## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907

## Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Kredit Dengan Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5
Dison Librado 1 , Asyahri Hadi Nasyuha 2*
1 Fakultas Manajemen Dan Bisnis, Bisnis Digital, Universitas Teknologi Digital Indonsia, Yogyakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Teknologi Digital Indonesia, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 dison@utdi.ac.id, 2* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: asyahrihadi@gmail.com
Abstrak− Kredit merupakan proses peminjaman uang pada pelanggan untuk dibayarakan dengan menggunakan jangka waktu tertentu  dan  dengan  kesepakatan  pembayaran.  Pada  umumnya  kredit  diberikan  oleh  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang keuangan  seperti  Bank,  Koperasi,  Kredit  Usaha  dan  Finance.  Dalam  proses  pelaksanaannya,  pemberian  kredit  kepada pelanggan  haruslah tepat.  Kenyataan  yang terjadi, proses pemberian  kredit  masih diberikan  kepada  orang  yang tidak tepat. Permasalahan  yang  dihadapi  tersebut  haruslah  segera  diselesaikan  dengan  baik,  jika  permasalahan  terus  berlanjut  dan pemberian kredit bukan kepada pelanggan yang tepat akan sangat merugikan bagi perusahaan. Proses penyelesaian tersebut dapat dilakukan dengan  melihat terhadap data  – data pelanggan  yang pernah  mendapatkan kredit sebelumnya. Data mining merupakan  sebuah  teknik  yang  dapat  dipergunakan  untuk  membantu  penyelesaian  permasalahan  tersebut.  Dalam  proses penyelesaian  permasalahan  pemberian  kredit  tersebut,  data  mining  dapat  digunakan  untuk  melakukan  pengolahan  data pelanggan  kredit  sebelumnya  untuk  mendapatkan  sebuah  pola  mana  pelanggan  yang  layak  untuk  mendapatkan  kredit. Klasifikasi merupakan sebuah cara yang dipergunakan pada data mining untuk menyelesaikan berbagai macam masalah. Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan algoirtma C4.5. Proses perbandingan metode  yang  dilakukan  pada  penelitian  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  pasti.  Hal  tersebut  didasari  dengan pentingnya  pemberina  kredit  harus  diberikan  pada  orang  yang  tepat  agar  kiranya  tidak  terdapat  masalah  dalam  proses penyelesaian pembayaran tagihan kredit. Penyelesaian pada data mining dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes dan C4.5 telah berhasil dilakukan dan dapat dilakukan klasifikasi untuk pengambilan keputusan, kedua algoritma tersebut sama – sama memiliki  hasil  pengambilan  keputusan  yaitu  “Diterima”.  Tetapi  terdapat  perbedaan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan.  Pada algoritma Naïve Bayes tingkat akurasi sebesar 86,67% sedangkan pada algoritma C4.5 tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata Kunci: Data Mining; Klasifikasi; Kredit; Algoritma Naïve Bayes; Algoritma C4.5
Abstract− Credit is the process of borrowing money from customers to be paid over a certain period of time and with a payment agreement. In general, credit is provided by companies operating in the financial sector such as banks, cooperatives, business credit and finance. In the implementation process, providing credit to customers must be appropriate. In reality, the process of granting credit is still given to the wrong people. The problems faced must be resolved immediately and well, if the problems continue and giving credit not to the right customers will be very detrimental to the company. The settlement process can be done by looking at customer data that has previously received credit. Data mining is a technique that can be used to help solve these  problems.  In  the  process  of  resolving  credit  granting  problems,  data  mining  can  be  used  to  process  previous  credit customer data to obtain a pattern of which customers are eligible for credit. Classification is a method used in data mining  to solve various kinds of problems. In this research, research will be carried out using the Naïve Bayes algorithm and the C4.5 algorithm. The method comparison process carried out in the research was carried out to obtain more definite results. This is based on the importance of giving credit to the right person so that there are no problems in the process of completing credit bill payments. Completion of data mining by applying the Naïve Bayes and C4.5 algorithms has been successfully carried out and  classification  can  be  carried  out  for  decision  making,  both  algorithms  have  the  same  decision  making  result,  namely "Accepted". However, there are differences in the level of accuracy obtained. In the Naïve Bayes algorithm the accuracy level is 86.67%, while in the C4.5 algorithm the accuracy level is 100%.
Keywords: Data Mining; Classification; Credit; Naïve Bayes Algorithm; Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Kredit  merupakan  proses  peminjaman  uang  pada  pelanggan  untuk  dibayarakan  dengan  menggunakan  jangka waktu  tertentu  dan  dengan  kesepakatan  pembayaran.  Kredit  juga  memiliki  makna  percaya.  Hal  tersebut dikarenakan terdapat hubungan saling percaya antara pemberi pinjaman dan peminjaman untuk proses pelunasan pembayaran. Pada kredit sendiri terdapat beberapa unsur sebagai asas pelaksanaan kredit tersebut yaitu Waktu, Kepercayaan, Penyerahaan Resiko dan Persetujuan Perjanjian[1], [2].
Pada umumnya kredit diberikan oleh perusahaan yang bergerak di bidang keuangan seperti Bank, Koperasi, Kredit Usaha dan Finance. Bagi perusahan – perusahaan tersebut pemberian kredit merupakan bisnis yang harus dilakukan,  hal  tersebut  dikarenakan  pemberian  kredit  kepada  pelanggan  sebagai  cara  untuk  mendapatkan keuntungan dan juga menjalankan operasional perusahaan serta hal lainnya yang berakitan dengan interaksi pada perusahaan[3], [4].
Dalam  proses  pelaksanaannya,  pemberian  kredit  kepada  pelanggan  haruslah  tepat.  Dimana,  pemberian kredit  yang  tepat  kepada  pelanggan  akan  memudahkan  bagi  perusahaan  untuk  melakukan  penagihan  hingga sampai  dengan  lunasnya  tagihan  kredit.  Jika  penagihan  tersendat  atau  terkendala  makan  akan  terkendala  juga terhadap proses bisnis dan penagihan yang dilakukan[5], [6].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
Kenyataan yang terjadi, proses pemberian kredit masih diberikan kepada orang yang tidak tepat. Dalam hal ini sering menimbulkan masalah seperti kesulitan untuk penagihan, pembayaran yang sering telat atau tidak tepat waktu dan bahkan sampai dengan yang terburuk adalah pelanggan tidak mampu untuk membayar besaran tagihan setiap  bulan.  Bagi  pelanggan  yang  tidak  mampu  membayar  tagihan  pada  tiap  bulannya  tentu  akan  berdampak buruk bagi perusahan.
Permasalahan  yang  dihadapi  tersebut  haruslah  segera  diselesaikan  dengan  baik,  jika  permasalahan terus berlanjut dan pemberian kredit bukan kepada pelanggan yang tepat akan sangat merugikan bagi perusahaan. Selain terjadi kredit macet, tidak mampu pembayaran, tidak melunaskan pembayaran juga berdampak buruk membuat perusahaan menjadi bangkrut dikarenakan perusahaan tidak lagi memiliki biaya operasional untuk menjalankan perusahaan tersebut.
Proses penyelesaian tersebut dapat dilakukan dengan melihat terhadap data – data pelanggan yang pernah mendapatkan  kredit  sebelumnya.  Dari  data  pelanggan  tersebut terdapat  pendataan  terhadap  proses pembayaran tagihan kredit oleh pelanggan. Dari data tersebut nantinya dapat dilakukan pengolahan data untuk menemukan sebuah aturan ataupun informasi yang diperugnakan sebagai bahan dasar dalam pengambilan keputusan pemberian kredit kepada pelanggan yang layak mendapatkan kredit. Berdasarkan dengan penjelasan tersebut, maka kiranya diperlukan sebuah teknik yang dapat dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut.
Data  mining  merupakan  sebuah  teknik  yang  dapat  dipergunakan  untuk  membantu  penyelesaian permasalahan tersebut. Pada data mining banyak digunakan untuk melakukan proses pengolahan data. Pengolahan data  yang  dilakukan  pada  data  mining  merupakan  pengolahan  data  pada  masa  lampau  yang  kemudian mendapatkan berbagai macam informasi baru yang bermanfaat dan berguna bagi pemilik data[7], [8].
Dalam proses penyelesaian permasalahan pemberian kredit tersebut, data mining dapat digunakan untuk melakukan pengolahan data pelanggan kredit sebelumnya untuk mendapatkan sebuah pola mana pelanggan yang layak  untuk  mendapatkan  kredit  tersebut  ataupun  pelanggan  yang  kemungkinan  kesulitan  dalam  pembayaran kredit  yang  menyebabkan  kerugian  bagi  perusahaan.  Pada  data  mining  cara  yang  tepat  dilakukan  untuk menyelesaikan masalah yaitu dengan proses klasifikasi.
Klasifikasi  merupakan  sebuah  cara  yang  dipergunakan  pada  data  mining  untuk  menyelesaikan  berbagai macam  masalah.  Proses  penyelesaian  permasalahan  pada  klasifikasi  berdasarkan  dengan  peninjauan  kembali terhadap  seluruh  atribut  pada  data.  Setelah  dilakukan  peninjauan  terhadap  data,  selanjutnya  yaitu  proses pembentukan pola – pola baru yang terdapat pada kumpulan data tersebut. Dalam hal ini, proses klasifikasi yang dilakukan pada data mining untuk melakukan pengelompokan data terhadap bagian – bagian tertentu berdasarkan dengan atribut – atribut yang terdapat pada data[9], [10].
Dalam  klasifikasi  sendiri  proses  penyelesaian  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  algoritma. Pada penelitian ini akan dilakukan penelitian dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan algoirtma C4.5. Kedua  algoritma tersebut pada saat ini  sudah sangat familiar dipergunakan untuk  menyelesaikan permasalahan klasifikasi pada data minig. Selain dengan proses yang simpel, besaran tingkat akurasi yang didapatkan dari kedua algoritma  tersebut  juga  menjadi  dasar  bahwasannya  algoritma  ini  banyak  dipergunakan  untuk  membantu penyelesaian masalah.
Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  bagian  dari  pada  algoritma  klasifikasi  bayes.  Proses  pada  algoritma naïve  bayes  berdasarkan  dengan  Teorema  Bayes.  Penyelesaian  yang  dilakukan  pada  Algoritma  Naïve  Bayes dengan menghitung seluruh nilai – nilai atribut yang terdapat pada data. Pada data yang baru akan dilakukan proses perhitungan berdasarkan dengan data yang sudah ada[11], [12]. Setiap nilai atribut yang terdapat pada data yang baru  akan  dilakukan  perhitungan  berdasarkan  dengan  Teorema  Bayes.  Pengambilan  keputusan  yang  dilakukan pada algoritma Naïve Bayes menggunakan perbandingan dari nilai probabilitas[13], [14].
Selain  algoritma  Naïve  Bayes  pada  penelitian  ini  dilakukan  juga  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5. Algoritma  C4.5  pada  klasifikasi  data  mining  menggunakan  penyelesaian  pada  Decision  Tree.  Pembentukan klasifikasi terhadap pengambilan keputusan berdasarkan dengan pola aturan yang terbentuk dari pohon keputusan. Pembentukan pohon keputusan pada algoritma C4.5 didasari dengan perhitungan nilai Entropy dan Gain[1], [15]. Seluruh  atribut  akan  dihitung  untuk  masing  –  masing  nilai  Entropy,  setelah  dihitung  nilai  Entropy  selanjutnya menghitung nilai grain dari masing – masing atribut. Atribut yang mendapatkan nilai Gain tertinggi akan menjadi akar utama dari pohon keputusan[16], [17].
Proses perbandingan metode yang dilakukan pada penelitian dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih pasti. Hal tersebut didasari dengan pentingnya pemberina kredit harus diberikan pada orang yang tepat agar kiranya tidak  terdapat  masalah  dalam  proses  penyelesaian  pembayaran  tagihan  kredit.  Proses  perbandingan  dilakukan dengan  berdasarkan  pada  klasifikasi  yang  dilakukan  serta  dengan  nilai  akurasi  yang  didapatkan.  Dimana  hasil dengan nilai akurasi yang tertinggi nantinya akan dipergunakan sebagai dasar pengambilan keputusan.
Penelitian terdahulu sebagai dasar acuan pada penelitian ini dilakukan seperti Dedi Darwis, dkk pada tahun 2021 dengan judul penelitian “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG  Nasional  Dedi”  dimana  hasil  penelitian  yang  didapatkan  bahwa  proses  klasifikasi  yang  dilakukan memberikan  kemudahan  bagi  pengguna  untuk  dapat  melihat  setiap  opini  positif,  netral  ataupun  negatif  serta tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 69,97%[18].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Amat  Damuri,  dkk  pada  tahun  2021  dengan  judul  penelitian “Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
Sembako”  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dapat  dilakukan  prediksi  terhadap  2  kelas  penerima sembako. Hasil yang didapatkan dengan Algoritma Naïve Bayes dapat menentukan apakah menerima atau tidak menerima. Hal tersebut didukung dengan nilai akurasi yang didapatkan sebesar 86%[19].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Irkham Widhi Saputro dan Bety Wulan Sari pada tahun 2019 dengan judul  penelitian  “Uji  Performa  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa”  dimana  hasil penelitian yang didapatkan bahwasanya dengan menggunakan algoritma naïve bayes tersebut dapat memprediksi mahasiswa  tamat  tepat  waktu  atau  tidak.  Hal  tersebut  juga  didukung  dengan  besaran  tingkat  akurasi  yang didapatkan sebesar 68%[20].
Selain dari algoritma Naïve Bayes, juga terdapat beberapa referensi algoritma C4.5 seperti penelitian yang dilakukan oleh Desi Marlina dan Muhammad Bakri di tahun 2021 dengan judul penelitian “Penerapan Data Mining Untuk  Memprediksi  Transaksi  Nasabah  Dengan  Algoritma  C4.5”  bahwa  hasil  penelitian  yang  didapatkan bahwasannya algoritma dapat dipergunakan untuk memprediksi  besaran transaksi  yang dilakukan oleh  nasabah yang dipergunakan untuk membantu penentuan dalam pemberian pinjaman[21].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Siska Febriani dan Heni Sulistiani pada tahun 2021 dengan judul penelitian  “Analisis  Data  Hasil  Diagnosa  Untuk  Klasifikasi  Gangguan  Kepribadian  Menggunakan  Algoritma C4.5”  dimana  hasil  penelitian  yang  didapatkan  bahwasannya  algoritma  C4.5  tersebut  dapat  membantu  dalam proses  klasifikasi  terhadap  gangguan  kepribadian.  Dimana  hasil  yang  didaptkan  berdasarkan  dengan  pohon keputusan yang terbentuk[22].
Penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  referensi  seperti  yang  dilakukan  oleh  Sanni  Ucha  Putri,  dkk pada tahun 2021 dengan judul penelitian “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5” dimana hasil penelitian yang didapatkan bahwasannya dengan menggunakan algortma C4.5 dapat memprediksi  terhadap  penyakit  diabetes  yang  dimiliki  oleh  masyarakat.  Hasil  penelitian  nantinya  dapat dipergunakan sebagai acuan dalam dunia medis dalam proses pengambilan keputusan[23].
Berdasarkan dengan penjabaran permasalahan dan proses yang akan dilakukan diatas maka penelitian juga terdapat tujuan yang akan dilakukan. Tujuan dari penelitian akan melakukan proses klasifikasi terhadap penerima kredit oleh masyarakat, proses klasifikasi nantinya dilakukan dengan melakukan perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5. Perbandingan dilakukan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat. Hasil yang akurat didapatkan daripada nilai akurasi yang didapatkan dari proses klasifikasi yang dilakukan. Manfaat yang diinginkan dalam penelitian dapat mempermudah dalam proses pemberian kredit terhadap pelanggan, selain itu manfaat yang akan  didapat  dari  penelitian  berupa  hasil  klasifikasi  yang  lebih  pasti  berdasarkan  dengan  nilai  akurasi  yang didapatkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Kerangka kerja penelitian  juga biasa disebut dengan  metodologi penelitian. Disini akan  menggambarkan setiap tahapan proses yang dilakukan pada penelitian. Dimana proses tersebut dimulai dari identifikasi masalah sampai dengan kesimpulan. Peran dari pada kerangka kerja penelitian bertujuan untuk memudahkan bagi peneliti untuk mengetahui  tahapan  apa  saja  yang  harus  dilakukan  pada  penelitian.  Adapun  kerangka  kerja  penelitian  yang terdapat pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907

## 2.2 Data Mining
Data mining merupakan proses pengolahan data yang merupakan bagian penting pada Knowledge Discovery in Database (KDD)[24]. Dengan  menggunakan data mining dapat  melakukan pengolahan  – pengolahan data pada kumpulan  –  kumpulan  data  yang  tersimpan  dari  masa  lampau.  Proses  yang  dilakukan  pada  data  mining  untuk melihat  data  secara  keseluruhan  hingga  akhirnya  didapatkan  informasi  –  informasi  baru  ataupun  pola  yang terbentuk dari proses pengolahan data tersebut. Informasi ataupun pola tersebut dapat dipergunakan bagi pemilik data untuk proses pengambilan keputusan nantinya.

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes  merupakan algoritma klasifikasi pada data  mining. Algoritma  Naïve Bayes  melakukan proses  klasifikasi  berdasarkan  dengan  konsep  statistika,  hal  tersebut  didasari  dengan  alogirtma  Naïve  Bayes mengadopsi  dari  Teorema  Bayes[25].  Setiap  kelas  pada  algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  nilai  probablitias tersendiri yang nantinya dapat digunakan untuk proses pengambilan keputusan. Adapun persamaan umum yang digunakan yaitu[26]–[28]:
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (1)

## 2.4 Algoritma C4.5
Algoritma 4.5 merupakan bagian dari proses klasifikasi pada data mining. Pada algoritma C4.5 proses dilakukan dengan membentukan pohon keputusan dan mendapatkan rule aturan yang baru. Pembentukan akar pada pohon keputusan dari perhitungan nilai infromation dan gain yang melakukan pemecahan kelompok beradasarkan dengan kelasnya masing – masing. Adapun rumus penyelesaian dapat dilihat pada berikut[29]–[31]:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) =   ∑ − 𝑝𝑖 ∗  𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=0 (2)
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) =  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Analisa masalah merupakan proses gambaran permasalahan yang terjadi pada penelitian. Dalam penelitian yang dilakukan  ini  terdapat  masalah  yang  terjadi  terkait  dengan  pemberian  kredit  terhadap  pelanggan,  dimana pemberian kredit masih belum diberikan kepada pelanggan yang tepat. Pemberian kredit yang tidak sesuai dengan pelanggan akan menjadi masalah bagi perusahaan, masalah berupa pembayaran yang dilakukan oleh pelanggan tidak dilakukan tepat waktu dan bahkan pelanggan tidak mampu untuk membayar tagihan hingga menyebabkan kredit macet. Bagi pelanggan yang tidak mampu untuk membayar tagihan dan melakukan pelunasan pembayaran tentu  saja  akan  sangat  merugikan  bagi  perusahan.  Hal  tersebut  dikarenakan  akan  mengganggu  terhadap  proses operasional perusahaan. Selain itu juga memungkinkan akan membuat perusahaan menjadi bangkrut dikarenakan bisnis yang dijalankan tidak berjalan sebagai mana mestinya. Berdasarkan dengan hal tersebut maka permasalahan yang  dihadapi  harus  segera  diselesaikan.  Proses  penyelesaian  masalah  dilakukan  dengan  menggunakan  Data Mining.  Peran  data  mining  dalam  menyelesaikan  masalah  dikarenakan  pada  data  mining  proses  penyelesaian permasalahan berdasarkan dengan pengolahan data dari data – data yang telah terkumpul dimasa lampau. Hal ini pula yang mendasari bahwasannya data mining sangat tepat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang dihadapi  pada  penelitian.  Dimana  penyelesaian  yang  tepat  dilakukan  dengan  melihat  kembali  data  –  data pelanggan yang menerima kredit serta memungkinan dilakukan penyelesaian pembayaran ataupun tidak. Selain data  mining  untuk  menyelesaikan  masalah  juga  diperlukan  penyelesaian  dengan  algorimta,  pada  penelitian  ini dilakukan penyelesaian  masalah dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan algoritma C4.5. Proses pada penelitian  ini  nantinya  akan  dilakukan  proses  perbandingan  dari  algoritma  Naïve  Bayes  dan  algoritma  C4.5. Perbandingan  yang  dilakukan  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  pasti  terhadap  pemberian  kredit terhadap  pelanggan.  Dimana  hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  besaran  nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari  hasil penerapan algoritma. Selain juga permasalahan pada penelitian juga sangat penting diketahui terhadap data yang digunakan. Adapun data pelanggan yang digunakan pada penelitian dan kemudian nantinya akan dilakukan proses dengan algoritma Naïve Bayes dan algoritma C4.5 dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Pelanggan Alternatif  Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya  Hasil Keputusan A1 Tinggi Sewa Ya Tidak Diterima A2 Sedang Sewa Tidak Ya Ditolak A3 Sedang Sewa Tidak Tidak Diterima

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
Alternatif  Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya  Hasil Keputusan A4 Tinggi Sewa Ya Ya Diterima A5 Tinggi Sewa Ya Tidak Diterima A6 Rendah Sewa Ya Tidak Ditolak A7 Sedang Milik Sendiri Tidak Ya Ditolak A8 Tinggi Milik Sendiri Tidak Ya Diterima A9 Rendah Milik Sendiri Ya Tidak Ditolak A10 Sedang Sewa Ya Ya Diterima A11 Tinggi Sewa Ya Tidak Diterima A12 Rendah Milik Sendiri Tidak Ya Ditolak A13 Sedang Milik Sendiri Ya Tidak Diterima A14 Tinggi Milik Sendiri Tidak Tidak Ditolak A15 Sedang Sewa Ya Tidak Diterima
Pada tabel 1 diatas dapat dilihat terhadap data pelanggan yang digunakan pada penelitian, pada data tersebut terdapat  15  alternatif  pelanggan  dengan  terdapat  4  atribut  dan  1  kelas.  Pada  data  tersebut  dapat  dilihat  atribut Penghasilan memiliki 3 nilai atribut yaitu Tinggi, Sedang dan Rendah. Pada atribut Status Rumah terdapat 2 nilai atribut yaitu Sewa dan Milik Sendiri. Pada atribut Pasangan Bekerja terdapat 2 nilai atribut yaitu Ya dan Tidak dan sedangkan pada atribut Terdapat Kredit Lainnya terdapat 2 nilai atribut yaitu Ya dan Tidak. Sedangkan pada kelas hasil terdapat 2 nilai kelas yaitu Diterima dan Ditolak.

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Setelah didapatkan data pelanggan yang akan digunakan pada penelitian seperti pada tabel 1, maka sudah dapat dilakuakn  proses  penyelesaian  dengan  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Proses  algoritma  Naïve  Bayes sendiri akan melakukan perhitungan nilai  – nilai probabilitas dari setiap atribut berdasarkan dengan nilai  – nilai atribut. Namun sebelum dilakukan proses dengan algoritma Naïve Bayes harus diketahui terlebih dahulu untuk data testing ataupun data baru yang akan dilakukan penentuan keptuusan diterima  atau ditolak untuk pengajuan kredit. Adapun data testing dapat dilihat pada tabel 2 berikut
Tabel 2. Data Testing Pengajuan Kredit No  Alternatif  Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya Hasil Keputusan 1 A1 Sedang Milik Sendiri Ya Tidak ?????
Pada tabel 2  merupakan data pelanggan baru  yang akan  melakukan pengajuan kredit. Dari data tersebut nantinya akan dilakukan proses pengambilan keputusan. Tetapi sebelum dilakukan proses pengambilan keputusan harus  terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  untuk  nilai  probablitias  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan. Adapun proses penyelesaian dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dapat dilihat berikut:
1. Menghitung Nilai p(XK|H) tiap kelas
a. P(Atribut Penghasilan = “Sedang” | Hasil = “Diterima”)
P(Atribut Penghasilan = “Sedang” = 4/9 = 0,44) b. P(Atribut Penghasilan = “Sedang” | Hasil = “Ditolak”)
P(Atribut Penghasilan = “Sedang” = 2/6 = 0,33) c. P(Atribut Status Rumah = “Milik Sendiri” | Hasil = “Diterima”)
P(Atribut Status Rumah = “Milik Sendiri” = 2/9 = 0,22) d. P(Atribut Status Rumah = “Milik Sendiri” | Hasil = “Ditolak”) P(Atribut Status Rumah = “Milik Sendiri” = 4/6 = 0,67) e. P(Atribut Pasangan Bekerja = “Ya” | Hasil = “Diterima”) P(Atribut Pasangan Bekerja = “Ya” = 7/9 = 0,78) f. P(Atribut Pasangan Bekerja = “Ya” | Hasil = “Ditolak”) P(Atribut Pasangan Bekerja = “Ya” = 2/6 = 0,33) g. P(Atribut Terdapat Kredit Lainnya = “Tidak” | Hasil = “Diterima”)
P(Atribut Terdapat Kredit Lainnya = “Tidak” = 6/9 = 0,67) h. P(Atribut Terdapat Kredit Lainnya = “Tidak” | Hasil = “Ditolak”)
P(Atribut Terdapat Kredit Lainnya = “Tidak” = 3/6 = 0,5) 2. Menghitung Nilai p(X|H) untuk tiap kelas label
a. P(X|Hasil = “Diterima”)
= 0,44 * 0,22 * 0,78 * 0,67 = 0,05058768
b. P(X|Hasil = “Tidak Puas”) = 0,33 * 0,67 * 0,33 * 0,5 = 0,00364815

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
3. Menghitung Nilai p(X|H) * p(H)
a. (P(X|Hasil = “ Diterima”) x P(Hasil=” Diterima”)
= 0,05058768 * 9/15 = 0,05058768 * 0,6 = 0,030352608 b. (P(X|Hasil = “Ditolak”) x P(Hasil=” Ditolak”) = 0,00364815 * 6/15 = 0,00364815 * 0,4 = 0,00145926 4. Menentukan Kelas
Tahapan akhir yang dilakukan pada Algoirtma Naïve Bayes yaitu proses penentuan kelas akhir. Dari proses yang  telah  dilakukan  bahwasannya  untuk  nilai  kelas  “Diterima”  nilai  probablitias  yang  dimiliki  yaitu 0,030352608 sedangkan untuk kelas “Ditolak” terdapat nilai probablitias sebesar 0,00145926 . Dari hasil proses yang dilakukan maka dapat dilakukan proses pengambilan keputusan bahwa hasilnya adalah “Diterima”. Hal tersebut dikarenakan nilai yang didapatkan pada kelas “Diterma” lebih besar dibandingkan dengan nilai kelas yang didapatkan pada kelas “Ditolak”. Adapaun gambaran pengambilan keputusan dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Proses Pengambilan Keputusan No  Alternatif  Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya Hasil 1 A1 Sedang Milik Sendiri Ya Tidak Diterima
Pada tabel 3 dapat dilihat hasil akhir dalam pengambilan keptuusan. Dari nilai atribut yang terdapat pada tabel seperti Penghasilan  adalah Sedang, Status Rumah  adalah  Milik Sendiri, Pasangan Berkaja adalah Ya dan Terdapat  Kredit  Lainnya  adalah  Tidak.  Maka  hasil  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  adalah  “Diterima” untuk proses pengajuan kredit.

## 3.1.2 Penerapan Algoritma C4.5
Setelah  dilakukan  proses  dengan  menggunakan  agoritma  Naïve  Bayes  dan  dilakukan  proses  pengambilan keputusan  maka  selanjutnya  tahapan  proses  dilanjutkan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Proses  yang dilakukan dengan menggunakan algoritma C4.5 dimulai dengan menghitung nilai entropy pada setiap atribut dan nilai – nilai atribut serta juga nilai gain untuk total nilai pada atribut. Adapun proses penyelesaian pada algoritma C4.5 dapat dilihat pada berikut:
1. Nilai Entropy
a. Entropy Total = Entropy (S) = ∑ − 𝑛 𝑖 = 𝑙 pi*log ₂ pi Entropy Total = ((-9/15 * log 2 (9/15) + (-6/15 * log 2 (6/15)) = 0,97095
b. Entropy Penghasilan
Atribut “Tinggi” =  ((-5/6*log 2 (5/6)) + (-1/6 * log 2 (1/6) = 0,65002
Atribut “Sedang” =  ((-4/6*log 2 (4/6)) + (-2/6 * log 2 (2/6) = 0,9183 Atribut “Rendah” =  ((-0/3*log 2 (0/3)) + (-3/3 * log 2 (3/3) = 0 c. Entropy Status Rumah
Atribut “Sewa” =  ((-7/9*log 2 (7/9)) + (-2/9 * log 2 (2/9) = 0,7642 Atribut “Milik Sendiri” =  ((-2/6*log 2 (2/6)) + (-4/6 * log 2 (4/6) = 0,9183
d. Entropy Pasangan Bekerja
Atribut “Ya” =  ((-7/9*log 2 (7/9)) + (-2/9 * log 2 (2/9) = 0,7642
Atribut “Tidak” =  ((-2/6*log 2 (2/6)) + (-4/6 * log 2 (4/6) = 0,9183
e. Entropy Terdapat Kredit Lainnya
Atribut “Ya” =  ((-3/6*log 2 (3/6)) + (-3/6 * log 2 (3/6) = 1
Atribut “Tidak” =  ((-6/9*log 2 (6/9)) + (-3/9 * log 2 (3/9) = 0,9183
2. Kemudian mencari nilai Gain
a. Gain (Total Penghasilan) = 0,97095 - ((6/15 * 0,65002) + (6/15 * 0,9183) + (3/15 * 0) = 0,34362
b. Gain (Total Status Rumah) = 0,97095 - ((9/15 * 0,7642) + (6/15 * 0,9183) = 0,14511
c. Gain (Total Pasangan Bekerja) = 0,97095 - ((9/15 * 0,7642) + (6/15 * 0,9183) = 0,14511
d. Gain (Total Terdapat Kredit Lainnya) = 0,97095 - ((6/15 * 1) + (9/15 * 0,9183) = 0,01997 Untuk  dapat  lebih  mudah  melihat  hasil  yang  didapatkan  dari  proses  perhitungan  nilai  information  gain,
dapat dilihat pada tabel 4 berikut
Tabel 4. Hasil Perhitungan Node 1. Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Diterima Ditolak Entropy Gain
1
15 9 6 0,97095 Penghasilan 0,34362 Tinggi 6 5 1 0,65002 Sedang 6 4 2 0,9183

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Diterima Ditolak Entropy Gain Rendah 3 0 3 0 Status Rumah 0,14511 Sewa 9 7 2 0,7642 Milik Sendiri 6 2 4 0,9183 Pasangan Bekerja 0,14511 Ya 9 7 2 0,7642 Tidak 6 2 4 0,9183 Terdapat Kredit Lainnya 0,01997 Ya 6 3 3 1 Tidak 9 6 3 0,9183
Pada  tabel  4  merupakan  hasil  proses  perhitungan  untuk  node  1,  pada  tabel  tersebut  dapat  dilihat bahwasannya atribut Penghasilan  memiliki  nilai  Gain tertinggi  maka dari  itu atribut Gain terpilih  menjadi akar utama  pada  pohon  keputusan.  Dari  proses  yang  dilakukan  masih  terdapat  2  nilai  atribut  yang  memiliki  hasil keputusan  yang  lebih  dari  1  (satu),  maka  proses  perhitungan  node  pembentukan  pohon  keputusan  masih  terus dilakukan. Data yang digunakan dapat dilihat pada tabel 5 berikut
Tabel 5. Data Proses Node 1.1 (Penghasilan = Tinggi)
Alternatif Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya Hasil Keputusan A1 Tinggi Sewa Ya Tidak Diterima A4 Tinggi Sewa Ya Ya Diterima A5 Tinggi Sewa Ya Tidak Diterima A8 Tinggi Milik Sendiri Tidak Ya Diterima A11 Tinggi Sewa Ya Tidak Diterima A14 Tinggi Milik Sendiri Tidak Tidak Ditolak
Pada tabel 5 merupakan data yang akan digunakan untuk proses pembantukan pohon keputusan pada node 1.1. Dimana pada data tersebut terfokus pada Penghasilan = Tinggi.
Tabel 6. Data Proses Node 1.2 (Penghasilan = Sedang)
Alternatif Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya Hasil Keputusan A2 Sedang Sewa Tidak Ya Ditolak A3 Sedang Sewa Tidak Tidak Diterima A7 Sedang Milik Sendiri Tidak Ya Ditolak A10 Sedang Sewa Ya Ya Diterima A13 Sedang Milik Sendiri Ya Tidak Diterima A15 Sedang Sewa Ya Tidak Diterima
Pada tabel 6 merupakan data yang akan digunakan untuk proses pembantukan pohon keputusan pada node 1.2. Dimana pada data tersebut terfokus pada Penghasilan = Sedang. Setelah didapatkan  nilai  – nilai pada data tersebut  maka  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  kembali  untuk  nilai  entropy  dan  juga  gain  pada  setiap  data tersebut. Untuk dapat dilihat perhitungan nilai dapat dilihat pada tabel 7 berikut
Tabel 7. Perhitungan Node 1.1 (Penghasilan = Tinggi)
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Diterima Ditolak Entropy Gain 1,1 Penghasilan -> Tinggi 6 5 1 0,65002 Status Rumah 0,316689088 Sewa 4 4 0 0 Milik Sendiri 2 1 1 1 Pasangan Bekerja 0,316689088 Ya 4 4 0 0 Tidak 2 1 1 1 Terdapat Kredit Lainnya 0,109170339 Ya 2 2 0 0 Tidak 4 3 1 0,81128
Pada tabel  7.  Dapat  dilihat  untuk  hasil  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  dengan  atribut  Penghasilan  = Tinggi. Pada tabel tersebut terdapat 2 atribut yang memiliki nilai gain tertanggi yaitu Status Rumah dan Pasangan Bekerja.  Maka  dari  itu  untuk  pohon  keputusan  selanjutnya  atribut  tersebut  akan  menjadi  akar  pada  pohon keputusan.  Selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  lainnya,  adapun  hasil  perhitungan dapat dilihat pada tabel 8 berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
Tabel 8. Perhitungan Node 1.2 (Penghasilan = Sedang)
Node Atribut Nilai Jumlah Kasus / Data Set Diterima Ditolak Entropy Gain 1,2 Penghasilan -> Sedang 6 4 2 0,9183 Status Rumah 0,044110418 Sewa 4 3 1 0,81128 Milik Sendiri 2 1 1 1 Pasangan Bekerja 0,459147917 Ya 3 3 0 0
Tidak 3 1 2 0,9183 Terdapat Kredit Lainnya 0,459147917 Ya 3 1 2 0,9183 Tidak 3 3 0 0
Pada tabel  8.  Dapat  dilihat  untuk  hasil  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  dengan  atribut  Penghasilan  = Sedang.  Pada  tabel  tersebut  terdapat  2  atribut  yang  memiliki  nilai  gain  tertanggi  yaitu  Pasangan  Bekerja  dan Terdapat  Kredit  Lainnya.  Maka  dari  itu  untuk  pohon  keputusan  selanjutnya  atribut tersebut  akan menjadi  akar pada  pohon  keputusan.  Proses  masih  terus  dilakukan  dengan  menggunakan  cara  yang  sama,  hal  tersebut dikarenakan masih terdapat proses pengambilan keputusan yang memiliki cabang. Adapun hasil akhir dari proses pembentukan pohon keputusan dapat dilihat pada gambar2  berikut:

## Gambar 2. Pohon Keputusan Akhir
Pada  gambar  2  merupakan  hasil  pembentukan  pohon  keputusan.  Pembentukan  pohon  keputusan berdasarkan  dengan  perhitungan  nilai  entropy  dan  gain  yang  telah  dilakukan.  Dari  pohon  keputusan  tersebut nantinya akan didapatkan aturan atau rule  yang akan digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Adapun aturan atau rule yang didapatkan dari pohon keputusan yaitu: Penghasilan = Rendah: Ditolak {Diterima=0, Ditolak=3} Penghasilan = Sedang |   Pasangan Bekerja = Tidak |   |   Terdapat Kredit Lainnya = Tidak: Diterima {Diterima=1, Ditolak=0} |   |   Terdapat Kredit Lainnya = Ya: Ditolak {Diterima=0, Ditolak=2} |   Pasangan Bekerja = Ya: Diterima {Diterima=3, Ditolak=0} Penghasilan = Tinggi |   Status Rumah = Milik Sendiri |   |   Terdapat Kredit Lainnya = Tidak: Ditolak {Diterima=0, Ditolak=1} |   |   Terdapat Kredit Lainnya = Ya: Diterima {Diterima=1, Ditolak=0} |   Status Rumah = Sewa: Diterima {Diterima=4, Ditolak=0}
Dari aturan diatas maka dapat dipergunakan untuk melakukan proses pengambilan keputusan. Dari aturan tersebut maka hasil keputusan yang didapatkan dari data pelanggan yang baru dapat dilihat pada tabel 9 berikut:
Tabel 9. Pengambilan Keputusan Dengan Algoritma C4.5
No  Alternatif  Penghasilan Status Rumah Pasangan Bekerja Terdapat Kredit Lainnya Hasil 1 A1 Sedang Milik Sendiri Ya Tidak Diterima
Pada  tabel  9  merupakan  hasil  pengambilan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5.  Proses  pengambilan keputusan dapat dilihat berdasarkan dengan aturan yang terbentuk. Dalam hal tersebut dapat dilihat dimulai dari Atribut  Penghasilan  =  Sedang,  dikarenakan  Atribut  Penghasilan  =  Sedang  belum  bisa  dilakukan  pengambilan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
keputusan  maka  dilihat  dari  atribut  selanjutnya  yaitu  Pasangan  Bekerja.  Pada  atribut  Pasangan  Bekerja  =  Ya keputusan yang didapatkan adalah Diterima maka hasil pengambilan keputusan adalah “Diterima”

## 3.2 Pembahasan
Setelah dilakukan proses perhitungan dan pengambilan keputusan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan  C4.5.  Maka  tahapan  selanjutnya  yaitu  proses  perbandingan.  Proses  perbandingan  dilakukan  berdasarkan dengan  nilai akurasi  yang  didapatkan dari  setiap algoritma. Adapun tingkt akurasi dapat dilihat pada gambar  3 berikut:
Gambar 3. Tingkat Akurasi Algotima C4.5
Pada  gambar  3 tersebut  dapat  dilihat  bahwasanya tingkat  akurasi  algoritma  C4.5  sebesar  100%.  Setelah diketahui  tingkat  akurasi  algoritma  C4.5  maka  selanjutnya  tingkat  akurasi  terhadap  Algoritma  Naïve  Bayes. Dimana tingkat akurasi dapat dilihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Tingkat Akurasi Algotima Naïve Bayes
Pada gambar 4 tersebut dapat dilihat bahwasanya tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 86,67%. Untuk memudahkan melihat hasil perbandingan akurasi dapat dilihat pada tabel 10 berikut:
Tabel 10. Hasil Perbandingan No  Algoritma Hasil Keputusan  Akurasi 1 Naïve Bayes Diterima 86,67% 2 C4.5 Diterima 100%
Pada tabel 10 dapat dilihat hasil dari perhitungan akurasi dan perbandingan dari kedua algoritma. Dari hasil yang  didapatkan  bahwasannya  pengambilan  keputusan  yang  didapatkan  adalah  sama  yaitu  “Diterima”.  Tetapi terdapat perbedaan tingkat akurasi. Pada algoritma Naïve Bayes tingkat akurasi yang didapatkan sebesar 86,67% sedangkan pada algoritma Naïve Bayes adalah 100%.

## 4. KESIMPULAN
Hasil akhir dari penelitin merupakan proses pengambilan kesimpulan, dari tahapan proses penyelesaian masalah yang  telah  dilakukan  maka  didapatkan  kesimpulan  penelitian  yaitu  Data  mining  dapat  dipergunakan  untuk menyelesaikan  permasalahan  penelitian  terkhusunya  pada  proses  yang  dilakukan  untuk  pengolahan  data. Penyelesaian pada data mining dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes dan C4.5 telah berhasil dilakukan dan dapat dilakukan klasifikasi untuk pengambilan keputusan, kedua algoritma tersebut sama  – sama memiliki hasil pengambilan  keputusan  yaitu  “Diterima”.  Tetapi  terdapat  perbedaan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan.  Pada algoritma  Naïve  Bayes  tingkat  akurasi  sebesar  86,67%  sedangkan  pada  algoritma  C4.5 tingkat  akurasi  sebesar 100%.

## REFERENCES
[1] I.  Ubaedi  and  Y.  M.  Djaksana,  ‘Optimasi  Algoritma  C4.5  Menggunakan  Metode  Forward  Selection  Dan  Stratified Sampling  Untuk  Prediksi  Kelayakan  Kredit’, JSiI  (Jurnal  Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  17–26,  2022,  doi: 10.30656/jsii.v9i1.3505.
[2] Tukino, ‘Penerapan Metode Algoritma C4 . 5 dalam Penilaian Kelayakan Pemberian Kredit Kepada Mitra Usaha PT Arita Prima Sukses’, in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Sosial & Teknologi (SNISTEK) , 2023, no. September, pp. 306– 314.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907
[3] S. D. Fernando, S. D. Purnamasari, H. Syaputra, N. Adha, and O. Saputri, ‘Prediksi Kredit Sepeda Motor pada Showroom Astra Motor Sako Palembang dengan Metode Naive Bayes’, DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 17– 23, 2023.
[4] O.  Pahlevi,  A.  Amrin,  and  Y.  Handrianto,  ‘Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest  Untuk  Penilaian Kelayakan Kredit’, J. Infortech , vol. 5, no. 1, pp. 71–76, 2023, doi: 10.31294/infortech.v5i1.15829.
[5] I. Nurjanah, J. Karaman, I. Widaningrum, D. Mustikasari, and S. Sucipto, ‘Penggunaan Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Pemberian Kredit Pada Koperasi Desa’, Explorer (Hayward). , vol. 3, no. 2, pp. 77–87, 2023.
[6] J.  Jasmir,  X.  Sika,  M.  Mulyadi,  and  R.  Amelia,  ‘Klasifikasi  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Pada  Calon  Debitur Menggunakan  Naïve  Bayes’, JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  9,  no.  6,  p.  1833,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5131.
[7] N.  K.  A.  Suarpurningsih,  N.  W.  Utami,  and  N.  M.  Estiyanti,  ‘Klasifikasi  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  (Kasus:  Koperasi  Simpan  Pinjam  Artha  Segara)’, J.  Sains  Komput. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 391–404, 2022.
[8] R.  Hasibuan  Budiansyah,  H.  Hafizah,  and  R.  Mahyuni,  ‘Penerapan  Data  Mining  Clustering  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Nasabah Kredit Bermasalah PT. BPR Milala’, J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 5, no. 1, p. 7, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i1.4767.
[9] M. Rianto, R. Rusdiah, and H. Ichwan, ‘Penerapan Data Mining Dengan Metode Naïve Bayes Dan Learning Vector Quantization Credit Rating Dalam Memprediksi Kelayakan Pemberian Kredit Oleh PT. BPR Lebak Sejahtera’, Respati , vol. 17, no. 1, p. 69, 2022, doi: 10.35842/jtir.v17i1.443.
[10]  A. Triayudi and Sumiati, ‘Implementasi Klasifikasi Data Mining Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes’, J. Sist. Komput. dan Inform. Hal 240− , vol. 244, no. 1, pp. 240–244, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4653.
[11]  A. Sentimen et al. , ‘Analisis Sentimen Objek Wisata Bali Di Google Maps Menggunakan Algoritma Naive Bayes’, J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 418–427, 2022.
[12]  A. C. Fauzan and K. Hikmah, ‘Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Analisis Polarisasi Opini Masyarakat Terkait Vaksin Covid-19’, Rabit  J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 7, no. 2, pp. 122–128, 2022, doi: 10.36341/rabit.v7i2.2403.
[13]  I. Verawati and B. S. Audit, ‘Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentiment Pengguna Twitter Terhadap Provider By.u’, J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1411, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4132.
[14]  A. S. Rahayu, A. Fauzi, and R. Rahmat, ‘Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify’, J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 349, 2022, doi: 10.30865/json.v4i2.5398.
[15]  B. H. Hayadi and A. R. Damanik, ‘Pendekatan Machine Learning Menggunakan Algoritma C4 . 5 Berbasis Pso Dalam Analisa’, J. Inform. dan Tek. Elektro Terap. , vol. 10, no. 3, 2022.
[16]  R. Girsang, E. F. Ginting, and M. Hutasuhut, ‘Penerapan Algoritma C4.5 Pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah’, J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 1, no. 4, p. 449, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.5727.
[17]  T.  Widiastuti,  K.  Karsa,  and  C.  Juliane,  ‘Evaluasi  Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap  Pelayanan  Akademik Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Algoritma  C4.5’, Technomedia  J. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  364–380,  2022,  doi: 10.33050/tmj.v7i3.1932.
[18]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  ‘Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter BMKG Nasional Dedi’, J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[19]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, ‘Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Klasifikasi  Kelayakan  Penerima  Bantuan  Sembako’, J.  Ris.  Komput. ,  vol.  8,  no.  6,  pp.  219–225,  2021,  doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[20]  I. W. Saputro and B. W. Sari, ‘Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa’, Creat. Inf. Technol. J. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[21]  D. Marlina and M. Bakri, ‘Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4.5’, J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.
[22]  S. Febriani and  H. Sulistiani, ‘Analisis  Data Hasil Diagnosa Untuk  Klasifikasi Gangguan  Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5’, 89Jurnal Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 4, pp. 89–95, 2021.
[23]  S. Ucha Putri, E. Irawan, and F. Rizky, ‘Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4.5’, Januari , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[24]  A.  H.  Nasyuha,  Z.  Zulham,  and  I.  Rusydi,  ‘Implementation  of  K-means  algorithm  in  data  analysis’, TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 20, no. 2, p. 307, Apr. 2022, doi: 10.12928/telkomnika.v20i2.21986.
[25]  A. H. Nasyuha, ‘Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler’, vol. 4, pp. 1062–1068, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[26]  E. Febriyani and H. Februariyanti, ‘Analisis Sentimen Terhadap Program Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes Di Twitter’, J. TEKNO KOMPAK , vol. 17, no. 2, pp. 25–38, 2022.
[27]  N. Agustina and M. Hermawati, ‘Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Berita Palsu pada Sosial Media’, Fakt. Exacta , vol. 14, no. 4, pp. 1979–276, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.11259.
[28]  A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, ‘Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes’, JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795,  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[29]  R. R. Andarista and A. Jananto, ‘Penerapan Data Mining Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor’, vol. 16, no. 2, pp. 29–43.
[30]  I. Romli and A. T. Zy, ‘Penentuan Jadwal Overtime Dengan Klasifikasi Data Karyawan Menggunakan Algoritma C4.5’, J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 4, no. 2, pp. 694–702, 2020.
[31]  N. Azwanti and E. Elisa, ‘Analisa Kepuasan Konsumen Menggunakan Algoritma C4.5’, Pros. Semin. Nas. Ilmu Sos. dan Teknol. , no. 3, pp. 126–131, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i4.6907