## MULTINOMIAL NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI STATUS KREDIT

## MITRA BINAAN DI PT. ANGKASA PURA I PROGRAM KEMITRAAN
Meilani T. H. Bunga 1 , Bertha S. Djahi, S.Kom, M.T 2 , Yelly Y. Nabuasa, S.Kom, M.Cs 3 1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1,2,3 Email: melanibunga_ilkomundana@yahoo.com

## INTISARI
Klasifikasi  status  mitra  menurut  parameter  sektor,  penyaluran  pinjaman,  pengembalian pinjaman,  tunggakan  pinjaman,  sisa  pinjaman  dan  gp  (grace  period)  sangatlah  penting  dalam mengantisipasi kasus kredit di PT. Angkasa Pura I. Kredit bermasalah sangat tidak menguntungkan bagi  PT.  Angkasa  Pura  I  karena  akan  mengganggu  kondisi  keuangan  perusahaan  dan  memberi dampak pada calon UKM periode berikutnya. Untuk mengatasinya, penelitian ini digunakan metode Multinomial  Naive  Bayes  untuk  mengklasifikasi  status  mitra  yang  ada  di  PT.  Angkasa  Pura  I berdasarkan parameter yang ada kedalam empat kelas yaitu kelas lancar, kurang lancar, diragukan dan macet. Proses yang digunakan adalah  proses klasifikasi dimana menghitung nilai probabilitas kelas  dan  atribut  dari  mitra.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  sebanyak  148  data  yang diambil dari tahun 2012-2015. Hasil akhir, setelah dilakukan klasifikasi diperoleh nilai probabilitas kelas  dan  hasil  Pengujian  sistem  dengan  5  kali  pembagian  data  uji  yang  diambil  secara  acak diperoleh accuracy sebesar 86.56 %, precision sebesar 73 %, recall sebesar 73% dan F-1 Measure sebesar 73%.
Kata kunci: Klasifikasi, Multinomial Naive Bayes, Status Kredi

## ABSTRACT
Status  classification  of  partner  acordiing  to  sector  parimeter,  loan  disbursement,  loan reimbursment, loan arrears, remaining loan and grace period is very important in anticipating the case in PT. Angkasa Pura I. Problematic credit is very unbeneficial for the PT. Angkasa Pura I because it will disturb the economy condition of a company and will affect the next small and medium enerprises (SME). To solve this, the reserch uses Multinominal Naive Bayes to method to classify the partners status in the PT. Angkasa Pura I according to the parimeter that is divided into 4 clases namely smooth class, less  smooth  class,  doubted  and  jammed  class.  The  process  used  was  classification  process  where  it calculated probability value and the atribute of the partner. The data used in this research is consisted of 148 that taken from 2012-2015. The final result, after the classification is done, the class probability value that was taken randomly is gained, with the resuld to system test with 5 times of testing data division that is taken randomly, it is gained the accuracy as big as 86,56%, precision is as big as 73%, recall is as big as 73% and F-1 Measure is as big as 73%.
Key Words: Classification, Multinomial Naive Bayes, Credit Status

## I. PENDAHULUAN
Usaha Kecil Menengah (UKM) merupakan usaha kecil tingkat menengah yang menerima dana pinjaman bergulir dari pemerintah. Dana pinjaman bergulir adalah dana yang dialokasikan oleh Kementrian Negara/Lembaga/Satuan Kerja Badan Layanan Umum untuk kegiatan perkuatan modal usaha bagi koperasi, usaha mikro, kecil, menengah dan usaha lainnya yang berada dibawah pembinaan  kementrian  Negara/Lembaga.  pihak  pemerintah  pemberi  pinjaman  salah  satunya adalah PT. Angkasa Pura I. PT. Angkasa Pura I tidak memberikan bantuan secara langsung namun melalui  beberapa  tahapan  penting  yaitu  tahapan  pengajuan  proposal,  survei  ke  lokasi  usaha, wawancara dan analisis terhadap kelayakan usaha. Hal ini dilakukan demi meminimalkan jumlah
kredit  bermasalah.  Permasalahan  yang  sering  muncul  adalah  banyaknya  mitra  binaan  yang menunggak pengembalian pinjaman.
Jumlah data mitra yang melakukan pinjaman di PT. Angkasa Pura I dari tahun 2012- 2015 adalah 148 mitra. Mitra yang menunggak pengembalian pinjaman sebanyak 77 mitra (data jumlah mitra yang bermasalah pada PT. Angkasa Pura I). Hal ini akan menggangu kondisi keuangan dari PT. Angkasa Pura I dan memberi dampak pada calon UKM pada periode berikutnya.
Dalam menyelesaikan masalah ini, digunakan teknik klasifikasi yaitu Multinomial Naive Bayes.  Multinomial  Naive  Bayes  digunakan  untuk  menemukan  pemodelan    fungsi  yang menjelaskan  konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk  memperkirakan kelas dari suatu objek yang  labelnya  belum  diketahui.  Semua  atribut  akan  memberikan  kontribusinya  dalam pengambilan keputusan, dengan bobot atribut yang sangat penting dan setiap atribut saling bebas satu sama lain [1]
Data mitra binaan diambil dari lokasi penelitian yang bertempat di PT. Angkasa Pura I Program Keemitraan dari tahun 2012 sampai 2015 berjumlah 148 data

## II.   MATERI DAN METODE
2.1 Tinjauan Umum Sistem Informasi
Sistem informasi merupakan bentuk penerapan dalam sebuah organisasi, dimana/penggunaan  sistem  informasi  dalam    sebuah  organisasi  yang  mendukung  dalam mengumpulkan  dan  mengolah  data  serta  menyediakan  informasi  yang  berguna  di  dalam perencanaan, pemanfaatan  dan pengendalian. Sistem informasi  adalah data yang dikumpulkan, dikelompokkan  dan  diolah  sedemikian  rupa  sehingga  menjadi  sebuah  satu  kesatuan  informasi yang saling terkait dan saling mendukung sehingga menjadi suatu informasi yang berharga bagi yang menerimanya[2].
2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  proses  penggunaan  teknik  statistik,  matematika, artificial intelligence (kecerdasan buatan) dan machine learning yang digunakan untuk mengekstrak serta mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar.
2.3 Klasifikasi
Metode klasifikasi yang digunakan yaitu metode Multinomial Naive Bayes. Multinomial Naive Bayes merupakan salah satu metode pada Probabilistic Reasoning . Algoritma Multinomial Naive  Bayes bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  pada  kelas  tertentu.  Pola    tersebut menghasilkan suatu model yang  dapat digunakan untuk mendeteksi Mitra binaan yang sedang berjalan dikategorikan lancar, kurang lancar, diragukan atau macet, sehingga PT. Angkasa Pura I dapat mengatasi permasalahan secara cepat dan tepat. Definisi pengklasifikasian adalah sebuah fungsi  yang  bersifat  prediksi  dan  menggolongkan  data  item  tertentu  ke  dalam  sebuah  kelas. Sebuah pengklasifikasian dibuat dari sekumpulan data latih dengan kelas yang telah ditentukan dan  dikenal  ciri-cirinya  sebelumnya.  Performa  pengklasifikasian  biasanya  diukur  dengan ketepatan [3].

## Gambar 2.1 : Blok Diagram Model Klasifikasi
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online)
Metode Multinomial Naive  Bayes merupakan  variasi  lain  dari Naive  Bayes .  Metode  ini mengasumsikan bahwa semua atribut saling bergantung satu sama lain mengingat konteks kelas, dan mengabaikan semua dependensi antar atribut [4]
𝑃(𝐶) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡 (𝑐)+𝐾 𝑁+𝐾 .  |𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠| (2.1) dimana: P : probabilitas dari variable c Count ( c ) : jumlah kemunculan dari sampel c K : nilai parameter N : jumlah total kejadian dari sampel c |𝑐𝑙𝑎𝑠𝑠𝑒𝑠| :  jumlah kelas pada sampel
Selanjutnya menghitung nilai atribut. Jumlah atribut yang sudah diberi kelas ditambah satu dan dibagi dengan jumlah kelas tertentu ditambah dengan hasil kali antara jumlah atribut dikali satu.  Berikut  merupakan  persamaan  untuk  menghitung  nilai p(w|c) dengan  menggunakan laplacian smoothing [5]
𝑃(𝑊|𝐶) = count +K count (C)+ |V|.1 (2.2) dimana: Count : jumlah kemunculan atribut pada kelas tertentu K : nilai paramater Count ( c ) : jumlah kemunculan kelas pada sampel c N : jumlah total kejadian |𝑣| : jumlah atribut pada sampel 2.5 Confusion Matrix
Confussion matrix melakukan pengujian untuk memperkirakan obyek yang benar dan salah [6].  Untuk  permasalahan  dalam Multy  classification ,  kriteria  evaluasi  yang  biasa  digunakan adalah precision , recall, dan accuracy. Selain itu digunakan F1- measure sebagai rata-rata dari precision dan recall.
2.5.1 Precision
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑙 𝑖=𝑙 ∑ (𝑇𝑃 𝑖 + 𝐹𝑃 𝑖 ) 𝑙 𝑖=𝑙 x 100%
2.5.2 Recall 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑇𝑃 𝑖 𝑙 𝑖=𝑙 ∑ (𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 ) 𝑙 𝑖=𝑙 x 100%

## 2.5.3 Accuracy
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖 𝑇𝑃𝑖+𝑇𝑁𝑖+𝐹𝑃𝑖+𝐹𝑁𝑖 𝑙 𝑖=𝑙 x 100% 𝑙
2.5.4 F1-Measure
𝐹 1 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙

## 2.6 Kerangka Kerja Sistem
Sistem yang di buat akan menghasilkan klasifikasi status dari mitra binaan. Metode yang digunakan dalam sistem ini adalah Metode multinomial naive bayes. Metode ini berfungsi untuk mengklasifikasi status mitra ke dalam suatu kelas. Ada 4 (empat) kelas yaitu lancar, kurang lancar,
diragukan  dan  macet  yang  diklasifikasi  berdasarkan  parameter  sektor,  penyaluran  pinjaman, pengembalian pinjaman, sisa pinjaman, tunggakan pinjaman dan grace period.
ADMIN
SISTEM Proses Multinomial  Naive Bayes Hitung Probabilitas Bandingkan Tiap Kelas Hasil probabilitas Maximal Simpan sebagai dataset Hasil Klasifikasi status mitra END Gambar 3.1 Kerangka Kerja Sistem Input data mitra binaan dan input data pinjaman START

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil  klasifikasi
Data yang diklasifikasi merupakan data yang belum memiliki kelas. Misalkan sebuah data baru yang akan diklasifikasi terlihat seperti Tabel 3.1.
Tabel 3.1 Data baru No Nama mitra Penyaluran pinjaman Pengembalian pinjaman Tunggakan pinjaman Gp Sisa pinjaman Kelas 1 Kios Nanda Kecil A Sedikit 0 Bawah ?
Setelah  menerima  data  tersebut,  sistem  akan  melakukan  proses  perhitungan multinomial  naive bayes dengan  menggunakan  rumus  pada  Persamaan  (2.1)  dan  Persamaan  (2.2).  Data  setelah perhitungan ditujukan pada Tabel 3.2.
Tabel 3.2 Data baru setelah diklasifikasi No Nama mitra Penyaluran pinjaman Pengembalian pinjaman Tunggakan pinjaman Gp Sisa pinjaman Kelas 1 Kios Nanda Kecil A Sedikit 0 Bawah Macet
Dari hasil perhitungan dengan multinomial naive bayes , maka diperoleh status  mitra adalah “Macet”. Hasil akhir yang diberikan kepada admin adalah sebagai berikut: Kios Nanda masuk ke dalam kelas prediksi Macet.

## 3.2 Pembahasan
Pengujian dengan model program dilakukan menggunakan 148 data yang dibagi dalam 5 kali pengujian dengan variasi data yang diambil secara acak. Hasil pengujian menggunakan confusion matriks dapat dilihat pada Tabel 3.3.

## Tabel 3.3 Hasil pengujian menggunakan model program
ISSN:2337-7631 (printed) ISSN: 2654-4091 (Online) Data Uji ke Total Data Precision  Recall F1- Measure Accuracy (%) True Negative (TN) True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) Jumlah Kelas 1 10 0.9 0.9 0.9 95 29 9 1 1 4 2 20 0.75 0.75 0.75 87.5 55 15 5 5 3 30 0.6 0.6 0.6 80 78 18 12 12 4 50 0.74 0.74 0.74 87 137 37 13 13 5 100 0.66 0.66 0.66 83.3 266 66 34 34
Berdasarkan  Tabel 3.3 hasil pengujian confusion matriks dengan 10 data uji menghasilkan nilai tertinggi dengan accuracy sistem yang dihasilkan sebesar 95%, Sedangkan hasil presentase nilai terendah pada data uji ke-3 dengan 30 data uji dimana nilai accuracy yang dihasilkan sebesar 80 %. Nilai rata-rata accuracy sistem sebesar 86.56 %.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan implementasi dan hasil pengujian klasifikasi status mitra yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Metode Multinomial Naive Bayes mampu mengklasifikasi status mitra dengan baik, rata- rata tingkat akurasi sistem sebesar 86.56 %.
2. Pengujian  dilakukan  menggunakan confusion  matriks dengan  melakukan  5  kali pembagian data uji yang diambil secara acak sehingga menghasilkan rata-rata accuracy sebesar 86.56 %, precision sebesar 73 %, recall sebesar 73% dan F-1 Measure sebesar 73%.
4.2 Saran
Perlu adanya penelitian lebih lanjut mengenai klasifikasi status mitra binaan dengan jumlah parameter ataupun jumlah dataset yang lebih banyak agar sistem dapat belajar dengan baik dalam menemukan pola data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bustami, 2013,  Penerapan  Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi , TECHSI : Jurnal Penelitian Teknik Informatika , Vol. 3, No.2, Hal. 127-146.
[2] Jiang, L., Wang, S., Li, C., Zhang, L., 2014, Structure extended multinomial naive bayes , doi: 10.1007/s10115-014-0746-y , diakses  11 mei 2017.
[3] Raymond, McLeod, J., 2001, Sistem Informasi Edisi 7 Jilid 2 , Prenhallindo, Jakarta.
[4]  Saleh,  A.,  2014,  Implementasi    Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam    Memprediksi Besarnya Penggunaan  Listrik Rumah Tangga, Yogyakarta.