## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)

## Implementasi Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Credit Scoring Pada Platform Peer-To-Peer Lending
Joel Rayapoh Damanik 1,* , Rahmat Fauzi 2 , Faqih Hamami 3
Fakultas Rekayasa Industri, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Telkom, Bandung, Indonesia Email: 1,* joeldamanik@student.telkomuniversity.ac.id, 2 rahmatfauzi@telkomuniversity.ac.id,
3 faqihhamami@telkomuniversity.ac.id Correspondence Author Email: joeldamanik@student.telkomuniversity.ac.id Submitted: 10/08/2023; Accepted: 25/08/2023; Published: 25/08/2023
Abstrak −Di  Indonesia,  seiring  dengan  pertumbuhan fintetch mengenai P2P  lending ,  juga  timbul P2P  lending ilegal  yang beroperasi tanpa izin dari otoritas berwenang. Diperkirakan terdapat sekitar 400 perusahaan fintech ilegal yang beroperasi di Indonesia. Masalah umum yang dihadapi oleh platform P2P lending adalah ketidakmampuannya mengantisipasi pembayaran yang  gagal  oleh  peminjam.  Hal  ini  disebabkan  oleh  tingginya  suku  bunga  yang  diterapkan  dan  kurangnya  seleksi  terhadap peminjam  dengan  risiko  kredit  yang  tinggi  atau  rendah.  Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  pengembangan  model sistem Machine  Learning yang  dapat  mengklasifikasikan  data  peminjam  dan  terintegrasi  dengan  informasi  dari  lembaga keuangan  lainnya.  Tujuannya  adalah  untuk  menyaring  calon  peminjam  dengan  risiko  kredit  yang  tinggi  atau  rendah. Salah satu model yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes Classifier . Metode ini berdasarkan teorema Bayes dan merupakan algoritma  yang  memproses  klasifikasi  sederhana  dengan  independensi  variabel.  Penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier diharapkan dapat menciptakan sistem yang membantu platform P2P lending dalam seleksi calon peminjam. Model ini akan memprediksi risiko kredit rendah atau tinggi bagi pengguna atau pelanggan P2P lending. Untuk mencapai performa klasifikasi  optimal,  dilakukan  tuning  hyperparameter  pada  setiap  simulasi. Hyperparameter  tuning adalah  proses  mencari nilai  terbaik  untuk  parameter  dalam  model  machine  learning  guna  meningkatkan  performa.  Pada  algoritma  GaussianNB, parameter yang dituning adalah var_smoothing. Hasil tuning hyperparameter terbaik ditemukan dengan nilai var_smoothing sebesar  0.009638958856642498,  dengan  pembagian  train_size  dan  test_size  sebesar  70:30.  Dengan  konfigurasi  ini,  model mencapai tingkat akurasi sebesar 95%.
Kata Kunci: Fintech; Peer-to-Peer Lending; Naïve Bayes Classifier; Credit Score; Hyperparameter Tuning
Abstract −In Indonesia, along with the growth of fintech regarding P2P lending, illegal P2P lending has also emerged that operates  without permission  from the authorities. It is estimated  that around 400 illegal fintech  companies are operating in Indonesia. A common problem faced by P2P lending platforms is their inability to anticipate failed payments by borrowers. This is due to the high-interest rates and the need to select borrowers with high or low credit risk. To overcome this problem, it is necessary to develop a Machine Learning system model to classify borrower data and integrate it with information from other financial institutions. The aim is to screen potential borrowers with high or low credit risk. One of the models used is the Naïve Bayes Classifier algorithm. This  method is based on Bayes' theorem and is an algorithm that processes a simple classification  with  variable  independence.  Using  the  Naïve  Bayes  Classifier  algorithm  is  expected  to  create  a  system  that helps  P2P  lending  platforms  select  prospective  borrowers.  This  model  will  predict  low  or  high  credit  risk  for  P2P  lending users or customers. To achieve optimal classification performance, hyperparameter tuning is performed in each simulation. Hyperparameter  tuning  finds  the  best  parameter  values  in  a  machine-learning  model  to  improve  performance.  In  the GaussianNB algorithm, the parameter to be tuned is var_smoothing. The best hyperparameter tuning results were found with a var_smoothing value of 0.009638958856642498, with a train_size and test_size division of 70:30. With this configuration, the model achieves an accuracy rate of 95%.
Keywords : Fintech; Peer-to-Peer Lending; Naïve Bayes Classifier; Credit Score; Hyperparameter Tuning

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  laporan[1]  berjudul  The  Pulse  of  Fintech  2018  menyebutkan  bahwa  Asia  Tenggara  menjadi  target pertumbuhan fintech dan ekspansi global. Banyak perusahaan fintech terutama perusahaan fintech  yang berasal dari  China  melihat  Asia  Tenggara  sebagai  pasar  yang  besar.  Beberapa  perusahaan  besar  China  melakukan investasi  secara  global  di  banyak  negara[2].  Mayoritas  bank  di  China  juga  mulai  fokus  pada  digital  dan  telah menyebabkan pertumbuhan pesat bisnis berorientasi fintech. Mereka berinvestasi di banyak bidang termasuk big data,  blockchain,  dan  kecerdasan  buatan  [3].  Fenomena  ini  tidak  mengherankan  karena  China  memiliki pertumbuhan layanan keuangan digital yang fenomenal [4]dengan jumlah P2P Lending terbesar di dunia.
Industri P2P Lending di Indonesia  menghadapi tantangan  yang  tak kalah  menarik dibandingkan dengan metode  tradisional  dalam  membentuk  kredit[5].  P2P  Lending  di  Indonesia  masih  mengalami  kesulitan  dalam mendapatkan data kredit atau informasi keuangan konsumen, yang berbeda dengan lembaga keuangan lainnya. Hal ini mengakibatkan keterbatasan data dalam menilai kelayakan kredit[6]. Namun, data dari media sosial tidak secara  jelas  menggambarkan  konten  terkait  masalah  kredit,  seperti  dalam  teks  pendek  yang  seringkali  tidak mencakup  data  statistik  yang  memadai  untuk  mendukung  berbagai  permasalahan[7].  Pandangan  tersebut  juga didukung oleh pendapat yang menyatakan bahwa data dari media sosial cenderung memberikan informasi yang tidak relevan terkait dengan kredit, sehingga menjadi tantangan besar dalam menentukan kelayakan kredit[8].
Dan  pada  beberapa  penelitian  sebelumnya  seperti  yang  dilakukan  oleh  Sumanto,  dkk  pada  tahun  2021 dimana  hasil  penelitian  yang  dilakukan  menunjukkan  bahwa  penerapan  Naïve  Bayes  digunakan  untuk

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
menentukan layak tidaknya sebuah pengajuan kredit rumah dengan menggunakan data training sebanyak 50 dan data testing sebanyak 15 data secara random dan hasil pengujian akurasi cukup tinggi yaitu senilai 80%[9].
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Eko  Arif  Riyanto,  dkk  pada  tahun  2021  yaitu  untuk  menentukan metode  terbaik  untuk  klasifikasi  kelayakan  kredit  koperasi  menggunakan  software  Rapidminer  dengan membandingkan  perhitungan  algoritma  CART,  Naïve  Bayes  berbasis  Particle  Swarm  Optimization  dengan menggunakan  113  data  anggota  koperasi  dan  mendapatkan  hasil  nilai accuracy 96,43%,  nilai recall 94,12%, nilai precision 100%[10].
Kemudian pada penelitian yang dilakukan oleh Subarkah, dkk pada tahun 2018 yang berjudul “ Improving The  Accuracy  of  Naive  Bayes  Algorithm  for  Hoax  Classification  Using  Particle  Swarm  Optimization” yang bertujuan untuk mendeteksi berita hoax yang tersebar dengan mengklasifikasi text dari lebih dari 600 dokumen, hasil  akurasi  yang  didapatkan  yaitu  akurasi  bertambah  dengan  menggunakan  PSO  dari  91,17%  menjadi 92,33%[11].
Dan  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurajijah,  dkk  pada  tahun  2019  yang  dimana  penelitian  ini bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  histori  pinjaman  nasabah  koperasi  syariah  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes,  Decision  Tree dan  SVM  untuk  memprediksi  kredibilitas  calon  nasabah  berikutnya  yang  dimana hasil akurasi dari penelitian ini menunjukkan algoritma Naïve Bayes 77,29%, Decision Tree 89,02% dan Support Vector Machine 89,86%[12].
Oleh  karena  itu  peneliti  melakukan  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classification yang  dimana  metode  ini  sudah  sering  dipakai  dibandingkan  dengan  metode  klasifikasi  lainnya, dan  juga  metode  ini  memiliki  tingkat  efektivitas  yang  tinggi  dan  dapat  bekerja  pada  tipe  variabel  input  diskrit atau  kategoris  yang dapat dilakukan pada penelitian ini[13]. Dan tujuan  utama dari penelitian ini adalah  untuk menentukan  nilai  kelayakan  kredit  atau  credit  score  dari  calon  peminjam  untuk  pengambilan  keputusan  lender dalam memberikan pinjaman yang ada pada platform peer-to-peer lending amanah dengan menggunakan dataset dari platform peer-to-peer lending lendingclub.com.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  pangkaian  langkah  atau  prosedur  yang  diikuti  oleh  seorang  peneliti  untuk merencanakan,  melaksanakan,  dan  menyelesaikan  sebuah  penelitian.  Dengan  adanya  tahapan  penelitian, langkah-langkah yang dijalankan dalam penelitian menjadi sejalan dengan proses yang ditetapkan. Pada Gambar 1 dijelaskan beberapa tahapan penelitian yang dilakukan oleh peneliti dalam melakukan penelitian ini yaitu dari tahap Data Preparation hingga Deployment Model
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 digambarkan tahapan penelitian yang dilakukan peneliti sebagai berikut:
1. Perumusan  Masalah,  pada  tahap  ini  peneliti  menentukan  masalah  yang  akan  dijadikan  menjadi  bahan penelitian dari berbagai sumber seperti dari artikel, buku, ataupun dari sumber lainnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
2. Pengumpulan  Data,  pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  data  dari  platform  lendingclub  yang merupakan platform peer-to-peer lending yang berasal dari luar negeri.
3. Data  Preparation,  pada  tahap  ini  peneliti  menyeleksi  atribut  data  yang  akan  digunakan  pada  tahap preprocessing nantinya
4. Data  Preprocessing,  pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pembersihan  data  yang  dimana  peneliti  menghapus data  yang sama atau duplikat  kemudian  memeriksa data  yang  inkonsisten  yang dimana  data  yang  memiliki missing  value pada  atributnya,  kemudian  melakukan  transformasi  data  yang  sifatnya  numerikal  dan kategorikal sesuai dengan kebutuhan penelitian ini.
5. Modelling  Data,  pada  tahap  ini  peneliti  mendapatkan  model  atau  pola  dari  sekumpulan  data  besar  dengan menggunakan berbagai teknik untuk memprediksi hasil.
6. Evaluasi  Model,  pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengecekan  nilai  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Akurasi adalah  metrik  yang  mengukur  seberapa  banyak  prediksi  yang  benar  dari  seluruh  data  yang  diprediksi. Adapun persamaan dari akurasi adalah sebagai berikut.
Accuracy = (1)
Kemudian untuk rumus mencari precision, recall, f1-score dari setiap kelas adalah sebagai berikut:
Precision = (2) Recall = (3) F1-score = (4)
7. Deployment  Model,  pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengintegrasian  model  algoritma  klasifikasi  yang sudah dibuat pada tahapan sebelumnya terhadap platform peer-to-peer lending yang sudah didevelop dengan sistem API.
2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  studi  tentang  mengumpulkan,  membersihkan,  memproses,  menganalisis,  dan  mendapatkan wawasan yang berguna dari data [14]. Ada variasi yang luas dalam hal domain masalah, aplikasi, formulasi, dan representasi  data  yang  ditemui  dalam  aplikasi  nyata.  Oleh  karena  itu,  data  mining  adalah  istilah  umum  yang digunakan  untuk  menggambarkan  berbagai  aspek  pemrosesan  data  [15].  Dari  hasil  data  mining  akan mendapatkan  informasi-informasi  penting  yang  dimana  hasil  dari  informasi  tersebut  dapat  dijadikan pengembangan ke proses selanjutnya

## 2.3 Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier  adalah  model  independen  yang  menangani  klasifikasi  sederhana  berdasarkan  teorema probabilitas  Bayes  [16].  Probabilitas  Bayesian  dinamai  oleh  Thomas  Bayes,  seorang  teolog  abad  kedelapan belas.  Probabilitas  Bayesian  memungkinkan  pengetahuan  dan  logika  sebelumnya  diterapkan  pada  pernyataan yang tidak pasti. Ada interpretasi lain yang disebut probabilitas frekuensi, yang hanya menarik kesimpulan dari data  dan  tidak  memungkinkan  logika  dan  pengetahuan  sebelumnya.  Naïve  bayes  adalah  algoritma  yang  dapat mengklasifikasikan variabel tertentu menggunakan metode probabilistik dan statistik. Yang dimana naïve bayes adalah bagian dari bayesian decision theory.
| |
(5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Preparation
Pada tahap ini dilakukan pencarian data  yang berkaitan dengan  studi  kasus  yang diambil,  yaitu  kumpulan data pengguna pinjaman online. Kalasifikasi yang dilakukan adalah kelayakan kredit peminjam berdasarkan beberapa atribut yang penting seperti emp_title, emp_length, homeownership, dll.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Pada  Gambar  merupakan  data  yang  didapatkan  dari  salah  satu  platform  peer-to-peer  lending  yaitu lendingclub dengan jumlah data sampai dengan 10000 records dan kolom dengan jumlah 112. Pada tahapan ini dilakukan  pemilihan  atribut  yang  akan  digunakan  untuk  pengklasifikasian  kredit  scoring  peminjaman.  Namun sebelum melakukan pemilihan atribut, dilakukan kolerasi secara linear dari setiap atribut terhadap atribut grade yang akan menjadi atribut target.
Gambar 3. Heatmap Korelasi Atribut Grade Terhadap Atribut Lainnya
Hasil  Heatmep  pada  Gambar  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  korelasi  linear  antara  atribut  grade  dan atribut lainnya  yang terbesar  adalah interest_rate, term, paid_interest, term, debt_to_income. Berdasarkan hasil korelasi  tersebut  dapat  menentukan  untuk  memilih  atribut  debt_to_income,  interest_rate,  term  karena  atribut tersebut yang memungkinkan untuk digunakan dengan mempertimbangkan atribut yang akan diterima nantinya dari platform peer-to-peer lending. Berikut hasil dari seleksi atribut ada pada Tabel 1.
Tabel 1. Seleksi Atribut Atribut Deskripsi homeownership Tipe kepemilikan rumah peminjam annual_income
Pendapatan tahunan peminjam
debt_to_income Rasio hutang terhadap pendapatan peminjam
loan_purpose Tujuan peminjaman loan_amount Jumlah peminjaman balance Saldo yang belum dilunasi pada pinjaman yang sedang berlangsung atau saldo yang tersisa dalam akun peminjam setelah pembayaran atau penarikan dana dilakukan. term Jumlah bulan pinjaman yang diterima pemohon. interest_rate Suku bunga peminjaman grade Penilaian credit score

## 3.2 Data Preprocessing
Pada tahap ini dilakukan beberapa proses, yaitu proses data cleaning dan data transformation. Pada proses data cleaning  dilakukan  tahap  data  cleaning  untuk  mengisi  ataupun  membuang  nilai  yang  hilang  pada  atribut. Kemudian  pada  proses  data  transformation  adalah  proses  mengubah  data  mentah  menjadi  bentuk  atau representasi yang lebih sesuai dan siap untuk dianalisis lebih lanjut.Tujuan utama dari data transformation adalah untuk  meningkatkan  kualitas  dan  relevansi  data,  mempersiapkannya  agar  lebih  cocok  untuk  algoritma pemodelan  yang  akan  digunakan,  dan  menghilangkan  masalah  atau  hambatan  yang  mungkin  muncul  selama proses analisis data. Untuk melakukan proses data transformation dibagi dua jenis data yang bersifat kategorikal dan numerikal yang ada pada dataset terlebih dahulu.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 4. Hasil Teknik One Hot Encoder
Pada  Gambar  4  terdapat  data  kategorikal  yang  dimana  peneliti  mentransformasi  data  menjadi  bentuk biner  0  dan  1  pada  setiap  class  yang  ada  pada  dataset  dengan  menggunakan  Teknik  One  Hot  Encoder  yang dimana  teknik  ini  adalah  salah  satu  teknik  dalam  data  preprocessing  yang  digunakan  untuk  mengubah  data kategori  menjadi  representasi  biner  dengan  nilai  0  atau  1.  Tujuan  dari  One  Hot  Encoder  adalah  untuk memungkinkan  model  machine  learning  dapat  mengenali  pola  dan  hubungan  antara  kategori  tersebut  dalam analisis data[17]. Kemudian pada data numerikal dilakukan transformasi data dengan teknik Standard Scaler.

## Gambar 5. Hasil Teknik Standard Scaler
Dengan  melakukan  standard  scaler,  semua  atribut  numerik  pada  dataset  akan  berada  pada  skala  yang sama, memudahkan algoritma machine learning yang sensitif terhadap skala untuk bekerja dengan lebih baik dan lebih efisien, dan didapatkan hasil standard scaler seperti pada Gambar 5. Sebelum melakukan tahap selanjutnya yaitu data classification, peneliti terlebih dahulu melakukan simulasi untuk data splitting yaitu sebagai berikut :
a. Simulasi  ke-1  sebelum  hyperparameter  tuning.  Pada  simulasi  ini,  keseluruhan  data  yang  didapatkan,  70% akan digunakan sebagai data training, dan data testing yang digunakan adalah 30% dari data yang diperoleh.
b. Simulasi  ke-2  sebelum  hyperparameter  tuning.  Pada  simulasi  ini,  dari  keseluruhan  data  yang  didapatkan, 80%  akan  digunakan  sebagai  data  training,  dan  data  testing  yang  digunakan  adalah  20%  dari  data  yang diperoleh.
c. Simulasi  ke-3  sebelum  hyperparameter  tuning.  Pada  simulasi  ini,  dari  keseluruhan  data  yang  didapatkan, 90%  akan  digunakan  sebagai  data  training,  dan  data  testing  yang  digunakan  adalah  10%  dari  data  yang diperoleh.
Adapun  tahap  kedua  yaitu  melakukan  data  splitting  untuk  melakukan  hyperparameter  tuning  pada algoritma Naïve Bayes yang terdiri dari :
a. Simulasi  ke-1  pembagian  Data  Training  70%  dan  Data  Testing  30%  kemudian  dilakukan  data  splitting kembali menjadi variabel Data Validation 50% dari Data Testing.
b. Simulasi  ke-2  pembagian  Data  Training  80%  dan  Data  Testing  20%  kemudian  dilakukan  data  splitting kembali menjadi variabel Data Validation 50% dari Data Testing.
c. Simulasi  ke-3  pembagian  Data  Training  90%  dan  Data  Testing  10%  kemudian  dilakukan  data  splitting kembali menjadi variabel Data Validation 50% dari Data Testing.

## 3.3 Data Classification
Setelah melakukan data pre-processing pada tahap ini dilakukan pemodelan klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes yaitu menggunakan pipeline agar tahapan atau langkah-langkah pemrosesan data dan pemodelan ke dalam  satu  kesatuan  yang  terstruktur.  Dilakukan  juga  dua  skema  modelling  yaitu  melakukan  hyperparameter tuning  dan  tanpa  hyperparameter  tuning  dan  parameter  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu var_smoothing yang berfungsi untuk mengontrol smoothing pada perkiraan varians dari fitur dalam model.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 6. Model Tanpa Hyperparameter Tuning
Pada Gambar 6 merupakan source code dari model yang tanpa menggunakan hyperparameter tuning.
Gambar 7. Model Dengan Hasil Hyperparameter Tuning
Pada Gambar 7 merupakan source code dari model yang menggunakan hasil dari hyperparameter tuning.
Gambar 8. Model Hyperparameter Tuning Using Optuna
Pada Gambar 8 merupakan source code dalam melakukan hyperparameter tuning.

## 3.4 Deployment Diagram
Deployment diagram adalah salah satu jenis diagram yang ada dalam Unified Modeling Language (UML) yang digunakan  untuk  menggambarkan  bagaimana  komponen  perangkat  lunak  (software)  dan  perangkat  keras (hardware) berinteraksi dalam lingkungan produksi. Diagram ini menunjukkan bagaimana komponen-komponen sistem  didistribusikan  atau  di-deploy  pada  node-node  fisik  seperti  server,  komputer,  perangkat  jaringan,  atau perangkat keras lainnya.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Gambar 9. Deployment Diagram
Gambar  9  menjelaskan  bahwa  terdapat  tiga  komponen  utama  yaitu  client,  web  server,  dan  database server.  Komponen  client  terdapat  dua  komponen  yaitu  android  dan  website  yang  akan  terhubung  dengan backend pada web server melalui API. Kemudian API dari backend akan terhubung dengan API yang ada pada model  untuk  mengirimkan  respon  ataupun  menerima  respon  hasil  prediksi  yang  digenerate  dari  model.  Dan komponen terakhir yaitu database server yang menggunakan mongodb sebagai basis data yang digunakan.

## 3.5 Perancangan Arsitektur
Pada tahap ini melakukan mendesain rancangan arsitektur yang akan digunakan pada model setelah melakukan deployment seperti pada Gambar 10.
Gambar 10. Perancangan Arsitektur API Model
Pada Gambar 10 merupakan merancang arsitektur untuk integrasi API Model terhadap API Backend dari platform  peer-to-peer  lending  Amanah  yang  sedang  dikembangkan  yang  dimana  didalamnya  terdapat  sebuah dataset  yang  akan  dijadikan  menjadi  data  training  terhadap  data  input  user  pada  platform  Amanah,  kemudian dataset tersebut akan diterima oleh machine learning model yang dimana model tersebut akan dipakai oleh REST API menggunakan Flask dan akan langsung melempar hasil response hasil prediksi kepada request dari Backend Amanah.

## 3.6 Evaluasi Performa Model
Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  evaluasi  menggunakan confusion  matrix dan  menghitung  hasil  metrik evaluasi dari simulasi yang telah melakukan tahap hyperparameter tuning .
3.6.1 Simulasi ke-1 dengan Ratio 70:30 setelah tahap Hyperparameter Tuning

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
Setelah mendapatkan hasil confusion matrix diatas, peneliti selanjutnya menjumlahkan nilai TP ( True Positive ), FP  ( False  Positive ),  FN  ( False  Negative ),  dan  TP  ( True  Positive )  terlebih  dahulu  yaitu  terdapat  pada  Tabel  2 dibawah.
Tabel 2. Nilai Metrics TP, FP, dan FN TP FP FN A 360 0 11 B 424 22 29 C 369 31 15 D 216 8 9 E 49 7 8 F 8 4 0 G 1 0 1
Gambar 12. Evaluasi Metric Ratio 70:30 setelah Hyperparameter Tuning
Pada Gambar 12 merupakan hasil evaluasi metric diatas didapatkan hasil accuracy score sebesar 95%.
3.6.2 Simulasi ke-2 dengan Ratio 80:20 setelah tahap Hyperparameter Tuning
Gambar 13. Confusion Matrix Ratio 80:20 setelah Hyperparameter Tuning
Setelah mendapatkan hasil confusion matrix diatas, peneliti selanjutnya menjumlahkan nilai TP ( True Positive ), FP  ( False  Positive ),  FN  ( False  Negative ),  dan  TP  ( True  Positive )  terlebih  dahulu  yaitu  terdapat  pada  Tabel  3 dibawah.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 880-890 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4059
Tabel 3. Nilai Metrics TP, FP, dan FN
TP FP FN A 230 1 19 B 293 23 19 C 257 18 4 D 132 4 4 E 31 3 7 F 3 4 0
G
1 0 1
Gambar 14. Evaluasi Metric 80:20 setelah Hyperparameter Tuning
Pada Gambar 14 hasil evaluasi metric diatas didapatkan hasil accuracy score sebesar 95%.
3.6.3 Simulasi ke-3 dengan Ratio 90:10 setelah tahap Hyperparameter Tuning
Gambar 15. Confusion Matrix Ratio 90:10 setelah Hyperparameter Tuning
Setelah mendapatkan hasil confusion matrix diatas, peneliti selanjutnya menjumlahkan nilai TP ( True Positive ), FP  ( False  Positive ),  FN  ( False  Negative ),  dan  TP  ( True  Positive )  terlebih  dahulu  yaitu  terdapat  pada  Tabel  4 dibawah.
Tabel 4. Nilai Metrics TP, FP, dan FN TP FP FN A 121 1 12 B 129 24 3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 4, August 2023, Page 880-890 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i4.4059
TP FP FN C 138 4 6 D 75 8 2 E 71 1 5 F 1 1 1 G Data Tidak Ditemukan
Gambar 16. Evaluasi Metric 90:10 setelah Hyperparameter Tuning
Pada Gambar 16 hasil evaluasi metric diatas didapatkan hasil accuracy score sebesar 95%.

## 4. KESIMPULAN
erdasarkan  hasil  penelitian  dan  implementasi  model  algoritma  Na ve   ayes  dalam  memprediksi  dan mengklasifikasi  nilai  credit  score  peminjam  pada  platform  peer-to-peer  lending  Amanah  yaitu,  hasil  akurasi model  klasifikasi  algoritma  Na ve   ayes  mencapai  89 ,  menunjukkan  kesesuaian  model  dalam  memprediksi credit score dengan menggunakan dataset yang ada. Ini mengindikasikan bahwa model dapat menjadi alat yang efektif  dalam  memberikan  estimasi  credit  score  kepada  peminjam.  Dapat  melakukan  hyperparameter  tuning signifikan dalam meningkatkan akurasi model. Simulasi pertama dengan rasio data training 70:30  terhadap data testing dan rasio data validasi 50:30 terhadap data testing, serta var_smoothing sebesar 0.009638958856642498, menghasilkan  akurasi  mencapai  95%.  Hal  ini  menggarisbawahi  pentingnya  penyetelan  parameter  untuk mendapatkan performa terbaik. Selain itu,implementasi deployment API model di Google Cloud Platform (GCP) memungkinkan  integrasi  model  dengan  Backend  API  platform  peer-to-peer  lending  Amanah.  Langkah  ini berperan  dalam  menghadirkan  model  secara  nyata  dalam  operasional  platform,  memungkinkan  penggunaan prediksi  credit  score  secara  real-time. Sehingga  model  algoritma  Na ve   ayes  memberikan  kemampuan  yang kuat  dalam  prediksi  dan  klasifikasi  nilai  credit  score  pada  platform  P2P  lending  Amanah.  Hasil  penelitian menunjukkan  potensi  model  dalam  memberikan  informasi  penting  bagi  pengambilan  keputusan  kredit,  dengan akurasi  yang  dapat  ditingkatkan  melalui  tuning  parameter.  Integrasi  model  dengan  GCP  juga  membuktikan kesiapan model untuk diimplementasikan dalam lingkungan operasional.

## REFERENCES
[1] KPMG, “Pulse of Fintech,” KPMG-Fintech-report , no. February, 2020.
[2] A. Y. A. Nanggala, “Use of Fintech for Payment: Approach to Technology Acceptance Model Modified,” Journal of Contemporary Information Technology,  Management, and Accounting , vol. 1, no. 1, 2020.
[3] Y. T. Muryanto, “The urgency of sharia compliance regulations for Islamic Fintechs: a comparative study of Indonesia, Malaysia and the United Kingdom,” J Financ Crime , 2022, doi: 10.1108/JFC-05-2022-0099.
[4] W. Zhou, D. W. Arner, dan R. P.  uckley, “Regulating FinTech in China: From Permissive to  alanced,” dalam Handbook  of  Blockchain,  Digital  Finance,  and  Inclusion ,  2018.  doi:  10.1016/B978-0-12-812282- 2.00003-6.
[5] T. Hidajat, “Unethical practices peer-to-peer lending in Indonesia,” J Financ Crime , vol. 27, no. 1, 2020, doi: 10.1108/JFC-02-2019-0028.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
[6] A.   asori  Alwi,  U.  Airlangga  Jl  Airlangga  No,  dan  K.  Gubeng,  “Pembiayaan   erbasis  Teknologi Informasi (Fintech) yang erdasarkan Syariah,” 2018. [Daring].
Tersedia pada: https://katadata.co.id/berita/2017/08/28/bi-prediksi-transaksi-fintech-naik-
[7] . Niu, J. Ren, dan X. Li, “Credit scoring using machine learning by combing social network information: Evidence  from  peer-to-peer  lending,” Information  (Switzerland) ,  vol.  10,  no.  12,  2019,  doi: 10.3390/INFO10120397.
[8] R. R. Suryono,  . Purwandari, dan I.  udi, “Peer to peer (P2P) lending problems and potential solutions: A systematic literature review,” dalam
Procedia Computer Science , 2019. doi:
10.1016/j.procs.2019.11.116.
[9] S.  Sumanto,  L.  S.  Marita,  L.  Mazia,  dan  T.  W.  Ratnasari,  “Analisis  Kelayakan  Kredit  Rumah Menggunakan  Metode  Na ve   ayes  untuk  Mengurangi  Kredit  Macet,” Applied  Information  System  and Management (AISM) , vol. 4, no. 1, 2021, doi: 10.15408/aism.v4i1.20274.
[10]  E. A. Riyanto, T. Juninisvianty, D. F. Nasution, dan R. Risnandar, “Analisis Kinerja Algoritma CART dan Naive  ayes  erbasis Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Klasifikasi Kelayakan Kredit Koperasi,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.25126/jtiik.0812988.
[11]  P.  Subarkah,  A.  N.  Ikhsan,  dan  A.  Setyanto,  “The  effect  of  the  number  of  attributes  on  the  selection  of study  program  using  classification  and  regression  trees  algorithms,”  dalam Proceedings  -  2018  3rd International  Conference  on  Information  Technology,  Information  Systems  and  Electrical  Engineering, ICITISEE 2018 , 2018. doi: 10.1109/ICITISEE.2018.8721030.
[12]  N.  Nurajijah  dan  D.  Riana,  “Algoritma  Na ve   ayes,  Decision  Tree,  dan  SVM  untuk  Klasifikasi Persetujuan Pembiayaan Nasabah Koperasi Syariah,” Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer , vol. 7, no. 2, 2019, doi: 10.14710/jtsiskom.7.2.2019.77-82.
[13]  A.  Pandhu  Wijaya  dan  H.  Agus  Santoso,  “Improving  the  Accuracy  of  Na ve   ayes  Algorithm  for  Hoax Classification Using Particle  Swarm  Optimization,” dalam Proceedings  - 2018 International Seminar on Application  for  Technology  of  Information  and  Communication:  Creative  Technology  for  Human  Life, iSemantic 2018 , 2018. doi: 10.1109/ISEMANTIC.2018.8549700.
[14]  R.  J.   rook  dan  G.  C.  Arnold,  “07.  Data  Science  for   usiness:  What  You  Need  to  Know  about  Data Mining and Data-Analytic Thinking,” Applied Regression Analysis and Experimental Design , 2019.
[15]  K. Leong, “FinTech (Financial Technology): What is It and How to Use Technologies to Create  usiness Value  in  Fintech  Way?,” International  Journal  of  Innovation,  Management  and  Technology ,  2018,  doi: 10.18178/ijimt.2018.9.2.791.
[16]  A. AlAbbad, M. K. Hassan, dan I. Saba, “Can Shariah board characteristics influence risk-taking behavior of Islamic banks?,” International Journal of Islamic and Middle Eastern Finance and Management , vol. 12, no. 4, 2019, doi: 10.1108/IMEFM-11-2018-0403.
[17]  P.  Cerda  dan  G.  Varoquaux,  “Encoding  High-Cardinality  String  Categorical  Variables,” IEEE  Trans Knowl Data Eng , vol. 34, no. 3, 2022, doi: 10.1109/TKDE.2020.2992529.