27
dan jenis kendaraan dan variabel bebas yang bersifat numerik variabel uang muka, tenor pembayaran, besar OTR, dan bunga pinjaman.
2. Penenentuan variabel kelas yang menjadi fokus penelitian Variabel terikat dipisahkan menjadi dua, yaitu permohonan kredit
yang diterima oleh pihak perusahaan dan permohonan kredit yang ditolak. Dalam penelitian ini yang menjadi fokus penelitian adalah permohonan
kredit yang diterima, pemilihan ini didasarkan karena penulis ingin mengetahui pola dari konsumen yang permohonan kreditnya telah diterima
oleh pihak perusahaan. 3. Model Tree yang dipilih
Model tree yang dipilih adalah classification tree karena variabel terikatnya merupakan variabel kategorik.
4. Pemilihan model splitting rule Metode splitting rule yang digunakan adalah Twoing Splitting Rule.
5. Data yang diperlukan untuk pembentukan model tree Data konsumen yang akan digunakan sebanyak 784 data dengan 5
variabel, yang terdiri dari satu variabel terikat dan empat lainnya merupakan variabel bebas.
28
3.4 Alur Penelitian
Gambar 3.1 Diagram Alur Penelitian
Identifikasi Parameter Credit Scoring
Kategori Parameter Credit Scoring
Model Tree Optimal CART CrediScoring
Parameter Signifikan Credit Scoring
Model Credit Scoring Untuk Proses Analisa Kelayakan Pemberian Kredit Kendaraan Bermotor
Analisis Cross Tab Uji Chi square
Analisis Classification and Regression Tree CART
Analisis Deskripsi
29
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Analisis Pendahuluan
Analisis hasil yang akan dilakukan bertujuan untuk mendapatkan model tree berdasarkan data awal yakni data konsumen yang mengajukan kredit
kendaraan motor di PT X Finance yang terdiri atas 6 variabel bebas dan 1 buah variabel terikat. Analisis pendahuluan yang dilakukan adalah analisis deskriptif
dari 7 buah variabel pengukuran, yang meliputi 4 buah variabel pengukuran kuantitatif dan 3 buah variabel pengukuran kualitatif. Analisis pendahuluan
selanjutnya adalah analisis crosstab untuk mengetahui hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebasnya.
4.1.1 Statistika Deskriptif
Statistika deskriptif untuk keseluruhan data dibagi menjadi dua bagian sesuai dengan variabel pengukurannya yakni variabel pengukuran kuantitatif
dan kualitatif. Untuk data kuantitatif, statistik deskriptifnya dapat dilihat pada Tabel 4.1 berikut ini :
Tabel 4.1 Statistika Deskriptif untuk Data Kuantitatif
Jenis Variabel N
Minimum Maksimum Rata-rata Std. Deviasi
Uang Muka 784
14.500.000 2.468.300
1.438.830
Tenor Pembayaran 784
11 36
30,17 6,94
Bunga Pinjaman 784
798.000 9.897.000
4.980.000 1.490.165
Harga OTR
784 7.000.000
32.200.000 12.400.000
1.812.277
