Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016

## Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif Dengan Metode Naive Bayes
(Studi Kasus: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan)
Abstrak — Penelitian ini bertujuan: (1) menghasilkan rancangan dan  mengimplementasikan  Pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus:  PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali  Cabang Tabanan),  (2)  mengetahui  tingkat  keakuratan  sistem  dari Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif dengan  Metode Naïve  Bayes (Studi  Kasus:  PT.  Bank Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali  Cabang  Tabanan),  (3) mengetahui  respon  pengguna  terhadap  Pengembangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Kredit  Konsumtif  dengan  Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang  Tabanan).  Penelitian  ini  diharapkan  mampu  mengatasi kendala  dalam  analisis  kelayakan  kredit  yang  dilakukan  oleh analis kredit.
Dalam menentukan  kelayakan kredit nasabah PT. Bank Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali  Cabang  Tabanan  terlebih dahulu  melakukan  proses  analisis  kelayakan  kredit.  Proses analisis  kredit  ini  dibantu  dengan  menggunakan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK).  Ada    5  kriteria  yang  digunakan dalam  penilaian  kelayakan  kredit  nasabah,  yaitu Character (watak), Capacity (kesanggupan  melunasi), Capital (modal), Condition (kondisi),  dan Collateral (agunan).    Metode  yang digunakan untuk menentukan layak atau tidaknya nasabah dalam menerima kredit adalah Naïve Bayes .
Proses yang terdapat pada sistem, yaitu manipulasi data nasabah,  pengajuan  kredit,  analisis  kelayakan  kredit,  validasi kredit,  pembuatan  PK  dan  pencairan  kredit.  Hasil  pengujian tingkat  akurasi  sistem  menggunakan k-fold  cross  validation menghasilkan  rata-rata  akurasi  sebesar  99.33%  dari  150  data. Dari  hasil  tersebut,  sistem  ini  dinyatakan  mampu  memberikan rekomendasi  keputusan  kelayakan  kredit  nasabah  dengan  baik dan  mampu  menghasilkan  keputusan  sesuai  dengan  kasus nyatanya. Hasil uji respon pengguna setelah menggunakan sistem sebesar 91% dengan kategori sangat baik.
Kata  kunci: Sistem Pendukung Keputusan, BPD, Analisis, Naïve Bayes, K-Fold Cross Validation
Abstract— This research aimed to: (1) produce design and implementation of decision support system for consumtive credit by using Naïve Bayes method (case study: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali branch Tabanan Regency), (2) determine level of accuracy system of decision support system for consumptive
credit by using Naïve Bayes method (case study: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali branch Tabanan Regency), (3) knowing responses toward development of decision support system for consumtive credit by using Naïve Bayes (case study: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali branch Tabanan Regency). This research is expected can overcome constraints in creditworthiness analysis that done by credit analysts.
In  determining  customer  credit  worthiness,  PT.  Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali branch Tabanan Regency for the first  step  did  analysis  credit  worthiness  process.  This  analysis creditworthiness  process  supported  by  using  Decision  Support System  (DSS).  There  are  5  criterias  that  used  in  measurement customers credit worthiness, character, capacity, capital, condition, and  collateral.  The  method  that  used  to  decide  worthinees  or unworthiness customers in receiving credit is Naïve Bayes method.
The  processes  in  the  system  consists  of  manipulation  of customer data, credit application, credit worthiness analysis, credit validation, creating PK, and credit disbursement. Results testing of level  accuracy  system  using  k-fold  cross  validation  generates  an average  accuracy  of  99.33%  from  150  data.  from  these  result,  the system  is  otherwise  capable  to  give  a  decision  recommendation  of customer credit worthiness and able to produce decision according to real condition. The test result of user response after using system is 91% with a very good category
Keywords: Decisio Support System, BPD, Analysis, Naïve Bayes, K- Fold Cross Validation

## I. PENDAHULUAN
Bank  merupakan  lembaga  keuangan  yang  kegiatan usahanya  adalah  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan menyalurkan  kembali  dana  tersebut  ke  masyarakat  serta memberikan jasa-jasa bank lainnya[1]. PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) merupakan bank milik pemerintah, dimana BPD terdapat  di  daerah  tingkat  I  dan  tingkat  II  masing-masing provinsi.  Modal  bank  ini  sepenuhnya  dimiliki  oleh  Pemda masing-masing tingkatan. BPD juga termasuk Bank Lokal yang

## I Gede Mahendra Darmawiguna
Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali
mahendra.darmawiguna@undiksha.ac.id

## I Made Agus Wirawan
Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Bali agus.wirawan@undiksha.ac.id

## Luh Md Dwi Kusumayanti
Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Universitas Pendidikan Ganesha
Singaraja, Bali dwi.putriparwatha@gmail.com
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
turut  berperan  dalam  pembangunan  yakni  menyukseskan program pemerintah serta menumbuhkan perekonomian[2].
BPD  seperti  halnya  bank  umum  lainnya  yang memberikan  solusi  terhadap  aktivitas  perbankan,  seperti tabungan, kredit, jasa layanan dan payment point . Dari aktivitas tersebut,  kredit  termasuk  aktivitas  yang  sering  dilakukan. Sumber  utama  dari  pendapatan  sebuah  bank  berasal  dari kegiatan penyaluran kredit dan penawaran kredit. Berdasarkan pengamatan  peneliti,  pemberian  kredit  pegawai  dari  Bank banyak  diminati  para  Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  untuk menambah  modal  yang  akan  digunakan  untuk  menjalankan bisnis  atau  yang  paling  sering  diutamakan  adalah  digunakan untuk  keperluan  pribadi. Para  pelaku  konsumtif  ini  biasanya selalu terbawa arus untuk meningkatkan kualitas hidup dengan membeli  kebutuhan-kebutuhan  yang  bersifat  pribadi  seperti rumah,  perabotan  rumah,  mobil  dan  lain-lain.  Tetapi, kebanyakan  dari  pelaku  konsumtif  tersebut  masih  mengalami kesulitan  dalam  membeli  sesuatu  yang  diinginkan  karena mengalami masalah permodalan. Masalah permodalan menjadi kendala yang besar dalam memenuhi kebutuhannya akan suatu barang. Ada pelaku konsumtif yang menabung secara perlahan untuk  membeli  suatu  barang  yang  diinginkan,  tetapi  sebagian besar  pelaku  konsumtif  ini  memenuhi  kebutuhannya  dengan meminjam  modal atau kredit dari Bank.  Oleh karena Pegawai Negeri  Sipil  (PNS)  yang  paling  banyak  memiliki  keinginan untuk membeli suatu barang yang akan digunakan sendiri, maka setiap  perbankan  mulai  melebarkan  persaingan  antar  Bank dengan  memberikan  fasilitas  pemberian  kredit  atau  pinjaman dari Bank kepada nasabah-nasabahnya.
Banyak  nasabah  yang  mengambil  pinjaman  di  bank dengan  alasan  mendapat  bunga  yang  kecil,  atau  dengan pengajuan  permohonan  pinjaman  dengan  sistem  yang  tidak rumit. Pengajuan kredit dari nasabah yang diberikan bank untuk setiap nasabah tersebut berbeda-beda sesuai dengan pendapatan/gaji  yang  diterima  nasabah    dari    pekerjaannya. Permohonan  kredit  konsumtif  di  PT.  Bank  Pembangunan Daerah  (BPD)  Bali  Cabang  Tabanan  tidak  sedikit  jumlahnya, terutama  pengajuan  kredit  yang  berasal  dari  Pegawai  Negeri Sipil . Hal ini menuntut  bagian analisis kredit bekerja lebih teliti dan  cepat.  Analisis  kredit  ini  dilakukan  bertujuan  untuk menghindari terjadinya kredit macet yang tentunya dapat sangat merugikan pihak Bank. PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan menggunakan kriteria 5C yang meliputi Character , Capasity, Capital , Condition dan Collateral sebagai prinsip  kehati-hatian  mereka  dalam  melakukan  analisis permohonan kredit.
Seiring bertambahnya nasabah yang akan mempercayakan pelayanan mereka di  PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan tentu akan membuat beban pekerjaan dari analis kredit semakin bertambah. Maka dari itu untuk mengatasi permasalahan yang dihadapi oleh analis kredit, dibutuhkan  sebuah  teknologi  yang  tepat    untuk  memudahkan kerja  analis  kredit.  Perkembangan  teknologi  yang  pesat  telah
memberikan pengaruh yang sangat besar bagi dunia teknologi informasi  dan  komunikasi,  salah  satunya  adalah  sistem pendukung keputusan. Munculnya beragam sistem pendukung keputusan dengan karakteristik masalah dan metode solusi yang berbeda memberikan pilihan dalam peningkatan pekerjaan.
Berdasarkan uraian di atas, maka peneliti berkeinginan untuk merancang sebuah sistem pendukung keputusan dengan judul  “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kredit Konsumtif dengan Metode Naive Bayes (Studi Kasus: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan)”.

## II. KAJIAN TEORI
A. Bank Pembangunan Daerah (BPD)
Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD)  ini  terdapat  di daerah  yang  kini  mencapai  27  bank.  Dasar  hokum  pendirian BPD  adalah  Undang-Undang  Nomor  13  Tahun  1962  tentang Ketentuan-Ketentuan  Pokok  Bank  Pembangunan  Daerah . Perubahan  bentuk  badan  hukum  Bank  Pembangunan  Daerah Bali  menjadi  Perseroan  Terbatas  (PT)  berdasarkan  Akta Pendirian Nomor 7 tanggal 12 Mei 2004. Sehingga saat ini BPD telah  menjadi  PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD).  Sesuai dengan sejarahnya PT Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali merupakan  bank  milik  pemerintah,  dimana  BPD  terdapat  di daerah tingkat I dan tingkat II masing-masing provinsi. Modal bank  ini  sepenuhnya  dimiliki  oleh  Pemda  masing-masing tingkatan. BPD juga termasuk Bank Lokal yang turut berperan dalam pembangunan yakni menyukseskan program pemerintah serta menumbuhkan perekonomian.
B. Naive Bayes
Metode  Naive  Bayes  atau  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilitas sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan  Teorema  Bayes dengan  asumsi  independen  (ketidaktergantungan)  yang  kuat (naif).  Dalam  bayes  (terutama  Naive  bayes),  maksud independen yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur pada sebuah data tidak berkaitan dengan ada atau tidaknya fitur lain dalam  data  yang  sama.  Algoritma  ini  memanfaatkan  metode probabilitas dan statistic yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya[3] .
Prediksi Naïve Bayes didasarkan pada teorema bayes dengan formula untuk klasifikasi sebagai berikut:
𝑃(Y|X) = 𝑃(𝑌) ∏ 𝑃(𝑋𝑖|𝑌) 𝑞 𝑖=1 𝑃(𝑋) ………………… (1)
Sedangkan Naïve Bayes dengan fitur kontinu memiliki formula:
𝑃(𝑋|𝑌) = 1 √2𝜋 𝜎 𝑒𝑥𝑝 −(𝜒−𝜇)2 2𝜎2 ………….…….(2)
Keterangan:
P(Y|X)  = Probabilitas data dengan vektor X pada kelas Y
P(Y) = Probabilitas awal kelas Y
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
∏ 𝑃(𝑋𝑖|𝑌) 𝑞 𝑖=1 =  Probabilitas  independen  kelas  Y  dari  semua fitur dalam vektor X
µ = Mean atau nilai rata-rata dari atribut dengan fitur kontinu σ  = Devisiasi standar

## C. Pengertian Kredit
Kredit  berasal  dari  Bahasa  Yunani  “ credere ”  yang berarti kepercayaan ( trust atau faith ). Kepercayaan merupakan dasar  utama  dalam  pemberian  kredit  bank  kepada  pihak peminjam[4].  Pengertian  kredit  menurut  Undang-Undang Perbankan  Nomor  10  Tahun  1998  adalah  penyediaan  atau tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu,  berdasarkan persetujuan  atau  kesepkatan  pinjam  meminjam  antara  bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya  setelah  jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian bunga. Salah satu jenis kredit yaitu kredit konsumtif. Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (Inggris: decision support systems disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik[5]. K-Fold Cross Validation
N-fold  cross  validation atau k-fold  cross  validation merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk mengetahui rata-rata keberhasilan dari suatu sistem dengan cara melakukan  perulangan  dengan  mengacak  atribut  masukan sehingga  sistem  tersebut  teruji  untuk  beberapa  atribut  input yang acak. K-fold cross validation adalah sebuah teknik intensif komputer yang menggunakan keseluruhan data sebagai training set dan test set . N-fold cross validation diawali dengan membagi data  sejumlah n-fold yang  diinginkan.  Dalam  proses cross validation data akan dibagi dalam n buah partisi dengan ukuran yang  sama  D1,D2,D3..Dn  selanjutnya  proses  testing  dan training dilakukan sebanyak n kali. Dalam iterasi ke-i partisi Di akan  menjadi  data  testing  dan  sisanya  akan  menjadi  data training. Kelebihan dari metode ini adalah tidak adanya masalah dalam pembagian data[6] . Berikut contoh  pembagian kategori kelompok data untuk setiap iterasinya.
Iterasi Bagian 1 Bagian 2 Bagian 3
1 2 3
Keterangan:
: Data yang digunakan sebagai testing : Data yang digunakan sebagai training
Selanjutnya  masing  –  masing  tahap  pengujian  akan  dihitung persentase akurasi dan error rate , dengan menggunakan rumus 1 sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑘𝑜𝑚𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑟𝑒𝑘𝑜𝑚𝑒𝑛𝑑𝑎𝑠𝑖 ∗ 100% ..........(1)
Nilai  akurasi  akhir  diperoleh  dari  rata-rata  keseluruhan  hasil akurasi setiap pengujian.

## Framework Laravel
Laravel adalah framework PHP  dengan kode terbuka ( open  source )  dengan  desain MVC ( Model-View-Controller ) yang  digunakan  untuk  membangun  aplikasi website . Framework ini pertama kali dibangun oleh Taylor Otwell pada tanggal 22 Pebruari 2012 dengan fitur-fitur baru yang tidak ada di framework lain,  seperti Autoloading , Unit Testing ,  dll. Kemudian Laravel dilengkapi juga dengan command line tool yang bernama “Artisan” yang dapat digunakan untuk packaging bundle dan instalasi bundle melalui command prompt [7] .

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN
A. Kriteria Dalam perancangan Pengembangan
Sistem Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif dengan Metode Naive Bayes (Studi  Kasus:  PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD) Bali  Cabang  Tabanan)  melibatkan  beberapa  kriteria.  Adapun kriteria  yang  digunakan  dalam  analisis  kredit  konsumtif nasabah sebagai berikut.
1. Character (watak)
2. Capacity (kemampuan mengangsur)
3. Capital (Kepemilikan Modal)
4. Condition (Kondisi)
5. Collateral (Agunan)
Dari  5  kriteria  tersebut  PT.  Bank  Pembangunan Daerah  Bali  lebih  menspesifikan  lagi  kriteria  yang  digunakan dalam penilaian kelayakan kredit menjadi 9 kriteria, yaitu usia, jumlah  pinjaman,  tingkat  pendidikan,  lama  bekerja,  karakter, kontribusi  dana  sendiri,  bantuan  dana,  surat  pemotongan  gaji dan jaminan.
Berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut,  selanjutnya dilakukan  proses  perhitungan  menggunakan  metode  Naive Bayes. Berikut contoh perhitungan untuk menentukan nasabah layak  atau  tidak  layak  menerima  kredit  menggunakan  Naive Bayes dengan data training Tabel 1.
Langkah  1:  Mencari  nilai  mean  dan  devisiasi  standar  untuk setiap kriteria yang bersifat numerik.
1. Mean dan devisiasi standar untuk kriteria usia
µ layak = 40+45+35+57+46+45+40 7 = 44
µ tidak = 50+52+57 3 = 53
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
σ 2 layak =
(40−44) 2 +(45−44) 2 +(35−44) 2 + (57−44) 2 + (46−44) 2 +(45−44) 2 +(40−44) 2 7−1 = 48 σ layak = √48 = 6,93
σ 2 tidak = (50−53) 2 +(57−53) 2 +(57−53) 2 3−1 = 13
σ tidak = √13 = 3,61
Dengan  menggunakan  rumus  serta  penyeleaian  yang sama dengan mencari mean serta devisiasi standar pada kriteria usia,  maka  didapat  hasil  mean  dan  devisiasi  standar  untuk kriteria selanjutnya sebagai berikut:
a) Mean dan devisiasi standar untuk kriteria jumlah pinjaman µ layak = 83,57 µ tidak = 81,67 σ 2 layak = 3755,95 σ layak = 61,29 σ 2 tidak = 10658,33 σ tidak = 103,24
b) Mean dan devisiasi standar untuk kriteria lama bekerja µ layak = 16 µ tidak = 7
σ 2 layak = 48 σ layak = 6, 93 σ 2 tidak = 13 σ tidak = 3,61
c) Mean dan devisiasi  standar untuk kriteria kontribusi dana sendiri µ layak = 47 , 86 µ tidak = 43 , 33 σ 2 layak = 32 , 14 σ layak = 5, 67 σ 2 tidak = 133 , 33 σ tidak = 11 , 55
Tabel 1. Data Training (Data Dummy )
Langkah 2: Mencari nilai probabilitas kriteria yang bersifat non - numerik
Tabel 2 Probabilitas kemunculan setiap nilai untuk kriteria tingkat pendidikan
Tingkat Pendidikan Jumlah Kejadian “Keputusan” Probabilitas Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak Perguruan Tinggi 5 2 5/7 2/3
SMA 2 1 2/7 1/3 Jumlah 7 3 1 1
Untuk  mencari  probabilitas  kemunculan  setiap  nilai pada  kriteria  karakter,  bantuan  dana,  surat  kuasa  pemotongan gaji, jaminan serta keputusan menggunakan penyelesaian yang sama seperti pada Tabel 2.
Langkah  3:  Mencari  nilai exponent untuk  data  nasabah  ke-11 pada Tabel 1.
P(Usia = 40|Layak) = 1
√2𝜋6,93 𝑒𝑥𝑝 −(40−44)2 2 x 48 = 0,04874 P(Usia = 40|TidakLayak)  = 1 √2𝜋3,61 𝑒𝑥𝑝 −(40−53)2 2 x 13 = 0,00017
P(JmlPinjaman = 200|Layak) = 1 √2𝜋61,29 𝑒𝑥𝑝 −(200−83,57)2
2 x 3755,95 = 0,00107
P(JmlPinjaman = 200|TidakLayak) = 1
√2𝜋103,24 𝑒𝑥𝑝 −(200−81,67)2
2 x 10658,33 = 0,00200 P(LamaBekerja = 20|Layak) = 1 √2𝜋6,93 𝑒𝑥𝑝 −(20−16)2 2 x 48 = 0,04874
P(LamaBekerja = 20|TidakLayak) =
1 √2𝜋3,61 𝑒𝑥𝑝 −(20−7)2
2 x13 = 0,00017
P(KontribusiDana = 45|Layak) = 1
√2𝜋5,67 𝑒𝑥𝑝 −(45−47,86)2
2 x 32,14 = 0.06197
P(KontribusiDana = 45|TidakLayak) =
1 √2𝜋11,55 𝑒𝑥𝑝 −(45−43,33)2 2 x 133,33 = 0.03422 Sehingga: a) Nilai  Layak  =    P(Usia  =  40|Layak)  x  P(JmlPinjaman  = 200|Layak)  x  P(TingkatPendidikan  =  PT|Layak)  x P(LamaBekerja = 20|Layak) x P(Karakter =
CukupBaik|Layak)  x  P(KontribusiDana  =  45|Layak)  x P(BantuanDana  =  Ada|Layak)  x  P(SuratKuasa  =
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
Ada|Layak) x P(Jaminan = Gaji|Layak) x P(Keputusan|Layak) =  (0,04874)  x  (0,00107)  x  5/7  x  (0,04874)  x  2/7  x
(0.06197) x 1/7 x 4/7  x 4/7 x 7/10 = 0,00000000104969745954
b) Nilai  Tidak  Layak  =  P(Usia  =  40|TidakLayak)  x P(JmlPinjaman = 200| TidakLayak) x P(TingkatPendidikan = PT|
TidakLayak) x P(LamaBekerja  =  20|  TidakLayak)  x  P(Karakter  = CukupBaik|  TidakLayak)  x  P(KontribusiDana  =  45| TidakLayak)  x  P(BantuanDana  =  Ada|  TidakLayak)  x P(SuratKuasa  =  Ada|  TidakLayak)  x  P(Jaminan  =  Gaji| TidakLayak) x P(Keputusan| TidakLayak) =  (0,00017)  x  (0,00200)  x  2/3  x  (0,00017)  x  1/3  x (0,03422) x 1/3 x 1/3 x 1/3 x 3/10 = 0,00000000000000488374
Nilai  probabilitas  dapat  dilakukan  dengan  melakukan normalisasi terhadap nilai “Layak” dan “Tidak Layak” tersebut sehingga:
Probabilitas Layak = 0,00000000104969745954 0,00000000104969745954+0,00000000000000488374 = 0,9999953475001450
Probabilitas Tidak Layak = 0,00000000000000488374 0,00000000104969745954+0,00000000000000488374 = 0 ,0000046524998551
Jadi,  dari  hasil  perhitungan Naïve  Bayes untuk  data nasabah  ke-11  dengan  nilai  probabilitas  terbesar  adalah 0,9999953475001450  berada  pada  probabilitas  layak,  maka nasabah tersebut dinyatakan LAYAK menerima kredit.
d) Model Fungsional Perangkat Lunak
Model fungsional perangkat lunak menjelaskan Gambaran umum terhadap proses yang terjadi dalam perangkat lunak. Dari hasil analisis sistem yang dilakukan maka untuk menyelesaikan masalah  tersebut  dapat  dibuat  suatu  rancangan  sistem pendukung  keputusan  pemberian  kredit.  Rancangan  SPK  ini akan  digambarkan  dengan  menggunakan Use  Case .  Berikut merupakan Use Case dari  sistem pendukung keputusan kredit konsumtif dengan metode Naive Bayes (Studi kasus: PT. Bank Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali  Cabang  Tabanan)  seperti pada Gambar 1.
SPK Kredit Konsumtif Bank BPD Bali Tabanan Mengelola Data Nasabah Mengelola Data Pengajuan Kredit Memvalidasi Laporan Hasil Analisis Mengelola Data Pengguna Mengelola Data Sample Analis Kredit Pemberi Keputusan Import Data Nasabah Upload File Persyaratan Membuat Surat Perjanjian Kredit Mendaftarkan Pencairan Kredit Mengelola Data Wilayah Admin
Gambar 1. Use Case Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan)
e) Gambaran Umum Sistem
Adapun gambaran umum sistem pendukung keputusan kredit konsumtif dengan metode Naive Bayes (Studi kasus: PT. Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali  Cabang  Tabanan) seperti Gambar 2.
1.0 Login 2.0 Pengelolaan Data Nasabah 3.0 Pengelolaan Data Pengajuan Kredit 4.0 Proses Naïve Bayes Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan) 2.1 Input data nasabah 3.1 Pengelolaan Data Pengajuan Kredit Baru 2.2 Update data nasabah 2.3 Delete data nasabah 4.1 Menghitung kelayakan kredit nasabah 3.1.1 Input data pengajuan kredit baru 3.1.2 Delete data pengajuan baru 6.0 Pengelolaan Data Surat Perjanjian Kredit 7.0 Pengelolaan Data Pencairan Kredit 4.2 Menampilkan hasil perhitungan kelayakan kredit nasabah 5.0 Pengelolaan Validasi Data Kelayakan Kredit Nasabah 5.1 Validasi Data Kelayakan Kredit Nasabah 6.1 Input Data Surat Perjanjian Kredit 7.1 Input Data Pencairan Kredit
Gambar 2. Rancangan Arsitektur Perangkat Lunak Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Kredit Konsumtif dengan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus: PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan)

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
A. Implementasi Perangkat Lunak
1. Implementasi Antarmuka Halaman Login
Halaman  login  ini  berfungsi  sebagai  halaman  yang akan mengecek kebenaran pengguna telah terdaftar atau belum didalam sistem. Implementasi antarmuka halaman login dapat digambarkan seperti Gambar 3 berikut.
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016

## Gambar 3. Implementasi Antarmuka Halaman Login
2. Implementasi Antarmuka Halaman Pengajuan Kredit Halaman antarmuka penilaian analisis kredit merupakan halaman yang digunakan untuk menginputkan data- data yang diperlukan saat proses perhitungan kelayakan kredit. Halaman  ini  hanya  dapat  diakses  oleh  analis  kredit. Implementasi  antarmuka  halaman  penilaian  analisis  kredit dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi Antarmuka Halaman Pengajuan Kredit
3. Implementasi Antarmuka Halaman Hasil Perhitungan
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  menampilkan hasil  dari  perhitungan  analisis  kredit  nasabah.  Dimana  dalam halaman ini akan ditampilkan keterangan “Layak” dan “Tidak Layak”  hasil  dari  perhitungan  analisis  kredit.  Halaman  ini hanya dapat diakses oleh analis kredit. Implementasi antarmuka halaman hasil perhitungan ditunjukan pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Implementasi Antarmuka Halaman Hasil Perhitungan

## 4. Implementasi Antarmuka Halaman Pembuatan PK
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  diguankan untuk membuat surat Perjanjian Kredit nasabah yang kreditnya telah disetujui oleh pemberi keputusan. Surat  ini  dibuat untuk melengkapi  data  pencairan  kredit.  Halaman  ini  hanya  dapat diakses  oleh  analis  kredit.  Implementasi  antarmuka  halaman pembuatan PK dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Implementasi Antarmuka Halaman Pembuatan PK
5. Implementasi Antarmuka Pencairan Kredit
Halaman  ini  merupakan  halaman  yang  digunakan untuk  mencairkan  kredit  nasabah  yang  telah  disetujui  oleh Kepala  Kredit  dan  Wakil  Kepala  Cabang.  Pada  halaman pencairan  kredit  ini  jika  kredit  belum  di  validasi  oleh  Kepala Kredit dan Wakil  Kepala Cabang  maka pencairan kredit tidak dapat  dilakukan.  Pencairan  kredit  dapat  dilakukan  jika  hasil analisis telah di validasi, sehingga setelah di validasi maka pada halaman detail kredit akan muncul tombol “cairkan kredit”. Jika ingin  dicairkan,  analis  kredit  harus  mengklik  tombol  tersebut, maka akan muncul form pencairan kredit yang ditunjukan pada Gambar 7.
Gambar 7. Implementasi Antarmuka Pencairan Kredit
B. Hasil Pemgujian Perangkat Lunak
Pengujian  perangkat  lunak  terdiri  dari black  box testing , white  box  testing dan  pengujian  tingkat  keakuratan sistem . Pengujian black  box perangkat  lunak  ini  terdiri  dari  2 tahap, yaitu dimulai dari pelaksanaan pengujian balck box untuk uji kasus 1 yang memiliki tujuan untuk menguji fungsionalitas perangkat lunak dan pelaksanaan pengujian balck box untuk uji kasus  2  yang  memiliki  tujuan  untuk  mengetahui  respon pengguna terhadap sistem.
Pengujian white box , yaitu pengujian kebenran pengimplementasian  proses  dan  algoritma  yang  dibutuhkan dalam  menghitung  nilai  probabilitas  data  baru  dan  proses pemberian  rekomendasi  keputusan.  Proses  pengujian  tingat keakuratan  sistem  yaitu,  pengujian  tingkat  keakuratan  sistem dengan menggunakan model k-fold cross validation.
Dari  pelaksanaan  masing-masing  kasus  uji  diperoleh untuk pengujian black box yang terdiri dari:
a. Dari  pelaksanaa  uji  kasus      1  yang  dilakukan  penulis, analis  kredit,  kepala  kredit  dan  wakil  kepala  cabang mengenai fungsional perangkat lunak sudah sesuai.
Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI) Volume 5, Nomor 3, Desember 2016
b. Dari  pelaksanaan  uji  kasus  2  yang  dilakukan  oleh  analis kredit,  kepala  kredit  dan  wakil  kepala  cabang  diperoleh rata-rata  respon  pengguna  memberikan  hasil  persentase sebesar  91%  dengan  kategori  Sangat  Baik  dan  dapat disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  kredit konsumtif  dengan  metode naïve  bayes (PT.  Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali cabang Tabanan) layak digunakan dalam melakukan kegiatan pengkreditan di PT. Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali Cabang Tabanan terutama  dalam  hal  pemberian  rekomendasi  keputusan terhadap kelayakan kredit nasabah.
Selanjutnya  dari  pelaksanaan  pengujian white  box diperoleh  pengimplementasian  proses  dan  algoritma  yang dibutuhkan dalam menghitung nilai probabilitas data baru dan proses  pemberian  rekomendasi  keputusan  sudah  berhasil.  Hal ini berarti algoritma-algoritma yang digunakan di dalam sistem sudah berjalan dan berfungsi sesuai dengan fungsinya.
Dari pelaksanaa pengujian tingkat keakuratan dengan menggunakan  model k-fold  cross  validation dimana  jumlah data  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini  adalah  150  data. Jumlah k yang digunakan dalam pegujian ini adalah 5, sehingga masing-masing fold untuk  data  nasabah  dalam  desa  adalah sejumlah 30 data. Untuk iterasi 1 fold 1 digunakan sebagai data testing fold 2, fold 3, fold 4 dan fold 5 digunakan sebagai data training. Untuk iterasi 2 fold 2 digunakan sebagai  data testing fold 1, fold 3, fold 4 dan fold 5 digunakan sebagai data training. Untuk Iterasi 3 fold 3 digunakan sebagai data testing fold 1, fold 2, fold 4  dan fold 5  digunakan  sebagai  data  training.  Untuk Iterasi 4 fold 4 digunakan sebagai data testing fold 1, fold 2, fold 3  dan fold 5  digunakan  sebagai  data  training.  Untuk Iterasi  5 fold 5 digunakan sebagai data testing fold 1, fold 2, fold 3 dan fold 4  digunakan  sebagai  data  training.  Dari  hasil  pengujian tingkat  keakuratan  sistem  diperoleh  hasil  tingkat  keakuratan sebagai berikut Rata-rata nilai tingkat keakuratan sistem
= 100%+100%+100%+100%+96.67%
5 = 99.33%
Dari hasil rata-rata tingkat keakuratan sistem sejumlah 99.33%,  maka  dapat  dikatakan  sistem  pendukung  keputusan kredit  konsumtif  dengan  metode naïve  bayes (PT.  Bank Pembangunan Daerah (BPD) Bali cabang Tabanan) sudah dapat diimplementasikan dengan baik dan telah mampu menghasilkan keputusan sesuai dengan kasus nyatanya.

## V. SIMPULAN
Rancangan Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan  Kredit  Konsumtif  Dengan  Meyode  Naïve  Bayes (Studi  Kasus:  PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali Cabang  Tabanan)  menggunakan  metode  penelitian Waterfall dan metode Naïve Bayes yang digunakan sebagai metode dalam acuan perhitungan untuk pemberian keputusan kelayakan kredit konsumtif.  Implementasi  Pengembangan  Sistem  Pendukung
Keputusan  Kredit  Konsumtif  Dengan  Meyode  Naïve  Bayes (Studi  Kasus:  PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali Cabang Tabanan) berupa sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu untuk mendata nasabah yang mengajukan kredit, melakukan analisis kelayakan kredit, mendokumentasikan file- file  persyaratan  kredit,  membuat  surat  Perjanjian  Kredit  dan mencairkan  kredit  yang  telah  disetujui.  Hasil  pengujian  dari respon  pengguna  setelah  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan  Kredit  Konsumtif  Dengan  Meyode  Naïve  Bayes (Studi  Kasus:  PT.  Bank  Pembangunan  Daerah  (BPD)  Bali Cabang  Tabanan)  sangat  baik  dengan  persentase  hasil pengujian  respon  pengguna  sebesar  91%  dan  hasil  uji  akurasi sistem dengan menggunakan k-fold cross validation mendapatkan  hasil  sebesar  99.33%  yang  dapat  dinyatakan bahwa  sistem  yang  penulis  kembangkan  telah  mampu memberikan rekomendasi keputusan kelayakan kredit nasabah dengan baik dan telah mampu menghasilkan keputusan sesuai dengan kasus nyatanya.
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengembangan  dan kesimpulan,  dapat  disarankan  kepada  pembaca  yang  ingin mengembangkan  bahwa  sistem  hanya  mencakup  satu  jenis kredit,  diharapkan  untuk  pengembang  selanjutnya  dapat mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  kredit  dengan mencakup  jenis  kredit  lainnya  dan  untuk  keoptimalan  hasil analisis sistem diharapkan pengembang selanjutnya menggunakan data sampel lebih dari 150 data.

## REFERENSI
[1] Abdullah,  P.  (2012). Bank  dan  Lembaga  Keuangan. Jakarta:
PT.RajaGrafindo Persada.
[2] BPD, B. (2010, 12 14). Bank BPD Bali . Retrieved from Bank BPD Bali: http://www.bpdbali.co.id
[3]
Anugroho, P. (2012). Klasifikasi Email Spam dengan Metode Naive Bayes Classifier Menggunakan Java Programming. 12.
[4] Kasmir,  D.  (2012). Dasar-Dasar  Perbankan  . Jakarta: PT.RajaGrafindo Persada.
[5] Christian,  V.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan Jabatan  Pda  PT  Bank  Central  Asia  Tbk.  (BCA)  Menggunakan Metode Analityc Heararchy Process. UDINUS , 21.
[6] Pandie,  E.  S.  (2012).  Sistem  Informasi  Pengambilan  Pegajuan Kredit  dengan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  (Studi  Kasus: Koperasi Simpan Pinjam). Universitas Diponegoro , 22-23.
[7] Aminudin.  (2015). Cara  Efektif  Belajar  Framework  Laravel. Yogyakarta: Lokomedia.