## IMPLEMENTASI ALGORITMA DATA MINING NAIVE BAYES PADA KOPERASI
Emerensye S. Y. Pandie
Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Salah satu faktor kegagalan dalam bidang usaha perkreditan yaitu kurang akuratnya penilaian terhadap kemampuan debitur, sehingga mengakibatkan kesalahan dalam keputusan pemberian kredit yang berujung pada kemacetan kredit. Teknik data mining dapat digunakan untuk menilai kemampuan nasabah  berdasarkan  data-data  masa  lalu.  Data  debitur  yang  telah  melalui  tahapan  data  mining selanjutnya diproses menggunakan algoritma data mining Naive Bayes . Naive Bayes merupakan teknik prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  berbasis  pada  penerapan  aturan  bayes.  Implementasi menggunakan Weka 3.8 dengan jumlah data 3018 record menghasilkan tingkat kebenaran sebesar 94 %.
Kata kunci: kredit, data mining, naive bayes, cross validation

## ABSTRACT
One of the factors of failure  in the field of credit business is the lack of accurate assessment of the ability of the debtor, thus resulting in errors  in credit decisions that culminate in credit congestion. Data mining  techniques  can  be  used  to  assess  customer  ability  based  on  past  data.  Debtor  data  that  has  been through the stages of data mining is then processed using Naive Bayes data mining algorithm. Naive Bayes is a simple probabilistic based prediction technique based on the application of bayes rules. Implementation using Weka 3.8 with a total of 3018 records yields a truth level of 94%.
Keywords: credit, data mining, naive bayes, cross validation

## I. PENDAHULUAN
Sebagai  salah  satu  usaha  bank  yakni  memberikan  kredit,  bank  akan  selalu  memperhatikan resiko kredit yang terjadi dalam hal pemberian kredit, seperti nasabah yang tidak mampu membayar pinjaman yang telah diterima. Untuk mengurangi resiko yang terjadi pihak bank menganggap perlu mengambil  suatu  kebijakan  yaitu  dengan  memperkuat  pengawasan  bank  terhadap  nasabah  untuk mengatasi resiko tersebut.
Didalam  kegiatan  perkreditan  sering  terjadi  masalah  kredit  macet  yang  disebabkan  oleh gagalnya pengembalian sebagian pinjaman yang diberikan kepada para peminjam. Masalah ini dapat diatasi,  salah  satunya  dengan  mengidentifikasi  dan  memprediksi  nasabah  dengan  baik  sebelum memberikan  pinjaman  dengan  cara  memperhatikan  data  historis  pinjaman.  Analisa  kredit  dapat menggunakan salah satu jenis algoritma data mining yaitu Support Vector Machine [6]. Teknologi data mining memiliki peranan penting dalam dunia bisnis yang semakin kompetitif. Data mining mampu memanfaatkan aset penting perusahaan yaitu data bisnis yang jumlahnya sangat besar  sehingga  dapat  menghasilkan  informasi  yang  belum  pernah  terpelajari  sebelumnya.  Bentuk penerapan data  mining antara  lain  dengan  membuat  aplikasi  yang  memanfaatkan  teknologi data mining menggunakan algoritma C4.5 untuk klasifikasi profil kredit nasabah perbankan.
Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes Pada Koperasi (Emerensye S. Y. Pandie)
Dalam mengantisipasi kredit macet karena meningkatnya jumlah pengajuan kredit pada PT. Telkom Kandatel Surabaya Timur maka dilakukan analisa dan pola kredit dari angsuran pinjaman menggunakan metode k- Nearest Neighbour (k-NN). Output dari aplikasi digunakan untuk melakukan reminding call, rescheduling dan reconditioning kepada nasabah [9].
Industri  kredit  berkaitan  dengan  banyak  masalah  yang  menarik  bagi  komunitas  komputasi. Permasalahan kredit dapat dianalisa menggunakan dua teknik analisa yaitu Neural Networks (NNS) dan Genetic Algorithms (GAs) [1].
Koperasi  merupakan  salah satu lembaga  keuangan  yang  melakukan  transaksi  kredit.  Dalam rangka mengembangkan usahanya dalam bentuk pinjaman anggota, koperasi memiliki prinsip kehati- hatian  sebagaimana  yang  diterapkan  pada  perbankan  dengan  melakukan  analisa  pemberian  kredit kepada calon anggotanya. Peran koperasi dalam perekonomian dapat dilihat dari data Dinas Koperasi UKM Provinsi Jawa Tengah yang dimuat dalam harian Suara Merdeka edisi 30 juni 2011,  pada tahun 2011  terdapat  5.809  (20%)  koperasi  tidak  aktif  yang  masuk  dalam  daftar  yang  akan  dihapus  dari database . Koperasi di Jawa Tengah dengan aset mencapai Rp 19,3 trilyun/tahun dan omset Rp 25,9 trilyun menjadi penyangga kekuatan ekonomi sebesar 58%.
Berdasarkan  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya mengenai  analisa  kredit  menggunakan data  mining ,  maka  yang  menjadi  permasalahan  adalah bagaimana  menemukan  pola  kredit  dari database koperasi  untuk  menganalisa  pengajuan  kredit kembali  nasabah  lama  dengan  mempertimbangkan track  record dari  pinjaman  sebelumnya menggunakan algoritma k-NN.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Bahan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  sumber  data  dari  koperasi  simpan  pinjam  sumber  rejeki.  Dari keseluruhan data diambil data nasabah yang melakukan pinjaman lebih dari satu kali sebagai bahan penelitian.

## 2.2 Proses Cleaning Data
Dari keseluruhan data yang ada, setelah dilakukan pertimbangan menggunakan dasar tingkat keterikatan  antar  hubungan  data,  maka  dipilih  tabel  anggota,  tabel  aplikasi,  tabel  angsuran,  tabel pinjam,  tabel  jaminan  dan  tabel  plafon  sebagai  data  yang  akan  di  cleaning  sebagai  sumber  data penelitian. Proses cleaning data diperlukan untuk memilih atribut mana saja dari keseluruhan data yang akan digunakan dalam membentuk tabel pola kredit. Pengkategorian kredit digunakan sebagai atribut  target  dari  proses  klasifikasi  kredit.  Berdasarkan  SK  Direksi  Bank  Indonesia NO.31/147/KEP/DIR  tanggal  12  Nopember  1998,  kategori  kredit  dan  rentang  keterlambatan didefinisikan  sebagai  Lancar,  jika  total  jumlah  keterlambatan  angsuran  sama  dengan  0,  dalam perhatian khusus, 1 s.d 90 hari, kurang lancar, 91 s.d. 180 hari, diragukan, 182 s.d 270 hari dan macet, diatas 271 hari keterlambatan.
Pada praktek di koperasi, hanya dikenal 3 kategori kredit, lancar, tersendat dan macet. Dengan toleransi  sampai  dengan  3  hari  keterlambatan  maka  total  keterlambatan  0  sampai  dengan  36  hari masih dikategorikan lancar. Angka keterlambatan sampai dengan 36 hari berdasarkan kategori Bank Indonesia ada pada kategori dalam perhatian khusus, oleh karena itu kategori 0–90 hari dikonversi menjadi  kategori  lancar.  Sementara  angka  keterlambatan  lebih  180  hari  oleh  BI  dikategorikan diragukan dan macet, oleh koperasi dengan pertimbangan permodalan rentang tersebut dikategorikan macet, maka sisa rentang waktu diantaranya dikategorikan sebagai tersendat.
Untuk mengkategorikan kredit dengan jangka waktu selain 12 bulan, dilakukan dengan cara menghitung  persentase  jangka  waktu  keterlambatan  terhadap  rentang  waktu  kredit.  Dari  hasil perhitungan  persentase tersebut,  digunakan untuk  menghitung  rentang  waktu  kategori  kredit pada jangka waktu selain 12 bulan.
Proses cleaning juga diterapkan pada atribut yang memiliki sebaran data yang beragam seperti alamat,  no  telepon,  dan  nama  juga  terhadap  atribut  yang  sebagian  besar  datanya  tidak  diisi  tidak diikutsertakan dalam data pola. Demikian juga dengan data yang sudah terwakili oleh atribut tertentu bisa dihapus seperti atribut merk, jenis barang jaminan, tahun barang jaminan sudah terwakili oleh atribut nilai jaminan sehingga atribut-atribut tersebut bisa langsung dihapus.
Hasil analisa atribut dalam proses data mining dari database koperasi menghasilkan 8 atribut yang  akan  digunakan  sebagai  data  pola /  rumusan  dalam  prediksi  kategori  kredit  dan jumlah  data 3018 record . 8 atribut terpilih beserta tipe datanya adalah 1. Plafon, numerik. 2. Niljamin, numerik, 3.  Miliksdr,  biner,  4.  Stnikah,  biner,  5.  Jangka,  numerik,  6.  Telat,  numerik,  7.bunga,  biner,
8.keterangan, numerik. Data pola kredit dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Data Pola Kredit

## 2.3 Konversi Nilai
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes .  Tipe  data  nominal  sebelumnya  harus dirubah dahulu ke dalam nilai diskrit. Atribut nominal bernilai biner yaitu miliksndr, bunga dan status dirubah kedalam pilihan biner 0 atau 1, seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Konversi Nilai
Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes Pada Koperasi
(Emerensye S. Y. Pandie)

## 2.4 Algoritma Naive Bayes
Naive  bayes adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi keanggotaan  suatu class . Naive bayes didasarkan  pada  teorema  Bayes  yang  memiliki  kemampuan klasifiaksi  serupa  dengan decision  tree dan neural  network.  Naive  bayes memiliki  akurasi  dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar.
Prediksi Bayes didasarkan pada formula teorema Bayes dengan formula umum sebagai berikut:
Persamaan (1)

## 2.5 Standarisasi Data
Kendala utama dalam menghitung jarak secara langsung dari data adalah dalam kasus di mana data memiliki rentang nilai pengukuran yang jauh berbeda sehingga penghitungan jarak menjadi tidak efektif. Misalnya, jika atribut pendapatan adalah pendapatan tahunan dalam rupiah, dan atribut umur adalah umur seseorang dalam tahun, maka pendapatan akan memiliki pengaruh yang jauh lebih tinggi dalam Setelah proses standarisasi maka bisa dilanjutkan dengan proses perhitungan Naive Bayes.
Data pola kredit distandarisasi dalam rentang nilai [0..1] menggunakan persamaan (2) ukuran jarak dibanding umur, sehingga pengukuran menjadi tidak relevan lagi. Salah satu solusinya adalah digunakan  standarisasi  nilai  dengan  rentang  [0..1]  menggunakan  rumusan  standarisasi min-max seperti terlihat pada persamaan (2).
𝑋 𝑠 = 𝑋 − 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥 − 𝑀𝑖𝑛 … … … … … … … … . . (2)
Nilai X s didefinisikan sebagai nilai setelah di standarisasi dimana X merupakan nilai instance atribut dan Min merupakan nilai minimum dalam atribut sebaliknya Max merupakan nilai maksimum dalam atribut. Data pola kredit terstandarisasi dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Data Pola Kredit Terstandarisas

## 2.6 K-fold cross validation
K-fold c ross validation diawali dengan membagi data sejumlah k- fold yang diinginkan. Dalam proses cross validation data akan dibagi dalam k buah partisi dengan ukuran yang sama D 1 , D 2 , D 3 ..D n selanjutnya proses testing dan training dilakukan sebanyak k kali. Dalam iterasi ke- i partisi D i akan menjadi data testing dan sisanya akan menjadi data training . Persamaan (1) diterapkan terhadap setiap record dalam data testing terhadap seluruh record pada data training. Pada akhir perhitungan dihitung persentase tingkat kebenaran klasifikasi sehingga diperoleh gambaran validitas data training sebagai data pola.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
Hasil  10- fold  cross  validation untuk  uji  validitas  menggunakan  algoritma Naive  Bayes menunjukkan hasil seperti terlihat pada gambar 3.
Atribut yang digunakan sebanyak 8 atribut yaitu  total telat, nilai jaminan, status kepemilikan, jenis  bunga,  status  perkawinan,  status  pernikahan,  jumlah  plafon  diusulkan,  jangka  waktu  kredit dengan  jumlah record sebanyak  3018 record .  Persentase  tingkat  kebenaran  klasifikasi  dengan algoritma Naive Bayes menghasilkan nilai lebih dari 94%.

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian maka dapat disimpulkan:
1. Algoritma Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  kategori  kredit  nasabah  yang hendak  mengajukan  pinjaman  koperasi  karena  memiliki  tingkat  kebenaran  klasifikasi
Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes Pada Koperasi (Emerensye S. Y. Pandie)
sebesar 94,77%.
2. Jumlah data pola sebanyak 3018 cukup untuk dijadikan data pola karena memiliki kombinasi data kategori Tersendat sebanyak 1058, Kategori Lancar sebanyak 1865 dan sisanya berupa data Kategori Macet sebanyak 95.

## 4.2 Saran
Diperlukan  adanya  penelitian  lanjutan  menggunakan  algoritma  yang  berbeda  untuk membandingkan kebenaran tingkat klasifikasi data pola.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Chen,  M.C.,  Huang,  S.H.,  2003. Credit  scoring  and  rejected  instances  reassigning  through evolutionary computation techniques. Jurnal Expert System with Application 24 (4), 433-441 [2]  Ye,  Ruisong  dan  Gou,  Weichuang.,    2013, A  Chaos-based  Image  Encryption  Scheme Using  Mulltimodal  Skew  Tent  Map , http://www.cisjournal.org/journalofcomputing/archive /vol4no10/vol4no10 , 10 Oktober 2013, diakses tanggal 23 Mei 2014.
[2] Han,  J.K.,  2001. Data  mining:  Concept  and  Technique .  San  Fransisco:  Morgan  Kaufmann Publisher
[3] Kohavi,  R.,  1995. A  Study  of  Cross  Validation  and Bootstrap  for  Accuracy  Estimation  and Model Selection,  Lecture Note in Computer Science 6440, 114-124
[4] Moertini,  S.V.,  2003. Towards  the  use  of  C4.5  Algorithm  for  classifying  Banking  Dataset . Jurnal Integral 8 (2), 105-116
[5] Mohd,  S.S.,  Rayner,  A.,  2010. Advanced  Data  mining  and  Applications  6th  International Conference, ADMA 2010, Chongqing, China, November 19-21, 2010, Proceedings, Part I
[6] Oktrivianto,  R.,  2008.  Aplikasi  Data mining untuk  Memprediksi  Kelas  Resiko  Pemberian Kredit  menggunakan Support  Vector  Machine (SVM).  Tesis.  Surabaya:  Institut  Teknologi Surabaya.
[7] Sucahyo,  Y.G.,  2003.  Data mining :  Menggali  Informasi  yang  Terpendam. Website : http://www.ilmukomputer.com. Diakses tanggal 12 Januari 2011.
[8] Sujarwanto., 2011, 5809 Koperasi di Jawa Tengah Tidak Aktif. Harian Suara Merdeka tanggal 30 Juni 2011
[9] Sunaryanto, D., 2009. Penerapan K-Nearest Neighbour untuk Prediksi Resiko Kredit di PT. Telkom  Kandatel  Surabaya  Timur.  Tesis.  Surabaya:  Sekolah  Tinggi  Ilmu  Komputer (STIKOM).