2472 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E- ISSN 2503-2933

## Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Pemberian Pinjaman Pada Anggota Koperasi
Mohammad Dwi Arianto* 1 , Arief Jananto 2 1,2 Universitas Stikubank Semarang; Jl. Tri Lomba Juang Mugassari, Semarang
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank e-mail: * 1 mdwiarianto77@gmail.com , 2 ajananto09@edu.unisbank.ac.id

## Abstrak
Koperasi  adalah  lembaga  keuangan  dengan  kegiatan  usaha  menerima  simpanan  dan memberikan  pinjaman  uang  kepada  anggotanya.  Koperasi  Simpan  Pinjam  Bhina  Raharja Purbalingga  merupakan  koperasi  yang  bergerak  dibidang  usaha  simpan  pinjam  yang  berdiri sejak  tahun  1994  dan  telah  memperoleh  persetujuan  Badan  Hukum  Nasional,  dengan  nomor badan  hukum  12198/BH/Vi/1994.  Kegiatan  terhadap  permohonan  pemberian  pinjaman  di koperasi  merupakan  hal  yang  paling  penting  dilakukan  agar  tidak  terjadi  penunggakan pembayaran angsuran dikemudian hari oleh para anggota, hasil analisa kelayakan pemberian pinjaman  menjadi  penentu  atas  permohonan  pinjaman  yang  diajukan.  Pada  penelitian  ini menggunakan  algoritma  c4.5  untuk  analisa  kelayakan  pemberian  pinjaman  pada  anggota. Hasil  analisa  menunjukkan  atribut  penghasilan  merupakan  atribut  dengan  nilai  tertinggi dengan tingkat akurasi Confusion Matrix sebesar 85.34%.
Kata kunci —Algoritma C45, Data Mining Klasifikasi, Pohon Keputusan, Koperasi Simpan Pinjam

## Abstract
A cooperative is a financial institution with business activities of receiving deposits and providing  money  loans  to  its  members.  Bhina  Raharja  Purbalingga  Savings  and  Loan Cooperative is a cooperative engaged in savings and loans business which was established in 1994 and has obtained the approval of a National Legal Entity, with legal entity number 12198 / BH / Vi / 1994. The activity of applying for loans in cooperatives is the most important thing to do so that there is no overpayment of installments in the future by members, the results of the analysis  of  the  feasibility  of  providing  loans  are  the  determinants  of  the  loan  application submitted.  In  this  study,  it  used  the  c4.5  algorithm  for  analyzing  the  feasibility  of  lending  to members.  The  results  of  the  analysis  show  that  the  income  attribute  is  the  attribute  with  the highest value with a Confusion Matrix accuracy rate of 85.34%.
Keywords — Algorithm C45, Data Mining Classification, Decision Tree, Savings and Loans Cooperative

## 1. PENDAHULUAN
ndonesia memiliki populasi penduduk sebanyak 273 juta jiwa pada akhir tahun 2021. Negara indonesia  berpotensi  memiliki  kemajuan  ekonomi  yang  tinggi,  potensi  yang  mulai diperlihatkan  dunia  internasional  adalah  koperasi[1].  Koperasi  diharapkan  dapat  berperan dalam kemajuan ekonomi. Menurut undang – undang nomor 25 tahun 1992 pasal 1 menjelaskan bahwa  “Koperasi  adalah  badan  usaha  yang  beranggotakan  orang-seorang  atau  badan  hukum I
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
dengan  melandaskan  kegiatannya  berdasarkan  prinsip  koperasi  sekaligus  sebagai  gerakan ekonomi rakyat yang berdasar atas asas kekeluargaan.
Koperasi  Simpan  Pinjam  Bhina  Raharja  Purbalingga  adalah  sebuah  badan  usaha  yang bergerak  dibidang  simpan  pinjam  uang  untuk  memenuhi  kebutuhan  masyarakat  dalam  hal keuangan[2].  Untuk  persetujuan  pemberian  pinjaman  tersebut,  koperasi  simpan  pinjam  bhina raharja  purbalingga  harus  melakukan  analisis  secara  detail  sehingga  bisa  ditentukan  apakah pinjaman  tersebut  bisa  disetujui  atau  tidak.  Saat  ini  ada  beberapa  kendala  dalam  proses pemberian pinjaman pada anggota koperasi simpan pinjam bhina raharja yaitu kurang tepatnya hasil  keputusan  dan  kurang  cepat  analisis  yang  dilakukan.  Kesulitan  dalam  menentukan kelayakan  pemberian  pinjaman  yang  sering  dialami  oleh  pengurus  koperasi,  sehingga  muncul masalah pada koperasi adalah macetnya pembayaran angsuran pinjaman. Seseorang yang sering menunggak  dalam  pembayaran  akan  merugikan  perusahaan.  Untuk  penentu  kelayakan pemberian pinjaman harus digunakan perhitungan yang tepat.
Algoritma  c45  merupakan  salah  satu  teknik  yang  sering  digunakan[3].  Untuk meningkatkan  akurasi  dalam  prediksi  pemberian  pinjaman  terhadap  anggota  koperasi, diperlukan atribut atribut yang mampu mengurangi resiko penunggakan[4]. Adapun atribut yang digunakan  yaitu  jaminan,  penghasilan,  pengeluaran,  pinjaman  yang  diajukan,  penggunaan  dan jangka waktu.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Rudi  Setiawan  tahun  2021  dengan  judul “Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Nasabah  Koperasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5”. Penelitian  ini  berkaitan  dengan  koperasi  simpan  pinjam  dalam  menentukan  pemberian  kredit tabur  puja  kepada  anggota  koperasi.  Untuk  membantu  pengelola  dalam  mengantisipasi  kredit macet,  pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  prediksi  dengan  melakukan  simulasi  terkait kelancaran  anggota  koperasi  dalam  membayar  iuran  pinjaman.  Atribut  yang  digunakan  dalam penelitian ini yaitu pendapatan, tanggungan, jenis usaha, jangka waktu, kepemilikan rumah dan status  pembayara  dan  hasil  akurasi  dari  ujicoba  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  sebesar 73.42%[5].
Penelitian dari Teguh Budi Santoso dan Dela Sekardiana pada tahun 2019 yang berjudul “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit”  menjelaskan bahwa  pada  penelitian  ini  penerapan  algoritma  c4.5  berdasarkan  himpunan  dan  atribut  yang digunakan  yaitu  jumlah  penghasilan,  jumlah  saldo,  jumlah  pinjaman  dan  keperluan.  Hasil klasifikasi  menggunakan  algoritma  c4.5  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  diperoleh akurasi sebesar 97.5%.
Kemudian penelitian yang terkait juga dari Irfan Nurdiyanto, Odi Nurdiawan, Nining R, Ade Irma Purnamasari dan Dian Ade Kurnia tahun 2022 yang berjudul “Penentuan Keputusan Pemberian Pinjaman Kredit Menggunakan Algoritma C4.5”. Penelitian ini menentukkan kriteria yang  digunakan  dalam  penelitian  yaitu  pekerjaan,  gaji,  status  pernikahan,  pinjaman,  jangka waktu,  agunan  dan  kelayakan.  Metode  pengembangan  yang  digunakan  untuk  analisis  data adalah tahapan Knowledge Dicovery in Database (KDD) yang terdiri dari data, data cleaning, data  transformation,  data  mining,  pattern  evolution,  knowledge. Hasil  akurasi  algoritma  c4.5 dari penelitian ini sebesar 74.35%.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  diharapkan  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan kelayakan pemberian pinjaman oleh pengurus koperasi simpan pinjam Bhina Raharja Purbalingga.  Penentuan  kelayakan  pemberian  pinjaman  dilakukan  dengan  proses  perhitungan menggunakan  algoritma  c4.5  dan  menentukan  model  pohon  keputusan  untuk  meningkatkan akurasi dalam menganalisa kelayakan pemberian pinjaman yang diajukan oleh calon peminjam.
2474 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Objek Penelitian
Objek  penelitian  klasifikasi  data  calon  peminjam  koperasi  adalah  data  calon  peminjam koperasi  simpan  pinjam  bhina  raharja  purbalingga  yang  beralamat  di  Jl.  Aw  Sumarno  No  56 Kembaran Kulon Kab. Purbalingga

## 2.2   Tahapan Penelitian
Agar penelitian ini terarah dan dan sesuai dengan tujuan yang diharapkan, maka tahapan penelitian yang digunakan adalah sesuai dengan kerangka berikut.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.3   Metode Pengumpulan Data
a. Data Primer
Data primer berasal dari data survey koperasi simpan pinjam bhinaraharja purbalingga bulan januari-desember  2021  yang  penulis  dapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  narasumber bapak muksin selaku pengurus koperasi simpan pinjam purbalingga.
b. Data Sekunder
Pengumpulan  data  sekunder  diambil  dari  buku  yang  membahas  mengenai  data  mining  dan jurnal – jurnal penelitian sebelumnya yang relevan dengan penelitian ini.

## 2.4 Metode Analisis Data
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan  klasifikasi, dimana penelitian ini digunakan untuk menentukan model pohon keputusan yang diperoleh dari analisa  pengklasifikasian  sebuah  data.  Model  pohon  keputusan  tersebut  diharapkan  dapat membantu untuk pengambilan keputusan kelayakan pemberian pinjaman pada anggota koperasi bhina raharja purbalingga.
Ada  3  (tiga)  tahap  rangkaian  proses Knowledge  Discovery  Database (KDD)  yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu:
1. Data
Sebelum  memasuki  proses  Knowledge  Discovery  Database  (KDD)  yang  perlu  disiapkan adalah  data  yang  akan    dilakukan  analisa  data  mining[6].  Tabel  1.  dibawah  ini  merupakan rincian atribut yang akan digunakan dan dilakukan proses data mining.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Tabel 1. Atribut Data Atribut Klasifikasi Jaminan Sertifikat  rumah  &  sertifikat  tanah  =  Sertifikat,  BPKB kendaraan roda 2 = BPKB Motor, BPKB kendaraan roda 4 = BPKB Mobil Penghasilan > 5juta = tinggi, 3 – 5juta = menengah, < 3juta = sedikit Pengeluaran > 5juta = banyak, 3 – 5 juta = sedang, < 3juta = sedikit Pinjaman yang diajukan > 5juta = banyak, 3 – 5 juta = sedang, < 3juta = sedikit Penggunaan Peningkatan usaha, pembelian rumah, komsumtif Jangka waktu < 12bulan = pendek, 12 – 18bulan = menengah, > 18bulan = panjang
2. Seleksi Data
Tahap  seleksi  data  merupakan  tahap  menentukan  atau  memilih  atribut  yang  akan digunakan dalam proses data mining[7]. Atribut yang tersedia adalah tanggal, nama, alamat, jenis  kelamin,  status  rumah,  pekerjaan,  jaminan,  penghasilan,  pengeluaran,  pinjaman  yang diajukan,  sistem  pembayaran,  penggunaan  dan  jangka  waktu.  Adapun  data/atribut  yang dipilih  yaitu  jaminan,  penghasilan,  pengeluaran,  pinjaman  yang  diajukan,  penggunaan  dan jangka  waktu.  Sedangkan  atribut  tanggal,  nama,  alamat,  jenis  kelamin,  status  rumah, pekerjaan  dan  sistem  pembayaran  tidak  bermakna  dalam  proses  data  mining  dan  bersifat rahasia. Gambar 2. dibawah ini menampilkan potongan data asli yang akan dilakukan seleksi data.
Gambar 2. Data Calon Peminjam
2476 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933
Adapun penyeleksian data yang dilakukan yaitu menghilangkan atau menghapus data yang tidak relevan dan data yang kosong.
3. Preprocessing
Sebelum  proses  data  mining,  perlu  dilakukan  proses  penyaringan  pada  data  yang menjadi  fokus  KDD  yaitu  data  cleaning  dan  data  transformation[8].  Proses  cleaning  yang dilakukan  yaitu  data  dibersihkan  melalui  beberapa  proses  seperti  mengisi  nilai  yang  hilang dan  menghapus  data  kosong[9].  Sedangkan  pada  proses  data  transformation  yaitu  merubah bentuk  data  agar  lebih  ringkas[10],  data  yang  dilakukan  transformation  antara  lain penghasilan, pengeluaran, pinjaman yang diajukan, dan jangka waktu.
Tahapan proses data cleaning dan data transformation pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Data cleaning(pembersihan data)
Pada tahap  ini dilakukan penghapusan tujuh data pada data calon peminjam koperasi simpan pinjam  bhina  raharja  purbalingga  yang  semula  berjumlah  409  record  menjadi  402  record. Pembersihan dilakukan karena ada data yang tidak lengkap.
b. Transformasi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  transformasi  data  yaitu  merubah  skala  data  kedalam  bentuk  lain sehingga data memiliki distribusi yang diharapkan. Setiap data dilakukan operasi matematika yang sama pada data aslinya.
c. Proses Mining
Proses  ini  merupakan  proses  yang  paling  utama  untuk  mendapatkan  informasi  yang tersembunyi dalam sebuah data[11]. Penelitian ini menggunakan algoritma c4.5 Berikut merupakan gambar 3 dari flowchart algoritma c4.5:
Mohammad , et., al [Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan  Pemberian Pinjaman pada Anggota Koperasi] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 3. Flowchart Algoritma C.45
2478 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933

## 2.5   Implementasi Algoritma C45
Pada tahap ini dataset sebanyak 409 record akan diambil 100 data yang kemudian dibagi menjadi data training sebanyak 75 record dan data testing sebanyak 25 record yang kemudian akan  diimplementasikan  ke  algoritma  c.45.  Langkah  pertama  yaitu  menghitung  root  node menggunakan data training adalah sebagai berikut:
1. Hitung entrophy total dari semua kasus. Jumlah data 75, kelayakan “Ya” = 44 dan kelayakan “Tidak” = 31.
= ((-44/75)*log2(44/75) + (-31/75)*log2(31/75)) = 0.978
2. Menghitung entrophy masing-masing atribut.
a. Atribut jaminan
- Jumlah data jaminan “Sertifikat” 14 (Ya = 9, Tidak = 5)
=((-9/14)*log2(9/14) + (-5/14)*log2(5/14)) = 0.94
- Jumlah jaminan “BPKB Mobil” 2 (Ya = 2, Tidak = 0) =((-2/2)*log2(2/2) + (-0/2)*log2(0/2)) = 0
- Jumlah jaminan “BPKB Motor” 59 (Ya = 33,  Tidak = 26) =((-33/59)*log2(33/59)  + (-26/59)*log2(26/59)) = 0.989
b. Atribut penghasilan
- Jumlah penghasilan “Tinggi” 2 (Ya = 1, Tidak =  1)
=((-1/2)*log2(1/2) + (-1/2)*log2(1/2)) = 1
- Jumlah penghasilan “Menengah” 32 (Ya = 28, Tidak = 4) =((-28/32)*log2(28/32) +  (-4/32)*log2(4/32)) = 0.543
- Jumlah penghasilan “Rendah” 41 (Ya = 14, Tidak = 27)
=((-14/41)*log2(14/41) + (-27/41)*log2(27/41)) = 0.926
c. Atribut pengeluaran
- Jumlah pengeluaran “Banyak” 0
- Jumlah pengeluaran “Sedang” 1 (Ya = 0, Tidak = 1)
=((-0/1)*log2(0/1) + (-1/1)*log2(1/1)) = 0
- Jumlah pengeluaran “Sedikit” 74 (Ya = 43, Tidak = 31)
=((-43/74)*log2(43/74) + (-31/74)*log2(31/74)) = 0.98
d. Atribut pinjaman diajukan
- Jumlah pinjaman “Banyak” 15 (Ya = 14, Tidak = 1)
=((-14/15)*log2(14/15) + (-1/15)*log2(1/15)) = 0.353
- Jumlah pinjaman “Sedang: 54 (Ya = 25, Tidak = 29)
=((-25/54)*log2(25/54) + (-29/54)*log2(29/54)) = 0.996
- Jumlah pinjaman “Sedikit” 6(Ya = 5, Tidak = 1)
=((-5/6)*log2(5/6) + (-1/6)*log2(1/6)) = 0.65
e. Atribut penggunaan
- Jumlah penggunaan “Peningkatan Usaha” 13 (Ya = 12, Tidak =1)
=((-12/13)*log2(12/13) + (-1/13)*log2(1/13)) = 0.391
- Jumlah penggunaan “Pembelian Rumah” 0
- Jumlah penggunaan “Komsumtif” 62 (Ya = 32, Tidak = 30)
=((-32/62)*log2(32/62) + (-30/62)*log2(30/62)) = 0.999
f. Atribut jangka waktu
- Jumlah jangka waktu “Panjang” 5 (Ya = 5, Tidak = 0)
=((-5/5)*log2(5/5) + (-0/5)*log2(0/5)) = 0
- Jumlah jangka waktu “Menengah” 44 (Ya = 23, Tidak = 21) =((-23/44)*log2(23/44) + (-21/44)*log2(21/44)) = 0.998 - Jumlah jangka waktu “Pendek” 26 (Ya = 16, Tidak = 10)
=((-16/26)*log2(16/26) + (-10/26)*log2(10/26)) = 0.961
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
3. Menghitung gain masing-masing atribut
a. Atribut jaminan
= 0.978-((14/75)*0.94)-((2/75)*0)-((59/75)*0.989) = 0.024
b. Atribut penghasilan
= 0.978-((2/75)*1)-((32/75)*0.543)-((41/75)*0.926) = 0.213
c. Atribut pengeluaran
= 0.978-((0/75)*0)-((1/75)*0)-((74/75)*0.98) = 0.01
d. Atribut pinjaman diajukan
= 0.978-((15/75)*0.353)-((54/75)*0.996)-((6/75)*0.65) = 0.138
e. Atribut penggunaan
= 0.978-((13/75)*0.391)-((0/75)*0)-((62/75)*0.999) = 0.084
f. Atribut jangka waktu
= 0.978-((5/75)*0)-((44/75)*0.998)-((26/75)*0.961) = 0.059
Berikut adalah tabel 2. perhitungan entropy dan gainnya:
Tabel 2. Perhitungan Root Node
2480 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933
Pada tabel 2. perhitungan diatas dapat dilihat bahwa atribut penghasilan memiliki nilai gain  paling  tinggi  sehingga  root  node  pada  pemodelan  ini  adalah  atribut  penghasilan.  Untuk mencari node-node selanjutnya dilakukan perhitungan dengan mengulangi proses diatas sampai terbentuk model Decision Tree.
Gambar 4. Decision Tree Data Training

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  data  kelayakan  sebagai  prediksi  pemberian  pemberian  pinjaman  metode algoritma c45 menggunakan rstudio adalah sebagai berikut:

## 3.1.   Install Library Rstudio
Pada  Rstudio  memiliki  beberapa  pilihan library yang  berfungsi  untuk  menjalankan beberapa fungsi program. Adapun library yang perlu diinstall dalam pengujian ini antara lain : 1. Install library (“ party ”)
Library ini berfungsi untuk membuat model decision tree C45.
2. Install library(“dplyr”)
Library ini berfungsi untuk memanipulasi data.

## 3.2   Memasukkan Dataset ke Rstudio
Proses selanjutnya adalah memasukkan dataset yang ingin dianalisa.
Source code proses ini adalah data=read.csv("C:/Users/Arie/Documents/Kuliah/Skripsi/calonpeminjam.csv", header = TRUE) Adapun  isi  dari  data  yang  telah  di  masukkan  sebelumnya  dapat  dilihat  dengan source  code : View(data) Maka akan muncul tampilan seperti gambar 5.
Mohammad , et., al [Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan  Pemberian Pinjaman pada Anggota Koperasi] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## Gambar 5. Isi File calonpeminjam.csv

## 3.3   Pembagian Dataset
Pada  proses  ini  dilakukan  pembagian  dataset  menjadi  data  testing  dan  data  training. Percobaan  akan  dilakukan  tiga  kali  dengan  komposisi  yang  berbeda  yaitu  80:20,  70:30  dan 90:10. Source code untuk proses ini adalah sebagai berikut: set.seed(1234) dwiari <- sample(2, nrow(decision), replace = TRUE, prob = c(0.8 , 0.2)) traindata <- decisionbaru[dwiari==1,] testdata <- decisionbaru[dwiari==2,]
Pada  script  di  atas  hasil  pembagian  dataset  dengan  komposisi  80:20  diperoleh  data training sebanyak 327 record dan data testing sebanyak 75 record . Berikut adalah hasil proses tersebut:

## Gambar 6. Hasil Pembagian Dataset
Adapun hasil dari struktur data training dan data testing adalah sebagai berikut (gambar 3.3):
2482 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933
Gambar 7. Hasil Struktur Data

## 3.4   Implementasi Algoritma C45
Percobaan 1
Pada  percobaan  yang  pertama  ini  pembagian  dataset  menggunakan  kombinasi  80:20. Proses diawali dengan membuat model decision tree menggunakan data training seperti source code di bawah ini: predictor<Kelayakan~Jaminan+Penghasilan+Pengeluaran+Penggunaan+Jangka.Waktu+Pinjam an.diajukan
Menentukan  target  pohon  keputusan  yang  terdiri  dari  berbagai class dan  6  variabel  prediktor (Kelayakan,  Jaminan,  Penghasilan,  Pengeluaran,  Penggunaan,  Jangka  Waktu  dan  Pinjaman yang diajukan) tree <- ctree(predictor,data = traindata) predictor yang sudah dibuat sebelumnya, serta parameter ctree_control untuk mengatur bentuk pohon keputusan print(tree) Menampilkan decision tree non grafik (rules) Plot(tree) Menampilkan grafik pohon keputusan (plot)
Gambar 8 adalah hasil dari pemodelan C45 berupa kumpulan aturan keputusan dan plot decision tree :
Gambar 8. Aturan Model Decision Tree C45
E-ISSN 2503-2933           2483
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Pada  gambar  9  menunjukkan  bahwa atribut  penghasilan  merupakan  atribut  dengan  nilai tertinggi. Sedangkan hasil plot decision tree adalah sebagai berikut:
Gambar 9. Plot Decision Tree
Pada  gambar  10  menunjukkan  bahwa  model  yang  terbentuk  memiliki  1  root  node  yaitu penghasilan, kemudian node cabang terdiri dari pinjaman dianjukan, penghasilan, jaminan dan pengeluaran.
Gambar 10. Akurasi Kinerja Metode C45
Pada  gambar  10  menunjukkan  bahwa  uji  coba  yang  dilakukan  pada  data  testing menunjukkan  13  data  benar  dan  5  data  salah  pada  class  “Tidak”,  sedangkan  pada  class  “Ya” menunjukkan 49 data benar dan 8 data salah dengan hasil akurasi data testing sebesar 82.67%.
2484 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933
Percobaan 2
Pada  percobaan  kedua  dataset  dibagi  menggunakan  komposisi  70:30  dan  menghasilkan data  training sebanyak  286  record  dan data  testing sebanyak  116  record.  Hasil  akurasi percobaan ini adalah 85.34%
Percobaan 3
Pada percobaan ketiga ini menggunakan komposisi 90:10 dan menghasilkan data training sebanyak 357 record dan 45 record data testing. Hasil akurasi percobaan ini adalah 84.44%
Hasil  pengukuran  akurasi  pengujian  dengan  metode  C45  pada  percobaan1,  percobaan2 dan percobaan3 divisualisasikan dalam grafik batang 3D seperti pada gambar 11 berikut.
Gambar 11. Diagram Hasil Pengujian Decision Tree C45
Pada  pengujian  dengan  metode  C45  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  sebanyak  3  kali (percobaan 1, percobaan 2 dan percobaan 3) menghasilkan akurasi yang terbaik pada percobaan kedua  dengan  nilai  akurasi  85.34%.  Dari  hasil  tersebut  memperlihatkan  bahwa  metode  C45 kinerjanya  baik  dalam  memprediksi  kelayakan  pemberian  pinjaman  pada  anggota  Koperasi Simpan Pinjam Bhina Raharja Purbalingga berdasarkan penghasilan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  tentang  klasifikasi  menggunakan  algoritma  C4.5  pada  kasus prediksi  dalam  pemberian  pinjaman  pada  anggota  Koperasi  Simpan  Pinjam  Bhina  Raharja Purbalingga dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Algoritma  c45  terbukti  efektif  untuk  klasifikasi  anggota  koperasi  simpan  pinjam  bhina raharja purbalingga dalam prediksi kelayakan pemberian pinjaman dengan mempertimbangkan  atribut  –  atribut  tertentu  yaitu  jaminan,  penghasilan,  pengeluaran, pinjaman diajukan, penggunaan dan jangka waktu.
2. Dari tiga uji coba pengujian algoritma C45 yaitu percobaan 1, percobaan 2 dan percobaan 3, telah  diperoleh  kumpulan  aturan  pohon  keputusan  yang  menunjukkan  bahwa  atribut penghasilan  merupakan  atribut  dengan  nilai  tertinggi  dalam  memprediksi  kelayakan pemberian pinjaman pada KSP. Bhina Raharja Purbalingga.
3. Kelebihan  dari  penelitian  ini  adalah  presentase  keakuratan  prediksi  relatif  besar  dibanding penelitian  terdahulu,  sehingga  memperkecil  melesetnya  hasil  yang  berbeda  pada  praktek nyata.
Mohammad , et., al [Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan  Pemberian Pinjaman pada Anggota Koperasi] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 5. SARAN
Adapun saran yang dapat diberikan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Untuk  kedepannya  penelitian  ini  dapat dikembangkan  lagi dan diimplementasikan  kedalam bentuk aplikasi.
2. Dataset yang digunakan untuk menguji tingakat akurasi algoritma C45 bisa ditambah dengan atribut lain yang sesuai dengan permasalahan dan dengan jumlah data yang lebih banyak.
3. Pada penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dengan menggunakan algoritma klasifikasi yang lainnya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  orang  tua,  dosen  pembimbing  dan  KSP Bhina Raharja Purbalingga yang telah terlibat dan memberi dukungan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  Wahyu,  S.  Suparni,  and  A.  B.  Pohan,  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Pinjaman  pada  KOPWALI  Tangerang  Dengan  Metode  AHP  dan  SAW,” IJCIT (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  Vol.  5,  No.  1,  pp.  21–30,  2020,  doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6559.
[2] T.  B.  Santoso  and  D.  Sekardiana, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit,” J. Algoritm. Log. dan Komputasi , Vol. II, No. 1, pp. 130– 137, 2019.
[3] A.  Sunge, “Studi  Kasus:  PT.  Hankook  Tire  Indonesia  Prediksi  Kompetensi  Karyawan Menggunakan Algoritma C4 . 5,” No. March 2018, 2019.
[4] R. Priskila, “Pada Perusahaan Karya Cipta Buana Sentosa,” J. Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 3, No. 2, pp. 94–99, 2018.
[5] R.  Setiawan, “Analisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Nasabah  Koperasi  Menggunakan Algoritma C4.5,” Techno Xplore  J. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , Vol. 5, No. 2, pp. 74– 78, 2020, doi: 10.36805/technoxplore.v5i2.1175.
[6] D. Sofia, P. Sekarpuji, F. Fauziah, and A. M. Raya, “Analitik Big Data Untuk Peramalan Pemasaran Obat,” Jurnal INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) , Vol. 4, No. 2. pp. 230–238, 2019.
[7] D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma , Vol. 4, No. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[8] M.  A.  Lubis, “Pengaruh  Penerapan  Sistem  Informasi  Pemeliharaan  Peralatan  dan Mesin  Kantor  pada  Efisiensi,”  Edik  Inform. ,  Vol.  3,  No.  1,  pp.  8–17,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v3i1.1513.
2486 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2472-2486 E-ISSN 2503-2933
[9] R. F. Sanni Ucha Putri, Eka Irawan, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” Vol. 2, No. 1, pp. 39–46.
[10]  J.  S.  Parapat  and  A.  S.  Sinaga, “Data  Mining  Algoritma  C4.5  pada  Klasifikasi  Kredit Koperasi Simpan Pinjam,” J. Ilmu Tek. Elektro Komput. dan Inform. , Vol. 4, No. 2, pp. 144–154, 2018.
[11]   dan  D.  Ek.  P.  Mandala,  Eka  Praja  Wiyata., “Nasabah  di  Bank  Perkreditan  Rakyat Dengan,” Vol. 5, No. 1, pp. 70–80, 2018.