## ANALISIS PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MENGIDENTIFIKASI KELANCARAN KREDIT NASABAH PADA CU. DOSNITAHI PINANG SORI
Muhardi Saputra 1*) , Indah Putri Lestari Sinaga 2) , Wendy Sinaga 3) 1-3 Sistem Informasi, Universitas Prima Indonesia email: muhardisaputra@unprimdn.ac.id , indahputrilestarisinaga@gmail.com , wendisinaga84@gmail.com

## Abstract
CU cooperative. Donsitahi Pinang Sori is a business unit engaged in savings and loan services that are protected under Law Number 25 of 1992. Savings and loans that are often in demand by customers are cash savings and loans. The problem that occurs is that bad credit often occurs on cash loan customers. Various  reasons  put  forward  by  customers  in  arrears  of  payment.  This  is  very  detrimental  to  the cooperative. For this reason, an analysis of the relationship between education, employment, number of dependents, salary, home ownership and monthly tenure is needed for prospective customers in order to form a classification / grouping of prospective customers' backgrounds so that the company can consider whether  to  approve  or  reject  the  application.  Method  analysis  using  the  c4.5  algorithm.  The  results obtained from the 1001 processing data are if the number of dependents is large but the salary is large then it will be in the nature of current credit.
Keywords : Savings And Loans, Credit, Loss, Grouping, Algorithm C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi Menurut Undang-Undang Nomor 25 Tahun 1992 tentang Perkoperasian di Indonesia,  koperasi  didefinisikan  sebagai  badan usaha  yang  beranggotakan  orang-seorang  atau badan hukum koperasi yang melakukan kegiatan ekonomi  berdasarkan  prinsip  koperasi  sekaligus sebagai wadah perkumpulan dan pengembangan ekonomi anggotanya [1].
Koperasi  Credit  Union  (CU)  juga lembaga  keuangan  yang  dioperasikan  oleh  para anggotanya  dengan  tujuan  untuk  memberikan layanan  keuangan  seperti  simpanan,  pinjaman, serta  layanan-layanan  pinjaman  lainnya  [2].  CU biasanya  terdiri  dari  komunitas  atau  kelompok tertentu  seperti  karyawan  suatu  perusahaan  atau organisasi  masyarakat  [3].  Salah  satu  CU  yang berdiri adalah CU Dosnitahi Pinang Sori
Permasalahan yang muncul adalah sering terjadinya  kredit  macet  pada  nasabah  CU Dosnitahi  Pinang  Sori.  Kredit  macet  pada pinjaman  tunai  berasal  dari  latar  belakang ekonomi,  sosial  dan lingkungan  wilayah  Pinang Sori. Dibutuhkan suatu analisis keterkaitan antara lingkungan,  latar  belakang  ekonomi,  sosial  dan pendidikan  pada  kelancaran  kredit  nasabah.  Hal
ini  bermanfaat  pada  pengelompokan  antara lingkungan,  latar  belakang  ekonomi,  sosial,  dan pendidikan guna memberikan informasi penilaian terhadap nasabah yang ingin mengajukan kredit. Meminimalisir  kerugian  yang  terjadi  pada perusahaan.
Seiring  perkembangan  zaman,  saat  ini teknologi  informasi  yang  telah  diterapkan  di untuk menyelesaikan berbagai masalah [4]–[12]. Untuk  menyelesaikan  masalah  pada  pada  CU. Dosnitahi  Pinang  Sori  ini  dilakukan  analisis pengelompokan  menggunakan  algoritma  C4.5. Algoritma  ini  sangat  baik  hasilnya  dalam pengelompokan/ klasifikasi masalah [13].
Algoritma C4.5 adalah algoritma decision  tree yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  pada  data  [14].  Dalam  analisis  ini, algoritma  C4.5  digunakan  untuk  membangun model  prediksi  kelancaran  kredit  nasabah berdasarkan  atribut-atribut  yang  relevan  [15]. Model  ini  menghasilkan  pohon  keputusan  yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  apakah kredit nasabah akan lancar atau tidak berdasarkan atribut-atribut yang ada [16].
Menurut penelitian Fitria Eko Nurjanah's menyatakan aplikasi penentuan kelancaran kredit
nasabah  dengan  metode  C.45  berbasis website yang  bertujuan  untuk  mengatasi  permasalahan tersebut  dengan  membuat  aplikasi  penentuan kelancaran  kredit  nasabah  dengan  metode dessesion tree menggunakan algoritma C4.5 agar kelancaran kredit nasabah tidak macet [17].
M.  Edya  Rosadi,  Nur  Alamsyah,  dan Rahmadi Agus sebelumnya melakukan penelitian tentang klasifikasi kredit macet. Selain itu, dalam pengklasifikasiannya, mereka menggunakan algoritma C4.5.
Kriteria yang digunakan berbeda.
Seperti  jumlah  tanggungan,  status  perkawinan, pendidikan  terakhir,  jangka  waktu,  keuntungan usaha/gaji,  dan  status  rumah.  Namun,  penulis telah menambah kriteria tenor bulanan ke dalam penelitian ini. Tujuannya adalah untuk menghasilkan klasifikasi yang lebih baik [18].

## 2. METODE PENELITIAN
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian  masalah  yang  dibahas.  Adapun kerangka  kerja  penelitian  yang  disusun  adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Keterangan:
1. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  peneliti  sebelum  melakukan proses  pembuatan  sistem  haru  melakukan pengumpulan  data  yang  akan  di  gunakan  untuk analisis pembuatan sistem
2. Analisis Data
Pada  tahap  ini  penulis  akan  melakukan Analisis  data  sebanyak  1001  data  untuk  di jadikan  sebagai  bahan  dalam  perhitungan algoritma C4.5.
3. Perhitungan Algoritma C4.5 Pada tahap ini penulis melakukan perhitungan  menggunakan  algoritma  C4.5  pada data yang telah ada
4. Pengujian Hasil
Pada  Tahap  ini  hasil  perhitungan  manual algoritma  C4.5  akan  diuji  ketepatannya  pada aplikasi WEKA
5. Implementasi Sistem
Pada  taham  ini  apabila  semua  sudah dilakukan tahap pengujian maka tahap ini akan di implementasikan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Penerapan  Algoritma  C4.5 Dalam Identifikasi  Kelancaran  Kedit  CU  Dosnitahi Pinang Sori
Misalkan  ada  data  sebanyak  1001  data terhadap  kredit  macet  atau  lancar,  maka  dapat dihitung  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5. dari  data  1001  tersebut  harus  dinormalisasi dengan hasil pada tabel 1.
Tabel 1 Normalisasi Data Jumlah Tanggungan Gaji Pekerjaan Status Kepemilikan Rumah Status Kredit Sedang Banyak Pns Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedikit Sedang Pns Milik sendiri Macet Sedikit Sedikit Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Pns Milik sendiri Lancar
Sedang Sedikit Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Pns Kontrak Macet Sedikit Banyak Pns Kontrak Macet Sedang Banyak Karyawan Kontrak Macet Banyak Banyak Pns Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Banyak Sedikit Pns Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Sedang Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Sedang Pns Milik sendiri Lancar Sedang Sedang Pns Milik sendiri Lancar Banyak Sedang Pns Milik sendiri Macet Banyak Sedang Pns Milik sendiri Macet Sedang Sedang Karyawan Milik sendiri Macet Banyak Sedang Karyawan Milik sendiri Macet Banyak Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Pns Orangtua Macet Sedang Sedikit Pns Orangtua Lancar Sedang Sedikit Pns Kontrak Lancar Sedikit Banyak Wiraswasta Kontrak Macet Sedikit Banyak Wiraswasta Kontrak Macet Sedikit Banyak Karyawan Kontrak Macet Sedang Banyak Karyawan Kontrak Macet Banyak Banyak Karyawan Kontrak Lancar Sedang Banyak Karyawan Orangtua Macet Sedang Banyak Karyawan Orangtua Lancar Banyak Banyak Karyawan Orangtua Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet
Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Banyak Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Banyak Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Pns Milik sendiri Macet Sedang Banyak Pns Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Pns Milik sendiri Lancar Sedikit Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Pns Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedikit Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedikit Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedikit Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Pns Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Pns Milik sendiri Lancar Banyak Banyak Pns Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Pns Milik sendiri Lancar Sedikit Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet
Banyak Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedikit Banyak Wiraswasta Milik sendiri Macet Sedang Banyak Wiraswasta Orangtua Lancar Sedang Banyak Wiraswasta Kontrak Lancar Banyak Banyak Wiraswasta Orangtua Lancar Banyak Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Wiraswasta Milik sendiri Lancar Sedang Banyak Wiraswasta Orangtua Macet Sedang Banyak Karyawan Milik sendiri Macet Banyak Banyak Pns Kontrak Macet Banyak Banyak Pns Milik sendiri Lancar Sedang Sedang Karyawan Milik sendiri Lancar Sedikit Sedang Pns Orangtua Lancar
Hasilnya  adalah  jumlah  tanggungan diambil  sebagai  akar  untuk  pohon  keputusan karena memiliki nilai gain tertinggi yaitu dengan nilai  0.025981.  Pohon  keputusan  dapat  dilihat pada gambar 2 .
Gambar 2. Pohon Keputusan Awal
Lakukan  kalkulasi  yang  sama  seperti sebelumnya dengan Jumlah Tanggungan Banyak sebagai akar.
Gambar 3. Pohon Keputusan Akhir

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  penulis  berhasil mengidentifikasi  faktor  yang  mepengaruhi kelancaran kredit pada CU. Dosnitah Pinang Sori antara analisis melibatkan variabel seperti jumlah tanggungan,  gaji,  status  kepemilikan  rumah, pekerjaan,  pendidikan,  dan  tenor  bulanan.  Hasil
penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma  C4.5 lebih  efektif  dalam  menyimpulkan  keterkaitan antar  variabel  tersebut  untuk  pengelompokkan kasus.
Secara  lebih  rinci,  penelitian  menyoroti bahwa jumlah tanggungan berpengaruh
signifikan  terhadap  kemacetan  kredit,  di  mana adanya  banyak  tanggungan  dapat  menyebabkan kemacetan pembayaran. Namun, penelitian juga menemukan  bahwa  ketika  tanggungan  banyak tetapi  gaji  nasabah  besar,  pembayaran  kredit dapat  tetap  dilakukan  dengan  lancar.  Hal  ini menunjukkan  kompleksitas  dalam  penilaian kelancaran  kredit  yang  tidak  hanya  bergantung pada satu variabel.
Hasil  pengelompokkan  dari  algoritma C4.5 memberikan konfirmasi bahwa keterkaitan variabel-variabel  tersebut  sangat  tepat.  Dengan demikian,  penelitian  ini  memberikan  wawasan yang  berharga  bagi  CU.  Dosnitah  Pinang  Sori dalam  meningkatkan  proses  evaluasi  kredit mereka dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang  telah  diidentifikasi.  Kesimpulan  ini memberikan  landasan  bagi  pengembangan strategi  lebih  lanjut  dalam  manajemen  kredit untuk  meminimalkan  risiko  kemacetan  dan meningkatkan keberlanjutan operasional CU.

## 4. REFERENSI
[1] Y.  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi
Menggunakan  Algoritma  C4.5,” J.  Edik Inform.  Penelit.  Bid.  Komput.  Sains  dan Pendidik. Inform. , vol. 2, no. 2, 2017, doi:
10.22202/ei.2016.v2i2.1465. [2] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk
Prekdiksi Penjualan Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5  STMIK Royal  Ksiaran,” JURTEKSI  (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9– 13, 2016.
[3] F.  Ferdian  Harryanto  and  S.  Hansun, “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” 2017.
[4] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[5] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah, “Prototype of Water Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[6] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using  SAW  method,”  2022,  p.  030019. doi: 10.1063/5.0094385.
[7] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut, M. Siregar, and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no.
4, pp. 221–235,
2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[8] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [9] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light
Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[10] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[11] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[12] V.  Marudut,  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  E. Sirait,  A.  S.  Manalu,  and  M.  Yunus, “Classification  of  Customer  Satisfaction Through Machine Learning : An Artificial Neural  Network  Approach,” IOTA ,  vol. 03,  no.  3,  pp.  273–282,  2023,  doi: 10.31763/iota.v3i3.643.
[13] R. P. S. Putri and I. Waspada, “Penerapan Algoritma  C4.5  pada  Aplikasi  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Prodi Informatika,” Khazanah  Inform.    J.  Ilmu  Komput.  dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, Jul. 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.
[14] H.  Widayu,  S.  D.  Nasution,  N.  Silalahi, and  Mesran,  “Data  Mining  Untuk Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah
Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan Algoritma C4.5,” Media Inform. Budidarma , vol. Vol 1, No, no. 2, p. 37, 2017.
[15] A. Mukminin and D. Riana, “Komparasi
Algoritma  C4  .  5  ,  Naïve  Bayes  Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah,” vol. 4, no. 1, pp. 21–31, 2017.
[16] M. E. Rosadi, N. Alamsyah, and R. Agus, “Implementasi Klasifikasi Data
Kemacetan  Angsuran  Leasing  Mobil Dengan  Algoritma  C4.5,” Technol.  J.
Ilm. ,  vol.  8,  no.  1,  2017,  doi:
10.31602/tji.v8i1.718.
[17] A. Z. Pratama, L. Kurniawati, S. Larbona, and T. Haryanti, “Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Nasabah Dalam Memprediksi
Kredit Macet,” Inf. Syst. Educ. Prof. , vol.
3, no. 2, pp. 121–130, 2019.
[18] T.  B.  Santoso  and  D.  Sekardiana, “PENERAPAN  ALGORITMA  C4.5 UNTUK  PENENTUAN  KELAYAKAN
PEMBERIAN  KREDIT  (Studi  Kasus : Koperia  -  Koperasi  Warga  Komplek Gandaria),” J.  Algoritm.  Log.  dan Komputasi ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  130–137,
2019, doi: 10.30813/j-alu.v2i1.1573.