## OPTIMALISASI ALGORITMA C4.5 TERHADAP METODE DECISION TREE DALAM MENENTUKAN PLAFON KREDIT NASABAH
Romindo 1) , Okky Putra Barus 2)* , Jefri Junifer Pangaribuan 3)
1), 2), 3) Universitas Pelita Harapan
Email : romindo@uph.edu 1) , okky.barus@uph.edu 2) , jefri.pangaribuan@uph.edu 3)

## ABSTRAK
Kegiatan perbankan yang paling mendasar merupakan mengumpulkan uang dan membeli uang dari seluruh  masyarakat.  Kemudian  menjual  uang  yang  terkumpul  dengan  mengarahkan  ke  masyarakat  melalui pinjaman atau kredit. Namun sering dijumpai dengan nasabah yang tidak mampu membayar piutang sesuai jumlah  piutang  yang  sering  melebihi  jangka  waktu  pembayaran  yang  sudah  ditetapkan.  Oleh  karena  itu perusahaan perbankan harus mengetahui kemampuan bayar nasabah dengan memberikan plafon kredit agar bisa menghindari kerugian. Tujuan penelitian ini merupakan menganalisis data dengan menggunakan metode Decision Tree dengan Algoritma C4.5 terhadap data laporan piutang BPR Pijer Podi Kekelengen agar dapat menentukan  plafon  kredit  nasabah.  Dari  data  yang  diperoleh  dari  laporan  piutang  perusahaan  maka menghasilkan  5  atribut  yaitu  Pembayaran,  Piutang,  Transaksi,  Rekomendasi,  dan  Plafon  dimana  label keputusannya yaitu Plafon. Setelah dilakukan pengujian terhadap data laporan piutang pada BPR Pijer Podi Kekelengen menggunakan metode Decision Tree dengan Algoritma C4.5 menghasilkan kesimpulan apabila plafon besar maka pembayaran tidak bagus dan plafon kecil maka pembayaran sangat bagus.
Kata Kunci : Decision Tree ; Algoritma C4.5; Plafon Kredit; Perbankan.

## ABSTRACT
The most basic banking activity is collecting money and buying money from the whole society. Then sell the collected money by directing it to the community through credit or credit. However, it is often found that customers are unable to pay their receivables based on the amount of receivables which often exceeds the specified payment period. Therefore, banking companies must know the ability to pay customers by providing credit limits to avoid losses. The purpose of this study was to analyze the data using the Decision Tree method with the C4.5 Algorithm on the report data of BPR Pijer Podi Kekelengen receivables in order to determine the  customer's  credit  ceiling.  From  the  data  obtained  from  the  accounts  receivable  report,  the  company produces 5 attributes, namely Payments, Receivables, Transactions, Recommendations, and Ceiling where the decision label is Ceiling. After testing the report data at BPR Pijer Podi Kekelengen using the Decision Tree method with the C4.5 Algorithm, it is concluded that if the ceiling is large, the payment is not good.
Keywords: Decision Tree; Algorithm C4.5; Credit Ceiling; Banking

## 1. PENDAHULUAN
Bank  adalah  lembaga  keuangan  yang berwenang untuk mengumpulkan modal dalam bentuk  simpanan  dari  masyarakat  dan menyalurkan dana tersebut kepada masyarakat dalam  bentuk  pinjaman  atau  kredit,  sehingga bank  berfungsi  sebagai  perantara  atau penabung  dan  pemakai  akhir,  rumah  tangga dan perusahaan.
Dalam memberikan kredit kepada nasabah maka banyak hal yang harus dipertimbangkan karena  sering  ditemukan  pada  nasabah  yang tidak  mampu  bayar  piutang  atau  pembayaran piutang  yang  melebihi  jangka  waktu  yang ditetapkan  yang  terdapat  pada  perusahaan Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR)  Pijer  Podi Kekelengen  bergerak  di  bidang  lembaga keuangan  yang  bertujuan  untuk  memberikan kredit  dan  tabungan  kepada  nasabahnya. Perusahaan  perbankan  semakin  menemukan bahwa kunci untuk memenangkan persaingan adalah  menciptakan  nilai  dan  kepuasan nasabah (Pitono & Susetiyo, 2019).
Landasan  hukum  Bank  Perkreditan Rakyat  adalah  UU  No.  7  tentang  Perbankan sebagaimana  telah  diubah  dengan  UU No.10/1998.  Undang-Undang  dengan  jelas mengatur  hal  ini.  Bank  daerah  adalah  jenis bank  yang  kegiatannya  terutama  ditujukan untuk  memberikan  pelayanan  kepada  Usaha Kecil  dan  Menengah  (UKM)  dan  masyarakat setempat  (Pitono  &  Susetiyo,  2019).  Dalam menjalankan  usahanya,  Bank  Pembangunan Daerah  (BPD)  dapat  menjalankan  usahanya dengan  cara  biasa  atau  berdasarkan  prinsip syariah. Berdasarkan hasil wawancara dengan direktur  perusahaan  terkait  sistem  pemberian plafon  kredit  yang  sering  terjadi  kesalahan dalam menentukan plafon kredit bagi customer sehingga  sering  terjadi  nasabah  tidak  dapat melunasi  kredit  yang  diberikan  dalam  waktu yang ditentukan.
Berdasarkan  hasil  analisa  diatas  dapat ditemukan permasalahan terdapat pada sistem penentuan  batas  plafon  kredit  yang  mampu diselesaikan  dalam  waktu  tertentu  maka peneliti  mengangkat  judul  “Optimalisasi Algoritma  C4.5  Terhadap  Metode Decision Tree Dalam  Menentukan  Platform  Kredit
Nasabah” yang diharapkan dapat menyelesaikan masalah yang dihadapi perusahaan  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR) Pijer  Podi  Kekelengen.  Dipilihnya  metode Decision Tree dianggap sesuai dengan kriteria- kriteria  yang  menjadi  penilaian.  Pihak perusahaan dapat dengan mudah mengidentifikasi  dan  mengambil  keputusan dengan  memperhitungkan  faktor-faktor  yang ada, jika dengan metode Decision Tree . Algoritma C4.5 yaitu algoritma pengklasifikasian  pohon  keputusan  yang sering dipakai karena mempunyai keunggulan yaitu  bisa  menghasilkan  pohon  keputusan yang  sangat  gampang  diinterpretasikan, memiliki tingkatan akurasi yang cukup tinggi, dan dalam penanganan atribut bertipe discrete dan numeric yang  sangat  efisien  dan  efektif (Kamagi  &  Hansun,  2014).  Algoritma  C4.5 yaitu suatu algoritma yang sudah dikembangkan dari algoritma ID3, pengembangan  yang  dilakukan  yaitu  dapat mengatasi pruning , continue data , dan missing value . Proses Decision Tree adalah mengubah model  data  tabel  menjadi  model  pohon kemudian  mengubah  model  pohon  menjadi aturan  ( rule) kemudian  aturan  ( rule) tersebut disederhanakan  (Pratama  et  al.,  2019). Algoritma  C4.5  adalah  sebuah  barisan algoritma untuk klasifikasi permasalahan pada suatu mesin dan kumpulan data. Dengan nilai atribut  data  yang  beragam,  dimana  kasus kejadian diuraikan oleh kelompok atribut dan mempunyai  satu  kelas  atribut  yang  eksklusif. Syarat  pengujian  pada node sangat  penting dalam induksi Decision Tree . Ada 3 kelompok penting syarat pengujian node (Rani, 2016):
1. Fitur Biner
Fitur  yang  hanya memiliki  2  nilai  berbeda dengan syarat hanya dua pilihan cabang ketika fitur ini menjadi node (akar maupun internal).
2. Fitur Kategorikal
Fitur  yang  nilainya  bisa  mempunyai beberapa  nilai  berbeda  disebut  kategorikal (nominal atau ordinal)
3. Fitur Numerik
Fitur  dengan  syarat  pengujian node (akar maupun internal) dinyatakan dengan
perbandingan  pengujian  (A<v)  atau  (A≥v)
dengan  hasil  biner  dan  untuk  hasil  multiple berupa jangkauan nilai dalam bentuk vi ≤ A < vi +1,  untuk  i=1,2,…,k  (Junita  &  Bachtiar, 2020).
Secara  umum  algoritma  C4.5  untuk membentuk Decision  Tree (pohon  keputusan sebagai berikut (Barus, 2017):
1. Melakukan pemilihan atribut untuk dijadikan root (akar)
2. Membuat cabang untuk setiap nilai
3. Melakukan  pembagian  setiap  kasus  pada cabang
4. Mengulangi  proses  untuk  setiap  cabang hingga semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Untuk  pemilihan  atribut  sebagai  simpul akar berdasarkan nilai gain yang terbesar dari semua  atribut  yang  ada.  Untuk  perhitungan gain digunakan rumus berikut:
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −
∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑥 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (1)
Dimana, S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| : Jumlah kasus dalam S
Sementara  itu,  untuk  menghitung  nilai entropi dapat digunakan rumus berikut:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 𝑥 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖 (2)
Dimana,
S : Himpunan kasus A : Atribut n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S
Pada saat pohon keputusan dibentuk, pada training  data terdapat  banyak  cabang  yang mencerminkan ada noise atau outliner . Dalam melakukan  klasifikasi  pada  pohon  keputusan dengan  melakukan  pemangksan  cabang- cabang  akan  menjadi  lebih  kecil  dan  lebih mudah (Widayu et al., 2017).
Decision Tree adalah suatu teknik klasifikasi  yang  direpresentasikan  dalam bentuk diagram, setiap simpul internal adalah atribut,  setiap  cabang  adalah  nilai  atribut, setiap  simpul  daun  adalah  label  kelas,  dan simpul  yang  paling  atas  adalah  simpul  akar (Romindo, 2021). Metode ini banyak digunakan  karena  model  yang  terbentuk mudah dimengerti dan kelemahan dari metode ini adalah membutuhkan durasi yang lama dan jumlah  memori  yang  cukup  besar  untuk  data yang  banyak  dalam  membentuk  pohon keputusan yang optimal (Han et al., 2012).
Decision Tree merupakan teknik klasifikasi yang  direpresentasi  sederhana  dengan  jumlah kelas  berhingga,  dimana  nama  atribut dinyatakan sebagai simpul internal dan simpul akar,  kelas  yang  berbeda  untuk  menandai simpul  daun,  dan  label  nilai  atribut  memberi nilai rusuk-rusuknya (Hermawati, 2013).
Decision Tree merupakan prosedur penafsiran  nalar  untuk  memperoleh  jawaban dari  suatu  data  masalah  yang  diinput  dalam bentuk pohon (Romindo & Jamaludin, 2019). Pohon  yang  dibentuk  terbagi  menjadi  pohon biner  dimana  semua  fitur  dalam  data menggunakan  dua  macam  nilai catergorical dan pohon tidak biner dimana fitur yang lebih dari  dua  ragam  nilai catergorical atau memakai tipe numeric . Decision Tree sebagai metode klasifikasi yang paling sering dipakai karena  tidak  membutuhkan  waktu  yang  lama dalam pengerjaannya dan menghasilkan output yang  mudah  dimengerti  dan  mendapatkan hasil  yang  maksimal  (Nurajijah  &  Riana, 2019).
Pada Decision  Tree terdapat  tiga  jenis node , yaitu:
1. Root  Node adalah  simpul  paling  atas  yang tidak  memiliki  input  dan  bisa  tidak memiliki output lebih dari satu.
2. Internal  Node adalah  simpul  bercabang yang  mempunyai  satu input dan  minimal dua output .
3. Leaf  Node adalah  simpul  terakhir  yang hanya  memiliki  satu input dan  tidak memiliki output .
Kelebihan Decision Tree sebagai berikut:
1. Mudah  untuk  dibentuk  dan  dibangun dengan  data  percobaan  yang  lebih  sedikit dari algoritma klasifikasi lainnya.
2. Menggunakan  teknik  statistik  sehingga dapat divalidasikan.
3. Mampu  memproses  data  nominal  dan kontinyu.
4. Hasil analisa yang mudah dimengerti dalam diagram pohon.
5. Keakuratkan  yang  dihasilkan  mampu menandingi teknik klasifikasi lain.

## 2. METODE

## 2.1. Kerang Pikir
Kredit  sebagai  salah  satu  jenis  transaksi yang  paling  banyak  digunakan  oleh  pembeli dimana jenis  transaksi  ini  dapat meringankan pengeluaran  dan  dapat  membantu  pembeli dapat  membeli  barang  dengan  pendapatan yang  berkecukupan.  Untuk  memudahkan pemahaman penelitian ini, maka terbentuklah kerangka berpikir pada gambar 1:
Gambar 1. Kerangka Pikir
2.2. Tahapan Penelitian
Data-data yang dilakukan dalam penelitian ini adalah data sampel yang dikumpulkan dari perusahaan  Bank  Perkreditan  Rakyat  (BPR) Pijer  Podi  Kekelengen.  Kemudian  data-data
tersebut  digunakan  untuk  menganalisa  dan menentukan tujuan output yang akan diinginkan.  Berikut  adalah  tahapan-tahapan yang akan dilakukan selama penelitian :
Mulai Masalah : Bagaimana menentukan plafon kredit pada BPR Pijer Podi Kekelengen menggunakan metode Decision Tree dengan algoritma C4.5
Studi Pustaka :
1. Buku dan jurnal mengenai data mining 2. Buku dan jurnal mengenai metode Decision Tree Metode : Algoritma C4.5 dengan Decision Tree Penerapan : Data-data yang ada pada perusahaan BPR Pijer Podi Kekelengen Pengembangan : Perhitungan Algoritma C4.5 Hasil : Menentukan jumlah plafon kredit yang diberikan kepada nasabah

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
Setelah semua data dikumpulkan, maka semua data  tersebut  akan  dikelompokkan  menjadi beberapa atribut yang dipakai sebagai variabel keputusan.  Kemudian  dari  data  tersebut  akan dikelompokkan  dalam  beberapa  kriteria sebagai berikut:
1. Pembayaran:  Atribut  yang  menentukan pembayaran tunai atau kredit.
2. Piutang:  Atribut  yang  menentukan  sedikit atau banyak jumlah transaksi.
3. Transaksi:  Atribut  yang  menjelaskan jumlah transaksi oleh nasabah.
4. Rekomendasi:  Atribut  yang  menentukan pembayaran yang bagus dan tidak.
5. Plafon:  Atribut  yang  menentukan  jumlah pelunasan piutang yang nasabah mampu.
2.3. Metode Penyelesaian Penelitian ini menggunakan metode
Decision
Tree untuk menyelesaikan permasalahan untuk menentukan plafon kredit. Berikut  adalah  tahapan  penggunaan  metode Decision Tree :
Gambar 3. Metode Penyelesaian
Tujuan  memakai  metode Decision  Tree adalah  untuk  mengambil  keputusan  dalam mengetahui batas kredit plafon untuk diberikan  kepada  nasabah  tanpa  adanya keraguan  karena  hasil  keputusan  berdasarkan perhitungan  data.  Dalam  menyelesaikan perhitungan  ini,  peneliti  akan  mengumpulkan dan  menganalisa  data  sampel  yang  diambil dari  data  riwayat  pembayaran  nasabah  dari BPR  Pijer  Podi  Kekelengen  selama  1  tahun sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dengan  data  yang  sudah  diolah  pada Tabel  1 yang  dapat  kita  gunakan  untuk menentukan  pohon  keputusan  dari  data tersebut.  Maka  atribut  keputusan  dari  tabel tersebut adalah variabel Plafon dimana Plafon tersebut dikategorikan Kecil yaitu 10 juta dan Besar  yaitu  20  juta.  Untuk  atribut  kriterianya terdiri  dari  Pembayaran,  Piutang,  Transaksi, dan  Rekomendasi.  Selanjutnya  masuk  ke perhitungan Entrophy untuk  mencari Gain yang akan dijadikan node akar pada Decision Tree .
Mulai Analisa Masalah Pengumpulan Data Studi Pustaka Penentuan Kriteria dan Atribut Pengujian menggunakan metode Decision Tree Analisa Perhitungan Algoritma C4.5 Akhir Mulai Mengumpulkan data Kesimpulan dan saran Menghitung data Mencari nilai gain tertinggi dan cabangnya untuk membuat pohon keputusan. Mengklasifikasi atribut Berhasi l? Akhir Ya Tidak
Tabel 1. Perhitungan Node 1 Node Jlh Kasus Besar Kecil Entrophy Gain 1 Total 66 4 62 0.330 Jenis Pembayar an 0.008 Tunai 7 1 6 0.592 Kredit 59 3 56 0.290 Piutang 0.163 Banyak 12 4 8 0.918 Sedikit 54 0 54 0 Transaksi 0.006 Banyak 8 1 7 0.544 Sedikit 58 3 55 0.294 Pembayar an 0.034 Sangat Bagus 44 1 43 0.156 Tidak Bagus 22 3 19 0.575
Dimulai  dari  perhitungan Entrophy dari masing – masing nilai pada atribut yang ada:
Entrophy (Total)
=  (  -  4/66  *  log 2 (4/66))  +  (  -  62/66  *  log 2 (62/66)) = 0.3298460702
Entrophy (Pembayaran (Tunai))
= ( - 1/7 * log 2 (1/7)) + ( - 6/7 * log 2 (6/7)) = 0.5916727786
Entrophy (Pembayaran (Kredit))
=  (  -  3/59  *  log 2 (3/59))  +  (  -  56/59  *  log 2 (56/59)) = 0.289986047
Entrophy (Piutang (Banyak))
= ( - 4/12 * log 2 (4/12)) + ( - 8/12 * log 2 (8/12)) = 0.9182958341
Entrophy (Piutang (Sedikit))
=  (  -  0/54  *  log 2 (0/54))  +  (  -  54/54  *  log 2 (54/54))
= 0
Entrophy (Transaksi (Banyak))
= ( - 1/8 * log 2 (1/8)) + ( - 7/8 * log 2 (7/8)) = 0.5435644432
Entrophy (Transaksi (Sedikit))
=  (  -  3/58  *  log 2 (3/58))  +  (  -  55/58  *  log 2 (55/58)) = 0.2936763099
Entrophy (Rekomendasi (Sangat Bagus))
=  (  -  1/44  *  log 2 (1/44))  +  (  -  43/44  *  log 2 (43/44))
= 0.1564910629
Entrophy (Rekomendasi (Tidak Bagus))
=  (  -  3/22  *  log 2 (3/22))  +  (  -  19/22  *  log 2 (19/22))
= 0.5746356978
Setelah  mendapatkan Entrophy dari  nilai masing – masing atribut, selanjutnya masuk ke tahapan  perhitungan Gain untuk  setiap atributnya.
Gain (Total, Pembayaran) =  0.3298460702  -  (7/66  *  0.5916727786)  + (59/66 * 0.289986047) = 0.3298460702 - 0.3219831246 = 0.0078629456
Gain (Total, Piutang)
=  0.3298460702  -  (12/66  *  0.9182958341)  +
(54/66 * 0)
= 0.3298460702 - 0.1669628789 = 0.1628831913
Gain (Total, Transaksi)
=  0.3298460702  -  (8/66  *  0.5435644432)  + (58/66 * 0.2936763099)
= 0.3298460702 – 0.3239657806 = 0.005880289597
Gain (Total, Rekomendasi)
=  0.3298460702  -  (44/66  *  0.1564910629)  +
(22/66 * 0.5746356978)
= 0.3298460702 – 0.2958726079 = 0.03397346233
Atribut  dengan Gain paling  tinggi  adalah Piutang  dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  1 yaitu  sebesar  0.163.  Sehingga  yang  akan menjadi simpul akar adalah Piutang. Terdapat
2  nilai  atribut  dari  Piutang  yaitu  Banyak  dan Sedikit. Dari kedua nilai atribut tersebut, nilai atribut Sedikit tidak perlu melakukan perhitungan lagi karena sudah
mengelompokkan case menjadi  1  yaitu keputusan  Kecil,  tetapi  untuk  nilai  atribut Banyak  masih  dibutuhkan  perhitungan  lagi karena  belum  terkelompokkan  kasusnya. Memilih  atribut  sebagai  akar  merupakan langkah  awal  dalam  membangun  pohon keputusan.  Pohon  keputusan  yang  terbentuk sementara dari hasil perhitungan diatas seperti gambar 4 sebagai berikut:
Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan Node 1
Untuk  mengetahui node akar  dari  nilai atribut Piutang Banyak maka perlu melakukan perhitungan  untuk  semua  kasus  dengan keputusan Ya, semua kasus dengan keputusan Tidak, dan Entrophy pada semua kasus terbagi atas  atribut  Pembayaran,  Transaksi,  dan Rekomendasi. Selanjutnya
melakukan penghitungan  pada  masing-masing  atribut untuk mendapatkan nilai Gain . Hasil perhitungan seperti dilampirkan oleh tabel 2:
Tabel 2. Perhitungan Node 1.1 Node Jumlah Kasus Besar Kecil Entrophy Gain 1.1 Piutang Banyak 12 4 8 0.918 Jenis Pembayaran 0.017 Tunai 2 1 1 1.000 1 Piutang Kecil Banyak Sedikit 1.1 ?
Kredit 10 7 3 0.881 Transaksi 0 Banyak 3 1 2 0.918 Sedikit 9 3 6 0.918 Pembayaran 0.285 Sangat Bagus 8 1 7 0.544 Tidak Bagus 4 3 1 0.811
Dimulai  dari  perhitungan Entrophy dari masing – masing nilai pada atribut yang ada:
Entrophy (Piutang Banyak)
= ( - 4/12 * log 2 (4/12)) + ( - 8/12 * log 2 (8/12)) = 0.9182958341
Entrophy (Pembayaran (Tunai))
= ( - 1/2 * log 2 (1/2)) + ( - 1/2 * log 2 (1/2)) = 1
Entrophy (Pembayaran (Kredit))
= ( - 7/10 * log 2 (7/10)) + ( - 3/10 * log 2 (3/10)) = 0.8812908992
Entrophy (Transaksi (Banyak))
= ( - 1/3 * log 2 (1/3)) + ( - 2/3 * log 2 (2/3)) = 0.9182958341
Entrophy (Transaksi (Sedikit))
= ( - 3/9 * log 2 (3/9)) + ( - 6/9 * log 2 (6/9)) = 0.9182958341
Entrophy (Rekomendasi (Sangat Bagus))
= ( - 1/8 * log 2 (1/8)) + ( - 7/8 * log 2 (7/8)) = 0.5435644432
Entrophy (Rekomendasi (Tidak Bagus))
= ( - 3/4 * log 2 (3/4)) + ( - 1/4 * log 2 (1/4)) = 0.8112781245
Setelah  mendapatkan Entrophy dari  nilai masing – masing atribut, selanjutnya masuk ke tahapan  perhitungan Gain untuk  setiap atributnya.
Gain (Piutang Banyak, Pembayaran)
=  0.9182958341  -  (2/12  *  1)  +  (10/12  * 0.8812908992)
= 0.9182958341 - 0.9010757493
= 0.01722008477
Gain (Piutang Banyak, Transaksi)
=  0.9182958341  -  (3/12  *  0.9182958341)  + (9/12 * 0.9182958341)
= 0.9182958341 - 0.9182958341
= 0
Gain (Piutang Banyak, Rekomendasi)
=  0.9182958341  -  (8/12  *  0.5435644432)  + (4/12 * 0.8112781245)
= 0.9182958341 - 0.632802337
= 0.2854934971
Gain paling tinggi adalah Pembayaran dari hasil  perhitungan  pada  tabel  2  yaitu  sebesar 0.285. Dengan demikian node cabang dari nilai atribut  banyak  yaitu  Pembayaran.  Terdapat  2 nilai  atribut  dari  Pembayaran  yaitu  Sangat Bagus  dan  Tidak  Bagus.  Dari  nilai  atribut tersebut, nilai atribut Sangat Bagus tidak perlu melakukan  perhitungan  lagi  karena  sudah mengelompokkan  kasus  menjadi  7  dengan keputusan Kecil dan nilai atribut Tidak Bagus tidak perlu melakukan perhitungan lagi karena sudah  mengelompokkan  kasus  menjadi  3 dengan  keputusan  Besar.  Pohon  keputusan yang  terbentuk  pada  tahap  terakhir  dari  hasil perhitungan di atas seperti pada gambar 5:

## Gambar 5. Hasil Pohon Keputusan Node 1.1

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Hasil  perhitungan  dan  hasil  keputusan yang  didapatkan  dengan  perhitungan  manual dan  menggunakan  Software  Rapid  Miner Studio  menghasilkan  analisa  dan  keputusan yang  sama.  Menganalisa  data  piutang perusahaan  dengan  metode Decision  Tree dengan  algoritma  C4.5  dapat  diterapkan dengan  baik  dan  mampu  memberi  keputusan untuk menyelesaikan masalah dalam menganalisa  plafon  kredit  nasabah  pada perusahaan. Penerapan metode Decision Tree memperoleh 1 atribut yang dapat menentukan jumlah  plafon  kredit  yang  akan  diberikan kepada nasabah. Hasil analisa keputusan yaitu apabila  plafon  besar  maka  pembayaran  tidak bagus  dan  plafon  kecil  maka  pembayaran sangat bagus. Penggunaan RapidMiner Studio mempunyai User  Interface  (UI) yang  mudah digunakan  dan  dapat  mempermudah  analisa data dengan jumlah yang banyak karena lebih efisien, praktis, dan cepat.
4.2. Saran Dengan hasil yang menunjukkan kesesuaian  antara  perhitungan  manual  dan
penggunaan  Software  Rapid  Miner  Studio dalam  analisis  data  piutang  perusahaan menggunakan  metode Decision  Tree dan algoritma  C4.5,  saran  penelitian  selanjutnya adalah  untuk  memperluas  cakupan  analisis terhadap faktor-faktor tambahan yang mungkin  memengaruhi  pembayaran  nasabah. Selain  itu,  penelitian  lebih  lanjut  dapat dilakukan  untuk  menguji  keakuratan  prediksi plafon  kredit  berdasarkan  lebih  dari  satu atribut  yang  dipilih  oleh  metode Decision Tree .  Penggunaan  alat  analisis  seperti RapidMiner  Studio dapat  dieksplorasi  lebih lanjut untuk memperkaya pemahaman tentang hubungan  antara  berbagai  variabel  dalam dataset  piutang  perusahaan.  Selain  itu, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan  atau  penyesuaian  algoritma untuk  meningkatkan  kecepatan  dan  efisiensi analisis data yang lebih besar serta menyelidiki penggunaan  UI  yang  lebih  optimal  dalam konteks analisis yang kompleks.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Barus,  O.  P.,  2017.  PERBANDINGAN METODE  EXTREME  LEARNING MACHINE  DAN  ALGORITMA  C4.5
1 Piutang Kecil Sedikit Banyak 1.1 Pembayaran Besar Sangat Bagus Tidak Bagus Kecil

## UNTUK MENGKLASIFIKASI
KUALITAS  RED  WINE. Journal
Information  System  Development, II(2), pp. 150-158.
Han,  J.,  Kamber,  M.,  &  Pei,  J.  (2012). Data Mining: Concepts and Techniques Third Edition . Morgan Kaufmann Publishers.
Hermawati,  F.  A.  (2013). Data  Mining .  CV. Andi Offset.
Junita,  V.,  &  Bachtiar,  F.  A.  (2020).
Klasifikasi Aktivitas Manusia
menggunakan  Algoritme Decision  Tree C4.5 dan Information Gain untuk Seleksi Fitur. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 3 (10),
9426–9433.
http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6446
Kamagi,  D.  H.,  &  Hansun,  S.  (2014). Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal
ULTIMATICS , 6 (1), 15–20.
https://doi.org/10.31937/ti.v6i1.327
Nurajijah, N., & Riana, D. (2019). Algoritma Naïve  Bayes, Decision  Tree ,  dan  SVM untuk
Klasifikasi
Persetujuan Pembiayaan Nasabah Koperasi Syariah. Jurnal Teknologi Dan Sistem Komputer , 7 (2), 77–82. https://doi.org/10.14710/jtsiskom.7.2.20 19.77-82
Pitono,  P.,  &  Susetiyo,  W.  (2019).  Tinjauan Yuridis Penyelesaian Kredit Macet pada Bank  Perkreditan  Rakyat  Berkah  Pakto
Kediri,  Jawa  Timur. Jurnal  Supremasi ,
9 (2), 49–68. https://doi.org/10.35457/supremasi.v9i2 .794
Pratama, A. Z., Kurniawati, L., Larbona, S., & Haryanti,  T.  (2019).  Algoritma  C4  .  5 Untuk  Klasifikasi  Nasabah  Dalam Memprediksi Kredit Macet. Information System for Educators and Professionals ,
3 (2), 121–130.
Rani,  L.  N.  (2016).  Klasifikasi  Nasabah Menggunakan  Algoritma  C4.5  Sebagai Dasar  Pemberian  Kredit. INOVTEK Polbeng  -  Seri  Informatika , 1 (2),  126. https://doi.org/10.35314/isi.v1i2.131
Romindo,  R.  (2021). Analisa  Penentuan Saham  Terbaik  Menggunakan  Metode Analytic Hierarchy Process ( AHP ) . 5 , 790–798. https://doi.org/10.30865/mib.v5i3.2978 Romindo,  R.,  &  Jamaludin,  J.  (2019).
Implementasi  Metode  ANP  Terhadap Sistem  Pendukung  Keputusan  Memilih Toko  Daring  Terbaik. Jurnal  Media Informatika  Budidarma , 3 (4),  254. https://doi.org/10.30865/mib.v3i4.1373
Widayu,  H.,  Nasution,  S.  D.,  Silalahi,  N.,  & Mesran, M. (2017). Data Mining Untuk Memprediksi  Jenis  Transaksi  Nasabah Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan Algoritma  C4.5. Media  Informatika Budidarma , Vol 1 , No (2), 37.