Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)

## PREDIKSI TINGKAT KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT BANK DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR
1 Farida Gultom * , 2 Tober Simanjuntak
1 Mahasiswa Pascasarjana Magister Teknologi Informasi, STMIK Mikroskil Medan, Indonesia
2 Universitas Efarina, Pematangsiantar, Indonesia Email: faridagultom20@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol4No2.pp98-102

## ABSTRACT
Application  developers  and  users  are  the  main  keys  to  the  market's  impact  on  application  development.  In developing  applications,  it  is  necessary  to  predict  applications  in  the  market  accurately,  accurate  prediction results are very important in showing the correct rating and decision making in the selection of new prospective debtors. Tests conducted in this test use a dataset of credit customers from Bank Danamon. This study predicts the smooth payment of credit by combining the Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor methods. Predicting the smooth  level  of  credit  payments  is  done  by  combining  the  Naïve  Bayes  algorithm  and  K-Nearest  Neighbor  in order to predict the smooth payment of credit in the future, this can be seen from the prediction results obtained by 80%.
Keyword: Credit, Credit Risk, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes.

## ABSTRAK
Pengembang  dan  pengguna  aplikasi  merupakan  kunci  utama  pada  dampak  pasar  terhadap  pengembangan aplikasi. Dalam melakukan pengembangan aplikasi perlu memprediksi aplikasi di market dengan akurat, hasil prediksi  yang  akurat  sangat  penting  dalam  menunjukkan rating dan  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam seleksi calon debitur yang baru. Pengujian yang dilakukan dalam pengujian ini menggunakan dataset nasabah kredit  dari  Bank  Danamon.  Penelitian  ini  melakukan  prediksi  terhadap  kelancaran  pembayaran  kredit  dengan mengkombinasikan  metode  Naïve  Bayes  dan K-Nearest  Neighbor. Prediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran kredit  ini  dilakukan  dengan  mengkombinasikan  algoritma  Naïve  Bayes  dan K-Nearest  Neighbor agar  dapat memprediksi kelancaran pembayaran kredit kedepannya, hal ini dapat dilihat dari hasil prediksi yang diperoleh sebesar 80%.
Kata Kunci: Kredit, Resiko Kredit, K-Nearest Neighbor, Naïve Bayes.

## PENDAHULUAN
Kredit  merupakan  penyediaan  uang  atau tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu, berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan  pinjam- meminjam  antara  bank  dengan  pihak  lain  yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah  jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian bunga (Pemerintah Indonesia, 1998). Pada perkembangan awalnya, kredit memiliki fungsi dalam merangsang  sikap  saling  menolong  yang  bertujuan untuk  mencapai  kebutuhan,  baik  dalam  bidang  usaha atau  pemenuhan  kebutuhan  sehari-hari.  Kredit diharapkan  dapat  membawa  dampak  positif  secara sosial  ekonomis  bagi  debitur,  kreditur,  ataupun masyarakat.  Pemberian  kredit  terhadap  nasabah  oleh pihak  bank  dapat  mengalami  berbagai  masalah ataupun  risiko.  Permasalahan  atau  risiko  yang  dapat
dialami  oleh  bank  dalam  pemberian  kredit  adalah sikap  nasabah  yang  tidak  melakukan  pembayaran angsuran  secara  tepat  waktu  ataupun  menunda pembayaran  sampai  beberapa  bulan  pembayaran angsuran  yang  menyebabkan  terjadinya  kredit  macet (Hasan, 2017).
Sistem  penilaian  kredit  merupakan  bagian penting  dan  integratif  dari  manajemen  risiko perusahaan.  Sistem  ini  memungkinkan  pencegahan kerugian  utang  dengan  mengidentifikasi,  meng- analisis dan memantau risiko kredit pelanggan (Abid, Masmoudi, & Zouari-Ghorbel, The Consumer Loan’s Payment Default Predictive Model: an Application of the Logistic Regression and the Discriminant Analysis in  a  Tunisian  Commercial  Bank,  2018).  Oleh  karena itu,  bank  menjadi  lebih  mungkin  untuk  secara  akurat memprediksi  solvabilitas  pemohon  pinjaman  dan
memprediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  di  masa depan  dalam  banyak  cara,  seperti  batas  kredit  dan lama  pinjaman  yang  dialokasikan  untuk  pelanggan (Abid,  Zaghdene,  Masmoudi,  &  Zouari-Ghorbel, 2017).  Penelitian  ini  melakukan  pengamatan  pada variabel  untuk  membedakan  pembayaran  yang  lancar ( current) dan  pembayaran  yang  tidak  lancar  ( not current) .  Parameter  yang  digunakan  pada  penelitian ini  terdiri  dari  status  account,  jangka  waktu  kredit, sejarah  kredit,  tujuan  kredit,  plafon  kredit,  tingkat angsuran kredit sebagai persen dari pendapatan, status pribadi,  jaminan,  usia,  jumlah  kredit  di  bank  yang sedang berjalan, dan jumlah tanggungan. Data ini akan digunakan  untuk  membangun  model  penilaian  kredit yang memungkinkan prediksi kemungkinan pembayaran lancar ( current) kredit baru.
Beberapa  peneliti  menggunakan machine learning untuk  memprediksi  tingkat  kelancaran pembayaran  kredit  untuk  membantu  pengambilan keputusan  pemberian  kredit  dan  menganalisis kemampuan  nasabah  dalam  membayar  kredit. Penelitian  membandingkan  2  metode  yaitu  algoritma C4.5  dan  Naïve  Bayes  (Rifai  &  Aulianita,  2018). Penelitian lainnya (Hasan, 2017) menggunakan Naïve Bayes  berbasis forward  selection untuk  memprediksi tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  dengan  tingkat akurasi  71,91%.  Tahun  2016,  Lob  Abid  et  al menggunakan  Logistic  Regression  untuk  anlisis prediksi  pembayaran  pinjaman  dengan  menggunakan data  bank  (Abid,  Masmoudi,  &  Zouari-Ghorbel,  The Consumer Loan’s Payment Default Predictive Model: an  Application  of  the  Logistic  Regression  and  the Discriminant  Analysis  in  a  Tunisian  Commercial Bank, 2018) dengan nilai akurasi 68,49%. Tahun 2018 Admel  Husejinovic  melakukan  penelitian  prediksi pembayaran  kartu  kredit  dengan  menggunakan beberapa aplikasi machine learning dan membandingkan  nilai  akursi  dari  setiap  algoritma, dimana  Naïve Bayes nilai akurasi 80,6%,, K-Nearest Neighbor 79,2% , dan  C4.5  79%  (Husejinovic,  Keco,
& Masetic, 2018). Hasil dari penelitian tersebut Naïve
Bayes  dan K-Nearest  Neigbor memiliki  nilai  akurasi yang  lebih  tinggi  dibanding  dengan  metode  lainnya. Pada  penelitian  lainnya  penggunaan K-Nearest Neighbor yang  dikombinasikan  dengan Modified Particle  Swarm  Optimization (Jamaluddin  & Siringoringo,  2017). Algoritma-algoritma  modifikasi tersebut  dimunculkan  untuk  memperbaiki  kelemahan dari  data  mining  yang  sudah  ada  sebelumnya. Kelemahan  dari  K -Nearest  Neighbor berada  pada proses  perhitungan  yang  dilakukan  hampir  disetiap
data  pada  tahap  klasifikasi  (Sari,  Ernawati,  & Pranowo, 2015).
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka diusulkan  suatu  pendekatan  dengan  mengkombinasi- kan  algortima  Naïve Bayes dengan K- Nearest Neighbor untuk  megatasi  kelemahan  dati  metode  K- Nearest  Neighbor. Algortima  ini  diharapkan  dapat meningkatkan  efektivitas  waktu,  keakuratan  akurasi dan lama waktu proses.

## TINJAUAN LITERATUR
Pada  Undang-Undang  Republik  Indonesia Nomor  10  Tahun  1998,  kredit  diartikan  sebagai penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat dipersamakan  dengan  itu,  berdasarkan  persetujuan atau  kesepakatan  pinjam-meminjam  antara  bank dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak  peminjam untuk  melunasi  utangnya  setelah  jangka  waktu tertentu dengan pemberian bunga.
Penilaian kredit merupakan sebagai seperangkat  model  keputusan  dengan  teknik  dasar spesifik untuk memberikan dukungan kepada pemberi pinjaman ketika memberikan kredit kepada pelanggan. Ini  juga  dianggap  sebagai  sistem  pendukung keputusan  yang  membantu  manajer  dalam  proses pengambilan  keputusan  keuangan.  Dengan  cara  yang sama, perkembangan pesat dalam industri kredit telah membuat  model  penilaian  kredit  memiliki  kegunaan yang menonjol karena sangat terkait dengan keputusan evaluasi  penerimaan  kredit.  Oleh  karena  itu,  model- model  ini  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan aplikasi  kredit  sebagai  Baccepted  atau  Brejected (Bank Indonesia, 2009)
Banyak resiko yang terkait dengan pinjaman bank,  bagi  bank  dan  bagi  mereka  yang  mendapatkan pinjaman. Analisis resiko dalam pinjaman bank harus dipahami sebagai makna resiko. Resiko kredit adalah dimana nasabah/debitur atau counterpart tidak mampu memenuhi kewajiban keuangan sesuai kontrak/kesepakatan yang telah dilakukan.

## Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes adalah  sebuah metode  untuk  klasifikasi  yang  menggunakan  metode probabilitik  dan  statistika  yang  dipelopori  oleh ilmuwan  dari  Inggris  bernama  Thomas  Bayes. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa-masa sebelumnya sehingga dikenal juga sebagai Teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes terdapat pada  asumsi  yang  sangat  kuat  terhadap  independensi
Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)
dari  masing-masing  kondisi/kejadian  yang  pernah terjadi.
Tahapan-tahapan  pada  algoritma  Naive Bayes adalah:
1. Perhitungan jumlah kelas/label.
2. Perhitungan Jumlah Kasus Per Kelas
3. Perkalian Semua Variable Kelas
4. Perbandingan Hasil Per Kelas Dasar Algoritma Naive Bayes dengan rumus
Bayes yaitu: 𝑷(𝑯|𝒙) = 𝑷(𝒙|𝑯)𝑷(𝑯) 𝑷(𝒙) …………...…(1)
Ket: x : Data dengan kelas yang belum diketahui H
: Hipotesis data merupakan suatu kelas spesifik
P(H|x) : Probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi (posteriori probability)
P(H) : Probabilitas hipotesis (prior probability)
P(x|H) : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis
P(x) : Probabilitas H
Adapun alur dari algoritma Naive Bayes adalah:
1. Membaca data training
2. Menghitung  jumlah  dan  probabilitik,  namun apabila data numerik maka:
o Cari  nilai  rata-rata  dan  standar  deviasi  dari masing-masing parameter data numerik.
o Cari nilai probabilistik dengan cara perhitungan terhadap jumlah data yang sesuai dari kategori yang  sama  dibagi  dengan  jumlah  data  pada kategori tersebut.
3. Dapatkan nilai pada tabel rata-rata, standar deviasi dan probabilitas.

## K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  ialah algortima  yang  dapat  melakukan  prediksi.  Prinsip kerja  algoritma  ini  sangat  sederhana  yakni  dengan menghitung  jarak  paling  dekat.  Artinya  jika  ada masukkan objek yang baru yang tidak dikenali, maka algortima  K-NN  akan  mencari  objek  yang  terdekat dengan objek yang baru dimasukkan pada basis data, dan kemudian melakukan tindakan yang sama kepada objek  yang  baru  dimasukkan  kepada  objek  yang terdekat  (Islam,  Wu,  Ahmadi,  &  Sid-Ahmed,  2010). Ada beberapa persamaan untuk mengukur jarak yaitu : 1. Euclideans Distance
𝑫(𝒙, 𝒚) = +∑ (𝒙 𝒊 − 𝒚 𝒊 ) 𝟐 𝒎 𝒊*𝟏 ………….(2)
D(x,y) dibaca distance x dan y 2. Manhattan Distance
𝑫(𝒙, 𝒚) =   ∑ |𝒙 𝒊 − 𝒚 𝒊 | 𝒎 𝒊*𝟏 ………….(3)
Rumus  ini  mencari  jarak  hanya menjumlahkan semua selih dari jarak x , dan y , 3. Minkowsky Distance
𝑫(𝒙, 𝒚) = 1∑ |𝒙 𝒊 − 𝒚 𝒊 | 𝟏/𝒓 𝒎 𝒊*𝟏 2 .………..(4)
4. Chebychev Distance 𝑫(𝒙, 𝒚) = 𝒎𝒂𝒙|𝒙 𝒊 − 𝒚 𝒊 | ………….(5)
Algoritma K-Nearest Neighbor:
1. 𝑍 =  ( 𝑥 ’, 𝑦 ’)  adalah  data  uji  dengan  data 𝑥 ’  dan label kelas 𝑦 ’ yang belum diketahui
2. 𝐶 adalah himpunan label kelas data.
3. Hitung  jarak  ( 𝑥 ’,)  jarak  di  antara  data  uji 𝑧 ke setiap vector data latih, simpan dalam 𝐷 .
4. Pilih 𝐷𝑧 ∈ 𝐷 , yaitu K tetangga terdekat dari 𝑧

## METODOLOGI PENELITIAN
Permasalahan  yang  akan  diselesaikan  dalam penelitian ini yaitu :
1. Masalah yang pertama yang ingin diselesai pada penelitian  ini  yaitu  mencatat  semua  data  yang berhubungan dengan seluruh aspek dari nasabah kredit termasuk data pribadi dari nasabah.
2. Masalah  yang  kedua  yang  ingin  diselesaikan pada  penelitian  ini  yaitu  parameter  yang menentukan  kelancaran  pembayaran  kredit  dari nasabah.
3. Masalah  yang  terakhir  yaitu  memprediksi tingkatkelancaran pembayaran nasabah Berdasarkan  analisis  masalah  di  atas,  maka ketiga  masalah  tersebut  dapat  mempengaruhi kelancaran pembayaran kredit oleh nasabah.

## Preprocessing Data
Data  yang  digunakan  pada  tahapan preprocessing adalah dataset loan dengan jumlah data sebanyak  363  data  dan  atribut  sebanyak  14  atribut. Dari  14  atribut  akan  digunakan  10  atribut.  Atribut yang digunakan yaitu atribut 3, 4, 6, 8, 9, 10, 11, 12, 13,  14  dan  dari  10  atribut  tersebut  ada  3  data  yang berbentuk  kategorik  yaitu  atribut  3,  12,  14.  Sampel Dataset dapat dilihat pada Tebel berikut:
Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)
Tabel 1. Data Preprocessing

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  aplikasi  dibangun,  maka  selanjutnya adalah  melakukan  pembuktian  penerapan  model algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dalam memprediksi  kelancaran  pembayaran  kredit  dengan menampilkan nilai akurasi yang lebih baik.
Tabel 2. Data Hasil Testing
Data Testing Naïve Bayes 15% 25% 35% Akurasi 27.78% 30% 29% Presisi 60.00% 50% 66.67% Recall 7.5% 11,11% 12.50% K-NN dan NB Akurasi 79,63% 80% 78,75% Presisi 80.77%  81,40% 78,84% Recall 97,67%  97,22% 98,02%
Pada  bagian  ini,  akan  dilakukan  evaluasi terhadap  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan. Pengujian  pertama  dilakukan  dengan  menggunakan metode  Naïve  Bayes  dengan  dataset  15%,  25%,  dan 35%. Pengujian akan menggunakan akurasi, dan hasil pengujian  dari    metode  ini  dapat  dilihat  pada  table berikut:
Tabel 3. Hasil akurasi Naïve Bayes
Data Testing  Akurasi  Presisi Recall 15% 27,78%  60,00% 7,50% 25% 30% 50% 11,11% 35% 29%  66,67% 12,50%
Gambar 1. Grafik Nilai Akurasi dengan menggunakan Naïve Bayes
Hasil  akurasi  Naïve  Bayes  kombinasi K-Nearest Neighbor
Hasil akurasi dengan kombinasi Naïve Bayes dan  K-Nearest  Neighbor  ditunjukkan  pada  Tabel  dan grafik berikut:
Tabel 3. Hasil akurasi Naïve Bayes kombinasi K-
Nearest Neighbor Data Testing Akurasi Presisi Recall 15% 79,63% 80,77% 97,67% 25% 80,00% 81,40% 97,22% 35% 78,74% 78,84% 98,02
Gambar 2. Grafik Nilai akurasi kombinasi algortima Naïve Bayes dan K-NN
Dari  hasil  pengujian  diatas  dapat  dilihat perbandingan  menggunakan  algortima  Naïve  Bayes dan Kombinasi Naïve Bayes dan KNN
Tabel 4. Perbandingan Akurasi Algortima Akurasi  Presisi Recall NB 30% 50% 11,11% Combine  NB dan KNN 80% 78% 97,22%
Dari hasil pengujian yg telah dilakukan dapat dilihat  hasil  pengukuran  kinerja  model  yang  terbaik. Pada  saat  pengujian  dilakukan  dengan  hanya menggunakan  satu  metode  yaitu  Naïve  Bayes  hasil tingkat nilai akurasi masih rendah. Akan tetapi setalah dilakukan pengujian dengan kombinasi 2 metode yaitu Naïve  Bayes  dan K-Nearest  Neighbor di  dapatkan tingkat  nilai  akurasi  yang  lebih  baik    dengan  nilai 80,00%.
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% Akurasi Presisi Recall 15% 25% 35% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% AkurasiPresisiRecall 15% 25% 35%
Vol. 4 No. 2 (Oktober 2020)

## KESIMPULAN
Hasil pengujian yang telah dilakukan dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  kombinasi Naïve Bayes dengan K-Nearest Neighbor maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Pada  proses  pengujian  dengan  penggunaan metode  Naïve  Bayes  dan  pengujian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  K-Nearest Neighbor  didapat  hasil  tingkat  akurasi  yang sangat rendah.
2. Pengujian yang dilakukan dengan mengkombinasikan algoritma Naïve Bayes dan
K-Nearest  Neighbor dengan  pengujian  yang dilakukan  sebanyak  3  kali,  hasil  akurasi  yang tertinggi yang dihasilkan 80%

## DAFTAR PUSTAKA
Abid, L., Masmoudi, A., & Zouari-Ghorbel, S. (2018). The Consumer Loan’s Payment Default Predictive Model: an Application of the Logistic Regression and the Discriminant Analysis in a Tunisian Commercial Bank. Journal of the Knowledge Economy , 9 (3), 948-962.
Abid, L., Zaghdene, S., Masmoudi, A., & Zouari- Ghorbel, S. (2017). Bayesian Network Modeling: A Case Study of Credit Scoring Analysis of Consumer Loans Default Payment. Asian Economic and Financial Review , 7 (9), 846-857.
Bank Indonesia. (2009). Peraturan Bank Indonesia No 11 Tahun 2009. PBI No. 11/25/PBI/2009 . Jakarta.
Hasan, M. (2017). Prediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit Bank Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Forward Selection. ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 317-
324.
Husejinovic, A., Keco, D., & Masetic, Z. (2018). Application of Machine Learning Algorithms in Credit Card Default Payment Prediction.
International Journal Of Scientific Research , 7
(10), 425-426.
Islam, M. J., Wu, Q. M., Ahmadi, M., & Sid-Ahmed, M. A. (2010). Investigating the Performance of Naïve-Bayes Classifiers and K-Nearest Neighbor Classifiers. Journal of Convergence Information Technology , 5 (2), 133-137.
Jamaluddin, & Siringoringo, R. (2017). Improved Fuzzy K-Nearest Neighbor Using Modified Particle Swarm Optimization. Journal of Physics: Conference Series , 930 (1/012024), 1-
7.
Pemerintah Indonesia. (1998). Undang-Undang
Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 1998 tentang Perubahan atas Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan. Jakarta: Sekretariat Negara.
Rifai, A., & Aulianita, R. (2018). Komparasi Algoritma Klasifikasi C4.5 dan Naïve Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Penentuan Resiko Kredit. Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , 10 (2), 49-55.
Sari, M. K., Ernawati, & Pranowo. (2015). Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Data. Seminar Nasional Teknologi dan Multimedia (Semnasteknomedia) 2015. 3 , pp. 32-37. Yogyakarta: Amikom.