VOL. 6 No. 1 Juni 2020 P-ISSN : 2460-2108 E-ISSN :2620-5181

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61

## PENERAPAN ALGORITMA KLASIFIKASI RANDOM FOREST UNTUK PENENTUAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT DI KOPERASI MITRA SEJAHTERA
Nugraha Listiana Hanun 1 , Achmad Udin Zailani 2*
1,2* Program Studi Teknik Informatika Universitas Pamulang Tangerang, Indonesia E-mail: dosen00270@unpam.ac.id
Submission date: 2020-04-10 Accepted date: 2020-05-29

## ABSTRACT
Credit is the provision of money or bills which can be equalized with an agreement or  deal between the bank and another parties that requires the borrower to pay off the debt after a certain period of time through interest. Before the cooperative approves the credit proposed by the debtor, the cooperative conducts a credit analysis of borrowers  whether  the  credit  application  is  approved  or  disapproved.  This  study  objectives  to  predict creditworthiness  by  applying  the  Random  Forest  Classification  Algorithm  in  order  to  provide  a  solution  for determining  the  creditworthiness.This  research  method  is  absolute  experimental  research  that  leads  to  the impact  resulting  from  experiments  on  the  application  of  the  decision  tree  model  of  the  Random  Forest Classification Algorithm’s approach . The study results using the Random Forest Classification Algorithm’s are able  to  analyze  problem  credit  and  disproblems  debtors  with  an  accuracy  value  of  87.88%. Besides  that, . decision tree model was able to improve the accuracy in analyzing the credit worthiness of borrowers who filed.
Keywords: Credit analysis, decision tree model, random forest classification algorithm’s

## ABSTRAK
Kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan atas persetujuan atau kesepakatan pinjam meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi utangnya setelah jangka waktu  tertentu  dengan  pemberian  bunga.  Koperasi  Mitra  Sejahtera  menghadapi  masalah  pembayaran  pihak peminjam atas tunggakan kredit. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kelayakan kredit dengan penerapan Algoritma  Klasifikasi Random  Forest agar  dapat  memberikan  solusi  untuk  penentuan  kelayakan  pemberian kredit.  Metode  penelitian ini adalah  riset  eksperimen  absolut  yang  mengarah  kepada  dampak  yang  dihasilkan dari  eksperimen  atas  penerapan  model  pohon  keputusan  menggunakan  pendekatan  Algoritma  Klasifikasi Random Forest . Hasil  pengujian  dengan algoritma klasifikasi Random Forest mampu menganalisis kredit yang bermasalah dan yang debitur yang tidak bermasalah dengan nilai akurasi sebesar 87,88%. Di samping itu, model pohon  keputusan  ternyata  mampu  meningkatkan  akurasi  dalam  menganalisis  kelayakan  kredit  yang  diajukan calon debitur.
Kata Kunci: Analisis kredit, model pohon keputusan , algoritma klasifikasi random forest

## PENDAHULUAN
Kredit  adalah  penyediaan  uang  atau tagihan  yang  dapat  dipersamakan  atas  persetujuan atau  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  bank dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak peminjam melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu  dengan  pemberian  bunga.  Kredit  Tanpa Agunan (KTA) adalah kredit yang diberikan bank atau  lembaga  keuangan  dalam  bentuk  uang  tunai, yang  dapat  diperoleh  tanpa  memberikan  jaminan. Kemudahan  ini  banyak  dimanfaatkan  oleh  para nasabah  untuk  meminjam  sejumlah  dana  dari
koperasi  untuk  digunakan  berbagai  keperluan nasabah (Peraturan Bank Indonesia, 2002).
Kredit  yang  diajukan  oleh  debitur memiliki resiko, karena dari sekian banyak debitur yang  mengajukan  ke  aplikasi  ada  kemungkinan beberapa debitur yang bermasalah dalam pembayarannya  sehingga  menyebabkan  kredit macet.  Sebelum  koperasi  menyetujui  kredit  yang diajukan oleh debitur, koperasi melakukan analisis kredit  terhadap  debitur  apakah  pengajuan  kredit disetujui atau tidak disetujui. Analisis kredit adalah penyelidikan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  pada lancarnya  atau  kurang  lancarnya  pengembalian kredit (Iriadi & Leidiyana, 2013).

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
Sebagai  tolak  ukur  bahwa  debitur disetujui atau ditolak, dapat digunakan data histori debitur yang telah disetujui oleh koperasi. Namun, perlu  diperhatikan  juga  bahwa  debitur  yang  telah disetujui  juga  tidak  semuanya  pembayar  kredit yang baik, artinya ada beberapa debitur yang telah disetujui tapi beberapa bulan kemudian pembayarannya menunggak (Abdussomad, 2017).
Kredit  Koperasi  Mitra  Sejahtera  2016 yang  menggunakan  data  kredit  pada  tahun  2015 hingga  2016,  dimana  dari  239  debitur,  29 diantaranya  bermasalah  dalam  pembayaran  atau dengan  istilah  lain  macet  dalam  pembayaran kreditnya,  hal  ini  disebabkan  karena  sejumlah anggota  koperasi  yang  menunggak  pembayaran kredit.  Data  ini  menjadi  permasalahan  bagi koperasi,  karena  jika  debitur  tidak  mampu membayar cicilan kredit dalam jangka waktu yang telah  ditentukan,  maka  ini  akan  menyebabkan kredit macet.
Penilaian  kredit  dapat  diaplikasikan dalam  berbagai  bidang  seperti  dalam  industri asuransi  menggunakan  penilaian  kredit  untuk menyederhanakan aplikasi dan proses perpanjangan,  menentukan  premi  dan  prediksi akuntabilitas konsumen yang lebih akurat (Astuty, 2015).
Lembaga keuangan menggunakan penilaian  kredit  untuk  memutuskan  kelayakan pemberian  kredit. Tuan tanah  dapat menggunakan penilaian  kredit  untuk  memprediksi  apakah penyewa  akan  membayar  tepat  waktu  atau  tidak. Supplier juga menggunakan penilaian kredit untuk menetapkan konsumen potensial (Sunjana, 2010).
Analisis  kredit  dilakukan  oleh account officer yang  dari  sisi  level  jabatannya  merupakan level  seksi  atau  bagian,  atau  bahkan  dapat  berupa tim ( committee ) yang ditugaskan untuk melakukan analisis  permohonan  kredit.  Prinsip  dasar  dalam menganilisis  kredit  yang  lazim  dikenal  dengan Prinsip  6  C’s,  yaitu character,  capital,  capacity, collateral,  condition  of  economis dan constrain (Susanto, Uryani, & Hidayat, 2013).
Data  mining adalah  aplikasi  algoritma spesifik  untuk  mengekstrak  poladari  data  (Kusrini &  Luthfi,  2014). Data  Mining didefinisikan sebagai proses penemuan pola dalam data (Witten, Frank,  &  Hall,  2011). Data  mining sering  juga disebut  analisis  data  eksploratif.  Data  dalam jumlah  besar  yang  diperoleh  dari  mesin  kasir, pemindaian barcode dan  dari  berbagai  basis  data dalam  perusahaan,  kemudiaan  ditelaah,  dianalisis, dihapus dan dipakai ulang.
Klasifikasi  adalah  proses  menempatkan obyek  atau  konsep  tertentu  kedalam  satu  set kategori, berdasarkan sifat obyek atau konsep yang bersangkutan  (Larose,  2013).  Metode  klasifikasi
ditujukan untuk pembelajaran fungsi-fungsi berbeda  yang  memetakan  masing-masing  data terpilih  kedalam  salah  satu  dari  kelompok  kelas yang telah ditetapkan sebelumnya.
Algoritma Random  Forest didesain  oleh J. Ross Quinlan, dinamakan Random Forest karena merupakan  keturunan  dari  pendekatan  ID3  untuk membangun  pohon  keputusan. Random  Forest merupakan algoritma yang cocok digunakan untuk masalah  klasifikasi  pada machine  learning dan data mining (Larose, 2013) . Random  Forest memetakan  atribut  dari kelas sehingga dapat digunakan untuk menemukan prediksi terhadap data yang belum muncul. Pohon keputusan  sendiri  merupakan  pendekatan  “ divide and  conquer ”  dalam  mempelajari  masalah  dari sekumpulan  data  independen  yang  digambarkan dalam bagan pohon (Witten, Frank, & Hall, 2011). Pohon  keputusan  juga  merupakan  sekumpulan pertanyaan yang tersusun secara sistematis, dimana setiap pertanyaan yang ada menentukan percabangan berdasarkan nilai atribut dan berhenti pada  daun  dari  pohon  yang  merupakan  prediksi dari kelas variabel (Yahya & Zuliana, 2018).
Berikut tahapan algoritma dalam pembuatan  pohon  keputusan  dengan  Algoritma Random Forest :
1. Perhatikan  label  pada  data,  jika  sudah  sama semua,  maka  akan  dibentuk  daun  dengan nilai label data keseluruhan
2. Menghitung nilai informasi dengan menggunakan  semua  data  yang  ada  dengan formula:
𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) =   − ∑ 𝑝𝘪 𝑙𝑜𝑔 2(𝑝𝘪) … … … … … … … … … … . … … (1) 𝑚 𝑖=1
Dimana  merupakan  probabilitas tuple dalam  D  yang  menjadi  kelas  dengan  asumsi atau  disebut  juga  entropy  dari  D  merupakan rata  rata  informasi  yang  diperlukan  untuk identifikasi tuple dalam D (Kusrini & Luthfi, 2014).
Jika  Nilai  A  adalah nilai  diskrit  maka data D akan dipisahkan sejumlah nilai data A sehingga nilai  setiap  cabang  akan  murni  dan sejenis.    Setelah  percabangan  pertama, jumlah  percabangan  yang  mungkin  terjadi diukur dengan persamaan:
𝐼𝑛𝑓𝑜Ạ(𝐷) ∑ |𝐷𝑗| |𝐷| 𝑥 𝐼𝑛𝑓𝑜Ạ(𝐷𝑗) … … … … … … … … … … … (2)
𝑣 𝑗
3.  Menghitung nilai informasi dengan formula

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
4.    Untuk  setiap  atribut  dengan  memperhatikan isi  data  dari  atribut.  dimana |𝐷𝑗| |𝐷| merupakan bobot  dari  partisi  j. Info A (D) merupakan informasi yang diperlukan
untuk
mengklasifikasikan tuple dari D pada  partisi A .  Semakin  kecil  hasil  persamaan  ini, semakin  baik  pula  partisi  yang  dihasilkan. Nilai dari sebuah atribut menentukan penting tidaknya  atribut  tersebut  dalam  penyusunan pohon  keputusan.  Jika  atribut  bernilai kontinyu,  maka  akan  dicari split_point dengan  cara  mengurutkan  seluruh  data menurut  atribut  tersebut  dari  kecil  ke  besar, lalu  di  rata-rata  antar  satu  data  dengan  data setelahnya.  Nilai  informasi  akan  dihitung menurut  satu  persatu  calon split_point dan nilai split_point yang  akan  dipilih  yang terkecil.  (4)  Nilai gain untuk  setiap  atribut akan  diperhitungkan  dengan  formula  (2.3), nilai  dengan gain tertinggi  akan  dijadikan cabang dalam pohon keputusan.

## 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝐷) −  𝐼𝑛𝑓𝑜Ạ(𝐷) … … … … … (3)
5.  Setelah  cabang  pohon  keputusan  terbentuk, perhitungan  dilakukan  kembali  seperti  pada tahap  1  sampai  4.  Namun  jika  cabang  telah mencapai maksimal
cabang yang diperbolehkan,  daun  akan  terbentuk  dengan nilai mayoritas dari nilai data.
Pengujian K-Fold Cross Validation adalah teknik validasi dengan membagi data secara acak kedalam k bagian dan masing-masing bagian akan  dilakukan  proses  klasifikasi  (Witten,  Frank,
& Hall, 2011).
Dengan  menggunakan cross  validation akan  dilakukan  percobaan  sebanyak  k.  Data  yang digunakan  dalam  percobaan  ini  adalah  data training untuk  mencari  nilai error  rate secara keseluruhan.  Secara  umum,  pengujian  nilai  k dilakukan  sebanyak  10  kali  untuk memperkirakan akurasi estimasi. Dalam penelitian ini nilai k yang digunakan  berjumlah  10  atau 10-fold  Cross Validation , tiap percobaan akan menggunakan satu data  testing dan  k-1  bagian  akan  menjadi data training ,  kemudian data  testing itu  akan  ditukar dengan satu buah data training sehingga untuk tiap percobaan  akan  didapatkan data  testing yang berbeda-beda (Wibowo, 2017).
Confusion  matrix memberikan  keputusan yang  diperoleh  dalam traning dan testing , confusion matrix memberikan penilaian performance klasifikasi  berdasarkan  objek  dengan benar  atau  salah  (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011). Confusion  matrix berisi  informasi  aktual  ( actual ) dan prediksi ( predicted) pada sistem klasifikasi.
Kurva ROC ( Receiver Operating
Characteristic) adalah  alat  visual  yang  berguna untuk membandingkan dua model klasifikasi. ROC mengekspresikan confusion  matrix .  ROC  adalah grafik  dua  dimensi  dengan false  positives sebagaigaris  horisontal  dan true  positives sebagai garis  vertikal  (Witten,  Frank,  &  Hall,  2011). Dengan  kurva  ROC,  kita  dapat  melihat trade  off antara  tingkat  dimana  suatu  model  dapat mengenali  tuple  positif  secara  akurat  dan  tingkat dimana  model  tersebut  salah  mengenali  tuple negatif  sebagai  tuple  positif.  Sebuah  grafik  ROC adalah  plot  dua  dimensi  dengan  proporsi  positif salah (fp) pada sumbu X dan proporsi positif benar (tp)  pada  sumbu Y .  Titik  (0,1)  merupakan klasifikasi  yang  sempurna  terhadap  semua  kasus positif dan kasus negatif. Nilai positif salah adalah tidak  ada  (fp  =  0)  dan  nilai  positif  benar  adalah tinggi  (tp  =  1).  Titik  (0,0)  adalah  klasifikasi  yang memprediksi  setiap  kasus  menjadi  negatif  {-1}, dan titik (1,1) adalah klasifikasi yang memprediksi setiap  kasus  menjadi  positif  {1}.  Grafik  ROC menggambarkan trade-off antara  manfaat  ( true positive )  dan  biaya  ( falsepositives ).  Berikut tampilan  dua  jenis  kurva  ROC  ( discrete dan continous ).
Sumber: (Witten, Frank, & Hall, 2011) Gambar 1. Grafik ROC ( discrete dan continous )
Poin  diatas  garis  diagonal  merupakan hasil  klasifikasi  yang  baik,  sedangkan  point dibawah garis diagonal merupakan hasil klasifikasi yang  buruk.  Dapat  disimpulkan  bahwa,  satu  point pada kurva ROC adalah lebih baik dari pada yang lainnya  jika  arah  garis  melintang  dari  kiri  bawah ke  kanan  atas  didalam  grafik.  Untuk  tingkat akuransi nilai  AUC  dalam  klasifikasi data  mining dibagi  menjadi  lima  kelompok  (Witten,  Frank,  & Hall, 2011), yaitu:
1. 0.90 - 1.00  =  klasifikasi sangat baik ( excellent classification )
2. 0.80  -  0.90  =  klasifikasi  baik  ( good classification )
3. 0.70  -  0.80  =  klasifikasi  cukup  ( fair classification )
4. 0.60  -  0.70  =  klasifikasi  buruk  ( poor classification )

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
5. 0.50 - 0.60 = klasifikasi salah ( failure )
Beberapa  penelitian  yang  menerapkan teknik analisis kredit yang berjudul klasifikasi data nasabah  sebuah  asuransi  menggunakan  Algoritma Random  Forest untuk  penentuan  kelayakan pemberian  asuransi  dan  menentukan  fitur  yang berpengaruh.  Atribut-atribut  yang  ini  meliputi penghasilan, premi_dasar, cara_pembayaran, mata_uang,  dan  status  sedangkan  label  yang digunakan  untuk  pengklasifikasian  adalah  lancar dan  tidak  lancar  sehingga  diketahui  data  nasabah mana  yang  dikelompokkan  ke  kelas  lancar  dan tidak lancar dengan melakukan klasifikasi kelayakan  pemberian  kredit  nasabah  dengan jumlah  8  atribut  menghasilkan  akurasi  87,36% merupakan  tingkat  akurasi  yang  baik  sehingga kelancaran proses penilaian kelayakan kredit dapat tercipta  dan  pembayaran  terlambat  (menunggak) dapat diprediksi dari awal untuk dapat diwaspadai agar  dapat  meminimalisir  meningkatnya  kredit macet (Sunjana, 2010).
Prediksi  pinjaman  kredit  antara Support Vector  Machine dan K-Nearest Neighbors pada Koperasi  Serba  Usaha  menghasilkan  nilai  akurasi Support  Vector  Machine sebesar  92,67%  diikuti oleh k-Nearest Neighbors sebesar 88,67%, dengan penilaian cross  validation , confusion  matrix dan kurva ROC (Iriadi & Leidiyana, 2013).
Analisis  kredit  macet  melalui  perilaku nasabah  pada  koperasi  simpan  pinjam  dengan menggunakan metode Algoritma Klasifikasi Random  Forest untuk  mendeteksi  kredit  macet telah  menghasilkan  nilai  akurasi  Algoritma Random  Forest sebesar  92,00%,  dimana  cukup baik  keakuratannya  digunakan  untuk  meprediksi kredit  macet  pada  koperasi  simpan  pinjam (Sucipto,  2015).  Penerapan  Algoritma  Klasifikasi C4.5  untuk  menghasilkan  pola  kelayakan  kredit leasing di Kota Karawang dengan pengujian model dengan  hasil  uji  akurasi  sebesar  90,99%  dan nilai AUC  sebesar  0,911  dengan  tingkat  diagnosa Excellent Classification (Abdussomad, 2017).
Berdasarkan  fenomena,  tinjauan  pustaka dan  beberapa  penelitian  yang  direviu,  maka penelitian ini menggunakan Model Pohon Keputusan  Algoritma Random  Forest .  Model  ini akan digunakan untuk memprediksi apakah debitur nantinya  akan  bermasalah  dalam  pembayaran kredit  atau  tidak.  Model  ini  dipilih  karena  proses Learning  dan  Klasifikasi  pada  Algoritma Random Forest sangat  sederhana  dan  cepat  dan  secara umum  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi (Susanto, Uryani, & Hidayat, 2013).
Di  samping  itu,  model  pohon  keputusan juga  dapat  dikonversi  ke  dalam  aturan  klasifikasi dengan  mudah.  Identifikasi  masalah  penelitian  ini
adalah  untuk  memprediksi  penetapan  kelayakan kredit  dengan  subjek  penelitian  pada  Koperasi Mitra  Sejahtera  yang  memiliki  data  anggota sebanyak  259  sehingga  penting  untuk  dikaji  lebih lanjut.  Penggunaan  algoritma  klasifikasi Random Forest diharapkan dapat memberikan solusi untuk permasalahan  penentuan  kelayakan  pemberian kredit  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  di  atas  90 persen  pada  beberapa  penelitian  terdahulu. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  Pohon Keputusan  berbasis  Algoritma Random  Forest yang  diharapkan  agar  dapat  meningkatkan keakuratan  analisis  kredit  pada  subjek  Koperasi Mitra  Sejahtera  dalam  menentukan  kelayakan pemberian kredit.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  pada eksperimen ini adalah eksperimen absolut mengarah  kepada  dampak  yang  dihasilkan  dari eksperimen (Sugiyono, 2016).
Penelitian  ini  menggunakan  Algoritma C.45  untuk  mengembangkan  aplikasi  berdasarkan model  yang  dibuat  menggunakan RapidMiner Studio  7, kemudian  dilakukan  pengujian  dengan Cross  validation terhadap  kinerja  dari  kedua metode tersebut, hasil ditunjukkan oleh Confusion matrix dan Kurva ROC.
Sumber : (Zailani, 2020) Gambar 2. Model Penelitian
Beberapa  tahap  yang  dilakukan  dalam melakukan  eksperimen  ini  menggunakan  model Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP- DM)  (Larose,  2013)  yang  terdiri  dari  6  (enam) tahap, yaitu :
1. Tahap business  understanding .  Tahap  ini merupakan  tahap  pemahaman  penelitian, menentukan  tujuan  proyek  penelitian  dalam perumusan  mendefinisikan  masalah data mining . 2. Tahap data  understanding .  Tahap  ini dilakukan  pengumpulan  data,  melakukan analisis penyelidikan data (data kredit) untuk
Komparasi Curva ROC Evaluasi Confusion Matrix dan AUC Pengujian Cross Validasi Data : Data Nasabah Kredit Koperasi Mitra Sejahtera Algoritma C.45

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
mengenali  lebih  lanjut  data  dan  pencarian pengetahuan  awal  kemudian  mengevaluasi kualitas dari data tersebut.
3. Tahap data preparation . Kelanjutan dari data understanding , untuk mendapatkan data yang berkualitas.  Beberapa  teknik preprocessing yang digunakan yaitu:
a. Data c leaning bekerja untuk
membersihkan  nilai  yang  kosong  ,tidak konsistenatau mungkin tupel yang kosong ( missing values dan noisy ).
b. Data  integration berfungsi  menyatukan tempat  penyimpanan  (arsip)  yangberbeda ke dalam satu data. Dalam hal ini, ada dua arsip yang diambil sebagai data warehouse yaitu  data  anggota  dan  data kredit.
c. Data  reduction .  Jumlah  atribut  dan  tupel yang digunakan untuk data trainingmungkin  terlalu  besar,  hanya beberapa atribut yang diperlukan sehingga atributyang tidak diperlukan akan dihapus.  Tupel  dalam  data  set  mungkin terjadi  duplikasi  atau  terdapat  tupel  yang sama, sehingga untuk memperkecil jumlah  tupel,  tupel  yang  sama  dijadikan akan  dijadikan  dalam  satu  tupel  untuk mewakili tupel tersebut.
4. Tahap modelling (modeling). Tahap ini data training  diklasifikasikan  oleh  model  dan kemudian menghasilkan sejumlah aturan.
5.  Tahap evaluation (evaluasi).  Tahap  ini mengklasifikasi  uji  akurasi  dengan  melihat hasil  akurasi  pada  proses  klasifikasi Algoritma C4.5 serta evaluasi dengan ROC Curve.
6.  Tahap deployment .  Tahap  ini  menerapkan model  Algoritma Random  Forest ke koperasi untuk penentuan kelayakan pemberian kredit dengan metode penyeleksian  atribut  melalui information gain , gain  ratio dan gini  index untuk mendapatkan  nilai  akurasi  hasil confusion matrix menggunakan software Rapid
Miner .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tahap Business Understanding
Berdasarkan  laporan  kredit  tahun  2015 ditemukan  kredit  macet  sebanyak  29  orang sehingga  ini  menjadi  permasalahan  koperasi  dan merupakan imbas dari analisis yang kurang akurat. Agar  memperoleh  hasil  yang  akurat,  maka dikembangkan model klasifikasi Algoritma
Random  Forest untuk  menentukan  kelayakan pemberian  kredit  dengan  tujuan  analisis  yang dilakukan lebih akurat.

## Tahap Data Understanding
Data  kredit  diambil  dari  Koperasi  Mitra Sejahtera  pada  tahun  2015  hingga  2016,  dimana dari 239 debitur, 29 diantaranya bermasalah dalam pembayaran  atau  dengan  istilah  lain  macet  dalam pembayaran  kreditnya.  Ada  beberapa  atribut  yang digunakan di dalam data debitur yaitu no_anggota (no keanggotaan yang diberikan koperasi), jumlah tanggungan (jumlah_anak), level golongan (tingkatan  golongan  pada  pegawai  negeri),  level pinjaman  (besar  pinjaman  yang  diberikan  kepada debitur),  jangka  waktu  (lama  pinjaman  dalam tahun),  dan class (label  yang  diberikan  kepada debitur,  label  baik  untuk  yang  pembayarannya lancar, dan bermasalah jika kreditnya macet). Nilai dari  semua  atribut  yang  ada  di  tabel  merupakan nilai  kategorikal  dan  bukan  nilai  angka,  misalnya seperti atribut Jumlah Tanggungan yang mempunyai  nilai  sedikit  merupakan  kategori  jika debitur mempunyai jumlah anak 1 sampai 2.
Tabel 1. Kategori Atribut No Nama Atribut Nilai Angka Ketegori 1 Jumlah Tanggungan 1-2 Sedikit 2 Jurusan 3-5 > 5 0 Sedikit Banyak Kosong 3 Level Golongan IA - ID IIA - IID IIIA - IIID IVA - IVE
I II III IV
4
Level Pinjaman Rp1jt - Rp5jt Rp5jt - Rp10jt Rp10jt - Rp15jt Kecil Sedang Besar 5 Jangka Waktu 1 tahun 2 tahun 3 tahun 1 2 3 Sumber: (Koperasi Mitra Sejahtera, 2016)

## Tahap Preparation
Model  yang  telah  dikembangkan  akan  diuji keakuratannya dengan memasukkan sejumlah data uji  ( test  set )  ke  dalam  model.  Untuk  mengukur keakuratan model dengan baik, data uji seharusnya bukan data yang berasal dari data training (Witten, Frank, & Hall, 2011). Data uji diambil dari laporan kredit  koperasi  tahun  2016.  Ada  20  sampel  yang diambil  dari  data  keseluruhan,  jumlah  data sebanyak  239  tidak  diambil  karena  jumlah  ini sama  dengan  data  tahun  2015  dan  tidak  ada perubahan,  hanya  20  sampel  yang  bertambah sehingga totalnya menjadi 259.

## Tabel 2. Laporan Kredit 20 Sampel Nasabah

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
No Jumlah Tanggungan Level Golongan Level Pinjaman Jangka Waktu Class 1 Banyak III Sedang 2 Baik 2 Sedikit II Besar 3 Bermasalah 3 Kosong III Besar 3 Baik 4 Sedikit IV Sedang 2 Baik 5 Sedikit III Kecil 2 Baik 6 Sedang III Kecil 2 Baik 7 Sedang IV Besar 3 Baik 8 Sedang III Sedang 3 Baik 9 Sedang II Besar 3 Bermasalah 10 Sedikit III Sedang 3 Baik 11 Banyak IV Sedang 3 Baik 12 Sedang III Sedang 2 Baik 13 Banyak II Besar 2 Bermasalah 14 Kosong II Sedang 3 Baik 15 Banyak III Besar 3 Baik 16 Banyak III Kecil 3 Baik 17 Sedang II Sedang 2 Baik 18 Sedang III Besar 3 Bermasalah 19 Sedikit IV Besar 3 Baik 20 Sedikit III Sedang 3 baik
Sumber: (Koperasi Mitra Sejahtera, 2016)

## Tahap Modelling
Model  yang  telah  dikembangkan  akan  diuji keakuratannya dengan memasukkan sejumlah data uji ( test set ) ke dalam model. Data uji diambil dari laporan  kredit  Koperasi  Mitra  Sejahtera  tahun 2016 sebanyak 20 sampel (Tabel 2).

## Tahap Evaluation
Dari  hasil  pengujian  di  atas  akan  dievaluasi tingkat  akurasinya  menggunakan  2  (dua)  model yaitu  menggunakan confusion  matrix dan  ROC ( Receiver Operating Characteristic ).
a.  Evaluasi model confusion matrix
Sumber: (Witten, Frank, & Hall, 2011) Gambar  3.  Nilai true  positives , false  negatives , false positives, dan true negatives
Tabel 3. Konversi ke confusion matrix Baik Bermasalah Baik 210 0 Bermasalah 29 0 Sumber : (Zailani, 2020) Hitung nilai-nilai yang telah dimasukkan tersebut untuk dihitung jumlah sensitivity , specificity , precision dan accuracy . Sensitivity digunakan  untuk  membandingkan  jumlah true positives terhadap  jumlah  tupel  yang positives sedangkan specificity adalah  perbandingan  jumlah true  negatives terhadap  jumlah  tupel  yang negatives ke dalam format perhitungan ini:
Tabel 4. Klasifikasi confusion matrix
accuracy = sensitivity pos
+ specificity Neg ( pos + neg ) ( pos + neg ) dimana :
t_pos = jumlah true positives t_neg = jumlah true negatives pos = jumlah tupel positif neg = jumlah tupel negatif
f_pos = jumlah false positives Sumber : (Zailani, 2020) Kemudian masukkan nilai yang ada di dalam confusion matrix ke dalam persamaan di atas.
Tabel 5. Nilai sensitivity , specificity , precision ,
dan accuracy Nilai (%) Sensitivity 100 Specificity 50 Precision 0 Accuracy 87,88 Recall 0 Sumber : (Zailani, 2020) Nilai accuracy , recall dan precision yang dihasilkan oleh software Rapid Miner menggunakan model confusion matrix menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,88%. Sumber: (Witten, Frank, & Hall, 2011) Gambar  4. Confusion matrix menggunakan Rapid
Miner
b. Kurva ROC Grafik  ROC  dengan nilai  AUC  ( Area  Under Curve )  dengan  metode information  gain sebesar  0,500,  metode gain  ratio  juga menunjukkan  hasil  yang  sama.  sedangkan nilai  AUC  yang  menggunakan  metode gini index mencapai  angka  0,703.  Akurasi  AUC dikatakan  sempurna  apabila  nilai  AUC mencapai  1,000  dan  akurasinya  buruk  jika nilai AUC dibawah 0,500

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
Sumber : (Zailani, 2020) Gambar 5. Nilai AUC dalam grafik ROC dengan metode information gain dan gain ratio dengan memasukkan data uji
Sumber : (Zailani, 2020)
Gambar 6. Nilai AUC dalam grafik ROC dengan metode gini index dan gain ratio dengan memasukkan data uji.

## Tahap Deployment
Penelitian  ini  membandingkan  3  (tiga) metode  penyeleksian  atribut  yaitu information gain , gain  ratio dan gini  index .  Hasil  dari  ketiga metode menghasilkan grafik yang berbeda, namun demikian nilai akurasi hasil confusion matrix tetap sama menggunakan Rapid Miner .
Sumber : (Zailani, 2020) Gambar 7. Grafik ROC dengan perbandingan tiga metode yaitu information gain , gain ratio dan gini index tanpa memassukan data uji.
Dari  hasil  evaluasi  baik  secara confusion matrix maupun  empiris  ternyata  terbukti  akurat
dibanding  hasil  analisis.  Dengan  hasil  ini,  maka kemungkinan  terjadinya  kredit  macet  dapat dikurangi  dan  menekan  jumlah  debitur  yang bermasalah. Dengan demikian, Algoritma Random Forest dapat memberikan solusi untuk permasalahan  penentuan  kelayakan  pemberian kredit.

## KESIMPULAN
Algoritma Random  Forest lebih  akurat dibandingkan  analisis  yang  dilakukan  oleh  analis kredit  dengan  hasil  evaluasi  penelitian  bahwa Algoritma Random  Forest mampu  menganalisis kredit  yang  bermasalah  dan  yang  debitur  yang tidak  bermasalah  yang  menghasilkan nilai  akurasi sebesar  87,88%.  Beberapa  hal  yang  harus ditambahkan  untuk  menambah  akurasi  Algoritma Random  Forest ,  yaitu:  (1)  melakukan pruning terhadap  Algoritma Random  Forest sehingga  hal ini  dilakukan  untuk  mengefisienkan  kinerja  tanpa mengurangi  keakuratannnya;  (2)  tingkat  akurasi dari Algoritma Random Forest dapat dibandingkan pada  model  algoritma  lainnya  seperti Random Forest atau Support  Vector  Machine ;  dan  (3) menerapkan  Algoritma Random  Forest ke  dalam data  yang  lebih  besar  untuk  menguji  akurasi  dari algoritma.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdussomad. (2017). Penerapan Algoritma Klasifikasi  C4.5  untuk  Menghasilkan  Pola Kelayakan Kredit. Jurnal Inovasi
Informatika , II (1), 19-27. Astuty,  H.  S.  (2015).  Prinsip  6C  (Character, Capacity,  Capital,  Condition  Of  Economy, Collateral Dan Constraint) Dalam Wirausaha  Mahasiswa. Jurnal  Economia , 11 (1), 56-71. Iriadi,  N.,  &  Leidiyana,  H.  (2013).  Prediksi Pinjaman  Kredit  dengan  Support  Vector Machine K-Nearest Neighbors pada Koperasi  Serba  Usaha. Jurnal  Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic
, 1 (2), 115-124.
Koperasi  Mitra  Sejahtera.  (2016).  Laporan
Koperasi Tahun 2016.
Kusrini, & Luthfi. (2014). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi. Larose.  (2013). Discovering  Knowledge  in  Data. New Jersey: John Willey.

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.61
Peraturan Bank Indonesia. (2002). Peraturan Bank Indonesia  Nomor  4/  11/PBI/2002  Tentang Perlakuan  Khusus  Terhadap  Kredit  Bank Umum  Pasca  Tregedi  Bank  Bali. Jakarta: Jakarta.
Sucipto, A. (2015). Prediksi Kredit Macet melalui Perilaku  Nasabah  pada  Koperasi  Simpan Pinjam  dengan  Menggunakan  Metode Algoritma  Klasifikasi  C4.5. Disprotek,  6 (1), 75-87.
Sugiyono.  (2016). Metode  Penelitian  Kombinasi (Mixed  Methods). (M.  Sutopo,  Penyunt.) Bandung: CV. Alfabeta.
Sunjana. (2010). Klasifikasi Data Nasabah Sebuah Asuransi  Menggunakan  Algoritma  C4.5.
Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010 (SNATI 2010) (hal.
D31.D34).  Yogyakarta:  Universitas  Islam Indonesia.
Susanto,  Uryani,  N.  S.,  &  Hidayat,  C.  R.  (2013). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Menganalisis  Kelayakan  Pemberian  Kredit Nasabah. 4 (1), 1-7. Wibowo,  A.  (2017,  November  24). 10  Fold  - Cross  Validation. Retrieved  Maret  2018, from  https://mti.binus.ac.id/2017/11/24/10- fold-cross-validation/
Witten,  Frank,  &  Hall.  (2011). Data  Mining  : Practical  Machine  Learning  and  Tools.
Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.
Yahya,  &  Zuliana,  R.  (2018).  Prediksi  Jumlah Penggunaan  BBM  Perbulan  Menggunakan Algoritma  Decition  Tree  (C4.5)  Pada Kantor  Dinas  Lingkungan  Hidup  dan Kebersihan  Kecamatan  Selong  Kabupaten Lombok Timur. Infotek: Jurnal Informatika dan Teknologi , 1 (1), 56-63.