Penelitian ini mengembangkan model Credit Risk Scoring berbasis regresi logistik biner untuk meningkatkan objektivitas dan efektivitas manajemen risiko kredit di Unit Usaha Syariah. Model ini, yang melibatkan 10 variabel independen, dirancang untuk membantu lembaga keuangan syariah dalam mengidentifikasi, mengukur, dan mengelola risiko kredit dengan lebih baik sambil memastikan kepatuhan terhadap prinsip-prinsip syariah. Keandalan model diuji menggunakan analisis ROC (Receiver Operating Characteristic), yang menunjukkan kemampuan prediksi tinggi dengan nilai AUC (Area Under Curve) sebesar 0,79 dan nilai KS (Kolmogorov-Smirnov) sebesar > 40 %.
Uji statistik utama menunjukkan hasil yang signifikan: nilai uji Omnibus sebesar 0,00 (<0,05), Nagelkerke R Square sebesar 0,336, spesifisitas sebesar 66,9% (> 0,5), sensitivitas sebesar 74,3% (> 0,5), dan uji Hosmer & Lemeshow sebesar 0,271 (> 0,05), yang menunjukkan model yang sesuai. Uji univariat dan multivariat mengonfirmasi bahwa semua variabel independen secara signifikan mempengaruhi probabilitas default, dengan model regresi logistik biner menunjukkan kekuatan prediktif yang kuat dan relevan.
Penerapan model ini memungkinkan bank untuk memprediksi probabilitas default dengan lebih akurat, sehingga dapat mengurangi potensi kerugian dari pembiayaan bermasalah. Model ini menyediakan kerangka kerja yang terstandarisasi, mengurangi ketergantungan pada penilaian subjektif, dan memperkuat manajemen risiko kredit melalui pendekatan yang lebih ilmiah dan berbasis data. Penelitian ini memberikan kontribusi signifikan pada literatur akademis mengenai manajemen risiko kredit di perbankan syariah dan menawarkan solusi praktis untuk meningkatkan kualitas keputusan pembiayaan.