Analisis Risiko Pinjaman dengan Metode Support Vector Machine , Artificial Neural Network dan Naïve Bayes
Bandung Pernama 1* , Hindriyanto Dwi Purnomo 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana .

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 28 June 2022 Received in revised form 30 October 2022 Accepted 11 November 2022 Available online January 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i1.693

## Keywords:
Banking; Support Vector Machine; Artificial Neural Network; Naïve Bayes.
Kata Kunci: Perbankan; Support Vector Machine; Artificial Neural Network; Naïve Bayes.

## a b s t r a c t
Banking is an industrial institution  that is influential in the economy of  a country. Banks are engaged in finance that collect funds from the public in the form of deposits and distribute loans to the public. It is undeniable, that in making loans to the public, problems will inevitably arise, such as the borrower being late in making installment payments or misuse of funds for other purposes, the borrower failing to build his business, thereby hampering installment payments. In this study, we will predict loan risk using a machine learning approach using several methods such as Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), and Naive Bayes. From the results of research that has tested the three methods using cross validation, confusion matrix, and ROC curves, the Support Vector Machine (SVM) method, which is the method with the best results, is 92.0% accuracy, then the second method is Artificial Neural Network. (ANN) of 91.2% and the lowest accuracy is the Naïve Bayes method with an accuracy of 81.2%.

## a b s t r a k
Perbankan merupakan lembaga industri yang berpengaruh dalam perekonomian suatu negara. Bank  bergerak  di  bidang  keuangan  yang  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk simpanan  dan  menyalurkan  pinjaman  kepada  masyarakat.  Tidak  dapat  dipungkiri,  dalam memberikan  pinjaman  kepada  masyarakat  pasti  akan  timbul  permasalahan,  seperti  peminjam terlambat  melakukan  pembayaran  angsuran  atau  penyalahgunaan  dana  untuk  keperluan  lain, peminjam  gagal  membangun  usahanya,  sehingga  menghambat  pembayaran  angsuran.  Dalam penelitian  ini,  kami  akan  memprediksi  risiko  pinjaman  dengan  pendekatan  machine  learning menggunakan  beberapa  metode  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM),  Artificial  Neural Network (ANN), dan Naive Bayes. Dari hasil penelitian yang telah menguji ketiga metode dengan menggunakan  cross  validation,  confusion  matrix,  dan  kurva  ROC,  metode  Support  Vector Machine (SVM) yang merupakan metode dengan hasil terbaik akurasi 92,0%, kemudian metode kedua  adalah  Artificial  Neural  Network  (ANN)  sebesar  91,2%  dan  akurasi  terendah  adalah metode Naïve Bayes dengan akurasi 81,2%.
*Corresponding author. Email: 672018162@student.uksw.edu 1 . © E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Sebagai industri yang terus berkembang dan memiliki kegiatan  usaha  yang  beragam,  perbankan  memiliki risiko yang semakin kompleks. Perbankan merupakan lembaga  keuangan  yang  berpengaruh  dalam  bidang perekonomian suatu negara. Bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk  simpanan  maupun  menyalurkan  kembali kepada masyarakat dalam bentuk pinjaman. Kegiatan umum bank pada dasarnya merupakan memobalisasi dana  dari  masyarakat  untuk  disalurkan  kepada perorangan  atau  suatu  lembaga  yang  membutuhkan dana pinjaman. Pinjaman pada bank merupakan salah satu bagian pembentukan modal yang dilakukan oleh lembaga  keuangan,  pada  hal  ini  pihak  perbankan dapat  mendorong  masyarakat  dalam  menyalurkan kinerja  usaha,  sehingga  dapat  dimanfaatkan  untuk meningkatkan  produktivitas  usaha  sektor  riil  yang dilakukan  oleh  masyarakat  individu  maupun  suatu lembaga  [1].  Dalam  menjalankan  fungsinya, perbankan  dapat  mengoptimalkan  penyaluran pinjaman  kepada  masyarakat.  Akan  tetapi  pinjaman yang  diberikan  oleh  pihak  bank  tidak  menutup kemungkinan  mengandung  risiko,  sehingga  dalam pelaksanaannya bank harus memperhatikan asas – asas perkreditan  yang  sehat  serta  memiliki  fundamental yang lebih kuat, supaya pinjaman dapat dilaksanakan secara konsisten dan berdasarkan asas – asas pinjaman yang sehat. Risiko dalam hal ini merupakan potensi terjadinya  suatu  peristiwa  yang  dimana  dapat menimbulkan kerugian pada pihak bank. Sedangkan manajemen  risiko  adalah  serangkaian  produser  dan metodologi  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi, mengukur,  memantau  dan  mengendalikan  suatu risiko yang timbul dari kegiatan usaha bank [2].
Penelitian  ini  berfokus  pada  Risiko  Pinjaman  yang melakukan perbandingan model klasifikasi pendekatan machine learning guna dapat menghasilkan suatu  hasil  prediksi  pada  risiko  pinjaman . Dalam penelitian ini, data yang digunakan di ambil melalui website umum  yang  akan  diklasifikasi  untuk memprediksi faktor apa saja yang menjadi penyebab kesalahan pada risiko pinjaman di industri perbankan serta  dengan  melakukan perbandingan  metode  yang digunakan  yaitu Support  Vector  Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), dan Naïve Bayes.
Dalam data  mining untuk  memprediksi  memiliki metode-metode  klasifikasi,  metode  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu, Support  Vector Machine (SVM), Artificial  Neural Network (ANN),  dan Naïve bayes. Metode – metode berikut akan digunakan untuk melakukan perbandingan yang dimana berguna untuk melakukan pendekatan machine learning [3][4][5]. Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  algoritma pembelajaran  klasifikasi  yang  dapat  menghasilkan solusi  berupa global  optium, pada  setiap running mencapai  solusi  yang  sama  [6][7][8]. Artificial  Neural Network (ANN)  yaitu  algoritma  yang  dapat menghasilkan  solusi  berupa local  optimal, setiap melakukan training menghasilkan solusi yang berbeda [9][10]. Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi yang dapat memprediksi probabilitas sebuah kelas [11][13], dimana teknik ini adalah teknik yang paling baik dalam hal  waktu  komputasi  dibanding  dengan  teknik algoritma data mining lainnya [14].
Manajemen  risiko  dapat  didefinisikan  sebagai  suatu metode yang logis dan sistematik dalam identifikasi, kuantifikasi,  menentukan  sikap,  menetapkan  solusi, serta  melakukan  monitor  dan  pelaporan  risiko  yang berlangsung  pada  setiap  aktivitas  atau  proses [15][16][17].  Analisis  pinjaman  adalah  suatu  proses yang dimaksud untuk menganalisis atau menilai suatu permohonan  pinjaman  yang  diajukan  oleh  calon nasabah  [18][19],  sehingga  dapat  memberikan keyakinan  kepada  pihak  perbankan  bahwa  proyek yang akan dibiayai dengan pinjaman dari bank cukup layak.  Oleh  karena  itu,  dengan  adanya  analisis pinjaman  ini  dapat  mencegah  terjadinya  kegagalan nasabah dalam memenuhi kewajiban untuk melunasi suatu pinjaman yang telah diterimanya [20][21]. Untuk meminimalisir  kredit  modal  kerja  bermasalah  pada suatu  perbankan,  dinyatakan  bahwa  penerapan manajemen risiko pinjaman yang meliputi pengawasan  aktif  dewan  komisaris  dan  direksi, kebijakan,  prosedur  dan  penetapan  limit,  proses identifikasi,  pengukuran,  pemantauan,  dan  sistem Informasi  manajemen  risiko  pinjaman,  serta  sistem pengendalian  intern  untuk  meminimalisir  pinjaman modal kerja bermasalah [22].
Tujuan adanya analisis resiko pinjaman ini diharapkan dapat menjadi bahan masukan dan perbandingan yang dapat  menambah  wawasan  dalam  mengambil  suatu keputusan  yang  dapat  meningkatkan  kinerja perusahaan  dimasa  yang  akan  datang.  Dapat  juga
untuk  menentukan  perkiraan  seberapa  besarnya risiko calon nasabah yang akan meminjam jika di lihat dari  sisi  data  yang  tertera,  bisa  juga  menentukan potensi  pinjaman  yang  dapat  digunakan  oleh  calon nasabah  di  masa  yang  akan  datang.  Selain  itu  juga dapat  menjadi  acuan  untuk  perancangan  strategi penyangga  yang  baru  terhadap  kemungkinan terjadinya kerugian. Analisis risiko pinjaman ini juga berguna  untuk  meminimalisir  permasalahan  yang sering terjadi seperti pihak dari peminjam  terlambat dalam  pembayaran  cicilan  dana,  penyalahgunaan untuk  keperluan  lain,  atau  pihak  peminjam  gagal dalam  mengembangkan  usahanya  sehingga  dapat mengakibatkan  dana  tidak  mengalir  ataupun cicilan macet.  Setelah  mendapatkan  hasil  tersebut  maka penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan menga nalisis  Risiko  Pinjaman  dengan  Pendekatan Machine  Learning yang  akan  membandingkan beberapa model yaitu Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), dan Naïve Bayes .

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  akan  digunakan  dalam penelitian terlampir sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Identifikasi Masalah :
Perbankan  merupakan  salah  satu  industri berkembang  pada  bidang  keuangan  seperti  uang tunai,  kredit  serta  transaksi  keuangan  lainnya. Industri  perbankan  dapat  didefinisikan  sebagai
kegiatan  bisnis  yang  menerima  uang  dan  menjaga uang yang dimiliki oleh individu maupun entitas lain. Tidak  hanya  itu  saja,  industri  perbankan  dapat diartikan  juga  sebagai  kegiatan  meminjamkan  uang dengan  tujuan  tertentu  yaitu  dapat  melakukan kegiatan  ekonomi  seperti  menghasilkan  keuntungan atau hanya sekedar menutupi biaya operasional. Akan tetapi pada kegiatan peminjaman uang memiliki suatu masalah  yang  berisiko  bagi  industri  perbankan  yang dapat membuat kegiatan bisnis ini tidak mendapatkan hasil maksimal seperti adanya. Adapun permasalahan yang dialami suatu Bank pada bagian simpan pinjam seperti  adanya  pengembalian  dana  yang  tidak dikembalikan  dengan  tepat  waktu  akibat  adanya berbagai  faktor  penghambat  dari  pihak  peminjam dana/nasabah  terkait,  tidak  hanya  itu  saja  adapula permasalahan  seperti  pihak  peminjam  dana  atau nasabah  tersebut  yang  meminjam  dana  melebihi kemampuan  dari  nasabah  tersebut  atau  terlalu dipaksakan  sehingga  menimbulkan  keterlambatan pengembalian  dana  yang  dipinjam  pada  bank.  Pada penelitian  ini  bermaksud  untuk  menyelesaikan permasalah  tersebut  dengan  menggunakan  analisis terhadap risiko pinjaman dengan melakukan pendekatan machine -learning .
Pengumpulan Data : Data yang digunakan untuk analisis risiko pinjaman ini merupakan open dataset yang  di  ambil  dari  salah satu website data analis yang memang menyediakan berbagai macam tentang data analis terutama berbagai macam dataset . Dataset yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan data yang berisikan informasi para calon nasabah  dari  negara  India  yang  dapat  digunakan sebagai  alat  pengukur  calon  nasabah  yang  berisiko terlambat pada saat pembayaran atau tepat waktu.

## Pengolahan Data:
Sebelum  melakukan  klasifikasi  resiko  pinjaman, pertama melakukan Exploratory Data Analysis (EDA) dan Pre-processing  Data terhadap dataset guna  untuk mengenali data yang akan di olah dan mempersiapkan data  untuk  tahap  klasifikasi  dari  beberapa  metode. Tahapan  EDA  yaitu  mengenali  atau  memahami  isi dataset, variabel  pada dataset, mengecek miss  data, melihat  statistik  data  dan  lain  sebagainya.  Setelah mengetahui  isi  data  yang  akan  digunakan  langkah selanjutnya yaitu featuring data atau Feature Engineering yang menggabungkan beberapa data karena memiliki arti yang sama yang menghasilkan menjadi suatu data
baru  dan  membuang  data  jika  data  memiliki presentase  kecil  untuk  di  analisis  [23].  Ada  juga mengubah isi menjadi numerik dan pembuatan rate group karena memiliki terlalu banyak data seperti data pendapatan dan umur. Berikut merupakan tabel dari hasil Feature Engineering.
Tabel 1. Hasil Feature Engineering
Hasil  yang  didapatkan  merupakan  data  yang  telah melewati  proses Feature  Engineering yang  didapatkan dari  pengenalan  data,  relasi  antar  data  yang  sampai sedemikian  rupa.  Berikut  merupakan  penjelasan  isi ada Table 1. Tabel 2. Penjelasan Isi Data
Tabel 2 merupakan penjelasan isi dari Tabel 1 dimana parameter Age memiliki 4 data yang dimenjadi data rate agar  tidak  terlalu  banyak  data,  sama  dengan parameter Experience yang juga memiliki banyak data yang akhirnya digabungkan, untuk parameter Single, Car_Ownership, Risk_Flag merupakan parameter yang diubah  menjadi Numerik, lalu  parameter House dan JOBS merupakan  parameter  baru  dari  gabungan  2 parameter  yang  bermaksud  memberikan  informasi status  rumah  dan  pekerjaan  apakah  ada  masalah dalam  status  rumah  atau  pekerjaan  calon  nasabah, parameter ini juga memiliki data yang diubah menjadi Numerik. Setelah Feature Engineering selesai, data akan difokuskan kepada data label yang berfokus kepada risiko  suatu  nasabah.  Data  tersebut  diolah menggunakan 5-folds  Cross  Validation ,  setelah melakukan Cross  Validation data  akan  masuk  pada tahap Split Data atau membagi data menjadi data latih dan data uji atau biasa disebut data Train dan data Test dengan ratio 0.75 dan 0.25.
Pengujian Metode: Setelah  melakukan  pengolahan  data  maka  akan dilanjutkan kepada tahap pengujian metode dari ketiga metode yang akan di gunakan, yaitu metode SVM atau Support Vector Machine yang menggunakan parameter SVC  yang  diambil  dari library  sklearn.svm dengan probabitily = True, adapun  metode Artificial  Neural Network yang menggunakan parameter MLPClassifier dari library keras. Models dan metode Naive Bayes yang menggunakan  parameter GaussianNB dari library sklearn naive_bayes . Pada pengujian dari ketiga metode yang  digunakan  dipadukan  dengan 5-folds  Cross Validation ,  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  seperti tingkat  akurasi, precision,  recall, nilai  ROC/AUC  dari ketiga metode yang digunakan dengan data train dan data test yang terus dirotasi.
Analisis dan Kesimpulan : Berdasarkan  hasil  yang  sudah  diketahui  dari  ketiga metode  yang  digunakan,  selanjutnya  akan  dilakukan analisa  dalam  hal  performa  dari  ketiga  metode yang akurat dan optimal dalam proses perbandingan hasil dari  prediksi  risiko  pinjaman.  Lalu  pada  tahap selanjutnya  penulis  dapat  menarik  kesimpulan  dari penelitian yang telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berdasarkan  hasil  dari  analisis  data  yang  telah dilakukan dengan menggunakan 250 data uji yang juga menggunakan  metode cross  validation untuk  menguji tingkat  akurasi,  yaitu  menggunakan 5-folds  cross validation mendapatkan  hasil  prediksi  dengan menggunakan confusion matrix seperti gambar dibawah ini.
Gambar 2. Prediksi SVM
Bandung Pernama, Hindriyanto Dwi Purnomo / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (1) 2023, 92-99
Pada  Gambar  2  merupakan confusion  matrix dari metode SVM yang mendapatkan hasil prediksi risiko pinjaman  nasabah  sebanyak  104  data  diprediksi bermasalah,  18  data  prediksi  bermasalah  ternyata lancar,  126  data  diprediksi  lancar,  dan  2  data diprediksi  lancar  ternyata  bermasalah.  Lalu  untuk metode Naïve bayes seperti gambar di bawah ini.
Gambar 3. Prediksi Naïve Bayes
Selanjutnya pada Gambar 3 merupakan hasil confusion matrix yang  menggunakan  metode Naïve  Bayes yang mendapatkan  hasil  sebanyak  91  data  diprediksi bermasalah,  31  data  diprediksi  bermasalah  ternyata lancar,  112  data  diprediksi  lancar  dan  16  data diprediksi  lancar  ternyata  bermasalah.  Setelah  itu metode ketiga yaitu Artificial Neural Network dengan mendapatkan hasil sebagai gambar dibawah.
Gambar 4. Prediksi ANN
Terakhir merupakan metode ketiga yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu Artificial  Neural  Network mendapatkan  hasil confusion  matrix seperti  pada Gambar  4,  yaitu  sebanyak  105  data  diprediksi bermasalah,  17  data  diprediksi  bermasalah  ternyata lancar,  123  diprediksi  lancar  dan  5  data  diprediksi lancar ternyata bermasalah. Pada hasil confusion matrix diatas ternyata pada metode SVM dan ANN memiliki hasil yang hampir mirip, oleh karena itu maka lebih
baik untuk mengetahui hasil akurasi metode manakah yang  paling  akurat  dan  dapat  digunakan  sebagai metode paling akurat untuk prediksi risiko pinjaman. Hasil akhir yang didapatkan setelah melakukan analisis menggunakan data yang digunakan, tertera pada Tabel 3  yang  merupakan  tabel  hasil  penelitian  dari  ketiga metode seperti berikut.
Tabel 3. Hasil Analisis
Dari ketiga metode yang digunakan, dapat dilihat pada Gambar  5  bahwa  metode Support  Vector  Machine (SVM)  memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi dibanding  dengan  metode Artificial  Neural  Network (ANN)  dan  Naïve  bayes  dengan  akurasi  sebesar 92,0%  sedangkan  untuk  metode Artificial  Neural Network (ANN)  sebesar  91,2%  dan  akurasi  paling rendah  ialah  metode Naïve  Bayes dengan  akurasi sebesar 81,2%. Berikut merupakan diagram hasil dari akurasi ketiga metode yang digunakan.
Gambar 5. Diagram Accuracy Precision yang  dihasilkan  dari  ketiga  metode  yang digunakan pada penelitian ini seperti yang tertera pada Gambar 5 dengan hasil nilai precision paling baik adalah dari metode Support Vector Machine (SVM) dengan nilai 0,8750,  metode Artificial  Neural  Network (ANN) mendapatkan nilai precision sebesar 0,8786 dan metode Naïve Bayes mendapatkan nilai precision terendah yaitu 0,7832.  Berikut  merupakan  diagram Precision ketiga metode.
Gambar 6. Diagram Precision
Rerata nilai recall dari ketiga metode yang digunakan menghasilkan nilai recall tertinggi dari ketiga metode yaitu  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dengan nilai sebesar 0,9844, metode Artificial Neural Network (ANN) menghasilkan nilai recall sebesar 0,9609 dan metode yang memiliki nilai paling rendah yaitu Naïve Bayes yang  hanya  mendapatkan  nilai recall 0,8750. Berikut  merupakan  diagram  hasil  dari Recall ketiga metode yang digunakan.
Gambar 7. Diagram Recall
Untuk nilai AUC dari ketiga metode yang digunakan menghasilkan  nilai  tertinggi  sebesar  0.9355  dari metode Support  Vector  Machine (SVM),  nilai selanjutnya  sebesar  0.9456  dari  metode Artificial Neural  Network (ANN)  dan  nilai  paling  rendah sebesar  0.9026  yang  dihasilkan  oleh  metode Naïve Bayes .  Berikut  merupakan  diagram  AUC  dan  ROC dari ketiga metode yang digunakan.
Gambar 8. Diagram AUC
Gambar 9. ROC Curve (AUC)
Melihat  dari  hasil accuracy,  precision,  recall, dan  ROC Curve (AUC)  dari  ketiga  metode  yang  digunakan, metode  terbaik  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Support Vector Machine (SVM) yang mendapatkan hasil rerata  paling  tinggi  diantara  metode Artificial  Neural Network (ANN)  dan  metode Naïve  Bayes .  Berikut merupakan hasil dari Probability Calibration Curves dari metode Support  Vector  Machine,  Artificial  Neural Network, dan Naïve Bayes.
Gambar 10. Proability Calibration Curves .

## 4. Kesimpulan
Pada  penelitian  yang  berjudul  Analsis  Risiko Pinjaman  dengan  Metode Support  Vector  Machine (SVM), Artificial  Neural  Network (ANN)  dan Naïve Bayes yang telah dilakukan, dapat ditarik kesimpulan bahwa  untuk  proses  analisis  resiko  pinjaman  yang menggunakan Open  Dataset ini  telah  melalui  tahap Exploratory  Data  Analysis dan Pre-Processing  Data dengan  berbekal  data  calon  nasabah yang  berisikan seperti umur, pengalaman meminjam, menikah atau tidak,  kepemilikan  mobil,  risiko  pinjaman,  status kepemilikan  rumah,  dan  status  pekerjaan.  Dimana data tersebut telah diolah sedemikian rupa berharap hasil  yang  didapat  pada  saat  melakukan  klasifikasi dapat  memberikan  hasil  maksimal  dengan menggunakan  7  parameter  yang  digunakan. Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan dapat disimpulkan bahwa analisis risiko pinjaman ini dapatdilakukan  dengan  menggunakan  metode  yang paling akurat sebagai metode prediksi risiko pinjaman dengan memiliki hasil prediksi dari 250 data uji, yaitu sebanyak 104 nasabah diprediksi benar bermasalah, 18 nasabah diprediksi bermasalah ternyata lancar, 126 nasabah  diprediksi  benar  lancar,  dan  2  nasabah diprediksi lancar ternyata bermasalah. Dimana hasil tersebut  didapatkan  dengan  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  yang  merupakan metode dengan mendapatkan hasil paling baik, yaitu accuracy 92,0%, precision 0,8750, recall 0,9844 dan AUC 0,9355 sehingga tergolong metode klasifikasi paling baik  untuk  prediksi  risiko  pinjaman  dibanding dengan metode Artificial Neural Network (ANN) dan Naïve  Bayes. Metode Support  Vector  Machine (SVM) menjadi metode dengan hasil paling baik dikarenakan kesesuaian data yang telah di olah pada tahap Feature Engineering sebelumnya  yang  menjadikan  metode Support  Vector  Machine (SVM)  dapat  mendapatkan hasil  maksimal.  Berdasarkan  permasalahan  dan tujuan  dari  penelitian  ini  telah  mendapatkan  hasil seperti  dapat  mengetahui  metode  manakah  yang memiliki  nilai  terbaik  dalam  kegunaannya mengetahui risiko pinjaman dan metode yang dapat membantu  secara  efisien  dalam  mengerjakan tugasnya,    adapun  hasil  dari  tujuan  penelitian  ini dapat membantu pihak perbankan dalam mengetahui risiko  pinjaman  para  calon  nasabah  yang  dimana merupakan salah satu permasalahan perbankan, dan juga hasil yang dapat membantu memberikan suatu wawasan dalam mengambil suatu keputusan..

## 5. Daftar Pustaka
[1] Watopa, E.Y., Murni, S. and Saerang, I.S., 2017. Analisis  Penerapan  Pengelolaan  Risiko  Kredit dan  Risiko  Operasional  Pada  PT.  Bank  Sulut GO. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi, Manajemen,  Bisnis  dan  Akuntansi , 5 (2).  DOI: https://doi.org/10.35794/emba.5.2.2017.1561 9.
[2] Siamat,  D.,  Kusumawardhani,  P.N.  and Agustin,  F.,  2005. Manajemen  lembaga  keuangan: kebijakan moneter dan perbankan: dilengkapi UU no. 10 tahun 1998, UU no. 23 tahun 1999, UU no. 03 tahun  2004 .  Lembaga  Penerbit  Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia.
[3] Bustami, B., 2013. Penerapan algoritma Naive Bayes  untuk  mengklasifikasi  data  nasabah asuransi. TECHSI-Jurnal
Teknik
Informatika , 5 (2). DOI:
https://doi.org/10.29103/techsi.v5i2.154 .
[4] Alhaq,  Z.,  Mustopa,  A.,  Mulyatun,  S.  and Santoso, J.D., 2021. PENERAPAN METODE SUPPORT  VECTOR  MACHINE  UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER. Journal of Information System Management  (JOISM) , 3 (1),  pp.16-21.  DOI: https://doi.org/10.24076/joism.2021v3i2.558.
[5] Vapnik, V., 1995. Support-vector networks. Machine learning , 20 , pp.273-297.
[6] Gaspersz,  V.,  2002.  Production  Planning  and Inventory  Control  Manufacturing  21.  PT. Gramedia Pustaka Utama: Jakarta
[7] Eska, J., 2016. Penerapan Data Mining Untuk Prediksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan Algoritma C4. 5 STMIK Royal, Ksiaran.
[8] Gunawan, A. and Marwan, A., 2003. Anggaran Perusahaan. Yogyakarta: BPFE .
[9] Cristianini,  N. and  Shawe-Taylor,  J.,  2000. An introduction to support vector machines and other kernel- based  learning  methods .  Cambridge  university press.
[10] Bhakti, H.D., 2019. Aplikasi Artificial Neural Network  (ANN)  untuk  Memprediksi  Masa Studi  Mahasiswa  Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik. Jurnal Eksplora Informatika , 9 (1), pp.88- 95.
[11] Syahrudin,  A.N.  and  Kurniawan,  T.,  2018. Input  dan  output  pada  bahasa  pemrograman python. Jurnal Dasar Pemrograman Python Stmik, January , pp.1-7.
[12] Supribadi,  K.,  Khakhim,  N.,  2014. Analisis metode  support  vector  machine  (SVM)  untuk klasifikasi penggunaan lahan berbasis penutup lahan pada citra ALOS AVNIR-2 (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada).
[13] Salim,  A.  and  Pambudi,  W.S.,  2014. Implementasi Metode Hybrid Artificial Neural Network  (Ann) – Pid  Untuk  Perbaikan  Proses Berjalan  Pada  Prototype  Robot  Material Handling. Jurnal Mikrotek , 1 (3), pp.155-164.
[14] Muin, A.A., 2016. Metode Naive Bayes Untuk Prediksi  Kelulusan  (Studi  Kasus:  Data Mahasiswa  Baru  Perguruan  Tinggi). Jurnal Ilmiah  Ilmu  Komputer  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Al Asyariah Mandar , 2 (1), pp.22-26.
[15] Sparta,  S.,  2016.  Risiko  Kredit  dan  Efisiensi Perbankan  di  Indonesia. MIX:  Jurnal  Ilmiah Manajemen , 6 (1), pp.28-44.
[16] Suryati, I.S.N., Perancangan Sistem Informasi Prediksi  Risiko  Kredit  Berbasis  Web Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Perpustakaan Universitas Jember .
[17] Ferry,  N.I.,  2008.  Manajemen  Risiko Perbankan. Pemahaman Pendekatan , 3 .
[18] Alvian,  F.S.,  Carbini,  S.  and  Komarudin,  K., 2020.  Prediksi  Kelayakan  Pemberian  Fasilitas Kartu Kredit Kepada Nasabah Dengan Metode Klasifikasi  Data  Mining  (Studi  Kasus:  Bank XYZ). Jurnal Computech & Bisnis , 14 (2), pp.123- 128.
[19] Tengor,  R.,  Murni,  S.  and  Moniharapon,  S., 2016.  Penerapan  Manajemen  Risiko  Untuk Meminimalisir  Risiko  Kredit  Macet  Pada  PT. Bank  Sulutgo. Jurnal  EMBA:  Jurnal  Riset Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  dan  Akuntansi , 3 (4). DOI:
https://doi.org/10.35794/emba.3.4.2015.1089 2
[20] Sembiring,  F.,  2014.  Analisis  Terhadap Penerapan  Manajemen  Resiko  Kredit  pada PT. Bank Sumut. Library. Polmed. ac. id .
[21] Tamon, F.B.C., Tumbel, T.M. and Tatimu, V., 2016. Analisis Tingkat Risiko Kredit Pada PT. Bank  Sulut,  Tbk  di  Manado. JURNAL ADMINISTRASI  BISNIS  (JAB) , 4 (1).  DOI: https://doi.org/10.35797/jab.v4.i1.%25p.
[22] Pratiwi,  Y.W.,  Dwiatmanto,  D.  and  NP, M.G.W.E., Analisis  Manajemen  Risiko  Kredit Untuk Meminimalisir Kredit Modal Kerja Bermasalah (Studi  Pada  PT.  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero), Tbk  Cabang  Ponorogo) (Doctoral  dissertation, Brawijaya University).
[23] Larose,  D.T.,  2005.  An  introduction  to  data mining. Traduction et adaptation de Thierry Vallaud .