## KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PERSETUJUAN KARTU KREDIT
Oleh : Hanggi Dwifa Honesqi Program Studi Sistem Informasi Universitas Putra Indonesia – YPTK Padang, Indonesia hanggihonesqi@gmail.com

## ABSTRAK
Algoritma C4.5 adalah algoritma klasifikasi data bertipe pohon keputusan (Decision Tree). Pohon keputusan algoritma C4.5 dibangun dengan tiga tahap yaitu pemilihan atribut sebagai akar, membuat cabang untuk tiap- tiap  nilai  dan  membagi  kasus  dalam  cabang.  Tahap-tahap  ini  akan  diulangi  untuk  setiap  cabang  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang  sama.  Dari  penyelesaian  pohon  keputusan  maka  akan  di hasilkan    beberapa Rule atau  pengetahuan  dari  suatu  kasus.  Dalam  tesis  ini  penulis  mengklasifikasikan kriteria  calon  nasabah  yang  membuat  kartu  kredit  di  PT.  Cipta  Daya Resoure inhouse BNI46. Pengklasifikasian  nasabah  ini  sangat  di  tentukan  oleh  variabel-variabel  input    yang  di  tetapkan  antara  lain jenis perusahaan, status pekerjaan, jabatan, lama kerja, gaji perbulan, tanggal lahir dan status tempat tinggal. Dengan  penerapan  algoritma  C4.5  ini  akan  dapat  membantu  pihak  Manajemen  Marketing  PT.  Cipta  Daya Resoure inhouse BNI46 dalam menentukan kriteria calon nasabah yang tepat untuk memperoleh kartu kredit.
Kata kunci  : Data Mining, klasifikasi, algoritma C4.5, pohon keputusan, Kartu kredit, nasabah.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  kartu  kredit  adalah  suatu  jenis penyelesaian  transaksi  ritel  (retail)  dan  sistem kredit, yang namanya berasal dari kartu plastik yang  diterbitkan  kepada  pengguna  sistem tersebut.  Sebuah  kartu  kredit  berbeda  dengan kartu  debit  di  mana  penerbit  kartu  kredit meminjamkan  konsumen  uang  dan  bukan mengambil  uang  dari  rekening.  Di  dalam proses permohonan dan penerbitan kartu kredit ada  beberapa  tahapan  yang  harus  dilalui, Persyaratan-persyaratan tersebut adalah Mengisi  Data  pribadi,  Data  pekerjaan,  Data penghasilan  dan  referensi  Bank,  Data  lainnya yang  dimaksud  dengan  pekerjaan  dapat berwiraswasta  atau  pegawai  swasta  atau kalangan profesional tertentu.
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  (Angga  & Riani,2012).  Disini  dapat  disimpulkan  bahwa data  mining  berfungsi  salah  satunya  untuk memperkecil  biaya  pengeluaran.  Dalam  analis kartu  kredit  apabila  data  telah  lengkap semuanya sesuai dengan data diatas maka akan dilakukan  cek  data  via  telepon  untuk konfirmasi  data  kepada  nasabah  apakah  data sesuai  dengan  kebenarannya.  Dalam  hal  ini banyak terjadi kesalahan pada analis dikarenakan  banyaknya  permintaan  kartu kredit  sehingga  analis  harus  menelepon  data nasabah satu persatu untuk memastikan bahwa data  yang  diajukan  ini  adalah  benar.  Dengan demikian butuh waktu lama untuk memprosesnya agar kartu kredit itu disetujui.
Pohon Keputusan adalah sebuah struktur yang dapat digunakan untuk membagi kumpulan  data  yang  besar  menjadi  himpunan- himpunan record yang  lebih  kecil  dengan menerapkan  serangkaian  aturan  keputusan (Berry  &  Linoff,2004)  &  (Kusrini  &  Luthfi,
2009). Dengan menghimpun record yang lebih kecil  dengan  serangkaian  aturan  keputusan. Analis  tidak  perlu  menelepon  semua  nasabah yang mengajukan aplikasi kartu kredit. Dengan menentukan  tingkat  persetujuan  kartu  kredit analis akan diberikan keputusan untuk memproses  dan  menolak  aplikasi  kartu  kredit nasabah.
Oleh karenanya, penelitian ini dilakukan  untuk  membantu  menyelesaikan permasalahan  tersebut  dengan  merancang sebuah  aplikasi  data  mining  yang  berfungsi untuk  menentukan  tingkat  persetujuan  kartu kredit  dengan  begitu  analis  dapat  mengurangi tingkat  biaya  via  telepon  dalam  memproses persetujuan  kartu  kredit.  Teknik  data  mining yang  diterapkan  pada  aplikasi  yang  dibangun adalah  Algoritma  C4.5  atau  sering  disebut pohon keputusan merupakan metode klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan terkenal. Metode tersebut bisa digunakan salah satunya untuk tujuan mempermudah menganalisa  calon  nasabah  kartu  kredit, dikarenakan  mulai  banyaknya  data  fiktif  yang masuk  dan  juga  menghindarkan  kredit  macet yang  terjadi  pada  kartu  kredit.  Dengan pemilihan nasabah yang tepat dan sesuai pasar akan membuat keuntungan bank menjadi lebih baik.  Diketahui  dari  infobank  bahwa  kartu kredit  mengalami  kenaikan  dalam  kemacetan pada  tahun  2013  sebesar  2.4%.  Untuk  itu dengan  ada  sistem  data  mining  untuk menentukan  tingkat  persetujuan  kartu  kredit dapat  membantu  dalam  menentukan  dan menganalisa persetujuan kartu kredit.
Tujuannya  adalah  agar  kita  dapat  mengetahui tindak  lanjut  berikutnya  yang  dapat  diambil. Semua  hal  tersebut  bertujuan  mendukung kegiatan  operasional  perusahaan  sehingga tujuan  akhir  perusahaan  diharapkan  dapat tercapai.  Salah  satu  contoh  klasifikasi  data mining  untuk  menetukan  tingkat  persetujuan kartu  kredit  dengan  menggunakan  algoritma C4.5.

## 2. METODE PENELITIAN

## 1. Pengumpulan Data
Data  sekunder  pada  penelitian  ini adalah : buku-buku,  jurnal tentang pohon keputusan  algoritma  C4.5  dan  data mining  serta  data  pengusul  kartu  kredit pada  PT.  Cipta  Daya Resoure anak perusahaan  BNI46.  Sedangkan  Data primer  adalah  data  yang  diperoleh  dari hasil  penelitian.  Data  primer  dalam penelitian ini adalah data hasil uji dengan menggunakan  algoritma  Decision  Tree C4.5
2. Pengolahan Awal Data Proses pengolahan awal data dilakukan  untuk  mendapatkan  fakta  yang dapat  digunakan  untuk  memecahkan masalah  yang  sedang  diteliti.  Dibatasi dalam  menganalisa  data  berupa  jenis perusahaan,  status  pekerjaan,  jabatan, masa  kerja,  gaji  perbulan  dan  tempat tinggal.  Analisa  ini  digunakan  untuk melihat masalah yang sedang terjadi yang akan digunakan  sebagai bahan  yang  akan diteliti.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data mining dengan menggunakan  algoritma  4.5.  Di  mana algoritma  4.5 digunakan  sebagai  teknik pembelajaran pada data mining tersebut.

## 3. Model Perancangan
Model yang diusulkan untuk menentukan  tingkat  persetujuan  kartu kredit adalah dengan menggunakan pohon keputusan algoritma C4.5.
Langkah-langkah untuk membangun sebuah  pohon  keputusan  pada  algoritma C4.5  adalah  sebagai  berikut  (Kusrini  & Luthfi,2009) :
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai
c. Bagi kasus dengan cabang
d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar,
didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain dapat  digunakan  rumus sebagai berikut (Kusrini & Luthfi,2009) :
Di mana : S : Himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si| : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus pada S Untuk  menghitung  nilai entropy dapat digunaka  rumus  sebagai  berikut  (Kusrini & Luthfi, 2009) :
Di mana: S : Himpunan kasus A : fitur n : jumlah partisi S Pi : proporsi dari S i terhadap S
4. Implementasi Sistem
Pada  tahapan  implementasi  bertujuan untuk  mendapatkan  hasil  dari  analisa keputusan terhadap calon nasabah.
Setelah data dianalisa ,kemudian dilakukan  pelatihan  untuk  mendapatkan hasil yang diinginkan. Pelatihan dilakukan  dengan  menggunakan  dua tahapan.  Tahapan –  tahapan  yang digunakan dalam pelatihan yaitu :
a. Pelatihan secara manual
Pelatihan  secara  manual  dilakukan dengan  mengolah  data  yang  telah didapatkan  dari  proses  analisa  manual.
Kemudian  data  tersebut  dimasukkan  ke dalam  rumus  –  rumus  perhitungan algoritma C4.5.

## b. Pelatihan secara software
Data  yang  telah  dianalisa  akan dilakukan  pelatihan  secara software . Pelatihan  secara  software  dilakukan dengan  menggunakan software Rapid Miner .  Hal  ini  sangat  berpengaruh terhadap  penelitian,  oleh  karena  itu  data tersebut harus akurat agar dapat digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas layanan  pada  PT  Cipta  Daya Resoure anak perusahaan BNI46.

## 5. Pengujian Hasil
Pada  tahapan  pengujian  dilakukan untuk  mengetahui  cara  sistem  bekerja dalam mengolah data. Data yang diperoleh  berupa  data  nasabah  yang mengajukan  kartu  kredit  pada  bulan januari  2014  yang  akan  telah  diperoleh data  101  nasabah  dan  akan  di  uji  40% dari  data  yang  ada.  Poin-poin  yang  akan diambil  dari  jenis  perusahaan,  status pekerjaan,  jabatan,  masa  kerja,  gaji perbulan,  dan  tempat  tinggal.  atribut tersebut  bisa  mendapatkan  hasil  yang diinginkan  dengan  data  yang  telah melalui pelatihan selanjutnya akan dilakukan  pengujian  secara software . Dalam hasil pengujian ini akan didapatkan  hasil  keputusan  diproses  dan ditolak. Pengujian secara software dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi Rapid Miner .

## 3. ANALISA DAN PERANCANGAN
Proses  klasifikasi  kelayakan  calon nasabah baru diproses dengan membuat pohon keputusan  untuk  menghasilkan  suatu output . Di  mana  data  tersebut  mempunyai  beberapa kriteria yang merupakan syarat dalam pengklasifikasian  kelulusan  kelayakan  calon
nasabah  baru.  Data  tersebut  merupakan  data input klasifikasi kelayakan calon nasabah baru. Data  yang  telah  didapat  dianalisa  seehingga dikelompokkan  menjadi  beberapa  kelompok data  yang  dapat  diproses  dengan  merancang pohon keputusan. Proses pengambilan keputusan  dalam  klasifikasi  kelayakan  calon nasabah baru dikelompokkan menjadi beberapa kriteria yaitu; jenis perusahaan, status pekerjaan,  jabatan,  lama  kerja/usaha,  gaji perbulan, usia, dan status tempat tinggal.
Dari  data-data  tersebut,  yang  diambil sebagai  variabel  keputusannya  adalah  komite diproses  dan  ditolak.  Sedangkan  yang  diambil sebagai  variabel  penentu  dalam  pembentukan pohon  keputusan  adalah  Jenis  Perusahaan, Status  Pekerjaan,  Jabatan,  Lama  Kerja,  Gaji Perbulan,  Tanggal  lahir  dan  Status  Tempat Tinggal.  Pemilihan  variabel-variabel  tersebut dengan  pertimbangan  bahwa  jumlah  nilai variabelnya  tidak  banyak  sehingga  diharapkan calon  nasabah  yang  masuk  dalam  satu klasifikasi  nilai  variabel  tersebut  cukup banyak.
Dari form at  data  akhir  calon  nasabah baru  maka  akan  dilakukan  klasifikasi  data algoritma  C4.5  dengan  membuat  pohon keputusan. Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan  pada  nilai gain tertinggi  dari atribut-atribut  yang  ada.  Untuk  menghitung gain digunakan  rumus  (1),  sedangkan  untuk menghitung  nilai entrop y  dapat  dilihat  pada rumus  (2).  Setelah  nilai Entropy dan Gain dihitung. Dan dari perhitungan dapat diketahui bahwa  atribut  dengan gain tertinggi  adalah Jabatan sebesar 0,71127 . Berarti Jabatan dapat menjadi node akar.  Kemudian,  langkah selanjutnya adalah menyelesaikan untuk menghitung Node 1 sebagai akar, sama dengan cara  yang  di  atas  dengan  menghitung  nilai entropy dari  atribut  yang  tersisa  yaitu  Gaji Perbulan, Usia, Lama Kerja, Jenis Perusahaan, Status  Tempat  Tinggal  dan  Status  Pekerjaan setelah dihitung
entropy , kemudian menghitung gain untuk tiap-tiap atribut.
Dari  pohon  keputusan  yang  didapat bahwa  secara  umum  calon  nasabah  di  PT.
Cipta Daya Resoure
inhouse BNI46
mempunyai Jabatan Customer Service, Dokter, Dosen  dan  Dokter  Bedah,  Guru,  Guru  kelas, Kepala  Sekolah,  Keuangan,  Koordinator,
Manager, Manager Marketing, Manager Pemasaran, Pemilik, Perawat, Pimpinan Cabang,  Sales  Executive,  Senior  Marketing,
Staff,  Supervisor  Internal  dan  Lama  Kerja dengan  klasifikasi  2  sampai  13  dan  Usia Nasabah dengan klasifikasi 1 sampai 20.
Berdasarkan  pohon  keputusan  terakhir yang  terbentuk,  maka  aturan  atau rule yang terbentuk adalah sebagai berikut :
1. If Jabatan = Administrasi Then
keputusan = Tolak
2. If Jabatan = Crew  Counter Then keputusan = Tolak 3. If Jabatan = Customer  Service  and Lama Kerja = 1 Then Keputusan = 1 4. If Jabatan = Customer  Service  and Lama  Kerja  =  1  Then  Keputusan
Tolak
5. If Jabatan = Customer  Service  and Lama  Kerja  =  2  Then  Keputusan  =
Diproses
6. If Jabatan = Dokter Then keputusan = Proses
7. If Jabatan = Dosen  Dan  Dokter Bedah Then keputusan = Proses 8. If Jabatan = Front  Officer Then keputusan = Tolak
9. If Jabatan = Guru Then keputusan = Proses 10. If Jabatan = Guru  Kelas Then keputusan = Proses 11. If Jabatan = Kepala  Sekolah Then keputusan = Proses 12. If Jabatan = Keuangan Then keputusan = Proses
13. If Jabatan = Koordinator Then
keputusan = Proses
14. If Jabatan = Manager Then keputusan = Proses
15. If Jabatan = Manager  Makerting Then keputusan = Proses 16. If Jabatan = Manager  Pemasaran Then keputusan = Proses 17. If Jabatan = Operasional  Officer Then keputusan = Tolak
18. If Jabatan = Operational Then keputusan = Tolak 19. If Jabatan = Pemilik  and  Usia
Nasabah = 2 Then Keputusan = 2
20. If Jabatan = Pemilik  and  Usia Nasabah = 21 Then Keputusan Tolak 21. If Jabatan = Pemilik  and  Usia
Nasabah  =  11  Then  Keputusan  =
Diproses
22. If Jabatan = Perawat Then keputusan = Proses
23. If Jabatan = Petugas Then keputusan = Tolak
24. If Jabatan = Pimpinan  Cabang Then keputusan = Proses
25. If Jabatan = Sales  Counter Then
keputusan = Tolak
26. If Jabatan = Sales  Eksekutif Then keputusan = Proses 27. If Jabatan = Sekretaris  Eksekutif Then keputusan = Tolak 28. If Jabatan = Senior  Makerting Then keputusan = Proses 29. If Jabatan = Staff Then keputusan = Proses 30. If Jabatan = Supervisor Internal Then keputusan = Proses Sebagai  contoh  hasil  akhir,  seorang calon  nasabah  dengan  id  (Lolynda)  adalah seorang  calon  nasabah  yang  bekerja  di perusahaan  BUMD  yaitu  BANK  NAGARI SOLOK  dengan  jabatan  sebagai  customer service dengan status pekerjaan karyawan yang sudah  bekerja  selama  3  Tahun.  Apabila semuanya  telah  memenuhi  syarat  maka  calon nasabah  tersebut  akan  diproses  dan  apabila calon nasabah tersebut tidak memenuhi kriteria yang  ditetapkan  oleh  pihak  bank  maka  akan ditolak.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  yang  dilakukan,  metode pohon keputusan ( decision tree ) yang diproses dengan software  Rapidminer lebih  efektif  dan fleksibel jika digunakan pada proses pengklasifikasian  calon  nasabah  pada  PT.
Cipta Daya Resoure inhouse BNI46.
Disamping  itu,  pemilihan  variabel  (atribut kondisi  dan  attribut  keputusan)  yang  akan digunakan dalam menentukan sebuah klasifikasi juga sangat mempengaruhi rule atau knowledge yang  dihasilkan.  Dalam  hal  ini Algoritma C4.5 dianggap  sebagai  algoritma yang  sangat  membantu  dalam  melakukan klasifikasi  data  karena  karakteristik  data  yang diklasifikasi dapat diperoleh dengan jelas, baik dalam  bentuk  struktur  pohon  keputusan ( decision  tree )  maupun  dalam  aturan  rule If  – Then sehingga  memudahkan  pengguna  dalam melakukan penggalian informasi terhadap data yang bersangkutan.

## DAFTAR PUSTAKA
Mabrur,  Angga  Ginanjar  dan  Riani  Lubis. 2012.  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Memprediksi Kriteria Nasabah Kredit”. Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA).
Kusrini  dan  Emha  Taufiq  Luthfi.  2009.
Algoritma  Data  Mining .  Yogyakarta: Andi.
Widodo, Prabowo Pudjo. Dkk. 2013. Penerapan Data Mining Dengan
Matlab. Bandung : Rekayasa Sains.
Hermawati,  Fajar  Astuti.  2013. Data  Mining . Yogyakarta: Andi.
Sunjana.  2010.  “Klasifikasi  Data  Nasabah
Sebuah Asuransi Menggunakan
Algoritma  C4.5”. Jurnal  Aplikasi Teknologi Informasi 2010.
Anand, Sheila. Dkk. 2012. “Analysis of SEER Dataset  for  Breast  Cancer  Diagnosis using  C4.5  Classification  Algorithm”.
International  Journal  of  Advanced Research in Computer and
Communication  Engineering. 1,  (2), 2278 – 1021.

## K,  Madhan,  Dkk.  2012.  “Classification  Of
Queries  Using  C4.5  Algorithm  In
Micro Blogging Supported
Classroom”. International  Journal  of Communications  and  Engineering. 5,
(5), 1-6.
Nazrian, Adli dan Paidi Hidayat. 2012. “Studi Tentang  Keputusan  Nasabah  Dalam
Menabung  Di  Bank  Sumut  Cabang Usu Medan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) ”. Jurnal studi  tentang  keputusan  nasabah dalam menabung di bank. 14-20.
Nailufarth,  Quraratul  A’yun.  2012.  “Sistem Perbankan  Dan  Persoalan  Riba  Dalam Islam Menuju Sistem Perbankan Bebas Riba”. Jurnal  Sistem  Perbankan  Dan Persoalan  Riba  Dalam  Islam  Menuju Sistem Perbankan Bebas Riba .
Sulistyawaty, Risna. 2009. “Prilaku Konsumen
Dalam  Penggunaan  Kartu  Kredit  Di Wilayah  DKI  Jakarta”. Jurnal  Prilaku Konsumen  Dalam  Penggunaan  Kartu Kredit Di Wilayah DKI Jakarta.