## Teknik Bagging Pada Klasifikasi Agoritma C4.5 Untuk Menentukan Persetujuan Peminjaman di Koperasi
Daryanto a,* , Miftahur Rahman a , Dedep Vicky Wardiyanto a a Universitas Muhammadiyah Jember, Jl. Karimata No. 49, Jember, Indonesia
* correspondence email: daryanto@unmuhjemnber.ac.id
Abstract — Cooperatives  are  an  economic  organization  that  is  different  from  other  economic  organizations, cooperatives  consist  of  weak  groups  by  making  mutual  agreements,  cooperation  of  members  to  achieve  mutual welfare and each member is able to carry out his obligations as a cooperative member organization. In this study the bootstrap aggregating technique in 17 tests with 2-fold, 5-fold, and 10-fold divisors obtained the highest accuracy results, namely 56.92% for 2-fold, 65.38% for 5-fold, and 76. 92% at 10-fold.
Index Terms — Cooperatives; Data mining; Classification; C4.5; Bootstrap aggregating .
Abstrak –Koperasi merupakan suatu organisasi ekonomi yang berbeda dengan organisasi ekonomi lainnya, koperasi  terdiri  dari  golongan  lemah  dengan  melakukan  persetujuan  bersama,  Kerjasama  anggota  untuk mencapai  kesejahteraan  hidup  Bersama  dan  masing-masing  anggota  sanggup  menjalankan  kewajibannya sebagai organisasi anggota koperasi. Pada penelitian ini teknik bootstrap aggregating dalam 17 kali pengujian dengan  pembagi  2-fold,  5-fold,  dan  10-fold  mendapatkan  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu  56,92%  pada  2-fold, 65,38% pada 5-fold, dan 76,92% pada 10-fold.
Kata Kunci — Koperasi; Data mining; klasifikasi; C4.5; Bootstrap aggregating.

## I. PENDAHULUAN
Koperasi ialah sesuatu sistem ekonomi yang berlainan dengan sistem ekonomi yang lain, koperasi terdiri dari  kategori  lemas  dengan  mengadakan  persetujuan  bersama,  kerjasama  personel  guna  menggapai keselamatan hidup bersama serta tiap- tiap bagian mampu melaksanakan kewajibannya selaku badan badan koperasi[1].
Algoritma  C4.  5 ialah  algoritma  pengembangan  dari  algoritma  ID3( Iterative  Dichotomiser 3)  yang | gampang | dipahami  serta | bisa  divisualisasikan | dalam  wujud | tumbuhan  ketetapan | yang  menarik  [2]. Banyak penelitian yang menerapkan algoritma C4.5 [3][4][5] . Metode | pohon keputusan | mengubah | fakta yang sangat | besar menjadi | pohon keputusan | yang mempresentasikan | aturan dan | teknik Bagging | terbukti dapat | digunakan untuk | meningkatkan akurasi | dari algoritma C4.5 . Menurut penelitian [6] berdasarkan Penerapan | Bagging Untuk Memperbaiki | Hasil Prediksi | Nasabah Perusahaan | Asuransi X menyimpulkan bahwa  metode  bagging  dapat  melakukan  prediksi  dengan  tingkat  kebenaran/akurasi  mencapai  90%, sementara metode yang lain hanya memiliki  tingkat akurasi kurang dari  85%. Hasil riset membuktikan kalau  tata  cara  pengelompokan  informasi  mining  dengan  memakai  algoritma  C4.  5  buat  penemuan | angsuran macet | sudah menciptakan | angka ketepatan, | dimana ketepatan | itu merupakan | algoritma C4. 5 sebesar  92,  00%,  Dari  hasil | ketepatan  itu | hingga  algoritma  C4.  5  ialah | algoritma | yang  bagus keakuratannya dipakai | buat meprediksi | angsuran macet | pada koperasi | simpan sanggam.
Bersumber  pada  riset  terdahulu  bisa  di  simpulkan  kalau  metode  bagging  teruji  bisa  dipakai  buat tingkatkan  ketepatan  algoritma  yang  dipakai,  riset  ini  hendak  mencoba  coba  metode  bagging  dalam tingkatkan ketepatan algoritma C4.5 .

## II. METODE PENELITIAN

## A. Alur Pelaksanaan
Pemahaman tentang tingkatan riset mengenai aplikasi tata cara C4. 5 dengan Metode Bagging dalam pengelompokan pelanggan koperasi Barokah Berhasil buat memastikan persetujuan peminjaman anggaran. Metodologi ini lewat sebagian jenjang ialah Mendefinisikan, analisa permasalahan, menekuni literature , mengumpilkan informasi, praproses informasi, aplikasi serta penilaian. Selanjutnya ini merupakan bagan metodologi riset yang bermuatan jenjang riset yang hendak dicoba selaku selanjutnya  [7]:
Gambar 1. Tahapan Metode Penelitian
1. Identifikasi Masalah
Rekognisi permasalahan ialah langkah permulaan dari kemampuan permasalahan dimana subjek dalam sesuatu hubungan khusus dapat dikenali selaku sesuatu permasalahan. Langkah mengenali permasalahan yang dicoba pada koperasi Barokah berhasil dengan metode melaksanakan observasi( observation) yang ialah Metode pengumpulan infomasi dengan melaksanakan observasi dengan cara langsung di alun- alun kepada subjek yang hendak di cermat.
Observasi dalam rangka pengidentifikasian masalah pada penelitian ini adalah observasi non-participan dimana peneliti tidak terlibat langsung dan hanya sebagai pengamat independent dengan teknik pengamatan terbuka dimana keberadaan pengamat diketahui oleh subjek yang diteliti dan subjek memberi kesempatan kepada pengamat untuk mengamati peristiwa yang diteliti.
2. Studi Pustaka
Riset pustaka merupakan mecari rujukan filosofi yang relevan dengan permasalahan ataupun kasus yang ditemui. Riset pustaka yang dicoba oleh periset ialah dengan melaksanakan pencarian kepada jurnal- jurnal dari  riset  terdahulu  yang  esoknya  bisa  mensupport  serta  bisa  dijadikan  referensi  yang  menguatkan argumentasi- argumentasi yang terdapat.
3. Pengumpulan Data
Pengumpulan informasi bisa didapat langsung dari koperasi Barokah berhasil tahun 2021. Informasi ini melingkupi i sebagian  ciri,  antara  lain:  jenis s kelamin,  rentang u usia,  kisaran n angsuran,  lama t tempo, kisaran  pendapatan, b bidang  ppekerjaan,  status s pernikahan,  status t tempat  tinggal l dan  keterangan. Kemudian Dataset diolah menggunakan n metode algoritma C4.5.
82
B. Perhitungan
1. Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 merupakan salah satu algoritma untuk membentuk pola pohon keputusan, metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan, dimana aturan tersebut dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami dan juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured Query language untuk mencari record pada kategori tertentu[8].
Dalam membuat pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 langkah-langkah yang h harus dilakukan adalah s sebagai b berikut: a. Baca a Data Latih Koperasi i Barokah Jaya.
b. Mencari i angka entropy memakai i metode entropy diterima setelah i itu mencari i angka gain n dari tiap atrribut t yang t terdapat. Ciri | yang mempunyai | angka gain | terbanyak hendak | di maanfaatkan n | selaku pangkal tumbuhan. Selanjutnya merupakan metode mencari angka entropy serta gain[9].
Entrophy (S) = ∑ −𝑃𝑗 𝐿𝑜𝑔 𝑃𝑗 (1) Keterangan: S  : Himpuna n kkasus K : Jumlah p partisi S Pj : Probabilitas y yang didapat d dari jumlah (YA/TIDAK) d dibagi total k kasus Berikut aadalah rumus u untuk  mencari nnilai Gain[9]:
Gain (S, A) = Entrophy(s) −   ∑ − | | | | ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝ℎ𝑦 (𝑠𝑖) (2) Keterangan: S  = Himpunan Kasus A = Attribut N = jumlah partisi attribute A |Si|  = jumlah kasus pada partisi ke-i |S| = jumlah kasus dalam S
2. Bagging
Bagging yakni  kependekan  dari bootstrap aggregating memakai subdataset ( bootstrap )  buat menciptakan set penataran pembibitan L ( learning ), L melatih bawah berlatih memakai metode penataran yang tidak normal, serta setelah itu sepanjang pengetesan mengutip pada umumnya (Breiman, 1996).
Data bootstrap diciptakan n | oleh  resampling |c contoh  seragam | dengan n penggantian n | dari  data | pelatihan asli. | Pengklasifikasiann | dapat dilatih |s secara paralel l | dan | klasifikasi i akhir | dihasilkanl dengan menggabungkan n | klasifikasi i | ensemble. Bagging t telah dianggap | sebagai t teknik | pengurangan varians | untuk classifier r | yang | diberikan. Bagging dikenal l | sangat t efektif | ketika pengklasifikasi i | tidak stabil, | yaitu ketika | perturbing set t | belajar dapat t menyebabkan | perubahan s signifikan | dalam  perilaku k lasifikasi,  karena | bagging | meningkatkan kinerja a | generalisasi karena a | pengurangan varians (noise) tetap t terjaga atau | hanya sedikit | meningkatkan bias (Kim & Kang, 2012).
3. RapidMiner
Rapidminer ialah fitur r lunak yang bertabiat t terbukan n ( open source ). Rapidminer merupakan n suatu pemecahan n buat melaksanakan n analisa kepada i informasi mining, text mining serta a analisa perkiraan. Rapidminer memakai bermacam metode deskriptif serta perkiraan dalam membagikan pengetahuan pada konsumen alhasil bisa membagikan ketetapan yang sangat bagus. Dalam hal ini | akan n dilakukan n | validasi serta a | pengukuran n keakuratan | hasil l yang | dicapai i dengan n | menggunakan n | framework RapidMiner [10].
4. Confusion Matrix
Confusion Matrix merupakan tata cara yang menggunakan bagan matrix dimana masing- masing kolom pada matrix merupakan  kategori  perkiraan,  sebaliknya  masing-  masing  baris  menggantikan  peristiwa kategori  sesungguhnya.  Dengan  cara  pendek Confusion  Matrix membagikan  spesifikasi  perinci  hal misclassification [8].
Sehabis informasi i percobaan dimasukkan n | pada bagan n | confusion matrix jumlah h | nilai- nilai yang sudah dimasukkan n | buat mengenali | angka ketepatan | serta presisinya [8]. Kemudian n | untuk mmenghitung | nilai i tersebut | menggunakan n | persamaan n dibawah | ini:
Presisi | = ∗ 100 (3) Akurasi | = ∗ 100 (4)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Gambaran Dataset
Data y yang  akan  digunakan d dalam  penelitian i ini  merupakan  data  ddari  koprasi s simpan  pinjam Barokah h Jaya pada tahun 2021. Data ini b berupa data peminjaman u uang yang terdiri d dari 9 atribut y yaitu Jenis s Kelamin,  Rentan  Usia,  Kisaran n Angsuran,  Lama a Tempo,  Kisaran n Pendapatan,  Bidang g Pekerjaan, Status s Pernikahan, Status s Tinggal, dan n Keterangan. Data iini memiliki 2 output t yaitu lancar dan n tidak lancar, jumlahh data awal l memiliki 200 record , namun n karena data tidak s singkron, maka data awal l berubah menjadi 130 data.
B. Skenario Uji
Pengetesan hendak dicoba dengan memakai tool rapid miner sanggar tipe 9. 5 selaku pengaplikasiannya. Saat sebelum dipakai pada tool rapid miner informasi terlebih dulu dipecah jadi informasi training serta informasi testing. Dimana dengan jumlah informasi yang berlainan cocok dengan k- fold cross validation . Informasi hendak dipecah jadi k serupa dengan 2, 5, serta 10.
C. Hasil Pengujian Teknik Bagging pada Algoritma C4.5
Hasil yang hendak di perlihatkan iyalah hasil terbaik dari tiap- tiap k- fold cross validation . Sebab angka output terdapat 2 ialah mudah serta tidak mudah hingga hendak dicoba pengetesan memakai rapid miner kemudian hasil yang diperoleh hendak dihitung dengan confusion matrix buat memperoleh hasil ketepatan serta akurasi.
D. Hasil Uji 2-Fold
Bersumber  pada scenario percobaan  pada  pengetesan  dengan  k=2  ialah  memilah  informasi training sebesar 65 serta lebihnya jadi informasi testing . Sehabis seluruh informasi sudah disiapkan hingga masukan informasi  kedalam rapid  miner buat  diproses,  selanjutnya  cara  pengerjaan  informasi  memakai  metode bagging pada  algoritma  C4.  5.  Langkah-  langkah  dalam aplikasi  rapid  miner hendak  dipaparkan  pada lukisan dibawah:
Gambar 2. Proses Import Data
Pada cara ini informasi yang di import cocok dengan penjatahan serta buat ciri kendala yang dialamirole dirubah  jadi  “merek”  supaya rapid  miner mengenali  selaku  output  yang  dipakai.  Kemudian  dicoba pemodelan semacam selanjutnya:
84

## Gambar 3. Proses Pengujian
Pada cara ini hendak dicoba pengetesan pada informasi training buat memperoleh bentuk serta informasi testing buat memperoleh angka ketepatan serta akurasi. Kemudian didalam kotak bagging kita masukkan algoritma C4. 5 information gain , selaku selanjutnya:
Gambar 4. Proses Bagging
Sehabis berakhir, hingga hendak dicoba cara buat memperoleh ketepatan serta akurasi serta diperoleh hasil selanjutnya:

## Gambar 5. Hasil akurasi dan presisi percobaan ke-1
Hasil pengetesan pada Lukisan di atas angka dari ketepatan langsung dihitung memakai dengan 2 output tanpa  mengganti  informasi  serta  diperoleh  ketepatan  sebesar  56.  92%.  Hingga  hendak dihitung  dengan confusion matrix 2 output dengan 2 hasil, dengan determinasi dimana hendak dibagui jadi 2 output yang berlainan satu serupa lain. Output yang dipakai ialah mudah dengan tidak mudah selaku selanjutnya:
Tabel 3 Confusion Matrix
Berdasarkan tabel diatas dan presisi yang akan didapat sebagai berikut:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 16 + 21 16 + 10 + 18 + 21 ∗ 100% = 56,92%
Teknik Bagging Pada Klasifikasi Agoritma C4.5 Untuk Menentukan Persetujuan Peminjaman di Koperasi  (Daryanto)
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 16 16 + 10 ∗ 100% = 61,54%

## E. Hasil Uji 5-Fold
Bersumber  pada  sekenario  percobaan  pada pengetesan  dengan k=5  ialah  memilah  informasi training sebesar 26 serta lebihnya jadi informasi testing . Sehabis seluruh informasi sudah disiapkan hingga masukan informasi kedalam rapid m iner buat diproses. Cara dilakuka serupa dengan pengetesan 2- fold . Ketepatan serta akurasi yang diperoleh pada 5- fold selaku selanjutnya:

## Gambar 6. Hasil akurasi dan presisi percobaan ke-2
Hasil pengetesan pada Lukisan 6 angka dari ketepatan langsung dihitung memakai dengan 2 output tanpa mengganti informasi serta diperoleh ketepatan sebesar 65. 38%. Hingga hendak dihitung dengan confusion matrix 2 output dengan 2 hasil, dengan determinasi dimana hendak dibagui jadi 2 output yang berlainan satu serupa lain. Output yang dipakai ialah Mudah dengan Tidak Mudah selaku selanjutnya:
Tabel 4 Confusion Matrix
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 12 + 5 12 + 1 + 8 + 5 ∗ 100% = 65.38% 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 12 12 + 8 ∗ 100% = 60.00%

## F. Hasil Uji 10-Fold
Bersumber pada sekenario percobaan pada pengetesan dengan k=10 ialah memilah informasi training sebesar 13 serta lebihnya jadi informasi testing . Sehabis seluruh informasi sudah disiapkan hingga masukan informasi kedalam rapid m iner buat diproses. Cara dilakuka serupa dengan pengetesan 2- fold . Ketepatan serta akurasi yang diperoleh pada 10- fold selaku selanjutnya:

## Gambar 7. Hasil akurasi dan presisi percobaan ke-3
Hasil pengetesan pada Lukisan 7 angka dari ketepatan langsung dihitung memakai dengan 2 output tanpa mengganti informasi serta diperoleh ketepatan sebesar 76. 92%. Hingga hendak dihitung dengan confusion matrix 2 output dengan 2 hasil, dengan determinasi dimana hendak dibagui jadi 2 output yang berlainan satu serupa lain. Output yang dipakai ialah Mudah dengan Tidak Mudah selaku selanjutnya:
Tabel 5 Confusion Matrix 𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 6 + 4 6 + 1 + 4 + 2 ∗ 100% = 76.92% 𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 6 6 + 1 ∗ 100% = 85.71%
86
Kesimpulan dari pengetesan yang sudah kita jalani degan membagi jumlah totalitas informasi sebesar 17 kali memakai metode cross validation yang dipakai buat menilai kemampuan bentuk ataupun algoritma dimana  informasi  dipisahkan  jadi  2  sub  ialah  informasi  memberi  pelajaran  serta  informasi  percobaan. Angka k yang diperoleh dalam tiap pengetesan menciptakan angka yang berlainan tetapi kebanyakan ada hasil yang serupa higga diseleksi angka ketepatan serta akurasi yang tertiggi, hingga hasil dari percobaan skrip sebesar 3 kali dimana jumlah totalitas informasi dihitung 17 kali alhasil menciptakan angka ketepatan yang paling tinggi pada k- fold 10 eksperimen ke 2 ialah angka ketepatan 76.92% serta akurasi 85.71%.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Penerapan metode teknik Bagging pada penelitian ini dari 130 data dilakukan percobaan sebanyak 17 kali  dengan  pembagi 2-fold, 5-fold, dan 10-fold menggunakan  masing-masing  data training dan  data testing yang akan menghasilkan masing-masing akurasi yang berbeda yang mana akan dipilih hasil yang terbaik ada setiap percobaan.
2. Hasil yang diambil dari masing-masing percobaan ini adalah hasil dengan nilai akurasi yang tertinggi, yaitu dari 2-fold dengan akurasi 56.92%, 5-fold dengan akurasi tertinggi 65.38%, 10-fold dengan akurasi tertiggi 76,92%
B. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  diajukan  saran  untuk  peneliti  selanjutnya  diharapkan mengembangkan  penelitian  dengan platform yang  lebih  canggih,  bisa website ataupun android agar semakin mudah digunakan untuk seluruh kalangan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I. N. Syahfitri, “Penerapan Data Mining untuk Menentukan Besar Pinjaman pada Koperasi Simpan Pinjam dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Koperasi Wanita XYZ),” J. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 18–27, 2017.
[2]  T.  B.  Santoso  and  D.  Sekardiana,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  (Studi  Kasus : Koperia - Koperasi Warga Komplek Gandaria),” J. Algoritm. Log. dan Komputasi, vol. 2, no. 1, pp. 130–137, 2019, [Online]. Available: https://journal.ubm.ac.id/index.php/alu
[3]  F.  Hadi,  “Penerapan  Metode  Algoritma  C4.5  dalam  Menganalisa  Pegajuan  Kredit  pada  Koperasi  Jasa  Keuangan  Syariah Kelurahan Limau Manis Selatan,” Indones. J. Comput. Sci., vol. 7, no. 1, pp. 28–42, 2018, doi: 10.33022/ijcs.v7i1.58.
[4]  I. T. A. Nur, N. Y. Setiawan, and F. A. Bachtiar, “Prediksi Kredit Macet Berdasarkan Preferensi Nasabah Menggunakan Metode Klasifikasi C4.5 pada Koperasi Simpan Pinjam Mitra Raya Wates,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 12, pp. 6118–6127, 2018.
[5]  A.  Sucipto,  “Prediksi  Kredit Macet Melalui  Perilaku  Nasabah  Pada Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan  Menggunakan Metode Alogaritma Klasifikasi C4.5,” DISPROTEK, vol. 6, no. 1, pp. 75–87, 2015.
[6]  W. Ari and A. Purwarianti, “Penerapan Bagging Untuk Memperbaiki Hasil Prediksi Nasabah Perusahaan Asuransi X,” Inform. Politek. Negeri, vol., no., pp. 1–8, 2012.
[7]  M. Rahman, “Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artificial Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones., vol. 4, no. 1, p. 7, Feb. 2019, doi: 10.32528/justindo.v4i1.2417.
[8]  T. F. P. Siallagan, “Pencarian Nasabah dengan Menggunakan Data Mining dan Algoritma C4.5 Koperasi Maduma Subang,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 3, pp. 221–228, 2015, doi: 10.28932/jutisi.v1i3.399.
[9]  R. Nofitri and J. Eska, “Implementasi Data Mining Klasifikasi C4.5 Dalam Menentukan Kelayakan Pengambilan Kredit,” in Seminar Nasional Royal (SENAR), 2018, vol., no., p.
[10] A.  R.  Wicaksono  and  Y.  Rahayu,  “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Potensi  Primkoveri  Waleri  Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5,” Univ. Dian Nuswantoro Semarang , vol., no., p., 2014.
Daryanto Meraih gelar sarjana teknik (S.Kom) dari  STMIK Darmajaya Lampung pada tahun 2004. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom)  dari   Sekolah  Tinggi  Teknik  Surabaya pada tahun 2012.  Saat ini  Penulis  menjadi dosen program  studi  Informatika di Universitas Muhammadiyah Jember.