## POLA PENENTUAN STATUS PEMINJAMAN DENGAN ALGORITMA PERCEPTRON
Syafri Arlis 1) , Darma Syahrullah Ekajaya 2) , dan Musli Yanto 3)
1 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK
2 Program Studi Manajemen Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Putra Indonesia YPTK
3 Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK
1,2,3 Jl. Raya Lubuk Begalung, Padang, Indonesia 25221 E-mail : syafri_arlis@upiyptk.ac.id 1) , darma_syahrullah@upiyptk.ac.id 2) , musli_yanto@upiyptk.ac.id 3)

## ABSTRAK
Pada  setiap  penentuan  pemberian  dana  pinjaman  koperasi  yang  dilakukan,  pada  umumnya  memiliki  sistem  yang  sama dengan  melihat  data-data  yang  diajukan  oleh  pihak  peminjam  sebelumnya.  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk  mampu mengenali  pola  pemberian  status  peminjaman  yang  akan  diberikan  oleh  pihak  koperasi  dengan  mengkobinasikan  konsep ilmu  pada  jaringan  saraf  tiruan  algoritma perceptron .  Algoritma  ini  sangat  cocok  dalam  mengenali  pola  yang  berkerja dengan melakukan pelatihan jaringan berdasarkan variabel-variabel dari data yang digunakan pada jaringan. Dalam proses pelatihan  yang  dilakukan  jaringan,  penulis  menggunakan  alat  bantu  software  matlab.  Hasil  penelitian  yang  didapat  akan mampu  memberikan  masukan  pada  pihak  pengelola  koperasi  dalam  memberikan  status  pemberian  dana  pinjaman  yang lebih terkonsepdan tersistem agar proses pemberian status peminjaman lebih cepat dan efisien.
Kata Kunci: Koperasi, Algorima; Variabel, Jaringan Saraf Tiruan, Perceptron

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  era  globalisasi  sekarang  ini dibutuhkan penggunaan teknologi untuk membantu kerja dan  aktifitas  manusia.  Perkembangan  teknologi  didasari akan  kebutuhan  yang  menuntut  manusia  itu  untuk berkembang  dan  bisa  bersaing  dalam  era  sekarang  ini. Perkembangan teknologi ini bisa dilihat dari segala aspek kehidupan  seperti  pendidikan,  dunia  kerja,  bahkan teknologi  sudah  menjaring  pada  kalangan  bawah dikarnakan  teknologi  sudah  menjadi  kebutuhan  yang utama dalam kehidupan manusia.
Pada  kasus  pemberian  status  peminjaman  pada  bidang perkoperasian,  ada  banyak  yang  mesti  dierhatikan  dari data-data  yang  diajukan  oleh  pihak  para  peminjam peminjam  guna  dijadikan  sebuah  faktor  penting  untuk proses  penentuan  status  peminjaman.  Banyak  para koperasi  yang  memberikan  pinjaman  pada  para  para peminjamnya  dengan  kategori  nominal  yang  berbeda- beda. Hal ini membuat pihak koperasi merasakan sedikit kesusahan  dalam  penentian  status  peminjaman.  Dalam permasalahan ini, penulis mencoba melakukan penelitian dengan  menjadikan  objek  penelitian  adalah  pola penentuan  status  peminjaman  oleh  para  peminjam koperasi  dengan  menggunakan  konsep  jaringan  saraf tiruan  algoritma perceptron .  Algoritma  ini  bekerja dengan  melatih  jaringan  berdasarkan  pola  jaringan  yang terbentuk  dari  variabel-variabel  yang  digunakan.  Untuk algoritam perceptron ini,  kususnya  pada  penentuan  pola sudah  banyak  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya dengan objek penelitian yang berbeda-beda. Penelitian yang sudah dilakukan dalam proses Mendeteksi  golongan  darah  dapat  dilakukan  secara
komputasi  menggunakan  pengenalan  pola.  Jaringan syaraf  tiruan  (JST)  merupakan  salah  satu  metode klasifikasi  yang  digunakan  dalam  pengenalan  pola. beberapa metode JST yang digunakan dalam pengenalan pola  diantaranya  Hebb,  LVQ,  backpropagation  dan perceptron .  Penelitian ini membuat aplikasi pengenalan jenis golongan darah melalui citra menggunakan metode jaringan  syaraf  tiruan perceptron (Khairil  Fitryadi  dan Sutikno Sutikno, 2016).
Adapun  penelitian  dalam  model  jaringan perceptron biasa digunakan untuk pengenalan pola, karakter, maupun simbol, termasuk pola pulau-pulau di Indonesia. Analisis  dilakukan  berdasarkan  nilai  alpha  (α)  dan threshold (θ) pada setiap pola masukan pada perhitungan manual dengan excel dan diimplementasikan menggunakan  program  visual  basic  (Muhammad Ulinnuha Musthof,2017).
Dilanjutkan  lagi  berdasarkan  Penelitian  Jaringan  Syaraf Tiruan  dengan  menggunakan  algoritma Perceptron ini, akan  digunakan  dalam  menyelesaikan  kasus  untuk menunjang  sebuah  keputusan  pada  pembangunan  irigasi air  di  daerah  Kabupaten  Pesisir  Selatan  Provinsi Sumatera  Barat.  Metode  Jaringan  Syaraf  Tiruan algoritma Perceptron adalah  sebuah  metode  yang mampu melakukan proses perhitungan dengan mengenali variabel-variabel  dalam  pencocokan  pola  dan  pada akhirnya  hasil  keluaran  dari  Jaringan  dapat  digunakan sebagai  bahan  pertimbangan  pengambilan  keputusan (MusliYanto, 2018).
Dengan  banyak  penelitan  yang  dihasilkan  dalam kajian  penentuan  pola,  penulis  mencoba  melakukan penelitian  dalam  kajian  pengenalan  pola  pemberian
status  peminjaman  yang  terjadi  pada  pihak  koperasi. Penelitian  ini  memilliki  hasil  yang  sangat  bermanfaat bagi koperasi yang nantinya akan memberikan penjaman kepada para para peminjam peminjam dengan mengadopsi  algoritma perceptron kedalam  sistem peminjaman  baik  yang  sudah  ada  maupun  yang  belum ada.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Cakupan permasalahan dalam penelitian ini membahas  tetang  penentuan  status  pemberian  dana pinjaman  yang  akan  ditujukan  pada  unit  koperasi sebagai objek penelitian.
2. Batasan-batasan  penelitian  yang  akan  dibahas  pada penelitian  ini  mencakup  pada  data  yang  digunakan, kemudian  proses  pembahasan  dengan  jaringan  saraf tiruan perceptron serta  hasil  yang  akan  diberikan adalah  sebuah  keputusan  dalam  penentuan  status pinjaman tersebut.
3. Rencana  hasil  yang  didapatkan  nantinya  akan  dapat dijadikan masukan bagi setiap koperasi yang nantinya akan  mengadopsi  konsep  jaringan  saraf  tiruan  dalam proses penentuan status pinjaman.

## 3. BAHAN DAN METODE
Penelitian  ini  dapat  dilakukan  dengan  melalui bebarapa  kegiatan  diantaranya  dalam  hal  ini  penulis meberikan  gambaran  tahapan  penelitian  sebelumnya guna  menjadi  panduan  dalam  melakukan  penelitian. Berikut tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar.1 :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam  tahapan  penelitian  ini,  penulis  memulai tahapan  dengan  melakukan  analisa  terhadap  data  yang digunakan  dan  dilanjutkan  juga  dalam  proses  analisa sistem  peminjaman  pada  salah  satu  koperasi  guna menentukan  pemberian  status  peminjaman  kepada  para peminjam. Berikut bentuk data peminjam yang dijadikan sebagai  sample  data  dalam  penelitian  dapat  dilihat  pada tabel 1.

## Tabel 1. Data Peminjaman Para Peminjam
Status Jenis Pinjaman Pinjaman Jaminan Pendapatan Lama Kecil Rp.15.000.000 SK Rp.4,000.000 Baru Besar Rp.50.000.000 sertifikat - Baru Menengah Rp.25.000.000 Sertifikat - Lama Kecil Rp.15.000.000 BPKB Rp.2.500.000 Lama Menengah Rp.35.000.000 SK Rp 4.500.000 Lama Besar Rp.40.000.000 SK Rp.3.500.000 Baru Besar Rp.40.000.000 BPKB - Lama Kecil Rp10.000.000 Sertifikat Rp.6.000.000 Lama Kecil Rp.10.000.000 BPKB Rp.5.000.000 Lama Besar Rp.40.000.000 SK Rp.4.000.000 Lama Kecil Rp.15.000.000 BPKB Rp.5.500.000 Lama Kecil Rp.7.000.000 Sertifikat Rp.3.500.000
Pada  tabel.1,  penulis  melanjutkan  penelitian  dalam tahapan  pembentukan  variabel  jaringan.  Pembentukan variabel  jaringan  yang  digunakan  ini  berupa  Status peminjam  (X1),  Jenis  Pinjaman  (X2),  Besar  Pinjaman (X3), Jaminan (X4), dan pendapatan dari para peminjam peminjam  (X5)  serta  target  jaringan  (T).  Adapun  tabel variabel  jaringan  yang  digunakan  dapat  diperhatikan pada tabel 2. Dibawah ini :
Tabel 2.Variabel Jaringan X1 X2 X3 X4 X5 T Lama Kecil 15.000.000 SK 4,000.000 Terima Baru Besar 50.000.000 sertifikat - Tolak Baru Menengah 25.000.000 Sertifikat - Tolak Lama Kecil 15.000.000 BPKB 2.500.000 Terima Lama Menengah 35.000.000 SK 4.500.000 Terima Lama Besar 40.000.000 SK 3.500.000 Terima Baru Besar 40.000.000 BPKB - Tolak Lama Kecil 10.000.000 Sertifikat 6.000.000 Terima Lama Kecil 10.000.000 BPKB 5.000.000 Terima Lama Besar 40.000.000 SK 4.000.000 Terima Lama Kecil 15.000.000 BPKB 5.500.000 Terima Lama Kecil 7.000.000 Sertifikat 3.500.000 Terima
Setelah  menentuka  variabel  jaringan  yang  akan digunakan,  penulis  melanjutkan  kembali  proses  analisa data  pada  proses  transformasi  data,  berikut  hasil transformasi data yang dilakukan terdapat pada tebel.3 :

## Tabel 3.Transformasi  Variabel Jaringan
X1 X2 X3 X4 X5 T 1 1 1 1 0 1
2 0 0 0 1 0 3 0 0 1 1 0 4 1 1 1 0 0 5 1 1 1 1 1 6 1 1 1 1 1 7 0 0 1 1 0 8 1 1 1 0 0 9 1 1 1 0 0 10 1 1 1 1 1 11 1 1 1 0 0 12 1 1 1 0
0
Setelah melakukan proses analisa terhadap data yang digunakan dengan diakhiri pada proses transformasi data
yang  sudah  dilakukan,  maka  penulis  akan    melanjutkan penelitian  pada  proses  pembentukan  jaringan.  Pada proses  pembentuka  jaringan  ini,  penulis  memberikan gambaran jaringan dalam bentuk sebuahgambar arsitektur  jaringan.  Berikut  bentuk  arsitektur  jaringan yang terbentuk yang tergambar pada gambar 2. dibawah ini :
Gambar 2 . Arsitektur Jaringan Perceptron
pada  penentuan  pola  pemberian  status  peminjaman ini  penulis  akan  melanjutkan  pada  tahapan  berikutnya yakni proses pelatihan jaringan. Adapun proses pelatihan jaringan  ini  menggunakan  algoritma perceptron ,  berikut langkah  dalam  algoritma perceptron (Hartantri  Riski Fernanfya  dan  Ardi  Pujiyanta,  2014):  Inisialisasi  semua bobot  ( w )  dan  bias  ( b ).  Tentukan  laju  pemahaman  (α). Untuk  penyederhanaan,  biasanya  α  diberi  nilai    1. Selama  ada  elemen  vektor  masukan  yang  respon  unit keluarannya  tidak  sama  dengan  target,  dilakukan:  Set aktivasi  unit  masukan xi = si ( i =  1,  ..., n ).  Dihitung respon  unit  keluaran:net= b .    Bobot  pola  yang mengandung  kesalahan  ( y ≠ t )  di  perbaiki  menurut persamaan (1),(2) Dibawah ini :
(1)
wi(baru)=wi(lama)+ ∆ w(i= 1 ,...,n) (2) dengan ∆ w =α txi b(baru)=b(lama)+ ∆ b (3)dengan ∆ b = α t (4)
Untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian  jaringan,  penulis akan membahasnya pada proses pembahasan dan hasil.

## 4. PEMBAHASAN
Pada  proses  pembahasan  ini,  penulis  melakukan proses  perhitungan  secara  manual  dengan  menggunakan rumus  dari  algoritma perceptron dalam  melakukan proses  pelatihan  jaringan  guna  dapat  mengenali  pola pemberian  status  peminjaman  pada  para  peminjam koperasi.  Berikut  proses  perhitungan  manual  algoritma perceptron pada perhitungan dibawah ini :
Bobot awal (w)  : w 1 = w 2 = w 3 = w 4 = w 5 = 0 Bias awal (b) : b = 1 Learning rate (  ) : 0,8 Threshold (  ) : 0,5 Epoch ke – 1 --------------------------------------------------------------------
Data  ke  –  1  (x 1 =  1,    x 2 =  1,    x 3 =  1,    x 4 =  0,  x 5 =  1,
target t = 1) y_in = b +  x i w i
= 1 + (1.0 + 1.0 + 1.0 + 0.0 + 1.0 + 0.0 ) = 1 + 0 = 1 Dimana Fungsi aktivasi yang digunakan adalah threshold bipolar :
1  jika y_in > 0 (y= 1 > Ɵ = 0.5) Sesuai Hasil
Y =
0  jika - Ɵ ≤ y_in ≤ Ɵ
-1  jika y_in ≤ Ɵ
y_in = target t = 1, tidak dilakukan perubahan bobot dan  bias.  Pada  percobaan  data  pertama,  algoritma mampu mengenali pola data berdasarkan nilai bobot dan bias  yang  dilakukan.  Untuk  mencoba  melanjutkan pembuktian  penulis  menggunakan  alat  bantu  berupa software  matlab  untuk  melakukan  pelatihan  jaringan. Berikut  bentuk  pelatihan  jaringan  dengan  menggunakan software matlab pada gambar 3. dibawah ini :
Gambar 3. Pemberian Perintah Pelatihan Jaringan
Pada  perintah  dalam  pelatihan  jaringan,  yang dilakukan  adalah  memperkenalkan  input  dan  target  dari jaringan,  kemudian  penulis  menentukan  nilai  bobot  dan bias  yang  digunakan  serta  penggunaan  fungsi  aktivasi yang digunakan yakni sigmoid biner. Setelah memberikan  perintah,  Penulis  akan  melihat  hasil  dari pelatihan  yang  didapat  berdasarkan  banyaknya  epoch atau  disebut  juga  dengan  iterasi  pengulangan  latihan hingga  target  sudah  memiliki  nilai  yang  sama  dengan output jaringan. Bentuk nilai yang dihasilkan berdasarkan  pelatihan  pada  epoch  pertama  pada  tabel.4 dibawah ini :

## Tabel 4. Hasil Perbandingan Target dan Output Epoch
Epoch 1 Pelatihan T Y Ket 1 1 sama 0 1 tidak sama 0 1 tidak sama 0 1 tidak sama 1 1 tidak sama 1 1 sama 0 1 tidak sama 0 1 tidak sama 0 1 tidak sama 1 1 sama 0 1 tidak sama 0 1 tidak sama
Berdasarkan  hasil  perbandingan  nilai  T  pada  tabel pada tabel 4,dengan nilai output jaringan, maka pelatihan untuk  epoch  seterusnya  pun  dilakukan,  sehingga  pada akhirnya nilai output jaringan sudah sama dengan nilai T dari  jaringan.  Berikut  hasil  penemuan  pola  jaringan dalam proses pelatihan pada gambar 4. dibawah ini :

## Gambar 4.Hasil Pelatihan Jaringan
Pada  hasil  pelatihan  jaringan,  penulis  menemukan bahwa jaringan mampu mengenali pola yang terjadi pada epoch ke-3. Pada epoch ini penulis juga akan melihat dan menemukan  nilai  bobot  dan  bias  baru  berdasarkan
pelatihan  yang  sudah  dilakukan.  Kegunaan  dari  nilai bobot dan bias ini nantinya akan dapat digunakan jika di implementasikan  pada  sistem  pemograman  dalam menentukan status peminjaman koperasi.
Berdasarkan  pengujian  proses  pencarian  manual, maka hasil yang didapat sudah sesuai dengan hasil yang diharapkan,  bahwa  berdasarkan  data  input  yang digunakan  Target  dari  jaringan  adalah  pola  pemberian status  peminjaman  dana  koperasi.  Jika  nilai  ouput jaringan  bernilai  1,  maka  status  diterima.  Jika  nilai output tersebut bernilai 0, maka status ditolak.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  dalam  penentuan  status  peminjaman  yang dilakukan  ini  terfokus  pada  peminjaman  yang  terjadi pada koperasi, dimana kebanyakan pihak koperasi dalam pemberian  pinjaman  pada  para  peminjam,  sering  tidak terkonsep  dan  tersistem,  bahkan  tidak  mementingkan variabel peminjaman yang terjadi pada koperasi. Dengan adanya jaringan saraf tiruan algoritma mampu menberikan  masukan  kepada  pihak  koperasi  berupa model  sistem  pola  peminjaman  dengan  menggunakan saraf  tiruan  algoritma  perceptron.  Pola  jaringan  saraf triuan mampu memberikan keputusan terhadap penentuan  hasil  peminjaman  yang  terjadi  pada  pihak koperasi.

## 6. SARAN
Adapun  saran  dalam  penelitian  ini  adalah  penelitian ini  selanjutnya  bisa  dilanjutkan  pada  tema  dan  konsep yang sama namun objek penelitian yang berbeda, seperti penentuan  peminjaman  di  perbankan.  Untuk  data  yang akan  digunakan  berjumlah  lebih  dari  30  sampel  yang nantinya akan dapat  mempengaruhi jumlah epoch disaat melakukan  proses  pelatihan  dan  pengujian  didalam jaringan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Khairil  Fitryadi  dan  Sutikno  Sutikno,  2016,  Pengenalan Jenis Golongan Darah Menggunakan Jaringan Syaraf  Tiruan Perceptron ,  jurnal  masyrakat informatika Jmasif, Vol: 7, No: 1. Musthof, Muhammad Ulinnuha, 2017, Analisis Jaringan Saraf Tiruan Model Perceptron Pada Pengenalan  Pola  Pulau  di  Indonesia,Jurnal Ilmiah  Teknologi  dan  Informasi  ASIA (JITIKA),Vol.11, No.1
Yanto,  Musli,  2018,  Jaringan  Syaraf  Tiruan Perceptron Untuk  Penentuan  Pola  Sistem  Irigasi  Lahan Pertanian  Di  Kabupaten  Pesisir  Selatan Sumatra Barat, Jurnal Sebatik Vol. 22, No. 2.
Hartantri  Riski  Fernanfya  dan  Ardi  Pujiyanta,  2014,
Deteksi  Penyakit  dan  Serangan    Hama Tanaman  Buah  Salak  Menggunakan  Jaringan Syaraf Tiruan (JST) Dengan Metode
Perceptron,Jurnal Sarjana Teknik Informatika,
Vol. 2, No. 2, ISSN: 2338-5197.
Rini  Sovia,  Musli  Yanto,  2018 , Jaringan  Syaraf  Tiruan Analisa  Pengaruh  Gizi  Buruk  Terhadap Perkembangan  Balita  Algoritma Perceptron, Jurnal Media Sisfo.
Rimico  Adyaksyah  dan  M  Isa  Irawan,  2012,
Perancangan Sistem Kriptanalisis RSA Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan, JURNAL  TEKNIK  POMITS  Vol.  1,  No.  1, (2012) 1-6.
S.  Didik  Rahadi,  Fitri,  dan  Onny  Setyawati,  2013, Aplikasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Untuk
Penentuan Status Gizi Balita Dan Rekomendasi Menu Makanan Yang Dibutuhkan, Jurnal EECCIS, Vol.7, No.2. Fc.  Lucky  Laura  Van,  2016 , Klasifikasi  Gaya  Belajar Visual-Audiotorykinesthetic (V-A-K) Mahasiswa Berbasis Jstmenggunakan Algoritma  Perceptron,  Jurnal  Teknologi Informasi  &  Komunikasi  Digital  Zone, Volume 7 , Nomor 1.
Fernandya Riski Hartantri Dan Ardi Pujiyanta, 2014, “Deteksi Penyakit Dan Serangan Hama Tanaman Buah Salak Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (Jst) Dengan Metode Perceptron ”, Urnal Sarjana Teknik Informatika E-ISSN: 2338- 5197 Volume 2 Nomor 2.