## Prediksi Kolektibilitas Kredit Anggota Dengan Algoritma C5.0 (Studi Kasus: CU Damai Sejahtera Medan)
Ridawati Manik, Pristiwanto, Kennedi Tampubolon
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jl. Sisingamangraja No. 338 Simpang Limun Medan, Indonesia

## Abstrak
CU Damai Sejahtera merupakan salah satu koperasi yang bergerak dalam usaha simpan pinjam. Hal ini mempunyai peranan yang sama dengan lembaga keuangan besar lainnya seperti bank dalam meningkatkan perekonomian masyarakat secara khusus adalah anggota CU itu sendiri.  Sebagai lembaga keuangan, kredit macet merupakan masalah utama yang sangat berpengaruh pada kelangsungan suatu lembaga keuangan. hilangnya pendapatan dan ancaman profitabilitas merupakan hal yang diwaspadai dalam pemberian kredit. Kolektibilitas kredit sebagai salah satu bentuk klasifikasi akan mempermudah dalam penggolongan setiap data anggota berdasarkan kriteria-kriteria pendukungnya. Hasil pohon keputusan yang menghasilkan informasi berupa rule, akan mempermudah dalam analisa dan pengambilan nantinya. Dengan pohon keputusan menggunakan algoritma C5.0 diharapkan proses penggalian informasi lebih cepat dan optimal dengan kapasitas data yang lebih besar, sehingga kesalahan yang ditimbulkan dalam pengambilan keputusan lebih diminimalkan
Kata Kunci: Kolektibilitas Kredit, Algoritma C5.0, Decision Tree, Data Mining

## Abstract
CU Damai Sejahtera is one of the cooperatives that move in the business of saving and loan. This has the same role as other large financial institutions such as banks in improving the economy of the community, in particular, is a member of CU itself. As a financial institution, bad credit is a major problem that is very influential on the sustainability of a financial institution. loss of earnings and the threat of profitability is a matter of caution in lending. Credit collectibility as one form of classification will facilitate the classification of each member data based on supporting criteria. The result of a decision tree that produces information  in the form of a rule,  will facilitate the analysis and retrieval  later.  With  decision tree  using C5.0 algorithm is expected  to  process  information  digging  faster  and  optimal  with  bigger  data  capacity,  so  that  errors  generated  in  decision making more minimized .
Keywords : Credit Collectibility, C5.0 Algorithm, Decision Tree, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
CU Damai Sejahtera merupakan salah satu koperasi yang bergerak dalam usaha simpan pinjam. Alasan penilaian pinjaman adalah untuk mengurangi kredit macet ketika pinjaman sudah tersalurkan kepada nasabah atau anggota. Salah satu isu sentral  yang  mempengaruhi dunia perbankan dan koperasi saat ini adalah  masalah kredit macet. Upaya yang dilakukan untuk mengurangi kredit macet lewat adalah pengahapusbukuan (write off) kredit macet agar kinerja bank atau koperasi terlihat sehat padahal  ada dana cadangan atau dana resiko kredit bagi koperasi yang digunakan untuk mengurangi tingkat kemacetan tersebut.
Kolektibilitas Kredit adalah keadaan pembayaran pokok  atau angsuran pokok dan bunga kredit oleh nasabah serta  tingkat  kemungkinan  diterimanya  kembali  dana  yang  ditanamkan  dalam  surat-surat  berharga  atau penanaman lainnya (sesuai dengan ketentuan Bank Indonesia). Dalam kolektibilitas kredit, pihak bagian kredit CU  Damai  Sejahtera  masih  mengalami  kesulitan  dalam  mengindentifikasi  atau  mengolah  data  dan  melakukan prediksi data pinjaman anggota untuk masa  mendatang terhadap kategori kredit  lancar, tidak  lancar dan  macet berdasarkan kriteria yang mempengaruhi resiko kredit.  Algoritma C5.0 adalah metode yang diimplementasikan untuk menggali informasi-informasi penting dalam menentukan resiko kredit  anggota berdasarkan pada  atribut- atribut sebagai kriterianya seperti  agunan ( collateral) , simpanan, besar pinjaman, pendapatan keluarga. Beberapa penelitian telah dilakukan mengenai algoritma C5.0  yaitu: Perbandingan Performansi Algoritma Decision Tree C5.0,  Cart,  dan  Chaid:  Kasus  Prediksi  Status  Resiko  Kredit  Di  Bank  X  (Yogi  Yusuf,  2007),  Model  Pohon Keputusan Untuk Klasifikasi Persetujuan Kredit Menggunakan Algoritma C4.5 (Ivandri, 2015). Sedangkan untuk penelitian  ini  algoritma  decision  tree  c5.0  digunakan  untuk  membentuk  prediksi  kolektibilitas  kredit  anggota sehingga dapat dijadikan sebagai acuan untuk prediksi kolektibilitas kredit anggota dimasa mendatang. Adapun tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  mengetahui  pendataan  kolektibilitas  kredit  anggota  pada  CU  Damai  Sejahtera, mengetahui  atribut-atribut  prediksi  kolektibilitas  keredit  anggota  pada  CU  Damai  Sejahtera,  mengetahui penerapan  metode  C5.0  dalam  prediksi  kolektibilitas  kredit  anggota  pada  CU  Damai  Sejahtera,  mengetahui penerapan aplikasi RapidMiner dalam prediksi kolektibilitas kredit anggota pada CU Damai Sejahtera.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah disiplin ilmu yang tujuan utamanya adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang pengetahuan dari data atau informasi yang kita miliki. Kegiatan inilah yang menjadi garapan atau perhatian utama dari disiplin ilmu data mining[1]

## 2.2 Algoritma C5.0
Algoritma C5.0 merupakan algoritma berbasis decision tree yang merupakan penyempurnaan dari algoritma ID3  dan  C4.5  yang  dibentuk  oleh  Ross  Quinlan  pada  tahun  1987.  Algortima  C5.0  dapat  menangani  atribut kontinyu dan diskrit. Pemilihan atribut dalam algoritma ini akan diproses menggunakan information gain . Atribut dengan nilai Gain tertinggi akan dipilih sebagai akar bagi node selanjutnya. Berikut persamaan untuk menghitung information gain atribut.:
𝑰 ( S 1, S 2......... S m ) = - ∑ 𝑷 𝒊 𝒍𝒐𝒈 𝟐 𝐦 𝒊=𝟎 ( 𝑷 𝟏 ) ..........................................(1)
Dengan : S : Himpunan kasus m : Jumlah atribut class pi : Proporsi dari S i terhadap S Sementara untuk menghitung nilai entropy  dapat dilihat pada pesamaan sebagai berikut:
E(A) = ∑ 𝐒𝟏𝐣+⋯+𝐒𝐦𝐣
𝐒 (𝐒𝟏𝐣 … … 𝐒𝐦𝐣) 𝐲
𝒋=𝟏 ......................................(2)
𝑆1𝑗+⋯𝑆𝑚𝑗 𝑆 adalah jumlah subset j yang dibagi dengan jumlah sampel pada S, maka untuk mendapatkan nilai gain , selanjutnya digunakan formula. Maka nilai gain dapat dihitung dengan formula sebagai berikut:
Gain(A)=I(s1,s2,...,sm)–E(A). ......................................(3)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Status  kolektibilitas  dijadikan  sebagai  acuan  bagi  pihak  bank  untuk  menindaklanjuti  proses  analisa  pemberian kredit untuk mengurangi kredit  macet  yang bisa berdampak pada  meningkatnya tingkat profitabilitas  lembaga. Data  yang  digunakan  pada  prediksi  ini  adalah  100  data  anggota  yang  memiliki track  record pada  CU  Damai Sejahtera. Data tersebut akan diolah menggunakan metode C5.0 yang menghasilkan kolektibilitas kredit anggota dalam bentuk pohon keputusan. Selanjutnya, data tersebut juga dianalisa dengan menggunakan tools RapidMiner yang  fungsinya  sama  yaitu  menghasilkan  kolektibilitas  kredit  anggota  dalam  pohon  keputusan  dan rule  based presentation. Identifikasi  Masalah    Kolektibilitas  kredit  menjadi  salah  satu  bentuk  analisa  perkreditan  dalam mengidentifikasi atau  mengolah data dan mengklasifikasikan data tersebut  dalam kategori  lancar, tidak  lancar dan macet berdasarkan atribut-atribut yang mempengaruhi resiko kredit.
Dalam klasifikasi kolektibilitas kredit ini, peneliti memperoleh data anggota peminjam dalam kurun waktu 3 tahun terakhir, yaitu tahun 2014, 2015 dan tahun 2016. Jumlah data transaksi yang diperoleh adalah 515  data transaksi yang terdiri dari 11 atribut.
Tabel 1. Atribut Data Anggota dan Data Pinjaman
NO ATRIBUT DATA ANGGOTA ATRIBUT DATA PINJAMAN 1 ID_ANGGOTA ID ANGGOTA 2 NAMA NAMA 3 UMUR NOMOR REKENING
KREDIT 4 JENIS KELAMIN TANGGAL PENCAIRAN 5 PENDAPATAN KELUARGA BESAR PINJAMAN
NO ATRIBUT DATA ANGGOTA ATRIBUT DATA PINJAMAN 6 - LAMA  PINJAMAN 7 - SIMPANAN 8 - AGUNAN/ COLLATERAL
Dari jumlah data transaksi di atas, peneliti hanya mengambil 100 data transaksi. Berikut dataset sementara yang akan diseleksi:
Tabel 2. Dataset Penelitian
Seperti dikatakan pada  bab sebelumnya  bahwa data mining  merupakan penggalian  informasi dari  suatu data.  Dalam  mendapatkan  informasi,  maka  hal  yang  dilakukan  adalah  penentuan  atribut.  Dari  atribut  yang ditampilkan pada tabel 2, maka peneliti memilih atribut  yang  berpengaruh terhadap resiko kredit. Atribut-atribut tersebut adalah:
1. Agunan (collateral) Agunan (collateral) merupakan agunan yang mungkin bisa disita apabila anggota benar-benar tidak bisa memenuhi  kewajibannya.    Agunan (collateral) berfungsi  untuk  meyakinkan  bank/CU  bahwa  debitur mempunyai kemampuan untuk melunasi kredit yang diberikan sesuai dengan perjanjian kredit yang telah disepakati bersama. Bentuk jaminan berupa saham dan sertifikat tanah/rumah.
2. Simpanan
Simpanan atau saham anggota dikategorikan menjadi dua, yaitu simpanan dibawah atau sama dengan Rp.
5.000.000,- dan simpanan di atas Rp. 5.000.000,-
3. Lama pinjaman
Lama pinjaman dibagi menjadi 3 bagian, yaitu:  lama pinjaman jangka pendek antara 1-12 bulan, jangka menengah antara 13-24 bulan, jangka panjang diatas 25 bulan.
4. Besar Pinjaman
Besar  pinjaman  dikelompokkan  dalam  beberapa range 500.000-3.000.000,  3.000.001-5.000.000, 5.000.001-7.000.000, 7.000.001-9.000.000, dan > 9.000.000.
5. Pendapatan Keluarga Pendapatan keluarga dikelompokkan dalam  beberapa range 500.000  -2.000.000, 2.000.000  -  4.000.000, 4.000.001 – 6.000.000, >6.000.000.
6. Pengeluaran Keluarga
Pengeluaran keluarga terdiri dari dua bagian, yaitu: range antara 500.000 – 2.000.000 dan >2.000.000
Setelah  data  diseleksi  dan  atribut-atribut  penentu  kolektibilitas  kredit,  maka  tahap  selanjutnya  adalah transformasi  data.  Transformasi  data  dilakukan  dengan  mengubah  tipe  data  numerik  menjadi  interval  dan menginisialkan  nilai  atau  isian  karakter  terlalu  panjang  pada  beberapa  atribut.  Hasil  transformasi  data  tabel dibawah ini:
Tabel 3. Transformasi Data ATRIBUT KATEGORI TRANS-FORMASI Agunan Saham A1 Sertifikat Tanah A2 Simpanan (Rp.) ≤5.000.000 SP1 >5.000.000 SP2 Lama Pinjaman Pendek LP1 Menengah LP2 Panjang LP3 Besar Pinjaman (Rp) 500.000 – 3.000.000 BP1 3.000.001 – 5.000.000 BP2 5.000.001 – 7.000.000 BP3 7.000.001 – 9.000.000 BP4 ≥9.000.000 BP5 Pendapatan keluarga 500.000 - 2.000.000 PK1 2.000.001 – 4.000.000 PK2 4.000.001 – 6.000.000 PK3 >6.000.000 PK4 Pengeluaran Keluargan 500.000 – 2.000.000 P1 > 2000.000 P2
Hasil data transformasi data sesuai dengan dataset pada tabel 4.2 adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Transformasi Data No Nama Besar Pinjaman Lama Pinjaman Agunan Simpanan Pengeluaran Keluarga Pendapatan Keluarga Kolektibilitas 1 Hasundungan Sinaga BP5 LP3 A2 SP2 P1 PK1 Tidak Lancar 2 Robet Debataraja IR BP5 LP3 A2 SP2 P1 PK2 Lancar 3 Ratna Sinaga BP1 LP1 A2 SP2 P2 PK4 Lancar 4 Hasryin Pasaribu BP5 LP2 A2 SP2 P2 PK4 Lancar 5 Marsius Sitohang BP4 LP2 A1 SP1 P1 PK2 Tidak Lancar 6 Tumpak Sinurat BP5 LP1 A2 SP2 P1 PK2 Lancar 7 Sarwan Rajagukguk BP5 LP3 A2 SP2 P2 PK4 Tidak Lancar 8 Novriany E. Rajagukguk BP3 LP3 A1 SP2 P2 PK4 Lancar 9 Tiarmauli S. Br. Gurning BP5 LP3 A2 SP2 P1 PK2 Lancar 10 Benyamin Manalu BP1 LP1 A1 SP1 P1 PK2 Macet 11 Mastina Sidabutar BP4 LP2 A1 SP2 P2 PK4 Lancar 12 Simson Sinaga BP5 LP3 A2 SP1 P1 PK2 Lancar 13 Rame Sitinur Sari Manurung BP4 LP2 A1 SP2 P1 PK1 Lancar 14 Lidia S Siringo-ringo BP5 LP2 A1 SP2 P2 PK4 Lancar 15 Kanni Br. Sitanggang BP2 LP2 A1 SP1 P1 PK2 Tidak Lancar ... ... ... ... ... ... ... ... ...
99 Erika Duha BP1 LP2 A1 SP1 P1 PK2 Lancar 100 Lasmaria Sihombing BP1 LP1 A1 SP1 P1 PK2 Tidak Lancar
Jumlah Lancar Tidak Lancar Macet 100 42 40 18 BP1 12 2 6 4 BP2 19 5 6 8 BP3 8 5 1 2 BP4 6 4 1 1 BP5 55 26 26 3 LP1 15 5 5 5 LP2 41 17 14 10 LP3 44 20 21 3 A1 53 18 20 15 A2 47 24 20 3 SP1 70 24 31 15 SP2 30 18 9 3 PK1 7 3 4 0 PK2 25 11 11 3 PK3 10 3 6 1 PK4 58 25 19 14 P1 32 14 15 3 P2 68 28
25 15 Pendapatan Keluarga Pengeluaran Keluarga Nilai Atribut Besar Pinjaman Lama Pinjaman Agunan (Collateral)

## Simpanan
Berdasarkan data di atas, selanjutnya adalah pembentukan pohon keputusan. Pembentukan pohon keputusan pada dasarnya  dimulai  pada  tahap  awal  menentukan  node  awal  sebagai  akar  pohon  keputusan.  Langkah-langkah penentuan akar (node awal) adalah :
1. Dalam metode decision tree dengan algoritma C5.0, penentuan simpul awal dilakukan melalui perhitungan jumlah  kasus  masing  -  masing  atribut  dengan  kolektibilitas  lancar,  kurang  lancar  dan  macet  untuk  setiap atribut, entropy dari  semua  kasus  dan gain dari  setiap  atribut.  Berikut  tabel  pembagian  kasus  dari  atribut Colateral (saham, sertifikat tanah), Simpanan (≥5.000.000, >5.000.000, Lama Pinjaman (pendek, menengah, panjang), Besar Pinjaman (500.000 – 3.000.000, 3.000.001 – 5.000.000, 5.000.001 – 7.000.000, 7.000.001 – 9.000.000,  ≥9.000.000),  Pendapatan  Keluarga  (500.000  –  2.000.000,  2.000.001  –  4.000.000,  4.000.001  – 6.000.000, >6.000.000). Hasilnya dapat dilihat pada pembagian kasus di bawah ini:
Tabel 5. Pembagian Kasus
2. Perhitungan nilai information gain atribut dari total keseluruhan kasus dapat menggunakan rumus persamaan 1 yang telah dibahas pada bab 3:
𝐼 ( S 1, S 2......... S m )   = - ∑ 𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 m 𝑖=0 ( 𝑃 1 ) I( 42,40,18) = - 42 100 log2( 42 100 ) + (- 40 100 log2( 40 100 )) + (- 18 100 log2( 18 100 )) =(-0,44 * ( ln (0,44) 𝑙𝑛2 ))+(-0,4 * ( ln (0,4) 𝑙𝑛2 )) + (-0,16* ( ln (0,16) 𝑙𝑛2 )) =  0,526 + 0,529 + 0,445 = 1,500 Selanjutnya adalah mencari entropy atribut dari masing-masing atribut dengan menggunakan persamaan (2) yang ada pada bab 3:
E(A) = ∑ 𝐒𝟏𝐣+⋯+𝐒𝐦𝐣 𝐒 (𝐒𝟏𝐣 … … 𝐒𝐦𝐣) 𝐲 𝒋=𝟏 = 100 100 ∗ 1,500 = 1,500
3. Nilai diatas adalah entropy dari keseluruhan jumlah data. Selanjutnya adalah mencari gain dari masing-masing atribut untuk mengetahui nilai gain tertinggi yang akan dijadikan sebagai node akar. Berikut adalah mencari nilai entropy dan gain dari atribut Besar Pinjaman:
a. I(BP1,lancar, kurang lancar, macet)
= (- 2 12 log2 ( 2 12 ) + (− 6 12 log2 ( 6 12 ) + (− 4 12 log2 ( 4 12 ) = (- 2 12 (𝐿𝑁 ( 2 12 𝐿𝑁2 ))) + (− 6 12 (𝐿𝑁 ( 6 12 𝐿𝑁2 ))) +
= (− 4 12 (𝐿𝑁 ( 4
12 𝐿𝑁2 )))
= 0,431 + 0,500 + 0,528 = 1,459
Maka entropy dari BP1 adalah:
E (BP1)    = 12 100 (1,459)
= 0,175
b. I(BP2,lancar, kurang lancar, macet)
= (- 5 19 log2 ( 5 19 ) + (− 6 19 log2 ( 6 19 ) + ( − 8 19 log2 ( 8 19 ) = (- 5 19 (𝐿𝑁 ( 5 19 𝐿𝑁2 ))) + (− 6 19 (𝐿𝑁 ( 6 19 𝐿𝑁2 ))) +(− 8 19 (𝐿𝑁 ( 8 19 𝐿𝑁2 )))
= 0,507 + 0,525 + 0,525
= 1,557
Maka entropy dari BP2 adalah:
E (BP2)    = 10 100 (0,1557)
= 0,296
c. I(BP3,lancar, kurang lancar, macet)
= (- 5 8 log2 ( 5 8 ) + ( − 1 8 log2 ( 1 8 ) + (− 2 8 log2 ( 2 8 ) = (- 5 8 (𝐿𝑁 ( 5 8 𝐿𝑁2 ))) + (− 1 8 (𝐿𝑁 ( 1 8 𝐿𝑁2 ))) + = (− 2 8 (𝐿𝑁 ( 2 8 𝐿𝑁2 )))
= 0,424 + 0,375 + 0,500 = 1,299
Maka entropy dari BP3 adalah:
E (BP3)    = 8 100 (1,299)
= 0,104 d. I(BP4, lancar, kurang lancar, macet)
= (- 4 6 log2 ( 4 6 ) + ( − 1 6 log2 ( 1 6 ) + ( − 1 6 log2 ( 1 6 ) = (- 4 6 (𝐿𝑁 ( 4 6 𝐿𝑁2 ))) + (− 1 6 (𝐿𝑁 ( 1 6 𝐿𝑁2 ))) + = (− 1 6 (𝐿𝑁 ( 1 6 𝐿𝑁2 )))
= 0,390 + 0,431 + 0,431 = 1,252 Maka entropy dari BP4 adalah:
E (BP4)    = 6 100 (1,252)
= 0,075
e. I(BP5, lancar, kurang lancar, macet)
= (- 26 55 log2 ( 26 55 ) + ( − 26 55 log2 ( 26 55 ) +(- 3 55 log2 ( 3 55 ) =(- 26 55 (𝐿𝑁 ( 26 55 𝐿𝑁2 ))) + (− 26 55 (𝐿𝑁 (
26 55 𝐿𝑁2 )))
+(− 3 55 (𝐿𝑁 ( 3 55 𝐿𝑁2 )))
= 0,511 + 0,5111 + 0,229 = 1,251
Maka entropy dari BP5 adalah:
E (BP5)    = 55 100 (1,251)
= 0,688
f. Total entropy atribut Besar Pinjaman(BP)
= 0,175 + 0,296 + 0,104 + 0,075 + 0,688
= 1,338
4. Maka nilai gain dari atribut Besar Pinjaman (BP) adalah:
Gain (A)    =  I(s1,s2,...,sm) – E(A) Gain (BP) = 1,500 – 1,338 = 0,162 Dalam menentukan node akar, perlu diketahui nilai gain dari masing-masing atribut. Di bawah ini adalah nilai gain dari seluruh atribut:
Tabel 6. Perhitungan Node Akar
Dari Tabel 6 diketahui bahwa atribut dengan gain tertinggi adalah besar pinjaman, yaitu 0,162. Dengan demikian  besar  pinjaman  menjadi  node  akar.  Ada  lima  nilai  atribut  dari  besar  pinjaman,  yaitu  BP1(500.000  – 2.000.000),  BP2(3.000.001  –  5.000.000),  BP3(5.000.001  –  7.000.000),  BP4(7.000.000  –  9.000.000, BP5(>5.000.000).  Khusus  untuk  node  4,  nilai  tertinggi  ada  pada  kolektibilitas  lancar  sedangkan  yang  lainnya adalah bernilai 1. Dari hasil diatas, maka dapat digambarkan bahwa pohon keputusan sementara tampak seperti berikut ini :
Jumlah Lancar Tidak Lancar Macet Information Gain Atribut Entropy atribut Total Entropy Gain 100 42 40 18 1,500 1,500 1,500 - BP1 12 2 6 4 1,459 0,175 BP2 19 5 6 8 1,557 0,296 BP3 8 5 1 2 1,299 0,104 BP4 6 4 1 1 1,252 0,075 BP5 55 26 26 3 1,251 0,688 LP1 15 5 5 5 1,585 0,238 LP2 41 17 14 10 1,552 0,637 LP3 44 20 21 3 1,291 0,568 A1 53 18 20 15 1,575 0,835 A2 47 24 20 3 1,273 0,598 SP1 70 24 31 15 1,526 1,068 SP2 30 18 9 3 1,295 0,389 PK1 7 3 4 0 0,985 0,069 PK2 25 11 11 3 1,409 0,352 PK3 10 3 6 1 1,295 0,130 PK4 58 25 19 14 1,546 0,897 P1 32 14 15 3 1,354 0,433 1,480 0,020 P2 68 28 25 15 1,539 1,046 Pengeluaran Keluarga 0,162 0,058 Besar Pinjaman Lama Pinjaman Agunan Simpanan
Pendapatan Keluarga 0,067 1,457 0,043 1,338 0,052 1,447 1,442 1,433 Atribut Nilai
Hitung kembali nilai gain dan entropy node 1 dengan menggunakan formula yang sama. Hasilnya dapat dilihat pada tabel di bawah ini:
Tabel 7. Perhitungan Node 1
Dari tabel  7 dapat diketahui bahwa atribut dengan gain tertinggi adalah Lama Pinjaman, yaitu  1,054. Dengan  demikian  Lama  Pinjaman  menjadi  node  cabang  yang  terdiri  dari  LP1  (pendek),  LP2(menengah),  dan LP3(panjang). Dari tabel 7 dapat di gambarkan pohon keputusan seperti di bawah ini:
Gambar 3. Pembentukan Node 1
Selanjutnya adalah perhitungan node 2, hasil perhitungan untuk node 2  adalah seperti tabel di bawah ini:
Tabel 8. Perhitungan Node 2
Dari tabel  8 dapat diketahui bahwa atribut dengan gain tertinggi adalah simpanan, yaitu  0,354. Dengan demikian simpanan menjadi node cabang yang terdiri dari SP1 (≤5.000.000) dan SP2(>5.000.000).  Dari tabel 8 dapat di gambarkan pohon keputusan seperti di bawah ini:
Atribut Nilai Jumlah Lancar Tidak Lancar Macet Information Gain Atribut Entropy atribut Total Entropy Gain NODE 1 BP1 12 2 6 4 1,459 1,459 1,459 0 LP1 1 1 4 3 1,406 0,937 1,135       1,054 LP2 1 1 2 1 1,500 0,500 LP3 0 0 0 0 0 0
A1 1 1 6 4 1,322 1,212 A2 1 1 0 0 0,000 0,000 SP1 1 1 6 4 1,322 1,212 SP2 1 1 0 0 0 0 PK1 0 0 0
0 0 0 PK2 1 1 2 2 1,522 0,634 PK3 0 0 2 0 0 0 PK4 1 1 2 2 1,522 0,634 P1 5 1 2 2 1,522 0,634 1,438 0,750 P2 7 1 4 2 1,379 0,804 0,977 Lama Pinjaman
Agunan 1,212 0,977 Simpanan 1,212 Pendapatan Keluarga 1,268 Pengeluaran Keluarga 0,920 Atribut Nilai Jumlah Lancar Tidak Lancar Macet Information Gain Atribut Entropy atribut Total Entropy Gain NODE 2 BP2 19 5 6 8 1,557 1,557 1,557 - LP1 2 1 0 1 0,000 0,000 LP2 17 4 6 7 1,549 1,386 LP3 0 0 0 0 0,000 0,000 A1 19 5 6 8 1,557 1,557 A2 0 0 0 0 0,000 0,000 SP1 16 5 4 7 1,546      1,203 SP2 3 0 2 1 -              - PK1 0 0 0 0 0,000 0,000 PK2 5 2 2 1 1,522 0,401 PK3 2 1 1 0 0,000 0,000 PK4 12 2 3 7 1,384 0,874 P1 5 2 2 1 1,522 0,401 P2 14 3 4 7 1,493 1,100 1,557 1,386 Lama Pinjaman
Agunan 1,275 1,203 Simpanan Pendapatan Keluarga Pengeluaran Keluarga 1,500 0,057 0,283 0,354 -
0,172
Gambar 4. Pembentukan Node 2
Selanjutnya adalah perhitungan node 3, hasil perhitungan untuk node 3  adalah seperti tabel di bawah ini: Tabel 9. Perhitungan Node 3
Selanjutnya adalah perhitungan node 5.2 dan menghasilkan rule seperti berikut ini:
R1 JIKA  Besar  Pinjaman  500.000  -  3.000.000  DAN  Lama  Pinjaman  13  -24  Bulan  MAKA    Kolektibilitas Tidak Lancar
R2 JIKA Besar Pinjaman 500.000 - 3.000.000 DAN Lama Pinjaman 1 -12 Bulan DAN Pengeluaran Keluarga 500.000 - 2.000.000 MAKA Kolektibilitas Macet
R3 JIKA Besar Pinjaman 500.000 - 3.000.000 DAN Lama Pinjaman 1 -12 Bulan DAN Pengeluaran Keluarga diatas 2.000.000 DAN Pendapatan Keluarga 4.000.001 - 6.000.000 MAKA Kolektibilitas Tidak Lancar
R4 JIKA Besar Pinjaman 500.000 - 3.000.000 DAN Lama Pinjaman 1 -12 Bulan DAN Pengeluaran Keluarga diatas 2.000.000 DAN Pendapatan Keluarga 4.000.001 - 6.000.000 MAKA Kolektibilitas Tidak Lancar
R5 JIKA Besar Pinjaman 500.000 - 3.000.000 DAN Lama Pinjaman 1 -12 Bulan DAN Pengeluaran Keluarga diatas 2.000.000 DAN Pendapatan Keluarga >6.000.000 MAKA Kolektibilitas Lancar
R6 JIKA  Besar  Pinjaman    3.000.001  -  5.000.000  DAN  Simpanan  diatas  5.000.000  MAKA  Kolektibilitas Tidak Lancar
R 7 JIKA Besar Pinjaman  3.000.001 -  5.000.000 DAN Simpanan Di Bawah  Atau Sama Dengan 5.000.000 DAN Pendapatan Keluarga 2.000.000 - 4.000.000 MAKA Kolektibilitas Tidak Lancar
R8 JIKA Besar Pinjaman  3.000.001 -  5.000.000 DAN Simpanan Di Bawah  Atau Sama Dengan 5.000.000 DAN Pendapatan Keluarga 4.000.001 - 6.000.000 MAKA Kolektibilitas Lancar
R9 JIKA Besar Pinjaman  3.000.001 - 5.000.000 DAN Simpanan dibawah atau sama dengan 5.000.000 DAN Pendapatan Keluarga >6.000.000 MAKA Kolektibilitas Macet
R10 JIKA  Besar  Pinjaman  5.000.001  -  7.000.000  DAN  Lama  Pinjaman  1  -12  Bulan  MAKA  Kolektibilitas Macet
Atribut Nilai Jumlah Lancar Tidak Lancar Macet Information Gain Atribut Entropy atribut Total Entropy Gain NODE 3 BP3 8 5 1 2 1,299 1,299 1,299 0 LP1 2 1 0 1 0,000 0,000 0,000       1,299 LP2 4 3 0 1 0,000 0,000 LP3 2 1 1 0 0,000 0,000 A1 8 5 1 2 1,299 1,299 1,299               - A2 0 0 0 0 0,000 0,000 SP1 5 3 1 1 1,371 0,857 0,857       0,442 SP2 3 2 0 1 0,000 0,000 PK1 0 0 0 0 0,000 0,000 1,299               - PK2 0 0 0 0 0,000 0,000 PK3 0 0 0 0 0,000 0,000 PK4 8 5 1 2 1,299 1,299 P1 1 0 1 0 0,000 0,000 0,000               - P2 7 5 0
2 0,000 0,000
Lama Pinjaman Agunan Simpanan Pendapatan Keluarga Pengeluaran Keluarga
R11 JIKA Besar Pinjaman 5.000.001  -  7.000.000 DAN Lama  Pinjaman 13  -24 Bulan MAKA  Kolektibilitas Lancar
R12 JIKA Besar Pinjaman 5.000.001 - 7.000.000 DAN Lama Pinjaman diatas 25  Bulan MAKA Kolektibilitas Lancar
R13 JIKA Besar Pinjaman 7.000.001 - 9.000.000 MAKA Kolektibilitas Lancar
R14 JIKA Besar Pinjaman >9.000.000 DAN Pendapatan Keluarga 500.000 - 2.000.000 MAKA Kolektibilitas Tidak Lancar
R15 JIKA  Besar  Pinjaman  >9.000.000  DAN  Pendapatan  Keluarga  2.000.000  -  4.000.000  DAN  Simpanan dibawah atau sama dengan 5.000.000  MAKA Kolektibilitas Tidak Lancar
R16 JIKA  Besar  Pinjaman  >9.000.000  DAN  Pendapatan  Keluarga  2.000.000  -  4.000.000  DAN  Simpanan diatas 5.000.000  MAKA Kolektibilitas Lancar
R17 JIKA Besar Pinjaman >9.000.000 DAN Pendapatan Keluarga 4.000.001 - 6.000.000 MAKA Kolektibilitas Tidak Lancar
R18 JIKA Besar Pinjaman >9.000.000 DAN Pendapatan Keluarga >6.000.000 MAKA Kolektibilitas Lancar

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan implementasi yang dilakukan dengan menggunakan algoritma C5.0 dan pengujian yang dilakukan dengan menggunakan RapidMiner 5.3, maka penulis menarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Pendataan kolektibilitas kredit pada penelitian ini menggunakan 5 atribut pendukung seperti besar pinjaman, lama pinjaman, simpanan, pendapatan keluarga.
2. Berdasarkan  dari  5  atribut  pendukung  kolektibilitas,  besar  pinjaman  merupakan  salah  satu  pendukung kolektibilitas kredit, tetapi itu tidak bisa dijadikan kesimpulan akhir karena masih banyak faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kolektibilitas kredit.
3. Pohon  keputusan  C5.0  membantu  untuk  membuat  suatu  keputusan  dalam  mengidentifikasi  suatu permasalahan  dan  melihat  hubungan  antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  suatu  masalah.  Peranan algoritma  C5.0  dalam  membangun  pohon  keputusan  bisa  dijadikan  acuan  sebagai  alat  bantu  alternatif pemecahan masalah.
4. Aplikasi RapidMiner menggunakan  berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam  memberikan  wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang baik.

## REFERENCES
[1] Sani dan Dedy Suryadi, Pengantar Data Mining Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data, Yogyakarta: CV. Andi Offset,2010
[2] Kusrini and Emha Taufiq,  Algoritma Data Mining,Yogyakarta: CV. Andi Offset,2009 [3]      Detty,dkk, Get Easy Using Weka,  Jakarta, Dapur Buku,2013 [4] Kennedi Tampubolon, et al, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-alat Kesehatan”, Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI), volume : I, Nomor: 1,Oktober 2013
[5] Han and Kamber, Data Mining and Concepts and Techniques ,United Stated America:Diane Cerra, 2006
[6] Iin Ernawati, 2008. Prediksi Status Keaktifan Studi Mahasiswa Dengan Algoritma C5.0 dan K-Nearest Neighbour [online]. Available: http://repository.ipb.ac.id/jspui/bitstream/123456789/9558/7/Bab%202%202008ier.pdf.iin
[7] Holisatul Munawaroh, Et Al, “ Perbandingan Algoritma Id3 Dan C5.0 Dalam Indentifikasi Penjurusan Siswa SMA”, Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Vol. 1, No. 1, Juni 2013
[8] Difakar Singh, “An Algorithm to Construct Decision Tree for Machine Learning based on Similarity Factor”, International Journal of Aplications (0975 – 8887) , Volume 111-No. 10, February 2015 [9] E.  Buulolo,  “ALGORITMA  APRIORI  PADA  DATA  PENJUALAN  DI  SUPERMARKET,”  in Seminar  Nasional  Inovasi  dan Teknologi Informasi 2015 (SNITI) , 2015, no. September 2015, pp. 4–7.
[10]  E. Buulolo, N. Silalahi, Fadlina, and R. Rahim, “C4.5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake C4 . 5 Algorithm To Predict the Impact of the Earthquake,” Int. J. Eng. Res. Technol. , vol. 6, no. 2, 2017.
[11]  H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi, and M. Mesran, “DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5,” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 2, Jun. 2017.
[12]  Dennis Aprilla, Et Al, Belajar Data Mining dengan RapidMiner,Jakarta ,2011
[13] www.mediabpr.com diakses pada tanggal 25/05/2017
[14] www.sc.com diakses pada tanggal 26/05/2017