Penelitian ini menguji model penilaian risiko pemberian pembiayaan konsumer dengan menggunakan model Logistic Regression (LR) dan Radial Basis Function (RBF). Hasil penelitian menunjukkan RBF memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi untuk mengklasifikasikan aplikasi yang direkomendasikan sedangkan LR memiliki tingkat akurasi yang tinggi untuk mengklasifikasikan aplikasi yang tidak direkomendasikan. RBF memiliki Tipe II error yang lebih besar dibandingkan LR. Tipe II error merupakan kesalahan pengklasifikasian aplikasi yang bersifat bad menjadi good sehingga memberikan dampak risiko pembiayaan dan cost yang tinggi.

---

This study examined the risk assessment model using Logistic Regression (LR) and Radial Basis Function (RBF). The results showed RBF has a higher degree of accuracy for classifying accepted loan applications whereas LR has a high degree of accuracy for classifying rejected loan applications. RBF has a Type II error is greater than LR. Type II error is missclassification applications that are bad to good so that they impact of risk financing and cost high.