## PERANCANGAN SISTEM MODEL PENENTU PEMBERIAN PINJAMAN KOPERASI KARYAWAN PERMATA BANK  MENGGUNAKAN SVM
Purwanti 1 , Tuti Handayani 2
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI 1,2
Email: Pwanty7@gmail.com 1
Email: mail_tuti_hani@yahoo.com 2

## Abstrak
Saat  ini  pinjaman  merupakan  salah  satu  sumber  keuntungan  bisnis  yang  dengan  resiko tinggi.  Banyak  metode  klasifikasi  telah  diusulkan  dalam  literatur  untuk  mengatasi masalah  ini.  Tapi  kebanyakan  tidak  diterima  oleh  para  ahli  karena  berbagai  alasan. Kebutuhan  untuk  mengetahui  dan  membedakan  antara  anggota  baik  dan  yang  buruk perlu  dibangun  sehingga  pihak  yang  berkepentingan  dapat  mengambil  salah  satu tindakan  pencegahan  terjadinya  masalah  pinjaman  macet.  Dalam  penelitian  ini dilakukan model  support  vector macine (SVM) terhadap data Anggota pinjaman koperasi baik yang bermasalah  dalam pembayaran angsurannya  maupun tidak. Dari hasil pengujian dengan  mengukur  kinerja  algoritma  tersebut  menggunakan  metode  pengujian  confusio matrix  dan  kurva  ROC,  diketahui  bahwa  algoritma Support  vector  macine memiliki  nilai accuracy  tinggi.  Sehingga  dapat  diterapkan  untuk  permasalahan  penentuan  kelayakan pinjaman  koperasi.
Kata kunci: Koperasi , SVM, Confusion Matrix, Kurva ROC.

## Abstract
Currently,a loan is one of profitable business with a high risk. Many classification methods have been suggested in the literature to overcome this problem. But most are not accepted by experts  for  various  reasons.  Therefore,it  is  necessary    to  identify  and  distinguish  between good  and  bad  members  so  that  the  interested  parties  can  take  anactionto  prevent  non- performing loans. This study usesSupport Vector Machine (SVM)Model to process the data on  cooperative  loan  members  either  those  in  trouble  with  the  installment  payment  or  not. The result of the test by measuring the performance of the algorithm using the test method confusio matrix and ROC curves shows that the Support Vector Machine algorithm has high accuracy. In conclusion, it can be applied to determine the feasibility of a cooperative loan. Keywords : Cooperative, SVM, Confusion Matrix, ROC curve.

## Pendahuluan
Penelitian  mengenai  analisis  kelayakan  pemberian  pinjaman  anggota  koperasi  dengan metode  klasifikasi  data  mining  telah  banyak  dilakukan,  namun  belum  diketahui  metode klasifikasi  data  mining  yang  paling  akurat  dalam  melakukan  analisis  kelayakan  pinjaman anggota tersebut. Dari penelitian-penelitian yang pernah dilakukan, evaluasi resiko pinjaman merupakan  masalah  yang  menarik  dalam  analisa  keuangan.  Beberapa  teknik  seperti  neural network,  svm,  dan  lainnya  telah  digunakan  untuk  analisa  kelayakan  pinjaman  anggota koperasi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisa  dan  menerapkan  algoritma    SVM  untuk  sistem untuk  penilaian  kelayakan  anggota  yang  akan  menerima  pinjaman  dari  koperasi,  dan diharapkan  mampu  mengurangi  dari  kredit  macet.  Keutamaan  dalam  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  Koperasi  dalam  Menentukan  penilaian  kelayakan  dalam pinjaman anggota koperasi.

## Tinjauan Pustaka

## Koperasi
Pengertian  koperasi  secara  sederhana  berawal  dari  kata  ”co”  yang  berarti  bersama  dan
”operation”  (Koperasi  operasi)  artinya  bekerja.  Jadi  pengertian  koperasi  adalah  kerja sama.  Sedangkan  pengertian  umum  koperasi  adalah  :  suatu  kumpulan  orang-orang  yang mempunyai  tujuan  sama,  diikat  dalam  suatu  organisasi  yang  berasaskan  kekeluargaan dengan maksud mensejahterakan anggota.
Koperasi  adalah  badan  usaha  yang  beranggotakan  orang  seorang  atau  badan  hukum koperasi dengan melandaskan kegiatannya berdasarkan prinsip koperasi sekaligus sebagai gerakan ekonomi rakyat yang berdasarkan atas asas kekeluargaan (Arman, 2009: 15).

## KDD (Knowledge  Discovery  in Database)
Menurut    (Maimon  & Rokach  2010)  Knowledge    Discovery  in  data    yang  besar.  KDD adalah  proses  terorganisir  identifikasi  yang  valid,  pola  baru,  berguna,dan  dapat dimengerti  dari  kumpulan  data  besar  dan  kompleks.  Data  Mining  (DM)  adalah  inti  dari proses  KDD,  yang  melibatkan  menyimpulkan  algoritma  yang  mengeksplorasi  data, mengembangkan model dan menemukan  pola -pola sebelumnya yang tidak diketahui.  Model ini digunakan untuk memahami fenomena  dari analisis,  data  dan prediksi.

## Data Mining
Data  mining  adalah  gabungan  ilmu  statistik,  kecerdasan  buatan,  dan  penelitian  database (Gorunescu,  2011:1). Menurut  Witten  &  Frank  ( 2011:20),  d ata  mining  adalah pemecahan  masalah dengan  menganalisis  data  sudah ada  dalam database. Menurut Han (Han, 2012, 6) menjelaskan bahwa atau dengan istilah menggali pengetahuan dari jumlah data yang banyak. Selain itu, Han (Han , 2012, 36)menjelaskan lagi bahwa data mining  adalah  proses  menemukan    pola  yang  menarik,  dan  pengetahuan  dari  data  yang berjumlah besar.

## Populasi  dan Sampel
Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  yang  terdiri  atas:  obyek/subyek  yang  mempunyai kualitas  dan  karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh  peneliti  untuk  dipelajari  dan kemudian ditarik kesimpulannya (Sugiyono, 2011:80).

## Konsep Support  vector machin
Support  Vector Machine (SVM) adalah metode supervised dimana dalam tahap training kita ingin  menemukan  parameter  dual,  a  dan  bias  b.  Setelah  ditemukan  kedua  parameter  yang optimal melalui optimasi program kuadrat(quadratic programming). Jika ukurannya problem cukup  besar,  solver  program    akuadrad  biasanya  lambat  (Santoso,  2007:103).  SVM  adalah suatu  teknik  yang  baru  (1995)  untuk  melakukan  prediksi,  baik  dalam  kasus  klasifikasi maupun  regresi  yang  sangat  popular  pada  saat  ini.  SVM  berada  dalam  satu  kelas  dengan ANN dalam hal fungsi dan kondisi permasalahan yang biasa diselesaikan. Keduanya masuk dalam  kelas  supervised  learning.  Baik  para  ilmuwan  ataupun  praktisi  telah  banyak menerapkan  teknik  ini  dalam  menyelesaikan  masalah-masalah  nyata  dalam  kehidupan sehari-hari. Baik dalam masalah gene exception analysis, financial,cuaca hingga pada bidang kedokteran. Terbukti dalam banyak implementasi, SVM member hasil yang lebih baik dari ANN,  terutama  dalam  solusi  yang  dicapai.  ANN  menemukan  solusi  berupa  local  optimal sedangkan SVM menemukan solusi yang global optimal (Budi Santoso,2007:103)

## Metodologi Penelitian

## Jenis Penelitian
Penelitian  eksperimen  pada  prinsipnya  dapat  didefinisikan  sebagai  metode  sistematis  guna membangun  hubungan  yang  mengandung  fenomena  sebab  akibat  (causal-effect relationship) (Sukardi 2011:179). Selanjutnya, metode eksperimen adalah metode penelitian yang digunakan utuk mencari pengaruh perlakuan tertentu terhadap yang lain dalam kondisi yang  terkendalikan  (Sugiyono  2011:72).  Berdasarkan  definisi  dari  beberapa  ahli  tersebut, dapat  dipahami  bahwa  penelitian  eksperimen  adalah  penelitian  yang  dilakukan  untuk mengetahui pengaruh pemberian suatu treatment atau perlakuan terhadap subjek penelitian.
Jadi  penelitian  eksperimen  dalam  pendidikan  adalah  kegiatan  penelitian  yang  bertujuan untuk  menilai  pengaruh  suatu  perlakuan/tindakan/treatment  pendidikan  terhadap  tingkah laku  siswa  atau  menguji  hipotesis  tentang  ada-tidaknya  pengaruh  tindakan  itu  jika dibandingkan dengan tindakan lain.
Penelitian  ini  adalah  penelitian  eksperimen.  Penelitian    ini  bertujuan  untuk  mengukur akurasi  algoritma  S V M .   Data  yang  digunakan  dalam  penelitian    dari  data  kosioner dimana setiap anggota koperasi yang ingin diperoleh  pinjaman harus mengisi kuisioner. Dari  sistem  tersebut  diambil  beberapa  variabel  atau  atribut  yang  akan  di  analisa menggunakan  komparasi  data mining  dan akan di tarik kesimpulan  dari hasil analisa.

## Kerangka  Pendekatan  Penelitian
Penelitian ini menggunakan data eksperimen,  yaitu data anggota  dan data  kuisioner yang berkaitan  yaitu data  pinjaman. Kemudian  ditentukan atribut  yang akan  digunakan  dalam data mining.
Proses  identifikasi  masalah  dilakukan  dengan  melihat,  mengamati  dan  memahami  proses bisnis Koperasi  pada sistem pembiayaan yang  dilakukan, secara  langsung maupun melalui pemahaman    terhadap  data  yang  diperoleh    dari  sistem  pembiayaan,  untuk  menentukan objek  penelitian  data  mining,  mengetahui  hubungan  antara  data  yang  satu  dengan  data lainnya  dan  untuk  mengetahui  atribut  yang  digunakan.    Objek    penelitian    ditentukan dengan  menggunakan   teknik data  mining  untuk  mendapatkan   prediksi  algoritma  yang tepat  terhadap  calon  anggota koperasi  yang akan  menerima  pinjaman.

## Model dan Variabel
Persiapan  data  dilakukan  berdasarkan  penemuan  masalah  yang    terdapat  pada  sistem pembiayaan.  Permasalahan  yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini  yaitu adanya   kenaikan jumlah  pinjaman   tidak layak. Atribut yang digunakan adalah sebagai berikut :

## Tabel 1. Atribut dan nilai kategori
NO Atribut Nilai 1 Jenis kelamin Laki-laki Perempuan 2 Status perkawinan Menikah Belum menikah Janda/duda 3 Jumlah tanggungan 1 orang 2-3 orang > 3 orang Tidak ada 4 Pendidikan terakhir > S1
S1 Diploman SLTA SLTP SD Tidak sekolah
5 Usia < 21 tahun atau > 60 tahun 21-55 tahun 55-60 tahun 6 Status tempat tinggal Rumah sendiri Rumah dinas Rumah kontrak 7 Masa anggota 3-5 tahun 1-3 tahun <  1 tahun 8 Jenis pekerjaan
PNS POLRI Jaksa Karyawan Wiraswasta kecil Wiraswasta menengah Wiraswasta besar Konsultasi

## Populasi dan Sampel
Data  yang  didapat  dari  penelitian  ini  sebanyak  2000  record  baik  yang  macet ataupun lancar,  yang    terdiri    dari    15    atribut.    Untuk    mendapatkan      data    yang  berkualitas, beberapa  teknik  preprocessing.
Setelah    dilakukan    preprocessing    data  yang  didapat    sebanyak  2000    record,  setelah direduksi  dengan  menghilangkan  duplikasi  menjadi  500  record. Untuk  data training yang diambil  sebanyak  400  data.  Untuk  data  testing  atau  sampel  diambil  sebanyak  100 data, dan    untuk    penerapan    diambil    sebanyak    20    data.    Untuk    pemisahan    data  tersebut menggunakan  tehnik  Systematic  Random  Sampling ( Eriyanto, 2007).

## Metode  Pengukuran  Data Data Primer
Data  primer    diperoleh  melalui  eksperimen.  Dari  penelitian    eksperimen    tersebut didapatkan  sebuah data kuisioner dimana setiap anggota koperasi yang ingin diperoleh pinjaman  harus  mengisi  form  kuisioner.  eksperimen  dilakukan  dengan  mengamati, mempelajari    data  kosioner.  Melalui pengamatan  data tersebut  ditentukan  atribut  yang berhubungan  dengan  permasalahan  dari anggota  koperasi yang  mengalami pinjaman  tidak layak.

## Data Sekunder
Data  sekunder  di peroleh  melalui  Studi literatur.  Studi literatur  merupakan pengumpulan data informasi  yang dilakukan  dengan  mempelajari  data mining, metode, tools  yang akan digunakan,  melalui  literatur-literatur  seperti    jurnal,  artikel,  buku,  laman  web  dan dokumen-dokumen teks  yang  berhubungan  dengan objek  penelitian  ini.

## Analisis  Data

## Domain Understanding  dan KDD Goals
Tahap   ini   dilakukan    pencarian    masalah    dalam    penentuan    kelayakan pinjaman, kemudian   merumuskan      masalah    dan    menganalisa      kebutuhan      untuk  memecahkan
Dokter Guru
Dosen
Pengacara Pensiunan 9 Masa kerja/usaha > 5 tahun 2-5 tahun < 2 tahun 10 Besar Pinjaman 500.000-1.000.000 1.000.001-5.000.000 5.000.000-10.000.000 10.000.001-25.000.000 25.000.001-50.000.000 50.000.001-100.000.000 100.000.001-500.000.000 500.000.001-1M 11 Type pinjaman Tempo Angsuran 12 Jangka pinjaman 1-12 Bulan (Pendek) 13-36 Bulan( Menengah) <36 Bulan( Pajang) 13 gaji pokok 0-1 juta 2-3 juta 3-4 juta 4-5 juta 5-6 juta 14 Beban Lain Tidak ada Motor Mobil Rumah 15 remark Layak Tidak Layak

## masalah  tersebut.

## Selection  and  Addition
Mengumpulkan    data  pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  eksperimen.  Data  yang didapat,  kemudian  dianalisa  untuk  menentukan  atribut  dan  record  apa  saja  yang diperlukan.

## Preprocessing  Data Cleaning
Pada  tahap  ini  di  lakukan   pembersihan   data.  Data   yang  didapat   dari penelitian  ini sebanyak    2000  data  baik  yang  macet    ataupun    lancar,    yang  terdiri  dari  15  atribut. Setelah  dihilangkan  duplikasi  dan  null value menjadi  500 record.

## Evaluation  and Interpretation
Pada   tahap   ini   adalah   tahap   dilakukan   pengujian   menggunakan      data  training berjumlah  400  dan  data  testing  berjumlah  100  data  dengan  melihat  hasil  akurasi    pada proses  klasifikasi   menggunakan   metode  Support vector macine,  Genetic Algorithms, dan Neural Network . Serta  evaluasi   dengan   menggunakan   metode   confusion  matrix,  dan kurva  ROC.

## Discovered  Knowledge
Setelah  pembentukan  model, dilakukan  analisa,  dan pengukuran, selanjutnya  pada  tahap ini  diterapkan  model  yang  paling  akurat  untuk  penentuan  kelayakan    pemberian pinjaman  koperasi  pada  koperasi  dengan  menggunakan data baru  pada  sebuah  aplikasi menggunakan  Rapid Miner.

## Bagan Alir Penelitian
Gambar 1. Bagan Alir Penelitian

## Hasil dan Pembahasan

## Support  Vector Machine
Data training  adalah  untuk  menentukan  apakah  seorang  anggota  koperasi   layak  atau  tidak layak  dalam  pemberian  pinjaman.  Berikut  akan  dibahas  prediksi  apakah  anggota  koperasi bermasalah  atau  tidak,  menggunakan  metode  klasifikasi  support  vector  machine  sehingga didapat Karnel Model dari rafid miner dengan bobot dari masing masing atribut.
Hasil: Akurasi Model dari SVM Untuk penentuan pinjaman koperasi karyawan
Pengumpulan data: Dataset diperoleh dari data karyawan permata bank
Pemilihan Model:         SVM

## PERANCANGAN MODEL :Melakukan Model SVM
Penujian  MODEL : Rafid Miner

## Tabel 2. Nilai Bobot Support Vector Machine
NO Atribute Weight 1 Jenis Kelamin = Perempuan -0.00702 2 Jenis Kelamin = Laki-laki 0.007309 3 Status perkawinan = Janda/duda -0.04731 4 Status perkawinan = Menikah 0.06993 5 Status perkawinan = Belum menikah -0.05885 6 Jumlah tanggungan = 2-3 orang 0.030238 7 Jumlah tanggungan = 1 orang 0.060073 8 Jumlah tanggungan = Tidak ada -0.08156 9 Jumlah tanggungan = >3 orang 0.004764 10 Pendidikan terakhir = Diploman -0.00925 11 Pendidikan terakhir = S1 -0.01181 12 Pendidikan terakhir = SLTA 0.022902 13 Pendidikan terakhir = tidak sekolah -0.10055 14 Pendidikan terakhir = > S1 0.034253 15 Pendidikan terakhir = SLTP 0.047266 16 Pendidikan terakhir = SD 0.012674 17 Usia = 21 tahun atau > 60 tahun 0.063118 18 Usia = 21-55 tahun -0.02137 19 Usia = 55-60 tahun -0.04283 20 Status tempat tinggal = Rumah sendiri 0.01248 21 Status tempat tinggal = Rumah kontrak 0.03542 22 Status tempat tinggal = Rumah dinas -0.05872 23 Masa anggota = < 1 tahun -0.02106 24 Masa anggota = 1-3 tahun 0.027688 25 Masa anggota = >3 tahun -0.00828 26 Jenis pekerjaan = Konsultasi 0.01098 27 Jenis pekerjaan = Wiraswasta besar 0.031926 28 Jenis pekerjaan = Karyawan -0.02709 29 Jenis pekerjaan = Guru -0.03758 30 Jenis pekerjaan = Pengacara -0.01391 31 Jenis pekerjaan = Jaksa 0.041771 32 Jenis pekerjaan = Wiraswasta kecil 0.026606 33 Jenis pekerjaan = POLRI 0.036362 34 Jenis pekerjaan = Dokter 0.039201 35 Jenis pekerjaan = Wiraswasta menengah -0.05828 36 Jenis pekerjaan = Dosen 0.030386 37 Jenis pekerjaan = Pensiunan -0.07623 38 Jenis pekerjaan = PNS 0.012583 39 Masa kerja = 2-5 tahun 0.026698 40 Masa kerja = >5 tahun -0.10096 41 Masa kerja = < 2 tahun 0.062297
42 Besar pinjaman = 10.000.001-25.000.000 -0.12928 43 Besar pinjaman = 1.000.001-5.000.000 -0.24734 44 Besar pinjaman = 5.000.000-10.000.000 -0.27074 45 Besar pinjaman = 50.000.001-100.000.000 0.268363 46 Besar pinjaman = 500.000-1.000.000 -0.24119 47 Besar pinjaman = 25.000.001-50.000.000 0.049759 48 Besar pinjaman = 100.000.001-500.000.000 0.510117 49 Besar pinjaman = 500.000.001-1M 0.497689 50 Type pinjaman = Tempo -0.06638 51 Type pinjaman = Angsuran 0.04957 52 Jangka pinjaman = > 36 Bulan ( Pajang) -0.22013 53 Jangka pinjaman = 1-12 Bulan (Pendek) 0.312707 54 Jangka pinjaman = 13-36 Bulan ( Menengah) -0.06433 55 gaji pokok = 0-1 juta 0.247425 56 gaji pokok = 2-3 juta -0.00893 57 gaji pokok = 5-6 juta -0.16657 58 gaji pokok = 3-4 juta -0.0019 59 gaji pokok = 4-5 juta -0.06816 60 Beban lain =  Mobil -0.03947

## Pengujian Model
Model yang telah dibentuk diuji tingkat akurasinya dengan memasukan data uji yang berasal dari  data  training.  Karena  data  yang  didapat  dalam  penelitian  ini  setelah  proses preprocessing  hanya  400  data  maka  digunakan  metode  cross  validation  untuk  menguji tingkat akurasi. Untuk nilai akurasi model untuk metode SVM sebesar 88.00%.

## Confusion Matrix algoritma SVM
Tabel  3  adalah  perhitungan    akurasi  data  training    menggunakan    algoritma    SVM Diketahui    dari  400  data  training,    dengan    menggunakan    metode    algoritma  SVM didapat klafikasi 288  data  prediksi  layak  sesuai  memang  layak,  32 data  prediksi  Layak ternyata  memang tidak layak, didapat klasifikasi 16  data  prediksi  tidak layak  ternyata malah layak,  dan  64  data  prediksi  tidak layak memang sesuai dengan  tidak layak.

## Tabel 3. Confussion  Matrix  Data  Training  untuk  Algoritma  SVM
No Name True layak True tidak layak Class precision 1. Pred.Layak 288 32 90.00 % 2. Pred.Tidak Layak 16 64 80.00% 3. Class recall 94.74% 66.67%
Perhitungan nilai akurasi dari confusion matrix tersebut adalah sebagai berikut:
ܽ݇ݑݎܽݏ݅ = ሺܶܲ + ܨܰሻ
ሺܶܲ + ܶܰ + ܨܰ + ܨܲሻ = ሺ288 + 64ሻ ሺ288 + 32 + 64 + 16ሻ = 0.880 = ૡૡ. ૙%
݌ݎ݁ܿ݅ݏ݅݋݊ = ܨܰ
ሺܨܰ + ܨܲሻ =
64
ሺ64 + 16ሻ
= 0.80 = ૡ૙. ૙૙%
ݎ݈݈݁ܿܽ =
ܨܰ ሺܨܰ + ܶܰሻ = 64 ሺ64 + 32ሻ = 0.6667 = 66,67 % Performance Vector pada rafidminer

## Gambar 2. Text View Model Confusion Matrix untuk algoritma SVM

## Confusion Matrix
Dari tabel confusion matrix, selanjutnya dilakukan perhitungan nilai accuracy, precision, dan recall. dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4.  Nilai Accuracy, Precision, dan Recall
No Algoritma SVM Nilai 1 Accuracy 88.00% 2 Precision 80.00% 3 Recall 66.67%

## Kurva ROC
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan  kurva  ROC,  bisa  dilihat  pada  Gambar  3  yang merupakan kurva ROC untuk algoritma SVM.
Gambar 3. Kurva ROC dengan Algoritma SVM

## Analisis Hasil
Model  yang  dihasilkan  dengan  metode  SVM  diuji  menggunakan  metode  Cross  Validation, terlihat perbandingan nilai accuracy, precision, sensitivity, dan recall pada Tabel 5.
Tabel 5.  Nilai Accuracy dan AUC
No. Algoritma SVM Nilai 1 Accuracy 88.00% 2 AUC 0.916
Tabel 5 membandingkan accuracy dan AUC dari tiap metode. Terlihat bahwa nilai accuracy menunjukan  nilai  yang  sesuai.  Untuk  klasifikasi  data  mining,  nilai  AUC  dapat  dibagi menjadi beberapa kelompok a. 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik
b. 0.80-0.90 = klasifikasi baik
c. 0.70-0.80 = klasifikasi cukup
d. 0.60-0.70 = klasifikasi buruk
e. 0.50-0.60 = klasifikasi salah
Berdasarkan  pengelompokkan  di  atas  dan  Tabel  5  maka  dapat  disimpukan  bahwa  metode SVM  termasuk klasifikasi cukup karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.

## Hasil Algoritma Terpilih
Berdasarkan  hasil  perbandingan  akurasi  pada  tabel  5  algoritma  terpilih  sebagai  algoritma terbaik dalam klasifikasi penentuan pinjaman karyawan koperasi yaitu algoritma SVM yang memiliki tingkat akurasi tertinggi dengan persentase 88,00% dilakukan penerapan pada data baru (tabel 5).
Hasil  klasifikasi  dari  algoritma  SVM  diterapkan  kedalam  pembuatan  aplikasi  untuk klasifikasi  penentu  pinjaman  koperasi  karyawan  dengan  menggunakan  MATLAB  seperti pada gambar 4.
Gambar  4.  Aplikasi  untuk  Klasifikasi  Penentuan  Pinjaman  Koperasi  Karyawan  Form  Data Training
Gambar  5.  Aplikasi  untuk  Klasifikasi  Penentu  Pinjaman  Koperasi  Karyawan  Form  Data Testing
Gambar 6. Aplikasi untuk Klasifikasi Penentu Pinjaman Koperasi Karyawan From Test Data
Pada  aplikasi  untuk  klasifikasi  penentu  pinjaman  koperasi  karyawan  pada  gambar  di  atas dihasilkan  klasifikasi  layak  dan  tidak  layak  input  data  anggota  koperasi  pada  program tersebut sesuai dengan atribut yang dibutuhkan, kemudian klik tombol cek data, maka secara otomatis tampil hasil klasifikasi penentu pinjaman koperasi karyawan yang layak atau tidak layak

## Simpulan
Dalam penelitian ini dilakukan pembuatan model baru yang diusulkan dengan metode SVM yang  dilakukan  pada  koperasi  karyawan  permata  bank.  Untuk  menghasilkan  nilai  yang paling  akurat,  maka  digunakan  cross  validation  pada  tahap  pengujian  untuk.  Eksperimen pada model dievaluasi dan divalidasi dengan confusion Matrix dan AUC(Area Under Curve) dengan ROC (Receiver Operating Characteristic).
Berdasarkan hasil evaluasi dan validasi dapat dikesimpulan bahwa, algoritma SVM memiliki akurasi dan performa sangat baik secara rata-rata untuk semua dataset yaitu sebesar 88,00% dan nilai AUC(Area Under Curve) sebesar 0.916.

## Saran
SVM  lebih akurasi  dan  performa  sangat  baik.  Meskipun  demikian  ada  beberapa  metode yang  lain  memiliki  keunggulan  dan  mendominasi  pada  nilai  hasil  yang  tergatung  pada dataset.  Oleh  karena  itu  diperlukan  penelitian  lanjut  untuk  menentukan  model  yang  paling mendominasi dan unggul terhadap semua data set.

## Daftar Pustaka
Arman, A. (2009). Pokok-pokok Pikiran dan Manajemen Koperasi. Jakarta: Balai Pustaka.
Santosa,  B.  (2007).  Aplikasi  Metode  Cross  Entropy  Untuk  Support  Vector  Machines  Data. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Eriyanto. (2007). Teknik  Sampling  Analisis Opini Publik. Yogyakarta
Gorunescu.  (2011).  Data  Mining:  Concepts,  Models,  and  Techniques.  Verlag  Berlin Heidelberg: Springer
Han,  J,  Kamber,  M,  &  Pei,  J.  (2012).  Data  Mining:  Concept  and  Techniques,  Third
Edition. Waltham: Morgan Kaufmann Publishers.
Maimon,  Oded  &  Rokach,  Lior.  2010.  Data  Mining  and  Knowledge  Discovey  Handbook. New York: Springer
Moedjiono.  (2012).  Pedoman  Penelitian,  Penyusunan  dan  Penilaian  Tesis  (V.5).  Jakarta: Universitas Budi Luhur.
Sugiyono.  (2011).  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R  &  D.  Bandung:
AFABETA.
Sukardi. (2011). Metodologi Penelitian Pendidikan Kompetensi dan Praktiknya. Jakarta: PT Bumi Aksara.
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A , 2011. Data Mining: Practical Machine Learning and Tools. Morgan Kaufmann Publisher . Burlington.