## KLASIFIKASI PENENTUAN KELAYAKAN PINJAMAN KOPERASI DENGAN ALGORITMA CART MENGGUNAKAN ALGORITMA ADABOOST
Muhammad Rendy Raihan 1 , Yulison Herry Chrisnanto 2 , Ade Kania Ningsih 3
1,2,3 Informatika, Sains dan Informatika,Universitas Jenderal Achmad Yani Email: 1 mrendyraihan@if.unjani.ac.id, 2 yhc@if.unjani.ac.id, 3 ade.kanianingsih@lecture.unjani.ac.id

## ABSTRAK
According to the Cooperative Bureau, cooperatives became a mainstay for the lower middle class to revive and stabilize their respective economies when the Covid-19 Pandemic broke out in Indonesia. Through savings and loan  cooperatives, people can provide loans to  cooperatives. In this case, cooperatives provide money lending services to their members, and certain conditions apply to determine which loans are eligible. In connection with this, the officer will analyze the loan by filling out a loan application form accompanied by certain requirements in each loan application. In a mechanism that is not simple, problems often arise when eligibility decisions are not  appropriate,  namely  bad  credit.  This  research  aims  to  solve  the  problem  by  designing  a  data  mining application with a function to determine the feasibility of giving loans to customers. The method used is the CART algorithm method and uses the Adaboost algorithm. The results of the application of the CART algorithm method optimized with Adaboost turned out to be able to classify the eligibility of cooperative lending well, simplify the mechanism in credit analysis activities and be able to provide accurate eligibility status, which is guaranteed by the accuracy results of CART and Adaboost.
Key words: Cooperative, The feasibility of providing loans, CART, Adaboost.
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Di  Indonesia,  virus  Covid-19  atau  bisa  disebut Corona menginfeksi banyak masyarakat dari hari ke harinya.  Menurut  Kemenkes  hingga  saat  ini  kasus masyarakat  yang  terjangkit  masih  sekitar  40.452 kasus perharinya (Kesehatan, 2021). Wabah Covid- 19  menimbulkan  dampak  negatif  disegala  bidang. Dampak yang sangat fenomenal adalah dari bidang ekonomi  (institute,  2020)  dimana  menjadikan ekonomi  masyarakat  di  Indonesia  menurun. Masyarakat  dengan  pekerjaan  yang  non-formal seperti  pedagang  dan  pengusaha  menengah  bawah, sangat merasakan dampak dari pandemi ini. Banyak opsi atau solusi yang muncul dalam mempertahankan dan menstabilkan kembali ekonomi masyarakat
Indonesia diantaranya melakukan peminjaman ke jasa keuangan diantaranya koperasi simpan pinjam. Menurut dinas perkoperasian,  koperasi  menjadi  andalan  bagi  para masyarakat  menegah  bawah  untuk  membangkitkan kembali  ekonominya  (Dinas  Koperasi  dan  Usaha Mikro, 2022).
Menurut  Undang-Undang  Nomor  17  Tahun  2012, Koperasi  adalah  badan  hukum  perseorangan  atau organisasi, sebagai modal untuk menjalankan usaha, aspirasi dan kebutuhan seksama di bidang ekonomi, sosial dan budaya sesuai prinsip dan nilai Koperasi. Melalui  koperasi  simpan  pinjam  masyarakat  atau anggota dapat melakukan pengajuan pinjaman dana ke koperasi dengan ketentuan yang sudah ditetapkan dan  melakukan  pembayaran  angsuran  dan  bunga sesuai  dengan  yang  ditentukan  (Marita,  Riadiana Eka,  2016).  Koperasi  dapat  melayani  beberapa transaksi  diantaranya  simpanan  tabungan,  tarik
tabungan, dan pinjaman. Dalam transaksi pinjaman, petugas  koperasi  harus  melakukan  penentuan kelayakan pinjaman, dimana petugas harus menganalisa  kelayakan  kreditnya  secara  personal dengan  mengisikan  formulir  pengajuan  pinjaman disertai  dengan  persyaratan  tertentu.  Meningkatnya pengajuan  pinjaman,  muncul  dampak  negatif  bagi koperasi  itu  sendiri,  dimana  semakin  lama  petugas melakukan analisa dalam hari-harinya, ditambah lagi dengan  penentuan  kelayakan  pinjaman  yang  harus cair maksimal 24 jam dari waktu pengajuan, muncul kendala  yang  dirasakan  koperasi  dalam  melakukan analisa  kelayakan  kredit  tersebut,  dimana  ketika analisa  pemberian  kredit  kurang  tepat,  akan menyebabkan  kredit  macet  (Riyanto,  2021).  Oleh karena  itu  perlu  evaluasi  dalam  analisa  penentuan kelayakan pinjaman pada koperasi.
Pada  ilmu  data  mining  terdapat  teknik  klasifikasi yang  bisa  digunakan  untuk  evaluasi  dalam menentukan  analisa  pemberian  pinjaman.  Data mining  banyak  dipakai  diberbagai  bidang,  salah satunya dalam bidang usaha koperasi (Syafriansyah, 2015). penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan  tersebut  dengan  merancang  sebuah aplikasi  data  mining  dengan  fungsi  untuk menentukan kelayakan pemberian pinjaman kepada nasabah.
Seperti  pada  penelitian  terdahulu  yaitu  penelitian kinerja  algoritma  CART  dan  Naive  Bayes  berbasis particle swarm optimization (pso) untuk  klasifikasi kelayakan kredit koperasi dimana bahwa Algoritma Naive  Bayes  dikombinasi  dengan  algoritma  PSO menghasilkan  akurasi  tertinggi  dengan  akurasi sebesar  96,43%,  dibandingkan  dengan  akurasi Algoritma CART yang dikombinasi algoritma PSO.
Dari  akurasi  yang  dihasilkan  bahwa  penelitian  ini bisa  dibilang  cukup  bagus  dan  menjadi  acuan keberhasilan  dalam  menentukan  kelayakan  kredit koperasi  (Riyanto,  2021).  Menurut  penelitian analisis  klasifikasi  nasabah  kredit  menggunakan bootstrap aggregating classification and regression trees ( bagging cart)  juga,  bahwa  metode bagging CART  dalam  pengklasifikasian  nasabah  kredit menghasilkan  akurasi  klasifikasi  sebesar  81,44%. Artinya bahwa metode ini dapat mengklasifikasikan nasabah  kredit  secara  tepat  dengan  acuan  akurasi sebesar  81,44%  (Ratnaningrum,  2016).  Kemudian pada  penelitian  penerapan  algoritma adaptive boosting (adaboost) dalam meningkatkan performasi algoritma  C4.5  dalam  mengklasifikasi  suatu  data, bahwa  algoritma  Adaboost  dapat  mengingkatkan nilai akurasi dari performasi algoritma C4.5 menjadi lebih  efektif  (Pradana,  2018).  Metode  CART  ini memiliki  kelebihan  yaitu  lebih  akurat,  mudah diinterpretasikan  dan  lebih  cepat  perhitungannya (Riyanto,  2021).  Maka  dari  itu  penelitian  ini menggunakan metode Algoritma Classification and Regression  Tree (CART)  dan  menggunakan Algoritma Adaptive  Boosting (Adaboost)  dengan merujuk pada penelitian-penelitian tersebut.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan latar belakang, dapat dirumuskan suatu permasalahan yaitu:
1) Bagaimana  evaluasi  dalam  melakukan verifikasi yang cermat terhadap persyaratan yang  ditetapkan  atas  pengajuan  pinjaman, waktu  yang  diperlukan  untuk  mengambil keputusan  dalam  penentuan  kelayakan sesuai  dengan  ketentuan  yang  berlaku dengan  teknik  klasifikasi  menggunakan algoritma CART.
2) Bagaimana penerapan algoritma CART dan Adaboost  dalam  melakukan  optimasi keakuratan  dalam  menentukan  kelayakan pinjaman  koperasi  sebagai  penunjang bahwa  pengambilan  keputusan  dapat disimpulkan cukup akurat.

## 1.3. Tujuan Penelitian
Berdasarkan rumusan masalah yang sudah didefinisikan, didapatkan tujuan penelitian ini yaitu
1) Menerapkan teknik klasifikasi
menggunakan  algoritma  CART  untuk melakukan verifikasi yang cermat terhadap persyaratan yang ditetapkan atas pengajuan pinjaman,  waktu  yang  diperlukan  untuk mengambil  keputusan  dalam  penentuan kelayakan  sesuai  dengan  ketentuan  yang berlaku.
2) Mengetahui  hasil  akurasi  yang  dihasilkan dari  penerapan  Algoritma  CART  dan Adaboost dalam mengklasifikasi kelayakan pemberian  pinjaman  koperasi  sebagai
penunjang  bahwa  pengambilan  keputusan dapat disimpulkan cukup akurat.

## 1.4. Batasan Masalah
Batasan masalah dari penelitian ini adalah sistem ini menggunakan  metode  algoritma  CART  dalam mengklasifikasi  kelayakan  pemberian  pinjaman koperasi  dan  dioptimasi  menggunakan  Adaboost untuk  mengetahui  kelayakan  pinjaman  tersebut apakah  Layak  atau  Tidak,  dimana  sistem  ini  tidak mengelola data analisa kredit serta rincian angsuran, bunga  dan  tenggat  waktu  dari  pinjaman  tersebut. Untuk  proses  klasifikasi  dari  algoritma  CART  dan Adaboost,  hanya  menghasilkan  model  pohon keputusan  dan  akurasi  dari  setiap  algoritmanya sebagai  acuan  dari  penentuan  kelayakan  tersebut. Penelitian ini juga, data yang digunakan hanya data analisa kredit di Koperasi Warga Pondok Cipta Mas 2 dari tahun 2018 hingga tahun 2021 dimana data ini memiliki  12  atribut  yang  mewakili  populasi  dan fenomena.
1.5. Tinjuan Pustaka
a. Data Mining
Data  mining  dapat  didefinisikan  dengan  berbagai cara,  bahkan  istilah  data  mining  tidak  benar-benar menampilkan  keseluruhan  komponen  utama  yang ada.  Secara  analogi,  data  mining  dinamai “ knowledge mining from data ” namun penamaan ini terlalu panjang untuk digunakan. Namun penamaan lain  yang  lebih  pendek  yaitu knowledge  mining terdengar  tidak  mencerminkan  penambangan  data dari  jumlah  data  yang  besar.  Karena  kata  mining sendiri  adalah  istilah  tentang  proses  menemukan sebuah  informasi  data  yang  berharga  dari  banyak data  mentah.  Sehingga  penggunaan  “data”  dan “mining” menjadi populer. Selain itu, banyak istilah lain yang memiliki arti serupa dengan data mining. Sebagai  contoh  yaitu knowledge  mining  from  data, knowledge  extraction,  data/pattern  analysis,  data archaeology, and data dredging (Webagus, 2020).

## b. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  metode  analisis  data  yang membangun  model  yang  memprediksi  label kategoris  (atribut  target).  Metode  ini  digunakan ketika  data  diperlukan  untuk  diklasifikasikan  ke dalam  kelompok  yang  berbeda  berdasarkan  atribut target,  dan/atau  memprediksi  kemungkinan  hasil label  target  berdasarkan  catatan  sejarah  (Santos- Pereira, 2021). Untuk membedakan suatu objek dari yang lain, pengklasifikasi harus membebaskan tugas induksi. Tugas induksi terdiri dalam mengembangkan  aturan  klasifikasi  yang  dapat mengidentifikasi kelas objek apapun di alam semesta dari  nilai  atributnya  yang  mewakili  beberapa karakteristik  atau  fitur  penting  objek  (Quinlan, 1986).  Pohon  keputusan  adalah  hasil  dari  teknik klasifikasi.  Dengan  analogi  dengan  pohon  botani, struktur  pohon  keputusan  terdiri  dari  diagram  alur
dengan akar, cabang, node internal dan daun. Setiap elemen  struktural  pohon  mengidentifikasi  langkah dalam  proses  pemisahan  data,  di  mana  algoritma pohon  memisahkan  item  pelatihan  input  dengan menguji  karakteristiknya  yang  berbeda,  yaitu  nilai yang berbeda dari beberapa atributnya (Urso, 2018).

## c. Algoritma Classification and Regression Tree (CART)
Algoritma  CART  bertujuan  untuk  mendapatkan suatu pola data yang akurat sebagai tanda dari suatu pengklasifikasian.  Model  pohon  dari  metode  ini bergantung  pada  skala  variabel  terikat,  jika  data berbentuk  kontinu  maka  model  pohon  yang dihasilkan  adalah  regression  tree  (pohon  regresi) sedangkan  jika  data  berbentuk  kategorik  maka pohon  yang  dihasilkan  adalah  classification  tree (pohon  klasifikasi).  Metode  ini  memiliki  beberapa kelebihan  dibanding  dengan  metode  lainnya,  yaitu hasilnya lebih mudah diinterpretasikan, lebih akurat dan  lebih  cepat  perhitungannya,  bisa  diterapkan untuk himpunan data yang mempunyai jumlah besar, variabel  yang  sangat  banyak  dengan  skala  variabel campuran melalui prosedur pemilahan biner (Amin, 2016).
Langkah-langkah  algoritma  CART  adalah  sebagai berikut(Aribowo et al., 2021):
a. Dataset disiapkan untuk digunakan perhitungan.
b. Hitung  nilai  indexgini  dari  semua  atribut berdasarkan masing-masing kategori yang ada.
c. Hitung  nilai  ginigain  semua  atribut  yang  ada pada dataset.
d. Buat  node  dan  cabang  dari  hasil  nilai  ginigain yang  terbesar  diantara  masing-masing  atribut. Atribut  dengan  nilai  ginigain  yang  terbesar  akan menjadi node akar pertama, dan untuk pembentukan cabang  menggunakan  nilai  indexgini  dari  atribut tersebut. Kategori atribut dengan nilai indexgininya adalah  0  (nol)  maka  akan  membentuk  cabang  leaf note, jika frekuensi  tidak lebih tinggi dibandingkan frekuensi  ya  akan  menghasilkan  nilai  kelas  tidak, dan  sebaliknya  jika  frekuensi  ya  lebih  tinggi dibandingkan  frekuensi  tidak  akan  menghasilkan nilai  kelas  ya.  Kategori  atribut  dengan  nilai  tidak sama  dengan  0  (nol)  belum  terbentuk  leaf  node sehingga akan dilakukan perhitungan kembali.
e. Ulangi  langkah  (2)  sampai  langkah  (4)  hingga semua atribut telah  dihitung dan menjadi node.
Formula  perhitungan  IndexGini  dan  GiniGain sebagai berikut:
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆) = 1 −   ∑ 𝑃 𝑖 2 𝑘 𝑖=1 (1)
𝐺𝑖𝑛𝑖𝐺𝑎𝑖𝑛 = 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝐴, 𝑆) −  ∑ |𝑆 𝑖 | |𝑆| × 𝐺𝑖𝑛𝑖(𝑆 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : S : Himpunan gugus data latih
K : Banyak kelas Pi : Peluang S dari kelas ke – i S_i : Partisi S yang disebabkan oleh peubah A,S
d. Algoritma Adaptive Boosting (Adaboost)
Algoritma Adaptive Boosting merupakan algoritma yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan ( Algoritma  AdaBoost  (Adaptive  Boosting)  -  Pip Tools ,  n.d.).  Adaboost  ini  merupakan  ensemble learning  yang  digunakan  pada  algoritma  boosting. Algortima  ini  ditujukan  untuk  supervised  learning yang  memberikan  nilai  atribut  pada  dataset  yang digambarkan oleh koleksi atribut dan termasuk salah satu dari serangkaian kelas yang saling berhubungan (CAO et al., 2013). Langkah-langkah pada algoritma adaboost  adalah  sebagai  berikut  (Qilla  Aulia  Suri, 2019):
a. Inisial setiap bobot awal dengan rumus (3), untuk semua i
𝑊 𝑖 1 = 1 𝑛 (3)
b. Untuk setiap m = 1, 2, 3, …, M. Lakukan:
c. Bangun model klasifikasi 𝐺 𝑚 (𝑋 𝑖 ) menggunakan bobot 𝑊 𝑖 (𝑚)
d. Hitung kesalahan klasifikasi dengan rumus (4)
𝜀 𝑚 = ∑ 𝑤 𝑖 (𝑚) 𝑛 𝑖=1 , 𝐺 𝑚 (𝑋 𝑖 )   ≠   𝑌 𝑖 ∑ 𝑤 𝑖 (𝑚) 𝑛 𝑖=1 (4)
e. Menghitung nilai 𝛼 menggunakan rumus (5)
𝛼 𝑚 =  𝑙𝑜𝑔 1 −  𝜀 𝑚 𝜀 𝑚 (5)
f. Perbaharui koefisien pembobotan kesalahan klasifikasi dengan rumus (6) dan (7)
𝑤 𝑖 𝑚+1 =   𝑤 𝑖 𝑚 exp(−𝛼 𝑚 ) , 𝐺 𝑚 (𝑋 𝑖 ) =   𝑌 𝑖 (6) 𝑤 𝑖 𝑚+1 =   𝑤 𝑖 𝑚 exp(𝛼 𝑚 ) , 𝐺 𝑚 (𝑋 𝑖 )   ≠   𝑌 𝑖 (7)
g. Penentuan klasifikasi menggunakan persamaan (8)
𝑌 = 𝑆𝑖𝑔𝑛 (∑ 𝛼 𝑚 𝐺 𝑚 (𝑥) 𝑀 𝑚=1 ) (8)
Jika hasil perhitungan klasifikasi berjumlah positif, maka label dari status kelayakan adalah Layak. Dan jika hasil perhitungan klasifikasi berjumlah negative, maka label dari status kelayakan adalah Tidak.

## e. Pinjaman/Kredit
Secara  umum  menurut  Kasmir  (2016:274)  kredit adalah  kepercayaan.  Kredit  secara  latin  adalah “ credere ”  yang  berarti  nasabah  (debitur)  diberi kepercayaan  pihak  bank  atau  koperasi  (kreditur), kreditur  percaya  bahwa  debitur  akan  membayar pinjamannya sesuai kesepakatan. Bisa diartikan juga bahwa  debitur  memperoleh  kepercayaan  dari  bank untuk  mendapat  dana  dan  menggunakan  dananya sebagaimana
mestinya
serta mampu mengembalikannya  sesuai  dengan  perjanjian  yang
disepakati  oleh  kedua  pihak(Widayati  &  Herman, 2019).  Bisa  diibaratkan  bahwa  kredit  dan kepercayaan (trust) seperti keping logam yang tidak dapat dipisahkan. Tidak mungkin adanya pemberian pinjaman tanpa adanya kepercayaan.

## 1.6. Metodologi Penelitian
Adapun tahapan dalam metodologi penelitian dalam mengklasifikasi  penentuan  kelayakan  pinjaman koperasi seperti pada gambar1.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  penelitian,  data  merupakan sebuah objek atau pendukung untuk digunakan penelitian.  Sumber  data  pada  penelitian  ini adalah  data  analisa  kredit  yang  diambil  dari Koperasi  Warga  Pondok  Cipta  Mas  2  dari tahun 2018 hingga 2021. Data yang digunakan dalam  penelitian  ini  memiliki  12  atribut diantaranya  No.  Kredit,  No.  Anggota,  Nama, Jenis  Kelamin,  Usia,  Pekerjaan,  Pendapatan, Tabungan,  Plafon  Pinjaman,  Jangka  Waktu Pinjaman, Margin (Bunga), Jaminan dan Status Kelayakan.
B. Data Pre-Processing
Pada  tahap  pre-processing,  Data  cleaning merupakan  tahapan  dimana  atribut  data dibersihkan  dari  atribut  data  yang  tidak diperlukan  dan  proses  transformasi  data  juga berfungsi merubah data ke dalam bentuk yang sesuai untuk penambangan dengan melakukan operasi  ringkasan  atau  agregasi  (Hendrickx  et al., 2015) seperti: no. kredit, no.anggota, nama, alamat, dan jenis kelamin. Kemudian juga data yang dominannya kosong akan dihilangkan.
C. Proses Klasifikasi dengan CART dan Adaboost Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  klasifikasi menggunakan Algoritma CART untuk
penyelasaian kasus penentuan pinjaman nasabah  secara  tepat.  Kemudian  setelah klasifikasi  menggunakan  algoritma  CART berhasil, akan dilakukan pengoptimasian hasil akurasinya  menggunakan  Adaboost  yang bertujuan untuk meningkatkan hasil
perhitungannya. D. Evaluasi
Tahapan  terakhir  adalah  proses  evaluasi.
Proses  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  hasil klasifikasi  dengan  algoritma  CART  dan Adaboost tersebut valid atau tidak.

## 2. PEMBAHASAN
Adapun  tahapan  dalam  perhitungan  metode algoritma  CART  dan  algoritma  Adaboost  dalam mengklasifikasi  penentuan  kelayakan  pinjaman koperasi sebagai berikut.

## 2.1. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  melakukan penelitian  ini  merupakan  data  analisa  kredit koperasi, terdiri dari 1202 record data transaksi dari  rentan  waktu  tahun  2018  hingga  tahun 2021.  Data  tersebut  merupakan  data  hasil analisa  kredit  pada  Koperasi  Warga  Pondok Cipta  Mas  2  berupa  sebuah  dokumen  excel. Data  analisa  yang  diperoleh  memiliki  atribut data sebagai berikut:
Tabel 1. Atribut Data Analisa Kredit No. Atribut Keterangan 1. No. Kredit Merupakan kode transaksi yang digunakan saat nasabah meminjam ke koperasi. 2. No. Anggota Merupakan nomor anggota nasabah yang terdaftar di koperasi. 3. Nama Merupakan nama dari nasabah yang meminjam. 4. Jenis Kelamin Merupakan jenis kelamin dari nasabah yang melakukan pinjaman. 5. Usia Merupakan usia atau umur nasabah yang akan meminjam. 6. Pekerjaan Merupakan status pekerjaan nasabah yang akan meminjam. 7. Pendapatan Merupakan pendapatan dari nasabah yang akan meminjam. 8. Tabungan Merupakan besar tabungan nasabah di koperasi tersebut yang akan meminjam.
No. Atribut Keterangan 9. Plafon Pinjaman Merupakan besar pinjaman yang diajukan nasabah. 10. Jangka Waktu Pinjaman Merupakan jangka waktu lamanya pinjaman yang dilakukan nasabah. 11. Bunga Merupakan bunga dari pinjaman yang dilakukan nasabah. 12. Jaminan Merupakan jaminan yang diajukan oleh nasabah. 13. Status Merupakan kesimpulan analisa mengenai layak atau tidaknya pinjaman nasabah tersebut.
2.2. Data Pre-Processing
Pre-processing adalah proses pengolahan data yang akan digunakan oleh sistem, maka harus di  lakukan  terlebih  dahulu  metode pre- processing ini  bertujuan  untuk  pengubahan data  analisa  kredit  agar  selanjutnya  data  siap untuk di olah sebagai objek penelitian. Dalam proses pre-processing terdapat  beberapa tahapan  diantaranya  yaitu cleaning ,  kemudian transformasi data.
1) Data Cleaning
Data cleaning merupakan tahapan dimana data  dibersihkan  dari  data  yang  tidak diperlukan  seperti  data  yang  kosong  atau tidak  bisa  digunakan  untuk  penelitian. Kemudian  dilakukan  juga  pemilihan atribut yang akan digunakan sebagai objek penelitian, dimana atribut yang digunakan adalah  Usia,  Pekerjaan,  Pendapatan, Tabungan,  Plafon  Pinjaman,  Jangka
Waktu Pinjaman, Margin (Bunga), Jaminan dan Status Kelayakan. Sedangkan atribut  no.  kredit,  no.anggota,  nama, alamat, dan jenis kelamin tidak digunakan.
2) Transformasi Data
Transformasi  digunakan  untuk  merubah bentuk  data  asli  menjadi  data  kategorik untuk  algoritma  CART  dan  Adaboost. Pada dataset analisa kredit ini, atribut yang di  transformasikan  adalah  Usia  (Harismi, 2020),  Pendapatan,  Tabungan,  Plafon Pinjaman, Jangka Waktu Pinjaman (bulan) dan Margin (bunga) (Pt et al., 2011),(Rakasiwi,  2021),(Maresa  et  al., 2019).  Adapun  detail  dari  atribut-atribut yang ditransformasi.
a) Usia
Usia < 60 tahun Dewasa Usia ≥ 60 tahun Lanjut Usia
b) Pendapatan Pendapatan  ≤  20% Pendapatan Terbesar Rendah 20% Pendapatan Terbesar > Pendapatan  ≤  50% Pendapatan Terbesar Sedang Pendapatan  >  50% Pendapatan Terbesar Tinggi
c) Tabungan Tabungan  ≤  20% Tabungan Terbesar Rendah 20% Tabungan Terbesar > Tabungan ≤  50%  Tabungan Terbesar Sedang Tabungan  >  50% Tabungan Terbesar Tinggi

## d) Plafon Pinjaman
Pinjaman  ≤  20% Pinjaman Terbesar Rendah 20% Pinjaman Terbesar > Pinjaman ≤  50%  Pinjaman Terbesar Sedang Pinjaman > 50% Pinjaman Terbesar Tinggi
e) Jangka Waktu Pinjaman (bulan) Jangka  Waktu  ≤  12 bulan Pendek Jangka  Waktu  >  12 bulan Panjang f) Margin (Bunga) Bunga ≤ 20% Bunga Terbesar Rendah 20% Bunga Terbesar >  Bunga  ≤  50% Bunga Terbesar Sedang Bunga > 50% Bunga Terbesar Tinggi
Sehingga didapatkan data yang sudah siap digunakan  untuk  penelitian  seperti  pada tabel 2.
Tabel 2. Dataset yang sudah siap pakai
U si a P ekerja a n
P enda pa ta n Ta bung a n
P la fo n P inja m a n J a ng k a Wa ktu P inja m a n (bul a n) M a rg in (Bung a ) J a m ina n Sta tus L an ju t U si a Bek erj a Ren d ah
Ren d ah
Ren d ah Pan ja n g Ren d ah A d a L ay ak D ew as a Bek erj a
Ren d ah Ren d ah
Sed an g Pan ja n g Ren d ah A d a L ay ak D ew as a Bek erj a Ren d ah
Ren d ah
Sed an g Pan ja n g Ren d ah A d a T id ak L an ju t U si a T id ak Ren d ah Ren d ah T in g g i Pan ja n g Ren d ah T id ak T id ak … … … … … … … … … D ew as a Bek erj a Ren d ah Ren d ah Ren d ah Pen d ek Ren d ah T id ak L ay ak

## 3) Pembagian dataset
Setelah  melakukan  proses  cleaning  data dan  transformasi  data,  selanjutnya  masuk kedalam  pembagian  dataset.  Pembagian dataset  ini  bertujuan  untuk  mengetahui data  latih  dan  data  uji  untuk  melakukan klasifikasi.  Pembagian  dataset  dilakukan dengan  membagi  dataset  menjadi  75:25. Dimana dataset yang sudah siap digunakan sekitar 1116 data.
Data Latih = 1116 * 75% = 837 data Data Uji = 1116 * 25% = 279 data Namun  untuk  pembuatan  model  secara manual ini, dilakukan dengan menggunakan dataset sekitar 25 data yang dipilih secara acak.

## 2.3. Proses Klasifikasi menggunakan algoritma CART dan Adaboost
Setelah melakukan tahap Pre-Processing , selanjutnya melakukan penerapan teknik klasifikasi dengan  metode  Algoritma Classification  and
Regression  Tree (CART)  dan Adaptive  Boosting (Adaboost)  terhadap  dataset  yang  sudah  di  proses sebelumnya. Berikut merupakan tahapan dari proses klasifikasi yang dilakukan pada penelitian ini:
A) Perhitungan dan Pembuatan Model Pohon
Perhitungan dan pembuatan model dilakukan menggunakan rumus yang sudah dibahas  sebelumnya  dan  data  yang digunakan  sebanyak  25  data.  Adapun perhitungan dan pembuatan model menggunakan algoritma CART pada Tabel 3.
Tabel 3. Perhitungan ke 1 Algoritma CART Jumla h Kasus Status (Laya k) Status (Tida k) Inde xGi ni Gini Gai n To tal Status 25 18 7 0,40 32 Usia Dewa sa 20 15 5 0,37 50 0,03 92 Lanjut Usia 5 4 1 0,32 00 Pekerjaan Beker ja 19 16 3 0,26 59 0,09 44 Tidak 6 2 4 0,44 44 Pendapatan Renda h 22 15 7 0,43 39 0,02 14 Sedan g 2 2 0 0,00 00 Tingg i 1 1 0 0,00 00 Tabungan Renda h 20 13 7 0,45 50 0,03 92 Sedan g 4 4 0 0,00 00 Tingg i 1 1 0 0,00 00 Plafon Pinjaman Renda h 12 8 4 0,44 44 0,00 89 Sedan g 6 5 1 0,27 78 Tingg i 7 5 2 0,40 82 Jangka Waktu Pinjaman Pende k 17 13 4 0,35 99 0,00 85 Panja ng 8 5 3 0,46 88 Margin (Bunga) Renda h 23 16 7 0,42 34 0,01 36 Sedan g 1 1 0 0,00
00 Tingg i 1 1 0
0,00 00 Jaminan
Jumla h Kasus Status (Laya k) Status (Tida k) Inde xGi ni Gini Gai n Ada 16 13 3 0,30 47 0,03 04 Tidak 9 5 4 0,49 38
Setelah  dilakukan  perhitungan,  node  dan cabang  terbentuk  dari  nilai  ginigain maksimal  diantara  masing-masing  atribut. Atribut yang memiliki nilai maksimal akan menjadi  node  akar,  lalu  cabang  dibentuk menggunakan  nilai  indexgini  dari  atribut dengan  nilai  ginigain  maksimal.  Terlihat bahwa node awal adalah atribut Pekerjaan, dengan nilai ginigain sebesar 0,0944. Maka untuk  cabang  dari  node  tersebut  adalah Bekerja  dan  Tidak  Bekerja.  Setelah  itu dilakukan  kembali  perhitungan  IndexGini dan  GiniGain  dari  setiap  atribut  hingga menghasilkan nilai ginigain yang terbesar.
Setelah dilakukan perhitungan menggunakan  algoritma  CART  hingga semua atribut terhitung, maka terbentuklah model pohon seperti gambar 2.
Gambar 2. Model Pohon Keputusan
Setelah dilakukan pembuatan model pohon dengan  algoritma  CART,  maka  dilakukan percobaan untuk mengetahui hasil klasifikasi  menggunakan  15  data  yang dipilih dari data uji secara acak. Hasil dari klasifikasi dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Perbandigan dari Class Aktual dan
Class CART Dataset Class Aktual Class CART 1 Layak Layak 2 Layak Layak 3 Tidak Tidak 4 Layak Layak 5 Layak Layak 6 Layak Layak 7 Layak Layak 8 Tidak Layak 9 Layak Layak 10 Layak Layak 11 Tidak Layak 12 Tidak Layak 13 Layak Layak 14 Layak Layak 15 Layak Layak B) Optimasi Hasil Klasifikasi
Optimasi  hasil  klasifikasi  dari  algoritma CART ini menggunakan algoritma Adaboost.  Dimana  langkah-langkahnya sesuai  dengan  yang  sudah  dijelaskan sebelumnya.  Dalam  melakukan boosting ini,  dilakukan  sebanyak  10  kali boosting pada  dataset  yang  dipilih  secara  acak sebanyak 15 data, sehingga setiap dilakukan boosting diberi  label  Boosting1 hingga Boosting10.
Pada  Boosting1,  pertama-tama  lakukan penginisialan  pada  semua  dataset  yang sudah  dipilih  sebelumnya  menggunakan rumus (3):
𝑊 𝑖 1 = 1 𝑛 = 1 15 = 0,0667
Setelah dilakukan klasifikasi menggunakan algoritma  CART,  terdapat  beberapa  data yang  hasil class nya  berbeda.  Kemudian dilakukan  perhitungan  nilai error ( 𝜀 𝑚 ) menggunakan rumus (4) sebagai berikut:
𝜀 𝑚 = 3 15 = 0,2000
Setelah  ditemukan  nilai error dari  dataset yang  dipilih,  lakukan  perhitungan  nilai alpha ( 𝛼 𝑚 )  dengan  rumus  (5)  sebagai berikut:
𝛼 𝑚 =  𝑙𝑜𝑔 1− 0,2000
0,2000 = 0,6021
Setelah  ditemukan  nilai  alpha  nya,  maka perhitungan  selanjutnya  dilakukan  sesuai dengan  rumus  (6)(7)  dan  hasilnya  seperti gambar 3.

## Gambar 3. Hasil perhitungan Boosting1
Setelah  dilakukan  perhitungan  boosting1, maka  bobot  setiap  data  akan  berubah, dimana  bobot  data  yang  tidak  salah klasifikasi akan berkurang, dan untuk bobot data yang salah klasifikasi akan bertambah. Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  mem- boosting  hingga  10  kali  boosting.  Adapun dataset  yang  digunakan  untuk  menghitung 10 kali boosting pada Tabel 5.
Tabel 5. Data Class dari Data Uji Da ta
B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 B 10 1 L L L L L L L L L L
2 L L L L L L L L L L
3 T T T T T T T T T T 4 L L L L L L L L L L
Da ta B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 B 6 B 7 B 8 B 9 B 10 5 L L L L L L L L L L 6 L L L L L L L L L L
7 L L L L L L L L L L 8 T L L L L L T T T T 9 L L L L L L L L L L 10 L L L L L L L L L L 11 T L L L L L T T T T 12 T L L L L L T T T T 13 L L L L L L L L L L 14 L L L L L L L L L L 15 L L L L L L L L L L
Dari  15  dataset  klasifikasi  CART  dan
Adaboost ini, kemudian dilakukan perhitungan untuk mengetahui hasil klasifikasi dari 10 kali boosting dari dataset yang  ada  pada  tabel  sebelumnya.  Kalikan dengan  nilai alpha dari  masing-masing hasil boosting tersebut  dan  dijumlahkan semua  hasil  perkalian  tersebut.  Klasifikasi dari hasil CART dan Boosting dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan klasifikasi CART dan Adaboost
D a ta 𝜶 𝒎 𝑮 𝒎 (𝒙 ) H(x )
Ha si l Kel a s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 2 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 3 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 4 0 ,6 0 2 1
0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 5 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak
6 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak D a ta 𝜶 𝒎 𝑮 𝒎 (𝒙 ) H(x ) Ha si l Kel a s 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 7 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 8 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 9 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 -3 ,0 1 0 5 T id ak 10 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 11 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 -3 ,0 1 0 5 T id ak 12 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 -0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 -3 ,0 1 0 5 T id ak 13 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 14 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 0 ,0 0 0 0 4 ,2 1 4 7 L ay ak 15 0 ,6 0 2 1 0 ,6 0 2 1
0 ,6 0 2 1
0 ,6 0 2 1
0 ,6 0 2 1
0 ,6 0 2 1
0 ,6 0 2 1
0 ,0 0 0 0
0 ,0 0 0 0
0 ,0 0 0 0
4 ,2 1 4 7 L ay ak

## 2.4. Evaluasi
Pada  tahap  evaluasi,  model  algoritma  yang  telah dibangun  menggunakan  metode  Algoritma  CART dan  Adaboost  ini  akan  dievaluasi  menggunakan beberapa  indikator  diantarnya  menghitung  nilai akurasi, recall dan precision .  Nilai  dari  akurasi, recall dan precision ini didapatkan dari nilai actual label (nilai  sebenarnya)  dan predicted  label (nilai prediksi)  yang  berada  pada confusion  matrix .  Pada evaluasi ini akan dilakukan pada hasil dari algoritma CART dan Adaboost dimana split data yang dibagi menjadi 75% data latih dan 25% data uji. Hasil dari
evaluasi model algoritma CART dan Adaboost pada sistem ini dapat dilihat pada Tabel 7,8,9.
Tabel 7. Evaluasi Confusion Matrix algoritma

## CART dari Data Latih
Confusion Matrix Nilai Prediksi Positive Negative Nilai Sebenarnya Positive 566 28 Negative 146 96 Tabel 8. Evaluasi Confusion Matrix algoritma CART dari Data Uji Confusion Matrix Nilai Prediksi Positive Negative Nilai Sebenarnya Positive 192 10 Negative 49 28 Tabel 9. Evaluasi Confusion Matrix algoritma Adaboost Confusion Matrix Nilai Prediksi Positive Negative Nilai Sebenarnya Positive 201 1 Negative 54 23
Adapun  hasil  akurasi  yang  dihasilkan  dari  masing- masing  evaluasi  dengan Confusion  Matrix dari algoritma CART dan Adaboost seperti pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan dari evaluasi confusion matrix Nilai Data Latih (CART) Data Uji (CART) Boosting (Adaboost) Akurasi 0,7918 0,7885 0,8028 Recall 0,3966 0,3636 0,2987 Precision 0,7741 0,7368 0,9583

## 3. KESIMPULAN
Dari  penelitian  Klasifikasi  Penentuan  Kelayakan Pinjaman  Koperasi  dengan  Algoritma  CART menggunakan Adaboost yang telah dilakukan dapat disimpulkan  bahwa  evaluasi  dalam  menentukan kelayakan pinjaman menggunakan metode algoritma CART yang dioptimasi dengan Adaboost dapat mengklasifikasi kelayakan pemberian pinjaman  koperasi  secara  cukup  baik.  Penentuan kelayakan  pinjaman  koperasi  pada  sistem  ini  juga berhasil menyederhanakan mekanisme dalam aktivitas  analisa  kredit  dan  mampu  memberikan status kelayakan dari data yang dimasukkan dengan cukup  akurat.  Hal  ini  berdasarkan  pengujian confusion  matrix ,  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan dari  pohon  keputusan  sebesar  0,7918  atau  79,18% dan  akurasi  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  CART dalam mengklasifikasi penentuan kelayakan pinjaman  sebesar  0,7885  atau  78,85%.  Kemudian juga ditunjang dengan optimasi hasil klasifikasi dari algoritma
CART
menggunakan Adaboost.
Pengoptimasian  akurasi  dari  CART  dengan Adaboost  juga  dapat  dikatakan  cukup  baik  karena berdasarkan  pengujian  menggunakan confusion matrix , akurasi CART yang di boosting menggunakan  Adaboost  dengan  estimator  sebesar 10,  cukup  meningkat  dan  menghasilkan  akurasi sebesar 0,8028 atau 80,28%.
Terdapat  beberapa  saran  yang  dapat  berdasarkan hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan, diantaranya:
a. Hasil dari sistem diperluas dengan fungsimengelola data analisa kredit, menampilkan  rincian  angsuran,  bunga  dan tenggat  waktu  pinjaman  sebagaimana  seperti sistem informasi pada koperasi.
b. Menggunakan  data  dengan  jumlah  serta penggunaan  atribut  yang  lebih  banyak  agar penentuan  kelayakan  lebih  akurat  dan  akurasi yang dihasilkan lebih besar.
c. Membandingkan metode algoritma CART dan algoritma  Adaboost  dengan  metode  algoritma lain  yang  dioptimasi  dengan  algoritma Adaboost dengan data yang sama.

## PUSTAKA
Dinas Koperasi dan Usaha Mikro, K. d. (2022).
Dinas Koperasi, Usaha Kecil & Menengah Provinsi Jawa Tengah . Retrieved from https://dinkop-umkm.jatengprov.go.id institute, s. r. (2020). Studi Dampak Sosial-Ekonomi Pandemi COVID-19 di Indonesia | The SMERU Research Institute . Retrieved from https://smeru.or.id/id/research- id/studi-dampak-sosial-ekonomi-pandemi- covid-19-di-indonesia Kesehatan, K. (2021). Infeksi Emerging Kementerian Kesehatan RI . Retrieved from https://infeksiemerging.kemkes.go.id/dash board/covid-19
Marita, Riadiana Eka. (2016). Analisis data mining untuk mengklasifikasi kelayakan pemberian pinjaman pada KSP Restu Indo Agung menggunakan Algoritma C4.5. 1- 11.
Mulyani, E. D. (2020). Klasifikasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Classification of Determination of Credit Worthiness Using the Naive Bayes Classifier Method. 81-92. Pradana, E. (2018). ANALISIS PENERAPAN ADAPTIVE BOOSTING (ADABOOST) DALAM MENINGKATKAN PERFORMASI ALGORITMA C4.5. 24. Quinlan, J. R. (1986). Induction of decision trees.
Machine Learning , 81-106.
Ratnaningrum, D. (2016). Analisis Klasifikasi Nasabah Kredit Menggunakan Bootstrap Aggregating Classification and Regression Trees (Bagging Cart). 81-90. Riyanto, E. A. (2021). Analisis Kinerja Algoritma CART dan Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Klasifikasi Kelayakan Kredit Koperasi. 55. Santos-Pereira, J. (2021). Top data mining tools for the healthcare industry. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences . Syafriansyah, M. (2015). Analisis Sistem dan Prosedur Pemberian Kredit pada Koperasi Simpan Pinjam Sentosa di Samarinda. 83- 93.
Urso, A. (2018). Data mining: Classification and prediction. Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology: ABC of Bioinformatics , 384-402. Webagus. (2020). Data mining: Data mining concepts and techniques . Retrieved from https://www.webagus.id/2020/02/knowled ge-discovery-in-database-kdd.html
Algoritma AdaBoost (Adaptive Boosting) - Pip Tools . (n.d.). Retrieved December 30, 2021, from https://piptools.net/algoritma-adaboost- adaptive-boosting/ Amin, M. F. (2016). Penerapan Algoritma Cart Untuk Memprediksi Status Kelulusan Mahasiswa. Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika Dan Sistem Informasi , 5 (3), 1215–1222. Aribowo, A., Kuswandhie, R., & Primadasa, Y. (2021). Penerapan dan Implementasi Algoritma CART Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Di Desa Ngadirejo. CogITo Smart Journal , 7 (1), 40. https://doi.org/10.31154/cogito.v7i1.293.40- 51
CAO, Y., MIAO, Q.-G., LIU, J.-C., & GAO, L.
(2013). Advance and Prospects of AdaBoost
Algorithm. Acta Automatica Sinica , 39 (6), 745–758. https://doi.org/10.1016/s1874- 1029(13)60052-x Harismi, A. (2020). Klasifikasi Umur Menurut WHO dan Masalah Kesehatannya . SehatQ. https://www.sehatq.com/artikel/risiko- penyakit-berdasarkan-klasifikasi-umur- menurut-who Hendrickx, T., Cule, B., Meysman, P., Naulaerts, S., Laukens, K., & Goethals, B. (2015). Mining association rules in graphs based on frequent cohesive itemsets. Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) , 9078 (3), 637–648. https://doi.org/10.1007/978-3-319- 18032-8_50 Maresa, K. I., Restu, I. W., & Ekawaty, R. (2019).
Inventarisasi Jenis Ikan yang Didaratkan dan Kondisi Sosial Ekonomi Nelayan di PPI Sangsit, Buleleng, Bali. Current Trends in Aquatic Science II , 2 (1), 29–36. Pt, S. K., Cabang, F., & Desember, M. (2011).
Model credit scoring untuk proses analisa kelayakan fasilitas kredit motor menggunakan metode classification and regression tree (cart) . Qilla Aulia Suri, A. M. G. (2019). Peningkatan Akurasi Pada Algoritma C4.5 Menggunakan Adaboost Untuk Meminimalkan Resiko Kredit. Prosiding SNATIF Ke-6 Tahun 2019 , 2007 , 96–101. Rakasiwi, L. S. (2021). Pengaruh Faktor Demografi dan Sosial Ekonomi terhadap Status
Kesehatan Individu di Indonesia. Kajian Ekonomi Dan Keuangan , 5 (2), 146–157. https://doi.org/10.31685/kek.v5i2.1008 Widayati, R., & Herman, U. (2019). Penyelesaian Kredit Bermasalah Pada Pt. Bank Perkreditan Rakyat (Bpr) Nagari Kasang . 1– 14. https://doi.org/10.31219/osf.io/d738z