## Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45
Nurdiana Handayani 1,* , Herry Wahyono 2 , Joko Trianto 3 , Dwi Sidik Permana 4
1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Tangerang, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Krisnadwipayana, Jakarta Timur, Indonesia
3 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
4 Teknik Informatika, Institut Bisnis & Informatika Kosgoro 1957, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1,* nurdiana.handayani@ft-umt.ac.id, 2 wahyonos2000@unkris.ac.id, 3 joko.trianto@i-tech.ac.id, 4 dwi770@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: nurdiana.handayani@ft-umt.ac.id
Submitted 25-09-2021 ; Accepted 05-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Perusahaan pembiayaan dalam memberikan kredit melakukan analisis data terlebih dahulu untuk mengurangi risiko kredit. Ketika nasbah tidak  membayar  kredit  secara  lancar  maka  akan  merugikan  perusahaan.  Untuk  itu,  analisis  kredit  merupakan  faktor  penting  untuk meminimalkan risiko keuangan. Maka, dibutuhkan analisa prediksi tingkat risiko kredit berdasarkan dari data atau berkas dari nasabah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi tingkat risiko kredit dengan data mining menggunakan algoritma pohon keputusan C.45. Prediksi tingkat risiko yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu lancar dan tidak lancar. Algoritma pohon keputusan C.45 memiliki fungsi untuk  menemukan  pengetahuan  atau  pola-pola  kesamaan  karakteristik  dalam  suatu  kelompok  atau  kelas  tertentu.  Pada  penelitian  ini algoritma  C.45  diimplementasikan  dan  dianalisa  menggunakan  aplikasi  WEKA.  Dari  hasil  evaluasi  menggunakan confusion  matrix didapatkan  akurasi  yang  dihasilkan  untuk  1.153  data  training  dengan  91  data  testing  dan  enam  atribut  yang  digunakan  menghasilkan akurasi sebesar 79%.
Kata Kunci: C.45; Confusion Matrix; Data Mining; Pohon Keputusan; Risiko Kredit

## Abstract
Finance companies in providing credit conduct data analysis first to reduce credit risk. When customers do not pay credit smoothly, it will harm the company. For this reason, credit analysis is an important factor to minimize financial risk. So, it takes a predictive analysis of the level of credit risk based on data or files from customers. This study aims to predict the level of credit risk with data mining using the C.45 decision tree algorithm. There are two classes of risk level predictions, namely current and non-current. The C.45 decision tree algorithm has a function to find knowledge or patterns of characteristic similarity in a particular group or class. In this study, the C.45 algorithm was implemented  and  analyzed  using  the  WEKA  application.  From  the  results  of  the  evaluation  using  the  confusion  matrix,  the  accuracy generated for 1,153 training data with 91 testing data and the six attributes used produces an accuracy of 79%.
Keywords : C.45; Confusion Matrix; Data Mining; Decision Tree; Credit Risk

## 1. PENDAHULUAN
Adanya  lembaga  pembiayaan  ini,  masyarakat bisa  memanfaatkan  lembaga  tersebut  untuk  mendapatakan pinjamana dana yang  dapat  digunakam  untuk  bantuan  pembiayaan  konsumen  dalam  memenuhi  kebutuhan  sehari-hari  atau  untuk mengembangkan  sebuah  usaha. Customer  finanace merupakan  salah  satu  alternatif  untuk  penunjang  bisnis  yang  dapat dimanfaatkan sebagi sumber pendanaan [1]. Melalui lembaga pembiayaan, masyarakat bisa memanfaatkan lembaga tersebut untuk  memperoleh  pinjamana  dana  yang  dapat  digunakam  untuk  bantuan  pembiayaan  konsumen  dalam  memenuhi kebutuhan sehari-hari atau untuk mengembangkan sebuah usaha. PT. WOM Finance, merupakan perusahaan yang memiliki salah satu jasanya terkait pembiyaan dana. Seperti perusahaan-perusahaan customer finance yanglain, PT. WOM Finance melaksanakan  prinsip-prinsip  yang  berlaku  dalam  pelaksanaan  sistem  kredit.  Salah  satu  produk  yang  memiliki  banyak konsumen pada PT. WOM Finance adalah pinjaman dana dengan jaminan BPKP. PT. WOM Finance memiliki standarisasi dalam  penerimaan  dan  penolakan  calon nasabah yang  akan  melakukan  kredit.  Dalam  memberikan kredit, perusahaan  ini melaksanakannya melalui analisis data dari calon konsumen yang dilakukan oleh penyelia. Analisis kredit merupakan faktor penting  untuk  meminimalkan  risiko  keuangan,  sehingga  perlu  melalui  analisis.  Ini  dapat  membantu  manajerial  untuk menentukan keputusan, karena dalam memutuskan informasi dapat diambil berdasarkan data [2]. Maka dari itu, apabila akan melakukan pengajuan pinjaman dana ke PT. WOM Finance terdapat syarat-syarat yang harus dipenuhi oleh calon konsumen. Jika terdapat syarat yang tidak terpenuhi maka maka perusahaan memiliki hak untuk menolak calon konsumen tersebut.
Akan  tetapi,  bisnis  pembiayaan  konsumen  ini  tidak  dapat  dipisahkan  dari  resiko  kredit.  Risiko  kredit  ( credit risk ) merupakan risiko kerugian yang berhubungan dengan kemungkinan kegagalan counterparty memenuhi kewajibannya atau  risiko  bahwa  debitur  tidak  membayar  kembali  utangnya.  Prediksi  terhadap  tisiko  kredit  ini  sangat  penting  untuk dilakukan oleh perusahaan. Karena apabila nasabah melakukan pembayaran kredit tidak lancar akan merugikan perusahaan. Kelancaran  atau  ketidak  lancaran  nasabah  dalam  membayar  angsuran  dapat  diprediksi  sebelumnya  berdasarkan  data menggunakan  data  mining.  Data  mining  atua  penambangan  data  merupakan  metode  yang  bermanfaat  untuk  memperoleh informasi berharga dari sejumlah data yang dilakukan dengan menggunakan pengetahuan seperti statistik, matematika dan pengenalan pola [3]. Penambangan data melibatkan data besar untuk aktrak dan identifikasi untuk ditemukan informasi yang berguna bagi perusahaan [4]. Penambangan data dapat digunakan untuk mengklasifikasikan, memprediksi, memperkirakan untuk  mendapatkan  informasi  yang  bermanfaat  [5][6].  Prediksi  merupakan  sebuah  fungsi  yang  dapat  menemukan  pola tertentu  dari  suatu  data  [7].  Pola-pola  tersebut  dapat  diketahui  dari  berbagai  variabel  yang  ada  pada  data. Ketika  sudah
menemukan pola, maka pola yang didapat tersebut bisa digunakan untuk memprediksi variabel lain yang belum diketahui nilai ataupun jenisnya [8]. Salah satu metode prediksi yang dapat digunakan untuk penambangan data adalah dengan decision tree menggunakan algortima C.45.
Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang dapat digunakan dalam penyelesaian klasifikasi atau pengelompokan dan memiliki sifat yang prediktif [8]. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan ( decision tree ). Pohon keputusan adalah model prediksi melalui struktur pohon atau hirarki dengan melakukan perubahan pada data kedalam pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan [9]. Pohon keputusan bertujuan agar dapat mengekspolari data, menggali informasi hubungan yang tersembunyi antara sejumlah calon variabel input dengan sebuah variabel target [10]. Pohon keputusan digunakan sebagai prosedur penalaran untuk mendapatkan jawaban dari masalah yang sebelumnya kompleks  kemudian  diubah  menjadi  lebih  sederhana.  Penerapan  pohon  keputusan  bermanfaat  dalam  membantu  kinerja proses data  mining karena  memiliki  kemampuan  dalam  membantu  pengambilan  keputusan  yang  kompleks  untuk  dapat disederhanakan sehingga dapat menghasilkan model yang mempermudah dalam interprestasi solusi dari permasalahan yang ada  [5].  Algoritma  C4.5  merupakan  pengembangan  dari  algoritma decision  tree lainya  yaitu  ID3  yang  dapat  mengatasi permasalahan missing value , continue data dan pruning [11].
Di beberapa penelitian algoritma C4.5 memilki akurasi yang baik. Beberapa penelitian terkait, diantaranya penelitian mengenai  implementasi C4.5 yang digunakan untuk memprediksi kepuasan penumpang BRT Trans  Semarang  [12]. Dari hasil pengujian menunjukan bahwa C4.5 cocok digunakan pada kasus ini, karena hasil akurasi mencapai 95%. Penelitian lainya,  Penelitian  lainnya  yaitu  tentang  klasifikasi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  pohon  keputusan  C.45  [13]. Berdasarkan  hasil  evaluasi  dengan  membandingkan  keputusan  asli  dengan  keputusan  yang  didapatkan  dari  metode  yang diusulkan memperoleh nilai akurasi sebesar 94%. Selanjutnya, penelitian mengenai penerapan C4.5 yang diimplementasikan pada rekomendasi untuk menentukan penerimaan mitra penjualan [14]. Penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma C4.5 mampu melakukan klasifikasi dan dapat merekomendasikan dengan hasil akurasi sebesar 92,26%.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  prediksi  tingkat  risiko  kredit  dengan  menggunakan  algoritma  pohon keputusan C.45. Algoritma pohon keputusan C.45 memiliki fungsi untuk menemukan pengetahuan atau pola-pola kesamaan karakteristik dalam suatu kelompok atau kelas tertentu. Prediksi tingkat risiko yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu lancar dan  tidak  lancar.  Data  yang  digunakan  untuk  prediksi  yaitu  data  yang  diambil  dari  berkas  nasabah.  Pada  penelitian  ini algoritma C.45 diimplementasikan dan dianalisa menggunakan aplikasi WEKA.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk  menerapkan  pendekatan  data  mining  yang  digunakan  dalam  penyelesaian  untuk  meprediksi  tingkat  risiko  kredit dibutuhkan perencanaan yang matang melalui tahapan-tahapan penelitian yang tersusun secara terstruktur dan sesuai dengan kebutuhan. Gambar 1 berikut ini adalah tahapan penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1) Data Cleaning (Pembersihan Data) Data cleaning merupakan sebuah tahapan yang digunakan untuk menghapus missing values atau noise pada data [3]. Apabila  terdapat  data  yang  kosong  pada  salah  satu row yang  ada  pada  file,  maka row tersebut  akan  dilakukan penghapusan.
2) Data Integration (Integrasi Data)
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai sumber yang disatukan ke dalam tempat penyimpanan baru [15]. Dalam hal ini, data di dapat memlalui dua sumber yaitu dari file excel dan sistem perusahaan.
3) Data Selection (Seleksi Data)
Tahap seleksi data merupakan tahap pemilihan data operasional, karena tidak semua data akan digunakan [16]. Maka dari itu data yang diambil hanya data yang sesuai untuk dianalisis. Padah tahap ini tidak semua variabel akan digunakan, hanya ada beberapa variabel yang diperlukan untuk proses klasifikasi.
4) Data Transformation (Data Transformasi)
Data Cleaning Data Inegration Data Selection Data Transformation
Mining Process
Evaluation
Data  transformasi  merupakan  proses  mengubah  data  menjadi  format  yang  sesuai,  sehingga  dapat  digunakan  dalam pemrosesan data mining.
5) Mining Process (Proses Mining)
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  utama,  dimana  algoritma data  mining diimplementasikan  untuk  mendapatkan pengetahuan  yang  bermanfaat  yang  tersembunyi  dari  data  yang  ada.  Algoritma  C4.5  teknik decision  tree yang membangun  beberapa  kaidah  dan  sebuah  pohon  keputusan  agar  akurasi  dapat  ditingkatkan.  C4.5  menggunakan parameter gain ratio yang digunakan untuk mendapatkan variabel yang akan digunakan agar didapatkan bentuk cabang pada pohon keputusan. Menghitung gain ratio dapat menggunakan persamaan berikut ini.
 = − = n i pi pi S Entropy 0 2 log * ) ( (1)
Dimana S adalah himpunan kasus, n adalah jumlah partisi dari S , dan pi adalah probabilitas kasus dalam partisi ke- i . Sedangkan gain adalah adalah ukuran efektifitas suatu atribut dalam mengklasifikasikan data yang digunakan agar dapat menentukan urutan atribut [17]. Untuk menghitung gain dapat melalui persamaan berikut ini:
) ( ) ( ) , ( 0 Si Entropy S Si S Entropy A S Gain n i  − =  = (2)
6) Evaluation (Evaluasi)
Evluasi bertujuan untuk mengetahui kinerja dari model yang dikembangkan dan memastikan model yang dikemabgnkan dapat  berjalan  dengan  baik  [18].  Untuk  evaluasi  pada  penelitian  ini  menggunakan confusion  matrix ,  di  mana  akan dihitung nilai precision , recall , dan accuracy . Confusion matrix terdiri dari true positive , false positive , true negative dan false negative untuk menghitung presisi, recall dan akurasi [14]. Precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem. Sedangkan recall adalah tingkat keberhasilan sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah  informasi.  Sedangkan Accuracy didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan analisis data, varibel yang digunakan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi tingkat reisiko kredit adalah: jenis  kelamin,  status  perkawinan,  tenor,  pekerjaan,  pinjaman,  dan  penghasilan.  Masing-masing  atribut  dikelompokkan berdasarkan: atribut jenis kelamin terdiri dari laki-laki dan perempuan, atribut status perkawinan terdiri dari menikah dan tidak menikah, atribut tenor terdiri dari A untuk 6-10 bulan dan B untuk 12-18 bulan, atribut pekerjaan terdiri dari wiraswasta, pegawai swasta dan pns, atribut pinjaman teridiri dari sedikit untuk 2-3,5 juta, banyak untuk 3,5-4,5 juta dan sangat banyak untuk >4,5 juta, atribut penghasilan terdiri dari rendah untuk <2 juta, sedang untuk 2-3,5 juta dan tinggi untuk >3,5 juta Data set yang digunakan adalah data konsumen pada PT. WOM Finance dari tahun 2018, 2019 dan 20220. Data yang digunakan  sebanyak  1.153  data.  Untuk  data  testing  menggunakan  sebanyak  91  data.  Untuk  implementasi  pada  pohon keputusan  C4.5  dimulai  dari  menentukan  nilai gain dari  setiap  atribut.  Hasil  perhitungan  tersebut  digunakan  untuk menentukan akar pertama, yang didapatkan dari nilai gain yang tertinggi. Berikut hasil dari perhitungan gain dari varibel yang telah ditentukan. Hasil perhiungan gain dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Gain Untuk Setiap Variabel No Variabel GainRatio 1. Jenis Kelamin 0.052111490 2. Status Perkawinan 0.107217712 3. Tenor 0.052111490 4. Pekerjaan 0.387957684 5. Pinjaman 0.378289254 6. Penghasilan 0.429410337
Berdasarkan  tabel  1,  bahwa  varibel  yang  memilik  nilai gain paling  besar  terdapat  pada  variabel  pinjaman,  maka percabangan  pertama  untuk  proses  pembuatan tree terjadi  pada  variabel  penghasilan.  Penghasilan  “Tinggi”  memiliki keputusan  “Lancar”,  pinjaman  “Sedang”  memiliki  keputusan  “Tidak  Lancar”,  dan  penghasilan  “Rendah”  memiliki keputusan “Tidak Lancar”. Proses untuk membentuk cabang kedua dan seterusnya menerapkan proses yang sama, yakni didasarkan  pada  variabel  dengan  nilai gain paling  besar.  Pada  pembuatan  cabang  yang  kedua,  hasil gain dari  variabel pinjaman tidak dihitung lagi.
Implementasi algoritma C4.5 menggunakan alat bantu Weka versi 3.8.2. Sebelum melakukan proses pengolahan data menggunakan Weka, data hasil preprocessing di export terlebih dahulu kedalam format yang dapat diproses oleh Weka yaitu CSV  ( Comma  Separated  Value ).  Selanjutnya,  dilakukan  proses mining dengan  menggunakan software Weka.  Gambar  2 berikut ini adalah tampilan Weka Explorer dimana dilakukan setting untuk data yang akan dilakukan klasifikasi dengan C4.5.
Gambar 2. Setting Data Mining Dengan Weka
Selanjutnya proses berpindah ke panel Classify . Sebelum proses dimulai, terlebih dahulu menentukan algoritma yang dipakai.  Dalam  panel classify terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  dipilih  dan  memiliki  fungsi  serta  cara  kerja  yang berbeda. Pada penelitian ini penulis memilih untuk menggunakan algoritma C4.5. Dalam Weka algoritma C4.5 mempunyai nama J48. Sebelum proses dimulai terdapat parameter yang harus diatur, yaitu parameter unpruned. Parameter unpruned diubah dari false menjadi true . Setelah parameter algoritma C4.5 diatur maka langkah selanjutnya adalah menentukan pilihan test yang akan digunakan. Terdapat beberapa teknik test yang dapat dipilih, pada penelitian ini menggunakan pilihan teknik Supplied test set. Dimana menggunakan data testing sebagai data yang akan diprediksi berdasarkan data training , seperti pada Gambar 3 berikut ini.

## Gambar 3. Test Options
Sebelum memilih data testing yang akan diproses, data testing tersebut harus memiliki atribut yang sama dengan data training. Mulai dari banyaknya atribut dan tipe atribut. Untuk data testing yang akan diprediksi kelasnya, isi kelas yang akan di  prediski  dengan  tanda  tanya  “?”.  Setelah  mengatur  semua  parameter  yang  ada  pada  algoritma  C4.5  maka  setelah  itu dilakukan  pemilihan test yang  akan  diterapkan.  Terdapat  beberapa  teknik test yang  dapat  dipilih,  pada  penelitian  ini menggunakan  pilihan  teknik Supplied  test  set. Dimana  menggunakan  data testing sebagai  data  yang  akan  diprediksi berdasarkan data training . Bentuk dari decission tree ditampilkan pada bagian Classifier  model . Visualisasi decision tree yang dihasilkan terlihat pada gambar 4 berikut ini.
Pada  gambar  4,  terlihat  percabangan  pertama  dari tree menggunakan  variabel  penghasilan.  Pada tree  level kedua terdapat  dua  cabang,  masing-masing  berdasarkan  variabel  pekerjaan  dan  pinjaman.  Pada tree  level ketiga  terdapat  tiga cabang, masing-masing berdasarkan variabel tenor, status perkawinan dan pekerjaan. Pada tree level keempat terdapat tiga cabang, masing-masing berdasarkan variabel jenis kelamin, pekerjaan dan status perkawinan. Pada tree level kelima terdapat dua  cabang,  masing-masing berdasarkan  variabel  pinjaman  dan  tenor.  Tree  tersebut  memiliki  ukuran 40  dan  jumlah leaf sebanyak 24. Ini artinya terdapat 24 rule yang terbentuk, aturan tersebut diantaranya sebagai berikut: 1. Jika Penghasilan = Tinggi, maka konsumen = Lancar.
2. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = PNS, maka konsumen = Lancar.
3. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Pegawai Swasta, maka konsumen = Lancar.
4. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Sangat Banyak, maka konsumen = Lancar.
5. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Sedikit dan Pekerjaan = Wiraswasta, maka konsumen = Lancar.
6. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Sedikit dan Pekerjaan = PNS, maka konsumen = Lancar.
7. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Tenor = B, maka konsumen = Lancar.
8. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Laki-Laki, maka konsumen = Lancar.
9. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Menikah dan Pekerjaan = Wiraswasta, maka konsumen = Lancar.
10. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Menikah dan Pekerjaan = PNS, maka konsumen = Lancar.
11. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Tidak Menikah dan Pekerjaan = PNS, maka konsumen = Tidak Lancar.
12. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Tidak Menikah dan Pekerjaan = Wiraswasta, maka konsumen = Lancar.
13. Jika  Penghasilan  =  Rendah  dan  Pinjaman  =  Sedikit  dan  Pekerjaan  =  Pegawai  Swasta  dan  Status  =  Menikah,  maka konsumen = Lancar.
14. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Perempuan dan Pinjaman = Sedikit, maka konsumen = Lancar.
15. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Perempuan dan Pinjaman = Banyak, maka konsumen = Lancar.
16. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Menikah dan Pekerjaan = Pegawai Swasta dan Tenor = B, maka konsumen = Lancar.
17. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Tidak Menikah dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Jenis Kelamin = Perempuan, maka konsumen = Lancar.
18. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Tidak Menikah dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Jenis Kelamin = Laki-Laki, maka konsumen = Tidak Lancar.
19. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Sedikit dan Pekerjaan = Pegawai Swasta dan Status = Tidak Menikah dan Tenor = B, maka konsumen = Tidak Lancar.
20. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Sedikit dan Pekerjaan = Pegawai Swasta dan Status = Tidak Menikah dan Tenor = A, maka konsumen = Lancar.
21. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Perempuan dan Pinjaman = Sangat Banyak dan Status = , maka konsumen = Lancar.
22. Jika Penghasilan = Sedang dan Pekerjaan = Wiraswasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Perempuan dan Pinjaman = Sangat Banyak dan Status = Tidak Menikah, maka konsumen = Lancar.
23. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Menikah dan Pekerjaan = Pegawai Swasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Perempuan, maka konsumen = Lancar.
24. Jika Penghasilan = Rendah dan Pinjaman = Banyak dan Status = Menikah dan Pekerjaan = Pegawai Swasta dan Tenor = A dan Jenis Kelamin = Laki-Laki, maka konsumen = Tidak Lancar.
Untuk melihat prediksi yang dihasilkan oleh Weka, klik kanan Result list . Selanjutnya pilih menu Visualize classifier errors kemudian save .  Berdasarkan  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  Weka,  bahwa  dari  91  data  testing  terdapat  2  konsumen  yang diprediksi tidak lancar dan 89 konsumen diprediksi lancar. Hasil visualisasi ditampilkan pada Gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Hasil Prediksi
Selanjutnya model perlu dievaluasi guna mengetahui tingkat akurasi dari model yang dibangun. Untuk menghitung akurasi  data  maka  digunakan confusion  matrix . Confusion  matrix pada  dasarnya  informasi  akurasi  yang  dihasilkan didapatkan dari perbandingan hasil klasifikasi yang dihasilkan oleh sistem dengan hasil yang seharusnya. Pada tabel 2 berikut ini merupakan tabel hasil evaluasi yang telah dilakukan.
Tabel 2. Hasil Evaluasi Evaluasi Persentase Accuracy 79% Error Rate 20% False Positive Rate 27% Recall 100% Precision 79%
Dari hasil evaluasi pada Tabel 2, diperoleh informasi sebagai berikut:
1. Perhitungan dengan metode C4.5 menggunakan 1153 data training dan 91 data testing. Dengan membandingkan 2 atribut yaitu 5 atribut dan 6 atribut.
2. Hasil evaluasi akurasi data pada penelitian ini menggunakan confusion matrix dengan 6 atribut menghasilkan akurasi sebesar 74% sedangkan dengan 5 atribut menghasilkan akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 79%.
3. Pemilihan atribut sangat mempengaruhi dalam pengolahan algoritma C4.5 karena keputusan bergantung pada atribut yang dipilih.
Berdasarkan hasil evaluasi hasil akurasi dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya jumla dataset, jumlah data training dan jumlah atribut.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  melakukan  prediksi  tingkat  risiko  kredit  menggunakan  algoritma decision  tree C.45.  Algoritma  C.45 memiliki  fungsi  untuk  menemukan pengetahuan  atau  pola-pola  kesamaan karakteristik dalam  suatu  kelompok  atau  kelas tertentu. Prediksi tingkat risiko yang digunakan terdapat dua kelas, yaitu lancar dan tidak lancar. Data yang digunakan untuk prediksi yaitu data yang diambil dari berkas nasabah. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix didapatkan akurasi yang dihasilkan untuk 1.153 data training dengan 91 data testing dan enam atribut yang digunakan menghasilkan akurasi sebesar 79%. Akurasi dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor, diantaranya: jumlah data training, data testing dan atribut yang digunakan. Maka, Untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan variasi data training, data testing dan atribut sehingga didapatkan model dengan akurasi yang terbaik.

## REFERENCES
[1] M.  Hasan,  “Prediksi  Tingkat  Kelancaran  Pembayaran  Kredit  Bank  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis  Forward Selection,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, pp. 317–324, 2017.
[2] R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[3] R. I. Borman and M. Wati, “Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes,” J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 25–34, 2020.
[4] E. Darmawan, “C4.5 Algorithm Application for Prediction of Self Candidate New Students in Higher Education,” J. Online Inform. , vol. 3, no. 1, p. 22, 2018.
[5] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[6] P.  Prasetyawan,  I.  Ahmad,  R.  I.  Borman,  A.  Ardiansyah,  Y.  A.  Pahlevi,  and  D.  E.  Kurniawan,  “Classification  of  the  Period Undergraduate Study Using Back-propagation Neural Network,” in Proceedings of the 2018 International Conference on Applied Engineering, ICAE 2018 , 2018.
[7] M. Akbar and Y. Rahmanto, “Desain Data Warehouse Penjualan Menggunakan Nine Step Methodology Untuk Business Intelegency Pada PT Bangun Mitra Makmur,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 1, no. 2, pp. 137–146, 2021.
[8] A. Fauzi, N. M. Saraswati, and R. C. S. Hariyono, “Penerapan Algoritma K-Modes dan C4.5 Untuk Prediksi Pemilihan Jurusan di Universitas Peradaban Pada Siswa SMA (Studi Kasus: SMA Islam Ta’allumul Huda Bumiayu),” IJIR , vol. 1, no. 2, pp. 57–64, 2020.
[9] A. Z. Pratama, L. Kurniawati, S. Larbona, and T. Haryanti, “Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Nasabah Dalam Memprediksi Kredit Macet,” Inf. Syst. Educ. Provesionals , vol. 3, no. 2, pp. 121–130, 2019.
[10]  E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 1, p. 36, 2017.
[11]  N. Azwanti, “Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Mahasiswa Yang Mengulang Mata Kuliah (Studi Kasus Di Amik Labuhan Batu),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 11–22, 2018.
[12]  A. S. Febriarini and E. Z. Astuti, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kepuasan Penumpang Bus Rapid Transit (BRT) Trans Semarang,” Eksplora Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 95–103, 2019.
[13]  T. Taufiq and Y. Yudihartanti, “Penerapan Algoritma C4.5 Klasifikasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa,” in Seminar Nasional Ilmu Komputer (SOLITER) , 2019, vol. 2, pp. 153–162.
[14]  M. F. Arifin and D. Fitrianah, “Penerapan Algoritma Klasifikasi C4.5 Dalam Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus: PT Atria Artha Persada,” InComTech , vol. 8, no. 2, pp. 87–102, 2018.
[15]  K. Latifah, S. Wibowo, and N. Q. Nada, “Analisis dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Menunjang Strategi Promosi Prodi Informatika UPGRIS,” J. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 3–8, 2018.
[16]  R. I. Borman, B. Priopradono, and A. R. Syah, “Klasifikasi Objek Kode Tangan pada Pengenalan Isyarat Alphabet Bahasa Isyarat Indonesia (Bisindo),” in Seminar Nasional Informatika dan Aplikasinya (SNIA) , 2017, no. September, pp. 1–4.
[17]  Y. Handrianto and M. Farhan, “C.45 Algorithm for Classification of Causes of Landslides,” J. Publ. Informatics Eng. Res. , vol. 4, no. 1, pp. 120–127, 2019.
[18]  A. Sucipto, Y. Fernando, R. I. Borman, and N. Mahmuda, “Penerapan Metode Certainty Factor Pada Diagnosa Penyakit Saraf Tulang Belakang,” J. Ilm. FIFO , vol. 10, no. 2, p. 18, 2019.