Pratama, Fajar D., Bhakti, Henny D., Aplikasi Prediksi Ketepatan Pembayaran menggunakan Decision Tree
IMPLEMENTASI APLIKASI PREDIKSI KETEPATAN PEMBAYARAN CUSTOMER PERUSAHAAN DENGAN METODE DECISION TREE
Fajar Dedi Pratama 1,*) , Henny Dwi Bhakti 2)
1, 2) Prodi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra no.101 GKB Kebomas, Gresik, Jawa Timur 61121 e-mail: dedipratama135@gmail.com 1) , hennydwi@umg.ac.id 2) *corresponding author
(Naskah masuk : 4 Januari 2023 Diterima untuk diterbitkan : 19 Mei 2023)

## ABSTRAK
PT Berdikari Jaya Bersama adalah perusahaan yang bergerak di bidang energi. Perusahaan ini memproduksi bahan bakar solar. Target pasarnya adalah para pelaku industri yang menggunakan bahan bakar solar dalam kegiatan usahanya, seperti pabrik, kontraktor, tambang dan hotel. Bagi para customer, terdapat beberapa metode pembayaran  yang  dapat  mereka  ambil  dalam  transaksi  pembelian  solar,  mulai  dari  COD  (cash  on  delivery), tempo 7 hari, 14 hari dan 30 hari. Dalam pembayaran model tempo, customer dapat membayar di kemudian hari setelah solar dikirim sesuai dengan jumlah hari temponya. Permasalahan dalam proses pembayaran yang umum terjadi  adalah  customer  dapat  saja  memiliki  kendala  keuangan  internal  saat  hari  jatuh  tempo  pembayaran. Sehingga menyebabkan pembayaran menjadi terlambat. Berdasarkan pengalaman orang-orang di industri solar, masalah  keterlambatan  bayar  sebenarnya  dapat  diprediksi  berdasarkan  beberapa  faktor,  seperti  model  bisnis customer, peran broker, adanya cashback, tempo bayar yang diambil, dan hari jatuh tempo. Dalam memprediksi keterlambatan bayar, perusahaan biasanya menganalisis berdasarkan  riwayat penjualan sebelumnya. Adanya sistem  yang  memprediksi  ketepatan  pembayaran  customer  berdasarkan  data  riwayat  penjualan  sebelumnya, dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan terhadap customernya lebih cepat dan lebih akurat. Decision  tree  yang  termasuk  dalam  salah  satu  jenis  proses  data  mining,  secara  umum  adalah  gambaran pemodelan  dari  persoalan  yang  terdiri  beberapa  serangkaian  keputusan  yang  mengarah  pada  solusi,  dalam menyatakan keputusan dan memberikan sebuah solusi. Konsep dari decision tree adalah mengubah sekumpulan data menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan aturan-aturan dari sebuah keputusan. Dalam penelitian ini,  metode  decision  tree  dimanfaatkan  untuk  memprediksi  ketepatan  pembayaran  customer.  Penelitian  ini menghasilkan  pohon  keputusan  dari  data  hasil  penjualan  perusahaan,  yang  kemudian  dimanfaatkan  untuk melakukan  prediksi  terhadap  data  uji.  Pengujian  di  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  82,25%  yang termasuk kategori baik.
Kata Kunci: data mining, decision tree, prediksi.

## ABSTRACT
PT Berdikari Jaya Bersama is a company engaged in the energy sector. This company produces diesel fuel. The  target  market  is  industrial  players  who  use  diesel  fuel  in  their  business  activities,  such  as  factories, contractors,  mines  and  hotels.  For  customers,  there  are  several  payment  methods  that  they  can  take  in  solar purchase transactions, starting from COD (cash on delivery), 7 days, 14 days and 30 days. In the due payment model, the customer can pay at a later date after the diesel fuel is sent according to the number of due days. A common  problem  in  the  payment  process  is  that  the  customer  may  have  internal  financial  constraints  on  the payment due date. Thus causing payments to be late. Based on the experience of people in the solar industry, the problem  of  late payments  can  actually  be  predicted based on  several  factors,  such  as  the  customer's  business model, the role of the broker, the existence of cashback, the payment due date, and the day it is due. In predicting late payments, companies usually analyze based on previous sales history. The existence of a system that predicts the  accuracy of  customer  payments  based  on  previous  sales  history  data,  can  help  companies  make  decisions about  their  customers  faster and  more  accurately.  Decision  tree  which  is  included  in one  type  of  data  mining process,  in  general  is  a  modeling  picture  of a  problem  consisting  of  several  series  of  decisions  that  lead  to  a solution, in stating a decision and providing a solution. The concept of a decision tree is to transform a set of data into a decision tree that represents the rules of a decision. In this study, the decision tree method is used to predict the accuracy of customer payments. This study produces a decision tree from the company's sales data, which is then used to make predictions on test data. Tests in this study resulted in an accuracy value of 82.25% which is in the good category.
Keywords: data mining, decision tree, prediction.

## I. P ENDAHULUAN
PT  Berdikari  Jaya  Bersama  adalah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  energi.  Berlokasi  di  kota Probolinggo,  perusahaan  ini  memproduksi  produk  berupa  bahan  bakar  solar  industri  berjenis  HSD. Target pasarnya adalah para pelaku industri yang menggunakan bahan bakar solar HSD dalam kegiatan usahanya, seperti pabrik yang menggunakan mesin diesel, hotel yang menggunakan mesin genset, atau kontraktor serta pertambangan yang menggunakan kendaraan alat berat. Saat ini, penjualan solar PT Berdikari  Jaya  Bersama  hanya  melayani  area  Jawa  Timur,  dengan  syarat  minimum  pemesanan sebanyak 5.000 liter. Dalam meningkatkan penjualan perusahaan, PT Berdikari Jaya Bersama membuka kantor  pemasaran  di  kota  Surabaya.  Kantor  pemasaran  ini  bertanggung  jawab  dalam  memasarkan produk perusahaan ke customer , dan memastikan customer yang bersangkutan melakukan pembayaran secara tepat waktu. Untuk melaksanakan tanggung jawab tersebut, kantor pemasaran PT Berdikari Jaya Bersama memiliki beberapa posisi karyawan yaitu kepala cabang, sales , analis-penagihan, IT, keuangan dan  operasional.  Analis-penagihan  adalah  posisi  yang  bertanggung  jawab  atas  kelayakan customer . Analis-penagihan harus memastikan customer memiliki mesin yang cocok dengan produk solar HSD serta memiliki kemampuan membayar tagihan tepat waktu.
Sebagai  bagian  dari  pelayanan customer ,  PT  Berdikari  Jaya  Bersama  memahami  bahwa  sebagian customer memerlukan  bahan  bakar  solar  terlebih  dahulu  dalam  menjalankan  bisnisnya,  setelah bisnisnya berjalan dan mendapatkan keuntungan, maka bahan bakar solar tersebut dapat dibayar. Sistem pembayaran yang disediakan PT Berdikari Jaya Bersama ada Cash On Delivery (COD), tempo 7 hari, tempo 14 hari, dan tempo 30 hari. Pembayaran hanya dapat dilakukan melalui transfer bank. Sistem pembayaran tempo membuat customer dapat melakukan pembayaran mundur sejak menerima barang. Akan tetapi, resiko pembayaran terlambat dari jatuh tempo selalu ada. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti penggunaan sistem pembayaran tempo, keuangan customer bermasalah, jatuh tempo di hari libur, atau adanya kesalahan komunikasi dengan pihak ketiga yang biasa disebut broker. Akibatnya, customer dapat dikenakan denda pembayaran sesuai yang tertulis di surat penawaran. Jika customer tidak bersedia membayar denda, maka perusahaan dapat melakukan pemotongan cashback broker  (jika  ada).  Hal  ini tentu  dapat  merugikan  berbagai pihak,  seperti  PT  Berdikari Jaya  Bersama karena tidak mendapatkan hak pembayaran secara tepat waktu, customer yang dapat dikenakan denda, dan pihak broker yang nilai cashback nya berkurang.
Decision tree dalam istilah pembelajaran merupakan sebuah struktur pohon dimana setiap node pohon mempresentasikan  atribut  yang  telah  diuji.  Setiap  cabang  merupakan  suatu  pembagian  hasil  uji  dan node daun (leaf) mempresentasikan kelompok kelas tertentu [8]. Berdasarkan penelitian yang dilakukan [14], didapatkan hasil bahwa decision tree dapat diterapkan dalam penilaian agunan kredit dengan nilai akurasi yang lebih akurat dari pada K-NN, Naive Bayes , dan perhitungan biasa. Penelitian lainnya yang dilakukan  [7],  didapatkan  hasil  bahwa  penerapan decision  tree ID3  membutuhkan  dataset  untuk mendapatkan nilai entropy dan information gain dalam membentuk simpul yang berisi atribut sehingga didapatkan  pohon  keputusan.  Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  [1],  didapatkan  hasil  bahwa  sistem aplikasi  dengan  metode decision  tree ID3  dapat  dipakai  sebagai  rekomendasi  pemberian  kelayakan kredit dengan tingkat keakurasian 88,51% [1]. Penelitian lainnya yang dilakukan [10], didapatkan hasil bahwa  tingkat  akurasi  metode decision  tree dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  diantaranya  : jumlah data training , data testing , dan atribut yang digunakan. Penelitian lainnya yang dilakukan [3], didapatkan  hasil  bahwa  aturan rules yang  dihasilkan  dari  perhitungan  metode decision  tree sangat bermanfaat dan membantu dalam meningkatkan kualitas serta akurasi dari hasil analisa yang dilakukan kedepannya.
Berdasarkan penjelasan di atas, penulis berpendapat bahwa metode decision tree sangat cocok dalam hal  analisa  dan  prediksi  yang  melibatkan  data  dalam jumlah  besar.  Penggunaan teknologi  komputer juga dapat dimanfaatkan untuk menunjang proses pengolahan data dari metode decision tree . Dalam penelitian  ini,  penulis  berupaya  membuat  sebuah  sistem  aplikasi  berbasis  web,  aplikasi  tersebut memiliki fungsi untuk memprediksi ketepatan pembayaran customer perusahaan. Aplikasi akan dibuat dengan dasar metode decision tree yang memanfaatkan data-data hasil penjualan sebelumnya. Data- data  tersebut  akan  diproses  sehingga  dapat  menghasilkan  pohon  alur  keputusan  dalam  memprediksi ketepatan  pembayaran customer .  Atribut  yang  akan  digunakan  diantaranya  :  jenis  bisnis customer , pemakaian  broker,  adanya cashback ,  hari  jatuh  tempo,  dan  termin  pembayaran.  Aplikasi  memiliki output berupa keterangan “tepat waktu” atau “terlambat” pada tiap data uji yang diproses. Pembuatan aplikasi ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan yang terjadi di PT Berdikari Jaya Bersama terkait
terjadinya keterlambatan pembayaran customer . nalisa prediksi yang kuat dari perusahaan akan mampu meminimalisir resiko tersebut. Maka dari penjelasan di atas, penulis membuat penelitian dengan judul “Implementasi  Aplikasi  Prediksi  Ketepatan  Pembayaran Customer Perusahaan  Dengan  Metode Decision tree ”.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1. Data Mining
Definisi  data mining menurut  [4]  adalah  proses  yang  menggunakan  data  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar. Sedangkan menurut [2], data mining adalah suatu proses ekstraksi atau penggalian data yang belum diketahui sebelumnya, namun dapat dipahami dan berguna dari database yang besar serta digunakan untuk membuat suatu keputusan bisnis yang sangat penting. Diungkapkan juga oleh [12], data mining sering kali dikenal dengan sebutan KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Database )  yang  memungkinkan  suatu  organisasi  untuk  melakukan kalkulasi dalam pengambilan keputusan melalui perakitan, akumulasi, analisis, dan pengaksesan data korporasi. Semua proses ini menggunakan beberapa macam tool seperti tool untuk query dan pelaporan, tool untuk proses analisis, dan tool untuk sistem pendukung keputusan.

## 2.2. Decision tree
Decision tree atau juga dapat disebut pohon keputusan, secara umum adalah gambaran pemodelan dari  persoalan  yang  terdiri  beberapa  serangkaian  keputusan  yang  mengarah  pada  solusi,  dalam menyatakan keputusan dan memberikan sebuah solusi [15]. Konsep dari decision tree adalah mengubah sekumpulan  data  menjadi  pohon  keputusan  yang  merepresentasikan  aturan-aturan  dari  sebuah keputusan.
Gambar 2.1. Konsep Dasar Decision tree
Menurut [16] decision tree terdiri dari node untuk membentuk pohon berakar. Dari pohon tersebut diarahkan oleh node yang disebut akar ( root ) yang tidak mempunyai masukan ( input ) tetapi memiliki dua atau lebih keluaran ( output ). Jika node memiliki satu masukan ( input ) yang tepat dan node memiliki dua  atau  lebih  keluaran  ( output ),  maka disebut  dengan  internal node . Node yang  terakhir  dan  hanya memiliki masukan ( input ) disebut dengan leaf node atau biasanya disebut juga dengan decision node atau terminal node . Leaf node menunjukkan sebuah label atau hasil dari klasifikasi atau kelas keputusan.

## 2.3. Algoritma ID3 (Iterative Dichotomiser 3)
ID3 ( Iterative Dichotomiser 3 ) adalah algoritma decision tree learning (algoritma pembelajaran pohon keputusan)  yang  paling  dasar.  Menurut  [3]  Algoritma  ini  melakukan  pencarian  secara  menyeluruh ( greedy )  pada semua  kemungkinan  pohon  keputusan. Salah  satu algoritma  induksi  pohon keputusan yaitu  ID3.  ID3  dikembangkan  oleh  J.  Ross  Quinlan.  Algoritma  ID3  dapat  diimplementasikan menggunakan  fungsi  rekursif  (fungsi  yang  memanggil  dirinya  sendiri).  Algoritma  ID3  berusaha membangun decision tree (pohon keputusan) secara top-down (dari atas ke bawah).

## 2.4. Entropy
Menurut  [13] information  gain atau  biasa  disebut gain info  adalah  kriteria  pemisahan  yang menggunakan pengukuran entropy . Untuk mendapatkan information gain dari suatu atribut dibutuhkan
entropy keseluruhan kelas atau Entropy (S). Menurut [9], secara matematis entropy dirumuskan sebagai berikut :
Entropy (S) = ∑ 𝑝 𝑖 𝑐 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 𝑝 𝑖 (1)
Keterangan pada rumus 2.1 sebagai berikut : S = himpunan kelas klasifikasi c = banyaknya kelas klasifikasi 𝑝 𝑖 = proporsi untuk kelas i

## 2.5. Information Gain
Setelah  mendapatkan  nilai entropy ,  maka  dapat  diukur  efektivitas  suatu  atribut  dalam mengklasifikasikan  data  yang  disebut  sebagai information gain .  Secara matematis, information  gain dari suatu atribut, dituliskan sebagai berikut :
Gain (S,A) = Entropy (S) - ∑ 𝑆𝑣 𝑆 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑣 ) 𝑣𝜖𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴) (2)
Keterangan pada rumus 2.2 sebagai berikut :
A = atribut 𝑣 = suatu nilai untuk atribut A Values (A) = himpunan nilai untuk atribut A 𝑆 𝑣 = sub-himpunan kelas klasifikasi 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆 𝑣 ) = entropy untuk sampel-sampel yang memiliki nilai 𝑣 Atribut  dengan  nilai information  gain paling  tinggi  dibandingkan  atribut  yang  lain,  dipilih  sebagai pemilah.

## III. A NALISIS DAN P ERANCANGAN S ISTEM

## 3.1 Analisis Sistem
Sistem prediksi mengenai ketepatan pembayaran customer diproses menggunakan metode decision tree . Sistem prediksi ini diperlukan bagi seorang analis-penagihan dalam mengambil langkah-langkah terkait kebijakan pengiriman dan pembayaran barang kepada customer , sehingga resiko keterlambatan atau gagal bayar dari customer dapat diminimalisir.
Analis-penagihan  perusahaan  memiliki  beberapa  indikator  yang  menjadi  pertimbangan  dalam menentukan  kebijakan  pengiriman  dan  pembayaran customer .  Indikator  pertama  adalah  jenis  bisnis customer yang meliputi kontraktor, manufaktur, pariwisata, dan tambang. Indikator selanjutnya tentang pemakaian  jasa  broker,  adanya cashback ,  tipe  hari  jatuh  tempo,  dan  tipe  termin  pembayaran  yang meliputi cash on delivery, tempo 7 hari, tempo 14 hari, dan tempo 30 hari. Selama ini analisa dilakukan hanya  dengan  metode  tanya  jawab  dan  kunjungan  lokasi customer ,  hal  ini  memungkinkan  adanya rekayasa jawaban dari pihak customer .
Dalam membuat penelitian ini penulis menggunakan data hasil penjualan PT Berdikari Jaya Bersama di rentang tahun 2021-2022 yang berjumlah 606 data, data tersebut dibagi menjadi dua bagian yaitu data  latih  sebanyak  420  data  dan  data  uji  sebanyak  186  data.  Data  tersebut  selanjutnya  diolah menggunakan  metode decision  tree hingga  menghasilkan  pohon  keputusan  dalam  memprediksi ketepatan  pembayaran customer .  Diharapkan  dari  hasil  penelitian  ini,  tim  analis-penagihan  PT Berdikari Jaya Bersama dapat memiliki tambahan pertimbangan yang lebih akurat dalam memprediksi ketepatan pembayaran customer .

## 3.2 Representasi Data
Data  yang  digunakan  dalam  pengujian  sistem  prediksi  ketepatan  pembayaran customer bersumber dari data hasil penjualan PT Berdikari Jaya Bersama di rentang tahun 2021-2022 yang berjumlah 606 data.  Data-data  tersebut  berisikan  informasi  penjualan customer seperti  informasi  kontak,  alamat customer ,  alamat  pengiriman,  volume  dan  catatan  lainnya.  Beberapa  informasinya  dapat  digunakan sebagai atribut dalam memprediksi ketepatan pembayaran customer , diantaranya jenis bisnis, broker, cashback , hari jatuh tempo dan termin. Mengenai informasi hasil ketepatan pembayaran di data-data tersebut dapat diketahui dari tanggal pembayaran lunas tagihan, apakah melewati atau tidak dari tanggal jatuh  temponya.  Apabila  tidak  melewati  maka  keterangannya  “tepat  waktu”,  jika  melewati  maka keterangannya “terlambat”.
Tabel 3.1 Representasi Data No Atribut Detail Atribut 1 Jenis Bisnis 1. Kontraktor 2. Manufaktur 3. Pariwisata 4. Tambang 2 Broker 1. Ya 2. Tidak 3 Cashback 1. Ada 2. Tidak Ada 4 Hari Jatuh Tempo 1. Hari Biasa 2. Hari Libur 5 Termin 1. Cash On Delivery (COD) 2. Tempo 7 Hari 3. Tempo 14 Hari 4. Tempo 30 Hari 6 Hasil 1. Tepat Waktu 2. Terlambat 3. Dominan Tepat Waktu 4. Dominan Terlambat

## 3.3 Perancangan Sistem
Setelah  analisis  sistem  dilakukan  maka  dilanjutkan  dengan  perancangan  sistem  prediksi  ketepatan pembayaran customer .  Perancangan  ini  akan  tersusun  dalam  bentuk flowchart ,  diagram  konteks, diagram berjenjang data flow diagram (DFD).
1. Flowchart
Berikut ini adalah flowchart dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer :
Gambar 3.1 Flowchart sistem prediksi Berikut adalah penjelasan dari flowchart sistem prediksi ketepatan pembayaran customer :
a. User memasukkan data training yang berisikan data hasil penjualan PT Berdikari Jaya Bersama kedalam sistem. Sistem memproses data training menggunakan metode decision tree .
b. Sistem melaporkan hasil output berupa pohon keputusan.
c. User memasukkan data uji, data uji dimasukkan satu per satu.
d. Sistem memproses data uji berdasarkan urutan dari pohon keputusan yang telah terbentuk.
e. Sistem melaporkan hasil prediksi dari data uji.
2. Flowchart Sistem
Berikut  ini  adalah flowchart dari  sistem  prediksi  ketepatan  pembayaran customer yang menggunakan metode decision tree :
Gambar 3.2 Flowchart sistem prediksi dengan metode decision tree
Berikut adalah penjelasan dari flowchart sistem prediksi ketepatan pembayaran customer dengan metode decision tree :
a. User memasukkan data training yang berisikan data hasil penjualan PT Berdikari Jaya Bersama kedalam sistem. Sistem menghitung nilai entropy pada tiap atribut.
b. Sistem menghitung nilai gain pada tiap atribut.
c. User memilih gain terbesar sebagai node akar / node berikutnya.
d. Sistem  menampilkan  hasil pohon  keputusan,  apabila belum lengkap maka  sistem  akan mengulangi dari langkah ke-2 hingga pohon keputusan lengkap atau memiliki leaf node di tiap node paling akhir.
e. Jika sudah lengkap, user dapat memasukkan data uji satu per satu ke sistem
f. Sistem memproses data uji berdasarkan urutan dari pohon keputusan yang telah terbentuk.
g. Sistem melaporkan hasil prediksi dari data uji.
3. Diagram Konteks
Berikut ini adalah diagram konteks dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer :
Gambar 3.3 Diagram konteks sistem prediksi
Gambar  3.3 merupakan  diagram  konteks  dari sistem prediksi  ketepatan  pembayaran customer . Pada diagram di atas dijelaskan bahwa user yang dalam perannya sebagai tim analisa-penagihan adalah entity tunggal pada proses sistem ini. User dapat memasukkan data training dan data uji ke  dalam  sistem  sesuai  dengan  atribut  yang  ditetapkan.  Kemudian user akan  mendapatkan keluaran berupa pohon keputusan dari sistem yang telah memproses data training menggunakan metode decision tree serta hasil pengujian dari data uji yang dimasukkan.
4. Diagram Berjenjang
Berikut ini adalah diagram berjenjang dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer :

## Gambar 3.4 Diagram berjenjang sistem prediksi
Gambar 3.4 merupakan diagram berjenjang dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer . Berikut adalah penjelasan dari gambar 3.4 :
a. Top level : konsep inti sistem ini adalah sistem prediksi ketepatan pembayaran customer dengan metode decision tree .
b. Level 1 : berisi proses yang meliputi manajemen data berupa input data training dan data uji, metode decision tree dan hasil pengujian dari data uji.
c. Level 2  :  berisi  proses  dari  metode decision  tree ,  antara  lain  perhitungan entropy , perhitungan gain , dan keluaran berupa pohon keputusan.
5. Data Flow Diagram (DFD)
a. DFD Level 1 Berikut ini adalah DFD level 1 dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer :
Gambar 3.5 DFD level 1 sistem prediksi
Gambar 3.5 merupakan DFD level 1 dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer . Di dalamnya terdapat beberapa proses antara lain :
1.1. User memasukkan data latih dan data uji ke dalam sistem. Masing-masing data tersebut disimpan ke tabel training dan tabel data uji
1.2. Sistem melakukan proses pengolahan menggunakan metode decision tree terhadap data yang sudah dimasukkan user .
1.3. Sistem menampilkan hasil pengujian terhadap data uji berdasarkan hasil pengolahan data di proses sebelumnya.
b. DFD Level 2
Berikut ini adalah DFD level 2 dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer :
Gambar 3.6 DFD level 2 sistem prediksi
Gambar 3.6 merupakan DFD level 2 dari sistem prediksi ketepatan pembayaran customer . Di dalamnya terdapat beberapa proses antara lain :
2.1.  Sistem  melakukan  perhitungan entropy di  tiap  atribut,  hasil  perhitungan  disimpan  ke dalam tabel entropy untuk diolah di proses selanjutnya.
2.2.  Sistem melakukan perhitungan gain di tiap atribut setelah memperoleh nilai entropy dari proses sebelumnya. Hasil perhitungan disimpan pada tabel gain .
2.3.  Sistem  melakukan  proses  pembuatan  pohon  keputusan  atau  rule decision  tree ,  data diperoleh dari tabel gain .

## 3.4 Skenario Pengujian
Sebagai  langkah  berikutnya  pada  penelitian  ini,  penulis  akan  mengimplementasikan  perhitungan metode decision tree di sistem aplikasi yang dibuat. Aplikasi akan menghitung keseluruhan data latih sebanyak 420 data dengan metode decision tree , kemudian aplikasi menghasilkan pohon keputusan. Selanjutnya, data uji sebanyak 186 data akan diproses dengan alur pohon keputusan yang  dihasilkan aplikasi. Sehingga dapat diketahui apakah hasil keputusan prediksinya berbeda atau tidak antara hasil aslinya dengan hasil dari pohon keputusan. Dari perbandingan tersebut, dapat dihitung nilai akurasi dari pengujian metode decision tree . Berikut adalah rumus perhitungan nilai akurasinya :
Akurasi = 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 "𝑠𝑎𝑚𝑎" 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100% (3)
Rumus  3  memerlukan  jumlah  perbandingan  antara  hasil  dari  data  uji  asli  dengan  hasil  dari  pohon keputusan yang bernilai sama. Kemudian dibagi dengan jumlah seluruh data uji yaitu 186 data. Hasilnya akan ditampilkan dalam bentuk persentase.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## 4.1 Implementasi Decision Tree
Pengujian dilakukan dengan menguji 186 data uji, dengan cara diinput di halaman data uji. 186 data uji tersebut diperoleh dari data penjualan PT Berdikari Jaya Bersama rentang tahun 2021-2022. Hasil asli dari data uji kemudian dibandingkan dengan hasil prediksi yang diperoleh dari pengujian di sistem. Terdapat beberapa macam hasil prediksi sistem seperti berikut :
a. Tepat waktu
Apabila detail atribut yang terpilih sebagai node menunjukkan nilai hasil tepat waktu lebih dari nol (tepat waktu > 0) dan nilai hasil terlambat sama dengan nol (terlambat = 0)
b. Terlambat
Apabila detail atribut yang terpilih sebagai node menunjukkan nilai terlambat lebih dari nol (terlambat > 0) dan nilai hasil tepat waktu sama dengan nol (tepat waktu = 0)
c. Dominan tepat waktu
Apabila detail atribut pada node terakhir ( node 5) menunjukkan nilai hasil tepat waktu lebih besar dari nilai hasil terlambat. Dengan ketentuan nilai hasil tepat waktu dan nilai hasil terlambat tidak sama dengan nol.
d. Dominan terlambat
Apabila detail atribut pada node terakhir ( node 5) menunjukkan nilai hasil terlambat lebih besar dari nilai hasil tepat waktu. Dengan ketentuan nilai hasil tepat waktu dan nilai hasil terlambat tidak sama dengan nol.
Ketentuan perbandingannya sebagai berikut :
a. Hasil “tepat waktu” di data asli sama dengan hasil “tepat waktu” dan “dominan tepat waktu” di data hasil sistem.
b. Hasil “terlambat” di data asli sama dengan hasil “terlambat” dan “dominan terlambat” di data hasil sistem.
Total data uji yang nilai perbandingannya dengan Evaluasi, 1 jika benar dan 0 jika salah, kemudian dibagi dengan total semua data uji sehingga menghasilkan nilai akurasi. Berikut adalah tabel hasil pengujian :
Tabel 4.1 Hasil pengujian No Bisnis Broker Cash- back Jatuh Tempo Termin Hasil Prediksi Evaluasi 1 Kon- traktor Ya Ada Hari Libur Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 2 Pariwi- sata Tidak Tidak Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Ter- lambat 1 3 Kon- traktor Ya Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 4 Kon- traktor Ya Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 5 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Libur Tempo 30 Hari Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 6 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Biasa Tempo 7 Hari Tepat Waktu Tepat Waktu 1 7 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 8 Manu- faktur Tidak Ada Hari Libur Tempo 30 Hari Tepat Waktu Domi- nan Ter- lambat 0 9 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Biasa Tempo 30 Hari Tepat Waktu Domi- nan Tepat Waktu 1 10 Kon- traktor Ya Ada Hari Libur Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 11 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 12 Pariwi- sata Ya Ada Hari Biasa Tempo 14 Hari Tepat Waktu Tepat Waktu 1 13 Manu- faktur Ya Ada Hari Biasa Tempo 30 Hari Tepat Waktu Tepat Waktu 1
…. …. …. …. …. …. …. …. …. 181 Pariwi- sata Tidak Tidak Ada Hari Biasa Cash On Delivery Tepat Waktu Ter- lambat 0 182 Manu- faktur Tidak Ada Hari Biasa Tempo 30 Hari Tepat Waktu Domi- nan Ter- lambat 0 183 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Biasa Tempo 14 Hari Tepat Waktu Domi- nan Tepat Waktu 1 184 Manu- faktur Ya Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 185 Manu- faktur Tidak Tidak Ada Hari Biasa Cash On Delivery Ter- lambat Domi- nan Ter- lambat 1 186 Pariwi- sata Tidak Tidak Ada Hari Biasa Tempo 30 Hari Tepat Waktu Domi- nan Tepat Waktu 1
Berdasarkan penelitian ini, diketahui terdapat sebanyak 153 data bernilai “sama”, sehingga dapat dihitung nilai akurasi pengujian sebagai berikut :
Akurasi = 𝑝𝑒𝑟𝑏𝑎𝑛𝑑𝑖𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 "𝑠𝑎𝑚𝑎" 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥 100%
Akurasi = 153 186 𝑥 100%
Akurasi = 82,25% Setelah nilai akurasi diketahui, kemudian dibuat tabel kategori akurasi sehingga dapat diketahui dimana letak tingkat akurasi pengujian. Berikut adalah tabel kategori akurasinya menurut [17].
Tabel 4.2 Kategori akurasi Akurasi Kategori 80%-100% Sangat Baik 60%-79,99% Baik 40%-59,99% Cukup Baik 20%-39,99% Kurang Baik 0%-19,99% Tidak Baik
Dapat disimpulkan bahwa nilai akurasi dari pengujian sistem sebesar 82,25% termasuk dalam kategori akurasi “baik”.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  metode decision  tree dapat  digunakan  untuk memprediksi  ketepatan  pembayaran customer perusahaan.  Data  hasil  penjualan  perusahaan  dapat digunakan sebagai data latih dalam membentuk pohon keputusan. Total data latih yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 420 data, berasal dari data hasil penjualan perusahaan rentang tahun 2021-2022. Proses pengolahan data latih hingga menjadi pohon keputusan pada penelitian ini dilakukan sepenuhnya melalui  sistem  aplikasi.  Pengujian  dilakukan  menggunakan  186  data  uji yang  berasal  dari  data  hasil penjualan  perusahaan  rentang  tahun  2021-2022.    Nilai  akurasi  dari  penelitian  ini  menghasilkan persentase akurasi 82,25% dengan kategori akurasi “baik”. Pembuatan pohon keputusan menggunakan metode decision  tree sangat  bergantung  pada  data  latih.  Semakin  beragamnya  data  latih  yang  ada, semakin  bagus  untuk  pembuatan  pohon  keputusan,  karena  dapat  meminimalisir  adanya  leaf node kosong. Pada penelitian berikutnya, penulis menyarankan untuk :
1. Menambah data latih terutama pada bagian pohon keputusan yang memiliki leaf node kosong.
2. Membuat atribut decision tree lebih dinamis, sehingga atribut di sistem dapat diubah dengan mudah apabila terdapat perubahan kebijakan perusahaan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Afiyah, Siti Nurul Dan Nabila, Wahyu Dini Aula. 2021. “Implementasi Iterative Dichotomiser 3 (ID3) Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Pada PT. BPR Ploso Saranaartha Jombang”. Positif : Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi.
[2] Connolly,  T  Dan  Begg,  C.  2010.  “Database  Systems:  A  Practical  Approach  To  Design, Implementation, And Management”. America: Pearson Education.
[3] David,  Mcg.  2004.  “Tutorial:  The  ID3  Decision  Tree  Algorithm”.  Monash  University  Faculty  Of Information Technology.
[4] Efraim,  Turban.  Rainer,  Kelly  R  Dan  Potter,  Richard.  2005.  “Introduction  To  Information Technology”. USA : John Willey & Sons, Inc.
[5] Elisa, Erlin. 2022. “Analisis Kelayakan Menerima Pinjaman Kredit Dengan Algoritma C4 .5 Pada PT. BPR Buana Arta Mulia”. Batam : Jurnal Comasie.
[6] Engela,  Pinkan  Veri  Diana.  2021.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Permodalan  UMKM Menggunakan Metode Decision Tree Dan AHP Di Kota Malang”. Malang : Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
[7] Habibah Dkk. 2022. “Penerapan Iterative Dichotomizer 3 Pada Aplikasi Penerima Bantuan Langsung Tunai  Untuk  Pedagang  Kaki  Lima  Dan  Warung  Pada  Masyarakat  Kecamatan  Padang  Sidimpuan Angkola Julu”. Jurnal Teknik Informatika.
[8] Han, Jiawei Dan Kamber, Micheline. 2006. “Data Mining: Concepts And Techniques”. San Fransisco :Morgan Kaufmann.
[9] Han, J, Kamber, M Dan Pei, J. 2011. “Data Mining: Concepts And Techniques”. 3rd Edition, Morgan Kaufmann Publishers.
[10] Handayani, Nurdiana Dkk. 2021. “Prediksi Tingkat Risiko Kredit Dengan Data Mining Menggunakan Algortima Decision Tree C 45”. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer).
[11] Jollyta, Denny Dkk. 2020. “Konsep Data Mining Dan Penerapan”. Yogyakarta : Deepublish Publisher.
[12] Ranjan,  Jayanthi  Dan  Kamna,  Malik.  2007.  “Effective  Educational  Process:  A  Data-Mining Approach”. VINE.
[13] Rokach,  L  And  Maimon,  O.  2008.  “Data  Mining  With  Decision  Trees  :  Theory  And  Applications”. World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd. Singapura.
[14] Setiadi,  Budi  Dan  Lareno,  Bambang.  2015.  “Penerapan  Algoritma  Decision  Tree  Untuk  Penilaian Agunan Pengajuan Kredit”. Bali : Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015.
[15] Sunarko, D Dan Pakaja, F. 2009. “Study Decision Tree/ Pohon Keputusan Sebagai Sebuah Alat Bantu Pendukung  Sistem  Dalam  Proses  Pengambilan  Keputusan  Penjualan  Pada  Cv.  Khan  Setia  Utama, Pondok Cabe-Depok”. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia, 3(2), 51-69.
[16] Tahir,  M.A.  2019.  “Perancangan  Aplikasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Decision  Tree  Untuk Analisa Pemberian Kredit Pada BRI Unit Lalabata Riau”. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknik Informatika “JISTI”, 2(1), Pp. 1-10.
[17] Divva,  Gebrina.  Angelika  Dan  Chamidah,  Nurul.  2021.  “Perbandingan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes, Decision Tree Dan K-Nearest Neighbor Pada Data Log Firewall”. Jakarta : Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer Dan Aplikasinya.
[18] K, Luthfi ET. Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi. 2009.
[19] Santosa B. Data Mining. Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta: Graha Ilmu. 2007.
[20] T.  Taufiq  And  Y.  Yudihartanti,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Klasifikasi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa,”. Seminar Nasional Ilmu Komputer (SOLITER), 2019, Vol. 2, Pp. 153–162.
[21] M.  F.  Arifin  And  D.  Fitrianah,  “Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  Dalam  Rekomendasi Penerimaan Mitra Penjualan Studi Kasus PT Atria Artha Persada ,” Incomtech, Vol. 8, No. 2, Pp. 87– 102, 2018.
[22] Shalekhah,    Z.,    Sholihin,    M.,    &    Rohman,    M.    G.    (2020).    "Penerapan    Algoritma    ID3    Untuk Penentuan    Penerima  Bantuan    Program    Keluarga    Harapan    (Studi    Kasus    :    Desa    Kelolarum Kabupaten  Lamongan)".  CYBERNETICS, 4(02), 71–78.
[23] M.  Y.  Helmy  And  D.  Kushartantya,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kelayakan Permintaan Pinjaman Nasabah Di Lembaga Keuangan,” Vol. 2, No. 1, Pp. 267–274, 2013.
[24] Dyah,  W.,  Nur,  L.,  &  Heny,  S.  (2019).  Metode  Algoritma  Decision  Tree  C4.5  Untuk  Analisis Kelayakan Kredit Nasabah Pada BSM KCP Kemang Pratama.  Jurnal Sains Dan Manajemen, 7(2), 36– 42.
[25] Khasanah, S. N. (2019). Komparasi Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Menganalisis Kelayakan Menerima Pinjaman Kredit.  3(3), 94–98.