## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Penerapan Data Minning Untuk Klasifikasi Kelayakan Nasabah Dalam Pengajuan Kredit Menggunakan Metode

## Naives Bayes dan Random Forest
1 Muhammad Zakaria, 2 Andri 1,2 Fakutlas Ilmu Komputer, Universitas Binadarma Palembang, Indonesia
1 muhamadzakaria21 @gmail.com ; 2 andri@binadarma.ac.id ;
Article Info ABSTRAK Article history: Received, 2023-09-04 Revised, 2023-10-02 Accepted, 2023-11-20
Peranan dari data  minning  sangat  penting dalam  sebuah manajemen bisnis  yang  saat  ini  semakin  kompetitif.  Data  Mining  dapat menggunakan aset penting pada perusagaan sebagai data bisnis yang memiliki  jumlah  besar,  sehingga  dari  data  tersebut  dapat  diolah menjadi sebua informasi. Dalam data mining memiliki bebara teknik yang dapat digunakan, salah satunya ialah klasifikasi. Klasifikasi itu sendiri  memiliki  beberapa  algoritma,  diantaranya  algoritma Naives Baye dan Random Forest . Keuntungan dalam menggunakan algoritma Naives Bayes  dan  random  forest adalah  algoritma  ini menggunakan data pelatihan ( Training Data ) yang kecil dalam menentukan estimasi pada paremeter yang diperlukan pada sebuah proses pengklasifikasian. Penelitian ini menggunakan parameter pinjaman yang dihasilkan, dan parameter  tersebut  dapat  dibuat  satu  penilaian  terhadap  status pinjaman  yang  ada  pada  Bank  Palembang.  Sehingga  dapat menentukan  klasifikasi    calon  nasabah  yang  layak  atau  tidak  untuk menerima pinjaman. Untuk mengetahui kelayakan pinjaman tersebut maka, diperlukan adanya sebuah peramalan yang akurat dengan nilai akurasi  yang  baik.  Untuk  mengetahui  nilai  akurasi  tersebut  dapat menggunakan    teknologi  di  bidang Data  Mining .  Hasil  penelitian menunjukan  nilai  akurasi  78.4%  terhadap  data  nasabah  yang digunakan pada algoritma naives bayes.
Kata Kunci: Naives  Bayes,  Random  Forest,
Data Minning
ABSTRACT
Keywords: Naives  Bayes,  Random  Forest, Data Minning The role of data mining is very important in managing businesses which are currently  increasingly  competitive.  Data  Mining  can  utilize  important company assets  as large  amounts  of  business data, so  that the  data  can  be processed into information. In data mining there are various techniques that can be used, one of which is classification. The classification itself has several algorithms,  one  of  which  is  the  Naives  Bayes  algorithm.  The  advantage  of using  the  Naives  Bayes  algorithm is  that this  algorithm  uses small training data to determine parameter estimates needed in a classification process. This research uses the resulting loan parameters, and these parameters can be used to assess the status of existing loans at Bank Palembang. So you can determine the classification of potential customers who are eligible or not to receive a loan. To determine the suitability of a loan requires an accurate forecast with good precision. To find out the accuracy value, you can use technology in the field of Data Mining. The research results show an accuracy value of 78.4% for the customer data used..
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Penulis Korespondensi:
Andri, Program Studi Informatika, Universitas Bina Darma Email: jojo@ gmail.com

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Dalam perkembangan teknologi masa kini, banyaknya data menjadi sebuah permasalahan sekaligus kesempatan bagi sebuah instansi. Data menjadi permasalahan apabila tidak dapat disimpan, dikelola, maupun  diproses  dengan  baik.  Data  yang  selalu bermunculan  setiap  waktu  akan  terus menumpuk dan bila tidak didokumentasikan dengan baik, maka data tersebut akan menjadi tidak berguna untuk perusahaan.  Sedangkan  data  menjadi  sebuah  kesempatan  apabila  dapat  disimpan,  dikelola  dan diproses menjadi lebih berarti untuk instansi tersebut. Dengan adanya data, maka dapat ditemukan sebuah trend maupun struktur yang nantinya dapat dipergunakan untuk mendapatkan informasi di masa mendatang [1].
Bank Palembang merupakan salah satu perusahaan yang merasakan perkembangan teknologi. Bank Palembang merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan  menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  atau  bentuk-bentuk  lainnya  dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Pada bank Palembang memiliki tugas utama yaitu mengembangkan sejumlah set model serta teknik dengan tujuan untuk memungkinkan pihak mereka atau badan keuangan yang dimiliki dalam menentukan kelayakan simpan pinjam calon nasabah. Masalah yang sering terjadi ialah, bagaimana pola perilaku nasabah atau karakteristik nasabah yang dimiliki  sehingga  yang  terjadi  dapat  menentukan  pola  atau  status  dari  calon  nasabah.  Dalam pelaksanaannya,  analisis  pinjaman  di  Bank  Palembang  melaksanakan  pengambilan  data  calon nasabah  pinjaman  dan  selanjutnya  data  tersebut  di  analisis  untuk  menentukan  kelayakan.  Dalam penentuan  analisa kelayakan calon nasabah penerima pinjaman di Bank Palembang, bagian analis akan meminta data kepada Bank Indonesia melalui web serta analis tersebut akan  menganalisanya secara mandiri. Analisis yang dilakukan terhadap data pinjaman bank digunakan dengan tujuan agar dapat meminimalisasi resiko nasabah yang memiliki penilaian kurang baik sehingga berdampak pada keterlambatan  dalam membayar pinjaman.
Peranan  dari  data  minning  sangat  penting  dalam  sebuah  manajemen  bisnis  yang  saat  ini  semakin kompetitif [2]. Data Mining dapat menggunakan aset penting pada perusagaan sebagai data bisnis yang memiliki jumlah besar, sehingga dari data tersebut dapat diolah menjadi sebua informasi [3]. Dalam  data  mining  memiliki  bebara  teknik  yang  dapat  digunakan,  salah  satunya  ialah  klasifikasi. Klasifikasi  itu  sendiri  memiliki  beberapa  algoritma,  diantaranya  algoritma  Naives  Bayes  [4]. Random forest merupakan peramalan pada kondisi yang dimiliki oleh suatu objek[5].
Keuntungan dalam menggunakan algoritma Naives Bayes adalah algoritma ini menggunakan data pelatihan  (Training  Data)  yang  kecil  dalam  menentukan  estimasi  pada  paremeter  yang  diperlukan pada sebuah proses pengklasifikasian [6].
Penelitian  ini  menggunakan  parameter  pinjaman  yang  dihasilkan,  dan  parameter  tersebut  dapat dibuat  satu  penilaian  terhadap  status  pinjaman  yang  ada  pada  Bank  Palembang.  Sehingga  dapat menentukan klasifikasi  calon nasabah yang layak atau tidak untuk menerima pinjaman.
Untuk  mengetahui  kelayakan  pinjaman tersebut  maka,  diperlukan  adanya  sebuah  peramalan  yang akurat dengan nilai akurasi yang baik. Untuk mengetahui nilai akurasi tersebut dapat menggunakan teknologi di bidang Data Mining [7]. Penelitian ini menentukan klasifikasi pemutusan kredit nasabah dan mengevaluasi kinerja metode Algoritma Naives Bayes dan Random Forest untuk melihat nilai support dan confident yang dihasilkan dari metode tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  merupakan  sebuah  proses  dalam  menentukan  sebuah informasi yang dapat berguna serta  menghasilkan pola-pola yang terdapat dalam data [8]. Informasi tersebut terkandung pada basis data memiliki ukuran yang besar sehingga sebelumnya tidak dapat diketahui  dan  potensial  bermanfaat. Data  mining ialah  sebuah  cara  atau  tahapan  langkah  dari sekumpulan proses iterative KDD [9].

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 1. Tahapan Dalam KDD
Adapun tahapan  pada proses Knowledge Discovery in Database ( KDD) ialah sebagai berikut : 1. Data Selection
Proses  seleksi  data  ini  dilakukan    untuk  melakukan  pemilihan  himpunan  data,  serta  menciptakan himpunan  data    target,  atau  memfokuskan  pada  subset variable (sampel  data)  dimana  penemuan ( discovery ) akan dilakukan [10].
2. Pre- Processing dan Cleaning Data
Pemrosesan data dan pembersihan data dilakukan agar  membuang data yang didalamnya terdapat data  yang  tidak  konsisten  atua noise ,  duplikat  data  atau  data  ganda,  serta  memperbaiki  kesalahan data, hal tersebut bisa diperkaya dengan mengmupulkan  data eksternal yang relevan [11].
3. Transformation
Proses ini melakukan transformasi atau pengabbungan data ke dalam sebuah parameter yang elbih tepatnya dilaksanakan proses mining [12].
4. Data Mining
Data Mining ialah proses melaksanakan penarikan data sehingga menghasiilkan sebua pola maupun klasifikasi dalam sebuah asosiasi [13].
5. Interpretation / Evaluasi
Evaluasi menguji proses atau pola yang dihasilkan dengan melakukan analisis nilai akurasi yang ada [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini melakukan  proses  klasifikasi  pola  nasabah  yang  akan  melakukan  pinjaman  di  Bank Palembang. Parameter yang digunakan akan berpengaruh pada nilai akurasi, adapun parameter yang digunakan ialah penghasilan, pekerjaan dan status nasabah di Bank Indonesia.
Pertama yang dilakukan ialah melakukan struktur model dengan menghubungkan data training pada excel  pada  bagian  atribut  (read  excel)  dan  disambungkan  dengan  atribut  validation.  Hal  tersebut dilakukan utnuk mendapatkan nilai akurasi dari algoritma naives bayes. Desain model naives bayes menggunakan bantuan tools RapidMiner yang ditunjukkan pada gambar dibawah ini.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 2. Cross Validation
Selanjutnya  operator  naives  bayes  yang  digunakan  sebagai  algoritma  pada    data  mining Classification.  Maka  selanjutnya  menggunakan  pengabungan operator  Apply  Model  dan  operator Performance yang diimplementasikan untuk menghasilkan proses pengolahan data mining. Adapun model operator sub proses dapat di lihat pada Gambar sebagai berikut :
Gambar 3. Rapidminer Model Sub Proses Clasification Naives Bayes
Pertama yang dilakukan ialah melakukan struktur model dengan menghubungkan data training pada excel  pada  bagian  atribut  (read  excel)  dan  disambungkan  dengan  atribut  validation.  Hal  tersebut dilakukan  utnuk  mendapatkan  nilai  akurasi  dari  algoritma  random  forest  .  Desain  model  random forest menggunakan bantuan tools RapidMiner yang ditunjukkan pada gambar dibawah ini. Desain modelnya  yang terdapat pada tools RapidMiner ditunjukkan pada gambar dibawah ini :

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Gambar 3. Cross Validation
Selanjutnya  operator  naives  bayes  yang  digunakan  sebagai  algoritma  pada    data  mining Classification.  Maka  selanjutnya  menggunakan  pengabungan operator  Apply  Model  dan  operator Performance yang diimplementasikan untuk menghasilkan proses pengolahan data mining. Adapun model operator sub proses dapat di lihat pada Gambar sebagai berikut :

## Gambar 4. Rapidminer Model Sub Proses Clasification Random Forest
Tujuan penelitian ini ialah salah agar dapat  mengetahui nilai akurasi dari algoritma yang digunakan yaitu  algoritma  klasifikasi  naives  bayes  dan  random  forest.  Penelitian  ini  di  lakukan  untuk mengetahui  klasifikasi  pola  nasabah  yang  akan  melakukan  pinjaman.  Penggunaan  parameter berpengaruh  pada  hasil  akurasi  dan  model  yang  akan  dihasilkan  oleh  algoritma  naives  bayes  dan random forest.
Setelah  dilaksanakanya  proses  distraksi  maka  diperoleh  nilai  akurasi  dari  algoritma  naives  bayes. Hasil  yang diperoleh merupakan nilai akurasi, recall , dan precision algoritma naives bayes. Adapun hasil yang ditampilkan pada tools rapid miner ialah sebagai berikut :

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 5. Rapidminer Performance Naives Bayes
Dari  gambar  diatas  dapat diketahui  bahwa  nilai  akurasi  yang  ada  ialah  78,10%,  class  recall  untuk outsanding 0%, class recall paid ialah 100% serta precision 78,10%.
Setelah dilaksanakanya proses distraksi maka diperoleh nilai akurasi dari algoritma random forest. Hasil    yang  diperoleh  merupakan  nilai  akurasi, recall ,  dan precision algoritma  random  forest. Adapun hasil yang ditampilkan pada tools rapid miner ialah sebagai berikut :
Gambar 6. Rapidminer Performance Random Forest
Dari  gambar  diatas  dapat diketahui  bahwa  nilai  akurasi  yang  ada  ialah  76,08%,  class  recall  untuk outsanding 0%, class recall paid ialah 97,56% serta precision 77,67%.
Setelah diproses analisis dan diperoleh hasil pengujian data training dari algortima naives bayes dan algoritma random forest, maka kedua algortima tersebut memiliki hasil yang perbandingan sehingga dapat ditarik kesimpulan mana algoritma yang akurat. Adapun hasil dari kedua algoritma tersebut dapat dilihat sebagai berikut :
Tabel 1. Perbandingan Algortima naives bayes dan Algoritma random forest
No. Algoritma Naives Bayes Algoritma Random Forest 1. Memiliki nilai akurasi 27,4% untuk data testing. Memiliki nilai akurasi 78,4%% untuk data testing. 2. Memiliki nilai akurasi 78.10% untuk data training. Memiliki nilai akurasi 57.14% untuk data training.
Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa nilai akurasi tertinggi berdasarkan rapidminer ialah algoritma  naives  bayes  sejumlah  78.10%  sedangkan  random  forest  57.14%.  Sehingga  peneliti menyarankan  implementasi  development  kedepanya  dapat  menggunakan  algoritma  naives  bayes.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 06, No. 03, November 2023, hal. 391~397 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Hal  tersebut  dikarenakan  nilai  keakuratan  naives  bayes  cukup  tinggi.  Nilai  akurasi  tertinggi merupakan nilai yang dapat digunakan sebagai acuan keakuratan penelitian [15].

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  analisis,  perancangan,  dan  pengujian  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa evaluasi pembahasan sebelumnya dan dari pengujian yang telah dilakukan, penerapan data mining klasifikasi  nasabah  pada  Bank  Palembang  menghasilkan  akurasi  untuk  naives  bayes  78,10%  dan random forest 57,14% dan tujuan penelitian telah dijawab dengan nilai akurasi tersebut. Atribut yang digunakan  pada  naives  bayes  dan  randomm  forest  merupakan  atribut  yang  sama  label,  angsuran, pendapatan, jenis kelamin dan pekerjaan.

## REFERENSI
[1] Anam,  C.,  &  Santoso,  H.  B.  (2018).  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi Penerimaan Beasiswa. ISSN : 2088-4591.
[2] Andri,  Kunang,  Y.  N.,  &  Murniati,  S.  (2013).  Implementasi  Teknik  Data  Mining  Untuk  Memprediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Pada  Universitas  Bina  Darma  Palembang.  Seminar  Nasional Informatika , A1-A2.
[3] Dewi, S. (2019). Komparasi Metode Algoritma Data Mining Pada Prediksi Uji Kelayakan Credit Approval Pada  Calon  Nasabah  Kredit  Perbangkan.  Jurnal  Khatulistiwa  Informatika,  Vol  VII,  No.  1,  ISSN  : 2579 - 633X59.
[4] Fiastantyo, G. (2015). Perbandingan Kinerja Metode Klasifikasi Data Mining Menggunakan Naive Bayes dan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa.  Semarang: http://eprints.dinus.ac.id .
[5] Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  C4.5  (Studi  Kasus:  Universitas  Dehasen  Bengkulu). Media Infotama , 130.
[6] Hastuti, K. (2012). Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Mahasiswa  Non Aktif. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan (Semantik) , 241-249.
[7] Hijriana, N., & Muttaqin, R. (2016). Penerapan Metode Decision Tree Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Mahasiswa Berprestasi. Al Ulum Sains dan Teknologi , 39-40.
[8] Kusmini, L., & Taufiq, E. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi.
[9] Moleong, L. J. (1999). Metodelogi Penelitian. Bandung: PT. Remaja Rosda Karya.
[10] Nazir, M. (2003). Metode Penelitian. Jakarta: Ghalia Indonesia, Cet Ke- 5.
[11] Novianti, B. (2016). Implementasi Data Mining Dengan Algoritma C4.5 Untuk Penjurusan Siswa (Studi Kasus SMA Negeri 1 Pontianak). Jurnal Coding, Sistem Komputer Untan ISSN : 2338-493X , 76- 77.
[12] Nugroho,  Y.  S.,  &  Haryati,  M.  S.  (2015).  Klasifikasi dan Klastering  Penjurusan  Siswa  SMA  Negeri  3 Boyolali. Surakarta: KHAZANAH INFORMATIKA | Online ISSN: 2477-698X.
[13] Prasetyo, E. (2014). Mengelolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
[14] Wati,  A.  S.  et  al.(2022)  ‘Perbandingan  Implementasi  Algoritma  CT-PRO  dan  Algoritma  C45  Untuk Menentukan Pola Nasabah’, (November), pp. 16–17.
[15] Rudiansyah,  Rudiansyah,  and  Ade  S.  Wati.  "Pencarian  Pola  Asosiasi  Minat  Beli  Kebutuhan  Pokok Menggunakan Perbandingan Algroitma Apriori dan Fp-growth." Jurnal Ilmiah Betrik , vol. 12, no. 3, 2021, pp. 299-305.