## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA KLASIFIKASI PENENTUAN JENIS KARTU KREDIT
Andri Anto Tri Susilo 1 , Harma Oktafia Lingga Wijaya 2 , Elmayati 3
1 Program Studi  Informatika, Universitas Bina Insan Lubuklinggau
2,3 Program Studi  Sistem Informasi, Universitas Bina Insan Lubuklinggau email : 1 andri.lubuklinggau@gmail.com , * 2 harmaoktafialingga @gmail.com, elmayati@univbinainsan.ac.id

## Abstrak
Dalam  proses  pengajuan  kartu  kredit  yang  dilakukan  oleh  nasabah,  terdapat  permasalahan yang timbul yaitu sulitnya analis kartu kredit dalam menentukan jenis kartu kredit yang sesuai untuk nasabah.  Sulitnya  analisa  disebabkan  karena  banyak  faktor  pengikat  didalam  pemberian  kartu  kredit seperti  jenis  kelamin,  status  rumah,  status,  jumlah  tanggungan,  profesi,  penghasilan  per  tahun  dan yang  lainnya.  Data  mining  adalah  proses  pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk mengekstrak informasi penting pada data. Proses pengumpulan dan ekstraksi informasi tersebut dapat dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan statistika, matematika, ataupun teknologi Artificial  Intelligence (AI).  Salah  satu  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam  proses  data mining adalah Naïve Bayes Classifier . Naïve bayes clasiffier adalah pengklasifikasian statistik yang dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu  class.  Hasil  penelitian  berupa Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Klasifikasi Penentuan Kartu Kredit. Dari pengujian model yang  terbentuk  dengan  menggunakan  persentase  80%  data  training  dan  20  %  data  testing menggunakan  algoritma  naïve  bayes,  didapat  nilai  akurasi  yaitu  0,975,  Presisi  yaitu  0,929,  Nilai Recall yaitu 0,915 dan F1 Score 0,915.
Kata Kunci : Kartu Kredit; Klasifikasi; Data Mining; Naïve Bayes

## Abstract
In the credit card application process carried out by customers, there are problems that arise, namely the difficulty of credit card analysts in determining the type of credit card that is suitable for the customer. The difficulty of analysis is because there are many binding factors in granting a credit card  such  as  gender,  housing  status,  status,  number  of  dependents,  profession,  annual  income  and others.  Data  mining  is  a  process  of  collecting  and  processing  data  that  aims  to  extract  important information  from  the  data.  The  process  of  collecting  and  extracting  information  can  be  carried  out using  software  with  the  help  of  statistical  calculations,  mathematics,  or  Artificial  Intelligence  (AI) technology. One algorithm that is often used in the data mining process is the Naïve Bayes Classifier. Naïve  Bayes  classifier  is  a  statistical  classifier  that  can  be  used  to  predict  the  probability  of membership  in  a  class.  The  results  of  the  research  are  the  implementation  of  the  Naïve  Bayes algorithm  in  the  classification  of  credit  card  determination.  From  testing  the  model  formed  using  a percentage of 80% training data and 20% testing data using the Naïve Bayes algorithm, the accuracy value was 0.975, the precision was 0.929, the recall value was 0.915 and the F1 score was 0.915.
Keywords : Credit Card; Classification; Data Mining; Naïve Bayes

## I. PENDAHULUAN
Kartu  Kredit  adalah Alat  Pembayaran Dengan  Menggunakan  Kartu (APMK)  yang yang  dikeluarkan  oleh  sebuah  Bank  dan  dapat digunakan  untuk  melakukan  pembayaran  atas kewajiban  yang  timbul  dari  suatu  kegiatan ekonomi,  termasuk  transaksi  pembelanjaan
dan/atau  untuk  melakukan  penarikan  tunai, dimana  kewajiban  pembayaran  pemegang kartu  dipenuhi  terlebih  dahulu  oleh  acquirer atau penerbit, dan pemegang kartu berkewajiban  untuk  melakukan  pembayaran pada  waktu  yang  disepakati  baik  dengan pelunasan  secara  sekaligus (charge  card)
ataupun
dengan pembayaran secara angsuran[1]. Kartu Kredit adalah cara pembayaran yang memberikan anda kemudahan  dalam  melakukan  pembayaran transaksi  keuangan  anda.  Namun  demikian,
anda  harus  memperhatikan  biaya  dan  risiko yang mungkin timbul dalam
penggunaannya[2].
Terdapat beberapa
keuntungan  dalam  penggunaan  kartu  kredit yaitu  penyelamat  di  keadaan  mendesak, mendapatkan barang dengan membayar belakangan, reward poin  bertambah  dan  dapat menikmati berbagai manfaat menarik, transaksi  mudah  di  mana  saja  dan  kapan saja[3].
Dalam proses pengajuan kartu kredit yang dilakukan oleh nasabah, terdapat permasalahan yang  timbul  yaitu  sulitnya  analis  kartu  kredit dalam  menentukan  jenis  kartu  kredit  yang sesuai  untuk nasabah. Sulitnya  analisa disebabkan  karena  banyak  faktor  pengikat didalam  pemberian  kartu  kredit  seperti  jenis kelamin, status rumah, status, jumlah tanggungan,  profesi,  penghasilan  per  tahun dan  yang  lainnya.  Untuk  mengatasi  persoalan yang  ada,  maka  dapat  menggunakan  proses data  mining.  Data  mining  adalah  proses pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang bertujuan untuk mengekstrak informasi penting  pada  data.  Proses  pengumpulan  dan ekstraksi  informasi  tersebut  dapat  dilakukan menggunakan perangkat lunak dengan bantuan perhitungan  statistika,  matematika,  ataupun teknologi Artificial  Intelligence (AI)[4].  Salah satu  algoritma  yang  sering  digunakan  dalam proses  data  mining  adalah Naïve  Bayes Classifier . Naïve  bayes  clasiffier adalah pengklasifikasian statistik yang dapat
digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan  suatu  class[5]. Naïve  bayes clasiffier didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan  decision  tree  dan  neural  network. Bayesian  classification  terbukti  memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan  data yang  besar.  Dengan  algoritma Naïve  Bayes
Classifier pada proses data mining  diharapkan dapat
mempermudah dalam mengklasifikasikan  jenis  kartu  kredit  yang akan diberikan kepada nasabah..

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 Penelitian Terdahulu
Penelitian tentang data mining khususnya  klasifikasi  telah  banyak  dilakukan oleh  peneliti.  Pertama  dilakukan  oleh[6], dengan judul penelitian “Klasifikasi Penentuan Pengajuan  Kartu  Kredit  Menggunakan    K- Nearest  Neighbor”.  Pada  penelitian  tersebut dijelaskan bahwa Permasalahan yang dihadapi dalam  pemberian  kartu  kredit  kepada  nasabah bank  yang  telah  mendaftar  adalah  sulitnya menentukan  kategori  kartu  kredit  yang  sesuai dengan  nasabah  bank.  Dengan  melakukan penelitian ini diharapkan dapat mempermudah pihak bank atau pihak analis untuk menentukan  kategori  kartu  kredit  untuk nasabah  bank  secara  tepat.  Metode  penelitian yang  digunakan  yaitu  dengan  menerapkan metode K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasikan  calon  nasabah  dalam pembuatan kartu kredit sesuai dengan kategori nasabah  dengan  menggunakan  data  nasabah pada  Bank  BNI  Syariah  Surabaya.  Metode  K- Nearest  Neighbor  digunakan  untuk  mencari pola-pola  pada  data  nasabah  sehingga  di dapatkan  variabel  sebagai  faktor  pendukung berupa  jenis  kelamin,  status  rumah,  status, jumlah  tanggungan  (anak),  profesi  dan penghasilan per tahun. Hasil dari penelitian ini menunjukkan  bahwa  rata-rata  nilai  precision sebesar  92%,  nilai  recall  sebesar  83%,  dan nilai accuracy sebesar 93% .
Penelitian  lainnya  adalah  oleh  [7] dengan  judul  penelitian  yaitu  “Analisa Klasifikasi Kartu Kredit Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes”.  Pada  penelitian tersebut  dijelaskan  bahwa  Pemberian  kredit bank  terhadap  nasabah  adalah  kegiatan  rutin yang  mempunyai  resiko  tinggi.  Begitupun kredit  yang  bermasalah  atau  kredit  macet sering  terjadi  akibat  analisis  kredit  kurang
cermat  dalam  proses  pemberian  kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk  mencegah  terjadinya  kredit  macet, seorang  analisis  kredit  perbankan  harus mampu  mengambil  keputusan  yang  tepat dalam  pengajuan  kredit.  Diperlukan  adanya prediksi  yang  akurat  dimasa  mendatang,  salah satunya  menggunakan  teknik  data  mining. Salah  satu  teknik  data  mining  sendiri  yaitu metode klasifikasi untuk memprediksi probabilitas  keanggotaan  suatu  class  dengan menggunakan algoritma Naive Bayes, sehingga  tingkat  akurasi  dapat  diketahui melalui  proses  Confusion  Matrix  dalam prediksi.  Algoritma  ini  mampu  menghasilkan tingkat  akurasi  yang  baik.  Dari  hasil  analisa terhadap  23  variabel  terdapat  3  variabel  yang begitu  berpengaruh  kredit  lancar  dan  macet nasabah  yaitu  status  pembayaran  pada  bulan September,  Agustus,  dan  Mei  2005.  Tingkat akurasi  data  3  variabel  sebanyak  80.59% dengan data train sebanyak 18001 data.
Dan  Penelitian  ketiga  diilakukan  oleh [8]  dengan  judul  penelitian  yaitu  “Metode Klasifikasi  Decision  Tree  Untuk  Memprediksi Juara  English  Premier  League”.  Pada  hasil akhir klasemen liga inggris setiap musim dapat dianalisis  berdasarkan  atributatribut  dari  tabel klasemen.  Dengan  sekumpulan  data  hasil klasemen setiap akhir musim dapat diklasifikasikan  seberapa  besar  sebuah  club tersebut  mampu  menjadi  juara  berdasarkan atribut  yang  paling  dominan.  Penelitian  ini menerapkan metode klasifikasi
decision tree dengan algortima C4.5 menggunakan  software  RapidMiner  8.1.  Club yang  akan  diuji  adalah  Manchester  United. Data set yang digunakan adalah data club dari tahun  1992  hingga  tahun  2016,  jumlah  goal yang  diciptakan  setiap  musimnya,  jumlah kemasukan goal tiap musimnya, jumlah points diakhir  musim  dan  status  juara  atau  tidak  di akhir musim. Hasil penelitian dengan algoritma  C4.5  ini  menunjukan  bahwa  club tersebut  akan  mampu  menjadi  juara  di  akhir musim  jika  mampu  menciptakan  jumlah  goal
diatas  65  dan  point  yang  diperoleh  diatas  89 point  di  setiap  akhir  musim.  Jika  jumlah perolehan  points  club  tersebut  diakhir  musim dibawah  65  points,  maka  club  tersebut dipastikan tidak pernah juara diakhir musim.

## 2.2 Kartu Kredit
Kartu kredit adalah kartu yang diterbitkan oleh  bank  atau  perusahaan  pengelola  kartu kredit  yang  memberikan  hak  kepada  orang yang  memenuhi  persyaratan  tertentu  yang namanya tertera dalam kartu untuk menggunakannya  sebagai  alat  pembayaran secara  kredit  atas  perolehan  barang  atau  jasa, atau  untuk  menarik  uang  tunai  dalam  batas kredit sebagaimana telah ditentukan oleh bank atau  perusahaan  pengelola  kartu  kredit;  dalam melaksanakan  pembayaran  kembali  kredit tersebut,  pemegang  kartu  tidak  diwajibkan untuk melakukan pembayaran sekaligus, tetapi diberikan kelonggaran untuk membayar secara angsuran  dengan  tingkat  bunga  tertentu  dan nilai  angsuran  sebesar  persentase  tertentu  dari saldo  kredit  yang  telah,  digunakan  (credit card)[3].  Terdapat  beberapa  jenis  kartu  kredit berdasarkan limitnya, yaitu[9]:
1. Kartu Kredit Silver Kartu  kredit  jenis  ini  memiliki  limit  paling rendah,  sekitar  Rp  4.000.000,-  hingga Rp7.000.000,-.  Umumnya  dapat  diajukan oleh  nasabah  dengan  penghasilan  minimal Rp3.000.000,-/bulan.
2. Kartu Kredit Gold
Limit kartu kredit ini sekitar Rp10.000.000,-  hingga  Rp40.000.000,-.
Dapat  diajukan  oleh  nasabah  dengan penghasilan  mulai  dari  Rp5.000.000,- hingga Rp10.000.000,-/bulan.
3. Kartu Kredit Platinum Limit  kartu  kredit  platinum  ini  sekitar Rp40.000.000,-  sampai  Rp1.000.000.000,-. Umumnya  dapat  diajukan  oleh  nasabah dengan penghasilan minimal Rp180.000.000-/bulan. 4. Kartu Kredit Titanium
Kartu kredit titanium ini terbatas kepemilikannya,  hanya  yang  diundang
secara  langsung  oleh  bank  yang  dapat memiliki  kartu  kredit  titanium.  Karena proses  kepemilikannya  hanya  dipilih  oleh bank,  maka  tidak  pasti  apakah  yang menjadi  persyaratan  dari  kartu  kredit titanium.
5. Kartu Kredit Spesial Ada  beberapa  lagi  jenis  kartu  kredit  yang termasuk  spesial,  beberapa  kartu  kredit  ini tidak  tersedia  secara  general,  seperti misalnya  kartu  kredit  dengan  brand  Visa yang  mengeluarkan  kartu  kredit  Visa Signature dan Visa Infinite.

## 2.3 Data Mining
Data mining adalah suatu proses pengumpulan informasi dan data yang penting dalam jumlah yang besar atau big data. Dalam proses  ini  seringkali  memanfaatkan  beberapa metode,  seperti  matematika,  statistika  dan pemanfaatan  teknologi  artificial  intelligence (AI)[10]. Pengertian  data  mining ini  juga dikenal  dengan  istilah  lain,  seperti Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  dan  Data Analysis . Terdapat banyak fungsi dan manfaat yang  bisa  didapatkan  dengan  menerapkan penambangan data, pada umumnya fungsi data mining  terbagi  menjadi  dua  bagian.  Yakni deskriptif  dan  prediktif,  tetapi  selain  itu adanya  penambangan  data  memiliki  fungsi lain  seperti  asosiasi,  klasifikasi, clustering, forecasting dan sequencing [11].
2.4 Algoritma Naïve Bayes Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan salah satu pengklasifikasi statistik,
dimana pengklasifikasi ini dapat memprediksi probabilitas keanggotaan kelas suatu data yang akan  masuk  ke  dalam  kelas  tertentu,  sesuai dengan  perhitungan  probabilitas[12].  Naive Bayes  adalah  metode  yang  cocok  untuk klasifikasi  biner  dan multiclass .  Metode  yang juga dikenal sebagai Naive Bayes Classifier ini menerapkan teknik supervised klasifikasi objek di masa depan dengan menetapkan label kelas ke instance /catatan menggunakan probabilitas bersyarat[13]. Probabilitas
bersyarat  adalah  ukuran  peluang  suatu peristiwa  yang  terjadi  berdasarkan  peristiwa lain  yang  telah  (dengan  asumsi,  praduga, pernyataan, atau terbukti) terjadi. Istilah supervised merujuk pada klasifikasi training data yang sudah diberi label dengan kelas. Misalnya, sebuah transaksi penipuan telah ditandai sebagai data transaksional. Naïve Bayes classifier menunjukkan  akurasi  dan  kecepatan  yang tinggi  bila  diterapkan  pada  database  yang besar.  Metode  ini  sering  digunakan  dalam menyelesaikan  masalah  dalam  bidang  mesin pembelajaran  karena  metode  ini  dikenal memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dengan perhitungan sederhana. Teorema bayes merupakan  dasar  aturan  dari naive  bayes classifier berikut teorema bayes akan disajikan pada persamaan (1).
P (H|X) = (1)
Dimana  X  merupakan  data tuple hasil pengujian  dari  suatu  set  data  yang  telah ditentukan  masuk  ke  ke  dalam  kelas  tertentu. H  merupakan  suatu  hipotesis  yang  akan menentukan  X  masuk  ke  dalam  kelas  C. P(H|X)  merupakan  peluang  atau  probabilitas X  yang  merupakan  data tuple atau  bukti  yang diperoleh pada saat observasi masuk ke dalam kelas  C,  dengan kata  lain  mencari  probabilitas X  dimiliki  oleh  kelas  C.  P(H|X)  merupakan probabilitas posterior, H dikondisikan pada X. Sebaliknya P(H) merupakan probabilitas prior, atau  probabilitas  sebelumnya.  Kemudian P(X|H)  merupakan  probabilitas  posterior dimana  X  dikondisikan  pada  H.  Sedangkan P(X)  merupakan  probabilitas  sebelumnya  dari X.  Dengan  aturan  Bayes  maka  penelitian  ini akan  mengimplementasikan  aturan  bayes dengan  studi  kasus  tertentu  oleh  karena  itu aturan bayes dapat dinyatakan :
P(c j |X) = (2)
Dimana  cj  adalah  kategori  teks  yang  akan diklasifikasikan,  dan  p  (cj) merupakan probabilitas  prior  dari  kategori  teks  cj. Sedangkan  d  merupakan  dokumen  teks  yang direpresentasikan  sebagai  himpunan  kata
(W1,W2,  …  Wn),  dimana  W1  adalah  kata pertama,  W2  adalah  kata  kedua  dan seterusnya. Pada saat proses pengklasifikasian dokumen  teks,  maka  pendekatan  Bayes  akan memilih  kategori  yang  memiliki  probabilitas paling tinggi (C MAP ) yaitu :
(3) (4)
Probabilitas  p(c j )  dapat  diestimasi  dengan menghitung  jumlah  dokumen  training  pada setiap kategori c j . Sedangkan untuk menghitung  distribusi  p(X  |  c j )  akan  sulit karena jumlah term menjadi sangat besar. Hal ini  disebabkan  jumlah  term  tersebut  sama dengan  jumlah  semua  kombinasi  posisi  kata dikalikan  dengan  jumlah  kategori  yang  akan diklasifikasikan.  Dengan  pendekatan Naïve Bayes yang mengasumsikan bahwa setiap kata dalam setiap kategori adalah tidak bergantung satu  sama  lain,  maka  perhitungan  dapat  lebih disederhanakan  dan  dapat  dituliskan  sebagai berikut:
(5)
Dengan  menggunakan  persamaan  (2),  maka persamaan (5) dapat dituliskan menjadi :
(6)
Nilai  p(c j )  dan  p(w i |  c j )  dihitung  pada  saat proses  pelatihan dimana  persamaannya  adalah sebagai berikut :
a. p(w i |c j ) =  probabilitas  kata  w i pada kategori c j b. |docs j| =  jumlah  dokumen  pada kategori j
c. |contoh| =  jumlah  seluruh  dokumen
sampel yangdigunakan dalam  proses
training
d. n i
= frekuensi kemunculan kata wi padakategori cj
e. | C | =  jumlah  semua  kata  pada kategori f. cj n (kosakata) =  jumlah  kata  yang  unik  pada semua data training.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Metode Penelitian
Penelitian  ini  adalah  penelitian  terapan,
dimana penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan  solusi  dari  suatu  masalah  yang ada  di  masyarakat,  industri,  pemerintahan sebagai  kelanjutan  dari  riset  dasar.  Penelitian ini menggunakan data penelitian yaitu sebanyak 200 data penelitian.
3.2 Metode Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data dalam
penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  cara,
yaitu: 1) Observasi Penulis memperoleh data dengan
mengamati proses klasifikasi kartu kredit.
2) Wawancara Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan cara melakukan wawancara kepada analisis kartu kredit.
3) Metode Dokumentasi Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan cara  mendokumentasikan  dokumen  dan data terkait.

## 3.3 Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  sistem  yaitu  terdiri dari  kebutuhan  perangkat  keras,  kebutuhan perangkat lunak, kebutuhan input dan kebutuhan  output  serta  data  penelitian. Terdapat  dua  syarat  yang  harus  dipenuhi  oleh data  dalam  menggunakan  sistem  klasifikasi yaitu:
1. Data Training
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  pemegang  kartu  kredit  sebanyak  200  data.  Sistem klasifikasi  menggunakan  6  variabel  yaitu  jenis  kelamin,status  rumah,status,pekerjaan,usaha lain,dan penghasilan.
Tabel 1. Data Training
No Nama Nasabah Jenis Kelamin Status Rumah Status Pekerjaan Usaha Lainnya Penghasilan Jenis Kartu 1 Andita Chika Ramadhani P Milik Sendiri Belum Menikah Lainnya Ada Tinggi Platinum 2 Anera Heldanewa L Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang Gold 3 Angger Ramadhan L Milik Sendiri Menikah TNI/Polri Ada Sedang Gold 4 Anjas Ardi Pratama L Milik Sendiri Belum Menikah ASN Ada Tinggi Platinum 5 Anna Yunita P Sewa Menikah Swasta Tidak Ada Sedang Silver 6 Annajzil Mukhsin L Sewa Menikah Lainnya Ada Sedang Gold 7 Annisah Baratus Dzakkiyah P Milik Sendiri Menikah Lainnya Ada Tinggi Platinum 8 Antoni L Sewa Belum Menikah TNI/Polri Ada Tinggi Platinum 9 Ari Irvan Saputra L Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang Gold 10 Arif L Milik Sendiri Menikah ASN Tidak Ada Sedang Silver .. ……… … … …………  …………..  ……… ………… ………. 190 Sania Dina Esika P Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang Gold 191  Santi P Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang Gold 192 Santi Ratih Puspa P Milik Sendiri Belum Menikah Swasta Tidak Ada Sedang Silver 193 Sarah Adelia Putri P Sewa Belum Menikah ASN Ada Sedang Gold 194  Sari Nadia P Milik Sendiri Menikah ASN Ada Tinggi Platinum 195  Satori L Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang Gold 196  Sawaluddin L Sewa Menikah Swasta Tidak Ada Sedang Silver 197  Sela Yunita P Sewa Belum Menikah ASN Tidak Ada Sedang Silver 198 Septa Kirana P Sewa Menikah Swasta Ada Sedang Gold 199 Sisi Apriyani L Milik Sendiri Menikah Swasta Ada Tinggi Platinum 200  Siti Dahlia P Milik Sendiri Belum Menikah ASN Ada Tinggi Platinum

## 2. Data Testing
Data uji adalah data yang akan digunakan untuk menguji model prediksi yang dihasilkan. Data uji pada penelitian ini menggunakan 20 data uji

## Tabel 2. Data Testing
No Nama Nasabah Jenis Kelamin Status Rumah Status Pekerjaan Usaha Lainnya Penghasilan 1 Ahmad Fairuz Majazi L Milik Sendiri Menikah Lainnya Ada Tinggi 2 Alma Cantika Sari P Kos Menikah ASN Tidak Ada Sedang 3 Azhar Nur Mahmudi L Milik Sendiri Menikah ASN Tidak Ada Sedang 4 Bayu Herlambang Saputra L Milik Sendiri Belum Menikah TNI/Polri Ada Tinggi 5 Belva Fithriyah P Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang 6 Choiril Amri L Kos Menikah Swasta Tidak Ada Sedang 7 Damar Citra Wijaya L Milik Sendiri Belum Menikah Lainnya Ada Tinggi 8 Edwar Hardiansyah L Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang 9 Isvy Rasya Nahnu Aulia P Milik Sendiri Menikah TNI/Polri Ada Sedang 10 Keyla Priabita P Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang 11 Mellani Lucviana P Milik Sendiri Menikah TNI/Polri Ada Sedang 12 Muhammad Irfan L Milik Sendiri Belum Menikah Lainnya Ada Tinggi 13 Nauvi Hayyan Arrazi L Milik Sendiri Menikah ASN Ada Sedang 14 Regita Anindya Putri P Milik Sendiri Menikah TNI/Polri Ada Sedang 15 Ricky Wahyu Pratama L Milik Sendiri Belum Menikah ASN Ada Tinggi 16 Rismawati P Kos Menikah Swasta Tidak Ada Sedang 17 Rizki Andriyansah L Kos Menikah Lainnya Ada Sedang 18 Rizki Romadon L Milik Sendiri Menikah Lainnya Ada Tinggi 19 Zaidan Hafiz Ramadhan L Kos Belum Menikah TNI/Polri Ada Tinggi 20 Zulhemi Akbar L Milik Sendiri Belum Menikah ASN Tidak Ada Sedang

## IV. HASIL PENELITIAN

## 4.1 Hasil Klasifikasi
Pengujian  pada  data  testing  dengan  menggunakan  aplikasi  orange,  didapat  hasil  klasifikasi seperti berikut.

## Gambar 1. Hasil Klasifikasi Dengan Naïve Bayes
4.2 Confusion Matrix Confusion matrix adalah alat yang digunakan  untuk  menggambarkan  kinerja  model klasifikasi  pada  data  uji  yang  sudah  diketahui hasil  sebenarnya. Confusion  matrix  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Confusion matrix

## 4.3 Hasil Uji Model
Hasil  c onfusion  matrix digunakan  untuk menghitung  berbagai performance  metrics untuk mengukur kinerja model yang telah dibuat.
Gambar 3. Hasil Pengujian Model

## 4.4 Grafik Roc Analisis
Kurva  ROC  adalah  plot  tingkat  positif sebenarnya  (Sensitivitas)  dalam  fungsi  tingkat positif  palsu  (Spesifikasi  100)  untuk  titik  batas yang  berbeda  dari  suatu  parameter.  Setiap  titik
pada kurva ROC mewakili pasangan sensitivitas/spesifisitas yang sesuai dengan ambang batas keputusan tertentu. Area Di Bawah Kurva ROC (AUC) adalah ukuran  seberapa baik suatu parameter dapat membedakan dua kelompok diagnostik (berpenyakit/normal).
Berikut adalah kurva ROC yang dihasilkan
Gambar 4. Kurva ROC Kartu Platinum
Gambar 5. Kurva ROC Kartu Gold
Gambar 5. Kurva ROC Kartu Silver

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Adanya sistem klasifikasi menggunakan naïve bayes  classifier,  maka  kesulitan  analis  kartu kredit  dalam  menentukan  jenis  kartu  kredit yang sesuai untuk nasabah akan dapat teratasi.
2. Pengujian  model  yang  terbentuk  dengan menggunakan  persentase  80%  data  training dan 20 % data testing menggunakan algoritma naïve  bayes,  didapat  nilai  AUC  yaitu  0,975, Presisi  yaitu  0,929,  Nilai  Recall  yaitu  0,915 dan F1 Score 0,915

## VI. SARAN
Perlu  ditambahkan  variabel  pendukung penelitian  agar  hasil  klasifikasi  lebih  akurat  dan gunakan  lebih  dari  satu  metode  untuk  mendapat hasil  atau output yang  lebih    baik  untuk membandingkan  hasil  dari  metode  yang  satu dengan yang lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Indonesia,  “Instrumen,” Bank  Indonesia , 2020. https://www.bi.go.id/id/fungsi- utama/sistem- pembayaran/ritel/instrumen/default.aspx. [2]  M.  Dudiyanto,  “Pertumbuhan  Kartu  Kredit Di  Indonesia  Dalam  Pandemi  Covid’19,”
Jurnal  Manajemen ,  vol.  11,  no.  1.  pp.  34– 41, 2021, doi: 10.26460/jm.v11i1.2017.
[3]  O.  B.  INDONESIA,  “Berbagai  Keuntungan Menggunakan  Kartu  Kredit  yang  Wajib Diketahui.” 2020.
[4]  A. Sofiyan, A. Azkiya, S. Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer Dumai, and A. Manajemen  Informatika dan Komputer  Dumai  Jl  Utama  Karya  Bukit
Batrem Dumai-Riau Kode, “I N F O R M a T  I  K  a  Penerapan  Metode  Rough  Set Menganalisis Penyakit Yang Sering
Dikeluhkan  Pasien  (Studi  Kasus  Puskesmas Jaya  Mukti  Dumai),” Jurnal  Informatika, Manajemen  dan  Komputer ,  vol.  14,  no.  1. 2022.
[5]  W. L. S. Hakam Febtadianrano Putro, Retno Tri  Vulandari,  “Penerapan  Metode  Naive Bayes  Untuk  Klasifikasi  Pelanggan,” J. TIKomSiN , vol. 8, no. 2, pp. 19–24, 2020.
[6]  Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah, “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu Kredit  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” Jurnal Ilmiah Matrik , vol. 22, no. 1. pp. 73– 82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843. [7]  R. Wijayanti  and  Sulastri,  “Analisa Klasifikasi  Kartu  Kredit  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Dinamika Informatika , vol. 10, no. 2. pp. 80–86, 2018.
[8]  S.  Bahri  and  A.  Lubis,  “Metode  Klasifikasi Decision  Tree  Untuk  Memprediksi  Juara English  Premier  League,” J.  Sintaksis ,  vol. 2, no. 1, pp. 63–70, 2020.
[9]  K. Anam, “Ragam Kartu Kredit Berdasarkan Limit.” 2022, [Online]. Available: https://www.cnbcindonesia.com/mymoney/ 20220304185658-72-320189/ragam-kartu- kredit-berdasarkan-limit-kamu-punya-yang-
mana.
[10] Yuli  Mardi,  “Data  Mining :  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Data mining  merupakan  bagian  dari  tahapan proses  Knowledge  Discovery  in  Database  (
KDD  )  .  Jurnal  Edik  Informatika,” Jurnal Edik Informatika , vol. 2, no. 2. pp. 213–219,
2019.
[11] S.  University,  “Pengertian  Data  Mining, Fungsi,  Metode  dan  Contoh  Penerapan,”
Sampoernauniversity.Ac.Id .  2022,  [Online]. Available: https://www.sampoernauniversity.ac.id/id/d ata-mining/.
[12] F.  H.  dan  F.  S.  Pribadi,  “Implementasi
Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan  Pelaporan  Masyarakat  melalui  Layanan Call Center 110,” J. Tek. Elektro , vol. 7, no. 1, pp. 19–24, 2015.
[13] S.  Syarli  and  A.  Muin,  “Metode  Naive Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan  (Studi Kasus:  Data  Mahasiswa  Baru  Perguruan Tinggi),” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp.  22–26,  2016,  [Online].  Available: https://jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/arti cle/download/2232/315/.