Abstract
Model prediksi risiko kredit yang tidak dapat dijelaskan sulit diterima regulator dan calon debitur. Penelitian ini menerapkan SHAP dan LIME pada model gradient boosting untuk penilaian risiko kredit usaha mikro. Data mencakup 34.000 pengajuan dari koperasi simpan pinjam. Model mencapai AUC 0,891, dan penjelasan yang dihasilkan diuji pada 45 petugas analis kredit. Sebanyak 82 persen menilai penjelasan membantu pengambilan keputusan, terutama pada kasus penolakan.
Keywords
explainable AI
SHAP
risiko kredit
usaha mikro