E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 1, pp. 1-11, May 2022 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/55483 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i1.55483 Copyright   2022 The Authors

## Pemilihan Metode Predictive Analytics dengan Machine Learning untuk Analisis dan Strategi Peningkatan
Kualitas Kredit Perbankan
Aznovri Kurniawan*, Ahmad Rifa’i, Moch Abdillah Nafis, Nimas Sefrida, Harry Patria Program Studi Magister Manajemen Teknologi, Sekolah Interdisiplin Manajemen dan Teknologi,
Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
*Corresponding author: 6032202012@mhs.its.ac.id
Abstract. As a factor that determines bank’s profitability, loan quality, that is categorized based on debtor’s collectability  classification,  always  gets  attention,  and  become  main  analysis  topic  in  banking  industry. Through recent development of statistics and data science, especially in predictive analytics using machine learning techniques, more comprehensive analysis and prediction in loan quality can be conducted. This research  is  intended  to  give  example  on  application  of  predictive  analytics  using  machine  learning technique for analysis and strategy recommendation in increasing bank’s loan quality improvement. In this research, some machine learning classification methods are compared to conduct predictive analytics in loan quality with big data size (big data analytics). Computation result of different methods are compared and  summarized,  resulted  in  recommendation  on  most  appropriate  method  to  achieve  this  research objective. This research concluded that for imbalanced big data size  such as bank’s loan collectability, Tree Ensemble method, further development of Decision Tree method that is commonly used in machine learning, is one of appropriate methods to get satisfactory result in this research. Imbalanced data that can result  in  false  positive  may  be  overcame  by  oversampling  Synthetic  Minority  Oversampling  Technique (SMOTE). This research scope is limited to analysis and prediction of debtor’s collectability for the next several months, combined with analysis and strategy recommendations based on product type, gender, and debtor’s occupation. Further predictive analytics for the next several years by including external factors, such as economic growth, is not covered in this research and possible to be conducted. As machine learning application  in  Indonesian  banking  industry  analysis  is  still  in  early  phase,  this  research  is  expected  to become one of reference in application of predictive analytics using machine learning in banking industry.
Keywords: loan collectability; loan quality; machine learning; predictive analytics

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  kredit  atau  pembiayaan  dalam  bidang  perbankan  merupakan  penilaian  atas kelancaran  pembayaran  debitur  berdasarkan  ketepatan  waktu  pembayaran  yang  telah diperjanjikan antara bank dan debitur. Kualitas kredit merupakan salah satu faktor yang sangat menentukan  profitabilitas  bank,  sehingga  selalu  menjadi  perhatian  dan  topik  analisis  utama  di dunia perbankan. Menurut Peraturan Otoritas Jasa Keuangan (POJK) Nomor 40/POJK.03/2019 tentang  Penilaian  Kualitas  Aset  Bank  Umum  [1],  bank  wajib  mengelola  aset  kredit  tersebut berdasarkan  prinsip  kehati-hatian,  dengan  menilai,  memantau,  dan  mengambil  langkah  yang diperlukan  untuk  menjaga  aset  bank  tetap  dalam  kualitas  baik.  Berdasarkan  POJK  tersebut, kualitas kredit ditetapkan menjadi 5 (lima) kategori kolektibilitas, mulai dari kolektibilitas 1 yang
paling lancar sampai kolektibilitas 5 yang paling tidak lancar, yang dapat dilihat pada Tabel 1. Gabungan  dari  kolektibilitas  3,  4,  dan  5  disebut  sebagai Non-Performing  Loan (NPL)  pada perbankan umum atau Non-Performing Financing (NPF) pada perbankan Syariah.
Tabel 1. Kategori kolektibilitas berdasarkan POJK Kolektibilitas Keterangan 1 Lancar (debitur selalu membayar sesuai angsuran secara tepat waktu) 2 Dalam Perhatian Khusus (debitur menunggak pembayaran 1-90 hari) 3 Kurang Lancar (debitur menunggak pembayaran 91-120 hari) 4 Diragukan (debitur menunggak pembayaran 121-180 hari) 5 Macet (debitur menunggak pembayaran lebih dari 180 hari)
Salah  satu  kesulitan  yang  dihadapi  dalam  analisis  di  dunia  perbankan,  termasuk  dalam analisis kualitas kredit bank adalah jumlah data yang sangat besar, yang dapat mencapai jutaan baris dan puluhan kolom, mengingat jumlah debitur bank yang dapat mencapai jutaan, tergantung dari  besar  kecilnya  basis  nasabah (customer  base) bank  tersebut.  Kesulitan  lainnya  adalah kebutuhan  akan predictive analytics,  yaitu  analisis  data  historis  untuk  melakukan  prediksi kejadian  di  masa  depan.  Dengan  perkembangan  bidang  statistika, data  science ,  dan big  data analytics saat  ini,  khususnya predictive  analytics dengan  menggunakan  teknik  komputasi machine  learning ,  analisis  yang  lebih  komprehensif  terhadap  kualitas  kredit  perbankan  dapat dilakukan.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memberikan contoh aplikasi predictive analytics dengan machine  learning untuk  memecahkan  permasalahan  klasifikasi,  sehingga  dihasilkan analisis dan rekomendasi strategi bagi peningkatan kualitas kredit perbankan. Metode klasifikasi predictive  analytics dengan machine  learning yang  digunakan  diharapkan  dapat  melakukan prediksi  kecenderungan  penurunan  kualitas  kredit  (kolektibilitas)  berdasarkan  historis pembayaran dan mendapat rekomendasi untuk periode selanjutnya. Selain itu, prediksi kelancaran pembayaran  tersebut  juga  dapat  digunakan  untuk  melakukan  analisis  kecenderungan  kualitas kredit berdasarkan jenis produk, jenis kelamin, pekerjaan debitur, dan faktor lainnya.
Berdasarkan studi kasus yang diambil dari data salah satu bank nasional yang dilakukan pada  penelitian  ini,  setelah  dilakukan  perbandingan  berbagai  metode  klasifikasi machine learning ,  maka  direkomendasikan  metode  terbaik  untuk  pemecahan  masalah.  Pada  akhirnya, penelitian  ini  diharapkan menghasilkan  contoh  rekomendasi strategi  bagi  peningkatan  kualitas kredit perbankan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Menurut Tsai et al. [2] dan Elgendy et al. [3], dengan perkembangan teknologi digital saat ini dan berkembangnya kualitas dan kuantitas data, kebutuhan akan perubahan metode analitika data ( data analytics ) semakin berkembang, ditandai dengan pembahasan baru tentang big data analytics .  Menurut  IBM  [4], big  data ditandai  dengan  karakteristik  4V,  yaitu volume (ukuran data), variety (keberagaman  bentuk  data), velocity (kecepatan  penyebaran  data),  dan veracity (ketidakpastian  data).  Data  di  bidang  perbankan,  seperti  data  kualitas  kredit  sebuah  bank, termasuk  ke  dalam  kategori big  data karena  memenuhi  semua  karakteristik  di  atas. Big  data analytics berdasarkan  tujuannya  mencakup  empat  jenis.  Pertama, descriptive  analytics ,  yaitu pengumpulan dan penyampaian informasi dan insights berdasarkan data historis, sehingga dapat
menjadi  basis  bagi  pengambilan  keputusan  atau  strategi  bisnis  lainnya.  Kedua, diagnostic analytics , yaitu penggunaan data historis untuk menjelaskan penyebab dari suatu kejadian dari descriptive analytics . Ketiga, predictive analytics , yaitu penggunaan data historis dari descriptive analytics untuk  identifikasi  informasi  dan  kecenderungan  tertentu,  untuk  kemudian  dilakukan prediksi  kejadian  di  masa depan.  Keempat, prescriptive  analytics ,  yaitu  penggunaan  hasil dari predictive  analytics untuk  memberikan  rekomendasi  tindakan  yang  harus  dilakukan  di  masa depan.
Machine  learning adalah  teknik  komputasi  yang  umum  digunakan  dalam  melakukan predictive analytics untuk data dalam jumlah besar ( big data), dengan menggunakan algoritma yang dijalankan oleh komputer. Algoritma machine learning membangun model berdasarkan data sampel (biasa disebut sebagai training data ) untuk melakukan prediksi atau kejadian pada data yang  dilakukan  analisis  (biasa  disebut  sebagai test  data ).  Salah  satu  teknik machine  learning dalam  permasalahan klasifikasi dan regresi  adalah Decision  Tree, yang  dengan perkembangan data  science saat  ini  telah  memunculkan  berbagai  turunan  dengan  kompleksitas  lebih  tinggi, seperti  dibahas  oleh  Sartono et  al. [5],  yaitu Random  Forest,  Gradient  Boosting, dan Tree Ensemble.
Metode Decision Tree atau pohon keputusan adalah metode yang umum digunakan pada operations  research dan operations  management ,  dan  digunakan  secara  umum untuk machine learning . Metode ini memiliki kelebihan akan kemudahan untuk dipahami, akan tetapi hasilnya relatif  kurang  akurat  dibandingkan  metode  lain,  sehingga  dilakukan  pengembangan  untuk menghasilkan prediksi yang akurat, di antaranya metode Random Forest, Gradient Boosting, dan Tree Ensemble.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Metode Pengambilan dan Persiapan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  data  sekunder  yang  berupa  data histori  pembiayaan  kredit  pada  sebuah  bank  nasional  di  Indonesia  selama  bulan  Maret  hingga Agustus 2021. Ukuran data sebesar 1.039.161 baris dan 18 kolom. Tabel 2 menunjukkan variabel yang  digunakan  dalam  penelitian.  Sebagian  data  tersebut  memiliki  nilai  data  yang  kosong, sehingga  perlu  dilakukan  tahapan data  preprocessing .  Pertama,  menghapus  baris  dari  data kredit/pembiayaan  yang  sudah  lunas.  Kedua,  mengganti  data  yang  kosong  dengan  nilai  yang seharusnya, seperti DPD ( days past due ) yang kosong dengan 0, Restruktur yang kosong dengan “Tidak Restruktur”. Ketiga, mengganti data yang tidak diketahui dengan “Others”, seperti Jenis Kelamin,  Pekerjaan,  Produk.  Data  tersebut  tidak  dihapus  karena  memuat  informasi  lain  yang bermanfaat untuk analisis. Setelah dilakukan tahapan data preprocessing tersebut, dihasilkan data yang sudah siap untuk pemrosesan dengan ukuran 900.331 baris dan 18 kolom, dengan kolom yang sama dengan yang disampaikan pada Tabel 2.
Satu  hal  yang  menjadi  perhatian  dalam  penelitian  ini  adalah  data  kolektibilitas  yang digunakan pada penelitian ini memiliki tingkat data imbalance yang tinggi, yaitu lebih dari 97,5% baris memiliki kolektibilitas 1 dan 2, sedangkan kurang dari 2,5% memiliki kolektibilitas 3-5 atau NPL  ( Non-Performing  Loan) /  NPF  ( Non-Performing  Financing) ,  dimana  kondisi  ini  adalah kondisi ideal dan umum terjadi pada bank dengan kinerja baik yang mengharuskan bank untuk menekan  angka  NPL/NPF  serendah  mungkin.  Metode Decision  Tree biasa  dan  metode Naïve Bayes yang biasa digunakan dalam klasifikasi, seperti dilakukan oleh Qurahman et al. [6] juga
dapat  digunakan, tetapi  diperkirakan tidak menghasilkan  prediksi  yang  akurat, memperhatikan kondisi data yang imbalanced tersebut.
Tabel 2. Variabel penelitian Variabel Keterangan Skala Data Area Area pemberian kredit Nominal Divisi Divisi yang mengelola debitur - Konsumer - Mikro - SME (small, medium enterprises) Nominal Kol CIF Dec-20 Kolektibilitas Desember 2020 Ordinal Kol CIF Last Mth Kolektibilitas bulan sebelumnya Ordinal Kol CIF Current Kolektibilitas bulan tertentu Ordinal Restructured Status restruktur - Restruktur Covid - Restruktur regular - Blank (tidak restruktur) Nominal DPD Jumlah hari tunggakan (days past due) Rasio Pencairan Pokok Nominal pencairan awal kredit Rasio OS Pokok Outstanding kredit periode tertentu Rasio Flag Tunggakan Kategori tunggakan - Tidak ada tunggakan - < 50.000 - 50.000 s.d. 100.000 - 100.000 s.d. 500.000 - 500.000 s.d. 1.000.000 - 1.000.000 s.d. 2.500.000 - 2.500.000 s.d. 5.000.000 - 5.000.000 s.d. 10.000.000 - >10.000.000 Ordinal Jenis Kelamin Jenis kelamin debitur - Laki-laki - Perempuan Nominal Pekerjaan Pekerjaan debitur Nominal

## 3.2. Metode Pengolahan Data
Setelah  dilakukan  tahap data  preprocessing ,  maka  tahap  berikutnya  adalah  pengolahan data. Metode pengolahan data dilakukan dengan tiga tahap berikut:
1. Pengolahan data dilakukan dengan aplikasi KNIME [7], aplikasi open-source untuk big data analytics yang umum digunakan oleh data scientists untuk melakukan komputasi predictive analytics. KNIME mengintegrasikan berbagai komponen dari teknik machine learning dan data  mining dengan  menggunakan building  blocks ,  sehingga  lebih  memudahkan  untuk mendapatkan gambaran tahapan pemrosesan data.
2. Berbagai  metode  pengolahan  data  dibandingkan  untuk  mendapatkan  kesimpulan  metode yang paling optimal untuk penggunaan pada analisis kualitas kredit ini. Metode-metode yang dibandingkan  adalah  turunan  dari  metode Decision  Tree ,  yaitu Random  Forest , Gradient Boosting,  dan  Ensemble  Tree. Random  Forest, yang  menurut  Bawono, et  al. [8]  adalah turunan  dari  metode Decision  Tree yang  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  kredit  bank. Gradient  Boosting ,  yang menurut  Hatwell, et al. [9]  merupakan metode machine  learning
turunan  dari decision  tree berdasarkan dataset yang  tabular  dan  terstruktur  yang  dapat digunakan di financial services. Ensemble Tree , yang menurut Sartono dan Syafitri [5] adalah turunan  dari  metode Decision  Tree sebagai  solusi  pilihan  mengatasi  kelemahan klasifikasi tunggal.
3. Setelah  pemrosesan  dengan  ketiga  metode  tersebut,  dilakukan  beberapa  analisis  untuk memastikan  akurasi  data,  yaitu  analisis  statistika,  seperti standard  deviation,  variance, skewness, dan linear correlation , serta confusion matrix yang memuat informasi akurasi dan error dari hasil komputasi dibandingkan dengan hasil sebenarnya.
Menurut  Kasanah, et  al. [10],  Bisri, et  al. [11],  Rais, et  al. [12],  dan  Brown et  al .  [13], untuk mengatasi imbalance data class , dapat digunakan teknik oversampling SMOTE ( synthetic minority oversampling technique ), yang juga digunakan dalam penelitian ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisis Statistika
Setelah  melakukan data  preprocessing ,  dilanjutkan  eksplorasi  data  untuk  mengetahui gambaran  data  dengan  cara  melihat  hasil  perhitungan  statistika  deskriptif  dan  korelasi  antar variabel.
Tabel 3. Statistika deskriptif Variabel Min Max Mean Median Std. Dev. DPD 0 3.208 11,023 0 90,569 Pencairan Pokok 0  3,00x10 10 1,31x10 8 56.250.000 3,04 x10 8 OS Pokok 0  3,00x10 10 1,02x10 8 40.297.140 2,53x10 8 Tenor 0 360 77,283 60 50,069
Tabel 3 memperlihatkan bahwa data variabel Pencairan Pokok dan OS Pokok merupakan data yang mirip atau homogen, sedangkan variabel DPD mengandung data yang sangat bervariasi, dan  variabel  Tenor  memiliki  nilai  maksimal  360  bulan  dan  median  60  bulan.    Korelasi  antar variabel dapat dilihat pada Gambar 1. Warna biru pada Gambar 1 menunjukkan korelasi positif antar variabel, dengan warna yang semakin gelap menunjukkan korelasi yang semakin mendekati nilai +1. Warna oranye menunjukkan korelasi negatif antar variabel, dengan warna yang semakin gelap menunjukkan korelasi yang semakin mendekati nilai -1.
Berdasarkan  Gambar  1 dapat  diketahui  bahwa terdapat  korelasi  positif  yang  kuat  antara kolektibilitas bulan tertentu dengan bulan sebelumnya sebesar 0,850, antara outstanding kredit pada  bulan  tertentu  dengan  pencairan  pokok  sebesar  0,944,  antara  kategori  tunggakan  dengan jumlah  hari  tunggakan  sebesar  0,946,  antara  kolektibilitas  bulan  tertentu  dengan  kategori tunggakan sebesar 0,889, dan antara kolektibilitas bulan tertentu dengan jumlah hari tunggakan sebesar 0,892. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan positif yang kuat antara variabel kolektibilitas bulan tertentu, kategori tunggakan, dan jumlah hari tunggakan.
Setelah  analisis  korelasi,  dilakukan  pemeriksaan imbalanced  data pada  variabel  respon. Sesuai  dengan tujuan  penelitian  ini,  dimana  yang  dilakukan  analisis  adalah  koletibilitas,  maka ditetapkan variabel kolektibilitas bulan tertentu menjadi variabel respon. Gambar 2 menunjukkan variabel respon Kol CIF Current yang merupakan data kolektibilitas 1-5, dimana kolektibilitas 1 mendominasi dan menunjukkan bahwa data kolektibilitas adalah imbalanced. Kondisi ini adalah kondisi ideal dari data kredit atau pembiayaan bank, karena kolektibilitas 1 adalah kolektibilitas dengan tingkat pembayaran paling lancar.
Gambar 1. Korelasi antar variabel
Gambar 2. Imbalanced class variabel respon
Kategori  1  atau  kolektibilitas  lancar  mempunyai  frekuensi  yang  berbeda  signifikan daripada kategori lainnya, yaitu sekitar 97,5% data memiliki kolektibilitas 1, sedangkan hanya sekitar  2,5%  data  yang  memiliki  kolektibilitas  2-5.  Selain imbalanced  data ,  kondisi  ini  juga mengindikasikan  bahwa  akurasi model  harus melebihi  97,5% untuk  mengimbangi imbalanced data tersebut, dan perlu dilakukan minimalisasi false positive menjadi di bawah 0,25%, yaitu tidak melebihi  10%  dari  klasifikasi  data  yang  terkecil  (2,5%),  sehingga  menghasilkan  prediksi kolektibilitas yang lebih baik. False positive sangat penting untuk dipertimbangkan dalam kasus ini, karena false positive dapat meningkatkan risiko kredit bagi bank, disebabkan karena nasabah yang diprediksi akan lancar, pada kenyataannya cenderung berstatus tidak lancar.

## 4.2. Penggunaan Random Forest, Gradient Boosting, Tree Ensemble, dan SMOTE
Berdasarkan deskripsi data, untuk meningkatkan ketepatan klasifikasi, diterapkan metode Random  Forest,  Gradient Boosted  Trees ,  dan Tree  Ensemble .  Sementara itu,  untuk  mengatasi imbalanced data digunakan metode SMOTE ( synthetic minority oversampling technique ). Hasil klasifikasi dari metode  tersebut dibandingkan  dengan  metode Decision  Tree dan Naïve  Bayes , untuk menunjukkan bahwa akurasi di atas 90% belum tentu  tepat untuk model ini, karena ada permasalahan false positive yang dijelaskan pada bagian 4.1. Sebelum dilakukan analisis, data dibagi menjadi dua, yaitu data training dan data testing . Data training merupakan sebagian data
kredit atau pembiayaan selama masa pandemi COVID-19 dari bulan Maret hingga Juli 2021, yaitu sebanyak  750.057  baris.  Data testing merupakan  data  pembiayaan  kredit  pada  bulan  Agustus 2021, yaitu sebanyak 150.274 baris. Pembentukan model dilakukan dengan menggunakan data training , kemudian diuji ketepatan klasifikasinya dengan menggunakan data testing. Dari model yang terbentuk, diperoleh nilai akurasi masing-masing model seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Ketepatan model klasifikasi Model Akurasi (ROC) % False Positive Decision Tree 94,94% 2,68% Naïve Bayes 98,84% 0,77% Random Forest 99,53% 0,39% Gradient Boosted Trees 99,52% 0,37% Ensemble Tree 99,51% 0,31%
Dari  Tabel  4  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Decision  Tree dan Naïve  Bayes menghasilkan  akurasi  terendah,  yaitu  di  bawah  99%.  Klasifikasi  pada  model Random  Forest, Gradient Boosted Trees, dan Tree Ensemble memberikan prediksi yang lebih akurat, yaitu akurasi sekitar 99,5% dan persentase false positive antara 0,3% dan 0,4%. Antara ketiga model Random Forest, Gradient Boosted Trees, dan Tree Ensemble , nilai akurasi berimbang, akan tetapi nilai false positive terendah terdapat pada model Tree Ensemble , sehingga model ini dapat digunakan untuk analisis selanjutnya. Untuk mengatasi imbalanced data yang cukup signifikan, kita perlu melakukan  permodelan  tambahan  dengan  menggunakan  teknik  oversampling  SMOTE. Penggunaan  teknik Tree  Ensemble dengan  SMOTE  tersebut  selengkapnya  dapat  dilihat  pada KNIME workflow pada Gambar 3.
Gambar 3. Workflow klasifikasi Tree Ensemble dengan SMOTE Tabel 5. Ketepatan model klasifikasi dengan/tanpa SMOTE Model Akurasi/ROC % False positive Ensemble Tree tanpa SMOTE 99,51% 0,31% Ensemble Tree dengan SMOTE 99,44% 0,22%
Hasil  komputasi  yang  didapatkan  dengan  teknik Tree  Ensemble tersebut  disampaikan pada Tabel 5. Meskipun akurasi sedikit berkurang dari 99,51% (tanpa menggunakan SMOTE)
menjadi 99,44% (dengan menggunakan SMOTE), tetapi persentase false positive jauh berkurang menjadi di bawah 0,25%, seperti dipersyaratkan oleh desain model, sehingga dapat disimpulkan bahwa  penggunaan  metode Tree  Ensemble dengan  SMOTE  adalah  model  terbaik  untuk memprediksi kelancaran pembiayaan kredit. Kurva ROC (receiver operating characteristics) dari metode Tree Ensemble dengan SMOTE ini menghasilkan confidence level 80% dan dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Kurva ROC klasifikasi Tree Ensemble dengan SMOTE

## 4.3. Predictive Analytics Kolektibilitas Debitur
Pada  tahapan  selanjutnya,  setelah  dilakukan  pemilihan  metode,  dilakukan predictive analytics kelancaran pembayaran selama bulan September-Desember 2021, dengan menjalankan metode Tree  Ensemble dengan  SMOTE  secara  berulang.  Tabel  6  menunjukkan  hasil  prediksi kolektibilitas  untuk  bulan  September-Desember  2021  menggunakan  model Tree  Ensemble dengan SMOTE.
Tabel 6. Prediksi kolektibilitas September-Desember Bulan (Tahun 2021) Kolektibilitas % NPL/ NPF* 1 2 3 4 5 Maret 95,01%  2,43%  0,67%  0,33%  1,57% 2,56% April 94,70%  2,88%  0,65%  0,23%  1,54% 2,43% Mei 94,81%  2,71%  0,62%  0,29%  1,57% 2,48% Juni 95,18%  2,37%  0,66%  0,41%  1,38% 2,44% Juli 94,41%  2,97%  0,73%  0,46%  1,44% 2,62% Agustus 94,61%  2,70%  0,74%  0,44%  1,51% 2,70% September (Prediksi) 94,16%  3,16%  0,72%  0,47%  1,49% 2,68% Oktober (Prediksi) 93,97%  3,41%  0,69%  0,41%  1,53% 2,62% November (Prediksi) 93,69%  3,62%  0,70%  0,43%  1,56% 2,68% Desember (Prediksi) 93,56%  3,91%  0,64%  0,42%  1,47% 2,54% *) NPL/NPF: Non-Performing Loan/Financing, yaitu kredit dengan kolektibilitas 3,4,5.
Tabel  6  memperlihatkan  bahwa,  meskipun  terdapat  kecenderungan  kenaikan  NPL/NPF pada Juli dan Agustus 2021, pada Desember 2021 diprediksi akan terjadi penurunan NPL/NPF. Hal  ini  menjadi  indikasi  yang  menggembirakan,  karena  di  tengah  pandemi  COVID-19,  rasio NPL/NPF diprediksi menurun, yang menunjukkan potensi peningkatan kemampuan bayar dari nasabah. Prediksi NPL/NPF berdasarkan jenis produk, jenis kelamin, dan pekerjaan debitur dapat dilihat pada Tabel 7, 8, dan 9.
Tabel 7. Prediksi NPL/NPF berdasarkan Produk/Segmen*
Bulan (Tahun 2021) Produk/Segmen Total Konsumer Mikro SME Mei 1,88% 2,81% 5,23% 2,48% Juni 1,92% 2,59% 5,02% 2,44% Juli 2,05% 2,69% 5,59% 2,62% Agustus 2,05% 2,77% 6,10% 2,70% September (Prediksi) 2,14% 2,78% 5,59% 2,68% Oktober (Prediksi) 2,01% 2,71% 5,89% 2,62% November (Prediksi) 2,02% 2,68% 6,19% 2,68% Desember (Prediksi) 1,94% 2,62% 5,61% 2,54%
*) SME: small and medium enterprises atau usaha kecil dan menengah (UKM) Tabel 8. Prediksi NPL berdasarkan Jenis Kelamin* Bulan (Tahun 2021) % Non NPL/NPF (Kolektibilitas 1-2) % NPL/NPF (Kolektibilitas 3-5) Total Komposisi (Kolektibilitas 1-5) L P L P L P Mei 65,6% 34,4% 71,0% 29,0% 65,7% 34,3% Juni 63,3% 36,7% 71,9% 28,1% 63,5% 36,5% Juli 65,2% 34,8% 72,2% 27,8% 65,4% 34,6% Agustus 65,3% 34,7% 69,7% 30,3% 65,4% 34,6% September (Prediksi) 65,2% 34,8% 72,1% 27,9% 65,4% 34,6% Oktober (Prediksi) 65,2% 34,8% 70,1% 29,9% 65,3% 34,7% November (Prediksi) 65,2% 34,8% 71,4% 28,6% 65,4% 34,6% Desember (Prediksi) 65,2% 34,8% 70,0% 30,0% 65,3% 34,7%
*) L = laki-laki, P = perempuan
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  NPL/NPF  pada  Desember  2021  diperkirakan  akan  turun untuk semua segmen (Konsumer, Mikro, dan SME). Tabel 8 menunjukkan bahwa NPL/NPF pada Desember  2021  diperkirakan  akan  turun  untuk  nasabah  berjenis  kelamin  laki-laki,  tetapi cenderung  naik  untuk  nasabah  perempuan.  Dengan  demikian,  bank  perlu  melakukan  rencana tindakan untuk mencegah penurunan kualitas kredit dari nasabah perempuan.
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  NPL/NPF  pada  Desember  2021  diperkirakan  akan  turun untuk semua jenis pekerjaan, tetapi masih ada potensi peningkatan untuk jenis pekerjaan pegawai swasta.  Hal  ini  dapat  dipahami,  karena  adanya  pandemi  COVID-19  yang  menyebabkan banyaknya perusahaan swasta  yang melakukan  program  efisiensi.  Akan tetapi,  nilai  NPL/NPF tertinggi  tetap  dihasilkan  oleh  pekerjaan  wiraswasta,  yang  menyentuh  angka  5%.  Dengan demikian, bank perlu melakukan rencana tindakan untuk mencegah penurunan kualitas kredit dari nasabah dengan pekerjaan wiraswasta.
Tabel 9. Prediksi NPL berdasarkan Pekerjaan Bulan (Tahun 2021) Pekerjaan Pegawai Negeri  Pegawai Swasta Wiraswasta Lain-lain Mei 0,63% 2,03% 5,59% 2,15% Juni 0,35% 1,06% 4,59% 2,72% Juli 0,68% 2,06% 6,05% 1,79% Agustus 0,81% 1,22% 5,20% 2,62% September (Prediksi) 0,76% 1,07% 5,38% 2,56% Oktober (Prediksi) 0,62% 1,10% 5,28% 2,53% November (Prediksi) 0,67% 1,04% 5,31% 2,70% Desember (Prediksi) 0,64% 1,11% 4,90% 2,57%
Berdasarkan  data  hasil  komputasi  yang  disampaikan  pada  Tabel  7,  8  dan  9,  dapat disimpulkan bahwa untuk data yang diambil pada penelitian ini, baik produk Konsumer, Mikro, maupun  SME,  meskipun  memiliki  basis  kualitas  kredit  yang  berbeda-beda,  tetapi  memiliki kecenderungan untuk dapat membaik. Pertama, meskipun memiliki basis kualitas yang lebih baik daripada debitur laki-laki, debitur perempuan cenderung akan mengalami pemburukan kualitas kredit. Kedua, seiring dengan membaiknya prediksi kualitas kredit, demikian juga halnya dengan prediksi penurunan NPL debitur dengan profesi wiraswasta yang secara historis cenderung tinggi, sedangkan  debitur  pegawai  negeri  dan  swasta  tetap  memiliki  NPL  yang  rendah.  Dengan dilakukannya predictive analytics ini, bank dapat membuat strategi produk dan target market yang tepat untuk meningkatkan kualitas kredit.

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dilakukan perbandingan berbagai metode klasifikasi machine learning untuk  melakukan predictive  analytics terhadap  kualitas  kredit  perbankan  dengan  data  dalam jumlah  yang  sangat  besar  ( big  data  analytics) .  Hasil  komputasi  berbagai  metode  tersebut dibandingkan untuk kemudian menghasilkan rekomendasi teknik yang paling tepat, yaitu metode Tree Ensemble dengan SMOTE. Komputasi dapat menghasilkan rekomendasi strategi bagi bank, dengan contoh yang disampaikan pada penelitian ini menghasilkan rekomendasi bagi bank untuk memberikan fokus terhadap peningkatan kualitas kredit atau pembiayaan untuk nasabah berjenis kelamin  perempuan  atau  nasabah  dengan  pekerjaan  wiraswasta,  karena  adanya  potensi peningkatan NPL/NPF.
Predictive analytics dapat dilakukan secara rutin oleh bank untuk membuat strategi produk dan  target  market  yang  tepat  untuk  meningkatkan  kualitas  kredit,  yang  pada  akhirnya  akan meningkatkan profitabilitas bank. Perlu diperhatikan bahwa basis data setiap bank berbeda-beda, sehingga  kesimpulan  kualitas  kredit  berdasarkan  produk,  jenis  kelamin,  dan  pekerjaan  di  atas hanyalah  contoh  penerapan,  dan  tidak  dapat  disimpulkan  untuk  basis  data  yang  berbeda. Pengembangan lebih lanjut dari metode ini dimungkinkan, seperti predictive analytics yang lebih ke masa depan, analisis profil debitur, dan analisis lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Otoritas Jasa Keuangan (OJK): Penilaian Kualitas Aset Bank Umum:
https://www.ojk.go.id/id/regulasi/Pages/Penilaian-Kualitas-Aset-Bank-Umum.aspx. 2019.
[2] C. Tsai, C. Lai, H. Chao, and A.V. Vasilakos, “Big Data Analytics: A Survey”, Journal of Big Data, vol. 2, no. 21, 2015.
[3] N. Elgendy and A. Elragal, “Big Data Analytics: A Literature Review Paper”, P. Perner Ed., LNAI 8557, pp. 214–227, 2014.
[4] IBM, “Journey to AI”, https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/, 2021.
[5] B. Sartono and U.D. Syafitri, “Metode Pohon Gabungan: Solusi Pilihan untuk Mengatasi Kelemahan Pohon Regresi dan Klasifikasi Tunggal”, Forum Statistika dan Komputasi, vol. 15, no. 1, 2010.
[6] T. Qurahman, M. Mustakim, and A. Jaini, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Probabilistic  Neural  Network untuk  Klasifikasi  Nasabah  Bank  dalam  Membayar Kredit”, Seminar Nasional Teknologi Informasi, Komunikasi, dan Industri,  pp. 205-213, 2019.
[7] KNIME, “KNIME: End to End Data Science”, https://www.knime.com, 2021.
[8] B. Bawono and R. Wasono, “Perbandingan Metode Random Forest dan Naïve Bayes , untuk Klasifikasi Debitur Berdasarkan Kualitas Kredit”, Seminar Nasional Edusaintek, vol. 3, pp. 343-348, 2019.
[9] J. Hatwell, M. Gaber, and M. Azad, “gbt-HIPS: Explaining the Classifications of Gradient Boosted Tree Ensembles”, Appl. Sci., vol. 11, no. 2511, pp. 1-17, https://doi.org/10.3390/ app11062511, 2021.
[10] A.  Kasanah,  Muladi,  and  U.  Pujianto,  “Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  mengatasi Imbalance  Class dalam  Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma KNN”, Jurnal Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 2, pp. 196-201, 2019.
[11] A.  Bisri  and  R.  Rachmatika,  “Integrasi Gradient  Boosted  Trees dengan  SMOTE  dan Bagging untuk Deteksi Kelulusan Mahasiswa”, JNTETI, vol. 8, no. 4, pp. 309-314, 2019.
[12] A.  Rais,  and  A.  Subekti,  “Integrasi  SMOTE  dan  Ensemble  AdaBoost  untuk  Mengatasi Imbalance Class pada Data Bank Direct Marketing ”, Jurnal Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 278-285, 2019.
[13] I.  Brown  and  C.  Mues,  “An  experimental  comparison  of  classification  algorithms  for imbalanced credit scoring data sets”, Expert Systems with Applications, vol. 39, pp. 3446- 3453, 2012.