Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## PENENTUAN PENILAIAN KREDIT MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Rinawati
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri (STMIK Nusa Mandiri)
Jl. Kramat Raya No.18  Jakarta Pusat http://www.nusamandiri.ac.id rinawati.riw@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Kredit macet merupakan salah satu resiko kredit yang dihadapi oleh pelaku industri keuangan  dan  perbankan.  Kredit  macet  dapat  dihindari  dengan  cara  melakukan analisa  kredit  yang  akurat  terhadap  calon    debitur.  Keakuratan  penilaian  kredit sangat  penting  untuk  profitabilitas  lembaga  keuangan.  Peningkatan  akurasi penilaian  kredit  dapat  dilakukan  dengan  cara  melakukan seleksi  terhadap atribut, karena  seleksi  atribut  mengurangi  dimensi  dari  data  sehingga  operasi  algoritma data  mining  dapat  berjalan  lebih  efektif  dan  lebih  cepat.Banyak  penelitian  yang telah  dilakukan  untuk  penentuan  penilaian  kredit.  Salah  satu  metode  yang  paling banyak digunakan adalah metode Naive Bayes. Dalam penelitian ini akan digunakan metode  Naive  Bayes  dan  akan  dilakukan  seleksi  atribut  dengan  menggunakan particle  swarm  optimization  untuk  penentuan  penilaian  kredit.  Setelah  dilakukan pengujian maka hasil yang didapat adalah  Naive Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 72,40 % dan nilai AUC sebesar 0,765. Kemudian dilakukan optimasi  dengan menggunakan  particle  swarm  optimization  hasil  menunjukkan  nilai  akurasi  yang lebih  tinggi  yaitu  sebesar  75,90%  dan  nilai  AUC  sebesar  0,773.  Sehingga  dicapai peningkatan  akurasi  sebesar  3,5  %,    dan  peningkatan  AUC  sebesar  0,008.  Dengan melihat nilai akurasi dan AUC, maka algoritma Naive Bayes berbasis particle swarm optimization masuk kedalam kategori klasifikasi cukup.
Kata kunci : Penilaian Kredit, Seleksi Atribut, Naive Bayes , Particle Swarm Optimization

## ABSTRACT
Bad credit is one of the credit risk faced by the financial and banking industry. Bad credit  can  be  avoided  by  means  of  an  accurate  credit  analysis  of  the  debtor.  The accuracy  of  credit  ratings  is  crucial  to  the  profitability  of  financial  institutions. Improved accuracy of credit ratings can be done by doing the selection of attributes, because  the  selection  of  attributes  reduce  the  dimensionality  of  the  data  so  that operation  of  the  data  mining  algorithms  can  be  run  more  effectively  and  more cepat.Banyak  research  has  been  conducted  to  determine  credit  ratings.  One  of  the methods most widely used method of Naive Bayes. In this study will be used method Naive  Bayes  and  will  do  the  selection  of  attributes  by  using  particle  swarm
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
optimization to determine credit ratings. After testing the results obtained are Naive Bayes produce accuracy value of 72.40% and AUC value of 0.765. Then be optimized by using particle swarm optimization results show values higher accuracy is equal to 75.90% and AUC value of 0.773. So as to achieve the increased accuracy of 3.5%, and increased  the  AUC  of  0.008.  By  looking  at  the  accuracy  and  AUC  values,  the  Naive Bayes  algorithm  based  on  particle  swarm  optimization  into  the  classification category enough.
Keywords: Credit scoring, Attributes Selection, Naive Bayes , Particle Swarm Optimization

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian  kredit  merupakan  hal  yang  penting  dalam  pengelolaan  resiko keuangan. Laporan   bank Indonesia menunjukkan bahwa pada  akhir tahun 2011 tercatat  kredit  macet  senilai  Rp.  33.401.000.000.000  naik  hingga  17,64% dibandingkan  dengan  th  2010  sebesar  Rp.  28.396.000.000.000  [1].  Hal  tersebut menunjukkan bahwa tingkat kredit macet mengalami kenaikan yang tajam. Kredit macet dapat dihindari dengan cara melakukan analisa kredit yang akurat terhadap calon  debitur  [2]. Tujuan  utamanya adalah untuk memperoleh keyakinan bahwa debitur  akan  dapat  memenuhi  setiap  kewajibannya  dan  memastikan  kualitas kredit  tetap  lancar  sampai  berakhirnya  perjanjian  kredit.    Keakuratan  penilaian kredit sangat penting untuk profitabilitas lembaga keuangan [3]. Penilaian kredit mengelompokkan  para  calon  debitur  menjadi  dua  jenis  yaitu  debitur  baik  dan debitur  buruk.  Debitur  baik  memiliki  kemungkinan  besar  akan  membayar kewajiban  keuangannya  dengan  lancar,  sedangkan  debitur  buruk  memiliki kemungkinan  besar  mengalami  kredit  macet  [3].  Penilaian  kredit  sangat  penting karena banyak keuntungan yang diperoleh yaitu mengurangi biaya analisa kredit, pengambilan keputusan lebih cepat, pemantauan lebih dekat dengan data yang ada dan memungkinkan untuk menetapkan calon debitur prioritas [4]. Penilaian kredit juga  bermanfaat  bagi  penyedia  kredit  untuk  mengukur  dan  mengelola  risiko keuangan dalam memberikan kredit sehingga  mereka dapat membuat keputusan yang lebih baik, lebih cepat dan lebih obyektif [5].
Seleksi fitur adalah langkah untuk memilih dan mendapatkan informasi yang lebih  berharga  dari  data  dengan  fitur  yang  besar.    Atribut    dan  informasi  yang berlebihan    yang  dimasukkan  kedalam  model  penilaian  kredit  mengakibatkan banyaknya  waktu dan biaya  yang dikorbankan bahkan akan mengurangi tingkat akurasi dan kompleksitas yang lebih tinggi. Untuk  itu diperlukan metode seleksi atribut pada data set dengan jumlah atribut yang besar untuk meningkatkan hasil akurasi [4].
Naive  Bayes adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu  class. Naive  Bayes didasarkan  pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural  network . Naive  Bayes terbukti  memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang tinggi saat diaplikasikan kedalam database dengan data yang besar [6].
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Particle swarm optimization (PSO) merupakan teknik komputasi evolusioner yang  mampu  menghasilkan  solusi  optimal  secara  global  dalam  ruang  pencarian melalui  interaksi  individu  dalam  segerombolan  partikel.    Setiap  partikel menyampaikan informasi berupa posisi terbaiknya kepada partikel yang lain dan menyesuaikan  posisi  dan  kecepatan  masing-masing  berdasarkan  informasi  yang diterima  mengenai  posisi  yang  terbaik  tersebut  [7]. Particle  swarm  optimization dapat digunakan sebagai teknik optimasi untuk mengoptimalkan subset fitur dan parameter  secara  bersamaan  [8].  Algoritma  PSO  sederhana  dan  memiliki kompleksitas  yang  lebih  rendah.  sehingga  dapat  memastikan  solusi  optimal dengan menyesuaikan pencarian global dan  lokal, sehingga kinerja klasifikasi SVM dapat  ditingkatkan  [8].  Melihat  kemampuan  dari    metode Particle  swarm optimization (PSO)    tersebut,  maka  pada  penelitian  ini  metode Particle  swarm optimization (PSO)  akan  diterapkan  untuk  seleksi    atribut  dalam  penentuan penilaian kredit sehingga akan diperoleh peningkatan akurasi.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Pustaka
2.2.1 Penilaian Kredit
Menurut  UU  Perbankan  No.10  Tahun  1998  Pasal  1  Ayat  11  menyatakan bahwa  kredit  adalah      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 utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Penilaian kredit didefinisikan sebagai teknik dan model keputusan yang mendasari penyedia kredit memutuskan masalah pemberian kredit kepada konsumen [9].

## 2.2.2 Seleksi Atribut
Seleksi  atribut  adalah  masalah  terkait  erat  dengan  pengurangan  dimensi. Tujuan seleksi atribut adalah untuk mengidentifikasi tingkat  kepentingan  atribut dalam  kumpulan  data,  dan  membuang  semua  atribut  lain  seperti  informasi  yang tidak relevan dan berlebihan. Karena seleksi atribut mengurangi dimensi dari data, maka  hal  ini  akan  memungkinkan  operasi  algoritma  data  mining  dapat  berjalan lebih efektif dan lebih cepat. Dalam beberapa kasus dengan  dilakukannya seleksi atribut dihasilkan peningkatan tingkat akurasi klasifikasi [10].

## 2.2.3 Naive Bayes
Metode Naive Bayes pertama kali dikenalkan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes  yang  digunakan  untuk  memprediksi  peluang  yang  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  teorema Bayes.  Algoritma Naive  Bayes merupakan  suatu  bentuk  klasifikasi  data  dengan menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik.  Algoritma Naive  Bayes dapat diartikan  sebagai  sebuah  metode  yang  tidak  memiliki  aturan, Naive  Bayes menggunakan  cabang  matematika  yang  dikenal  dengan  teori  probabilitas  untuk mencari  peluang  terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi  dengan  cara  melihat frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data  training.  Metode  Teorema  bayes  kemudian
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
dikombinasikan dengan naive yang diasumsikan dengan kondisi antar atribut yang saling bebas.

## 2.2.4 Algoritma Particle Swarm Optimization
Algoritma Particle  swarm  optimization (PSO)  pertama  kali  diusulkan  oleh Kennedy dan Eberhart pada tahun 1995. Particle swarm optimization (PSO) adalah jenis  algoritma  kecerdasan  yang  berasal  dari  perilaku  kawanan  burung  mencari makan  [8]. Particle  swarm  optimization (PSO)  merupakan  teknik  komputasi evolusioner yang mampu menghasilkan solusi secara global optimal dalam ruang pencarian melalui interaksi individu dalam segerombolan partikel.  Setiap partikel menyampaikan informasi berupa posisi terbaiknya kepada partikel yang lain dan menyesuaikan  posisi  dan  kecepatan  masing-masing  berdasarkan  informasi  yang diterima  mengenai  posisi  yang  terbaik  tersebut  [7]. Particle  swarm  optimization (PSO)  dapat  diasumsikan  dengan  sekelompok  burung  yang  secara  acak  mencari makanan di suatu daerah. Hanya ada satu potong makanan di daerah yang dicari tersebut. Burung-burung tidak tahu di mana makanan tersebut. Tapi mereka tahu seberapa  jauh  makanan  tersebut  dan  posisi  rekan-rekan  mereka.  Jadi  strategi terbaik  untuk  menemukan  makanan  adalah  dengan  mengikuti  burung  yang terdekat dari makanan [11].

## 2.2 Desain Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  eksperimen.  Penelitian  eksperimen melibatkan penyelidikan perlakuan pada parameter atau variabel tergantung dari penelitinya  dan  menggunakan  tes  yang  dikendalikan  oleh  si  peneliti  itu  sendiri. Dengan  metode penelitian sebagai berikut:
1. Pengumpulan data
Pada  tahap  ini  ditentukan  data  yang  akan  diproses.  Mencari  data  yang tersedia,  memperoleh  data  tambahan  yang  dibutuhkan,  mengintegrasikan semua  data  kedalam  data  set,  termasuk  variabel  yang  diperlukan  dalam proses.
2. Pengolahan data awal
Pada  tahap  ini  dijelaskan  tentang  tahap  awal  data  mining.  Pengolahan  awal data  meliputi  proses  input  data  ke  format  yang  dibutuhkan,  pengelompokan dan  penentuan  atribut  data,  serta  pemecahan  data (split) untuk  digunakan dalam proses pembelajaran (training) dan pengujian (testing).
3. Metode yang diusulkan
Pada tahap ini data dianalisis, dikelompokan variabel mana yang berhubungan satu  sama  lainnya.  Setelah  data  dianalisis  lalu  diterapkan  model-model  yang sesuai dengan jenis data. Pembagian data kedalam data latihan (training data) dan data uji (testing data) juga diperlukan untuk pembuatan model.
4. Eksperimen dan pengujian metode Pada tahap ini akan dilakukan eksperimen meliputi cara pemilihan arsitektur yang tepat dari metode yang diusulkan sehingga didapatkan hasil yang dapat membuktikan bahwa metode yang digunakan adalah tepat.
5. Evaluasi dan validasi hasil
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Pada tahap ini dilakukan evaluasi dan validasi hasil penerapan terhadap model penelitian yang dilakukan untuk mengetahui tingkat keakurasian model.

## 2.3 Pengumpulan Data
Data yang diperoleh adalah data sekunder karena diperoleh dari data kredit German  database  dalam  UCI machine  learning  responsitory. Data  kredit  German merupakan  data  publik  karena  data  tersebut  dipublikasikan  dan  data  tersebut dapat  diakses  oleh  siapa  saja.  Masalah  yang  harus  dipecahkan  di  sini  adalah penentuan penilaian kredit dari 1.000 nasabah 700 diidentifikasi sebagai nasabah yang  baik  dan  300  merupakan  nasabah  buruk.  Terdiri  dari  21  atribut.  Variabel tersebut  ada  yang  tergolong  variabel  prediktor  atau  pemrediksi  yaitu  variabel yang  dijadikan  sebagai  penentu  hasil  penilaian  kredit,  dan  variabel  tujuan  yaitu variabel yang dijadikan sebagai hasil  penilaian kredit. Adapun variabel prediktor yaitu: checking  account,  Duration,  history,  Purpose,  amount,  Savings  account, Present  employment  since,  Installment  rate  in  percentage  of  disposable  income, Personal  status  and  sex,  Other  debtors/guarantors,    Present  residence  since, Property, Age in years, Other installment plans, Housing, Number of existing credits at  this  bank,  Job,  Number  of  people  being  liable  to  provide  maintenance  for, Telephone, foreign worker. Sedangkan variabel tujuannya yaitu Response [12] .

## 2.4  Pengolahan data awal
Jumlah  data  awal  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data  yaitu  sebanyak 1.000  data,  namun  tidak  semua  data  dapat  digunakan  dan  tidak  semua  atribut digunakan  karena  harus  melalui  beberapa  tahap  pengolahan  awal  data (preparation data). Untuk menghilangkan duplikasi dan inkonsistensi data,  maka dilakukan replace missing.

## Gambar 1. Hasil Replace Missing
Dari gambar 1  diatas diketahui bahwa tidak terdapat missing attribute yang terjadi yang berarti semua data dan atribut dapat digunakan dalam pengolahan data.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 2.5 Metode yang diusulkan
Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian    ini  adalah  menggunakan  algoritma Naive Bayes dan Particle swarm optimization. Berikut ini bentuk gambaran metode algoritma yang akan diuji.
Particle Swarm Optiization Atribute Weighting represented by this particle Traning Naive Baiyes Model Evaluation fitness of particle Update particle best and global best Update particle velocity and global position Is stop condition satisfied? Optimal Naive Bayes Atribute obtined A particle in the population Given a population of particles with random positions and velocities Yes No Optimal Naive Bayes clasification Model obtined Gambar 2. Metode yang diusulkan

## 3. PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengujian Metode Naive Bayes
Hasil dari pengujian metode   yang  dilakukan  adalah untuk menentukan  nilai accuracy dan  AUC.  Metode  pengujiannya  menggunakan cross  validation dengan desain modelnya sebagai berikut.
Gambar 3 . Desain model Validasi
Pada  penelitian  penilaian  kredit  menggunakan  algoritma Naive  Bayes menggunakan framework RapidMiner sebagai berikut.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Gambar 4 . Model pengujian validasi Naive Bayes
Nilai accuracy,  precision ,  dan recall dari  data  training  dapat  dihitung  dengan menggunakan RapidMiner .
Tabel 1 .  Model Confusion Matrix untuk metode Naive Bayes accuracy:72.40% +/-6.20% (mikro:
72.40%) True GOOD True BAD Class precission pred. GOOD 533 109 83.02% pred. BAD 167 191 53.35% class recall 76.14%  63.67%
Pada Tabel 1 dijelaskan hasil pengujian dengan menggunakan metode Naive Bayes didapatkan  hasil  Dari  1.000  data,  533  diklasifikasikan  GOOD  sesuai  dengan prediksi  yang  dilakukan  dengan  metode Naive  Bayes ,  lalu  109  data  diprediksi GOOD  tetapi  ternyata  hasilnya  BAD,  167  data  diprediksi  BAD    ternyata  hasil  nya GOOD dan 191 diklasifikasikan BAD sesuai dengan prediksinya.
Hasil perhitungan divisualisasikan dengan kurva ROC. Garis horizontal adalah false positives dan garis vertikal true positives .
Gambar 5 . Kurva ROC dengan metode Naive Bayes
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Dari Gambar 5 terdapat grafik ROC dengan nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 0.765 dimana diagnosa hasilnya Fair classification.
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  dilakukan  untuk  memecahkan  masalah penilaian  kredit,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  eksperimen  menggunakan metode Naive Bayes mempunyai tingkat akurasi sebesar 72.40 % dan mempunyai nilai AUC sebesar 0.765.
3.2 Hasil Pengujian Model Naive Bayes berbasis Particle swarm optimization
Pengujian dengan menggunakan metode Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization pada framework RapidMiner sebagai berikut.
Gambar 6 . Desain model Validasi Naive Bayes berbasis PSO
Gambar 7. Modelpengujian Validasi Naive Bayes berbasis PSO
Dari  hasil  eksperiment  diperoleh  hasil  seleksi  atribut  seperti  dalam  Tabel  2 dibawah ini.
Tabel 2. Hasil Seleksi Atribut Atribute Weight checking account 1 Duration 1 History 1 Purpose 1 Amount 0.995 Savings account 1 Present employment since 1 Installment rate in percentage of disposable income 1 Personal status and sex 0.603 Other debtors / guarantors 1
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Atribute Weight Present residence since 1 Property 0 Age in years 0 Other installment plans 0 Housing 1 Number of existing credits at this bank 0.910 Job 0 Number of people being liable to provide maintenance for 0 Telephone 0 foreign worker 0
Dari  Tabel  2  hasil  seleksi  atribut  diperoleh  7  atribute  variabel  prediktor  yang memiliki  weight  0  yaitu:  Property,  Age  in  years,  Other  installment  plans,    Job, Number  of  people  being  liable  to  provide  maintenance  for,  Telephone,  foreign worker. Berarti bahwa atribute tersebut tidak memiliki pengaruh terhadap akurasi penilaian kredit, sehingga diperoleh  13 atribut yang digunakan.
Tabel 3 .  Model Confusion Matrix untuk metode Naive Bayes berbasis Particle
Swarm Optimization accuracy:75.90% +/-4.46% (mikro: 75.90%) True GOOD True BAD Class precission pred. GOOD 600 141 80.97% pred. BAD 100 159 61.39% class recall 76.14% 63.67%
Tabel  3  menjelaskan  bahwa  dari  1.000  data,  600  diklasifikasikan  GOOD  sesuai dengan prediksi, lalu 141 data diprediksi GOOD tetapi ternyata hasilnya BAD, 100 data  diprediksi  BAD    ternyata  hasilnya  GOOD,159  diklasifikasikan  BAD  sesuai dengan  prediksi.  Dari  hasil  perhitungan    tersebut,  kemudian  divisualisasikan dengan  kurva  ROC.  Garis  horizontal  adalah false  positives dan  garis  vertikal true positives .
Gambar 8 . Kurva ROC dengan metode Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Dari Gambar 8 terdapat grafik ROC dengan nilai AUC ( Area Under Curve ) sebesar 0.773 dimana diagnosa hasilnya Fair classification .
Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan untuk memecahkan masalah penilaian  kredit,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  eksperimen  menggunakan metode Naive  Bayes berbasis Particle  Swarm  Optimization mempunyai  tingkat akurasi sebesar 75.90 % dan mempunyai nilai AUC sebesar 0.773.
Perbandingan  hasil  antara  metode Naive  Bayes dengan Naive  Bayes berbasis Particle Swarm Optimization dapat dilihat dalam tabel dibawah ini:
Tabel 4 .  Perbandingan hasil  metode Naive Bayes dan Naive Bayes berbasis
Particle Swarm Optimization Accuracy AUC Naive Bayes 72.40% 0.765 Naive Bayes berbasis PSO 75.90 % 0.773 4. SIMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan pengujian model dengan menggunakan Naive Bayes dan Naive Bayes berbasis Particle Swarm Optimization dengan menggunakan data kredit German. Model yang dihasilkan diuji untuk mendapatkan nilai accuracy dan  AUC  dari  setiap  algoritma  sehingga  didapat  pengujian  dengan  menggunakan Naive  Bayes didapat  nilai accuracy adalah  72,40  %  dan  nilai  AUC  adalah  0.765. Sedangkan  pengujian  dengan  mengunakan Naive  Bayes berbasis Particle  Swarm Optimization dilakukan seleksi atribut dari 20 variabel prediktor terpilih 13 atribut yang digunakan, sehingga didapatkan nilai accuracy 75.90% dan nilai AUC adalah 0.773.  Maka  dapat  disimpulkan  pengujian  data  kredit  German  UCI  data  set menggunakan Naive  Bayes berbasis Particle  Swarm  Optimization didapat  bahwa metode  tersebut  lebih  akurat  dalam  penentuan  penilaian  kredit  dibandingkan dengan  metode Naive  Bayes tunggal,  ditandai  dengan  peningkatan  nilai  akurasi sebesar 3,5% dan nilai AUC sebesar 0.008, dengan nilai tersebut masuk  kedalam klasifikasi akurasi cukup ( fair classification ).
Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan  dan  hasil  kesimpulan  yang diberikan maka ada saran atau usul yang di berikan antara lain:
1) Untuk  meningkatkan  hasil  optimasi  dapat  dilakukan  metode  pemilihan parameter dengan metode Genetic Algorithm dan lain-lain.
2) Mencoba menerapkan metode optimasi  yang lain sebagai bahan perbandingan.
3) Untuk mengetahui kehandalan metode maka pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan penggunaan data set lebih dari satu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Indonesia, Juni 2012. [Online]. Available: http://www.bi.go.id/NR/rdonlyres/B03D425D-9BEE-42A7-B500-
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
DE7C023507CE/26392/BISPIApril20121.pdf.
[2] T. Bellotti and J. Crook, "Support Vector Machines For Credit Scoring And Discovery Of Significant Features," Expert System With Application, vol. 36, no. 2, pp. 3302-3308, 2009.
[3] G. Wang, J. Hao, J. Ma and H. Jiang, "A Comparative Assessment Of Ensemble Learning For Credit Scoring," Expert System With Applications: An International Journal, vol. 38, no. 1, pp. 223-230, 2011.
[4] P. Yao, "Feature Selection Based On SVM For Credit Scoring," International Conference on Computational Intelligence and Natural Computing, pp. 44-47,
2009.
[5] H. C. Koh, W. C. Tan and C. P. Goh, "A Two-step Method To Construct Credit Scoring Models With Data Mining Technigues," International Journal of Business and Information, vol. 1, pp. 96-118, 2006.
[6] Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: ANDI, 2009.
[7] S. Wang and B. Meng, "Parameter Selection Algorithm for Support Vector Machine," Procedia Environmental Sciences, vol. 11, pp. 538-544, 2011.
[8] L. Yun, Q.-y. Cao and H. Zhang, "Application of the PSO-SVM model for Credit Scoring," Seventh International Conference on Computation Intelligence and Security, pp. 47-51, 2011.
[9] A. Heiat, "Modeling Consumer Credit Scoring Through Bayes Network," World Journal of Social Sciences, vol. 3, pp. 132-141, 2011.
[10] O. Maimon and L. Rokach, Data Mining and Knowledge Discovery Handbook, London: Springer , 2010.
[11] C. Grosan, A. Abraham and M. Chis, "Swarm Intelligence in Data Mining," Studies in Computational Intelligence (SCI), vol. 34, pp. 1-20, 2006.
[12] D. Aha and F. G. S. a. U. Irvine, "UCI Machine Learning Repository," Rexa.info, 2007. [Online]. Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/about.html.