Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.2.49 Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 67-74 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## PREDICTION FOR COOPERATIVE CREDIT ELIGIBILITY USING DATA MINING CLASSIFICATION WITH C4.5 ALGORITHM
Yogiek Indra Kurniawan *1 , Annastalia Fatikasari 2 , Muhammad Luthfi Hidayat 3 , Mohamad Waluyo 4
1 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia
3 Computer Information System, King Abdul Aziz University, Saudi Arabia
4 Doctoral School of Education, University of Szeged, Hungary Email: 1 yogiek@unsoed.ac.id , 2 annastaliaaa@gmail.com , 3 mhidayat@stu.kau.edu.sa , 4 waluyo.mohamad@edu.u-szeged.hu
(Naskah masuk: 6 Januari 2021, diterima untuk diterbitkan: 22 Januari 2021)

## Abstract
BMT  Artha  Mandiri  is  a  cooperative  that  provides  saving  and  loan  services.  In  providing  credit,  BMT  Artha Mandiri still uses the manual method, namely by looking at the ledger and history of each customer, to find out whether the applicant is worthy or not worthy of credit so that it is not effective and efficient. The purpose of this research is to make an application that can predict whether a prospective customer is eligible or not to be given credit. Predictions are made using the data mining classification method, namely the C4.5 algorithm based on the supporting data each customer has to classify which factors have the most influence on the level of credit payments in the cooperative. In a built application, the C4.5 algorithm produces a decision tree  that is easy to interpret based on the existing variables. In the application, some features can be used to make decisions about customers who will apply for credit at the cooperative. The Blackbox test results on the application show that the application has been able to run as expected, while the results of the algorithm test also show that the application has been able  to  implement  the  C4.5  algorithm  correctly.  In  addition,  the  results  of  testing  for  accuracy  show  that  the maximum average value of Accuracy is 79.19%.
Keywords : C4.5, classification, cooperative credit eligibility, data mining, prediction.

## PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT KOPERASI MENGGUNAKAN KLASIFIKASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5

## Abstrak
BMT Artha Mandiri merupakan salah satu koperasi yang melayani jasa simpan pinjam. Dalam pemberian kredit, BMT Artha Mandiri masih menggunakan cara manual yaitu dengan melihat catatan buku besar dan history setiap nasabah,  untuk  mengetahui    apakah  pemohon  layak  atau  tidak    layak    untuk    mendapat    kredit  sehingga  tidak efektif dan efisien. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat sebuah aplikasi yang dapat memprediksi apakah calon nasabah layak atau tidak untuk diberikan kredit. Prediksi yang dilakukan menggunakan metode klasifikasi data  mining ,  yaitu  algoritma  C4.5  berdasarkan  data-data  penunjang  yang  dimiliki  setiap  nasabah  untuk mengklasifikasikan faktor manakah yang paling berpengaruh pada tingkat pembayaran kredit di koperasi. Pada aplikasi yang dibangun, algoritma C4.5 menghasilkan pohon keputusan yang mudah diinterpretasikan berdasarkan variable-variable yang  ada.  Pada  aplikasi  terdapat  fitur  yang  dapat  digunakan  untuk  mengambil  keputusan terhadap nasabah yang akan mengajukan kredit di koperasi. Hasil pengujian blackbox pada aplikasi menunjukkan bahwa  aplikasi  telah  dapat  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  sedangkan  hasil  pengujian  algoritma  juga menunjukkan  bahwa  aplikasi  telah  dapat  mengimplementasikan  algoritma  C4.5  dengan  benar.  Selain  itu,  hasil pengujian terhadap akurasi menunjukkan bahwa nilai rata-rata maksimal dari Accuracy mencapai 79,19%.
Kata kunci : C.45, data mining, kelayakan kredit koperasi, prediksi, klasifikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi  adalah  salah  satu  organisasi  yang melayani jasa simpan dan pinjam. Koperasi diartikan sebagai organisasi dengan konsep sosial dan memiliki
susunan keanggotaan untuk pengembangan ekonomi secara kekeluargaan[1].
Kredit pada koperasi merupakan nilai pendapatan utama pada koperasi, dan juga merupakan sumber  resiko  terbesar  bagi  koperasi[2].  Pada

## 68 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 67-74
koperasi  BMT  (Baitul  Ma’al  wa  Tamwil)  ARTHA MANDIRI terdapat permasalahan yang kerap muncul yaitu  mengenai  pemberian  kredit  kepada  nasabah. Permasalahan  yang  timbul  dari  adanya  pemberian kredit  kepada  nasabah  tersebut  adalah  banyaknya nasabah  yang  menunggak  dalam  pembayaran angsuran  karena  kurang  cermatnya  pihak  koperasi dalam  memberikan  kredit  untuk  para  calon nasabahnya.  Hal  ini  mengakibatkan  banyaknya nasabah  yang  menunggak  pembayaran  karena ketidakcermatan pengelola
koperasi untuk menentukan  layak  maupun  tidak  layaknya  nasabah menerima kredit. Apabila terjadi terus menerus, maka cashflow  dari  koperasi  akan  terganggu  dan  potensi kerugian pada koperasi akan semakin tinggi.
Pemberian kredit pada BMT Artha Mandiri juga masih  menggunakan  cara  manual  yaitu  dengan melihat catatan buku besar dan history nasabah yang ada di koperasi tersebut. Sebelum memberikan kredit kepada  nasabah,  pihak  koperasi  harus  melakukan survey    untuk  mengetahui    apakah  pemohon  kredit layak  atau  tidak    layak    untuk    mendapat    kredit sehingga  tidak  efektif  dan  efisien.  Padahal,  jika ditelaah  lebih  lanjut,  ketika  memberikan  kredit kepada  calon  nasabah,  BMT  Artha  Mandiri  dapat menggunakan  pola  pada  data-data  nasabah  yang sudah  ada  sebelumnya  untuk  mengetahui  apakah seorang  calon  nasabah  layak  atau  tidak  untuk diberikan kredit.
Penggunaan data masa lampau untuk menganalisis  pola  yang  terjadi  pada  masa  depan Merupakan  konsep  dari  aplikasi  prediksi  maupun aplikasi rekomendasi[3]. Aplikasi untuk memprediksi suatu kejadian telah banyak diimplementasikan  pada  banyak  kasus  dengan menggunakan  konsep  klasifikasi  pada  data  mining, dengan  berbagai  macam  metode  maupun  algoritma, seperti  algoritma  Naïve  Bayes[4]–[6],  ID3[7], Rotation Forest [8], Neural Network [9], [10] , maupun algoritma yang lain[8], [11], [12].
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  prediksi  dengan  menggunakan konsep  klasifikasi  data  mining  adalah  algoritma C4.5[13],  [14].  Algoritma  C4.5  terbukti  memiliki akurasi  lebih  baik  daripada  algoritma  Naïve  Bayes pada prediksi kelancaran pembiayaan[15]. Algoritma C4.5  pun  dapat  digunakan  untuk  penentuan kelayakan pengambilan kredit pada sebuah bank[16].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan konsep  klasifikasi  data  mining  menggunakan algoritma  C4.5  untuk  melakukan  prediksi  terhadap pengajuan  kelayakan  kredit  pada  nasabah  koperasi BMT  Artha  Mandiri  dalam  bentuk  aplikasi  prediksi berbasis  website.  Penelitian  ini  mengklasifikasikan data  menggunakan  teknik decision  tree (pohon keputusan) untuk dapat mengelola data numerik dan diskret,  menangani  nilai  atribut  yang  hilang,  serta menghasilkan aturan-aturan yang mudah diterapkan. Dalam  menentukan  pohon  keputusan  dibutuhkan
algoritma  sebagai  nilai  ukuran  dalam  pemilihan atribut yang berbeda-beda dalam tiap algoritmanya.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode waterfall dengan  alur  penelitian  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Analisis Masalah
Pengumpulan Data Desain Implementasi Program Pengujian
Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.1. Analisis Masalah
Analisis  masalah  merupakan  tahap  awal  dari penelitian[17].  Analisis  masalah  dilakukan  untuk mengidentifikasi  permasalahan  yang  muncul  seperti dalam  proses  penentuan  pemberian  kredit  yang dinilai  belum  optimal.  Menanggapi  permasalahan tersebut,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat memberikan  sebuah  prediksi  untuk  penentuan kelayakan  pemberian  kredit  untuk  nasabah  pada Koperasi BMT Artha Mandiri.

## 2.2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan terhadap data  yang  akan  menentukan  probabilitas  pemberian kredit  untuk  nasabah.  Dalam  penelitian  ini,  dataset Kelayakan  Pengajuan  Kredit  diambil  dari  data  yang dimiliki  oleh  Koperasi  BMT  Artha  Mandiri  yang terdiri  dari  beberapa  variabel.  Setiap  variabel memiliki  kelas  masing-masing,  dimana  setiap  kelas memiliki batasan tersendiri.
Data yang didapatkan kemudian dianalisa untuk menentukan variable yang  digunakan  dalam pembuatan aplikasi. Dalam penelitian ini didapatkan variable yang dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
Data  terdiri  dari  5 variable X  yang  terdiri  dari Gaji,  Status  Pernikahan,  Pinjaman,  Jangka  Waktu, Agunan dan Kelayakan, untuk menentukan 1 variable Y,  yaitu  kelayakan  yang  bernilai  Layak  atau  Tidak Layak.  Data  ini  merupakan  data  yang  didapat  dari Koperasi BMT Artha Mandiri selama beberapa tahun. Penentuan variable penelitian berdasarkan pada data yang  terdapat  pada  koperasi  tersebut.  Jumlah  data yang  terkumpul  sebanyak  450  data  yang  nantinya dibagi  menjadi  2  tipe,  yaitu  data  training  untuk
pembuatan pohon keputusan, serta data testing untuk menguji tingkat akurasi dari algoritma C4.5.
Tabel 1. Variable Penelitian No Variable Tipe Value 1 Gaji (X 1 ) Integer <1.000.000 = Kecil 1.000.000–5.000.000=Sedang >5.000.000 = Besar 2 Status Pernikahan (X 2 )
Binomial Belum Menikah Sudah Menikah 3 Pinjaman (X 3 ) Real 1.000.000–4.999.999 = Kecil 5.000.000–10.000.000=Sedang >10.000.000 = Besar 4 Jangka  Waktu (X 4 ) Integer 1 – 12 bulan = Jangka Pendek 13 – 24 = Jangka Menengah 25 – 36 = Jangka Panjang 5 Agunan (X 5 ) Binomial BPKB Motor = BPKB SPM BPKB Mobil = BPKB MBL 6 Kolektibilitas (Y) Label Lancar Tidak Lancar

## 2.3. Desain
Tahap  desain  digunakan  untuk  melakukan perancangan  terhadap  aplikasi  yang  dibangun.  Pada tahap ini  dilakukan  penggambaran  mengenai rancangan  dari  aplikasi  yang  dibuat  menggunakan algoritma  C4.5.  Desain  pertama  yang  dilakukan adalah  dengan  penggambaran Flowchart atau  alur aplikasi. Flowchart dari  aplikasi  dapat  ditunjukkan oleh gambar 2.
Gambar 2. Flowchart Aplikasi
Perancangan berikutnya yang dibuat adalah use case diagram yang dapat ditunjukkan oleh gambar 3. Terdapat beberapa fungsi yang ditunjukkan oleh use case diagram pada gambar 3, antara lain :
1. Manage data  nasabah.  Manage  data  disini yaitu  admin  dapat  melakukan  input  data nasabah melalui import excel , edit data dan hapus data.
2. Melakukan  Proses  Prediksi.  Pada  proses prediksi  admin  dapat  melakukan  proses perhitungan C4.5 dari data yang ada. Admin juga  dapat  melihat rules yang  didapatkan dari proses perhitungan C4.5.
3. Pengujian. Admin dapat melakukan pengujian rules yang  didapatkan  maupun pengujian accuracy menggunakan data yang ada, dengan cara import file excel.
Gambar 3. Use Case Diagram Aplikasi

## 2.4. Implementasi Program
Pada tahap ini dibuat aplikasi untuk melakukan prediksi  dengan  metode  klasifikasi  data  mining menggunakan  algoritma  C4.5.  Aplikasi  dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan database MySQL .

## 2.5. Pengujian
Proses  pengujian  pada  sistem  yang  selesai dibuat  bertujuan  untuk  mengetahui  kualitas  dari sistem  tersebut.  Untuk  menguji  aplikasi  yang dibangun, dilakukan 3 pengujian, yaitu:
1. Pengujian Blackbox. Pengujian blackbox merupakan metode pengujian perangkat lunak yang menguji fungsionalitas aplikasi tanpa melihat internal source code [18]–[20]. Pengujian ini hanya melihat input dan kesesuaian  dengan  output  yang  diharapkan.  Jika belum  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  maka pengembang  aplikasi  dapat  memperbaiki  aplikasi sampai  aplikasi  tersebut  berjalan  dengan  baik  dan benar. Pengujian blackbox merupakan salah satu cara untuk mengetahui fungsionalitas aplikasi telah sesuai dengan kebutuhan ( requirement ).
2. Pengujian Algoritma.
Pada pengujian ini dilakukan perhitungan C4.5 secara  manual  menggunakan  data-data  yang  ada secara acak kemudian dibandingkan hasilnya dengan perhitungan  C4.5  menggunakan  aplikasi  yang dibangun. Jika hasil yang didapat antara perhitungan manual  sama  dengan  perhitungan  menggunakan aplikasi, maka aplikasi yang dibuat sudah menerapkan algoritma dengan benar.
3. Pengujian Accuracy.
Pengujian  untuk  mengetahui  nilai  akurasi digunakan  untuk  menghitung  nilai  kepercayaan
70 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 67-74
terhadap sebuah algoritma[21]. Accuracy merupakan nilai persentase yang diperoleh dari total data ujicoba yang  benar  diidentifikasi.  Semakin  tinggi  nilai accuracy, maka  semakin  tinggi  tingkat  kepercayaan terhadap  aplikasi  yang  dibangun.  Rumus  accuracy dapat ditunjukkan oleh persamaan 1.
Accuracy = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 ∗ 100%
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan kelayakan seorang nasabah terhadap pengajuan kredit pada koperasi dapat ditentukan oleh beberapa  variable  yang  ada  dimiliki  oleh  nasabah. Hal ini didasarkan pada trend data yang dimiliki oleh Koperasi  BMT  Artha  Mandiri  sebelumnya.  Data tersebut  kemudian  diolah  menggunakan  algoritma C4.5  yang  menggunakan  konsep  klasifikasi  data mining  sehingga  didapat  prediksi  apakah  nasabah tersebut layak atau tidak untuk mendapatkan kredit.
Algoritma  C4.5  merupakan  algoritma  yang diperlukan  dalam  pembuatan  pohon  keputusan ( Decision  Tree). Secara  umum,  langkah-langkah yang  dilakukan  oleh  algoritma  C4.5  untuk membangun sebuah pohon keputusan adalah sebagai berikut :
a. Pilih atribut sebagai akar
b. Buat cabang untuk setiap nilai
c. Bagi kasus dalam cabang
d. Ulangi  kasus  pada  setiap  cabang,  sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas yang sama.
Pada pembangunan cabang, dilakukan perhitungan kelas entropy. Entropy (S) adalah jumlah bit yang diperlukan untuk mengekstrak suatu kelas (+ atau  -)  dari  sejumlah  data  acak  yang  ada. Entropy Merupakan  kebutuhan  bit  untuk  menyatakan  suatu kelas serta digunakan untuk mengukur ketidakaslian
S. Perhitungan nilai Entropy dapat ditunjukkan oleh persamaan 2[22].
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ − 𝑝𝑗 log 2 𝑝𝑗 k j=1 (2)
Persamaan  (2)  adalah  rumus  yang  digunakan dalam  perhitungan entropy untuk  menentukan heterogenity dari  sebuah  kumpulan data  sample (Amin et al, 2015). Berikut keterangannya :
𝑆 : Himpunan kasus
𝑘 : Jumlah partisi S 𝑝𝑗 : Jumlah kasus pada partisi ke- j Hasil  perhitungan  dari  entropy  akan  diolah untuk  menghitung  nilai  Gain. Gain (S,  A)  adalah perolehan  informasi  dari  atribut  A relative terhadap output  data  S.  Perolehan  informasi  yang  didapat, dikelompokkan berdasarkan atribut A yang dinotasikan  dengan  gain  (S,  A).  Untuk  memilih atribut  sebagai  akar,  dipilih  berdasarkan  nilai  gain yang tertinggi dari atribut yang ada. Perhitungan nilai Gain dapat ditunjukkan oleh persamaan 3[22].
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| k i=1 × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑖 ) (3)
Persamaan  (3)  adalah  rumus  yang  digunakan dalam perhitungan gain setelah melakukan perhitungan entropy. Berikut keterangannya : 𝐴 : Atribut dari dataset 𝑘 : Jumlah partisi 𝑆 𝑆 : Himpunan kasus Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  rumus (2)  dan  (3),  nantinya  dapat  diperoleh  pohon keputusan/ rules yang  terbentuk  dari  data  yang  telah dihitung, sehingga ketika sebuah data dimasukkan ke dalam  aplikasi,  maka  aplikasi  dapat  melakukan prediksi apakah data tersebut layak atau tidak untuk mendapatkan kredit.
Gambar 5. Tampilan Menu Data Nasabah
Gambar 6. Tampilan Hasil Prediksi

## 3.1. Implementasi Aplikasi
Pada  tahap  ini  dijelaskan  beberapa  menu  yang ada pada aplikasi  yang telah  dibuat. Aplikasi dibuat berbasis  website  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  serta  database  MySQL.  Pada aplikasi  ini  hanya  terdapat  1  aktor  saja  yaitu Administrator, yang memiliki fitur sebagai berikut:
1. Profile
Pada menu ini dijelaskan profil perusahaan yaitu BMT  Artha  Mandiri.  Tampilan profile dapat  dilihat pada  Gambar  4.  Admin  dapat  melihat profile serta mengganti  profil  sesuai  dengan  data  koperasi  yang ada.
2. Data Nasabah Pada menu ini terdapat data para nasabah yang telah  melakukan  kredit  di  koperasi.  Pada  menu  ini admin dapat melakukan pencarian data nasabah, edit data, memasukkan data nasabah, print dan hapus data.
Tampilan data nasabah dapat dilihat pada Gambar 5. Menu  ini  digunakan  untuk  manajemen  pengolahan data nasabah sekaligus sebagai data training pada saat pengujian.  Untuk  mempermudah  admin,  terdapat fitur  untuk  memasukkan  data  nasabah  dengan menggunakan file Excel.
3. Prediksi
Pada  menu  ini,  admin  dapat melakukan  proses perhitungan  algoritma  C4.5  dari  data  nasabah  yang telah ada.
4. Hasil Prediksi
Menampilkan  hasil  prediksi  kelayakan  kredit. Terdapat  menu  hapus  data,  admin  juga  dapat melakukan pencarian data pada search box yang ada. Pada  tampilan  hasil  terdapat  hasil  akurasi  dari perhitungan  hasil  kelayakan  kredit.  Tampilan  hasil prediksi dapat dilihat pada Gambar 6.

## 72 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 67-74

## 3.2. Pengujian Blackbox
Pada  pengujian blackbox, dilakukan  pengujian fitur yang ada apakah sudah sesuai dengan hasil yang diharapkan  atau  tidak.  Hasil  pengujian blackbox dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengujian Blackbox
Menu / Fitur Test Case Hasil Yang Diharapkan Hasil Login User dan Password
Benar Berhasil Login
Valid
Login User
dan Password Salah Muncul notifikasi gagal login Valid Profile Klik Profile Menampilkan  Profil Koperasi Valid Data Nasabah Klik Data Nasabah Menampilkan  Semua Data Nasabah Valid Data Nasabah Klik Input Data Baru Menampilkan halaman untuk menambah data nasabah Valid
Data
Nasabah Klik Import Data Menampilkan Modals  Import Data Nasabah Valid Data Nasabah Klik  Hapus Semua Data Menghapus Semua Data yang ada Valid Data Nasabah Klik Print Semua Data Menampilkan halaman untuk melakukan print pada data yang ada Valid Prediksi Klik Prediksi Melakukan proses prediksi Valid Prediksi Klik Keputusan Menampilkan halaman pohon keputusan/ rule hasil dari proses prediksi Valid Prediksi Klik  Hapus Pohon Keputusan Menghapus pohon keputusan/ rule yang ada Valid Prediksi Klik Print Pohon Keputusan Melakukan print pada pohon keputusan/ rule yang sudah terbentuk Valid Hasil Prediksi Klik Hasil Hasil Prediksi Menampilkan halaman hasil prediksi Valid Hasil Prediksi Klik  Hapus Semua Data Menghapus semua data hasil prediksi Valid Logout Klik Logout Keluar dari aplikasi Valid
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, semua  fitur  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Hal ini menunjukkan aplikasi sudah berjalan dengan baik dan benar.

## 3.3. Pengujian Algoritma
Pengujian algoritma C4.5 ini dilakukan dengan menggunakan 10 data training, kemudian membandingkan  hasil  perhitungan  dari  perhitungan manual  dengan  perhitungan  dengan  menggunakan aplikasi  yang  telah  dibuat.  Dari  perbandingan  yang dilakukan hasil yang diperoleh adalah sama. Hal ini membuktikan  bahwa  aplikasi  yang  dibangun  telah menerapkan algoritma C4.5 dengan benar.

## 3.4. Pengujian Accuracy
Dalam pengujian ini dilakukan dengan membagi  data training dan  data testing menjadi beberapa  bagian  secara  acak.  Hasil  pengujian accuracy dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Accuracy Data Training Data Testing Accuracy 35 175 74,29% 60 175 76% 110 175 83% 135 175 82,67% 160 175 80% Rata-Rata Accuracy 79,19%
Berdasarkan hasil pengujian terhadap accuracy, semakin  banyak  jumlah  data  training  tidak mempengaruhi  nilai accuracy dikarenakan  nilai accuracy yang  fluktuatif  terhadap  penambahan jumlah data training. Selain itu, didapat hasil bahwa rata-rata  nilai accuracy untuk  semua  data  uji mencapai 79,19%.

## 3.5. Diskusi
Aplikasi  yang  dikembangkan  ini  Merupakan aplikasi  prediksi  yang  khusus  dibuat  untuk  BMT Artha  Mandiri,  sehingga  data  dan variable yang terdapat di dalamnya pun disesuaikan dengan proses bisnis  dari  koperasi  yang  bersangkutan.  Pembuatan aplikasi melibatkan pihak koperasi untuk persetujuan, sehingga aplikasi ini dapat digunakan langsung oleh pihak koperasi untuk  menentukan  nasabahnya layak atau tidak layak mendapatkan kredit.
Implikasi  dari  aplikasi  ini  dapat  berpengaruh terhadap  proses  kerja  yang  lebih  efisien  dari  para pengelola  koperasi  dikarenakan  setiap  data  sudah tersedia  di  dalam  aplikasi,  sehingga  pengelola  tidak perlu  melihat  data  historis  dari  para  nasabahnya apabila ada nasabah yang hendak mengajukan kredit. Aplikasi  ini  juga  dapat  mengotomatisasi  proses kelayakan  pengajuan  kredit  dari  nasabah,  sehingga membuat pekerjaan dari para pengelola menjadi lebih mudah,  efektif  dan  efisien.  Dampak  yang  bisa diberikan  oleh  adanya  aplikasi  ini  adalah  proses pengajuan  dan  penerimaan  kredit  yang  lebih  cepat dari pihak koperasi.

## 4. KESIMPULAN
Aplikasi prediksi kelayakan pengajuan kredit di koperasi  Artha  Mandiri  telah  dibangun  untuk mengotomatisasi  proses  kelayakan  kredit  dari nasabah  menggunakan  algoritma  C4.5.  Aplikasi  ini dapat  membantu  pihak  koperasi  untuk  memberikan hasil  prediksi  kelayakan  kredit  pada  nasabah  yang akan  melakukan  kredit  di  masa  mendatang. Algoritma C4.5 berhasil digunakan pada aplikasi dan dapat berjalan dengan baik. Hasil pengujian blackbox pada  aplikasi  menunjukkan  bahwa  aplikasi  sudah sesuai seperti yang diinginkan serta semua menu yang ada  dapat  berjalan  dengan  baik.  Hasil  pengujian
accuracy yang didapat menunjukkan bahwa nilai rata – rata pada semua data uji mencapai 79.19%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Sitio, Koperasi :  Teori  dan  Praktek . Erlangga, 2001.
[2] S. Sugiyanto, “Analisis Leverage dan Risiko Dalam Kaitannya Dengan Manfaat Ekonomi Anggota  (Studi  Kasus  pada  Koperasi Keluarga  Besar  PT  Dirgantara  Indonesia Wahana Raharja),” Accounthink  J. Account. Financ. , vol. 4, no. 2, pp. 774–788, 2019, doi: 10.35706/acc.v4i2.2205.
[3] Y. I. Kurniawan, E. Soviana, and I. Yuliana, “Merging  Pearson  Correlation  and  TAN- ELR algorithm in recommender system,”  in AIP  Conference  Proceedings ,  2018,  vol. 1977, doi: 10.1063/1.5042998.
[4] N.  R.  Indraswari  and  Y.  I.  Kurniawan, “Aplikasi  Prediksi  Usia  Kelahiran  Dengan Metode Naive Bayes,” J. Simetris , vol. 9, no.
1, pp. 129–138,
2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1827.
[5] Y.  I.  Kurniawan,  T.  Cahyono,  Nofiyati,  E. Maryanto,  A.  Fadli,  and  N.  R.  Indraswari,
“Preprocessing  Using  Correlation  Based Features Selection on Naive Bayes
Classification,”  in IOP  Conference  Series :
Materials  Science  and  Engineering  982 012012 ,  2020,  pp.  1–8,  doi:  10.1088/1757- 899X/982/1/012012.
[6] A.  A.  Rahman  and  Y.  I.  Kurniawan, “Aplikasi  Klasifikasi  Penerima  Kartu Indonesia  Sehat  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier,” J.  Teknol.  dan Manaj. Inform. , vol. 4, no. 1, 2018.
[7] A. Fadli, A. Wisnu, W. Nugraha, M. S. Aliim, Y.  I.  Kurniawan,  and  W.  H.  Purnomo, “Simple  Correlation  Between  Weather  and COVID-19  Pandemic  Using  Data  Mining Algorithms,”  in IOP  Conference  Series :
Materials  Science  and  Engineering  982 012015 , 2020, pp. 1–10, doi: 10.1088/1757-
899X/982/1/012015.
[8] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “Comparison of Machine Learning Methods in Classifying Poverty in Indonesia in 2018,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 51–56, 2021, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2021.2.1.52.
[9] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional  Neural  Network  Pada Klasifikasi  Sidik  Jari  Menggunakan  Resnet- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.18.
[10] C. Imam, E. W. Hidayat, and N. I. Kurniati, “Classification  of  Meat  Imagery  Using Artificial  Neural  Network  Method  and Texture  Feature  Extraction  by  Gray  Level Co-Occurrence  Matrix  Method,” J.  Tek.
Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.1.37.
[11] B.  K.  Francis  and  S.  S.  Babu,  “Predicting Academic  Performance  of  Students  Using  a Hybrid  Data  Mining  Approach,” J.  Med. Syst. ,  vol.  43,  no.  6,  pp.  1–15,  2019,  doi: 10.1007/s10916-019-1295-4.
[12] N. M. Nawi, M. Makhtar, M. Z. Salikon, and Z.  A.  Afip,  “A  comparative  analysis  of classification techniques on predicting  flood risk,” Indones.  J.  Electr.  Eng.  Comput.  Sci. , vol.  18,  no.  3,  pp.  1342–1350,  2020,  doi: 10.11591/ijeecs.v18.i3.pp1342-1350.
[13] D. Febriyanto and Y. I. Kurniawan, “Prediksi Penyakit  Tuberculosis  (TBC)  Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Ilm. SINUS , vol. 16, no. 2, pp. 23–36, 2018, doi: 10.30646/sinus.v16i2.366.
[14] Y.  I.  Kurniawan,  “Perbandingan  Algoritma Naive  Bayes  dan  C.45  Dalam  Klasifikasi Data  Mining,”  vol.  5,  no.  4,  pp.  455–463,
2018, doi: http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.201854803.
[15] T.  Rosandy,  “Perbandingan  Metode  Naive Bayes  Classifier  dengan  Metode  Decision Tree  (C4.5)  Untuk  Menganalisa  Kelancaran Pembiayaan  (Studi  Kasus :  KSPPS  /  BMT Al-Fadhila),” J. TIM Darmajaya , vol. 02, no. 01, pp. 52–62, 2016.
[16] N. Iriadi and N. Nuraeni, “Kajian Penerapan Metode  Klasifikasi  Data  Kelayakan  Kredit Pada Bank,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. II, no. 1, pp. 132–137, 2016.
[17] R.  P.  Mahardikawati  and  N.  Nurgiyatna, “Sistem  Informasi  Industri  Kecil  Menengah Pemerintahan  Kabupaten  Boyolali,” J.  Tek. Inform. ,  vol.  1,  no.  2, pp.  53–60, 2020, doi: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2020.1.2.13.
[18] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive
Weighting,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020, doi:
https://doi.org/10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[19] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah, “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu Kredit  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[20] F.  Y.  Al  Irsyadi,  S.  Supriyadi,  and  Y.  I. Kurniawan,  “Interactive  educational  animal identification game
for primary schoolchildren  with  intellectual  disability,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 8, no. 6, pp. 3058–3064, 2019, doi: 10.30534/ijatcse/2019/64862019.
[21] Y.  I.  Kurniawan  and  P.  A.  Windiasani, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penentuan  Kelolosan  Beasiswa  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK)  menggunakan

## 74 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 2, No. 2, Desember 2021, hlm. 67-74
Metode Fuzzy,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1,
pp. 13–17,
2017,
doi: 10.15294/jte.v9i1.9322.
[22] K.  M.  Sudar  and  P.  Deepalakshmi,  “A  two level  security  mechanism  to  detect  a  DDoS flooding attack in software-defined networks using entropy-based and C4.5 technique,” J. High Speed Networks , vol. 26, no. 1, pp. 55– 76, 2020, doi: 10.3233/jhs-200630.