## Analisa Kelayakan Pemberian Kredit Mobil Dengan Menggunakan Neural Network Backpropagation

## Amrin
Program Studi Manajemen Informatika AMIK Bina Sarana Informatika, Jakarta Telp : (021) 54376399 E-Mail : amrin.ain@bsi.ac.id

## ABSTRAK
Problems are often encountered in the provision of credit is to determine lending decisions to someone, while other issues are not all credit payments can run well. Among the causes are errors of judgment in making credit decisions. In this study will be used back propagation neural network method to analyze the feasibility of providing  car  loans.  From  the  test  results  to  measure  the  performance  of  the method  is  to  use  testing  methods  Confusion  Matrix  and  ROC  curve,  it  is  known that the method of back propagation neural network has a value of 89% accuracy and  AUC  value  of  0.831.  This  shows  that  the  model  produced,  including  the classification is quite good because it has the AUC values between 0.8-0.9.
Keywords : neural network backpropagation, Confusion Matrix, ROC Curva

## PENDAHULUAN
Kendaraan    sebagai    alat transportasi  menjadi    kebutuhan  vital saat ini,   terutama untuk  mendukung dan  memenuhi    kegiatan    dan mobilitas    seseorang.    Kebutuhan terhadap    kendaraan    ini    khususnya kendaraan    roda    empat    terkadang tidak    dapat    terpenuhi  karena  faktor keuangan dan mahalnya harga kendaraan tersebut. Mengingat harganya  yang  mahal  maka  akan kesulitan  bagi  sebagian  orang  untuk memilikinya,  karena    tidak    semua masyarakat mampu membeli kendaraan  secara tunai, maka mereka membelinya  secara  kredit. Pemberian  kredit  merupakan
kegiatan  usaha  yang  mengandung resiko tinggi dan berpengaruh terhadap kesehatan dan keberlangsungan  usaha  perusahaan pembiayaan. Permasalahan yang
sering  dihadapi  dalam  pemberian kredit  mobil  adalah  menentukan keputusan  pemberian  kredit  kepada
seorang  calon  debitur,  sedangkan permasalahan  yang  lain  adalah    tidak semua  pembayaran  kredit  mobil  oleh debitur  dapat  berjalan  dengan  baik atau  sering  kita  sebut  kredit  macet. Penyebab  kredit  macet  diantaranya adalah  kesalahan  penilaian  dalam membuat keputusan kredit.
Pada kasus permohonan kredit oleh  nasabah,  pengambil  keputusan harus  mampu  mengambil  keputusan yang  tepat  untuk  menerima  atau menolak permohonan kredit tersebut.
Selama  ini,  proses  penilaian kelayakan pembiayaan kredit nasabah bersifat konvensional, artinya perusahaan pembiayaan meminta nasabah  mengisi  formulir  berupa daftar  pertanyaan  dan  melengkapi permohonan  kredit  dengan  berkas- berkas yang diperlukan, untuk kemudian dilakukan penilaiaan permohonan  kredit  tersebut.  Jika salah menilai maka akan menjatuhkan kelangsungan usaha yang bersangkutan.
Untuk  memecahkan  masalah tersebut,  pada  penelitian  ini  akan digunakan  metode  klasifikasi neural network backpropagation untuk menilai  kelayakan  pemberian  kredit mobil.  Data  yang  penulis  gunakan adalah  data  nasabah  Bank  Perkeditan Rakyat (BPR) Syariah Citayam Depok. Kelebihan  metode  neural  network diantaranya  melakukan  generalisasi dan  ekstraksi  dari  pola  data  tertentu,
mampu  mengakuisisi  pengetahuan walau tidak ada kepastian, menyelesaikan  masalah  yang  tidak terstruktur dan sulit didefinisikan, dan mampu melakukan perhitungan secara  paralel  sehingga  proses  lebih singkat.

## BAHAN DAN METODE

## A. Data Mining
Data  mining adalah  rangkaian proses  untuk  menggali  nilai  tambah berupa informasi yang belum
terekplorasi  dari  sebuah  basis  data, melakukan  ekplorasi  dengan  cara- cara  tertentu  untuk  memanipulasi data  menjadi  informasi  yang  lebih berharga  dengan  cara  mengektraksi dan  mengenali  pola  penting  dari basis  data  (Han  &  Kamber,  2006). Menurut  Daryl  Pregibons  dalam (Gorunescu,  2011)  “ Data  mining adalah  perpaduan  dari  ilmu  statistik, kecerdasan  buatan,  dan  penelitian bidang database ”. Nama data mining berasal dari kemiripan antara pencarian  informasi  yang  bernilai dari database yang  besar  dengan menambang  sebuah    gunung  untuk sesuatu  yang  bernilai    (Sumathi,
2006). Keduanya memerlukan
penyaringan  melalui  sejumlah  besar material,  atau  menyelidiki  dengan cerdas  untuk  mencari  keberadaan sesuatu yang disebut bernilai tadi.
Data    Mining    merupakan teknologi    baru    yang    sangat berguna untuk membantu
perusahaan-perusahaan    menemukan informasi  yang  sangat  penting  dari gudang  data    mereka.    Beberapa aplikasi    data    mining    fokus    pada prediksi,    mereka  meramalkan    apa yang    akan    terjadi    dalam    situasi baru dari data yang
menggambarkan    apa    yang    terjadi di    masa    lalu    (Witten,    Frank,    & Hall,  2011).
B. Neural Network
Neural  network atau  jaringan syaraf tiruan  adalah merupakan salah satu  representasi  buatan  dan  otak manusia yang selalu mencoba mensimulasikan  proses  pembelajaran pada  otak  manusia.  Istilah  buatan disini  digunakan  karena  jaringan syaraf  ini  diimplementasikan  dengan menggunakan program komputer yang mampu menyelesaikan sejumlah proses  perhitungan  selama  proses pembelajaran  (Kusuma  Dewi,  2010). Neural  network adalah    (Han,  2006) satu  set  unit input/output yang terhubung  dimana  tiap  relasinya memiliki  bobot.  Hal  yang  perlu mendapat  perhatian  istimewa  adalah bahwa  jaringan  syaraf  tiruan  tidak diprogram untuk
menghasilkan keluaran  tertentu.  Semua  keluaran atau  kesimpulan  yang  ditarik  oleh jaringan didasarkan pada pengalamanya selama mengikuti proses  pembelajaran.  Pada  proses pembelajaran, kedalam jaringan
syaraf  tiruan  dimasukkan  pola-pola input  (dan  output)  lalu  jaringan  akan diajari  untuk  memberikan  jawaban yang bisa diterima (Diyah Puspitaningrum, 2006). Neural  Network dimaksudkan untuk mensimulasikan perilaku sistem biologi susunan syaraf manusia,  yang  terdiri  dari    sejumlah besar  unit  pemroses  yang  disebut
neuron , yang beroperasi secara paralel    (Alpaydin,  2010). Neuron mempunyai  relasi  dengan  s ynapse yang mengelilingi neuron-neuron
lainnya.  Susunan  syaraf  tersebut dipresentasikan
dalam neural
network berupa  graf  yang  terdiri  dari simpul  ( neuron )  yang  dihubungkan dengan  busur, yang  berkorespondensi dengan synapse . Sejak tahun 1950-an, neural network telah digunakan untuk
tujuan
prediksi, bukan hanya klasifikasi  tapi  juga  untuk  regresi dengan atribut target kontinu
(Vecellis, 2009).
Neural  network terdiri    dari  dua lapisan atau lebih, meskipun sebagian besar jaringan  terdiri dari  tiga lapisan :  lapisan  input,  lapisan  tersembunyi,
dan  lapisan  output    (Larose,  2005). Pendekatan neural network dimotivasi oleh jaringan saraf
biologis.    Secara  kasar, neural network adalah    satu  set    terhubung input/output  unit,  di  mana  masing- masing  sambungan  memiliki  berat yang  terkait  dengannya. Neural network memiliki    beberapa  ciri yang  membuat  mereka  populer  untuk clustering .  Pertama, neural  network adalah    arsitektur    pengolahan inheren    paralel dan    terdistribusi. Kedua, neural  network belajar dengan menyesuaikan bobot interkoneksi  dengan  data,    Hal  ini memungkinkan neural  network untuk "menormalkan" pola dan bertindak sebagai fitur (atribut)
extractors untuk  kelompok  yang berbeda.    Ketiga, neural  network memproses    vektor  numerik    dan membutuhkan    pola    objek    untuk diwakili  oleh    fitur    kuantitatif    saja (Gorunescu, 2011).
Gambar 1. Arsitektur Neural Network
C. Algoritma Neural Network
Backpropagation Algoritma pelatihan backpropagation atau  ada  yang menterjemahkan  menjadi  propagasi balik    pertama  kali    dirumuskan  oleh Paul  Werbos  pada  tahun  1974  dan dipopulerkan oleh Rumelhart bersama McClelland untuk dipakai pada neural network . Metode backpropagation pada  awalnya dirancang  untuk neural network feedforward , tetapi pada perkembangannya, metode ini diadaptasi  untuk  pembelajaran  pada model neural  network lainnya (Astuti, 2009).
Backpropagation merupakan salah  satu  algoritma  pembelajaran dalam  jaringan  syaraf  tiruan.  Proses pembelajaran  dalam backpropagation dilakukan dengan  penyesuaian bobot- bobot  jaringan  syaraf  tiruan  dengan arah  mundur  berdasarkan  nilai error dalam  proses  pembelajaran  (Kusrini,
2009). Penemuan algoritma backpropagation untuk multilayer perceptron(MLP) ,  merupakan metode yang sistematis untuk training sehingga  bisa  dilakukan  dan  lebih efisien.  Algoritma backpropagation berasal  dari learning  rule Widrow
dan  Hoff,  disusun  oleh  Werbos
(1974),  dibuat  oleh  Parker  (1985),
Rumelhart Hinton, Williams (Rumelhart  dan  Williams,  1986)  dan peneliti lainnya  (Maimon, 2005). Algoritma pelatihan backpropagation terdiri  dari  dua tahapan  yaitu feedforward dan backpropagation dari  galatnya. Langkah pembelajaran dalam algoritma backpropagation adalah sebagai berikut (Kusumadewi, 2010):
 Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil).
 Kerjakan langkah-langkah berikut selama kondisi berhenti bernilai FALSE:
1. Untuk tiap-tiap pasangan elemen yang akan dilakukan pembelaajaran, kerjakan:
Feedforward :
a. Tiap-tiap unit input (Xi,
i=1,2,3,...,n) menerima sinyal x i dan meneruskan sinyal tersebut ke semua unit pada lapisan yang ada di atasnya (lapisan tersembunyi).
b. Tiap-tiap unit tersembunyi
(Zj,j=1,2,3,...,p) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot:
z_in j = v0 j + ∑x i vi j Gunakan  fungsi  aktivitas  untuk menghitung sinyal outputnya:
z j = f(z_in j )
Kirimkan  sinyal  tersebut  ke  semua unit  dilapisan  atasanya  (unit-unit output)
c. Tiap-tiap unit output (Y k ,
k=1,2,…..., m) menjumlah sinyal-sinyal input terbobot y_in k = wo k + ∑z j w jk Gunakan  fungsi  aktivitas  untuk menghitung sinyal output:
y k = f(y_in k )
Dan  kirimkan  sinyal  tersebut  ke semua  unit  dilapisan  atasnya (unit-unit output).

## Backpropagation
d. Tiap-tiap unit output (Yk, k=
1,2, …...., m) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran, hitung informasi errornya: δ k = (t k – y k ) f’(y – in k ) Kemudian  hitung  koreksi  bobot (yang  nanti  akan  digunakan untuk memperbaiki nilai w jk ): Δw jk = α δ k z j Hitung  juga  koreksi  bias  (yang nantinya  akan  digunakan  untuk memperbaiki nilai w 0k ): Kirimkan δ k ini ke unit-unit yang ada dilapisan bawahnya. e. Tiap-tiap unit tersembunyi (Zj,j=1,2,3,...,p) menjumlahkan delta inputnya (dari unit-unit
yang berada pada lapisan di atasanya): δ_in j = δ k w ij Kalikan  nilai  ini  dengan  turunan dari fungsi aktivasi untuk
menghitung informasi error: δ j = δ_in j f’(z_in j ) Kemudian  hitung  koreksi  bobot untuk memperbaiki nilai v ij : Δv ij = α δ j x i Hitung  juga  koreksi  bias  untuk memperbaiki nilai v 0j : Δv 0j = α δj
f. Tiap-tiap unit output (Y k , k = 1,2,.. m) memperbaiki bias dan bobotnya (j = 0,1,2,... p) w jk (baru)=  w jk (lama) + Δw jk Tiap-tiap  unit  tersembunyi  (Zj,  j = 1,2,..., p) memperbaki bias  dan bobotnya (i=0,1,2, ... n).
v ij (baru)  =  v ij (lama)  + Δv ij 2. Tes kondisi berhenti

## D. Evaluasi dan Validasi Model
Untuk mengukur akurasi model maka dilakukan evaluasi dan validasi menggunakan teknik:
1. Confusion matrix Confusion  Matrix adalah  alat ( tools ) visualisasi yang biasa digunakan  pada  supervised  learning. Tiap  kolom  pada  matriks  adalah contoh  kelas  prediksi,  sedangkan  tiap baris mewakili kejadian di kelas yang sebenarnya (Gorunescu, 2011). Confusion  matrix    berisi  informasi aktual (actual) dan prediksi predicted)
pada sisitem klasifikasi.
2. Kurva  ROC  ( Reciever  Operating
Characteristic ) Kurva ROC menunjukkan akurasi dan membandingkan
klasifikasi
secara  visual.  ROC  mengekspresikan confusion  matrix .  ROC  adalah  grafik dua  dimensi  dengan false  positives sebagai  garis  horisontal  dan true
positives sebagai garis vertikal (Vecellis,  2009). The  area  under curve (AUC) dihitung untuk mengukur perbedaan performansi metode yang digunakan. AUC dihitung menggunakan rumus:  (Liao, 2007)
Dimana
𝟁 (X,Y) =
Performance keakurasian  AUC dapat  diklasifikasikan  menjadi  lima kelompok yaitu (Gorunescu, 2011): 0.90 – 1.00 = Exellent Clasification 0.80 – 0.90 = Good Clasification
0.70 – 0.80 = Fair Clasification 0.60 – 0.70 = Poor Clasification 0.50 – 0.60 = Failure

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  yang digunakan  sebanyak  500  data  kredit baik  yang  bermasalah  maupun  yang tidak  bermasalah.  Dari  data  tersebut, 80%  data  (400  data)  digunakan sebagai  data  training,  dan  20%  data (100  data)  sebagai  data  testing. Variabel  input  pada  penelitian  ini terdiri  dari  tujuh  variabel,  yaitu:  1.
Status Perkawinan, 2. Jumlah Tanggungan, 3. Status Tempat Tinggal,  4.  Pekerjaan,  5.  Status Pekerjaan,  6.  Penghasilan,  7.  Uang Muka,  Sedangkan  variabel  output adalah  variabel  Keputusan.  Perangkat lunak yang digunakan untuk menganalisa adalah mathlab versi 7.7 dan SPSS versi 17 .
Proses  pelatihan  jaringan  syaraf tiruan  menggunakan  80%  dari  total data,  pada  proses  ini  akan  dilakukan pelatihan  dengan  arsitektur  neural network  yang  berbeda-beda.  Setiap arsitektur neural network akan menghasilkan  bobot  pelatihan  yang terakhir yang akan digunakan sebagai bobot awal saat melakukan pengujian.
Hasil pelatihan oleh mathlab versi 7.7 untuk arsitektur jaringan 7-2-1 diperlihatkan  oleh  gambar  di  bawah ini:
Gambar  2.  Mean  Sequare  Error dengan  arsitektur  Jaringan  7-2- 1
Mencari  network  terbaik  dilakukan dengan cara mengubah jumlah neuron/node pada lapisan tersembunyi  secara  trial  and  error, maka di dapatkan konfigurasi terbaik. Berikut tabel Mean Square Error(MSE)  dari  beberapa  variasi jaringan  yang  dilatih  menggunakan mathlab  versi  7.7  pada  data  training dengan  maximal  epoch(iterasi)  = 5000, learning  rate  (α)  =  1, momentum  =  0.8,  dan  target  error  =
0.0001: Tabel 1. Hasil Pelatihan Arsitektur Jaringan Arsitektur Jaringan MSE 7-2-1 0,158 7-3-1 0,158 7-4-1 0,154 7-5-1 0,154 7-10-1 0,158 7-15-1 0,157 7-20-1 0,243 7-25-1 0,164 7-30-1 0,213 Berdasarkan tabel  di atas,  maka didapatkan konfigurasi jaringan
terbaik sebagai berikut:
1. Jumlah neuron lapisan input = 7
2. Jumlah neoron lapisan tersembunyi
= 4
3. Jumlah neuron lapisan output = 1
Dengan nilai MSE sebesar 0,154.
Arsitektur  jaringan  terbaik  yang didapat  saat  pelatihan  di  atas  akan digunakan  sebagai  arsitektur  jaringan untuk  mencari  nilai  keputusan  kredit pada  data  testing.  Bobot  awal  pada data testing adalah bobot terakhir saat pelatihan  dari  arsitektur  jaringan terbaik.
untuk  mengukur  ketepatan  dan keakuratan model dilakukan pengujian  dengan confusion  matrix
dan kurva ROC sebagai berikut:
1. Confusion Matrix
Berikut  nilai  dari confusion matrix model neural network
backpropagation:
Tabel 2. Confusion Matrix Accuracy : 89% True Y True N Class Precission Pred. Y 70 8 89,74% Pred. N 3 19 86,36% Class Recall 95,89% 70,37%
Dari  tabel  di  atas  terlihat  bahwa tingkat akurasi model sebesar 89%.

## 2. Kurva ROC
Berikut  adalah  grafik  kurva  ROC dengan menggunakan SPSS 17 .

## Gambar 3.  Kurva ROC
Adapun  nilai  AUC  (Area Under  the  Curva)  sebesar  0,831. Seperti pada tabel berikut:
Tabel 3. Area Under the Curva (AUC)
Model  yang  dihasilkan    termasuk klasifikasi    cukup  baik  karena memiliki  nilai  AUC  antara  0.8-0.9, yaitu sebesar 0.831.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil berdasarkan  penelitian  ini  adalah bahwa performa model neural network backpropagation untuk pemberian kredit mobil yang dibentuk dari  data  training  dan  divalidasi  pada data  testing  memberikan  tingkat akurasi kebenaran sebesar 89% dengan  nilai  area  under  the  curva (AUC) sebesar 0,831. Hal ini menunjukkan  bahwa  model  yang dihasilkan termasuk katagori klasifikasi    cukup  baik  karena memiliki nilai AUC antara 0.8-0.9.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alpaydin,
Ethem. (2010). Introduction to Machine Learning .  London:  The  MIT Press.
[2]  Gorunescu,  Florin  (2011). Data
Mining:  Concepts,  Models,  and Techniques . Verlag Berlin Heidelberg: Springer [3]   Han, J.,&Kamber, M. (2006). Data Mining Concept and
Tehniques .San Fransisco: Morgan Kauffman. [4]   Kusrini,&Luthfi, E. T.
(2009).Algoritma  Data  Mining.
Yogyakarta: Andi Publishing. [5]   Kusumadewi, Sri (2010). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta.Teknik Informatika FT UII. [6]   Larose, D. T. (2005). Discovering
Knowledge in Data . New
Jersey:  John  Willey  &  Sons, Inc. [7]  Maimon, Oded&Rokach,
Lior.(2005). Data  Mining  and Knowledge  Discovey  Handbook .
New York: Springer
[8]  Puspitaningrum,  Diyah  (2006). Pengantar Jaringan Syaraf
Tiruan. Yogyakarta: Andi Offset.
[9] Sumathi, & S., Sivanandam, S.N.
(2006). Introduction  to  Data
Mining  and  its  Applications .
Berlin  Heidelberg  New  York: Springer
[10] Vercellis, Carlo (2009). Business Intelligent:  Data  Mining  and Optimization for Decision Making . Southern Gate, Chichester,  West  Sussex:  John
Willey & Sons, Ltd.
[11]  Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall, M.  A.  (2011). Data  Mining:
Practical  Machine  Learning  and Tools . Burlington: Morgan Kaufmann Publisher.