Technological innovations have affected all sectors of life, especially, the financial sector with the emergence of financial technology. One of them is marked by the emergence of Peer-to-Peer Lending ("P2P Lending). Credit Risk Management is essential to P2P Lending as it directly affects business results, therefore it is important for P2P Lending to predict borrowers with the highest probability to become good or bad loans based on their profile or characteristics. In the experiments, five classification algorithms are used, which are Gradient Boosted Trees, Naïve Bayes, Random Forest, Decision Tree and Logistic Regression. The result is two modelling performed well that is Random Forest with accuracy 93.38% and Decision Tree with 92.35%.

Tujuan dari adanya riset ialah guna membentuk portofolio yang optimal pada perusahan sektor kesehatan dari tahun 2019 sampai 2020 dengan menggunakan model Teori Portofolio Modern dan untuk menganalisa risiko dan keuntungan yang dihasilkan portofolio yang optimal sebelum dan sesudah Covid-19. Selain itu untuk menguji pengaruh Covid-19 pada harga saham selama 8 bulan, sebelum dan setelah adanya pengumuman Covid-19 di Indonesia, sehingga bisa merumuskan keputusan berinvestasi. Penggunaan sampelnya dengan memakai 12 perusahaan sector kesehatan yang secara konsisten ada di BEI dan tidak melakukan stock split dengan jumlah observasi adalah 3984 harga saham selama periode Juli 2019 sampai November 2020. Berdasarkan hasil penelitian, investasi optimal, tiga saham yang memiliki tangensi yang tinggi adalah HEAL, SIIDO, dan DVLA, akan tetapi HEAL dan DVLA juga memiliki nilai varians yang tinggi. Hasil empiris penelitian ini berimplikasi pada investor dan pengembangan teori portofolio optimal pada secktor kesehatan.