## Analisis Penentuan Resiko Kredit Menggunakan Algoritma C.5.0
Karina Auliasari Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang Malang, Indonesia
karina.auliasari@lecturer.itn.ac.id Mariza Kertaningtyas Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Nasional Malang Malang, Indonesia mariza_kertaningtyas@lecturer.itn.ac.id Diah Wilis L. Basuki Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Nasional Malang Malang, Indonesia wilis.basuki@lecturer.itn.ac.id
Abstract—  Risk  rating  is  a  way  of  labeling  credit  risk  on data,  this  label  reflects  the  level  of  risk  and  the  ability  of  a customer  or  company  to  have  financial  obligations.  Bank sometimes  take  a  long  time  to labeling  new  data, update  label for  decision  making  in  obligations.    This  research  is  modeling the credit risk rating so that it can be used as a knowledge base for  decision  making  in  loan  application  process.  Before  doing modeling with C.5.0 algorithm, dataset is need to prepare and cleansing  first,  furthermore  the  modeling  result  is  analyzed and evaluated. From the evaluation of the C.5.0 modeling was formed for the classification or prediction of credit risk, it still has an error rate of 24%, so its quite feasible to use. From the cofussion  matrix  can  be  concluded  that  if  the  intersection  of columns  and  rows  falls  on  the  same  label,  then  the classification  of  the  model  is  correct,  but  if  the  labels  are different  then  the  classification  is  wrong.  From  the  cofussion matrix  also  it  can  be  seen  if  the  numbers  with  the diagonal  to the  bottom  right  show  the  data  with  the  correct  prediction from the model because they intersect on the same label.
Keywords—Algorithm; Bank; C.5.0; Credit; Risk Rating
Abstrak—  Penelitian  ini  melakukan  pemodelan  untuk memprediksi  nilai  risk  rating  atau  pemeringkatan  resiko kredit  sehingga dapat  dijadikan  basis pengambilan  keputusan terhadap  proses  pengajuan  pinjaman  baru.  Diharapkan dengan  adanya  model  prediksi  lembaga  pinjaman  lebih  cepat dan  secara  tepat  dalam  menyetujui  atau  menolak  pengajuan pinjaman  dan  meminimalisir  tingkat  kesalahan  dalam  proses pengambilan  keputusan.  Pemodelan  keputusan  menggunakan model  klasifikasi  pohon  keputusan  C5  sebagai  model  akurasi, berbeda  dengan  penelitian-penelitian  pada  umumnya  yang menggunakan  algoritma  C.4.5.  Tahapan  yang  dilakukan terdiri  dari  3  tahap  yaitu  persiapan  data,  pemodelan menggunakan  algoritma  C.5.0  dan  analisis  hasil  pemodelan. Dari  evaluasi  hasil  algoritma  C.5.0  pemodelan  yang  dibentuk untuk  klasifikasi  atau  prediksi  resiko  kredit  tetap  memiliki tingkat  kesalahan  sebesar  24%,  sehingga  model  yang dihasilkan  cukup  layak  digunakan.    Dari  hasil  cofussion matrix  dapat  disimpulkan  jika  perpotongan  kolom  dan  baris jatuh  pada  label  yang  sama  maka  klasifikasi  dari  model tersebut  benar,  namun  jika  labelnya  berbeda  maka klasifikasinya  salah. Selain  itu  dari  tampilan  cofussion  matrix bisa  dilihat  jika  angka  dengan  diagonal  ke  kanan  bawah menunjukkan  data  dengan  prediksi  yang  benar  dari  model karena berpotongan pada label yang sama.
Keywords—Algoritma; Bank; C.5.0; Kredit; Risk Rating

## PENDAHULUAN
Bisnis inti perbankan dan koperasi simpan pinjam adalah produk  investasi  dan  kredit  pinjaman.  Manajemen  resiko kredit  memiliki  peran  penting  bagi  perbankan  ataupun koperasi simpan pinjam dalam memberikan kredit pinjaman. Baik  bank  maupun  koperasi  memiliki  analis  kredit  untuk memutuskan  apakah  pinjaman  akan  diberikan  kepada nasabah  ataupun  permintaan  kredit  akan  ditolak.  Tentunya dalam  mengambil  keputusan  analis  mengandalkan  data historis  keuangan  nasabah  yang  seringkali  disebut  sebagai kredit  portofolio  nasabah.  Jika  analis  memahami  dengan benar  data  tersebut  akan  berubah  menjadi  informasi  yang membantu  perbankan  dan  koperasi  simpan  pinjam menghindari  kerugian  pemberian  kredit  dan  pencegahan adanya nasabah yang gagal bayar kredit.
Risk  rating atau  pemeringkatan  resiko  merupakan  salah satu cara pelabelan resiko kredit pada data, dimana label ini mencerminkan  tingkat  resiko  dan  kemampuan  seorang nasabah  atau  perusahaan  memenuhi  kewajiban  tanggungan keuangan.  Lembaga  perbankan  ataupun  koperasi  terkadang membutuhkan  waktu  lama  untuk  melakukan  pelabelan  data baru, memperbarui label pada data lama dan menjadikannya dasar pengambilan keputusan.
Penilaian  labek  risk  rating  menggunakan  teknik  data mining  banyak  diminati  pada  beberapa  penelitian  sepuluh tahun  terakhir.  Seperti  penelitian yang dilakukan oleh  Desai et al. di tahun 1990 an dalam mengklasifikasi nasabah untuk pinjaman  internasional  dan  memprediksi  variabel  kredit berdasarkan  informasi  kredit  yang  dimiliki[1].  Selanjutnya Yobas  et  al.  menggunakan  metode  fuzzy  dan  decision  tree mengelompokkan  nasabah  menjadi  dua  kategori  yaitu pembayar baik dan pembayar miskin dengan mempertimbangkan parameter historis kartu kredit dan status pekerjaan  nasabah[2].  Dari  beberapa  penelitian  tersebut banyak  yang  mengaplikasikan  metode  decision  tree  yaitu algoritma  C4.5,  diantaranya  penelitian  oleh  Rani  di  tahun 2016 menggunakan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan  nasabah  ke  dalam  dua  kategori  yaitu nasabah  berpotensi  dan  tidak  berpotensi.  Penelitian  yang dilakukan  Rani  menggunakan  empat  parameter  yaitu kolektibilitas,  nilai  anggunan,  kelengkapan  surat  dan angsuran[3].  Selanjutnya  di  tahun  2018  Nur  et  al. menggunakan  tujuh  parameter  yaitu  jenis  kelamin,  total pinjaman, jumlah tanggungan, status pernikahan, pendapatan utama, total biaya hidup dan status pinjaman nasabah. Nur et al.  menggunakan  algoritma  C.4.5  untuk  mengklasifikasikan nasabah ke dalam dua kelas yaitu kredit macet dan lancar[4].
Masih  di  tahun  yang  sama  Mandala  dan  Putri  juga menggunakan  algoritma  C.4.5  untuk  meklasifikasikan nasabah  ke  dalam  dua  kelas  yaitu  nasabah  dengan  jumlah pemberian  kredit  besar  dan  kecil.  Mandala  dan  Putri menggunakan  lima  parameter  yaitu  penghasilan,  pekerjaan, jaminan,  saldo  rekening  tabungan  dan  kartu  keluarga[5].  Di tahun  2019  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Khasanah menggunakan  algoritma  C.4.5  untuk  mengklasifikasikan nasabah  ke  dalam  dua  kelas  yaitu  layak  dan  tidak  layak menerima  kredit,  pada  penelitian  ini  menggunakan  9 parameter  yaitu  jenis  kelamin,  jarak,  domisili,  pekerjaan jumlah  penghasilan,  jumlah  pinjaman,  jangka  waktu,  lama waktu  pinjam,  jumlah  tanggungan  dan  status  pernikahan[6]. Berikutnya  di  tahun  2020  serupa  dengan  penelitian  yang dilakukan Khasanah, penelitian Ulfa juga mengklasifikasikan nasabah  ke  dalam  dua  kelas  layak  dan  tidak  layak menggunakan  algoritma  C.4.5  namun  dalam  penelitiannya Ulfa  hanya  menggunakan  5  parameter  yaitu  jenis  kelamin, jenis  usaha,  pencairan  pinjaman,  tanggal  pinjaman,  dan periode  pinjaman[7].  Di  tahun  yang  sama  Natalia mengklasifikasikan  nasabah  ke  dalam  dua  kelas  yaitu nasabah  dengan  kredit  macet  dan  lancer  menggunakan algoritma  C.4.5.  Natalia  menggunakan  7  parameter  yaitu jenis kelamin, tanggungan, penghasilan, pinjaman, anggunan, tempo dan angsuran[8].
Berbeda  dengan  penelitian-penelitian  sebelumnya  pada penelitian ini melakukan pemodelan untuk memprediksi nilai risk  rating  atau  pemeringkatan  resiko  kredit  sehingga  dapat dijadikan  basis  pengambilan  keputusan  terhadap  proses pengajuan pinjaman baru. Diharapkan dengan adanya model prediksi  lembaga  pinjaman  lebih  cepat  dan  secara  tepat dalam  menyetujui  atau  menolak  pengajuan  pinjaman  dan meminimalisir  tingkat  kesalahan  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Pemodelan  keputusan  menggunakan  model klasifikasi pohon keputusan C5 sebagai model akurasi.
PENGUKURAN RESIKO KREDIT Untuk  menerapkan  prinsip  perkreditan  yang  sehat, lembaga  perbankan  maupun  koperasi  diminta  untuk  dapat mengukur  resiko  kredit  dengan  standar  tertentu.  Hal  ini sesuai  dengan  kebijakan  manajemen  resiko  di  Indonesia yang  diatur  dalam  peraturan  otoritas  jasa  keuangan  No. 18/PJOK/03/2016 tentang penerapan manajemen resiko bagi bank[9]. Dalam mengukur risiko kredit dikembangkan model dalam  mengukur  risiko  kredit  seperti  pada  Gambar  1. Menurut  kredit  resiko  model  pada  Gambar  1  Bank  harus melakukan  verifikasi  dengan  menggunakan  dua  metode. Pertama,  perbandingan,  bank  harus  membandingkan  hasil dengan  hasil  alternatif  atau  non-bank,  dan  juga  harus menggunakan  alat  validasi  kuantitatif  lainnya.  Analisis  ini harus didasarkan pada data dan informasi yang sesuai dengan portofolio,  diperbarui  secara  berkala  dan  mencakup  periode pengamatan yang sesuai. Penilaian internal Bank sendiri atas kinerja  model  harus  didasarkan  pada  riwayat  data  panjang yang  mencakup  serangkaian  kondisi  ekonomi  dan  idealnya satu atau lebih siklus ekonomi[10]. Oleh karena itu, penting untuk  menerapkan  teknologi  informasi  dalam  menganalisa dan  memberikan  rekomendasi  kepada  pimpinan  terhadap calon nasabah mengenai kredit[11].
ALGORITMA C.5.0
Algoritma  C.5.0  merupakan  merupakan  penyempurnaan dari  algoritma  ID3  dan  C4.5.  Dalam  proses  pembentukan pohon  keputusan  nilai  informasi  gain  tertinggi  akan  terpilih sebagai  root  bagi  node  selanjutnya.  Algoritma  ini  dimulai
dengan semua data yang dijadikan akar dari pohon keputusan sedangkan  atribut  yang  dipilih  akan  menjadi  pembagi  bagi sampel tersebut[13].
Gambar 1. Credit risk model [10]
Untuk menentukan akar dari pohon didasarkan pada nilai information  gain  tertinggi  dari  atributatribut  yang  ada. Sebelum mendapatkan nilai information gain, terlebih dahulu mencari  nilai  entropy.  Entropy  merupakan  suatu  parameter untuk  mengukur  tingkat  keberagaman  dari  kumpulan  data dan digunakan untuk menentukan seberapa informatif sebuah masukan  atribut  untuk  menghasilkan  sebuah  atribut.  Rumus dari  entropy  ditunjukkan  pada  persamaan  1  sebagai berikut[14]:
Entropy(S) = [1]
Keterangan:
- S adalah himpunan kasus
- n  adalah  jumlah  nilai  yang  ada  pada  atribut  target (jumlah kelas klasifikasi)
- pi  adalah  jumlah  proporsi  sampel  (peluang)  untuk kelas i
Selanjutnya  menghitung  information  gain  sebagai  salah satu  attribute  selection  measure  yang  digunakan  untuk memilih test attribute tiap node pada tree. Untuk menghitung nilai  information  gain  digunakan  rumus  seperti  yang ditunjukkan dalam persamaan 2 berikut ini[14]:
Gain(S,A)=Entropy(S) - [2] Keterangan:
- S adalah himpunan kasus
- A adalah atribut penentu
- n jumlah partisi atribut A
- |Si | adalah jumlah kasus untuk nilai i
- |S| adalah jumlah seluruh kasus dalam S
- Entropy  (Si)  adalah  entropy  untuk  kasus  yang memiliki nilai i
Langkah  penentuan  akar  dengan  menghitung  nilai entropy hingga semua baris data terpatisi akan terus diulang. Partisi  pohon  keputusan  akan  berhenti  pada  tiga  kondisi terpenuhi  yaitu  kondisi  semua  record  dalam  simpul  N mendapat  kelas  yang  sama,  tidak  ada  atribut  dalam  record
yang di partisi lagi dan tidak ada record dalam cabang yang kosong[14].

## METODE PENELITIAN

## A. Skema alur penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  melakukan  analisis penentuan  resiko  kredit  sehingga  dapat  dijadikan  basis pengambilan keputusan terhadap proses pengajuan pinjaman baru terdiri dari 3 tahap yaitu persiapan data, pemodelan dan analisis  hasil  pemodelan  sesuai  yang  ditunjukkan  pada Gambar  2.  Pada  tahapan  persiapan  data  dilakukan  beberapa proses yaitu identifikasi keseluruhan data, identifikasi atribut data dan membentuk aturan.

## Gambar 2. Skema alur penelitian

## B. Identifikasi data
Pada  proses  identifikasi  keseluruhan  data  dipersiapkan data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data proses  pengembalian  pinjaman  seperti  yang  diperlihatkan pada Gambar 3. Data selanjutnya dikelompokkan berdasarkan  keterlambatan  nasabah  dalam  melakukan pembayaran pinjaman.
Gambar 3. Potongan dataset yang digunakan
Data  dikelompokkan  menjadi  5  kelompok  label peringkat  resiko  dimana  semakin  tinggi  nilai  peringkatnya maka  semakin  tinggi  resikonya.  Pengelompokan  label peringkat  resiko  menggunakan  rentang  nilai  angka  dari  1 hingga  5  yang  ditunjukkan  pada  kolom  peringkat  resiko. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memprediksi  nilai  pada kolom ke-7 yaitu peringkat resiko berdasarkan variabel data yang lain yaitu kolom ke-1 hingga kolom ke-6. Oleh karena itu,  peringkat  resiko  disebut  sebagai  class  variable, sedangkan  kolom-kolom  lainnya  disebut  sebagai  input variables. Input variables yang digunakan untuk membentuk model yaitu kolom lama_pinjaman dan jumlah_tanggungan. Class variablenya yaitu kolom peringkat_resiko.

## C. Training set dan testing set
Untuk  proses  pembentukan  model  keputusan  dataset dibagi  menjadi dua bagian yaitu  training  set dan testing  set. Training set merupakan sejumlah dataset yang akan diproses oleh algoritma C.5.0 untuk dianalisa sekaligus menjadi input untuk pembentukan model. Sedangkan testing set merupakan sejumlah  dataset  yang  digunakan  untuk  menguji  model keputusan dari algoritma C.5.0. Pembagian data menggunakan metode pemilihan acak, dimana dataset dibagi menjadi 800 baris data untuk training set dan 100 baris data untuk testing set.

## D. Analisis Resiko Kredit
Dari  hasil  identifikasi  data  selanjutnya  dibentuk  aturan- aturan  sebagai  model  pengambilan  keputusan  ( decision making  model )  terhadap  pengajuan  pinjaman  baru.  Dari kolom  jumlah  tanggungan  dan  lama  pinjaman  yang  telah ditentukan sebelumnya terbentuk tiga aturan yaitu:
1.  Jika  jumlah  tanggungan  berjumlah  kurang  dari  5 orang, dan lama pinjaman kurang dari 24 bulan maka peringkat  yang  diberikan  bernilai  2  dan  pengajuan pinjaman diterima.
2.  Jika jumlah tanggungan berjumlah lebih dari 4 orang dan  lama  pinjaman  lebih  dari  24  bulan  maka  maka peringkat  yang  diberikan  bernilai  5  dan  pengajuan pinjaman ditolak.
3.  Jika jumlah tanggungan berjumlah kurang dari 5, dan lama  pinjaman  kurang  dari  36  bulan  maka  maka peringkat  yang  diberikan  bernilai  3  dan  diberikan pinjaman.
Ketiga  aturan  yang  terbentuk  merupakan  model pengambilan  keputusan  ( decision  making  model )  untuk memprediksi nilai peringkat resiko sehingga dapat dijadikan basis  pengambilan  keputusan  terhadap  proses  pengajuan pinjaman  baru.  Diharapkan  dengan  adanya  model  prediksi lembaga  pinjaman  lebih  cepat  dan  secara  tepat  dalam menyetujui  atau  menolak  pengajuan  pinjaman  dan meminimalisir  tingkat  kesalahan  dalam  proses  pengambilan keputusan.
HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil pemodelan algoritma C.5.0
Setelah  keseluruhan  proses  persiapan  data  selesai  maka diterapkan  algoritma  C.5.0  untuk  membentuk  model peringkat  resiko  kredit.  Algoritma  C.5.0  menghasilkan  dua tampilan  yaitu  pemodelan  teks  dan  pemodelan  diagram pohon. Pada sub bab ini akan dibahas lebih lanjut mengenai hasil  pemodelan  teks  yang  dihasilkan  dari  algoritma  C.5.0 seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Berangkat  dari kebutuhan  akan  bahasa  pemrograman open  source untuk
proses  pemodelan  algoritma  C.5.0  digunakanlah  bahasa pemrograman  R  pada  penelitian  ini,  dimana  berdasarkan peringkat  IEEE  bahasa  pemrograman  R  menempati peringkat kelima terpopuler setelah C++ untuk analisis data [15].  Bahasa  pemrograman  R  juga  didukung  oleh  banyak paket  library  analisis  data  yang  tersedia  pada  repository CRAN  ( Comprehensive  R  Archive  Network )  yang  dibuat dan dikembangkan oleh komunitas yang sangat aktif [16].
Dari  hasil  pemodelan  teks  pada  Gambar  4  bisa disimpulkan alur pengambilan keputusan untuk menentukan peringkat  resiko  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5. Alur  pengambilan  keputusan  memiliki  empat  alur.  Alur pertama  jika  jumlah  tanggungan  lebih  dari  4  orang  maka perlu  dilihat  dua  kodisi  berikutnya,  yaitu  kondisi  pertama jika  lama  pinjaman  sampai  dengan  24  bulan,  maka klasifikasi  peringkat  resiko  kreditnya  bernilai  4,  kondisi kedua  jika  lama  pinjaman  lebih  dari  24  bulan  maka klasifikasi  peringkat  resiko  kreditnya  bernilai  5.  Dari  alur pertama  dan  kondisi  pertama  mengklasifikasikan  105  data namun 30 diantara 105 data ini salah klasifikasi, sedangkan untuk alur pertama dengan
kondisi
kedua mengklasifikasikan  120  data  dengan  51  diantara  120  data salah klasifikasi.
Gambar 4. Hasil pemodelan teks algoritma C5.0
Gambar 5. Alur pengambilan keputusan Selanjutnya  pada  alur  kedua  jika  jumlah  tanggungan sampai  dengan  4  orang  akan  ada  dua  kondisi  yaitu  kondisi pertama  jika  jumlah  tanggungan  lebih  dari  2  orang  maka klasifikasi  peringkat  resiko  kreditnya  bernilai  3  (untuk kondisi ini data yang terklasifikasi 216 data dengan 20 data salah  klasifikasi).  Kondisi  kedua  jika  jumlah  tanggungan sampai dengan 2 orang maka masuk ke alur ketiga.
Pada  alur  ketiga  sesuai  kondisi  sebelumnya  yaitu jumlah  tanggungan  sampai  dengan  2  orang  akan  dilihat terlebih dahulu nilai lama pinjaman. Jika lama pinjamannya sampai  dengan  36  bulan  dan  jumlah  taggungan  2  orang maka klasifikasi peringkat resiko kreditnya bernilai 1 (untuk kondisi ini data yang terklasifikasi 264 data dengan 80 data salah klasifikasi).
Selanjutnya  masuk  pada  alur  keempat  yaitu  jika  lama pinjaman  lebih  dari  36  bulan  akan  dilihat  dua  kondisi berikutnya  yaitu  jumlah  tanggungan.  Kondisi  pertama  jika lama  pinjaman  lebih  dari  36  bulan  dan  jumlah  tanggungan tidak ada (sama dengan 0) maka klasifikasi peringkat resiko kreditnya  bernilai  2  (untuk  kondisi  ini  data  yang terklasifikasi  37  data  dengan  7  data  salah  klasifikasi). Kondisi kedua jika pinjaman lebih dari 36 bulan dan jumlah tanggungan  1  orang  (lebih  besar  dari  0)  maka  klasifikasi peringkat resiko kreditnya bernilai 3 (untuk kondisi ini data yang terklasifikasi 58 data dengan 4 data salah klasifikasi).
Gambar 6. Hasil pemodelan diagram pohon algoritma C5.0 Selain pemodelan teks algoritma C.5.0 juga menghasilkan  pemodelan  dengan  bentuk  diagram  pohon seperti  yang  ditunjukkan  Gambar  6.    Pada  Gambar  6 lingkaran  merah  nomor  1,2  dan  3  menunjukkan  node  dan penomoran nodenya. Lingkaran merah nomor 1 adalah node nomor  1  dimana  merupakan  root  node  dengan  variable penentu  jumlah  tanggungan,  lingkaran  merah  nomor  2 adalah  node  nomor  2  dengan  variable  penentu  jumlah tanggungan dan untuk lingkaran merah nomor 3 merupakan node nomor 7 sebagai leaf node untuk klasifikasi peringkat resiko.
Lingkaran  biru  menunjukkan  kodisi  split  ke  beberapa node,  seperti  pada  Gambar  6  lingkaran  nomor  4 menunjukkan split dimana lama pinjaman kurang atau sama dengan  24  bulan,  untuk  lingkaran  biru  nomor  5 menunjukkan kondisi split dimana lama pinjaman lebih dari 24  bulan.  Kemudian  untuk  lingkaran  hijau  menunjukkan jumlah  data  yang  sudah  terklasifikasi,  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  6,  lingkaran  nomor  6 menunjukkan  hasil  klasifikasi  sejumlah  105  data  dan lingkaran  nomor  7  menunjukkan  hasil  klasifikasi  sejumlah
120  data.  Bagian  lingkaran  terakhir  yaitu  lingkaran  hitam menunjukkan  hasil  klasifikasi  dan  distribusinya  (dengan rentang rasio antara angka 0 dan 1) seperti pada Gambar 6, lingkaran  hitam  nomor  8  menunjukkan  peringkat  resiko kredit  pada  node  nomor  10  mayoritas  bernilai  4,  sehingga pada  node  nomor  10  model  klasifikasinya  bernilai  4. Lingkaran  hitam  nomor  9  menunjukkan  peringkat  resiko pada  node  nomor  11  mayoritas  bernilai  5,  oleh  karena  itu model node nomor 11 klasifikasinya bernilai 5.
Pada  proses  pembentukan  pohon  keputusan  tidak dilakukan tree pruning karena dalam penelitian ini variabel yang  digunakan  untuk  menghasilkan decision  tree hanya dua  variabel  yaitu  jumlah  tanggungan  dan  lama  pinjaman. Ukuran  pohon  keputusan  yang  dihasilkan  sederhana sehingga  tidak  perlu  melakukan  pemangkasan  pohon  ( tree pruning).

## B. Evaluasi pemodelan
Dari  pemodelan  teks  yang  dihasilkan  selanjutnya dilakukan  evaluasi  model  klasifikasi  atau  prediksi  data algoritma  C.5.0  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  7. Pada  bagian  a  ada  beberapa  informasi  yaitu  ada  800  baris data sebagai training data yang diproses. Size yang bernilai 6 yaitu  jumlah  leaf  node  (node  ujung)  dari  model  yang dihasilkan  algoritma  C.5.0.    Errors  bernilai  192  baris  data yang  salah  diklasifikasi  dengan  rasio  prosentase  kesalahan dari seluruh populasi data sebesar 24%.
Gambar 7. Hasil evaluasi model algoritma C5.0 Dari  dua  input  variable  yang  digunakan  oleh  model algoritma  C.5.0  prosentase  tingkat  kepentingan  variabel jumlah  tanggungan  100%  dan  variabel  lama  pinjaman  73% seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  8.  Dari  besaran prosentase  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  jumlah tanggungan  yang  menempati  root  node  pada  model  yang dihasilkan.
Gambar 8. Prosentase tingkat kepentingan input variable
Bagian b pada  tampilan  Gambar 9  merupakan  cofussion matrix dengan ukuran 5x5. Bagian b ini merupakan tampilan yang  menunjukkan  hasil  dari  klasifikasi  yang  dilakukan model  dibandingkan  dengan  data  klasifikasi  sebenarnya, sehingga bisa ditunjukkan seberapa akurat model melakukan klasifikasi  atau prediksi.   Coffussion  matrix pada  Gambar 6 terdiri  dari  jumlah  kolom  dan  baris  yang  sama.  Header  dari baris  dan  kolom  merupakan  representasi  dari  nilai  class variable (peringkat resiko), dimana class variable ada 5 maka matrix  berukuran  5x5.  Header  pada  kolom  menunjukkan nilai class peringkat resiko yang diprediksi atau
diklasifikasikan  oleh  model  dengan  menggunakan  label  (a), (b),  (c),  (d)  dan  (e).  Header  pada  baris  menunjukkan peringkat  resiko  pada  data  sebenarnya,  yang  masih dipresentasikan dengan (a), (b), (c), (d) dan (e). Terlihat jika (a)  merupakan  representasi  peringkat  resiko  dengan  nilai  1, (b)  merupakan  representasi  peringkat  resiko  dengan  nilai  2 dan  seterusnya.  Tiap  perpotongan  antara  kolom  dan  baris merupakan  informasi  hasil  prediksi  dari  class  ada  di  nilai pada  kolom  dibandingkan  data  aktual  classnya  berada  pada nilai di baris.
Gambar 9. Nilai baris pertama cofussion matrix
Untuk  memberikan  gambaran  dari cofussion  matrix ini diambil contoh penjelasan dari baris pertama dari matrix ini seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9  bagian  kotak merah.  Pada  baris  pertama  angka  184  pada  kolom  pertama dan  baris  pertama  menunjukkan  jumlah  data  yang  benar klasifikasinya  atau  prediksinya  dimana  klasifikasi  model terhadap  data  mendapatkan  peringkat  resiko  bernilai  1  dan pada data aktual juga peringkat resikonya bernilai 1. Angka 2  pada  pada  kolom  kedua  baris  pertama  menunjukkan jumlah  data  yang  salah  prediksi,  dimana  klasifikasi  model terhadap  data  mendapatkan  peringkat  resiko  bernilai  2  dan pada data aktual nilai peringkat resikonya bernilai 1. Angka 5  pada  kolom  ketiga  baris  pertama  menunjukkan  jumlah data yang salah prediksi, dimana klasifikasi model terhadap data mendapatkan peringkat resiko bernilai 3 dan pada data aktual  peringkat  resikonya  bernilai  1.  Angka  6  pada  kolom keempat  dan  baris  pertama  menunjukkan  jumlah  data  yang salah  prediksi,  dimana  klasifikasi  model  terhadap  data mendapatkan  peringkat  resiko  bernilai  4  dan  pada  data aktual nilai peringkat resikonya bernilai 1. Terakhir angka 6 pada kolom kelima dan baris pertama menunjukkan jumlah data  yang  salah  prediksi  dimana  klasifikasi  model  terhadap data mendapatkan peringkat resiko bernilai 5 dan pada data aktual  nilai  peringkat  resikonya  bernilai  1.  Dari  tampilan coffusion matrix dengan contoh baris pertama pada Gambar 9 menunjukkan jika perpotongan kolom dan baris jatuh pada label yang sama maka klasifikasi dari model tersebut benar, namun jika labelnya berbeda maka klasifikasinya salah .
Gambar 10. Data dengan prediksi benar dan salah
Dari  tampilan cofussion  matrix bisa  dilihat  jika  angka dengan diagonal ke kanan bawah menunjukkan data dengan prediksi  yang  benar  dari  model  karena  berpotongan  pada label  yang  sama  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  10 pada  bagian  kotak-kotak  berwarna  biru.  Untuk  bagian kotak-kotak  berwarna  merah  merupakan  data  dengan prediksi yang salah. Jika keseluruhan angka pada kota-kotak
biru  dijumlahkan  bernilai  608  data.  Untuk  angka  pada kotak-kotak merah jika seluruhnya dijumlahkan bernilai 192 data. Maka 608 data prediksi benar dijumlahkan dengan 192 data  prediksi  salah  jumlahnya  800  data  sesuai  jumlah data training .

## KESIMPULAN
Pemodelan  algoritma  C.5.0  menggunakan  dua  input variable  yaitu  lama  pinjaman  dan  jumlah  tanggungan menghasilkan  empat  alur  pengambilan  keputusan  untuk menentukan  peringkat  resiko  pengambilan  kredit.  Dari  dua input  variable  yang  digunakan  oleh  model  algoritma  C.5.0 prosentase  tingkat  kepentingan  variabel  jumlah  tanggungan 100%  dan  variabel  lama  pinjaman  73%.  Dari  besaran prosentase  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  jumlah tanggungan  yang  menempati  root  node  pada  model  yang dihasilkan. Pada penelitian selanjutnya memungkinkan untuk menambah input variable seperti status kpr.
Dari  evaluasi  hasil  algoritma  C.5.0  pemodelan  yang dibentuk  untuk  klasifikasi  atau  prediksi  resiko  kredit  tetap memiliki  tingkat  kesalahan  sebesar  24%,  sehingga  model yang dihasilkan cukup layak digunakan.  Dari hasil cofussion matrix dapat disimpulkan  jika  perpotongan kolom  dan baris jatuh  pada  label  yang  sama  maka  klasifikasi  dari  model tersebut  benar,  namun  jika  labelnya  berbeda  maka klasifikasinya  salah.  Selain  itu  dari  tampilan  cofussion matrix  bisa  dilihat  jika  angka  dengan  diagonal  ke  kanan bawah  menunjukkan  data  dengan  prediksi  yang  benar  dari model  karena  berpotongan  pada  label  yang  sama.  Pada penelitian  berikutnya  memungkinkan  untuk  melakukan evaluasi model terhadap data testing.

## PENGHARGAAN
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  Institut Teknologi  Nasional  Malang  yang  telah  memberikan  dana pada  pelaksanaan  tahun  2020.  Terima  kasih  juga  kami sampaikan kepada program studi Teknik Informatika S1 ITN Malang  dan  Kepala  Laboratorium  Database  Teknik Informatika S1 ITN Malang yang telah memfasilitasi selama pelaksanaan.

## REFERENSI
[1] V.  Desai,  J.  Crook  dan  G.  Overstreet,  ”A  comparison  of  neural networks and linear scoring models in the credit union environment”, European Journal of Operations Research, 95(1), hal.24–37, 1996.
[2] M.B.  Yobas,  J.N.  Crook  dan  P.  Ross,  "Credit  Scoring  Using Evolutionary  Techniques",  IMA  Journal  of  Mathematics  Applied  in Business & Industry, Vol. 11, hal. 111-125, 2000.
[3] L.N.  Rani,  "Klasifikasi  Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5 Sebagai  Dasar  Pemberian  Kredit",  Jurnal  INOVTEK  POLBENG- SERI INFORMATIKA, Vol. 1 No. 2, hal. 126-132, November 2016.
[4] I.T.A. Nur, N. Y. Setiawan dan F.A. Bachtiar, "Prediksi Kredit Macet Berdasarkan  Preferensi  Nasabah  Menggunakan  Metode  Klasifikasi C4.5  pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Mitra  Raya  Wates",  Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 12, hal. 6118-6127 Desember 2018.
[5] E.P.W.  Mandala  dan  D.E.  Putri,  "Prediksi  Jumlah  Pemberian  Kredit Kepada  Nasabah  Di  Bank  Perkreditan  Rakyat  Dengan  Algoritma C.4.5", UPI YPTK Jurnal KomTekInfo Vol. 5, No. 1, hal 70-80, Juni
2018.
[6] S.N. Khasanah,  "Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Menganalisa  Kelayakan  Pengajuan  Kredit",  Jurnal  Manuk  Penusa Vol. 3 No. 3, hlm. 94-98, Desember 2019.
[7] R.  T.  Ulfa,    "Aplikasi  Berbasis  Web  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan Pemberian  Kredit  pada  Koperasi  Bumdes  Mitra  Baru  Menggunakan
Algoritma C.4.5", Tugas Akhir Program Studi Sistem Informasi UIN SUSKA Riau, 2020.
[8] P.  Natalia,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Algoritma C.4.5 pada KUD Sawitra" Tugas  Akhir  Program  Studi  Sistem  Informasi  UIN  SUSKA  Riau, 2020.
[9] Otoritas  Jasa  Keuangan,  ”Penerapan  Manajemen  Risiko  Bagi  Bank Umum”, POJK No. 18/POJK/03/2016, .2016.
[10] M.A.  Canbolat  dan  A.  Gumrah,  "Analysis  of  Credit  Risk Measurement  Models  in  the  Evaluation  of  Credit  Demands", Universal Journal of Accounting and Finance 3(1), hal. 16-20, 2015.
[11] M.K.  Anam,  A.R.  Putra,  S.  Fadli,  M.B.  Firdaus,  F.  Suandi  dan Latifah,  "Audit  Teknologi  Informasi Pada  Sistem Perkreditan  Online Terpadu Bank XYZ Cabang Perawang Menggunakan ITIL V3", MISI (Jurnal Manajemen informatika & Sistem Informasi) Volume 3, No 2, hal. 90-99, Juni 2020.
[12] A.  Izyuddin  dan  S.  Wibisono,  "Aplikasi  Prediksi  Penjualan  AC Menggunakan  Decision Tree  Dengan  Algoritma  C4.5", MISI  (Jurnal Manajemen  Informatika  &  Sistem  Informasi)  Volume  3,  No  2,  hal. 146-156, Juni 2020.
[13] P.W.  Kastawan,  D.M.  Wiharta  dan  I.M.  Sudarma,  "Implementasi Algoritma  C5.0  pada  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil", Majalah  Ilmiah  Teknologi  Elektro,  Vol.  17,  No.  3,  September- Desember 2018, hal. 371-376, 2018.
[14] A.C.  Rumahorbo  dan  K.A.  Sekarwati,  "Penerapan  Data  Mining dengan  Menggunakan  Algoritma  C4.5  pada  Klasifikasi  Fasilitas Kesehatan  Provinsi  di  Indonesia",  Jurnal  Ilmiah  KOMPUTASI, Volume 19 No: 1, hal. 27-38, Maret 2020.
[15] B  Stephen  Cass.  The  2016  top  programming  languages, http://spectrum.ieee.org/computing/software/the-2016-top programming-languages, 2016.
[16] Tim  Smith,  Kevin  Ushey.  Arrgh:  a  newcomer’s  (angry)  guide  to  R, http://arrgh. tim-smith.us/, 2016.
[17] A.  Sucipto,  "Prediksi  Kredit  Macet  Melalui  Perilaku  Nasabah  Pada Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan  Menggunakan  Metode  Algoritma Klasifikasi  C4.5", Jurnal  DISPROTEK,  Volume 6  No: 1,  hal. 75-87, Januari 2015.
[18] N. Iriadi dan N. Nuraeni, "Kajian Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kelayakan Kredit Pada Bank Mayapada  Jakarta",  Jurnal  Teknik  Komputer  AMIK  BSI,  Volume  II No: 1, hal. 132-137, Februari 2016.
[19] B. Hermanto, S.N. Azhari dan F.P. Putra, " Analisis Kinerja Decision Tree  C4.5  dalam  Prediksi  Potensi  Pelunasan  Kredit  Calon  Debitur”, Jurnal  INOVTEK  POLBENG  -  SERI  INFORMATIKA,  Volume.  2, No: 2, hal. 189-197, November 2017.
[20] M.H.  Rifqo  dan  T.  Arzi,  "Implementasi  Algoritma  C4.5  Untuk Menentukan Calon Debitur Dengan Mengukur Tingkat Risiko Kredit Pada Bank  BRI  Cabang Curup”,  Pseudocode,  Volume  III  Nomor  2, hal. 83-90, September 2016.
[21] S.  Saprudin,  "Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  (Pso)  Untuk Klasifikasi  Dan  Analisis  Kredit  Dengan  Menggunakan  Algoritma C4.5”,  Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang  Volume  2,  No.  4, hal. 214-219, Desember 2017.
[22] S.  Masripah,  "Evaluasi  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Koperasi  Syariah  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5”,  Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. XI, No.1 hal. 1-10, Maret 2015.