Analisis masalah
Pengumpulan data
Analisis data
Kesimpulan
Prediksi Kredit Macet Berbasis Algoritma C4.5 Di Bank

## BRI Wonodadi
1 Satria Milienio Anezy Putra
1 Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Blitar, Blitar
1 satriamileniom@gmail.com
Abstract  -  Bad  credit  is  a  major  problem  facing  financial institutions, especially banks in Indonesia. This is also experienced at Bank BRI Wonodadi Unit, which does not use professional credit analysts and makes decisions using an intuitive approach and based on existing experience by marketing. This will certainly lead to credit analysis errors that can cause credit risk. With this research aims to make it easier to analyze and give a decision, with the C4.5 method it is very suitable for predicting a decision. From this method there is a sequence that first collects data totaling 38 data, then classified and calculates the gain & entropy value. After successfully obtaining the  value,  a  decision  tree  will  be  formed  which  will  determine  a decision rule in the form of a sentence from each attribute for the accuracy  data  test  using  the  Weka  application  with  89%  accuracy results.  With  data  on  the  attributes  of  total  loans,  number  of dependents,  marriage,  main  income  and  total  living  expenses  will result in a smooth or bad decision by following the decision tree rules supported by the results of 89% recal and 89% pressicion.
Keywords — C4.5, Classification, Credit
Abstrak— Kredit  macet  merupakan  permasalahan  utama  yang sedang dihadapi lembaga finansial khususnya Bank di Indonesia. Hal  tersebut  juga  dialami  pada  Bank  BRI  Unit  Wonodadi  yang tidak  menggunakan  tenaga  analis  kredit  secara  profesional  dan pengambilan keputusannya mengunakan pendekatan intuitif dan berdasarkan  pengalaman  yang  sudah  ada  oleh  marketing.  Hal tersebut  tentu  akan  menimbulkan  adanya  kesalahan  analisis kredit  yang  dapat  menyebabkan  risiko  kredit.  Dengan  adanya penelitian  ini  bertujuan  untuk  agar  memudahkan  dalam menganalisa dan memberi sebuah keputusan, dengan metode C4.5 ini  sangat  cocok  untuk  prediksi  sebuah  keputusan.  Dari  metode ini  ada  runtutannya  yang  pertama  mengumpulkan  data  yang berjumlah  38  data,  kemudian  diklasifikasikan  dan  menghitung nilai  gain  &  entropy.  Setelah  berhasil  mendapat  nilai  akan terbentuk  pohon  keputusan  yang  akan  menentukan  sebuah  rule keputusan  berupa  kalimat  dari  setiap  atribut  untuk  tes  data akurasinya  menggunakan  aplikasi  weka  dengan  hasil  akurasi 89%.  Dengan  data  atribut  total  pinjaman,  jumlah  tanggungan, pernikahan,  pendapatan  utama  dan  total  biaya  hidup  akan menghasilkan  keputusan  lancar  atau  macet  dengan  mengikuti rule pohon keputusan yang didukung dengan hasil recal 89% dan pressicion 89%.
Kata Kunci— C4.5, Kasifikasi, Credit.

## I. Pendahuluan
Bank  Rakyat  Indonesia  (BRI)  milik  negara  adalah  lembaga keuangan  di  Indonesia.  Didirikan  oleh  Raden  Bei  Aria Wirjaatmadja  di  kota Purwokerto  Jawa  Tengah,  Bank  Rakyat Indonesia  (BRI)  pada  awalnya  dikenal  sebagai  "Bank
Pendukung  dan  Simpanan  Kaum  Priyayi  Purwokerto" (De Poerwokertosche Hulp en Spaarbank der Inlandsche Hoofden). Bank Rakyat Indonesia, pinjaman atau kredit adalah salah satu bisnis yang besar, Keuangan merupakan tulang punggung dari setiap  bisnis,  sebagai  bisnis  yang  tumbuh  perlu  lebih  banyak modal untuk membantu berbagai kegiatan operasional dan non- operasional [1][2].  Pinjaman tidak luput dari pinjaman macet atau  lancar,  dari  situ  marketing  harus  tau  resiko  –  resiko kedepannya.  Di  Bank  BRI  Unit  Wonodadi  Kabupaten  Blitar pihak  bank  sulit  memprediksi  terkait  lancar  atau  macet  [3]. Dengan solusi yang diberikan ini pihak bank akan mengetahui yang  lancar  atau  macet  dalam  proses  pembayaran  tagihan, tetapi  tidak  dipungkiri  dengan  resiko  bisnis  [4].  Awal  mula kredit macet ini kususnya di BRI unit Wonodadi, ditunjukkan pada  berkas  penunggak  pertama  nasabah  pada  tanggal  1  Juli 2007, presentase kenaikannya tiap taun tidak lebih dari 4% atau 5%.  Nasabah  yang  menerima  kredit  berisiko  tidak  dapat membayar tepat waktu [5]. Di BRI Unit Wonodadi, pengajuan kredit macet atau pemohon yang tidak berniat mengembalikan pinjaman  menjadi  akar  permasalahan  kredit  bermasalah  [6]. Dengan  melihat  konteks  tersebut  di  atas,  maka  skripsi  yang berjudul Prediksi Kredit Macet Pada Nasabah Bank  BRI Unit Wonodadi  Menggunakan  Metode  Algoritma  Klasifikasi  C4.5 akan menghasilkan kelas macet atau lancar, dan akan dicocokan dengan data nasabah beratribut macet atau lancar [7][8]. Dalam pendahuluan ini penulis memuat latar belakang yang mendasari dipilihnya topik penelitian.

## II. Metode Penelitian

## A. Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini  ada  beberapa  tahapan  untuk mencapai hasil sebagai berikut :
Gambar. 1 Tahapan penelitian

## B. Model Pohon keputusan
Setelah  mendapat  hasil  dari  nilai gain dan entropy , maka  akan  terbentuklah  pohon  keputusan  sebagai berikut [9]:
Gambar 2. Pohon Keputusan Manual
Dan ini tes hasil pohon keputusan dengan weka:
Gambar 3. Pohon Keputusan dari Aplikasi Weka

## III. Hasil dan Pembahasan
A. Hasil
Pada tahap pertama penelitian ini telah dilakukan dengan pengumpulan  data  dari  lokasi  penelitian  yakni  Bank  BRI Unit  Wonodadi,  dengan  atribut  data  Jumlah  Pinjaman, Jenis  Kelamin,  Jumlah  tanggungan,  status  pernikahan, pendapatan  utama,  total  biaya  hidup,  dan  status pinjaman(macet atau lancar) [10]. Data akan diklasifikasikan  dalam  kelas  pada  setiap  atribut  seperti contoh  jumlah  tanggungan  kelasnya  ada  sangat  rendah, rendah,  sedang,  tinggi,  sangat  tinggi  [11].  Setelah  selesai klasifikasi data akan dihitung secara rumus entropy & gain [4][12][13].
(a) (b)
Dari hasil persamaan dapat menghasilkan :
Tabel 1. Entropy Total Kasus Sum(Lancar) Sum(Macet) Entropy Total 36 22 15 0.974024864
Tabel 2. Perhitngan Gain Node Atribut Nilai Enthropy Gain 1 Total Pinjaman 0,12278 575 Sangat Rendah 0.503258 Rendah 0,970951 Sedang 0,94566 Tinggi 0 Sangat_Tinggi 1 Jumlah Tanggungan 0,33725 821 Sedikit 0.485461 Sedang 0.896038 Banyak 0 Status_Perni kahan 0.19091 349 Menikah 0.999142 Belum Menikah 0 Cerai 0 Pendapatan Utama 0.19907 288 Rendah 0 Sedang 0.896038 Tinggi 0 Total Biaya Hidup 0.13491 496 Rendah 0.811278 Sedang 0.890492 Tinggi 0

## B. Pembahasan
Setelah  menentukan  hasil  akurasi  dari  rule,  lalu menggunakan alat bantu aplikasi weka untuk memunculkan acuration,  precision, dan recall [14].  Berikut  hasilnya: Gambar  3.  Hasil  presisi, recall ,  dan  akurasi.  Sedangkan presisi diangka 92% pada kelas macet, dan 87% pada kelas lancar. Recall diangka 80% pada kelas macet, dan 95% pada kelas lancar. Akurasinya dari keseluruhan adalah 89%.

## IV. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  dapat  d  uraikan  sebagai berikut :
1. Dengan menggunakan algoritma C4.5 tentang menghitung nilai gain  &  entropy ,  akan  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan [15].
2. Pohon  keputusan  terbentuk  menghasilkan  rule    dengan menyatakan kelasnya yaitu lancar atau macet.
3. Sedangkan  untuk  presisi  diangka  92%  pada  kelas  macet, dan 87% pada kelas lancar, .Recall diangka 80% pada kelas macet,  dan  95%  pada  kelas  lancar.  Akurasinya  dari keseluruhan adalah 89%.

## V. Daftar Pustaka
[1] M.  Hasan,  “Prediksi  Tingkat  Kelancaran  Pembayaran  Kredit Bank  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berbasis  Forward Selection,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  317–324,  2017,  doi: 10.33096/ilkom.v9i3.163.317-324.
[2] A.  F.  R.  N.  L.  N.  S.  Z.  N.  Taufik  Hidayatulloh  1,  “Algoritma C4.5  Untuk  Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Kredit,” J. Larik , vol. Vol.2No.2, no. 2, pp. 1–11, 2022.
[3] A.  Sucipto,  “Prediksi  Kredit  Macet  Melalui  Perilaku  Nasabah Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Dengan  Menggunakan  Metode Alogaritma Klasifikasi C4.5,” J. DISPROTEK , vol. 6, no. 1, pp. 75–87, 2015.
[4] Putri  Ayu  Mardhiyah,  Riki  Ruli  A  Siregar,  and  Pritasari Palupiningsih,  “Klasifikasi  Untuk  Memprediksi  Pembayaran Kartu Kredit Macet Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Teknol. Aliansi Perguru. Tinggi BUMN , vol. III, no. 1, pp. 1–11, 2020.
[5] B.  Zahedi,  B.  Nahid-Mobarakeh,  S.  Pierfederici,  and  L.  E. Norum,  “A  robust  active  stabilization  technique  for  dc microgrids with tightly controlled loads,” Proc. - 2016 IEEE Int. Power Electron. Motion Control Conf. PEMC 2016 , vol. VI, no. 1, pp. 254–260, 2016, doi: 10.1109/EPEPEMC.2016.7752007.
[6] S.  Saifullah,  M.  Zarlis,  Z.  Zakaria,  and  R.  W.  Sembiring, “Analisa  Terhadap  Perbandingan  Algoritma  Decision  Tree Dengan  Algoritma  Random  Tree  Untuk  Pre-Processing  Data,”
J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, p. 180, 2017, doi: 10.30645/j-sakti.v1i2.41.
[7] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[8] M.  Muhamad,  A.  P.  Windarto,  and  S.  Suhada,  “Penerapan Algoritma  C4.5  Pada  Klasifikasi  Potensi  Siswa  Drop  Out,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1688.
[9] F. R. Wiratama, “Implementasi Algoritma C4 . 5 untuk Analisa Performa  Pelayanan,” Explor.  Inform. ,  vol.  6,  pp.  127–135, 2017.
[10]  M.  B.  Prasetia,  M.  Syahril,  and  R.  Kustini,  “Prediksi  Kredit Macet Melalui Prilaku Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Pada  Pt  Pemodalan  Nasional  Madani  Dengan  Menggunakan Metode Algoritma Klasifikasi C4.5,” CyberTech , vol. 10, no. x, pp. 1–10, 2022.
[11]  A.  Rohman,  V.  Suhartono,  and  C.  Supriyanto,  “Penerapan Algoritma  C4.5  Berbasis  Adaboost  Untuk  Prediksi  Penyakit Jantung,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  13–19,  2017, [Online]. Available: http://research.
[12]  R.  Haqmanullah  Pambudi,  B.  Darma  Setiawan,  and  Indriati, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Nilai Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah  Berdasarkan  Faktor Eksternal,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no.  7,  pp.  2637–2643,  2018,  [Online].  Available:  http://j- ptiik.ub.ac.id.
[13]  M. F. Arifin and D. Fitrianah, “Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan  Studi  Kasus :  PT  Atria  Artha  Persada,” IncomTech , vol. 8, no. 2, pp. 87–102, 2018, doi: 10.22441/incomtech.v8i1.2198.
[14]  S. Wahyuni, I. Sulistianingsih, Hermansyah, E. Hariyanto, and O. Cindi Veronika Lumbanbatu, “Data Mining Prediksi Minat Customer Penjualan Handphone Dengan Algoritma Apriori,” J. Unitek , vol. 14, no. 2, pp. 10–19, 2021, doi: 10.52072/unitek.v14i2.243.
[15]  N.  Azwanti,  “Analisa  Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi Penjualan  Motor  Pada  Pt.  Capella  Dinamik  Nusantara  Cabang Muka Kuning,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 33, 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.629.