Untuk mengantisipasi penyelesaian kredit macet yang dapat mempengaruhi kesehatan bank sehingga perlu untuk analisis kelayakan pemberian pada calon debitur.Pada penelitian ini akan di buat sistem untuk mengetahui debitur termasuk pada kategori kredit lancar, dalam perhatian khusus, kurang lancar, dan macet. Metode yang digunakan adalah metode regresi logistik untuk menentukannya, variabel yang di gunakan dalam penelitian ini adalah penghasilan perbulan, jumlah pinjaman, jaminan, jangka waktu, biaya hidup perbulan, tabungan, margin, usia, jenis kelamin, pekerjaan, pendidikan terakhir. Objek pada penelitian ini adalah kredit yang terdapat di Bank BPRS. Sistem pendukung keputusan menggunakan metode Regresi Logistik Ordinal sangat cocok digunakan untuk penentuan Kelayakan kredit berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Karena hasil output mendekati keakuratan dengan nilai akurasi mencapai 98%. Kata kunci : regresi logistik, kredit, ordinal.

In anticipation of the completion of bad credit can affect the health of the bank so it is necessary for the analysis of the feasibility of providing prospective debitur.Pada this study will be made to determine the debtor's systems including the current credit categories, special mention, substandard, and jammed. The method used is logistic regression method to determine this, the variables used in this study is the monthly income, amount of loan, guarantee, term, monthly living expenses, savings, margin, age, sex, occupation, education last. Objects in this study are contained in the Bank's credit SRB. Decision support system using Ordinal Logistic Regression method is suitable for the determination of creditworthiness based on predetermined criteria. Because the output close to the accuracy of the results with values reaching 98% accuracy. Keywords : logistic regression, credit, ordinal.

Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal Baca Jurnal