## EVALUASI PENENTUAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT KOPERASI SYARIAH MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI C4.5

## Siti Masripah
Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl. R.S. Fatmawati No.24 Pondok Labu,  Jakarta Selatan. E-mail: siti.stm@bsi.ac.id
Abstract  Credit  is  the  provision  of  money  or bills that can be equivalent, based on the approval of borrowing between banks and other parties that requires the borrower to pay off their debts after a certain  period  of  time  with  interest.  While  the cooperative  is  a  business  entity  consisting  of  one person or legal entity with bases its activities based on  the  principle  of  cooperation  as  well  as  driving people's economy based on the principle of kinship. And to Cooperative Financial Services, here in after referred  Syariah  is  a  cooperative  whose  main business  is  engaged  in  financing,  investments,  and deposits  according  to  the  pattern  of  results (sharia).  In  analyzing  a  credit  analyst  sometimes an  inaccurate  analysis,  so  there  are  some customers who are less capable in performing loan payments,  resulting  in  bad  credit.  Many  studies using  C4.5  algorithm  for  the  determination  of credit worthiness, but the resulting accuracy is less accurate.  After  testing  the  two  models  namely algorithm  C4.5  the  results  obtained  are  the  C4.5 algorithm produces an accuracy value by 88% and the AUC value of 0.898 with  the diagnosis of Good Classification.
Intisari  Kredit  adalah  penyediaan  uang  atau tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu, berdasarkan  persetujuan  pinjam  meminjam antara  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan pihak  peminjam  melunasi  hutangnya  setelah jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian  bunga. Sedangkan  koperasi  adalah  badan  usaha  yang beranggotakan orang-seorang atau badan hukum dengan  melandaskan  kegiatannya  berdasarkan prinsip  koperasi  sekaligus  sebagai  penggerak ekonomi rakyat yang berdasarkan asas kekeluargaan. Dan untuk Koperasi Jasa Keuangan Syariah  adalah  koperasi  yang  kegiatan  usahanya bergerak  dibidang  pembiayaan,  investasi,  dan simpanan sesuai pola bagi hasil (syariah). Dalam menganalisa  sebuah  kredit  terkadang  seorang analis  melakukan  analisa  tidak  akurat,  sehingga ada  beberapa  nasabah  yang  kurang  mampu dalam  melakukan  pembayaran  kredit,  sehingga mengakibatkan  kredit  macet.  Setelah  dilakukan pengujian  dengan  model  yaitu  Algoritma  C4.5 maka  hasil  yang  didapat  adalah  Algoritma  C4.5
menghasilkan nilai akurasi sebesar 88% dan nilai AUC sebesar 0,898 dengan tingkat diagnosa Good Classification .
Kata  Kunci :  Algoritma  C4.5,  Kredit,  Koperasi Syariah

## PENDAHULUAN
Kredit  adalah  penyediaan  uang  atau tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu, berdasarkan  persetujuan  pinjam  meminjam antara  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan pihak  peminjam  melunasi  hutangnya  setelah jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian  bunga (UU  Perbankan  No.10  Tahun  1998).  Koperasi adalah  badan  usaha  yang  beranggotakan  orang- seorang atau badan hukum dengan melandaskan kegiatannya berdasarkan prinsip koperasi sekaligus  sebagai  penggerak  ekonomi  rakyat yang  berdasarkan  asas  kekeluargaan.  Sedangkan untuk Koperasi Jasa Keuangan Syariah selanjutnya  disebut  KJKS  adalah  koperasi  yang kegiatan usahanya
bergerak dibidang pembiayaan, investasi, dan simpanan sesuai pola bagi hasil (syariah) (KepMen No 91 , 2004).
Pembiayaan  adalah  peyediaan  dana  oleh pemerintah, dunia usaha, dan masyarakat melalui lembaga  keuangan  bank,  lembaga  keuangan bukan  bank,  atau  melalui  lembaga  lain  dalam rangka  memperkuat  pemodalan  usaha  kecil  (UU RI  nomor  9  tahun  1995  pasal  1).  Seperti  halnya bank,  koperasi  syariah  sebagai  pemberi  dana dalam melakukan proses pemberian pembiayaan secara  garis  besar  yaitu  pengajuan  pembiayaan, analisis  usulan  pembiayaan,  persetujuan  komite pembiayaan koperasi syariah, pengikatan pembiayaan, dan pencairan dana.
Setiap  peminjam  atau  debitor  harus melakukan  proses  diatas,  salah  satu  yang berperan adalah proses analisis usulan pembiayaan yang dilakukan oleh yang berwenang  karena  dengan  melakukan  analisis inilah  pihak  pembiayaan  akan  melakukan pencairan dana, jika peminjam memiliki nilai baik setelah dilakukan analisa, sehingga akan
mengurangi  resiko  kredit  yang  akan  diterima oleh  pemberi  dana.  Dalam  memberikan  kredit atau  pinjaman  saat  proses  mengembalian  dana tidak  selalu  berjalan  lancar,  pasti  akan mengalami resiko kredit yaitu ketidak sanggupan nasabah  dalam  membayar  angsuran.  Banyak faktor  yang  menentukan  nasabah  tidak  lancar dalam  membayar  angsuran  kredit  salah  satu contoh  adalah  situasi  ekonomi  yang  terjadi sehingga mengganggu usaha yang dijalankannya. Dalam  arti  luas  resiko  kredit  adalah  ketidak pastian atau fluktuasi laba dalam kegiatan kredit (Yu,  Chen,  Koronios,  Zhu,  &  Guo,  2007).  Untuk mengurangi  resiko  kredit  maka  analisa  kredit merupakan  hal  yang  penting  dalam  manajemen resiko keuangan (Lai, Yu, Zhou, & Wang, 2006).
Data  histori  merupakan  data  latihan  atau data  pengalaman,  karena  dengan  data  tersebut kita akan berlatih untuk mendapatkan pengetahuan.
Algoritma klasifikasi akan menggunakan  data  latihan  sehingga  akan menghasilkan  pengetahuan,  pengetahuan  untuk menggolongkan  risiko  kredit  seorang  nasabah pada  masa  mendatang  berdasarkan  variabel- variabel  yang  ada.  Sebagai  bahan  tolak  ukur nasabah disetujui atau ditolak, dapat melihat dari data  histori  kredit  nasabah  pada  koperasi syariah.  Dibawah  ini  merupakan  grafik  yang menunjukan  bahwa  nasabah  yang  bermasalah dalam  hal  pembayaran  angsuran  kredit  lebih besar  dibandingkan  dengan  nasabah  yang  lancar dalam pembayaran angsuran kredit, data diambil berdasarkan tahun 2010.

## BAHAN DAN METODE
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  beberapa media  diantaranya  buku,  jurnal  baik  jurnal nasional  maupun  internasional  serta  prosiding sebagai  referensi  untuk  menjelaskan  tentang perkreditan,  data  mining,  model  algoritma  C4.5, metode evaluasi confusion matrix dan ROC curve . Pada  pasal  1  angka  11  Undang-undang  no.  10 tahun  1998  tentang  perubahan  undang-undang no  7  tahun  1992  tentang  perbankan  yang dimaksud dengan kredit adalah penyediaan uang atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan itu,  berdasarkan  persetujuan  pinjam  meminjam antara  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan pihak  peminjam  melunasi  hutangnya  setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.
Seperti halnya bank, Kredit Jasa Keuangan  Syariah  sebagai  pemberi  dana  dalam melakukan  penilaian  kredit  terhadap  nasabah, ada beberapa kriteria yang  harus dilakukan atau prinsip  utama  yang  berkaitan  dengan  kondisi calon  nasabah.  Prinsip  ini  dikenal  dengan  5C yaitu:
1. Character
Penilaian terhadap karakter atau kepribadian calon peminjam untuk memperkirakan kemungkinan bahwa peminjam dapat memenuhi kewajibannya.
2. Capacity
Penilaian  tentang  kemampuan  peminjam untuk  melakukan  pembayaran.  Kemampuan diukur  dengan  catatan  prestasi  peminjam dimasa lalu yang didukung dengan mengamati dilapangan  atas  sarana  dan  usahanya  seperti karyawan, mesin, sarana produksi, cara usaha, dan lain sebagainya.
3. Capital
Penilaian  terhadap  kemampuan  modal  yang dimiliki  oleh  calon  peminjam,  diukur  dengan posisi  usaha/perusahaan  secara  keseluruhan yang  ditunjukan  oleh  rasio  keuangan  dan penekanan pada komposisi modal.
4. Colateral
Jaminan  yang  dimiliki  calon  peminjam. Penilaian  ini  untuk  lebih  meyakinkan  bahwa jika  suatu  risiko  kegagalan  pembayaran tercapai  terjadi,  maka  jaminan  dapat  dipakai sebagai pengganti kewajiban.
5. Conditions
Pihak  koperasi  syariah  harus  melihat  kondisi ekonomi  yang  terjadi  dimasyarakat  dan secara  spesifik  melihat  adanya  keterkaitan dengan jenis usaha yang dilakukan oleh calon peminjam.  Hal  tersebut  dilakukan  karena kondisi  eksternal  memiliki  pengaruh  yang cukup  besar  dalam  proses  berjalannya  usaha calon peminjam dalam jangka panjang.
Data  mining  adalah  proses  menemukan korelasi  baru  yang  bermakna,  pola  dan  tren dengan memilah-milah sejumlah besar data yang tersimpan  dalam  repositoru,  menggunakan teknologi  penalaran  pola  serta  teknik-teknik statistik  dan  matematika  (Larose,  2005).  Data mining  adalah  sebuah  proses,  sehingga  dalam melakukan  prosesnya  harus  sesuai  prosedur yaitu  proses  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard Process for Data Mining ) yaitu sebagai keseluruhan proses, preprocesing data, pembentukan  model,  model  evaluasi,  dan akhirnya  penyebaran  model  (Larose,  2005). Dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut:

## Sumber : Gorunescu (2011)
Gambar 1. Proses CRISP-DM
Pada Gambar 1. CRISP-DM memiliki enam proses atau phase yaitu:
1. Business understanding
Pada tahap pertama bisa disebut juga tahap pemahaman  penelitian,  menentukan  tujuan proyek penelitian dalam perumusan mendefinisikan masalah data mining.
2. Data Understanding Dilakukan  pengumpulan  data,  kemudian menganalisa  data  serta  evaluasi  kualitas data.
3. Data Preparation
Persiapkan data mentah kemudian di seting untuk data akhir yang akan digunakan untuk fase  selanjutnya,  pilih  kasus  dan  variabel yang  diinginkan  yang  digunakan  untuk menganalisa sesuai analisa masalah, lakukan transformasi  pada  variabel  tertentu  jika diinginkan,  bersihkan  data  untuk  alat pemodelan
4. Modelling
Pada  tahap  ini,  pilih  dan  terapkan  teknik pemodelan  yang  tepat,  lakukan  pengaturan model  untuk  mengoptimalkan  hasil,  jika diperlukan lakukan ulang ke tahap persiapan sesuai dengan persyaratan spesifikasi dari teknik data mining tertentu
5. Evaluasi Melakukan  evaluasi  satu  atau  lebih  model, tentukan  apakah  model  sudah  mencapai tujuan  yang  diterapkan  dalam  tahap pertama,  mengambil  keputusan  mengenai penggunaan hasil data mining
6. Deployment Memanfaatkan  model  yang  telah  dibuat, deployment yang  sederhana  adalah  sampai menghasilkan laporan
sedangkan deployment
yang kompleks
adalah melaksanakan  model  untuk  proses  data mining paralel pada departemen lain.
Fungsi-fungsi  dalam data mining mengacu pada  Larose  (2005)  terdapat  enam  fungsi  yaitu (Susanto & Suryadi, 2010):
1. Fungsi deskripsi ( desciption )
Fungsi deskripsi adalah cara yang digunakan untuk  menggambarkan  sekumpulan  data secara ringkas. Banyak cara yang digunakan dalam memberikan gambaran secara ringkas  bagi  sekumpulan  data  yang  besar jumlahnya  dan  banyak  macamnya  yaitu Deskripsi  Grafis,  Deskripsi  Lokasi,  dan
Deskripsi Keragaman
2. Fungsi estimasi ( estimation )
Fungsi  estimasi  adalah  fungsi  untuk memperkirakan  suatu  hal  yang  sudah  ada datanya.  Fungsi  estimasi  terdiri  dari  dua cara yaitu Estimasi Titik dan Estimasi Selang Kepercayaan.
3. Fungsi prediksi ( prediction ) Fungsi prediksi adalah memperkirakan hasil dari  hal  yang  belum  diketahui,  untuk mendapatkan  hal  baru  yang  akan  muncul selanjutnya. Cara memprediksi dalam fungsi ini adalah Regresi Linier.
4. Fungsi klasifikasi ( classification ) Fungsi klasifikasi atau menggolongkan suatu data.  Cara  yang  digunakan  terdiri  dari algoritma  Mean  Vector,  algoritme  K-nearest Neighbor, algoritma ID3, algoritma C4.5, dan algoritma C5.0
5. Fungsi pengelompokan ( cluster ) Fungsi
pengelompokan, data yang dikelompokan  disebut  objek  atau  catatan yang  memiliki  kemiripan  atribut  kemudian dikelompokan pada kelompok yang berbeda.  Algoritma  yang  digunakan  adalah algoritma  Hirarchical  Clustering,  algoritma Partitional  Clustering,  algoritma  Single Linkage, algoritma Complete Linkage, algoritma  Average  Linkage,  algoritma  K- Means dan lain-lain.
6. Fungsi asosiasi ( association )
Fungsi  asosiasi  adalah  untuk  menemukan aturan  asosiasi  ( association  rule )  yang mampu  mengidentifikasi  item-item  yang menjadi  objek.  Algoritma  yang  digunakan adalah  algoritma  Generalized  Association Rules, Quantitative Association Rule, asynchronous Parallel Mining
Salah satu metode klasifikasi menarik yang melibatkan  konstruksi  pohon  keputusan,  koleksi node  keputusan,  terhubung  oleh  cabang-cabang, memperpanjang bawah dari simpul akar samapai berakhir  di  node  daun.  Dimulai  dari  node  root, yang  oleh  konvensi  ditempatkan  dibagian  atas dari diagram pohon keputusan, atribut diuji pada node  keputusan,  dengan  setiap  hasil  yang mungkin  menghasilkan  cabang.  Setiap  cabang
kemudian mengarah ke node lain baik keputusan atau  ke  node  daun  untuk  mengakhiri  (Larose, 2005).
Algoritma  C4.5  merupakan  bagian  dari kelompok algoritma decision trees dan merupakan  katerogi  10  algoritma  yang  paling populer.  Diakhir  tahun  1970  hingga  awal  tahun 1980-an,  J.Rosss  Quinlan  seorang  peneliti dibidang  mesin  pembelajaran  mengembangkan sebuah  model  keputusan  yang  dinamakan  ID3 (Interative  Dichotomiser) ,  walaupun  sebelumnya proyek  ini  telah  dibuat  oleh  E.B.  Hunt,  J.  Marin, dan  P.T.  Stone.  Quinlan  kemudian  membuat algoritma  C4.5  (pengembangan  dari  ID3)  yang berbasis supervised  learning (Han  &  Kamber, 2006).
Untuk  melakukan  evaluasi  terhadap  model klasifikasi berdasarkan perhitungan objek testing mana  yang  diprediksi  benar  dan  tidak  benar. Perhitungan ini ditabulasikan kedalam tabel yang disebut confusion  matrix (Gorunescu,  2011). Bentuk confusion matrix dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini: Tabel 1. Confusion Matrix
Sumber : Gorunescu (2011)
Pada  Tabel  1,  untuk True  positive merupakan tupel  positif  didata  set  yang  diklasifikasikan positif, True negatives merupakan tupel negatif di data  set  yang  diklasifikasikan  negatif. False positives adalah  tupel  positif  di  data  set  yang diklasifikasikan negatif False negatives merupakan jumlah tupel negatif yang diklasfikasikan positif. Setelah
dilakukan confusion matrix berikutnya  akan  dihitung accuracy , sensitivity , specificity,  PPV,  NPV . Sensitivity digunakan  untuk membandingkan  jumlah true  positives terhadap jumlah  tupel  yang positives sedangkan specificity adalah  perbandingan  jumlah true  negatives terhadap jumlah tupel yang negatives. Sedangkan untuk PPV(nilai prediktif positif) adalah proporsi kasus  dengan  hasil  diagnosa  positif,  NPV(nilai prediktif  negatif)  adalah  proporsi  kasus  dengan hasil diagnosa negatif. Berikut perhitungannya:
Sensitivity juga dapat dikatakan true positive rate (TP rate ) atau recall . Sebuah sensitivity 100% berarti bahwa pengklasifikasian mengakui sebuah  kasus  yang  diamati  positif.  Misalnya semua  orang  memiliki  kanker  ganas  diakui sebagai sakit. Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic )  adalah  ilustrasi  grafis  dari kemampuan diskriminan
dan biasanya diterapkan  untuk  masalah  klasifikasi  biner  (Yu, Chen, Koronios, Zhu, & Guo, 2007). Secara teknik, kurva  ROC  juga  disebut  grafik  ROC,  dua  dimensi grafik  yaitu  TP  rate  diletakan  pada  sumbu  Y, sedangkan  FP  rate  diletakan  pada  sumbu  X. Grafik  ROC  menggambarkan  trade-off  antara manfaat  (‘ true  positives’ )  dan  biaya  (‘ false positives ’). Berikut  tampilan dua jenis kurva ROC ( discrete dan continuous ).

## Sumber : Gorunescu (2011)
Gambar 2. Grafik ROC ( Discreate dan Continuous )
Dari  Gambar  2  ada  beberapa  yang  penting untuk  dicatat.  Titik  kiri  bawah  (0,0)  yaitu diantara  nilai  TP  dan  FP,  titik  (1,1)  merupakan klasifikasi positif. Titik (0,1) merupakan klasifikasi  sempurna  (yaitu  tidak  ada  FN  dan tidak  ada  FP).  yang  benar-benar  acak  akan memberikan  titik  sepanjang  garis  diagonal  dari kiri bawah kesudut kanan atas. Garis ini membagi ruang ROC sebagai berikut:
(a) poin  diatas  garis  diagonal  merupakan hasil klasifikasi yang baik
(b) poin  dibawah  garis  diagonal  merupakan hasil klasifikasi yang buruk
dapat  disimpulkan  satu  poin  untuk  ROC  adalah lebih  baik  dari  pada  yang  lainnya  jika  arah  garis melintang dari kiri bawah ke kanan atas didalam grafik tersebut.

## Metode Penelitian
Pada  umumnya  ada  empat  metode penelitian  yang  digunakan  yaitu Action  Reserch, Experiment,  Case  Study ,  dan Survey (Dawson, 2009). Adapun metode penelitian yang digunakan  adalah  bentuk  penelitian Experiment. Penelitian eksperimen merupakan sebuah penyelidikan  hubungan  kausal  menggunakan  tes dikendalikan oleh peneliti (Dawson, 2009). Dalam eksperimen biasanya terdiri dari:
1. Mendefinisikan hipotesis teoritis
2. Memilih sampel dari populasi yang
diketahui
3. Mengalokasikan  sampel  untuk  kondisi percobaan yang berbeda
4. Memperkenalkan
perubahan yang direncanakan untuk satu atau lebih variabel
5. Mengukur sejumlah kecil variabel
6. Mengontrol semua variabel
Penelitian  eksperimen  biasanya  dilakukan dalam  proyek  pengembangan,  evaluasi  dan pemecahan  masalah  (Dawson,  2009).  Dalam penelitian  eksperimen  digunakan  spesifikasi hardware dan software sebagai alat bantu dalam penelitian yaitu terdapat pada Tabel 2:

## Tabel 2. Spesifikasi Hardware dan Software
Hardware Software CPU  :  Atom  Dual Core Sistem  Operasi  : Windows 7 Memory : 2 GB Data Mining :
Rapid Miner 5.2 Hardisk : 120 GB Sumber : penulis (2014)
Dalam  metode  penelitian  eksperimen, digunakan  model  proses  CRISP-DM  ( Cross- Standard  Industry  Process  for  Data  Mining )  yang terdiri dari 6 tahapan (Larose, 2005):

## 1. Bussiness understanding
2. Data understanding
3. Data preparation
4. Modelling
5. Evaluation
6. Deployment

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  populasi  sebesar  866 dari  866  data  dibagi  menjadi  dua  bagian,  766 digunakan  untuk  data  training  dan  100 digunakan untuk data testing.  Data sebanyak 866 dan  atribut  yang  terdiri  dari  44  atribut,  akan dilakukan beberapa penyeleksian untuk menghasilkan data yang dibutuhkan, tahapannya yaitu:
1. Data Cleaning untuk membersihkan nilai yang kosong  atau  tupel  yang  kosong.  Sebagai contoh atribut tunggakan denda.
2. Data  Integration yang  berfungsi  menyatukan tempat  peyimpanan  yang  berbeda  kedalam satu  data.  Dalam  kasus  ini  hanya  ada  satu tempat  penyimpanan  data  yaitu  status  kredit nasabah.
3. Data reduction jumlah atribut yang digunakan  mungkin  terlalu  besar,  dari  44 atribut yang digunakan hanya 17 atribut yang diperlukan, dan atribut yang tidak diperlukan akan dihapus.
Berdasarkan  data  tersebut  maka  didapat candidat  split  yaitu  tunggakan  pokok,  jumlah pinjaman,  jumlah  angsuran  perbulan,  tunggakan bunga, saldo nominatif, Sehingga dapat digambarkan  rule  nilainya  pada  Tabel  3  sebagai berikut:

## Tabel 3. Candidate split dan rule nilai atribut algoritma C4.5
Candidate split                      Child nodes
1 Tunggakan pokok ≤ 7055.330 ≤ 9000 ≤ 166833.330 ≤ 313750.005 ≤ 606600 Tunggakan pokok >7055.330 > 9000 > 166833.330 > 313750.005 > 606600
2 Jml pinjaman ≤ 1831667 ≤ 505626 ≤ 925208.380 ≤ 14692499.500 Jml pinjaman > 1831667 > 505626 > 925208.380 > 14692499.500 3 Jml angsuran per bulan ≤ 12750 ≤ 239633.205 Jml angsuran per bulan > 12750 > 239633.205
4 Tunggakan bunga
≤ 1756 ≤ 9000 ≤ 15000 Tunggakan bunga
> 1756
> 9000 >15000 ≤ 41250 ≤ 112500 > 41250 > 112500
5 Saldo nominatif ≤ 433750 ≤ 950000 ≤ 1669500.010 Saldo nominatif > 433750 > 950000 > 1669500.010 6 Jkw ≤ 7.500 ≤ 22.500
Jkw > 7.500 > 22.500 7 Bi golongan penjamin = 000
Bi golongan penjamin = 875 Sumber : Data Olahan (2014)
Tahap selanjutnya dilakukan pemprosesan data  training  sehingga  akan  menghasilkan beberapa  aturan  dan  akan  membentuk  sebuah pohon  keputusan.  Berikut  langkah-langkah  yang akan dilakukan.
1. Menghitung jumlah kasus class LANCAR dan class  MACET  dan Entropy dari  semua  kasus dan  kasus  yang  dibagi  berdasarkan  atribut di  Tabel  3.3.  Baris  total entropy dihitung berdasarkan  data  training  menggunakan Persamaan sebagai berikut:
Sumber : Data Olahan (2014)
2. Kemudian  hitung  masing-masing  Gain berdasarkan  atribut  pada  Tabel  3.3 diatas,  sebagai  contoh  untuk  tunggakan pokok.  Untuk  record  tunggakan  pokok  ≤ 7055.330 terdiri dari 143 LANCAR dan 1 MACET, untuk tunggakan pokok
>7055.330  terdiri  dari  67  LANCAR  dan 555  MACET.  Dapat  dihitung  Entropynya sebagai berikut:
Sumber : Data Olahan (2014)
Untuk data selengkapnya dapat dilihat
Tabel dibawah ini Tabel 4. Informasi Gain Kandidat Split Child Nodes Informasi Gain (Entropy Reduction) 1 Tunggakan pokok ≤ 7055.330 dan >7055.330 0.4358 2 Tunggakan pokok ≤ 166833.330 dan > 166833.330 0.4157 3 Tunggakan pokok ≤ 313750.005 dan > 313750.005 0.3039 4 Tunggakan pokok ≤ 606600 dan > 606600 0.15 5 Jumlah pinjaman ≤ 505626 dan > 505626 0.0256 6 Jumlah pinjaman ≤ 925208.380 dan > 925208.380 0.0876 7 Jumlah pinjaman ≤ 1831667 dan > 1831667 0.2908 8 Jumlah pinjaman ≤ 14692499.500 dan > 14692499.500 0.0014 9 Jumlah angsuran ≤ 12750 dan > 12750 0.0012 10 Jumlah angsuran ≤ 239633.205 dan > 239633.205 -0.0869
11 Tunggakan bunga ≤ 1756 dan > 1756 0.0302 12 Tunggakan bunga ≤ 9000 dan > 9000 -0.1917 13 Tunggakan bunga ≤ 15000 dan > 15000 0.0.2193 14 Tunggakan bunga ≤ 41250 dan > 41250 0.1124 15 Tunggakan bunga ≤ 112500 dan > 112500 0.0524 16 Saldo nominatif ≤ 433750 dan > 433750 0.0038 17 Saldo nominatif ≤ 950000 dan > 950000 0.0176 18 Saldo nominatif ≤ 1669500.010 dan > 1669500.010 0.133 19 Jkw ≤ 7.500 dan > 7.500 0 20 Jkw ≤ 22.500 dan > 22.500 0.0011 21 Bi gol penjamin = 000 0.1977 22 Bi gol penjamin = 875 0.7533
Sumber : Data Olahan (2014)
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka  terbentuklah digram pohon keputusan sebagai berikut:
Sumber : Data Olahan (2014)
Gambar 3. Pohon Keputusan Klasifikasi Nasabah
Pada  Gambar  3  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:  pada root  tunggakan pokok jika  bernilai <=7055.330  dan  jml  pinjaman  <=  14692499.500 maka  menghasilkan  daun  atau  class  =  lancar. Untuk  rincian  lebih  lengkap  dari  pohon keputusan  pada  Gambar  3.1  diatas  dapat  dilihat aturan sebagai berikut:
1.  R1:  IF  tunggakan  pokok  ≤  7055.330  AND  jml pinjaman  ≤  14692499.500  THEN  class  = LANCAR
2.  R2:  IF  tunggakan  pokok  ≤  7055.330  AND  jml pinjaman  >  14692499.500  AND  jkw  ≤22.500 THEN class = MACET
3.  R3:  IF  tunggakan  pokok  ≤  7055.330  AND  jml pinjaman  >  14692499.500  AND  jkw  >22.500 THEN class = LANCAR
4.  R4:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman ≤ 925208.380 AND saldo nominal ≤ 433750 THEN class = MACET
5.  R5:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman ≤ 925208.380 AND saldo nominal > 433750  AND  jumlah  pinjaman  ≤  505626 THEN class = LANCAR
6.  R6:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman ≤ 925208.380 AND saldo nominal > 433750 AND jumlah pinjaman >505626 THEN class = MACET
7.  R7:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman  >  925208.380  AND  jkw  ≤  7.500 THEN class = MACET
8.  R8:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman > 925208.380 AND jkw > 7.500 AND jml angsuran perbulan ≤ 12750 THEN class = MACET
9.  R9:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman > 925208.380 AND jkw > 7.500 AND jml  angsuran  perbulan  >  12750  AND  bi  gol penjamin = 875 THEN class = MACET
10.  R10:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml pinjaman > 925208.380 AND jkw > 7.500 AND jml  angsuran  perbulan  >  12750  AND  bi  gol penjamin = 000 AND tunggakan bunga ≤ 1756 THEN class = MACET
11.  R11:  IF  tunggakan  pokok  >  7055.330  AND tunggakan  pokok  ≤  166833.330  AND  jml
pinjaman > 925208.380 AND jkw > 7.500 AND jml  angsuran  perbulan  >  12750  AND  bi  gol penjamin = 000 AND tunggakan bunga > 1756 THEN class = LANCAR
12. R12: IF  tunggakan pokok > 166833.330 AND jml pinjaman ≤ 1831667 THEN class = MACET
13. R13: IF  tunggakan pokok > 166833.330 AND jml  pinjaman  >1831667  AND  tunggakan pokok ≤ 313750.005 AND tunggakan bunga ≤ 9000 THEN class = MACET
14. R14: IF  tunggakan pokok > 166833.330 AND jml  pinjaman  >1831667  AND  tunggakan pokok ≤ 313750.005 AND tunggakan bunga > 9000  AND  saldo  nominal  ≤  950000  THEN class = MACET
15. R15: IF  tunggakan pokok > 166833.330 AND jml  pinjaman  >1831667  AND  tunggakan pokok ≤ 313750.005 AND tunggakan bunga > 9000 AND saldo nominal > 950000 AND saldo nominal  ≤  1669500.010  AND  tunggakan bunga ≤ 41250THEN class = LANCAR
16. R16: IF  tunggakan pokok > 166833.330 AND jml  pinjaman  >1831667  AND  tunggakan pokok ≤ 313750.005 AND tunggakan bunga > 9000 AND saldo nominal > 950000 AND saldo nominal  ≤  1669500.010  AND  tunggakan bunga > 41250THEN class = MACET
17. R17: IF  tunggakan pokok > 166833.330 AND jml  pinjaman  >1831667  AND  tunggakan pokok ≤ 313750.005 AND tunggakan bunga > 9000 AND saldo nominal > 950000 AND saldo nominal  >  1669500.010  THEN  class  = LANCAR
18. R18: IF  tunggakan pokok > 313750.005 AND tunggakan  pokok  >  606600  THEN  class  = MACET
19. R19: IF  tunggakan pokok > 313750.005 AND tunggakan pokok ≤ 606600 AND jml angsuran per bulan ≤ 239633.205 THEN class = MACET
20. R20: IF  tunggakan pokok > 313750.005 AND tunggakan pokok ≤ 606600 AND jml angsuran per  bulan  >  239633.205  AND  tunggakan bunga > 112500 THEN class = MACET
21. R21: IF  tunggakan pokok > 313750.005 AND tunggakan pokok ≤ 606600 AND jml angsuran per  bulan  >  239633.205  AND  tunggakan bunga  ≤  112500  AND  tunggakan  bunga  > 15000 THEN class = LANCAR
22. R22: IF  tunggakan pokok > 313750.005 AND tunggakan pokok ≤ 606600 AND jml angsuran per  bulan  >  239633.205  AND  tunggakan
bunga  ≤  112500  AND  tunggakan  bunga  ≤ 15000 THEN class = MACET
Hasil dari pengujian model yang dilakukan adalah  penentuan  kelayakan  kredit  dengan algoritma klasifikasi C4.5. Hasil dari uji coba yang dilakukan  yaitu  untuk  menghasilkan  nilai accuracy dan nilai AUC ( Area Under Curve) . a. Evaluasi model dengan Confusion Matrix Model confusion  matrix akan  membentuk matrix  yang  terdiri  dari true  positif atau  tupel positif  dan true  negatif atau  tupel  negatif, kemudian  masukan  data  testing  yang  sudah disiapkan  kedalam confusion  matrix sehingga didapatkan hasil pada Tabel 4 dibawah ini:
Tabel 4. Konversi confusion matrix algoritma klasifikasi C4.5 Predicate Class Observed Class YES NO YES 50 3 NO 9 38 Sumber : Data Olahan (2014)
Berdasarkan  data  yang  terdapat  pada confusion matrix diatas  maka  dapat  kita  hitung  untuk mencari  nilai accuracy,  sensitivity,  specifity, ppv, dan npv ,  hasil  dapat  dilihat  pada  Tabel  5 dibawah ini:
Tabel 5. Nilai sensitivity, specificity, ppv, npv,
dan accuracy Nilai (%) Accuracy 88 Sensitivity 94,34 Specificity 80,85 PPV 84,75 NPV 92,68
Berdasarkan Tabel 5 menunjukan bahwa, tingkat akurasi  menggunakan  algoritma  klasifikasi  C4.5 adalah sebesar 88%.

## b. Evaluasi Dengan ROC Curve
Pada  Gambar  4  menunjukan  grafik  ROC dengan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar 0.898.  Akurasi  memiliki  tingkat  diagnosa  yaitu (Gorunescu, 2011):
Akurasi  bernilai  0.90  –  1.00  = Excellent classification Akurasi bernilai 0.80 – 0.90 = Good classification Akurasi bernilai 0.70 – 0.80 = Fair classification Akurasi bernilai 0.60 – 0.70 = Poor classification Akurasi bernilai 0.50 – 0.60 = Failure Sedangkan  hasil  yang  didapat  dari  pengolahan ROC  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  4  sebesar 0.898 dengan tingkat diagnosa
Good classification .
Sumber : Data Olahan (2014)
Gambar 4 Nilai AUC dalam grafik ROC algoritma C4.5

## KESIMPULAN
Berdasarkam  hasil  penelitian  untuk  nilai akurasi  algoritma  klasifikasi  C4.5  senilai  88% serta  dievaluasi  menggunakan  ROC  curve  yaitu, nilai  AUC  berdasarkan  ROC  curve  untuk algoritma  klasifikasi  C4.5  bernilai  0.898  dengan tingkat diagnosa Good classification , Berdasarkan proses pengujian dan kesimpulan  yang  telah  dilakukan,  maka  ada beberapa saran dalam penelitian ini adalah:
1. Menambahkan jumlah data yang lebih besar dan  atribut  yang  lebih  banyak,  sehingga hasil  pengukuran  yang  akan  didapatkan lebih baik lagi.
2. Menggunakan  metode  optimasi  lain  seperti Ant  Colony  Optimization (ACO), Genetik Algorithm (GA), dan lainnya.
3. Meningkatkan  lagi  sistem  analisa  kredit untuk  penentuan  kelayakan  pemberian kredit  bagi  nasabah  yang  akan  mengajukan kredit pada koperasi syariah.
4. Penerapan kedalam sebuah aplikasi berbasis teknologi informasi guna membantu pihak koperasi
dalam melasanakan analisa kredit.

## REFERENSI
Bastos,  J.  A.  (2008).  Credit  Scoring  with  Boosted Decision Trees. MPRA , hal 1- 13.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining  Concepts, Model and Techniques. Berlin: Springer.
Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2006). Data  Mining Concepts and Techniques. San Francisco: Diane Cerra.
Jiang,  Y.  (2009).  Credit  Scoring  Model  Based  on
Decision Tree and the Simulated Annealing Algorithm. 2009  World  Congress  on Computer Science and Information Engineering (hal.  18  -  22).  Los  Angeles:
IEEE Computer Society.
Larose, D. T. (2005). Discovering   Knowledge In Data. Canada: Wiley- Interscience.
Rapid-I. (2010). Rapid Miner User Manual . Rapid- I. Sugiyono.  (2002). Metode  Penelitian  Bisnis. Bandung: CV. Alfabeta.
Susanto, S., & Suryadi, D. (2010). Pengantar Data
Mining
menggali
Pengetahuan
dari Bongkahan  Data. Yogyakarta:  C.V  ANDI OFFSET.

## UndangUndang Perbankan No.10 Tahun 1998.
Yu,  L.,  Chen,  G.,  Koronios,  a.,  Zhu,  S.,  &  Guo,  X.
(2007).  Application  and  Comparison  of Classification  Techniques  in  Controlling Credit Risk. World Scientific , 111.
Zurada,  J.  (2010).  Could  decision  trees  improve the classification accuracy and interpretability  of  loan  granting  decision? 43rd  Hawaii  International  Conference  on System Sciences (pp. 1-9).

## BIODATA PENULIS
Siti  Masripah,  M.Kom .    Tempat dan  tanggal  lahir  :  Bekasi,  27 Desember 1983, Riwayat Pendidikan  :  S2  Pasca  Sarjana STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta,  S1
STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta. Pekerjaan  :  Menjadi  Pengajar sejak  tahun  2006  di  AMIK  BSI Jakarta  sampai  sekarang.  Penelitian  yang  pernah dibuat  :  Jurnal  publikasi  tahun  2010  :  Tingkat Kelayakan Penerimaan Karyawan Sebuah
Perusahaan  "XYZ"  dengan  Metode  Fuzzy  Logic. Karya  ilmiah  mandiri  yang  dipublikasikan  pada jurnal  PARADIGMA  Edisi  Volume  XII  No.2  Bulan September  2010  ISSN  No.  1410-5963. Penelitian Tahun 2011  :  Penerapan  Metode  Fuzzy  Logic dalam  Melakukan  Penilaian  Kinerja  Guru  pada Sekolah  Dasar  Islam  Terpadu  (SDIT)  I'QRO. Dipublikasikan  pada  jurnal  PARADIGMA  Edisi Volume  XIII  No.  2  Bulan  September  2011  ISSN No.  1410-5963.  Penelitian  Tahun  2014  : Application Determination of Credit Feasibility in Sharia Cooperative with C4.5 Algorithm.
Dipublikasikan  pada  Seminar  Internasional  ISIT 2014 Proceedings Bulan Oktober 2014 ISBN 978- 602-99213-8-0.