## PENERAPAN DATA MINING UNTUK ANALISA POLA PERILAKU NASABAH DALAM PENGKREDITAN MENGGUNAKAN METODE C.45 STUDI KASUS PADA KSU INSAN KAMIL DEMAK

## Rina Dewi Indah sari, Yuwono Sindunata STMIK ASIA Malang

## ABSTRAK
Intisari implementasi metode C.45 untuk membantu analisis Pola perilaku nasabah dalam pengkreditan. Kemajuan  teknologi  Informasi  telah  merambah  ke  dunia  keuangan,  termasuk  juga  sistem  pendukung keputusan dalam menentukan pola perilaku nasabah dalam kredit. Dalam suatu sistem analisa penentuan nasabah perlu dilakukan pendeteksian kriteria-kriteria nasabah yang digunakan untuk menentukan layak atau  tidaknya  nasabah  dalam  pengambilan  kredit,  maka  penulis  bermaksud  merancang  suatu  program aplikasi  pendukung  keputusan  yang  berbasis  pengetahuan  yang  dapat  membantu  menentukan  pola perilaku nasabah dalam pengkreditan dengan menggunakan metode Decision Tree Classification dengan metode C.45.
Program  analisis  pola  perilaku  nasabah  dibuat  menurut  urutan  perhitungan  decision tree, yaitu  berupa struktur flowchart yang menyerupai tree (pohon) yang terbentuk berdasarkan proses learning dari data pelatihan yang kemudian diubah menjadi aturan jika-maka. Pembentukan tree ini menggunakan metode ID3 yaitu pemilihan atribut sebagai node penyusun tree yang diambil berdasarkan nilai entropy. Aturan jika-maka yang terbentuk akan diimplementasikan dengan data nasabah sehingga dapat ditentukan hasil analisisnya.
Kesimpulan  yang  dapat  diaambil  dari  pengujian  aplikasi  penerapan  data  mining  untuk  analisa  pola perilaku  nasabah  dalam  pengkreditan  menggunakan  metode  C.45  studi  kasus  pada  KSU  Insan  Kamil Demak  didapatkan  tingkat  akurasi  65%.  Faktor  yang  mempengaruhi  tingkat  akurasi  adalah  jumlah dataset yang dimasukkan
Kata Kunci :Data Mining, metode c.45, pola perilaku nasabah

## ABSTRACT
Digest  implementation  methods  C.45  to  assist  the  analysis  of  customer  behavior  patterns  in  crediting. Advancement  of  information  technology  has  penetrated  into  the  financial  world,  as  well  as  decision support systems in determining patterns  of behavior of  customers in credit. In a system of determining customer  needs  analysis  conducted  client  detection  criteria  used  to  determine  whether  or  not  the customer  in  making  loans,  the  author  intends  to  design  a  program  based  decision  support  applications knowledge  can  help  determine  patterns  of  behavior  of  customers  in  crediting  by  using  Decision Classification tree method C.45.
The  program  analyzes  customer  behavior  patterns  made  according  to  the  order  of  decision  tree calculation, in the form of a flowchart structure that resembles tree (tree) which is formed by the process of learning from training data is then converted into a rule if-then. This tree formation using ID3 method, the choice of attributes as a constituent node tree is taken based on the value of entropy. If-then rules that form will be implemented with the customer data so that it can be determined the results of the analysis. The  conclusion  that  can  be  diaambil  of  testing  the  application  of  data  mining  applications  to  analyze customer behavior patterns in crediting method C.45 case study at KSU InsanKamilDemak obtained 65% accuracy rate. Factors affecting accuracy rate is the number of datasets that included.
Keywords: Data mining, c.45 methodcustomer behavior
PENDAHULUAN
A. Latar Belakang Masalah
Perkembangan era globalisasi semakin meningkatkan  aktivitas  masyarakat  dalam pemenuhan  kebutuhan,  baik  kebutuhan  primer, sekunder  maupun  tersier.  Hal  ini  menandakan meningkatnya  kredit  konsumsi,  kredit  konsumsi merupakan kredit yang diberikan oleh bank atau koperasi.  Tingginya  pertumbuhan  kredit  ini terutama dipicu oleh masih tingginya permintaan kredit  dari  masyarakat  sebagai  sumber pembiayaan  ekonomi  yang  utama.  Dilihat  dari Statistik  Perbankan  Indonesia  per  Januari  2012 jumlah kredit meningkat, sedangkan untuk kredit konsumsi  naik  20,3%  dengan  nilai  sebesar Rp.660,15 triliun dari Rp.548,75 triliun.
Tingginya angka kredit macet ini bisa berdampak pada  aliran  kas  dan  kinerja  karyawan  suatu badan usaha seperti KSU (Koperasi Serba Usaha) Insan  Kamil  Demak.  Berbagai  dampak  ini  harus diperhatikan  oleh  analisis  kredit.  Banyak  faktor yang  dapat  menyebabkan  kredit  macet.  Salah satunya  adalah  penilaian  manusia  yang terkadang  bersifat  subyektif  dapat  menjadi faktor utama terjadinya kekurang tepatan karena berpengaruh  dalam  menentukan  keputusan penerimaan  ataupun  penolakan  kredit.  Agar menekan  resiko  kekurang  tepatan  dalam memprediksi  resiko  kredit  maka  diperlukan suatu  cara  yang  baik  untuk  menangani  hal tersebut.
Upaya  yang  biasa  dilakukan  untuk  menekan angka  kredit  macet  ini  adalah  dengan  cermat dalam  menganalisis  kredit,  peningkatan  kualitas karyawan  guna  menangani  sikap  masyarakat yang  tidak  membayar,  meningkatkan  sikap kehati-hatian  dalam  persetujuan  kredit  dan memberikan  pengawalan  saat  pembayaran kredit.
Dewasa  ini  berkembang  ilmu  yang  dapat mengolah  dan  menganalisa  data-data  hingga menjadi  suatu  pengetahuan  baru  dan  berguna untuk  membantu  mengambil  keputusan  yaitu Data  Mining.  Dalam  kasus  ini  penerapan  ilmu Data Mining bisa dimanfaatkan dalam memprediksi  resiko  kredit  dari  berbagai informasi  yang  diperoleh  sehingga  dapat  juga digunakan  sebagai  alternatif  solusi  untuk mengurangi tingkat resiko kredit macet.
Ada beberapa teknik yang digunakan dalam Data Mining  salah  satunya  klasifikasi.  Klasifikasi memilliki  beberapa  algoritma.  Oleh  karena  itu, penelitian ini akan mencoba dengan metode C.45. Metode  C4.5  adalah  metode  klasifikasi  data
dengan  teknik  pohon  keputusan  yang  terkenal dan  disukai  karena  memiliki  kelebihan- kelebihan.  Kelebihan  ini  misalnya  dapat mengolah  data  numerik  (kontinyu)  dan  diskret, dapat  menangani  nilai  atribut  yang  hilang, menghasilkan  aturan-aturan yang mudah diintrepetasikan dan tercepat diantara algoritma-algoritma yang lain. Untuk  itu  dilakukan  penelitian  dengan  judul “PENERAPAN  DATA  MINING  UNTUK  ANALISA POLA PERILAKU NASABAH DALAM PENGKREDITAN  MENGGUNAKAN  METODE  C.45 STUDI KASUS PADA KSU INSAN KAMIL DEMAK”.

## a) BatasanMasalah
Agar  hasil  penelitian  menjadi  lebih  terarah dengan  tujuan  yang  diharapkan,  maka  perlu adanya batasan masalah. Batasan masalah dalam penelitian ini adalah:
Batasan masalah dari sistem yang dibahas adalah sebagai berikut :
a. Penerapandigunakanhanyauntukanalisaresi kokreditpada KSU InsanKamilDemak b. Data yang digunakanberasaldariobyekpenelitiandenga njumlah  data sebanyak 200 record c. Algoritma yang digunakanadalah C.45
d. Perancanganapikasiinimenggunakanmicros oft visual basic 6.0

## LANDASAN TEORI
A. KDD (Knowledge Discovery In Database)
KDD  yaitu  keseluruhan  proses  non-trivial  untuk mencari  dan  mengidentifikasi  pola  (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah,  baru,  dapat  bermanfaat  dan  dapat dimengerti  (Han  and  Kamber,  2006).  KDD berhubungan  dengan  teknik  integrasi  dan penemuan  ilmiah,  intreprestasi  dan  visualisasi dari pola-pola sejumlah kumpulan data

## B. Data Mining
Data  mining,  sering  disebut  juga  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data-data  yang  berukuran  besar  (Santoso, 2007).  Dan  keluaran  dari  Data  mining ini  bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan  di  masa  depan.  Sehingga  istilah pattern  recognition sekarang jarang  digunakan karena sudah termasuk bagian dari Data mining.
C. Prepocessing data mining
Sebelum  proses  data  mining  dapat dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses  cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus  KDD.  Proses cleaning  mencakup  antara  lain  membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan  cetak  (tipografi).  Juga  dilakukan proses  enrichment,  yaitu  proses  “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain  yang  relevan  dan  diperlukan  untuk  KDD, seperti data atau informasi eksternal
D. Algoritma C.45
Algoritma  C4.5  merupakan  kelompok  algoritma decision  tree.  Algoritma  ini  mempunyai  input berupa  training    samples  dan  samples.  Training samples  berupa    data    contoh    yang    akan digunakan    untuk    membangun    sebuah    tree yang  telah    diuji    kebenarannya.    Sedangkan samples    merupakan    field-field    data    yang nantinya  akan  kita  gunakan  sebagai  parameter dalam  melakukan  klasifikasi data.
Algoritma C4.5 adalah algoritma hasil pengembangan  dari  algoritma  ID3.  Perbaikan algoritma  C4.5  dari  algoritma  ID3  dilakukan dalam hal (Santosa,2003):
1. Bisa mengatasi missing value 2. Bisa mengatasi data kontinyu 3. Pruning 4. Adanya aturan Secara    garis    beras    langkah-langkah    yang dilakukan    oleh
algoritma  C4.5  dalam membentuk  pohon  keputusan  adalah  sebagai berikut: 1. Padasaatawalpembentukanpohonakandimu laidenganmembuatsuatu node yang melambangkan training sample.
2. Jikasampel-sampeltersebutmemilikikelas yang    sama,    maka    node  tersebutdijadikan leaf node dengan label kelastersebut.
3. Jikasampel-sampeltersebuttidak    memiliki kelas    yang    sama  maka  algoritma  ini  akan mencari    gain  ratio    tertinggi  dari  atribut yang  tersedia,  sebagai  cara  untuk  memilih atribut  yang  paling  berpengaruh  paada training  sample  yang  tersedia.  Nantinya atribut  ini  akan  dijadikan  atribut  “penguji” atau  “keputusan”  pada  node  tersebut.  Hal yang perlu diperhatikan adalahketikaatributtersebutbernilaicontinu, makaatributtersebutharusdidiskritkanterle bihdahulu 4. Cabanguntuksetiap    node    akan    dibentuk berdasarkan  nilai-nilai  yang diketahui dari atribut pengujian. 5. Algoritmainiakanterus    melakukan    proses yang sama rekursif untukmembentuksuatupohonkeputusanunt uksetiap  sample  di  setiapbagiannya.
6. Proses rekursifiniakanberhenti, ketika salah satu  dari  kondisi  di  bawah  telah  terpenuhi. Kondisi-kondisinyaadalah:
a. Semua    sample    yang    diberikanpada node    adalahberasaldarisatukelas  yang sama. b. Tidakadaatributlainnya yang dapatdigunakanuntukmempartisi sample lebihlanjut.
c. Tidakada    sample    yang    memenuhi test-attribute.    Dalam    hal    ini,  sebuah daun    dibuat    dan    dilabeli    dengan kelas  yang  memiliki  sample terbanyak (majority voting).
Pada  tahap  pembelajaran  algoritma  C4.5 memiliki 2 prinsip kerja yaitu:
1. Pembuatanpohonkeputusan.  Tujuan  dari algoritma  penginduksi  pohon  keputusan adalah mengkontruksi  struktur data pohon yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi kelas  dari sebuah  kasus  atau   sample  baru yang    belum    memiliki    kelas.    C4.5 melakukan    konstruksi    pohon  keputusan dengan  metode  divide  and conquer.  Pada awalnya  hanya  dibuat  node  akar  dengan menerapkan    algoritma    divide    and conquer.  Algoritma    ini    memilih pemecahan    kasus-kasus    yang    terbaik dengan  menghitung  dan  membandingkan gain  ratio,  kemudian    node-node    yang terbentuk    di    level    berikutnya,    algoritma divide and conquer akanditerapkanlagisampaiterbentukdaun- daun. 2. Pembuatanaturan-aturan (rule set). Aturan- aturan    yang    terbentuk    dari  pohon keputusan  akan  membentuk  suatu  kondisi dalam  bentuk    if-then.  Aturan-aturan  ini didapat  dengan  cara  menelusuri  pohon keputusan  dari  akar  sampai  daun.  Setiap node  dan  syarat  percabangan  akan membentuk  suatu    kondisi    atau    suatu    if, sedangkan  untuk  nilai-nilai  yang  terdapat pada  daun  akan  membentuk  suatu  hasil atau suatu then.

## PEMBAHASAN
A. AnalisaMasalah
Seperti yang sudah dijelaskan pada latar belakang  masalah,  bahwa  permasalahan  yang muncul  adalah  bagaimana  mengolah  data operasional  yang  sudah  ada  menjadi  ilmu pengetahuan  baru  berupa  informasi yang  akan datang,  yang  dapat  berguna  untuk  menciptakan suatu  strategi  baru  untuk  memperoleh  solusi dalam penyelesaian masalah yang sedang terjadi, pada kasus ini adalah menganalisa pola perilaku nasabah  dalam  pengkreditan  pada  KSU  Insan Kamil  Demak.  Dimana  analisa  ini  bermanfaat untuk  mengetahui  karakteristik  calon  nasabah yang akan melakukan kredit, sehingga membantu para analisis kredit dalam melakukan penilaian  terhadap  calon  nasabahnya.  Penilaian ini  bertujuan  agar  dapat  mengurangi  masalah ketidaklancaran  dalam  pembayaran  kredit.  Oleh karena  itu,  Data  Mining  merupakan  salah  satu solusinya.

## Gambar 1. Model Metode Penelitian
Memulai  sistem  analisa,  kemudian mengidentifikasi  kebutuhan  pihak  koperasi kemudian dilanjutkan dengan pengumpulan data dan  informasi  yang  dibutuhkan  dengan menggunakan tabel data nasabah yaitu data yang didapat  saat  nasabah  mulai  melakukan  kredit. Setelah  data  tersedia,  kemudian  dianalisa  untuk menjadi  informasi  yang  dibutuhkan  supaya mempermudah  jalannya  sistem.  Setelah  itu menganalisa data dengan menggunakan Algoritma  C.45.  Setelah  mendapatkan  prosesnya maka  akan  diketahui  pola-pola  tertentu  untuk mempermudah keputusan.

## B. Analisa Proses
Setelah menentukan kebutuhan input, kemudian dilakukan data Preprocessing yang terdiri dari 3 tahapan sebagai berikut :
1. Data Selection (Menyeleksi Data)
2. Preprocessing cleaning (Pembersihan Data)Proses Cleaning padapenelitianilmiahiniadalah proses menghilangkan  data  yang  tidak  konsisten, yang  bisa  terjadi  karena  kesalahan  inputan atau  adanya  field yang  kosong.  Proses cleaning  diawali  dengan  load  atau mengambil data nasabah kemudian diproses  cleaning.  Setelahselesai  proses cleaning maka data terbaruakandisimpan.
3. Preprocessing (Pengelompokan Data) Preprocessing data dilakukanuntukmendapatkanhasil  analisis yang  lebih akurat  dalam  pemakaian  teknik- teknik  machine  learning  maupun  Data Mining.Pada tahapini yang dilakukanadalahmengelompokkan data sesuaidengankebutuhan yang diinginkan. 4. Data Mining Proses analisa data warehouse dengan Algoritma C.45.  Pada  proses  akan  dilihat  berbandingan keakurasian,  kelebihan,  serta  kekurangan  dari masing-masing algoritma. Sehingga akan diperoleh suatu kesimpulan ketepatan Algoritma yang digunakan dalam kasus ini.
IMPLEMENTASI
A. Implementasi Program

## Gambar 2 Menu Utama
Menu  Utama  adalah  tampilan  dimana  terdapat judul  dari  aplikasi  dan  juga  terdapat  tombol option untuk login, exit dan tombol about.

## Gambar 3 Login
Login dilakukan setelah masuk pada Menu Utama untuk dapat masuk pada menu pilihan.

## Gambar 4 Menu
Menu  yang terdiri  dari  beberapa  item  pilihan diantaranya  adalah  Training,  Testing Halaman User.

## Gambar 5Training
Form  Training merupakan  form yang  berfungsi untuk  menganalisa  resiko  kredit  calon  nasabah baru.

## Gambar 6Halaman User
Halaman  user  berfungsi  untuk  mengolah  data user,  seperti  menambah,  mengubah  dan menghapus data user.
Gambar 7 About
terdiri  dari  beberapa  item  pilihan Testing dan
yang  berfungsi untuk  menganalisa  resiko  kredit  calon  nasabah
Halaman User
untuk  mengolah  data user,  seperti  menambah,  mengubah  dan
About  berisi  informasi  mengenai  aplikasi  yang ada pada menu Help.
B. Pengujian Dalam subbab ini akan dijelaskan tentang proses pengujian hasil implementasi program dibuat.  Implementasi  dalam  hal  ini  adalah bagaimana keakurasian program dalam menentukan tingkah perilaku nasabah berdasarkan  perhitungan  dari  data  yang dimasukkan. Untuk pengujian ini, dilakukan terhadap 40 data nasabah  yang  telah  dimasukkan sehingga dapat ditentukan beberapa rule sebagai berikut: 1. if alamat = kalikondang then polaperilakunasabahtudakbaik 2. if alamat = demak then polaperilakunasabahtidakbaik 3. if alamat = wonosalamandaplapon>5750000 then polaperilakunasabahbaik 4. if alamat = wonosalam and plapon<=5750000 then polaperilakunasabahtidakbaik 5. if alamat = gajah then polaperilakunasabahbaik 6. if alamat = kuningan then polaperilakunasabahbaik 7. if alamat = sayung then polaperilakunasabahtidakbaik 8. if alamat =kebonagug then polaperilakunasabahbaik 9. if alamat = karangtengah then polaperilakunasabahbaik 10. if alamat = bonang then polaperilakunasabahbaik 11. if alamat = mranggen then polaperilakunasabahbaik 12. if alamat = mangunjiwan then polaperilakunasabahbaik 13. if alamat = petengan the polaperilakunasabahbaik 14. if alamat = banyumanik then polaperilakunasabahbaik 15. if alaman = tanubayan then polaperilakunasabahbaik 16. if alamat = mijen then polaperilakunasabahtidakbaik 17. if alamat = sugihmanik then polaperilakunasabahtidakbaik 18. if alamat = bongsari then polaperilakunasabahtidakbaik 19. if alamat = bangetayu then polaperilakunasabahbaik
About  berisi  informasi  mengenai  aplikasi  yang
Dalam subbab ini akan dijelaskan tentang proses pengujian hasil implementasi program yang telah dibuat.  Implementasi  dalam  hal  ini  adalah bagaimana keakurasian program dalam menentukan tingkah perilaku nasabah berdasarkan  perhitungan  dari  data  yang Untuk pengujian ini, dilakukan terhadap 40 data nasabah  yang  telah  dimasukkan  pada  nasabah, sehingga dapat ditentukan beberapa rule sebagai
if alamat = kalikondang then polaperilakunasabahtudakbaik if alamat = demak then polaperilakunasabahtidakbaik if alamat = wonosalamandaplapon>5750000 then mat = wonosalam and plapon<=5750000 then polaperilakunasabahtidakbaik if alamat = gajah then if alamat = kuningan then if alamat = sayung then polaperilakunasabahtidakbaik if alamat =kebonagug then if alamat = karangtengah then if alamat = bonang then if alamat = mranggen then if alamat = mangunjiwan then if alamat = petengan then if alamat = banyumanik then if alaman = tanubayan then if alamat = mijen then polaperilakunasabahtidakbaik if alamat = sugihmanik then polaperilakunasabahtidakbaik ongsari then polaperilakunasabahtidakbaik if alamat = bangetayu then

## Gambar8Contoh rule dalam program
Dari  beberapa  rule  di  atas,  maka  diujikan beberapa  data  baru  yang  dimasukkan  ke  dalam program.  Dari  hasil  ujicoba  ini,  didapatkan  data sebagai berikut:
Dari  hasil  pengujian  terhadap  20  data  uji didapatkan 13 data benar antara dataset dengan data uji, 7 hasil uji tidak sama antara dataset dan hasil data uji. Hal ini dipengaruhi jumlah dataset. Dengan  demikian,  akurasi presentase  proses pengujian adalah :
% Akurasi =  (banyak  jumlah  data  yang benar / banyak jumlah data uji) X 100 %
% Akurasi = (13 / 20) X 100 % = 65 %

## PENUTUP
A. Kesimpulan
Secara keseluruhan, kinerja algoritma C.45 cukup efisien karena,
1. Eliminasiperhitungan-perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika
Contoh rule dalam program
Dari  beberapa  rule  di  atas,  maka  diujikan beberapa  data  baru  yang  dimasukkan  ke  dalam didapatkan  data
Dari  hasil  pengujian  terhadap  20  data  uji didapatkan 13 data benar antara dataset dengan data uji, 7 hasil uji tidak sama antara dataset dan hasil data uji. Hal ini dipengaruhi jumlah dataset.
presentase  proses
=  (banyak  jumlah  data  yang benar / banyak jumlah data uji) X 100 % = (13 / 20) X 100 % = 65 %
Secara keseluruhan, kinerja algoritma C.45 cukup
perhitungan yang tidak diperlukan, karena ketika
menggunakanmetodepohonkeputusanmaka sampeldiujihanyaberdasarkankriteriaatauk elastertentu. 2. Daerah pengambilankeputusan yang sebelumnyakompleksdansangat global, dapatdiubahmenjadilebihsimpe 3. Fleksibeluntukmemilihfitur dari node internal  yang  berbeda,  fitur  yang  terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang  sama.  Kefleksibelan  metode  pohon keputusan  ini  meningkatkan  kualitas keputusan yang dihasilkanjikadibandingkanketikamengguna kanmetodepenghitungansatutahap yang lebihkonvensional 4. Dari  Hasil  uji  coba  sebanyak  20  data  uji dihasilkan  13  data  benardan  7  data  salah, sehinggadapatdisimpulkantingkatkeakurasi ansebesar 65%.
B. Saran 1. Pengukurankinerjasebuahalgoritma Data Mining  dapat  dilakukan  berdasarkan beberapa  kriteria  antara  lain  akurasi, kecepatan komputasi, robustness, skalabilitas  dan  interpretabilitas.  Penelitian ini  baru  menggunakan  satu  kinerja  yaitu berdasarkan  akurasi.  Akan  lebih  baik jikasemuakriteriadiujicoba  agar  algoritma yang ditelitilebihterujikinerjanya. 2. Penelitianjugamenggunakan  data  sampel yang  cukup  terbatas  yaitu  200  record,  ini dikarenakan  keterbatasan  akses  data perusahaan  yang  lengkap.  Sampel  yang digunakan  untuk  pengembanga adalah sampel yang cenderung biasa karena hanya  melibatkan  data  awal  customer.
Untuk mengestimasi akurasi sebuah algoritma  akan  lebih  baik  jika  jumlah  data sampel yang digunakan mendekati populasi yang  ada.  Diharapkan  pada  penelitian selanjutnya,  record  yang  digunakan  lebih banyak  karena  semakin  banyak  record maka  semakin  banyak  record  yang  dilatih sehingga memungkinkan untuk menemukan pola  diluar  perkiraan  atau  karakteristik pemohon kredit diluar pola.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Agrawel  dan  Et  Al.  Mining  Association  Rule Between  Sets  Of  Items  In  Large  Databases. Washington  DC.  In  Procedings  of  The  ACM SLGMOB. 1993
[2]  Chopde.  Gosar  dkk.  A  Study  of  Classification Based  Credit  Risk  Analysis  Algorithm. Mumbai. VJTI. 2012
menggunakanmetodepohonkeputusanmaka sampeldiujihanyaberdasarkankriteriaatauk
Daerah pengambilankeputusan yang sebelumnyakompleksdansangat global, dapatdiubahmenjadilebihsimpeldanspesifik. Fleksibeluntukmemilihfitur dari node internal  yang  berbeda,  fitur  yang  terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan kriteria yang lain dalam node yang  sama.  Kefleksibelan  metode  pohon keputusan  ini  meningkatkan  kualitas keputusan yang dihasilkanjikadibandingkanketikamengguna kanmetodepenghitungansatutahap yang
Dari  Hasil  uji  coba  sebanyak  20  data  uji dihasilkan  13  data  benardan  7  data  salah, sehinggadapatdisimpulkantingkatkeakurasi
jasebuahalgoritma Data Mining  dapat  dilakukan  berdasarkan beberapa  kriteria  antara  lain  akurasi, kecepatan komputasi, robustness, skalabilitas  dan  interpretabilitas.  Penelitian ini  baru  menggunakan  satu  kinerja  yaitu berdasarkan  akurasi.  Akan  lebih  baik kasemuakriteriadiujicoba  agar  algoritma yang ditelitilebihterujikinerjanya.
Penelitianjugamenggunakan  data  sampel yang  cukup  terbatas  yaitu  200  record,  ini dikarenakan  keterbatasan  akses  data perusahaan  yang  lengkap.  Sampel  yang digunakan  untuk  pengembangan  model adalah sampel yang cenderung biasa karena hanya  melibatkan  data  awal  customer.
Untuk mengestimasi akurasi sebuah algoritma  akan  lebih  baik  jika  jumlah  data sampel yang digunakan mendekati populasi yang  ada.  Diharapkan  pada  penelitian ecord  yang  digunakan  lebih banyak  karena  semakin  banyak  record maka  semakin  banyak  record  yang  dilatih sehingga memungkinkan untuk menemukan pola  diluar  perkiraan  atau  karakteristik
Association  Rule Between  Sets  Of  Items  In  Large  Databases. Washington  DC.  In  Procedings  of  The  ACM
[2]  Chopde.  Gosar  dkk.  A  Study  of  Classification Based  Credit  Risk  Analysis  Algorithm.
[3]  Dunham.  Data  Mining  Introductory and
Advanced  Topics.  New  Jersey.  US.  Prentice Hall. Upper Pearson Education Inc. 2003
[4] Firdaus dan Ariyanti. Manajemen Perkreditan Bank Umum. Bandung. Alfabeta. 2009
[5] Han dan Kamber. Data Mining : Concepts and Techniques. America US. Elevier Inc. 2006
[6]  Kusumadewi.  Artificial  Intelligence  Teknik dan  Aplikasinya.  Yogyakarta.  Graha  Ilmu. 2003
[7] Malmon O dan  Last M.  Knowledge  Discovery and  Data  Mining  The  Fuzzy  Networks  (IFN) Methodology  Dordrecht.  Netherlands.Klower
Acdemy. 2000
[8]  Nemati  dan D.Barko.  Organisation  Data Mining  :  Leveraging  Enterprise  Data Resources for Optimal Performances. Hershey PA.  US  and  UK.  Idea  Group  Inc.  URL  : http://www.idea-group.com. 2001
[9] Santosa. DATA MINING : Teknik Pemanfaatan Data  Untuk  Keperluan  Bisnis.  Yogyakarta. Graha Ilmu. 2007
[10]  Supriyanto.  Buku  Pintar  Perbankan. Yogyakarta. Andi. 2011
[11]  Therling  K.  An  Introduction  to  Data  Mining Discovery  Hidden  Value  in  Your  Data Warehouse.  Url:  http://www.thearling.com  . 2006
[12] W Yusuf. A.S Vivianne dan Pratikto. Evaluasi
Pemohon  Kredit  Mobil  di  PT  “X”  dengan Menggunakan  Teknik  Data  Mining  Decision Tree. Bandung. Universitas Katolik Parahyangan. 2009