decision Tree C.5 complemented by adaboost with 97,3%. It is considered as the best model in terms of prevent the type II error which could impact to the increase of non-performing loan in a bank.

 "

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2019
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
cover
Desy Indriasari
"Implementasi manajernen risiko dalam dunia perbankan di Indonesia pada saat ini sudah mcrupakan suatu kewajiban yang tidak dapat ditawar-tawar lagi, karena Bank Indonesia sudah mengeluarkan peraturan yaitu Peraturan Bank Indonesia (PBI) nomor 5/8/PBI 2003 mengenai Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum dan Surat Edaran BI Nomor 5/21/DPNP tanggal 29 September 2003 mengenai Penerapan Manajemen Risiko Bagi Bank Umum yang mulai efektif pada tanggal 29 September 2003.
Perbankan sangat rentan terhadap risiko kredit yang timbul akibal dari bisnis yang digelutinya atau yang dijalaninya, oleh karena itu perbankan perlu mengembangkan suatu sistem yang dapat memonitor atau mengendalikan risiko kredit tersebut. Risiko kredit adalah risiko gagal bayar atau terjadinya default dimana suatu counterpary/borrower tidak dapat mengembalikan kewajibannya termasuk biaya over head-nya.
Credit scoring adalah suatu model yang digunakan perbankan untuk mengetahui layak atau tidaknya suatu debitur untuk diberikan pinjaman. Dari berbagai macam definisi maka dapat disimpulkan bahwa Credit Scoring Model adalah suatu penilaian terhadap debitur untuk menentukan Probability of Default berdasarkan faktor-faktor/variabel-variabel tertentu yang dapat dikuantifikasikan ke dalam bentuk skor, dimana skor tersebut adalah suatu alat untuk mengetahui dan mengklasifikasikan debitur ke dalam dua kategori yaitu good debitur dan bad debitur. Dalam credit scoring ini terdapat empat macam jenis pendekatan yaitu pendekatan linear probability model, logic model, probit model, dan discriminant analysis model.
Dalam penulisan karya ilmiah ini pendekatan yang digunakan adalah pendekatan model probit dan model logit dimana untuk pendekatan model logit menggunakan logistic distribution function dan untuk pendekatan model probit menggunakan normal distribution function. Untuk kedua model tersebut menggunakan variabel yang memiliki nilai 0 atau 1 (dummy variable). Berdasarkan pengolahan data dalam penelitian ini ternyata kedua model memiliki hasil yang tidak berbeda dalam menentukan nilai probability of default.
Untuk kedua metode tersebut ternyata variabel yang memiliki tingkat signifikansi a= 5% berjumlah 13 variabel yang artinya hanya 13 variabel itu saja yang sangat berpengaruh terhadap probability of default. Ketiga belas variabel tersebut adalah CS1, CS3, ED4, IC2, ID14, ID17, ID20, MB, MR, TN2, TN3, TN4 dan TN5.
Cut-off point yang digunakan penulis dalam karya akhir ini adalah 0.4. Correct estimates yang didapat dari model logit 87.93% sementara untuk model probit 87.95%. Error Type I model logit adalah 0.28% dan untuk model probit sebesar 0.19%. Error Type I untuk melihat berapa observasi yang ditolak (reject) padahal seharusnya diterima. Sementara Error Type II model logit adalah 11.79% dan untuk model probit 11.86 %. Error Type II untuk melihat berapa observasi yang disetujui padahal seharusnya ditolak.

Risk Management Implementation is a must in Banking Area in Indonesia caused Bank of Indonesia has been issued regulation, name is Bank of Indonesia Regulation (PBI) number 5/8/PBI 2003 contents of Risk Management Implementation for Common Bank and Letter Issued Bank of Indonesia number 5/21/DPNP date of September 29, 2003 contents of Risk Management Implementation for Common Bank which come into effective as per September 29, 2003.
Banking is a risky area for credit risk which comes from business that had been running itself, therefore banking needs to develop a system which can be monitored and handled credit risk itself, Credit risk is a default happened where a borrower or counterparty are not able to pay back their responsibility including over head cost.
Credit scoring is a model which used in banking to know whether a borrower or counterparty acceptable or not to get a loan. From all of kind of definition in summary credit scoring model is a value for customer or borrower to define probability of default based on limited variables which could be quantified into a score, where the score is a tool to find and classified borrower into two categories those are good borrower and bad borrower. In credit scoring there are four models: linear probability model, Logic model, probit model, and discriminant analysis model.
In this thesis models which used are probit model and logit model where as for logit model using logistic distribution function and For probit model using normal distribution function. Both models are using variable which have 0 values and 1 value (dummy variable). Based on processing data in this observation unfortunately both kind of models have results which not too different significantly to determine probability of default.
In fact for both methods total variables which have significancy level for a = 5% are 13 variables means that only 13 variables have most influenced for probability of default. The thirteen of variables are CS 1, CS3, ED4, 1C2, 1014, ID 17, ID20, MB, MR, TN2, TN3, TN4 and TN5.
Cut-off point which used in this thesis is 0.4. Correct estimate from logic model is 87.93 % meanwhile for probit model is 87.95 %. Error type 1 for logit model is 0.28 % and for probit model is 0.19 %. Function of error type 1 is to find/know how many observation have to be rejected otherwise have to be accepted, vice versa meanwhile function of error type II is to find/know how many observation have to he accepted otherwise/unfortunately have to be rejected.
"
Jakarta: Program Pascasarjana Universitas Indonesia, 2007
T19681
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Thomas, Lyn C.
"Tremendous growth in the credit industry has spurred the need for Credit Scoring and Its Applications, the only book that details the mathematical models that help creditors make intelligent credit risk decisions.
Creditors of all types make risk decisions every day, often haphazardly. This book addresses the two basic types of decisions and offers sound mathematical models to assist with the decision-making process. The first decision creditors face is whether to grant credit to a new applicant (credit scoring), and the second is how to adjust the credit restrictions or the marketing effort directed at a current customer (behavioral scoring). The authors have filled an important niche with this groundbreaking book. Currently, only the most sophisticated creditors use the models contained in this book to make these decisions, but all creditors can know these aids to successful lending."
Philadelphia : Society for Industrial and Applied Mathematics, 2002
e20443035
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Gamar Aseffa
"Penelitian ini bertujuan untuk merumuskan model credit scoring untuk kredit mikro dengan menggunakan metode Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). Metode MARS merupakan pendekatan regresi nonparametrik yang memiliki kemampuan untuk memodelkan hubungan yang kompleks antar variabel tanpa asumsi model yang kuat dan menghasilkan model dengan akurasi tinggi yang melebihi model credit scoring lainnya dan mampu mengolah data berdimensi tinggi. Dalam beberapa tahun terakhir, MARS telah banyak diterapkan untuk memodelkan berbagai data, namun belum ditemukan penggunaanya untuk credit scoring kredit mikro. Secara umum metode credit scoring yang umum digunakan adalah analisis diskriminan dan regresi logistik. Namun kedua metode tersebut memiliki keterbatasan yaitu perlunya asumsi parametrik antara variabel respon dan prediktor. Penelitian menggunakan studi kasus data kredit mikro PT. Bank ABC yang merupakan market leader kredit UMKM di Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model penilaian kredit mikro dengan menggunakan MARS memiliki akurasi prediksi yang lebih tinggi dengan tingkat kesalahan terkecil, kesalahan tipe I dan II dibandingkan dengan Metode Regresi Logistik. Sehingga hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan bagi bank dalam menerapkan metode MARS dalam credit scoring dalam rangka pengendalian Risiko Non Performing Loan Kredit Mikro.

This paper aim to formulate the credit scoring model for micro loan using the Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) method. The MARS method is a nonparametric regression approach that has the ability to model complex relationships between variables without strong model assumptions and produce a model with high accuracy that exceeds other credit scoring models and is able to process high-dimensional data. In recent years, MARS has been widely applied to model various data, but its use for micro loan credit scoring has not yet been found. Generally, the credit scoring methods commonly used are discriminant analysis and logistic regression. However, there are limitations to both methods, namely the need for parametric assumptions between the response variables and predictors. This study use a case study of micro loan data from PT. Bank ABC, which is the market leader for MSME loans in Indonesia.The results of this study indicate that the microcredit credit scoring model using MARS has a higher predictive accuracy with the smallest error rate, type I and II errors compared to the Logistics Regression Method. So the results of this study can be used as considerations for banks in applying the MARS method in credit scoring in order to control the Non-Performing Loan Risk of Micro Loan."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2022
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sri Minggrawati
"ABSTRAK
Credit Scoring System merupakan model yang dipakai untuk memprediksi
kemungkinan kinerja debitur pada waktu yang akan datang, sehingga dapat
dipakai sebagai alat bantu dalam keputusan untuk pemberian kredit. Model credit
scoring yang tidak akurat dapat menyebabkan peningkatan risiko kredit yang
dihadapi bank. Penelitian ini bertujuan melakukan pengujian terhadap model
credit scoring PT. Bank Ganesha, dengan menggunakan uji Loglikelihood Ratio
dan Kolmogorov Smirnov Statistic, kemudian dilakukan analisis portofolio kredit
dengan menggunakan vintage analysis. Hasilnya menunjukkan bahwa model
sudah tidak akurat lagi dan pada portofolio yang diuji menunjukkan terjadinya
penurunan kualitas kredit

ABSTRACT
Credit scoring system is used for predicting the possibility that the borrower will
repay what is owed in the future time. Hence it can be used to support a lending
decision. The inaccuracy of the credit scoring model can cause the increase of the
bank’s credit risk. The purpose of this research is to test the Bank Ganesha’s
credit scoring model by using the loglikelihood ratio, Kolmogorov-Smirnov
Statistic tests, and vintage analysis for analyzing the credit quality of credit
portfolio. The results show that the model is not accurate and that the portfolio
decreases in its credit quality"
Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2013
T-Pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Fatma Irmadani
"

Credit Scoring adalah metode yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan adanya risiko calon peminjam akan gagal bayar atau menunggak. Credit scoring digunakan oleh penyedia jasa pinjaman ketika calon peminjam dana mengajukan pinjaman. Salah satu perusahaan yang menggunakan credit scoring terhadap peminjamnya adalah Lending Club. Lending Club adalah salah satu penyedia jasa pinjam meminjam online Peer-to-Peer (P2P) di Amerika Serikat. Pada penelitian ini, dilakukan klasifikasi multikelas credit scoring berdasarkan status pinjaman (Loan Status) dari dataset Lending Club. Status pinjaman memiliki 3 kelas, yaitu default, fully paid, dan late. Dengan menggunakan pendekatan machine learning, yaitu supervised learning, klasifikasi multikelas credit scoring dapat dilakukan dengan menggunakan Multinomial Logistic Regression (MLR). MLR merupakan pengembangan dari Logistic Regression yang mampu menangani klasifikasi multikelas. Pada implementasi model MLR, digunakan 3 skenario sampling strategy pada SMOTE yang berbeda dalam mengklasifikasikan multikelas. Hasil klasifikasi multikelas dievaluasi dengan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-Score dan AUC (Area Under the Curve) One versus All. Hasil implementasi dengan evaluasi terbaik adalah model MLR dengan nilai accuracy sebesar 0,67 dan nilai rata-rata AUC One versus All sebesar 0,724932. Sedangkan evaluasi pada setiap kelas, kelas default memiliki nilai precision sebesar 0,47,recall sebesar 0,02 dan F1-Score sebesar 0,04; kelas fully paid memiliki nilai precision sebesar 0,85, recall sebesar 0,83 dan F1-Score sebesar 0,84; dan kelas late memiliki nilai precision sebesar 0,02, recall sebesar 0,84 dan F1-Score sebesar 0,04. Hasil tersebut menunjukkan bahwa kelas default memiliki hasil evaluasi yang kurang baik untuk setiap metrik evaluasi, kelas fully paid memiliki hasil evaluasi yang baik untuk setiap metrik evaluasi, sedangkan kelas late memiliki nilai yang cukup baik hanya pada nilai recall (0,84). Hasil yang kurang baik diduga dipengaruhi oleh adanya data yang tidak seimbang dan kelas yang saling tumpang tindih.


Credit Scoring is a method used to predict the possible risk that a prospective borrower will default or delinquency. Credit scoring is used by loan service providers when prospective borrowers apply for loans. One company that uses credit scoring for its borrowers is the Lending Club. Lending Club is a Peer-to-Peer (P2P) online lending and borrowing service provider in the United States. In this study, a multiclass credit scoring classification was carried out based on loan status from the Lending Club dataset. Loan status has 3 classes, namely default, fully paid, and late. By using a machine learning approach, namely supervised learning, multiclass classification of credit scoring can be done using Multinomial Logistic Regression (MLR). MLR is a development of Logistic Regression which is able to handle multiclass classification. In the implementation of the MLR model, 3 different sampling strategy scenarios are used in SMOTE in classifying multiclasses. The multiclass classification results are evaluated using accuracy, precision, recall, F1-Score and AUC (Area Under the Curve) One versus All metrics. The result of the implementation with the best evaluation is the MLR model with an accuracy value of 0.67 and an average value of AUC One versus All of 0.724932. While the evaluation for each class, the default class has a precision value of 0.47, a recall of 0.02 and an F1-Score of 0.04; the fully paid class has a precision value of 0.85, a recall of 0.83 and an F1-Score of 0.84; and the late class has a precision value of 0.02, a recall of 0.84 and an F1-Score of 0.04. These results show that the default class has poor evaluation results for each evaluation metric, the fully paid class has good evaluation results for each evaluation metric, while the late class has a fairly good value only on the recall value (0.84). Unfavorable results are thought to be influenced by the presence of unbalanced data and overlapping classes.

"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Valida Herianty
"Seiring dengan berkembangnya industri kredit, resiko kredit telah menjadi hal yang penting bagi instansi keuangan. Sehingga, penggunaan metode yang tepat dalam menilai resiko dari setiap permohonan kredit perlu dilakukan. Credit scoring merupakan salah satu metode penilaian resiko kredit yang sering digunakan dan sudah banyak dibuat dengan menggunakan berbagai metode data mining. Penelitian ini akan mengaplikasikan metode CART dalam membuat model credit scoring dengan menggunakan kasus di Koperasi. Model credit scoring hasil penelitian ini memiliki tingkat akurasi yang cukup tinggi (83,62%) dan Type I Error yang rendah (4,04%). Namun, model ini memiliki Type II Error yang cukup tinggi yaitu, 53,23%.
With the rapid growth of credit industry, credit risk has become critical for financial institutions. Thus, using the best methods of assessing risk for credit applicants are needed. Credit scoring is one of the method of credit risk measurement, and has been widely developed by using various data mining techniques. This study will implement CART for constructing credit scoring model using data of microfinance institution. As the results, the credit scoring model has high accuracy (83,62%) and low Type I Error (4,04%). While its Type II Error is high (53,23%)."
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2015
S60194
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>