Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.900 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 703-714 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## OPTIMIZATION ISO 25010 WITH THE VORD METHOD AND C4.5 ALGORITHM IN SAVING LOAN COOPERATIVE
Akhmad Yunus Subkhi *1 , Andrianingsih 2 , Dhieka Avrilia Lantana 3
1,2,3 Information Systems, Faculty of Communication and Informatics Technology, Universitas Nasional, Indonesia
Email: 1 akhmadyunussubkhi2019@student.unas.ac.id , 2 andrianingsih@civitas.unas.ac.id , 3 dhiekalantana@civitas.unas.ac.id
(Article received: February 07, 2023; Revision: March 15, 2023; published: August 18, 2023)

## Abstract
Advances  in  technology  have  made  many  companies  and  agencies,  especially  cooperatives,  use  information technology  for  their  operational  activities.  Not  infrequently  in  the  operation  of  its  business  cooperatives  have several  obstacles  caused  by  data  processing  and  loan  decision  making  still  using  conventional  models. Cooperatives  need  a  computerized  information  system  in  achieving  organizational  goals.  To  overcome  this problem, a system is created that is integrated in one database which will be implemented by the Cooperative to facilitate its business operations. This study uses the Viewpoint Oriented Requirement Definition (VORD) method to analyze system requirements based on the user's point of view. In addition, the C4.5 Algorithm and the Naïve Bayes Algorithm as decision making for loan approval which will be compared in recommending and classifying loans  using  the  confusion  matrix,  the  results  of  testing  the  two  algorithms  with  an  accuracy  value  of  the  C4.5 Algorithm of 88.00% and an accuracy rate of the Naïve Bayes Algorithm of 76.00%. It can be concluded that the accuracy value of the C4.5 Algorithm is feasible to be implemented into the Koperasi Jasa Pratama system. The application that is made is  then tested using  the  ISO 25010 standard to  produce an optimal application.  After conducting a needs analysis using the VORD method for ISO optimization, an application test is carried out using the  ISO  25010  standard.  From  the  test  results,  the  characteristics  of  the  Functional  Suitability  test  are: Appropriate; Usability : 90.08; Performance Efficiency : Grade "B"; Portability : no errors. The test results show that the system is appropriate and feasible to use.
Keywords : C4.5 Algorithm, Cooperative, Information System, Naive Bayes Algorithm, VORD Method.

## OPTIMASI ISO 25010 DENGAN METODE VORD DAN ALGORITMA C4.5 PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM

## Abstrak
Kemajuan teknologi  membuat  banyak perusahaan dan instansi  terutama koperasi  yang menggunakan teknologi informasi untuk kegiatan operasionalnya. Tidak jarang dalam pengoperasian bisnisnya koperasi memiliki beberapa kendala yang disebabkan oleh pengolahan data dan pengambilan keputusan pinjaman masih menggunakan model yang  konvensional.  Koperasi  membutuhkan  sistem  informasi  yang  terkomputasi  dalam  mencapai  tujuan organisasi. Untuk mengatasi masalah tersebut, dibuat sebuah sistem yang terintegrasi dalam satu database yang akan  diimplementasikan  oleh  Koperasi  untuk  mempermudah  pengoperasian  bisnisnya.  Penelitian  ini, menggunakan metode Viewpoint Oriented Requirement Definition (VORD) untuk menganalisis kebutuhan sistem berdasarkan sudut pandang pengguna. Selain itu, Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes sebagai pengambilan keputusan untuk persetujuan pinjaman yang akan dikomparasi dalam merekomendasikan dan mengklasifikasikan pinjaman  dengan  menggunakan confusion  matrix ,  hasil  uji  coba  kedua  algoritma  tersebut  dengan  nilai  akurasi Algoritma C4.5 sebesar 88.00% dan tingkat akurasi Algoritma Naïve bayes sebesar 76.00%. Dapat disimpulkan nilai  akurasi  Algoritma  C4.5  layak  untuk  diimplementasikan  kedalam  sistem  Koperasi  Jasa  Pratama.  Setelah dilakukan  analisis  kebutuhan  menggunakan  metode  VORD  untuk  optimasi  ISO,  maka  dilakukan  pengujian aplikasi  menggunakan  standar  ISO  25010.  Dari  hasil  pengujian  didapatkan  karakteristik  pengujian Functional Suitability : Sesuai; Usability : 90,08; Performance Efficiency : Grade “B”; Portability : no error . Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem telah sesuai dan layak digunakan.
Kata kunci : Algoritma C4.5, Algoritma Naive Bayes, Koperasi, Metode VORD, Sistem Informasi.

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang Masalah
Koperasi merupakan tingkat kemajuan ekonomi Negara Indonesia yang memiliki potensi tinggi dalam perkembangan  ekonomi.  Berdasarkan  pada  UU nomor 25 tahun 1992 pasal 1 diinterpretasikan bahwa “Koperasi  adalah  badan  usaha  yang  beranggotakan orang-orang atau badan hukum dengan melandaskan kegiatannya  berdasarkan  prinsip  koperasi  sekaligus gerakan  ekonomi  rakyat  yang  berdasar  atas  asas kekeluargaan”[1].  Dengan  memanfaatkan  teknologi informasi  yang  didapatkan  menjadi  akurat,  koperasi membutuhkan  sistem  informasi  yang  terkomputasi untuk pengolahan datanya untuk menaikan laba usaha dalam bentuk pinjaman dan mengumpulkan dana dari pihak internal dalam mencapai tujuan organisasi[2].
Koperasi  Jasa  Pratama  (KJP)  dibentuk  pada tanggal  24  April  1991  merupakan  koperasi  yang dikelola  oleh  PT.  ORIX  Indonesia  Finance. Pelayanan  yang  diberikan  Koperasi  Jasa  Pratama merupakan pinjaman dana (kredit) yang diperuntukkan bagi pegawai yang masih aktif di PT. ORIX  Indonesia  Finance  dan  menjadi  anggota  dari Koperasi Jasa Pratama.
Berikut  beberapa  kendala  yang  terdapat  pada Koperasi  Jasa  Pratama,  yang  pertama  tidak  adanya sistem  untuk  membantu  pengambilan  keputusan pemberian  kredit  anggota.  Selain  itu,  pengolahan datanya masih menggunakan formulir fisik dan tidak ada  sistem database yang  terintegrasi  dalam  satu database saja.  Berdasarkan  hal  tersebut,  pada pelaksanaanya  Koperasi  Jasa  Pratama  memiliki berapa kendala yang dapat diatasi dengan pembuatan aplikasi  sistem  informasi  berbasis website untuk mempermudah  pengurus  dalam  mengelola  data dengan baik dan efektif karena adanya aplikasi yang terintegrasi pada satu database [3] . Penelitian yang dilakukan, menerapkan metode VORD  dalam  menganalisis  kebutuhan  sistem  yang mengedepankan pendekatan viewpoint untuk membantu  proses  spesifikasi  interaksi  sistem  dan menghasilkan  suatu  produk  yang  diuji  keefektifan produk  tersebut.  Metode  VORD  bertujuan  untuk mendapatkan,  mengembangkan  dan  menetapkan produk  yang  dibuat[4],[5].  Kemudian  bertujuan untuk menentukan kebutuhan pengguna dan bermanfaat dalam mengidentifikasi sistem[6]. Sehingga produk atau aplikasi yang dihasilkan benar- benar terbukti dengan baik dan juga efektif digunakan oleh pihak Koperasi Jasa Pratama. Dalam rekomendasi pengambilan keputusan terhadap pengajuan  pinjaman  dapat  ditentukan  oleh  beberapa variabel yang dimiliki oleh anggota, yang didasarkan pada trend data  sebelumnya  yang  dimiliki  oleh Koperasi  Jasa  Pratama  yang  kemudian  diolah menggunakan algoritma[7]. Kemudian untuk mengoptimasi  pengolahan  datanya  menggunakan algoritma  C4.5  dalam  pengklasifikasian  masalah menggunakan decision  tree dan  algoritma  naïve
bayes yang akan dibandingkan untuk
mengelompokkan data kreditur dalam kategori lancar dan macet pada pemeriksaan data calon anggota yang layak  diberikan  pinjaman[8].  Algoritma  C4.5 merupakan  perhitungan  yang  digunakan  untuk membuat pohon keputusan yang dikembangkan oleh Ross  Quinlan[9].  Sedangkan  Naïve  bayes  adalah pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode probabilitas dan statistik diperkenalkan oleh ilmuwan dari Inggris Thomas Bayes merupakan nama seorang ahli matematika[10].
Adapula  penelitian  terdahulu,  penelitian  oleh Bayu  menggunakan  metode  VORD  dan  Proto Personas hasil dari analisa penelitian ini mendapatkan beberapa  sudut  pandang,  yaitu  pimpinan,  wakil rektor,  direktor,  jurusan  dan  dekan,  dosen,  dan staff[11]. Penelitian oleh Dwi Arianto menggunakan metode C4.5 menggunakan atribut jaminan, penghasilan, pengeluaran, pinjaman diajukan, penggunaan,  jangka  waktu  untuk  menentukan pinjaman[1].  Dasar  pemikiran  dalam  membuat decision  tree berdasarkan  kepada  pemilihan  atribut yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  atau  memiliki nilai gain paling tinggi berdasarkan nilai entropi dari atribut  tersebut  sebagai  pusat  atribut  klasifikasi[12]. Algoritma C4.5 adalah perbaikan dari algoritma ID3, untuk  mencapai  yang  terbaik  dengan  membuat sebuah  sistem  praktis  dan  meyakinkan  untuk membentuk  pohon  keputusan[13].  Selanjutnya penelitian  oleh  Aan  dengan  metode  PIECES  dan Pengujian  ISO  25010  hasil  dari  pengujian  yang dilakukan  menggunakan  3  karakteristik  pengujian ISO 25010 yaitu Hasil uji dari karakteristik functional suitability didapatkan aplikasi yang mampu mengerjakan  proses input dalam  sistem  yang kemudian menghasilkan output sesuai yang diharapkan. Pengujian performance efficiency menggunakan  kuesioner  dengan  hasil  pertanyaan  1 sampai  3  didapatkan  nilai  90%,  93%,  92%  dan pertanyaan  4  sampai  7  didapatkan  nilai  91%,  93%, 91%,  89%[14].  Pengujian  ISO  25010  dilakukan untuk  menganalisis  kualitas  program  yang  dibuat berdasarkan  kerangka  kerja  yang  ditentukan[15]. Oleh karena itu website tersebut termasuk baik untuk digunakan.  dan  hasil  pengujian operability ,  bahwa aplikasi yang dibuat mampu beroperasi dengan lancar saat  dijalankan  pada  peramban,  tidak  terjadi kegagalan maupun error pada sistem.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis kebutuhan  sistem  dalam  mendukung  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  metode  VORD. Metode VORD dipilih karena dapat digunakan untuk mengoptimalkan  implementasi  ISO  25010  dengan memastikan bawa kebutuhan bisnis terpenuhi dengan baik oleh perangkat lunak atau sistem informasi yang dibuat.
2. STUDI LITERATUR Metode Viewpoint Oriented Requirement

## Definition (VORD)
Metode  VORD  merupakan  metode  untuk menguraikan  kepentingan  pada  aplikasi  yang  dibuat berdasarkan  pada  rencana viewpoint [5] . Metode VORD  dikembangan  oleh  Gerald  Kotonya  dan  Ian Sommerville  pada  tahun  1996,  hal  terpenting  pada saat  pembuatan software yaitu  pada  saat  proses analisis  kebutuhan,  bukan coding yang  digunakan atau  desain user  interface dari software yang dibuat[4]. Pada tahun 1996 dilakukan pengembangan metode  VORD  untuk  proses  penekanan  pada hubungan antar sistem. Metode VORD hanya fokus pada  objek  eksternal  yang  terhubung  langsung dengan  sistem  yang  mempresentasikan  kepentingan dari sistem didasarkan pada objek sudut pandang[11]. Bertujuan  untuk  menentukan  kebutuhan  pengguna dan bermanfaat dalam mengidentifikasi sistem[6].
Viewpoint dalam  metode  VORD  terdapat beberapa jenis yang diantaranya yaitu:
a) Interaksi Sudut Pandang ( Interactor Viewpoint ): Manusia atau sistem terhubung secara langsung dengan sistem[5].
b) Sudut  Pandang  Tidak  Langsung  ( Indirect Viewpoint ):  Para  pemangku  kepentingan  yang tidak  terlibat  langsung  dengan  sistem  namun dapat mempengaruhi jalannya sistem[5].
c) Alamat  Sudut  Pandang  ( Domain  Viewpoint ): Cakupan pada karakteristik yang dapat mempengaruhi kebutuhan sistem[5]. Ada  pula  tahapan  dari  metode VORD [6] di deskripsikan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan metode VORD

## Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  merupakan  perhitungan  yang digunakan  untuk  membuat  pohon  keputusan  yang dikembangkan oleh Ross Quinlan[9]. Dasar pemikiran dalam membuat decision tree berdasarkan kepada  pemilihan  atribut  yang  memiliki  prioritas paling  tinggi  atau  memiliki  nilai gain paling  tinggi berdasarkan nilai entropi dari atribut tersebut sebagai pusat  atribut  klasifikasi[12].  Algoritma  C4.5  adalah perbaikan  dari  algoritma  ID3,  untuk  mencapai  yang terbaik  dengan  membuat  sebuah  sistem  praktis  dan meyakinkan untuk membentuk pohon keputusan[13].
Terdapat 4 tahapan persiapan untuk membangun  pohon  keputusan  dengan  algoritma C4.5[12], yaitu:
a) Pilih  atribut  sebagai  akar  ( root ),  berdasarkan pada  nilai gain tertinggi  dari  atribut  yang digunakan[12].
b) Membuat  cabang  untuk  setiap  nilai,  buatlah cabang sesuai dengan jumlah nilai dari variabel gain yang paling tinggi[12].
c) Memisahkan  setiap  kasus  dalam  cabang,  nilai ditentukan  dari  perhitungan  nilai gain yang paling tinggi dan perhitungan dilakukan setelah perhitungan  nilai gain yang  paling  tinggi  di awal,  dan  kemudian  mengulang  tahapan perhitungan gain tertinggi  tanpa  menyertakan nilai variabel gain awal[12].
d) Ulangi  metode  pada  setiap  cabang,  sampai kasus dalam cabang memiliki kelas yang sama, ulangi  setiap  perhitungan  gain  tertinggi  pada setiap  cabang  kasus  hingga  tidak  dapat dilakukan proses perhitungan lagi[12].
Berikut  merupakan  langkah  kerja  berserta rumus untuk algoritma C4.5 dalam menghitung nilai entropi, gain :
Cara menghitung nilai entropi dapat dilihat pada nilai persamaan (1) merupakan persamaan entropi:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 (1)
Keterangan: 𝑆 = Himpunan Kasus 𝑛 = Jumlah Partisi S 𝑃 𝑖
=  Probabilitas  sampel  dari  jumlah  kelas dibagi total kasus
Information Gain merupakan  informasi  yang diambil dari perubahan entropi pada suatu kumpulan data, baik melalui persepsi atau bisa juga disimpulkan dengan cara melakukan partisipasi terhadap suatu set data[12]. Persamaan gain adalah sebagai berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) (2) Keterangan: 𝑆 = Himpunan kasus 𝐴 = Atribut 𝑛 = Jumlah partisi atribut A |𝑆 𝑖 | = Jumlah kasus pada partisi ke-i |𝑆| = Jumlah kasus dalam S

## Algoritma Naïve Bayes
Naïve  bayes  adalah  pengklasifikasian  dengan menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik diperkenalkan  oleh  ilmuwan  dari  Inggris  Thomas Bayes merupakan nama seorang ahli matematika[10]. Naïve  Bayes  menggunakan  departemen  aritmatika, untuk menjadi hipotesis kemungkinan spesifik, untuk menemukan  peluang  terbesar  yang  mungkin  untuk klasifikasi  dengan  mempertimbangkan  redundansi setiap  klasifikasi  dalam  informasi  penyusuna[10]. Kalkulasi  Credulous  Bayes  mengambil  bentuk umum:
𝑃(𝑋│𝑌) = (𝑃( 𝑌 | 𝑋 )𝑃(𝑋))
(𝑃(𝑌))
(3)

## 706 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 703-714
Keterangan: 𝑌 = data dengan kelas yang belum diketahui 𝑋
=  hipotesis  data  y  merupakan  suatu  kelas spesifik
𝑃(𝑋|𝑌) =  probabilitas  hipotesis  X  dari  kondisi  Y (posteriori probability) 𝑃(𝑋) =probabilitas hipótesis X (prior probability)
𝑃(𝑌|𝑋) =  probabilitas  Y  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis X 𝑃(𝑌) = probabilitas dari Y

## Pengujian ISO 25010
Alat  uji  ini  menggunakan  standar  ISO  25010 untuk  menganalisis  kualitas  program  yang  akan dibuat. ISO 25010 dapat menjadi kerangka kerja dan peragaan kualitas program komputer yang menggantikan  ISO  9126  sehubungan  dengan rekayasa  program  komputer[15].  Berikut  lima karakteristik dari pengujian ISO 25010:
a) Functional Suitability adalah sifat dari kerangka kerja  yang  memberi  kemampuan  menyetujui situasi  dan  kondisi  yang  diinginkan.  Aspek functional suitability
bertujuan untuk menentukan tingkat keberhasilan dan kegagalan pada  sistem  dengan  menggunakan  Skala Guttman, untuk mendapatkan jawaban konsisten dari permasalahan yang ada[15].
b) Performance  Efficiency bisa  menjadi  kontrol relatif  untuk  menghitung  jumlah  sumber  daya yang  digunakan  sesuai  dengan  kondisi  yang diinginkan.  Performa  dan  peringkat  internet dapat  dipertimbangkan  dengan  menggunakan halaman Pagespeed Insight Rules , sebuah tools yang  dibuat  oleh  Google  untuk  meningkatkan kecepatan  eksekusi  halaman website .  Waktu untuk  halaman  web  memenuhi  standart Aptimize adalah kurang dari 7 detik[14].
c) Usability adalah sifat kerangka kerja yang dapat dimanfaatkan  oleh  pengguna  tertentu  untuk mencapai  tujuan  tertentu  dalam  hal  kepuasan pengguna, efisiensi dan keefektifan[15].
d) Reliability adalah  properti  dari  kerangka  kerja yang  melakukan  kapasitas  tertentu  di  bawah kondisi  tertentu pada titik  waktu tertentu, yang terdiri  dari  pengembangan  hingga  tingkat kerangka  kerja  tersebut  memenuhi  prasyarat kualitas yang tak tergoyahkan di bawah kondisi biasanya[15].
e) Portability suatu  ukuran  kelayakan  dan efektifitas  dimana  sebuah output dapat  dikirim melalui hardware , software ,  atau  lingkungan pengguna  lain,  Sistem  dapat  dikatakan  layak, jika  mampu  beroperasi  di browser ,  sistem operasi, software , dan hardware yang berbeda[15].

## Koperasi
Koperasi  berdasarkan  UU  No.  17  Tahun  2012 Koperasi  merupakan  badan  hukum  yang  didirikan oleh  orang  atau  badan  hukum  koperasi,  dengan
pembagian sumber daya perseorangan sebagai modal penyelenggaraan  usaha  yang  memenuhi  keinginan dan  kebutuhan  bersama  di  bidang  keuangan,  sosial dan rentang sosial menyetujui nilai dan standar yang disetujui. (UU Republik Indonesia tentang
Koperasi)[12].

## Simpan Pinjam
Definisi  dari  simpan  pinjam  yaitu  cadangan yang dikumpulkan bersama dan dipinjamkan kepada orang-orang  yang  memerlukan  uang  muka  dalam bentuk  yang  berbeda-beda,  pada  saat  itu  pengurus koperasi  harus  mempertimbangkan  dan  memilih permintaan  sesuai  dengan  kemampuan  dan  kontrol koperasi,  dalam  hal  ini  ketua  memiliki  hak  untuk memutuskan  jumlah  kredit  yang  disetujui,  jangka waktu pengembalian dan bentuk penghargaan[2]..

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Desain Penelitian
Tahapan dari desain penelitian menunjukan alur penelitian  yang  digunakan  dalam  memecahkan permasalahan  yang  diteliti  untuk  proses  penelitian. Berikut  adalah  tahapan  dari  desain  penelitian  yang akan  dilakukan  oleh  peneliti.  Tahapan  penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Kerangka penelitian
Untuk  lebih  jelasnya,  yang  terdapat  pada  alur atau desain penelitian dalam gambar 2 adalah sebagai berikut:
1. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data terdapat beberapa tahapan yang dilakukan diantaranya yaitu:
a. Studi  Literatur:  dalam  tahapan  ini  dilakukan untuk  memperoleh  informasi  dari  buku,  jurnal dan penelitian terdahulu sebagai sumber dalam penelitian  ini  sebagai  langkah  awal  dalam menyelesaikan  persoalan  yang  ada  berdasar pada sumber-sumber yang dapat dipercaya.
b. Pengumpulan  data:  Tahap  pengumpulan  data dilakukan untuk tujuan peneliti dalam menentukan  hipotesis  yang  berdasarkan  pada pedoman yang telah disiapkan dalam rancangan penelitian sesuai dengan topik penelitian. Dalam data  dikumpulkan  melalui  observasi  dan wawancara  maka  didapatkan  datanya  yang berupa dokumenter dan data sekunder.
2. Analisa Kebutuhan Sistem
Analisa  kebutuhan  sistem  dilakukan  untuk mengetahui  kebutuhan  sistem  berisikan  informasi mengenai proses yang berkaitan dengan pengembangan  sistem.  Dalam  merancang  sistem yang  sesuai  dengan  sudut  pandang  pengguna  atau user  maka  dalam  analisa  kebutuhan  sistem  ini menggunakan  metode  VORD  untuk  menganalisis sudut pandang pengguna yang nantinya akan menjadi aktor  utama  dalam  pengoperasian  sistem  yang  akan dibuat.
3. Perancangan Unified  Modeling  Language
(UML)
Perancangan  diagram  UML  digunakan  untuk menginterpretasikan  alur  program  yang  akan digunakan, yang diantaranya yaitu Use Case diagram dan Activity  Diagram .  Pembuatan  model  dapat memberikan  representasi  perancangan  sistem  dan bagaimana sistem akan diimplementasikan.
4. Komparasi Algoritma
Pada tahapan ini dilakukan komparasi algoritma yang  dimaksudkan  untuk  mengetahui  atau  menguji perbedaan  algoritma  mana  yang  lebih  baik diimplementasikan  dalam  sistem  yang  akan  dibuat. Komparasi  yang  dilakukan  peneliti  yaitu  dengan membandingkan algoritma C4.5 dan algoritma Naive Bayes  berdasarkan  ketentuan  perhitungan  untuk menghasilkan rekomendasi pada pengajuan pinjaman yang dilakukan oleh anggota Koperasi Jasa Pratama.
5. Pengujian Akurasi Algoritma
Setelah  melakukan  komparasi  algoritma  C4.5 dan  algoritma  Naive  Bayes  maka  didapatkan  hasil perhitungan kedua algoritma tersebut, nantinya akan diimplementasikan  kedalam  aplikasi  Koperasi  Jasa Pratama. Pada pengujian yang dilakukan menggunakan confusion  matrix dalam  mengukur performa  untuk  masalah  klasifikasi  sebagai  model prediksi,  dimana  hasil  prediksinya  bersifat  diskrit yang nantinya didapatkan dua kelas atau lebih. 6. Pengujian Aplikasi dan Pengujian ISO 25010 Pengujian
aplikasi dilakukan dengan
menerapkan  standar  ISO  25010,  yang  mana  standar ISO  25010  menerapkan  5  karakteristik  dalam pengujiannya, diantaranya yaitu Functional Suitability, Performance Efficiency, Usability, Reliability dan Portability .

## Perancangan UML
Perancangan diagram Unified Modeling Language (UML) digunakan untuk
menginterpretasikan  alur  program  yang  akan digunakan, yang diantaranya yaitu Use Case diagram yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  3  dan Activity Diagram .  Gambar  4  menunjukkan activity  diagram untuk menu  admin  sedangkan  pada  Gambar  5 menunjukkan activity diagram menu anggota .
Gambar 3 Use Case Diagram
Gambar 4 Activity Diagram Menu Admin
Gambar 5 Activity Diagram Menu Anggota.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dipersilakan  untuk  menambah  bab  sesuai dengan kebutuhan

## Metode VORD
a) Identifikasi Viewpoint Pada  tahap  ini,  akan  diidentifikasi  kebutuhan para stakeholder yang  berada  dalam  koperasi  untuk mengembangkan  sebuah  sistem  yang  sesuai  dengan para pengguna. Tujuannya untuk memisahkan ruang lingkup  kerangka  berdasarkan  prasyarat  yang berguna  untuk  setiap  pengguna  dan  kebutuhan  non- fungsional. Viewpoint yang  ada  pada  sistem dijelaskan seperti pada Gambar 6.
Gambar 6 Viewpoint identifikasi pengguna pada Koperasi Jasa Pratama
b) Struktur Viewpoint
Struktur pada penelitian ini, interactor viewpoint pada  sistem  Koperasi  Jasa  Pratama memiliki  dua  aktor  yaitu  petugas  koperasi  dan anggota.  Sedangkan, indirect  viewpoint pada  sistem ini yaitu peraturan koperasi dan lingkungan koperasi. Dan  untuk domain  viewpoint yang  mempengaruhi kebutuhan  sistem  ada  4  macam  yaitu  komputer, jaringan,  penyimpanan,  dan database .  Struktur viewpoint yang dimaksud dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Struktur Viewpoint pada Koperasi Jasa Pratama
c) Dokumentasi Viewpoint
Pada  tahap  ini,  digunakan  untuk  menjabarkan setiap viewpoint dan  layanan.  Tujuannya  untuk mendeskripsikan keinginan sistem terhadap masing- masing viewpoint .  Dokumentasi  viewpoint  yang diperoleh  telah  digambarkan  seperti  pada  Gambar  8 sebagai viewpoint anggota  dan  Gambar  9  sebagai viewpoint petugas koperasi.
Gambar 8 Viewpoint Anggota Gambar 9 Viewpoint  Petugas Koperasi d) Pemetaan Viewpoint
Pada  tahapan  implementasi  sistem  akan menggambarkan  mengenai  rancangan  antarmuka pengguna. Berikut adalah rancangan antar muka pada menu login seperti yang terlihat pada Gambar 10.
Gambar 10 tampilan login
Untuk  diakses  oleh  petugas  koperasi  dan anggota koperasi yang telah memiliki akun atau hak akses masuk ke dalam aplikasi.

## Gambar 11 Halaman pendaftaran
Pada  Gambar  11  adalah  tampilan  halaman pendaftaran yang dapat diakses oleh anggota koperasi yang belum memiliki akun atau yang baru saja ingin bergabung  dengan  koperasi.  Anggota  koperasi  baru wajib  melakukan  registrasi  atau  pendaftaran  untuk mendapatkan  hak  akses  masuk  ke  aplikasi  dan mendapatkan hak keanggotaan koperasi.

## Gambar 12 Tampilan menu petugas
Pada Gambar 12 adalah tampilan menu petugas yang  dapat  diakses  oleh  petugas  koperasi,  beberapa menu  pada  halaman back-office mempermudah petugas  dalam  mengetahui  informasi  mengenai premi,  saldo,  status  pengajuan,  dan  total  pinjaman merupakan  transaksi  yang  telah  dilakukan  anggota koperasi.

## Gambar 13 Tampilan menu anggota
Pada Gambar 13 adalah tampilan menu anggota yang  dapat  diakses  oleh  anggota  koperasi,  terdapat beberapa  menu  yang  mempermudah  anggota  dalam mengetahui  informasi  mengenai  simulasi  pinjaman, saldo, status pengajuan, dan total pinjaman yang telah dilakukan anggota koperasi.

## Klasifikasi Algoritma C4.5
Distribusi  data pada penelitian ini menunjukan deskripsi  umum  mengenai  penyebaran  sample  data penelitian. Dataset sebanyak  50  data  yang  dipecah data training sebanyak  15 record dan  data testing sebanyak  35 record .  Dimana  data  tersebut  nantinya akan  diimplementasikan  ke  dalam  algoritma  C4.5. Pertama-tama menghitung nilai root node menggunakan  data training sebagai  berikut.  Rumus pada algoritma C4.5 tertera pada persamaan (1) dan (2).
Untuk  menentukan  kriteria  akar,  berdasarkan nilai gain tertinggi  yang  berdasarkan  pada dataset yang  sudah  disiapkan.  Dalam  hal  ini  untuk penghitungan menggunakan Ms Office Excel dengan hasil  perhitungan  yang  ditunjukan  seperti  pada Gambar  14,  kemudian  menggunakan  aplikasi RapidMiner yang menunjukan hasil pohon keputusan dari algoritma C4.5 seperti pada Gambar 15.
Gambar 14 Hasil kriteria dari perhitungan gain dan entropy menggunakan Ms.Excel
Gambar 15 Hasil pohon keputusan dari perhitungan yang telah dilakukan sebelumnya

## Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes
Untuk  menghitung  probabilitas  nilai  kelas menggunakan rumus pada persamaan (3), dalam hal ini penulis melakukan perhitungan nilai  probabilitas kelas  menggunakan  Ms  Office  Excel  seperti  pada Tabel 1.
Tabel 1 Perhitungan Algoritma Naïve Bayes PROBABILITAS KELAS Kelas Nilai Approved 0,6 Disapproved 0,4 Kategori_Pinjaman Approved Disapproved 1 0,6 0,3 2 0,1 0,1 3 0,1 0,5 4 0,2 0,2 5 0 0 Kategori_Tenor Approved Disapproved pendek 0,5 0,3 sedang 0,2 0,3 panjang 0,3 0,5 Angsuran Approved Disapproved A 0,7 0,4 B 0,1 0,4 C 0,2 0,3 Keperluan Approved Disapproved pendidikan 0,6 0,3 cicilan kendaraan 0,3 0,5 renovasi rumah 0,2 0,3 Saldo Approved Disapproved A 0,3 0,6 B 0,2 0,2 C 0,1 0,2 D 0,0 0,1 E 0,1 0 F 0,0 0 G 0,1 0,1 H 0,1 0 I 0,1 0

## Pengujian Komparasi Algoritma
Tahap  berikutnya  yaitu  melakukan  uji  akurasi dengan  cara  melakukan  komparasi  antara  algoritma C4.5  seperti  yang  terdapat  pada  Tabel  2  dengan algoritma  Naive  Bayes  seperti  yang  terdapat  pada Tabel  3,  hasil  tabel confusion  matrix didapatkan menggunakan Software RapidMiner untuk memperoleh analisis klasifikasi.
Tabel 2 Tabel Confusion Matrix Algoritma C4.5

## Tabel 3 Tabel Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes
Dari  hasil  perhitungan  Tabel  2  dan  Tabel  3, dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi algoritma C4.5 yang  menghasilkan  nilai  sebesar  88.00%  dan algoritma  Naive  Bayes  yang  menghasilkan  nilai sebesar 76.00% dalam hal ini nilai akurasi algoritma C4.5 memiliki nilai akurasi lebih tinggi. Maka dari itu untuk penerapan algoritma pada aplikasi yang dibuat untuk Koperasi Jasa Pratama menggunakan algoritma C4.5 dalam menentukan rekomendasi loan .
Pengujian ISO 25010 Pengujian ISO25010 ( International
Organization  for Standardization)  dilakukan  untuk mengoptimasi  pada  penyelesaian  masalah  multi- objektif  dengan  menggunakan  metode  VORD sebagai sarana dalam mencari solusi pada permasalahan  yang  ada  pada  sistem  yang  dibuat. Standard  ISO  25010  menerapkan  5  karakteristik dalam  pengujiannya,  diantaranya  yaitu Functional Suitability, Performance Efficiency, Usability, Reliability dan Portability . Namun  dalam pengujian yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  guna  melakukan analisa  kualitas  pada  aplikasi  yang  dirancang  hanya fokus  pada  4  karakteristik  sebagai  indikator  bahwa aplikasi yang dikembangkan layak untuk digunakan, yang  diantaranya  yaitu Functional  Suitability, Usability, Performance Efficiency dan Portability .
a) Functional Suitability
Pengujian  karakteristik  menggunakan  test  case dan  skala  guttman  dengan  keterangan  berhasil  atau tidak berhasil, bertujuan untuk mengetahui fungsional  dari  sistem  Aplikasi  Koperasi  Jasa Pratama.  Dalam  hal  pengujian functional  suitability didapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  4  sebagai instrumen pengujian dari sisi anggota dan pada Tabel 5 sebagai instrumen pengujian sistem dari sisi petugas koperasi.
Actual Values
True Approved True
Disapproved
Predicted
Values Pred. Approved 27 3 Pred. Disapproved
3 17 Actual Values
True Approved True
Disapproved
Predicted Values Pred.
Approved 25 7 Pred. Disapproved
5 13
Tabel 4 Instrumen Pengujian Anggota
Tabel 5 Instrumen Pengujian Petugas Koperasi

## b) Usability
Pengujian  Usability  pada  penelitian  dilakukan dengan cara menyebarkan kuesioner yang terdiri dari 10 pertanyaan, yaitu:
1. Apakah aplikasi  Koperasi  Jasa Pratama mudah untuk di operasikan?
2. Apakah User  Interface atau  tampilan  pada aplikasi Koperasi Jasa Pratama menarik?
3. User  Interface pada  aplikasi  Koperasi  Jasa Pratama mudah digunakan dan tidak membingungkan?
4. Desain  aplikasi  Koperasi  Jasa  Pratama  sesuai dengan fungsinya?
5. Aplikasi  Koperasi  Jasa  Pratama  membantu dalam pelayanan registrasi?
6. Dashboard aplikasi  Koperasi  Jasa  Pratama memberikan  informasi  mengenai  premi,  saldo, status pengajuan, dan total pinjaman?
7. Menu  data  anggota  membantu  anggota  dalam memperbaharui data diri anggota jika sewaktu- waktu terdapat perubahan data anggota
8. Menu  transaksi  memberikan  informasi  detail mengenai  transaksi  yang  dilakukan  oleh anggota?
9. Menu  Simulasi  Pinjaman  membantu  anggota mengetahui  kalkulasi  pinjaman  yang  akan diajukan?
No Fitur Langkah Pengujian Hasil yang ditampilkan Jawaban Sesuai (1) Tidak Sesuai (2) 1. Registrasi Buka halaman
aplikasi
Koperasi Jasa
Pratama lalu klik create an account Halaman Registrasi Sesuai 2. login Buka halaman aplikasi Koperasi Jasa Pratama
Halaman login Sesuai
3. dashboard Klik button
login Halaman Dashboard Sesuai
4. data
anggota Klik data anggota Halaman informasi data anggota Sesuai 5. transaksi Klik button menu transaksi Menampilkan list data simpanan, data pinjaman, data angsuran Sesuai 7. data simpanan Klik data
simpanan Menampilkan informasi data simpanan
anggota
Sesuai 8. Data pinjaman Klik data
pinjaman Menampilkan informasi
data pinjaman
anggota Sesuai 9. Data angsuran Klik data angsuran Menampilkan informasi data angsuran
anggota Sesuai 10. Simulasi pinjaman Klik simulasi pinjaman Menampilkan halaman simulasi pinjaman
yang harus diinput oleh anggota berguna untuk memberikan gambaran kalkulasi jumlah cicilan Sesuai
No Fitur Langkah Pengujian Hasil yang ditampilkan Jawaban Sesuai (1) Tidak Sesuai (2) 1. Login Buka halaman aplikasi Koperasi Jasa
Pratama Tampil
halaman
login
Sesuai
2. Dashboard Klik button
login Tampil halaman
dashboard
Sesuai
3. Data anggota Klik data anggota Tampil
informasi data anggota koperasi
Sesuai 4. Transaksi Klik transaksi Tampil informasi transaksi yang dilakukan oleh anggota Sesuai 5. Pengajuan
Pinjaman Klik pengajuan pinjaman Tampil informasi data pinjaman yang diajukan oleh setiap anggota untuk Sesuai
10. Perlukah  aplikasi  Koperasi  Jasa  Pratama  yang sedang dikembangkan dapat diimplentasikan?
Dari kuesioner yang disebarkan didapatkan 68 responden  yang  terdiri  dari  16  non-anggota  dan  52 anggota koperasi. Berikut adalah hasil yang diperoleh dari  kuesioner  dari  68  responden  yang  dirangkum pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil kuesioner Pertanyaan SS S KS TS STS 1 40 26 2 0 0 2 38 14 15 1 0
3 38 21 9 0 0 4 36 26 6 0 0
5 40 26 2 0 0
6 40 27 1 0 0
7 40 28 0 0 0
8 39 28 1 0 0
9 38 29 1 0 0 10 39 26 3 0 0 Total 388 251 39 1 0
Setelah didapatkan hasil dari kuesioner, untuk langkah selanjutnya yaitu mencari skor perolehan seperti berikut.
𝑺𝒌𝒐𝒓 = (𝟑𝟖𝟖 ∗ 𝟓) + (𝟐𝟓𝟏 ∗ 𝟒) + (𝟑𝟗 ∗ 𝟑)
+ (𝟏 ∗ 𝟐) + (𝟎 ∗ 𝟏)
𝑺𝒌𝒐𝒓 = 𝟏𝟗𝟒𝟎 + 𝟏𝟎𝟎𝟒 + 𝟏𝟏𝟕 + 𝟐 + 𝟎 = 𝟑𝟎𝟔𝟑
Langkah  berikutnya  yaitu  mencari  nilai  skor maksimal seperti berikut.

## 𝑺𝒌𝒐𝒓 𝑴𝒂𝒌𝒔𝒊𝒎𝒂𝒍 = 𝟏𝟎 ∗ 𝟔𝟖 ∗ 𝟓 = 𝟑𝟒𝟎𝟎
Langkah  yang  terakhir  adalah  menghitung nilai  hasil  pengujian  dengan  hasil  yang  telah diperoleh sebelumnya.
𝑷 = 𝟑𝟎𝟔𝟑 𝟑𝟒𝟎𝟎 𝒙 𝟏𝟎𝟎% = 𝟗𝟎, 𝟎𝟖
c) Performance Efficiency
Pengujian  ini  dilakukan  menggunakan web service GTmetrix,  untuk  mengetahui  performa website atau  sebuah  sistem  untuk  mengetahui  skor kecepatan website berdasarkan  beberapa matrix . Hasil  dari  pengujian  menggunakan web  service GTmetrix ditunjukan pada Gambar 16.

## Gambar 16 Hasil pengujian dari Gtmetrix
Berikut  penjelasan  untuk  hasil  performance report website menggunakan GTmetrix:
1. GTmetrix grade :  pada website Koperasi  Jasa Pratama  mendapatkan  skor  B.  Dengan  skor yang  didapatkan  menunjukan  bahwa  sistem sangat layak untuk digunakan.
2. Performance :  skor performance menunjukan seberapa  cepat website dapat  diakses,  pada website Koperasi  Jasa  Pratama  mendapatkan skor 84%. Dengan presentase skor performance yang tinggi menunjukan semakin cepat webiste dapat diakses.
3. Structure :  skor  struktur  menunjukan  performa website yang  optimal,  pada website koperasi jasa pratama mendapatan skor sebesar 76%.
4. LCP ( Largest Contentful Paint ): untuk mengukur waktu loading elemen konten dengan skor 1.6s.
5. TBT  ( Total  Blocking  Time ):  untuk  mengukur waktu loading halaman  web  hingga  semua fungsi dapat diakses sebesar 0ms.
6. CLS  ( Content  Layout  Shift ):  untuk  mengukur tampilan  keseluruhan website ,  skor  yang didapatkan  sebesar  0  menunjukan  performa sistem baik.
d) Portability
Pengujian  dilakukan  dengan cross-browsing compatibility  testing untuk  menguji  kualitas  sistem pada browser yang  berbeda.  Pengujian  dilakukan menggunakan dua browser yaitu Microsoft Edge dan Mozilla Firefox. Berikut hasil dari pengujian dengan kedua browser yang  berbeda  yang  dirangkum  pada tabel 6.
Tabel 6 Hasil pengujian cross-browsing
Browser Jumlah Halaman Page Load (Second) Page Score (%) Mozilla Firefox 6 2.2s 84% Microsoft Edge 6 2.7s 78%

## 5. DISKUSI
Hasil  pada  penelitian  yang  dilakukan  pada Koperasi Jasa Pratama menghasilkan aplikasi sistem informasi yang bertujuan untuk mempermudah dalam melakukan  pengelolaan  data  dan  dapat  memberikan keterbaharuaan  informasi  pada  calon  anggota  dan anggota  koperasi.  Lebih  khususnya  pada  petugas koperasi untuk mendapatkan rekomendasi persetujuan  pinjaman  yang  diajukan  oleh  anggota berdasarkan  pada  variabel  yang  ada  pada  database koperasi.
Algoritma  C4.5  dipilih  karena  nilai  akurasi algoritma  C4.5  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi daripada algoritma naive bayes. Maka dari itu untuk penerapan algoritma pada aplikasi yang dibuat untuk Koperasi Jasa Pratama menggunakan algoritma C4.5 dalam menentukan rekomendasi loan. Dalam hal lain algortima  C4.5  dipilih  karena  dapat  membentuk ketentuan baru dalam klasifikasi kelayakan pengajuan pinjaman yang sebelumnya pada Koperasi Jasa  Pratama  besifat  subjektif  dalam  memberikan pinjaman.
Berdasarkan analisis terhadap penelitian terdahulu  yang  dijadikan  sebagai  referensi  dalam penelitian, pada penelitian ini ditambahkan simulasi pinjaman pada sistem informasi guna mempermudah anggota untuk memperhitungkan mengenai pinjaman yang  akan  diajukan.  Selain  itu  adanya  simulasi pinjaman  yang  dibuat  menjadi  pembeda  dan pembaharuan  dari  penelitian  sebelumnya  yang dijadikan  referensi.  Kemudian  dalam  melakukan pengujian  sistem  menggunakan  standar  ISO  25010 untuk  mengevaluasi  kualitas  perangkat  lunak  dalam mengoptimalkan  metode  VORD  supaya  aplikasi yang dibuat sesuai dengan syarat dan ketentuan yang berlaku pada Koperasi Jasa Pratama.

## 6. KESIMPULAN
Dengan  dibuatnya  sistem  aplikasi  untuk Koperasi Jasa Pratama dapat membantu memberikan solusi  dalam  proses  bisnis  Koperasi  Jasa  Pratama terutama  pada  pengolahan  data  dan  penentuan kelayakan pinjaman. Menganalisis kebutuhan sistem berdasarkan  sudut  pandang  pengguna.  Selain  itu, menggunakan Algoritma C4.5 dan Algoritma Naïve Bayes  yang  dikomparasi  untuk  merekomendasikan dan mengklasifikasikan pinjaman dengan menggunakan confusion matrix , hasil uji coba kedua algoritma tersebut dengan tingkat akurasi Algoritma C4.5  sebesar  90.00%  untuk approved dan  85.00% untuk disapproved dan  tingkat  akurasi  Algoritma Naïve  bayes  sebesar  83.33%  untuk approved dan 65.00% untuk disapproved . Dapat disimpulkan nilai akurasi Algoritma C4.5
layak untuk
diimplementasikan  kedalam  sistem  Koperasi  Jasa Pratama.  Metode  VORD  dapat  digunakan  untuk mengoptimalkan  implementasi  ISO  25010  dengan memastikan  bahwa  kebutuhan  nilai  bisnis  terpenuhi dengan  baik  oleh  perangkat  lunak.  Pengujian  ISO
25010  didasarkan  pada  4  karakteristik  dengan  hasil pengujian Functional Suitability : Sesuai; Usability : 90,08; Performance  Efficiency : Grade “B”; Portability : no  error .  Dari  hasil  pengujian  dapat disimpulkan bahwa sistem informasi untuk mendukung  keputusan  pinjaman  telah  berhasil  di bangun dan sesuai dengan kebutuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. D. Arianto and A. Jananto, “Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Pemberian Pinjaman  Pada  Anggota  Koperasi,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 9,  no.  3,  pp.  2472–2486,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i3.2768.
[2] R.  Adiyanto,  “Sistem  Informasi  Simpan Pinjam  Berbasis  Web  Studi  Kasus  Koperasi Budi  Makmur,” ePrints  UTY  Open  Acces Repos. , vol. 02, no. 02, p. 3, 2021, [Online].
Available: http://eprints.uty.ac.id/5728/1/Naskah Publikasi 5140411002 Rochmad Adiyanto.pdf [3] B. Prayoga, M. I. Wahyudin, and A. Iskandar, “Perancangan  Sistem  Pengelolaan  Zakat Masjid  Jami  Al-Muhajirin  Berbasis  Web Menggunakan Metode Research and
Development (R & D),” SMATIKA J. , vol. 11, no.  02,  pp.  60–69,  Dec.  2021,  doi: 10.32664/smatika.v11i02.576.
[4] A.  F.  Istifani  and  S.  Sholiq,  “Rancang Bangun  Aplikasi  Koperasi  Simpan  Pinjam dengan Metode Viewpoint Oriented Requirement  Definition,” Sisfo ,  vol.  07,  no. 02, 2018, doi: 10.24089/j.sisfo.2018.01.007.
[5] D. F. O. Lubis, D. R. Manalu, and J. Maslan, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Pada  Brastagi  Supermarket  Rantauprapat Dengan  Menerapkan  Viewpoint  Oriented Requirement  Definition  (Vord)  Berbasis Web,” Method. J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol.  7,  no.  2,  pp.  19–24,  2021,  doi: 10.46880/mtk.v7i2.458.
[6] D.  Wahyuningsih,  “Sistem  Penggajian Karyawan  Tirtonirmolo3  dengan  Metode Viewpoints Oriented Reqruiments Definition ( VORD ),” pp. 8–9, 2018.
[7] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Fatikasari,  M.  L. Hidayat,  and  M.  Waluyo,  “Prediction  for Cooperative  Credit  Eligibility  Using  Data Mining Classification With C4.5 Algorithm,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 67–74, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.49.
[8] A. B. Setiawan, Kajian Komparasi Penerapan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes
Sebagai  Penunjang  Keputusan  Pinjaman
Uang  (Studi  Kasus  Di  Koperasi  Karyawan Pt. Karyamitra Budisentosa Pandaan
714 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 703-714
Pasuruan) . 2018.
[9] D. Octabriyantiningtyas, “Sistem Pendukung
Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit
Pada  Bank  Tabungan  Negara  (BTN)
Menggunakan  Algoritma  C4.5,”  pp.  1–10,
2016.
[10] M.  F.  Mustofa,  “Prediksi  kelayakan  kredit nasabah  koperasi  guna  arta  mandiri  dengan metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma naive bayes,” 2018.
[11] M. B. Wibawa, D. Ria, and Y. Tb, “Analisa Kebutuhan  Sistem  Informasi  Beban  Kerja Pada  Universistas  Ubudiyah  Indonesia
Menggunakan  Metode  Viewpoint  Oriented
Requirement  Definition  (  Vord  )  Dan  Proto Personas  Analysis  of  Workload  Information System  Needs  At  Universistas  Ubudiyah Indonesia U,” vol. 6, no. 2, pp. 22–27, 2020.
[12] R.  T.  Ulfa,  “Aplikasi  Berbasis  Web  Untuk
Klasifikasi  Kelayakan  Pemberian  Kredit Pada Koperasi Bumdes Mitra Baru Menggunakan Algoritma,” Tugas Akhir , vol.
1, no. 1, pp. 1–91, 2020.
[13] K.  Kelvin,  B.  Mulyawan,  and  T.  Sutrisno, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk
Penerimaan Kelayakan Kredit Pada Koperasi (Studi  Kasus:Koperasi  Xyz),” J.  Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, p. 109,
2020, doi: 10.24912/jiksi.v8i1.11478.
[14] A.  Setiawan  and  D.  Pasha,  “Sistem Pengolahan  Data  Penilaian  Berbasis  Web
Menggunakan Metode Pieces (Studi Kasus : Badan Pengembangan Sumber Daya
Manusia Provinsi Lampung),” J. Teknol. dan Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  97–104,  2020, [Online].
Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/sistemin
formasi
[15] C. O. S. Patricia, “No 主観的健康感を中心
とした在宅高齢者における 健康関連指
標に関する共分散構造分析 Title,”  vol.  3, no. 2, p. 6, 2021.
[16] A.  Nopriansyah,  A.  Pratama,  and  H. Gunawan, “Sistem Informasi Simpan Pinjam Berbasis  Web  Pada  Koperasi  Pegawai
Republik Indonesia (Kpri-Matra),” J. Chem. Inf.  Model. ,  vol.  53,  no.  9,  pp.  1689–1699, 2016.