## Aplikasi Asesmen Calon Debitur menggunakan Naive Bayes di Koperasi Mitra Sejahtera SMK Negeri 1 Kota Sukabumi
Indra Griha Tofik Isa Jurusan Manajemen Informatika Politeknik Negeri Sriwijaya Palembang, Indonesia
indra_isa_mi@polsri.ac.id
Abstract— Cooperatives  have  an  important  role  in  economic development  in  Indonesia.  One  of  them  is  the  Mitra  Sejahtera Cooperative  (KMS),  which  is  located  in  Sukabumi  -  West  Java. The problem that in KMS was the increase in bad credit during the  2015-2019  period  which  had  an  impact  on  decreasing  cash circulation  flow  and  income  of  the  KMS.  So  that  in  this  study focuses  on  making  a  prospective  debtor  assessment  application by  implementing  the  Naive  Bayes  algorithm  to  provide recommendations  on  the  feasibility  of  prospective  debtors  who have  the  potential  for  bad  credit  or  not.  The  training  data  used are  862  data  with  parameters  of  age,  gender,  loan  amount, occupation,  income  and  repayment  period.  The  stages  taken include:  (1)  Research  Initiation,  (2)  Data  Selection,  (3)  Data  Pre Processing,  (4)  System  Design,  (5)  System  Implementation,  and (6)  Program  Testing.  In  system  design  using  structured  design, while  the  implementation  of  the  system  uses  Microsoft  Visual Studio 2012 tools and MySQL database. The test results from the prospective  debtor  assessment  application  obtained  an  accuracy rate of 86%.
Keywords—  Cooperative  Aplication,  Naive  Bayes,  Decision Support System
Abstrak—  Koperasi  memiliki  peranan  penting  dalam pembangunan perekonomian di Indonesia. Salah satunya adalah Koperasi  Mitra  Sejahtera  (KMS)  yang  berlokasi  di  Kota Sukabumi  –  Jawa  Barat.    Permasalahan  yang  muncul  dalam KMS  adalah  terjadinya  peningkatan  kredit  macet  selama periode  2015-2019  yang  berdampak  pada  menurunnya  arus sirkulasi  kas  maupun  pendapatan  pihak  KMS.  Sehingga  dalam penelitian ini berfokus dalam pembuatan aplikasi asesmen calon debitur  dengan  mengimplementasikan  algoritma  Naive  Bayes guna  memberikan  rekomendasi  kelayakan  calon  debitur  yang memiliki  potensi  kredit  macet  atau  tidak.  Data  training  yang digunakan  sebanyak  862  data  dengan  parameter  usia,  jenis kelamin,  jumlah  pinjaman,  pekerjaan,  penghasilan  dan  jangka waktu  pengembalian.  Tahapan  yang  dilakukan  meliputi (1) Inisiasi Penelitian, (2) Data Selection, (3) Data Pre Processing,
(4)  Perancangan  Sistem,  (5)  Implementasi  Sistem,  (6)  Pengujian Program. Dalam perancangan sistem menggunakan perancangan  terstruktur,  sedangkan  implementasi  sistem menggunakan  tools Microsoft Visual  Studio 2012 dan basis data MySQL.  Hasil  pengujian  dari  aplikasi  asesmen  calon  debitur didapatkan nilai tingkat akurasi sebesar 86%.
Kata  Kunci—  Aplikasi  Koperasi,  Naive  Bayes,  Sistem Pendukung Keputusan

## I. PENDAHULUAN
Koperasi  menjadi  bagian  yang  tidak  terpisahkan  dan merupakan representasi gotong royong bangsa Indonesia. Pada dasarnya  koperasi  berlandaskan  tolong  menolong  dan  gotong royong  yang  didorong  oleh  keinginan  menolong  orang  lain guna  memperbaiki  penghidupan  ekonomi [1].  Saat  ini koperasi di bawah Kementerian Koperasi dan Usaha Kecil dan Menengah  (KemenkopUKM)  dan  tersebar  sebanyak  45.489 unit dengan jumlah keanggotaan sebanyak 22.463.738 anggota di  seluruh  Indonesia  hingga  akhir  tahun  2019  [2].  Jika dihitung rerata dari tahun ke tahun terjadi peningkatan jumlah koperasi  di  Indonesia,  seperti  dari  tahun  2011  hingga  2015 terjadi  peningkatan  koperasi  aktif  sebanyak  4139  unit  [3]. Adapun di Jawa Barat jumlah koperasi tergolong tinggi yakni sebanyak  13.247  koperasi  dengan  jumlah  keanggotaan sebanyak  2.040.509  [2].  Salah  satu  koperasi  di  Jawa  Barat yaitu  Koperasi  Mitra  Sejahtera  (KMS)  yang  berada  di  Kota Sukabumi  didirikan  bertujuan  untuk  kesejahteraan  guru-guru di  lingkungan  SMK  Negeri  1  Kota  Sukabumi.  KMS merupakan  perpaduan  antara  koperasi  konsumsi  dan  koperasi simpan  pinjam.  Saat  ini  KMS  memiliki  jumlah  keanggotaan sebanyak  484  dan  total  aset  senilai  Rp  1.854.350.000  hingga akhir tahun 2019. Dari segi modal usaha, KMS memiliki tren kecenderungan naik selama 5 tahun terakhir dari 2015 hingga 2019 sebesar Rp 1.434.000.000, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Dalam  menjalankan  kegiatan  operasionalnya  yang  terdiri dari  penjualan  dan  pembelian  barang  konsumsi,  simpan pinjam serta pengolahan data anggota koperasi di KMS sudah dilakukan  secara  terkomputerisasi  sejak  tahun  2012  dengan berbasis    desktop.  Selama  perjalanan  operasional  KMS, khususnya  dalam  proses  peminjaman  anggota,  rata-rata  setap tahun  sekitar  7  -  10%  terjadi  kredit  macet  yang  berdampak pada menurunnya arus sirkulasi kas maupun pendapatan pihak KMS.  Jika  hal  ini  terus  berulang  dan  persentasi  kredit  macet cenderung naik, maka akan menimbulkan potensi tersendatnya arus kas KMS dan bahkan koperasi mengalami pailit sehingga KMS  tidak  mampu  lagi  mensejahterakan  anggotanya. Beberapa  penyebab  dari  sering  terjadinya  kredit  macet  salah satunya  adalah  dalam  proses  asesmen  awal  data debitur  tidak dilakukan  secara  mendalam  dengan  melihat  aspek  kriteria calon debitur maupun histori dari data kredit macet yang telah terjadi sebelumnya.
Dalam  penelitian  ini  guna  meminimalisir  peningkatan kredit  macet  adalah  dengan    mengimplementasikan  metode Naive  Bayes  dalam  aplikasi  asesmen  calon  debitur.  Naive Bayes  merupakan  salah  satu  teknik  klasifikasi  dalam pencarian  kesimpulan  dengan  menggunakan  probabilitas  [4]. Banyaknya  jumlah  laporan  data  kredit  di  KMS  selama  ini hanya dijadikan sebagai laporan tahunan dan belum dijadikan sebagai pengetahuan yang dapat digunakan untuk rekomendasi  dalam  pengambilan  keputusan.  Sehingga  dalam penelitian  ini  laporan  tersebut  akan  dijadikan  dasar  dalam memberikan  rekomendasi  asesmen  calon  debitur.  Adapun parameter  yang  dilibatkan  dalam  asesmen  calon  debitur meliputi    usia,  pekerjaan,  jumlah  pinjaman,  jenis  kelamin, penghasilan,  jangka  waktu  pengembalian  dan  status pembayaran  dengan  data training sebanyak  862  data  dari rentang  waktu  tahun  2015  hingga  tahun  2019.  Dalam mengimplementasikan  Naive  Bayes  pada  aplikasi  juga memperhatikan aspek fungsional pengguna, untuk memudahkan  pengguna  dalam  mengoperasikan  aplikasi tersebut [5].
Beberapa  penelitian  lainnya  terkait  implementasi  naive bayes adalah dalam peminatan siswa di SMAN 5 Pamekasan, dimana  dilakukan  proses  klasifikasi  data  dengan  parameter penilaian ujian siswa. Data training sebanyak 720 record data dengan  pengambilan  data  5  kali  jumlah  data  testing.  Hasil akhir  dari  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 92,11% dan rate error sebesar 7,02% [6]. Penelitian berikutnya pada Koperasi KSPPS BMT dilakukan untuk kelayakan calon anggota  kredit  dengan  data  training  sebanyak  472  data. Hasil akhir  dari  penelitian  ini  berupa  produk  aplikasi  dengan  hasil pengujian  berupa  nilai precision 82%, accuracy 80%  dan recall 94% [7].
Sedangkan dalam penelitian A. P. Fadilah
mengimplementasikan Naive Bayes dalam pemilihan konsentrasi  mata  kuliah  di  Universitas  Komputer  Indonesia yang  terdiri  dari  konsentrasi  Rekayasa  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Informasi.  Pemilihan  dilakukan  berdasarkan penilaian  mata  kuliah  yang  terdiri  dari  Lab  Pemrograman  I, Lab  Pemrograman  II,  Lab  Pemrograman  III,  Pemrograman Web,  Jaringan  Komputer,  Konsep  Sistem  Informasi,  Analisis Proses  Bisnis,  Konsep  E-Business  dan  Manajemen  Sistem
Informasi.  Data  training  yang  digunakan  sebanyak  375  data dengan  tingkat  akurasi  sebesar  81%  [8].  Berdasarkan  latar belakang  tersebut  dalam  penelitian  ini  berfokus  dalam pembuatan  Aplikasi  Asesmen  Calon  Debitur  di  Koperasi KMS,  sehingga  memberikan  kemudahan  bagi  pihak  koperasi dalam  mengasesmen  debitur  yang  memiliki  potensi  kredit macet.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Knowledge Discovery of Database (KDD)
Knowledge  Discvoery  of  Database (KDD)  merupakan proses  eksplorasi  dan  pemodelan  dari  repositori  data  yang besar.  Proses  KDD  terorganisir  dan  sistematis  untuk mengidentifikasi pattern yang valid, berguna, baru dan mudah dipahami  dari  sekumpulan  data  yang  kompleks  [9].  Proses KDD juga bersifat berulang dan interaktif, serta terdapat data mining yang merupakan bagian tidak terpisahkan di dalamnya. Terdapat 9  tahapan  dalam KDD  yang dimulai  dari penentuan goal apa yang ingin dicapai dari proses KDD hingga diakhiri oleh  implementasi  dari  KDD.  Gambar  2  menunjukkan  9 tahapan dalam KDD.
Gambar 2. 9 Tahapan Proses Knowledge Discovery of Database
Dari Gambar 2 dapat dilihat bahwa 9 tahapan proses KDD terdiri dari :
1) Penyamaan  persepsi  dan  penentuan  tujuan  dari  proses KDD;
2) Pemilihan  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses KDD
3) Data Preprocessing yang bertujuan untuk menghilangkan  data  error,  seperti  redudansi  data, missing value, proses normalisasi data
4) Data Transformation yakni  konversi  menjadi  variabel dummy  yang  memudahkan  dalam  mengekstrak  data menjadi pengetahuan
5) Pemilihan  model  data  mining  yang  digunakan,  misal ddklastering, klasifikasi, atau regresi
6) Penerapan  teknik data mining secara teknis dan detail, misal dalam klasifikasi terdapat beberapa teknik seperti neural  network,  decision  trees,  naive  bayes.  Sehingga dalam  implementasi  KDD  dipilih  mana  yang  lebih relevan  antara  data  yang  diteliti  dan goal yang dihasilkan.
7) Proses  Data  Mining  yakni  penambangan  data berdasarkan  algoritma  data  mining  yang  ditentukan pada poin 6.
8) Evaluasi  dan  interpretasi  data  dengan  menguji  akurasi dari  data  yang  dihasilkan,  misalnya  pengujian  melalui penambahan data baru.
9) Penggunaan  hasil  KDD  sebagai  rekomendasi  dalam pengambilan keputusan atau kebijakan.

## B. Data Mining
Terminologi data  mining umumnya  diasosiasikan  dengan KDD,  namun  pada  faktanya data  mining merupakan  bagian utama  dalam  proses  KDD.  Secara  definisi, data  mining merupakan  proses  untuk  menemukan  sebuah pattern dari sejumlah  data  yang  besar  dan  kompleks.  Sumber  data  yang digunakan  dapat  berasal  dari  basis  data, data  warehouse , website,  repositori  informasi  lainnya,  atau  data  yang  diinput dalam sistem secara dinamis [10].
Sebuah pattern menjadi  baik  jika  melalui  test  data  yang valid  dengan  tingkat  kepastian  data, novelty ,  dan  memiliki potensi berdayaguna (misalnya data tersebut dapat ditindaklanjuti atau divalidasi bagi user yang  melakukan  data prediksi)  dan  mudah  dipahami. Pattern yang  baik merepresentasikan pengetahuan. Data mining dapat dilakukan pada  berbagai  tipe  data  selama  datanya  bermakna  bagi  target yang  ditetapkan,  seperti  data  dalam  basis  data, data warehouse ,  data  transaksi  dan  tipe  data  tingkat  lanjut, termasuk  di  dalamnya sequence  data,  data  streams,  spatial dan spatiotemporal  data ,  data  teks  dan  multimedia,  data  graf dan jaringan, data web [10].

## C. Classification
Permasalahan  dari  data  klasifikasi  adalah  banyaknya ragam  variasi  dari  implementasi  data  mining  dalam  aplikasi. Hal  ini  dikarenakan  permasalahan  dalam  mempelajari hubungan  minat  antara feature  variables dan target  variable [11].  Klasifikasi  merupakan  salah  satu  bagian  dalam  metode data  mining untuk  menemukan  fungsi  dan  model  yang membedakan  kelas    sebuah  objek  yang  tidak  diketahui labelnya.  Dalam  memenuhi  tujuan  tersebut,  pengklasifikasian membentuk  sebuah  model  yang dapat  membedakan seperangkat  data  ke  dalam class berbeda  berdasarkan  fungsi dan  aturan  tertentu.  Ada  beragam  model  dalam  klasifikasi, diantaranya  pohon  keputusan,  formula  secara  matematis maupun aturan    “Jika-Maka” [12].
Gambar 3. Diagram Model Klasifikasi

## D. Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  bagian  dari  teknik klasifikasi  dimana  menggunakan  metode  statistik  dan probabilitas dalam perhitungannya [13]. Naive Bayes pertama kali  dikembangkan  oleh  ilmuwan  Inggris,  yakni  Thomas Bayes  yang  pada  awal  mulanya  dipergunakan  untuk memprediksi kemungkinan di masa depan berdasarkan histori pengalaman sebelumnya. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan  bahwa  tidak  ada  hubungannya  antara  ciri  kelas tertentu  dengan  kelas  lainnya,  meskipun  kelas  tersebut memiliki  ciri  atau  tidak  [14].  Berikut  ini  merupakan persamaan dari Naive Bayes:
(1) Keterangan: X :  Data dengan class yang belum diketahui H
:  Hipotesis  data  X  dimana  merupakan sebuah class spesifik P (H | X) :  Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X P (H) :  Probabilitas Hipotesis H P (X | H) :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H P (X)
:  Probabilitas X
III. METODE PENELITIAN
Terdapat  7  tahapan  dalam  metode  penelitian,  seperti  pada gambar 4  berikut:
Gambar 4. Metode Penelitian Inisiasi Penelitian Data Selection Data Pre Processing Perancangan Sistem Implementasi Program Aplikasi Asesmen Calon Kreditur KMS SMKN 1 Sukabumi Pengujian Program Set Atribut (X) Model Klasifikasi Label Kelas (Y)

## A. Inisiasi Penelitian
Tahapan  ini  merupakan  kegiatan  awal  dalam  penelitian yang  dilakukan.  Dalam  tahapan  ini  ditentukan  jumlah  data yang  digunakan  sebagai  data training berupa  laporan  kredit dari  periode  2015  –  2019  dengan  jumlah  sebanyak  862  data. Perancangan dalam pengembangan sistem dengan menggunakan  terstruktur  dan  implementasi  menggunakan aplikasi  berbasis  desktop.  Secara  detail  spesifikasi  kebutuhan perangkat lunak dan perangkat keras terdapat pada Tabel 1.
TABLE I. S PESIFIKASI P ERANGKAT L UNAK DAN P ERANGKAT K ERAS No Deskripsi Spesifikasi Minimum 1 Sistem Operasi Windows 7 / + 2 Basis Data MySQL 3 IDE Pengembangan Sistem Microsoft Visual Studio 2012 4 Prosesor Intel Pentium i3 / setara 5 RAM 4 GB 6 HDD 200 GB

## B. Data Selection
Setelah  ditentukan  data  yang  akan  dijadikan  landasan dalam  penelitian,  selanjutnya  adalah  memilah  data  secara teknis  parameter apa  saja  yang  akan  digunakan.  Secara keseluruhan  dari  laporan  kredit  terdapat  20  parameter  namun dalam  penelitian  ini  hanya  menggunakan  7  parameter  yang terdiri  dari  usia,  pekerjaan,  jumlah  pinjaman,  jenis  kelamin, penghasilan,  jangka  waktu  pengembalian  dan  status pembayaran.  Hal  ini  dikarenakan  parameter  tersebut  yang sering  digunakan  oleh  analis  kredit  Koperasi  KMS  untuk melihat  data  debitur  yang  memiliki  kredit  macet.  Tabel  2 menunjukkan  parameter  dalam  laporan  kredit  (warna  kuning menunjukkan parameter yang digunakan dalam penelitian).
TABLE II. P ARAMETER L APORAN K REDIT No Parameter Keterangan 1 No Akun No Akun dari debitur / nasabah 2 Nama Nasabah Nama lengkap dari debitur / nasabah 3 Alamat Alamat tinggal dan korespondensi dari debitur 4 Tempat Lahir Tempat Lahir dari debitur / nasabah 5 Tanggal Lahir Tanggal Lahir dari debitur / nasabah 6 Usia Selisih antara Tanggal Today dengan Tanggal Lahir dari debitur / nasabah 7 Jenis Kelamin Jenis Kelamin dari debitur / nasabah 8 Jumlah Pinjaman Berapa jumlah pinjaman yang dipinjam oleh debitur  / nasabah 9 Pekerjaan Pekerjaan dari debitur / nasabah 10 Jumlah Bunga Bunga yang dibebankan ke debitur / nasabah berdasarkan jumlah pinjaman 11 Total Pinjaman Penjumlahan jumlah pinjaman dan jumlah bunga 12 Denda Besaran jumlah keterlambatan dikali dengan variabel bunga 13 Jumlah Keterlambatan Jumlah hari keterlambatan pembayaran dari jatuh tempo 14 Tanggal Jatuh Tempo Tenggat waktu debitur / nasabah dalam melakukan pembayaran 15 Penghasilan Penghasilan dari debitur / nasabah 16 Jangka Waktu Pengembalian Jumlah bulan pengembalian pinjaman 17 Status Pelunasan Status pelunasan pinjaman, yang terdiri
No Parameter Keterangan dari LUNAS dan TIDAK  LUNAS 18 Tanggal Keanggotaan Tanggal debitur / nasabah mendaftar sebagai anggota koperasi 19 Status Pernikahan Status pernikahan dari debitur / nasabah 20 Nama Ahli Waris
Ahli waris dari debitur / nasabah

## C. Data Pre Processing
Dalam tahapan ini dilakukan perapihan data / data cleaning sesuai  dengan  7  parameter  yang  merupakan  reduksi  dari  20 parameter  laporan  kredit  KMS.  Menghilangkan  data-data redudansi  dan  pemberian  nilai  variabel  dari  masing-masing parameter tersebut. Data yang sudah valid selanjutnya menjadi data training , yang  nantinya  menjadi  dasar  dalam pengambilan rekomendasi kesimpulan dalam penginputan data baru atau data testing . Tabel 3 menunjukkan data spesifik dari parameter yang digunakan.
TABLE III. D ATA S PESIFIK 7 P ARAMETER L APORAN K REDIT
No
Parameter Data Spesifik 1 Usia 20 – 35 tahun 36 – 55 tahun
2 Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan 3 Jumlah Pinjaman 5000.000 s/d 10.000.000 10.000.000 s/d 20.000.000 4 Pekerjaan PNS NON-PNS 5 Penghasilan Kurang dari 4.000.000 Lebih dan sama dengan 4.000.000 6 Jangka Waktu Pengembalian 12 Bulan 24 Bulan 7 Status Pelunasan LUNAS | TIDAK  LUNAS

## D. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  dengan  menggunakan  perancangan terstruktur.  Diagram  yang  dibuat  dalam  perancangan  sistem meliputi  diagram  konteks,  diagram  alir  data  dan entity relationship  diagram. Selain  itu  dalam  perancangan  sistem juga dibuat perancangan basis data dan perancangan tampilan antarmuka pengguna.

## E. Implementasi Program
Setelah dilakukan perancangan sistem, tahapan berikutnya adalah  implementasi  dari  perancangan  sistem  tersebut  ke dalam  bahasa  pemrograman. Tools dan  bahasa  pemrograman yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Microsoft  Visual Studio  2012  dengan  bahasa  pemrograman  visual  basic, sedangkan basis data menggunakan MySQL.

## F. Pengujian Program
Pengujian  program  dilakukan  setelah  implementasi program,  dimana  pengujian  program  dilakukan  dengan menggunakan  2  teknik  pengujian,  yakni  (1) blackbox  testing yang menguji program dari segi fungsional. Pada pengujian ini dibuat skenario pengujian untuk menguji bagian sistem input – proses  –  output;  (2)  Pengujian  data  training,  dimana  dalam pengujian  ini  menguji  tingkat  akurasi  dari  data  training  yang
ada  dalam  aplikasi  yang  dibuat.  Pengujian  dilakukan  dengan penginputan data record, dan membandingkan hasil pengujian dengan  data  sebenarnya,  sehingga  didapatkan  berapa  persen (%)  tingkat  error  /  data fail yang  didapatkan  dari  data  uji tersebut. Pihak yang dilibatkan dalam pengujian ini terdiri dari ketua  koperasi,  bagian  keuangan  koperasi  dan  beberapa pengurus dari Koperasi Mitra Sejahtera.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Selection
Data  yang  diseleksi  berdasarkan  laporan  kredit  Koperasi Mitra Sejahtera yang dipilih secara acak selama periode 2015 – 2019. Secara keseluruhan data yang diambil berjumlah 862 data  kredit.  Seperti  yang  telah  diuraikan  sebelumnya,  bahwa dalam  laporan  kredit  terdapat  20  parameter  namun  dalam penelitian ini data yang diambil hanya terdiri dari 7 parameter. Gambar  5  menunjukkan  bentuk  data  mentah  berupa  laporan kredit nasabah Koperasi Mitra Sejahtera.
Gambar 5. Laporan Kredit Nasabah Koperasi Mitra Sejahtera
7 Parameter yang terdiri dari Usia, Jenis Kelamin, Jumlah Pinjaman, Pekerjaan,
Penghasilan, Jangka Waktu
Pengembalian  dan  Status  Pelunasan  direkap  ke  dalam  tabel data  mentah  7  parameter  dengan  total  data  sebanyak  862 record data, seperti pada Tabel 4.
TABLE IV.
D ATA M ENTAH 7 P ARAMETER No Usia Jenis Kelamin Jml Pinjaman Pekerjaan ... Status Lunas 1 25 Laki-laki 10 Guru Tetap Lunas 2 43 Laki-laki 5 PNS Lunas 3 37 Laki-laki 5 Prudential Lunas
No Usia Jenis Kelamin Jml Pinjaman Pekerjaan ... Status Lunas 4 44 Perempuan 15 Swasta Lunas 5 42 Laki-laki 10 Bank Mega Lunas 6 27 Perempuan 10 Guru T.Lunas 7 36 Perempuan 10 Staf TU T.Lunas 8 28 Perempuan 12.5 Bank BRI Lunas 9 52 Laki-laki 5 Honor T.Lunas 10 33 Laki-laki 12.5 Honor Lunas 11 42 Perempuan 12.5 Staf TU Lunas ... ... ... ... ... ... ... 862 49 Perempuan 10 PNS T.Lunas

## B. Data Pre Processing
Dalam  memudahkan  pembacaan  dan  interpretasi  data training ,  maka  dilakukan  proses  data preprocessing dimana dilakukan cleaning data  dengan  menghilangkan  data-data redudansi  (data  duplikat),  data  dengan  nilai  kosong (missing values) ,  serta  pengkategorian  baik  parameter (Class) maupun data record didalamnya.  Pengkategorian class menggunakan data seperti pada Tabel 5.
TABLE V. D ATA C LASS No Nama Class Parameter 1 C1 Usia 2 C2 Jenis Kelamin 3 C3 Jumlah Pinjaman 4 C4 Pekerjaan 5 C5 Penghasilan 6 C6 Jangka Waktu Pengembalian 7 C7 Status Pelunasan
Untuk class Pekerjaan  (C4)  terdiri  dari  berbagai  varian pekerjaan,  yakni  PNS,  karyawan  BUMN,  karyawan  swasta, wirausaha,  dan  pekerja  harian  lepas.  Sehingga  dalam memudahkan  pembobotan  nilai,  dibuat  kedalam  2  kategori utama  yakni  PNS  (P)  dan  NON-PNS  (NP).  Secara keseluruhan, deskripsi kategori class yang digunakan terdapat dalam Tabel 6.
TABLE VI. D ESKRIPSI K ATEGORI C LASS No Parameter Deskripsi Kategori Class 1 Usia U1 20 – 35 tahun
U2 36 – 55 tahun
2 Jenis Kelamin L Laki-laki
P
Perempuan 3 Jumlah Pinjaman JP1 5000.000 s/d 10.000.000 JP2 10.000.000 s/d 20.000.000 4 Pekerjaan P PNS
NP NON-PNS
5 Penghasilan
P1 <  5.000.000 P2 >= 5.000.000 6 Jangka Waktu Pengembalian W1 12 Bulan W2 24 Bulan
7 Status Pelunasan L LUNAS
TL
TIDAK  LUNAS
Pada class Status Pelunasan (C7), dari 862 data didapatkan 8.7% data atau 75 record data dengan nilai Status Pelunasan = TIDAK  LUNAS  (TL). Sedangkan  sisanya  yakni  93.2%  atau
787 record data  didapatkan  nilai  Status  Pelunasan  = LUNAS (L). Berikut  tabel  7  menunjukkan  data record yang  sudah disesuaikan dengan kategori class .
TABLE VII. D ATA R ECORD K ATEGORI C LASS
No C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 25 L 10 P 4.2 24 L 2 43 L 5 P 4.2 12 L 3 37 L 5 NP 2.5 12 L 4 44 P 15 NP 3 24 L 5 42 L 10 NP 4 24 L 6 27 P 10 P 4.0 12 TL 7 36 P 10 P 4.2 12 TL 8 28 P 12.5 NP 3.85 12 L 9 52 L 5 NP 2 12 TL 10 33 L 12.5 NP 2 12 L 11 42 P 12.5 P 3.6 12 L ... ... ... ... ... ... ... ... 862 862 P 10 P 3.6 12 TL

## C. Implementasi  Naive  Bayes  dalam  Aplikasi  Asesmen Debitur Koperasi Mitra Sejahtera
Dalam  mengimplementasikan  Naive  Bayes,  dilakukan perhitungan  probabilitas  dari  masing-masing  C1  hingga  C6 terhadap probabilitas C7 (Status Pelunasan). Langkah pertama adalah membuat probabilitas L dan TL dari C7:

## P(C7)
P(C7 =  “L”)    = 787 / 862 = 0,91 P(C7 = “TL”) = 75 / 862 = 0,087
Berikutnya  adalah  menghitung  probabilitas  C1  hingga  C6 terhadap  C7,  yang  selanjutnya  disebut  dengan X. Misalnya terdapat  data testing dengan  data:  (1)  Usia  =  25  tahun;  (2) Jenis  Kelamin  =  Perempuan;  (3)  Jumlah  Pinjaman  =  Rp 8.000.000; (4) Pekerjaan = Karyawan Swasta; (5) Penghasilan =  Rp  3.600.000  dan  (6)  Jangka  Waktu  Pengembalian  =  12 Bulan.
Dari data testing tersebut, berdasarkan tabel 6 dapat dibuat class kriteria sebagai berikut:
1. Usia = 25 →  C1=U1 2. Jenis Kelamin = Perempuan →  C2=P 3. Jumlah Pinjaman = Rp 8.000.000 →  C3=JP1 4. Pekerjaan = Karyawan Swasta →  C4=NP 5. Penghasilan = Rp 3.600.000
→  C5=P1 6. Jangka Pengembalian = 12 Bulan →  C6=W1
Selanjutnya  adalah  menghitung  berapa  jumlah  data  dari masing-masing  kriteria  C1  hingga  C6  terhadap  C7,  misal berdasarkan  862  data  training  didapatkan  kriteria  C1  =  U1 dengan  status  kriteria  C7  =  L  sejumlah  524  data,  sedangkan kriteria  C1  = U1  dengan  status  kriteria C7  =  TL  sejumlah  27 data.  Berikutnya  adalah  menghitung  jumlah  kriteria  C2  =  P dengan  status  kriteria  C7  =  L  didapatkan  data  sejumlah  326 data  dan  kriteria  C2  =  P  dengan  status  kriteria  C7  =  TL sejumlah  40  data.  Langkah  yang  sama  dilakukan  untuk menghitung C3 hingga C6.
Setelah  dilakukan  perhitungan  jumlah  data  dari  masing- masing  kriteria,  selanjutnya  dihitung  probabilitasnya  dengan
formulasi P(X|C7) sebagai berikut:
P(X|C7)
P(C1 = U1 | C7 = L) = 524 / 787  = 0.66 P(C1 = U1 | C7 = TL) = 27 / 75 = 0.36 P(C2 = P | C7 = L) = 326 / 787  = 0.41 P(C2 = P | C7 = TL) = 40 / 75 = 0.53 P(C3 = JP1 | C7 = L) = 486 / 787  = 0.61 P(C3 = JP1 | C7 = TL) = 33 / 75 = 0.44 P(C4 = NP | C7 = L) = 441 / 787  = 0.56 P(C4 = NP | C7 = TL) = 49 / 75 = 0.65 P(C5 = P1 | C7 = L) = 201 / 787  = 0.25 P(C5 = P1 | C7 = TL) = 28 / 75 = 0.37 P(C1 = W1 | C7 = L) = 574 / 787  = 0.73 P(C1 = W1 | C7 = TL) = 35 / 75 = 0.46
Selanjutnya  adalah  mengalikan  antara  P(X|C7)  dengan P(C7), baik yang bernilai L maupun TL , sehingga dihasilkan perhitungan sebagai berikut:
Hasil hitung data testing dengan nilai C7 = L P(X|C7 = L) x P(C7 = L) =
(0.66 x 0.41 x 0.61 x 0.56 x 0.25 x 0.73) x (0,91) = 0.0153
Hasil hitung data testing dengan nilai C7 = TL P(X|C7 = TL) x P(C7 = TL) =
(0.36  x  0.53  x  0.44  x  0.65  x  0.37  x  0.46)  x  (0,087)  = 0.0008
Hasil  dari  perhitungan  tersebut  didapatkan  bahwa  nilai terbesar  dari  P(X|C7)  x  P(C7)  adalah 0.0153 yang  artinya bahwa  data testing tersebut  menghasilkan  nilai C7 L (“LUNAS”) atau dengan kata lain nilai C7 = L memiliki nilai yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  C7  =  TL.  Sehingga data testing dengan nilai kriteria C1 = U1, C2 = P, C3 = JP1, C4  =  NP,  C5  =  P1  dan  C6  =  W1  memiliki  nilai  probabilitas LUNAS yang  lebih  besar  dibandingkan  dengan  nilai probabilitas TIDAK LUNAS .

## D. Perancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem  menggunakan  pendekatan terstruktur  dengan  membuat  diagram  konteks.  Gambar  6 menunjukkan  Diagram  Konteks  dalam  Aplikasi  Asesmen Debitur  Koperasi  Mitra  Sejahtera  dengan  terdiri  dari 1 entitas, yakni Admin sebagai operator pengguna system.
Gambar 6. Diagram Konteks Aplikasi Asesmen Debitur Koperasi Mitra

## Sejahtera
Proses  secara  terperinci  digambarkan  dalam Data  Flow Diagram (DFD)  pada  Gambar  7,  yang  terdiri  dari  Input
Dataset  Nasabah,  Asesmen  Calon  Debitur  dan  Cetak  Hasil Asesmen  serta  2  data  store  yakni  dataset  debitur  dan  hasil asesmen.
Gambar 7. Data Flow Diagram Aplikasi Asesmen Debitur Koperasi Mitra
Sejahtera
Untuk  mengetahui  keterhubungan  antar  entitas  maupun data store dan sebagai landasan dalam perancangan basis data, maka  dibuat entity relationship  diagram (ERD) pada Gambar 8.
Gambar 8. Entity Relationship Diagram Aplikasi Asesmen Debitur Koperasi
Mitra  Sejahtera
Implementasi  dari  ERD  tersebut  menjadi  perancangan basis data, yang terdiri dari tabel admin, tabel data set nasabah dan  tabel  hasil  asesmen.  Secara  terperinci  terdapat  dalam Tabel 8, Tabel 9, dan Tabel 10,
TABLE VIII. D ATA R ECORD K ATEGORI C LASS No Field Tipe Data Length Ket 1 ID Varchar 5 Primary Key 2 Username Varchar 20 - 3 Password Varchar 10 -
TABLE IX. D ATA R ECORD K ATEGORI C LASS
No Field Tipe Data Length Ket 1 ID Varchar 5 Primary Key 2 Usia Int - - 3 JK Varchar 10 - 4 Jml_Pinjam Double - -
No Field Tipe Data Length Ket 5 Pekerjaan Varchar 15 - 6 Penghasilan Double - - 7 Durasi Int - - 8 Status Varchar 18 - TABLE X. D ATA R ECORD K ATEGORI C LASS No Field Tipe Data Length Ket 1 ID Varchar 5 Primary Key 2 Tgl_Asesmen Date Short date - 2 Usia Int - - 3 JK Varchar 10 - 4 Jml_Pinjam Double - - 5 Pekerjaan Varchar 15 - 6 Penghasilan Double - - 7 Durasi Int - - 8 Hasil_Asesmen Varchar 15 -

## E. Implementasi Sistem
Dalam tahapan ini implementasi sistem menggunakan tool Microsoft  Visual  Studio  2012  dengan  basis  data  mySQL. Terdapat  beberapa  form  dalam  aplikasi  ini,  salah  satunya adalah  form  Login,  dimana  entitas  admin  mengakses  sistem melalui  form  tersebut  dengan  menginputkan username dan password, seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9. Form Login
Setelah  admin  login  dan  masuk  ke  sistem,  maka  akan diarahkan  ke  fitur  Asesmen  Calon  Debitur  seperti  pada gambar 10. Pada form ini admin mengisi kriteria calon debitur dengan  menginput  data  Usia,  Jenis  Kelamin,  Jumlah  Pinjam, Pekerjaan, Penghasilan dan Lama Pinjaman. Setelah data terisi dan  valid,  selanjutnya  klik  tombol CEK untuk  mengetahui hasil  dari  asesmen  calon  debitur.  Sehingga  hasil  asesmen muncul  berupa  kotak  dialog  apakah  Nasabah  dengan  ID tersebut  diterima  atau  ditolak  seperti  pada  gambar  11, berdasarkan  data  inputan  yang  merujuk  pada  data  training nasabah Koperasi Mitra Sejahtera.
Gambar 10. Form Asesmen Calon Debitur
Gambar 11. Hasil Asesmen Calon Debitur
F. Pengujian Program
1) Blackbox Testing
Pengujian untuk mengukur  kualitas  secara  fungsional dari aplikasi  asesmen  calon  debitur Blackbox  Testing ,  dimana terdapat  25  skenario  pengujian.  Tabel  11  menunjukkan  hasil dari pengujian Blackbox Testing .
TABLE XI. H ASIL P ENGUJIAN B LACKBOX T ESTING No Skenario Pengujian Hasil Ket
1
Input  form  login  dengan username dan password valid Muncul notifikasi data diterima dan masuk ke menu utama OK
2
Input  form  login  dengan username dan password tidak valid Muncul notifikasi data ditolak  dan  halaman  tetap  di form login OK 3 Klik tombol menu Asesmen Calon Debitur Muncul form Asesmen Calon Debitur OK 4 Input form asesmen calon  debitur  dengan data yang sesuai Muncul hasil rekomendasi OK
No Skenario Pengujian Hasil Ket ... ... ... ... 25 Klik cetak hasil asesmen nasabah Muncul halaman cetak OK

## 2) Accuracy Data Testing
Pengujian  ini  dilakukan  untuk  menguji  akurasi  dari algoritma yang diimplementasikan dalam aplikasi asesmen calon  debitur.  Data  yang  diinputkan  sebanyak  35  data testing yang  diambil  dari  data  nasabah  periode  Desember 2019.  Data  yang  telah  diinputkan  ke  aplikasi  tersebut selanjutnya dibandingkan dengan data riil nasabah periode Desember  2019  untuk  melihat  data  yang tidak  sesuai  dari data  inputan  dalam  aplikasi.  Berikut  hasil  dari perbandingan  data testing dengan  data  riil  nasabah  pada tabel 12. Hasil banding yang menunjukan nilai S (Sesuai) artinya data testing sama dengan data riil, sedangkan nilai TS  (Tidak  Sesuai) menunjukkan  data testing tidak  sama dengan data riil.
TABLE XII.
H ASIL A CCURACY D ATA T ESTING
No C1 C2 C3 C4 C5 C6 Hasil C7 Hasil Banding 1 25 L 2.5 NP 5 6 L S 2 30 P 10 NP 3 12 TL S 3 28 L 15 NP 3 12 TL S 4 32 L 8.5 P 4 12 L S 5 37 L 10 P 5 12 L S
6 55 P 5 P 5 12 TL TS 7 24 P 5 P 3 12 L S
8 46 L 10 P 5 12 L S
9 32 L 5 P 5 12 L S
10 28 L 8.5 NP 7 6 L S
11 27 L 8.5 NP 3 12 L TS 12 32 L 5 NP 6 6 L S 13 44 L 10 P 5 12 L S ... ... ... ... ... ... ... ... ...
35 30 P 8.5 P 4 12 L S
Dari 35 data testing yang diujikan pada sistem, dihasilkan 30  data  yang  memiliki  nilai  hasil  banding S atau  memiliki kesesuaian  dengan  data  riil,  yang  artinya  didapatkan  bobot 86% nilai akurasi dari data testing. Sedangkan sisanya, yakni 5 data  yang  memiliki  ketidaksesuaian  antara  data testing dan data  riil  atau  tingkat  eror  sebesar  14%.  Seperti  pada  data nomor  6  menghasilkan  Hasil  Banding TS, hal  ini  karena ketidaksesuaian hasil C7, dimana dalam data riil dihasilkan L (Lunas)  sedangkan pada  sistem dihasilkan TL (Tidak  Lunas). Sehingga disimpulkan nilai persentasi akurasi dari data testing tersebut berdasarkan perbandingan 35 data testing dengan data riil  yang  diambil  dari  data  nasabah  periode  Desember  2019 adalah sebesar 86%.

## V. KESIMPULAN
Penerapan  Naive  Bayes  dalam  Aplikasi  Asesmen  Calon Debitur  Koperasi  Mitra  Sejahtera  memberikan  kemudahan rekomendasi  dalam  mengases  calon  debitur  yang  memiliki potensi Lunas maupun Tidak  Lunas melalui  7  parameter yang  terdiri  dari  usia,  jenis  kelamin,  jumlah  pinjaman,
pekerjaan,  penghasilan,  jangka  waktu  pengembalian  dan Status  Pelunasan.  Dari  hasil  pengujian  algoritma  dengan menggunakan 35 data testing , didapatkan nilai akurasi sebesar 86% berdasarkan perbandingan hasil data testing dengan data riil nasabah periode Desember 2019
Adapun  saran  untuk  pengembangan  selanjutnya  adalah dengan  menambah  jumlah  data training sehingga  kualitas rekomendasi yang dihasilkan lebih presisi serta mengkombinasikan  metode  klasifikasi  lainnya  dengan  naive bayes

## REFERENCES
[1] Mahasiswa-Ekonomi-Syariah, EKONOMI  KOPERASI .  Pasuruan: Fakultas Agama Islam - Universitas Yudharta Pasuruan, 2018.
[2] Kementerian-Koperasi-dan-Usaha-Kecil-dan-Mikro,  “Laporan  Data Koperasi Per 31 Desember 2019,” Jakarta, 2019.
[3] I.  G.  T.  Isa  and  G.  P.  Hartawan,  “Perancangan  Aplikasi  Koperasi Simpan  Pinjam  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  Koperasi  Mitra  Setia),” J. Ilm. Ilmu Ekon. , vol. 5, no. 10, pp. 139–151, 2017.
[4] M.  Sabransyah,  Y.  N.  Nasution,  and  F.  D.  T.  Amijaya,  “Aplikasi Metode  Naive  Bayes  dalam  Prediksi  Risiko  Penyakit  Jantung,” J. EKSPONENSIAL , vol. 8, no. 2, pp. 111–118, 2017.
[5] I.  G.  T.  Isa,  “Kansei  Engineering  Approach  in  Software  Interface
Design,” J.  Sci.  Innovare ,  vol.  1,  no.  01,  pp.  22–26,  2018,  doi: 10.33751/jsi.v1i01.680.
[6] I.  Listiowarni,  “Implementasi  Naïve  Bayessian  dengan  Laplacian Smoothing  untuk  Peminatan  dan  Lintas  Minat  Siswa  SMAN  5 Pamekasan,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  8,  no.  2,  p. 124, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.652.
[7] D.  A.  Kurniawan  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Aplikasi  Prediksi  Kelayakan Calon  Anggota  Kredit  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Teknol.  dan  Manaj.  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  2018,  doi: 10.26905/jtmi.v4i1.1831.
[8] A.  P.  Fadillah  and  B.  Hardiyana,  “Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier Untuk Pemilihan Konsentrasi Mata Kuliah,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 8, no. 2, 2018, doi: 10.34010/jati.v8i2.1039.
[9] O.  Maimon  and  L.  Rokach, Data  mining  and  knowledge  discovery handbook , vol. 48, no. 10. 2011.
[10]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[11]  C.  C.  Aggarwal,  “An  Introduction  to  Data  Classification,”  in Data Classification: Algorithms and Applications , C. C. Aggarwal, Ed. New York, USA: CRC Press, 2014, pp. 1–31.
[12]  Bustami,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” J. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[13]  U.  R.  F.  Averweg, Decision-making  Support  Systems  -  Theory  & Practice . Durban, South Africa: bookboon.com, 2012.
[14]  I.  G.  T.  Isa,  “Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  dengan Algoritma  Naive  Bayes  (Studi  Kasus  Program  Studi  Teknik Informatika UMMI),” J. Santika , vol. 7, no. 2, pp. 591–599, 2017.