## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 4 October 2024, pp: 1403-1410 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Optimization of Decision Tree Using Particle Swarm Optimization for Credit Risk of KMG Bank DKI

## Optimasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization untuk Risiko Kredit KMG Bank DKI
Jwasky Budy Eswa Putry 1* , Ananto Tri Sasongko 2 , Wahyu Hadikristanto 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Pelita Bangsa, Indonesia
E-Mail: 1 jwsky.312210418@ mhs.pelitabangsa.ac.id, 2 ananto@pelitabangsa.ac.id,
3 wahyu.hadikristanto@pelitabangsa.ac.id
Received Jun 8th 2024; Revised Jul 26th 2024; Accepted Jul 29th 2024 Corresponding Author: Jwasky Budy Eswa Putry

## Abstract
In the banking world, credit risk prediction is an important aspect that determines success in credit management. This study aims to improve the accuracy of credit risk prediction for Multi-Use Credit (KMG) at Bank DKI by using the Particle Swarm Optimization (PSO) method. In this context, PSO used to optimize the search for the best combination of parameters that  can  enhance  the  performance  of  the  credit  risk  prediction  model.  The  research  indicates  that  using  PSO  can significantly  increase  the  accuracy  of  credit  risk  prediction.  With  PSO,  the  prediction  accuracy  reached  99.13%. Conversely, without PSO optimization, the accuracy obtained from the Decision Tree was only 97.83%. This proves that PSO  can  significantly  improve  the  accuracy  of  credit  risk  prediction.  Therefore,  Bank  DKI  can  make  more  accurate decisions in granting KMG credits, which ultimately can reduce the level of non-performing loans and increase the bank's financial stability.
Keywords: Credit Risk Prediction, Decision Tree, Multi-Use Credit, Particle Swarm Optimization

## Abstrak
Pada dunia perbankan prediksi risiko kredit merupakan aspek penting yang menentukan keberhasilan dalam pengelolaan kredit. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi prediksi risiko kredit Kredit Multiguna (KMG) di Bank DKI dengan  menggunakan  metode Particle  Swarm  Optimization (PSO).  Dalam  konteks  ini,  PSO  digunakan  untuk mengoptimalkan dalam menemukan kombinasi parameter terbaik yang dapat meningkatkan performa model prediksi risiko kredit. Penelitian menunjukkan bahwa penggunaan PSO ini meningkatkan akurasi prediksi risiko kredit secara signifikan. Dengan menggunakan PSO menghasilkan akurasi prediksi mencapai 99,13%. Sebaliknya , tanpa optimasi PSO , akurasi yang diperoleh dari Decision Tree hanya sebesar 97,83 %. Hal ini membuktikan bahwa PSO mampu meningkatkan akurasi prediksi risiko kredit secara signifikan. Dengan demikian, Bank DKI dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dalam pemberian kredit KMG, yang pada akhirnya dapat mengurangi tingkat kredit macet dan meningkatkan stabilitas finansial bank.
Kata Kunci: Decision Tree , Kredit Multiguna, Particle Swarm Optimization , Prediksi Risiko Kredit

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan risiko kredit artinya merupakan aspek krusial dalam operasional perbankan yg memerlukan pendekatan yg cermat dan efektif. Khususnya, dalam era dinamika pasar serta kompleksitas keuangan, risiko kredit  multiguna  menjadi  penekanan  penting  bagi  lembaga  keuangan  seperti  PT  Bank  DKI.  Menerapkan prinsip perkreditan yang sehat, lembaga perbankan  juga koperasi diminta untuk bisa mengukur risiko kredit dengan baku tertentu. Hal ini sesuai menggunakan kebijakan manajemen risiko, pada Indonesia yang diatur dalam  peraturan  otoritas  jasa  keuangan  No.18/POJK/03/2016  ihwal  penerapan  manajemen  risiko  bagi  bank [1]. Secara historis, bank mengandalkan model penilaian risiko tradisional yang terutama berfokus pada faktor- faktor  tidak  aktif,  mirip  skor kredit,  taraf pendapatan,  serta  riwayat  pekerjaan.  Meskipun  contoh-contoh  ini sudah  mencapai  tujuannya,  model-model  tersebut  acapkali  dikritik  sebab  ketidakmampuannya mengakomodasi sifat bergerak maju pada pasar keuangan dan interaksi kompleks antara berbagai faktor yang
mempengaruhi  risiko  kredit.  Munculnya  analisis  prediktif  telah  mengatasi  keterbatasan  ini  dengan memperkenalkan model yang mampu menganalisis spektrum variabel yang lebih luas, termasuk data perilaku dan  transaksional,  sehingga  menawarkan  pandangan  yang  lebih  bernuansa  dan  komprehensif  mengenai kelayakan kredit peminjam[2].
Particle Swarm Optimization (PSO), algoritma yang terinspirasi dari perilaku sosial burung dan ikan, telah menunjukkan potensi yang signifikan dalam optimasi berbagai masalah kompleks, termasuk dalam sektor keuangan. PSO menawarkan  solusi  inovatif  dengan  kemampuannya  untuk  mengeksplorasi  ruang  pencarian secara  efisien  dan  menemukan  kombinasi  optimal  dari  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  risiko  kredit. Partikel  ( PSO )  yang  menggabungkan  kekacauan  dan  pembatasan  kecepatan  dengan  tujuan  menghilangkan kelemahan  yang  diketahui  yang  memaksa  partikel  untuk  terus  mencari  di  batas  ruang  pencarian.  Namun, karena kumpulan data kredit biasanya berdimensi tinggi, kelasnya tidak seimbang, dan ukuran sampelnya besar [3].
Berdasarkan tinjauan pustaka [3], [4], [5], telah banyak penelitian mengenai PSO dalam meningkatkan akurasi  dan  keterlibatannya  dalam  optimasi.  Pada  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  disampaikan  oleh Tyas(2021), menggunakan metode algoritma decision tree dengan optimasi PSO karena decision tree dianggap sebagai algoritma yang lemah, karena algoritma decision tree bergantung pada pembuatan desain dari pohon tersebut.  Untuk  memaksimalkan  hasil  klasifikasi  yang  akan  diperoleh,  dengan  cara  meningkatkan  nilai akurasinya menggunakan metode  PSO . Pada penelitiannya  mencari nilai klasifikasi kesuburan pria dengan dataset Fertility Dataset yang diambil dari UCI repository yang menghasilkan tingkat dari nilai akurasi yang tinggi bila dikombinasikan dengan metode PSO [6].
Penelitian  dari  kutipan  Saprudin  (2017),  juga  menerapkan  hal  yang  sama  dengan  tujuan  utama  dari metode  klasifikasi  adalah  proses  penemuan  model  (fungsi)    yang  menggambarkan  dan membedakan    kelas data,  tetap  dengan  optimasi  PSO dimana  data  uji  yang  digunakan  adalah  data  German  Credit.  Hasil  yang diperoleh adalah model algoritma C4.5 berbasis PSO mendapatkan hasil terbaik sebesar 70%, sedangkan model algoritma C4.5 tanpa PSO hanya 68,6%, sehingga selisih untuk nilai akurasi sebesar 1,4% [7]
Penelitian  lain  dalam  kutipan  Eka  Yuni  (2023),  tentang  komparasi  Algoritma  C4.5  dan  C4.5  yang berbasis PSO pada kelayakan pemberian kredit Koperasi PT. Indah Kiat Pulp & Paper TBK, menghasilkan dua model  hasil  uji  penentuan  kelayakan  pemberian  kredit.  Disampaikan  juga  bahwa  dari  hasil  evaluasi  nilai confusion matrix , accuracy dan grafik AUC meskipun keduanya sama-sama menghasilkan tingkat accuracy , hanya  saja  algoritma  C4.5  berbasis  PSO  dapat  meningkatkan  keakuratan  dari  algoritma  C4.5  sehingga informasi yang diperoleh dapat membantu karyawan yang sangat membutuhkan pinjaman [8].
Penelitian berikutnya oleh Abdul Razak (2023), menggunakan PSO sebagai alat untuk analisis kredit scoring .  Sulitnya  melakukan  prediksi  yang  akurat  dalam  menentukan  kelayakan  penyaluran  kredit  pada masyarakat  berpenghasilan  rendah,  mendasari  penelitian  tersebut.  Namun  dalam  metode  nya  menggunakan algoritma  SVM  yang  dioptimasi  dengan  PSO.  Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini Ai  Studio  a.k.a Rapidminer sebab sering digunakan dalam berbagai industri, termasuk bisnis, ilmu pengetahuan, keuangan, dan lainnya untuk mengambil keputusan yang didasarkan pada data dan menganalisis tren. Ini adalah salah satu alat populer di bidang analitik data dan machine learning[9].
Merujuk  pada  kemampuan  PSO  untuk  mengoptimalkan  keakuratan  prediksi,  penelitian  ini menerapkannya  pada  masalah  yang  diangkat,  yaitu  tingginya  tingkat  kredit  macet  (Non-Performing  Loans/ NPL) yang berdampak negatif pada stabilitas finansial bank dan kepercayaan nasabah. Dalam penelitian ini, peneliti  mengintegrasikan  PSO  dalam  proses  analisis  risiko  Kredit  Multiguna  (KMG)  di  Bank  DKI.  KMG adalah salah satu jenis produk kredit di Bank DKI.  Diharapkan, pendekatan ini dapat memberikan wawasan baru, meningkatkan keakuratan penilaian risiko, mengurangi NPL, dan meningkatkan  kinerja finansial bank secara keseluruhan.

## 2. BAHAN DAN METODE

## 2.1. Metode Yang Digunakan
Metode  analisis  penelitian  dilakukan  dengan  pengumpulan  data  kemudian  menggunakan  metode Particle  Swarm  Optimization (PSO).  PSO  diinisialisasi  dengan  populasi  solusi  acak,  yang  disebut  partikel. Partikel-partikel  ini bergerak di  sekitar  ruang pencarian  dengan kecepatan  yang  disesuaikan  secara dinamis [10]. PSO pseudocode  misalkan  f  : 𝑅 𝑁 → 𝑅 adalah  fungsi  objektif  yang  perlu  disederhanakan.  Kemudian, fungsi  tersebut  mengambil  vektor  dari  (N)  bilangan  real  yang  menunjukkan  (N)  solusi  kandidat  dan menghasilkan bilangan real yang menunjukkan nilai dari fungsi objektif. Gradien (f) sulit dihitung atau sering tidak diketahui. Kemudian, minimum global terbaik dikejar seperti yang ditunjukkan dalam Algoritma [11].
Algoritma dasar PSO terdiri dari tiga tahap, yaitu pembangkitan posisi serta kecepatan partikel, update kecepatan, dan update posisi. Posisi 𝑥𝑘𝑖 dan kecepatan 𝑣𝑘𝑖 dari kumpulan partikel dibangkitkan secara random menggunakan  batas  atas 𝑥𝑚𝑎𝑥 dan  batas  bawah 𝑥𝑚𝑖𝑛 dari  design  variabel,  seperti  yang  ditunjukkan  pada persamaan (1) dan (2).
𝑥 0 𝑖 = 𝑥 𝑚𝑖𝑛 + rand ( 𝑥 𝑚𝑎𝑥 _ 𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) (1)
𝑣 0 𝑖 = 𝑥 𝑚𝑖𝑛 + rand ( 𝑥 𝑚𝑎𝑥 _ 𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) (2)
Langkah kedua adalah update kecepatan pada semua partikel dengan menggunakan nilai fitness posisi partikel saat ini. Dari nilai fitness dapat ditentukan partikel mana yang mempunyai nilai global terbaik pada swarm  saat  ini 𝑝𝑘𝑔 dan  juga  dapat  ditentukan  posisi  terbaik  dari  setiap  partikel  pada  semua  waktu  yang sekarang dan sebelumnya 𝑝𝑖 . Perumusan update kecepatan menggunakan dua informasi tersebut untuk semua partikel pada kumpulan dengan pengaruh perpindahan yang sekarang 𝑣𝑘𝑖 untuk memberikan arah pencarian 𝑣𝑘 𝑖 +1 untuk generasi selanjutnya.
Perumusan  update  kecepatan  mencakup  beberapa  parameter  random  (rand),  untuk  mendapatkan cakupan yang baik, tiga parameter yang mempengaruhi arah pencarian, yaitu inertia factor 𝑤 , self confidence 𝑐 1, dan swarm confidence 𝑐 2 seperti yang ditunjukkan persamaan (3).
𝑣 𝑘+1 𝑖 = 𝑤 ∗ 𝑣 𝑘 𝑖 +  𝑐1 ∗ 𝑟𝑎𝑛𝑑 ∗ ( 𝑝 𝑖 −   𝑥 𝑘 𝑖 ) + 𝑐2 ∗ 𝑟𝑎𝑛𝑑 ∗   ( 𝑝 𝑘 𝑔 −   𝑥 𝑘 𝑖 ) (3)
Langkah terakhir dari setiap iterasi adalah update posisi setiap partikel dengan vektor velocity, seperti yang ditunjukkan pada persamaan (4).
𝑥 𝑘+1 𝑖 =   𝑥 𝑘 𝑖 + 𝑣 𝑘+1 𝑖 (4)
Setelah sejumlah iterasi, PSO akan menghasilkan posisi terbaik yang mungkin sebagai solusi optimal atau mendekati solusi optimal untuk masalah yang diberikan [12]. Data yang terkumpul dimasukkan ke dalam tabel excel . Data masih berupa text sehingga perlu dilakukan perubahan dengan menu Text to Column agar dapat terbaca. Proses selanjutnya adalah penggunaan Ai Studio a.k.a Rapidminer .
Software  ini  juga  meliputi  beragam  operator  yg  sudah  dibangun,  adalah  blok  bangunan  berasal  alur kerja, yang meliputi semua tahap proses data mining,seperti pencucian data, pemilihan fitur, dan pemodelan [13].  Untuk  cara  kerjanya  diterapkan preprocessing dengan  cara  melakukan  pembersihan  data  dan replace data.  Setelah pre-processing selesai,  dilanjutkan  dengan  membuat  modeling Decision  Tree dan  dioptimasi menggunakan particle swarm optimization . Pre-processing data dilakukan dengan impor data ke dalam Ai Studio a.k.a Rapidminer dan lakukan pra-pemrosesan.  Ini  mungkin  termasuk  langkah-langkah  seperti  menghapus  duplikat,  mengisi  nilai  yang hilang, atau melakukan transformasi data. Tujuannya adalah memastikan bahwa data siap untuk dianalisis[14]. Decision Tree menciptakan model pelatihan yang dikembangkan untuk memprediksi nilai dari variabel target. Oleh  karena  itu,  beberapa  sistem  dalam  lingkungan  digitalisasi  menggunakan Decision  Tree untuk membedakan antara kelas objek. Menggunakan node sebagai Decision Tree bertujuan untuk memilih atribut objek  dan  menentukan  nilai  alternatif  untuk  atribut  lainnya.  Fungsi  daun  dalam  struktur  pohon  dijelaskan sebagai objek dengan klasifikasi yang sama[15].

## 2.2. Kerangka Pemikiran
Kerangka pemikiran membantu peneliti dalam merumuskan hipotesis, merancang metode penelitian, dan  memandu  analisis  data  sehingga dapat dijadikan  acuan  oleh  peneliti.  Kerangka  pemikiran  dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Berikut adalah penjelasan gambar 1: Pada permasalahan yang diangkat adalah bagaimana menentukan optimasi dalam menganalisis risiko kredit pada data KMG Bank DKI. Ini mengacu pada masalah optimasi data risiko kredit untuk KMG. Optimasi risiko kredit melibatkan penilaian dan peningkatan prediksi potensi gagal bayar  atau  risiko  finansial  yang  terkait  dengan  pemberian  kredit.  Kemudian  peneliti  menggunakan  metode Decision Tree yang dioptimasi menggunakan PSO agar diperoleh akurasi . Langkah ini melibatkan penggunaan PSO untuk meningkatkan kinerja algoritma Decision Tree . PSO digunakan  di  sini  untuk  menemukan  parameter  atau  fitur  optimal  untuk Decision  Tree ,  yang merupakan  model machine  learning yang  populer  digunakan  untuk  tugas  klasifikasi  dan  regresi.  Dalam kerangka  pemikiran tools  AI  Studio  a.k.a  RapidMiner digunakan  dalam  proses  optimasi.  Alat  ini  berupa platform ilmu data yang menyediakan lingkungan terpadu untuk machine learning, persiapan data, dan analitik prediktif. AI  Studio a.k.a  Rapidminer bisa  merujuk  pada  lingkungan  pengembangan AI yang  mendukung berbagai tugas machine learning dan optimasi. Langkah terakhir di mana hasil dari optimasi  PSO disajikan. Langkah ini melibatkan analisis peningkatan kinerja dalam model Decision Tree setelah menerapkan metode PSO. Hasilnya biasanya mencakup metrik seperti akurasi, presisi, recall , skor F1, dan mungkin visualisasi dari decision tree serta proses optimasi PSO.

## 2.3. Model yang diusulkan
Model disini merujuk  ke kerangka pemikiran tetapi lebih detail mengenai model penelitian biasanya digunakan  untuk  memeriksa  teori-teori  tertentu  dan  memperkirakan  hasil  atau  menguji  hubungan  antara variabel tertentu. Berikut tahapan penelitian yang dapat dilihat dari gambar 2 dan penjelasannya.
Gambar 2 . Tahapan Penelitian

## 2.3.1. Tahap awal
Pada  tahap  ini  merupakan  dimulainya  pengumpulan  data,  dan  diperoleh  data  sebanyak  1061  record. Peneliti  melakukan  studi  kasus  pada  salah  satu  BPD  yaitu  Bank  DKI.  Pengumpulan  data  ini  sering  disebut sebagai  data  primer.  Data primer  biasanya  data  yang  diperoleh  langsung  dari  sumbernya  atau dikumpulkan khusus  untuk  keperluan  penelitian,  baik  dilakukan  dengan  cara  observasi,  wawancara,  kuisioner,  dan eksperimen. Pengumpulan data dilakukan pada bulan Februari 2024 di kantor Bank DKI KCP Klender.

## 2.3.2. Preprocessing
Pada tahap ini data diambil dari credit management relationship system ,dan data tersebut masih dalam bentuk text. Sedangkan pada Ai Studio a.k.a Rapidminer menggunakan kolom, maka diperlukan penanganan lebih  lanjut  yaitu  mengubah  data text dengan  menggunakan  menu Text  to  Column yang  tersedia  di  dalam Ms.Excel. Hal ini dilakukan agar data dapat terbaca di Ai Studio a.k.a Ai Studio a.k.a Rapidminer nantinya. Setelah itu data di simpan kembali dalam format .xls . Data yang sudah dijadikan kolom pada ms.excel diolah dengan  menggunakan Ai Studio a.k.a Rapidminer . Cukup dengan menarik kode proses Retrieve lalu diletakkan pada  box process ,  untuk  output  dihubungkan  ke nominal  cross  validation. Pada  parameter cross  vlidation diberikan nilai 10 fold cross . Berdasarkan tinjauan pustaka dan hasil literatur yang peneliti cantumkan pada bab 2, pemilihan 10 fold cross validation ini sengaja diberikan karena dianggap nilai 10 adalah nilai terbaik untuk mendapat kan hasil yang akurat. Pada tahap ini artinya akan dilakukan pengujian berulang sebanyak 10 kali, dan hasil hasil pengukuran adalah nilai rata-rata dari 10 kali pengujian.

## 2.3.3. Optimasi Particle Swarm Optimization
Pada tahap optimasi menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) dilakukan dengan menentukan beberapa prosedur ,diantaranya :
1. Mulai menentukan aturan-aturan dan nilai-nilai.
2. Tentukan kmax, vmax, wk,p.c1. dan c2.
3. Inisialisasi posisi dan kecepatan setiap particle secara acak.
4. Jika posisi dan kecepatan setiap particle dinilai layak maka hitung fungsi tujuan setiap particle , apabila tidak layak maka inisialisasikan kembali posisi dan kecepatan tiap partikel.
5. Hitung fungsi tujuan tiap partikel.
6. Perbaharui nilai fungsi dengan tujuan agar setiap partikel dan nilai swarm terbaik.
7. Perbaharui kecepatan setiap partikel.
8. Perbaharui posisi tiap partikel.
9. Layak  atau  tidak  apabila  tidak  layak  maka  perbaharui  kembali  kecepatan  dan  posisi  setiap  partikel, apabila layak perbaharui nilai wk
10. Kriteria penghentian tercapai, apabila tidak maka hitung kembali fungsi tujuan setiap partikel apabila terpenuhi artinya selesai.
Setiap partikel dianggap sama dan memiliki dua karakteristik yaitu posisi dan kecepatan [16].

## 2.3.4. Pengujian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode Decision  Tree yang  dioptimasi  dengan  algoritma Particle Swarm  Optimization .  Kemudian  menggunakan  framework Ai  Studio  a.k.a  Rapidminer yang  selanjutnya dilakukan pengujian keakuratan dengan confusion matrix dengan persamaan[17] :
Accuracy = 𝑎+𝑏 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑 atau 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (5) 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Hasil Pengujian
3.1.1. Hasil dataset
Pada pengujian penelitian ini memiliki jumlah data yang diproses sebanyak 1061, dengan label berupa kredibilitas lancar , moderat, dan macet. Untuk kredibilitas lancar memiliki kategori 1, moderat kategori 2, dan macet kategori 3. Kategori moderat artinya pembayaran angsuran telah terlambat dalam kurun waktu kurang dari dan sampai 3 bulan, sedangkan yang dikategorikan macet adalah lebih dari 3 bulan. Kemudian setelah dilakukan seleksi data diperoleh data sebanyak 1059 data, terdiri dari lancar 1013 data, moderat 22 data, dan macet 24 data. Agar lebih jelas dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kelas Kredibilitas Kelas Label Dataset Lancar 1031 Moderat 22 Macet 24 Jumlah data 1059

## 3.1.2. Hasil Cleaning dan Remove Missing Value
Pada hasil Cleaning dan Remove Missing Value terdapat beberapa data yang tidak terisi atau kosong sehingga perlu dilakukan pembersihan data. Dengan cara menghapus data yang kosong atau tidak terisi pada beberapa atribut dan data yang sulit diolah saat melakukan pengujian. Pembersihan data ini dilakukan untuk mendapatkan dataset yang berkualitas.

## 3.1.3. Hasil Desision Tree model
Pada saat menempatkan operator Decision Tree pada box training , dalam dataset sudah dibuatkan role, dengan  parameter set  role berupa  atribut name nya  adalah  kredibilitas  sebagai target  role adalah  label. Kemudian  dihubungkan ke  operator Decision  Tree , output dari Decision  Tree yaitu  model  dihubungkan  ke input apply model lalu dihubungkan lagi ke performance, kemudian dilakukan play system . Berikut gambar 3 merupakan hasil Decision Tree pada penelitian ini.
Gambar 3. Decision Tree Result

## 3.1.4. Hasil Optimalisasi Decision Tree dengan PSO

## Gambar 4. Particle Swarm Optimization Result
Pada gambar 4, Metode optimasi menggunakan PSO dilakukan. Tiga output disambungkan ke result, kemudian didalam operator PSO berisi operator set role yang dihubungkan dengan nominal x validation untuk menghubungkan optimasi PSO dengan Decision Tree . Parameter yang diberikan sudah mengikuti aturan baku pada Ai studio a.k.a Rapidminer . 3.2. Pembahasan
3.2.1. Pengujian Dataset dengan Decision Tree
Hasil pengujian dari Decision Tree memiliki nilai akurasi 97,83%, dengan pred.lancar sebesar 1031 true lancar, 23 true moderat dan 0 true macet. Kemudian pred.moderat sebesar 0 true lancar, 0 true moderat dan 0 true macet. Selain itu pred.macet sebesar 0 true lancar, 0 true moderat dan 24 true macet.
Tabel 2. Hasil Uji Tanpa Optimasi PSO Accuracy : 97.83% True Lancar True Moderat True Macet Class Precision Pred.Lancar 1013 23 0 97.78% Pred.Moderat 0 0 0 0.00% Pred.Macet 0 0 24 100.00% Class Recall 100.00% 0.00% 100.00%
Berdasarkan tabel 2, confusion matrix tersebut dapat dibahas model ini memiliki performa sempurna berdasarkan data yang diuji. Precision dan Recall untuk macet semuanya  menunjukkan nilai 100.00%, yang berarti model ini mampu mengklasifikasikan semua contoh dengan benar tanpa adanya kesalahan.

## 3.2.2. Pengujian Dataset Decision Tree dengan optimalisasi particle swarm optimization
Hasil pengujian dari model Decision Tree dilakukan optimasi dengan particle swarm optimization untuk mengetahui  seberapa  baik  dan  akurat  model Decision  Tree ini  dalam  melakukan  analisis.  Pada  pengujian pertama Tingkat akurasi menunjukkan 99,13%. Ini artinya model berhasil mengukur prediksi dengan benar 99.13% dari total instance .Untuk class precision berarti dari semua instance yang diprediksi sebagai “lancer” sebesar  99,10%  sedangkan  pada  pred  moderat  dan  macet  sebesar  100%,  hal  ini  berarti  pula  benar-benar “macet” dan “moderat”.
Tabel 3. Hasil Uji Optimasi PSO Accuracy : 99.13% +/- 1.16% ( Micro Average : 99.13% ) True Lancar True Moderat True Macet Class Precision Pred.Lancar 986 9 0 99.10% Pred.Moderat 0 13 0 100.00% Pred.Macet 0 0 24 100.00% Class Recall 100.00% 59.09% 100.00%
Pada tabel 3, pengujian model ini bekerja sangat baik untuk kelas “lancar” dan “macet”, tetapi kurang optimal untuk kelas “moderate” karena memiliki nilai recall yang rendah. Dalam hal ini perlu ada perbaikan untuk meningkatkan klasifikasi pada kelas "moderate".
Hal ini telah dijelaskan pada penelitian terdahulu bahwa adanya permasalahan  pembagian terstruktur mengenai imbalanced artinya permasalahan yang acapkali timbul, yaitu nilai kinerja penjabaran membagikan nilai akurasi yg tinggi sebab jumlah kelas mayor yg banyak sekali. Imbalanced adalah tugas yang menantang bagi  sebagian  besar  algoritma machine  learning standar[18].  Hal  tersebut  dapat  diatasi  dengan SMOTE ,memperbaiki masalah ketidakseimbangan kelas dengan menghasilkan sampel sintetis untuk kelas minoritas [19].  Tetapi,  hal  itu  sebenarnya  memiliki  kinerja  klasifikasi  yg  sangat  jelek  ketika  mengklasifikasikan  data yang berasal dari kelas minor [20].

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat ditarik pada pembahasan diatas diantaranya adalah optimalisasi Particle Swarm Optimization (PSO) pada analisis risiko data kredit multiguna di Bank DKI menghasilkan nilai akurasi sebesar 99,13 %. Sementara itu, penggunaan Decision Tree tanpa optimalisasi PSO hanya mencapai akurasi sebesar 97,83 %. Hal ini menunjukkan bahwa terdapat peningkatan akurasi yang signifikan dengan penggunaan PSO. Hasil  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  langsung  terhadap  sektor  perbankan,  khususnya  dalam meningkatkan ketepatan prediksi risiko kredit, yang penting untuk pengambilan keputusan yang lebih baik. Pada  penelitian  ini  juga  ditemukan  adanya  keadaan  data  tidak  seimbang  ( Imbalance  data )  yang  dapat mempengaruhi nilai akurasi yang diperoleh dalam analisis data kredit. Sebagai saran dalam menangani masalah data tidak seimbang tersebut dapat dilakukan teknik SMOTE atau metode penyeimbang lainnya. Berdasarkan literatur  juga  dapat  dilakukan  pengujian  pada  dataset  yang  lebih  besar  dan  beragam,  untuk  memastikan generalisasi hasil dan keandalannya pada berbagai jenis kredit.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami mengucapkan terima kasih dengan tulus kepada semua pihak yang telah memberikan dukungan dalam menuntaskan penelitian “Optimalisasi Decision Tree Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Pada Risiko Kredit KMG Bank DKI”. Bantuan, nasihat, dan dukungan Anda telah memberikan kontribusi yang sangat berharga dan tidak ternilai. Kami sangat menghargai peran serta Anda semua.

## REFERENSI
[1] K.  Auliasari,  M.  Kertaningtyas,  and  D.  L.  Wilis  Basuki,  “Analisis  Penentuan  Resiko  Kredit Menggunakan Algoritma C.5.0,” 2020. [Online]. Available: https://doi.org/10/25047/jtit.v8i1.218
[2] Wilhelmina  Afua  Addy,  Chinonye  Esther  Ugochukwu,  Adedoyin  Tolulope  Oyewole,  Onyeka Chrisanctus Ofodile, Omotayo Bukola Adeoye, and Chinwe Chinazo Okoye, “Predictive analytics in credit risk management for banks: A comprehensive review,” GSC Advanced Research and Reviews , vol. 18, no. 2, pp. 434–449, Feb. 2024, doi: 10.30574/gscarr.2024.18.2.0077.
[3] M.  Y.  Kurniawan  and  M.  E.  Rosadi,  “Kurniawan,  Rosadi-Optimasi  Decision  Tree  Menggunakan Particle Swarm Optimiziation Pada Data Siswa Putus Sekolah,” Jun. 2017.
[4] W.  I.  Rahayu,  “Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  Naive  Bayes  untuk  Memprediksi  Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit berdasarkan Tingkat Kepentingan pada PT Pertamina (Persero),” Perbandingan  Algoritma  K-Means  dan  Naive  Bayes  untuk  Memprediksi  Prioritas  Pembayaran Tagihan Rumah Sakit berdasarkan Tingkat Kepentingan pada PT Pertamina (Persero) , vol. 13, pp. 1– 8, Apr. 2021.
[5] K.  Anwar,  A.  Syukur,  ;  Ricardus,  and  A.  Pramunendar,  “Optimasi  Artificial  Neural  Network Menggunakan Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Kredit Macet,” 2017.
[6] T.  W.  Pratiwi  and  T.  Arifin,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Optimasi  Decision  Tree Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  untuk  Klasifikasi  Kesuburan  pada  Pria.”  [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[7] Saprudin,  “Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  (PSO)  untuk  Klasifikasi  dan  Analisis  Kredit dengan Menggunakan Algoritma C4.5,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 2, no. No.4, pp. 1–6, Dec. 2017.
[8] “Komparasi Algoritma Klasifikasi C4.5 Dan C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization 2023”.
[9] A.  R.  Naufal  and  A.  T.  Suseno,  “Penerapan  Fitur  Seleksi  dan  Particle  Swarm  Optimization  pada Algoritma Support Vector Machine untuk Analisis Credit Scoring,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 5, no. 1, pp. 184–195, Nov. 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4409.
[10] A.  H.  Al-Mter,  S.  Lu,  Y.  E. A  Al-Salhi,  and  A.  A.  G  Al-Hamodi,  “A  Particle  Swarm Optimization Based  on  Multi  Objective  Functions  with  Uniform  Design,”  2016.  [Online].  Available: www.internationaljournalssrg.org
[11] A.  G.  Gad,  “Particle  Swarm  Optimization  Algorithm  and  Its  Applications:  A  Systematic  Review,” Archives of Computational Methods in Engineering , vol. 29, no. 5, pp. 2531–2561, Aug. 2022, doi: 10.1007/s11831-021-09694-4.
[12] A.  R.  Naufal  and  A.  T.  Suseno,  “Penerapan  Fitur  Seleksi  dan  Particle  Swarm  Optimization  pada Algoritma Support Vector Machine untuk Analisis Credit Scoring,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 5, no. 1, pp. 184–195, Nov. 2023, doi: 10.47065/josyc.v5i1.4409.
[13] M.  Saputra  and  J.  Saragih,  “Instal :  Jurnal  Komputer  Implementation  of  the  K-Means  Clustering Algorithm  in  Grouping  Students  Based  on  Learning  Style  Using  Rapidminer”,  doi: 10.54209/jurnalkomputer.v15i02.141.
[14] N. Sirait, S. Yeremia Situmeang, W. Zaluku, and W. Matias Panjaitan, “Data Visualization Using The Rapid Miner Application To Evaluate Sales Patterns,” Jurnal INFOKUM , vol. 11, no. No.4, pp. 1–11, 2023, [Online]. Available: http://infor.seaninstitute.org/index.php/infokum/index
[15] M. Shahrizan et al. , “The Application of Decision Tree Classification Algorithm on Decision-Making for Upstream Business,” 2023. [Online]. Available: www.ijacsa.thesai.org
[16] M.  Y.  Kurniawan  and  M.  E.  Rosadi,  “Kurniawan,  Rosadi-Optimasi  Decision  Tree  Menggunakan Particle Swarm Optimiziation Pada Data Siswa Putus Sekolah,” 2017.
[17] J. Zainal, A. Pagar, A. No, G. Meneng, and B. Lampung, “Seminar Nasional Teknologi dan Bisnis 2018 IIB DARMAJAYA Bandar Lampung,” 2018.
[18] A. S. Hussein, T. Li, C. W. Yohannese, and K. Bashir, “A-SMOTE: A new preprocessing approach for highly  imbalanced  datasets  by  improving  SMOTE,” International  Journal  of  Computational Intelligence Systems , vol. 12, no. 2, pp. 1412–1422, 2019, doi: 10.2991/ijcis.d.191114.002.
[19] B. Nemade, V. Bharadi, S. S. Alegavi, and B. Marakarkandy, “International Journal of INTELLIGENT SYSTEMS  AND  APPLICATIONS  IN  ENGINEERING  A  Comprehensive  Review:  SMOTE-Based Oversampling  Methods  for  Imbalanced  Classification  Techniques,  Evaluation,  and  Result Comparisons.” [Online]. Available: www.ijisae.org
[20] A. Y. Triyanto and R. Kusumaningrum, “Implementasi Teknik Sampling untuk Mengatasi Imbalanced Data  pada  Penentuan  Status  Gizi  Balita  dengan  Menggunakan  Learning  Vector  Quantization Implementation of Sampling Techniques for Solving Imbalanced Data Problem in Determination of Toddler Nutritional Status using Learning Vector Quantization,” vol. 19, pp. 39–50, 2017.