Vol. 2 No. 2, Juli 2019, hal 61 - 69
Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Naive Bayes Berbasis PSO untuk Analisis Kredit  pada PT. BPR Syariah Paokmotong
Yupi Kuspandi Putra 1 , Muhamad Sadali 2 Fakultas Teknik Universitas Hamzanwadi yupi.putra@gmail.com 1 , sadali2022 @gmail.com 2

## Abstrak
Menurut UU No.21 tahun 2008, dinyatakan bahwa bank syariah adalah badan usaha yang menghimpun dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan  menyalurkan  kepada  masyarakat  dalam  bentuk kredit  dan/atau  bentuk  lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup  rakyat.  Kredit  adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan pinjam meminjam  antara  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak  peminjam  melunasi  hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga (UU Perbankan No.10 Tahun 1998). Dalam melakukan analisa sebuah kredit terkadang seorang analisis melakukan analisa kurang akurat, sehingga ada beberapa nasabah yang kurang mampu dalam melakukan pembayaran angsuran kredit, sehingga  mengakibatkan  kredit  kurang  lancar  bahkan  macet.  Dari  permasalahan  di  atas,  peneliti melakukan analisis kredit menggunakan teknik komputerisasi dengan memanfaatkan perangkat lunak RapidMiner dalam melakukan pengolahan data. Teknik pengolahan data yang tepat untuk digunakan adalah  klasifikasi.  Salah  satu  metode  klasifikasi  data  mining  adalah  algoritma Naive  Bayes .  Peneliti menggunakan  pembobotan  dengan  menerapkan Particle  Swarm  Optimization  (PSO) untuk  seleksi atribut guna meningkatkan akurasi Naive Bayes.
Setelah  melakukan  pengujian  dengan  model  algoritma Naive  Bayes sebesar  71.00%,  sedangkan dengan model algoritma Naive Bayes berbasis particle swarm optimization menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 88.51% dibandingkan dengan model algoritma Naive Bayes .  Dari hasil tersebut didapatkan selisih antara kedua model yaitu 17.51%.
Kata kunci : Analisis, Kredit, Naive Bayes, Particle Swarm Optimization

## Abstract
According to Law No.21 of 2008, it is stated that Islamic banks are business entities that collect funds from the public in the form of deposits and channel to the public in the form of loans and / or other forms in order to improve people's lives. Credit is the provision of money or bills that can be equated with it, based on a loan and loan agreement between the bank and another party which requires the borrower to repay the debt after a certain period of time with interest (Banking Law No.10 of 1998).
In  analyzing  a  credit,  sometimes  an  analysis  performs  an  inaccurate  analysis,  so  there  are  some customers  who  are  less  able  to  pay  credit  installments,  resulting  in  substandard  loans  and  even defaults.  From  the  above  problems,  researchers  conducted  a  credit  analysis  using  computerized techniques by utilizing RapidMiner software in processing data. The right data processing technique to use  is  classification.  One  method  of  classification  of  data  mining  is  the  Naive  Bayes  algorithm.  The researcher  used  weighting  by  applying  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  for  attribute  selection  to improve the accuracy of Naive Bayes.
After  testing  with  the  Naive  Bayes  algorithm  model  of  71.00%,  the  Naive  Bayes  algorithm  based  on particle swarm optimization results in a higher accuracy value of 88.51% compared to the Naive Bayes algorithm model. From these results the difference between the two models is 17.51%.
Keywords : Analysis, Credit, Naive Bayes, Particle Swarm Optimization
Vol. 2 No. 2, Juli 2019, hal 61 - 69

## 1. Pendahuluan
Bank  dikenal  sebagai  lembaga  keuangan  yang kegiatannya tidak hanya menghimpun dana  dan menyalurkan  kembali  kepada  masyarakat melainkan  memberikan  berbagai  fasilitas perbankan[11].  Persaingan  dalam  dunia perbankan  di  Indonesia  sangat  kompetitif  dan dinamis,  hal  tersebut  disebabkan  banyaknya bank yang beroperasi di Indonesia. Perkembangan  dunia  perbankan  syariah  dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan peningkatan yang sangat pesat. Apalagi dengan adanya  komitmen  dari  pemerintah  yang  ingin memajukan  industri  keuangan  syariah  di  Tanah Air. Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu, berdasarkan  persetujuan  pinjam  meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak  peminjam  melunasi  hutangnya  setelah jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian  bunga (UU Perbankan No.10 Tahun 1998). Pembiayaan  adalah  peyediaan  dana  oleh pemerintah,  dunia  usaha,  dan  masyarakat melalui  lembaga  keuangan  bank,  lembaga keuangan bukan bank, atau melalui lembaga lain dalam  rangka  memperkuat  pemodalan  usaha kecil  (UU  RI  nomor  9  tahun  1995  pasal  1). Seperti  halnya  PT.  BPR  Syariah  Paokmotong sebagai pemberi dana dalam melakukan proses pemberian pembiayaan kepada para nasabahnya.  Pengajuan  kredit  bisa  dilakukan oleh pemohon yang telah memenuhi syarat dari pihak Bank. Pemberian kredit ini masih menjadi
masalah yang sangat krusial, karena pihak Bank masih  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan pola  pemohon  atau  peminjam  yang  dapat menyebabkan  angsuran  kredit  menjadi  macet atau  lancar.  Banyak  faktor  yang  menentukan nasabah tidak lancar dalam membayar angsuran kredit  salah  satu  contoh  adalah  situasi  ekonomi yang  terjadi  sehingga  mengganggu  usaha  yang dijalankannya.  Dalam  arti  luas  resiko  kredit adalah ketidak pastian atau fluktuasi laba dalam kegiatan  kredit  [6].  Untuk  mengantisipasi  resiko kredit,  maka  dipandang  perlu  untuk  melakukan analisa kredit. Dari permasalahan di atas, peneliti melakukan  analisis  kredit  menggunakan  teknik komputerisasi  dengan  memanfaatkan  perangkat lunak RapidMiner dalam melakukan pengolahan data.  Teknik  pengolahan  data  yang  tepat  untuk digunakan adalah klasifikasi. Salah satu metode klasifikasi  data  mining  adalah  algoritma Naive Bayes menggunakan  pembobotan  dengan menerapkan Particle Swarm Optimization (PSO) untuk seleksi atribut guna meningkatkan akurasi Naive Bayes.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Ada  beberapa  penelitian  yang  sudah  dilakukan sebelumnya  yang  terkait  dengan  penelitian  ini antara lain :
Penelitian  oleh  Saduldyn  Pato  (2013)  yang berjudul  Analisis  Pemberian  Kredit  Mikro  Pada Bank  Syariah  Mandiri  Cabang  Manado  dengan hasil yang dapat disimpulkan bahwa : pihak Bank
Vol. 2 No. 2, Juli 2019, hal 61 - 69
Mandiri  Syariah  telah  melaksanakan  sesuai dengan  prosedur  yang  ditetapkan.  Menganalisis dalam  rangka meminimalisir  dan mengantisipasi terjadinya  kredit  macet  yang  kemungkinan  akan dialami oleh calon debitor[13].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti  Masripah (2015)  dengan  judul  evaluasi  penentuan kelayakan  pemberian  kredit  koperasi  syariah menggunakan  algoritma  klasifikasi  C4.5.  Dalam penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi algoritma  C4.5  sebesar  88%  serta  dievaluasi menggunakan  ROC  curve  yaitu,  0.898  dengan tingkat diagnosa Good classification [14].
Pada  penelitian  Muhammad  Saiful  (2016) dengan  judul  Klasifikasi  Kinerja  Dosen  STT Hamzanwadi  Menggunakan  Naive  Bayes Berbasis PSO. Berdasarkan hasil penelitian yang telah  dilakukan  dengan  model  algoritma Naive Bayes mendapatkan  nilai accuracy sebesar ( 98,37%),  sedangkan  pengujian  dengan mengunakan Naive  bayes berbasis Particle Swarm  Optimization didapat  nilai accuracy adalah  (98,78%).  Maka  dapat  disimpulkan pengujian  data  kinerja  dosen  menggunakan
Naive  Bayes dan  penerapan Particle  Swarm Optimization dalam  pemilihan  atribut  didapat bahwa  metode  tersebut  lebih  akurat  dalam penentuan  Prediksi  kinerja  dosen  STT Hamzanwadi  dibandingkan  dengan  metode Naive  Bayes tunggal,  ditandai  dengan peningkatan nilai akurasi sebesar (0,41%)[15]. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ade  Mubarok, (2019)  dengan  judul  Sistem  Pendukung
Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Metode  TOPSIS.  Berdasarkan  hasil  penelitian yang telah dilakukan pada Koperasi Syariah Bmt itQan  adalah  menyarankan  menggunakan aplikasi  pendukung  keputusan  untuk  membantu pemberian  pembiayaan  agar  hasil  keputusan lebih akurat dan objektif[16].

## 2.2.  Landasan Teori

## 1. Pengertian Bank Syariah
Pengertian  bank  syariah  adalah  lembaga keuangan  yang  usaha  pokoknya  memberikan kredit  atau  pembiayaan  dan  jasa-jasa  lainnya dalam  lalu  lintas  pembayaran  serta  peredaran uang  yang  pengoperasiannya  disesuaikan dengan prinsip-prinsip syariah[12]. Selain itu juga dalam UU No.21 tahun 2008, dinyatakan bahwa bank  syariah  adalah  badan  usaha  yang menghimpun  dana  dari  masyarakat  dalam bentuk  simpanan  dan  menyalurkan  kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan/atau bentuk lainnya  dalam  rangka  meningkatkan  taraf  hidup rakyat.

## 2. Tujuan Bank Syariah
Bank  syariah  mempunyai  beberapa  tujuan diantaranya sebagai berikut [12] :
a. Mengarahkan  kegiatan  ekonomi  umat  untuk bermuamalat  secara  islam,  khususnya Muamalah yang  berhubungan  dengan perbankan, agar terhindar dari praktik-praktik riba  atau  jenis  usaha  lainnya  yang mengandung unsur Ghara (tipuan).
b. Untuk  mencapai  suatu  keadilan  di  bidang ekonomi dengan jalan meratakan pendapatan melalui kegiatan investasi, agar tidak  terjadi  kesenjangan  yang  amat  besar antara  pemilik  modal  dengan  pihak  yang membutuhkan dana.
c. Untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  umat dengan  jalan  membuka  peluang  berusaha yang lebih besar terutama kelompok miskan, yang diarahkan kepada kegiatan usaha yang produktif  menuju  terciptanya  kemandirian usaha.
d. Untuk  menaggulangi  masalah  kemiskinan, yang  pada  umumnya  merupakan  program utama  dari  negara-negara  yang  sedang berkembang.
e. Untuk  menjaga  kestabiltas  ekonomi  dan moneter. Dengan aktivitas bank syariah akan mampu  menghindari  pemanasan  ekonomi diakibatkan adanya inflasi.
f. Untuk menyelamatkan ketergantungan umat islam terhadap bank non syariah.

## 3. Pengertian Kredit
Kredit  adalah  penyediaan  uang  atau  tagihan yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu, berdasarkan  persetujuan  pinjam  meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak  peminjam  melunasi  hutangnya  setelah jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian  bunga (UU Perbankan No.10 Tahun 1998).

## 4. Data Mining
Data  Mining  meramalkan  tren  dan  sifat  prilaku bisnis  yang  sangat  berguna  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  penting.  Secara  umum, tugas Data Mining dapat diklasifikasikan menjadi dua kategori yaitu, deskriptif dan prediktif. Tugas pertambangan  deskriptif  mengkarakterisasi  sifat umum  data  dalam  database  pertambangan prediktif, tugas data pada saat ini untuk membuat prediksi[5].  Mendefinisikan data  mining sebagai proses  untuk  mendapatkan  informasi  yang berguna  dari  gudang  basis  data  yang  besar[3]. Isitilah data  mining kadang  disebut  juga knowledge  discovery  in  Database (KDD).  KDD adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan, pemakaian  data,    historis  untuk  menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar.
Model  Data  Mining  memberikan  contoh penerapannya  pada  berbagai  algoritma  dan dataset yang besar[1].

## 5. Algoritma Naive Bayes
Pendekatan Bayesian digunakan untuk menentukan  kemungkinan  terhadap  asumsi disekitarnya[2]. Naïve Bayes Klasifikasi merupakan  metode  terbaru  yang  digunakan untuk  memprediksi  probabilitas.  Algoritma  ini memanfaatkan teori probabilitas yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes, yaitu  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.

## 6. Particle Swarm Optimization (PSO)
Particle  Swarm  Optimization  (PSO) merupakan algoritma  pencarian  berbasis  populasi  dan diinisialisasi  dengan  populasi  solusi  acak  dan digunakan untuk memecahkan masalah optimasi[4]. Particle  swarm  optimization  (PSO) adalah teknik yang terinspirasi oleh proses alami burung  yang  berkelompok,  dan  juga  dikenal sebagai segerombolan intelijen dengan mempelajari  perilaku  sosial  atau  kelompok hewan[10].

## 2.3  Kerangka Pemikiran
Pada  penelitian  ini  berawal  dari  algoritma  yang belum  menghasilkan  akurasi  terbaik  dalam menganalisis  kredit  pada  PT.  BPR Syariah Paokmotong.  Berikut  ini  adalah  kerangka pemikiran yang dibuat dalam bentuk bagan :
Gambar 1. Kerangka Pemikiran

## 3.  Metode Penelitian

## 3.1  Desain Penelitian
Dalam  konteks  sebuah  penelitian,  pendekatan metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah,  diantaranya:  mengumpulkan  data, merumuskan  hipotesis  atau  proposisi,  menguji hipotesis, hasil penafsiran, dan kesimpulan yang dapat  dievaluasi  secara  independen  oleh  orang lain[7].  Terdapat  empat  metode  penelitian  yang umum digunakan, diantaranya: Action Research, Experiment, Case Study, dan Survey [8].
Dalam  penelitian  ini  juga  dilakukan  beberapa tahapan  pada  proses  penelitian.  Seperti  pada gambar di bawah ini :

## Gambar 2 Tahapan Penelitian

## 3.2  Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  primer  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode  observasi  dan  interview,
Algoritma Naive Byaes yang dioptimasikan dengan teknik Particle Swarm Optimization lebih akurat untuk menganalisis kredit pada PT. BPR Syariah Paokmotong
Analisis penentuan kelayakan kredit pada PT. BPR Syariah Paokmotong M A S A L A H Algoritma Naive Bayes dioptimasikan dengan teknik PSO Framework Rapidminer Confusion Matrik ROC Curve M E T O D E P E N G E M B A N G A N P E N G U K U R A N H A S I L Pengumpulan Data Pengolahan Awal Data Model Yang Diusulkan Eksperimen & Pengujian Model Evaluasi & Validasi Hasil
Vol. 2 No. 2, Juli 2019, hal 61 - 69
dengan menggunakan data-data yang berhubungan  dengan  kredit  secara  langsung kepada  pihak  yang  terkait.  Sedangkan  dalam pengumpulan  data  sekunder  menggunakan buku,  jurnal,  publikasi  dan  lain-lain  serta  data yang sebelumnya pernah dibuat oleh seseorang baik di terbitkan atau tidak.

## 3.3  Pengolahan Data Awal
Jumlah  data  awal  yang  diperoleh  dari  PT.  BPR Syariah  Paokmotong  sebanyak  400  data  dan terdiri dari 30 atribut, namun tidak semua atribut bisa  digunakan  karena  harus  melalui  beberapa tahap pengolahan awal data. Untuk mendapatkan  data  yang  berkualitas,  beberapa teknik yang dilakukan sebagai berikut[9].
1. Data  validation,  untuk  mengidentifikasikan dan  menghapus  data  yang  ganjil ( outlier/noise ),  data  yang  tidak  konsisten, dan  data  yang  tidak  lengkap  ( missing value ).
2. Data integration  and  transformation, untuk meningkatkan akurasi  dan  efisiensi algoritma.  Data  yang  digunakan  dalam penulisan  ini  bernilai  kategorikal.  Data
ditransformasikan
kedalam software
Rapidminer . Tabel kategorikal atribut terlihat
pada table 3.2.
3. Data size reduction and discritization , untuk memperoleh data set dengan jumlah atribut dan record yang lebih sedikit tetapi bersifat informative.
Dataset  yang  tidak  ada  nilainya  atau  kosong dapat  dihilangkan,  namun  datanya  tidak  ada yang  kosong  hanya  atribut  atau  variabel  yang mengalami  perubahan.  Sehingga  jumlah  data yang digunakan sebanyak 400 record dan terdiri dari 12 atrribut. Dari data semula menggunakan 30  atribut,  kemudian  yang  digunakan  hanya  12 atribut  yaitu  nomor,  nama  nasabah,  tanggal realisasi,  jumlah  pinjaman,  level  pinjaman, tanggal  jatuh  tempo,  tanggal  angsuran,  jangka waktu, jenis pinjaman, tunggakan pokok, jumlah bunga, serta ditambahkan dengan atribut tujuan yaitu status pinjaman. Sampel data training yang digunakan  seperti  terlihat  pada  tabel  3.1  dan tabel  pengkategorian  atribut terlihat  pada  tabel 3.2
Tabel 1. Sampel Data Training

## Tabel 2. Atribut yang digunakan
No Atribut Nilai 1  Nomor Nomor urut 2  Nama Nasabah Nama nasabah 3  Tanggal Realisasi Tanggal realisasi 4  Jumlah Pinjaman  Jumlah pinjaman 5  Level Pinjaman Kategori pinjaman 6 Tanggal Jatuh Tempo Tanggal jatuh tempo angsuran 7 Tanggal Angsuran Tanggal mulai angsuran 8  Jangka Waktu Jangka waktu angsuran 9  Jenis Pinjaman Jenis Pinjaman 10 Tunggakan Pokok Angsuran pokok 11  Jumlah Bunga Besar bunga perbulan 12  Status Pinjaman Kategori kredit nasabah

## 3.4  Model Yang Diusulkan
Model yang diusulkan dalam penelitian ini adalah menggunakan  algoritma Naive  Bayes berbasis Particle swarm optimization. Model ini melakukan pengolahan  dataset  dan  mengukur  tingkat akurasi dalam menganalisis kredit pada PT. BPR Syariah Paokmotong.
Gambar 3. Model Yang Diusulkan

## 4.  Hasil Dan Pembahasan
4.1. Hasil Pengujian Model Naive Bayes Hasil dari pengujian model yang sudah dilakukan adalah untuk mengukur tingkat akurasi dan AUC ( Area Under Curve) sebagai berikut :
Gambar 4. Nilai Akurasi Algoritma Naive Bayes
Gambar 5. Nilai AUC dalam grafik ROC algoritma Naive Bayes
Tabel 3. Hasil Pengujian Algoritma Naive Bayes Naive Bayes Accuracy AUC Uji Coba 1 69.99% 0.693 Uji Coba 2 69.75% 0.723 Uji Coba 3 71.00% 0.697
Dataset
Training Training Testing Testing Compare - Accuracy - AUC 10 Folds Model Naive Bayes Attribute Particle Swarm Optimization Trained Confusion Matrix AUC
Vol. 2 No. 2, Juli 2019, hal 61 - 69

## 4.2. Hasil  Pengujian  Model  Naive  Bayes Berbasis PSO
Hasil dari pengujian model yang sudah dilakukan adalah untuk mengukur tingkat akurasi dan AUC ( Area Under Curve) sebagai berikut :
Gambar 6. Nilai Akurasi Algoritma Naive Bayes berbasis PSO
Gambar 7. Nilai AUC dalam grafik ROC algoritma Naive Bayes berbasis PSO
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Algoritma Naive Bayes
Berbasis PSO Menggunakan Population  Size dan Maximum Number of Generation
Naive Bayes Berbasis PSO Accuracy  AUC Paramter PSO Uji Coba 1 85.00% 0.597 Posize=5, Generate=30 Uji Coba 2 87.75% 0.774 Posize=10, Generate=35 Uji Coba 3 87.26% 0.802 Posize=15, Generate=35 Uji Coba 4 87.75% 0.816 Posize=15, Generate=40 Uji Coba 5 87.75% 0.531 Posize=20, Generate=40 Uji Coba 6 87.76% 0.811 Posize=20, Generate=45 Uji Coba 7 87.25% 0.773 Posize=25, Generate=45 Uji Coba 8 88.00% 0.500 Posize=30, Generate=50 Uji Coba 9 88.51% 0.721 Posize=35, Generate=50
Melihat dari hasil pengujian confusion matrix dan AUC ternyata  dapat  memberikan  nilai  akurasi yang  terbaik.  Berdasarkan  pengujian  tersebut nilai akurasi yang terbaik adalah algoritma Naive Bayes berbasis PSO .  Setelah  melakukan evaluasi  dan  validasi  berdasarkan  kedua  model di  atas,  kemudian  dilakukan  perbandingan  hasil yang  berupa  nilai  akurasi  dan  performa AUC . Maka  diperoleh  data  perbandingan  sebagai berikut :
Tabel  4.3  Perbandingan  algoritma Naive  Bayes dan Naive Bayes berbasis PSO Accuracy  AUC Naive Bayes 71.00% 0.697 Naive Bayes berbasis PSO 88.51% 0.721 Selisih 17.51% 0.024

## 5.  Kesimpulan
Dari hasil  analisis model  algoritma Naive Bayes
berbasis particle swarm optimization menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi yaitu 88.51%  dibandingkan  dengan  model  algoritma Naive  Bayes sebesar  71.00%.    Dari  hasil tersebut  didapatkan  selisih  antara  kedua  model yaitu  17.51%.  Kemudian  untuk  evalusai menggunakan  ROC curve untuk  kedua  model yaitu,  untuk  model  algoritma Naive  Bayes nilai AUC adalah 0.697 dengan tingkat diagnosa Poor Classification ,  dan  untuk  model  algoritma Naive Bayes berbasis particle swarm optimization nilai AUC adalah 0.721 dengan tingkat diagnosa Fair Classification. Dari evaluasi ROC curve tersebut terlihat  bahwa  model Naive  Bayes berbasis
Vol. 2 No. 2, Juli 2019, hal 61 - 69
particle  swarm  optimization lebih  tinggi  jika dibandingkan  dengan  algoritma Naive  Bayes .
Dari  hasil  nilai  AUC  tersebut  didapatkan  selisih antara kedua model yaitu 0.024. Sehingga dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Naive  Bayes berbasis particle swarm optimization lebih akurat dalam  menganalisis  kredit  pada  PT.  BPR Syariah Paokmotong.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Larose,  Daniel  T,  2005,  Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data
Mining, John Willey & Sons. Inc
[2]  Daniel T. Larose. Data Mining Methods and Models .  Hoboken,  New  Jersey  :John  Wiley
& Sons, Inc.2007.
[3]  J.  Han  and  M.  Kamber,  “Data  Mining: Concepts  and  Techniques,” Ann.  Phys.  (N.
Y). , vol. 54, p. 770, 2006.
[4]  Abraham,  A.,  Grosan,  C.,  &  Ramos,  V. (2006).  Swarm  Intelligence  in  Data  Mining. New York: Springer., p. 2006, 2006.
[5]  Han, J., & Kamber, M. (2007). Data Mining Concepts and Technique. Morgan Kaufmann publisher
[6]  Yu,  L.,  Chen,  G.,  Koronios,  a.,  Zhu,  S.,  & Guo, X. (2007). Application and Comparison of  Classification  Techniques  in  Controlling Credit Risk. World Scientific , 111.
[7]  Berndtssom, M., Hansson, J., Olsson, B., & Lundell, B. (2008). A Guide for Students in Computer Science and Information
Systems. London: Springer., p. 2008, 2008
[8]  Dawson, C. W. (2009). Project in Computing and Information System A Student's Guide. England: Addison-Wesley
[9]  Vercellis,  C.  (2009). Business  Intelligence  : Data  Mining  and  Optimization  for  Decision Making. John Wiley & Sons, Ltd
[10]  Shukla,  A.,  Tiwari,  R.,  &  Kala,  R.  (2010). Real  Life  Application  of  Soft  Computing. CRC Press.., p. 2010, 2010.
[11] Kasmir. 2012. Bank dan Lembaga Kuangan Lainnya. Jakarta:  PT.  Raja  Grafindo Persada.
[12]  Sudarsono, Heri. 2012. Bank dan Lembaga Keuangan Syariah. Edisi Keempat. Yogyakarta : Ekonisia.
[13]  Saduldyn  Pato  (2013). Analisis  Pemberian Kredit  Mikro  Pada  Bank  Syariah  Mandiri Cabang Manado . Jurnal EMBA Vol. 1 No.4, 875-885.
[14]  Siti  Maspirah,  (2015). Algoritma  Klasifikasi C4.5  berbasis  Particle  Swarm  Optimization untuk  Evaluasi  Penentuan  kelayakan Prmberian Kredit Koperasi Syariah.
[15]  Muhammad  Saiful,  (2016). Klasifikasi Kinerja Dosen STT Hamzanwadi Menggunakan  Naive  Bayes  Berbasis  PSO . Jurnal Informatika Hamzanwadi Vol. 1 No.1.
[16]  Ade  Mubarok,  (2019). Sistem  Pendukung Keputusan  kelayakan  Prmberian  Kredit Dengan Metode TOPSIS. Jurnal Informatika Vol. 6 No.1, 37-46.