## PREDIKSI TINGKAT KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT BANK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS
FORWARD SELECTION
Maryam Hasan maryamhasan130790@gmail.com Fakultas Ilmu Komputer Universitas Ichsan Gorontalo
Abstrak
Tujuan dari Penelitian ini adalah Mengoptimalkan algoritma Naive Bayes dengan seleksi fitur Forward Selection untuk dapat meningkatkan hasil akurasi atau tingkat keberhasilan yang didapatkan dari prediksi pembayaran kredit. Data yang akan digunakan dalam penelitian ini berasal dari Bank XY yang  berada  di  Gorontalo.  Data  yang  diperoleh  berkaitan  dengan  semua aspek  dari  nasabah  kredit termasuk  informasi  pribadi  dari  nasabah.  Desain  eksperimen  dalam  penelitian  ini  menggunakan dataset  nasabah  kredit.  Sedangkan  analisi  yang  digunakan  adalah  Model  algoritma Naive  Bayes dengan seleksi fitur Forward Selection . Prediksi tingkat kelancaran pembayaran kredit menggunakan algoritma Naive  Bayes berbasis Forward  Selection mampu  memprediksi  kelancaran  pembayaran kredit  ke  depannya  hal  ini  terbukti  dengan  perolehan  nilai  akurasi Naive  bayes berbasis Forward Selection mampu mencapai nilai akurasi 71,97 %.
Kata kunci : Risiko Kredit, Penilaian Kredit, Algoritma Naive Bayes , Forward Selection

## 1.  PENDAHULUAN
Keuangan merupakan tulang punggung dari setiap bisnis, sebagai bisnis yang tumbuh perlu lebih banyak modal untuk membantu berbagai kegiatan operasional dan non-operasional. Untuk membiayai kegiatan  tersebut  setiap  organisasi  memiliki  dua  sumber  utama  yaitu,  Sumber  eksternal  untuk membiaya  bisnis  tersebut  dilakukan  dengan  melakukan  pinjaman  dari  lembaga  keuangan  seperti bank,  sedangkan  sumber  internal  sepenuhnya  menggunakan  modal  sendiri  [1].  Bank  merupakan badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak [2]. Perbankan menyediakan berbagai macam alternatif pinjaman uang bagi nasabah salah satunya adalah melalui pemberian pinjaman berupa kredit kepada nasabah.
Sejatinya  dalam  pemberian  kredit  kepada  nasabah  pihak  bank  mengalami  berbagai  masalah atau risiko. Salah satu masalah atau risiko yang dialami bank dalam pemberian kredit adalah perilaku nasabah  yang  tidak  membayar  angsuran  tepat  waktu  ataupun  menunda  sampai  beberapa  bulan pembayaran  angsuran  yang  pada  akhirnya menyebabkan  kredit macet.  Hal  ini  merupakan  masalah yang  serius  yang  perlu  diperhatikan  oleh  pihak  bank  untuk  lebih  berhati-hati  dalam  menentukan nasabah  karena  dalam  pemberian  kredit  sangat  berisiko.  Perlu  adanya  suatu  metode  perhitungan dengan sistem komputasi cerdas untuk membantu pihak bank dalam menyeleksi calon nasabah yang akan  diberikan  pinjaman.  Metode  yang  digunakan  seperti Regression  Analysis , Neural  Networks , Genetic Algorithms , Decision Tree , dan Support Vector Machines (SVM) [3].
Bahrammirzaee  et  al  menyatakan  bahwa  berbagai  macam  perbankan  menghadapi  beberapa risiko  kredit  yang  berbeda,  diantaranya  memiliki  dampak  sosial  yang  potensial  karena  jumlah  dan keragaman  stakeholder  yang  terkena  dampak  kegagalan  bisnis  yang  mempengaruhi  pemegang saham,  seperti  manajer,  pemberi  pinjaman  (bank),  pemasok,  klien,  masyarakat  keuangan, pemerintah, pesaing, dan badan pengawas. Oleh karena itu agar lebih efektif mengelola masalah ini, perlu adanya system pendukung keputusan yang kuat dan canggih yang didukung oleh alat analisis untuk mengukur, memonitor, mengelola, dan kontrol, risiko dan inefisiensi keuangan dan operasional. Sistem  keputusan  disini  merupakan  system  komputasi  cerdas  dengan  berbagai  metode-metode komputer  atau  dengan  berbagai  metode  algoritma  yang  berhubungan  dengan  management  risiko kredit [4].
Lean Yu, Xiao Yao and Shouyang Wang mengusulkan penelitian sebuah pendekatan berbobot least  squares  support  vector  Machine  (LSSVM)  dengan  desain  of  experiment  (DOE)  untuk menunjukkan  begaimana  membangun  LSSVM  classifier  berbobot  dengan  DOE,  bagaimana mengevaluasi  risiko  kredit  menggunakan  LSSVM  classifier  berbobot  dengan  DOE  dan  bagaimana menampilkan  beberapa  metode  untuk  membandingakan  kinerja  dalam  mengevaluasi  risiko  kredit. Penelitian  ini  menggunakan  data  set  kredit  jerman  dan  data  set  kredit  Australia.  Hasil  penelitian
secara empiris menemukan bahwa seluruh model yang berbeda untuk menguji kelas dari dua data set kredit  yang  diusulkan.  LSSVM  classifier  berbobot  dengan  DOE  untuk  pemilihan  parameter menunjukkan hasil akurasi terbaik dari total akurasi [5].
S.  B.  Kotsiantis  et  al  mengusulkan  sebuah  sistem  berbasis  ontology  yang  memprediksi  risiko kredit  untuk  membedakan  pembayar  yang  baik  dan  pembayar  yang  buruk.  Penelitian  ini menggunakan  data  set  jerman  yang  berisi  pengamatan  terhadap  variabel  untuk  membedakan pembayar  yang  baik  dan  pembayar  yang  buruk.  Adapun  parameter  yang  digunakan  seperti  status account, jangka waktu kredit dalam beberapa bulan, sejarah kredit, tujuan kredit, jumlah kredit, rata- rata  saldo  rekening  tabungan,  tingkat  angsuran  sebagai  persen  dari  pendapatan,  status  pribadi, pihaklain,  besarnya  property,  usia,  rencana  pembayaran  lainnya,  perumahan,  jumlah  kredit  yang  di bank,  pekerjaan,  jumlah  orang  siapa  yang  bertanggung  jawab  untuk  meneyediakan  pemeliharaan, pemohon  memiliki  telpon,  dan  tenaga  kerja  asing  [6].  Algoritma Naive  Bayes merupakan  teknik prediksi yang berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema bayes dengan asumsi yang independensi (ketidak tergantungan) yang kuat (naïf) [6].
Algoritma Naive  Bayes juga  merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  karena  setiap atribut  bersifat  independen  dan  memungkinkan  kontribusi  terhadap  keputusan  akhir  [7].  Meskipun algoritma Naive  Bayes sederhana  tetapi  dapat  mengungguli  metode  lain  yang  lebih  canggih.  Agar dapat membangun model algoritma Naive Bayes perlu mengitung probabilitas dari setiap nilai atribut yang  diberikan  oleh  atribut  class.  Maka  dari  itu  jika  menggunakan  atribut  dengan  jumlah  besar (banyak)  nilainya,  mungkin  memerlukan  waktu  yang  lebih  lama  [8].    Dari  permasalahan  algoritma Naive  Bayes tersebut  dilakukan  pengoptimalan  seleksi  yang  di  mana  untuk  memilih  atribut  yang relevan  untuk  diberikan[1].  Pengoptimalan  seleksi  yang  dipilih  yaitu  Forward  selesction.  Forward selesction digunakan untuk menyeleksi setiap fitur yang tidak terpakai saat memulai iterasi fitur,akan ditambahkan  pada  subset  fitur  yang  dipilih  sebelumnya.  Semua  subset  yang  dihasilkanakan dievaluasi  dengan  menerapkan  pembelajaran  dan  subset  yang  terbaik  di  gunakan  sebagai  dasar untuk interasi berikutnya [9].
Untuk  mengatasi  masalah  atau  risiko  tentang  pemberian  kredit  kepada  nasabah  yang  mungkin membayar angsuran tepat waktu penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes . Algoritma Naive Bayes ini  digunakan  karena  klasifikasinya  yang  sederhana  dan  dapat  memprediksi  di  masadepan. Oleh  karena  itu  penelitian  ini  di  harapkan  dapat  memprediksi  nasabah  kredit  dan  dapat  membantu pihak  bank  dalam  pengambilan  keputsan  pemberian  kredit.  Dari  latar  belakang  tersebut permasalahan  yang  muncul  adalah  Hasil  akurasi  atau  tingakat  keberhasilan  yang  didapatkan  dari prediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes masih rendah sehingga hasilnya tidak akurat. Perlu penambahan fitur lain utuk mendukung model ini. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk Mengoptimalkan algoritma Naive Bayes dengan seleksi fitur Forward  Selection dapat meningkatkan  hasil  akurasi  atau  tingkat  keberhasilan  yang  didapatkan dari prediksi pembayaran kredit.

## 2.  LANDASAN TEORI

## 2.1  Kredit
Kredit  berasal  dari  bahasa  yunani  “ Credere ”  yang  berarti  kepercayaan.  Kredit  berasal  dari bahasa  latin  “ Creditum ”  yang  berarti  kepercayaan  dalam  kebenaran [10].  Menurut  Undang-Undang Republik  Indonesia  nomor  10  Tahun  1998  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 hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga [2]. Ada beberpa prinsip penilaian kredit yaitu [11] :
a. Character merupakan  watak  atau  perilaku  seseorang  yang  dalam  hal  ini  yaitu  calon  nasabah. Tujuannya untuk memberikan keyakinan kepada pihak bank, bahwa watak atau perilaku dari orang yang akan diberikan kredit dapat dipercaya.
b. Capitality merupakan kemampuan calon nasabah untuk membayar kreditannya yang dihubungkan dengan kemampuan mengelola bisnisnya serta kemampuan mencari laba.
c. Capital ,  dapat  mengetahui  dari  mana  sumber-sumber  pemberian  yang  dimiliki  oleh  nasabah terhadap usaha yang akan dibiayai oleh pihak bank.
d. Collateral merupakan jaminan yang akan diberikan oleh calon nasabah baik yang bersifat fisik atau yang non fisik.
e. Cadition merupakan  dapat  menilai  kredit  yang  hendaknya  dinilai  dari  kondisi  ekonomi  sekarang dan untuk masa depan yang akan datang yang sesuai sektor masing-masing.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## 2.2  Risiko Kredit
Risiko  kredit  adalah  sebagai  risiko  kerugian  sehubungan  dengan  pihak  peminjam  yang  tidak dapat  dan  atau  tidak  mau  memenuhi  kewajiban  untuk  membayar  kembali  dana  yang  dipinjamnya secara  penuh  pada  saat  jatuh  tempo  atau  sesudahnya.  Dengan  kata  lain  risiko  ini  timbul  karena adanya  ketidak  pastian tentang  pembayaran  kembali  pinjaman  oleh debitur  (nasabah).  Oleh  karena itu, pihak bank harus berhati-hati, cermat, dan teliti dalam memilih calon debitur (nasabah) [10]. Disisi lain, risiko ini timbul karena kinerja satu atau lebih nasabah yang buruk. Kinerja nasabah yang buruk ini  dapat  berupa  ketidak  mampuan  atau  ketidak  mauan  nasabah  untuk  memenuhi  sebagaian  atau seluruh  isi  perjanjian  kredit  yang  telah  disepakati  bersama  sebelumnya.  Dalam  hal  ini  yang  menjadi perhatian bank bukan hanya kondisi keuangan dan nilai pasar dari jaminan kredit termasuk collateral tetapi juga karakter dari nasabah [12].
Menurut  kountur  (2006,  hal  3)  risiko  kredit  merupakan  kemungkinan  kejadian  yang  merugikan. Risiko  akan  menjadi  besar  /  kompleksnya  aktifitas  yang  dilakukan  maka  semakin  besar  risiko  yang dihadapi. Sedangkan menurut tampubolon (200 7 , hal 21) risiko bank merupakan sebagaian kombinasi dari tingkat kemungkinan sebuah peristiwa terjadi disertai dampak dari peristiwa tersebut pada bank. Setiap  kegiatan  mengandung  potensi  sebuah  peristiwa  terjadi  atau  tidak  terjadi,  dengan  dampak member  peluang  untuk  hutang  atau  mengancam  sebuah  kesuksesan  [13].  Ukuran  yang  dapat digunakan untuk mengukur risiko kredit yaitu, sebagai berikut [14] : a.  Probabilitas gagal bayar ( default probability ) b. Jarak gagal bayar ( distance to default ) c. Tingkat pengambalian hutang pada saat perusahan mengalami gagal bayar ( recorvery rate )

## 2.3  Data Mining
Data mining merupakan kegiatan penemuan pola-pola yang menarik dari data berukuran besar yang disimpan dalam basis data, data warehouse , atau sarana penyimpanan yang lain. Data mining dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua  kategori: descriptive  data  mining dan predictive  data  mining [15].Data  mining  sering  disebut  sebagai Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  yang  bertugas untuk  mengekstrak  pola  atau  model  dari  data  dengan  menggunakan  suatu  algoritma  yang  spesifik [16]. Dari beberapa pengertian tersebut dapat ditarik kesimpulan data mining merupakan suatu teknik menggali  informasi  berharga  yang  terpendam  atau  tersembunyi  pada  suatu  koleksi  data  (database) yang  sangat  besar  sehingga  ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang  sebelumnya  tidak  diketahui. Data mining itu sendiri merupakan usaha untuk mendapatkan sedikit barang berharga dari sejumlah besar material dasar oleh karena itu data mining memiliki akar yang panjang dari bidang ilmu seperti kecerdasan  buatan  (artificial  intelligent), manchine  learning ,  statistik  dan  database  [16].  Tahapan untuk melakukan data mining seperti berikut:
a.  Pembersihan  data  data  ( data  cleaning )  merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang tidak konsisten atau yang tidak relevan.
b.  Integrasi data ( data integration ) merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru.
c.  Seleksi  data  ( data  selection )  merupakan  data  yang  tidak  sesuai  atau  yang  tidak  perlu  dianalisis tidak diambil sedangkan data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil di database.
d.  Transformasi data ( data transformation ) merupakan data yang akan diubah atau digabungkan ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining.
e.  Proses  mining  merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk  menentukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
f. Evaluasi  pola  ( pattern  evaluation )  merupakan  pengidentifikasian  pola-pola  menarik  ke  dalam knowledge based yang ditemukan.
g. Presentasi  pengetahuan  ( knowledge  presentation )  merupakan  visualisasi  dan  penyajian pengetahuan  mengenai  metode  yang  digunakan  unuk  memperoleh  pengetahuan  yang  diperoleh pengguna.

## 2.4 Naive Bayes
Algoritma Naive  Bayes ini  memanfaatkan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan oleh  ilmuan  inggris  Thomas Bayes yang  merupakan  memprediksi  probabilitas  dimasa  depan berdasrkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya. Naive  Bayes classidier  atau  bisa  disebut  dengan multinominal Naive Bayes yang merupakan model sederhana dari algoritma Bayes yang cocok dalam pengklasifikasian  text  atau  dokumen  [17]. Naive  Bayes classifier  merupakan  salah  satu  algoritma dalam teknik data mining yang menerapkan teori Bayes dalam klasifikasi [18].

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
Navie Bayes merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  dimana  setiap  atribut  bersifat independent dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir  [19]. Bayes ian Classification merupakan  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan  suatu  class. Bayes ian  Classification  ini  juga  didasarkan  pada  teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi setupa dengan decision tree dan neural network [20]. Dasar teorema Naive Bayes dengan rumus Bayes yaitu sebagai berikut [21] :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) .𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) .....................................................................................................   (1) 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) 𝑃(𝐻) ................................................................................................   (2) Keterangan [20] : X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori probabilitas) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut
P(X) = Probabilitas dari X Dapat dijelaskan dengan dimana P(H|X ) itu merupakan probabilitas dari H yang di dalam X atau bahasa lain P(H|X) merupakan persentase dengan banyaknya H yang di dalam X , P(X|H) merupakan probabilitas X di dalam H, P(H) merupakan probabilitas prior dari H dan P(X) merupakan probabilitas prior dari X .Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss [22]:
𝑃(𝑋 𝑖 = 𝑥𝑖|𝑌 = 𝑌𝑗) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒 − (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗)2
2𝜎2𝑖𝑗 ...........................................................................   (3)
Keterangan :
P = Peluang X i = Atribut ke i
x i = Nilai Atribut ke i
Y = Kelas yang dicari
y j = Sub kelas Y yang dicari
µ = Mean, menyatakan rata – rata dari seluruh atribut
𝜎 = Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut
Adapun alur dari metode Naive Bayes sebagai berikut : a  Baca data traning
b  Hitung jumlah probabilitas, namun apabila data numerik maka :
1)  Cari  nilai  mean  dan  standar  deviasi  dari  masing – masing  parameter  yang  merupakan  data numerik
2)  Cari  nilai  probabilistik  dengan  cara  menghitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari  kategori  yang sama dibagi dengan jumlah data pada kategori tersebut
c  Mendapatkan nilai dalam tabel mean, standar deviasi dan probabilitas

## 2.5 Forward Selection
Forward  Selection merupakan  menyeleksi  variabel  berdasrkan  koefisien  korelasi  dan meregresikan variabel-variabel bebas X satu demi satu sampai diperoleh persamaan yang sempurna [23]. Forward Selection dimulai dengan pemilihan atribut yang kosong serta dalam setiap putaran ia menambahkan  setiap  atribut  yang  tidak  terpakai  sebagai  contoh  set.  Untuk  setiap  atribut  yang ditambahkan  diperkirakan  mengugunakan  kinerja  operator  batin,  misalnya  cross  validasi.  Yang dimana  hanya  memberikan  atribut  yang  kinerjanya  tinggi  untuk  ditambahkan  ke  seleksi.  Kemudian memulai  babak  baru  untuk  pemilihan  dengan  memodifikasi  [9].  Untuk  prosedur Forward  Selection dapat di rumuskan sebagai berikut [24] :
a. Menentukan model awal ŷ = b 0 b.  Memasukan  variabel  respon  dengan  setiap  variabel  berprediktor,  misalnya X 1 ,  X 2 ,  ….  X n yang terkait dengan ŷ . Misalkan X 1 sehingga membentuk model ŷ = b 0 + b 1 X 1 . c.  Uji F terhadap peubah pertama yang terpilih. Jika F hitung < F tabel maka peubah terpilih dibuang dan proses  dihentikan.  Apa  bila F hitung >  F tabel maka  peubah  terpilih  memiliki  pengaruh  nyata  terhadap peubah terkait y , sehingga layak untuk di perhitungkan di dalam model.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
d. Masukan  peubah bebas  terpilih  (yang  paling  signitifikan)  ke dalam model. Misalkan x 2 ,  sehingga membentuk suatu model ŷ = b 0 + b 1 X 1 +b 2 X 2 e. Uji  F,  jika  F hitung <  F tabel maka  proses  dihentikan  dan  model  terbaik  adalah  model  sebelumnya. Namun  jika  F hitung ≥  F tabel ,  variabel  peubah  bebas  layak  untuk  dimasukan  ke  dalam  model  dan kembali  ke  langkah  c.  Proses  akan  berakhir  jika  tidak  ada  lagi  peubah  yang  tersisa  yang  bisa dimasukan ke dalam model.

## 2.6 Confusion Matrix
Dalam  bidang  pembelajaran  mesin Confusion  Matrix dikenal  sebagai  table  kemungkinan  atau matrix error yang merupakan tata letak table khusus yang memungkinkan visualisai kinerja algoritma yang  biasanya supervised  learning (dalam unsupervised  learning itu  biasanya  disebut matching matrix ).  Yang  setiap  kolom  dari  matrix  merupakan  contoh  di  kelas  prediksi,  sementara  setiap  baris mewakili  contoh  di  kelas  sebenarnya  [25]. Confusion  Matrix juga  memberikan  keputusan  yang diperoleh  dalam  training  dan  testing  dan  memberikan  penilaian  dalam  performance  klasifikasi berdasarkan objek dengan benar atau salah [3].
Tabel 1. Confusion Matrix Classification Predicted Class Class = Yes / Positive Class = No / Negatif Obsetverd Class Class = Yes / Positive A (True Positive = TP) B (False Negatif = FN) Class = No / Negatif C (False Positive = FP) D (True Negatif = TN)
Untuk menghitung nilai akurasi dengan rumus perhitungan sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ( 𝑎+𝑑 𝑎+𝑏+𝑐+𝑑 ) = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ..........................................................................   (4)
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 .........................................................................................................   (5) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ..............................................................................................................   (6)
Keterangan : TP = Prediksi positif yang positif FN = Prediksi positif yang negatif FP = Prediksi negatif yang positif TN = Prediksi negatif yang negative

## 2.7  Regresi Linier
Regresi  linier  adalah  metode  statistika  yang  digunakan  untuk  membentuk  model  hubungan antara  variabel  terikat  (dependen;  respon;  Y)  dengan  satu  atau  lebih  variabel  bebas  (independen, prediktor,  X).  Apabila  banyaknya  variabel  bebas  hanya  ada  satu,  disebut  sebagai  regresi  linier sederhana,  sedangkan  apabila  terdapat  lebih  dari  1  variabel  bebas,  disebut  sebagai  regresi  linier berganda.  Analisis  regresi  setidak-tidaknya  memiliki  3  kegunaan,  yaitu  untuk  tujuan  deskripsi  dari fenomena  data  atau  kasus  yang  sedang  diteliti,  untuk  tujuan  kontrol,  serta  untuk  tujuan  prediksi. Regresi  mampu  mendeskripsikan  fenomena data  melalui  terbentuknya  suatu  model  hubungan  yang bersifatnya numerik. Regresi juga dapat digunakan untuk melakukan pengendalian (kontrol) terhadap suatu  kasus  atau  hal-hal  yang  sedang  diamati  melalui  penggunaan  model  regresi  yang  diperoleh. Selain itu, model regresi juga dapat dimanfaatkan untuk melakukan prediksi untuk variabel terikat [26]. Bentuk umum model regresi linier berganda, yaitu [27] :
Y i = β 0 + β 1 X i1 + ε i ........................................................................................................   (7)
Keterangan :
Y i = variabel respon atau variabel tidak bebas β0 dan β1 = parameter X i1 = nilai diketahui variabel prediktor atau variabel bebas
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017
ε i =standar error

## 3.  METODE PENELITIAN

## 3.1  Metode Pengumpulan Data
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini berasal dari Bank XY yang berada di Gorontalo. Data  yang  diperoleh  berkaitan  dengan  semua  aspek dari nasabah  kredit  termasuk  informasi  pribadi dari  nasabah.  Parameter  yang  menentukan  kelancaran  kredit  adalah  usia,  status  perkawinan, pekerjaan,  pendapatan,  jaminan,  jumlah  tanggungan,  bunga  kredit,  jumlah  bunga  kredit,  jumlah pokok,  jumlah  angsuran,  jangka  waktu  kredit,  jumlah  pinjaman,  dan  keterangan  (lancar,  dalam perhatian khusus, kurang lancar, diragukan dan macet). Jumlah dataset yang akan digunakan dalam penelitian ini 874 record .

## 3.2  Desain Eksperimen
Desain  eksperimen  dalam  penelitian  ini  menggunakan  dataset  nasabah  kredit.  Model  desain eksperimen dapat dijelaskan dengan beberapa tahap yaitu :
a.  Pengumpulan  dataset  nasabah  kredit  yang  dimana  pengumpulan  dataset  nasabah  kredit  pada bank XY yang berjumlah 874 record.
b.  Featur  Selection  untuk  pemilihan  vaiabel-vaiabel  yang  relevan  untuk  diberikan  atau  yang berpengaruh  terhadap  dataset  nasabah  kredit.  Featur  Selection  yang  digunakan Forward Selection dimana  dilakukan  untuk  menyeleksi  variabel  berdasrkan  koefisien  korelasi  dan meregresikan  variabel-variabel  bebas  X  satu  demi  satu  sampai  diperoleh  persamaan  yang sempurna.
c.  Pembagian Dataset Dataset tersebut akan dibagi menjadi dua (2) bagian yaitu, data traning dan data  testing.  Pembagian  data  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  X-Validation  (Cross- Validation)
d.  Algoritma Naive Bayes Setelah dilakukannya pembagian data, maka data traning akan diproses dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes yang  dimana  untuk  mendapatkan  model  yang terbaru.
e.  Model Naive  Bayes Data  testing  tersebut  akan  diproses  dengan  menggunakan  model Naive Bayes yang dimana untuk mendapatkan hasil akurasi atau tingkat keberhasilan yang maksimal dari prediksi tingkat kelancaran pembayaran kredit.

## Gambar 2 Desain Eksperimen

## 3.3  Evaluasi
Untuk  proses  evaluasi  ini  dimana  akan  memberikan  akurasi  atau  tingkat  keberhasilan  dari prediksi yang telah dilakukan. Untuk proses evaluasi ini menggunakan confusion matrix yang dimana akan memudahkan peneliti untuk mendapatkan tingkat akurasi dari prediksi pembayaran kredit.
Feature Selection Forward  Selection untuk  menyeleksi  setiap fitur yang tidak terpakai. Dataset Nasabah Kredit Data Testing Naïve Bayes Model Naïve Bayes Evaluasi Confusion Matrix Hasil Pridiksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit. Data Traning

## 4.  HASILDAN PEMBAHASAN

## 4.1  Hasil Pengumpulan Data
Dataset  ini  merupakan  dataset  nasabah  kredit  yang  sudah  diketahui  keterangannya  (lancar, dalam  perhatian  khusus,  kurang  lancar,  diragukan,  dan  macet)  dalam  kredit.  Jumlah  dataset  yang akan digunakan 874 record .

## 4.2  Hasil Eksperimen dan Implementasi

## 4.2.1 Evauasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  nasabah  kredit.  Penelitian  ini menggunakan  model  10 fold  Cross  Validation tanpa  menggunakan feature  selection .  Dari  hasil eksperimen dari dataset nasabah kredit yang berjumlah 874 record yang berdasarkan tabel confusion matrix hasil accuracy yang didapatkan pada dataset nasabah kredit dengan menggunakan algoritma Naive Bayes tanpa menggunakan feature selection adalah 68,42%.
4.2.2 Evaluasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Forward Selection Dari hasil eksperimen menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Forward Selection terpilih 5  atribut  yang  dianggap  relevan  dan  dapat  mempengaruhi  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan Forward Selection yaitu, pekerjaan, pendapatan, jumlah tanggungan, bunga, dan jangka waktu kredit. Didapatkan hasil accuracy pada dataset nasabah kredit dengan menggunakan algoritma Naive Bayes berbasis Forward Selection adalah 71,97%.
4.3  Prediksi  Tingkat  Kelancaran  Pemberian  Kredit  Dengan  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Berbasis Forward Selection
Prediksi  tingkat  pembayaran  kredit  yang  dilakukan  oleh  bank  untuk  mengetahuai  apakah  bank telah  mencapai  keberhasilan  yang  telah  ditargetkan  dalam  memprediksi  tingkat  kelancaran pembayaran kredit, tujuannya untuk mengurangi risiko dalam keputusan pemberian kredit dan dapat membantu  meningkatkan  modal  agar  pihak  bank  tidak  mengalami  krisis  keuangan,  apapbila  dapat memprediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  dan  nasabah  dapat  membayar  kreditnya. Melakukan  prediksi  tingkat  pembayaran  kredit  merupakan  hal  penting  karena  menjadi  landasan kebijakan  msalah  pembayaran  kredit  dan  algoritma Naive  Bayes berbasis Forward  Selection untuk mendapatkan accuracy dalam  memperdiksi  tingkat  pembayaran  kredit.Berdasarkan  evaluasi  model yang  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  algoritma Naive  Bayes berbasis Forward  Selection dapat diterapkan  berdasarkan  atribut  nasabah  kredit,  serta  mampu  secara  optimal  memprediksi  tingkat kelancaran pembayaran kredit.

## 5.  KESIMPULAN
5.1  Kesimpulan
1.  Prediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  bank  menggunakan  algoritma Naive  Bayes berbasis Forward  Selection dapat  memprediksi  tingkat  pembayaran  kredit.  Hal  ini  sangat penting  dilakukan  karena  untuk  mengurangi  risiko  dalam  keputusan  pemberian  kredit  dan dapat  membantu  meningkatkan  modal  agar  pihak  bank  tidak  mengalami  krisis  keuangan, apabila  dapat  memprediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  dan  nasabah  dapat membayar  kreditnya.  Dengan  adanya  prediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  pihak bank dapat mengambil keputusan untuk memberikan kredit kepada nasabah.
2.  Prediksi tingkat kelancaran pembayaran kredit menggunakan algoritma Naive Bayes berbasis Forward  Selection mampu  memprediksi  kelancaran  pembayaran  kredit  ke  depannya  hal  ini terbukti  dengan  perolehan  nilai  akurasi Naive  bayes berbasis Forward  Selection mampu mencapai nilai akurasi 71,97%
5.2  Saran
1  Pertimbangan  dalam  penggunaan  dataset  lain  dalam  penelitian  untuk accuracy yang  akan dihasilkan oleh Naive Bayes .
2  Kiranya  prediksi  tingkat  kelancaran  pembayaran  kredit  ini  dapat  membantu  pihak  bank sehingga dapat memudahkan pihak bank dalam masalah risiko keputusan pemberian kredit.
3  Kiranya untuk dapat meningkatkan accuracy dalam prediksi tingkat pembayaran kredit dapat dilakukan beberapa penggabungan algoritma dan mengguakan feature selection lain misalnya algoritma genetika.

## ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  9  Nomor 3  Desember  2017

## Daftar Pustaka
[1] Kashif  Imran  “Determinants  of  bank  credit  in  Pakistan:  A  supply  side  approach”.  Economic Modelling 35 (2013) 384 – 390.
[2]  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun  1998  Tentang  Perubahan  Atas  Undang- Undang Nomor 7 Tahun 1992 Tentang Perbankan
[3] Jiawei  Han  and  Micheline  Kamber  “Data  Mining  :  Concepts  and  Tecniques”.  Depart ment  of Computer Science University of Illinois at Urbana-Champaign. www.cs.uiuc.edu/~hanj, 2006
[4]  Arash  Bahrammirzaee et  al “Hybrid  credit  ranking  intelligent  system  using  expert  system  and artificial Neural Networks ”. Department of Information Technology Management, Tarbiat Modares University, Tehran, Iran. Appl Intell (2011) 34: 28 – 46. DOI 10.1007/s10489-009-0177-8
[5]  Lean Yu et al “Credit risk evaluation using a weighted least squares SVM classifier with design of experiment for parameter selection”. Exper t Systems with Applications 38 (2011) 15392 – 15399
[6] Harry  Zhang  “The  Optimality  of  Naive  Bayes”.  American  Association  for  Artificial  Intelligence (www.aaai.org). All rights reserved, 2004
[7] Yi  Jiang  “Credit  Scoring  Model  Based  on  the Decision  Tree and  the  Simulated  Annealing Algorithm”. World Congress on Computer Science and Information Engineering, 2008 IEEE DOI 10.1109/CSIE.2009.481
[8] Charu  C.  Aggarwal  and  Philip  S.  Yu  “ A  General  Survey  of  Privacy-Preserving  Data  Mining Models and Algorithms ”, Springer, 2008
[9] Fareed Akthar dan Caroline Hahne “RapidMiner 5 Operator Reference”. Rapid -I GmbH. All rights reserved © 2012
[10] Farianto  Pandila,  SE.,  MM,  “Manajemen  Dana  dan  Kesehatan  Bank”,  Soft  Cover,  Jakarta  : Rineka Cipta, 2012, 169 – 204
[11] Nani  Triwahyuniati,  Sh  “Pela ksanaan  Analisis  Pemberian  Kredit  Di  Pt  Bank  Haga  Cabang Semarang”. Tesis, 2008
[12] Nisa’ Mustikawati et al “Penerapan Manajemen Risiko Untuk Meminimalisir Risiko Kredit Macet (Studi Pada PT. Bank Tabungan Pensiunan Nasional Cabang Kediri)”. Artikel, 2013
[13] Dharma Setiawan “Analisis Terhadap Penerapan Manajemen Risiko Kredit Pada Pt. Bank Ekspor Indonesia”. http: //papers.gunadarma.ac.id. 2007
[14] Harjum Muharam “Model Risiko Kredit: Pendekatan Dan Faktor - Faktor Yang Mempengaruhinya”. http://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/167. 2012
[15] Irman Hermadi et al “ Clustering Menggunakan Self Organizing Maps (Studi Kasus: Data PPMB IPB)”. Related articles, 2007
[16] Dian Wirdasari dan Ahmad Calam “Penerapan Data Mining Untuk Mengelola Data Penempatan Buku  Di  Perpustakaan  SMK TI  PAB  7  Lubuk  Pakam  Dengan  Metode  Association  Rule”. Jurnal SAINTIKOM. Vol. 10 / No. 2 / Mey 2011
[17] Prasetyo  Anugroho  et  al  “Klasifikasi  Email  Spam  Dengan  Metode Naive  Bayes Classifier Menggunakan Java Programming”. Related articles, 2010
[18] Mujib  Ridwan  et  al  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier ”. Jurnal EECCIS Vol.7, No. 1, Juni 2013
[19] Ivan  Jaya  “Analisis  Seleksi  Atribut  Pada  Algoritma Naive  Bayes Dalam  Memprediksi  Penyakit Jantung”. Tesis, 2013
[20] Arief Jananto “Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa”. Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 18, No.1, Januari 2013 : 09-16. ISSN : 0854-9524
[21] Jiawei  Han  and  Micheline  Kamber  “Data  Mining:  Concepts  and  Techniques  (2nd  edition)”. Related articles, 2006
[22] Bustami  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi”. Jurnal Informatika Vol. 8, No. 1, Januari 2014
[23] Khairul  Saleh  “Penyeleksian  Variabel  Dengan  Prosedur  Regresi  Bertahap”.  Jurnal  Eksakta  – BIAGROTEK, ISSN : 2085 – 0646. Volume 2, Nomor 2, Juli 2010
[24] Rian  Mulyana  “Aplikasi  Metode Variable  Selection Untuk  Menentukan  Faktor  Dominan  Yang Mempengaruhi Pendidikan Dan Kesehatan”. http://repository.ipb.ac.id. 2012
[25] Stephen V. Stehman “Selecting And Interpreting Measures Of Thematic Classification Accuracy”. Remote Sens. Envihon. 62:77--89 (1997).
[26] Deny  Kurniawan  “REGRESI  LINIER  (LINEAR  REGRESSION)”.  R  Development  Core  Team (2008).  R:  A  language  and  environment  for  statistical  computing.  R  Foundation  for  Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org
[27] Michael  H.  Kutner  et  al,  “Applied  Linear  Statistical  Models”.  4th  ed.  New  York: McGraw-Hill Companies, Inc. 2004