## Sistem Klasifikasi Pengajuan Kredit Dengan Metode Support Vector Machine (SVM)
I Made Dwi Putra Asana Ni Putu Della Tirta Yanti Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi dan Informatika Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia Bali, Indonesia Bali, Indonesia dwiputraasana@instiki.ac.id dellatirtayanti@gmail.com
Abstract— Entering the era of the Covid-19 pandemic, lending capital (credit) to KOPPAS has increased, causing  a  lot  of  data  and  slowing  down  the  credit  disbursement  process.  Currently,  KOPPAS  has  not implemented a support system that can provide consideration for credit granting decisions. Therefore, in this study,  researchers  will  discuss  the  design  and  development  of  a  decision  support  application  system  for granting  credit  using  the  Support  Vector  Machine  (SVM)  method,  to  speed  up  the  credit  granting  process, prevent  the  level  of  subjectivity  in  granting  credit,  and  to  minimize  the  occurrence  of  bad  loans.  resulting from  errors  in  the  decision-making  process.  The  development  of this  system  uses  modeling  techniques  with data  classification  processes  and  the  CRISP-DM  development  method.  In  this  case,  the  Support  Vector Machine method classifies data into 2 classes, namely feasible and infeasible classes. The model development process  uses  the  Radial  Basis  Function  (RBF)  kernel  parameter  by  exploring  the  use  of  C  (cost)  and  y (gamma) parameter values. This development model uses 200 data with the attributes used in the form of the loan  amount,  term,  collateral  value,  guarantor  agreement,  occupation,  and  loan  history.  The  use  of  these attributes and the amount of data can produce quite good performance with the highest accuracy rate of 85% using C = 1 and y = 0.005 and the distribution of data is 80% training data and 20% testing data. With the performance of this model, the system can classify creditworthiness.
Keywords—SVM, Classification, Credit

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan masyarakat akan pinjaman modal mengalami peningkatan sejak memasuki era  pandemi  covid-19.  Hal  ini  dikarenakan  banyak  pelaku  usaha  pariwisata  di  Bali dirumahkan,  sehingga  mengalami  kesulitan  dalam  memenuhi  kebutuhan  maupun  dalam hal membangun usaha baru. Oleh karena itu, lembaga keuangan sangat berperan penting dalam proses peminjaman kredit. Namun, seleksi pemberian kredit di masa pandemi ini menjadi  tantangan  tersendiri  bagi  setiap  lembaga  keuangan.  Penggunaan  komputer sebagai alat bantu untuk mengelola suatu pekerjaan menjadi kebutuhan yang sangat vital dimana  informasi  cepat  dan  akurat  menjadi  suatu  hal  yang  sangat  dibutuhkan  pada  saat ini[1].  Salah  satu  lembaga  keuangan  yang  memberikan  pelayanan  peminjaman  modal adalah  Koperasi.  Koperasi  merupakan  sebuah  lembaga  usaha  yang  dimiliki  dan dijalankan oleh anggotanya untuk memenuhi kebutuhan bersama baik di bidang ekonomi, sosial ataupun  budaya[2]. Salah satu  koperasi  yang  menyediakan jasa  simpan  pinjam  di Kabupaten  Tabanan  yaitu  KOPPAS  Budhi  Dharma.  Di  masa  pandemi  ini,  KOPPAS memerlukan  bantuan  teknologi  informasi  dalam  seleksi  pemberian  kredit,  agar  tidak menimbulkan  kredit  macet  akibat  gagal  bayar  di  kemudian  hari.  Pada  dasarnya, pemberian  kredit  merupakan  hal  yang  sangat  memiliki  resiko  tinggi  dan  dibutuhkan kepercayaan penuh antara pihak kreditur dan debitur, serta sangat berpengaruh terhadap kondisi keuangan dan kelangsungan operasional perusahaan.
Berdasarkan  hasil  studi  lapangan  yang  dilakukan  di  Koperasi  Pedagang  Pasar (KOPPAS)  Budhi  Dharma,  diperoleh  informasi  rata-rata  pencairan  kredit  per  bulan mencapai 1 milyar, dengan jumlah pengajuan kredit per hari mencapai 5-8 data pengajuan yang  masuk  pada  KOPPAS.  Banyaknya  pemohon  kredit  membuat  karyawan  cukup
kewalahan dalam proses pertimbangan pemberian kredit, karena harus melalui beberapa tahap pengecekan data oleh credit analyst hingga sampai ke manajer untuk pengambilan keputusan.  Jika  hal  tersebut  terus  berlanjut  dengan  pemohon  kredit  yang  semakin mengalami  peningkatan,  akan  menyebabkan  terjadinya  penumpukan  data  permohonan kredit  yang  masuk.  Sebagai  alternatif  informasi  lain  dalam  pengambilan  keputusan, peneliti  dalam  penelitian  ini  mengusulkan  sistem  aplikasi  pendukung  keputusan pemberian kredit  dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Metode SVM dapat digunakan dalam memecahkan permasalahan penilaian kredit, karena metode ini  mampu  menggeneralisasi  data  dengan  baik,  mampu  melakukan  pengolahan  data dengan  jumlah  besar,  mampu  melakukan  klasifikasi  dan  regresi  secara  linier  dan non linier,  serta  dapat  menghasilkan  akurasi  yang  signifikan  dengan  daya  komputasi  yang lebih sedikit.
Beberapa  penelitian  yang  mendukung  dalam  penggunaan  metode  SVM  yaitu penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rizqi  Agung  Permana  dan  Sucitra  Sahara  pada  tahun 2019,  dengan  judul  “ Metode  Support  Vector  Machine Sebagai  Penentu  Kelulusan Mahasiswa  pada  Pembelajaran  Elektronik”.  Permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah kegagalan dan kesuksesan akademi pelaksanaan pembelajaran E-learning sulit diprediksi dan  merupakan  bagian  dari  mahasiswa  yang  telah  menjadi  subyek  dari  perdebatan. Berdasarkan  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan  dengan  membandingkan  algoritma Support  Vector  Machine dengan  menggunakan  data  log  mahasiswa,  kemudian  di  uji untuk mendapatkan nilai accuracy dan AUC dari setiap algoritma sehingga didapat hasil pengujian  tertinggi  dengan  menggunakan support  vector dengan  nilai accuracy sebesar dengan  akurasi  85.02%,  dan  nilai  AUC  0.610.  Hasil  pengujian  ini  membuktikan  bahwa SVM  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  sangat  baik  untuk  memecahkan  masalah walaupun dengan sampel yang terbatas [3].
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  Emy  Haryatmi  dan  Sheila  Pramita  Hervianti  pada tahun  2021,  dengan judul  “Penerapan  Algoritma Support  Vector  Machine Untuk  Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu”. Permasalahan dalam penelitian ini adalah dibutuhkannya  sistem  prediksi  yang  mampu  memberikan  prediksi  terhadap  kelulusan mahasiswa  secara  dini  untuk  meningkatkan  jumlah  kelulusan  mahasiswa  dan meminimalisir  jumlah  mahasiswa  yang  tidak  lulus  tepat  waktu  sesuai  dengan  masa studinya  pada  Fakultas  Teknik  Universitas  Swasta  di  Indonesia.  Berdasarkan  dari  hasil pengujian terhadap 3 kelompok persentase data training dan data testing, algoritma SVM memberikan nilai akurasi paling tinggi terhadap data testing yaitu sebesar 94,4% dengan persentase  data training dan  data testing sebesar  90%  dan  10%.  Nilai  akurasi  dari presentase  data training dan  data testing sebesar  80%  dan  20%  adalah  92,6%.  Nilai akurasi dari presentase data training dan data testing sebesar 70% dan 30% adalah 91,4%. Hal  ini  menandakan  bahwa  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual mendekati 100% sehingga data training dan data testing yang digunakan dapat dikatakan valid [4].
Penelitian ketiga dilakukan oleh  Akbar Habib Buana Wibawa Putra, Anisa Herdiani, dan  Ibnu  Asror  pada  tahun  2019,  dengan  judul  “Identifikasi Fake  Account Twitter Menggunakan Support  Vector  Machine ”.  Sistem  yang  dibangun  diperlukan  karena banyak  akun  palsu  yang  digunakan  untuk  menambah  popularitas  seseorang  dengan menggunakan followers palsu  atau fake  followers .  Pengumpulan  data  yang  akan dilakukan  menggunakan library  Tweepy pada  Python.  Hasil  penelitian  ini fake  account dapat diidentifikasi dengan menggunakan metode SVM ( Support vector machine ) dengan menghasilkan accuracy sebesar 93.42% jika menggunakan seluruh atribut jumlah tweet, memakai  twitter  untuk  Android,  pemakaian  twitter  untuk  web,  Geolokasi,  status protected atau status verified [5].
Penelitian  keempat  dilakukan  oleh  Rooy  Thaniket,  Kusrini,  dan  Emha  Taufik  Lutfi, dengan  judul  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine ”.  Permasalahan  dalam  penelitian  ini  yaitu  jumlah  kelulusan
mempengaruhi penilaian pemerintah serta mempengaruhi status akreditasi program studi tingkat kelulusan dalam suatu perguruan tinggi, itu sangat penting bagi setiap mahasiswa. Dalam  hal  ini  peneliti  melakukan  perbandingan  hasil  penelitian  dari  beberapa  contoh penelitian  untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  melihat  tingkat akurasi yang dihasilkan dari pengujian sistem. Penelitian ini menggunakan SVM dengan memanfaatkan library sklearn  pada  Python  dengan  menggunakan  parameter  tipe  kernel Radial  basis  function (RBF).  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  yaitu  tingkat  akurasi  yang dimiliki  oleh  algoritma Support  Vector  Machine dengan  tiper  kernel  RBF  untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunkan phyton sebesar 95,00% [6].
Penelitian kelima dilakukan oleh Oki Arifin dan Theopilus Bayu Sasongko pada tahun 2018, dengan judul “Analisa Perbandingan Tingkat Performansi Metode Support Vector Machine dan  Naïve  Bayes Classifier Untuk  Klasifikasi  Jalur  Minat  SMA”.  Pada penelitian  ini  digunakan  data  dari  dua  sekolah  SMA  sebanyak  288  siswa  tahun  ajaran 2013-2014.  Siswa  yang  berlabel  IPA  berjumlah  150  siswa  dan  siswa  yang  berlabel jurusan  IPS  berjumlah  138  siswa.  Dataset  terdiri  dari  data  nilai  psikologi  (iq,  logika rasional,  konkrit  operasional,  abstrak  konseptual,  analisa  sintesa,  logika  verbal,  logika numerik, dan daya ingat), Nilai UN pada jenjang sebelumnya (Matematika dan IPA) dan nilai rata-rata raport kelas X (IPA dan IPS) yang diambil dari SMA di Jawa Tengah. Hasil akhir  dari  proses  klasifikasi  kedua  metode  tersebut  diperoleh  kesimpulan  bahwa  tingkat performansi  yang  diukur  dengan  akurasi,  presisi, recall ,  dan  nilai  AUC  ( area  under curve ) algoritma SVM yang menggunakan kernel anova dan faktor pinalti (C) sebesar 5.0 lebih  besar  daripada  performansi  algoritma  Naïve  Bayes Classifier .  Dimana  dengan menggunakan  metode  SVM  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  97.1%,  sedangkan klasifikasi dengan metode Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90.86% [7].
Penelitian keenam dilakukan oleh Suhardjono, Ganda Wijaya, dan Abdul Hamid pada tahun  2019,  dengan  judul  “Prediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  SVM Berbasis  PSO”.  Pada  penelitian  tersebut  menggunakan  dataset  mahasiswa  yang  diambil dari  tahun  2013-2018  sebanyak  796  parameter  dengan  sembilan  atribut  yang  diuji menggunakan algoritma SVM berbasis PSO. Dalam penelitian ini menggunakan 10- cross validation untuk melakukan uji validasi terhadap model. Jika terdapat atribut yang tidak optimal  akan  digunakan  model  PSO  untuk  mengoptimalkan  tingkat  akurasi.  Hasil  dari ekspresimen dengan menggunakan metode SVM yaitu akurasi sebesar 85.81% [8].
Dari beberapa penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode SVM merupakan metode  yang  sangat  baik  digunakan  dalam  proses  pengolahan  data  dengan  proses klasifiksi  maupun  prediksi.  Dengan  pembangunan  aplikasi  ini,  diharapkan  dapat membantu KOPPAS Budhi Dharma dalam  menentukan pemohon kredit yang layak dan tidak layak mendapatkan kredit dengan sistem komputerisasi yang memungkinkan dalam penghematan biaya serta waktu dalam pengambilan keputusan.

## II. METODE PENELITIAN
A. Alur Penelitian
Adapun  gambaran  alur  proses  atau  tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu dapat dilihat dalam gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Pada  gambar  1  merupakan  alur  dari  penelitian  ini.  Alur  penelitian  dimulai  dari melakukan  pengumpulan  data,  dimana  data  yang  digunakan  yaitu  data  pengajuan  kredit dari  Koperasi  Pedagang  Pasar  (KOPPAS)  Budhi  Dharma.  Selanjutnya  peneliti  juga mencari  studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  metode  pengumpulan  data  pustaka, membaca  dan  mencatat,  serta  mengelola  bahan  penelitian,  selanjutnya  dilakukan persiapan  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan  model  dengan  metode pengembangan  CRISP-DM.  Dalam  tahap  pengujian  akan  menggunakan  metode confusion matrix , setelah itu peneliti melakukan evaluasi dan validasi hasil pengujian.

## B. Gambaran Umum Sistem
Perancangan sistem klasifikasi kelayakan kredit pada KOPPAS Budhi Dharma dengan metode Support  Vector  Machine dibuat  dalam  bentuk  rancangan  diagram  gambaran umum seperti yang terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Gambaran Umum Sistem
Pada sistem yang akan dibangun, terdapat dua proses utama yaitu proses pelatihan dan pengujian dengan menggunakan data pengajuan kredit. Data pengajuan kredit terdiri dari nama, alamat, jenis kelamin, jumlah pinjaman, jangka waktu, nilai jaminan, persetujuan penanggung  kredit,  pekerjaan,  serta  riwayat  meminjam.  Pada  langkah  pertama  pada dataset akan dilakukan proses preparation data, dimana proses ini, data yang digunakan akan disaring dan diolah untuk menghilangkan duplicate data, noise , serta missing value sehingga  hanya  menyisakan  atribut  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Atribut tersebut  terdiri  dari  jumlah  pinjaman,  nilai  jaminan,  jangka  waktu,  persetujuan penanggung kredit, pekerjaan, serta riwayat meminjam. Tahap preparation juga dilakukan untuk mengubah data mentah ke dalam bentuk yang lebih mudah dipahami oleh sistem. Proses ini penting dilakukan karena data mentah sering kali tidak memiliki format yang
teratur dan sulit untuk dikenali oleh sistem. Selanjutnya data yang sudah melalui proses preparation  akan  melalui  proses  split  data  dengan  membagi  data  menjadi  data  pelatihan dan  pengujian.  Selanjutnya  dilakukan  proses  pelatihan  data  dengan  metode  SVM  untuk menghasilkan  model  yang  diharapkan.  Kemudian  data  akan  melalui  proses  pengujian menggunakan  metode confusion  matrix untuk  menghasilkan  model  terbaik.  Model  yang dihasilkan  akan  melalui  proses  pengujian  dengan  metode  SVM  menggunakan  data  uji. Hasil  dari  proses  pengujian,  akan  melalui  proses  evaluasi  dan  validasi  hasil  untuk menentukan akurasi dan performa terbaik.

## C. Support Vector Machine (SVM)
SVM  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  dikembangkan  oleh  Boser, Guyon dan Vapnik yang digunakan untuk memisahkan data berdasarkan 2 kelas berbeda melalui  garis  optimal hyperplane [9]. Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  metode learning machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan  menemukan hyperplane terbaik  yang  memisahkan  dua  buah class pada input space .  [10].  Model  algoritma  SVM  merupakan  salah  satu  algoritma  dari  metode klasifikasi, yang bekerja dengan cara mencari suatu garis ( hyperplane ) untuk memisahkan dua  kelompok  data. Hyperplane dengan  pemisah  terbaik  dapat  ditemukan  dengan mengukur margin dari hyperplane dan mencari titik maksimum. Kernel harus digunakan untuk  mencapai  keberhasilan  banyak  algoritma  klasifikasi  untuk  permukaan  linier. Dengan  demikian  dapat  diketahui  bahwa  jenis  kernel  dapat  mempengaruhi  hasil klasifikasi  yang  dilakukan. Hyperplane adalah  garis  pemisah  terbaik  antara  dua  kelas. Untuk  mencari hyperplane dapat  dilakukan  dengan  mencari margin  hyperplane dan mencari  titik  maksimum. Margin adalah  jarak  antara  data  terdekat  di  antara  dua  kelas yang berbeda, yang disebut dengan support vector [11].
Gambar 3. Support Vector Machine

## D. Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  matrix  2x2  yang  merepresentasikan  hasil  klasifikasi  biner pada  suatu  dataset.  Terdapat  beberapa  rumus  umum  yang  dapat  digunakan  untuk menghitung  performa  klasifikasi.  Hasil  dari  nilai accuracy , precision dan recall bisa ditampilkan  dalam  persentase  [12].    Untuk  melihat  hasil  dari  kinerja  model,  digunakan metode confusion  matrix yang  terdiri  dari accuracy, precision,  dan recall .  Pada  metode ini ditentukan pula target name yang digunakan. Dimana target name terdiri dari kelas 0 (tidak layak) dan kelas 1 (layak).

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Pengolahan Data
Pengolahan  data  adalah  suatu  proses  menerima  data  sebagai  masukan  (input) memproses  (processing)  menggunakan  proses  tertentu,  dan  mengeluarkan  hasil  proses data  tersebut  dalam  bentuk  informasi  (output)[13].  Dalam  proses  pembangunan  model ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  yang  diperoleh  dari  Koperasi  Pedagang  Pasar
(KOPPAS) Budhi Dharma, dimana data tersebut berupa data pengajuan kredit tahun 2019 sampai 2021 yang terdiri dari pengajuan yang diterima dan yang ditolak oleh perusahaan yang  berjumlah  200  data.  Dalam  data  tersebut  memuat  beberapa  atribut  yaitu  nama, alamat,  jenis  kelamin,  jumlah  pinjaman,  jangka  waktu,  nilai  jaminan,  persetujuan penanggung kredit, pekerjaan, serta riwayat meminjam. Data tersebut disimpan dalam file berformat .csv agar mampu terbaca oleh sistem saat melakukan proses pemodelan.
Gambar 4. Data Pengajuan Kredit
Data  yang  telah  berformat  .csv  tersebut  akan  di-import  kedalam  google  colab  untuk diproses  sebelum  ke  tahap  pemodelan.  Setelah  di  impor,  data  di  cek  kembali  untuk memastikan  data  yang  digunakan  sudah  lengkap.  Pada  proses  ini,  terdapat  3  data  yang tidak lengkap ( missing ). Data yang tidak lengkap tersebut, diperbaiki secara manual pada file excel sesuai dengan isian form pengajuan yang diisi oleh calon nasabah.  Kemudian, dilanjutkan dengan proses encoder data. Encoder data dilakukan dengan tujuan merubah data  yang  berbentuk  kategorikal  ke  dalam  bentuk  numerik.  Hal  ini  terjadi  karena  pada tahap  pemodelan  hanya  mengolah  data  yang  berbentuk  numerik.  Adapun  fitur  yang melalui  proses  encoding  yaitu  pekerjaan,  persetujuan  penanggung,  dan  riwayat meminjam.
Dalam  proses  pemodelan  hanya  menggunakan  beberapa  fitur,  diantaranya  jumlah pinjaman(3), jangka waktu(4), nilai jaminan(5), persetujuan penanggung(6), pekerjaan(7), serta  riwayat  meminjam(8).  Sedangkan  untuk  labelnya  akan  menggunakan  kolom keterangan(9).  Untuk  melakukan  proses  pemilihan  fitur  untuk  proses  pemodelan,  dapat menggunakan perhitungan array.
Kemudian, dataset melalui proses data splitting. Splitting ini berfungsi untuk membagi data menjadi 2 yaitu untuk proses training dan proses pengujian. Penggunaan parameter random state juga sangat berpengaruh dalam hasil akurasi sistem. Random state berfungsi untuk melakukan pengacakan terhadap data yang digunakan. Seperti yang diutarakan oleh Andi  Ainun  Dzariah  Halima  dan  Siska  Anraenia  pada  tahun  2019,  Random  state digunakan  agar  dataset  tidak  berubah-ubah,  sehingga  diberikan  nilai  ketetapannya[14]. Pada pembangunan model ini menggunakan split data pengujian sebesar 0.2 (20%) atau 80% data latih dari jumlah keseluruhan 200 data serta dengan random state 20.
#untuk merubah nilai menggunakan encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder encoder = LabelEncoder() dataset['Pekerjaan'] = encoder.fit_transform(dataset['Pekerjaan'])
dataset['Ppenanggung'] = encoder.fit_transform(dataset['Ppenanggung']) dataset['Riwayatmeminjam'] = encoder.fit_transform(dataset['Riwayatmeminjam']) dataset
X_train  =  dataset.iloc[:,  [  3,  4,  5,  6,  7,  8]].values  #menentukan  feature  (X)  yang  akan digunakan y_train = dataset.iloc[:, 9].values #menentukan target (y) dari data yang telah di upload print(y_train)
Pembagian  data  (splitting)  serta  penggunaan  nilai  random  state  dengan  persentase yang  berbeda  sangat  berpengaruh  dalam  hasil  akhir  model.  Baik  dalam  tingkat  akurasi maupun dalam hal performa model yang dihasilkan.

## B. Proses Pelatihan Support Vector Machine
Pada  proses  pembangunan  model  ini  menggunakan  metode Support  Vector  Machine (SVM).  Seperti  yang  diutarakan  oleh  Nuraeni  Herlinawati,  Yuri  Yuliani,  Siti  Faizah, Windu  Gata,  dan  Samudi  pada  tahun  2019,  dimana  metode  SVM  adalah  metode  yang baik digunakan untuk klasifikasi dan regresi yang biasa digunakan untuk masalah linear dan  non  linear[15].  Proses  pemodelan  dilakukan  dengan  cara  memanggil  data  training untuk  proses  pembuatan  model.  Dalam  proses  pemodelan  ini  juga  menambahkan parameter  kernel  di  dalamnya.  Proses  pemodelan  ini  menggunakan  kernel  Radial  Basis Function  (RBF)  dengan  melakukan  eksplorasi  terhadap  penggunaan  nilai  parameter  C (cost) dan y (gamma). Pada proses training ini menggunakan parameter C= 1, dan gamma = 0.005.
Setelah  melakukan  proses  training  atau  pelatihan,  model  kembali  di  evaluasi menggunakan  data  uji  yang  telah  disiapkan  sebelumnya.  Proses  pengujian  ini  bertujuan untuk mengukur kinerja model. Apakah model sudah mampu melakukan prediksi dengan baik atau tidak.
Adapun hasil dari kinerja model yang diukur dengan metode confusion matrix dengan hasil  splitting  20%  data  uji  serta  penggunaan  nilai  parameter  C=1,  y  =  0.005 menghasilkan nilai akurasi rata-rata 85%, presisi 91%, dan recall 79% dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Data Pengajuan Kredit
C. Tampilan Rekomendasi Kredit
# Splitting the dataset into the Training set and Test set from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,  X_test,  y_train,  y_test  =  train_test_split(X_train,  y_train,  test_size  = 0.2, random_state = 20) # Fitting the classifier classifier to the Training set from sklearn.svm import SVC classifier = SVC(kernel = 'rbf', C= 1, gamma= 0.005) classifier.fit(X_train, y_train) print(classifier) print(y_train) # Predicting the Test set results y_pred = classifier.predict(X_test) print (X_test)

## Gambar 6. Tampilan Rekomendasi Kredit
Gambar  4  merupakan  tampilan  dari  sistem  rekomendasi  kredit  yang  dibangun. Dimana dalam sistem ini berisikan tabel dengan fitur berupa nama, alamat, jenis kelamin, jumlah  pinjaman,  jangka  waktu,  nilai  jaminan,  persetujuan  penanggung,  pekerjaan, riwayat  meminjam,  serta  keterangan.  Untuk  proses impor data  dilakukan  dengan  klik button  browse untuk  mengambil  data  yang  telah  berformat  csv.  Selanjutnya  data  yang telah diambil  diklasifikasi dengan model yang telah ditanam ke dalam flask dengan cara klik submit pada sistem sehingga mampu menghasilkan keterangan layak atau tidak layak mendapatkan  kredit.  Pada  menu  ini  juga  dapat  meng- copy hasil  dari  klasifikasi, mendownload file format csv, Excel, dan PDF. Hasil dari klasifikasi sistem ini juga dapat langsung  di print dengan  klik button  print pada  sistem.  Pada  sistem  juga  terdapat  fitur search untuk membantu memudahkan pengguna untuk mencari data calon nasabah.

## D. Pengujian Sistem
Pada  pembangunan  model  ini  dilakukan  proses  pengujian  dengan  melakukan  5  kali splitting data  serta  melakukan  pengujian  terhadap  penggunaan  kernel Radial  Basis Function (RBF)  dengan  menggunakan  beberapa  ukuran  parameter  C  ( cost )  y  ( gamma ). Pada  pengujian  ini  menghasikan  tingkat  akurasi  yang  berbeda  berdasarkan  ukuran splitting data  serta  ukuran  parameter cost dan gamma .  Hasil  pengujian  tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1.
Pengujian Sistem Parameter RBF Splitting Akurasi Presisi Recall 1 85% 91% 79% C = 1 2 84% 90% 76% y = 0.005 3 80% 88% 75% 4 76% 85% 73% 5 75% 84% 73% 1 85% 91% 79% C = 1 2 82% 89% 74% y = 0.05 3 78% 87% 73% 4 74% 84% 71% 5 75% 84% 73% 1 82% 89% 75% C = 1 2 80% 88% 71% y = 0.5 3 77% 86% 71% 4 73% 84% 69% 5 74% 84% 72% 1 82% 89% 75% C = 1 2 80% 88% 71% y = 1 3 77% 86% 71% 4 73% 84% 69% 5 71% 83% 69% 1 82% 89% 75% C = 1 2 34% 17% 50% y = 5 3 40% 20% 50% 4 44% 22% 50% 5 69% 82% 66% 1 85% 91% 79% C = 2 2 84% 90% 76% y = 0.005 3 80% 88% 75% 4 76% 85% 73% 5 75% 84% 73%
Pada  tabel  1  merupakan  tabel  hasil  pengujian  data  dengan  menggunakan  parameter kernel RBF dengan rentang nilai C ( cost ) =1 dan nilai y ( gamma ) = 0.005 - 5. Pengujian data  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan splitting terhadap  200  data  sebanyak  5  kali dengan  pembagian  data  latih  dan  data  uji  dengan  proporsi  yang  berbeda  di  setiap pengujiannya.  Pada splitting 1  menggunakan  data  latih  sebesar  80%  dan  data  uji  20%, splitting 2 menggunakan data latih 75% dan 25% data uji, splitting 3 menggunakan 70% data  latih  dan  30%  data  uji, splitting 4  menggunakan  65%  data  latih  dan  35%  data  uji, serta splitting 5 menggunakan 60% data latih dan 40% data uji.
Dari  hasil  pengujian  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  performa  model  terbaik dihasilkan  dari  penggunaan  kernel  RBF  dengan  nilai  parameter  C=1  dan  y  ( gamma )  = 0.005,  dengan  menggunakan  splitting  data  80%  data  latih  dan  20%  data  uji  yang menghasilkan  tingkat  akurasi  tertinggi  yaitu  85%,  presisi  91%,  dan  recall  79%.  Hasil pemodelan  dengan  performa  terbaik  ini  selanjutnya  disimpan  dan  ditanam  ke  dalam tampilan  sistem  dengan  menggunakan  flask,  sehingga  mampu  melakukan  proses klasifikasi  untuk  menentukan  calon  debitur  yang  layak  atau  tidak  layak  mendapatkan kredit.

## IV. KESIMPULAN
Tahap rancang bangun sistem klasifikasi kelayakan kredit, dimulai dari pengumpulan data, perancangan sistem, dan pembangunan model dengan menggunakan google colab . Metode  yang  digunakan  dalam  pembangunan  sistem  yaitu  metode Support  Vector
Machine dengan  tahap  pengembangan  sistem  CRISP-DM.  Pembangunan  sistem  ini menggunakan aplikasi perangkat lunak Visual Studio Code , dengan bahasa pemrograman python,  HTML,  dan  CSS.  Pada  proses training ,  penggunaan  parameter  sangat berpengaruh  dalam  poses  menghasilkan  model.  Dalam  pembangunan  model  ini menggunakan  parameter  kernel Radial  Basis  Function (RBF)  dengan  melakukan eksplorasi  nilai  dari  parameter  C  ( cost )  dan  y  ( gamma ).  Dari  hasil  eksplorasi  tersebut menghasilkan  model  terbaik  dengan  nilai  parameter  C=1  dan  y  ( gamma )  =  0.005. Berdasarkan  hasil  dari  proses training dalam  pembangunan  model,  dilakukan pengukuran  terhadap  performa  kinerja  model  dengan  menggunakan  metode confusion matrix dengan menghasilkan akurasi sebesar 85%, presisi 91%, serta recall 79%. Penelitian  ini  tentunya  masih  memiliki  keterbatasan  yaitu  hanya  menggunakan  200 data  dengan  6  atribut  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Pengembangan  yang dapat  dilakukan  pada  penelitian  selanjutnya  yaitu  menambahkan  beberapa  fitur  dan jumlah  data  yang  mungkin  saja  dapat  mempengaruhi  kinerja  model  agar  menghasilkan performa  yang  lebih  baik  lagi  dalam  melakukan  klasifikasi  kelayakan  kredit serta  dapat meningkatkan akurasi pada model.

## R EFERENCES
[1] M.  Samsudin,  M.  Abdurahman,  and  M.  H.  Abdullah,  “Sistem  Informasi Pengkreditan Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Sejahtera Baru Kota Ternate Berbasis Web,” J. Ilm. Ilk. - Ilmu Komput. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 11–23, 2019, doi: 10.47324/ilkominfo.v2i1.16.
[2] H.  Salsabila  and  E.  Sudarmilah,  “Sistem  Informasi  Simpan  Pinjam  di  Koperasi Pendidikan  Wonogiri,” J.  Repos. ,  vol.  2,  no.  5,  pp.  541–552,  2020,  doi: 10.22219/repositor.v2i5.911.
[3] R. A. Permana and S. Sahara, “Metode Support Vector Machine Sebagai Penentu Kelulusan Mahasiswa pada Pembelajaran Elektronik,” vol. VII, no. 1, pp. 50–58, 2019.
[4] E.  Haryatmi  and  S.  Pramita  Hervianti,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine  Untuk  Model  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu,” J.  RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  386–392,  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i2.3007.
[5] A.  Putra,  A.  Herdiani,  and  I.  Asror,  “Identifikasi  Fake  Account  Twitter Menggunakan Support Vector Machine,” eProceedings … , vol. 6, no. 2, pp. 8852– 8858, 2019.
[6] rooy  Kusrni,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu,”  vol.  13,  no.  2,  pp. 69–83, 2019.
[7] O. Arifin and T. B. Sasongko, “Analisa perbandingan tingkat performansi metode support vector machine dan naïve bayes classifier,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 1, pp. 67–72, 2018.
[8] Suhardjono,  W.  Ganda,  and  H.  Abdul,  “Prediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan  Svm  Berbasis  Pso,” Bianglala  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  97–101, 2019.
[9] W.  Widayani  and  H.  Harliana,  “Analisis  Support  Vector  Machine  Untuk Pemberian  Rekomendasi  Penundaan  Biaya  Kuliah  Mahasiswa,” J.  Sains  dan Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 20–27, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i1.268.
[10] I. Sugiyarto, “Perbandingan Kinerja Algoritma Data Mining Prediksi Persetujuan Kartu  Kredit,” Fakt.  Exacta ,  vol.  12,  no.  3,  p.  180,  2019,  doi: 10.30998/faktorexacta.v12i3.4310.
[11] I.  I.  Aditia,  R.  Latuconsina,  and  A.  Dinimaharawati,  “SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEMPAT KERJA DECISION SUPPORT SYSTEM

## OF INTERNSHIP WORKPLACE SELECTION
FOR ELECTRICAL
ENGINEERING FACULTY STUDENT ’ S OF TELKOM UNIVERSITY,” vol. 8, no. 5, pp. 6725–6736, 2021.
[12] L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  and  R.  Respatiwulan,  “Analisis  Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[13] R. Kurniawan and S. Marhamelda, “Sistem Pengolahan Data Peserta Didik Pada Lkp  Prima  Tama  Komputer  Dumai  Dengan  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman Php,” I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  a ,  vol.  11,  no.  1,  p.  37,  2019,  doi: 10.36723/juri.v11i1.140.
[14] A.  A.  D.  Halim  and  S.  Anraeni,  “Analisis  Klasifikasi  Dataset  Citra  Penyakit Pneumonia menggunakan Metode K-Nearest Neighbor (KNN),” Indones. J. Data Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 01–12, 2021, doi: 10.33096/ijodas.v2i1.23.
[15] N.  Herlinawati,  Y.  Yuliani,  S.  Faizah,  W.  Gata,  and  S.  Samudi,  “Analisis Sentimen  Zoom  Cloud  Meetings  di  Play  Store  Menggunakan  Naïve  Bayes  dan Support Vector Machine,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, p. 293, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18186.