MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 32-37

## DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5
Hikma Widayu 1 , Surya Darma Nasution 2 , Natalia Silalahi 3 , Mesran 4
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2,4 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
3 Dosen Tetap AMIK STIEKOM Sumatera Utara
1,2,4 Jln. Sisingamangaraja No. 338 Simp. Limun Medan
3 Jln. Abdul Haris Nasution No. 19 Medan
ABSTRAK
Dalam bidang bisnis, teknik data mining digunakan untuk mendukung cakupan yang luas dari aplikasi-aplikasi bisnis inteligen seperti  customer    profiling,  targeted  marketing,  workflow  management,  store  layout  dan  fraud  detection.  Kurangnya memprediksi jenis Transaksi Nasabah yang ada pada koperasi ini membuat para manager atau pemimpin koperasi ini kesulitan dalam hal memberikan pinjaman dan juga dalam menerima anggota koperasi baru. Pimpinan juga kesulitan mengetahui profesi nasabah yang paling banyak  meminjam pada  koperasi ini.  Adapun proses  memprediksi jenis Transaksi Nasabah selama  ini yang ada dikoperasi simpan pinjam masih berdasarkan melihat langsung jenis Transaksi Nasabahnya dan melihat catatan buku besar yang ada dikoperasi tersebut.
Kata Kunci : Data Mining, C.45, Jenis Transaksi Nasabah

## ABSTRACT
In the field of business, data mining techniques are used to support a wide range of business intelligence applications such  as customer profiling, targeted marketing, workflow management, store layout and fraud detection. Lack of predicting the type of Customer  Transactions  that  exist  in  this  cooperative  makes  the  manager  or  leader  of  this  cooperative  difficult  in  terms  of providing loans and also in accepting new cooperative members. Leaders also have difficulties in knowing the profession of customers who borrow the most at this cooperative. As for the process of predicting the type of Customer Transaction during this time, there is a saving and loan operation is still based on the direct view of the type of Customer Transaction and see the existing ledger notes of the cooperative.
Keywords : Data Mining, C.45, Types of Costumer Transactions

## I. PENDAHULUAN
Teknologi  pengumpulan  dan    penyimpanan data telah memudahkan organisasi untuk mengumpulkan  sejumlah  data  berukuran  besar sehingga  menghasilkan  gunung  data.  Ekstraksi informasi  yang  berguna  dari  gunung  data  menjadi pekerjaan yang cukup menantang. Seringkali alat dan teknik analisis data tradisional tidak dapat digunakan dalam  mengekstrak  informasi  dari  data  berukuran besar. Data mining adalah teknologi yang merupakan campuran  metode-metode  analisis  data  dengan algoritma-algoritma untuk memproses data berukuran  besar.  Data  mining  telah  banyak diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  diantanya dalam  bidang  bisnis  dan  kedokteran.  Dalam  bidang bisnis,  teknik  data  mining  digunakan  untuk mendukung cakupan yang luas dari aplikasi-aplikasi bisnis  inteligen  seperti  customer    profiling,  targeted marketing,  workflow  management,  store  layout  dan fraud detection
Untuk  meningkatkan  kinerja  operasional koperasi  berusaha  untuk  melayani  kebutuhan nasabahnya.  Koperasi  harus  memperhatikan  jenis transaksi  nasabah  baik  yang  menabung,  meminjam ataupun yang akan menjadi anggota sehinggga dapat meningkatkan efektifitas kinerja koperasi.
Maka  dari  itu  kurangnya  memprediksi  jenis transaksi  nasabah  yang  ada  pada  koperasi  ini
membuat  para  manager  atau  pemimpin  koperasi  ini kesulitan  dalam  hal  memberikan  pinjaman  dan  juga dalam menerima anggota koperasi baru.
Pimpinan  juga  kesulitan  mengetahui  profesi nasabah yang paling banyak meminjam pada koperasi ini.  Berdasarkan  permasalahan  yang  ada,  dimana untuk meningkatkan kinerja operasional koperasi dan untuk  melayani  kebutuhan  nasabahnya,  sehingga sangat  penting  untuk  memprediksi  jenis  transaksi nasabah.

## II. TEORITIS A. Data Mining
Data mining adalah proses yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengekstraksi  pengetahuan  (knowledge)  secara otomatis.
Definisi lain diantaranya adalah pembelajaran berbasis  induksi  (induction-based  learning)  adalah proses  pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum yang  dilakukan  dengan  cara  mengobservasi  contoh- contoh  spesifik  dari  konsep-konsep  yang  akan dipelajari.  Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) adalah penerapan  metode saintifik pada data mining.  Dalam  konteks  ini  data  mining  merupakan satu langkah dari proses KDD [1].
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 32-37

## B. Algoritma C4.5
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  metode untuk  membuat  decision  tree  berdasarkan  training data  yang  telah  disediakan.  Algoritma  C4.5 merupakan  pengembangan  dari  ID3.  Beberapa pengembangan  yang  dilakukan  pada  C4.5  adalah sebagai antara lain bisa mengatasi missing value, bisa mengatasi continiu data, dan pruning [2].
Pada tahap  algoritma C4.5 memiliki 2 prinsip kerja yaitu:
1. Pembuatan  pohon  keputusan.  Tujuan  dari algoritma penginduksi pohon keputusan adalah mengkontruksi  struktur  data  pohon  yang  dapat digunakan untuk memprediksi kelas dari sebuah kasus  atau  record  baru  yang  belum  memiliki kelas.  C4.5  melakukan  konstruksi  pohon keputusan  dengan  metode  divide  and  conquer. Pada  awalnya  hanya  dibuat  node  akar  dengan menerapkan  algoritma  divide  and  conquer. Algoritma  ini  memilih pemecahan kasus-kasus yang terbaik dengan menghitung dan membandingkan  gain  ratio,  kemudian  node- node  yang  terbentuk  di  level  berikutnya, algoritma  divide  and  conquer  akan  diterapkan lagi sampai terbentuk daun-daun.
2. Pembuatan  aturan-aturan  (rule  set).  Aturan- aturan  yang  terbentuk  dari  pohon  keputusan akan membentuk suatu kondisi dalam bentuk if- then.  Aturan-aturan  ini  didapat  dengan  cara menelusuri  pohon  keputusan  dari  akar  sampai daun. Setiap node dan syarat percabangan akan membentuk  suatu  kondisi  atau  suatu  if, sedangkan untuk nilai-nilai  yang terdapat pada daun akan membentuk.
Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
a. Pilih atribut sebagai akar.
b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
c. Bagi kasus dalam cabang.
d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera dalam persamaan 1 berikut :
Gain(S,A) = Entropy (S) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) …(1)
Keterangan:
S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A |Si|    : jumlah kasus pada partisi ke-i |S| : jumlah kasus dalam S
Sementara  itu,  penghitungan  nilai  entropi dapat dilihat pada persamaan 2 berikut :
Entropy (S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗   log 2 𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1 …………………..(2)
Keterangan:
S : himpunan kasus A : fitur n
: jumlah partisi S
pi
: proporsi dari S_i terhadap S
Pada  saat  pembangunan  pohon  keputusan, banyaknya  cabang  mungkin  mencerminkan  adanya noise  atau  outlier  pada  training  data.  Pemangkasan pohon  dapat  dilakukan  untuk  mengenali  dan menghapus  cabang-cabang  tersebut.  Pohon  yang dipangkas akan menjadi lebih kecil dan lebih mudah dipahami. Pohon semacam itu biasanya juga menjadi lebih  cepat  dan  lebih  baik  dalam  melakukan klasifikasi [2].

## C. Aplikasi Tanagra
Tanagra  merupakan  salah  satu  software  data mining yang didalamnya disediakan beberapa metoda data  mining  mulai  dari  mengekplorasi  analisis  data, pembelajaran  statistik,  pembelajaran  mesin,  dan database  Tidak  seperti  software  data  mining kebanyakan,  tanagra  merupakan  suatu  software berbasis  open  source  di  mana  semua  orang  dapat mengakses  source  codenya,  dan  menambahkan algoritma  mereka  sendiri,  sejauh  dia  setuju  dan menyesuaikan dengan lisensi pendistribusian softwarenya.

## D. Koperasi
Koperasi  adalah  organisasi  ekonomi  rakyat yang  berwatak  sosial,  beranggotakan  orang-orang atau  badan-badan  hukum  koperasi  yang  merupakan tata  susunan  ekonomi  sebagai  usaha  bersama berdasarkan atas asas kekeluargaan [3].

## E. Nasabah
Berdasarkan Undang-Undang Republik
Indonesia  No.  21  tahun  2008  tentang  pebankan Syariah  nasabah  adalah  pihak  yang  menggunakan jasa  bank  syariah  dan  atau  Unit  Usaha  Syariah. Nasabah penyimpan adalah nasabah yang menempatkan dananya di Bank Syariah dan atau Unit Usaha  Syariah  dalam  bentuk  simpanan  berdasarkan akad antara bank syariah atau Unit Usaha Syariah dan nasabah yang bersangkutan.

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Analisis yang sedang berjalan akan menguraikan jenis transaksi nasabah selama ini serta evaluasi  dari  sistem  yang  sedang  berjalan  tentang jenis transaksi nasabah dikoperasi simpan pinjam.
Pohon  keputusan  (decision  tree)  merupakan salah  satu  teknik  terkenal  dalam  data  mining  dan merupakan  salah  satu  metode  yang  popular  dalam menentukan  keputusan  suatu  kasus.  Hal  ini  karena metode  ini  tidak  memerlukan  proses  pengolahan pengetahuan terlebih dahulu dan dapat menyelesaikan  dengan  sederhana  kasus-kasus  yang memiliki dimensi yang besar. Akurasinya sangat baik asalkan data yang akan dijadikan patokan merupakan data  yang  akurat.  Tugas  paling  umum  yang diserahkan kepada pohon keputusan adalah
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 32-37
kualifikasi.  Dari  set  database  kita  bisa  mengetahui apakah suatu nasabah merupakan nasabah yang baik atau  dari  riwatnya,  seseorang  berpeluang  terkenal suatu penyakit tertentu berdasarkan riwayat dan lain- lain.
Masalah  pertama  pada  pembuatan  pohon keputusan  adalah,  variabel  manakah  yang  menjadi akar dari pohon tersebut. Akar disini adalah pemisah pertama  dari  pohon  keputusan.  Dikenal  istilah Bayesian  Score  yang  menilai  suatu  variabel,  atau dalaam  pohon  keputusan  terkenal  dengan  sebutan Entropi.
Algoritma  pohon  keputusan  yang  terkenal adalah  C4.5.  Algoritma  C4.5  merupakan  stuktur pohon dimana terdapat simpul yang mendeskripsikan atribut-atribut yang diuji, dan setiap daun menggambarkan  kelas.  Algoritma  C4.5  secara rekursif  mengunjungi  setiap  simpul  keputusan, memilih pembagian yang optimal, sampai tidak bisa dibagi  lagi.  Algoritma  C4.5  menggunakan  konsep information  gain  atau  entropy  reduction  untuk memilih pembagian yang optimal.
Tabel 1. data training, seorang nasabah bertransaksi dalam koperasi simpan pinjam tahun 2012.
Nasa Bah Pekerjaan Aset Pendapatan Transaksi nasabah 1 Medium High 9.000.000;00 Menabung 2 Low Medium 5.000.000;00 Meminjam 3 High Low 2.500.000;00 Menjadi anggota 4 Medium Medium 2.500.000;00 Menjadi anggota 5 Low Medium 7.500.000;00 Menabung 6 High High 2.500.000;00 Meminjam 7 Low Low 7.500.000;00 Menjadi anggota 8 Medium Medium 5.000.000;00 Meminjam
Data training pada tabel 1 adalah untuk menentukan apakah  yang  paling  sering  seorang  nasabah bertransaksi  dikoperasi  simpan  pinjam,  ditentukan oleh  kolom  working,  asset,  dan  pendapatan.  Kolom jenis  transaksi  nasabah  adalah  kelas  dari  masing- masing  record.    Pembahasaan  prediksi  transaksi nasabah,  apakah  nasabah  itu  hanya  menyimpan, menabung  atu  hanya  menjadi  anggota  saja, menggunakan  metode klasifikasi. Berikut  ini adalah langkah untuk membuat pohon keputusan, yaitu: Tabel 1 adalah data training beserta kelasnya. Untuk atribut pendapatan yang bernilai angka, dibuat dalam bentuk  kategori,  yaitu  pendapatan  <=2.500.000, pendapatan>2.500.000,    pendapatan<=5.000.000, pendapatan  >5.000.000,  pendapatan  <=7.500.000, pendapatan >7.500.000.
1. Menghitung  nilai  entropy.  Dari  data  training diketahui jumlah kasus ada 8, yang bertransaksi menabung  2 record ,  meminjam  3 record dan menjadi  anggota  3 record sehingga  di  dapat entropy nilai akar totalnya:
Entropy (S) =∑ n i=1 –pi . log 2 pi =  (-2/8  .  log2  (2/8))  +  (-3/8  . log2 (3/8)) + (-3/8 . log2 (3/8)) = 1,561278 2. Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  pekerjaan Low  yang  diketahui  jumlah  kasus  ada  3,  yang bertransaksi menabung ada 1 record , meminjam ada 1 record , dan yang menjadi anggota ada 1 record sehingga di dapat nilai low nya:
Entropy (S)  =(-1/3  .  log2  (1/3))  +  (-1/3  .  log2
(1/3)) + (-1/3 . log2 (1/3))
=1,5849
3. Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  pekerjaan Medim yang diketahui jumlah kasus ada 3, yang bertransaksi menabung ada 1 record , meminjam ada 1 record , dan yang menjadi anggota ada 1 record sehingga di dapat nilai Medium nya:
Entropy (S)  =(-1/3  .  log2  (1/3))  +  (-1/3  .  log2 (1/3)) + (-1/8 . log2 (1/3)) =1,5849
4. Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  pekerjaan High  yang  diketahui  jumlah  kasus  ada  2,  yang bertransaksi menabung 0 record , meminjam ada 1 record ,  dan  yang  menjadi  anggota  ada  1 record sehingga di dapat nilai High nya:
Entropy (S)  =(-0/2  .  log2  (0/2))  +  (-1/2  .  log2 (1/2))  +  (-1/2  .  log2  (1/2)) =0
5. Menghitung  nilai  gain  untuk  atribut  Pekerjaan dengan nilai gain yang didapat sebagai berikut:
Gain (S,A) =Entropy(S)- ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si)
Gain (S,A)   = 1,5612 – (2/8(0) + 3/8(1,5849) + 3/8(1,5849)
= 2,7537
6. Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  asset  Low yang  diketahui  jumlah  kasus  ada  2,  yang bertransaksi  menabung  0 record ,  meminjam  0 record ,  dan  yang  menjadi  anggota  2 record sehingga di dapat nilai low nya:
Entropy (S)   =(-0/2  .  log2  (0/2))  +  (-0/2  .  log2 (0/2))  +  (-2/2  .  log2  (2/2)) = 0
7. Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  asset Medium  yang  diketahui  jumlah  kasus  ada  4, yang bertransaksi menabung 1 record , meminjam 2 record , dan yang menjadi anggota
1 record sehingga di dapat nilai medium nya:
Entropy (S)    =(-1/4 . log2 (1/4)) + (-2/4 . log2 (2/4)) + (-1/4 . log2 (1/4))
= 1,5
8. Menghitung  nilai  Entropy  dari  data  asset  High yang  diketahui  jumlah  kasus  ada  2,  yang bertransaksi menabung ada 2 record , meminjam
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 32-37
0 record ,  dan  yang  menjadi  anggota  0 record sehingga di dapat nilai high nya:
Entropy (S)   =(-2/2  .  log2  (2/2))  +  (-0/2  .  log2 (0/2)) + (-0/2 . log2 (0/2))
= 0
9. Menghitung  nilai  gain  untuk  atribut  Asset dengan nilai gain yang didapat sebagai berikut:
Gain (S,A) =Entropy(S)- ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si)
Gain (S,A)   =  1,5612  –  (2/8(0)  +  4/8(1,5)  + 2/8(0) = 2,3112
10. Menghitung nilai Entropy dari data Pendapatan <=2.500.000 yang diketahui jumlah kasus ada 3, yang bertransaksi menabung 0 record , meminjam  ada  1 record ,  dan  yang  menjadi anggota  2 record sehingga  di  dapat  nilai  low nya:
Entropy (S)   =(-0/3  .  log2  (0/3))  +  (-1/8  .  log2 (1/8))  +  (-2/8  .  log2  (2/8))
= 0
11. Menghitung nilai Entropy dari data Pendapatan >2.500.000 yang diketahui jumlah kasus ada 5, yang bertransaksi menabung 2 record , meminjam  ada  2 record ,  dan  yang  menjadi anggota  1 record sehingga  di  dapat  nilai  low nya:
Entropy (S)   =(-2/5  .  log2  (2/5))  +  (-2/5  .  log2 (2/5)) + (-1/5 . log2 (1/5))
= 1,5219
12. Menghitung nilai gain untuk atribut pendapatan 2.500.000  dengan  nilai  gain  yang  didapat sebagai berikut:
Gain (S,A) =Entropy(S)- ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si)
Gain (S,A)   = 1,5612 – (5/8(1,5219) + 3/8(0) = 0,6101
13. Menghitung nilai Entropy dari data Pendapatan <=5.000.000 yang diketahui jumlah kasus ada 5, yang bertransaksi menabung 0 record , meminjam  ada  3 record ,  dan  yang  menjadi anggota  2 record sehingga  di  dapat  nilai  low nya:
Entropy (S)   =(-0/5  .  log2  (0/5))  +  (-3/5  .  log2 (3/5)) + (-2/8 . log2 (2/8)) = 0
14. Menghitung nilai Entropy dari data Pendapatan >5.000.000 yang diketahui jumlah kasus ada 3, yang bertransaksi menabung 2 record , meminjam  ada  1 record ,  dan  yang  menjadi
anggota  0 record sehingga  di  dapat  nilai  low nya:
Entropy (S)   =(-2/3  .  log2  (2/3))  +  (-1/3  .  log2 (1/3))  +  (-0/3  .  log2  (0/3)) = 0
15. Menghitung nilai gain untuk atribut pendapatan 5.000.000  dengan  nilai  gain  yang  didapat sebagai berikut:
Gain (S,A) =Entropy(S)- ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 * Entropy (Si)
Gain (S,A)   = 1,5612 – (3/8(1,5219) + 5/8(0) = 1,5612
16. Menghitung nilai Entropy dari data Pendapatan <=7.500.000 yang diketahui jumlah kasus ada 7, yang bertransaksi menabung 1 record , meminjam  ada  3 record ,  dan  yang  menjadi anggota  3 record sehingga  di  dapat  nilai  low nya:
Entropy (S)   =(-1/7  .  log2  (1/7))  +  (-3/7  .  log2
(3/7)) + (-3/7. log2 (3/7))
= 1,4489
17. Menghitung nilai Entropy dari data Pendapatan >7.500.000 yang diketahui jumlah kasus ada 1, yang bertransaksi menabung 1 record , meminjam  ada  0 record ,  dan  yang  menjadi anggota  0 record sehingga  di  dapat  nilai  low nya:
Entropy (S)   =(-1/1  .  log2  (1/1))  +  (-0/1  .  log2 (0/1)) + (-0/1. log2 (0/1)) = 0
Dari hasil perhitungan nilai entropy dan nilai gain untuk tiap atribut terlihat pada tabel 4.3 berikut. Dari hasil tabel berikut akan diambil kesimpulan, dan nilai gain yang tertinggi akan menjadi akar dari pohon keputusan c.45.
Tabel 2. Hasil Nilai Entropy Dan Gain Tahun 2012 Untuk Menentukan Simpul Akar
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 32-37
Terlihat dari tabel 2 , bahwa nilai gain yang tertinggi ialah terdapat  pada pendapatan  yang berpenghasilan ><  7.500.000;00  maka  dapat  digambarkan  dan disimpulkan  pendapatan  sebagai  akar  dari  pohon keputusan c4.5
Gambar 1. Pohon Keputusan C4.5 Dengan Simpul Akar Pendapatan 2012
Berdasarkan gambar 1 terlihat bahwa nasabah yang  berpenghasilan  7.500.00;00    yaitu  melakukan transaksi menabung dan meminjam, mereka merupakan  nasabah  tetap,  nasabah  tetap  ini  berasal dari profesi petani dan pedagang. Tetapi jika nasabah yang berpenghasilan 5.000.000;00 maka ia melakukan transaksi meminjam dan menjadi anggota, mereka  merupakan    nasabah  baru  dan  berasal  dari profesi  sales  dan  pedagang.  Dan  jika  nasabah  yang berpeenghasilan  2.500.000;00  ialah  melakukan transaksi  menabung,  meminjam  dan  menjadi anggota,  mereka  tersebut  adalah  nasabah  baru,    dan berprofesi sebagai guru dan wiraswasta. Dari gambar pohon  keputusan  tersebut  dapat  diambil  kesimpulan penghasilan  ataupun  pendapatan  nasabah  tiap bulannya mempengaruhi kegiatan dikoperasi simpan pinjam surya abadi mandiri ini.
Berdasarkan gambar  1 dapat diambil daftar aturan dari pohon keputusan yaitu:
1. Jika nasabah berpendapatan 7.500.000 = nasabah tetap => Maka meminjam.
2. Jika  nasabah  berpendapatan  7.500.000  = nasabah  tetap.  Jika  nasabah  berprofesi  petani berpendapatan  7.500.000  =  nasabah  tetap  => Maka menabung
3. Jika  nasabah  berpendapatan  7.500.000  = nasabah tetap. Jika nasabah berprofesi pedagang berpendapatan  7.500.000  =  nasabah  tetap  => Maka menabung
4. Jika  nasabah  berpendapatan  5.000.000  = nasabah baru dan tetap. Jika nasabah berprofesi
pedagang  berpendapatan  5.000.000  =  nasabah baru  dan  tetap.  Jika  nasabah  berprofesi  sales berpendapatan  5.000.000  =  nasabah  baru  dan tetap => Maka menjadi anggota
5. Jika  nasabah  berpendapatan  5.000.000  = nasabah baru. Jika nasabah berprofesi pedagang berpendapatan  5.000.000  =  nasabah  baru.  Jika nasabah berprofesi sales berpendapatan 5.000.000 = nasabah baru. => Maka meminjam. 6. Jika  nasabah  berpendapatan  2.500.000  = nasabah baru dan tetap. Jika nasabah berprofesi wiraswasta berpendapatan 2.500.000 = nasabah baru  dan  tetap.  Jika  nasabah  berprofesi  sales berpendapatan  2.500.000  =  nasabah  baru  dan tetap => Maka menabung. 7. Jika  nasabah  berpendapatan  2.500.000  = nasabah baru. Jika nasabah berprofesi wiraswasta berpendapatan 2.500.000 = nasabah baru. Jika nasabah berprofesi sales berpendapatan  2.500.000  =  nasabah  baru  = Maka meminjam. 8. Jika  nasabah  berpendapatan  2.500.000  = nasabah tetap. Jika nasabah berprofesi wiraswasta berpendapatan 2.500.000 = nasabah tetap. Jika nasabah berprofesi sales
berpendapatan  2.500.000  =  nasabah  baru  dan tetap => Maka menjadi anggota.
Berdasarkan  daftar  aturan  diatas  dapat diambil  kesimpulan  dari  tahun  2012  memprediksi jenis transaksi nasabah  yaitu : jenis transaksi nasabah yang  paling  banyak  dilakukan  nasabah  adalah meminjam  dikoperasi  simpan  pinjam  dan  nasabah berasal dari profesi berdagang.
Hasil  dari  algoritma  C.45  adalah  decision tree (pohon keputusan) dengan data keseluruhan. Dan hasil pengujian algoritma c.45 menggunakan aplikasi tanagra dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Tampilan Hasil Pengujian Algoritma

## C.45 Data Keseluruhan

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  penulis  dapat  dilihat  bahwa transaksi  nasabah  sudah  dapat  dikenali  sehingga pihak  koperasi  simpan  bisa  mengambil  keputusan
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 2, Juni 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 32-37
yang berkaitan dengan transaksi yang akan dilakukan oleh  nasabah  untuk  masa  yang  akan  datang.  Dan pihak  manajer  harus  meningkatkan  lagi  tawaran- tawaran transaksi yang ada di koperasi untuk menarik perhatian nasabah baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. A. Hermawati, Data Mining, Yogyakarta: Andi, 2013.
[2] K.  and  E.  T.  Luthfi,  Algoritma  Data  Mining,  Yogyakarta: Andi, 2009.
[3] P.  R.  Indonesia,  Pasal  3  UU  No.  12,  Jakarta:  Republik Indonesia, 1967.
[4] F.  Sulianta  and  D.  Juju,  Data  Mining  Meramalkan  Bisnis
Perusahaan, Jakarta: Elex Media Komputindo, 2010.
[5] P.  P.  Widodo,  R.  T.  Handayanto  and  H.  ,  Penerapan  Data Mining  Dengan  Matlab,  Bandung:  REKAYASA  SAINS,
2013.
[6] M.  Pemodelan  Visual  dengan  UML,  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2005.
[7] G.  Gunadi  and  D.  I.  Sensuse,  "PENERAPAN  METODE DATA  MINING  MARKET  BASKET  ANALYSIS TERHADAP  DATA  PENJUALAN  PRODUK  BUKU DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  APRIORI DAN FREQUENT PATTERN GROWTH (FP-GROWTH) :  STUDI  KASUS  PERCETAKAN  PT.  GRAMEDIA," TELEMATIKA, pp. 118-132, 2012.
[8] E.  Buulolo,  “ALGORITMA  APRIORI  PADA  DATA PENJUALAN DI SUPERMARKET,” in Seminar Nasional Inovasi  dan  Teknologi  Informasi  2015  (SNITI) ,  2015,  no. September 2015, pp. 4–7.