## Penerapan Metode Klasifikasi Decision Tree dan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit Mega Auto Finance

## Puji Santoso, Rudy Setiawan
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 pujithepassker@email.com, 2,* rudys958@email.com Email Penulis Korespondensi: rudys958@email.com
Submitted 20-12-2019; Accepted 27-02-2020; Published 26-04-2020
Abstrak
Adapun salah satu  tugas di bidang marketing  finance adalah melakukan analisis data nasabah untuk mengetahui nasabah-nasabah mana yang  berpotensi  melakukan  kredit  kembali.  Adapun  metode  yang  digunakan  untuk  menganalisis  data  nasabah  yaitu  dengan  cara mengklasifikasikan  seluruh  nasabah  yang  telah  menyelesaikan  angsuran  kreditnya  ke  dalam  target  pemasaran,  sehingga  metode  ini menyebabkan  tingginya  biaya  operasional marketing .  Oleh  karenanya  penelitian  ini  dilakukan  untuk  membantu  menyelesaikan permasalahan  diatas  dengan  merancang  sebuah  aplikasi data  mining yang  berfungsi  untuk  memprediksi  kriteria  nasabah  kredit  yang berpotensi melakukan peminjaman (kredit) terhadap Mega Auto Finance. Bagian Dana Mega Auto finance yang berlokasi di Kabupaten Kotim merupakan tempat yang dipilih oleh peneliti sebagai studi kasus, dengan asumsi Bagian Dana Mega Auto finance telah mengalami permasalahan yang sama seperti yang telah dijelaskan di atas. Teknik data mining yang diterapkan pada aplikasi yang dibangun adalah klasifikasi sedangkan metode klasifikasi yang digunakan adalah Decision Tree (pohon keputusan). Sedangkan Algoritma yang dipakai sebagai algoritma pembentuk pohon keputusannya adalah Algoritma C4.5. Adapun data yang di proses dalam penelitian ini adalah  data angsuran nasabah kredit Mega Auto finance pada bulan Juli 2018 dalam format Microsoft Excel. Hasil penelitian ini adalah sebuah aplikasi yang dapat memudahkan Bagian Dana Mega Auto finance dalam memperoleh target pemasaran kredit di masa mendatang.
Kata Kunci: Marketing,Data Mining Prediksi,Decission Tree,Algoritma C4.5

## Abstract
One of the tasks in the field of marketing finance is to analyze customer data to find out which customers have the potential  to do credit again.  The  method  used  to  analyze  customer  data  is  by  classifying  all  customers  who  have  completed  their  credit  installments  into marketing targets, so this method causes high operational marketing costs. Therefore this research was conducted to help solve the above problems by designing a data mining application that serves to predict the criteria of credit customers with the potential to lend (credit) to Mega Auto Finance. The Mega Auto finance Fund Section located in Kotim Regency is a place chosen by researchers as a case stu dy, assuming the Mega Auto finance Fund Section has experienced the same problems as described above. Data mining techniques that are applied  to the  application built  is  a  classification while  the  classification  method used  is  the  Decision  Tree  (decision  tree).  While  the algorithm used as a decision tree forming algorithm is the C4.5 Algorithm. The data processed in this study is the installment data of Mega Auto finance loan customers in July 2018 in Microsoft Excel format. The results of this study are an application that can facilitate the Mega Auto finance Funds Section in obtaining credit marketing targets in the future.
Keywords : Marketing, Data Mining Prediksi, Decission Tree, Algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Tugas Bagian Dana Mega Auto finance selama ini adalah mencari nasabah, menghimpun dana masyarakat berupa kredit dan pinjaman Dana. adapun Metode yang digunakan untuk menentukan target pasar selama ini adalah mengklasifikasikan semua nasabah yang telah melunasi angsuran kreditnya ke dalam target pemasaran, padahal belum tentu semua nasabah akan tertarik melakukan peminjaman kredit kembali. Oleh sebab itu, untuk meningkatkan loyalitas nasabah Mega Auto finance, maka bagian ini dituntut agar dapat mengambil keputusan yang tepat dalam menentukan strategi pemasaran, baik produk maupun layanan  jasa finance yang  akan  ditawarkan  kepada  nasabah  khususnya  dalam  masalah  perkreditan.  Hal  ini  dapat direalisasikan apabila diperoleh informasi yang cukup untuk membantu proses pengambilan keputusan di bidang marketing , salah satunya yaitu dengan melakukan peramalan atau memprediksi kriteria nasabah untuk kepentingan target pemasaran. Teknik Data  mining dapat  digunakan  oleh Credit  Analis untuk  menganalisis  pasar  sehingga  seorang Credit  Analis dapat memahami pasar yang sudah ada ataupun menemukan peluang-peluang yang baru untuk meningkatkan keuntungan termasuk memprediksi  kriteria  target  pasar.  Oleh  Sebab  itu,  penelitian  ini  difokuskan  pada  pemanfaatan data  mining untuk memprediksi kriteria nasabah kredit, sehingga dapat diketahui apakah nasabah yang bersangkutan merupakan nasabah yang berpotensi menjadi nasabah kredit yang produktif atau tidak.
Pada penelitian yang penulis lakukan bertujuan untuk membangun aplikasi data mining di Bagian Dana Mega Auto finance  Kabupaten  Kotim  sehingga  dapat  meningkatkan  keuntungan  serta  memprediksi  kriteria  target  pasar  dan meningkatkan loyalitas nasabah Mega Auto finance.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian dan penyusunan serta pengumpulan data penulis menggunakan metode – metode sebagai berikut : 1. Wawancara
Dilakukan dengan mengadakan wawancara secara langsung dengan salah satu karyawan yang bertanggung jawab atas pengelolaan data marketing pada  Mega Auto finance Kabupaten Kotim yakni Bapak Afrial Surya Adinugraha agar sistem yang dibuat sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
2. Pengamatan Dilakukan dengan mengamati langsung kegiatan pemasaran ( marketing) pada perusahaan Mega Auto finance Kabupaten Kotim agar dapat memahami sistem marketing yang sedang berjalan. 3. Studi Pustaka
Pengumpulan data dengan mempelajari metode yang berhubungan dengan marketing dan mempelajari aplikasi-aplikasi yang  dipakai  dalam  penerapan Data  mining ,  maka  penulis  banyak  mengutip,  mempelajari  dari  buku-buku  yang berhubungan langsung dengan masalah diatas.

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Data  mining adalah  proses  menganalisa  data  dari  perspektif  yang  berbeda  dan  menyimpulkannya  menjadi  informasi- informasi  penting  yang  dapat  dipakai  untuk  meningkatkan  keuntungan,  memperkecil  biaya  pengeluaran,  atau  bahkan keduanya. Secara teknis, data mining dapat disebut  sebagai  proses untuk menemukan korelasi  atau pola dari ratusan atau ribuan field dari sebuah relasional database yang besar.[1] Kemampuan Data  mining untuk  mencari  informasi  bisnis  yang  berharga  dari  basis  data  yang  sangat  besar,  dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari lahan sumbernya, teknologi ini dipakai untuk [1]: 1. Prediksi trend dan  sifat-sifat  bisnis,  dimana  d ata  mining mengotomatisasi  proses  pencarian  informasi  pemprediksi  di dalam basis data yang besar.
2. Penemuan  pola-pola  yang  tidak  diketahui  sebelumnya,  dimana data  mining “menyapu”  basis  data,  kemudian mengidentifikasi pola-pola yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan.
Dalam aplikasinya, data mining sebenarnya merupakan salah satu bagian proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang bertugas untuk  mengekstrak pola atau model dari  data dengan menggunakan suatu  algoritma yang spesifik. Adapun proses KDD sebagai berikut[2] :
1. Data Selection : pemilihan data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai
2. Preprocessing : sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning dengan tujuan untuk membuang duplikasi  data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki  kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi). Juga dilakukan proses enrichment , yaitu proses “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
3. Transformation : yaitu proses coding pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining . Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat  tergantung  pada jenis atau pola informasi  yang akan dicari dalam database.
4. Data mining : proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu.
5. Interpretation / Evaluation : pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut dengan interpretation . Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prosedur  pencarian  nasabah  yang  dilakukan  oleh  Bagian  Dana  Mega  Auto  finance  Kabupaten  Kotim,  dapat  dilihat  pada Gambar  1.  Berdasarkan  hasil  observasi  yang  telah  dilakukan,  data  nasabah  kredit  Mega  Auto  finance  Kabupaten  Kotim tersimpan dalam database microsoft excel dengan nama MASTER_KREDIT hasil import dari  Sistem   Informasi  Debitur (SID), dimana tabel tersebut terdiri dari 27 fields (Tabel 1).
Tabel 1. Struktur tabel MASTER_KREDIT
Field NASABAH_ID NAMA_NASABAH
ALAMAT JENIS_KELAMIN TEMPATLAHIR TGLLAHIR UMUR JENIS_ID KODE_AGAMA DESA KECAMATAN KOTA_KAB PROPINSI VERIFIKASI TGL_REGISTER KODEPOS KODE_KANTOR STATUS_MARITAL BI_JENIS_PENGGUNAAN BI_SEKTOR_EKONOMI JML_PINJAMAN NILAI_PINJAMAN JML_ANGSURAN KODE_INTEGRASI STATUS JENIS_AGUNAN
CEK
Pada teknik classification, keluaran dari setiap data yang dijadikan parameter target atau class harus berupa bilangan bulat atau diskrit. Berdasarkan Tabel  1, field yang dijadikan parameter target  ( class ), yaitu field „CEK‟ yang berisi nilai parameter AKTIF dan TIDAK-AKTIF. Nilai parameter AKTIF berarti nasabah masih mempunyai angsuran kredit kepada bank, sedangkan TIDAK-AKTIF berarti nasabah sudah tidak mempunyai angsuran kredit kepada bank lagi (sudah melunasi pembayaran kreditnya). Berdasarkan records dari data pada field „CEK‟ tersebut, maka teknik classification bisa diterapkan untuk melakukan data mining pada data tersebut. Adapun kolom yang bisa diambil sebagai parameter-parameter pembentuk pohon keputusannya adalah : a. JENIS_KELAMIN b. UMUR c.   DESA d.   KECAMATAN e.   STATUS_MARITAL f.   NILAI_PINJAMAN g.   JML_ANGSURAN h.   KODE_INTEGRASI.
Contoh pohon keputusan yang terbentuk dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat dilihat pada gambar 2. Setelah pohon  keputusan  terbentuk  secara  utuh,  maka  dibuat  aturan  prediksi  berdasarkan  hasil  pembentukan  pohon  keputusan tersebut.  Adapun rules (aturan)  prediksi  yang  dapat  diperoleh  dari  pembentukan  pohon  keputusan  pada  contoh  tersebut adalah sebagai berikut :
1. Jika Pekerjaannya di bidang Perdagangan Dan DESA PELANGSIAN Diprediksikan Berpotensi
2. Jika  Pekerjaannya  di  bidang  Perdagangan  Dan  DESA  BAPEANG  Dan  Jenis  Kelaminnya  Laki-Laki  Diprediksikan Berpotensi
3. Jika Pekerjaannya di bidang Perdagangan Dan DESA BELANTI Diprediksikan Tidak Berpotensi
4. Jika  Pekerjaannya  di  bidang  Perdagangan  Dan  DESA  BAPEANG  Dan  Jenis  Kelaminnya  Perempuan  Diprediksikan Tidak Berpotensi
5. Jika Pekerjaannya di bidang Pertanian Diprediksikan Tidak Berpotensi
Gambar 2. Pohon Keputusan Node 1.1.2
Gambar 3 menunjukkan use case aplikasi data mining yang dibangun sehingga tampak jelas interaksi antara pengguna dengan aplikasi data mining. Aktor yang terkait dengan aplikasi data mining ini adalah Bagian Dana. Aktor ini mempunyai wewenang  sepenuhnya  untuk  menangani  aplikasi  seperti  melakukan login,  import  data ,  mengatur parameter,  memproses pohon keputusan, melakukan prediksi, menguji kriteria nasabah, dan membuat laporan. Interaksi antara pengguna dengan aplikasi data mining yang terjadi pada setiap aktivitas di atas, akan diperjelas dengan menggunakan activity diagram . Sebagai contoh dapat dilihat Gambar 4 yang menunjukkan activity diagram “Menginpor Data
Gambar 3. Use Case Diagram Aplikasi Data Mining
Gambar 4. Activity Diagram Mengimpor Data
Berdasarkan skenario use case , akan dibentuk diagram sequence untuk kasus normal dari setiap skenario use case . Tabel  2  menunjukkan  skenario use  case melakukan import  data dan  Gambar  5  menunjukkan sequence diagramnya. Sedangkan Gambar 6 menunjukkan class diagram sebagai hasil realisasi dari use case diagram.
Tabel 2. Skenario Use Case Melakukan Import Data
Identifikasi Nomor UC-02 Nama Melakukan import Data Tujuan Mengimpor data yang akan diolah atau dianalisis Indentifikasi Deskripsi Sistem membaca lokasi alamat data yang diinput oleh  pengguna,  kemudian  melakukan  proses import  data  setelah  aktor  mengklik  tombol “import”,  kemudian  menampilkan  hasil  data yang telah selesai di import ke dalam aplikasi. Aktor Departement Dana Skenario Utama Kondisi Awal Pengguna sudah terautentifikasi dan berada pada halaman utama aplikasi data mining Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. Mengklik tombol “Import Data 2. Menampilkan halaman Import Data 3. Mengklik tombol “Browse” 4. Menampilkan halaman Open Dialog
5. Mencari lokasi database
nasabah dalam format Microsoft Excel (*.xls) 6. Setelah ditemukan kemudian klik tombol “Open”
7. Menampilkan lokasi alamadatabase
8. Klik tombol “Import Data” untuk memulai proses import data
9. Mengimpor data 10. Menampilkan hasil data yang telah diimpor ke dalam sistem. Skenario Alternatif – Lokasi data belum ditentukan Aksi Aktor Reaksi Sistem 1. Mengklik tombol “Import Data” 2.  Tombol  “Import  Data”  tidak  aktif  atau disabled. disabled. 3. Mencari lokasi database nasabah dalam Format Microsoft Excel (*.xls). Kondisi akhir Data berhasil diimport
Gambar 5. Sequence Diagram Melakukan Import Data
Gambar 6. Class Diagram Aplikasi Data Mining

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan analisis kebutuhan, perancangan sistem dan implementasi beserta pengujian yang telah dilakukan, telah disimpulkan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  dapat  membantu  Departement  Dana  dalam  menganalisis  data  nasabah  untuk menentukan  target  pemasaran  kredit  sehingga  diharapkan  biaya  operasional  marketing  Mega  Auto  Finace  dapat  ditekan seminimal mungkin.
Adapun saran-saran untuk pengembangan aplikasi ini menjadi lebih baik adalah :
1. Pembersihan data diharapkan bisa terintegrasi dalam sistem.
2. Adanya grafik untuk mempresentasikan hasil analisis.
3. Format  masukan  data  tidak  hanya  berupa  Microsoft  Excel  saja  tetapi  bisa  Microsoft  Access,  SQL  server,  dan  lain sebagainya.

## REFERENCES
[1] M. J. A. Berry, “Data Mining Techniques, John Wiley and Sons.,” 2004.
[2] Agushinta, “Perancangan Aplikassi Data Mining Untuk Memprediksi permintaan costumer pada  Perusahaan Persewaaan Mobil,” pp. 207–208, 2008.
[3] Kusrini dan Taufiq Luthfi, Emha. “ Algoritma Data Mining.” 2009.
[4] Fatayat. dan Risanto. Joko. “Proses data mining Dalam Meningkatkan Sistem Pembelajaran Pada Pendidikan Sekolah Menengah Pertama.” 2013 .
[5] Ginting, Selvia Lorena Br., Zarman,Wendi, dan Hamidah, Ida. “Analisis dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik.” Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNASTI). 1979911X. 2014
[6] Han, J., Micheline, K., Data Mining Concepts and Techniques, Second Edition.California : Morgan Kauffman Publishers. 2006
[7] Giudici, P,Applied Data Mining Statistical Methods for Business and Industry, England : John Wiley & Sons, Ltd. 2003
[8]   Khairina, I.K. (____), Penggunaan Pohon Keputusan untuk Data Mining, ITB,13,http://www.informatika.org/~rinaldi/Matdis/2008- 2009/Makalah2008/Makalah0809-005.pdf