## RESEARCH ARTICLE • OPEN ACCESS

## Analisis Kelayakan Kredit Menggunakan Classification Tree dengan Teknik Random Oversampling
Lo Mei Ly Vebriyanti, Shantika Martha, Wirda Andani, dan Setyo Wira Rizki

## Volume 12, Issue 1, Pages 1–8, June 2024
Diterima 17 Januari 2024, Direvisi 7 Mei 2024, Disetujui 10 Mei 2024, Diterbitkan 16 Mei 2024 To Cite this Article : L. M. L. Vebriyanti, dkk.,“Analisis Kelayakan Kredit Menggunakan Clas- sification Tree dengan Teknik Random Oversampling ”, Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. , vol. 12, no. 1, pp. 1–8, 2024, https://doi.org/10.37905/euler.v12i1.24182
© 2024 by author(s)

## JOURNAL INFO • EULER : JURNAL ILMIAH MATEMATIKA, SAINS DAN TEKNOLOGI
u Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index Ǽ Journal Abbreviation : Euler J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol. Х Frequency : Biannual (June and December) Ŷ Publication Language : English (preferable), Indonesia  DOI : https://doi.org/10.37905/euler ʢ Online ISSN : 2776-3706 ǽ Editor-in-Chief : Resmawan Ÿ Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ƒ Country : Indonesia ̰ OAI Address : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/oai  Google Scholar ID : QF_r-_gAAAAJ Ͳ Email : euler@ung.ac.id

## JAMBURA JOURNAL • FIND OUR OTHER JOURNALS
Jambura Journal of
Biomathematics Jambura Journal of Mathematics Jambura Journal of Mathematics Education Jambura Journal of Probability and Statistics

## Analisis Kelayakan Kredit Menggunakan Classification Tree dengan Teknik Random Oversampling
Lo Mei Ly Vebriyanti 1 , ∗ , Shantika Martha 1 , Wirda Andani 1 , dan Setyo Wira Rizki 1
1 Jurusan Matematika, Universitas Tanjungpura, Indonesia
ABSTRAK. Kredit adalah kegiatan pemberian uang atau tagihan berdasarkan suatu perjanjian antara bank dan pi- hak lainnya. Pemberian kredit tidak terlepas dari risiko kredit macet sehingga analisis kredit wajib dilakukan terhadap calon debitur sebelum menyetujui pinjaman yang diajukan. Penelitian bertujuan untuk menganalisis kelayakan kredit menggunakan Classification Tree sebagai metode klasifikasi dengan teknik Random Oversampling untuk mengatasi imbalanced data. Penelitian ini menggunakan data sekunder, yaitu data status debitur salah satu bank di Kalimantan Barat. Data penelitian berjumlah 800 sampel data terdiri dari variabel kolektibilitas sebagai variabel target dan 10 variabel independen yaitu limit, rate, tenor, total angsuran, usia, gaji, premi dan admin, instansi, jenis kredit dan jenis kebutuhan. Metode yang digunakan adalah metode Classification Tree dengan teknik Random Oversampling un- tuk mengatasi imbalanced data. Pengklasifikasian diawali dengan preprocessing data, lalu data dibagi menjadi data latih dan uji dengan proporsi 70:30, 80:20 dan 90:10 untuk masing-masing perlakuan tanpa Random Oversampling dan dengan Random Oversampling. Selanjutnya, model klasifikasi dibentuk menggunakan data latih dan validasi model klasifikasi menggunakan data uji. Setelah itu, dilakukan evaluasi keseluruhan model untuk mengetahui mo- del terbaik yang digunakan dalam proses klasifikasi. Berdasarkan hasil penelitian, model terbaik adalah model dari Classification Tree dengan teknik Random Oversampling proporsi 70:30, dengan nilai akurasi sebesar 89,17%, nilai specificity sebesar 75,00% dan nilai recall sebesar 89,66%. Dapat diartikan, model dapat digunakan untuk mengkla- sifikasikan data lancar dan non lancar debitur dengan variabel paling berpengaruh dalam pengklasifikasian status debitur adalah variabel total angsuran.
ABSTRACT. Credit is providing money or bills based on the agreement between a bank and another party. Lending is inseparable from bad credit risk, so credit analysis must be conducted on prospective debtors before approving a proposed loan. This research aims to analyze creditworthiness using a Classification Tree as a classification method with Random Oversampling to overcome imbalanced data. This study uses secondary data on the status of debtors from a bank in West Kalimantan. Research data amounted to 800 data samples consisting of collectability variables as target variables and 10 independent variables, namely limit, rate, tenor, total installments, age, salary, premium and admin, agency, type credit, and type need. The Classification Tree method with Random Oversampling is used to overcome imbalanced data. Classification begins with data preprocessing, then the data is divided into training and test data with proportions of 70:30, 80:20 and 90:10 for each treatment without Random Oversampling and with Random Oversampling. Next, a classification model is formed using training data, and the classification model is validated using test data. After that, an overall evaluation of the model is carried out to determine the best model used in the classification process. Based on the research results, the best model is the model Classification Tree with Random Oversampling in proportion 70:30, with an accuracy value of 89.17%, specificity of 75.00%, and recall of 89.66%. The model can be used to classify current and non-current debtor data. The most influential variable in classifying debtor status is the total installment variable.
This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonComercial 4.0 International License. Editorial of EULER: Department of Mathematics, Uni- versitas Negeri Gorontalo, Jln. Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie, Bone Bolango 96554, Indonesia.

## 1. Pendahuluan
Kredit menurut undang-undang perbankan nomor 10 tahun 1998 merupakan suatu peminjaman uang atau hutang yang me- wajibkan debitur untuk membayar utangnya sesuai jangka waktu yang telah disepakati dengan pemberian bunga sebagai imbal- an balas jasa, berdasarkan perjanjian dan kontrak pinjaman an- tara bank dengan debitur [1] . Kredit yang diajukan oleh debitur
∗ Penulis Korespondensi.
Check for updates
Research Article

## ARTICLE HISTORY
Diterima 17 Januari 2024
Direvisi 7 Mei 2024
Disetujui 10 Mei 2024 Diterbitkan 16 Mei 2024

## KATA KUNCI
Kelayakan Kredit Kredit Macet Debitur Classification Tree Imbalanced Data KEYWORDS Creditworthiness Bad Debt Debtors
Classification Tree
Imbalanced Data
mempunyai risiko. Hal ini dikarenakan adanya kemungkinan de- bitur yang mendaftar namun mengalami kesulitan dalam pemba- yarannya yang menyebabkan terjadinya kredit macet. Sebelum menyepakati pinjaman yang diminta oleh debitur, perbankan da- pat menganalisis kredit yang diajukan oleh debitur untuk menen- tukan apakah permohonan kredit akan dapat disetujui. Analisis kredit merupakan analisis yang berkaitan dengan beberapa fak- tor yang berpengaruh terhadap kelancaran atau tidaknya pelu-
Email : meilyvebriyanti25@gmail.com (L. M. L. Vebriyanti) Homepage : http://ejurnal.ung.ac.id/index.php/euler/index / E-ISSN : 2776-3706 © 2024 by the Author(s).
nasan kredit [2] . Pengambilan keputusan disetujui atau tidaknya seorang debitur dapat menggunakan data historis debitur yang disetujui oleh bank. Akan tetapi, perlu diketahui bahwa tidak semua penyetujuan kredit debitur adalah pembayar kredit yang baik. Terdapat beberapa debitur yang sudah disetujui tetapi ter- lambat membayar setelah beberapa bulan sehingga menyebabk- an risiko terjadinya kredit macet [3] . Upaya untuk menangani kredit macet adalah dengan dilakukan klasifikasi untuk membe- dakan kelompok antara debitur lancar dan non lancar.
Klasifikasi bertujuan untuk mempelajari fungsi yang berbe- da. Setiap fungsi memetakan setiap data yang dipilih ke salah satu kelompok kelas yang sebelumnya telah ditentukan [3] . Kla- sifikasi termasuk dalam supervised learning . Metode supervised le- arning bergantung pada data latih, yang jarang memiliki jumlah sebaran data yang sama untuk setiap kelas. Jika kelas tertentu memiliki jumlah sebaran data yang sangat besar dibandingkan kelas lainnya, itu dianggap sebagai data yang tidak seimbang ( im- balance data ) [4] .
Salah satu faktor yang sangat berperan dalam kemampuan prediksi klasifikasi adalah imbalance data . Metode klasifikasi se- perti Classification Tree cenderung membuat model learning yang tidak akurat untuk kelas minoritas dibandingkan dengan kelas mayoritas. Hal ini dikarenakan Classification Tree dirancang untuk asumsi distribusi kelas yang seimbang [5] . Keadaan data di ma- na ada ketidakseimbangan antara kelas data pertama dan kelas data lainnya disebut imbalance data . Salah satu masalah dalam klasifikasi adalah ketidakseimbangan data karena model klasifi- kasi cenderung membuat prediksi tentang kelas data yang besar (mayoritas) lebih akurat daripada kelas data yang kecil (minori- tas). Akibatnya, prediksi kelas mayoritas lebih akurat daripada prediksi kelas minoritas pada data latih [6] . Salah satu cara untuk menangani imbalance data adalah dengan melakukan teknik Ran- dom Oversampling . Teknik Random Oversampling dapat menangani imbalance data dengan cara menambah data pada kelas minoritas tanpa mengurangi jumlah data pada kelas lainnya.
Decision Tree disebut sebagai Classification Tree apabila vari- abel targetnya berupa kategorik, sedangkan apabila variabel tar- getnya berupa numerik maka disebut dengan metode Regression Tree [7] . Metode Classification Tree merupakan metode non para- metrik sehingga tidak perlu memperhatikan asumsi normalitas data. Stuktur data dapat digunakan untuk mempermudah eks- plorasi data dan pengambilan keputusan berdasarkan model yang diperoleh yang dapat dilihat secara visual. Classification Tree ber- tujuan untuk menghasilkan klasifikasi yang akurat dan mengin- terpretasikan prediksi data baru untuk setiap kategori yang mun- cul sebagai tanggapan dari penelitian [8] .
Handayani, dkk. [9] melakukan penelitian terkait mempre- diksi tingkat risiko kredit dengan data mining menggunakan algo- ritma Decision Tree C.45 . Penelitian ini bertujuan untuk mempre- diksi tingginya risiko kredit dengan menggunakan algoritma po- hon keputusan C.45. Prediksi tingginya risiko menggunakan dua kelas, yaitu kelas lancar dan kelas non lancar. Hasil penelitian berhasil membuktikan bahwa metode hasil evaluasi menggunak- an confusion matrix didapatkan akurasi sebesar 79%.
Berdasarkan hasil evaluasi penelitian [9] menggunakan con- fusion matrix , algoritma Decision Tree C.45 dianggap mampu un- tuk memprediksi kelayakan kredit calon debitur sebesar 79%. Ak- an tetapi, masih terdapat pengembangan yang diperlukan untuk
meningkatkan analisis kelayakan kredit seperti menggunakan va- riasi proporsi data latih dan data uji untuk meningkatkan nilai akurasi. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba melanjutkan de- ngan menggunakan berbagai variasi nilai latih dan nilai uji dalam upaya peningkatan nilai akurasi terbaik dengan metode Classifica- tion Tree untuk analisis kelayakan kredit dan teknik Random Over- sampling untuk menangani adanya imbalance data . Penelitian ini dilakukan untuk menangani ketidakseimbangan kelas pada data kredit debitur salah satu bank di Kalimantan Barat dengan tek- nik Random Oversampling menggunakan metode Classification Tree . Hasil penelitian ini diharapkan dapat digunakan untuk keperluan dasar pengambilan keputusan penilaian kelayakan debitur di su- atu instansi.

## 2. Metode
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari sa- lah satu bank di Kalimantan Barat. Jumlah variabel yang digu- nakan dalam penelitian ini sebanyak 11 variabel, dimana berupa 10 variabel independen yang mencakup limit, rate , tenor, total angsuran, jenis kebutuhan, gaji, premi dan biaya admin, instansi, jenis kredit dan usia. Sedangkan untuk variabel target berjum- lah sebanyak 1 variabel, yakni kolektibilitas. Jumlah sampel yang digunakan adalah sebanyak 800 data.
Teknik analisis data penelitian ini yaitu klasifikasi menggu- nakan metode Classification Tree dengan teknik Random Oversam- pling untuk mengatasi imbalanced data , Teknik Random Oversam- pling digunakan karena adanya ketidakseimbangan pada kelas data. Proses analisis dalam penelitian ini menggunakan softwa- re R Studio. Pada penelitian ini, akan dilakukan proses analisis data mining menggunakan metode Classification Tree untuk data debitur lancar dan non lancar pada data kredit yang diperoleh dari salah satu bank di Kalimantan Barat.

## 2.1. Confusion Matrix
Confusion matrix merupakan suatu metode yang menyediak- an informasi klasifikasi yang diprediksi dengan benar oleh sistem klasifikasi. Metode ini umumnya digunakan untuk menghitung tingkat kinerja model dalam data mining [10] . Confusion matrix di- lakukan untuk memprediksikan objek yang benar dan salah [11] . Contoh tabel confusion matrix [12] ditunjukkan pada Tabel 1 .

## Tabel 1. Confusion Matrix
Nilai Prediksi Negative (0) Positive (1) Nilai Aktual Negative (0) TN FP Positive (1) FN TP
Terdapat lima parameter pada confusion matrix yang perlu dihitung, yaitu akurasi, presisi, recall/sensitivity, specificity dan F1- Score . Akurasi digunakan untuk mengukur total keseluruhan dari model klasifikasi yang bernilai positive , presisi digunakan untuk mengukur prediksi yang bernilai benar jika model memprediksi positive, recall/sensitivity digunakan untuk menghitung kebenaran prediksi dari data seluruh data positive, specificity digunakan untuk mengukur kebenaran prediksi dari data seluruh data negative dan F1-Score digunakan untuk menghitung rata-rata dari presisi dan recall/sensitivity. Nilai akurasi (1), presisi (2), recall/sensitivity (3) , specificity (4) dan F1-Score (5) dapat diketahui menggunakan rumus
dari confusion matrix [13] :
Akurasi = T P + T N T otal × 100 % , (1)
P resisi = T P T P + F P × 100 % , (2)
Recall / sensitivity = T P T P + F N × 100 % , (3)
Specif icity = T N T N + F P × 100 % , (4)
F 1 − Score = 2 × Recall × P resisi Recall + P resisi × 100 % , (5)
dengan
TP ( True Positive ) = data positive yang terdeteksi dengan
benar TN ( True Negative ) = data negative yang terdeteksi dengan
benar FP ( False Positive ) = data negative yang terdeteksi sebagai data positive FN ( False Negative ) = data positive yang terdeteksi sebagai data negative

## 2.2. Classification Tree
Konsep dasar Classification Tree adalah mengubah data men- jadi rules dalam bentuk struktur pohon yang mewakili keputusan. Ciri-ciri Classification Tree yang terbentuk dari beberapa elemen mengacu pada [14] , yaitu:
1. Root node (node akar), yaitu node yang tidak memiliki lengan input dan tidak ada memiliki lengan output ;
2. Node internal, yaitu setiap node non-terminal (bukan daun) yang memiliki satu lengan input dan beberapa lengan output . Node ini yang mewakili pengujian berdasarkan nilai fitur;
3. Lengan, yaitu setiap cabang yang menunjukkan nilai pengu- jian pada node non-terminal;
4. Node daun (terminal), yaitu node yang menentukan keputus- an. Node ini memiliki satu lengan input dan tidak memiliki lengan output .
Beberapa langkah dalam pembentukkan splitting node tree untuk kasus klasifikasi mengacu pada [15] , yaitu:
1. Menentukan class ;
2. Mengitung nilai entropy dari kelas variabel;
3. Menghitung information gain untuk setiap variabel;
4. Melakukan proses split. Variabel dengan information gain ter- besar akan di split terlebih dahulu;
5. Mengulangi proses perhitungan entropy untuk variabel lain- nya dan lakukan split hingga selesai;
6. Membentuk kelas untuk setiap lengan (cabang).
Pembuatan Classification Tree diperlukan perhitungan dua jenis entropy , yakni entropy dari variabel target dan entropy antara variabel prediktor dan variabel target, sehingga entropy dari vari- abel target dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan (6)
[15] , yaitu
E ( S ) = n ∑ i =1 − p i log 2 p i (6)
dengan
E ( S ) = entropy variabel target
n = jumlah total sampel p i = probabilitas dari sampel ke-i.
Entropy dari variabel prediktor dan variabel target dapat di- ketahui menggunakan Persamaan (7) [15], yaitu
E ( T, X ) = ∑ c ∈ X P ( c ) E ( S ) (7)
dengan
E ( T, X ) = entropy variabel target dan variabel prediktor c ∈ X = sampel untuk setiap variabel prediktor
P ( c ) = probabilitas sampel
E ( S ) = entropy variabel target.
Menghitung nilai information gain setelah seluruh nilai seti- ap entropy dihitung. Nilai information gain dapat diketahui dengan menggunakan Persamaan (8) [15] , yaitu
Inf ormation Gain ( T , X ) = E ( S ) − E ( T , X ) (8)
dengan
T = variabel target X = variabel prediktor E ( S ) = entropy variabel target E ( T , X ) = entropy variabel target dan variabel prediktor.

## 2.3. Random Oversampling (ROS)
Ketidakseimbangan data dapat memberikan pengaruh ne- gatif terhadap hasil klasifikasi ketika kelas minoritas sering salah diklasifikasikan sebagai kelas mayoritas [16] . Adanya imbalanced data untuk proses klasifikasi mempengaruhi hasil klasifikasi pada data minoritas menjadi tidak sesuai atau tertutup oleh prediksi data mayoritas, sehingga diperlukan penanganan untuk perma- salahan tersebut [6] .
Terdapat tiga pendekatan untuk mengatasi ketidakseim- bangan data [5] , yaitu pendekatan level data, pendekatan level algoritma dan pendekatan level ensemble . Pendekatan level data menggunakan berbagai teknik resampling , seperti Random Over- sampling (ROS) dan Random Undersampling (RUS), untuk mengubah ketimpangan distribusi kelas. Pendekatan level algoritma meng- ubah langkah-langkah proses learning untuk menangani masalah distribusi kelas. Pendekatan level ensemble membagi kelas mayo- ritas menjadi beberapa subkelompok dengan ukuran yang sama dengan kelas minoritas. Kemudian, masing-masing subkelom- pok menerima instruksi yang berbeda, sehingga masing-masing menghasilkan model learning yang berbeda. Model learning ter- baik dipilih oleh keputusan mayoritas atau majority voting . Con- toh pendekatan level ensemble yaitu Bagging dan Boosting . Pende- katan level data, yaitu Random Oversampling (ROS) adalah meto- de yang secara acak meningkatkan dataset pada kelas minoritas untuk membuat distribusi kelas menjadi seimbang [16] . Random Oversampling dilakukan dengan tujuan rasio ketimpangan kelas dapat dikurangi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini diberikan uraian hasil implementasi Classifi- cation Tree tanpa Random Oversampling dan Classification Tree de- ngan Random Oversampling menggunakan alat bantu software R
Gambar 1. Diagram Lingkaran Variabel Kategorik
Studio dengan membagi data menjadi beberapa proporsi. Confu- sion Matrix diterapkan untuk melihat nilai parameter terbaik yang akan digunakan untuk menentukan model terbaik.

## 3.1. Preprocessing Data
Analisis data penelitian diawali dengan dilakukannya prep- rocessing data. Proses preprocessing data termasuk pembersihan ( data cleaning ), integrasi ( data integration ), seleksi ( data selection ), dan transformasi ( data transformation ) [17] . Data sering mengan- dung rekaman dengan nilai variabel yang tidak lengkap, kosong, tidak konsisten, dan noise , sehingga memerlukan pembersihan data. Karena dapat berdampak negatif pada hasil penelitian, in- formasi ini harus dihilangkan daripada dimasukkan dalam pro- ses data mining . Beberapa variabel yang diasumsikan berpenga- ruh terhadap penyebab kredit macet diantaranya adalah limit, ra- te , tenor, total angsuran, usia, gaji, premi dan admin, instansi, jenis kredit dan jenis kebutuhan. Tabel 2 menunjukkan bebera- pa variabel yang diambil dari data debitur lancar dan non lancar pada salah satu bank di Kalimantan Barat.
Tabel 2. Variabel Penelitian
Variabel Keterangan Limit Jumlah kredit terbesar yang dapat diberikan bank kepada debitur Rate Biaya yang dibebankan oleh bank kepada debitur Tenor Lama waktu yang disepakati untuk melakukan pelunasan kredit Total angsuran Jumlah pembayaran kredit yang dilakukan setiap periode Usia Usia debitur Gaji Pendapatan debitur Premi dan admin Sejumlah uang yang wajib dibayarkan setiap bu- lannya Instansi Terdiri dari ASABRI dengan kategori “0” dan TAS- PEN dengan kategori “1” Jenis kredit
Jenis kredit yang diajukan. Terdiri dari new de- ngan kategori “0” , take over dengan kategori “1”, top up dengan kategori “2” dan top up single acco- unt dengan kategori “3”
Jenis kebutuhan Kebutuhan peminjaman, yang terdiri dari kon- sumsi dengan kategori “0” dan modal kerja de- ngan kategori “1”
Kolektibilitas Klasifikasi status pembayaran kredit, terdiri dari non lancar dengan kategori “0” dan lancar de- ngan kategori “1”

## 3.2. Statistik Deskriptif
Statistik deskriptif bertujuan untuk memberikan informa- si atau deskripsi pada objek data yang diteliti dalam penelitian. Analisis statistik deskriptif berkaitan dengan variabel kuantita- tif seperti limit , rate , tenor, total angsuran, usia, gaji, premi dan admin yang ditunjukkan pada Tabel 3 .
Diketahui bahwa pada nilai minimum pada variabel total angsuran sebesar Rp62.940,00 dan nilai maksimal pada variabel total angsuran sebesar Rp3.922.333,00. Tenor atau durasi pin- jaman yang harus dibayarkan oleh debitur paling sebentar adalah 12 bulan dan paling lama adalah 187 bulan.
Hasil analisis statistik deskriptif untuk variabel instansi, je- nis kredit dan jenis kebutuhan ditunjukkan pada Gambar 1 .
Diketahui bahwa instansi yang paling banyak digunakan ya- itu TASPEN dengan jumlah 488 debitur atau sebesar 61%, jenis kredit yang paling banyak digunakan yaitu new dengan jumlah 722 debitur atau sebesar 90,3%, dan jenis kebutuhan yang paling banyak digunakan yaitu kredit untuk modal kerja dengan jumlah 537 debitur atau sebesar 67,1%.
Kolektibilitas dikategorikan dalam bilangan biner, yaitu “0” untuk kategori debitur dengan pembayaran non lancar dan “1” untuk kategori debitur dengan pembayaran lancar. Proses da- lam analisis statistika deskriptif menggunakan software R Studio. Diagram lingkaran diperoleh dari variabel target atau variabel ko- lektibilitas pada Gambar 2 .

## Gambar 2. Diagram Lingkaran Kolektibilitas
Diketahui bahwa dari 800 debitur terdapat sebanyak 96,75% atau setara 774 debitur yang dikategorikan lancar dan 3,25% atau setara 26 debitur yang dikategorikan non lancar. Da- ta tidak seimbang ( imbalanced data ) terjadi ketika nilai variabel target memiliki jumlah kelas yang jauh lebih kecil daripada nilai kelas lainnya. Analisis data diawali dengan menangani perma- salahan pada imbalanced data yang bertujuan agar keseimbangan kelas dapat terpenuhi. Penanganan imbalanced data diatasi de- ngan dilakukannya teknik Random Oversampling yaitu peningkat- an jumlah sampel dari kelas minoritas. Hasil keseimbangan kelas
Tabel 3. Statistik Deskriptif Variabel Numerik Variabel Numerik Min Max Mean Standar Deviasi Limit 5.000.000,00 298.200.000,00 64.486.776,00 40.252.600,00 Rate 11,30 18,85 14,53 1,39 Tenor 12,00 187,00 144,00 46,48 Total angsuran 62.940,00 3.922.333,00 977.177,00 532.631,00 Usia 33,00 75,00 61,47 5,89 Gaji 730.000,00 4.841.200,00 2.388.434,00 1.164.850,00 Premi dan admin 257.428,00 23.004.400,00 4.160.484,00 3.169.030,00
kemudian dilakukan metode klasifikasi Classification Tree .

## 3.3. Pembagian Proporsi Data Latih dan Data Uji
Proses klasifikasi diawali dengan membagi data menjadi da- ta latih dan data uji. Data latih adalah kumpulan data yang me- miliki variabel kelas yang digunakan mesin untuk menentukan karakteristik dari kumpulan data untuk membuat model data. Data uji juga memiliki kategori yang digunakan untuk menguji ketepatan model dalam mengklasifikasikan data uji, tetapi varia- bel kelas ini disembunyikan selama proses klasifikasi. Digunakan proporsi 70:30, 80:20, dan 90:10 untuk membagi data latihan dan uji. Program R Studio digunakan untuk menyelesaikan tugas ini. Adapun proporsi data latih dan data ditunjukkan pada Tabel 4 .
Tabel 4. Proporsi Data Latih dan Data Uji Proporsi Data Total Data Latih Total Data Uji 70:30 tanpa ROS 560 data 240 data 70:30 dengan ROS 1.084 data 240 data 80:20 tanpa ROS 640 data 160 data 80:20 dengan ROS 1.238 data 160 data 90:10 tanpa ROS 720 data 80 data 90:10 dengan ROS 1.394 data 80 data
Proses tanpa Random Oversampling dengan menggunakan proporsi 70:30 diperoleh klasifikasi data yang masuk ke dalam data latih yaitu sebanyak 560 data dan data uji sebanyak 240 data, proses tanpa Random Oversampling dengan menggunakan proporsi 80:20 diperoleh klasifikasi data yang masuk ke dalam data latih yaitu sebanyak 640 data dan data uji sebanyak 160 da- ta, dan proses tanpa Random Oversampling dengan menggunakan proporsi 90:10 diperoleh klasifikasi data yang masuk ke dalam data latih yaitu sebanyak 720 data dan data uji sebanyak 80 data. Proses dengan Random Oversampling dengan menggunakan pro- porsi 70:30 diperoleh data latih digandakan menjadi sebanyak 1.084 data, proses dengan Random Oversampling dengan meng- gunakan proporsi 80:20 diperoleh data latih digandakan menja- di sebanyak 1.238 data, dan proses dengan Random Oversampling dengan menggunakan proporsi 90:10 diperoleh data latih digan- dakan menjadi sebanyak 1.394 data.
Model pembelajaran klasifikasi yang dibangun adalah Clas- sification Tree, sedangkan teknik yang digunakan untuk mengatasi imbalanced data yaitu Random Oversampling . Data dibagi menjadi tiga proporsi split data latih dan data uji, yaitu proporsi 70:30, proporsi 80:20 dan proporsi 90:10 dengan membandingkan ha- sil antara tanpa teknik Random Oversampling dan dengan teknik Random Oversampling pada data.

## 3.4. Classification Tree tanpa Random Oversampling
Pemodelan menggunakan metode Classification Tree tanpa Random Oversampling diawali dengan melakukan pemodelan data latih menggunakan minsplit 100. Pembentukan model Classifica- tion Tree tanpa Random Oversampling menggunakan proporsi 70% data latih dan 30% data uji dilakukan dengan bantuan software R Studio. Hasil kinerja model Classification Tree tanpa Random Over- sampling untuk minsplit 100 pada data latih menggunakan confu- sion matrix disajikan pada Tabel 5 .
Tabel 5. Klasifikasi Model Classification Tree tanpa Random
Oversampling Menggunakan Minsplit 100 pada Data
Latih
Nilai Prediksi Tidak Lancar Lancar Nilai Aktual Tidak Lancar 0 18 Lancar 0 542
Diperoleh hasil dari confusion matrix Classification Tree tanpa Random Oversampling dengan proporsi 70:30, sehingga dapat di- hitung tingkat akurasi, presisi, recall, specificity dan F1-Score model pada data latih dengan menggunakan persamaan (1) - (5) , dipero- leh nilai akurasi sebesar 96,79%, presisi 96,79%, recall/sensitivity 100,00%, specificity 0,00% dan F1-Score 98,37%. Nilai akurasi me- nunjukkan kemampuan pada model Classification Tree tanpa Ran- dom Oversampling dapat mengklasifikasikan kelayakan pemberi- an kredit sebesar 96,79%. Model Classification Tree dapat dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi lancar pada data latih sebanyak 542 debitur atau berkisar 100,00% dan de- ngan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi non lancar pada data latih sebanyak 0 debitur atau sebesar 0,00%. Da- pat disimpulkan bahwa model memperoleh nilai akurasi sebesar 96,79%, namun model Classification Tree tanpa Random Oversam- pling kurang baik dalam mengklasifikasikan data debitur non lan- car.
Selanjutnya dilakukan validasi model dari hasil pembentuk- an model pada data latih menggunakan data uji. Kinerja model Classification Tree tanpa Random Oversampling menggunakan mins- plit 100 guna memprediksi status kelancaran dan non lancar de- bitur pada data uji disajikan menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan hasil yang disajikan pada Tabel 6 .
Diperoleh hasil dari confusion matrix Classification Tree tan- pa Random Oversampling dengan proporsi 70:30, sehingga dapat dihitung tingkat akurasi, presisi, recall, specificity dan F1-Score mo- del pada data uji dengan menggunakan persamaan (1) - (5) , dipe- roleh nilai akurasi sebesar 96,67%, presisi 96,67%, recall/sensitivity 100,00%, specificity 0,00% dan F1-Score 98,31%. Nilai akurasi me-
Tabel 6. Klasifikasi Model Classification Tree tanpa Random Oversampling Menggunakan Minsplit 100 pada Data Uji Nilai Prediksi Tidak Lancar Lancar Nilai Aktual Tidak Lancar 0 8 Lancar 0 232
nunjukkan kemampuan pada model Classification Tree tanpa Ran- dom Oversampling dapat mengklasifikasikan kelayakan pemberi- an kredit sebesar 96,79%. Model Classification Tree dapat dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi lancar pada data uji sebanyak 232 debitur atau berkisar 100,00% dan dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi non lancar pada data uji sebanyak 0 debitur atau sebesar 0,00%. Dapat disim- pulkan bahwa model memperoleh nilai akurasi sebesar 96,67%, namun model Classification Tree tanpa Random Oversampling ku- rang baik dalam mengklasifikasikan data debitur non lancar.
Ketimpangan nilai recall/sensitivity dan specificity dalam mengklasifikasikan debitur lancar dan non lancar diasumsikan karena adanya imbalanced data . Klasifikasi pada imbalanced data merupakan masalah utama karena dapat menyebabkan kurang tepatnya pihak kreditur dalam mengambil kebijakan kelayakan kredit yang tepat.

## 3.4.1. Classification Tree dengan Random Oversampling
Pemodelan menggunakan metode Classification Tree dengan Random Oversampling diawali dengan melakukan pemodelan data latih menggunakan minsplit 100. Pembentukan model Classifica- tion Tree dengan Random Oversampling menggunakan proporsi 70% data latih dan 30% data uji dilakukan dengan bantuan software R Studio. Setelah dilakukan Random Oversampling , jumlah data yang sebelumnya 800 data menjadi sebanyak 1.084 data. Hasil kinerja model Classification Tree dengan Random Oversampling untuk mins- plit 100 pada data latih menggunakan confusion matrix disajikan pada Tabel 7 .
Tabel 7. Klasifikasi Model Classification Tree dengan Random Oversampling Menggunakan Minsplit 100 pada Data Latih Nilai Prediksi Tidak Lancar Lancar Nilai Aktual Tidak Lancar 542 0 Lancar 63 479
Diperoleh hasil dari confusion matrix Classification Tree de- ngan Random Oversampling menggunakan proporsi 70:30, sehing- ga dapat dihitung tingkat akurasi, presisi, recall, specificity dan F1- Score model pada data latih dengan menggunakan persamaan (1) - (5) , diperoleh nilai akurasi sebesar 94,19%, presisi 100,00%, reca- ll/sensitivity 88,38%, specificity 100,00% dan F1-Score 93,83%. Nilai akurasi menunjukkan kemampuan pada model Classification Tree tanpa Random Oversampling dapat mengklasifikasikan kelayakan pemberian kredit sebesar 94,19%. Model Classification Tree da- pat dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi lancar pada data latih sebanyak 479 debitur atau sebesar 88,38% dan dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki poten-
si non lancar pada data latih sebanyak 542 debitur atau berkisar 100,00%. Jika dicermati, model Classification Tree dengan Random Oversampling dengan proporsi 70:30 tidak memiliki perbedaan ni- lai recall/sensitivity dan specificity yang timpang. Dapat disimpulk- an bahwa model memperoleh nilai akurasi sebesar 94,19%, serta model Classification Tree dengan Random Oversampling sudah baik dalam mengklasifikasikan data debitur lancar dan non lancar.
Selanjutnya dilakukan validasi model dari hasil pembentuk- an model pada data latih menggunakan data uji. Kinerja mo- del Classification Tree dengan Random Oversampling menggunakan minsplit 100 digunakan untuk memprediksi status kelancaran dan non lancar debitur pada data uji diperoleh hasil menggunakan confusion matrix yang disajikan pada Tabel 8 .
Tabel 8. Klasifikasi Model Classification Tree dengan Random Oversampling Menggunakan Minsplit 100 pada Data
Uji
Nilai Prediksi Tidak Lancar Lancar Nilai Aktual Tidak Lancar 6 2 Lancar 24 208
Diperoleh hasil dari confusion matrix Classification Tree de- ngan Random Oversampling dengan proporsi 70:30, sehingga da- pat dihitung tingkat akurasi, presisi, recall, specificity dan F1- Score model pada data latih dengan menggunakan persamaan (1) - (5) , diperoleh nilai akurasi sebesar 89,17%, presisi 99,05%, reca- ll/sensitivity 89,66%, specificity 75,00% dan F1-Score 94,12%. Nilai akurasi menunjukkan kemampuan pada model Classification Tree tanpa Random Oversampling dapat mengklasifikasikan kelayakan pemberian kredit sebesar 89,17%. Model Classification Tree da- pat dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi lancar pada data uji sebanyak 208 debitur atau sebesar 89,66% dan dengan benar mengklasifikasi debitur yang memiliki potensi non lancar pada data uji sebanyak 6 debitur atau berkisar 75,00%. Jika dicermati, model Classification Tree dengan Random Oversam- pling dengan proporsi 70:30 tidak memiliki perbedaan nilai reca- ll/sensitivity dan specificity yang timpang. Dapat disimpulkan bah- wa model memperoleh nilai akurasi sebesar 96,67%, model Classi- fication Tree dengan Random Oversampling sudah dapat mengklasi- fikasikan data debitur lancar dan debitur non lancar dengan baik.

## 3.4.2. Evaluasi Model
Evaluasi model bertujuan untuk menilai seberapa baik mo- del mampu menghasilkan prediksi yang akurat. Evaluasi model pada data latih bertujuan untuk melihat seberapa baik model bi- sa mempelajari pola yang ada dalam data latih, sementara evalu- asi model pada data uji bertujuan untuk melihat seberapa baik model bisa memprediksi secara akurat terhadap data. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan confusion matrix yang ber- tujuan untuk mengukur kinerja model dalam memprediksi data pada data latih dan data uji. Confusion matrix menampilkan ha- sil perhitungan akurasi, presisi, recall/sensitivity , specificity dan F1- score pada model tersebut. Hasil model Classification Tree tanpa Random Oversampling dan Classification Tree dengan Random Over- sampling pada data latih ditampilkan pada Tabel 9 .
Tabel 9. Perbandingan Hasil Model pada Data Latih Model Akurasi Presisi Recall Specificity F1-Score Proporsi Split Data Latih 70:30 CT 96,79% 96,79% 100,00% 0,00% 98,37% CT + ROS 94,19% 100,00% 88,38% 100,00% 93,83% Proporsi Split Data Latih 80:20 CT 96,72% 96,72% 100,00% 0,00% 98,33% CT + ROS 94,26% 100,00% 88,53% 100,00% 93,92% Proporsi Split Data Latih 90:10 CT 96,81% 96,81% 100,00% 0,00% 98,38% CT + ROS 93,97% 96,09% 91,68% 96,27% 93,83%
Hasil model Classification Tree tanpa Random Oversampling dan Classification Tree dengan Random Oversampling pada data uji ditunjukkan pada Tabel 10 .
Tabel 10. Perbandingan Hasil Model pada Data Uji
Model Akurasi Presisi Recall Specificity F1-Score Proporsi Split Data Uji 70:30 CT 96,67% 96,67% 100,00% 0,00% 98,31% CT + ROS 89,17% 99,05% 89,66% 75,00% 94,12% Proporsi Split Data Uji 80:20 CT 96,87% 96,88% 100,00% 0,00% 98,42% CT + ROS 88,75% 98,58% 89,68% 60,00% 93,92% Proporsi Split Data Uji 90:10 CT 96,25% 96,25% 100,00% 0,00% 98,09% CT + ROS 91,25% 97,30% 93,51% 33,33% 95,37%
Diketahui perbandingan performa klasifikasi model terbaik dari model Classification Tree tanpa Random Oversampling dan Clas- sification Tree dengan Random Oversampling . Setiap model Classifi- cation Tree menghasilkan nilai akurasi, presisi, recall dan F1-score yang sangat baik, namun tidak dengan nilai specificity . Nilai spe- cificity pada model Classification Tree tanpa Random Oversampling sebesar 0,00%, hal ini berarti Classification Tree tanpa Random Over- sampling tidak dapat mengklasifikasikan data debitur non lancar dengan tepat. Setelah dilakukan Random Oversampling , nilai spe- cificity yang diperoleh dari model Classification Tree sudah sangat baik pada data latih dan telah mengalami sedikit peningkatan ni- lai specificity pada data uji. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model Classification Tree tanpa Random Oversampling dapat meng- klasifikasikan debitur lancar dengan baik, namun model tidak dapat mengklasifikasikan debitur non lancar dengan baik. Hal ini terjadi karena imbalanced data yang menyebabkan kelas non lancar pada kolektibilitas diabaikan oleh model, sehingga diper- lukan teknik Random Oversampling untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Pembentukan Classification Tree dari model terbaik yaitu Classification Tree dengan Random Oversampling dilakukan dengan menggunakan program R Studio. Gambar 3 menunjukkan hasil struktur model klasifikasi dari debitur lancar dan non lancar sa- lah satu bank. Berdasarkan Gambar 3 , aturan pengklasifikasian menggunakan Classification Tree disajikan pada Tabel 11 .
Berdasarkan Gambar 3 dan Tabel 11 dapat disimpulkan bah- wa dari 10 variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini, variabel yang tidak terlalu mempengaruhi hasil prediksi da- lam mengklasifikasikan debitur lancar dan non lancar pada bank tersebut adalah variabel tenor, jenis kebutuhan dan instansi. Se-
Gambar 3. Classification Tree dengan Random Oversampling
Menggunakan Proporsi 70:30
Tabel 11. Aturan Pengklasifikasian Menggunakan Classifica-
tion Tree Status Karakteristik Lancar Total angsuran < Rp1.600.000, premi < Rp14.000.000, rate ≥ 17 dan usia ≥ 64 tahun. Total angsuran < Rp1.600.000, premi < Rp14.000.000, rate ≥ 17 dan usia < 63 tahun. Total angsuran < Rp1.600.000, premi < Rp14.000.000, rate < 17, usia < 48 tahun dan limit < Rp96.000.000.
Premi < Rp14.000.000, rate < 17, usia ≥ 48 tahun, jenis kredit top up dan total angsuran
< Rp967.000. Total angsuran < Rp1.600.000, premi < Rp14.000.000, rate < 17, usia ≥ 48 tahun dan jenis kredit non top up .
Non Lancar Total angsuran ≥ Rp1.600.000.
Total angsuran < Rp1.600.000 dan premi ≥ Rp14.000.000.
Total angsuran < Rp1.600.000, premi < Rp14.000.000, rate ≥ 17 dan usia 63 tahun. Total angsuran < Rp1.600.000, premi < Rp14.000.000, rate < 17, usia < 48 tahun dan limit ≥ Rp96.000.000.
Premi < Rp14.000.000, rate < 17, usia ≥ 48 tahun, jenis kredit top up dan total angsuran berkisar antara Rp967.000-Rp1.600.000.
dangkan, variabel total angsuran menjadi variable importance yang dapat diartikan sebagai variabel yang memiliki pengaruh terbe- sar, dikarenakan variabel yang menjadi root node (node akar) ada- lah variabel total angsuran.

## 4. Kesimpulan
Penerapan Classification Tree menggunakan Random Over- sampling lebih baik jika dibandingkan dengan Classification Tree tanpa Random Oversampling . Hal ini dikarenakan model Classifi- cation Tree tanpa Random Oversampling memperoleh nilai specifici- ty sebesar 0,00%, sehingga tidak dapat mengklasifikasikan data debitur non lancar dengan tepat. Classification Tree menggunak- an Random Oversampling dengan proporsi split data 70:30 dapat mengklasifikasikan debitur non lancar sebesar 75,00%. Classifi- cation Tree dengan Random Oversampling menggunakan proporsi 70:30 memiliki nilai akurasi sebesar 89,17%. Berdasarkan pohon
EULER | J. Ilm. Mat. Sains dan Teknol.
dari model terbaik, dapat diartikan bahwa variabel yang memi- liki pengaruh paling besar dalam pengklasifikasian status debi- tur adalah variabel total angsuran, sedangkan variabel yang tidak berpengaruh adalah variabel tenor, jenis kebutuhan dan instansi. Dengan demikian, analisis kelayakan kredit menggunakan meto- de Classification Tree dengan Random Oversampling dapat mempre- diksi dengan baik sebesar 89,17%, sehingga hasil tersebut dapat menjadi acuan dalam pengambilan keputusan untuk seleksi calon debitur.
Kontribusi Penulis. Lo Mei Ly Vebriyanti: analisis, visualisasi, dan pe- nulisan naskah. Shantika Martha: Konseptualisasi, tinjauan penulisan, dan administrasi Project. Wirda Andani: Konseptualisasi, metodologi, tinjauan penulisan, dan supervisi. Setyo Wira Rizki: Konseptualisasi, metodologi, dan supervisi. Semua penulis telah membaca dan menye- tujui versi manuskrip yang diterbitkan.
Ucapan Terima Kasih. Para penulis menyampaikan terima kasih kepada editor dan reviewer atas pembacaan yang cermat, kritik yang mendalam, dan rekomendasi yang praktis untuk meningkatkan kualitas tulisan ini.
Pembiayaan. Penelitian ini mendapatkan dukungan anggaran da- ri DIPA PNBP Universitas Tanjungpura dengan kontrak SP DIPA- 023.17.2.677517/2022 tahun anggaran 2022.
Konflik Kepentingan. Para penulis menyatakan tidak ada konflik kepen- tingan yang terkait dengan artikel ini.

## Referensi
[1] K. Fatmawati, A. P. Windarto, Solikhun, and M. R. Lubis, “Analisa SPK dengan Metode AHP dalam Menentukan Faktor Konsumen dalam Melakukan Kredit Barang,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informa- si dan Komputer) , vol. 1, no. 1, pp. 314–321, Oct. 2017, doi: ht- tp://dx.doi.org/10.30865/komik.v1i1.515 .
[2] N. Iriadi and H. Leidiyana, “Prediksi Pinjaman Kredit dengan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbors pada Koperasi Serba Usaha,” Jurnal Pene- litian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic , vol. 01, no. 02, pp. 115–124, 2013.
[3] N. L. Hanun and A. U. Zailani, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Random Fo- rest untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit di Koperasi Mitra Seja- htera,” Infotech: Journal of Technology Information , vol. 6, no. 1, pp. 7–14, Jun. 2020, doi: http://dx.doi.org/10.37365/jti.v6i1.61 .
[4] A. A. Arifiyanti and E. D. Wahyuni, “SMOTE: Metode Penyeimbang Kelas pa-
da Klasifikasi Data Mining,” Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomu- nikasi, Multimedia dan Informatika) , vol. 15, no. 1, pp. 34–39, Feb. 2020, doi: http://dx.doi.org/10.36448/jsit.v13i1.2539 .
[5] J. Prasetya, “Penerapan Klasifikasi Naive Bayes dengan Algoritma Random Oversampling dan Random Undersampling pada Data Tidak Seimbang Cervi- cal Cancer Risk Factors,” Leibniz: Jurnal Matematika , vol. 2, no. 2, pp. 11–22, Jul. 2022, doi: http://dx.doi.org/10.59632/leibniz.v2i2.173 .
[6] R. D. Fitriani, H. Yasin, and Tarno, “Penanganan Klasifikasi Kelas Data Tidak Seimbang dengan Random Oversampling Pada Naive Bayes (Studi Kasus: Sta- tus Peserta KB IUD di Kabupaten Kendal),” Jurnal Gaussian , vol. 10, no. 1, pp.
11–20, Feb. 2021, doi: http://dx.doi.org/10.14710/j.gauss.v10i1.30243 .
[7] Z. W. Mardika, M. A. Mukid, and H. Yasin, “Pembentukan Pohon Klasifikasi Biner dengan Algoritma Cart (Classification and Regression Trees) (Studi Ka- sus: Kredit Macet di PD. BPR-BKK Purwokerto Utara),” Jurnal Gaussian , vol. 5, no. 3, pp. 583–592, 2016, doi: https://doi.org/10.14710/j.gauss.5.3.583-592 .
[8] Z. K. Malta and Sutikno, “Analisis Karakteristik Tingkat Kesejahtera- an di Kota Surabaya Menggunakan Metode Pohon Klasifikasi,” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 8, no. 2, pp. D424–D431, 2019, doi: ht- tp://dx.doi.org/10.12962/j23373520.v8i2.46867 .
[9] N. Handayani, H. Wahyono, J. Trianto, and D. S. Permana, “Prediksi Tingkat Risiko Kredit dengan Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree C.45,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 198 − 204, Dec. 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3643 .
[10] B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pa- da Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 4, no. 2, p. 113, Dec. 2018, doi: ht- tp://dx.doi.org/10.26418/jp.v4i2.27526 .
[11] R. K. Dinata, Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah, “Analisis K-Means Cluste- ring pada Data Sepeda Motor,” Informatics Journal , vol. 5, no. 1, pp. 10–17, 2020, doi: https://doi.org/10.19184/isj.v5i1.17071 .
[12] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 697–711, Sep. 2021, doi: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v5i2.369 .
[13] M. D. Muafa and L. Iswari, “Pengembangan Aplikasi Berbasis Web dengan Rshiny untuk Data Klasifikasi Menggunakan Metode Naive Bayes,” AUTOMA- TA , vol. 3, no. 1, 2022.
[14] A. Maksum and D. Swanjaya, “Perbandingan Antara Metode Decision Tree Dan Support Vector Machine Pada Model Rekomendasi Mobil Bekas,” in Pro- siding SEMNAS INOTEK (Semiar Nasional Inovasi Teknologi) , 2021, pp. 167–173.
[15] B. Purnama, Pengantar Machine Learning . Bandung: Informatika Bandung, 2019.
[16] R. Amelia, Indahwati, Erfiani, A. Fitrianto, and A. Rizki, “Komparasi Teknik Undersampling dan Oversampling pada Regresi Logistik Biner dalam Men- duga Faktor Determinan Berhenti Merokok Penduduk Lanjut Usia,” Jurnal TIMES , vol. 10, no. 2, pp. 1–11, Dec. 2021.
[17] A. N. Kholifah and N. Insani, “Analisis Klasifikasi pada Nasabah Kredit Kope- rasi X Menggunakan Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes,” Jurnal Kajian dan Terapan Matematika , vol. 5, no. 6, pp. 1–8, 2016.