Saat ini credit scoring calon nasabah produk Kreasi Pegadaian masih menggunakan scorecard konvensional berupa pembobotan pertanyaan. Model credit scoring tersebut dibangun berdasarkan pengalaman pakar (expert scorecard) dan kemungkinan ada unsur subjektivitas dalam penilaian kelayakan kredit. Untuk mengatasi masalah tersebut, penelitian ini membangun model credit scoring dengan pendekatan data mining menggunakan data riwayat kredit nasabah produk Kreasi (data driven scoring) menggunakan algoritma klasifikasi, diantaranya: support vector machine (SVM), naïve bayes, decision tree dan neural network. Pengembangan model dilakukan dengan menggunakan metodologi CRISP-DM (The Cross Industry Standard Process for Data Mining). Model dibangun dengan kriteria tanpa penggunaan feature selection dan dengan feature selection. Teknik SMOTE (Synthetic Minority Over Sampling Technique) dan Oversampling dipilih untuk menyeimbangkan class data. Dari hasil evaluasi kinerja model menunjukan model SVM dengan feature selection dan penyeimbangan class menggunakan teknik Oversampling dipilih sebagai model dengan kinerja terbaik.