PENERAPAN PARTICLE SWARM OPTIMAZATION UNTUK MENEN- TUKAN KREDIT KEPEMILIKAN RUMAH DENGAN MENGGUNAKAN
ALGORITMA C4.5

## Mulkan Syarif
Program Studi Manajemen Informatika, AMIK BSI Jakarta Jl. Kamal Raya No.18, Ringroad, Cengkareng, Jakarta barat mulkan.mlk@bsi.ac.id
Abstract
In studies that have been done previously to determine ownership loan home. One the  methods  of  the  most  widely  used  method  with  a  high  degree  of  accuracy  is C4.5 algorithm. In conducting this study also used a method algorithm C4.5 and to  improve  the  accuracy  will  be  performed  using  the  addition  of  particle  swarm optimization method for the determination of credit ratings. Home ownership after testing  the  results  obtained  is  a  support  vector  machine  produces  a  value  of 91.93%  accuracy  and  AUC  value  of  0.860  was  then  performed  using  particle swarm  optimization  method  in  which  the  attributes  which  originally  totaled  8 predictor variables selected from eight attributes used. The results showed higher accuracy value that is equal to 94.15%, and AUC value of 0.941. So as to achieve the increased accuracy of 2.22%, and an increase in AUC of 0.081. By looking at the accuracy and AUC values, the algorithm of support vector machines based on particle  swarm  optimization  and  therefore  is  in  the  category  of  classification  is very good.
Kata Kunci : Data Mining, C4.5, Particle Swarm Optimazation

## PENDAHULUAN
Dalam  pertumbuhan  pereko- nomian  semakin  meningkat,  salah satu dari  pertumbuhan  tersebut adalah  pada  sektor  properti,  untuk memenuhi  kebutuhan  kepemilikan rumah  yang  semakin  meningkat, bank  sebagai  debitur  memberikan kredit  kepemilikan  rumah.  Selain  itu terdapat  juga  terdapat  faktor-faktor lainnya  yang  dapat  menyebabkan pertumbuhan kredit pemilikan rumah meningkat, antara lain :
1. Penurunan  BI  rate  sebesar  50 basis  point  dari  11,75  %  menjadi 11,25%  sehingga  menyebabkan banyak  bank  yang  menurunkan suku  bunga  kredit  pemilikan rumah (KPR). (www.btn.co.id)
2. Dengan  adanya  penurunan  suku bunga  KPR,  banyak  masyarakat
tertarik  dengan  kredit  pemilikan rumah  ini  sehingga  daya  beli meningkat.
3. Rendahnya  resiko  dari  kredit pemilikan  rumah  ini  sehingga menjadi alternatif untuk berinvestasi.
Kredit macet adalah salah satu resiko kredit  yang  dihadapi  oleh  pelaku industri  keuangan  dan  perbankan. Kredit  macet  terjadi  apabila  dalam jangka  panjang,  lembaga  keuangan atau  perbankan  tidak  dapat  menarik pinjaman  kredit  dalam  waktu  yang telah ditentukan. Kredit macet memiliki  dampak  yang  buruk  bagi penyedia  kredit  yaitu  berupa  resiko kerugian.  Kredit  macet  dapat  di minimasilisir dengan cara melakukan analisa  kredit  yang  akurat  terhadap calon  debitur  (Bellotti  dan  Crook, 2007).  Tujuan  utamanya  adalah
untuk  memperoleh  keyakinan  bahwa debitur  akan  dapat  memenuhi  setiap kewajibannya dan memastikan kualitas  kredit  tetap  lancar  sampai berakhirnya perjanjian kredit. Keakuratan  penilaian  kredit  sangat penting  untuk  profitabilitas  lembaga keuangan  (Gang,  Jinxing,  Jian  dan Hongbing, 2011). Penilaian kredit juga bermanfaat  bagi  penyedia  kredit untuk  mengukur  dan  mengelola risiko  keuangan  dalam  memberikan kredit sehingga mereka dapat membuat  keputusan  yang lebih baik, lebih  cepat  dan  lebih  obyektif.
Penelitian  terdahulu  mengenai  topik penilaian kredit telah banyak dilakukan  seperti  penelitian  yang dilakukan  diantaranya  dari  peneliti
Yi  Jian  yang  mengambil  judul  A Bank Customer  Credit  Evaluation Based  on  the  Decision  Tree  and  the Simulated Annealing Algorithm yang bertujuan  untuk  penentuan  nasabah baik  dan  buruk  dalam  pemberian kredit,  dan  terbukti  algoritma  C4.5 merupakan  algoritma  yang  memiliki keandalan, efesiensi dan kesederhanaan dalam hal pengklasifikasian  jenis  nasabah  (Yi Jian,  Ya  Chen,  &  Xiangjian  Dia,
2007).  Dalam  penelitian  ini  penulis mengusulkan  dengan  menggunakan metode  berbasis decision  tree C4.5
kredit  untuk  menentukan  skor  yang lebih sederhana untuk dapat berfungsi  sebagai  pengganti  untuk model  yang  rumit  saat  digunakan pada  tujuan  umum.  Hasil  penulisan diharapkan untuk memberikan informasi  yang  berharga  untuk  di evaluasi.  Dari  penelitian  sebelumnya hasil  yang  baik  dalam  meggunakan algoritma  dibandingkan  algoritma data  mining    lainnya.    Algoritma C4.5  memiliki  kecepatan  dalam membentuk  sebuah    dan  tingkat akurasi  yang  baik  serta  model
pembelajaran  dari  data,  selain  itu model yang terbentuk mudah dipahami karena digambarkan dalam bentuk  diagram  pohon  keputusan. Namun  data  yang  tidak  relevan  juga dapat  menurunkan  sebuah  akurasi algoritma C4.5  (Zhang & etc, 2010).
Untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan  di  atas,  maka  penulis menggunakan model pohon
keputusan algoritma C4.5. Model ini akan  digunakan  untuk  memprediksi apakah  peminjam  nantinya  akan bermasalah dalam pembayaran kredit atau  tidak.  Model  ini  dipilih  karena proses learning dan  klasifikasi  pada algoritma  C4.5  sederhana  dan  cepat. Secara umum, model algoritma C4.5 mempunyai  tingkat  akurasi  yang tinggi  (Han & Kamber, 2006).

## BAHAN DAN METODE A.
Data Mining Data  mining  adalah  aplikasi algoritma spesifik untuk mengekstrak pola dari data
(Abraham,  Grosan  dan  Ramos, 2006).  Data  Mining  didefinisikan sebagai proses penemuan pola dalam data  (Witten,  2011).  Data  mining sering  juga  disebutan  alisis  data eksploratif. Data dalam jumlah besar yang  diperoleh  dari  mesin  kasir, pemindaian barcode dan dari berbagai basis data dalam
perusahaan, kemudiaan ditelaah,
dianalisis, dihapus dan dipakai ulang. Pencarian  dilakukan  pada  model yang  berbeda  untuk  memprediksi penjualan,  respon  pasar,  keuntungan dan lain-lain (Olson dan Shi, 2008)
Kemajuan  dalam  bidang  data mining  didorong  oleh  beberapa faktor, antara lain (Larose, 2005):
1. Pertumbuhan  yang  cepat  dalam kumpulan data.
2. Penyimpanan  data  dalam  data warehouse , sehingga seluruh
perusahaan  memiliki  akses  ke dalam database yang andal.
3. Adanya  peningkatan  akses  data melalui navigasi web dan intranet.
4. Tekanan  kompetisi  bisnis  untuk meningkatkan  penguasaan  pasar dalam globalisasi ekonomi.
5. Perkembangan teknologi perangkat lunak untuk data mining (ketersediaan teknologi).
6. Perkembangan  yang  hebat  dalam kemampuan komputasi dan pengembangan  kapasitas  media penyimpanan. Sebuah  standar  lintas  industri diperlukan dalam perusahaan untukpenggalian  data  yang  dimiliki. Cross-Industry  Standard Process  for Data Mining (CRISP-DM) dikembangkan  tahun  1996  oleh analis  dari  beberapa  industri  seperti
Daimler  Chrysler,  SPSS  dan  NCR. CRISP-DM  menyediakan  standar proses  data  mining  sebagai  strategi pemecahan  masalah  secara  umum dari  bisnis  atau  unit  penelitian. Dalam  CRISP-DM,  Sebuah  proyek data  mining  memiliki  siklus  hidup yang  terbagi  dalam  enam  fase (Gambar 1). Keseluruhan fase berurutan  yang  ada  tersebut  bersifat adaptif. Fase berikutnya dalam urutan  bergantung  kepada  keluaran dari  fase  sebelumnya.  Hubungan penting  antar  fase  digambarkan dengan  panah.  Sebagai  contoh,  jika proses  berada  pada  fase  modeling, maka  berdasar  pada  prilaku  dan karakteristik  model,  proses  mungkin harus  kembali  kepada  fase  data preparation  untuk  perbaikan  lebih lanjut  terhadap  data  atau  berpindah maju kepada fase evaluation (Larose, 2005).
Sumber : Larose (2005) Gambar 1. Proses Data Mining CRISP – DM B. Algoritma C4.5
Salah  satu  metode  klasifikasi menarik  yang  melibatkan  konstruksi pohon  keputusan,  koleksi  node keputusan,  terhubung  oleh  cabang- cabang,  memperpanjang  bawah  dari simpul  akar  sampai  berakhir  di  node daun.  Dimulai  dari  node  root,  yang oleh  konvensi  ditempatkan  dibagian atas  dari  diagram  pohon  keputusan, atribut  diuji  pada  node  keputusan, dengan  setiap  hasil  yang  mungkin menghasilkan  cabang.  Setiap  cabang kemudian  mengarah  ke  node  lain baik  keputusan  atau  ke  node  daun untuk mengakhiri (Larose, 2005)

## Sumber:(Larose, 2005)
Gambar 2 Contoh konsep pohon k eputusan sederhana
Algoritma  C4.5  merupakan  bagian dari  kelompok  algoritma  decision treesdan  merupakan  katerogi  10 algoritma yang paling populer. Diakhir  tahun  1970  hingga  awal
tahun  1980-an,  J.Rosss  Quinlan seorang  peneliti  dibidang  mesin pembelajaran mengembangkan sebuah model keputusan yang dinamakan ID3( Interative Dichotomiser ), walaupun sebelumnya  proyek  ini  telah  dibuat oleh  E.B  Tahapan  dalam  membuat sebuah  pohon  keputusan  dengan algoritma C4.5(Larose, 2005) yaitu:
1. Mempersiapkan  data training , data training biasanya  diambil dari  data  histori  yang  pernah terjadi  sebelumnya  atau  disebut data masa lalu dan sudah
dikelompokan  dalam  kelas-kelas tertentu. 2. Menghitung Total Entropy sebelum  dicari  masing-masing Entropy class H(T) = -∑ P j log2(P j) Keterangan : H = Himpunan Kasus
T = Atribut Pj = Proporsi dari Hj terhadap H 3. Hitung Nilai Gain dengan information gain dengan rata-rata Gain average = H(T)-Hsaving(T)
Keterangan:
H(T) = Total Entropy Hsaving(T) = Total Gain information  untuk  masing-masing Atribut 4. Ulangi  langkah  ke-2  dan  ke-3
hingga  semua  tupel  terpartisi Proses  partisi  pohon  keputusan akan berhenti disaat:
a. Semua  tupel  dalam  node  N mendapatkan kelas yang
sama
b. Tidak  ada  atribut  didalam tupel yang dipartisi lagi
c. Tidak  ada  tupel  didalam cabang yang kosong
C. Particle Swarm Optimazation Particle  swarm  optimization
(PSO)  dapat  diasumsikan  dengan sekelompok burung yang secara acak
mencari  makanan  di  suatu  daerah. Hanya  ada  satu  potong  makanan  di daerah  yang  dicari  tersebut.  Burung- burung  tidak  tahu  di  mana  makanan tersebut.  Tapi  mereka  tahu  seberapa jauh  makanan  tersebut  dan  posisi rekan-rekan  mereka.  Jadi  strategi terbaik  untuk  menemukan  makanan adalah  dengan  mengikuti  burung yang terdekat dari makanan (Abraham, Grosan &Ramos, 2006).
Sumber: Abraham, Grosan & Ramos (2006)

## Gambar 3 Struktur dasar PSO
Dataset UCI 13 Cancer Pengujian 5 Fold Validation SVM Pengujian 5 Fold Validation SOM Pengujian 5 Fold Validation BP NN Pengujian 5 Fold Validation C4.5 Pengujian 5 Fold Validation PSO C4.5 Komparasi Hasil 5 fold validation Annova Accuracy P-Value of Multiple Comparasion Algoritma terbaik

## Sumber: Sausa (2004)
Gambar 4 Model Applying particle swarm optimization-based decision tree classifierfor cancer classification on gene expression Data
Model penelitian yang dilakukan (Sausa& etc, 2004) Berdasarkan  hasil  akurasi  98%  yang ada  maka  bisa  disimpulkan  bahwa PSO  dapat  mengandung    hasil  yang sangat  baik  pada  dataset  yang digunakan.
Sumber :Sausa &etc (2004)
Gambar 5 Application of the PSO model Scoring
HASIL DAN PEMBAHASAN Dari beberapa penelitian sebelumnya maka peneliti menggunakan metode penelitian yang akan digunakan dalam eksperimen ini adalah algoritma C4.5 dengan Particle Swarm Optimazation ini dengan menggunakan model penelitian sebagai berikut: Gambar 6 Model yang di usulkan

## A. Data Preparation
Data  kredit  diambil  dari  data konsumen KPR Bank Syariah
Mandiri  2013  sampai  2014,  dimana dari  632  data  debitur,  ditemukan  97 debitur  yang  mengalami  masalah dalam  pembayaran  angsuran.  Ada beberapa  atribut  yang  digunakan dalam  data  debitur  yaitu  akun  bank, lama  pinjaman,  jaminan,  jumlah kredit, jumlah angsuran, umur,
pekerjaan, masa kerja, gaji, persentase  pemotongan  gaji,  jenis kelamin, status, pinjaman sebelumnya,  response.  Nilai  dari atribut  tersebut  ada  yang  merupakan nilai  kategorikal  diantaranya  akun bank,  jaminan,  pekerjaan,  masa
kerja, jenis kelamin, status, pinjaman sebelumnya B. Data Integration untuk  meningkatkan  akurasi dan  efisiensi  algoritma.  Data  yang digunakan dalam penulisan ini bernilai kategorikal. Tabel 1 dibawah ini menampilkan  nama  atribut,  kategori, dan  nilai  angka(range),  berikut  rule nilainya:
Tabel 1  Kategori Atribut No Atribut N il ai Keterangan
1 akun_bank 1 TidakMemilikiakun bank 2 Memilikiakun bank 2 Jaminan 1 Surat - SuratBerharga
2 Rumah 3 Tanah
4 Lain lain 3 pekerjaan 1 Pensiunan
2 PNS
3 KaryawanSwasta 4 Wiraswasta 5 Guru 4 masa_kerja 1 < 1 tahun
2 1 - 4 tahun
3 4 - 7 tahun
4 > 7tahun
5 Jenis_kela
min 1 Pria
2 Wanita 6 Status 1 Single
2 Menikah 3 Bercerai 7 pinjamanse belumnya 1 tidakadapinjaman 2 adapinjaman
(belumlunas)
3 adapinjaman (sudahlunas) 8 Response 1 Lancar
2 Bermasalah
Sumber :Bank Syariah Mandiri (2013-2014)

## C. Pengujian Algoritma
Dalam  penelitian  ini  akan dilakukan analisis menggunakan
metode  klasifikasi  data  mining.
Metode yang diusulkan untuk pengolahan data debitor kredit adalah pengunaan  algoritma  C4.5,  serta  di tingkatkan  dalam  segi  seleksi  atribut dengan Particle Swarm Optimazation ,  setelah  diolah  dan menghasilkan  model,  maka  terhadap model  yang  dihasilkan  tersebut dilakukan  pengujian  menggunakan 90% data pada k-fold cross validation, sedangkan 10 % dari data akan di pakai untuk testing. Kemudian  dilakukan  evaluasi  dan validasi  hasil  dengan  confusion matrix  dan  kurva  ROC.  Tahap selanjutnya adalah memperbandingkan hasil akurasi dan AUC  dari  setiap  model,  sehingga diperoleh model dari metode klasifikasi penentuan kelayakan pemberian kredit dengan nilai akurasi  dan  AUC  tertinggi.  Dalam tahapan  ini  akan  dilakukan  beberapa langkah-langkah metode yang diusulkan  yaitu: 1. Algoritma  C4.5  yaitu  salah  satu algoritma  dalam  metode  decision tree  yang  merubah  data  menjadi pohon  keputusan  menggunakan rumus perhitungan entropi.
2. Particle Swarm Optimazation yaitu  pencarian  solusi  optimal secara global dalam ruang pencarian melalui interaksi individu dalam segerombolan partikel  dengan  cara  melakukan seleksi atribut yang ada.
Dari  hasil  pengujian  algoritma  c4.5 didapatkan  pohon  keputusan  sebagai berikut:
Sumber: Hasil Pengujian Dengan Software Rapid Miner
Gambar 7 Pohon Keputusan C4.5
Confusion  matrix  membentuk matriks  yang  terdiri  dari  true  positif atau  tupel  positif  dan  true  negatif atau  tupel  negatif.  Pada  gambar  7, akurasi C4.5 sebesar 91,93%. dimana Jumlah True  Positive (TP)  adalah
527,  Untuk False  Negative (FN) adalah 33, untuk False  Positive (FP) adalah  18  dan  Untuk True  Negative (TN) adalah 54
Sumber: Hasil Pengujian Dengan Software Rapid Miner
Gambar 8 Hasil Akurasi Algoritma C4.5
Tabel 2 Nilai Accuracy, Sensitivity,
Specificity, ppv, dan npv C4.5 Nilai ( % ) Accuracy 91,93 Sensitivity 94,11 Specificity 75,00 PPV 96,70 NPV 62,07 Sumber:  Hasil  Pengujian  Dengan  Software Rapid Miner Grafik ROC dengan nilai AUC ( Area Under  Curve )  untuk  algoritma  C4.5 sebesar 0.860 dengan tingkat diagnosa Good Classification

## Sumber: Hasil Pengujian Dengan Software
Rapid Miner
Gambar 9 Nilai AUC C4.5 dalam ROC
Curve A. Evaluasi model C4.5 berbasis PSO dengan Confusion Matrix
Dari  hasil  pengujian  algoritma model  C4.5  berbasis particle  swarm optimazation diperoleh
pohon keputusan  sebagai berikut :
Sumber: Hasil Pengujian Dengan Software
Rapid Miner
Gambar 10 Pohon keputusan C4.5 Berbasis PSO
Confusion  matrix  membentuk matriks  yang  terdiri  dari  true  positif atau  tupel  positif  dan  true  negatif atau  tupel  negatif.  Pada  gambar  10, akurasi  C4.5  berbasis  PSO  sebesar 94.15  %.  Dimana  Jumlah  True Positive  (TP)  adalah  523  ,  Untuk False  Negative  (FN)  adalah  15  , untuk  False  Positive  (FP)  adalah  22 dan  Untuk  True  Negative  (TN) adalah 72.
berbasis PSO Tabel 3 Nilai Accuracy, Sensitivity,
Specificity, ppv, dan npv C4.5 berbasis PSO
Nilai ( % ) Accuracy 94,15 Sensitivity 97,21 Specificity 76,60 PPV 95,98 NPV 82,76 Sumber:  Hasil  Pengujian  Dengan  Software Rapid Miner Grafik ROC dengan nilai AUC ( Area Under  Curve )  untuk  algoritma  C4.5 berbasis  PSO  sebesar  0.941  dengan tingkat diagnosa Excellent Classification
Sumber:  Hasil  Pengujian  Dengan  Software Rapid Miner
Gambar 12 Nilai AUC C4.5 berbasis PSO dalam ROC Curve
Berdasarkan dari analisa pengujian  algoritma  diatas,  maka dapat dirangkumkan hasilnya sebagai berikut : Tabel 4 Perbandingan Performance Mode C4.5 C4.5 + PSO Accuracy 91,93% 94,15% AUC 0,860 0,941 Melihat  hasil  perbandingan dari  seluruh  pengujian  yang  telah dilakukan  didapatkan  hasil  dengan nilai  akurasi  untuk  C4.5 Accuracy 91,93 % dan AUC 0,860. Sedangkan algoritma C4.5 berbasis PSO dengan nilai  Akurasi  94,15%  dan  AUC 0,941.Dilihat  dari  dari  hasil  Akurasi dan  nilai  AUC  ke  dua  algoritma tersebut,  maka  dipilihlah  algoritma C4.5 berbasis Particle Swarm Optimazation sebagai algoritma yang paling  akurat  karena  memiliki  nilai akurasi  dan  ROC  paling  tinggi diantara algoritma yang lain.
B. Graphical user interface
(GUI)
Berdasarkan  hasil  akurasi  yang  telah di terapkan, diketahui bahwa algoritma  C4.5  yang  dioptimasikan dengan  Particle Swarm Optimization (PSO) memiliki akurasi dan performa terbaik, sehingga rule yang dihasilkan oleh algoritma C4.5 dioptimasi  dengan Particle  Swarm Optimization (PSO)
dijadikan sebagai rule untuk pembuatan interface  yang  dapat  memudahkan dalam  penentuan  kelayakan  kredit pemilikan  rumah. Interface yang digunakan  dalam  penelitian  ini dibuat  dengan  menggunakan  bahasa PHP  berbasis  web.  Tampilan  untuk
Graphical  user  interface (GUI) system  penunjang  keputusan.  Dapat dilihat pada gambar 13
Sumber: Hasil Perhitungan GUI berdasarkan Java Netbean 6.5

## Gambar 13 Graphical user interface
(GUI)

## KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  telah dilakukan  pembuatan  menggunakan algortima  C4.5,  dan Support  Vector
Machine dengan  berbasis Particle Swarm Optimazation dan menggunakan  data  perkreditan  Bank Syariah Mandiri. Model yang dihasilkan  dikomparasi  untuk  dapat diketahui  metode  terbaik  dalam penentuan kelayakan Kredit Pemilikan Rumah. Dari  hasil  pengujian  dengan mengukur  kinerja  ketiga  metode tersebut menggunakan confusion matrix ,  kurva ROC diketahui  bahwa C4.5  menghasilkan  nilai  akurasi 91,93  %  dan  nilai  AUC  0,860.
Metode C4.5 berbasis PSO
menghasilkan  nilai  akurasi  94,15  % dan nilai AUC 0,941. Dengan demikian metode C4.5 berbasis Particle Swarm Optimazation adalah  metode  yang terbaik  untuk  pemecahan  masalah
kelayakan penentuan kredit Pemilikan Rumah. Untuk keperluan penelitian lebih lanjut mengenai metode klasifikasi data mining dengan menggunakan  data  dibidang  kredit perbankan  dapat  dilakukan  dengan m enggunakan dataset lebih  dari  satu institusi  untuk  mengetahui  keakuratan dari algoritma yang akan diuji.
Melakukan training kepada  seluruh karyawan  agar  dapat  dengan  baik menjalankan  sistem  untuk  mendapatkan keputusan dengan cepat dan tepat.
Melakukan  pengujian dataset kredit  dengan  algoritma  lain  seperti metode Naive  Bayes,                          K-
Nearest  Neighbor dan  sebagainya, serta  melakukan  optimasi  untuk peningkatan akurasi dengan algoritma Genetic Algorithm .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Dalam  penyelesaian  penelitian  ini penulis  tidak  lupa  mengucapkan terimakasih  kepada  semua  pihak yang telah membantu untuk terselesaikannya penelitian ini kepada:
1. Ketua STMIK Nusa Mandiri
2. Rekan-rekan  di  STMIK  Nusa Mandiri  yeng  telah  memberikan motivasi dalam pengerjaan penelitian ini.
3. Kapala  Cabang  Bank  Syariah Mandiri KCU Tangerang

## DAFTAR PUSTAKA
Abraham, A., Grosan, C., Ramos, V.,
(2006). Swarm  Intelligence  in Data  Mining .  Springer-Verlag Berlin Heidelberg.
Gang,  W.,  Jinxing,  H.,  Jian,  M., &Hongbing, J. (2011).A comparative assessment of ensemble  learning  for  credit scoring. Expert Systems with
Applications:  An  International Journal. 38, 223-230. Han, J., &Kamber, M. (2006).  Data Mining  Concept  and  Tehniques. San Fransisco: Morgan Kauffman.
Larose,  D.  T.  (2005). Discovering
Knowledge  in  Data .  New  Jersey: John Willey & Sons, Inc. Olson, D, & Shi, Y. (2008).PengantarIlmuPenggalian Data Bisnis. Jakarta: PenerbitSalembaEmpat. Sausa  &  etc,  (2004), Particle  swarm based Data Mining Algorithms for classification  tasks.  ACM  Digital Library.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M. A.  (2011). Data  Mining:  Practical Machine  Learning  and  Tools .
Burlington:  Morgan  Kaufmann
Publisher. Yi  Jiang,  Yan  Chen,  ZhimingZeng, &Xiangjian  He.(2009).  A  Bank Customer Credit Evaluation Based  on  the  Decision  Tree  and the Simulated Annealing Algorithm. World  Congress  on Computer Science and Information Engineering, 18-22. Zhang,  &  etc.,  (2010. Vertical bagging decision trees model for credit scoring. Elsevier Ltd. Bellotti,  T.,  &  Crook,  J.  (2007) Support  vector  machines  for credit  scoring  and  discovery  of significant features. Expert System  with  Application:  An International  Journal,  36,  3302-
3308.