Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x

## PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI CALON TERJAMIN POTENSIAL (Studi Kasus PT XYZ)
Nurfitria Khoirunnisa 1 , Imam Ma’ruf Nugroho 2 , Yusuf Muhyidin Sistem Informasi 1 ,  Teknik Informatika 2,3 Manajemen Informatika 1 ,  Teknik Informatika 2,3
Politeknik Negeri Subang 1 , Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana 2,3 nurfitria@polsub.ac.id , imam.ma@stt-wastukancana.ac.id , yusufmuhyidin@stt-wastukancana.ac.id
Received: December 4, 2021 . Revised: January 6, 2022 . Accepted: January 10, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.1 (2022), Page 149-161
Abstrak: Sekarang  ini  bisnis  penjaminan  kredit  di  Indonesia  semakin  berkembang,  hal tersebut  dikarenakan  tingginya  minat  masyarakat  dalam  melakukan  kredit.  PT  XYZ  adalah salah  satu  perusahaan  BUMN  yang  bergerak  di  bidang  Penjaminan  Kredit  di  Indonesia. Kendala  yang  saat  ini  dihadapi  oleh  PT  XYZ  adalah  belum  adanya  sistem  yang  dapat membantu  memprediksi  kriteria  calon  terjamin  potensial.  Dengan  adanya  prediksi  tersebut, membantu  perusahaan  mengambil  keputusan  untuk  memberikan  jaminan  kepada  calon terjamin  potensial.  Data  mining  merupakan  teknologi  baru  yang  berguna  untuk  membantu perusahaan  menemukan  informasi  yang  sangat  penting  dari  gudang  data  perusahaan  yang sebelumnya  dianggap  tidak  berguna.  Data  ini  diolah  dengan  metode  Klasifikasi yang selanjutnya  dianalisis  menggunakan  teknik Naive  Bayes .  Analisis  ini  menggunakan  UML ( Unified Modeling Language ) sebagai tools. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah analisa  sistem  usulan  yang  dapat  membantu  perusahaan  untuk  mengambil  keputusan penjaminan.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes , Potensial, Prediksi.
Abstract: Now this credit guarantee business in Indonesia is growing, it is because the high public  interest  in  doing  credit.  PT  XYZ  is  one  of  the  state-owned  company  engaged  in  the Credit Guarantee in Indonesia. Constraints currently faced by the PT XYZ is the absence of a system that can help predict potential candidate criteria guaranteed. Given these predictions, helping the company took the decision to provide a guarantee to secure potential candidates. Data  mining  is  a  new  and  useful  technologies  to  help  companies  find  the  most  important information  from  enterprise  data  warehouses  that  were  previously  considered  useless.  This data is processed by the method of classification is further analyzed using Naive Bayes. This analysis  using  UML  (Unified  Modeling  Language)  as  tools.  The  expected  outcome  of  this research  is  the  analysis  of  the  proposed  system  that  can  help  companies  to  make  decisions underwriting.
Keywords: Classification, Data Mining, Naive Bayes, Potential, Prediction,

## I. PENDAHULUAN
Sistem  komputerisasi  telah  membantu  perusahaan  dalam  mengatur  segala  urusan.  Komputer merupakan  salah  satu  alat  yang  diciptakan  untuk  menerobos  keterbatasan  dalam  hal  kecepatan,  ketelitian, ingatan,  tidak  mengenal  lelah  dan  mampu  mengolah  informasi  dalam  jumlah  besar.  Perkembangan  teknologi informasi  menyebabkan  banyak  orang  dapat  memperoleh  data  dengan  sangat  mudah.  Data  yang  ada  semakin lama  akan  terakumulasi  semakin  banyak.  Namun  sangat  disayangkan  akumulasi  dari  data  tersebut  tidak
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
dimanfaatkan  secara  optimal.  Data  mining  adalah  salah  satu  solusi  untuk  dapat  memanfaatkan  data  secara optimal.
PT  XYZ  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  penjaminan  kredit.  Dimana  saat  ini  kredit  telah menjadi salah satu hal penunjang kehidupan masyarakat Indonesia. PT XYZ menjadi pihak ketiga atau penjamin atas  pinjaman  terjamin.  Dengan  adanya  PT  XYZ  dapat  membantu  terjamin  dan  penerima  jaminan  agar  sama- sama  tidak  menerima  kerugian.  Penjaminan  yang  dilakukan  PT  XYZ  adalah  mengcover  sementara  kredit terjamin yang macet, sehingga operasional bank tetap berjalan.
Dalam hal ini, prediksi minat penjaminan calon terjamin potensial sangat penting bagi PT XYZ, dimana dengan  adanya  prediksi  calon  terjamin  potensial,  PT  XYZ  dapat  mengambil  keputusan  dalam  menentukan strategi yang tepat.  Teknologi data mining hadir sebagai solusi untuk mengatasi hal tersebut.
Data  mining adalah proses  menemukan  hubungan dalam data  yang tidak diketahui oleh  pengguna dan menyajikannya dengan cara yang dapat dipahami sehingga hubungan tersebut dapat menjadi dasar pengambilan keputusan [1] . Aplikasi data mining ini memanfaatkan data masukan berupa data terjamin, data bank, pendapatan terjamin,  dan  besar  kredit.  Data  tersebut  akan  diolah  dengan  metode  klasifikasi dan  dianalisis  dengan menggunakan  metode  naïve  bayes.  Setelah  melewati  proses  tersebut,  maka  akan  didapatnya  pola-pola  untuk pengambilan  keputusan.  Sistem data  mining dengan  metode  naïve  bayes  ini  dapat  digunakan  untuk memprediksi calon terjamin potensial yang sesuai dengan kriteria.

## II. METODE DAN MATERI

## 2.1. Penjaminan
Penjaminan  merupakan  salah  satu  kontra  garansi  atas  kemungkinan  terjadinya  risiko  yang  harus ditanggung pihak bank.
Penjaminan  Konvensional  adalah  kegiatan  pemberian  jaminan  oleh  Penjamin  atas  pemenuhan kewajiban finansial Terjamin kepada Penerima Jaminan. [2]
Penjaminan  Syariah  adalah  kegiatan  pemberian  jaminan  oleh  Penjamin  atas  pemenuhan  kewajiban finansial  Terjamin  kepada  Penerima  Jaminan    berdasarkan  Prinsip  Syariah. Dalam  pandangan  Islam jaminan  merupakan  ketentuan  yang  disyariatkan.  Dalam  ketentuan  hukum  Islam,  sistem  jaminan  atau  kafalah terdapat  pada  Fatwa  Dewan  Syariah  Nasional  Majelis  Ulama  Indonesia  No.  11/DSN-MUI/IV/2000 tentang Kafalah. [3]
2.2. Data Mining
Data mining merupakan suatu istilah yang biasa digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database . Data mining merupakan proses yang menggunakan teknik statistic , matematika, kecerdasan buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  serta pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai database besar. Data  mining merupakan  kegiatan  mengumpulkan  dan memakai  data  histori  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  berukuran  besar. Keluaran dari data mining dapat dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan dimasa depan.. [4]
Secara  sederhana,  data  mining  adalah  kegiatan  menemukan  pengetahuan  dari  sejumlah  data  yang sangat besar. Data tersimpan dalam bentuk basis data, data warehouse, dan penyimpanan informasi lainnya.
Dengan memanfaatkan data mining, pengetahuan menarik atau informasi tingkat tinggi dapat diperoleh dari  database.  Pengetahuan  ini  dapat  digunakan  oleh  pemakai  untuk  mendukung  keputusan,  proses  kontrol, manajemen informasi dan pemrosesan query . [4]
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  menambang  data  yang  bertujuan  untuk  membagi  suatu  benda, aktivitas,  atau  transaksi  ke  dalam  bagiannya  masing-masing.  Klasifikasi  merupakan  pembagian  data  ke  dalam wadahnya masing-masing dimana wadah ini telah kita tentukan sebelumnya.
Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa pohon keputusan, atau formula matematis. [5]
Gambar 2 Blok Diagram Model Klasifikasi [5]

## 2.4. Metode Naïve Bayes
Metode  Naïve  Bayes  ialah  model  dengan  perhitungan  peluang  kemunculan  suatu  nilai  pada  tiap-tiap atribut. Metode Naive Bayes merupakan salah satu algoritma yang terdapat pada teknik klasifikasi. Naive Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris, Thomas  Bayes ,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Teorema tersebut dikombinasikan dengan Naive dimana diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya. Persamaan dari teorema Bayes adalah : [6]
Untuk menjelaskan metode Naive Bayes , perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang dianalisis. Karena itu,  metode naive bayes di atas perlu disesuaikan sebagai berikut :
Rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  dalam  kelas C ( Posterior )  adalah  peluang  munculnya  kelas C (sebelum  masuknya  sampel  tersebut,  seringkali  disebut prior ), dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik  –  karakteristik  sampel  pada  kelas C (disebut  juga likelihood ), dibagi dengan peluang  kemunculan  karakteristik  – karakteristik  sampel  secara global ( disebut juga evidence ). Karena itu, rumus diatas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut :
Nilai Evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari posterior nantinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai  –  nilai posterior kelas  lainnya  untuk  menentukan  dimana kelas  yang  sesuai  untuk  suatu  sampel  yang  nantinya  akan  diklasifikasikan.  Lebih  lanjut  rumus  Naïve Bayes dilakukan dengan menjabarkan( 𝐶 | 𝐹 1, … , 𝐹 𝑛 ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut :
Hasil penjabaran tersebut menyebabkan semakin banyak dan semakin kompleksnya faktor – faktor syarat yang mempengaruhi nilai probabilitas, dengan semakin banyaknya nilai yang ada, maka hampir mustahil untuk dilakukan  analisa  satu  persatu.  Akibatnya,  perhitungan  tersebut  menjadi  sulit  untuk  dilakukan.  Disinilah digunakan asumsi independensi yang sangat tinggi ( naif ), bahwa setiap petunjuk
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
( 𝑭𝟏 , 𝑭𝟐 … 𝑭𝒏 )  saling  bebas (independen) satu  sama  lain.  Dengan  asumsi  tersebut,  maka  akan  berlaku  suatu persamaan berikut :
Dapat  disimpulkan  bahwa  asumsi  independensi  naif  tersebut  membuat  syarat  peluang  menjadi  lebih sederhana,  sehingga  perhitungan  menjadi  mungkin  untuk  dilakukan.  Selanjutnya,  penjabaran  ( 𝑪 | 𝑭𝟏 ,  …  , 𝑭𝒏 ) dapat disederhanakan menjadi :
Persamaan  diatas  merupakan  model  dari  teorema Naive  Bayes yang  selanjutnya  akan  digunakan  dalam proses klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
Adapun alur dari metode Naive Bayes adalah sebagai berikut : 1. Baca data training.
2. Hitung Jumlah dan probabilitas, apabila data numerik maka:
a. Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing-masing parameter yang merupakan data numerik.
b. Cari  nilai  probabilistik  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari  kategori  yang  sama dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut.
3. Mendapatkan nilai dalam tabel mean, standart deviasi dan probabilitas . [6]
Gambar 3 Skema Naïve Bayes [6]

## 2.6. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data, merupakan kerangka yang digunakan untuk mengumpulkan data. Tahap-tahap yang penulis lakukan dalam pengumpulan data dengan sebagai berikut :
1. Research Sampling
2. Identifikasi Variabel
3. Pengumpulan data
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
a. Merancang Kuisioner
b. Analisa Data
Rumus untuk menghitung validitas kuesioner menurut Arikunto [7], adalah sebagai berikut:
𝑛 ∑ ∑   ∑ √ 𝑛 ∑ ∑ 𝑛 ∑ ∑
Keterangan: = koefisien korelasi item – total ( bivariate person ) = skor item = skor total 𝑛 = banyaknya subjek III. PEMBAHASA DAN HASIL 3.1. Hasil Kuesioner
Dari  kuesioner  yang  disebarkan,  kemudian  dikumpulkan  kembali  dan  hasil  dari  kuesioner  tersebut disajikan dalam bentuk tabel hasil.
Tabel 1 Hasil Kuesioner X 1
Tabel 2 Hasil Kuesioner X 2
Responden Pengolahan Data Terjamin 1 2 3 4 5 6 1 1 1 1 1 0 0 2 1 0 0 1 0 0 3 1 0 1 1 0 1 4 1 0 0 1 0 0 5 0 0 1 0 1 0 6 1 1 1 1 1 0 7 0 1 0 1 0 1 8 1 0 1 1 1 0 9 1 0 1 1 0 1 10 1 1 0 1 1 1 11 1 0 1 1 0 0 12 1 0 1 1 0 1 13 1 1 0 0 1 0 14 0 1 0 0 1 0 15 1 0 0 1 1 1 16 1 0 1 1 0 0 17 1 0 1 0 1 1 18 1 1 1 1 1 1 19 1 1 1 1 1 1 20 1 0 1 1 1 1 21 1 1 1 1 0 0 22 1 1 1 1 1 0 23 1 1 1 1 1 0 24 1 1 1 1 0 0 25 1 1 1 1 0 0 26 0 0 0 1 1 0 27 1 1 1 0 0 1 28 0 0 0 1 1 0 29 0 0 0 1 1 0 30 1 1 0 1 0 0 total skor(x) 24 15 19 25 16 11
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x

## 3.2. Perhitungan Hasil Kuesioner
Dari  data  hasil  yang  didapatkan  dari  kuesioner  dan  rumus  yang  digunakan  maka  ditemukan  lah  nilai berikut:
Tabel 3 Hasil Perhitungan Nilai untuk Data Terjamin (X 1 ) Ukur Item (X 1 ) 1 2 3 4 5 6 N 30 30 30 30 30 30 ∑ 22 13 18 21 13 10 ∑ 97 97 97 97 97 97 ∑ 90 56 76 86 56 45 ∑ 409 409 409 409 409 409 ∑ 484 169 324 441 169 100 ∑ 9409 9409 9409 9409 9409 9409 Korelasi r xy 0.629 0.447 0.599 0.250 0.187 0.503
Tabel 4 Hasil Perhitungan Nilai untuk Data Calon Terjamin (X 2 ) Responden Pengolahan Data Calon Terjamin 1 2 3 4 5 6 7 1 0 1 1 0 1 0 1 2 1 0 0 0 1 1 1 3 1 0 1 0 1 1 1 4 1 0 0 0 1 1 0 5 0 1 1 0 1 0 1 6 1 0 1 0 1 1 1 7 0 1 0 1 1 1 1 8 1 0 1 1 0 0 1 9 1 1 1 1 1 0 1 10 1 0 1 1 1 0 1 11 1 1 0 0 0 0 1 12 1 1 1 1 1 0 1 13 1 0 1 0 0 0 1 14 0 1 0 1 0 1 1 15 1 1 0 0 1 1 0 16 1 1 0 0 1 1 0 17 0 1 0 0 1 0 1 18 0 1 1 1 1 0 1 19 0 1 1 1 1 0 1 20 0 1 1 1 1 0 1 21 0 1 1 1 1 0 1 22 1 1 1 1 1 1 1 23 1 1 1 1 1 1 1 24 0 1 1 0 1 1 1 25 0 1 1 1 1 0 1 26 0 1 0 1 1 1 1 27 0 1 0 0 0 1 1 28 0 1 1 1 0 0 1 29 0 1 1 1 0 0 1 30 0 1 1 0 0 0 1 total skor(x) 14 23 20 16 22 13 27
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
Ukur Item (X 2 ) 1 2 3 4 5 6 7 N 30 30 30 30 30 30 30 ∑ 14 23 20 16 22 13 27 ∑ 116 116 116 116 116 116 116 ∑ 66 106 97 82 107 61 124 ∑ 568 568 568 568 568 568 568 ∑ 196 529 400 256 484 169 729 ∑ 13456 13456 13456 13456 13456 13456 13456 Korelasi r xy 0.184 0.181 0.455 0.614 0.554 0.155 0.255
Dari perhitungan yang telah dilakukan maka R Hitung Dari masing – masing pertanyaan adalah sebagai berikut :
Tabel  5 r Hitung untuk kuesioner  X1 No Pernyataan r Hitung Hubungan r hitung dan r table = 0.361 Validasi Item (r xy ) 1 Apakah anda mengelola data terjamin secara manual ? 0.629 Lebih dari Valid 2 Apakah anda kesulitan mengelola data  terjamin? 0.447 Lebih dari Valid 3 Apakah sering terjadi Human Error dalam pengelolaan data ? 0.599 Lebih dari Valid 4 Apakah data terjamin yang anda gunakan valid ? 0.250 Lebih dari Valid 5 Apakah ada sistem atau software yang digunakan untuk membantu mengelola data terjamin? 0.187 Kurang dari Tidak Valid 6 Apakah sistem pengelolaan data terjamin saat ini sudah cukup efisien ? 0.503 Kurang dari Tidak Valid Tabel  6 r Hitung untuk kuesioner  X1 No Pernyataan r Hitung Hubungan r hitung dan r tabel = 0.361 Validasi Item (r xy ) 1 Apakah anda menggunakan form khusus untuk mengelola data calon terjamin ? 0.184 Kurang dari Tidak 2 Apakah anda mengelola data calon terjamin secara manual ? 0.181 Kurang dari Tidak 3 Apakah anda kesulitan mengelola data calon terjamin? 0.455 Lebih dari Valid 4 Apakah sering terjadi Human Error dalam perediksi calon terjamin ? 0.614 Lebih dari Valid 5 Apakah ada sistem atau software yang digunakan untuk membantu memprediksi calon terjamin? 0.554 Lebih dari Valid 6 Apakah prosedur prediksi calon terjamin saat ini sudah cukup efisien? 0.155 Kurang dari Tidak 7 Apakah  dibutuhkan  Sistem  yang  dapat  membantu memprediksi calon terjamin? 0.475 Lebih dari Valid

## 3.3. Kesimpulan Kuesioner
Dari  hasil    kuesioner  X 1 ,  dan  X 2 yang  telah  di  validasi,  bahwa  mengembangkan  Sistem  menggunakan data  mining untuk  Memprediksi  Calon  Terjamin  Potensial  ini    merupakan  langkah  yang  tepat  dan  sangat membantu. Dimana PT XYZ sudah memiliki form khusus untuk penilaian calon. Dengan bantuan data mining, diharapkan dapat membantu dalam proses memprediksi calon terjamin potensial.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x

## 3.4. Implementasi Data Mining Naïve Bayes
Pada  metode  ini,  semua  atribut  akan  ikut  andil  dalam  pengambilan  keputusan.  Apabila  diberikan  k atribut yang saling bebas (independence), nilai probabilitas dapat diberikan sebagai berikut:
[6]
` Tahapan awal proses perhitungan Naïve Bayes adalah dengan melakukan pengambilan data training dari data terjamin. Adapun variabel penentu yang digunakan dalam mengklasifikasikan data terjamin yaitu :
1. Tempat Tinggal
Merupakan  variabel  tempat  tinggal  terjamin  yang  dikempokkan  dalam  dua  kategori  yaitu  rumah  dan kontrak.
2. Jumlah Keluarga
Merupakan variabel jumlah anggota keluarga terjamin yang dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu sedikit, sedang, dan banyak. Sedikit apabila jumlah keluarganya  < 3 orang, sedang apabila jumlah keluarganya 3- 5orang, dan banyak apabila jumlah keluarganya >5 orang.
3. Usaha
Merupakan  variabel  jenis  usaha  terjamin  yang  dikelompokkan  dalam  3  kategori  yaitu  mikro,  kecil,  dan menengah.  Dapat  dikategorikan  mikro  apabila  perusahaan  masih  bersifat  tradisional  dengan  kekayaan bersih  maksimal  50jt  dan  penghasilan  tahunan  maksimal  300jt.  Sedangkan  kategori  kecil  apabila perusahaan  memiliki  kekayaan  bersih  diatas  50jt  sampai  500jt  dan  memiliki  penghasilan  tahunan  diatas 300jt sampai 2,5miliar. Sedangkan kategori menengah apabila perusahaan memiliki kekayaan bersih diatas 500jt sampai 10miliar dan memiliki penghasilan diatas 2,5miliar hingga 30miliar.
4. Penghasilan
Merupakan variabel penghasilan per bulan yang dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu kecil, sedang, dan banyak. Kategori kecil apabila penghasilan perbulan < Rp 3.000.000,-. Sedangkan kategori sedang apabila penghasilan perbulan diantara Rp 3.000.000,- s.d 10.000.000,-. Dan dikatakan banyak apabila penghasilan mencapai > Rp 10.000.000,-.
5. Agunan
Merupakan variabel agunan yang dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu kecil, sedang, dan banyak. Dapat dikategorikan  kecil  apabila  kekayaan  bersih  <  50jt.  Sedangkan  kategori  sedang  apabila  perusahaan memiliki  kekayaan  bersih  diatas  50jt  sampai  500jt.  Sedangkan  kategori  banyak  apabila  perusahaan memiliki kekayaan bersih diatas 500jt sampai 10miliar.
6. Pinjaman
Merupakan variabel pinjaman yang dikelompokkan dalam 3 kategori yaitu kecil, sedang, dan banyak. Dapat dikategorikan  kecil  apabila  pinjaman  sebesar  <  25jt.  Sedangkan  kategori  sedang  apabila  perusahaan memiliki  pinjaman  diatas  25jt  sampai  250jt.  Sedangkan  kategori  banyak  apabila  perusahaan  memiliki pinjaman diatas 250jt.
Langkah-langkah yang dilakukan untuk mengklasifikasi/ memprediksi data ialah :
1. Menghitung jumlah class/ label
a. P(Y=potensial) = “jumlah data potensial pada data terjamin dibagi dengan jumlah seluruh data”
b. P(Y=tidak) = “jumlah data tidak potensial pada data terjamin dibagi dengan jumlah seluruh data”
2. Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
Tabel 7 Tabel Kasus Tinggal Keluarga Usaha Penghasilan Agunan Usia Pinjaman Penjaminan kontrak sedang kecil Sedang kecil muda sedang ? rumah sedang kecil sedang banyak tua sedang ? kontrak sedikit mikro banyak sedang tua kecil ? kontrak banyak kecil sedang sedang muda sedang ? kontrak sedikit menengah sedang kecil muda sedang ? rumah sedang menengah sedang sedang muda sedang ? kontrak sedikit kecil sedang sedang muda kecil ? rumah banyak kecil sedang sedang tua sedang ? rumah sedang kecil kecil sedang tua kecil ? kontrak sedikit mikro sedang kecil muda kecil ? Tabel 8 Perbandingan Probabilitas Kasus Probabilitas Potensial Probabilitas Tidak Prediksi Kasus 1 0 0.0049 Tidak Kasus 2 0.0043 0 Potensial Kasus 3 0.00055 0 Potensial Kasus 4 0.0012 0.00047 Potensial Kasus 5 0 0.00035 Tidak Kasus 6 0.0067 0.00009 Potensial Kasus 7 0.0029 0.00118 Potensial Kasus 8 0.0012 0.00007 Potensial Kasus 9 0.00077 0.0034 Tidak Kasus 10 0 0.00081 Tidak

## 3.5. Implementasi Data Mining dengan Software WEKA
Gambar 5 Tools WEKA
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
Gambar 6 Pembuatan file data untuk dianalisis Setelah  dataterjamin.arff  terbentuk,  selanjutnya  dilakukan  analisa  terhadap  data  tersebut.  Pada bagian ini  peranan  Data  Mining  sebagai  ilmu  digunaan  untuk  membantu  mencari  informasi  tersembunyi  yang  ada  di dalam  data.  Teknik  Klasifikasi  digunakan  untuk  dapat  menentukan  apakah  calon  terjamin  ini  potensial  atau tidak.  Di  sini  dilakukan  pengelompokkan  data  berdasarkan  kriteria  terakhir.  Metode  yang  dipilih  pada  Teknik Klasifikasi ini adalah Naïve Bayes. Dengan kriteria terakhir bernama Penjaminan.
Gambar 7 Hasil Klasifikasi data terjamin dengan metode Naïve Bayer pada software Weka bagian III
Dari hasil klasifikasi data terjamin diatas, dapat diperoleh hasil :
a. Akurasi yang diperoleh adalah 85% dengan jumlah Correctly Classified Instances sebanyak 17.
b. Jumlah Incorrectly Classified Error sebanyak 3 atau berjumlah 15%
c. Kappa statistic 0.7059  menunjukkan  nilai  konsisten  mendekati 1.  Hal  ini  menandakan adanya  korelasi antara penilaian data satu sama lainnya.
d. Mean Absolute Error atau nilai tengah kesalahan obsolut adalah rata- rata  mutlak  dari  kesalahan    meramal,  tanpa menghiraukan tanda positif maupun negatif. Data diatas menunjukkan  mean  absolute  error  sebesar  0.2051,  hal  ini  menunjukkan  rata-rata  kesalahan  prediksi kecil.
e. Mean Squared Error merupakan metode alternatif untuk mengevaluasi teknik peramalan masing-masing kesalahan  (selisih  data  aktual  terhadap  data  peramalan)  dikuadratkan,  kemudian  dijumlahkan  dan dibagi  dengan  jumlah  data.  Data  diatas  menunjukkan Mean  Squared  Error sebesar  0.3405,  hal  ini menunjukkan kesalahan prediksi kecil.
f. Relative  Absolute  Error menunjukkan  presentase  dari Mean  Absolute  Error .  Data  diatas  menunjukkan nilai presentase sebesar 41,4018%
g. Root  Relative  Squared  Error menunjukkan  presentase  dari Root  Squared  Error .  Data  diatas menunjukkan presentase sebesar 68,4477%
Gambar 7 Hasil Prediksi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
3.6. Membandingkan Hasil Prediksi
Tabel 9 Perbandingan Hasil Prediksi Kasus Prediksi Manual Prediksi dengan Software Kasus 1 Tidak Tidak Kasus 2 Potensial Potensial Kasus 3 Potensial Potensial Kasus 4 Potensial Potensial Kasus 5 Tidak Tidak Kasus 6 Potensial Potensial Kasus 7 Potensial Potensial Kasus 8 Potensial Potensial Kasus 9 Tidak Tidak Kasus 10 Tidak Tidak
Dari  perbandingan  table  diatas  dapat  dilihat  bahwa  perhitungan  data  mining  dengan  metode  Naïve Bayes baik dilakukan manual maupun menggunakan sistem WEKA memberikan hasil yang sama.

## 3.7. Manfaat Penggunaan Data Mining dalam Prediksi Penjaminan Potensial
1. Menghemat Waktu Proses Pengecekan Calon Dengan digunakannya proses Data Mining  menggunakan  metode Naïve Bayes,  waktu  yang digunakan untuk  pegecekean  calon  terjamin  menjadi  lebih  singkat.  Biasanya  untuk  melakukan  pengecekan  >10 calon  terjamin  memerlukan  waktu  selama  1  minggu,  setelah  pengaplikasian  data  mining  ini  waktu pengecekan dapat dihemat menjadi satu hari.
2. Menghemat Biaya Proses Pengecekan Calon
Sebelumnya  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  pengecekan  satu  calon  terjamin  mencapai  >  Rp.250.000,- setelah  pengaplikasian  data  mining  ini,  biaya  dapat  dihemat  sebesar  50%  -  70%  .  Hal  ini  dikarenakan setelah pengaplikasian data mining, pihak PT XYZ tidak perlu lagi melakukan double survey.
3. Mengurangi Kesalahan Penjaminan
Sebelumya penentuan penjaminan dilakukan berdasarkan hasil survey bagian penjaminan. Dimana hasil analisa  setiap orang berbeda-beda, hal itu dikarenakan setiap orang kadang  memiliki kriteria tersendiri yang  mengacu  pada  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  selain  itu  juga  karena  adanya  factor  eksternal  dari orang tersebut. Hal ini menyebabkan seringnya terjadi kesalahan penjaminan. Dengan penerapan sistem ini, penentuan kriteria lebih jelas, sehingga proses analisis data lebih mudah. Selain itu juga system ini maka mempermudah pihak PT XYZ dalam memperkirakan calon terjamin yang akan dijamin, sehingga dapat mengurangi kesalahan penjaminan
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan maka penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan antara lain :
1. Sistem  klasifikasi  data  terjamin  dengan  menggunakan  data  mining  ini  dapat  menghemat  waktu pengecekan calon terjamin.
2. Sistem  klasifikasi  data  terjamin  dengan  menggunakan  data  mining  ini  dapat  menghemat  biaya pengecekan calon terjamin.
3. Dengan adanya sistem ini maka mempermudah pihak PT XYZ dalam memperkirakan calon terjamin yang akan dijamin, sehingga dapat mengurangi kesalahan penjaminan.
4. Sistem  ini  digunakan  untuk  menampilkan  informasi  klasifikasi  potensial  atau  tidak  calon  terjamin dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes.    Dimana  metode  Naive  Bayes  ini  di  dukung  oleh  ilmu Probabilistik  dan  ilmu  statistika,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  data  petunjuk  untuk  mendukung keputusan pengklasifikasian.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x

## REFERENSI
[1] McLeod, Jr.R. dan G.P. Schell. 2007. Management Information System. 10th ed. Pearson Education, Inc. Ali Akbar Yulianto dan Afia R. Fitriati (penterjemah). 2008. Sistem Informasi Manajemen. Edisi 10. Nina Setyaningsih (editor). Salemba Empat. Jakarta
[2] KEPDIR No. 50-DIR-XII 2005 Sisdur Penjaminan Kredit Jamkrido
[3] Turban, E. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems Edisi Bahasa Indonesia Jilid 1. Penerbit Andi. Yogyakarta.
[4] Rakhmadi, Rezki S.  2019. Konsep dan Penerapan Sistem Jaminan Pada Lembaga Keuangan Syariah. Madani Syari’ah , Vol.2 : 1-16.
[5] Susanto, Sani dan Suryadi, Dedy. 2010. Pengantar Data Mining: Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data. Penerbit Andi. Yogyakarta.
[6] Bustami. Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi.  TECHSI : Jurnal Penelitian Teknik Informatika.
[7] Arikunto, S. 2010. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktek. Rineka Cipta. Jakarta. Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi.  TECHSI : Jurnal Penelitian Teknik Informatika.
[8] Muhammad Hendriawan, Thomas Budiman, Verdi Yasin, Asih Septia Rini (2021) PENGEMBANGAN APLIKASI E-COMMERCE DI PT. PUTRA SUMBER ABADI MENGGUNAKAN FLUTTER, “JISICOM (Journal of Information System, Informatics, and Computing)”,  E-ISSN: 2597-3673 (Online) , P-ISSN: 2579-5201 (Print), Vol. 4,  No.1,  ( 20 Juni 2021), Page  69-88,  DOI: https://doi.org/10.52362/jisicom.v5i1.371 URL Published : http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/371
[9] Kemas Hasyim Azhari, Thomas Budiman, Rachmawaty Haroen, Verdi Yasin (2021) ANALISIS DAN RANCANGAN MANAJEMEN PROSES BISNIS UNTUK LAYANAN PELANGGAN DI PT. PGAS TELEKOMUNIKASI NUSANTARA, “JISICOM (Journal of Information System, Informatics, and Computing)”,  E-ISSN: 2597-3673 (Online) , P-ISSN: 2579-5201 (Print), Vol. 4, No.1,  ( 20 Juni 2021), Page  48-68, DOI: https://doi.org/10.52362/jisicom.v5i1.381   URL Published : http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/381
[10] Adi Mardian, Thomas Budiman, Rachmawaty Haroen; Verdi Yasin (2021), Perancangan Aplikasi Pemantauan Kinerja Karyawan Berbasis Android di PT. Salestrade Corp. Indonesia, “Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta”, E-ISSN : 2797-0930 (Online), P-ISSN : 2746-5985 (Print),  Volume 1,  Nomor 3,Juli 2021, halaman 169-185, DOI: 10.52362/jmijayakarta.v1i3.481 ,  URL Publikasi: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta/article/view/481
[11] Nandang Mulyana, Agus Sulistyanto, Verdi Yasin (2021), PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ASET IT BERBASIS WEB PADA PT MANDIRI AXA GENERAL INSURANCE, “Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta”, E-ISSN : 2797-0930 (Online), P-ISSN : 2746-5985 (Print), Volume 1,  Nomor 3, Juli 2021, halaman 243-257, DOI: 10.52362/jmijayakarta.v1i3.498 , URL Publikasi: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta/article/view/498
[12] Maulia Usnaini, Verdi Yasin, Anton Zulkarnain Sianipar (2021), PERANCANGAN SISTEM INFORMASI INVENTARISASI ASET BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE WATERFALL, “Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta”, E-ISSN : 2797-0930 (Online), P-ISSN : 2746-5985 (Print) Volume 1,  Nomor 1,Februari 2021,  halaman 36-55, DOI: 10.52362/jmijayakarta.v1i1.415,  URL Publikasi: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta/article/view/415
[13] Putri Setiani, Ifan Junaedi, Anton Zulkarnain Sianipar, Verdi Yasin (2021), PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PELAYANAN PENDUDUK BERBASIS WEBSITE DI RW 010 KELURAHAN KEAGUNGAN KECAMATAN TAMANSARI - Jakarta Barat. “Jurnal Manajemen Informatika Jayakarta”, E-ISSN : 2797-0930 (Online), P-ISSN : 2746-5985 Print) Volume 1,  Nomor 1,Februari 2021, halaman 20-35, DOI: 10.52362/jmijayakarta.v1i1.414 ,  URL Publikasi:
http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/JMIJayakarta/article/view/414
[14] Benni Triyono, Sri Purwanti, Verdi Yasin (2017) REKAYASA PERANGKAT LUNAK SISTEM INFORMASI PENGIRIMAN DAN PENERIMAAN SURAT ATAU PAKET BERBASIS WEB  (Studi Kasus : PT. Jaya Trade Indonesia), “Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. x No.x   bulan xxxx  202x
Research”, e-ISSN: 2598-8719. p-ISSN: 2598-8700.Vol.1 No.1 (30 Desember 2017) p46-53 http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/12
[15] Julinda Maya Paramudita, Verdi Yasin (2019) PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENYEWAAN ALAT BERAT  (studi kasus: PT. Jaya Alam Sarana Jakarta) , “Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research”, e-ISSN: 2598-8719. p-ISSN: 2598-8700.Vol.3 No.1 (20 Februari 2019) p23-29  http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/73
[16] Muryan Awaludin, Verdi Yasin (2020) APPLICATION OF ORIENTED FAST AND ROTATED BRIEF (ORB) AND BRUTEFORCE HAMMING IN LIBRARY OPENCV FOR CLASSIFICATION OF PLANTS, “Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research”, e-ISSN: 2598-8719. p-ISSN: 2598-8700.Vol.4 No.3 (14 Agustus 2020) p51-59 http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/247
[17] Ifan Junaedi, Dimas Abdillah, Verdi Yasin (2020)  ANALISIS PERANCANGAN DAN PEMBANGUNAN APLIKASI BUSINESS INTELLIGENCE PENERIMAAN NEGARA BUKAN PAJAK KEMENTERIAN KEUANGAN RI, “ Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research”, e-ISSN: 2598-8719. p-ISSN: 2598-8700.Vol.4 No.3 (14 Agustus 2020) p88- 101 http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/249
[18] Verdi Yasin (2012) Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek”.  Jakarta: Mitra Wacana Media,
[19] Anis Rohmadi, Verdi Yasin (2020) DESAIN DAN PENERAPAN WEBSITE TATA KELOLA PERCETAKAN PADA CV APICDESIGN KREASINDO JAKARTA DENGAN METODE PROTOTYPING, “Journal of Information System, Informatics and Computing”. E-ISSN: 2597-3673 (Online), P-ISSN: 2579-5201 (Print) Vol. 4 No.1, June 22, 2020. Pp.70-85. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/210
[20] Anggeri S. Nurjaman, Verdi Yasin  (2020) KONSEP DESAIN APLIKASI SISTEM MANAJEMEN KEPEGAWAIAN BERBASIS WEB PADA PT. BINTANG KOMUNIKASI UTAMA (Application design concept of web-based staffing management system at PT Bintang Komunikasi Utama). “JISICOM (Journal of Information System, Informatics, and Computing)”,  E-ISSN: 2597-3673 (Online) , P-ISSN: 2579-5201 (Print), Vol. 4 No.2,  (28 Desember 2020), Page  143-174. DOI: https://doi.org/10.52362/jisicom.v4i2.363 . URL Published : http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/363
[21] Ito Riris Immasari, Verdi Yasin (2019) PENGGUNAAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS UNTUK MENGANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PEMILIHAN CALON LEGISLATIF DI DPRD II KOTA TANGERANG.  “JISICOM (Journal of Information System, Informatics, and Computing)”,  E-ISSN: 2597-3673 (Online) , P-ISSN: 2579-5201 (Print), Vol. 3 No.2,
(10 Desember 2019), Page  53-58 URL Published : http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom/article/view/139