## Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Kriteria Nasabah Pembiayaan Syariah BMT 071

## M. Wahyu Santoso
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1 wahyu.santoso2900@gmail.com Submitted 30-06-2020; Accepted 28-08-2020; Published 31-08-2020
Abstrak
Seperti yang diketahui bahwa salah satu tugas dari bidang Pembiayaan adalah melakukan analisis data nasabah yang ada di suatu koperasi untuk  mengetahui  nasabah  -  nasabah  mana  saja  yang  berpotensi  agar  bisa  melakukan  kredit  kembali.  Adapun  metode  yang  dapat digunakan untuk menganalisis data nasabah yang ada yaitu dengan cara mengklasifikasikan seluruh nasabah yang pernah melakukan atau menyelesaikan  angsuran  pembiayaan  nya  ke  dalam  target  pemasaran  selanjutnya.  Oleh  karena  itulah  penelitian  ini  dilakukan  untuk membantu  menyelesaikan  permasalahan diatas  dengan  cara  mengklasifikasikan  para  nasabah  lama  tersebut  menggunakan  Algoritma C4.5 yang dapat berfungsi untuk memprediksi kriteria nasabah pinjaman dana yang berpotensi melakukan peminjaman dana kembali terhadap BMT 071. Bagian Pembiayaan BMT 071 yang berlokasi di Kalimantan Tengah, Kabupaten Kotawaringin Timur ini merupakan tempat yang dipilih oleh peneliti sebagai studi kasus, dengan asumsi Bagian Pembiayaan BMT 071 ini telah mengalami permasalahan seperti yang telah dijelaskan di atas.  Oleh karena itu penulis menggunakan teknik data mining yang  menggunakan teknik klasifikasi Decision  Tree (Pohon  Keputusan).  Sedangkan  untuk  algoritma  yang  dipakai  sebagai  algoritma  pembantu  untuk  membentuk  pohon keputusannya adalah Algoritma C4.5. Untuk dataset yang di proses dalam penelitian ini adalah data angsuran nasabah pembiayaan BMT 071 pada bulan Agustus 2018 sampai dengan Maret 2020 dalam format Microsoft Excel yang berjumlah 313 Nasabah. Hasil penelitian ini adalah sebuah rancangan aplikasi yang dapat memudahkan bagian Pembiayaan di BMT 071 dalam memperoleh target pembiayaan di masa yang  akan datang.
Kata Kunci: Pembiayaan,Koperasi, Data mining ,Prediksi, Decission Tree ,Algoritma C4.5,Koperasi Syariah

## Abstract
As it is known that one of the tasks of the Financing field is to analyze customer data in a cooperative to find out which customers have the potential to be able to do credit again. The method that can be used to analyze existing customer data is by classifying all customers who have made or completed their financing installments into subsequent marketing targets. That is why this research was conducted to help resolve the above problems by designing a data mining application that can serve to predict the criteria of loan fund customers who have  the  potential  to  borrow  funds  back  to  the  BMT  071.  Financing  Section  of  BMT  071  located  in  Central  Kalimantan,  Regency Kotawaringin Timur is a place chosen by researchers as a case study, assuming the BMT 071 Financing Section has experienced problems as explained above. Therefore, the authors use data mining techniques that are applied to the application to be built is the Decision Tree classification technique. As for the algorithm used as a helper algorithm to form a decision tree is the C4.5 Algorithm. For the dataset processed in this study is the installment data for  BMT 071 financing customers from August 2018 to March 2020 in Microsoft Excel format. The results of this study are a design application that can facilitate the Financing section of the BMT 071 in obtaining financing targets in the future.
K eywords : Pembiayaan,Koperasi, Data mining ,Prediksi, Decission Tree ,Algoritma C4.5,Koperasi Syariah

## 1. PENDAHULUAN
Perlu  diketahui  BMT  071  merupakah  sebuah  koperasi  syari’ah  yang  salah  satu  tugasnya  adalah  memberikan  pelayanan pinjaman / pembiayaan dana kepada para nasabah, di BMT 071 mempunyai beberapa bidang / bagian contohnya bagian Pembiayaan, tugas utama bagian Pembiayaan BMT 071 selama ini adalah mencari nasabah lama yang pernah melakukan pembiayaan di BMT 071 untuk menawarkan kembali Pembiayaan dan menghimpun dana Masyarakat Kotim, untuk saat ini  jumlah  Anggota  Nasabah  BMT  071  adalah  4710  orang.  Adapun  Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  target Pembiayaan  selama  ini  adalah  menganalisa  dan  mengira-ngira  semua  nasabah  lama  yang  berjumlah  kurang  lebih  313 nasabah yang telah melunasi angsuran pembiayaannya ke dalam target pemasaran  selanjutnya, padahal  seperti  yang  Kita ketahui belum tentu efektif dan semua nasabah akan tertarik melakukan pembiayaan lagi.
Koperasi merupakan salah satu lembaga keuangan yang melakukan transaksi kredit. Dalam rangka mengembangkan usahanya  dalam  bentuk  pinjaman  anggota,  koperasi  memiliki  prinsip  kehatihatian  sebagaimana  yang  diterapkan  pada perbankan dengan melakukan analisis pemberian kredit kepada calon anggotanya [2].
Oleh karena itulah, untuk meningkatkan loyalitas dan kepercayaan para nasabah lama BMT 071, bagian Pembiayaan ini dituntut agar lebih cepat dan tepat dalam mengambil keputusan dalam menentukan strategi pemasaran selanjutnya, baik produk utama Pembiayaan maupun layanan jasa Gadai yang sering ditawarkan kepada nasabah khususnya dalam masalah pembiayaan. Hal ini dapat dilakukan apabila Tim Pembiayaan memperoleh informasi yang cukup untuk membantu proses pengambilan keputusan, salah satunya yaitu dengan cara melakukan prediksi kriteria nasabah lama untuk kepentingan target pemasaran.
Adapun teknik Data mining ini dapat digunakan oleh bagian Pembiayaan untuk menganalisis pasar sehingga seorang Admin  Pembiayaan dapat  memahami  pasar  yang  sudah  ada  ataupun  menemukan  peluang-peluang  yang  baru  untuk meningkatkan  keuntungan  yang  didapatkan, termasuk  memprediksi  kriteria  target  pasar  yang  ada.  Oleh  karena  itulah, penelitian  ini  difokuskan  pada  pemanfaatan data  mining untuk  mengklasifikasikan  dan  memprediksi  kriteria  nasabah pembiayaan  BMT  071,  sehingga  dapat  diketahui  apakah  nasabah  yang  tersebut  merupakan  nasabah  lama  yang  dapat
berpotensi menjadi nasabah pembiayaan yang sangat berpotensi melakukan pembiayaan kembali atau tidak.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian dan penyusunan serta pengumpulan data penulis menggunakan metode – metode sebagai berikut : 1. Wawancara
Wawancara  ini  dilakukan  dengan  cara  mengadakan  wawancara  secara  langsung  dengan  salah  satu  karyawan  yang bertanggung jawab atas pengelolaan data Pembiayaan pada  BMT 071 Sampit yakni Pak Wahyu agar sistem yang dibuat sesuai dengan kebutuhan yang ada di perusahaan.
2. Pengamatan
Dilakukan dengan mengamati langsung kegiatan pemasaran pembiayaan pada perusahaan BMT 071 Sampit agar dapat memahami sistem pembiayaan yang saat ini sedang berjalan.
3. Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dengan  mempelajari  metode  yang  berhubungan  dengan  Pembiayaan  Syariah dan  mempelajari aplikasi-aplikasi  yang dipakai  dalam penerapan Data mining , oleh karena itu  penulis banyak mengutip, mempelajari dari buku-buku elektronik yang berhubungan langsung dengan masalah diatas.

## 2.2 Teori Pendukung
a. Konsep Mendasar Data mining
Data  mining merupakan  salah  satu  proses  yang  mengacu  pada  Teknik mining (menambang)  yang  digunakan  untuk menganalisa data dari pandangan atau perspektif yang berbeda dan menyimpulkannya menjadi informasi- informasi penting dan juga dapat dipakai untuk meningkatkan keuntungan, memperkecil biaya yang dikeluarkan, atau bahkan keduanya. Data mining secara teknis dapat disebut juga sebagai proses untuk menemukan korelasi atau pola dari ratusan atau ribuan field dari sebuah relasional database yang besar (dataset).
Secara umum kegunaan data mining dapat dibagi menjadi dua, yaitu deskriptif dan prediktif. Deskriptif berarti data mining digunakan untuk mencari pola-pola yang dapat dipahami manusia yang menjelaskan karakteristik data. Sedangkan prediktif  berarti  data  mining  digunakan  untuk  membentuk  sebuah  model  pengetahuan  yang  akan  digunakan  untuk melakukan prediksi [1].
Saat pengaplikasiannya, data mining adalah salah satu bagian dari proses KDD ( Knowledge Discovery in Database ) yang  mempunyai  tugas  untuk  mengekstrak  suatu  pola  atau  model  dari  data  dengan  menggunakan  suatu  algoritma  yang spesifik. Adapun beberapa proses KDD adalah sebagai berikut :
1. Data  Selection  : Pemilihan  data  dari  sekumpulan  data  operasional  yang  perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi ketika KDD dimulai.
2. Preprocessing : Saat sebelum proses data mining dilaksanakan, perlu dilakukan terlebih dahulu proses cleaning, yang bertujuan untuk membuang duplikasi data atau data yang sama, memeriksa data yang tidak konsisten, dan memperbaiki kesalahan yang ada pada data, seperti kesalahan cetak atau penulisan (tipografi).
3. Transformation : Proses coding pada data yang telah dipilih sebelumnya, sehingga data tersebut sesuai untuk di proses data mining . Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam suatu database.
4. Data  mining  : Suatu  proses  pencarian  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik mining (menambang) atau metode tertentu.
5. Evaluation / Interpretation: Sebuah pola informasi yang telah dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  manapun. Tahap  ini  merupakan  salah  satu  bagian  dari  proses  KDD  yang disebut dengan interpretation . Pada tahap ini mencakup pemeriksaan apakah sebuah pola atau informasi yang ditemukan bertentangan dengan fakta atau hipotesa yang ada sebelumnya atau tidak.

## b. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu proses mencari suatu himpunan model (fungsi) yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan dan  membedakan  kelas-kelas  data  atau  konsep-konsep, yang bertujuan agar dapat menggunakan model tersebut untuk memprediksi kelas dari suatu objek yang saat kelasnya belum diketahui.

## c. Algoritma C4.5
Ada beberapa  pengembangan  yang dilakukan pada  Algoritma C4.5 antara lain adalah dapat  untuk mengatasi   missing value, dapat mengatasi continu data, dan  pruning. Pada artikel jurnal di [4] menyebutkan bahwa Algoritma C4.5  merupakan salah  satu teknik  decision  tree  yang  sering digunakan,  yang  menghasilkan  beberapa aturan-aturan dan sebuah pohon keputusan dengan  tujuan  untuk  meningkatkan keakuratan  dari  prediksi  yang  sedang dilakukan,  di samping  itu  algoritma C4.5 merupakan  algoritma penerus Decision Tree yang dapat dengan mudah untuk dimengerti.
Secara  umum  Algoritma  C4.5  untuk  membangun  sebuah  pohon  keputusan  adalah  dengan  beberapa  cara  seperti berikut ini :
1. Pilih suatu atribut sebagai akar
2. Buatlah cabang untuk setiap nilai
3. Pembagian kasus dalam cabang
4. Melakukan perulangan pada setiap cabang sampai semua kasus di setiap cabang memiliki kelas yang sama.
d. Entropy dan Informasi Gain
Setiap Entropy dan Informasi Gain pada sebuah  obyek  yang  diklasifikasikan dalam  pohon keputusan  harus  dites terlebih dahulu nilai Entropy nya. Entropy merupakan suatu ukuran dari teori informasi yang dapat mengetahui karakteristik dari impurity dan homogenity  dari  sekumpulan data. Dari  nilai Entropy  itulah  kemudian dihitung nilai information gain  dari masing-masing atribut. Entropy (S) merupakan jumlah bit yang dibutuhkan untuk dapat mengekstrak suatu kelas (+ atau -) dari sejumlah data acak pada ruang sampel S. Entropy dapat juga dikatakan sebagai kebutuhan bit untuk  menyatakan suatu kelas, semakin kecil nilai Entropy nya maka akan semakin besar peluang Entropy digunakan untuk mengekstrak suatu kelas. Besarnya suatu Entropy pada suatu ruang sampel S dapat didefinisikan sebagai berikut :
Entropy(S)≡-p(+) log2 p(+) - p(-) log2p(-) (1)
Keterangan:
S
: Data sampel yang digunakan untuk Latihan. p (+) : Jumlah data yang bersolusi positif atau pendukung pada data sampel untuk kriteria tertentu. p (-) : Jumlah data yang bersolusi negatif atau pendukung pada data sampel untuk kriteria tertentu.
Information  gain  merupakan  salah  satu attribute selection  measure yang  biasanya  digunakan  untuk  memilih  test attribute tiap node pada pohon. Suatu atribut dengan informasi gain tertinggi dapat dipilih sebagai test atribut dari suatu node.  Gain  (S,A) merupakan  sebuah  perolehan informasi  dari  atribut A yang relative terhadap output  data S. Perolehan informasi  ini  didapat  dari  output  data  atau  variable  dependent  S  yang  dapat  dikelompokkan  berdasarkan  atribut  A,  dan dinotasikan dengan gain (S,A).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Data mining
Berdasarkan  dari  data  yang  telah  dikumpulkan  diketahui  bahwa  prosedur  dalam  pencarian  nasabah  yang  dilakukan  oleh Bagian  Pembiayaan  BMT  071,  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Berdasarkan  dari  hasil  observasi  yang  telah  dilakukan  oleh peneliti, data nasabah pembiayaan BMT 071 tersimpan di dalam  database navicat dari sebuah program Integrated micro- Banking System Syariah (IBSS) yang kemudian di export ke dalam Microsoft Excel, dimana tabel tersebut terdiri dari 17 field (tabel 1).

## Tabel 1. Struktur tabel LAPORAN PEMBIAYAAN
Field NO NO REKENING NAMA PEMINJAM ALAMAT TANGGAL REALISASI JANGKA WAKTU TANGGAL JATUH TEMPO TYPE PINJAMAN MARGIN JUMLAH PINJAMAN BAKI DEBET / SALDO POKOK TUNGGAKAN POKOK FT TUNGGAKAN MARGIN FT JT

## KOLEKTIF
Pada  teknik  Klasifikasi  ini,  semua output dari  setiap  data  yang  dijadikan  parameter  target  atau  class  harus  berupa bilangan bulat atau diskrit. Berdasarkan Tabel 1, field yang dijadikan parameter target adalah field “KOLEKTIF‟ yang berisi nilai  parameter  Lancar  dan  Macet.  Pada  nilai  parameter  Lancar  berarti  nasabah  pembiayaan  tersebut  sudah  mempunyai riwayat bagus pada angsuran pembiayaan di BMT 071 sebelumnya, sedangkan Macet berarti kebalikannya yaitu mempunyai riwayat  kurang  bagus  pada  angsuran  pembiayaan  di  BMT  071  sebelumnya.  Berdasarkan records dari  data  pada field “Kolektif‟ tersebut, maka teknik Klasifikasi bisa diterapkan untuk melakukan data mining pada data tersebut. Adapun kolom yang bisa digunakan sebagai parameter - parameter pembentuk pohon keputusannya adalah sebagai berikut : a. TANGGAL REALISASI b. JANGKA WAKTU
c. TANGGAL JATUH TEMPO
d. JUMLAH PINJAMAN
e. BAKI DEBET / SALDO POKOK
f. TUNGGAKAN POKOK
g. TUNGGAKAN MARGIN
h. KOLEKTIF
Hal 517-522
Contoh Node 1 yang terbentuk dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat dilihat pada gambar 3, pada node 1 itu dapat  kita  ketahui  bahwa  parameter  Jumlah  Pinjaman  menjadi  akar  dari  node  pohon  keputusan,  karena  atribut  tersebut memiliki 2 nilai, maka atribut tersebut memiliki 2 cabang yaitu nilai Jumlah Pinjaman yang lebih besar dari 3.750.000 dan nilai lebih kecil sama dengan 3.750.000.

## Gambar 3. Node 1
Kemudian untuk melajutkan perhitungan untuk menemukan node 1.1 nya yang terbentuk dengan menggunakan algoritma C4.5 tadi, dapat dilihat pada gambar 4, pada node 1.1 itu dapat kita ketahui bahwa parameter Tunggakan Pokok adalah atribut yang mengisi tanda tanya pada node 1 tadi, karena atribut tersebut memiliki 2 nilai, maka atribut tersebut memiliki 2 cabang yaitu nilai Tunggakan Pokok yang lebih besar dari 3.291.162.500 dan nilai lebih kecil sama dengan 3.291.162.500.
Gambar 4. Node 1.1
Kemudian untuk melajutkan perhitungan agar dapat menemukan node 1.1.2 nya, atau pohon keputusan akhir yang terbentuk  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  tadi,  dapat  dilihat  pada  gambar  5,  pada  node  1.1.2  itu  dapat  kita  ketahui bahwa  parameter  JKW  (Jangka  Waktu)  adalah  atribut  yang  mengisi  tanda  tanya  pada  node  1.1  sebelumnya  tadi,  karena atribut tersebut memiliki 2 nilai, maka atribut tersebut memiliki 2 cabang, yaitu Jangka Waktu yang lebih besar dari 16 Bulan dan Jangka Waktu  yang lebih kecil sama dengan 16 Bulan, dan Pohon Keputusan pun selesai dan tidak perlu di lakukan perhitungan kembali.
Gambar 5. Node 1.1.2
Kemudian hasil akhir dari pohon keputusan yang terbentuk dengan menggunakan algoritma C4.5 di atas tadi (Gambar 5), setelah pohon keputusan tersebut telah terbentuk secara utuh dan tidak ada perhitungan ulang lagi, maka dibuatlah aturan predikse berdasarkan hasil pembentukan dari pohon keputusan tersebut. Pada pembentukan Pohon Keputusan tersebut dapat di peroleh aturan (rules) prediksi yang dapat kita simpulkan sebagai berikut:
Lancar Lancar Lancar
DOI 10.30865/jurikom.v7i4.2307 Hal 517-522
1. Jika Jumlah Pinjaman yang di ajukan atau di berikan lebih dari Rp. 3.750.000, maka dapat di prediksikan tidak berpotensi.
2. Jika  Jumlah  Pinjaman  yang  di  ajukan  atau  di  berikan  lebih  dari  Rp.  3.750.000,  maka  dapat  di  prediksikan  masih berpotensi.
3. Jika  Jumlah  Tunggakan  Pokok  nya  yang  masih  belum  di  bayarkan  lebih  dari  Rp.  3.291.162.500,  maka  dapat  di prediksikan tidak berpotensi.
4. Jika Jumlah Tunggakan Pokok nya sudah di bayarkan  kurang dari dari  Rp.  3.291.162.500, maka dapat  di  prediksikan berpotensi.
5. Jika Jumlah Jangka Waktu yang diberikan lebih dari 16 Bulan, maka dapat di prediksikan tidak berpotensi.
6. Jika Jumlah Jangka Waktu yang diberikan kurang dari 16 Bulan, maka dapat di prediksikan berpotensi.

## 4. KESIMPULAN
Setelah Peneliti melakukan analisis terhadap para nasabah lama yang telah melakukan pembiayaan atau memiliki riwayat pembiayaan di  BMT 071, telah disimpulkan bahwa  mengklasifikasikan para nasabah lama tersebut  dengan menggunakan algoritma  C4,5  untuk  menentukan  target  pemasaran  pembiayaan  dapat  mempermudah  bagian  Pembiayaan  BMT  071, sehingga  diharapkan  biaya  operasional  Bagian  Pembiayaan  BMT  071  dapat  ditekan  seminimal  mungkin  agar  para  staff Bagian Pembiayaan semakin efektif.

## REFERENCES
[1] Suyanto. “Data Mining Untuk KlasifikasiDan Klasterisasi Data (1st ed.). Bandung:INFORMATIKA”. 2017.
[2] Pandie, E. S. Y. “Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes Pada Koperasi. JICON, 6(1), 15–20”. 2018.
[3] Dela  Sekardiana,  Teguh  Budi  Santoso  “Implementasi Data  Mining Untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus : Koperia / Koperasi Warga Komplek Gandaria).” 2017.
[4] Abdul Haris Romdhoni “Analisis Komparasi Manajemen Risiko  Pada   Koperasi Syariah Di Kabupaten Boyolali” 2016.
[5] Nurajijah, Dwiza Riana “Algoritma Naïve Bayes, Decision Tree, Dan Svm Untuk Klasifikasi Persetujuan Pembiayaan Nasabah Koperasi Syariah.” 2019.
[6] Fatayat. Dan Risanto. Joko. “Proses Data Mining Dalam Meningkatkan Sistem Pembelajaran Pada Pendidikan Sekolah Menengah Pertama.” 2013 .
[7] Qonita Tanjung “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode Naïve Bayes  Pada Nsc Finance Cikampek.” 2018.
[8] Ginting, Selvia Lorena Br., Zarman,Wendi, Dan Hamidah, Ida. “Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik.” Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (Snasti). 1979911x. 2014
[9] Emerensye S. Y. Pandie “Implementasi Algoritma Data Mining Naive Bayes  Pada Koperasi.” 2018.
[10] Puji  Santoso,  Rudy  Setiawan  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  Decision  Tree  Dan  Algoritma  C4.5  Dalam  Memprediksi  Kriteria Nasabah Kredit Mega Auto Finance.” 2020.
[11] Noor Rahmat Effendy, Setyo Wahyu Saputro “Kajian Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Kelayakan Kredit Pada Bank  Mayapada Jakarta.” 2018.
[12] Siti Masripah “Evaluasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Koperasi Syariah Menggunakan Algoritma Klasifikasi C4.5.” 2015.
[13] Siti  Lestari1,  Akmaludin2,  Mohammad  Badrul  “Implementasi  Klasifikasi  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelayakan  Pemberian Pinjaman Pada Koperasi Anugerah Bintang Cemerlang.” 2020
[14] Sumarni Adi “Sistem Informasi Untuk Prediksi Keamanan Pembiayaan  Nasabah Bank Syariah Xyz.” 2017 .