Aplikasi Prediksi Kelayakan Calon Anggota Kredit Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Diky Alfian Kurniawan 1) , Yogiek Indra Kurniawan 2)
Program Studi Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta 1,2) dikyalfian19@gmail.com, yogiek@ums.ac.id 1,2)

## Abstract
As a financial institution other than a conventional bank, the coorperative has a role to play in overcoming the economy of the people in the regions. The event was also carried out by the Saving and Loans Cooperative Baitul Maal wa Tamwil (KSPPS BMT) “Arta Jiwa Mandiri” Wonogiri which is engaged in syariah credit and saving  credit  business.  On  proses  of  credit  cooperative  saving  business  cooperative  have  provisions  in choosing a worthy member candidate to be given capital. It aims to overcome the problems such as member stuck  in  instalment  payments.  So  it  is  necessary  for  an  application  that  can  prediction  prospective  credit members  who  are  eligible  to  get  loans  from  the  cooperative  with  data  mining  techniques.  Naïve  Bayes algorithm  is  used  in  this  case  to  predict  the  feasibility  of  prospective  members  of  credit  and  savings  loan which will include the current category, substandard or loss of time borrowing. The result of this research get Accuracy value equal to 80%, Precision value equal to 82% and Recall value equal to 94%. Therefore, this application  can  assist  the  cooperative  in  considering  the  prospective  members  of  a  decent  credit  to  get capital.
Keywords : data mining. naïve bayes, savings and loans, cooperatives.

## PENDAHULUAN
Meningkatnya  perekonomian  saat  ini  membuat banyaknya  pengeluaran  yang  harus  ditanggung  oleh setiap  orang  yang  ada  dimuka  bumi  ini.  Kebutuhan yang  semakin  hari  semakin  banyak  dan  membuat setiap  orang  membutuhkan  biaya  dalam  mencukupi kebutuhan sehari-hari maupun biaya untuk menjalankan  usahanya  agar  tetap  berjalan  terus. Semua  permasalahan  tersebut  dapat  diatasi  oleh lembaga  koperasi  yang  dapat  membantu  dalam memberikan  pinjaman.  Lembaga  koperasi  memiliki banyak  bidang  usaha  yaitu  salah  satunya  kredit simpan pinjam. Koperasi simpan pinjam mendapatkan modal dari hasil pemupukan simpanan dari  anggotanya,  dan  nantinya  akan  dipinjamkan kembali kepada anggota yang membutuhkan modal
[1].Adapun Koperasi Simpan Pinjam dan Pembiayaan  Syariah  Baitul  Maal  wa  Tamwil
(KSPPS  BMT)  “Arta  Jiwa  Mandiri”  Wonogiri, merupakan  suatu  lembaga  koperasi  yang  bergerak dalam  pelayanan  kredit  simpan  pinjam  berbasis syariah.  Pada  proses  menjalankan  usaha  kredit simpan pinjam koperasi memiliki aturan yang sudah ditetapkan  dalam  menentukan  calon  anggota  kredit simpan  pinjam.  Aturan  tersebut  bertujuan  untuk mengurangi adanya permasalahan seperti penunggakan  dalam  pelunasan  cicilan.  Berdasarkan permasalahan  tersebut  diperlukan  suatu  aplikasi yang  dapat  memprediksi  calon  anggota  kredit  yang layak mendapatkan modal usaha.
Penggunaan  algoritma Naïve  Bayes telah banyak  digunakan  dalam  berbagai  kasus  penelitian untuk  memprediksi  suatu  permasalahan.  Mahboob, dkk  menggunakan  berbagai  metode  data  mining dalam  penelitianya  dan  salah  satunya  menggunakan algoritma Naïve Bayes [2] . Penelitian ini membahas mengenai pembelajaran siswa menggunakan
machine  learning. Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk memprediksi keberhasilan siswa dalam pembelajaran  menngunakan machine  learning.
Hasilnya  akan  diketahui  siswa  tersebut  lulus  atau gagal  dalam  metode  pembelajaran  tersebut.  Tujuan adanya  aplikasi  tersebut  yaitu  sebagai  panduan  dan evaluasi kinerja dimasa yang akan datang.
Octabriyantiningtyas  dalam  penelitiannya pada  Bank  Tabungan  Negara  (BTN)  mengenai pengambilan keputusan dalam pemberian kredit [3]. Tujuan  penelitian  yaitu  untuk  menganalisa  dan menentukan  nasabah  yang  layak  mendapatkan kredit.  Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian yaitu  menggunakan  algoritma  C4.5  sebagai  proses perhitungannya.  Kesimpulan  yang  diperoleh  yaitu dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat menyelesaikan  masalah  dalam  menentukan  calon nasabah kredit yang berhak mendapatkan kredit dari BTN dengan output berupa pohon keputusan dengan informasi  layak  atau  tidak  layak.  Rata-rata  nilai akurasi  yang  diperoleh  65,50  %  dan  nilai  deviasi 5,126.
Jumadi,  dkk  pada  penelitiannya  membahas mengenai  sistem  pendukung  keputusan  pemberian kredit  rumah  sejahtera  pada  nasabah  Bank Pembangunan Daerah (BPD) Kalimantan Timur [4]. Penelitian  ini  menggunakan  metode Technique  For Order  Preference  by  Similitary  To  Ideal  Solution (TOPSIS). Kesimpulan dari penelitian tersebut yaitu menggunakan  metode  TOPSIS  dapat  menentukan nasabah  yang  berhak  mendapatkan  kredit  rumah sejahtera  yang  tepat  dan  sesuai  dengan  kriteria  dari pihak  Bank.  Dengan  memperhitungkan  solusi  ideal positif dan nilai terjauh solusi negatif.
Kurniawan  mengembangkan  suatu  aplikasi pendukung keputusan dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  berfokus
pada permasalahan mengenai penyeleksian beasiswa yang  ada  di  perguruan  tinggi  [5].  Tujuan  penelitian ini  yaitu  saat  penyeleksian  beasiswa  di  perguruan tinggi agar hasil seleksi yang diperoleh tidak bersifat subjective.
Berdasarkan analisa dari penelitian terdahulu maka terdapat perbedaan dalam penggunaan  metode  pada  penelitian  ini.  Penelitian yang  dilakukakan  pada  KSPPS  BMT  “Arta  Jiwa Mandiri”  Wonogiri  mengenai  aplikasi  prediksi kelayakan calon anggota kredit simpan pinjam yaitu menggunakan metode data mining dengan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini  keseluruhannya  diperoleh  dari  riwayat  anggota kredit  simpan  pinjam  di  koperasi  tersebut.  Tujuan adanya  aplikasi  ini  untuk  membantu  pihak  koperasi dalam  menganalisa  calon  anggota  kredit  yang mengajukan  pinjaman  dengan  mengetahui  hasil output dari  aplikasi  berupa  kategori  lancar,  kurang lancar  dan  macet.  Menurut  Nugroho  penggunaan algoritma Naïve  Bayes dapat  memprediksi  suatu permasalahan dengan membandingkan nilai probabilitas pada data training [6] .

## METODE PENELITIAN
2.1  Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini menggunakan beberapa tahapan mulai dari  analisis  masalah,  pengumpulan  data,  desain, implementasi,  pengujian,  analisis  hasil  sampai  ke tahap  kesimpulan  dan  saran,  seperti  gambar  1 berikut:
Gambar 1. Bagan tahapan penelitian

## 2.1 Analisis Masalah
Tahap  analisis  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu mengenai  calon  anggota  kredit  simpan  pinjam  yang mengajukan  permohonan  pinjaman.  Pihak  koperasi harus memilih calon anggota kredit yang layak untuk mendapatkan  pinjaman  dan  calon  anggota  kredit tersebut nantinya tidak memiliki potensi
penunggakan  dalam  pelunasan  cicilan.  Kesimpulan dari analisis masalah tersebut maka diperlukan suatu aplikasi  yang  dapat  memprediksi  kelayakan  calon anggota  kredit  simpan  pinjam  yang  sesuai  dengan ketentuan dari pihak koperasi.
2.2  Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  kantor  pusat KSPPS  BMT  “Arta  Jiwa  Mandiri”  Wonogiri.  Data pada  penelitian  dibagi  menjadi  2  kelompok  sesuai dengan pembagiannya.
2.2.1 Kebutuhan Data
Proses dalam menentukan kebutuhan data diperlukan dalam  metode  data  mining  ini.  Pada  Data training dan testing datanya  dikelompokkan  menurut  nilai atribut yang sesuai dengan kebutuhan penelitian agar hasil yang diperoleh sesuai dengan yang diharapkan. Pengelompokan  atribut-atribut  sesuai  dengan  yang disajikan pada tabel 1 berikut: Tabel 1. Atribut dalam prediksi calon anggota kredit simpan pinjam Atribut Tipe Keterangan Variabel Jenis Kelamin Binomial Laki-Laki (L) dan Perempuan (P) X1 Umur Polinomial 19 – 24 25 – 30 31 – 36 37 – 42 43 – 48 49 – 54 55 – 60 X2 Jenis Pekerjaan Polinomial Wiraswasta,  Swasta,  Ibu  rumah  tangga,  dan PNS X3 Jumlah Pinjaman Polinomial 1.000.000 – 1.999.999 2.000.000 – 2.999.999 3.000.000 – 4.999.999 5.000.000 – 6.999.999 7.000.000 – 9.999.999 10.000.000 – 12.999.999 13.000.000 – 14.999.999 15.000.000 – 19.999.999 20.0000.0000 – 24.999.999 25.000.000 – 29.999.999 X4
30.000.000 – 49.999.999 50.000.000 – 79.999.999 80.000.000 – 109.999.999 110.000.000 – 139.999.999 140.000.000 – 169.999.999 170.000.000 – 200.000.000 Jangka Waktu Pengembalian Polinomial 1 sampai dengan 12 bulan = Pendek 13 sampai dengan 36 bulan = Menengah Lebih dari 36 bulan = Panjang X5 Jaminan Polinomial BPKP Motor, BPKB Mobil, Sertivikat X6 Penghasilan Polinomial 1 – 5 Juta, 6 – 10 Juta, dan Lebih dari 11 Juta X7 Kategori Label Lancar, Kurang Lancar, dan Macet Y 2.2.2 Pembersihan Data
Sebelum  melakukan  proses  pengolahan  data mining maka  diperlukan  pembersihan  data  terlebih  dahulu, pembersihan tersebut bertujuan untuk menyesuaikan data  dengan  kebutuhan  aplikasi.  Pada  proses pembersihan  data  maka  data  disesuaikan  dengan atribut-atribut yang akan dibutuhkan dalam pemrosesan  pada  aplikasi,  sehingga  terhindar  dari ketidakkonsistenan data.
2.4 Desain
Untuk  menjelaskan  fungsi  kebutuhan  aplikasi  yang dibuat  maka  akan  digambarkan  suatu  rancangan aplikasi secara menyeluruh berupa use case diagram .
Keseluruhan  fungsi  yang  dapat  digunakan  pada aplikasi ini meliputi: pengguna dapat menambahkan data  testing  maupun  training,  menghapus  data, melihat  data  ataupun  pengguna  dapat  mengubah informasi data. Use case dapat dilihat gambar 2.
Gambar 2. Use case diagram pengguna
2.4 Implementasi
Implementasi merupakan proses penerapan terhadap hasil  analisis  masalah  yang  akan  diselesaikan.  Pada proses  implementasi  penelitian  ini,  akan  diterapkan dalam pembuatan suatu aplikasi.
2.4.1 Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Jadhav  dalam  penelitiannya  berpendapat  tentang Naïve Bayes Classifier yaitu suatu model independen  yang  membahas  mengenai  klasifikasi sederhana  berdasarkan  teorema Bayes [7]. Naïve Bayes merupakan  suatu  algoritma  yang  dapat
mengklasifikasikan  suatu  variable  tertentu  dengan menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistic menurut  Haryati  [8] . Secara  garis  besar  algoritma Naïve Bayes menurut Bustami [9] seperti persamaan (1).
(1) Keterangan: R : Data yang belum diketahui kelasnya S
:  Hipotesis  pada  data  R  yang  merupakan class khusus
P(R|S) :  Nilai  probabilitas  pada  hipotesis R yang berdasarkan kondisi S
P(R) : Nilai probabilitas pada hipotesi R P(S|R) :  Nilai  probabilitas S yang  berdasarkan dengan kondisi hipotesis R
P(S) : Nilai probabilitas pada
Algoritma Naïve  Bayes digunakan  menghitung perbandingan  probabilitas  dari  masing-masing atribut  pada  setiap  data training. Tabel  2  dan  3 berikut merupakan contoh perhitungan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan mengambil 10 data sebagai data training dan 1 data
sebagai data testing.
Tabel 2. Contoh data training
Tabel 3. Contoh data testing
Perhitungan  algoritma Naïve  Bayes pada  tabel  3 sebagai berikut.
P (Y = Lancar) = 7/10 = 0,7 P (Y = Kurang Lancar) = 1/10 = 0,1 P (Y = Macet) = 2/10 = 0,2 Mencari nilai probabilitas pada tiap atribut
P (Jenis Kelamin = P | Y = Lancar) = 3/7 = 0,428 P (Umur = 55-60 | Y = Lancar) = 2/7 = 0,285
P (Jenis Pekerjaan = Wiraswasta | Y = Lancar) = 3/7
= 0,428
P  (Jenis  Pinjaman  =  20000000  -  29999999  |  Y  = Lancar) = 1/7 = 0,142
P  (Jangka  waktu  pengembalian  =  Menengah  |  Y  = Lancar) = 5/7 = 0,714
P (Jaminan = Sertivikat | Y = Lancar) = 3/7 = 0,428 P (Penghasilan = <5 Juta | Y = Lancar) = 6/7 = 0,857 P (Jenis Kelamin = L | Y = Kurang Lancar) = 1/1 = 1
P (Umur = 55-60 | Y = Kurang Lancar) = 0/1 = 0
P  (Jenis  Pekerjaan  =  Wiraswasta  |  Y  =  Kurang Lancar) = 0/1 = 0 P  (Jenis  Pinjaman  =  20000000  -  29999999  |  Y  = Kurang Lancar) = 0/1 = 0 P  (Jangka  waktu  pengembalian  =  Menengah  |  Y  = Kurang Lancar) = 1/1 = 1 P (Jaminan = Sertivikat | Y = Kurang Lancar) = 1/1 = 1
P (Penghasilan = <5 Juta | Y = Kurang Lancar) = 1/1
= 1
P (Jenis Kelamin = L | Y = Macet) = 3/2 =  1,5
P (Umur = 55-60 | Y = Macet) = 0/2 = 0
P (Jenis Pekerjaan = Wiraswasta | Y = Macet) = 0/2 = 0
P  (Jenis  Pinjaman  =  20000000  -  29999999  |  Y  = Macet) = 0/2 = 0
P  (Jangka  waktu  pengembalian  =  Menengah  |  Y  = Macet) = 2/2 = 1 P (Jaminan = Sertivikat | Y = Macet) = 0/2 = 0 P (Penghasilan = <5 Juta | Y = Macet) = 2/2 = 1
Menghitung  hasil  dari  atribut  lancar,  kurang  lancar, dan macet P (Kategori = Lancar) * P (Y = Lancar) = 0,00135 P  (Kategori=  Kurang  Lancar)  *  P  (Y  =  Kurang Lancar ) = 0 P (Kategori = Macet) * P (Y = Macet) = 0
Kesimpulan  hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan menunjukan bahwa masukan pada tabel  3 menghasilkan (P = Lancar) dengan hasil probabilitas tertinggi.
2.5 Pengujian Pengujian yang dilakukan pada implementasi  aplikasi  dengan  memperhitungkan tingkat precision , recall ,  dan accuracy [10].  Maka dijelaskan  seperti  persamaan  (2),  (3)  dan  4  sebagai berikut:
Pengujian precision digunakan  dalam  mencari  nilai proporsi kasus positif yang benar, rumus persamaan (2).
(2)
Pengujian recall digunakan  dalam  mencari  nilai proporsi  kasus  positif  yang  teridentifukasi  benar, rumus persamaan (3).
(3)
Pengujian accuracy digunakan  dalam  mencari  nilai proporsi jumlah yang benar, rumus persamaan (4).
(4)
Keterangan:
TP : True Positive TN : True Negative FP : False Positive FN : False Negative

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil Implementasi
Tahap  ini  merupakan  tahap  dimana  aplikasi  yang dibuat  telah  selesai  dibuat,  untuk  menjalankan aplikasi  ini  menggunakan server local  di  komputer untuk mengetahui hasilnya.
3.1.1 Halaman login
Saat  membuka  aplikasi  prediksi  kelayakan  calon anggota  kredit  maka  pengguna  wajib  memasukkan username dan password bertujuan  untuk  masuk
dalam  aplikasi,  maka  tampilan  awal  seperti  yang dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman login pengguna 3.1.2 Halaman beranda
Halaman  ini  akan  tampil  setelah  pengguna melakukan proses login, pada halaman ini pengguna dapat  memilih  beberapa  menu  yang  dapat  langsung diakses  berupa  menu  data training, menu  data
testing dan  pengguna  dapat  langsung logout dari sistem.
Gambar 3. Halaman beranda
3.1.3 Halaman data training
Data training sangat  dibutuhkan  pada  metode  data mining  dimana  data  tersebut  digunakan  sebagai dasar pembanding pada masukan didata testing. Pada halaman  data training setiap  datanya  terdapat  fitur ubah dan hapus. Gambar 4 menunjukkan antarmuka halaman data training. Gambar 4. Halaman data training
3.1.4 Halaman tambah data training
Halaman  ini  yaitu  pengguna  diharuskan  mengisi form yang  lengkap  sesuai  dengan  kebutuhan  data
pada  data training. Pada form ini  data  harus  diisi semua dan jika ada data tidak terisi maka data tidak akan bisa disimpan.
Gambar 5. Halaman tambah data training
3.1.5 Halaman data testing
Data testing merupakan  masukkan  yang  akan  dicari hipotesisnya  atau  pada  aplikasi  ini  data testing digunakan  untuk  memprediksi  calon  anggota  kredit
simpan  pinjam  dengan  berdasarkan  pada  data training .  Fitur  ubah  dan  hapus  terdapat  pada  setiap data.  Gambar  6  menampilkan  antar  muka  halaman data testing .
Gambar 6. Halaman data testing
3.1.6 Halaman tambah data training Halaman  ini  pengguna  mengisi form untuk memasukkan  data testing dan  bertujuan  untuk
mengetahui  hasil  prediksi  yang  berdasarkan  data training.
Gambar 7. Halaman tambah data testing

## 3.1.7 Halaman lihat prediksi
Algoritma Naïve  Bayes digunakan  pada  penelitian ini untuk memprediksi suatu permasalahan dan akan menghasilkan  hipotesis  atau  kesimpulan.  Pada aplikasi ini proses tersebut dapat langsung diketahui
rincian  perhitungannya.  Halaman  ini  akan  tampil jika  pengguna  sebelumnya  memasukkan  data training dan data testing maka halaman lihat prediksi akan  dapat  diketahui  hasil  prediksinya  seperti gambar 7. Pada halaman tersebut setiap data terdapat
fitur detail yang  berfungsi  untuk  melihat  urutan perhitungan  sesuai  dengan  algoritma Naïve  Bayes
seperti gambar 8 .
Gambar 7. Halaman lihat prediksi
Gambar 8. Halaman detail perhitungan Naïve Bayes
3.1.8 Halaman lihat performance
Halaman  lihat performance yang  muncul  setelah pengguna memilih fitur lihat prediksi. Pada halaman ini yaitu menampilkan hasil accuracy, precision dan recall dari  keseluruhan  data  yang  ada  pada  data
testing .  Pengguna  dapat  langsung  melihat  jumlah True  Positive (TP), False  Positive (FP), False Negative (FN), True  Negative (TN), False Negative (FN) yang ada pada data testing.
Gambar 9. Halaman Lihat Performance

## 3.2    Pengujian
3.2.1 Pengujian Blackbox
Pengujian blackbox ini  bertujuan  untuk  pengetesan pada  setiap  fitur  yang  ada  pada  aplikasi  prediksi
kelayakan  calon  anggota  kredit  simpan.  Berikut merupkan  hasil  pengetesan  seperti  tabel  4  berikut:
Tabel 4. Pengujian blackbox Menu Yang Diuji Pengujian Input Output Keterangan Form login Username Password Memasukkan username dan password Halaman menu awal aplikasi muncul Sesuai Menu Utama Data Training Data Testing Logout Klik data training Klik data testing Klik logout Masuk data training Masuk data testing Keluar dari aplikasi Sesuai Sesuai Sesuai Data Training Tambah Import Hapus Klik Tambah Klik Import Klik Hapus data Masuk form tambah data
Halaman upload data set Data terhapus Sesuai Sesuai Sesuai Data Testing Tambah Import Hapus Lihat Prediksi Klik Tambah Klik Import Klik Hapus data Klik lihat prediksi
Masuk form tambah data
Halaman upload data set Data terhapus Muncul halaman prediksi Sesuai Sesuai Sesuai Sesuai Lihat Prediksi Detail Lihat Performance Klik detail Klik lihat performance Tampil hasil perhitungan Tampil hasil precision , accuracy , dan recall. Sesuai Sesuai
3.2.2 Pengujian Algoritma
Hasil  yang  didapat  dengan  memasukkan  10  data sebagai data training dan 5 data sebagai data testing memperoleh hasil yang sama saat pengujian dengam membandingkan perhitungan manual ataupun dengan  perhitungan  aplikasi  yang  dibuat  pada
penelitian  ini.  Hasil  menunjukkan  bahwa  aplikasi yang  dibuat  sudah  menerapkan  algoritma Naïve Bayes dengan benar .
Pengujian  dengan  memperhitungkan  nilai precision, accuracy maupun recall dengan beberapa tahapan  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  5.
Tabel 5. Pengujian precision , accuracy , dan recall
Data Training Data Testing Precision Accuracy Recall 50 422 65 % 46 % 55 % 100 372 65 % 52 % 67 % 150 372 65 % 54 % 72 % 200 272 62 % 57 % 87 % 250 222 78 % 64 % 72 % 300 172 71 % 68 % 92 % 350 122 82 % 77 % 91 % 472 50 82 % 80 % 94 %
Pengujian dengan memperhitungkan tingkat ketepatan  dapat  diketahui  bahwa  nilai precision, accuracy dan recall cenderung meningkat.
3.2.3 Analisis Hasil
Pada  aplikasi  prediksi  kelayakan  calon anggota kredit simpan pinjam dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes hanya memiliki 1 aktor yaitu pengguna  atau admin koperasi.  Pada  aplikasi  ini pengguna  diwajibkan  untuk login terlebih  dahulu untuk  dapat  mengakses  aplikasi.  Pengguna  dapat melakukan  penambahan  data,  perubahan  data  dan penghapusan  data  pada  data training maupun  data testing. Data  yang  dimasukkan  pada  aplikasi  ini diantaranya  nama,  jenis  kelamin,  umur,  jenis pekerjaan, jumlah pinjaman, jangka waktu pengembalian,  jaminan,  penghasilan,  dan  kategori. Jika  pengguna  ingin  memprediksi  maka  pengguna harus melengkapi data-data tersebut agar mendapatkan  hasil  prediksinya.  Hasil  prediksi  yang ditampilkan bersama dengan proses perhitungannya.
Pengujian  yang  dilakukan  pada  aplikasi dengan  2  cara,  yaitu  pengujian blackbox dan pengujian  tingkat precision,  accuracy,  dan  recall.
Pada  pengujian blackbox hasilnya  semua  fitur  yang terdapat  pada  aplikasi  tersebut  dapat  berjalan  sesuai yang diharapkan pada penelitian ini. Sedangkan pada
pengujian  tingkat precision memperoleh  hasil  84%, tingkat  ketepatan accuracy memperoleh  hasil  75% dan tingkat recall memperoleh hasil 86%, hasil yang diperoleh  dari  perhitungan  tersebut  cenderung meningkat. Memperolehnya hasil perhitungan tingkat precision , accuracy maupun recall yang semakin  meningkat  dikarenakan  semakin  banyak data training yang digunakan maka data pembanding semakin  banyak  dan  hasil  yang  diperoleh  akan semakin akurat.

## 4.   KESIMPULAN DAN SARAN
4.1 Kesimpulan
Hasil  analisis  dari  aplikasi  prediksi  kelayakan  calon anggota  kredit  simpan  pinjam  dapat  diambil kesimpulan diantaranya:
1) Aplikasi  ini  memiliki  nilai precision sebesar 82% , nilai accuracy sebesar  80%  dan  nilai recall sebesar 94%.  Maka  aplikasi  yang  telah dibangun  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes telah dapat digunakan.
2) Telah  dapat  dibangun  sebuah  aplikasi  untuk memprediksi  kelayakan  calon  anggota  kredit simpan  pinjam  dengan  menggunakan Naïve Bayes.
3) Proses pengujian pada aplikasi menggunakan 3 metode  antara  lain:  pengujian blackbox
pengujian  algoritma  dan  pengujian precision, accuracy maupun recall.

## 4.2 Saran
Saran dari aplikasi prediksi kelayakan calon anggota kredit  simpan  pinjam  yaitu  untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan  dalam  menggunakan  data training harus diperbanyak untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Ma’wa,  “Analisis  Perbandingan  Antara
Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan  Koperasi Jasa  Keuangan  Syariah  Baitul  Maal  Wa Tamwil,” J. Mhs. Fak. Huk. , 2013.
[2] T.  Mahboob,  S.  Irfan,  and  A.  Karamat,  “A machine  learning  approach  for  student assessment  in  E-learning  using  Quinlan’s C4.5,  Naive  Bayes  and  Random  Forest algorithms,” Proc.  2016  19th  Int.  Multi- Topic Conf. INMIC 2016 , 2017.
[3] D. Octabriyantiningtyas,
“Adln -
perpustakaan airlangga,” 2016.
[4] A. Jumadi, Z. Arifin, and D. Marisa, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit Rumah  Sejahtera  Pada  Nasabah  Bank Pembangunan  Daerah  Kalimantan  Timur
dengan  Metode  TOPSIS,”  vol.  3,  pp.  156– 163, 2014.
[5] Y.  I.  Kurniawan,  U.  M.  Surakarta,  and  C. Java,  “Decision  Support  System  for Acceptance Scholarship With Simple Additive,” pp. 99–108, 2015.
[6] Y.  S.  Nugroho,  “Aplikasi  Pemrediksi  Masa Studi  dan  Predikat  Kelulusan  Mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” Khazanah  Inform. ,  vol.  I,  no.  1,  pp. 29–34, 2015.
[7] A.  Jadhav,  A.  Pandita,  A.  Pawar,  and  V.
Singh,  “Classification  of  Unstructured  Data using  Naïve  Bayes  Classifier  and  Predictive Analysis for
RTI Application,”
ABHIYANTRIKI  An  Int.  J.  Eng.  Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 1–6, 2016.
[8] Y.  S.  Haryanti,  Syarifah  Nur  ,  Nugroho, “Perbandingan  3  Metode  Dalam  Data Mining Untuk Penjurusan  Siswa Di  SMA N 3 Boyolali,” 2015.
[9] Bustami,  “Penerapan  Algoritma  Naive Bayes,” J.  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  884– 898, 2014.
[10] V. S and D. S, “Data Mining Classification Algorithms for Kidney Disease Prediction,” Int. J. Cybern. Informatics , vol. 4, no. 4, pp.
13–25, 2015.