## Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dengan Multilayer Perceptron Untuk Analisa Pemberian Kredit

## Amrin, Irawan Satriadi
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Bina Sarana Informatika Email: amrin.ain@bsi.ac.id , irawan.irs@bsi.ac.id

## Abstrak
Permasalahan yang sering dihadapi dalam pemberian kredit adalah menentukan keputusan pemberian kredit kepada seorang calon debitur, sedangkan permasalahan yang lain adalah  tidak semua pembayaran kredit oleh debitur dapat berjalan dengan baik. Diantara penyebabnya adalah kesalahan penilaian dalam membuat keputusan kredit. pada penelitian ini akan digunakan metode neural network model multilayer perceptron  untuk menilai kelayakan pemberian kredit. Dari hasil pengujian untuk mengukur performa dari model menggunakan metode pengujian Confusion Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa metode neural network multilayer perceptron memiliki tingkat  akurasi 96,1% dan dengan nilai area under the curva (AUC) sebesar 0,999. Hal ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan  termasuk katagori klasifikasi  sangat baik karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.
Kata Kunci: neural network, multilayer perceptron, confusion matrix, kurva ROC

## Abstract
The Problem that is often faced in giving credit is determining the decision to give credit 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   neural  network  with multilayer perceptron  method to analyze the feasibility of  giving  credit. 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  neural network multilayer perceptron has a value of  96,1% accuracy and AUC value of  0.999. This shows that the model produced, including the classification is Exellent Clasification because it has the AUC values between 0.90- 1.00.
Keywords : neural network, multilayer perceptron, confusion matrix, ROC Curva

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  (Rivai  &  Veithzal,  2006)  kredit  adalah  penyerahan  barang,  jasa,  atau  uang  dari  satu  pihak (kreditor/pemberi pinjaman) atas dasar kepercayaan kepada pihak lain (nasabah atau pengutang/ borrower ) dengan janji membayar dari penerima kredit kepada pemberi kredit pada tanggal yang telah disepakati kedua belah pihak.
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    adalah  menentukan  keputusan  pemberian  kredit  kepada  seorang  calon  debitur,  sedangkan permasalahan yang lain adalah  tidak semua pembayaran kredit oleh debitur dapat berjalan dengan baik atau sering kita sebut kredit macet. Penyebab kredit macet diantaranya  adalah kesalahan penilaian dalam membuat keputusan kredit.
Agar kredit yang diberikan mencapai sasaran, yaitu aman, maka analisis kredit perlu dilakukan. Analisis kredit    (Rivai  &  Veithzal,  2006)  adalah  kajian  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  kelayakan  dari  suatu permasalahan kredit. Melalui hasil analisis kreditnya, dapat diketahui apakah usaha nasabah layak ( feasible ) dan marketable (hasil usaha dapat dipasarkan), dan profitable (menguntungkan), serta dapat dilunasi tepat waktu. 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  jaringan syaraf  tiruan model multilayer perceptron untuk menilai kelayakan pemberian kredit mobil. Data yang penulis gunakan adalah data nasabah Bank Perkeditan Rakyat (BPR) Syariah Citayam Depok.
Kelebihan metode jaringan syaraf tiruan 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.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Menurut  Han  dan  Kamber  dalam  (Amrin,  2017) 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. 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 & Sivanandam, 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).
Data mining sering disebut juga Knowledge Discovery in Database atau disingkat menjadi KDD, adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar  (Santosa, 2007). Gambar   tahapan pembuatan aplikasi data  mining ditunjukan pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Proses KDD Sumber: Han & Kamber
Gambar 1 menunjukkan langkah dalam proses data mining. Proses dalam tahap data mining terdiri dari tiga langkah utama, yaitu (Sogala, 2006): 1. Data Preparation
Pada langkah ini, data dipilih, dibersihkan, dan dilakukan preprocessed mengikuti pedoman dan knowledge dari  ahli  domain  yang  menangkap  dan  mengintegrasikan  data  internal  dan  eksternal  ke  dalam  tinjauan organisasi secara menyeluruh.
2. Algoritma data mining Penggunaan algoritma data mining dilakukan pada langkah ini untuk menggali data yang terintegrasi untuk memudahkan identifikasi informasi bernilai.
3. Fase analisa data
Keluaran dari data mining dievaluasi untuk melihat apakah knowledge domain ditemukan dalam bentuk rule yang telah diekstrak dari jaringan.

## 2.2 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  (Kusumadewi, 2010). Neural network adalah (Han & Kamber, 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 (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   (Vercellis, 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 2 : Arsitektur Neural Network Sumber: Shukla et al.

## 2.3 Algoritma Multilayer Perceptron (MLP)
Pada Multilayer Perceptron (MLP), digunakan fungsi standar Sigmoid dimana jumlah pembobotan dari sejumlah input dan bias dimasukkan ke activation level melalui fungsi transfer untuk menghasilkan outpu t, dan unit-unit diatur dalam  lapisan topologi feed-forward yang disebut Feed Forward Neural  Network . Ketika ada lebih dari satu lapisan tersembunyi ( hidden layer ), keluaran ( output ) dari lapisan tersembunyi dimasukkan ke hidden layer berikutnya dan bobot terpisah digunakan untuk penjumlahan ke setiap lapisan berikutnya (Khotari, 2004).

## 2.4 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    (Vercellis,  2009). The  area  under  curve (AUC)  dihitung  untuk  mengukur  perbedaan performansi metode yang digunakan. AUC dihitung menggunakan rumus:  (Liao, 2007)
𝛳 𝑟 = 1 𝑚𝑛 ∑ ∑ 𝜓 𝑚 𝑖=1 𝑛 𝑗=1 (x𝑖 𝑟 , x𝑗 𝑟 ) (1)
Dimana
𝟁 (X,Y) = { 1   𝑌 < 𝑋 1 2 𝑌 = 𝑋 0  𝑌 > 𝑋
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

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  yang  digunakan  sebanyak  480  data  kredit  baik  yang  bermasalah  maupun  yang  tidak bermasalah. Dari data tersebut,  70% data (336  data) digunakan sebagai data training, dan 30% data (144 data) sebagai data testing. Variabel input pada penelitian ini terdiri dari tiga belas variabel, yaitu: 1. Status Perkawinan, 2.  Jumlah  Tanggungan,  3.  Umur  4.  Status  Tempat  Tinggal,  5.  Kepemilikan  Rumah,  6.  Pekerjaan,  7.  Status Pekerjaan, 8. Status Perusahaan, 9. Penghasilan, 10. Uang Muka, 11. Pendidikan, 12. Lama Tinggal, 13. Kondisi Rumah,    Sedangkan  variabel  output  adalah  variabel  Keputusan.  Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk menganalisa adalah SPSS versi 21 .

## 3.1 Penerapan Neural Network Model Multilayer Perceptron
Proses pelatihan jaringan syaraf tiruan menggunakan 70% dari total data, pada proses ini akan dilakukan pelatihan dengan arsitektur neural network yang berbeda-beda, sehingga diperoleh jaringan terbaik.  Selanjutnya sisanya 30% sebagai data testing yang digunakan untuk memperbaiki bentuk model.
Data  yang  telah  terbagi  menjadi  data  training  dan  data  testing  kemudian  diterapkan  ke  dalam  model multilayer  perceptron.  Berikut  adalah  gambar  Diagram  Network  Adapun    model  analisa  kelayakan  pemberian kredit mobil dengan neural network radial basis function seperti terlihat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Diagram Network MLP Sumber: Hasil Pengolahan dengan spss 21.0
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 1. Confusion Matrix Sample Observed Predicted 0 1 Percent Correct Training 0 122 2 98.4% 1 1 201 99.5% Overall 37.7%  62.3%  99.1% Testing 0 53 2 96.4% 1 4 95 96.0% Overall 37.0%  63.0%  96.1% Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan spss 21.0
Dari tabel di atas terlihat bahwa tingkat akurasi model sebesar 96,1%.
2. Kurva ROC
Berikut adalah grafik kurva ROC dengan menggunakan SPSS 21 .
Gambar 7. Kurva ROC Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan SPSS 21.0
Adapun nilai AUC (Area Under the Curva) sebesar 0,947. Seperti pada tabel berikut:
Tabel 4. Area Under the Curva (AUC)
Area Under the Curve Area y .00 .999 1.00 .999
Sumber: Hasil Pengolahan Menggunakan SPSS 21.0
Model  yang  dihasilkan    termasuk    klasifikasi    cukup  baik  karena  memiliki  nilai  AUC  antara  0.90-1.00,  yaitu sebesar 0.999.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil berdasarkan penelitian ini adalah bahwa performa model neural network model multilayer  perceptron untuk  pemberian  kredit  mobil  yang  dibentuk  dari  data training  dan  divalidasi  pada  data testing memberikan tingkat akurasi kebenaran sebesar 96,1% dengan nilai area under the curva (AUC) sebesar 0,999.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  yang  dihasilkan    termasuk  katagori  klasifikasi    sangat  baik  karena memiliki nilai AUC antara 0.90-1.00.

## REFERENCES
Alpaydin, E. (2010). Introduction to Machine Learning . London: The MIT Press.
Amrin, A. (2017). Analisa Kelayakan Pemberian Kredit Mobil Dengan Menggunakan Metode Neural Network Model Radial Basis Function.
Paradigma , 19 (102), 1410–5063. Retrieved from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/paradigma/article/view/2283 Gorunescu, F. (2011). Data Mining: Concepts, Models, and Techniques . Verlag Berlin Heidelberg: Springer. Han,  J.,  &  Kamber,  M.  (2006). Data  Mining:  Concepts  and  Techniques . Soft  Computing (Vol.  54).  San  Fransisco:  Morgan  Kauffman. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5 Khotari. (2004). Data Mining Concepts and Technique . San Fransisco: Morgan Kauffman. Kusumadewi, S. (2010). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan . Yogyakarta: Teknik Informatika FT UII. Larose, D. . (2005). Discovering Knowledge in Data . New Jersey: John Willey & Sons, Inc. Liao, T. W. (2007). Recent Advances in Data Mining of Enterprise Data: Algorithms and Application. Singapore: World Scientific Publishing. Maharani, M., Hasibuan, N. A., Silalahi, N., Nasution, S. D., Mesran, M., Suginam, S., … Yuhandri, Y. (2017). IMPLEMENTASI DATA MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET  DENGAN  MENERAPKAN  ASSOCIATION  RULE. Jurnal  Riset Komputer (JURIKOM) , 4 (4), 6–11. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/312495968 Puspitaningrum, D. (2006). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan . Yogyakarta: Andi Offset. Rivai, V., & Veithzal, A. P. (2006). Credit Management Handbook . Jakarta: Raja Grafindo Persada. Santosa, B. (2007). Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Graha Ilmu. Sogala, S. S. (2006). Comparing the Efficacy of the Decision Trees with Logistic Regression for Credit Risk Analysis . India. Sumathi, S., & Sivanandam, S. N. (2006). Introduction to Data Mining and its Applications . Berlin Heidelberg New York: Springer. Vercellis, C. (2009). Business Intelligent: Data Mining and Optimization for Decision Making . Southern Gate, Chichester, West Sussex: John Willey & Sons, Ltd. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2011). Data Mining: Practical Machine Learning and Tools . Burlington: Morgan Kaufmann. Widayu, H., Nasution, S. D., Silalahi, N., & Mesran, M. (2017). DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI JENIS TRANSAKSI NASABAH PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA C4.5. MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 1 (2). Retrieved  from http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/323/273
Windarto,  A.  P.  (2017).  Implementation  of  Data  Mining  on  Rice  Imports  by  Major  Country  of  Origin  Using  Algorithm  Using  K-Means Clustering Method. International Journal of Artificial Intelligence Research , 1 (2), 26. https://doi.org/10.29099/ijair.v1i2.17