## Penerapan Metode Principal Component Analysis (PCA) Pada Klasifikasi Status Kredit Nasabah Bank Sumsel Babel Cabang KM 12 Palembang Menggunakan Metode Decision Tree
Dewi Sartika 1 , Imelda Saluza 2 1 Teknik Informatika, 2 Manajemen Informatika
1,2 Universitas Indo Global Mandiri Palembang, Indonesia
email : dewi.sartika@uigm.ac.id
Abstrak— Bank  Sumsel  Babel  merupakan  penyedia  jasa layanan keuangan daerah yang berwenang dalam menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan  menyalurkannya kembali  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  pinjaman  modal kerja  dengan  tujuan  untuk  meningkatkan  taraf  hidup masyarakat umum. Produk yang disediakan oleh Bank Sumsel Babel  diantaranya  tabungan,  deposito,  pinjaman  dan  lain sebagainya.  Pemberian  pinjaman  pada  suatu  nasabah dilakukan  berdasarkan  beberapa  variabel,  salah  satunya adalah melihat status pembayaran calon nasabah pada proses peminjaman sebelumnya. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan  dilakukan  penerapan  metode  Principal  Component Analysis (PCA) dalam menentukan status kredit nasabah Bank Sumsel  Babel  Cabang  KM  12  Palembang  menggunakan metode Decision Tree. Hasil dari penelitian ini akan diperoleh pengaruh  metode pre-processing PCA pada metode klasifikasi Decision Tree dalam penentuan status kredit nasabah. Analisis dilakukan  dengan  memperhatikan  tingkat  akurasi  serta  nilai precision,  recall  dan  f1-score  yang  dihasilkan.  Berdasarkan analisis  yang  dilakukan  diperoleh  bahwa  metode  PCA memberikan  dampak  baik  terhadap  kinerja  dari  metode Decision  Tree  dalam  klasifikasi,  hal  tersebut  terlihat  dengan adanya  peningkatan  tingkat  akurasi  sebesar  10%  dengan model klasifikasi dengan kinerja lebih baik.
Kata  Kunci—  Principal  Component  Analysis,  Pre-Processing, Decision Tree, precision, recall, f1-score

## I. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Undang  –  Undang  Republik  Indonesia Nomor 10 Tahun 1998, Bank merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari  masyarakat dalam  bentuk simpanan dan  menyalurkannya  Kembali  kepada  masyarakat  dalam bentuk  kredit  dan  atau  bentuk  –  bentuk  lainnya  dengan tujuan untuk meningkatkan taraf hidup orang banyak. Bank Sumsel  Babel  merupakan  Bank  pembangunan  daerah  yang telah didirikan sejak 6 November 1957. Bank Sumsel Babel menyediakan  produk  layanan  jasa  keuangan  diantaranya tabungan,  deposito,  giro,  kredit/pinjaman  dan  lain sebagainya.
Proses  pemberian  pinjaman  kepada  nasabah  dilakukan dengan  tahapan  pengisian  formulir  disertai  dengan kelengkapan  berkas.  Selanjutnya  berdasarkan  data  yang diberikan  oleh  nasabah  pihak  Bank  akan  menganalisis kemungkinan  persetujuan  pinjaman  yang  diajukan.  Salah satu  faktor  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  pihak  Bank dalam  persetujuan  pengajuan  pinjaman  adalah  reputasi nasabah dalam proses pembayaran pada pinjaman lain atau sebelumnya. Berdasarkan status kredit nasabah, pihak Bank
dapat  melihat  dan  memastikan  cara  nasabah  melakukan pembayaran cicilan pinjaman sampai lunas.
Pre-processing merupakan tahapan yang dilakukan pada sekumpulan  data  yang  akan  digunakan  sebagai  data  latih sebelum  proses  mining  dilakukan,  baik  itu  untuk pengklasifikasian  maupun  klasterisasi.  Bentuk  dari pre- processing dapat  berupa data  cleaning , feature  scaling , maupun data  reduction . Data  cleaning merupakan  bentuk pre-processing yang  bertujuan  untuk  membersihkan  dan melengkapi  data  dari missing  value , error maupun  yang tidak konsisten; feature scaling dilakukan untuk memastikan bahwa  data  yang  digunakan  skala  yang  sama  untuk  setiap variabel;  sedangkan data  reduction dilakukan  untuk menyesuaikan  data  ke  dalam  pola,  focus,  kategori,  atau pokok  permasalahan  tertentu  [1]. Principal  Component Analysis (PCA)  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk proses  pre-processing  yang  bertujuan  untuk  melakukan feature  scaling maupun data  reduction .  Metode  PCA memanfaatkan  perhitungan  statistik  dengan  menggunakan persamaan eigen dan kovarian. Prinsip  kerja  PCA  adalah mengubah  sejumlah  data  dengan  atribut  yang  saling berkorelasi  menjadi  data  baru  dengan  atribut  yang  saling bebas [2].
Decision  Tree merupakan  suatu  metode  yang  memiliki struktur menyerupai pohon yang memiliki sebuah root node yang digunakan untuk mengumpulkan data, inner node yang berada  pada  root  node  yang  berisikan  rule/pertanyaan tentang data dan leaf node yang digunakan dalam membuat keputusan  [3].  Algoritma  ini  dikenal  memiliki  tingkat akurasi  yang  baik  dan  melakukan  pemilihan  fitur  secara fleksibel.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penerapan metode pre-processing PCA  pada  klasifikasi  status  kredit nasabah  pada  Bank  Sumsel  Babel  Cabang  KM  12 Palembang  menggunakan  metode Decision  Tree .  Hasil klasifikasi  akan  dimanfaatkan  oleh  pihak  yang  berwenang dalam penentuan ajuan kredit baru.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Data Mining
Data  mining  merupakan  penggabungan  dari  beberapa disiplin  ilmu  yang  dimanfaatkan  untuk  menggali  informasi dari sekumpulan data. Informasi yang diperoleh selanjutnya dapat  dimanfaatkan  dalam  proses  penarikan  kesimpulan, manajemen  informasi,  pengendalian  proses  dan  sebagainya
[4].  Data  mining  digunakan  sebagai Knowladge  Discovery from Database terbagi menjadi [5] :
1. Karakterisasi
2. Diskriminasi
3. Asosiasi
4. Klasifikasi 5. Prediksi
6. Pengelompokkan
7. Analisis outlier
8. Analisis Evolusi dan Deviasi

## B. Klasifikasi
Klasifikasi  merupakan  teknik  data  mining  klasik  yang didasarkan pada pembelajaran mesin. Tujuan dari klasifikasi adalah memberikan label/kelas pada suatu data yang belum diketahui berdasarkan sekumpulan data yang telah diketahui label/kelasnya.  Teknik  yang  umum  digunakan  dalam klasifikasi diantaranya [6] :
1. Regresi
2. Perhitungan Jarak
3. Pohon Keputusan
4. Rules
5. Jaringan Syaraf Tiruan
Klasifikasi terdiri dari 2 tahapan [7], yaitu :
1. Membangun Model : tahapan ini dilakukan dengan memanfaatkan  data  latih  yang  telah  diketahui label/kelas-nya  untuk  diproses  menggunakan algoritma klasifikasi membentuk model klasifikasi
2. Penggunaan  Model  untuk  Pengklasifikasian  : tahapan ini dilakukan dengan memanfaatkan model klasifikasi  yang  telah  terbentuk  untuk  menguji sekumpulan data yang belum diketahui label/kelas- nya
C. Pre-processing
Pre-processing data  merupakan  teknik  yang  bertujuan untuk  menganalisis  sekumpulan  data  menjadi  data  yang berkualitas.  Pre-processing  terdiri  dari  pengumpulan  data, integrasi data, transformasi data, data cleaning , reduksi data dan  diskritisasi  data.  Tiga  aspek  pentingnya  perlunya  pre- processing karena [8] :
1. Data  umumnya  tidak  lengkap,  noisy  dan  tidak konsisten
2. Merubah data menjadi berukuran lebih kecil
3. Data  berkualitas  menghasilkan  model  yang berkualitas
D. Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis (PCA)  merupakan  salah satu metode yang digunakan untuk mereduksi dimensi data pada  tahap Pre-processing [9].  PCA  termasuk  salah  satu metode ekstraksi  fitur yang  biasanya digunakan dalam data kontinu.  Prinsip  kerja  metode  ini  adalah  dengan mengekstaksi  atribut  sehingga  menyisakan  atribut  yang bertujuan untuk memperoleh hasil lebih optimal. Metode ini terdiri dari 4 tahapan yaitu :
1. Mencari  sejumlah  data  yang  berdimensi  m  x  n, dimana  m adalah  jumlah sampel data sedangkan  n adalah jumlah atribut.
(1)
Dimana :
= Elemen Matrik X
= Elemen Matrik X *
= nilai rata – rata matrik X
2. Mencari  nilai  kovarian  ( )  dari  sejumlah  data dengan persamaan 2 :
(2)
3. Menghitung  nilai  eigen  ( )  dengan  persamaan  3, dimana  I  merupakan  matrik  identitas  dan  v merupakan vector eigen :
(3)
4. Menghitung persentase kontribusi  komulatif variansi ( ) , dimana d adalah jumlah atribut awal dan r adalah jumlah komponen yang dipilih.
(4)
E. Decision Tree Decision Tree merupakan algoritma supervised learning yang  umum  digunakan  untuk  klasifikasi  dan  regresi. Decision  Tree merupakan  model  yang  strukturnya menyerupai  pohon,  yaitu  terdiri  dari  node  teratas  yang disebut  root,  node  selanjutnya  merepresentasikan  atribut sedangkan  cabang  merepresentasikan  nilai  dari  atribut,  dan daun  merepresentasikan  kelas/label/keputusan  [3].  Cara kerja algoritma Decision Tree yaitu :
1. Menentukan root dari  struktur  pohon  dengan menghitung information  gain dari  masing  –  masing atribut. Atribut yang memiliki nilai information gain terbesar yang menjadi root pada struktur pohon.
(5)
Dimana :
Gain (S,A) : information gain himpunan S dengan Atribut A V(A) : range dari atribut A
: subset himpunan S dengan nilai atribut v
2. Untuk  menghitung  nilai  dari  information  gain  tiap atribut, perlu dilakukan perhitungan entropy terlebih dahulu.  Nilai  entropy  digunakan  untuk  menentukan seberapa informatif suatu atribut
(6)
Dimana :
S  : Himpunan Kasus
: Rasio dari sejumlah himpunan kasus
i   : Nilai dari atribut
c   : partisi/state
3. Ulangi  langkah  2  hingga  semua  record  dari  dataset terpartisi. Proses dihentikan saat :
a. Semua  record  simpul  mendapat  kelas  yang sama
b. Tidak  ada  atribut  dalam  record  yang  bisa dipartisi lagi
c. Tidak ada record di dalam cabang yang kosong

## F. Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  perhitungan  yang  digunakan untuk  merepresentasikan  tingkat  akurasi  dari  suatu klasifikasi. Dasar perhitungan dari confusion matrix dengan membandingkan total data yang diklasifikasikan pada kelas yang benar dengan total seluruh data yang ada pada matrix .
TABEL 1 CONFUSION MATRIX Predicted Class Positive Negative Actual Class Positive True Positives (TP) False Negatives (FP) Negative False Positives (FN) True Negatives (TN) (7) Dimana : TN :  Model memprediksi data ada di kelas negatif dan  yang  sebenarnya  data  memang  ada  di kelas negatif
TP :  Model memprediksi data ada di kelas positif dan  yang  sebenarnya  data  memang  ada  di kelas positif
FN :  Model memprediksi data ada di kelas negatif dan  yang  sebenarnya  data  memang  ada  di kelas positif FP : Model memprediksi data ada di kelas positif dan  yang  sebenarnya  data  memang  ada  di kelas negatif

## G. Precision, Recall, F1-Score
Nilai precision,  recall dan f1-score digunakan  untuk melihat  kinerja  dari  model  klasifikasi  yang  terbentuk  [10] . Precision adalah  perbandingan  antara  jumlah  prediksi  data kelas  positif  yang  merupakan  kelas  positif  dengan  banyak data  yang  diprediksi  positif.  Sedangkan recall adalah perbandingan  antara  jumlah  prediksi  data kelas  positif  yang merupakan  kelas  positif  dengan  banyaknya  data  yang sebenarnya positif.
(8)
(9)
F1-Score merupakan harmonic  mean dari precision dan recall .  Nilai  terbaik F1-Score adalah  1.0  sedangkan  nilai terburuknya adalah 0.
(10)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan dalam beberapa tahapan, yaitu :
1. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  literatur yang  berkaitan  dengan  penelitian,  yaitu  data mining,  klasifikasi, pre-processing,  Principal Component  Analysis,  Decision  Tree,  precision, recall dan f1-score
2. Perumusan Masalah Pada  tahapan  ini  dilakukan  observasi  secara langsung  ke  Bank  Sumsel  Babel  Cabang  KM  12 Palembang  untuk  mengetahui  penentuan  status kolektibilitas kredit nasabah.
3. Pengumpulan Data Pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data status  kolektibilitas  kredit  dari  nasabah  Bank Sumsel  Babel  Cabang  KM  12  Palembang  yang digunakan  dalam  menentukan  analisis  status pembayaran  kredit  nasabah.  Data  yang  digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari  Bank Sumsel Babel Cabang  KM 12 Palembang. Kriteria yang digunakan terdiri dari 11 atribut/variabel  independen  yaitu  :  jenis  kelamin, umur,  nama,  suku  bunga,  jangka  waktu,  plafond kredit,  sisa  hutang,  bunga,  angsuran  pokok  dan jumlah.  Sedangkan  variabel  dependen  yaitu kolektibilitas  terdiri  dari  :  lancar,  diragukan,  dan macet.
4. Analisis Data Pada tahapan ini data yang telah dikumpulkan akan digunakan  sebagai  data  latih  dan  data  uji. Pembagian  dari  dataset  dengan  komposisi  80% sebagai data latih dan 20% digunakan sebagai data uji.  Analisis  yang  dilakukan  adalah  pengaruh pre- processing Principal  Component  Analysis (PCA) dalam menentukan status kredit nasabah menggunakan metode Decision Tree
5. Penarikan Kesimpulan Penarikan kesimpulan dilakukan dengan
melakukan membandingkan tingkat akurasi metode Decision  Tree dengan  dan  tanpa pre-processing . Selain  itu  dilakukan  juga  analisis  terkait  kinerja model klasifikasi berdasarkan nilai precision, recall dan f1-score .

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  wawancara  yang dilakukan  pada  bagian  kredit  Bank  Sumsel  Babel  Cabang KM 12 Palembang terdapat 10 atribut yang dijadikan bahan pertimbangan  dalam  menentukan  kolektibilitas  atau  status kelancaran  pembayaran  kredit  nasabah.  10  atribut  tersebut adalah  jenis  kelamin,  umur,  nama,  suku  bunga,  jangka waktu,  plafond,  sisa  hutang,  bunga,  angsuran  pokok,  dan jumlah.  Jumlah  dataset  yang  diperoleh  dari  Bank  Sumsel Babel  Cabang  KM  12  Palembang  sebanyak  49  data  kredit nasabah  yang  telah  memiliki  kelas  kolektibilitas  dengan rincian sebanyak 33 data dengan status kolektibilitas lancar,
5  data  dengan  status  kolektibilitas  diragukan,  dan  11  data dengan status kolektibilitas macet.
Hasil confusion matrix dari klasifikasi  status kelancaran pembayaran kredit  nasabah  menggunakan  metode Decision Tree dapat dilihat pada Gambar 1 sedangkan Decision Tree dengan pre-processing PCA  dapat  dilihat  pada  Gambar  2. Berdasarkan  perhitungan  menggunakan  persamaan  7 diperoleh  tingkat  akurasi  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel  2, sedangkan untuk melihat kinerja dari model klasifikasi yang terbentuk  berdasarkan  nilai precision,  recall dan f1-score dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 1. Confusion Matrix Decision Tree
Gambar 2. Confusion Matrix Decision Tree with PCA
TABEL 2  T INGKAT A KURASI Metode Akurasi Decision Tree 0.70 Naïve Bayes with CFS 0,80
TABEL 3 P RECISION , RECALL , F 1- SCORE Decision Tree Precision  Recall  F1-Score Diragukan 0.00 0.00 0.00 Lancar 0.80 1.00 0.89 Macet 0.67 0.50 0.57 Decision Tree with PCA Precision  Recall  F1-Score Diragukan 0.00 0.00 0.00 Lancar 1.00 0.89 0.94 Macet 0.00 0.00 0.00 V. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan menyatakan  bahwa  Metode Principal  Component  Analysis memberikan  pengaruh  yang  cukup  signifikan  terhadap kinerja  metode  klasifikasi Decision  Tree pada  studi  kasus status kredit nasabah pada Bank Sumsel Babel Cabang KM 12  Palembang.  Hal  ini  dapat  dilihat  berdasarkan  terjadinya peningkatan  akurasi  sebesar  10%  serta  peningkatan  nilai precision ,  penurunan  nilai recall dan  nilai f1-score yang mendekati  1.0  yang  berarti  bahwa  model  klasifikasi  yang terbentuk memiliki kinerja yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. Misra and A. S. Yadav, “Impact of Preprocessing Methods  on  Healthcare  Predictions,” SSRN Electron. J. , no. July, 2019, doi: 10.2139/ssrn.3349586.
[2] A. Macintosh, R. Euis, and T. A. Eds, Applications and Innovations in Intelligent Systems XII . 2005.
[3] B.  Charbuty  and  A.  Abdulazeez,  “Classification Based  on  Decision  Tree  Algorithm  for  Machine Learning,” J. Appl. Sci. Technol. Trends , vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[4] M. S. Chen, J. Han, and P. S. Yu, “Data mining: An overview from a database perspective,” IEEE Trans. Knowl. Data Eng. , vol. 8, no. 6, pp. 866–883, 1996, doi: 10.1109/69.553155.
[5] B.  N.  Lakshmi  and  G.  H.  Raghunandhan,  “A conceptual  overview  of  data  mining,” Proc.  Natl.
Conf. Innov. Emerg. Technol. NCOIET’11 , pp. 27– 32, 2011, doi: 10.1109/NCOIET.2011.5738828.
[6] K.  M.  R.  B.  Com,  “Data  mining  techniques,” SpringerBriefs Appl. Sci. Technol. , vol. 179, no. 10, pp.  13–30,  2016,  doi:  10.1007/978-3-319-22294- 3_3.
[7] I.  Journal,  “A  Study  Some  Data  Mining Classification Techniques,” Int. J. Mod. Trends Eng. Res. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  210–215,  2017,  doi: 10.21884/ijmter.2017.4031.zt9tv.
[8] S. Zhang, C. Zhang, and Q. Yang, “Data preparation for data mining,” Appl. Artif. Intell. , vol. 17, no. 5– 6, pp. 375–381, 2003, doi: 10.1080/713827180.
[9] P.  Myoelectric et  al. ,  “Principal  Components Analysis  Preprocessing  for Improved  Classification
Accuracies  in  Principal  Components  Analysis Preprocessing for Improved Classification Accuracies  in,”  vol.  56,  no.  October  2016,  pp. 1407–1414, 2009. [10] R.  Yacouby  and  D.  Axman,  “Probabilistic Extension  of  Precision,  Recall,  and  F1  Score  for More  Thorough  Evaluation  of  Classification Models,” pp. 79–91, 2020, doi: 10.18653/v1/2020.eval4nlp-1.9.