## EXPLORASI ALGORITMA C4.5 DAN FORWARD FEATURE
SELECTION UNTUK MENENTUKAN DEBITUR BAIK DAN DEBITUR BERMASALAH PADA PRODUK KREDIT TANPA AGUNAN (KTA)
Putu Gede Surya Cipta Nugraha 1 , Gede Surya Mahendra 2
1 Prodi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia, Denpasar, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia, Denpasar, Indonesia e-mail: surya.cipta@stiki-indonesia.ac.id , gede.mahendra@stiki-indonesia.ac.id

## Abstrak
Produk kredit Bank Umum yang sangat diminati oleh Badan Usaha atau Organisai dan masyarakat  salah  satunya  yaitu  Kredit  Tanpa  Angunan  (KTA),  hal  ini  dikarenakan sistem  kredit  tidak  membutuhkan  jaminan  dari  debitur.  Tetapi  dalam  jangka  waktu proses  kredit  KTA  tidak  menutup  kemungkinan  debitur  melakukan  keterlambatan dalam melakukan pembayaran angsuran (menunggak) yang dikarenakan mengalami kegagalam  dalam  bisnis,  kehilangan  pekerjaan,  uang  digunakan  untuk  memenuhi kebutuhan lain serta berbagi macam alasan lainnya. Pada Bank ABC setiap nasabah yang terlambat melakukan pembayaran dapat dikelompokan menjadi Non Performance Loan  (NPL) atau  yang  sering  disebut  dengan  kredit  macet.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  diterapkan  bidang  Ilmu  Komputer  yaitu Data  Mining untuk memprediksi kriteria debitur yang baik dan debitur bermasalah. Adapun metode atau algoritma  Data  Mining yang  digunakan  adalah  kombinasi  dari algoritma  C4.5 dan Forward  Feature  Selection .  Pengujian algoritma  C4.5 dalam  memprediksi menghasilkan tingkat accuracy sebesar 92.00%, recall sebesar 92.00% dan precission sebesar 92.00%. Forward Feature Selection berbasis algoritma C4.5 lebih akurat dan efektif  dalam  memprediksi  debitur  yang  baik  dan  debitur  bermasalah  dengan  hasil accuracy sebesar  93.60%, recall sebesar  93.60%, precission sebesar  93.60%  dan memperoleh  atribut  yang  berpengaruh  yaitu  jangka  waktu,  maksimum  kredit  dan pekerjaan.
Kata kunci: Data Mining, Algoritma C4.5 , Forward Feature Selection

## Abstract
Commercial  bank  credit  products  that  are  in  great  demand  by  Business  Entities  or Organizations and the public, one of which is Unsecured Credit (KTA), this is because the credit system does not require collateral from the debtor. But in the term of the KTA credit process does not rule out the possibility of debtors making payments in arrears (delinquent) due to experience failure in business, lost work, money used to meet other needs and share various other reasons. At ABC Bank, every customer who is late in making a payment can be classified as Non Performance Loan (NPL) or what is often referred to as bad credit. To overcome these problems applied the field of Computer Science  namely  Data  Mining  to  predict  criteria  for  good  debtors  and  problematic debtors. The Data Mining method or algorithm used is a combination of C4.5 algorithm and Forward Feature Selection. Testing the C4.5 algorithm in predicting produces an accuracy rate of 92.00%, recall of 92.00% and precission of 92.00%. Forward Feature Selection  based  on  C4.5  algorithm  is  more  accurate  and  effective  in  predicting  good debtors and problem debtors with an accuracy of 93.60%, recall of 93.60%, precission of 93.60% and obtaining the influential attributes namely, time period, maximum credit and work.
Keywords : Data Mining, C4.5 Algorithm, Forward Feature Selection

## PENDAHULUAN
Menurut  Otoritas  Jasa  Keuangan (2017),  Bank  adalah  badan  usaha  yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkan kepada masyarakat  dalam  bentuk  kredit  dan  atau bentuk-bentuk  lainnya  dalam  rangka meningkatkan  tarif  hidup  masyarakat. Menurut Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998, Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan  pinjam  meminjam  antara bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan pihak  peminjam  untuk  melunasi  utangnya setelah  jangka  waktu  tertentu  dengan pemberian bunga.
Produk  kredit  Bank  Umum  yang sangat  diminati  oleh  Badan  Usaha  atau Organisai  dan  masyarakat  salah  satunya yaitu Kredit Tanpa Angunan (KTA), hal ini dikarenakan sistem kredit tidak membutuhkan jaminan dari debitur. Kredit KTA  dapat  diberikan  kepada  debitur  jika debitur  memiliki  syarat  utama  yaitu memiliki track  record yang  bagus  dalam proses  perkreditan.  Tetapi  dalam  jangka waktu  proses  kredit  KTA  tidak  menutup kemungkinan
debitur
melakukan keterlambatan
dalam
melakukan pembayaran angsuran (menunggak) yang dikarenakan mengalami kegagalam dalam bisnis, kehilangan pekerjaan, uang digunakan untuk memenuhi kebutuhan lain serta berbagi macam alasan lainnya. Pada Bank ABC setiap nasabah yang terlambat melakukan pembayaran dapat dikelompokan  menjadi Non  Performance Loan  (NPL) atau  yang  sering  disebut dengan kredit macet.
Permasalahan  NPL  ini,  jika  tidak segera mendapatkan solusi pasti memberikan  dampak  yang  buruk  pada pihak  Bank,  hal  ini  bisa  menyebabkan keuntungan  yang  diperoleh  pihak  Bank menjadi  berkurang  karena  setiap  adanya debitur yang terlambat melakukan pembayaran  angsuran,  maka  pihak  Bank harus menaruh sebagian dananya ke Bank Indonesia  (BI)  atau  yang  sering  disebut dengan istilah CKPN (Cadangan Kerugian Penurunan Nilai). Untuk mengatasi permasalahan tersebut,
peneliti menggunakan bidang Ilmu Komputer yaitu
Data  Mining .  Menurut  Larose  (2005),
dalam Nuraeni (2017) Data Mining adalah proses  menemukan  korelasi  baru  yang bermakna, pola dan tren dengan memilah- milah sejumlah besar data yang tersimpan dalam  repositori,  menggunakan  teknologi penalaran pola serta teknik-teknik statistik dan  matematika.  Dalam  penelitian  ini metode  atau  algoritma Data  Mining yang digunakan  adalah algoritma  C4.5 dan forward  feature  selection.  Algoritma  C4.5 adalah  pohon  keputusan  di  mana  setiap simpul  cabang  mewakili  pilihan  antara  a sejumlah alternatif, dan setiap simpul daun mewakili  keputusan.  Hasil  dari  proses klasifikasi  yang  berupa  aturan-aturan dapat  digunakan  untuk  memprediksi  nilai atribut bertipe diskret dari record yang baru sedangkan forward  feature  selection merupakan salah satu metode pemodelan untuk menemukan kombinasi peubah yang terbaik dari suatu gugus peubah
Algoritma adalah metode efektif yang diekspresikan sebagai rangkaian terbatas. Algoritma  juga  merupakan  kumpulan perintah untuk menyelesaikan suatu masalah. Perintahperintah ini dapat diterjemahkan  secara  bertahap  dari  awal hingga  akhir.  Masalah  tersebut  dapat berupa  apa  saja,  dengan  syarat  untuk setiap  permasalahan  memiliki  kriteria kondisi awal yang harus dipenuhi sebelum menjalankan  sebuah  algoritma.  Algoritma juga memiliki pengulangan proses (iterasi), dan  juga  memiliki  keputusan  hingga keputusan selesai (Maulana, 2017).
Beberapa  peneliti  telah  melakukan penelitian  menggunakan algoritma  C4.5 antara lain oleh Jafar Hamid, A., & Ahmed, T.  M.  (2016)  dengan  judul Developing Prediction  Model  of  Loan  Risk  in  Banks Using Data Mining , dengan hasil menemukan bahwa algoritma terbaik untuk klasifikasi  pinjaman  adalah  algoritma  J48 (C4.5)  karena  algoritma  J48  (C4.5) memiliki  akurasi  tinggi  sebesar  78.3784% dan  kesalahan  absolut  rata-rata  rendah. Melihat  hasil  yang  sangat  baik  dari algoritma C4.5, penulis kembali menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  di kombinaskan  dengan  seleksi  fitur  dari forward  feature  selection untuk  pemilihan parameter  yang  berpengaruh.  Peneliti lainnya dilakukan oleh Sambani & Nuraeni (2018) dengan judul Penerapan Algoritma C4.5 Untuk  Klasifikasi  Pola  Penjurusan  di
Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Kota Tasikmalaya,  dengan  hasil  penelitian tingkat  akurasi  algoritma  C4.5  sebesar 92.30%. Melihat hasil yang sangat baik dari algoritma C4.5, penulis kembali menggunakan  algoritma  C4.5  kedalam objek  yang  berbeda  yaitu  produk  kredit KTA  pada  Bank  ABC.    Penelitian  lainnya dilakukan  oleh  Saleh (2017)  dengan judul Prediksi Kebangkrutan Perusahaan Menggunakan Algoritma  C4.5 Berbasis forward  selection ,  dengan  hasil  penelitian penerapan algoritma C4.5 berbasis forward  selection menghasilkan  tingkat akurasi  sebesar  99.60%  dan algoritma C4.5 berbasis forward  selection dengan akurasi  sebesar  99.61%.  Melihat  hasil yang  sangat  baik  dari  algoritma  C4.5
berbasis forward selection , penulis menjadikan  penelitian  ini  sebagai  acuan dasar dalam melakukan kombinasi algortima  C4.5  dengan forward  feature selection .
Dengan  permasalahan  diatas  dan hasil penelitian sebelumnya, penulis tertarik untuk melakukan penelitian terhadap debitur di Bank ABC menggunakan algoritma C4.5 dan forward feature selection untuk memprediksi nasabah  baik  dan  nasabah  bermasalah. Sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengetahui hasil pengujian algoritma C4.5 dan  metode forward  feature  selection dalam  memprediksi  debitur  baik  dan debitur  bermasalah  pada  KTA  di  Bank ABC.

## METODE
Gambar 1. Kerangka Berpikir
Kerangka  pemikiran  pada  penelitian ini berdasarkan klasifikasi data mining dari dataset  Bank  ABC.  Algoritma  C4.5 diketahui bisa menangani masalah dataset yang besar. Sedangkan proses fitur seleksi yaitu Forward Feature Selection digunakan untuk  menentukan  atribut  yang  paling berpengaruh dan dapat membantu
meningkatkan  hasil  akurasi  klasifikasi algoritma C4.5 .

## A. Desain Penelitian Algoritma C4.5 dan

## Forward Selection
Pada Penelitian kali ini menggunakan metode penelitian
eksperimen,  dengan  desain  penelitian sebagai berikut :
Gambar 2. Desain Penelitian Algoritma C4.5 dan Forward Selection
Pada gambar 2 merupakan langkah- langkah algoritma  C4.5 dengan  metode forward feature selection . Dimana langkah- langkahnya dijelaskan sebagai berikut : 1.  Dataset kredit diseleksi fitur
menggunakan forward feature selection ,  metode forward  feature selection adalah  pemodelan  dimulai dari nol peubah (empty model).
2.  Pemilihan  fitur  atribut  menggunakan metode forward  feature  selection untuk diuji menggunakan data training algoritma C4.5.
3.  Dari  proses  uji  atribut  pada  data training algoritma C4.5 akan mendapatkan hasil dan pembobotan. 4.  Apabila  proses  tersebut  lolos  maka akan mendapatkan suatu
atribut/model yang optimal dari klasifikasi algoritma C4.5 .
5.  Sedangkan  bila  proses  tersebut  tidak berlanjut  pada  kriteria  berhenti  maka dilakukan  proses  pengulangan  dari awal  (pemilihan  fitur  seleksi forward feature selection ) sampai mendapatkan atribut/model optimal.
B. Desain Penelitian Algoritma C4.5
Gambar 4. Desain Penelitian Algoritma C4.5
Pada  gambar  4  dapat  dijelaskan bahwasanya algoritma C4.5 dimulai dengan dua langkah :
1.  Proses Training. Pada
proses training yaitu memasukkan  data  sampel  kedalam  tabel yang disiapkan untuk proses perhitungan. Tabel tersebut meliputi atribut, jumlah data keseluruhan,  jumlah  data  yang  sudah terklasifikasi  berdasarkan  target  yang ditentukan,  dalam  kasus  ini  yaitu  debitur baik  dan  debitur  bermasalah,  serta  kolom nilai Entropy dan Gain . Tahapan
selanjutnya  yaitu  penerapan algoritma C4.5 yaitu  menghitung  nilai Entropy dan Gain pada tiap-tiap atribut  untuk dijadikan bentuk  pohon.  Bentuk  pohon  merupakan bentuk  aturan  klasifikasi  yang  akan diterapkan pada proses testing .
2.  Proses Testing Pada proses testing ini langkah yang dilakukan yaitu memasukkan data uji atau data prediksi. Atribut yang digunakan pada proses  testing  ini  harus  sesuai  dengan atribut  pada  proses training .  Setiap  data atribut  akan  dibandingkan  dengan  aturan yang  sudah  terbentuk  pada  perhitungan data training sebelumnya.  Selanjutnya data tersebut akan diklasifikasikan berdasarkan  target  yang  ingin  diketahui yaitu  data  kredit  tanpa  anggunan  dengan kondisi atribut ini debitur baik atau debitur bermasalah.
C. Parameter Penelitian Pada penelitian ini, parameter penelitian  yang  digunakan  sebagai berikut : Tabel 1. Parameter Penelitian
Parameter Katagori Jangka Waktu Kredit a.  Pendek b.  Menengah c.  Panjang Maksimum Kredit a.  Kecil b.  Sedang c.  Besar Umur a.  Remaja b.  Dewasa c.  Lansia Angsuran a.  Kecil b.  Sedang c.  Besar Lama Bekerja a.  Pendek b.  Menengah c.  Panjang Jenis Kelamin a.  Laki-Laki b.  Perempuan Pekerjaan a.  Karyawan Swasta b.  PNS c.  Dosen d.  Dokter e.  BUMN Status a.  Menikah b.  Belum Menikah Dalam penelitian ini, menggunakan 8
parameter  yaitu  :  jangka  waktu  kredit, maksimum  kredit,  umur,  angsuran,  lama bekerja,  jenis  kelamin,  pekerjaan  dan status.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan  data  pada  Bank  ABC. Pada penelitian ini, peneliti menggunakan 8  atribut  yaitu  jangka  waktu  kredit, maksimum  kredit,  umur,  angsuran,  lama
bekerja,  jenis  kelamin,  pekerjaan  dan status dengan data training sebanyak 500 data dan data testing sebanyak 250 data.
Perbandingan  tingkat  akurasi algoritma C4.5 dan forward  feature  selection dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 5. Perbandingan Tingkat Accuracy
Pada  gambar  5  memperlihatkan persentase accuracy dari  masing-masing parameter  yang  digunakan.  Dapat  dilihat accuracy dengan
8 parameter menghasilkan persentase sebesar 92,00% sedangkan dengan 3 parameter menghasilkan persentase sebesar 93,60%.    Hasil  ini  diartikan  tidak  perlu mencari menggunakan 8 parameter untuk memprediksi kriteria nasabah cukup dengan  3  parameter  yaitu  jangka  waktu kredit,  maksimum  kredit  dan  pekerjaan sudah  bisa  mempediksi  kriteria  nasabah baik dan bermasalah.
Gambar 6. Perbandingan Tingkat Recall
Pada  gambar  6  memperlihatkan persentase recall dari  masing-masing parameter  yang  digunakan.  Dapat  dilihat recall dengan  8  parameter  menghasilkan persentase  92,00%  sedangkan  dengan  3 parameter menghasilkan persentase
sebesar  93,60%  hasil  ini  didapatkan karena  dengan  3  parameter  tingkat keberhasilan algoritma untuk memprediksi data  yang  relevan  hasilnya  lebih  baik dibandingkan dengan 8 parameter.
92% 93,60% 91% 92% 93% 94% Tingkat Accuracy Perbandingan Tingkat Accuracy 8 Parameter (Algoritma C4.5) 3 Parameter (Algoritma C4.5 dgn Forward Selection) 92% 93,60% 91% 92% 93% 94% Tingkat Recall Perbandingan Tingkat Recall 8 Parameter (Algoritma C4.5) 3 Parameter (Algoritma C4.5 dgn Forward Selection)
Gambar 7. Perbandingan Tingkat Precission
Pada  gambar  7  memperlihatkan persentase precission dari masing-masing parameter  yang  digunakan.  Dapat  dilihat precission dengan
8 parameter menghasilkan persentase 92,00% sedangkan dengan 3 parameter menghasilkan persentase sebesar
93,60%.  Hasil  ini  didapatkan  karena dengan  2  parameter  tingkat  ketepatan dalam  memprediksi  dengan  benar  pada sebuah data yang positif benar pada data yang  sebenarnya  lebih  baik  dibandingkan dengan 8 parameter.
Untuk  membuktikan  metode  yang diusulkan  dapat  bekerja  secara  optimal, dilakukan  serangkaian  pengujian  seperti mencari  nilai accuracy , recall , precission serta membandingkan hasil tingkat accuracy metode  C4.5  dengan  penelitian terdahulu.  Berdasarkan  hasil  pengujian accuracy algoritma  C4.5  yang  digunakan pada  penelitian  ini  memberikan  hasil accuracy yang masuk dalam katagori baik, begitu  pula  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh      oleh  Jafar  Hamid,  A.,  & Ahmed,  T.  M  yang  masuk  dalam  katagori baik dikarenakan hasilnya diatas 75%.
Pada  penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh Sambani & Nuraeni dengan menerapkan algoritma C4.5 dalam bidang penjurusan  sekolah  juga  memberikan tingkat accuracy yang baik  yaitu  sebesar 92.30%. Pada penelitian ini juga membuktikan  bahwa  penerapan  algotima C4.5 dalam bidang perkreditan khususnya KTA  dapat  bekerja  secara  optimal  karena memberikan tingkat accuracy yang baik itu sebesar 92.00%.
Pada  penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh Saleh dengan menerapkan kombinasi  algoritma  C4.5  dengan forward selection dalam  bidang  kebangkrutan perusahaan  juga  memberikan  hasil  yang baik sebesar 99.60% dan ketika dikombinasikan  dengan forward  selection
tingkat accuracy meningkat menjadi 99.61%. Pada penelitian ini juga membuktikan  bahwa  tingkat  accuracy algortima C4.5 memberikan hasil yang baik yaitu sebesar 92.00% dan ketika dikombinasikan  dengan forward  feature selection tingkat accuracy meningkat menjadi 93.60% serta mendapatkan parameter  yang  paling  berpengaruh  yaitu jangka  waktu,  maksimum  kredit  dan pekerjaan.

## SIMPULAN
Penelitian Dalam penelitian menentukan  debitur  baik  dan  debitur bermasalah  pada  produk  Kredit  Tanpa Agunan  (KTA)  di  Bank  ABC.  Algoritma C4.5 menghasilkan  tingkat accuracy yang baik yaitu sebesar 92.00%, recall sebesar 92.00%  dan precission sebesar  92.00%. Dalam hal ini algoritma C4.5
memanfaatkan  fungsi  seleksi  fitur  dari forward  feature  selection untuk  pemilihan parameter data sehingga dapat membantu algoritma  C4.5 meningkatkan accuracy sebesar  93.60%, recall sebesar  93.60%, precission sebesar 93.60%. Dengan memperoleh parameter yang berpengaruh yaitu  jangka  waktu,  maksimum  kredit  dan pekerjaan
92% 93,60% 91% 92% 93% 94% Tingkat Precission

## Perbandingan Tingkat Precission
8 Parameter (Algoritma C4.5) 3 Parameter (Algoritma C4.5 dgn Forward Selection)

## DAFTAR PUSTAKA
Dinesh  Kumar,  A.,  Pandi  Selvam,  R.,  & Sathesh  Kumar,  K.  (2018). Review on prediction algorithms in educational data mining. International  Journal  of  Pure  and
Applied  Mathematics ,  118(Special
Issue  8), 531 –537.
Jafar  Hamid,  A.,  &  Ahmed,  T.  M.  (2016). Developing Prediction Model of Loan Risk  in  Banks  Using  Data  Mining.
Machine  Learning  and  Applications: An  International  Journal, 3(1),  1 –9. https://doi.org/10.5121/mlaij.2016.31
01
Larose, D.T. ( 2005). Discovering
Knowledge  in  Data.  Canada:  Wiley- Interscience.
Maulana,  Gun  Gun.  2017.  Pembelajaran Dasar  Algoritma  Dan  Pemrograman Menggunakan  El-Goritma  Berbasis Web.  Jurnal  Teknik  Mesin  (JTM): Vol. 06, No. 2, Maret 2017. Nuraeni, N. (2017). Penentuan Kelayakan Kredit  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes  Classifier:  Studi  Kasus  Bank Mayapada  Mitra  Usaha  Cabang PGC. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI. 3 (1), ISSN. 2442-2436. Otoritas  Jasa  Keuangan.  (2017).  Bank Umum. [Online]. Available: https://www.ojk.go.id/id/kanal/perban kan/Pages/Bank-Umum.aspx, 28 Juni 2019. Sambani,  E.  B.,  &  Nuraeni,  F.  (2018). Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi Pola Penjurusan di Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK) Kota Tasikmalaya. CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 9 (3), 144.
Saleh,  A.  (2015).  Penerapan  Data  Mining Dengan  Metode  Klasifikasi  Naïve
Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Dalam Mengikuti English Proficiency  Test  (  Studi  Kasus  : Universitas Potensi Utama). ResearchGate Saleh,  H.  (2017).  Prediksi  Kebangkrutan Perusahaan Menggunakan Algoritma  C4.5  Berbasis  Forward
Selection. ILKOM Jurnal Ilmiah, 9 (2),
173. ISSN 2087-1716. doi : 10.33096/ilkom.v9i2.97.173-180.
Salim,  M.  (2016).  Klasifikasi  Tutupan
Lahan Perkotaan Menggunakan Naive  Bayes  Berbasis  Forward Selection. Jurnal Teknosains, 10 (2), 165-182. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor  10  Tahun  1998  tentang perubahan  atas  Undang-Undang Nomor  7  Tahun  1992  tentang perbankan.