## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Penerapan Fitur Seleksi dan Particle Swarm Optimization pada Algoritma Support Vector Machine untuk Analisis Credit Scoring
Abdul Razak Naufal, Akrim Teguh Suseno *
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknologi Komputer, ITSNU Pekalongan, Pekalongan, Indonesia Email: 1 naufal@itsnupekalongan.ac.id, 2,* akrim@itsnupekalongan.ac.id Email Penulis Korespondensi: akrim@itsnupekalongan.ac.id Submitted: 12/10/2023; Accepted: 29/11/2023; Published: 30/11/2023
Abstrak −Pasca pandemi covid-19 lembaga-lembaga keuangan terutama lembaga keuangan mikro menghadapi kendala yang besar dalam berkontribusi terhadap peningkatan perekonomian baik ditingkat daerah maupun ditingkat nasional. Ratusan juta orang  yang  berpenghasilan  rendah  tidak  memiliki  kredit  atau  rekening  bank  karena  mereka  tidak  memiliki  riwayat  kredit yang  memadai  untuk  mendapatkan  nilai  kredit  yang  diberikan  kepada  mereka.  Diperkirakan  1,7  miliar  orang  (31%  dari populasi orang dewasa) tidak memiliki rekening di lembaga keuangan. Orang dewasa ini biasanya terkonsentrasi di negara- negara berkembang, khususnya di China 204 jt, India 357 juta dan Indonesia 102 juta orang. Oleh karena sangat sulit untuk melakukan  prediksi  yang  akurat  dalam  menentukan  kelayakan  kredit  kepada  masyarakat  berpenghasilan  rendah.  Koperasi adalah  lembaga  keuangan  yang  memiliki  peran  yang  krusial  dalam  menyalurkan  pembiayaan  kepada  anggota  maupun masyarakat  untuk  mengembangkan  usahanya.  Proses  penyaluran  kredit  yang  tidak  tepat  dapat  berpotensi  negatif  pada Lembaga  keuangan  tersebut,  sehingga  dapat  mengalami  resiko  gagal  bayar  yang  akibatnya  koperasi  jadi  merugi.  Risiko seperti ini biasa dikenal dengan problem loans , penyebabnya adalah lembaga keuangan gagal dalam melakukan analis kredit kepada calon debiturnya. Maka dari itu diperlukan analisis perhitungan untuk meramalkan potensi gagal bayar atau problem loans tidak  terjadi  lagi.  Kelayakan  kredit  atau Credit  scoring adalah  metode  yang  biasa  dimanfaatkan  untuk  mengevaluasi risiko kredit  yang berpotensi macet atau  gagal bayar. Dalam penelitian ini kami akan  memberi solusi menggunakan teknik klasifikasi dengan metode fitur seleksi untuk Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada Algoritma Support Vector Machine (SVM)  untuk  memprediksi  risiko  kredit  calon  debitur  gagal  dalam  melakukan  pembayaran  pinjaman.  Penerapan Algoritma SVM dalam penelitian credit scoring ini dikarenakan SVM bagus dalam klasifikasi data. Akan tetapi model SVM standar masih kurang menghasilkan hasil yang optimal dikarenakan susahnya menentukan parameter terbaik, oleh karena itu peneliti  akan  mengoptimasinya  dengan  algoritma Feature  Selection dan  PSO  untuk  menentukan  parameter  terbaik.  Hasil penelitian dari kombinasi beberapa parameter menggunakan PSO-SVM ini diperoleh akurasi sebesar 87.23%, oleh karena itu penerapan metode ini terbukti dapat meningkatkan kinerja pada algoritma SVM untuk meningkatkan hasil akurasinya dalam memprediksi kelayakan pemberian kredit.
Kata Kunci: Feature Selection; PSO; SVM; credit scoring; koperasi
Abstract −After the Covid-19 pandemic, the banking sector faced significant challenges in contributing to achieving national goals  in  terms  of  increasing  living  standards  and  equalizing  the  regional  economy.  Hundreds  of  millions  of  low-income people have no credit or bank accounts because they do not have sufficient credit history to warrant the credit scores assigned to them.  An estimated 1.7 billion people (31% of the adult population) do not have an account with a financial institution. People  today  are  usually  concentrated  in  developing  countries,  especially  in  China  204  million,  India  357  million  and Indonesia 102 million people. Because it is very difficult to make accurate predictions in determining credit worthiness for low-income people. Cooperatives are financial institutions that have a crucial role in channeling financing to members and the community to develop their businesses. An inappropriate credit distribution process can have a negative effect on KSP, resulting  in  frequent  losses.  This  risk  is  known  as  problem  loans,  the  cause  is  the  KSP's  failure  to  analyze  the  credit  of prospective debtors. Therefore, calculations are needed to detect opportunities for credit risk default by prospective debtors objectively and precisely so that loan problems do not occur. Credit scoring is a method used to evaluate credit risk in terms of  loan  applications  from  consumers  [4].  In  this  research  we  will  provide  a  solution  using  classification  techniques  with feature  selection  methods  in  the  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  Algorithm  and  Support  Vector  Machine  (SVM)  to predict the credit risk of prospective debtors failing to make loan payments. The application of the SVM algorithm in credit scoring  research  is  because  SVM  is  good  at  data  classification.  However,  the  standard  SVM  model  still  does  not  produce optimal results due to the difficulty of determining the best parameters, therefore researchers will optimize it with the Feature Selection and PSO algorithms to determine the best parameters. The results from the combination of several parameters using PSO-SVM obtained an accuracy of 87.23%, therefore the application of this method was proven to improve the performance of the SVM algorithm to increase its accuracy results in predicting the feasibility of granting credit.
Keywords : Feature Selection; PSO; SVM; credit scoring; cooperative

## 1. PENDAHULUAN
Sejak Maret 2020 pasar keuangan mengalami guncangan hebat yang disebabkan oleh pandemi global Covid-19 [1].  Pasca  pandemi  covid-19  lembaga-lembaga  keuangan  terutama  lembaga  keuangan  mikro  menghadapi kendala  yang  besar  dalam  berkontribusi  terhadap  peningkatan  perekonomian  baik  ditingkat  daerah  maupun ditingkat nasional [2]. Ratusan juta orang yang berpenghasilan rendah tidak memiliki kredit atau rekening bank karena  mereka  tidak  memiliki  riwayat  kredit  yang  memadai  untuk  mendapatkan  nilai  kredit  yang  diberikan kepada  mereka.  Diperkirakan  1,7  miliar  orang  (31%  dari  populasi  orang  dewasa)  tidak  memiliki  rekening  di lembaga keuangan. Orang dewasa ini biasanya terkonsentrasi di negara-negara berkembang, khususnya di China

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
204 juta  orang,  India  357  juta  orang  dan  Indonesia  102  juta  orang  [3].  Oleh  karena  itu  sistem  penilaian  kredit yang  akurat  merupakan  menejemen  risiko  yang  penting  bagi  bank  dan  lembaga  keuangan  dalam  beberapa dekade terakhir [4] guna mengurangi risiko gagal bayar.
Berdasarkan  Undang-undang  Nomor  10  Tahun  1998,  kredit  didasarkan  pada  penyediaan  uang  antara Lembaga  keuangan  dan  pihak  lain.  Koperasi  adalah  lembaga  keuangan  yang  mempunyai  kontribusi  penting dalam  menumbuhkan  ekonomi  dan  juga  perdagangan,  terutama  dalam  memberi  bantuan  pembiayaan  kepada anggota  atau  Masyarakat  untuk  mengembangankan  usahanya.  Penyaluran  kredit  atau  pemberian  pinjaman mendominasi  usaha  lembaga  keuangan  terutama  koperasi  untuk  membantu  pemerintah  dalam  memakmurkan rakyatnya,  kegiatan  ini  berdasarkan  Permenkop  dan  UKM  Nomor  15/Per/M.KUKM/2015  [5].  Pemberian pembiayaan atau pinjaman yang tidak tepat dapat berdampak pada keuangan lembaga keuangan, resiko ini sering disebut dengan kredit macet atau problem loans . Penyebab terjadinya kredit macet salah satunya adalah lembaga keuangan  atau  koperasi  gagal  dalam  melakukan  analis  kredit  terhadap  calon  debiturnya,  sehingga  sangat diperlukan  sekali  sistem  untuk  mendeteksi  kredit  macet  atau  gagal  bayar  secara  tepat  supaya  resiko  kerugian dapat diminimalisir.
Prinsip  kehati-hatian  pada  koperasi  atau  lembaga  keuangan  diantaranya  kemampuan  lembaga  tersebut mampu dalam mengelola kelayakan kredit sehingga risiko terjadinya risiko kredit ( credit risk) dapat monitoring dan dikontrol secara efektif. Credit scoring (skor kredit) adalah metode yang sering dipakai untuk mengevaluasi gagal  bayar  atau  resiko  kredit  kepada customer [6].  Risiko  kredit  adalah  risiko  dampak  paling  signifikan  bagi bank  atau  lembaga  keuangan  mana  pun,  penilaian  risiko  kredit  yang  akurat  memengaruhi  neraca  dan  laporan laba  rugi  organisasi,  bahkan  mungkin  memengaruhi  domain  yang  tampaknya  tidak  terkait,  misalnya  seperti pemasaran  dan  pengambilan  keputusan  [7],  akibatnya  pemberian  kredit  tanpa  adanya  metode  prediksi  yang akurat akan sangat berisiko terhadapat calon debitur gagal  dalam  melakukan pembayaran kredit  yang akhirnya lembaga keuangan akan merugi.
Tujuan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  menghindari  terbentuknya  kredit  macet,  seseorang  analisis kredit Lembaga keuangan terutama pada koperasi simpan pinjam wajib melakukan keputusan yang tepat dalam memberikan kredit maupun menolak kredit yang telah diajukan anggota. Untuk menemukenali kelayakan kredit ini di masa mendatang dibutuhkan sistem yang dapat memprediksi secara akurat. Salah satu metode yang dapat melakukan  prediksi  yang  akurat  ini  adalah  dengan  teknik  data  mining.  Teknik  data  mining  merupakan  teknik dalam  mengekstraksi  database  yang  besar  untuk  mencari  pola-pola  pelanggan,  sehingga  didapatkan  prediksi yang akurat terhadap pemberian kredit sebagaimana yang telah dilakukan oleh beberapa peneliti terdahulu.
Pada  tahun  2022,  Riyadi et  all melakukan  penelitian  dengan  judul  “ Analysis  Of  SVM  And  Naive  Bayes Algorithm  In  Classification  Of  Nad  Loans  In  Save  And  Loan  Cooperatives ”,  dalam  penelitian  tersebut membandingkan antara metode SVM dengan kernel linear, polynomial, RBF dan sigmoid dengan metode naïve bayes. Hasil yang diperoleh adalah naïve bayes memiliki nilai accuracy tertinggi dan SVM kernel RBF memiliki nilai  F1,  precision  dan  recall  tertinggi  yaitu  92,56%,  sedangkan  SVM  dengan  kernel  sigmoid  memiliki  nilai tertinggi yaitu 95,44% untuk PoP kelas true positive dan PoA kelas true negative [8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bumbungan  pada  tahun  2022  dengan  Judul  “Penerapan  Particle  Swarm Optimization  (PSO)  dalam  Pemilihan  Parameter  Secara  Otomatis  pada  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Politeknik  Amamapare  Timika”.  Hasil  eksperimen  dengan  menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) menghasilkan nilai accuracy, recall, precision , dan F1 score masing- masing  dengan  nilai  93,33%,  91,04%,  98,39%,  dan  94,57%.  Setelah  algoritma  SVM  dilakukan  optimasi  PSO menghasilkan  nilai accuracy,  recall,  precision ,  dan  F1 score masing-masing  dengan  nilai  98,02%,  98,55%, 98,08%, dan 98,31% [9], hal ini terbukti bahwa penerapan PSO pada algoritma SVM dapat meningkatkan hasil akurasinya.
Masih  pada  tahun  2022,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yao et  all dengan  judul  “ A  novel  ensemble feature selection method by integrating multiple ranking information combined with an SVM ensemble model for enterprise  credit  risk  prediction  in  the  supply  chain ”  dalam  penelitian  Yao  untuk  memprediksi  resiko  kredit dalam  perusahaan  dengan  menggunakan  Fitur  Seleksi  dan  SVM.  Fitur  seleksi  digunakan  untuk  mengurangi kelemahan class  imbalance pada  metode  SVM,  yaitu  lemah  terhadap  fitur  yang  berlebihan  dan  tidak  relevan meningkatkan  kesulitan  pembelajaran  model  prediksi  serta  menyebabkan overfitting [10]  sehingga  dapat mempengaruhi  prediksi.  Hasil  dalam  eksperimen  Yao  mendapatkan  kinerja  prediksi  yang  baik  yaitu  AUC  dan KS maksimum masing-masing sebesar 0,8772 dan 0,6363.
Dari  beberapa  hasil  penelitian  terdahulu,  maka  dalam  penelitian  ini State  of  the  art nya  adalah  peneliti akan memberi solusi menggunakan teknik data mining dengan teknik klasifikasi dengan metode fitur seleksi dan optimasi parameter menggunakan algoritma Particle Swarm Optimization (PSO) pada algoritma Support Vector Machine (SVM)  untuk  prediksi  kelayakan  kredit.  Penerapan  Algoritma  PSO-SVM  dalam  penelitian credit scoring ini dikarenakan SVM bagus dalam klasifikasi data. Model algoritma ini karena adanya kemampuan yang baik  dalam  menyamaratakan  data  juga  mampu  memecahkan  masalah  pada  data  dengan  jumlah  tertentu.  Akan tetapi  model  SVM  standar  masih  kurang  menghasilkan  hasil  yang  optimal,  oleh  karena  itu  peneliti  akan mengoptimasinya dengan algoritma fitur seleksi dan PSO.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Feature  selection adalah  salah  satu  teknik  ini  mereduksi  jumlah  atribut  atau  fitur  yang  terlibat  dalam menentukan  nilai  kelas  atau  label,  serta  mengurangi  fitur  yang  tidak  relevan  [11]  [12] dan  data  yang menyebabkan salah kelas target yang memberi efek negatif bagi aplikasi.
Algoritma  PSO  merupakan  salah  satu  algoritma  optimasi  yang  sering  digunakan  dalam  Teknik  data mining [13]. Algoritma PSO adalah algoritma optimisasi yang terinspirasi oleh perilaku kelompok dan gerakan koloni dalam alam. Algoritma ini digunakan untuk menemukan solusi terbaik dalam ruang pencarian parameter yang  mungkin  untuk  masalah  optimisasi.  Cara  kerja  PSO  mirip  dengan  perilaku  kawanan  burung  atau sekumpulan partikel yang bergerak melalui ruang pencarian untuk mencari makanan atau tujuan tertentu. Setiap partikel  dalam  algoritma  PSO  mewakili  solusi  potensial  untuk  masalah  optimisasi  dan  memiliki  posisi  serta kecepatan saat bergerak melalui ruang pencarian [5].
PSO  telah  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  termasuk  optimisasi  parameter  dalam  machine  learning, optimisasi  perutean,  optimisasi  perancangan,  dan  masalah-masalah  optimisasi  kompleks  lainnya.  Keuntungan utama PSO adalah kemampuannya untuk mengeksplorasi ruang pencarian secara efisien dan menemukan solusi yang  berkinerja  baik  dalam  beragam  masalah  optimisasi.  Algoritma  PSO  ini  nanti  yang  akan  peneliti  gunakan dalam  melakukan  estimasi  terhadap  nilai  parameter  pada  model  SVM.  Penentuan  nilai  parameter  pada  SVM terutama  pada  parameter
,  yang  bisa  memberi  nilai  maksimal,  sehingga  dapat  diperoleh  nilai estimasi  parameter  model  SVM  berdasarkan  algoritma  PSO  yang  akan  membantu  meningkatkan  akurasi  pada algoritma SVM.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Eksperimen dalam penelitian ini adalah suatu kegiatan yang bertujuan untuk membuat kontribusi pengembangan terhadap ilmu pengetahuan [14]. Teknik Analisis data dalam penelitian ini adalah klasifikasi dengan pendekatan machine learning . Klasifikasi adalah pengelompokan data  ke dalam beberapa kategori agar lebih  mudah untuk diolah  dan  dianalisis.  Model  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  pada  tahap pre-processing dengan menggunakan  metode feature  selection yang  bertujuan  untuk  memberi  bobot  pada  atribut  atau  fitur  dalam dataset  sehingga  dapat  menentukan  atribut  yang  relevan  dan  merangking  atribut  yang  paling  berpengaruh terhadap  kelasnya  atua  labelnya.  Setelah  dilakukan training data,  untuk  menentukan  parameter  digunakan metode grid  search yang  bisa  menemukan  nilai  terbaik  pada  PSO-SVM . Semua  tahapan  yang  sudah  berjalan sesuai dengan metode yang diusulkan, maka tahap selanjutnya adalah mengukur accuracy model yang diusulkan dengan  metode confusion  matrix, setelah  mendapatkan accuracy yang  diharapakan  kemudian  model  ini  akan ditanam  dalam  sebuah  aplikasi  berbasis  web.  Pada  Gambar  1  ditunjukkan  alur  metode  yang  diusulkan  dalam penelitian ini menggunakan model Feature Selection pada Algoritma PSO – SVM.
Start Hitung sample Inisial atribut dengan feature selection Menentukan nilai parameter PSO dengan grid search Proses 10-fold cross validation Hitung nilai tiap bobot atribut Klasifikasi dengan SVM Hitung akurasi dan AUC Load Dataset ya ya Stopping criteria Training data tidak tidak End Mengurangi fitur yang tidak relevan Pilih atribut sesuai threshold

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Metode yang diusulkan dalam riset ini sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 1, yaitu: 1. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  dalam  penelitian  ini  ialah  mengumpulkan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  di  Lembaga Keuangan  Mikro  Syariah  (LKMS)  Kasuwari  yang  berlokasi  di  Kota  Pekalongan.  LKMS  Kasuwari  ini merupakan Lembaga keuangan yang berada dibawah naungan Otoritas Jasa Keuangan (OJK).
2. Pre-processing Data
Tahap  kedua  adalah  dengan  melakukan pre-processing dengan  data sampling . Pre-processing data  adalah serangkaian langkah  yang dilakukan  untuk  membersihkan,  mentransformasi, dan  menyiapkan data  mentah sebelum  data  tersebut  dapat  digunakan  untuk  analisis  atau  pemodelan. Pre-processing data  adalah  tahap penting  dalam  analisis  data,  dan  tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data  siap  digunakan  untuk mengambil  wawasan  atau  membangun  model  yang  akurat.  Data  hasil sampling difilter  kembali menggunakan seleksi fitur dan kemudian atribut atau fitur diberi pembobotan.  Setelah itu atribut-atirbut itu dihitung nilainya, setelah semua atribut diketahui nilainya tahap selanjutnya ialah menentukan nilai treshold atau ambang batas antara atribut terpilih dengan atribut yang tidak terpilih.
3. Penentuan Parameter
Algoritma  PSO  akan  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  parameter  yang  optimal  pada  algoritma  SVM, dengan cara memberikan nilai parameter yang tepat
, sehingga dapat dihasilkan nilai yang maksimum,  serta  diperoleh  nilai  estimasi  parameter  algoritma  SVM  pada  PSO  yang  akan  membantu meningkatkan akurasi pada algoritma SVM .
4. Evaluasi atau Testing
Algoritma  SVM  secara  sederhana  dapat  dijelaskan  sebagai  usaha  untuk  mencari hyperplane terbaik  yang bermanfaat  sebagai  pemisah  antara  dua  buah  kelas  [15].  Gambar  2  menunjukkan pattern atau  pola  yang merupakan anggota dari dua class : +1 dan –1. Pola yang tergabung di kelas –1 dilambangkan dengan kotak berwarna  merah,  sedangkan  pola  pada class +1,  dilambangkan  dengan  lingkaran  warna  kuning.  Masalah classification yaitu  mencari  garis  atau hyperplane yang  telah  memisahkan  kelas  itu.  Garis  pemisah ( discrimination  boundaries )  sebagaimana  Gambar  2  yaitu  salah  satu  garis  alternatif  untuk  pemisah  yang memisahkan antara kedua kelas [16].
Discrimination boundaries
Margin Class -1 Class +1 Class -1 Class +1 ( a ) ( b )
Gambar 2 Kedua Class –1 dan +1 dipisahkan oleh Hyperplane
Hyperplane merupakan  pemisah  kedua class yang  baik,  h yperplane merupakan  sebuah  bidang  atau permukaan  linear  yang  memisahkan  dua  kelas  data  [17].  Dalam  kasus  klasifikasi  biner  (dua  kelas), hyperplane ini  berfungsi  sebagai  pembatas  antara  dua  kelas,  dan  tujuannya  adalah  untuk  memaksimalkan margin,  yaitu  jarak  antara hyperplane dan  titik  terdekat  dari  setiap  kelas  (yang  disebut  sebagai support vector )  [1]. Hyperplane ini  adalah  inti  dari  proses  pembelajaran  pada  SVM,  karena  dengan  menemukan hyperplane yang  tepat  [10]  bisa  mengoptimalkan accuracy dalam  memprediksi  risiko  gagal  bayar  atua kredit.
5. Pengukuran Performance
Pada  tahap  selanjutnya  setelah  data  dibagi  dengan  teknik  10- fold cross  validation yaitu  data training dan data testing ,  kemudian  diklasifikasi  dengan  algoritma  SVM  sebagai  usaha  untuk  mencari support  vector terbaik  sebagai  batas margin yang  memisahkan  kedua class .  Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengukuran accuracy prediksi dengan mengamati performa accuracy . Semakin besar accuracy otomatis akan mendekati model terbaik yang akurat dalam memprediksi credit scoring
2.2 Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Metode hybrid telah  banyak  digunakan  diberbagai  bidang. Particle  Swarm  Optimization (PSO)  salah  satu algoritma  skokastik  yang  dikenalkan  pertama  dikenalkan  oleh  Eberhart  dan  Kennedy  pada  tahun  1995  [18]. Algoritma PSO adalah algoritma optimisasi yang terinspirasi oleh perilaku kelompok dan gerakan koloni burung dalam  alam  [13].  Algoritma  ini  digunakan  untuk  menemukan  solusi  terbaik  dalam  ruang  pencarian  parameter yang  mungkin  untuk  masalah  optimisasi.  Cara  kerja  PSO  mirip  dengan  perilaku  kawanan  burung  atau sekumpulan partikel yang bergerak melalui ruang pencarian untuk mencari makanan atau tujuan tertentu. Setiap

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
partikel  dalam  algoritma  PSO  mewakili  solusi  potensial  untuk  masalah  optimisasi  dan  memiliki  posisi  serta kecepatan saat bergerak melalui ruang pencarian [5] [19]. Algoritma ini beroperasi dengan cara berikut:
1. Inisialisasi Partikel: Pada awal iterasi, posisi dan  kecepatan setiap partikel diinisialisasi  secara acak dalam ruang pencarian.
2. Evaluasi  Fitness:  Setiap  partikel  dievaluasi  berdasarkan  seberapa  baik  solusi  yang  mereka  wakili.  Ini dilakukan dengan menggunakan fungsi fitness yang sesuai dengan masalah yang akan dipecahkan.
3. Perbarui  PBest  dan  GBest:  Setiap  partikel  melacak  solusi  terbaik  yang  pernah  mereka  temukan  (Personal Best,  PBest)  dan  solusi  terbaik  yang  pernah  ditemukan  oleh  seluruh  kawanan  (Global  Best,  GBest).  Jika sebuah partikel menemukan solusi yang lebih baik, mereka memperbarui PBest dan GBest.
4. Perbarui Kecepatan dan Posisi: Setiap partikel memperbarui kecepatan dan posisi mereka berdasarkan PBest dan GBest. Gerakan partikel ini disinkronkan dengan partikel lain dalam kelompok.
5. Iterasi:  Langkah-langkah  di  atas  diulang  sejumlah  iterasi  yang  ditentukan  sebelumnya  atau  hingga  kondisi berhenti terpenuhi.
6. Hasil  Akhir: Setelah sejumlah iterasi, PSO akan  menghasilkan posisi terbaik  yang  mungkin  sebagai solusi optimal atau mendekati solusi optimal untuk masalah yang diberikan.
Merujuk pada Chen et all [20] terdapat dua formula untuk membentuk algoritma PSO yang menggunakan k referensi iterasi saat ini, dan k + 1 yang merepresentasikan pada iterasi pada tahap selanjutnya, yaitu: Posisi partikel
Kecepatan partikel:
di mana: = posisi partikel = kecepatan partikel = posisi partikel individu terbaik
= posisi gerombolan atau kelompok terbaik
= berat inersia konstan
= parameter kognitif dan social = bilangan acak yang bernilai antara 0 sampai dengan 1
Metode PSO yang dipakai dalam melakukan estimasi nilai parameter pada algoritma SVM, yaitu dengan memberikan  nilai  parameter , =  0,  1,  …, ,  sehingga  dapat  dihasilkan  nilai  maksimal Likelihood pada persamaan (2). Sehingga diperoleh perkiraan nilai parameter algoritma SVM berdasarkan PSO.

## 2.3 Probabilitas Risiko Gagal Bayar
Resiko  gagal  bayar  atau  kredit  macet  merupakan  salah  satu  dampak  negatif  dari  pemberian  pembiayaan  atau pinjaman kepada anggota. Hubungan antara probability kredit macet dengan 𝛬 ( ), adalah sebagai berikut: a. Prob (
) = 𝛬 ( ) jika terjadi kredit macet b. Prob ( No
)   =  1 – 𝛬 ( ) jika tidak terjadi kredit macet Probabilitas gagal  bayar (kredit  macet)  yakni 0 ≤ 𝛬 ( ) ≤ 1. Berdasarkan interval  ini,  bagi debitur dengan 𝛬 ( )  pemberian  pembiayaan  yang  rendah  memiliki  kemungkinan  kredit  macet  yang  rendah, sedangkan bagi debitur 𝛬 ( ) kredit yang tinggi, memiliki kemungkinan kredit macet yang tinggi pula. Oleh sebab  itu,  sebuah 𝛬 ( )  pembiayaan  yang  tinggi  dapat  berakibat  pada  penolakan  pemberikan  pinjaman kepada nasabah

## 2.4 K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation merupakan  salah  satu  teknik  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengevaluasi  model prediksi. Metode ini membagi data ke dalam k subset dan melakukan iterasi sebanyak k kali untuk training dan testing [16]. Metode ini menggunakan satu subset untuk dijadikan sebagai data uji dan subset interaktif lain yang digunakan sebagai data training , pada setiap iterasi yang dilakukan.
Dalam  mengembangkan  model  melalui  pelatihan  data,  model  kemudian  dievaluasi  stabilitas  dan  kinerjanya menggunakan  kinerja  akurasi.  Model  dengan  akurasi  tertinggi  akan  diterapkan  untuk  pengujian  menggunakan dataset pengujian.

## 2.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  tabel  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model  klasifikasi  dengan membandingkan prediksi model dengan nilai sebenarnya dari data. Matriks ini terdiri dari empat sel utama [21], yaitu:
(1)
(2)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
a. True  Positive (TP):  Jumlah  pengamatan  yang  benar-benar  positif  dan  diprediksi  positif  dengan  benar  oleh model.
b. True Negative (TN): Jumlah pengamatan yang benar-benar negatif dan diprediksi negatif dengan benar oleh model.
c. False Positive (FP): Jumlah pengamatan yang benar-benar negatif tetapi salah diprediksi sebagai positif oleh model (kesalahan tipe I).
d. False  Negative (FN):  Jumlah  pengamatan  yang  benar-benar  positif  tetapi  salah  diprediksi  sebagai  negatif oleh model (kesalahan tipe II).
Confusion  matrix digunakan  untuk  menghitung  berbagai  metrik  evaluasi  klasifikasi  seperti  akurasi, presisi, recall , F1- score , dan lainnya, persmaaan 4 adalah formula untuk mengukur akurasi.
(4)
Evaluasi  performa  dapat  diukur  dengan accuracy . Recall adalah  metrik  evaluasi  yang  mengukur  kemampuan model  untuk  mengidentifikasi  semua  instansi  yang  seharusnya  positif.  Dalam  istilah  matriks  konfusi, recall dihitung dengan rumus:
Recall adalah  penting  dalam  kasus  di  mana  mendeteksi  semua  kasus  positif  adalah  prioritas,  bahkan  jika  itu mengakibatkan beberapa false positives (FP) [21]. Misalnya, dalam credit scoring untuk kelayakan kredit, lebih baik  memiliki recall yang tinggi bahkan jika ini berarti lebih banyak orang  yang dites berpotensi  macet, untuk memastikan  bahwa  semua  kasus  kredit  macet  terdeteksi. Recall ini  juga  merupakan  metrik  evaluasi  yang berguna dalam memahami performa model klasifikasi, terutama dalam konteks klasifikasi yang tidak seimbang ( imbalance  class )  di  mana  kelas  positif  dan  negatif  tidak  seimbang  dalam  jumlahnya,  ini  dapat  memberi gambaran tentang sejauh mana model dapat mengenali kasus positif yang sebenarnya.

## 2.6 RapidMiner
RapidMiner adalah  tools  yang  interaktif user untuk  melakukan machine  learning dan  proses mining data. RapidMiner juga  merupakan  platform  analitik  data  yang  digunakan  untuk  menggali  wawasan  dari  data  bisnis dan  ilmiah.  Ini  adalah  perangkat  lunak  yang  memungkinkan  pengguna  untuk  mengimpor,  mengelola,  dan menganalisis  data  dari  berbagai  sumber. RapidMiner menyediakan  alat  visual  untuk  pemodelan  data, pemrosesan bahasa alami, pemrosesan gambar, dan sebagainya [18].
RapidMiner memiliki  beragam  fitur,  termasuk  pemrosesan  data  ETL  ( Extract,  Transform,  Load ),  pemodelan prediksi, dan alat machine learning yang  kuat. Ini juga mendukung bahasa pemrograman seperti Python dan R, sehingga pengguna yang terbiasa dengan bahasa pemrograman tersebut dapat mengintegrasikan kode mereka ke dalam  alur  kerja  analitik. RapidMiner sering  digunakan  dalam  berbagai  industri,  termasuk  bisnis,  ilmu pengetahuan,  keuangan,  dan  lainnya  untuk  mengambil  keputusan  yang  didasarkan  pada  data  dan  menganalisis tren. Ini adalah salah satu alat populer di bidang analitik data dan machine learning .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab ini akan dijelaskan terkait standarisasi data, estimasi nilai parameter, pengujian parameter, serta diskusi ilustrasi bagaimana keputusan pemberian kelayakan kredit kepada calon peminjam.

## 3.1 Menstandarisasi Data
Standarisasi  data  adalah  proses  normalisasi  data  agar  memiliki  skala  yang  seragam.  Hal  ini  membantu  dalam analisis  data,  terutama  dalam  konteks  machine  learning  dan  statistik,  di  mana  perbedaan  skala  antara  variabel dapat memengaruhi hasil analisis. Terdapat beberapa metode yang umum digunakan untuk menstandarisasi data, termasuk:
a. Standarisasi Z-Score :  Metode  ini  mengubah  setiap  titik  data  menjadi  nilai  yang  berada  pada  distribusi normal dengan rata-rata nol dan simpangan baku satu
b. Min-Max Scaling : Dalam metode ini, data dikonversi ke rentang tertentu, biasanya antara 0 dan 1.
c. Robust  Scaling :  Metode  ini  mirip  dengan  Min-Max  Scaling,  tetapi  menggunakan  kuartil  sebagai  referensi daripada nilai minimum dan maksimum. Ini lebih tahan terhadap outlier.
d. Unit  Vector  Scaling :  Dalam  metode  ini,  setiap  vektor  data  dikonversi  menjadi  vektor  dengan  panjang  1 (vektor satuan). Ini berguna dalam analisis data multivariabel
Pada  eksperimen  ini  proses  standarisasi  data  dengan  memakai  metode Z-score supaya  lebih  efektif  dan efisien seperti yang ditampilkan pada Tabel 1 berikut ini.
(5)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 5, No. 1, November 2023, Page 184-195 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v5i1.4409
Tabel  1. Contoh Sampel Data Testing pada Koperasi Kasuwari
Status pernikaha n Kelamin Usi a Tangg u ngan Tabunga n Pendapata n Jaminan Jml pinjaman Teno r Status Menikah Laki-laki 39 3 2.500.00 0 4.500.000 20.000.00 0 10.000.00 0 24 Lancar Menikah Perempua n 52 4 800.000 2.500.000 8.000.000 10.000.00 0 36 Macet Menikah Laki-laki 55 3 900.000 2.740.000 9.500.000 10.000.00 0 36 Macet Belum Laki-laki 21 0 3.500.00 0 5.500.000 25.000.00 0 20.000.00 0 24 Lancar Menikah Laki-laki 28 1 5.500.00 0 6.000.000 21.000.00 0 17.500.00 0 48 Lancar Menikah Laki-laki 42 3 2.340.00 0 4.500.000 19.500.00 0 15.000.00 0 24 Lancar Menikah Laki-laki 43 2 4.320.00 0 7.600.000 18.500.00 0 13.000.00 0 24 Lancar Menikah Perempua n 44 3 4.850.00 0 6.500.000 21.000.00 0 20.000.00 0 36 Lancar Menikah Laki-laki 29 1 2.320.00 0 4.650.000 25.000.00 0 25.000.00 0 24 Lancar Menikah Laki-laki 40 2 2.340.00 0 3.750.000 18.500.00 0 15.000.00 0 24 Lancar … … … … … … … … … …
Proses  pengumpulan  data  merupakan  isu  penting  dalam machine  learning .  Hal  ini  karena  identifikasi berapa  banyak  contoh  yang  cukup  untuk  mendapatkan  pengetahuan,  membuat  keputusan  yang  baik  dan memvalidasi  hasil  merupakan  tugas  yang  sangat  sulit.  Untuk  mendapatkan  inisial  kumpulan  data  dengan kemampuan  diskriminatif,  kami  menggunakan  validasi  silang  k-fold  dengan  k=10.  Untuk  memisahkan kumpulan  data  masukan,  masing-masing  subsetnya  adalah  dipisahkan  dengan  mempertahankan  proporsi  yang hampir  sama  dalam  distribusi  kelas  atas  datanya.  Misalnya  menggunakan  validasi  silang  k-fold  dengan  k=10, jika  ada  2  nilai  kelas  (X−  dan  X+)  dalam  masalah  klasifikasi  P  dengan  1000  contoh  secara  total,  dan  jumlah contoh mayoritas dan kelas minoritas XX (, )+ berturut-turut adalah 800 dan 200. Maka, masing-masing subset akan berisi 200 instance dengan 160 data negatif (layak diberi kredit) dan 40 contoh positif (tidak layak diberi kredit)

## 3.2 Pre Processing
Dalam  penelitian  ini,  algoritma  baru  berbasis  PSO  diusulkan  secara  berurutan  untuk  memperkenalkan  contoh buatan  dengan  ciri-ciri  diskriminatif  yang  tinggi.  Gambar  4  dan  Algoritma  1  menggambarkan  proses  umum SVM metode PSO. Algoritma SVM-PSO mulai menormalkan input Himpunan data. Setiap contoh xi, xi=xx X ( ,…, ) ∈ − (x ,…, ) (dengan XT termasuk total kumpulan data masukan) dalam data masukan dinormalisasi. Pada bagian ini, SVM dilatih menggunakan Xtr ν xx k k = − , = 1,…,r Saya St + (11) dimana xsv Saya J St  –  J  +  adalah  SV  ke-i  dari  Xtr  +,  dan  xsv  tetangga  xsv  Saya  −  mewakili  sv  ke-j−  terdekat  +,  dan  r mendefinisikan dimensi instance . Vektor awal v =0i , k =1 d ,…, , dan algoritma memilih satu atau lebih entri acak dari array. Dalam percobaan hanya satu yang dipilih. Contoh buatan diperoleh dengan x xνg=+ ϵ· Saya St + +  dan  Xtr  −,  idenya  dalam  hal  ini  langkahnya  adalah  mengidentifikasi support  vector (SV).  Dalam  SVM solusinya adalah diberikan oleh sebagian kecil contoh yang disebut support vector (SV). Keberhasilan setiap SV ditentukan  oleh  posisinya  dalam  ruang  fitur  yang  mendefinisikan hyperplane dan  memberikan  solusinya. hyperplane diperoleh  pada  langkah  ini  akan  diperoleh  Persamaan,  dan  fungsi  keputusannya  diberikan  oleh Persamaan,  yang  miring  karena  ketidakseimbangan  dalam  memasukan  data.  Namun,  SV  yang  diperoleh  akan membantu  kita  menghasilkan  SV  baru  contoh  dan  populasi  awal  untuk  PSO  [13].  Poin  data  ini  adalah  yang

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
paling representatif, namun efektivitasnya dalam beberapa kasus sulit diukur. Dalam kasus kami, algoritma PSO yang diterapkan menjamin efektivitas titik data yang dibuat.
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penyiapan  data  awal,  pemilihan  atribut  atau  variabel  yang  akan  dianalisis, validasi variabel yang ada serta persiapan transformasi data. Dilakukan juga persiapan data training dan testing sebanyak  200  data.  Pada  Tabel  2  menunjukkan  atribut  yang  digunakan  terdiri  dari  10  atribut  yaitu:  Status perkawinan,  Jenis  kelamin,  usia,  tanggungan,  tabungan,  pendapatan,  jaminan,  nominal  pembiayaan,  tenor  dan keterangan sebagai atribut.
Tabel  2. Atribut dan Nilai Dataset No Nama Atribut Nilai 1 Status Pernikahan - Belum menikah - Sudah menikah 2 Jenis kelamin - Laki-laki - Perempuan 3 Usia - 20-55 - 55-60 4 Jumlah tanggungan - 0-2 - 2-5 - 5-6 5 Tabungan - 100.000 – 1.000.000 - 1.000.000 – 2.000.000 - 2.000.000 – 3.000.000 - > 4.000.000 6 Pendapatan - 1.000.000 – 2.000.000 - 2.000.000 – 3.000.000 - > 4.000.000 7 Jaminan - BPKB Kendaraan Bermotor - Sertifikat Tanah - Sertifikat Rumah 8 Jml_pinjaman - 1.000.000 – 5.000.000 - 5.000.000 – 10.000.000 - 10.000.000 – 20.000.000 - > 20.000.000 9 Tenor - 0 – 12 Bulan - 13 – 24 Bulan - 25 – 36 Bulan - > 36 Bulan 10 Status - Lancar - Macet
Pada Tabel 2 ditunjukkan sample 10 data yang pakai untuk data latih atau data traning . Pada penelitian ini data training dan juga data testing yang digunakan sebanyak 200 data anggota

## 3.3 Implementasi
Eksperimen  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  seberapa  besar  akurasi  dari  performa  training  Model Particle Swarm Optimizations (PSO) pada Support Vector Machine (SVM). Untuk Teknik  validasi  menggunakan cross validation  dengan  10 fold  cross  validation dari  70%  dataset  training.  Bagian  input  parameter  pada  algoritma SVM  di  input  nilai  parameter  Gamma,  C  dan  Epsilon,  karena  setting  parameter  yang  tepat  ini  sangat mempengaruhi  akurasi  dari  PSO-SVM  ini.  Evaluasi  model  dalam  eksperimen  ini  menggunakan  Tools RapidMiner.  Desain  model  yang  akan  digunakan  dapat  kita  lihat  pada  Gambar  3,  Gambar  4,  dan  Gambar  5 berikut ini.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 3 Proses Import Excel dan Desain menggunakan Tools RapidMiner
1. Read  Excel :  Operator Read  Excel digunakan  untuk  mengimpor  data  dari  file  Excel  ke  dalam  alur  kerja RapidMiner .  Ini  memungkinkan  Anda  untuk  mengambil  data  dari  spreadsheet  Excel  dan  menggunakannya dalam analisis data.
2. Set Role : Operator Set Role digunakan untuk mendefinisikan peran atau jenis data yang dimiliki oleh kolom dalam  dataset  Anda.  Ini  adalah  langkah  penting  dalam pre-processing data  karena  membantu RapidMiner memahami bagaimana kolom harus diolah selanjutnya
3. Nominal to Numerical : Operator ini  mengubah tipe atribut non-numerik  yang dipilih  menjadi tipe numerik, juga memetakan semua nilai atribut ke nilai numerik.
4. Optimize parameter : Operator ini menemukan nilai optimal dari parameter yang dipilih untuk operator dalam subprosesnya [21].
Gambar 4. Operator Cross Validation
5. Cross  Validation :  Operator  ini  melakukan  validasi  silang  untuk  memperkirakan  kinerja  statistik  model pembelajaran  dalam  hal  ini  memakai  model Particle  Swarm  Optimization (PSO)  dan Support  Vector Machine (SVM) [17]
Gambar 5. Pengujian Model PSO-SVM Menggunakan Data Training dan Data Testing

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
6. Validasi  Model :  Metode  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  SVM  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 5.
7. Apply Model : Operator ini digunakan untuk menerapkan model yang telah dikembangkan pada dataset baru atau data pengujian. Operator ini berfungsi untuk membuat prediksi pada data yang tidak digunakan selama pelatihan. Hasilnya adalah dataset baru yang berisi prediksi dari model tersebut.
8. Performance :  Operator  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  pada  dataset  pengujian  atau validasi.  Ini  memungkinkan  Anda  untuk  mengukur  sejauh  mana  model  berkinerja  dalam  melakukan  tugas tertentu, seperti klasifikasi atau regresi [22].
Hasil Pengujian Model PSO-SVM Menggunakan Cross Validation dan Confusion Matrix 1. Hasil pengujian K-10 Cross Validation menggunakan algoritma PSO-SVM. Penelitian ini  melakukan evaluasi  model dengan  menggunakan K-10 cross validation . menggunakan kernel dot  dan  radial,  setting  parameter  Gamma  dengan  nilai  1,  C  dengan  nilai  1,3  dan  Epsilon  dengan  nilai  0,5 sebagaimana yang ditunjukkan pada Gambar 6 berikut ini:
Gambar 6. Hasil Pengujian K-10 Cross Validation Algoritma PSO-SVM
Dari  proses  evaluasi  model  SVM-PSO  sesuai  dengan  persamaan  (4)  ini  menghasilkan  matrix Accuracy sebesar  87.23%.  Berikut  ini  merupakan  perhitungan  Akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dari  Gambar  6 menggunakan persamaan 4.
Pada Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian dengan menggunakan 10- fold cross validation , dimana hasil akurasi tertinggi tertinggi terdapat pada pengujian ke-8.
Tabel  3. Hasil Pengujian K-10 Cross Validation Metode K-Fold 2 K-Fold 3 K-Fold 4 K-Fold 5 K-Fold 6 K-Fold 7 K-Fold 8 K-Fold 9 K-Fold 10 PSO- SVM 86,31% 80.78% 80.82% 80.91% 86.21% 80.83% 87.23% 80.91% 82.73%

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pada Gambar 7 dan pada Tabel 3 menunjukkan hasil pengujian Algoritma PSO-SVM menggunakan K-10 Cross  Validation ,  pada  pengujian  ini  didapatkan  hasil  terbaik  adalah  pada  pengujian  ke-8  yaitu  mendapatkan accuracy sebesar 87.23%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan,  dapat  disimpulkan  dalam  penelitian  ini  fitur  atau  atribut  yang digunakan dalam menentukan kelayakan kredit terdiri dari 10 fitur yaitu status pernikahan, jenis kelamin, usia, tanggungan, tabungan, pendapatan, nilai jaminan, nominal pinjaman, tenor dan keterangan fitur hasil. Dari hasil proses pengujian menggunakan algoritma yang telah lakukan menggunakan tools RapidMiner. Penerapan Fitur seleksi  dan  algoritma Particle  Swarm  Optimization (PSO)  pada Support  Vector  Machine (SVM)  untuk memprediksi  kelayakan  kredit  pada  LKMS  Kasuwari  dengan  menggunakan  kernel  dot  dan  radial,  setting parameter  Gamma  dengan  nilai  1,  C  dengan  nilai  1.3  dan  Epsilon  dengan  nilai  0,5  serta  setting  parameter Population  Size  dengan  nilai  500  dan  pengurangan  atribut  yang  tidak  relevan  menggunakan  seleksi  fitur.  Dari pengujian ini diperoleh akurasi tertinggi sebesar 87.23% dipengujian ke 8, oleh karena itu penerapan algoritma PSO dinyatakan terbukti dapat meningkatkan kinerja pada algoritma SVM untuk meningkatkan hasil akurasinya dalam memprediksi kelayakan pemberian kredit.

## REFERENCES
[1]  D. B. Vukovic, K. Romanyuk, S. Ivashchenko, and E. M. Grigorieva, “Are CDS spreads predictable during the  Covid-19  pandemic?  Forecasting  based  on  SVM,  GMDH,  LSTM  and  Markov  switching autoregression,” Expert Syst. Appl. , vol. 194, no. January, p. 116553, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.116553.
[2]  R.  Oktapiani,  D.  Prayudi,  A.  Fajria,  N.  S.  Z.  Nufus,  and  R.  N.  Lestari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Menentukan  Managemen  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Di  Bank  Mandiri  Taspen  Sukabumi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 8, no. 1, pp. 36–45, 2022, doi: 10.31294/ijse.v8i1.12054.
[3]  V. B. Djeundje, J. Crook, R.  Calabrese, and M. Hamid,  “Enhancing credit scoring  with  alternative data,” Expert Syst. Appl. , vol. 163, p. 113766, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.113766.
[4]  M.  Abdoli,  M.  Akbari,  and  J.  Shahrabi,  “Bagging  Supervised  Autoencoder  Classifier  for  credit  scoring,” Expert Syst. Appl. , vol. 213, no. PB, p. 118991, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118991.
[5]  S.  Purnama  and  A.  P.  Kusumawardhani,  “Deteksi  Peluang  Gagal  Bayar  Calon  Debitur  Menggunakan Algoritma  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk  Meningkatkan  Kinerja  Manajemen  Risiko  pada Koperasi  Simpan  Pinjam  ABC,” KUBIK  J.  Publ.  Ilm.  Mat. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  71–84,  2022,  doi: 10.15575/kubik.v6i2.13835.
[6]  H.  Yasin,  A.  R.  Hakim,  and  A.  Hoyyi,  “Sistem  Informasi  Potensi  Kredit  Macet  Berbasis  Aplikasi  Credit Scoring-Support Vector Machine (CS-SVM),” Pros. Semin. Nas. VARIANSI , vol. 1, no. 1, pp. 1–9, 2020, [Online]. Available: https://ojs.unm.ac.id/variansistatistika/article/view/19493
[7]  A. Markov, Z. Seleznyova, and V. Lapshin, “Credit scoring methods: Latest trends and points to consider,” J. Financ. Data Sci. , vol. 8, pp. 180–201, 2022, doi: 10.1016/j.jfds.2022.07.002.
[8]  S. Riyadi, M. M. Siregar, K. fadhli F. Margolang, and K. Andriani, “Analysis Of SVM And Naive Bayes Algorithm  In  Classification  Of  Nad  Loans  In  Save  And  Loan  Cooperatives,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 261–270, Aug. 2022, doi: 10.33330/jurteksi.v8i3.1483.
[9]  S.  Bumbungan,  Kusrini,  and  Kusnawi,  “Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  dalam  Pemilihan Parameter  Secara  Otomatis  pada  Support  Vector  Machine  (SVM)  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Politeknik  Amamapare  Timika,” J.  Tek.  AMATA ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  81–93,  2022,  doi: 10.55334/jtam.v4i1.77.
[10]  G. Yao, X. Hu, and G. Wang, “A novel ensemble feature selection method by integrating multiple ranking information  combined  with  an  SVM  ensemble  model  for  enterprise  credit  risk  prediction  in  the  supply chain,” Expert Syst. Appl. , vol. 200, no. January, p. 117002, 2022, doi: 10.1016/j.eswa.2022.117002.
[11]  D. T. Larose, Data Mining Methods and Models . Canada: John Wiley & Sons, Inc, 2007.
[12]  S.  Maldonado,  C.  Bravo, J.  López,  and  J.  Pérez,  “Integrated  framework  for  profit-based  feature  selection and  SVM  classification  in  credit  scoring,” Decis.  Support  Syst. ,  vol.  104,  pp.  113–121,  2017,  doi: 10.1016/j.dss.2017.10.007.
[13]  J. Cervantes, F. Garcia-Lamont, L. Rodriguez, A. López, J. R. Castilla, and A. Trueba, “PSO-based method for SVM classification on skewed data sets,” Neurocomputing , vol. 228, no. December 2015, pp. 187–197, 2017, doi: 10.1016/j.neucom.2016.10.041.
[14]  C. W. Dawson, Projects in Computing and Information Systems . Addison Wesley, 2009.
[15]  P. Danenas and G. Garsva, “Selection of Support Vector Machines based classifiers for credit risk domain,” Expert Syst. Appl. , vol. 42, no. 6, pp. 3194–3204, 2015, doi: 10.1016/j.eswa.2014.12.001.
[16]  A.  R.  Naufal,  R.  Satria,  and  A.  Syukur,  “Penerapan  Bootstrapping  untuk  Ketidakseimbangan  Kelas  dan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Weighted  Information  Gain  untuk  Feature  Selection  pada  Algoritma  Support  Vector  Machine  untuk Prediksi Loyalitas Pelanggan,” J. Intell. Syst. , vol. 1, no. 2, pp. 98–108, 2015.
[17]  A.- Amrin and O.- Pahlevi, “Implementation of Logistic Regression Classification Algorithm and Support Vector Machine for Credit Eligibility Prediction,” J. Informatics Telecommun. Eng. , vol. 5, no. 2, pp. 433– 441, 2022, doi: 10.31289/jite.v5i2.6220.
[18]  M. Han, J., & Kamber, Data Mining : Concepts and Techniques , 3nd Editio. Morgan Kaufmann Publishers, 2012.
[19]  G. N. Kouziokas, “SVM kernel based on particle swarm optimized vector and Bayesian optimized SVM in atmospheric  particulate  matter  forecasting,” Appl.  Soft  Comput.  J. ,  vol.  93,  p.  106410,  2020,  doi: 10.1016/j.asoc.2020.106410.
[20]  S. Chen, J. qiang Wang, and H. yu Zhang, “A hybrid PSO-SVM model based on clustering algorithm for short-term atmospheric pollutant concentration forecasting,” Technol. Forecast. Soc. Change , vol. 146, no. May, pp. 41–54, 2019, doi: 10.1016/j.techfore.2019.05.015.
[21]  M. A. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques , 3rd ed. USA: Morgan Kaufmann Publishers, 2011.
[22]  T. T. Muryono, A. Taufik, and I. Irwansyah, “Perbandingan Algoritma K-Nearest Negihbor, Decision Tree, dan Naive Bayes untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit,” Infotech J. Technol. Inf. , vol. 7, no. 1, pp. 35–40, Jun. 2021, doi: 10.37365/jti.v7i1.104.