## KOMPARASI KLASIFIKASI PENENTUAN CUSTOMER KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN KNN PADA PT CITRA SEMESTA ENERGY
Yosep Nuryaman
Program Studi Ilmu Komputer Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri http://www.nusamandiri.ac.id yosepnuryaman@gmail.com
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract —PT.  Citra  Semesta  Energy  one  of industry agent fuel provide credit product for old or new  customer.  Credit  Product  had  coused  some customers pay late. We use C4.5 and KNN algorithm to  classification  that  customer.  And  the  best  result in  this  research  is  C4.5  algorithm  with  accuracy value 84%  +/- and  with  AUC  value    0,686+/- 0,686.And then compared with KNN algorithm with accuracy  value  84.86%+/-6.20  and    AUC  value 0.692 +/-0.121 .
Intisari — PT.  Citra  Semesta  Energy  sebagai  agen bbm  industri  menyediakan  fasilitas  kredit  bagi customer  lama  maupun  baru.  Fasilitas  kredit tersebut ternyata menimbulkan beberapa customer melakukan telat bayar. Peneliti mencoba menggunakan  algoritma  C4.5  dan  KNN  untuk mengklasifikasikan  customer  tersebut.  Dan  hasil pengklasifikasian  terbaik  dalam  penelitian  ini yaitu  menggunakan  algoritma  C4.5  dengan  hasil accuracy  84%  +/-4,26  %  serta  nilai  grafik  AUC 0,686+/-0,686.  Dan  kemudian  dibandingkan dengan  algoritma  KNN  dengan  nilai  accuracy 84.86% +/-4,26%, serta nilai  AUC 0,692+/-0,121 .
Kata Kunci : klasifikasi, algoritma C4.5, KNN.

## PENDAHULUAN
Permasalahan persaingan perusahaan keagenan bahan bakar minyak (BBM) industri PT. Pertamina  Patra  Niaga  belakangan  ini  semakin bervariatif.  Bukan  hanya  dari  faktor  internal seperti  persaingan  dalam  hal  mendapatkan pelanggan  baru  antar  sesama  agen  BBM  PT. Pertamina  Patra  Niaga  dan  keterlambatan pengiriman  karena  antrian  pengisian  (Marshel, Erwan,  &  Kadarini,  2013),  (Hardiyana,  2016) namun  juga  berasal  dari  faktor  eksternal  (Sani  &
Uchti,  2014)  ,  (HRD,  2015)  seperti  semakin banyaknya Agen BBM dari minyak swasta (minyak non pertamina) yang hadir ditengah persaingan.
Atas  hal  tersebut, PT  Citra  Semesta  Energy yang  memiliki  salah  satu  lini  bisnis  sebagai  salah satu agen bbm industry PT. Pertamina Patra Niaga pada  tahun  2015  mulai  memberikan  fasilitas kredit  bukan  hanya  kepada  beberapa  customer lama, namun kepada beberapa customer baru.
Namun  setelah  lebih  kurang  1  tahun fasilitas  kredit  ini  berjalan,  ternyata  ditemukan beberapa  customer  kredit  yang  melakukan pembayaran  tidak  tepat  waktu  (Hadijah,  2016). Bukan hanya terlambat 1 hari atau 2 hari, namun ada yang terlambat hingga 1 bulan bahkan 1 tahun (HRD, 2015) “Algoritma  C4.5  adalah  bagian  dari algoritma  untuk  klasifikasi  dalam  pembelajaran machine  learning  dan  data  mining.  C4.5 merupakan algoritma yang cocok digunakan untuk masalah  klasifikasi  pada  machine  learning  dan data  mining”  (Aprilia,  Baskoro,  Ambarwati,  & Wicaksana,  2013)  dalam  hal  ini  klasifikasi  data yang  dimaksud  adalah  dalam  menentukan nasabah  yang  mengajukan  kredit  dengan  tanpa berpotensi dan berpotensi gagal bayar.
Atas  dasar  hal  tersebut  untuk  mengatasi permasalahan di PT Citra Semesta Energy, penulis mencoba menganalisis data yang ada menggunakan  algoritma  C4.5  yang  kemudian dibandingkan  dengan  perhitungan  menggunakan algoritma  KNN  untuk  memberikan  rekomendasi terbaik  dalam  pemberian  kredit  baik  untuk customer lama maupun baru.

## BAHAN DAN METODE
Sebagai  bahan  penelitian,  penulis  telah mengumpulkan  data  yang  diperlukan  dengan
metode  penelitian  yang  penulis  gunakan  adalah sebagai berikut  :
A. Pengumpulan Data Penulis  melakukan  observasi  langsung mulai  tanggal  01  Mei  –  31  Mei  2017,  untuk mengumpulkan  data  daftar  customer  aktif  dan tidak aktif selama tahun 2015 serta data transaksi penjualan  selama  tahun  2015  yang  akan digunakan  sebagai  dasar  penelitian.  Rincian  data yang terkumpul adalah pada table 1  berikut :
Tabel 1. Sampel Bulan Jumlah Transaksi Januari 22 Februari 21 Maret 25 April 28 Mei 23 Juni 19 Juli 16 Agustus 28 September 27 Oktober 29 November 32 Desember 19 Jumlah 289 Sumber : (HRD, 2015) B. Pengeolahan data awal Pada  tahap  ini  penulis  melakukan preprocessing yaitu  menghilangkan  data- data  yang  tidak  memiliki  atribut  yang lengkap.  Selanjutnya  yaitu  menyamakan setiap  atribut  yang  ada  kedalam  bentuk nominal.
C. Metode yang Digunakan Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian yaitu  menggunakan  CRISP-DM  (Cross- Industry Standard Proses for Data Mining), yang terdiri dari 6 tahap yaitu :
1. Business/Research Understanding Phase Fasilitas  kredit  awalnya  dibuat  sebagai salah satu cara untuk bersaing dengan perusahaan lainnya.  Namun  permasalahan  muncul  ketika beberapa  customer  terlambat  dalam  melakukan pembayaran.  Penulis  menggunakan  metode Algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan customer  yang  mendapatkan  fasilitas  credit dengan tepat 2.
Data Understanding Phase
Atribut-atribut  yang  menjadi  patameter terlihata pada tabel 2 yaitu Table 2. Atribut dan Nilai Katagori No Atribut Nilai 1 Customer Lama/Baru Lama
No Atribut Nilai Baru 2 Bidang Industri Konstruksi Lainnya 3 Pengambilan ≤ 8 KL >8 KL 4 Tanpa/Dengan Broker Tanpa Broker Sumber : (Nuryaman, 2017) 3. Data Preparation Phase
Data  yang  diperoleh  untuk  penelitian  ini sebanyak  289  transaksi  penjualan,  baik  berasal dari  customer  aktif  maupun  customer  tidak  aktif. Setelah  dilakukan preprocesing maka  dari sebanyak  289  data  transaksi  hanya  ada  231  data yang dapat digunakan dalam penelitian ini.
4. Modeling Phase Tahap  ini  juga  disebut  tahap  learning karena pada tahap ini data training diklasifikasikan  oleh  model  dan  kemudian menghasilkan  keputusan.  Pada  penelitian  ini, pembuatan  model  menggunakan  algoritma  C4.5 dan algoritma KNN.
5. Evaluation Phase Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  model untuk mendapatkan informasi model yang akurat menggunakan confusion matrix.
6. Deployment Phase Setelah pembentukan model dan dilakukan analisa  dan  pengukuran  pada  tahap  sebelumnya, selanjutnya pada tahap ini  juga diterapkan model ke proses penentuan customer kredit .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang sudah disiapkan kemudian diolah menggunakan  model  yang  digunakan,  dalam  hal ini  model  yang  digunakan  adalah  perhitungan menggunakan algoritma C4.5 dan algoritma KNN.

## Perhitungan Algoritma C4.5
Langkah untuk menentukan pohon keputusan  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5 dengan memakai data training sebanyak 231 data, yaitu :
a. Menyiapkan  data  training  sebanyak  231  data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data training  biasanya  diambil  dari  data  primer yang  sebelumnya  sudah  dikelompokkan kedalam kelas-kelas tertentu.
b. Hitung nilai entropy dan gain Setelah  dilakukan  perhitungan  entropy  dan gain    didapat  hasil  nilai  entropy  seperti  hitungan pada table 3 berikut:
Tabel 3. Nilai entropy dan gain untuk menentukan node awal Pelang (s1)  (s2)  Entrop Gain Total 231 39 192  0.6550 lamb 0.014 Lam 180 25 155  0.5813 Baru 51 14 37  0.8478 Jenis 0.018 Indu 175 28 147  0.6343 Kons 45 11 34  0.8023 Lain 11 0 11 0 Peng 0.013 ≤ 8KL 219 34 185  0.6228 >8KL 12 5 7  0.9798 Brok 0.023 Tan 35 12 23  0.9275 Brok 196 27 169  0.5783
Sumber : (Nuryaman, 2017)
Dari  tabel  3  dapat  dilihat  nilai  gain tertinggi  ada  pada  atribut  tanpa/broker  yakni 0,02379 sehingga dapat disimpulkan sebagai akar dari  pohon  keputusan  atau  node  awal.  Kemudian dilakukan  kembali  perhitungan  nilai  entropy  dan gain  untuk  menentukan  node  1.1,  nilai  yang dihitung  berdasarkan  atribut  tanpa/broker dengan  nilai  tanpa  dan  broker.  Perhitungan  nilai entropy dan gain dapat dilihat dibawah ini.
Tabel 4. Nilai entropy dan gain untuk menentukan node 1.1
Pelan  (s1) (s2) Entropi Gain Broker "tanpa" 35 12 23  0.927527 Baru 0.00781 Lam 20 6 14  0.881291 Baru 15 6 9  0.970951 Jenis 0.37601 Ind 14 10 4  0.863121 Kon 10 2 8  0.721928 Lain 11 0 11 0 pengam 0.25572 ≤ 8KL 30 7 23  0.783777 >8KL 5 5 0 0
Sumber : (Nuryaman, 2017)
Setelah  dilakukan  perhitungan  entropy  dan  gain hingga  node  terakhir  maka  akan  menghasilkan pohon keputusan sebagai berikut :
Sumber : Nuryaman (2017) Gambar 1. Pohon keputusan perhitungan manual
Pohon keputusan gambar 1, yang diperoleh dari  perhitungan  manual  sama  dengan  pohon keputusan yang dihasilkan oleh rapidminer.
Dalam  penelitian  ini  dilakukan  evaluasi menggunakan confusion matrix dan menghasilkan nilai  accurasi  84%,  precision  55%,  dan  recall  26 %.  dari  data  training  dapat  di  evaluasi menggunakan rapid miner. Dan hasil evaluasi data yang ada adalah sebagai berikut
Sumber : Nuryaman (2017) Gambar 2 Confusion Matrix (accuracy) data training
Sedangkan  untuk  untuk  validasi  dapat menggunakan  curva  ROC.  Dan  hasil  validasi penelitian ini adalah
Sumber : (Nuryaman, 2017) Gambar 4. Grafik ROC
Model yang dihasilkan dengan metode C4.5 terlihat  pada  nilai  accuracy,  peceision  dan  recall. Untuk  klasifikasi  nilai  AUC  dapat  dibagi  menjadi beberapa kelompok (Gorunescu,2011) a) 0.90-1.00 = klasifikasi sangat baik b) 0.80-0.90 = klasifikasi baik c) 0.70-0.80 = klasifikasi cukup d) 0.60-0.70 = klasifikasi buruk e) 0.50-0.60 = klasifikasi salah

## Perhitungan Menggunakan KNN
Untuk menghitung setiap jarak dari atribut yang  ada,  maka  dilakukan  pembobotan  untuk setiap atribut yang ada.
Tabel 5. Pembobotan Atribut dan Sub Atribut Atribut BA  Sub Atribut BSA Lama/Baru 1  Lama 1,0 Baru 0.5 Industri 2  Industri 3,0 Konstruksi 1.5 Lainnya 1 Pengambilan 3  ≤ 8 KL 1,0 > 8KL 0.5 Broker 4  Melalui Broker 1 Sumber : (Nuryaman, 2017) Selanjutnya  dilakukan  penginputan  bobot kedalam data training seperti tampilan pada tabel berikut.
Tabel 6. Pembobotan Data Training
No Cust Ind Peng Broker label 1 SURYA   1 3 1 1 tepat 2 MSP 0.5  1.5 1 1 tidak 3 CS2 0.5  3 0.5 0.5 tidak 4 ASE 1 1.5 1 1 tepat 5 CS2 1 3 1 1 tepat 6 CS2 0.5  3 0.5 0.5 tidak 7 SURYA   1 3 1 1 tepat 8 MSP 0.5  0.5 1 1 tidak 9 BCA 0.5  1 1 0.5 tepat 10  CS2 0.5  3 0.5 0.5 tidak Sumber : (Nuryaman, 2017)
Untuk pengujian  dapat ditarik data testing dan dihitung jarak dari setiap data training sesuai rumus yang ada.
Tabel 7 Perhitungan Jarak dan Rank No  Parameter Jarak Label Rank 1  AG-SUR 0,00 Tepat 1 2  AG-MSP 1,58 Tidak 8 3  AG-CS2 0,87 Tidak 4 4  AG-ASE 1,50 Tepat 7 5  AG-CS2 0,00 Tepat 2 6  AG-CS2 0,87 Tidak 6 7  AG-SUR 0,00 Tepat 3 8  AG-MSP 2,55 Tidak 10 9  AG-BCA 2,12 Tepat 9 10  AG-CS2 0,87 Tidak 5 Sumber : (Nuryaman, 2017)
Dari  hasil  diatas  apabila  ditentukan  K=5 maka  3  data  menyatakan  tepat  dan  2  data menyatakan  tidak  tepat,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  apabila  customer  tersebut membeli akan membayar dengan tepat waktu.
Dan  sebagai  evaluasi  untuk  menentukan  k terbaik  dilakukan  dengan  metode  confusion matrix  dan  curva  AUC  yang  tampak  seperti  tabel dan gambar dibawah ini.
Tabel 8. Percobaan K terbaik K Accuraccy AUC K1 84.86%+/-6.20 0.500 K3 83.55%+/-6.38 0.673 K5 84.86%+/-6.20 0.692 K7 83.99%+/-7.01 0.692 K9 82.68%+/-6.15 0.675 K11 80.54%+/-5.11 0.658 Sumber : (Nuryaman, 2017)

## Perbandingan Algoritma C4.5 dan KNN
Setelah semua metode dilakukan, maka hal selanjutnya  adalah  membandingkan  antara  hasil pengolahan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan KNN  seperti  yang  terangkum  pada  gambar dibawah ini.
Sumber : (Nuryaman, 2017)

## Gambar 4 Perbandingan Accuracy

## KESIMPULAN
Dari hasil percobaan yang sudah dilakukan dengan  hasil  metode  klasifikasi  menggunakan algoritma C4.5 memberikan hasil akurasi 84% dan AUC  0.686  sedangkan  KNN  dengan  akurasi 84.86%  dan  AUC  0.692  maka  dapat  disimpulkan algoritma KNN mampu memberikan nilai evaluasi sedikit  lebih  baik  dibandingkan  algoritma  C4.5 dalam menentukan klasifikasi customer kredit.

## REFERENSI
Aprilia,  D.,  Baskoro,  D.  A.,  Ambarwati,  L.,  & Wicaksana,  I.  W.  S.  (2013). Belajar  Data Mining  Dengan  Rapid  Miner .  Jakarta: Gramedia Pustaka Utama.
Hadijah,  S.  (2016).  Penggolongan  Kualitas  Kredit dan  Cara  Menghindari  Kredit  Macet  - Cermati.  Retrieved  August  13,  2018,  from https://www.cermati.com/artikel/penggolo ngan-kualitas-kredit-dan-cara-menghindari-
kredit-macet
Hardiyana, H. (2016). PENANGANAN PENUMPANG YANG MENGALAMI PENUNDAAN  KEBERANGKATAN  AKIBAT RETURN  TO  APRON  PADA  PENERBANGAN ROYAL  BRUNEI  AIRLINES  DI  PT.  GAPURA ANGKASA CABANG BANDARA INTERNASIONAL JUANDA-SURABAYA. Jurnal Ground Handling , 1 (1). Retrieved from
http://www.sttkd.ac.id/jurnal/index.php/JG H/article/view/30
HRD, D. (2015). Data Penjualan 2015 . Jakarta.
Marshel,  S.,  Erwan,  K.,  &  Kadarini,  S.  N.  (2013). Analisis  Antrian  SPBU  (64  78118)(Studi
Kasus  Jalan  Hasanudin  Pontianak). Jurnal Mahasiswa Teknk Sipil Universitas Tanjungpura , 2 (2), 1–10.
Nuryaman,  Y.  (2017). Laporan  Akhir  Penelitian “Komparasi  Klasifikasi  Penentuan  Customer Kredit Menggunakan Algoritma C4.5 Dan Knn
Pada Pt Citra Semesta Energy.” Jakarta. Sani,  &  Uchti.  (2014).  KONTRIBUSI  KECEPATAN LAYANAN DAN TARIF TERHADAP KEPUASAN  KONSUMEN  PT.JNE  KONTER PERAK TIMUR. Jurnal Pendidikan Tata Niaga (JPTN) , 2 (1). Retrieved from http://jurnalmahasiswa.unesa.ac.id/index.p hp/jptn/article/view/7069 83,5 84 84,5 85 C4.5 KNN accuracy accuracy