Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322

## Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest
Kevin Benedictus Simarmata 1 , Kristoko Dwi Hartomo* 2 1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana e-mail: 1 682018191@student.uksw.edu, * 2 kristoko@uksw.edu

## Abstrak
Teknologi  finansial  adalah  industri  yang  memanfaatkan  teknologi  untuk  mendukung sistem keuangan dan penyampaian layanan keuangan lebih efektif serta efisien. Salah satu jenis teknologi  finansial  adalah  pinjaman  peer-to-peer,  pada  pinjaman  ini  peminjam  harus mengumpulkan  data-data  seperti  pendapatan  tahunan,  riwayat  kredit,  riwayat  pekerjaan,  dan berbagai  data  lain.  Data  tersebut  kemudian  disaring  oleh  perusahaan  pinjaman  peer-to-peer untuk menghasilkan pengajuan yang diterima dan ditolak. Proses penyaringan harus dilakukan dengan cepat dan akurat. Pendekatan machine learning cocok mengatasi permasalahan waktu dan  keakuratan  prediksi  serta  dapat  memprediksi  faktor  -  faktor  yang  mempengaruhi persetujuan  pinjaman  dengan  feature  importance.  Tujuan  penelitian  ini  yaitu  memprediksi faktor-faktor  yang  mempengaruhi  persetujuan  pinjaman  yang  dapat  diprediksi  dengan pendekatan machine learning menggunakan dataset Lending Club. Tahapan metode penelitian yang  digunakan  adalah  data  understanding,  feature  extraction,  data  pre-processing, exploratory  data  analysis  (EDA), mode lling,  dan  insight.  Algoritma  yang  digunakan  adalah random  forest  karena  berjalan  efisien  pada  data  dalam  jumlah  banyak  serta  telah  banyak digunakan untuk mode l credit scoring dan credit card fraud detection. Mode l evaluation yang digunakan pada proses mode lling adalah recall dan menghasilkan skor yang tinggi yaitu 0.97. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, terdapat 5 faktor terpenting yang mempengaruhi persetujuan pinjaman yaitu pendapatan tahunan, pembayaran bulanan peminjam, suku bunga, dana investor, dan lama kerja peminjam.
Kata kunci — financial technology , machine learning , random forest , feature importance

## Abstract
Financial  technology  is  an  industry  that  utilizes  technology  to  support  the  financial system  and  the  delivery  of  financial  services  more  effectively  and  efficiently.One  type  of financial  technology  is  peer-to-peer  lending.  To  get  a  peer-to-peer  loan,  the  company  should collect  data  such  as  annual  income,  credit  history,  work  history,  and  others,  the  companies perform  screening  on  applications  made  by  borrowers.  The  results  of  screening  are applications  that  are  accepted  and  rejected  with  should  be  done  rapidly  and  accurately.  The machine  learning  approach  is  suitable  to  overcome  this  problem  and  can  predict  the  factors that  influence  loan  approval  using  the  feature  importance.  This  study  wants  to  predict  the factors that influence loan approval using the Lending Club dataset. The stages of the research method  used  include  data  understanding,  feature  extraction,  data  pre-processing,  exploratory data  analysis  (EDA),  modeling,  and  insight.  The  modeling  process  uses  the  random  forest algorithm because it runs efficiently on large amounts of data. The evaluation model used in the modeling process is recall with quite high result, namely 0.97. Insight obtained from all stages, there  are  five  major  determining  factors,  namely  annual  income,  monthly  payments  of  the borrower, interest rates, investor funds, and the length of work.
2056 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Keywords — financial technology , machine learning , random forest , feature importance
1. PENDAHULUAN
eknologi  finansial (tekfin) adalah industri yang memanfaatkan teknologi untuk mendukung sistem keuangan dan penyampaian layanan keuangan lebih efektif serta efisien[1]. Jenis dari teknologi  finansial  yaitu  online  payment,  pinjaman peer-to-peer ,  teknologi  asuransi  dan aggregator [1],[2].  Salah  satu  jenis  dari  teknologi  finansial  yang  menjadi  trend  dan  telah mengubah  pola  konsumsi  masyarakat  adalah  pinjaman peer-to-peer atau  biasa  disebut p2p lening [2]. Pinjaman peer-to-peer memudahkan masyarakat memperoleh pinjaman menggunakan cara yang mudah tanpa harus ke gerai bank tradisional[2]. Peminjam dan pemberi pinjaman  berkolaborasi  pada  platform  online  tanpa  melibatkan  lembaga  keuangan[3].  Proses yang dilakukan peminjam untuk mendapatkan pinjaman yaitu dengan mengumpulkan data-data seperti pendapatan tahunan, riwayat kredit, riwayat pekerjaan, dan lain - lain[3]. Data yang telah terkumpul,  setelah  itu  dilakukan  penyaringan  oleh  perusahaan  yang  nantinya  menghasilkan pinjaman  yang  diterima  dan  ditolak[4]. Jumlah  data  pengajuan  yang  diterima  oleh  perusahaan sangat  banyak  dan  perusahaan  harus  dengan  cepat  dan  akurat  memberikan  keputusan. Pendekatan machine  learning cocok  untuk  mengatasi  permasalahan  waktu  dan  keakuratan prediksi[3].
Machine  learning merupakan  cabang  dari Artificial  Intelligence  (AI) yang  melakukan proses  pengembangan  aplikasi  dengan  cara  mempelajari  data-data  dan  meningkatkan  akurasi secara terus menerus tanpa perlu melakukan program ulang[5]. Melihat dari tujuan, dataset, dan proses  sebuah machine  learning terbagi  menjadi  tiga  tipe  yaitu, Supervised  Learning, Unsupervised  Learning, dan Reinforcement  Learning [6].  Supervised  learning  adalah  tipe machine  learning  yang  menggunakan  dataset  (training  dataset)  dengan  fitur  tujuan  untuk diprediksi[6]. Tipe machine learning Supervised Learning digunakan pada penelitian ini. Dalam  penyusunan  penelitian  menggunakan  penelitian-penelitian  sebelumnya  sebagai dasar  dalam  penyusuan.  Penelitian  pertama  adalah  “Penerapan  Metode Random  forest untuk Analisis  Risiko  pada dataset Peer-to-peer Lending ”  yang  bertujuan  menganalisis  risiko  pada dataset peer-to-peer lending menggunakan  pendekatan  algoritma random  forest [5].  Penelitian tersebut hanya bertujuan pada analisa risiko . Penelitian ini menggunakan referensi dataset dan algoritma random  forest yang  diterapkan  pada  penelitian  tersebut.  Algoritma random  forest berjalan  efisien  pada  data  dalam  jumlah  banyak  serta  telah  banyak  digunakan  untuk  model credit  scoring  dan  fraud  detection  pada  kartu  kredit[3],[4],[5].  Penelitian  kedua  adalah “Rekomendasi  Fitur  Yang  Mempengaruhi  Harga  Sewa  Menggunakan  Pendekatan Machine learning ”  yang  bertujuan  mencari  rekomendasi  fitur  pada  harga  sewa  rumah  inap[7].  Modul feature  importance dalam  menentukan  rekomendasi  fitur  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk mencari faktor-faktor yang mempengaruhi persetujuan pinjaman.
Tujuan  tersebut  akan  menghasilkan  informasi  sehingga  masyarakat  dapat  mengetahui fitur-fitur yang mempengaruhi pinjaman yang mereka ajukan diterima.. Dataset yang digunakan berasal  dari  perusahaan LendingClub  Corp [8] . Perusahaan peer-to-peer terbesar  di  dunia  dan telah menerbitkan dataset yang bisa diakses secara online [3].
T
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2057
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)

## 2. METODE PENELITIAN
Tahap - tahap yang digunakan pada penelitian ini antara lain, (1) Data Understanding , (2) Feature  extraction ,  (3) Data  Pre-processing, (4) Exploratory  Data  Analysis  (EDA) ,  (5) Mode lling , (6) Insight . Detail dari setiap tahapan penelitian dijelaskan pada sub-bab di bawah.
Gambar 1. Diagram Metode Penelitian
2.1   Data Understanding
Input dari  tahap  pertama  ini  adalah dataset yang  akan  dilakukan  proses  analisis  dan pengolahan[9].  Tahap  ini,  data  yang  tersedia  dipahami  struktur,  tipe  data, value data,  dan kegunaan  data[7]. Output dari  tahap  ini  peneliti  dapat  memahami  data  yang  akan  dilakukan proses analisis untuk mendukung proses selanjutnya.

## 2.2   Feature Extraction
Tahap  ini  adalah  proses  pemilihan  fitur  yang  akan  digunakan  untuk  pengolahan  data, semakin relevan data yang digunakan makan akan memudahkan proses pengolahan. Tiga proses yang dilakukan feature extraction yaitu selection , extraction/engineering , dan transformation [10].  Proses  pertama  adalah selection ,  merupakan  proses feature  extraction dengan syarat membuang fitur-fitur yang tidak relevan dan redundant[10]. Proses kedua adalah extraction/engineering ,  proses feature  extraction dengan  syarat  membuat  fitur  baru  dan mengambil  saripati  dari  fitur-fitur  yang  ada[10].  Proses  ketiga  adalah transformation , merupakan proses feature extraction dengan syarat mengubah fitur ke dalam bentuk yang lebih mudah dipakai oleh algoritma/model[10].

## 2.3   Data Pre-Processing
Setelah  memahami  data  yang  akan  dianalisis  dan  diolah,  tahap  selanjutnya  adalah  data pre-processing.  Tahap  ini  memiliki  beberapa  proses  diantaranya:  mengelola missing  value , mengelola duplicated data , mengelola data outliers , normalization data , feature encoding , dan class imbalance .
Proses pertama  mengelola missing value sangat penting dalam machine  learning karena dapat  mempengaruhi  performa  dari machine  learning [11].  Proses  mengelola missing  value untuk  fitur numerical dan categorical sangat  berbeda.  Fitur numerical yang  memiliki missing value dapat  diisi  dengan  data mean , median ,  dan mode dari  fitur  tersebut  sedangkan  fitur categorical dapat diisi dengan data mode atau modus dari fitur tersebut[11],[12].
2058 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Proses  kedua,  mengelola duplicated  data yang  merupakan record  data dengan value identik  atau  sama[12].  Proses  mengelola duplicated  data dilakukan  dengan  menyimpan  data yang  pertama  dan  menghapus  yang  lainya  begitu  juga  sebaliknya[12].  Proses  ini  dapat dilakukan jika dalam dataset terdapat value yang identik atau sama. Proses  ketiga,  mengelola data  outliers merupakan  tahapan  dalam pre-processing . Data outliers adalah  kondisi  ketika  terdapat  sebuah  data  dalam  kumpulan  data  yang  sangat menyimpang  jauh  dari  data  yang  lain[12]. Data  outliers yang  terdapat  pada dataset akan berpengaruh  pada  performa machine  learning [11].  Salah  satu  cara  untuk  mengelola data outliers adalah menggunakan Z-score dengan menggambarkan posisi skor mentah dalam harak dari  rata-rata,  saat  dilakukan  pengukuran  dalam  satuan  standar  deviasi[13].  Formulasi  dari Z- score dapat dilihat pada persamaan 1. Penjelasan persamaan di bawah, Z adalah hasil Z-score , X data yang akan diukur, adalah nilai rata-rata pada variabel X , dan σ adalah standar deviasi[13].
= (1)
Proses  keempat, normalization  data menggunakan  normalisasi  min-max.  Proses  ini mengubah ukuran data dari rentang asli, sehingga mengubah mean dan standard deviation pada tiap fitur berada dalam kisaran 0 dan 1[13]. Persamaan normalisasi min-max dapat dilihat pada persamaan 2.
n = new_min + (new_maks − new_min ) (2)
Hasil  dari  normalisasi  min-max  adalah n ,  data  yang  akan  dinormalisasi  adalah n ,  nilai minimum  pada  fitur  adalah min ,  nilai  maksimum  pada  fitur  adalah maks ,  nilai  rentang maksimum 1 adalah new_maks , dan nilai rentang minimum 0 adalah new_min [13]. Proses  kelima  features  enconding,  proses  ini  ditujukan  pada  fitur  yang  bertipe categorical[14]. Salah satu modul dalam features enconding adalah one-hot encoding[14],[15]. Setiap fitur categorical dibuat variabel baru dan dipetakan dengan variabel biner yang berisi 0 atau 1[14]. Nilai 0 mewakili ketidakhadiran dan 1 mewakili keberadaan categorical tersebut[15]. Proses  keenam  pengelolaan class  imbalance . Class  imbalance adalah  distribusi value yang tidak merata dalam suatu fitur[17]. Salah satu proses dalam pengelolaan class imbalance adalah oversampling . Oversampling adalah  proses  pengelolaan class  imbalance dengan  cara meningkatkan value [17].

## 2.4   Exploratory Data Analysis (EDA)
Dataset sudah  dilakukan  proses  data pre-processing ,  maka  tahap  selanjutnya  adalah melakukan  visualisasi  data  yaitu  dengan  mendalami  dan  memahami  data  berdasarkan  aspek visual[18][18]. Tahap visualisasi ini dilakukan dengan dua cara yaitu univariate dan bivariate . Univariate adalah  ringkasan  statistik  untuk  setiap  bidang  dalam  kumpulan dataset hanya pada satu fitur[19]. Bentuk visualisasi dari univari ate bisa dalam bentuk box plot, violin plot, dan histogram . Bivariate adalah  visualisasi  yang  menggunakan  dua  variabel  dan menemukan hubungan dari keduanya[19]. Visualisasi bivariate bisa dalam bentuk bar plot, line plot, dan scatter plot[19].

## 2.5 Mode lling
Tahap  selanjutnya  proses  pemodelan  ( modelling )  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan feature importance dari dataset . Penelitian ini menggunakan algoritma random forest dan model evaluation recall pada tahap modelling . Random forest adalah algoritma kalsifikasi yang terdiri dari lebih dari satu pohon keputusan yang setiap pohon tersebut dibentuk bergantung pada nilai- nilai vector acak  sampel  dengan  cara  independen  dan  identik  yang  didistribusikan  sama  untuk
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2059
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)
semua  pohon[13].  Keuntungan  menggunakan  algoritma  ini  kendala overfitting tidak  muncul dalam kendala klasifikasi dan dapat digunakan untuk algoritma klasifikasi dan regresi[13].
Proses model evaluation penting dalam machine learning [13]. Proses evaluasi berkaitan dengan penggunaan confusion matrix [13]. Istilah-istilah yang digunakan pada confusion matrix adalah  TP  ( True  Positive )  merupakan  nilai  sungguh  positif  yang  diprediksi  oleh  model klasifikasi  sesuai  dengan  kelas  sesungguhnya  dan  TN( True  Negative )  adalah  nilai  sungguh negatif  diprediksi  oleh  model  klasifikasi  sesuai  dengan  kelas  sesungguhnya[13].  Selanjutnya istilah  FP( False  Positive )  yang  merupakan  kelas  aktual  yang  berlabel  negatif  tetapi  setelah dilakukan  model  klasifikasi  diprediksi  positif  dan  FN( False  Negative )  merupakan  kelas  aktual yang berlabel positif tetapi setelah dilakukan model klasifikasi diprediksi negatif. Istilah di atas dapat digambarkan seperti Tabel 1.
Tabel  1. Confusion Matrix Confusion Matrix Kelas Hasil Prediksi Ya Tidak Kelas aktual Ya TP FP Tidak FN TN
Dari  Tabel  1  dapat  dilakukan  pengukuran model  evaluation terhadap  performa  model klasifikasi dengan menghitung accuracy, precision, dan recall [20]. Penelitian ini menggunakan recall sebagai model evaluation . Recall adalah model evaluation yang dihitung dengan jumlah true  positive  yang  dibagi  dengan  total  true  positive  dan  false  negative[20].  Persamaan  dapat dilihat pada persamaan 3.
!"#$$ = %&
%&'(& (3)

## 2.6   Insight
Tahap terakhir yaitu insight , bertujuan untuk menarik kesimpulan dari tahap-tahap yang telah dilakukan sebelumnya. Output dari proses ini akan ada pada kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  mengulas  hasil  dan  pembahsan  dari  tahapan, Data  Understanding , Feature Extraction, Data Pre-processing, Exploratory Data Analysis (EDA), Modelling .

## 3.1   Data Understanding
Tahapan  ini  adalah  permulaan  dari  penentuan  fitur-fitur  penting  dalam  persetujuan pinjaman. Dataset yang diolah dan analisa adalah data yang diperoleh dari Data World tentang pinjaman Lending  Club  (LC) pada  tahun  2007-2015[8]. Dataset ini  berisi  data  pinjaman  oleh member  perusahaan  pinjaman peer-to-peer Lending  club (LC).  Ringkasan  dari dataset ini dijelaskan pada Tabel 2.
2060 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Tabel  2. Ringkasan Data Nama Dataset Jumlah Baris Jumlah Fitur Tipe Data Loan.csv 887379 74 float64, int64, object

## 3.2   Feature Extraction
Tahap  awal  yang  dilakukan  pada feature  extraction adalah  proses selection .  Data  yang akan  digunakan  adalah  11  fitur  dan  untuk  baris  yang  digunakan  semuanya.  Pemilihan  ini didasari  dengan  jumlah  data  non-null  yang  tinggi  pada  kolom-kolom  tersebut,  didukung  oleh penelitian  rujukan  pada  penelitian  “Penerapan  Metode Random  forest untuk  Analisis  Risiko pada dataset Peer-to-peer Lending ”, dan keterkaitan fitur dengan fitur tujuan yaitu loan_status. Penjelasan tentang deskripsi dataset yang digunakan untuk pengolahan dijelaskan pada Tabel 3.
Tabel  3. Deskripsi Dataset No  Nama Fitur Tipe Data Keterangan 1 loan_amnt float64 Jumlah pinjaman yang diajukan oleh peminjam 2 funded_amnt float64 Jumlah total yang diberikan untuk peminjam 3 funded_amnt_inv float64 Jumlah total yang dilakukan investor untuk peminjam 4 term object Jangka waktu pinjaman. 5 int_rate float64 Suku bunga dari pinjaman 6 installment float64 Pembayaran bulanan terutang oleh peminjam 7 grade object Tingkat pinjaman yang ditetapkan 8 emp_length object Lama kerja dalam tahun 9 home_ownership object Status kepemilikan rumah peminjam 10  annual_inc float64 Pendapatan peminjam yang dilaporkan 11  verification_status object Status verifikasi pendapatan peminjam 12  issue_d object Bulan dan tahun pinjaman didanai 13  loan_status object Status pinjaman pada saat ini 14  addr_state object State peminjam
Dataset diatas  masih  terdapat  fitur  yang  bisa  diseleksi  yaitu,  id,  member_id,  emp_title, url,  desc,  zip_code,  sub_grade,  pymnt_plan,  purpose,  dti  dan  title.  Enam  fitur  ini  diseleksi karena tidak memiliki hubungan yang relevan dengan fitur tujuan yaitu loan_status.
Proses extraction/engineering sudah  dilakukan,  proses  selanjutnya  diawali  dengan mengelompokkan value pada  fitur  addr_state,  karena  pada  fitur  ini  memiliki  51  unique value maka  dilakukan  pengelompokan  berdasarkan  region.  Empat  region  yang  menjadi  kelompok besar yaitu South, West, Midwest, dan Northeast. Perincian jumlah anggota peminjam pada tiap region terdapat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah Anggota Peminjam
pada Setiap Region Region Jumlah Anggota South 314900 West 234082 Northeast 183368 Midwest 155029
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2061
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)
Pengelompokan value yang  kedua  pada  fitur  loan_status  sebagai  fitur  tujuan  dari dataset ini. Ada 10 unique value pada fitur loan_staus yang akan di kelompokkan menjadi Good Loan dan Bad Loan[5]. Value yang menjadi Good Loan antara lain Fully Paid, Does not meet the  credit  policy.  Status:Fully  Paid,  Current, dan Issued [5]. Value yang  menjadi Bad  Loan antara lain Charged Off, Default, Does not meet the credit policy. Status:Charged Off, In Grace Period, Late (16-30 days), dan Late (31-120 days) [5]. Pengelompokan value yang  ketiga  adalah  mengelompokkan  fitur interest  rate menjadi tinggi  dan  rendah.  Hasil  dari  pengelompokan  ini  dimasukkan  pada  kolom  baru  yaitu interest_payment. Value pada  interest_payement  0  sampai  kurang  dari  13.23  termasuk  rendah dan  interest_payment  lebih  dari  13.23  sampai  kurang  dari  28.99  termasuk  tinggi.  Perincian jumlah anggota peminjam berdasarkan interest_payment terdapat Tabel 5.
Tabel 5. Jumlah Anggota Peminjam Berdasarkan Interest_payment Interst_payment  Jumlah Anggota Rendah 465316 Tinggi 422063
Proses  pengelompokan  keempat  pada  fitur  issue_d  dengan  pemisahan  pada  bulan  dan tahun, sehingga membentuk fitur baru issue_bulan dan issue_tahun. Fitur issue_bulan memiliki unique value yang  banyak  maka  dilakukan  pengelompokan  quarter. Value pada  fitur issue_bulan  menjadi  quarter  1  (Q1),  quarter  2  (Q2),  quarter  3  (Q3),  quarter  4  (Q4).  Perincian jumlah anggota peminjam berdasarkan issue_bulan terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6. Jumalah Anggota Pinjaman Berdasarkan Issue_bulan Issue_bulan  Jumlah Anggota South 314900 West 234082 Northeast 183368 Midwest 155029
Proses  pengelompokan  kelima  adalah  mengubah value pada  fitur  emp_length. Value pada  fitur  ini  masih  dalam  tipe  data object ,  maka  dilakukan  transformasi  menjadi  tipe data integer disesuaikan  dengan value awal.  Emp_length  dengan value <  1  year  dan  10+  year memiliki pengubahan yang berbeda. Value < 1 year karena memiliki value yang bergam maka dilakukan  pengubahan  menjadi  0.5. Value 10+  year  karena  memiliki value yang  bergam  juga maka  dilakukan  pengubahan  menjadi  10.  Proses  ini  dilakukan  untuk  memudahkan  proses modelling . Pengubahan value emp_length dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Pengubahan Value Emp_length
Awal < 1 year 1 year 2 year 3 year 4 year 5 year 6 year 7 year 8 year 9 year 10+ year Akhir 0.5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2062 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Proses  pengelompokan  keenam  adalah  mengelompokkan value pada  fitur  annual_inc. Proses ini mengelompokkan annual income peminjam menjadi rendah, sedang dan tinggi. Batas pembagiannya  adalah  rendah  dari  di  bawah  $100000,  sedang  antara  $100000  dan  $2000000, untuk  tinggi  di  atas  $2000000  dan  di  bawah  $95000000.  Perincian  jumlah  anggota  peminjam berdasarkan annual income terdapat pada Tabel 8.
Tabel 8. Jumlah Anggota Peminjam Berdasarkan Annual Income Annual Income  Jumlah Anggota Rendah 729610 Sedang 140977 Tinggi 16786 3.3   Data Pre-Processing
Tahap pre-processing diawali dengan pengecekan dan pengelolaan missing value pada value setiap fitur. Ada empat fitur yang memiliki missing value yaitu funded_amnt, emp_length, annual_inc,  dan  income_category  dapat  dilihat  jumlahnya  pada  Tabel  9.  Fitur  yang  memiliki missing value dilakukan proses drop pada baris-baris tersebut. Semua missing value pada setiap fitur menjadi 0 setelah pengelolaan.
Tabel 9. Jumlah Missing Value Tiap Fitur Fitur Jumlah Missing Value funded_amnt 6 emp_length 44825 annual_inc 4 income_category 6
Proses  kedua  adalah  pengecekan  dan  pengelolaan duplicated  data pada  setiap  fitur dilakukan  untuk  meminimalkan  redundant  pada dataset .  Fitur  yang  memiliki value duplicate dilakukan drop pada baris-baris tersebut. Jumlah data duplicate pada dataset sebesar 3091 data, setelah itu dilakukan drop sehingga jumlah data duplicate menjadi 0. Proses  ketiga  adalah  pengecekan  dan  pengelolaan data  outliers .  Pengelolaan  ini menggunakan  python  library  modul  SciPy  dan  method  yang  digunakan  untuk  mengelola data outliers adalah Z-score . Hal pertama yang dilakukan dalam pengelolaan ini adalah memisahkan fitur  yang  bertipe categorical dan numerical .  Pemisahan  tersebut  dilakukan  karena  pada pengelolaan data  outliers hanya  berfokus  pada  fitur numerical .  Proses  selanjutnya  melihat visualisasi boxplot fitur numerical untuk melihat fitur yang perlu dilakukan pengelolaan. Fitur yang  terpilih  adalah  fitur  yang  memiliki  persebaran  data  tidak  normal,  bisa  jadi  negatively skewed atau positively skewed. Visualisasi boxplot setiap fitur untuk  melihat persebaran data terdapat pada Gambar 2.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2063
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Visualisasi Boxplot Setiap Fitur
Terlihat  pada  proses  pengecekan  dari  visualisasi boxplot terdapat  tiga  fitur  yang memiliki  persebaran  data  tidak  normal.  Fitur  tersebut  adalah  fitur  int_rate,  installment,  dan annual_inc.  Pengelolaan  outliers  dilakukan  pada  ketiga  fitur  tersebut  menggunakan  method  z- score.  Jumlah  baris  sebelum  pengolahan  sebanyak  839459  data  dan  setelah  dilakukan pengelolaan jumlah baris sebesar 822600 data. Visualisasi boxplot persebaran data pada fitur- fitur numerical setelah dilakukan pengelolaan terdapat pada Gambar 3.
Gambar 3. Visualisasi Boxplot Setelah Pengelolaan Outlier
Proses  keempat  adalah  melakukan normalization pada  fitur numerical . Normalization adalah  proses  yang  dilakukan  pada  fitur numerical yang  akan  mengubah mean dan standard deviation pada  tiap  fitur.  Hal  ini  dilakukan  agar  saat  proses modelling algoritma  dapat mempelajari data dengan lebih mudah. Mean dan standard deviation pada setiap fitur sebelum dan setelah dilakukan normalization dapat dilihat pada Tabel 11.
2064 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
Tabel 11. Mean dan Standard Deviation Sebelum Normalization Fitur Mean Standard Deviation Sebelum Setelah Sebelum Seteleah loan_amnt 14428.051590  0.403712 8137.402407 0.235867 funded_amnt 14414.599667  0.403322 8131.194177 0.235687 funded_amnt_inv  14375.076468  0.410716 8143.046111 0.232658 int_rate 13.209940 0.380421 4.353899 0.209928 installment 424.737134 0.354631 227.934856 0.197603 emp_length 6.036276 0.582766 3.505047 0.368952 annual_inc 71545.336490  0.265814  37686.582251  0.140018
Proses  kelima  adalah feature  encoding untuk  fitur categorical .  Proses  ini  adalah mengubah  fitur categorical menjadi  fitur numeric .  Hal  ini  dilakukan  karena  proses modelling berproses  lebih  efektif  menggunakan  fitur  numeric.  Method  yang  digunakan  pada  proses  ini adalah  One-hot  Encoding.  Method  ini  melakukan  perubahan  fitur categorical menjadi numerical dengan menjadikan tiap unique value fitur tersendiri. Fitur asli yang telah dilakukan feature  encoding dihapus  untuk  meminimalkan redundant .  Penambahan  fitur  pada term menjadi  term_36  months  dan  term_60  months. Fitur  grade  menjadi  grade_A,  grade_B, grade_C,  grade_D,  grade_E,  grade_F,  dan  grade_G.  Fitur  home_ownership  menjadi home_ownership_ANY, home_ownership_MORTGAGE, home_ownership_OTHER, home_ownership_OWN,  dan  home_ownership_RENT.  Fitur  verification_status  menjadi verification_status_Not
Verified,
verification_status_Source Vefied, verification_status_Verified.  Fitur  addr_state  menjadi  addr_state_Midwest,  addr_state_North, addr_state_South, dan addr_state_West. Fitur interest_payment menjadi interest_payment_Rendah dan interest_payment_Tinggi. Fitur issue_bulan menjadi issue_bulan_Q1,  issue_bulan_Q2,  issue_bulan_Q3,  dan  issue_bulan_Q4.  Fitur  issue_tahun menjadi issue_tahun_2007, issue_tahun_2008, issue_tahun_2009, issue_tahun_2010, issue_tahun_2011, issue_tahun_2012, issue_tahun_2013, issue_tahun_2014, dan issue_tahun_2015.
Proses  terakhir  pada pre-processing adalah class  imbalance d.  Proses  ini  harus dilakukan ketika distribusi value pada fitur tujuan timpang. Oversampling atau undersampling dilakukan  ketika  terlihat  distribusi  data  timpang.  Hal  pertama  yang  dilakukan  adalah pengecekan distribusi data pada fitur tujuan yaitu loan_status. Value Good Loan dan Bad Loan diubah menjadi True dan False. Perincian jumlah distribusi data sebelum dilakukan pengelolaan pada  fitur  tujuan  terdapat  pada  Tabel  14.  Terlihat  bahwa  distribusi  data  yang  sangat  timpang. Proses  selanjutnya  adalah  melakukan oversampling ,  agar  distribusi  data  menjadi  seimbang. Perincian jumlah distribusi data setelah dilakukan oversampling terdapat dilihat pada Tabel 13. Terlihat distribusi data menjadi seimbang.
Tabel 13. Distribusi Data Tujuan Value Sebelum Oversampling Setelah Oversampling True 760240 570192 False 62360 570192
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2065
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)

## 3.4   Exploratory Data Analysis (EDA)
Tahap  EDA  ini  terdapat  empat  visualisasi  dalam  bentuk Univariate dan Bivariate . Visualisasi  pertama  pada  Gambar  4  adalah  visualisasi  terhadap  fitur numerical dapat  dilihat bahwa  semua  fitur  persebaran  data  normal.  Hal  ini  terjadi  karena  sudah  dilakukan  proses pengelolaan data outliers sebelumnya.
Gambar 4. Visualisasi Univariate Numerical
Proses selanjutnya, visualisasi univariate pada categorical . Berbeda dengan numerical visualisasi ini tidak menggunakan tipe boxplot melainkan countplot. Visualisasi ini menghitung jumlah setiap value pada fitur. Visualisasi univariate terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Visualisasi Univariate Categorical
Persebaran  data  pada  setiap  fitur  sangat  beragam.  Pertama,  fitur  term,  terlihat  bahwa jumlah  term  36  months  lebih  tinggi.  Kedua,  fitur  grade  dapat  dilihat  bahwa  tingkat  pinjaman dengan  grade  A,B,C,D  lebih  dari  100000.  Ketiga  fitur  home_ownership,  kepemilikan  rumah peminjam  kebanyakan  adalah  mortgage  dan  rent.  Keempat,  untuk  fitur  verification_status persebaran  data  cukup  merata  dengan value source  verified  tertinggi.  Kelima,  fitur  addr_state terlihat bahwa lokasi peminjam terbanyak adalah di south state dan terendah ada pada  midwest
2066 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
state.  Keenam,  fitur  intereset_payment  yang  merupakan  pengelompokan  dari  suku  bunga, terlihat di sini bahwa suku bunga pinjaman dengan jumlah tertinggi adalah suku bunga rendah. Ketujuh, terlihat pada fitur issue_bulan yang dibagi per quarter jumlahnya cenderung menurun. Selanjutnya  kedelapan,  pada  fitur  issue_bulan  mulai  banyak  peminjaman  terjadi  di  atas  tahun 2013.  Terakhir  kesembilan,  dari  persebaran  fitur  income_category  dapat  diambil  kesimpulan juga bahwa peminjam didominasi kategori pendapatan rendah.
Proses  selanjutnya  visualisasi bivariate yang  ditujukan  hanya  untuk  fitur  bertipe categorical . Proses visualisasi ini ingin melihat hubungan antara dua fitur. Visualisasi pertama adalah  fitur  addr_state  dan  loan_status.  Status  pinjaman  didominasi  oleh  Good  Loan  untuk semua  state.  State  yang  memiliki  Good  Loan  tertinggi  adalah  south  dan  yang  terendah  adalah midwest, tetapi jumlahnya masih di atas 100000. Selanjutnya untuk status pinjaman Bad Loan memiliki  angka  yang  rendah  pada  tiap  state,  jumlahnya  di  bawah  50000.  Visualisasi  fitur addr_state dan loan_status terdapat Gambar 6.
Gambar 6. Visualisasi Bivariate State dan Loan Status
Visualisasi bivariate kedua  adalah  fitur  income_category  dan  loan_status. Income_category rendah seorang peminjam mendominasi loan_status dengan value Good Loan . Disimpulkan  bahwa  kebanyakan  peminjam  adalah  orang  dengan  kategori  pendapatnya  rendah atau di bawah $100000 per tahun. Visualisasi dapat dilihat pada Gambar 7.
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2067
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)
Gambar 7. Visualisasi Bivariate Income Category dan Loan Status

## 3.5   Modelling
Tahap  selanjutnya  adalah modelling yang  merupakan  tahap  yang  penting  untuk mendapatkan output pada  penelitian  ini.  Algoritma  yang  digunakan  pada modelling ini adalah Random  forest .  Proses  algoritma Random  forest bekerja  dapat  dilihat  pada psudeo  code berikut[21].
Gambar 8. Pseudo Code Ensemble Algoritma Random forest
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  melakukan input data  dan  parameter.  Data  yang dimasukkan adalah data training dan parameter seperti λ sampling threshold , δ radius pencarian nearest  neighbor ,  k  rasio  dari positive  and  negative  cases ,  s partition  number ,  dan  c  jumlah decision tree dari random forest . Output yang dihasilkan adalah evaluation dari Random forest , model  evaluation yang  tersedia  pada  proses  ini  adalah accuracy,  precision,  recall,  dan  F1- Score .  Step  1  memulai  proses  algoritma random  forest menggunakan input yang  sudah
2068 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
dijabarkan.  Step    2  sampai  dengan  step  7  melakukan  proses  perulangan.  Step  3  melakukan pembagian dataset dengan metode sampling threshold ( training 25% dan testing 75%). Step 4 melakukan  proses bootstrap untuk  menurunkan  variance  dari  decision  tree,  pada  proses  ini menggunakan  data  training  dan  parameter  radius  pencarian  nearest  neighbor  dan  rasio  dari positive and negative cases. Step 5 adalah modelling menggunakan data dari output step 4 dan menggunakan  jumlah  decision  tree  dari random  forest .  Step  6  dan  7  melakukan  proses model evaluation score  dari modelling .  Step  ke  9  muncul  hasil  model  evalution recall score menggunakan  algoritma random  forest .  Hasil recall score  dapat  dilihat  pada  Tabel  13.  Hasil model  evaluation recall score  pada algoritma random  forest adalah  0.97,  hasil  yang  tergolong tinggi.
Tabel 13. Scoring Model Evalution Model evaluation Accuracy  Precision  Recall  F1-Score Score 0.98 0.99 0.97 0.98
Proses  selanjutnya  adalah  mencari feature  importance untuk  mendapatkan  fitur-fitur yang mempengaruhi persetujuan pinjaman menggunakan modul feature importance . Visualisasi feature importance dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Visualisasi Feature Importance

## 4. KESIMPULAN
Penelitian melakukan semua tahapan mulai dari Data understanding , Feature extraction ,  Data Pre-processing ,  Exploratory  Data  Analysis  (EDA), Modelling ,  hingga Insight . Kesimpulan pertama yang didapat, algoritma Random forest digunakan dalam tahap modelling menghasilkan recall score sebesar 0.97, tergolong tinggi. Kedua, lima fitur yang mempengaruhi
Jatisi ISSN  2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN  2503-2933 2069
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
lear, implies research results (First Author)
persetujuan  peminjaman  adalah  annual  income,  installment,  interest  rate  atau  suku  bunga, funded_amnt_inv  atau  jumlah  total  yang  diberikan  investor  untuk  pinjaman,  dan  emp_length atau  lama  kerja  peminjam.  Ketiga, feature  importance yang  diproses  oleh  tahap modelling sangat  dipengaruhi  dengan  keadaan dataset ,  proses feature  extraction ,  dan  proses  i Pre- processing . Rekomendasi fitur ini dapat digunakan sebagai informasi kepada masyarakat terkait faktor-faktor yang mempengaruhi persetujuan sebuah pinjaman.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  analisa  rekomendasi  fitur  pada dataset Lending Club menggunakan algoritma - algoritma lain. Penelitian selanjutnya dapat juga menggunakan mode l evaluation lain sepertin accuracy, precission, dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ni  Luh  Wiwik  Sri  Rahayu  Ginantra et  al. , “Teknologi  Finansial  Sistem  Finansial  Berbasis Teknologi  di  Era  Digital,”  Yayasan  Kita  Menulis ,  pp.  1–155,  2020,  Accessed:  Feb.  16,  2022. [Online].
Available:
https://books.google.co.id/books?id=3gn1DwAAQBAJ&lpg=PP1&pg=PP1#v=onepage&q&f=f alse
[2] H. S. Disemadi , “Fenomena Predatory Lending: Suatu Kajian Penyelenggaraan Bisnis Fintech P2P Lending selama Pandemi COVID-19 di Indonesia,” Pandecta Research Law Journal , Vol. 16, pp. 55–67, 2021, doi: 10.15294/pandecta.v16i1.26860.
[3] N.  Setiawan,  Suharjito,  and  Diana, “A  Comparison  of  Prediction Methods  For Credit  Default on Peer to Peer Lending Using Machine Learning,” in Procedia Computer Science , 2019, Vol. 157, pp. 38–45. doi: 10.1016/j.procs.2019.08.139.
[4] J.  Tejaswini,  T.  Mohana  Kavya,  R.  Devi,  N.  Ramya,  P.  S.  Triveni,  and  V.  Rao  Maddumala, “Accurate Loan Approval Prediction Based On Machine Learning Approach,” Vol. 11, 2020, [Online]. Available: www.jespublication.com
[5] E.  Renata  and  M.  Ayub, “Penerapan  Metode  Random  Forest  untuk  Analisis  Risiko  pada Dataset Peer to Peer Lending,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 6, No. 3,
Dec. 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i3.2890.
[6] P.  Santoso,  H.  Abijono,  and  N.  L.  Anggreini, “Algoritma  Supervised  Learning  dan Unsupervised Learning Dalam Pengolahan Data,” Unira Malang | , Vol. 4, No. 2, 2021.
[7] B.  Wisnuadhi,  I.  Setiawan,  and  P.  Korespondensi, “Rekomendasi  Fitur  yang  Mempengaruhi Harga Sewa Menggunakan Pendekatan Machine Learning,” Vol. 8, No. 4, pp. 673–682, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183305.
[8] W. Kan, “Lending Club Loan Data. Data  World ,  2007-2015.,” 2020. https://data.world/data- society/lending-club-loan-data. (accessed Feb. 16, 2022).
2070 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 2055-2070 E-ISSN 2503-2933
Kevin , et., al [ Analisa Rekomendasi Fitur Persetujuan Pinjaman Perusahaan Financial Technology Menggunakan Metode Random Forest]
IJCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page–end_page
[9] S.  Keputusan  Dirjen  Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Ristek  Dikti et  al. , “Terakreditasi SINTA  Peringkat  2  Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Analisis  Sentimen  Tokoh  Politik  pada Komentar Media Berita Online,” Masa Berlaku Mulai , Vol. 1, No. 3, pp. 176–183, 2017.
[10] I.  Guyon  and  A.  Elisseeff, “An  Introduction  to  Feature  Extraction,” Springer ,  2006,  doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-35488-8_1.
[11] M. Maniruzzaman et al., “Accurate Diabetes Risk Stratification Using Machine Learning: Role of  Missing  Value  and  Outliers,” Journal  of  Medical  Systems ,  Vol.  42,  No.  5,  May  2018,  doi: 10.1007/s10916-018-0940-7.
[12] P. Li, X. Rao, J. Blase, Y. Zhang, X. Chu, and C. Zhang, “CleanML: A Study for Evaluating the Impact  of  Data  Cleaning  on  ML  Classification  Tasks,” Apr.  2019,  [Online].  Available: http://arxiv.org/abs/1904.09483
[13] Gde  Agung  Brahmana  Suryanegara,  Adiwijaya,  and  Mahendra  Dwifebri  Purbolaksono, “Peningkatan  Hasil  Klasifikasi  pada  Algoritma  Random  Forest  Untuk  Deteksi  Pasien Penderita  Diabetes  Menggunakan  Metode  Normalisasi,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi) , Vol. 5, No. 1, pp. 114–122, Feb. 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2880.
[14] M. K.  Dahouda  and  I.  Joe, “A  Deep-Learned  Embedding  Technique for  Categorical  Features Encoding,” IEEE Access , Vol. 9, pp. 114381–114391, 2021, doi:
10.1109/ACCESS.2021.3104357.
[15] T.  Al-Shehari  and  R.  A.  Alsowail ,  “An  Insider  Data  Leakage  Detection  Using  one-hot Encoding, Synthetic Minority Oversampling and Machine Learning Techniques,” Entropy , Vol. 23, No. 10, Oct. 2021, doi: 10.3390/e23101258.
[16] R. Mohammed, J. Rawashdeh, and M. Abdullah, “Machine Learning with Over Sampling and Undersampling  Techniques:  Overview  Study  and  Experimental  Results,” in 2020  11th International Conference on Information and Communication Systems, ICICS 2020 , Apr. 2020, pp. 243–248. doi: 10.1109/ICICS49469.2020.239556.
[17] R.  L.  Nuzzo, “Histograms:  A  Useful  Data  Analysis  Visualization,” PM  and  R ,  2019,  doi: 10.1002/pmrj.12145.
[18] K.  Sahoo,  A.  K.  Samal,  J.  Pramanik,  and  S.  K.  Pani ,  “Exploratory  Data  Analysis  Using Python,” International  Journal  of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering ,  Vol.  8, No. 12, pp. 4727–4735, Oct. 2019, doi: 10.35940/ijitee.L3591.1081219.
[19] T. Kynkäänniemi, T. Karras, S. Laine, J. Lehtinen, and T. Aila, “Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models.” [Online]. Available:
https://github.com/kynkaat/improved-precision-and-recall-metric.
[20] W.  Lin,  Z.  Wu,  L.  Lin,  A.  Wen,  and  J.  Li, “An  Ensemble  Random  Forest  Algorithm  For Insurance  Big  Data  Analysis,”  IEEE  Access ,  Vol.  5,  pp.  16568–16575,  Aug.  2017,  doi: 10.1109/ACCESS.2017.2738069.