Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153

## Implementasi Data Mining Dalam Memprediksi Jumlah Pinjaman Dengan Algoritma C4.5 Pada Kopdit CU Damai Sejahtera

## Sri Devi Manullang, Efori Buulolo, Ikhwan Lubis
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sridevimanullang14@gmail.com
Abstrak –Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  memungkinkan  penyimpanan  data  dalams  kala  yang  sangat  besar. Perkembangan ini telah menambah keberbagai bidang, termasuk kopdit, sehingga pemanfaatan teknologi informasi di lembaga masyarakat luas.  Data  mining  merupakan kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan  pemakaian  data historis  untuk  menemukan keteraturan pola, atau hubungan dalam data berukuran besar. Adapun proses memprediksi jumlah pinjaman nasabah selama ini yang ada di koperasi simpan pinjam masih berdasarkan melihat langsung jumlah pinjaman nasabahnya dan meliha tcatatan buku besar yang ada di koperasi tersebut. Penerapan algoritma C4.5 merupakan suatu solusi pemecahan kasus yang sering digunakan dalam pemecahan masalah pada teknik klasifikasi yang memiliki karakteristik yaitu dengan proses penentuan nilai entropy dan nilai gain dari kemungkinan setiap kriteria yang menjadi acuan keputusan yang dilanjutkan dengan proses hasil dari pohon keputusan.
Kata Kunci: Data Mining, Algoritma C4.5, Prediksi,  Jumlah Pinjaman, Pohon Keputusan.
Abstract –The development of information technology now allows storing data in a very large time. This development has added to various fields, including credit facilities, so that the use of information technology in public institutions. Data mining is an activity that includes gathering the use of historical data to find the regularity of patterns, or relationships in large data. The process of predicting the number of customer loans so far in the savings and loan cooperatives is still based on looking directly at the loan amount of the customers and seeing the general ledger records in the cooperative. The application of the C4.5  algorithm  is  a  case-solving  solution  that  is  often  used  in  problem  solving  on  classification  techniques  that  have characteristics namely by the process of determining the entropy value and gain value from the possibility that each criterion is a reference decision followed by the process of the decision tree.
Keywords: Data Mining, C4.5 Algorithm, Prediction, Loan Amount, Decision Tree.

## 1. PENDAHULUAN
Kopdit CU. Damai Sejahtera adalah koperasi sebuah lembaga keuangan yang bergerak di bidang simpan pinjam yang dimiliki dan dikelola oleh anggotanya yang bertujuan untuk menyejahterahkan anggotanya sendiri. Koperasi simpan pinjam atau biasa disebut koperasi kredit merupakan suatu bentuk koperasi yang berdiri sendiri dimana anggota-anggotanya adalah orang-orang atau badan-badan yang tergabung dalam koperasi tersebut.
Perkembangan teknologi komputer sangatlah pesat pada saat ini dimana untuk dapat memenuhi kebutuhan dan kemudahan dalam pencarian, penyajian, dan penanganan data. Hampir semua aspek kegiatan manusia saat ini berhubungan dengan komputer, mulai dari kegiatan perkantoran, perbankan, perdagangan, pendidikan, bisnis, dan sebagainya.  Sebagai  lembaga  keuangan  yang  berfungsi  untuk  menyimpan  dana  dari  masyarakat  dan menyalurkannya  melalui  bentuk  pinjaman,  pada  Kopdit  CU.  Damai  Sejahtera  berusaha  untuk  memberikan kemudahan dalam setiap layanan yang diberikan misalnya dalam layanan pinjaman bagi seorang nasabah. Namun dalam  pengambilan  keputusan  pemberian jumlah pinjaman  kadang  kurang  tepat,  seperti  lebih  besar  dana  yang dimohon untuk dipinjam dari pada jumlah tabungan nasabah, dan jumlah pinjaman tergantung pada penghasilan nasabah jika penghasilan nasabah tersebut memenuhi cicilan pinjaman pembayaran perbulannya maka pinjaman akan diberikan.
Dalam  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  oleh  koperasi  bukan  hanya  memberikan  pinjaman  saja melainkan mereka harus melihat resiko, faktor-faktor dalam pembayaran pinjaman yang diajukan oleh nasabah tersebut,  karena  resiko  dalam  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  jumlah  pinjaman  adalah  resiko  yang sangat  tinggi.  Untuk  mengurangi  resiko  tersebut  keyakinan  atau  kemampuan  dan  kesanggupan  nasabah  untuk membayar  atau  melunasi  hutangnya  sesuai  dengan  yang  diperjanjikan  dalam  peminjaman  harus  sangat diperhatikan.  Untuk  membantu  permasalahan  diatas,  dimanfaatkan  teknik  data  mining  algoritma  C4.5  untuk pengambilan keputusan dalam menentukan jumlah pinjaman [1] .
Penerapan  algoritma  C4.5  merupakan  satu  solusi  pemecahan  kasus  yang  sering  digunakan  dalam pemecahan  masalah  pada  teknik  klasifikasi  yang  memiliki  karakteristik  yaitu  dengan  proses  penentuan  nilai entropy dan nilai gain dari kemungkinan setiap kriteria yang menjadi acuan keputusan yang dilanjutkan dengan proses hasil dari pohon keputusan. Tingkat akurasi yang didapatkan menggunakan algoritma C4.5 ini sudah cukup tinggi, oleh karena itu dapat  disimpulkan algoritma ini cocok untuk  diimplementasikan pada penelitian kali ini tentang memprediksi jumlah pinjaman [2].
Melihat  latar  belakang  masalah  yang  ada  maka  diperlukan  sebuah  sistem  menggunakan  algoritma  C4.5 yang  dapat  membantu  pihak  lembaga  terkait  khususnya  Kopdit  CU.  Damai  Sejahtera  dalam  menentukan  atau mempredikasi jumlah pinjaman untuk para nasabah atau anggota yang hendak meminjam.
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  yang  memperkerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer  ( machine learning ) untuk menganalisis dan mengekstraksi pengetahuan ( knowledge ) secara otomatis . Knowledge Discovery in  Databases (KDD)  adalah  penerapan  metode  saintifik  pada  data  mining. Dalam  konteks  ini  data  mining merupakan satu langkah dari proses KDD [4].

## 2.2 Pinjaman
Kredit  adalah  pinjaman  uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu  berdasarkan  persetujuan  atau kesepakatan pinjam-meminjam  antara koperasi  dan pihak nasabahnya yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi. Imbalan, atau pembagian hasil keuntungan. Hal yang termasuk dalam pengertian kredit yangdiberikan adalah kredit dalampembelian surat berharga nasabah yang dilengkapi dengan Note Purchase Agreement [8].

## 2.3 Nasabah
Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia No. 21 tahun 2008 tentang pebankan Syariah nasabah adalah pihak  yang  menggunakan  jasa  bank  syariah  dan  atau  Unit  Usaha  Syariah.  Nasabah  penyimpan  adalah  nasabah yang menempatkan dananya di Bank Syariah dan atau Unit Usaha Syariah dalam bentuk simpanan berdasarkan akad antara bank syariah atau Unit Usaha Syariah dan nasabah yang bersangkutan [9].

## 2.4 Pohon Keputusan (Decision Tree)
Pohon  keputusan  merupakan  metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  terkenal.  Metode  pohon  keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa alami, juga dapat diekspresikan dalam bentuk bahasa basis data seperti Structured Query  Language untuk  mencari  record  pada  kategori  tertentu.  Pohon  keputusan  juga  berguna  untuk mengeksplorasi  data,  menemukan  hubungan  tersembunyi  antara  sejumlah  calon  variabel  input  dengan  sebuah variabel  target.  Karena  pohon  keputusan  memadukan  antara  eksplorasi  data  dan  pemodelan,  pohon  keputusan sangat  bagus  sebagai  langkah  awal  dalam  proses  pemodelan  bahkan  ketika  dijadikan  sebagai  model  akhir  dari beberapa teknik lain [10].

## 2.5 Algoritma C4.5
Secara umum Algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [10]:
1. Pilih atribut sebagai akar
2. Buat cabang untuk masing-masing nilai
3. Bagi kasus dalam cabang
4. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Data  yang  dimiliki  harus  disusun  menjadi  sebuah  tabel  berdasarkan  kasus  dan  jumlah  responden  sebelum dilakukan perhitungan untuk mencari nilai entropy dan gain.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −pi 𝑛 𝑖=0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖                                                                                               (1)
Rumus  (2)  merupakan  rumus  yang  digunakan  dalam  perhitungan entropy yang  digunakan  untuk  menentukan seberapa informatif atribut tersebut. Berikut keterangannya [11]:
S  : Himpunan kasus n  : Jumlah partisi S pi : Jumlah kasus pada partisi ke-i
𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ |𝑠𝑖| |𝑠| ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1
(2)
Rumus (1) merupakan rumus yang digunakan dalam perhitungan gain setelah melakukan perhitungan entropy. Berikut keterangannya [11]: S : Himpunan kasus A    : Atribut n : Jumlah partisi atribut A | Si | : Jumlah kasus pada partisi ke-i | S |  : Jumlah kasus dalam S
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa data pinjaman dilakukan setelah data terkumpul dan sesuai dengan kebutuhan sistem ini. Salah satu cara untuk  melakukan  analisa  pinjaman  adalah  dengan  melakukan  klasifikasi  dari  kumpulan  data  calon  peminjam. Salah  satu  model  klasifikasi  adalah  dengan  membuat  pohon  keputusan.  Analisa  yang  tersebut  dilakukan berdasarkan teknik algoritma C4.5 dengan beberapa langkah yang sudah ditentukan. Data yang diambil merupakan data pinjaman nasabah tahun 2016 dan 2017 pada Kopdit CU. Damai Sejahtera dan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pinjaman Nasabah
Nama Alamat Pekerjaan Penghasilan Simpanan Saham Nilai Agunan Jenis Pinjaman Status Anggota Jlh Pinjaman Esra Ronasari Rajagukguk, SE Jl.Sisingamangaraja No.10 –A Direktur Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi Ridawati Manik, S.Kom Jl.Perhubungan Manager Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi Mia Berliana Br.Manullang Jl. Martoba I Wiraswasta Medium Standart Sedang Biasa Tetap Standart Darmi Tinambunan Jl.Selambo  No.5A Karyawan Rendah Rendah Sedang Biasa Baru Standart Efendi Manullang Jl.Patumbak gg.Sutra No.14 Petani Rendah Rendah Sedang Biasa Tetap Standart Ira Ulita Marbun Jl.Martoba II No.22 Karyawan Medium Standart Sedang Biasa Baru Standart Waty Lumbangaol Jl.Perhubungan Wiraswasta Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Standart Saimah Pasaribu Jl.Dame No.02 Manager Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi Bestaria Pangaribuan Pasar 12 No.30 Direktur Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi Erbarison Nababan Jl.Selambo Toba No.7 Manager Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Standart Liza Jl.Lukah gg.Calung No.11 Wiraswasta Medium Tinggi Tinggi Agunan Tetap Standart Kasmawita Manalu Pasar 12 No.9 Karyawan Rendah Rendah Sedang Biasa Tetap Standart Diana Manurung Jl.Perbatasan Pasar 12 Karyawan Medium Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi Lenny Marlina Nababan Jl.Martoba II No.18 Karyawan Rendah Rendah Sedang Biasa Baru Standart Grey Silaban Jl.Biola Desa Amplas No.01 Petani Medium Standart Tinggi Agunan Tetap Standart Saida Tinambunan Jl. Pasar 14 Wiraswasta Rendah Standart Sedang Biasa Baru Standart Pardamean Manullang Jl.Pertahanan No.25 PNS Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Baru Tinggi Raguel Sihombing JL.Mandolin No.05 Manager Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi Aro Lahagu Jl.Selambo No.5 Wiraswasta Tinggi Tinggi Tinggi Biasa Tetap Tinggi Hagsler Matondang Dusun IV No.23 Karyawan Tinggi Tinggi Sedang Biasa Tetap Standart Moy Sari Sinaga Jl.Selambo Raya No.05 Karyawan Rendah Rendah Sedang Biasa Tetap Standart Edwin Tumanggor Jl.Cendana No.20 Karyawan Rendah Tinggi Sedang Biasa Baru Standart Yolanda Sianturi Jl.Tanjung Morawa gg.Setia No.15 Petani Rendah Standart Sedang Biasa Tetap Standart Vera Sany Tobing Dusun III-A Desa Amplas PNS Medium Standart Sedang Biasa Tetap Standart Ester Dewi Dyana Sinaga Jl.Piano Desa Amplas No.21 Karyawan Medium Rendah Sedang Biasa Baru Standart Bintora Alwisius Silaban Jl.Keramat Kuda No.01 Manager Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi
Ronald Situmeang Jl.Teratai No.03 Manager Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Baru Tinggi
Esna Uli Pakpahan Jl.Turi amplas Petani Medium Standart Sedang Biasa Baru Standart
Rony Hasibuan Jl.Pertahanan No.25 PNS Medium Standart Sedang Biasa Tetap Standart Kristian Supriadi Sihombing Jl.Cendana ASRI No.15 Direktur Tinggi Tinggi Tinggi Agunan Tetap Tinggi
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153
Klasifikasi  merupakan  suatu  proses  untuk  menyatakaan  suatu  objek  ke  salah  satu  kategori  yang  sudah didefenisikan sebelumnya. Data nasabah yang akan dicari hubungannya meliputi proses penghasilan, Simpanan Saham, Nilai agunan, jenis Pinjaman, status Anggota, Adapun variable yang akan diproses mining yang didapat dari Kopdit CU. Damai Sejahtera meliputi : 1.  Penghasilan
Tabel 2. Klasifikasi Penghasilan Nasabah Kelas Penghasilan Nasabah Low <=2,5 jt Medium 2,51 jt – 4,99 jt High >5 jt 2.   Simpanan Saham Tabel 3. Klasifikasi Simpanan Saham Nasabah Kelas Simpanan Saham Rendah <=1 jt - 2 jt Standart 2,1 jt – 5 jt Tinggi >5,1 jt 3.   Nilai Agunan Tabel 4. Klasifikasi Nilai Agunan Nasabah Kelas Nilai Agunan Nasabah Sedang <=1 – 9 jt Tinggi >10 jt 4.   Jenis Pinjaman
Jenis Pinjaman yaitu :
a. Biasa : Pinjaman yang tidak perlu menyertakan agunan sebagai penjamin pembayaran atau yang biasa dikenal sebagai pinjaman tanpa agunan.
b. Agunan :  Pinjaman yang menyerahkan agunan berupa asset  milik nasabah untuk  menjamin pelunasan kredit yang diterima.
5.   Status Anggota
Tingkat kebutuhan setiap orang pasti berbeda tetapi jelas tingkat kebutuhanan antara orang menikah dengan belum menikah pasti berbeda. Bagi nasabah yang tetap akan lebih di prioritaskan untuk meminjam dari pada untuk  nasabah  baru  akan  dipertimbangkan  terlebih  dahulu  karena  belum  diketahui  karakter  dari  nasabah tersebut.
6.   Layak / Tidak Layak Adapun penentuan Layak atau Tidak layak yaitu :
a. Jika Pinjaman tanpa Agunan / Biasa syarat nya adalah :
1. Aktif Menabung selama 6 bulan berturut-turut.
2. Pinjaman Maksimal 2 jt diatas simpanan.
b. Jika Pinjaman Menggunakan Agunan
1. Aktif Menabung selama 6 bulan berturut-turut.
2. Pinjaman Maksimal 70 % dari nilai agunan.
7. Jumlah Pinjaman
Setelah mengetahui kriteria yang ada, maka kita bisa melihat jumlah pinjaman yang ingin dipinjam oleh nasabah.
Tabel 5. Klasifikasi Jumlah Pinjaman Nasabah Kelas Pinjaman yang dapat Dicairkan Standart <=1 jt – 9 jt Tinggi >10 jt
Menghitung  jumlah  pinjaman  nasabah,  antara  lain  penghasilan,  simpanan  saham,  nilai  agunan,  jenis  pinjaman, status anggota dan entropy dari semua atribut. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 6. Baris total kolom entropy pada tabel 6. dihitung dengan persamaan diabah ini sebagai berikut :
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −pi 𝑛 𝑖=0 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝𝑖
Entropy (Total) = (− 11 30 ∗ log 2 ( 11 30 )) +   (− 19 30 ∗ log 2 ( 19 30 ))
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153
= 0,948078242
Sementara itu, nilai entropy pada baris nilai agunan dihitung seperti dibawah ini:
Entropy ( nilai agunan-tinggi) = (− 11 15 ∗ log 2 ( 11 15 )) +  (− 4 15 ∗ log 2 ( 4 15 ))
= 0,8366407419
Entropy( nilai agunan-sedang)= (− 0 15 ∗ log 2 ( 0 15 )) +  (− 15 15 ∗ log 2 ( 15 15 ))
= 0,503258334
Gain( Total)=0,948078242- ( 15 30 ∗  0,8366407419) + ( 15 30 ∗ 0, )
= 0,529757871
Tabel 6. Perhitungan Node 1 Node Ket Jumlah (S) Jumlah Pinjaman Entropy Gain Tinggi Standart 1 Total 30 11 19 0,948078242 Penghasilan 0,45938248 High 13 10 3 0,779349837 Medium 9 1 8 0,503258334 Low 8 0 8 0 Simpanan Saham 0,41730059 Tinggi 17 11 6 0,936667381 Standart 8 0 8 0 Rendah 5 0 5 0 Nilai Agunan 0,529757871 Tinggi 15 11 4 0,8366407419 Sedang 15 0 15 0 Jenis Agunan 0,365400004 Agunan 14 10 4 0,8631205677 Biasa 16 1 15 0,33729 Status Anggota -0,12342197 Tetap 25 11 14 0,9895875212 Baru 5 0 5 0
Dari hasil Tabel 6. dapat kita lihat hasil entropy dan gain yang diperoleh dari masing-masing atribut. Dan dapat kita lihat juga hasil pohon keputusan berdasarkan kolom node yang dihasilkan. Pada node pertama dihasilkan variable  nilai  agunan  dengan gain tertinggi  yaitu sebesar  0,529757871  sebagai  pohon  pertama.  Pohon  pertama ditentukan dari melihat hasil gain terbesar.
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara dan dapat dilihat pada Gambar 1. dibawah ini :
46
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153
Pada Gambar 1. terlihat bahwa nilai agunan berpengaruh dalam proses prediksi jumlah pinjaman nasabah. Dan selanjutnya akan dikembangkan pada Node 2 sampai node ke 7 yaitu Menghitung Atribut dari penghasilan- high, Jenis Pinjaman, Status Anggota
Menghitung atribut jenis pinjaman, status anggota. Setelah itu melakukan perhitungan gain dari tiap-tiap atribut. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Perhitungan Node 7 Node Ket Jumlah (S) Jumlah Pinjaman Entropy Gain Tinggi Standar t 7 Total 2 1 1 1 Nilai Agunan - Tinggi –
Simpanan Saham – Tinggi – Penghasilan high- jenis pinjaman agunan Status Anggota 0 Tetap 2 1 1 1 Baru 0 0 0 0
Dari hasil Tabel 7. dapat diketahui bahwa atribut status anggota adalah atribut terakhir Oleh karena itu status  anggota  menjadi  pohon  keputusan  yang  terakhir.Dengan  demikian,  atribut  status  anggota  menjadi Node cabang dari nilai atribut nilai agunan, simpanan saham, penghasilan dan jenis pinjaman.  Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan akhir dan dapat dilihat pada Gambar 2. dibawah ini :
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153
Berdasarkan Gambar 2. dapat diambil daftar aturan dari pohon keputusan yaitu :
1.  Jika Nilai Agunan Sedang  maka jumlah pinjaman Standart
2.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Rendah maka jumlah pinjaman Standart
3.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Standart maka jumlah pinjaman Standart
4.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Tinggi  dan  Penghasilan Low maka jumlah pinjaman Biasa Standart
5.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Tinggi dan Penghasilan Medium dan jenis pinjaman Biasa maka jumlah pinjaman Standart.
6.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Tinggi dan Penghasilan Medium dan jenis pinjaman Agunan dan Status Anggota Tetap maka jumlah pinjaman Tinggi.
7.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Tinggi dan Penghasilan High maka jumlah pinjaman Biasa Tinggi.
8.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Tinggi dan Penghasilan High dan jenis pinjaman Agunan dan Status Anggota Baru maka jumlah pinjaman Standart.
9.  Jika Nilai Agunan Tinggi dan Simpanan Saham Tinggi dan Penghasilan High dan jenis pinjaman Agunan dan Status Anggota Tetap maka jumlah pinjaman Tinggi.
3.1 Pengujian
Hasil  implementasi  akhir  atau  output  dari  aplikasi  RapidMiner  adalah  berupa  pohon  keputusan  atau  decision tree/id3.  Dari  pohon  keputusan  inilah  akan  dihasilkan  rules  atau  aturan-aturan  yang  dapat  membantu  dalam mengambil keputusan. Pohon keputusan akhir dapat dilihat pada gambar 3. berikut :

## Gambar 3. Tampilan Hasil Pohon Keputusan Pengujian Data

## 4. KESIMPULAN
Sebagai  Penutup  pembahasan  dalam  penulisan  penelitian  ini  maka  diambil  kesimpulan-kesimpulan.  Dengan adanya kesimpulan ini dapat diambil suatu perbandingan yang akhirnya dapat memberikan perbaikan-perbaikan pada masa yang akan datang. Adapun kesimpulan yang diperoleh adalah :
1.  Dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  untuk  melakukan  perhitungan,  ternyata  mampu  menyelesaikan permasalahan perusahaan dalam memprediksi jumlah pinjaman pada Kopdit CU. Damai Sejahtera.
2.  Dengan  memanfaatkan  data  mining  meenggunakan  algoritma  C4.5  dalam  memprediksi  jumlah  pinjaman, maka dapat dihasilkan bersifat klasifikasi dengan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikankan aturan.
3.   Aplikasi  RapidMiner  Classification  Decision  Tree  digunakan  sebagai  aplikasi  pendukung  keputusan  dan pengujian atas hasil yang didapatkan secara manual, yang menghasilkan sebuah pohon keputusan. Dari pohon keputusan inilah akan menghasilkan sebuah aturan-aturan yang dapat membantu pimpinan perusahaan dalam memprediksi jumlah pinjaman. Serta mudah dipahami oleh pengguna aplikasi...

## REFERENCES
[1] L. N. Rani, "Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit," JURNAL INOVTEK POLBENG  - SERI INFORMATIKA, vol. VOL. 1, p. 1266, NOVEMBER 2016.
Volume 1, Nomor 3, Mei 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i3.2153
[2] F. F. Harryanto and S. Hansun, "Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE," Jatisi, vol. Vol. 3 No. 2 , p. 96, Maret 2017.
[3] M.  "IMPLEMENTASI  TEKNOLOGI  INFORMASI  MENGGUNAKAN  HUMAN  ORGANIZATION  TECHNOLOGY  (HOT)  FIT MODEL DI PERPUSTAKAAN PERGURUAN TINGGI," JIPI (Jurnal Ilmu Perpustakaan dan Informasi), vol. Vol. 2, p. 226, Tahun 2017.
[4] H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi and M. , "DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5," MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. Vo 1, pp. Hal 32-37, Juni 2017.
[5] E. Prasetyo, DATA MINING - Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB, Yogyakarta, 2012.
[6] K. and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET (Penerbit ANDI), 2009.
[7] E.  Buulolo,  "IMPLEMENTASI  ALGORITMA  APRIORI  PADA  SISTEM  PERSEDIAAN  OBAT  (STUDI  KASUS  :  APOTIK RUMAH SAKIT ESTOMIHI MEDAN)," Pelita Informatika Budi Darma, vol. Volume : IV, p. 72, Agustus 2013.
[8] R. K. Amin, D. I. M.Si, and Y. S. M,T, "IMPLEMENTASI KLASIFIKASI DECISION TREE DENGAN ALGORITMA C4.5 DALAM PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  PERMOHONAN  KREDIT  OLEH  DEBITUR  (STUDI  KASUS:  BANK  PASAR  DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA)," e-Proceeding of Engineering | Fakultas Informatika, Vols. Vol.2,, p. Page 1768, April 2015 .
[9] H. Widayu, S. D. Nasution, N. Silalahi and M. , "DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5," MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Juni 2017, vol. Vol 1, pp. Hal 32-37, Juni 2017.
[10]   D. H. Kamagi and S. Hansun, "Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa," ULTIMATICS, , Vols. Vol. VI,, pp. 16-17, Juni 2014.
[11]   F. F. Harryanto and S. Hansun, "Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE," Jatisi, vol. 3, pp. 97-99, 2017.
[12]   S. Edhy , Pengantar Teknologi Informasi., Graha Ilmu, 2005.
[13]   S.  Haryati,  A.  Sudarsono  and  E.  Suryana,  "IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  MEMPREDIKSI  MASA  STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS: UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU)," Jurnal Media Infotama, vol. Vol. 11, pp. 133-134, September 2015.
[14]   S. Priyandae, Mudahnya Belaar Microsoft Excel 2013 Untuk Pemula, Yogyakarta, 2014.