## Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode  Naive Bayes Classifier (Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara)
Ni Komang Ayu Suarpurningsih 1 , Nengah Widya Utami 2 , Ni Made Estiyanti 3 1,2,3 STMIK Primakara ayusuarpur76@gmail.com 1 , widya@primakara.ac.id 2 , estiyanti@primakara.ac.id 3
Abstract
Artha  Segara  Savings  and  Loans  Cooperative  is  a  company  that  provides  savings  and  loan services to customers. In providing savings and loan services, it is not uncommon for customers to  experience  delays  in  paying  bills  or  what  is  called  bad  credit.  Bad  credit  is  where  the customer cannot do or is unable to pay the bill in part or all of the obligations as agreed. The cooperative must analyze the causes of the occurrence of bad loans using credit data that have been previously owned. Credit data owned by the Artha Segara Savings and Loans Cooperative can  be  analyzed  using  Data  Mining.  Where  the  data  are  classified  using  the  Naïve  Bayes Classifier  method  in  calculating the  probability  level  for  each  value  of  the  target  attribute  in each  customer  credit  case.  The  Naïve  Bayes  Classifier  method  can  be  used  in  several  Data Mining tools or  applications,  one  of  which  is the  Orange  Data  Mining tool.  The  output  of  the Orange Data Mining system is the result of classification of customer credit data that is eligible or not eligible to reapply for credit. Researchers tested customer credit datasets from 2018 to 2020 as many as 1,200 data by dividing the dataset into 2 types of data, namely training data (training data)  and  test  data  (testing data).  Comparison  of  training data  and  testing data  is 70%:30%. Testing of training data as much as 840 data and testing data of 360 data produces 99.8% accuracy rate.
Keywords : Cooperative, Credit, Naive Bayes Classifier

## Abstrak
Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara  merupakan  perusahaan  yang memberikan  pelayanan simpan  pinjam  kepada  nasabah.  Dalam  memberikan  pelayanan  simpan  pinjam  tidak  jarang nasabah mengalamami keterlambatan pembayaran tagihan atau disebut kredit macet. Kredit macet adalah dimana nasabah tidak bisa melakukan atau tidak sanggup membayar tagihan sebagian  atau  seluruh  kewajiban  sepeerti  yang  telah  diperjanjikan.  Pihak  koperasi  harus melakukan  analisa  penyebab  terjadinya  kredit  macet  tersebut  dengan  menggunakan  data kredit yang sudah dimiliki sebelumnya. Data kredit yang dimiliki oleh Koperasi Simpan Pinjam Artha  Segara  dapat  dianalisa  dengan  menggunakan  Data  Mining.  Dimana  data diklasifikasikan  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dalam  menghitung tingkat probabilitas disetiap nilai dari target atribut pada setiap kasus kredit nasabah. Metode Naïve  Bayes  Classifier  dapat  dilakukan  dibeberapa  tools  atau  aplikasi  Data  Mining  salah satunya  adalah  tools  Orange  Data  Mining.  Keluaran  dari  sistem  Orange  Data  Mining  ini merupakan hasil klasifikasi data kredit nasabah yang layak atau tidak layak untuk melakukan pengajuan  kembali  kredit.  Peneliti  melakukan  pengujian  terhadapat  dataset  kredit  nasabah pada tahun 2018 sampai dengan 2020 sebanyak 1.200 data dengan membagi dataset menjadi 2  jenis  data  yaitu  data  latih  (data  training)  dan  data  uji  (data  testing).  Perbandingan  data training dan data testing yaitu 70%:30%. Pengujian data training sebanyak 840 data dan data testing 360 data menghasilkan 99,8% tingkat akurasi.
Kata kunci : Koperasi, Kredit, Naive Bayes Classifier

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi  merupakan  organisasi  yang  memiliki  badan  hukum  yang bergerak  dibidang  ekonomi  yang  dimiliki  dan  diorganisasikan  oleh anggotanya [1]. Jumlah koperasi di Bali mengalami penurunan di tahun 2018 sampai  dengan  tahun  2020.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) mencatat jumlah koperasi pada tahun 2018 sebanyak 4.400,  di tahun 2019 menurun  menjadi  4.244,  dan  di  tahun  2020  menurun  menjadi  4.192  [2]. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siregar  (2020),  penurunan angka tersebut  disebabkan oleh faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal  mencakup  permasalahan  keanggotaan,  kepengurusan,  pengawas, manajer  atau  pegawai  koperasi.  Sedangkan,  faktor  eksternal  mencakup permasalahan kredit macet nasabah [3].
Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara    terletak  di  Jalan  Mertasari  No. 88  ,  Desa  Sidakarya,  Kec.  Denpasar  Selatan,  Kota  Denpasar,  Bali.  Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara merupakan salah satu koperasi yang mengalami resiko  kredit  macet.  Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  Bapak  I  Made Sugita, S.Sos selaku Ketua Koperasi, resiko kredit macet yang  banyak terjadi pada  tahun  2018  sampai  dengan  tahun  2020  mencapai  346  nasabah  dari 1.200  total  nasabah.  Kredit  macet  disebabkan  oleh  faktor  internal  yaitu kebijakan  koperasi  yang  memberikan  pinjaman  mulai  dari  Rp.  500.000,- sampai dengan Rp. 5.000.000,- kepada nasabah tanpa jaminan. Kebijakan lain yang  dibuat  oleh  koperasi  adalah  mengharuskan  marketing  koperasi mendapat minimal 50 nasabah perbulan, dengan adanya kebijakan tersebut, marketing  melakukan  strategi  untuk  mendapatkan  nasabah  dengan memanipulasi beberapa syarat administrasi sebagai kelayakan kredit.
Seiring era globalisasi yang meningkat maka diperlukan perbaikan dan mengevaluasi  kredit  dengan  menggunakan  dataset  yang  sudah  ada  sebagai perbandingan dan prediksi. Dataset dengan jumlah yang besar dapat diolah menggunakan Data Mining [4].  Data Mining merupakan sebuah proses untuk menggali informasi dari kumpulan data besar dengan pola  – pola dari basis data. Tujuan Data Mining adalah untuk memanipulasi data menjadi informasi sebagai pengetahuan dan pengambilan keputusan di masa depan [5]. Adapun beberapa penelitian yang pengolahan data menggunakan Data Maning yang di gunakan untuk pengambilan sebuah keputusan untuk pemilihan program studi  dengan  data  jumlah  besar,  dengan  hasil  digunakan  sebagai  salah  satu dasar  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  strategi  dalam mempromosikan  program  studi  [6].  Maka  dari  itu  peneliti  sangat  tertarik untuk  menerapkannya  tidak  hanya  dalam  bidang  pendidikan  tetapi  dalam bidang  ekonomi  khususnya  koperasi.  Data  dengan  jumlah  besar  perlu dilakukan klasifikasi berdasarkan karakter data.
Klasifikasi  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk  menyimpulkan karakteristik  dari  suatu  dataset.    Teknik  ini  diturunkan  berdasarkan  hasil analisa  dari  satu  dataset  untuk  memprediksi  label  kelas  objek  yang  belum diketahui  [7].  Salah  satu  metode  klasifikasi  untuk  memprediksi  adalah metode Naive Bayes Classifier. Metode Naive Bayes Classifier adalah metode
pengklasifikasian yang digunakan untuk memprediksi suatu class. Class yang diprediksi  berupa  atribut  –  atribut  yang  akan  diuji.  Metode  ini  memegang asumsi  akan  hubungan  antar  fitur  atau  atributnya  yang  berdiri  sendiri sehingga menjadikan metode ini sederhana dan efisien. Salah satu kelebihan metode  Naive  Bayes  Classifier  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kelayakan kredit bagi nasabah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan pada penelitian ini  mengikuti proses tahapan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).  Berdasarkan  pembahasan  yang tercantum  dalam  jurnal  “ Form Data  Mining to Knowledge  Discovery  in Database ” terdapat definisi bahwa KDD merupakan keseluruhan proses dari pencarian  informasi  yang  berguna  dari  data. Data  Mining dianggap  sebagai langkah tertentu pada proses ini [8]. Adapun tahapan yang ada pada proses KDD ini adalah :
a) Selection
Kegiatan  yang  dilakukan  adalah  menyeleksi  data  berdasarkan  kriteria tertentu. Pada kegiatan ini, pengguna memilih data yang sesuai dari sekian banyak data untuk diseleksi kembali pada tahap berikutnya.

## b) Preprocessing
Kegiatan  yang  dilakukan  adalah  melakukan  pembersihan  data,  dimana field yang  dianggap  tidak  mendukung  dapat  dibuang.  Selain  itu  data dikonfigurasi ulang untuk menjamin format tetap konsisten.
c) Transformation
Merupakan  kegiatan  yang  mentransformasi  data  sehingga  data  dapat digunakan  dan  ditelusuri.  Dengan  kata  lain,  transformasi  melakukan pemetaan data kompleks.
d) Data Mining
Kegiatan ini adalah proses ekstraksi pola dari data yang ada.
e) Interpretation & Evaluation
Merupakan  proses  interpretasi  pola  menjadi  pengetahuan  yang  dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.
Tahap  proses Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD)  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahap Proses KDD

## 2.1. Alur Penelitian
Alur  penelitian  adalah  langkah-langkah  atau  tahapan-tahapan  yang dilakukan  dalam  suatu  penelitian  dari  mulai  membangun  kerangka konseptual  sampai  dengan  matriks  dan  pengujian  kesimpulan  [9].  Adapun alur penelitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Alur Penelitian
1) Identifikasi masalah
Tahap  pertama  adalah  melakukan  identifikasi  masalah,  pada  tahap  ini dilakukan  dengan  menggali  permasalahan  di  tempat  penelitian  yaitu  di Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara.
2) Studi literatur Tahap kedua adalah melakukan studi literatur dengan mempelajari teori- teori yang berkaitan dengan penelitian. Adapun beberapa referensi yang digunakan yaitu buku-buku serta jurnal dari tahun 2017 sampai 2021.

## 3) Pengumpulan data
Pengumpulan  data  merupakan  tahapan  dimana  peneliti  melakukan wawancara  dan  dokumentasi.  Wawancara  dilakukan  dengan  pihak Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara  yaitu  Bapak  I  Made  Sugita,  S.Sos selaku  Kepala  Koperasi.  Dokumentasi  dengan  mengumpulkan  data nasabah 3 tahun pada tahun 2018, tahun 2019 dan tahun 2020 sejumlah 1.200 data.  Pengambilan data nasabah dipilih 3 tahun karena maksimal kredit atau peminjaman dana pada Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara selama 3 tahun.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 391-404 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4) Selection
Tahap selection merupakan  tahap  dimana dataset diambil  dari  data nasabah  Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara  di  tahun  2018  sampai dengan  tahun  2020  sejumlah  1.200  data.  Data  nasabah  yang  sudah didapat  disimpan  dalam  bentuk excel terpisah  dari dataset operasional koperasi. Data tersebut  kemudian diseleksi baik dari data  nasabah  yang kosong, membuang atau menghapus atribut yang tidak digunakan dalam proses Data Mining .
5) Preprocessing
Tahap  preprocessing  merupakan  peneliti  menggabungkan dataset dari tahun  2018  sampai  tahun  2020  yang  sudah  diseleksi  sebelumnya.  Data yang  digabung  kemudian  dilakukan  pengecekan  ulang  data,  membuang duplikat  data  (data cleaning) ,  pemeriksaan  terhadap  data  yang  tidak konsisten seperti data ganda dan kesalahan dalam penulisan.
6) Transformation Tahap transformation merupakan mentranspormasikan bentuk data yang belum  memiliki  entitas  yang  jelas  kedalam  bentuk  data  yang  valid  atau siap  untuk  dilakukan  proses Data  Mining .  Peneliti  melakukan transformasi  terhadap  data  yang  belum  memiliki  nilai  atau  nominal menjadi bentuk nominal atau angka.
7) Data Mining
Tahap Data Mining yaitu menentukan pola data yang akan diolah. Setelah kriteria  data  sudah  diketahui  selanjutnya  menentukan  algoritma  yang digunakan  untuk  pengujian  terhadap  data.  Pada  tahap  ini  peneliti menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk menguji data.
8) Interpretation dan Evaluation
Tahap  terakhir  yaitu Interpretation dan evaluation merupakan  tahap menginterfrestasikan  data  dengan  aplikasi  atau tools. Peneliti menggunakan  aplikasi  atau tools  Orange  Data  Mining dalam  pengujian data dan mengevaluasi hasil pengujian.  Tujuan untuk mengetahui apakah hasil  yang  di  uji  telah  benar  atau  sesuai  dengan  teknik  serta  algoritma yang digunakan.
9) Kesimpulan dan Saran Kesimpulan  diambil  dari  hasil  uji  data  kredit  nasabah,  untuk menyimpulkan  nilai.  Sedangkan  saran  yaitu  memberikan  masukan- masukan  untuk  peneliti  selanjutnya  untuk  membuat  penelitian  serupa atau melanjutkan penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Hasil Metode KDD
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  metode Knowledge  Discovery in  Databases (KDD).  Tahapan  penelitian  dengan  metode  KDD  dapat diilustrasikan sebagai berikut:
Gambar 3. Tahapan Metode KDD

## a) Selection
Data kredit nasabah yang diperoleh dari Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara  merupakan  data  kredit  nasabah  yang  di  seleksi  dari  tahun  2018 sampai dengan tahun 2020 sebanyak 1.200 data. Data kredit nasabah dipilih hanya  3  tahun  terakhir  karena  Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara memiliki  termin  peminjaman  maksimal  3  tahun.  Data  kredit  nasabah  yang diperoleh  merupakan  data  mentah  dalam  bentuk excel. Proses  seleksi  data ini,  yaitu  melakukan  seleksi  terhadap field-field yang  dibutuhkan  dalam proses Data Mining .
b) Preprocessing
Dari jumlah data kredit nasabah yang diseleksi berdasarkan data excel yang  diperoleh  dari  Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara  yaitu  dari  tahun 2018  sampai  dengan  tahun  2020  sebanyak  1.200  data  terpilih  untuk dilakukan preprocessing.  Preprocessing yang  dilakukan  terhadap  1.200  data dilakukan  penghapusan  beberapa  atribut  dan  perbaikan  beberapa  data. Jumlah  atribut  yang  dipilih  sebanyak  15  atribut  dengan  14  atribut  sebagai class uji  dan  1  atribut  sebagai class target.  Dari  proses preprocessing diperoleh data kredit nasabah sebagai beriku:
Tabel 1. Data Preprocessing
Tahun  Sebelum Preprocessing Sesudah Preprocessing 2018 550 record 550 record 2019 300 record 300 record 2020 350 record 350 record Total Data 1.200

## c) Transformation
Transformation merupakan mengubah eksitensi data menjadi jenis data sesuai  dengan  kebutuhan  analisa.  Pada  data  kredit  nasabah  yang  sudah  di cleaning selanjutnya ditransformasi.

## d) Data Mining
Data  Mining pada  penelitian  ini  yaitu  menentukan  model  dalam menganalisa  data.  Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode Naïve Bayes  Classifier dan  perhitungan  menggunakan  aplikasi  atau tools  Orange Data Mining.
e) Interpretation & Evaluation
Tahap  ini  merupakan  pengubahan  pola-pola  yang  dihasilkan  dari proses Data  Mining menjadi  sebuah  informasi  yang  digunakan  sebagai pengetahuan dan keputusan koperasi.

## 3.2. Hasil Analisa Data
a) Analisa hasil akurasi dan klasifikasi
Berdasarkan  pengujian  akurasi  dan  klasifikasi  data  kredit  nasabah Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara  dengan  melakukan  pengujian  data training dan  data testing menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier pada tools Orange Data Mining . Perbandingan dilakukan dengan menganalisa  data training dan data testing yaitu 60%:40% atau 720 data : 480 data,  70%:30% atau 840 data : 360 data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau 1080 data : 120 data [10].  Berikut merupakan hasil evaluation results data:
Tabel 2. Evaluasi Result Keterangan : Model :   merupakan  medel  atau  algoritma  yang  digunakan  untuk menentukat  tingkat  akurasi  dalam  menentukan  peluang Layak atau Tidak Layak suatu data kredit nasabah. Data Training :  menunjukan jumlah data yang akan digunakan sebagai data latih. Data Testing :  menunjukan jumlah data data yang akan diuji Area  Under the Cirve :  menunjukkan  bahwa  nilai  probalitas  atau  peluang  data kredit  baik  digunakan  dalam  membandingkan  model  satu dengan  model  lainnya.  nilai  probalitas  dikatakan  baik apabila nilai mendekati 1 atau 100%. Clasification Accuration :  menunjukkan  data training memiliki  tingkat  akurasi  yang sangat  baik  dalam  mengklasifikasikan  atau  memprediksi data uji atau data testing .
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 391-404 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
F1 :  menunjukkan  tingkat  nilai  rata-rata  terimbang  data  kredit nasabah sangat baik Precision :  menunjukan  jumlah  nasabah  yang  Layak  melakukan peminjaman dari keseluruhan data nasabah yang di prediksi Layak mendapatkan pinjaman Recall :  menunjukan  jumlah  nasabah  yang  di  prediksi  Layak dibandingkan dengan keseluruhan jumlah nasabah [11].
Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian  data  menggunakan perbandingan data training dan data testing yaitu 60%:40% atau 720 data : 480 data,  70%:30% atau 840 data : 360 data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau 1080 data : 120 data menunjukan bahwa  :
a) Area  Under  the  Cirve :      data training dan  data testing yaitu  60%:40% atau  720  data  :  480  data  menghasilkan  nilai  AUC  sebesar  0,87  atau 87,4%  sedangkan    data training dan  data testing yaitu    70%:30%  atau 840 data : 360 data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau  1080  data  :  120  data  menghasilkan  nilai  AUC  sama  yaitu  sebesar 0,999 atau 99,9%.
b) Clasification Accuration :  data training dan data testing yaitu 60%:40% atau  720  data  :  480  data  menghasilkan  nilai  AUC  sebesar  0,872  atau 87,2%  sedangkan    data training dan  data testing yaitu    70%:30%  atau 840 data : 360 data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau  1080  data  :  120  data  menghasilkan  nilai  AUC  sama  yaitu  sebesar 0,998 atau 99,8%.
c) F1 :  data training dan data testing yaitu 60%:40% atau 720 data : 480 data menghasilkan nilai AUC sebesar 0,873 atau 87,3% sedangkan  data training dan  data testing yaitu    70%:30%  atau  840  data  :  360  data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau 1080 data : 120 data menghasilkan nilai AUC sama yaitu sebesar 0,998 atau 99,8%.
d) Precision :  data training dan data testing yaitu 60%:40% atau 720 data :
480  data  menghasilkan  nilai  AUC  sebesar  0,873  atau  87,3%  sedangkan data training dan data testing yaitu  70%:30% atau 840 data : 360 data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau 1080 data : 120 data menghasilkan nilai AUC sama yaitu sebesar 0,998 atau 99,8%.
e) Recall : data training dan data testing yaitu 60%:40% atau 720 data : 480 data menghasilkan nilai AUC sebesar 0,872 atau 87,2% sedangkan  data training dan  data testing yaitu    70%:30%  atau  840  data  :  360  data, 80%:20% atau 960 data : 240 data, dan 90%:10% atau 1080 data : 120 data menghasilkan nilai AUC sama yaitu sebesar 0,998 atau 99,8%.
Gambar 4. Analisa Confusion Matrix 60%:40%
Gambar  4  menunjukan  hasil  analisa Confusion  Matrix dengan jumlah data sebesar 60%  atau 720 data dari 1.200 total keseluruhan data terditeksi actual yaitu data klasifikasi LAYAK sebanyak 508 data dan klasifikasi TIDAK LAYAK Sebanyak 212. Dari data actual terditeksi atau di predicted oleh model Naïve  Bayes  Classifier bahwa  dari  508  data  LAYAK  sebanyak  48  data diprediksi  TIDAK  LAYAK,  sedangkan  dari  212  data  yang  TIDAK  LAYAK sebanyak 44 data diprediksi LAYAK.
Gambar 5. Analisa Confusion Matrix 70%:30%
Gambar  5  menunjukan  hasil  analisa Confusion  Matrix dengan jumlah data sebesar 70%  atau 840 data dari 1.200 total keseluruhan data terditeksi actual yaitu data klasifikasi LAYAK sebanyak 597 data dan klasifikasi TIDAK LAYAK Sebanyak 243. Dari data actual terditeksi atau di predicted oleh model Naïve  Bayes  Classifier bahwa  dari    597  data  LAYAK  sebanyak  2  data diprediksi  TIDAK  LAYAK,  sedangkan  dari  243  data  yang  TIDAK  LAYAK diprediksi sesuai keseluruhan.
Gambar 6. Analisa Confusion Matrix 80%:20%
Gambar  6  menunjukan  hasil  analisa Confusion  Matrix dengan jumlah data sebesar 80%  atau 960 data dari 1.200 total keseluruhan data terditeksi
actual yaitu data klasifikasi LAYAK sebanyak 689 data dan klasifikasi TIDAK LAYAK Sebanyak 271. Dari data actual terditeksi atau di predicted oleh model Naïve Bayes Classifier bahwa dari 689 data LAYAK sebanyak 2 data diprediksi TIDAK LAYAK, sedangkan dari 271 data yang TIDAK LAYAK diprediksi sesuai keseluruhan.
Gambar 7. Analisa Confusion Matrix 90%:10%
Gambar  7  menunjukan  hasil  analisa Confusion  Matrix dengan jumlah data  sebesar  90%    atau  1.080  data  dari  1.200  total  keseluruhan  data terditeksi actual  yaitu data  klasifikasi  LAYAK  sebanyak  767  data  dan klasifikasi  TIDAK  LAYAK  Sebanyak  313.  Dari  data actual terditeksi  atau  di predicted oleh  model Naïve  Bayes  Classifier bahwa  dari  767  data  LAYAK sebanyak  2  data  diprediksi  TIDAK  LAYAK,  sedangkan  dari  313  data  yang TIDAK LAYAK diprediksi sesuai keseluruhan.
b) Analisa Hasil Prediksi
Berdasarkan hasil uji data training dan data testing yaitu 60%:40% atau 720 data : 480 data,  70%:30% atau 840 data : 360 data, 80%:20% atau 960 data  :  240  data,  dan  90%:10%  atau  1080  data  :  120  data , maka  peneliti menggunakan  hasil  akurasi  dari  uji  data training dengan  perbandingan 70%:30% atau 840 data : 360 karena nilai paling ideal dengan menghasilkan nilai  akurasi  sebesar  0,998  atau  99,8%.  Hasil  uji  analisa  data  testing menunjukkan hasil sangat baik karena dari perbandingan data kredit dengan data uji 100% terditeksi sesuai.
Berikut  hasil  perbandingan  data  kredit  sebelum  diuji  dengan  data  kredit sudah diuji
Gambar 8. Data Kredit Sebelum Diuji
Pada  gambar  8.  di  atas  menunjukkan  data  kredit  nasabah  dimana atribut Kategori yang menjadi target pengujian sebelumnya sudah terisi oleh pihak Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara.

## Gambar 9. Data Testing
Pada  gambar  9  di  atas  menunjukkan  data  kredit  yang  akan  dilakukan pengujian  pada  aplikasi Orange  Data  Mining, dimana  atribut  Kategori dihapus untuk mengetahui atau untuk diuji ketepatannya.
Gambar 10. Hasil Uji Prediksi pada Orange Data Mining
Berdasarkan  gambar  10  menunjukkan  hasil  uji  dari  aplikasi Orange Data Mining. Hasil uji prediksi diatas menunjukkan masing-masing nasabah yang  memiliki  krieria  yang  berbeda  memiliki  nilai  prediksi  berbeda.  Dari hasil  diatas  dapat  disimpulkan  nilai  prediksi  mendekati  nilai  1  merupakan haris dari prediksi kelayakan pemberian kredit yang baik. Berdasarkan Tabel 3 diatas menunjukan hasil prediksi dengan Model Naïve Bayes dengan atribut yang  di  uji  sebanyak  14  atribut  dengan  kriteria  :  Umur  =  54  Tahun,  Jenis Kelamin = Laki-laki, Status = Kawin, Pekerjaan = Karyawan Swasta, Jaminan = Tanpa jaminan, Jumlah Keluarga = 5, Penghasilan per bulan = Rp 3.000.000, Jumlah  Pinjaman  =  Rp.  3.000.000,  Jangka  Waktu  Peminjaman  =  36  Bulan, Bunga  kredit  =  2%,  Angsuran  perbulan  Rp  83.000,  Bunga  Perbilan  =  Rp 60.000,  Total  Angsuran  Perbulan  =  Rp  143.000,  Tunggakan  =  YA menghasilkan perhitungan dengan model Naïve Bayes Layak sebesar 0,0313 dan model Naïve Bayes Tidak Layak sebesar 0,9685. Nilai Naïve Bayes Tidak
Layak lebih tinggi dibandingkan nilai Naïve Bayes Layak, maka nilai dengan kriteria diatas di prediksi Tidak Layak karena nilai mendekati 1.
Tabel 1. Hasil Prediksi Tidak Layak
Tabel 4. Hasil Prediksi Layak
Berdasarkan  Tabel  4  diatas  menunjukan  hasil  prediksi  dengan  Model Naïve Bayes dengan atribut yang di uji sebanyak 14 atribut dengan kriteria : Umur = 27 Tahun, Jenis Kelamin = Laki-laki, Status = Kawin, Pekerjaan = PNS, Jaminan = Sertifikat tanah, Jumlah Keluarga = 2, Penghasilan per bulan = Rp 3.200.000, Jumlah Pinjaman = Rp. 3.000.000, Jangka Waktu Peminjaman = 12 Bulan, Bunga kredit = 2%, Angsuran perbulan Rp 250.000, Bunga Perbilan = Rp  60.000,  Total  Angsuran  Perbulan  =  Rp  310.000,  Tunggakan  =  TIDAK menghasilkan perhitungan dengan model Naïve Bayes Layak sebesar 0,9995 dan model Naïve Bayes Tidak Layak sebesar 0,0004. Nilai Naïve Bayes Layak lebih tinggi dibandingkan  nilai Naïve Bayes Tidak Layak, maka nilai  dengan kriteria diatas di prediksi Layak karena nilai mendekati 1.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pengujian  dataset  dalam  memprediksi kelayakan pemberian kredit kepada nasabah Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara,  pengujian  data  sebanyak  1.200  dataset  dari  tahun  2018  sampai
dengan  tahun  2020  dengan  15  atribut  yang  diuji.  Dimana  1.200  dataset dibagi menjadi 2 jenis data yaitu data latih (data training) dan data uji (data testing) dengan perbandingan 70%:30%. Data training sebesar 860 data dan data  testing  sebesar  360  data.  Hasil  dengan  metode  Naive  Bayes  Classifier menggunakan  tools  Orange  Data  Mining  mampu  dengan  baik mengklasifikasikan  dataset  nasabah  dan  sebagai  penentuan  kelayakan pemberian kredit kepada nasabah, seperti: Nilai klasifikasi dari data training Kategori Layak sebanyak 597 data  dan Kategori Tidak Layak sebanyak 243 data. Nilai klasifikasi dari data testing Kategori Layak sebanyak 257 data dan Kategori Tidak Layak sebanyak 103 data. Diperoleh Clasification  Accuration sebesar  0,998  atau  99,8%  ,  Precision  sebesar  0,998  atau  99,8%  dan  Recall sebesar  0,998  atau  99,8%.  Dengan  menguji  1.200  data  kredit  nasabah didapatkan hasil prediksi sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   N. M. E. I. G. L. A. R. P. A. I Made Agus Artawan, "Rancang Bangun Aplikasi Elektronik Koperasi," Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. IX, no. 1, pp. 85-94, 2020.
[2]   B.  P.  Statistik,  "2018-2020  Jumlah  Koperasi  Aktif  Menurut  Provinsi (Unit)," Badan Pusat Statistik,
2021. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/indicator/13/760/1/jumlah-koperasi-aktif- menurut-provinsi.html.. [Accessed 5 January 2021].
[3]   A.  Siregar,  "Kinerja  Koperasi  Di  Indonesia," Vigor  J.  Ilmu  Pertan.  Trop. dan Subtrop, vol. IX, no. 2, pp. 31-38, 2020.
[4]   A. R. G. G. N. S. a. W. E. D. S. M. Mulyani, "Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier Classification  of  Determination  of  Credit  Worthiness  Using  the  Naive Bayes Classifier Method," J.VOI (Voice Informatics), vol. IX, no. 2, pp. 81- 92, 2020.
[5]   G.  P.  H.  Indra  Griha  Tofik  Isa,  "Perancangan  Aplikasi  Koperasi  Simpan Pinjam Berbasis Web (Studi Kasus Koperasi Mitra Setia)," Jurnal Ilmiah Ilmu Ekonomi, vol. V, no. 10, pp. 139-151, 2017.
[6]   A.  I.  I.  P.  Nengah  Widya  Utami,  "Penerapan  Data  Mining  Untuk Mengetahui  Pola  Pemilihan  Program  Studi  Di  Stmik  Primakara Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering," Jurnal  Teknologi Informasi dan Komputer, vol. VI, no. 4, pp. 456-463, 2021.
[7]   J.  E.  Rika  Nofitri,  "Implementasi  Data  Mining  Klasifikasi  C4.5  Dalam Menentukan  Kelayakan  Pengambilan  Kredit," Seminar  Nasional  Royal  , pp. 307-310, 2018.
[8]   D.  d.  Jollyta,  Konsep  Data  Mining  dan  Penerapannya,  Yogyakarta: Deepublish, 2020.
[9]   D. Trisliatanto, Metodelogi Penelitian, Yogyakarta: CV Andi Offset, 2020.
[10]  S.  T.  Wildan  Muhollad  Habibulloh,  "Klasifikasi  Kelayakan  Kredit
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 391-404 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayespada  Ksp  Mekar  Jaya  Maleber," JURNAL RESPONSIF, vol. III, no. 1, pp. 92-99, 2021.
[11]  S.  d.  Adinugroho,  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  WEKA, Malang: UB Press, 2018.