Jayanto.  D.D.,  Wedhatama,  C.,  Alvian,  J.  A.  &  Sulistyo,  W.  (2021)  Analisis  Perbandingan  Metode Penggalian  Data  dalam  Credit  Approval  Process. Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia,  6 (9). http://dx.doi.org/10.36418/ syntax-literate.v6i9. 1661 E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 9, September 2021

## ANALISIS  PERBANDINGAN  METODE  PENGGALIAN  DATA  DALAM CREDIT APPROVAL PROCESS

## Dino Dwi Jayanto, Caraka Wedhatama, Jarot Achid Alvian, Widhi Sulistyo
Departemen  Ilmu  Komputer  dan  Elektronika  Universitas  Gadjah  Mada  (UGM) Yogyakarta, Indonesia Email: dino.dj@mail.ugm.ac.id, carakawedhatama@mail.ugm.ac.id, jarot.a.a@mail.ugm.ac.id, widhisulistyo@mail.ugm.ac.id

## Abstrak
Banyaknya jumlah pengajuan kredit yang masuk ke suatu bank menjadi tantangan tersendiri  untuk  menganalisa  pemberian  kredit  secara  cermat  untuk  menghindari terjadinya  resiko  kredit  macet.  Berbagai  penelitian  terkait  implementasi  metode penggalian  data  dan  klasifikasi  telah  dilakukan  untuk  membantu  proses pengambilan  keputusan  persetujan  pemberian  kredit.  Artikel  ini  membandingkan dan  menguji  8  (delapan)  metode  penggalian  data  untuk  mengetahui  metode  yang paling  optimal  dalam  membantu  proses  persetujuan  kredit  bank.  Pengujian  akan dilakukan  terhadap  416  data  pengajuan  dan  hasil  persetujuan  kredit  dari  bank. Seluruh pengujian dilakukan dengan menggunakan aplikasi WEKA.
Kata Kunci : persetujuan kredit, penggalian data, klasifikasi

## Abstract
The  large  number  of  credit  applications  submitted  to  a  bank  is  a  challenge  to analyze credit approvals to avoid the risk of bad credit. Various studies related to the  implementation  of  data  mining  and  classification  methods  have  been  carried out  to  assist  the  decision  making  process  for  bank  credit  approval.  This  article compares  and  tests  8  (eight)  data  mining  methods  to  determine  the  most  optimal method for assisting the bank credit approval process. Testing will be carried out on 416 submission data and the results of credit approval from the bank. All tests were carried out using WEKA application.

## Keyword:  credit approval, data mining, classification
Received: 2021-08-20; Accepted: 2021-09-05; Published: 2021-09-20

## Pendahuluan
Memberikan  kredit  merupakan  salah  satu  layanan  yang  diberikan  industri perbankan.  Kredit  merupakan  sumber  utama  penghasilan  bagi  bank  sekaligus  sumber resiko  operasi  bisnis  terbesar (Indonesia,  2014) .  Dalam  proses  pemberian  kredit, pengajuan  akan  dianalisa  terlebih  dahulu  untuk  melakukan  evaluasi  tentang  kondisi calon debitur. Evaluasi ini dilakukan untuk memperkirakan kemampuan debitur dalam
memenuhi kewajiban kepada bank (Rimadiani, 2011) . Untuk meneliti kondisi tersebut, analisis  akan  perlu  mengumpulkan  data-data  tentang  calon  debitur  ini  baik  yang kuantitatif  seperti  data  keuangan,  maupun  kualitatif  seperti  penilaian  terhadap pengelolaan perusahaan dan sebagainya (Amin, Indwiarti, & Sibaroni, 2015) . Kemudian data-data  ini  akan  diolah  dan  diproses  sesuai  prosedur  pada  bank  tersebut  sebelum akhirnya diambil keputusan apakah layak untuk memperoleh pinjaman kredit dari bank (Ratnaningtyas & Zahroh, 2016) .
Berbagai  teknik  penggalian  data  dapat  digunakan  untuk  membantu  proses pengambilan  keputusan  pemberian  kredit (Siregar  &  Nurhayati,  2018) .  Dari  berbagai metode penggalian data yang ada, perlu ditentukan metode yang tepat untuk digunakan agar  dapat  memberikan  hasil  yang  optimal (Sari,  2013) .  Artikel  ini  akan membandingkan  dan  menguji  8  (delapan)  metode  penggalian  data  untuk  mengetahui metode yang paling optimal dalam membantu proses persetujuan kredit bank.
Artikel  disusun  sebagai  berikut,  bagian  2  menjelaskan  metode  dan  implementasi yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  bagian  3  akan  menguraikan  skenario  pengujian, bagian  4  akan  membahas  hasil  pengujian,  dan  terakhir  bagian  5  akan  menjelaskan kesimpulan dari pengujian yang dilakukan (Abdurrahman & Masripah, 2017) .

## Metode Penelitian
1. Analisis Data
Dalam penelitian ini, digunakan data latih yang berjumlah 416 buah data. Data tersebut  memiliki  15  atribut  dan  1  kelas  atribut.  Atribut  tersebut  ada  yang  bertipe data nominal dan ada yang bertipe data kontinu. Terdapat 6 atribut yang bertipe data kontinu, dan 9 atribut yang bertipe data nominal. Sedangkan kelas atribut memiliki 2 buah nilai, yaitu ‘setuju’ atau ‘tolak’. Data latih tersebut akan melalui rangkaian pra- proses  terlebih  dahulu  untuk  memperbaiki  kualitas  data  dan  mengurangi  tingkat kesalahan dalam prediksi akhir klasifikasi (Nofriansyah & Nurcahyo, 2015) .
2. Metode Pra-proses
Pra-proses  merupakan  salah  satu  tahapan  yang  paling  penting  dalam melakukan penggalian data (Sularno & Anggraini, 2017) . Hal ini disebabkan karena data  yang  kita  miliki  tidak  selamanya  langsung  dapat  digunakan.  Perlu  dilakukan beberapa  proses  terlebih  dahulu  sehingga  kita  dapat  menghasilkan  data  yang memiliki akurasi yang tinggi. Proses ini sering juga dinamakan dengan pembersihan data ( data cleaning ) (Marisa, 2013) . Dalam penelitian ini pra-proses yang dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Pengisian Missing Value
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengisian  terhadap  data  latih  yang  atributnya belum  terisi (Lutfi  &  Hasyim,  2019) .  Pengisian  tersebut  tidak  dapat  dilakukan secara  sembarangan  karena  dapat  menyebabkan  hasil  dari  data  latih  tersebut menjadi  kurang  tepat.  Untuk  atribut  yang  bersifat  kontinu,  nilai  yang  digunakan untuk  mengisi  atribut  tersebut  adalah  nilai  mean  dari  data  yang  dimiliki.
Sedangkan untuk atribut yang bersifat nominal, maka digunakan modus dari data yang dimiliki untuk mengisi atribut tersebut (Werdiningsih & Nuqoba, 2020) .
b. Penghapusan Outlier dan Extreme Value
Metode  ini  digunakan  untuk menemukan  adanya  data  yang  bersifat outlier dan extreme  value . Outlier adalah  data  yang  berada  di  luar  dari  area  yang seharusnya  dia  berada.  Kondisi  ini  sering  terjadi  pada  data  yang  relatif  banyak jumlahnya dan data dengan jumlah atribut yang banyak sehingga perlu dilakukan penyaringan  agar  pembelajaran  yang  dilakukan  memiliki  akurasi  yang  cukup tinggi.  Sedangkan Extreme  value adalah  data  yang  berada  pada  titik-titik  yang sangat  jarang  kemunculannya.  Pada  pra-proses  semua  data  yang  bersifat outlier dan extreme value akan dihilangkan dari data latih.
c. Diskritisasi Data
Diskritisasi  dilakukan  terhadap  data  yang  memiliki  rentang  yang  panjang. Tujuan  dari  diskritisasi  ini  adalah  untuk  membatasi  rentang  data  yang  dimiliki sehingga mudah untuk mencari pola dari data tersebut. Tujuan lainnya adalah agar hasil diskritisasi tersebut dapat memberikan hasil yang lebih baik terutama dalam meningkatkan akurasi pembelajaran yang dilakukan.
d. Seleksi Atribut
Information  gain adalah  hasil  perhitungan  yang  dapat  digunakan  untuk menentukan  pengaruh  suatu  atribut  terhadap  hasil  yang  kita  inginkan.  Semakin besar  nilai information  gain yang  dimiliki  oleh  suatu  atribut,  maka  relevansi atribut  tersebut  terhadap  hasil  keluaran  semakin  terikat. Information  gain pada umumnya  digunakan  pada  saat  pembentukan  pohon.  Pada  saat  pohon  dibentuk, kita  perlu  menentukan  atribut  mana  saja  yang  menjadi  penentu  utama  dalam menentukan  pencapaian  hasil  keputusan  dalam  menelusuri  pohon  keputusan tersebut.
3. Metode Penggalian Data
8  (delapan)  metode  penggalian  data  akan  digunakan  pada  uji  coba  untuk mengetahui metode yang paling optimal dalam  membantu proses persetujuan kredit bank.
a. J48 (Prunning Tree)
J48  merupakan  metode  yang  masuk  dalam  kategori  classifier  tree.  J48 berada  pada  tree  karena  konsep  yang  digunakan  adalah  konsep  tree,  lebih  tepat nya  pengembangan  dari  konsep  decision  tree  dan  algoritma  C4.5 (Supriyanti, Kusrini, & Amborowati, 2016) .
J48  memiliki  kelebihan  yaitu  dapat mengatasi missing  value,  data  kontinu, serta  dapat  mengurangi  cabang-cabang  yang  dari  tree  (pruning)  yang  berimbas pada meningkatnya akurasi. Hasil dari J48 mudah diinterpretasikan / divisualisasi (dalam bentuk pohon). Kelemahan dari J48 adalah, makin besar depth of tree-nya, maka kompleksitas nya makin tinggi.
b. Naïve Bayes
Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu  metode  pengklasifikasian  yang  pada Weka  ada  pada  classifier  bayes.  Konsep  dasar  Naive  Bayes  adalah  Teorema Bayes,  yaitu  teorema  pada  statistika  untuk  menghitung  peluang  (probabilitas). Naive  Bayes  menggunakan  asumsi  variabel  bebas  (independen),  yang  artinya bahwa ada maupun tidak nya suatu fitur tidak mempengaruhi fitur lainnya.
Naive  Bayes  memiliki  kelebihan  yaitu  hanya  membutuhkan  sedikit  data training  untuk  dapat  mengestimasi  parameter  yang  dibutuhkan  untuk  klasifikasi (means  dan  variances) .  Proses  pengujian  menggunakan  klasifikasi  Naive  Bayes juga relatif cepat.  Hanya saja, klasifikasi Naive Bayes menjadi  tidak berlaku jika probabilitas  kondisinya  bernilai  0.  Jika  probabilitasnya  0,  maka  probabilitas prediksi nya juga bernilai 0.
c. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine merupakan  suatu  teknik  untuk  melakukan  suatu prediksi, baik dalam kasus klasifikasi maupun regresi. Pada Weka, implementasi Support  Vector  Machine adalah  dengan  menggunakan  klasifikasi  LibSVM  yang merupakan classifier function .
Kelebihan Support Vector Machine antara lain adalah hasil akurasinya yang tinggi,  dapat  mengatasi  dimensi  data  yang  tinggi,  serta  mampu  memodelkan batasan  keputusan  yang  kompleks  dan  non-linear.  Namun,  proses  pembelajaran yang  dilakukan  dapat  memakan  waktu  yang  cukup  lama,  sehingga  makin  besar support vector yang ada maka akan memakan waktu pemrosesan yang lebih lama lagi.
d. Jaringan Syaraf Tiruan : Multilayer Perceptron
Jaringan Syaraf Tiruan adalah jaringan dari sekelompok unit pemroses kecil yang  dimodelkan  berdasarkan  sistem  syaraf  manusia.  Jaringan  Syaraf  Tiruan dibentuk  untuk  memecahkan  masalah  seperti  pengenalan  pola,  atau  klasifikasi melalui proses pembelajaran seperti manusia. Pada Weka, Jaringan Syaraf Tiruan ada pada classifier function dengan nama Multilayer Perceptron.
Kelebihan  dari  Jaringan  Syaraf  Tiruan  yaitu  mampu  mengakuisisi pengetahuan walaupun tidak ada kepastian, melakukan generalisasi dan ekstraksi dari suatu pola tertentu, dapat membentuk pola pengetahuan lewat pengaturan diri atau kemampuan belajar (self organizing) , memiliki toleransi terhadap kesalahan, pemrosesan  yang  cepat  dikarenakan  komputasi  nya  paralel.  Jaringan  Syaraf Tiruan  juga  mampu  mendeteksi  hubungan  non-linear  yang  kompleks  sehingga menghasilkan  klasifikasi.  Kelemahannya  antara  lain  kurang  mampu  untuk melakukan  operasi  numerik  dengan  presisi  tinggi,  operasi  aritmatik,  logika, simbolis, dan proses training dapat berlangsung lama jika jumlah datanya besar.
e. Bayesian Network
Bayesian  Networks  merupakan  suatu  metode  pemodelan  data  berbasis probabilitas  yang  merepresentasikan  suatu  himpunan  variabel  dan  conditional interdependencies nya melalui suatu DAG (Directed Acyclic Graph) .
Dalam  proses  pencarian  model  data  menggunakan  Bayesian  Networks  ini adalah dua proses yang dilakukan yaitu parameter learning dan structure learning. Structure learning umumnya dilakukan dengan proses try and error, dengan model dari  semua  node  ke  model  hasil  atau  dari  satu  node  ke  model  hasil.  Umumnya metode yang banyak digunakan adalah metode pertama, dimana semua node dan kaitan  antara  mereka  dimunculkan  dan  kemudian  menguji  semua  kaitan  serta menghilangkan  kaitan  yang  tidak  mempunyai  nilai  keterkaitan  yang  tinggi. Parameter  learning  umumnya  dilakukan  bersamaan  dengan  pelaksanaan  proses structure  learning.  Proses  structure  learning  dan  parameter  learning  dilakukan dengan memanfaatkan data yang dimiliki sebagai training data.
Kelebihan dari Bayesian Network adalah kecepatan dalam perhitungan dan lebih sederhana dalam penerapannya dalam pengkodean.
f. Random Forest
Random  forest  (atau  random  forests)  adalah  sekumpulan  classifier  yang terdiri  dari  banyak  pohon  keputusan  dan  melakukan  klasifikasi  berdasarkan keluaran  dari  hasil  klasifikasi  setiap  pohon  keputusan  anggota.  Istilah  tersebut pertama kali diusulkan oleh Tin Kam Ho dari Bell Labs pada tahun 1995. Metode ini  menggabungkan  ide  "bagging"  dari  Breiman  dengan  pemilihan  fitur  dengan acak.
Ada  beberapa  kelebihan  yang  dimiliki  oleh  metode  ini  antara  lain  :  Dapat menghasilkan  error  yang  lebih  rendah,  Memberikan  hasil  yang  bagus  dalam klasifikasi,  Dapat  mengatasi  data  training  dalam  jumlah  sangat  besar  secara efisien  dan  juga  Metode  yang  efektif  untuk  mengestimasi  missing  data. Sedangkan untuk kelemahannya adalah kestabilan akurasi dinilai kurang baik.
g. Decision Table
Decision  table  merupakan  suatu  metode  untuk  menjelaskan  dan menggambarkan  aliran  data  secara  logika  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan sebuah  masalah.  Decision  table  bekerja  dengan  cara  mengkombinasikan  semua kondisi  yang  ada.  Terdapat  5  jenis/tipe  pengambilan  keputusan  menggunakan tabel  keputusan,  yaitu  (1)  maximax,  (2)  maximin,  (3)  minimax  regret,  (4) hurwich, dan (5) equal likelihood.
Metode  ini  juga  memiliki  banyak  kelebihan  dan  kekurangan,  berikut  ini adalah  kelebihan  dari  metode  ini  memungkinkan  kita  untuk  mendeteksi  potensi kesalahan  dalam  spesifikasi,  memungkinkan  kita  untuk  memulai  dengan pandangan dan panduan lengkap, tanpa ketergantungan terhadap kondisi tertentu, membantu  untuk  menemukan  beberapa  alternatif  terhadap  suatu  kondisi  dan berguna  ketika  menentukan,  menganalisis,  dan  pengujian  logika  kompleks. Sedangkan kekurangan metode ini adalah perlu menentukan atau mengetahui apa kondisi yang ada relevan untuk pengujian.
h. K-Nearest Neighbor (KNN)
KNN  algorithm  merupakan  metode  pengklasifikasian  data  yang  bekerja relatif  dengan  cara  yang  lebih  sederhana  dibandingkan  dengan  metode
pengklasifikasian  data  lainnya.  Algorithm  ini  berusaha  mengklasifikasikan  data baru  yang  belum  diketahui  class-nya  dengan  memilih  data  sejumlah  k  yang letaknya  terdekat  dari  data  baru  tersebut.  Class  terbanyak  dari  data  terdekat sejumlah k tersebut dipilih sebagai class yang diprediksikan untuk data yang baru. k umumnya ditentukan dalam jumlah ganjil untuk menghindari munculnya jumlah jarak yang sama dalam proses pengklasifikasian.
Berikut  ini  adalah  urutan  penggunaan  metode  ini  :  yang  pertama  tentukan parameter K = jumlah banyaknya tetangga terdekat, kemudian hitung jarak antara data  baru  dan  semua  data  yang  ada  di  data  training.  Selanjutnya  urutkan  jarak tersebut dan tentukan tetangga mana yang terdekat berdasarkan jarak minimum ke
i. Dan  tentukan  kategori  dari  tetangga  terdekat.  Dan  terakhir  gunakan  kategori mayoritas  yang  sederhana  dari  tetangga  yang  terdekat  tersebut  sebagai  nilai prediksi dari data yang baru.
Kelebihan  dari  metode  KNN  antara  lain  algoritma  ini  tangguh  terhadap training  data  yang  noise  dan  efektif  apabila  data  latih  nya  besar.  Akan  tetapi metode  ini  juga  mempunyai  banyak  kelemahan  antara  lain  :  Metode  KNN  perlu menentukan nilai dari parameter K (jumlah dari tetangga terdekat), pembelajaran berdasarkan jarak tidak jelas mengenai jenis jarak apa yang harus digunakan dan atribut  mana  yang  harus  digunakan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  terbaik  dan juga  biaya  komputasi cukup  tinggi  karena  diperlukan  perhitungan  jarak  dari  tiap sample uji pada keseluruhan sample latih.
4. Kakas untuk Pengujian
Kakas yang digunakan untuk melakukan pengujian adalah WEKA 3.8.3. Kakas ini  digunakan  baik  pada  tahap  pra-proses  maupun  saat  pengujian.  Pra-proses  yang dilakukan meliputi pengisian missing value, penghapusan outlier dan extreme value, diskritisasi  data,  dan  seleksi  atribut.  Pengujian  yang  dilakukan  meliputi  klasifikasi dengan  metode  J48 (Pruning  Tree) , Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine (SVM),
Jaringan  Syaraf  Tiruan (Artificial  Neural  Network) , Bayesian  Network ,  Random Forest,  Decision  Table,  dan  K  Nearest  Neighbor  (KNN).  Seluruh  proses  pengujian menggunakan teknik K-cross-fold validation dengan nilai K=10.

## Hasil dan Pembahasan
Pada  awal  dilakukan  pengujian,  dilakukan  pre-proses  terhadap  data  latih  yang digunakan (Honesqi, 2017) . Langkah pertama adalah pengisian missing value. Terdapat 17  data  atau  4.08%  dari  data  latih  yang  mengandung  missing  value.  Missing  value hanya  terjadi  pada  atribut  X1,  X2,  X4,  X5,  X6,  X7  dan  X14.  Langkah  selanjutnya adalah  penghapusan  outlier  dan  extreme  value,  dari  hasil  penghapusan  ini  data  yang tersisa  hanya  350  data.  Berikutnya  dilakukan  diskritisasi  data.  Diskritisasi  yang dilakukan  pada  pra-proses  ini  adalah  memecah  data  tersebut  menjadi  10  rentang  data. Pada  uji  coba  ini,  diskritisasi  hanya  dilakukan  pada  atribut  yang  mempunyai  tipe data kontinu, yaitu atribut X2, X3, X8, X11, X14, dan X15.
Langkah  terakhir  adalah  seleksi  atribut (Waruwu,  Zarlis,  Nababan,  &  Ziliwu, 2018) . Tahap ini akan menghapus atribut yang kurang memberikan pengaruh terhadap atribut kelas yang digunakan. Penghapusan atribut tersebut dilakukan berdasarkan dari data  information  gain  yang  telah  dihitung.  Tujuan  dari  penghapusan  atribut-atribut tersebut  adalah  agar  akurasi  dapat  meningkat  dan  waktu  proses  yang  dibutuhkan  juga semakin  sedikit,  karena  atribut  yang  diperlukan  untuk  proses  semakin  sedikit (Noordiansyah,  Nhita,  &  Murdiansyah,  2016) .  Nilai  information  gain  untuk  masing- masing atribut ditunjukkan pada Tabel 1.

## Tabel 1
Nilai Information Gain Setiap Atribut Atribut Nilai Information Gain X1 0,00193 X2 0,02497 X3 0,04591 X4 0,02007 X5 0,02007 X6 0,15674 X7 0,11739 X8 0,14949 X9 0,42557 X10 0,14136 X11 0,18584 X12 0,00998 X13 0,01324 X14 0,05335 X15 0,09834
Berdasarkan data pada tabel 1 maka kita dapat melakukan penghapusan atribut X1 karena  nilai  information  gain  yang  dimiliki  oleh  atribut  tersebut  relatif  kecil dibandingkan  dengan  atribut  lainnya.  Penghapusan  tersebut  juga  dilakukan  karena rentang nilai yang dimiliki antara X1 dan X12 relatif terlalu jauh sehingga X1 menjadi kurang signifikan.
Setelah  data  latih  selesai  di  pra-proses,  dilanjutkan  dengan  tahap  pengujian dengan  metode  J48 (Pruning  Tree) ,  Naïve  Bayes, Support  Vector  Machine (SVM), Jaringan Syaraf Tiruan (Artificial Neural Network), Bayesian Network, Random Forest, Decision  Table,  dan  K  Nearest  Neighbor  (KNN).  Seluruh  proses  pengujian menggunakan  teknik  K-cross-fold  validation  dengan  nilai  K=10.  Tahap  ini  akan memberikan  informasi  mengenai  akurasi,  presisi  dan  recall  dari  setiap  metode  yang digunakan.
Akurasi adalah ketepatan dalam melabelkan sebuah data ke dalam kelas dimana ia seharusnya berada. Presisi adalah persentase berapa banyak prediksi positif yang benar. Sedangkan  recall adalah  persentase  berapa  banyak  kasus  positif  yang  dapat  ditangkap. Nilai  1.0  pada  presisi  membuktikan  bahwa  seluruh  hasil  prediksi  positif  tersebut memiliki  derajat  prediksi  positif  yang  benar,  sedangkan  nilai  1.0  pada  recall
membuktikan bahwa seluruh hasil prediksi tersebut memiliki derajat kasus positif yang benar (Derisma,  2020) .  Dengan  melakukan  perbandingan  terhadap  informasi  yang dimiliki maka kita dapat memilih metode yang paling baik untuk digunakan pada data uji yang dimiliki.
Dari uji coba yang dilakukan terhadap 8 metode penggalian data, diperoleh hasil yang ditunjukkan dalam Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Akurasi, Presisi, dan Recall Setiap Metode Metode Akurasi Presisi Recall J48 84,8571% 0,874 0,849 Naïve Bayes 89,1429% 0,891 0,891 Support Vector Machine (LibSVM) 85,7143% 0,857 0,857 Jaringan Syaraf Tiruan ( MultilayerPerceptron ) 83,7143% 0,837 0,837 Bayesian Network (BayesNet) 87,7143% 0,877 0,877 Random Forest 86,2857% 0,863 0,863 Decision Table 82,8571% 0,840 0,829 K Nearest Neighbor 82,2857% 0,822 0,823

## Kesimpulan
Dari  serangkaian  uji  coba  yang  dilakukan  dengan  data  uji  yang  ada,  diperoleh hasil  metode  Naïve  Bayes  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi,  yaitu  89,1429%.  Perlu diperhatikan  bahwa  Naïve  Bayes  hanya  cocok  apabila  digunakan  untuk  klasifikasi dengan  data  dengan  struktur  sederhana. Apabila  data  yang  akan  diklasifikasi  memiliki kompleksitas  yang  cukup  tinggi,  maka  bisa  jadi  Naïve  Bayes  tidak  memberikan  hasil yang  optimal.  Dalam  kasus  ini,  yaitu  klasifikasi  untuk  persetujuan  kredit,  kelas  yang akan  diklasifikasi  hanya  ada  dua  sehingga  proses  klasifikasi  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  melibatkan  data  sederhana,  sehingga  Naïve  Bayes  dapat  dipilih  sebagai algoritma yang digunakan karena memberikan kinerja paling optimal.

## BIBLIOGRAFI
Abdurrahman,  Asep,  &  Masripah,  Siti.  (2017).  Metode  Waterfall  Untuk  Sistem Informasi  Penjualan. Information  System  For  Educators  And  Professionals: Journal Of Information System , 2 (1), 95–104. Google Scholar
Amin,  Rafik  Khairul,  Indwiarti,  Indwiarti,  &  Sibaroni,  Yuliant.  (2015).  Implementasi Klasifikasi Decision Tree Dengan Algoritma C4. 5 Dalam Pengambilan Keputusan Permohonan  Kredit  Oleh  Debitur  (Studi  Kasus:  Bank  Pasar  Daerah  Istimewa Yogyakarta). Eproceedings Of Engineering , 2 (1). Google Scholar
Derisma, D. (2020). Perbandingan Kinerja Algoritma Untuk Prediksi Penyakit Jantung Dengan  Teknik  Data  Mining. Journal  Of  Applied  Informatics  And  Computing (Jaic) , 4 (1), 84–88. Google Scholar
Honesqi,  Hanggi  Dwifa.  (2017).  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Tingkat Persetujuan Kartu Kredit. Jurnal Teknoif Itp , 5 (2), 57–62. Google Scholar
Indonesia,  Ikatan  Bankir.  (2014). Mengelola  Kredit  Secara  Sehat .  Gramedia  Pustaka Utama. Google Scholar
Lutfi,  Moch,  &  Hasyim,  Mochamad.  (2019).  Penanganan  Data  Missing  Value  Pada Kualitas  Produksi  Jagung  Dengan  Menggunakan  Metode  K-Nn  Imputation  Pada Algoritma  C4.  5. Jurnal  Resistor  (Rekayasa  Sistem  Komputer) , 2 (2),  89–104.

## Google Scholar
Marisa,  Fitri.  (2013).  Educational  Data  Mining  (Konsep  Dan  Penerapan). Jurnal Teknologi  Informasi:  Teori,  Konsep,  Dan  Implementasi , 4 (2),  90–97. Google Scholar
Nofriansyah,  Dicky,  &  Nurcahyo,  Gunadi  Widi.  (2015). Algoritma  Data  Mining  Dan Pengujian . Deepublish. Google Scholar
Noordiansyah,  Jodi,  Nhita,  Fhira,  &  Murdiansyah,  Danang  Triantoro.  (2016).  Prediksi Penyakit  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Dan  Ga  Untuk  Reduksi  Dimensi Dengan  Mengintegrasikan  Svm  Pada  Data  Berdimensi  Tinggi. Eproceedings  Of Engineering , 3 (2). Google Scholar
Ratnaningtyas, Widya, & Zahroh, Z. A. (2016). Evaluasi Kelayakan Pemberian Kredit Usaha Rakyat Untuk Mencegah Terjadinya Kredit Bermasalah (Studi Kasus Pada Pt.  Bank  Rakyat  Indonesia  (Persero),  Tbk.  Cabang  Kawi  Malang). Jurnal Administrasi Bisnis , 39 (2), 34–43. Google Scholar
Rimadiani,  Nurul.  (2011). Evaluasi  Penerapan  Sistem  Dan  Prosedur  Pemberian  Kredit Pada Pt. Bank Permata. Skripsi-2011 . Google Scholar
Sari,  Greydi  Normala.  (2013).  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Penyaluran  Kredit Bank  Umum  Di  Indonesia  (Periode  2008.1–2012.2). Jurnal  Emba:  Jurnal  Riset
Ekonomi, Manajemen, Bisnis Dan Akuntansi , 1 (3). Google Scholar
Siregar,  Suci  Rahmadani,  &  Nurhayati,  Nurhayati.  (2018).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Pns Dengan Metode AHP Dan Topsis (Studi Kasus: Pt. Bank Sumut Cabang Binjai). Jtik (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) , 2 (1), 35–45. Google Scholar
Sularno,  Sularno,  &  Anggraini,  Putri.  (2017).  Penerapan  Algoritma  C4.  5  Untuk Klasifikasi  Tingkat  Keganasan  Hama  Pada  Tanaman  Padi  (Studi  Kasus:  Dinas Pertanian Kabupaten Kerinci). Jurnal Sains Dan Informatika: Research Of Science And Informatic , 3 (2), 161–170. Google Scholar
Supriyanti,  Wiwit,  Kusrini,  Kusrini,  &  Amborowati,  Armadyah.  (2016).  Perbandingan Kinerja Algoritma C4. 5 Dan Naïve Bayes Untuk Ketepatan Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa. Jurnal Informa: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat , 1 (3),
61–67. Google Scholar
Waruwu, Yumnah Fitriyanna, Zarlis, Muhammad, Nababan, Erna Budhiarti, & Ziliwu, Meyman  Sokhi.  (2018).  Seleksi  Atribut  Pada  Algoritma  Radial  Basis  Function Neural Network Menggunakan Information Gain. Seminar Nasional Royal (Senar) , 1 (1), 21–24. Google Scholar
Werdiningsih,  Indah,  &  Nuqoba,  Barry.  (2020). Data  Mining  Menggunakan  Android, Weka, Dan Spss . Airlangga University Press. Google Scholar

## Copyright holder:
Dino Dwi Jayanto, Caraka Wedhatama, Jarot Achid Alvian, Widhi Sulistyo (2021)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: