ZERO ADJUSTED GAMMA UNTUK KELAYAKAN PINJAMAN JANGKA PANJANG

CHANDRA AKASA, Prof.Dr.rer.nat Dedi Rosadi, M.Sc. ; Widya Irmaningtyas, S.Si., M.Sc.

2016 | Skripsi | S1 STATISTIKA

Penyedia jasa pinjaman kredit pada umumnya memiliki standar khusus dalam menentukan kebijakan pembiayaan kepada calon debitur sesuai dengan kemampuan, karakter dan jaminannya serta kesepakatannya. Pada beberapa kasus sering ditemukan adanya nilai nol dalam data pinjaman kredit. Nilai nol ini dapat diartikan sebagai tidak disetujuinya calon debitur dalam melaksanakan perjanjian kredit. Dalam skripsi ini akan dibahas Zero Adjusted Gamma yang dapat mengatasi adanya nilai nol dalam data pembiayaan ini. Model Zero Adjusted Gamma merupakan model campuran diskrit dan kontinu dengan model kontinyunya merupakan distrbusi gamma. Model ini sangat cocok untuk data yang mempunyai extreme right-skewness serta adanya nilai nol dalam data. Model Zero Adjusted Gamma di sini akan diestimasi menggunakan metode Maximum Likelihood dengan bantuan algoritma RS.

Credit loan services provider generally has a specific standard in determining funding policy to prospective borrowers according to their ability, character and collateral as well as agreement. In some cases often found their zero values in the data of credit loan. A value of zero can be interpreted as disapproval of prospective borrowers in executing loan agreements. In this paper will be discussed Zero Gamma Adjusted to overcome the zero value in the data of this financing .Zero Adjusted Gamma Model is a mixture of discrete and continuous models with Continues Model is gamma distribution . This model is perfect for data that have extreme right- skewness as well as their zero values in the data. Model Zero Adjusted Gamma here will be estimated using Maximum Likelihood method with the help of RS algorithm .

Kata Kunci : Zero Adjusted Gamma, Maximum Likelihood Estimation, Algoritma RS, Mixed Model, Pinjaman Jangka Panjang