## PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK PENILAIAN RUMAH TINGGAL
Budi Setiadi Fakultas Teknik Uniska MAAB Banjarmasin
Email : budibtc75@yahoo.com

## ABSTRACT
There is still a possibility of assessment error homes as a reference value of credit,  which  will  open  opportunities  for NPL.  So  we  need  a  way  of  assessment (predictive  value)  is  quite  proportional,  credible  and  accurate.  Inaccurate predictions  led  to the  planning  of  improper  credit  management.  Prediction  value of  collateral  house  has  attracted  the  interest  of  many  researchers  because  of  its importance both in theoretical andempirical.
Namely C4.5 decision tree algorithm, CART and CHAID that can be used for  credit  risk  status.  The  third  tree  algorithm  produces  different  models  for  the same  data  set.  Therefore,  this  study  aims  to  implement  a  C4.5  decision  tree algorithm  for  the  assessment  of  the  residence.  Evaluation  results  will  be processing using precision and recall, and then compared and analyzed the results between  assessors  using  other  analysis  methods  (Naive  Bayes,  K-NN)  with  the results  predicted  by  the  method  of  classification  algorithm  C4.5.  From  here  will look the accuracy of the implementation of C4.5.
Keywords :  Classification Algorithm, Decision Tree, C4.5, Assessment

## 1. PENDAHULUAN
Kredit bermasalah di perbankan dapat disebabkan oleh berbagai hal apakah itu  kesengajaan  pihak  yang  terlibat  dalam  proses  kredit  atau  kesalahan  prosedur atau mungkin faktor makro ekonomi.
Untuk dapat mencari permasalahan tersebut yang pertama dilihat tentu saja adalah  prosedur  atau  proses  kredit  tersebut  dilaksanakan  dengan  benar  atau  ada penyimpangan. Apabila prosedur telah dijalankan dengan benar maka perlu dikaji apakah  ada  kesengajaan  pihak-pihak  yang  terlibat  dalam  memberikan rekomendasi,  opini  dan  informasi  yang  tidak  sebenarnya.  Atau  mungkin  perlu
dikaji  apakah  ada  faktor  makro  ekonomi  yang  menyebabkan  penyimpangan terhadap proyeksi atau rencana yang telah ditetapkan.
Pada  umumnya  pihak  perbankan  atau    penilai  (jasa  pihak  ketiga) menggunakan instrumen analisis yang dikenal dengan  the five of credit atau  the 5  C,  yaitu character (kepribdian)  yaitu  penilaian  atas    karakter  atau  watak  dari calon    debitornya, capacity (kemampuan)  yaitu  prediksi  tentang  kemampuan bisnis dan kinerja bisnis debitor untuk melunasi hutangnya, capital (modal) yaitu penilaian  kemampuan  keuangan  debitor  yang  mempunyai  korelasi  langsung dengan  tingkat  kemampuan  bayar  kreditor, condition  of  economy (kondisi ekonomi)  yaitu  analisis  terhadap  kondisi  perekonomian  debitor  seccara  mikro maupun  makro  dan collateral (agunan)  yaitu  harta  kekayaan  debitor  sebagai jaminan bagi pelunasan hutangnya jika kredit dalam keadaan macet.
Kesengajaan  pihak-pihak  yang  terlibat  dalam  proses  kredit  yang  mungkin terjadi baik dari pihak calon debitur, pihak kreditur maupun konsultan independen antara lain :
 Pemberian  informasi  dan  dokumen  yang  tidak  sebenarnya  oleh  calon debitur baik dokumen administrasi, legal maupun laporan keuangan.
 Rekayasa terhadap feasibility  yang dilakukan oleh pihak konsultan akibat pengaruh calon debitur atau oknum kreditur.
 Rekayasa  terhadap  penilaian  yang  dilakukan  oleh  penilai  independen pengaruh dari calon debitur atau oknum kreditur.
 Rekayasa  terhadap  analisa  kelayakan  kredit  dan  analisa  keuangan  yang dilakukan oleh oknum divisi risk management akibat pengaruh dari calon debitur atau oknum kreditur.
 Rekayasa  terhadap  laporan  pengawasan  yang  dilakukan  oleh  konsultan pengawas akibat pengaruh dari calon debitur atau oknum kreditur.
Apabila  prosedur  telah  berjalan  dengan  benar  dan  tidak  terdapat  rekayasa seperti di atas maka kemungkinan  kredit bermasalah/NPL (non performing loan) terjadi  akibat  faktor  luar  atau  faktor  makro  ekonomi  yang  mungkin  di  luar kemampuan pihak debitur maupun pihak kreditur. Sehingga kemungkinan terjadi NPL  yang    terdapat  kecenderungan  adanya  tindak  kolusi  dan  korupsi  adalah
akibat penyimpangan prosedur dan rekayasa dari pihak pihak yang terlibat dalam proses kredit.
Dengan  demikian,  meskipun  telah  menggunakan  jasa  pihak  ketiga,  masih terdapat kemungkinan kesalahan penilaian agunan sebagai acuan nilai kredit, yang akan  membuka  peluang  terjadinya  NPL.  Jadi  diperlukan  suatu  cara  penilaian (prediksi nilai) yang cukup proporsional, kredibel dan akurat.
Prediksi  yang  tidak  akurat    menyebabkan    perencanaan  manajemen    kredit yang  tidak  tepat.    Prediksi   nilai  agunan  telah  menarik  minat banyak  peneliti karena nilai  pentingnya baik di  teoritis  dan  empiris.  Banyak  model  dan metode telah  disajikan  di masa  lalu.   Perlu  algoritma  yang  efektif  untuk  prediksi  nilai agunan untuk pengajuan kredit.
Josef  Zurada  dan  K.  Niki  Kunene  [ 1 ]  menegaskan  bahwa  penting  bagi institusi  keuangan    untuk  secara  akurat  mengevaluasi  risiko  kredit  yang  mereka timbulkan tiap kali memutuskan sebuah pemberian pinjaman, sesuatu yang tidak dapat diabaikan; Dengan demikian, kebutuhan model penilaian yang akurat sangat penting  dalam  ekonomi  yang  mengandalkan  pada  ketersediaan  kredit  untuk kegiatan  ekonomi  sehari-hari.  Penelitian  tentang  model  penilaian  kredit  terus berkembang  dan  mengeksplorasi  berbagai metode termasuk  survival analysis, linear  discriminant  analysis  (LDA),  logistic  regression  (LR)  , k -nearest  neighbor ( k NN),  classification  trees  (CT),  neural  networks  (NN),    radial  basis  function neural networks (RBFNN), support vector machines (SVM), decision trees (DT), ensemble techniques, genetic programming.
W  Yogi  Yusuf  [ 3 ]  menggunakan  algoritma  decision  tree  yaitu  C4.5,  CART, dan  CHAID  yang  dapat  digunakan  untuk  status  resiko  kredit.  Ketiga  algoritma tersebut menghasilkan model tree yang berbeda untuk set data yang sama. Model yang  berbeda  dapat  memberikan  keakuratan  yang  berbeda  pula.  Algoritma  C4.5 memberikan  rata-rata  tingkat  keakuratan  sebesar  87,72%,  CART  87,27%,  dan CHAID 87,15%.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  pada  penelitian ini adalah  penelitian  eksperimen  dengan urutan sebagai berikut, masalah pada penelitian ini adalahpenilaian rumah tinggal pengajuan  kredit  khususnya  Rumah  tinggal  berupa  tanah  plus  bangunan.  Dari masalah di atas, setelah dilakukan studi literatur dari buku dan jurnal, ditemukan bahwa  untuk  penilaian  rumah  tinggal    dapat  menggunakan  metode data mining berupa  algoritma  klasifikasi  untuk  meningkatkan  akurasi.  Beberapa algoritma klasifikasi: Mean-vector, K-Nearest Neighbor, ID3, C4.5, C5.0, CHAID dan  CART.    Dalam  penelitian  ini  akan  menerapkan    algoritma  C4.5untuk penilaian  rumah  tinggal  .Pengembangan    yang  Menerapkan  Computingapproach dalam  Penelitian  ini  akan  mengembangkan  penilaian  rumah  tinggal  dengan algoritma  C4.5.  Penerapan  Software  Rapidminer  pada  Obyek  Penelitianini  akan diterapkan  pada  satu  set  data  model  simulasi  berdasarkan  data  nyata  yang  di dapatkan  dari  lembaga  penilai  kredit.  Selanjutnya  evaluasi  dan  validasi  hasil penerapan,  Hasil  pengolahan  akan  dibandingkan  dan  dianalisa  hasilnya  antara penilai  yang  menggunakan  metode    analisis  kredit  biasa  dengan  hasil  prediksi dengan metode klasifikasi algoritma C4.5.

## Kerangka Pemikiran
3. HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN
Pertama kali pengujian dilakukan dengan data yang belum diolah/dimodifikasi (gambar 1 dan 2 ). Ketika diimplementasi dengan rapidminer menghasil data:
Gambar 1  Akurasi hasil C4.5 menggunakan data original
PROBLEM
Bagaimana Menerapkan Decision Tree untuk penilaian agunan pengajuan kredit APPROACH Algoritma C4.5 DEVELOPMENT MatLab/Weka/RapidMiner IMPLEMENTATION
Data Appraisal
RESULT Algoritma Decision Tree  dapat
diterapkan untuk penilaian agunan pengajuan kredit MEASUREMENT Analisa Hasil Prediksi
Perbandingan dengan data asal
Gambar 2  Diagram pohon hasil C4.5 menggunakan data awal
Karena  hasil  yang  didapatkan  belum  sesuai,  terutama  pohon  keputusan  belum terbentuk, maka data kemudian diolah dengan membuat kategori-kategori:
1. Kategori wilayah (A, B, C)
2. Luas tanah (A, B, C, D, E)
3. Harga tanah (SM, M, P, T, ST)
4. Luas bangunan (A,  B, C, D, E)
5. Harga Bangunan (SM, M, P, T, ST)
Ketika data ini diimplementasikan, hasilnya:
Gambar 4  Diagram pohon hasil C4.5 menggunakan data Tabel 1
Hasil  akurasi  memang  menurun  menjadi  51,67%  tetapi,  pohon  keputusan terbentuk.
Dengan  sedikit  perbaikan,  akurasi  dapat  ditingkatkan.  Perbaikan  yang  dilakukan hanyalah  membuat  kategori  untuk  total  harga  tanah  plus  bangunan  dan    nilai permohonan, kemudian dikalikan dengan nilai wilayah,
Kategori Wilayah A = 3, B = 2, C = 1
Gambar 5  Akurasi hasil C4.5 menggunakan data Tabel 2
Gambar 6  Diagram pohon menggunakan data Tabel 2

## B. Evaluasi dan Validasi Hasil
Hasil C4.5 dievaluasi dan dibandingkan dengan beberapa metode lain.
1. Random Tree
Gambar 7  Akurasi Hasil Random Tree
2. k-NN
Gambar 8  Akurasi Hasil k-NN

## 3. Naive Bayes

## Gambar 9  Akurasi Hasil Naive Bayes
4. C4.5

## Gambar 10  Akurasi hasil C4.5
Secara  umum  C4.5  lebih  baik  dibandingkan  dengan  k-NN,  Random  Tree,  Naive Bayes dan CART, walaupun pada tingkat akurasi masih unggul hasil CART

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
a. Decision  Tree  C4.5  dapat  diterapkan  dalam  penilaian  agunan  kredit dengan akurasi 72,73%.
b. Decision  Tree  C4.5  memprediksi  lebih  akurat  dari  pada  k-NN,  Random Tree,  Naive  Bayes  dan  CART,  dalam  penilaian  agunan  kredit,  sehingga mampu  memberikan  solusi  bagi  kreditur,  petugas  penilai  (estimator)  dan dapat  membantu pihak terkait, yang dalam hal ini adalah appraisal kredit dan  perbankan  dalam    membuat  penilaian    agunan  pengajuan  kredit dengan hasil yang lebih baik.
c. Proses  klasifikasi  dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  menentukan jumlah  kategori  yang  terbentuk  di  awal  proses  sesuai  dengan  jumlah kelompok  yang  diinginkan.  Dengan  demikian,  tidak  dapat  dipastikan
berapa sesungguhnya jumlah kategori ideal yang terbentuk dari data yang ada, sehingga akurasi hasil klasifikasi sulit ditingkatkan di atas 75%.

## Saran
a. Untuk  kota  Banjarmasin  belum  ada  zonasi  yang  jelas,  dan  belum  ada resume  data  pada  pihak  yang  berwenang  mengenai  kisaran  harga  tanah pada wilayah kota, sehingga kategori yang diambil adalah persepsi umum dikalangan appraisal kredit. Guna menaikan akurasi klasifikasi, perlu data zona wilayah ini selain standarisasi kategori.
b. Keterbatasan  lain  dari  penelitian  ini  adalah  hanya  uji  coba  untuk  menilai tingkat  akurasi  penerapan  decision  tree  C4.5.  Agar  penelitian  ini  dapat memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar,  perlu  untuk  pengembangan dengan  cara  menerapkan  decision  tree  dalam  suatu  alat  bantu  (berupa software), sehingga dapat langsung diterapkan untuk penyelesaian masalah penilaian agunan dengan cepat dan mudah.
c. Perlu  pengembangan  algoritma  hybrid,  yaitu  dengan  memanfaatkan algoritma  lain  selain  keluarga  decision  tree,  seperti  memanfaatkan algoritma neural network.

## Daftar Pustaka
[1] Jozef  Zurada  and  K.  Niki  Kunene,  "Comparisons  of  the  Performance  of Computational  Intelligence  Methods  for  Loan  Granting  Decisions,"  in Proceedings of the 44th Hawaii International Conference on System Sciences 2011 , Hawaii, 2011, pp. 1-10.
[2] Mostafa Mahmoud and Ahmed Ali Najla Algadi, "Expert System for Banking Credit  Decision,"  in International  Conference  on  Computer  Science  and Information Technology 2008 , 2008, pp. 813-819.
[3] W  Yogi  Yusuf,  "Perbandingan  Performance  Algoritma  Decision  Tree  C5.0, CART, CHAID dan C4.5 :  Kasus Prediksi Status Resiko Kredit Di Bank X," in Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI 2007) , Yogyakarta, 2007.
[4] Larose  Daniel  T, Discovering  knowledge  in  data:  An  Introduction  to  Data Mining .: Wiley Interscience, 2005.
[5] Susanto  Sani  and  Suryadi  Dedy, Pengantar  Data  Mining:  Menggali Pengetahuan Dari Bongkahan Data . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2010.
Halaman sengaja dikosongkan