## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode C5.0 Untuk Pengelompokkan Potensi  Nasabah PT.Pegadaian Berdasarkan Pola Pembayaran Angsuran
Ika Berutu 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* ikaaberutu24@gmail.com
Abstrak− Pengelompokkan  potensi  nasabah  sangat  diperlukan  untuk  mengetahui  nasabah  yang  potensial.  Nasabah  PT.  Pegadaian sering terlambat melakukan pembayaran angsuran peminjaman dan sering lewat dari tanggal jatuh tempo yang telah ditentukan. Hal ini dapat menyebabkan  kerugian pada PT. Pegadaian sendiri.  Dalam penelitian  ini akan  menggunakan  data  mining dengan  metode C5.0  menganalisa  potensi  nasabah  berdasarkan  pola  pembayaran  angsuran  dengan  cara  pemilihan  atribut  yang  akan  diproses menggunakan information gain. Atribut dengan nilai information gain tertinggi akan dipilih sebagai parent bagi node selanjutnya. Data nasabah akan dianalisa untuk mendapatkan keputusan. Hal ini dapat dibuktikan bahwa perhitungan manual sama dengan perhitungan di aplikasi. Adapun hasil yang diperoleh merupakan pohon keputusan.
Kata Kunci: Nasabah, Data Mining dan Metode C5.0
Abstract− Classification of potential customers is necessary to identify potential customers. Customer of PT. Pegadaian is often late in making loan installment payments and is often past the predetermined due date. This can cause losses to PT. The pawn shop itself. In this study, data mining with the C5.0 method will be used to analyze potential customers based on installment payment patterns by selecting attributes that will be processed using information gain. The attribute with the highest information gain value will be chosen as the parent of the next node. Customer data will be analyzed to get a decision. It can be proven that manual calculations are the same as calculations in the application. The results obtained are a decision tree.
Keywords : Customer, Data Mining and C5.0 Method

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Kamus Perbankan, Nasabah adalah orang atau badan yang mempunyai rekening simpanan atau pinjaman pada bank. Pada tahun 1998 melalui Undang-Undang Nomor 10 Tahun 1998 diintroduksilah rumusan masalah nasabah dalam pasal 1 angka 16,  yaitu pihak  yang  menggunakan  jasa  bank. Potensi adalah sebuah  kemampuan  dasar  yang dimiliki manusia yang sangat mungkin dikembangkan. Potensi nasabah berdasarkan pola pembayaran angsuran sangat diperlukan karena dengan itu kita dapat mengetahui potensial nasabah dalam melakukan pembayaran angsuran dengan waktu yang tepat.
Pegadaian adalah salah  satu  bentuk  lembaga  keuangan  bukan  bank  di  Indonesia  yang  mempunyai  kegiatan membiayai  kebutuhan  masyarakat,  baik  itu  bersifat  produktif  maupun  konsumtif  dengan  menggunakan  hukum  gadai. Dalam Kitab Undang-Undang Hukum Perdata pasal 1150,gadai adalah suatu hak yang diperoleh pihak yang mempunyai piutang (pegadaian) atas suatu barang bergerak. Nasabah potensial adalah nasabah yang selalu tepat dalam melakukan pembayaran angsuran tanpa melewati jatuh tempo terakhir dan tidak merugikan perusahaan.
Data mining  adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk  menganalisis  dan  mengekstrasi  pengetahuan  (knowledge)  secara  otomatis.  Definisi  lain  diantaranya  adalah pembelajaran  berbasis  induksi  (induction-based  learning)  adalah  proses  pembentukan  definisi-definisi  konsep  umum yang dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik dari konsep-konsep yang akan di pelajari. Knowledge Discovery  in  Databases  (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada  data  mining.  Dalam  konteks  ini  data  mining merupakan satu langkah dari proses KDD.
Pada  PT.  Pegadaian  nasabah  banyak  yang  terlambat  dalam  melakukan  pembayaran  angsuran  pinjaman.  Hal tersebut dapat menimbulkan kerugian tersendiri bagi PT. Pegadaian karena tidak memaksimalkan kesempatan yang ada. Salah satu tantangan yang di hadapi PT. Pegadaian adalah keterlambatan nasabah melakukan pencicilan angsuran yang sudah jatuh tempo terakhir.
Oleh  karena  itu  sangat  diperlukan  pengelompokan  potensi  nasabah  berdasarkan  berbagai  kriteria  seperti  pola pembayaran angsuran, pekerjaan, status pernikahan, jumlah tanggungan, pendidikan dan penghasilan dan. Metode C5.0 merupakan salah satu metode dalam data mining yang termasuk dalam klasifikasi/pengelompokan berdasarkan kriteria yang berbasis numerik dengan output pohon keputusan.
Dalam penelitian ini penulis akan menggunakan metode C5.0 Berdasarkan jurnal dengan judul“Penerapan Data Mining  dalam  menganalisa  pemberian  pinjaman  dengan  menggunakan  metode  C5.0  disebutkan  bahwa  Untuk menganalisa  kredit tersebut  diperlukan  suatu  metode  data  mining  dalam  pemberian  pinjaman  salah  satunya  algoritma C5.0. AlgoritmaC5.0 digunakan untuk memberikan keputusan dalam pengajuan kredit. Decision tree merupakan salah satu  metode  clasifikasi  yang  menggunakan  representasi  struktur  pohon  (tree)  dimana  setiap  node  mempresentasikan atribut,  cabangnya  mempresentasikan  nilai  dari  atribut  dan  daun  mempresentasikan  kelas.  Node  yang  paling  atas  dari decision tree merupakan node klasifikasi yang paling popular digunakan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah suatu istilah  yang digunakan  untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai database besar [1].

## 2.2 Nasabah
Nasabah adalah orang atau badan hukum yang mempunyai rekening baik rekening simpanan atau pinjaman pada pihak bank, Sehingga nasabah merupakan orang yang biasa berhubungan dengan atau menjadi pelanggan bank [4]. Dengan kata lain nasabah adalah pihak atau orang yang menggunakan dan secara sengaja menjadi  langganan bank yang di percayai nya.

## 2.3 Metode C5.0
C5.0 menghasilkan  tree  dengan  jumlah cabang per node bervariasi. C5.0  memerlukan  variable kontinyu sama dengan yang  dilakukan  oleh  CART,  tetapi  untuk  variable  kategorika  C5.0  memperlakukan  nilai  variable  kategorikal  sebagai splitter [6]. Strategi pengembangan decision tree dengan menggunakan metode C5.0 adalah sebagai berikut : 1. Pada tahap awal, tree digambarkan sebagai node tunggal yang mempresentasikan training set.
2. Jika sampel seluruhnya berisi kelas yang sama, maka node tersebut menjadi leaf dan dibeli dengan kelas tersebut.
3. Jika tidak, algoritma dengan menggunakan ukuran berbasis entropy (information gain) akan memilih table predictor yang akan memisahkan record kedalam kelas-kelas individual. Variable tersebut menjadi variable tes atau keputusan pada node tersebut.
4. Cabang  dikembangkan  untuk tiap  nilai  yang  diketahui  dari  variable  tes,  dan  sampel  di  partisi  berdasarkan  cabang tersebut.
5. Algoritma menggunakan proses yang sama secara rekrusif membentuk decision tree.
6. Partisi rekursif berakhir hanya ketika satu dari kondisi-kondisi berikut :
a. Seluruh record pada node tertentu memiliki kelas yang sama.
b. Tidak  ada  atribut  yang  tersisa  pada  record  yang  dapat  dipartisi  lebih  lanjut.  Dalam  kasus  ini  suara  mayoritas digunakan. Node tersebut menjadi leaf node dan dilabeli dengan kelas yang menjadi mayoritas dalam record yang ada.
c. Tidak ada record untuk cabang variable tes. Dalam kasus ini, leaf berbentuk dengan mayoritas kelas sebagai label record tersebut
Untuk  menentukan  akar  dari  pohon  keputusan  ditentukan  oleh  gain  yang  tertinggi,  sebelum  menemukan  gain terdebih  dahulu  menghitung  entrophy  keseluruhan  dan  entrophy  dari  setiap  atribut  seperti  yang  terlihat  pada  rumus dibawah [6]:
Entropy(s)= ∑ = 1 − 𝑝𝑖 ∗ log2 pi 𝑛 𝑖 ........................................................ (1)
Setelah entrophy diperoleh selanjutnya mentukan gain dari setiap atribut, dan mencari gain yang tertinggi untuk dijadikan akar dari cabang pohon keputusan seperti rumus dibawah ini :
Gain (S,A) = Entropy (S)- ∑ |𝑠𝑖| 𝑛 𝑖=1 *  Entropy (Si) ................................. (2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Masalah yang akan di analisis adalah untuk pengelompokkan potensi nasabah berdasarkan pola pembayaran angsuran. Nasabah PT. Pegadaian sering terlambat dalam melakukan pembayaran angsuran. Hal ini dapat mengakibatkan kerugian tersendiri  bagi  PT.  Pegadaian.Data  selanjutnya  akan  dilakukan  pra-proses  untuk  menghasikan  data  kasus  yang  siap dibentuk untuk menjadi sebuah pohon keputusan.
Pada  data  mining  digunakan  metode  C5.0.  Metode  C5.0  merupakansatu  metodedata  mining  yang  khususnya diterapkan pada teknik decision tree. Dengan menggunakan klasifikasi metode C5.0 dapat membantu PT. Pegadaian upc kampung  durian  untuk  pengelompokkan  potensi  nasabah.Dalam  metode  ini  pemilihan  atribut  yang  akan  diproses menggunakan information gain. Dalam memilih atribut untuk pemecah obyek dalam beberapa kelas harus dipilih atribut yang  menghasilkan  information gain paling besar. Atribut dengan nilai  information gain tertinggi akan dipilih sebagai parent bagi node selanjutnya.
Adapun  analisa  yang  di  lakukan  di  PT.Pegadaian  upc  kampung  durian,  dimana  data-data  nasabah  dan  data angsuran diambil pada tahun 2018. Dimana data-data nasabah dan angsuran yang digunakan untuk analisa ada 15 jenis data nasabah beserta atributnya.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.1.1 Penerapan Metode C5.0
Metode  C5.0  merupakan  salah  satu  metode  dalam  data  mining  yang  termasuk  dalam  klasifikasi/pengelompokan berdasarkan kriteria yang berbasis numerik dengan output pohon keputusan. Langkah-langkah metodedecision tree C5.0 dalam melakukan proses data mining adalah sebagai berikut :
1. Mengelompokkan setiap variabel untuk mendapatkan atribut yang akan digunakan untuk menghitung entrophy dari kasus agar mendapatkan akar dan cabang dari data angsuran nasabah. Dalam tahap ini juga tahap klasifikasi pada data mining dilakukan, dimana data tersebut dikelompokkan dan diklasifikasikan berdasarkan variabel-variabel yang telah dilakukan.
Table 1. Sampel Data yang akan digunakan No Nama Nasabah Status Perkawinan Pendidikan Pekerjaan Penghasilan Jlh Tanggungan Keterangan 1 Hotnida Esrawaty Menikah S1 Pegawai negeri Sedang Sedikit Lancar 2 Helmina me pardede Menikah SMA Wiraswasta Sedang Banyak Lancar 3 Maruli Hutagulung Menikah SMA Wiraswasta Kecil Sedikit Lancar 4 Dewi Simanjuntak Belum Menikah S1 Pegawai negeri Besar Tidak Ada Kurang Lancar 5 Dertina Simanullang Belum Menikah D3 Swasta Besar Tidak Ada Lancar 6 Januar Yosua Purba Menikah SMA Swasta Sedang Sedikit Lancar 7 Anry Gumora Simamora Menikah S1 Pegawai negeri Kecil Banyak Tidak Lancar 8 Hantus L Tobing Menikah SMA Wiraswasta Sedang Sedikit Tidak Lancar 9 Melindasari Napitupulu Menikah S1 Pegawai negeri Kecil Banyak Tidak Lancar 10 Susanti Belum Menikah S1 Pegawai negeri Besar Tidak Ada Lancar 11 Lia Novita  Handayani Menikah D3 Wiraswasta Kecil Banyak Kurang Lancar 12 Emil Murfi Siantury Menikah SMA Wiraswasta Besar Sedikit Kurang Lancar 13 Rostiawan Simorangkir Menikah SMA Swasta Kecil Banyak Tidak Lancar 14 Daud Hutabalian Menikah D3 Wiraswasta Kecil Banyak Kurang Lancar 15 Hotnida Silalahi Menikah SMA Wiraswasta Sedang Sedikit Lancar
Dalam  kasus  yang  tertera  pada  tabel  1.  akan  dibuat  pohon  keputusan  untuk  menentukan  potensi  nasabah berdasarkan  pola  pembayaran  angsuran  dengan  melihat  status  perkawinan,  pendidikan,  pekerjaan,  penghasilan  dan jumlah tanggungan. Selanjutnya data tersebut akan diproses sesuai langkah-langkah membentuk pohon keputusan.
Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai  gain  tertinggi  dari  atribut-  atribut  yang  ada.  Untuk mendapatkan nilai gain, terlebih dahulu  mencari  nilai entrophy. Dengan  menggunakan dua persamaan  berikut, seperti yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya maka akan didapatkan nilai entrophy dan gain yang digunakan sebagai akar dalam  membuat  pohon  keputusan.  Berikut  ini  merupakan  rumus  (1)  untuk  perhitungan  nilai  entrophy,  seperti  pada persamaan satu berikut:
Entrophy (S) = ∑ − 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔2  𝑝𝑖 𝑛 𝑖=0
Berikut ini merupakan perhitungan nilai entrophy
1. Menghitung Entrophy Total
Entrophy  Total  adalah  menghitung  nilai  Lancar,  Kurang  Lancar  dan  Tidak  Lancar  berdasarkan  penilaian keseluruhan data berdasarkan tabel Data nasabah.
Total Nasabah :  15 Nilai atribut Lancar :  7
Nilai atribut Kurang Lancar     :  4 Nilai atribut Tidak Lancar        :  4 Entrophy (Total): (− 7 (15) ∗ log 2 ( 7 15 )) +   (− 4 15 ∗ log 2 ( 4 15 )) + (− 4 (15) ∗ log 2 ( 4 15 )) Entrophy (Total) : 1.530124
2. Menghitung Entrophy Status perkawinan
a. Atribut menikah
= (- 5 12 * log2 ( 5 12 )) + (- 2 12 * log2( 2 12 )) + (- 4 12 * log2( 4 12 )) = 1.485411
b. Atribut belum menikah
= (- 2 3 * log2 ( 1 3 )) + (- 1 3 * log2( 1 3 )) + (- 0 3 * log2( 0 3 )) = 0.918294
3. Menghitung Entrophy pendidikan
a. Atribut S1
= (- 2 5 * log2 ( 2 5 )) + (- 1 5 * log2( 1 5 )) + (- 2 5 * log2( 2 5 ))

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
b. Atribut SMA
= (- 4 7 * log2 ( 4 7 )) + (- 1 7 * log2( 1 7 )) + (- 2 7 * log2( 2 7 )) = 1.378781 c. Atribut D3 = (- 1 3 * log2 ( 1 3 )) + (- 2 3 * log2( 2 3 )) + (- 0 3 * log2( 0 3 )) = 0.918294 4. Menghitung Entrophy pekerjaan
a. Atribut Pegawai Negeri
= (- 2 5 * log2 ( 2 5 )) + (- 1 5 * log2( 1 5 )) + (- 2 5 * log2( 2 5 )) = 1.521927
b. Atribut Wiraswasta
= (- 3 7 * log2 ( 3 7 )) + (- 3 7 * log2( 3 7 )) + (- 1 7 * log2( 1 7 )) = 1.448814
c. Atribut Swasta
= (- 2 3 * log2 ( 2 3 )) + (- 0 3 * log2( 0 3 )) + (- 1 3 * log2( 1 3 )) = 0.918294 5. Menghitung Entrophy penghasilan
a. Atribut Sedang
= (- 4 5 * log2 ( 4 5 )) + (- 0 5 * log2( 0 5 )) + (- 1 5 * log2( 1 5 )) = 0.721927
b. Atribut Kecil
= (- 1 6 * log2 ( 1 6 )) + (- 2 6 * log2( 2 6 )) + (- 3 6 * log2( 3 6 )) = 1.459147
c. Atribut Besar
= (- 2 4 * log2 ( 2 4 )) + (- 2 4 * log2( 2 4 )) + (- 0 4 * log2( 0 4 )) = 1 6. Menghitung Entrophy jumlah tanggungan
a. Atribut Sedikit
= (- 4 6 * log2 ( 4 6 )) + (- 1 6 * log2( 1 6 )) + (- 1 6 * log2( 1 6 )) = 1.251628
b. Atribut Banyak
= (- 1 6 * log2 ( 1 6 )) + (- 2 6 * log2( 2 6 )) + (- 3 6 * log2( 3 6 )) = 1.459147
c. Atribut Tidak ada
= (- 2 3 * log2 ( 2 3 )) + (- 1 3 * log2( 1 3 )) + (- 0 3 * log2( 0 3 )) = 0.918294 Sementara itu, untuk mencari nilai gain dapat dilihat pada persamaan berikut:
Gain (S,A) = Entrophy (S) - ∑ |𝑆𝑖| |𝑠| 𝑛 𝑖=1 *Entropyi (Si)
Berikut ini merupakan perhitungan nilai gain : 1. Gain status perkawinan Berikut adalah nilai gain dari setiap kriteria:
=1.530124 - (( 12 15 )* -1.554691)) +(( 3 15 )* 0.918306)) = 1.530137– 1.371986 = 0.158138 2. Gain Pendidikan
Berikut adalah nilai gain dari setiap kriteria:
=1.530124 - (( 5 15 )* -1.52192)) +(( 7 15 )* 1.378741)) +(( 3 15 )* 0.918289)) = 1.530124 – 1.334398 = 0.195726 3. Gain Pekerjaan
Berikut adalah nilai gain dari setiap kriteria:
=1.530124 - (( 5 15 )* 1.52192)) +(( 7 15 )* 1.448812)) +(( 3 15 )* 0.918289))

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
= 1.530124 – 1.36708
= 0.163044
4. Gain Penghasilan
Berikut adalah nilai gain dari setiap kriteria:
=1.530124 - (( 5 15 )* 0.72192)) +(( 6 15 )* 1.459123)) +(( 4 15 )* 1)) = 1.530124 – 1.090966 = 0.439158
5. Gain Jumlah Tanggungan
Berikut adalah nilai gain dari setiap kriteria:
=1.530124 - (( 6 15 )* -0.820784)) +(( 6 15 )* 1.459123)) +(( 3 15 )* 0.918289)) = 1.530124 – 1.267967 = 0.262157 Setelah  di  dapatkan  nilai  entrophy  dan  gain  dari  sampel  data  yang  dimiliki,  berikut  ini  adalah  rekapitulasi perhitungan nilai entrophy dan gainnya
Tabel 2. Rekapitulasi Hasil Node Keterangan Jlh Kasus Lancar Kurang Lancar Tidak Lancar Entrophy Gain (s) 1 TOTAL 15 7 4 4 1.530.124 Status perkawinan 0.158138 Menikah 12 5 3 4 1.485.411 Belum Menikah 3 3 1 0 0.918294 Pendidikan S1 5 2 1 2 1.521.927 0.195726 SMA 7 4 1 2 1.378.781 D3 3 1 2 0 0.918294 Pekerjaan 0.163044 Pegawai negeri 5 2 1 2 1.521.927 Wiraswasta 7 3 3 1 1.448.814 Swasta 3 2 0 1 0.918294 Penghasilan 0.439158 Sedang 5 4 0 1 0.721927 Kecil 6 1 2 3 1.459.147 Besar 4 2 2 0 1 jlh tanggungan 0.262157 Sedikit 6 4 1 1 1.251.628 Banyak 6 1 2 3 1.459.147 Tidak ada 3 2 1 0 0.918294
Dari  hasil  tabel  2.  dapat  diketahui  bahwa  atribut  dengan  nilai  gain  tertinggi  adalah  penghasilan  yaitu  sebesar 0.439158. Dengan demikian penghasilan dapat menjadi node akar. Ada tiga nilai atribut dari penghasilan yaitu sedang, kecil, besar. Dari ketiga nilai atribut tersebut, nilai ketiga atribut tersebut belum mendapatkan keputusan sehingga perlu dilakukan  perhitungan.  Setelah  dilakukan  perhitungan  maka  terbentuklah  pohon  keputusan  sementara  seperti  pada gambar 1.

## Gambar 1. Node
Pada node 1. atribut dengan nilai gain tertinggi adalah penghasilan sehingga penghasilan menjadi node akar. Ada tiga  nilaiatributpenghasilan  yaitusedang,  kecil  dan  besar  belum  ada  hasil  keputusan,  sehingga  masih  perlu  dilakukan perhitungan. Pohon keputusan di atas belum terlihat keputusan yang dominan dari setiap keterangan yang di pilih. Maka kita harus mencari kembali nilai entrophy dan gain dari setiap atribut (kritera) penghasilan =kecil

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
1. Nilai entrophy
Berikut ini adalah tabel penyelesainnya.
Tabel 3. Sampel Data Yang Di Uji Ulang (Kriteria Penghasilan)
Kriteria Atribut jumlah Lancar Kurang lancar Tidak Lancar Kasus Penghasilan Kecil 6 1 2 3
Setelah itu kita hitung nilai entrophy dari atribut Penghasilan = Kecil yang memiliki jumlah kasus “6”, karena atribut kecil  memiliki jumlah kasus paling tinggi seperti terlihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 4. Atribut Penghasilan No Nama Nasabah Status PerkawinanPendidikan Pekerjaan Penghasilan Jlh Tanggungan Keterangan 3 Maruli Hutagulung Menikah SMA Wiraswasta Kecil Sedikit Lancar 7 Anry Gumora Simamora Menikah S1 Pegawai negeri Kecil Banyak Tidak Lancar 9 Melindasari Napitupulu Menikah S1 Pegawai negeri Kecil Banyak Tidak Lancar 11 Lia Novita  Handayani Menikah D3 Wiraswasta Kecil Banyak Kurang Lancar 13 Rostiawan Simorangkir Menikah SMA Swasta Kecil Banyak Tidak Lancar 14 Daud Hutabalian Menikah D3 Wiraswasta Kecil Banyak Kurang Lancar
Langkah selanjutnya menghitung nilainya, berikut ini adalah rekapitulasi nilai entrophy dan gainnya. Tabel ini di buat berdasarkan atribut yang akan di hitung yaitu atribut kecil.
Tabel 5. Hasil rekapitukasi atribut penghasilan Node Keterangan Jlh Kasus Lancar Kurang Lancar Tidak Lancar Entrophy Gain (s) Penghasilan Kecil 6 1 2 3 1.459.145 status perkawinan 0 Menikah 6 1 2 3 1.459.145 Pendidikan 1.125.812 S1 2 0 0 2 0 SMA 2 1 0 1 0 D3 2 0 2 0 0 Pekerjaan 0 Pegawai negeri 2 0 2 0 0 Wiraswasta 2 0 2 0 0 Swasta 1 0 0 1 0 jlh tanggungan 0 Sedikit 1 1 0 0 0 Banyak 5 0 2 3 0.97095
Berdasarkan tabel di atas terlihat bahwasanya atribut = Pendidikan memiliki nilai gain tertinggi, maka untuk root selanjutnya pada pohon keputusannya dapat terlihat pada gambar pohon (tree) berikut ini:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Dengan memperhatikan pohon keputusan pada gambar 2., diketahui bahwa semua kasus sudah masuk dalam kelas. Dengan demikian, pohon keputusan pada gambar 2. merupakan keputusan terakhir yang terbentuk. Maka basis pengetahuan atau rule yang terbentuk yaitu:
1. Jika penghasilannya = sedang, maka hasil=lancar
2. Jika penghasilannya = kecil, pendidikan = S1 maka hasil =  tidak lancar
3. Jika penghasilannya = besar, maka hasil = lancar
4. Jika penghasilannya = kecil, pendidikan = SMA maka hasil =  lancar
5. Jika penghasilannya = kecil, pendidikan = D3 maka hasil = kurang lancar
Jika  penghasilannya  sedang  maka  hasinya  lancar.  sedangkan  jika  penghasilannya  kecil  dan  pendidikannya  S1 maka  hasilnya  tidak  lancar.  Kemudian  jika  penghasilannya  besar  maka  hasilnya  lancar.  Jika  penghasilannya  kecil, pendidikannya SMA maka hasilnya lancar sedangkan jika penghasilannya kecil, pendidikannya D3 maka hasilnya kurang lancar.

## 3.2. Pengujian
Pengujian ini dilakukan terhadap sampel contoh kasus yang akan diuji.  Pengambilan contoh uji ini diambil dari beberapa kriteria dari sampel data yang digunakan. Pengujian ini dilakukan untuk menentukan apakah sampel tersebut mempunyai hasil keputusan yang sama.
Dalam pengujian data mining untuk Pengelompokkan potensi nasabah berdasarkan pola pembayaran angsuran ini membutuhkan  perangkat  keras  (hardware)  dan  perangkat  lunak  (software).  Adapun  hardware  dan  software  yang  akan dibutuhkan adalah sebagai berikut:
1. Perangkat Keras Minimum a. Processor Intel Core I3
b. Memori 2 GB
c. Hardisk 500 GB
d. Monitor 12 Inchi
e. Keyboard
2. Perangkat Lunak Minimum
a. Sistem Operasi Windows7Ultimate 64 bit
b. Weka3.8
c. Java
d. Microsoft Office Excel 2007
e. e.   Notepad ++
Weka  merupakan  aplikasi  yang  dibuat  dari  bahasa  pemrograman  java  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu pekerjaan data mining (penggalian data).Weka berisi beragam jenis algoritma yang dapat digunakan untuk memproses dataset secara langsung atau bisa juga dipanggil melalui kode bahasa java.
Weka  berisi  peralatan  seperti pre-processing,  classification,  regression,  clustering,  association  rules  dan visualization. Weka dapat juga digunakan untuk memproses big data dan dikembangkan guna memenuhi skema machine learning (ML). Weka bersifat open source dibawah lisensi GNU (General Public License).

## Gambar 3. Tampilan utama aplikasi weka
Setelah masuk ke halaman utama aplikasi Weka, pertama kali untuk mengubah database data nasabah  (format csv) ke bentuk arf dengan cara :
1. Pilih menu explorerpada aplikasi tersebut. Lalu akan muncul tampilan pada gambar 4.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
2. Kemudian buka database data nasabah (format csv) dengan meng-klik open file. Setelah database dibuka maka akan muncul tampilan sebagai berikut.
Gambar 5. Tampilan Database di aplikasi weka
Kemudian  pilih  classify  pada  menu  bar  untuk  memilih  algoritma  yang  akan  digunakan  seperti  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 6. Tampilan Classify Output
3. Pada result list, klik kanan algoritma untuk menampilkan classify kemudian double click pada visualize tree.
Gambar 7. Tampilan Classify Output
Kemudian klik start, dan pilih visualize tree maka akan muncul hasil seperti gambar di bawah ini.
Gambar 8. Hasil keputusan

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  skripsi  ini  dalam  penerapan  metode  C5.0  untuk  pengelompokkan  potensi  nasabah  PT.  Pegadaian berdasarkan  pola  pembayaran  angsuran,  maka  didapatkan  kesimpulan  mengelompokkan  potensi  nasabah  berdasarkan pola pembayaran angsuran berdasarkan berbagai kriteria seperti pola pembayaran angsuran, pekerjaan, status perkawinan, jumlah    tanggungan,  pendidikan,  dan  penghasilan.  Cara  menerapkan  metode  C5.0  untuk  pengelompokkan  potensi nasabah  berdasarkan  pola  pembayaran  agsuran  dengan  cara  pemilihan  atribut  yang  akan  diproses  menggunakan information  gain.  Dalam  memilih  atribut  untuk  pemecah  obyek  dalam  beberapa  kelas  harus  dipilih  atribut  yang menghasilkan information gain paling besar. Atribut dengan nilai information gain tertinggi akan dipilih sebagai parent bagi node selanjutnya

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## REFERENCES
[1] Kusrini and Emha Taufiq Luthfi, Algoritma Data Mining, I ed., Theresia Ari Prabawanti, Ed. Yogyakarta: ANDI, 2009.
[2] Finn Lee S and Juan Santana, Data Mining: Meramalkan Bisnis Perusahaan, Feri Sulianta and Dominikus Juju, Eds. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2010.
[3] M.Pd.I,  Arinda Firdianti,  Implementasi Manajemen Berbasis Sekolah Dalam Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa, Elin Wiji Astuti, Ed. Yogyakarta: CV. GRE PUBLISHING, 2018.
[4] Al Arief M.Nur Rianto, Dasar-Dasar Pemasaran Bank Syariah. Bandung: Alfabeta, 2010.
[5] Bill Stinnet, Think Like Your Customer. Jakarta: Alex Media Komputindo, 2008.
[6] M.Kom,  Febri  Hadi.  S.kom,  "PENERAPAN  DATA  MINING  DALAM  MENGANALISA  PEMBERIAN  PINJAMANA DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C5.0," UPI YPTK Jurnal KomTekInfo, vol. 4, no. 2356-0010, p. 216, Desember 2017.
[7] Edhy Sutanta, Pengantar Teknologi Informasi. Yogyakarta: GRAHA ILMU, 2005.
[8] Erdi Susanto, Data Mining Menggunakan Weka. Jakarta, 2012.
[9] Adi Kusrianto, Memanfaatkan Formula dan Fungsi Microsoft Office Excel 2007. Jakarta: PT.Elex Media Komputindo, 2007.
[10] Jarot S, Shenia A, and Sudarman S, Cara Mudah Menguasai Ms. Excel 2007 dalam seminggu. Jakarta : media kita, 2010.
[11] D. P. Utomo and Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 2, pp. 437–444, 2020.
[12] D. P. Utomo, P. Sirait, and R. Yunis, “Reduksi Atribut Pada Dataset Penyakit Jantung dan Klasifikasi Menggunakan Algoritma C5. 0,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 4, pp. 994–1006, 2020.
[13] B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[14] D. P. Utomo and B. Purba, “Penerapan Datamining pada Data Gempa Bumi Terhadap Potensi Tsunami di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 846–853, 2019.
[15] R. Amelia and  D. P. Utomo, “ANALISA POLA PEMESANAN PRODUK MODERN TRADE  INDEPENDENT DENGAN MENEREPAKAN ALGORITMA FP. GROWTH (STUDI KASUS: PT. ADAM DANI LESTARI),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 416–423, 2019.