## ANALISIS KLASIFIKASI CREDIT SCORING MENGGUNAKAN WEIGHTED PROBABILISTIC NEURAL NETWORK (WPNN)
1 Arief Rachman Hakim, 2 Moch. Abdul Mukid, 3 Hasbi Yasin, 4 Sugito 1,2,3,4 Departemen Statistika, FSM Universitas Diponegoro Email :Arief.rachman@live.undip.ac.id

## ABSTRAK
Credit Scoring merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menilai kelayakan dan  memprediksi  lebih  awal  adanya  potensi  kredit  macet  dari  calon  nasabah  kredit. Dalam  analisis  kasifikasi  Credit  Scoring  dapat  menggunakan Weighted  Probabilistic Neural  Network (WPNN).  Neural  Network  (NN)  dikembangkan  sebagai  model matematika dengan prinsip kerja yang menyerupai pola pikir atau jaringan syaraf  pada mahluk  hidup.  WPNN  merupakan  pengembangan  daripada  metode  PNN  dengan menambahkan  faktor  pembobot  antara  pattern  layer  dan  summation  layer.  Metode  ini memiliki  kelebihan  dalam  mengatasi  permasalahan  yang  terdapat  pada Back- Propagation (BP) yaitu dapat mengatasi waktu pelatihan (training) yang lama, terjebak pada  global  minimum,  serta  sulitnya  perancangan  arsitektur  jaringan.  Pemilihan Klasifikasi dilakukan dengan melihat nilai Apparent Error Rate (APER) yang terkecil, yang  dibagi  kedalam  nilai  APER  untuk  Training  dan  Testing.  Nilai  APER  training sebesar  0.0003  dan testing  sebesar  0.0395  yang  merupakan  nilai  APER  terkecil, maka bobot yang terpilih dengan nilai bobot atau spread sebesar 0.8.
Kata kunci : Credit Scoring, Klasifikasi, WPNN, APER.

## PENDAHULUAN
Dalam undang-undang Republik
Indonesia  nomer  10  tahun  1998,  kredit diartikan  sebagai  suatu  kegiatan  penyediaan uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan dengan  itu,  berdasarkan  persetujuan  atau kesepakatan  pinjam-meminjam  antara  bank dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak peminjam untuk melunasi hutangnya setelah jangka  waktu  tertentu  dengan  pemberian bunga. Bentuk kredit juga ada dalam bentuk kredit  kendaraan  bermotor,  praktik  kredit kendaraan  bermotor  biasanya  ditawarkan oleh banyak perusahaan-perusahaan pembiayaan  atau  leasing.  Hal  ini  juga  turut mengundang  resiko,  dimana  debitur  tidak mampu  membayar  angsuran  atau  dengan istilah kredit macet.
Credit  Scoring merupakan  salah satu  metode  yang  digunakan  untuk menilai  kelayakan  dari  calon  nasabah kredit.
Penggunaan metode ini
diharapkan  dapat  memprediksi  lebih awal  adanya  potensi  kredit  macet  dari calon  nasabah  kredit  tersebut. Metode yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  kondisi  status  kredit nasabah Credit Scoring dapat menggunankan Neural  Network  (NN).
Salah  satu  model Neural  Network yang digunakan untuk pengklasi-fikasian adalah Weighted  Probabilistic  Neural Network (WPNN).  WPNN  disusun dengan  empat  lapisan,  yakni  lapisan input,  lapisan  pola,  lapisan  penjumlahan dan  lapisan  output  [1].  Pada  penelitian ini  dilakukan  untuk  menggambarkan penggunaan PNN dalam Credit Scoring. Metode credit  scoring merupakan salah  satu  metode  statistika  yang digunakan  untuk  memprediksi  peluang calon  nasabah  tidak  sanggup  membayar kembali pinjaman, ataupun bagi nasabah kredit  yang  sudah  terdaftar  berpeluang menjadi  nasabah  yang  pembayaran
pinjamannya menunggak [2]. Penggunaan  metode  c redit  scoring ini dapat  memberikan  informasi  kepada pihak  pemberi  kredit  atau  pinjaman untuk  menentukan  apakah  pengajuan kredit  atau  pinjaman  dari  peminjam dapat  disetujui  atau  tidak.  Data  yang digunakan  dalam credit  scoring yaitu data  aplikasi    pinjaman  nasabah,  yang berisi  tentang  sejarah  pinjaman  yang bersangkutan[2].
Neural Network dikembangkan sebagai  model  matematika  yang  prinsip kerjanya  menyerupai  pola  pikir  manusia atau  jaringan  syaraf  makluk  hidup.  NN biasa  disebut  juga  dengan  Jaringan Syaraf  tiruan  (JST)  dimana  system informasi  yang  memiliki  karakteristik dengan  jaringan  syaraf  pada  mahluk hidup.  NN  memiliki  asumsi  bahwa sinyal  yang  melewati  antar  neuron menggunakan hubungan tertentu. Neuron sendiri merupakan proses informasi  terjadi  pada  banyak  elemen sederhana. Pada setiap penghubung antar neuron  saling  memiliki  bobot  ( weight ) yang bersesuaian, yaitu dengan mengalikan  sinyal  yang  dikirimkan. Setiap  neuron  menggunakan  fungsi aktivasi  terhadap input (jumlah  sinyal input yang  terboboti)  untuk  menentukan sinyal output .  Secara  sederhana  gambar sebuah  system  jaringan  syaraf  manusia disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1 . Sistem Jaringan Syaraf Manusia [3].
NN  memiliki  dua  tahap  pemrosesan informasi yaitu tahap pelatihan (training)
dan tahap pengujian (testing). Berdasarkan jumlah lapisan yang dimiliki Neural Network dapat dibedakan  menjadi  jaringan  lapisan tunggal ( single layer ) dan jaringan multi lapis ( multi layer ).
Jaringan  Lapisan  Tunggal  ( Single Layer )
Sebuah  jaringan  disebut  sebagai jaringan  lapis  tunggal  jika  jaringan tersebut tidak mempunyai lapisan tersembunyi atau hanya mempunyai satu lapisan bobot koneksi  [4]. Pada jaringan ini sekumpulan input neuron dihubungkan langsung dengan sekumpulan output [5].  Arsitektur  dari jaringan lapis tunggal digambarkan pada Gambar 2.
Gambar 2 . Jaringan Lapis Tunggal dengan n Unit Masukan (X 1 , X 2 ,…, X n ) dan k Unit Keluaran (Y 1 , Y 2 ,..., Y k ).
Jaringan Multilapis ( Multi Layer ) Jaringan multilapis merupakan perluasan  dari  jaringan single  layer [5].
Jaringan  multilapis  terdiri  dari  lapisan input ( input  layer ),  lapisan  tersembunyi ( hidden layer ) dan lapisan output ( output layer ).  Lapisan  tersembunyi  terletak diantara lapisan input dan lapisan output .
Output dari  sebuah  lapisan  jaringan
tersembunyi  akan  menjadi input bagi lapisan  berikutnya.  Jaringan  ini  paling tidak mempunyai satu lapisan tersembunyi. Arsitektur jaringan
multilapis digambarkan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Jaringan Mutilapis dengan n Unit Input (x1, x2,..., xn); p Unit Tersembunyi (z1, z2, ...,zp) dan k Unit Output
(k1, k2, ...,kk). Probabilistic Neural Network (PNN) Probabilistic Neural Network (PNN) merupakan pengembangan algoritma NN dengan fungsi probabilistic dan juga merupakan
algoritma  klasifikasi.  Kelebihan  PNN sendiri  dalam  mengatasi  permasalahan yang  terdapat  pada Back-Propagation (BP)  yaitu  dapat  mengatasi  waktu pelatihan  (training)  yang  lama,  terjebak pada  global  minimum,  serta  sulitnya perancangan arsitektur jaringan [6]. PNN juga kelemahan yaitu pada saat penentuan  parameter smoothing dimana penentuan  dilakukan  dengan  cara trial and error atau user defined [7].

## Weighted Probabilistic Neural Network
(WPNN)
WPNN  merupakan  pengembangan dari model PNN dimana dengan penambahan  faktor  pembobot  antara lapisan  pola  (pattern  layer)  dan  lapisan penjumlahan
(summation layer).
Algoritma  yang  digunakan  dalam  pengujian PNN,  misalkan  data  pelatihan  (training)
dinyatakan  dalam  bentuk  matriks M, yang dinyatakan sebagai berikut [8]:
1. Pada tahapan ini ditetapkan: Matriks input X berukuran q p  . Vektor  target T yang  bersesuaian dengan matriks M , berukuran 1 n  , dengan
1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 ... ... ... ... ... ... ... ... j p j p k k kj kp q q q j q p X X X X
X X X X X X X X
X X X X                      X dimana k= banyaknya
pengamatan data input (1, 2, ..., q) j = banyaknya  variabel data input (1, 2, ..., p)
2. Kemudian  pada  tahap  inisialisasi  : Bobot lapisan input : V = M Bobot bias lapisan input : ln (0 .5) 0 1 b d en g a n      
Bobot lapisan output : W = T . dengan 1 1 1 2 1 1 2 1 2 2 2 2 1 2 1 2 1 2 ... ... ... ...
; ... ... ... ... j p j p i i ij ip n n n j n p h h ih n h V V V V V V V V V V V V V V V V W W W W    
                                      V W
dimana  i  =  banyaknya  baris  pada  bobot input (1, 2, ..., n),
h  =  kelas  data  yang  bersesuaian  dengan data training (1, 2, ..., r).
3. Kemudian untuk k=1 sampai q pada masing-masing  poin,  pada  semua data training dan testing :
- Mencari  jarak  X k terhadap  V i ,  i=1, 2, …, n sebagai berikut:
  2 1 p ki kj i j j D X V     - Mencari aktivasi 1 ki a sebagai berikut: 2 ( ) 1 ; 1, 2, ..., i ki b D ki a e dengan i n   
- Mencari 2 kh a sebagai berikut:
  1 2 1 * ; 1, 2, ..., n kh ki ih i a a W dengan h r     - Mencari z sedemikian hingga 2 m ax ( 2 1, 2, ..., ) kz kh a a h r   - Menetapkan z sebagai kelas dari k X .
- Dengan  Wih  merupakan  matriks perkalian antara jarak mahalanobis
4. Melakukan  perhitungan  akurasi  dari klasifikasi, salah satu metode akurasi  yang  sederhana  adalah metode holdout.
Arsitektur dari WPNN secara umum dapat  digambarkan  pada  Gambar  4 sebagai berikut :
Gambar 4. Arsitektur Jaringan WPNN

## Ketepatan Klasifikasi
Klasifikasi diharapkan dapat melakukan pengelompokan
atau
klasifikasi  semua  data  set  dengan  benar, namun  pada  kenyataannya  system  ini tidak terhindar dari kesalahan. Salah satu bentuk kesalahannya dalam mengklasifikasikan  objek  baru  ke  dalam suatu kelas ( missclasification ).
Menurut  Prasetyo [9],  matriks konfusi  merupakan  tabel  pencatat  hasil kerja  klasifikasi.  Tabel  1  merupakan matriks konfusi yang melakukan klasifikasi  masalah  biner.  Setiap  sel dalam matriks menyatakan jumlah
record (data)  dari  kelas yang  hasil prediksinya  masuk  ke  kelas .  Misalnya,
sel adalah jumlah data dalam kelas A yang secara benar dipetakan ke kelas A, dan adalah  data  dalam  kelas  A  yang dipetakan secara salah ke kelas B.
Tabel 1 . Matriks Konfusi
ij f Kelas Hasil Prediksi Kelas = A
Kelas = B Kelas asli Kelas = A 11 f 10 f Kelas = B 01 f 00 f
Berdasarkan  isi  matriks  konfusi,  dapat diketahui  jumlah  data  dari  masing- masing  kelas  yang  diprediksi  secara benar,  yaitu 11 00 ( ) f f  ,  dan  data  yang diklasifikasikan  secara  salah,  yaitu
10 01 ( ) f f  .  Maka  dapat  dihitung  tingkat akurasi  dan  tingkat  kesalahan  prediksi atau Apparent Error Rate (APER):
1. Akurasi = 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 f f f f f f    
2. Apparent  Error  Rate (APER)  =
1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 0 0 f f f f f f    

## METODELOGI PENELITIAN Sumber Data dan Variabel Penelitian
Sumber  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  kredit  dari pembiayaan  kedaraan  bermotor  dari
suatu  perusahaan  pada  tahun  2017, dengan keterangan data sebagai berikut:
Tabel 2 Variabel data
Variabel Keterangan X 1 Jumlah pinjaman X 2 Penghasilan X 3 Pengeluaran X 4 Lama bekerja X 5 Jumlah besar cicilan Y Status  kredit  yaitu  lancar atau macet

## Metode analisis
Pada  penelitian  ini  untuk  running data  menggunakan  bantuan  software matlab, kemudian langkah-langkah
penelitian sebagai berikut :
1. Input  data  status  kredit  nasabah sebagai variabel repon sedangkan  usia  debitur,  lama bekerja, jumlah pendapatan bersih,  jumlah  pinjaman  lain, jumlah  nominal  dalam  akun tabungan,  dan  rasio  hutang terhadap pendapatan dimasukkan  sebagai  variabel prediktor. 2. Melakukan  Analisis  deskriptif data nasabah / debitur
berdasarkan status kredit.
3. Membagi  data  menjadi  dua bagian  yaitu  data training ,  dan
data testing dengan  proporsi 90:10
4. Menentukan  nilai  σ (smoothing parameter) secara trial  and error
5. Menghitung  nilai  APER  dari data training dan testing.
6. Membuat
kalsifikasi berdasarkan model WPNN 7. Membuat  prediksi  klasifikasi credit scoring.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis deskriptif
Data  yang  digunakan  merupakan data kredit pembiayaan kendaraan
bermotor  di  suatu  perusahaan.  Secara deskriptif di tampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Statistics descriptive
Tabel  3  menjelaskan  variabel-variabel yang  digunakan  yaitu  jumlah  pinjaman, penghasilan  pengeluaran,  lama  bekerja, dan  cicilan.  Kemudian  variabel  tersebut dikelompokkan berdasarkan status kredit lancar dan macet.
Variabel  jumlah  pinjaman  dengan status  kredit  lancar  memiliki  rata  rata sebesar  Rp. 9.450.362,-  dan pinjaman dengan status kredit macet memiliki rata rata  Rp. 8.416.119,-.  Variabel  penghasilan d engan status kredit lancar memiliki rata rata  sebesar  Rp. 5.710.065,-  dan dengan status  kredit  macet  memiliki  rata  rata penghasilan  Rp. 4.901.628,-.  Kemudian pada variabel pengeluaran merupakan besarnya pengeluaran bulanan yang
dikeluarkan nasabah, pada variabel ini kredit dengan  status  lancar  memiliki  rata-rata pengeluaran  sebesar  Rp.  2.806.512,-  dan status  macet  memiliki  rata-rata  pengeluaran sebesar  Rp.  2.586.667,-. Variabel  lama bekerja  dengan  status  kredit  lancar memiliki rata rata sebesar 10,8 bulan dan status  kredit  macet  memiliki  rata  rata lama  bekerja  9  bulan .  Variabel  yang kelima  yaitu  variabel  cicilan  menerangkan besarnya  jumlah  angsuran  yang  harus
Variable status       Mean       Maximum Jumlah Pinjaman lancar    9450362 85000000 macet     8416119 23973824 Penghasilan lancar    5710065 120000000 macet    4901628 30000000 Pengeluaran lancar    2806512 30000000 macet     2586667 20000000 Lama Bekerja lancar 10,845 50 macet 9,019 35 Cicilan lancar 644945 7000000 macet      580483 1860000
dibayarkan oleh nasabah kepada perusahaan secara  rutin,  dengan  status  kredit  lancar memiliki  rata-rata  cicilan  sebesar    Rp. 644.945,-  dan  dengan  status  kredit  macet memiliki  rata-rata  cicilan  sebesar    Rp 580,483,-.
Apabila  secara  keseluruhan  persentase banyaknya  kredit  lancar  sebanyak  95%  dan kredit dengan status macet 5 % .

## Klasifikasi kredit dengan WPNN
Pada  penelitian  ini  pertama  data dibagi  menjadi  dua  yaitu  training  dan testing,  dengan  pembagian  90  %  untuk data training dan 10% untuk data testing, serta  kelas  yang  dilatih  adalah  2. Kemudian  klasifikasi  dilakukan  dengan menentukan  parameter-parameter  bobot yang  optimal,  yaitu  menggunakan  nilai Apparent Error Rate (APER) terkecil. Tabel 4 . Hasil akurasi dan nilai APER. spread Akurasi APER training  testing training  testing 0.2 0.9994 0.9579  0.0006 0.0421 0.4 0.9994 0.9526  0.0006 0.0474 0.6 0.9994 0.9553  0.0006 0.0447 0.8 0.9997 0.9605  0.0003 0.0395 1 0.9991 0.9579  0.0009 0.0421
Tabel  4  menjelaskan  besarnya  nilai akurasi  atau  ketepatan  klasifikasi  serta nilai  APER,  baik  dari  data  training maupun  data  testing.  Apabila  melihat nilai  APER  training  dan  testing  terkecil maka  bobot  yang  terpilih  dengan  nilai bobot  atau  spread  sebesar  0.8.  Berikut gambar 5 merupakan output untuk bobot atau spread sebesar 0.8 :
Gambar 5 output WPNN untuk bobot 0.8
Untuk  klasifikasi  data  latih  di peroleh  nilai  matriks  konfusi  yang artinya  data  diasumsikan  awalnya  kredit lancar  kemudian  hasil  klasifikasinya dengan  menggunakan  WPNN  diperoleh bahwa  kredit lancar juga  yaitu  sebanyak 3269, kemudian data diasumsikan awalnya lancar kemudian hasil klasifikasinya dengan menggunakan WPNN  diperoleh  bahwa  kredit  macet yaitu sebanyak 0. Data yang
diasumsikan  keditnya  lancar  namun hasilnya  klasifikasinya  dengan  WPNN ternyata  kredit  macet  ada  sebanyak  1, lalu  data  yang  di  asumsikan  macet  dan ternyata  hasil  klasifikasi  macet  ada sebanyak 162.
Klasifikasi  data  uji  atau  data  testing dapat  dilihat  pada  matriks  konfusi gambar 5  yang artinya data diasumsikan awalnya lancar kemudian hasil klasifikasinya  di  peroleh  lancar  juga yaitu  sebanyak  363,  kemudian  data diasumsikan  awalnya  lancar  kemudian hasil  klasifikasinya  di  peroleh  ternyata macet  juga  yaitu  sebanyak  0.  Data  yang diasumsikan  keditnya  lancar  namun hasilnya  klasifikasinya  ternyata  kredit macet ada sebanyak 15, lalu data yang di asumsikan  macet  dan  ternyata  hasil klasifikasi macet ada sebanyak 2.

## Prediksi  Klasifikasi  Analisis  Kredit Scoring
Resiko  kredit  dari  seorang  nasabah dapat diprediksikan, bahwa kredit tersebut  akan  berpotensi  kredit  lancar atau  kredit  macet.  Hal  ini  tentunya  juga harus  didukung  dengan  data  yang  ada seperti  variabel  X 1 ,  X 2 ,  X 3 ,  X 4 ,  X 5 serta jaringan  hasil  pelatihan  dari  WPNN sendiri.  Misalkan  seseorang  dengan jumlah  pinjaman  (X 1 )  sebesar  Rp. 20.000.000,-  ,  penghasilan  (X 2 )  sebesar Rp.  4.000.000,-  perbulan,  pengeluaran (X 3 )  sebesar  Rp.  3.000.000,-  perbulan, Lama  bekerja  (X 4 )  sebanyak  12  bulan, dan  dengan  cicilan  (X 5 )  sebesar  Rp.
1.500.000,-  perbulan,  maka  dari  hasil prediksi analisis credit scoring diperoleh bahwa  status  “ kredit  dalam  perhatian khusus ” hal ini mengindikasikan bahwa seseorang  nasabah  tersebut  berdasarkan kondisinya  saat  ini,  masih  berpeluang untuk mengalami kredit macet kedepannya.  Prediksi  ini  juga  bisa dilakukan  menggunakan  contoh  yang berbeda  berdasarkan  keadaan  masing masing variabel. Berikut Gambar 6 hasil output  dari  hasil  analisis  menggunakan program Gui MATLAB :
Gambar 6. Prediksi analisis kredit scoring nasabah

## KESIMPULAN
Berdasarkan analisis deskriptif didapatkan hasil bahwa secara
keseluruhan persentase banyaknya kredit lancar  sebanyak  95%  dan  kredit  dengan status  macet  5  %.  Melihat  nilai  APER training  sebesar  0.0003  dan  testing sebesar  0.0395  merupakan  nilai  APER terkecil,  maka  bobot  yang  terpilih dengan  nilai  bobot  atau  spread  sebesar 0.8.
Klasifikasi  data traning di  peroleh bahwa  data  diasumsikan  awalnya  kredit lancar  kemudian  hasil  klasifikasinya kredit  lancar,  ada  sebanyak  3269,  data yang diasumsikan awalnya lancar kemudian  hasil  klasifikasinya  diperoleh bahwa  kredit  macet  yaitu  sebanyak  0. Data  yang  diasumsikan  keditnya  lancar namun  hasilnya  klasifikasinya  kredit macet, ada sebanyak 1, lalu data yang di asumsikan  macet  dan  ternyata  hasil klasifikasi  macet  ada  sebanyak  162. Klasifikasi  data testing yaitu  data diasumsikan  awalnya  lancar  kemudian hasil klasifikasinya diperoleh lancar, ada sebanyak  363,  kemudian  data  yang diasumsikan  awalnya  lancar  kemudian hasil  klasifikasinya  diperoleh  ternyata macet,  ada  sebanyak  0.  Data  yang diasumsikan  keditnya  lancar  namun hasilnya  klasifikasinya  ternyata  kredit macet ada sebanyak 15, lalu data yang di asumsikan  macet  dan  ternyata  hasil klasifikasi macet ada sebanyak 2. Prediksi  klasifikasi  credit  scoring yang dilakukan dengan simulasi seorang nasabah dengan X 1 sebesar Rp. 20.000.000,- , X 2 sebesar Rp. 4.000.000,-  perbulan,  X 3 sebesar  Rp.
3.000.000,-  X 4 sebanyak  12  bulan,  dan
X 5 sebesar  Rp.  1.500.000,-  perbulan,
diperoleh  bahwa  status  “ kredit  dalam perhatian  khusus ”  yang  artinya  ada indikasi bahwa seseorang nasabah tersebut berdasarkan kondisinya saat ini, masih  berpeluang  untuk  mengalami kredit macet kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Mishra,  M.,  Jena,  A.  R.,  Das,  Raja.
2013,  A  Probabilistic  Neural Network Approach For Classification of Vehicle. International Journal of Application  or  Innovation  in Engineering & Management Vol.
2, No. 7 : 367-371.
[2] Mester, L. J. 1997. What’s The Point of  Credit  Scoring?  Business Review (September) 3-16.
[3]  Warsito,  B.  2009. Kapita  Selekta Statistika Neural Network. Semarang: BP Undip.
[4]  Fausset,  L.  1994. Fundamental  of Neural  Network:  Architecture, Algorithm, and Application . New
Jersey: Prentice-Hall.
[5]  Siang,  J.  J.  2005. Jaringan  Syaraf Tiruan. Yogyakarta:  Penerbit Andi.
[6]  Specht,  D.F.  1990. Probabilistic Neural Networks. Neural Networks Vol. 3: 109-118. [7]  Yang,  H.  2012.  An  Improved Probabilistic  Neural  Network with GIA Optimization. International Conference on Intelligent Computation Technology  and  Automation :  76- 79.
[8]  Yasin,  H.  2017.  Klasifikasi  Data
Berat  Bayi  Lahir  Menggunakan Weighted  Probabilistic  Neural Network (WPNN). Media Statistika vol 10 (1): 61-70. [9]  Prasetyo,  E.  2012. Data  Mining: Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi Publisher.