## Prediksi Kredit Sepeda Motor pada Showroom Astra Motor Sako Palembang dengan Metode Naive Bayes
Septian Dwi Fernando 1 , Susan Dian Purnamasari 2 , Hadi Syaputra 3 , Nurul Adha Oktarini Saputri 4
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Darma email: 1 nando9661@gmail.com, 2 susandian@binadarma.ac.id,
3 hadisyaputra@binadarma.ac.id, 4 nuruladhaos@binadarma.ac.id
Abstract: Determination  of  creditworthiness  to  prospective  creditors  is  a  process  to  find  out whether in the future the prospective creditor will pay smoothly or get stuck in the middle of the  road.  Credit  is  the  provision  of  money  or  equivalent  claims  upon  approval  or  loan agreement between the bank and other parties that require the borrower to pay off the debt. So to overcome this problem, the Astra Motor Sako Palembang showroom needs an analysis of a prediction result to find out whether the prospective creditor can be declared eligible or not in  taking  motorcycle  loans,  especially  for  these  companies.  The  method  needed  in  the application of this analysis is the nave Bayes method which is famous for quickly computing the process of a data, using this method in carrying out a creditworthiness analysis of lending to prospective  creditors.  Data  Mining  is able  to  properly  classify  customer  datasets  and as a determination of creditworthiness to customers. The results of this study are the accuracy of the feasibility of prospective creditors by using rapidminer tools as a tool and using the nave Bayes model as a problem-solving method in the decision to take motorcycle loans at the Astra Motor Sako Palembang showroom.
Keywords : Showroom, Credit, Eligibility, Naïve Bayes, Classification
Abstrak: Penentuan  layak  kredit  kepada  calon  kreditur  merupakan  sebuah  proses  untuk mengetahui  apakah  dikemudian  hari  calon  kreditur  tersebut  akan  lancar  membayar  atau macet  di  tengah  jalan,  Adanya  pemberian  pinjaman  pada  anggota  ini  tidak  jarang menimbulkan  permasalahan  terutama  dengan  terlambatnya  membayar  angsuran.  Kredit adalah  penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  atas  persetujuan  atau kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak peminjam  melunasi  utangnya.  maka  untuk  mengatasi  terjadinya  permasalahan  tersebut pihak  showroom  Astra  Motor  Sako  Palembang  membutuhkan  sebuah  analisa  sebuah  hasil prediksi untuk mengetahui apakah calon kreditur tersebut dapat dinyatakan layak atau tidak dalam  menggambil  kredit  motor  khususnya  pada  perusahaan  tersebut.  Metode  yang dibutuhkan  dalam  penerapan  analisa  ini  adalah  metode  naïve  bayes  yang  terkenal  dengan cepat  dalam  komputing  proses  sebuah  data,  dengan menggunakan  metode  tersebut  dalam menjalankan analisa kelayakan kredit terhadap pemberian kredit terhadap calon kredit. Data Mining  mampu  dengan  baik  mengklasifikasikan  dataset  nasabah  dan  sebagai  penentuan kelayakan  pemberian  kredit  kepada  nasabah.  Hasil  penelitian  ini  adalah  akurasi  dari kelayakan  calon  kreditur  dengan  menggunakan  tools  rapidminer  sebagai  alat  bantu  serta menggunakan  model  Naïve  Bayes  sebagai  metode  pemecah  masalah  pada  keputusan menggambil kredit sepeda motor pada showroom Astra Motor Sako Palembang .
Kata kunci : Showroom, Kredit, Kelayakan, Naïve Bayes, Klasifikasi
Pendahuluan Pada  saat  ini  kegiatan  pemberian kredit kepada calon kreditur merupakan  hal  yang  wajar  guna  untuk memabntu memenuhi kebutuhan, sama halnya  dalam  menentukan  kelayakan kredit  pada  kredit  kendaraan  bermotor kepada calon kreditur, banyak pertimbangan yang harus dipertimbangkan sebelum calon kreditur atau nasabah dapat dinyatakan layak dalam menggambil kredit motor.
Showroom  motor  Honda  yang berada  di  Jl.  Musi  Raya  Barat,  Sialang, Kec.  Sako,  Kota  Palembang,  Sumatera Selatan  melayani  penjualan  jual-beli
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 17-23                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
kendaraan  bermotor  dengan  merk Honda,  serta  dapat  melayani  kredit kendaraan  bermotor  kepada  calon kreditur,  akan  tetapi  masih  banyak masalah-masalah  yang  terjadi  dalam menentukan  calon  kreditur  apakah calon pembeli tersebut dapat dinyatakan  layak  atau  tidak  untuk menggambil  motor  pada  showroom tersebut. Masalah kredit macet mengakibatkan pendapatan perusahaan menurun.  Dalam  Penentuan  konsumen mana  yang  sesuai  kriteria  agar mendapatkan  kredit  bukanlah  hal  yang gampang. Untuk  itu perlu suatu sistem agar dapat membantu itu semua(Kurniasari et al., 2021). Analisa  kredit  sangatlah  penting, salah  satu  penyebab  terjadinya  kredit macet  bisa  disebabkan  oleh  kurang cermatnya perusahaan
dalam pemberian  kredit.  Untuk  mencegah terjadinya kredit macet, seorang analisis kredit  perbankan  harus  mengambil keputusan  tepat  untuk  menerima ataupun  menolak  pengajuan  kredit.
Untuk  mengetahui  kelayakan  kredit  di masa mendatang(Muryono & Irwansyah,
2020). Teknik prediksi dalam pengambilan  keputusan  telah  banyak digunakan oleh perusahaan-perusahaan besar. Banyak  peneltian  yang  dilakukan untuk
menganalisa kelayakan pemberian kredit kepada calon kreditur dengan  menggunakan  berbagai  macam metode,  salah  satu  metode  itu  ialah metode  naïve  bayes  yang  merupakan salah  satu  metode  klasifikasi  dalam menentukan prediksi. Data mining, juga dikenal  sebagai  pengetahuan,  adalah salah  satu  bidang  yang  tumbuh  paling cepat karena kebutuhan yang luar biasa untuk  mendapatkan  nilai  tambah  dari basis  data  besar  yang  dikumpulkan dalam  pertumbuhan  pesat  teknologi informasi(Wahyuni  et  al.,  2018).  Oleh karena itu data mining digunakan untuk dapat  memprediksi  resiko  terjadinya kredit macet dengan melakukan
pengklasifikasian terhadap calon
debitur  kendaraan  nantinya.  Tujuan
dari  penelitian  ini,  adalah  memprediksi terhadap kelayakan kredit macet menggunakan metode Naïve Bayes(Heryono & Kardianawati, 2018). Peneltian ini melakukan klasifikasi dengan  metode  Naïve  Bayes  karena metode tersebut terkenal dengan proses melakukan  komputasi  data  dengan cepat daripada beberapa algoritma atau metode  lainnya.  Serta  menggunakan aplikasi  pendukung  Rapidminer  untuk pengujian  akurasi,  presisi,  dan  recall terhadap data yang tersedia. Sedangkan Data  mining  adalah  kegiatan  yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis  untuk  menemukan  keteraturan pola  dan  hubungan  dalam  set  data berukuran besar(Rifqo & Wijaya, 2017).
Penelitian  terkait  Naive  bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  proses  data mining,  algoritma  naive  bayes  banyak digunakan oleh para peneliti sebelumnya  dan  mendapatkan  nilai akurasi yang tinggi. Dalam penelitian ini menggunakan  algoritma  naive  bayes dan  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 76,76% dengan nilai AUC sebesar 0,824 yang berarti merupakan good classification(Habibulloh & Topiq, 2021). Lalu penelitian Akurasi penilaian kelayakan  kredit  menggunakan  data awal  preprocessing  sebesar  85,57%, sedangkan  setelah  inisial  pengolahan data dan preprocessing sebesar 92,53%. Penilaian kelayakan kredit menggunakan algoritma Naïve Bayesian(Ciptohartono, 2014). Metode Metode Naïve Bayes
Metode  naïve  bayes  merupakan merupakan pendekatan statistik untuk melakukan  inferensi  induksi  pada persoalan  klasifikasi.  Didalam  metode bayes  terdapat  dua  proses  yaitu pelatihan,  dan  klasifikasi.  Metode  ini memiliki  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi,  mudah  dalam  pemrograman, dan cepat dalam proses pelatihan dan klasifikasi(Yusnita  &  Handini,  2012). Sedangkan ada  juga  yang mengatakan
bahawa Naïve Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabiitas sederhana  yang  berdasarkan  pada penerapan  teorema  Bayes  dengan asumsi  independensi  yang  kuat. Dengan  kata  lain,  dalam  Naïve  bayes menggunakan model fitur independen, maksud  independen  yang  kuat  pada fitur  adalah  bahwa  data  tidak berkaitan dengan data yang lain dalam kasus yang sama ataupun atribut yang lain (Fadlan et al., 2018).
Klasifikasi Klasifikasi  merupakan  suatu pekerjaan  menilai  objek  data  untuk memasukannya kedalam kelas tertentu  dari  jumlah  kelas  yang tersedia. Klasifikasi melakukan pembangunan model berdasarkan data  latih  yang  ada,  kemudian menggunakan  model  tersebut  untuk mengklasifikasikan  pada  data  yang baru.  Klasifikasi  dapat  didefinisikan sebagai  pekerjaan  yang  melakukan pelatihan/pembelajaran terhadap fungsi  target  yang  memetakan  setiap set atribut (fitur) ke satu jumlah label kelas  yang  tersedia  (Utomo  &  Mesran, 2020).

## Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)
Proses Knowledge  Discovery  in Database adalah  proses  memeriksa dan  menganalisis  sekumpulan  data untuk  mengekstrak  informasi  dan pengetahuan yang
berguna.
Pengetahuan  yang  dihasilkan  dapat digunakan  sebagai  basis  pengetahuan untuk  pengambilan  keputusan.  Proses di KDD adalah proses yang dijelaskan dalam  dan  terdiri  dari  rangkaian proses berikut(Effendy et al., 2017).
Gambar 1. Tahapan KDD Data  mining  merupakan  salah  satu langkah dari proses Knowledge Discovery from Data atau lebih dikenal dengan singkatan KDD. Berikut langkah  langkah  dari  KDD(Jiawei  & Micheline,  2006).  Ada  beberapa  tahap data mining ada 6 diantaranya:
Pembersihan data (Data Cleaning) Pembersihan  data  merupakan proses  menghilangkan  noise  dan  data yang  tidak  konsisten  atau  data  tidak relevan.  Pada  umumnya  data  yang diperoleh,  baik  dari  database  suatu perusahaan maupun hasil eksperimen, memiliki isian-isian yang tidak sempurna  seperti  data  yang  hilang, data  yang  tidak  valid  atau  juga  hanya sekedar  salah  ketik.  Selain  itu,  ada juga  atribut-atribut  data  yang  tidak relevan  dengan  hipotesa  data  mining yang  dimiliki.  Data-data  yang  tidak relevan  itu  juga  lebih  baik  dibuang. Pembersihan data juga akan mempengaruhi  performasi  dari  teknik data  mining  karena  data  yang ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya.
Integrasi data (Data Integration)
Integrasi data merupakan penggabungan  data  dari  berbagai database ke dalam satu database baru. Tidak  jarang  data  yang  diperlukan untuk data mining tidak hanya berasal dari  satu  database  tetapi  juga  berasal dari  beberapa  database  atau  file  teks. Integrasi  data  dilakukan  pada  atribut- atribut yang mengidentifikasikan entitas-entitas  yang  unik  seperti atribut  nama,  jenis  produk,  nomor
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 17-23                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
pelanggan  dan  lainnya.  Integrasi  data perlu  dilakukan  secara  cermat  karena kesalahan  pada  integrasi  data  bisa menghasilkan  hasil  yang  menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi  nantinya.  Sebagai  contoh  bila integrasi  data  berdasarkan  jenis produk ternyata menggabungkan produk  dari  kategori  yang  berbeda maka  akan  didapatkan  korelasi  antar produk yang sebenarnya tidak ada.
Seleksi Data (Data Selection)
Data  yang  ada  pada  database sering  kali  tidak  semuanya  dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk  dianalisis  yang  akan  diambil dari  database.  Sebagai  contoh,  sebuah kasus yang meneliti faktor
kecenderungan  orang  membeli  dalam kasus  market  basket  analysis,  tidak perlu  mengambil  nama  pelanggan, cukup dengan id pelanggan saja.
Transformasi  data (Data  Transforma tion)
Data  diubah  atau  digabung  ke dalam  format  yang  sesuai  untuk diproses dalam data mining. Beberapa metode  data  mining  membutuhkan format data yang khusus sebelum bisa diaplikasikan. Sebagai contoh beberapa  metode  standar  seperti analisis  asosiasi  dan  clustering  hanya bisa  menerima  input  data  kategorikal. Karenanya data berupa angka numerik yang  berlanjut  perlu  dibagi-bagi menjadi  beberapa  interval.  Proses  ini sering disebut transformasi data.
Proses Mining Merupakan  suatu  proses  utama
saat metode diterapkan untuk menemukan  pengetahuan  berharga dan tersembunyi dari data.
Evaluasi  pola (Pattern  Evaluation) Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik  kedalam  knowledge-based yang ditemukan. Dalam tahap ini hasil dari  teknik  data  mining  berupa  pola- pola  yang  khas  maupun  model
prediksi  dievaluasi  untuk  menilai apakah  hipotesa  yang  ada  memang tercapai.  Bila  ternyata  hasil  yang diperoleh  tidak  sesuai  hipotesa  ada beberapa alternatif yang dapat diambil seperti  menjadikannya  umpan  balik untuk  memperbaiki  proses  data mining,  mencoba  metode  data  mining lain  yang  lebih  sesuai,  atau  menerima hasil  ini  sebagai  suatu  hasil  yang  di luar dugaan yang mungkin bermanfaat. Presentasi  pengetahuan (Knowledge Presentation) Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh  pengguna.  Tahap  terakhir dari  proses  data  mining  adalah bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang  didapat.  Ada  kalanya  hal  ini harus  melibatkan  orang-orang  yang tidak memahami data mining. Karenanya presentasi  hasil  data mining  dalam  bentuk  pengetahuan yang  bisa  dipahami  semua  orang adalah  satu  tahapan  yang  diperlukan dalam  proses  data  mining.  Dalam presentasi  ini,  visualisasi  juga  bisa membantu  mengkomunikasikan  hasil data mining. w

## Hasil
Pengumpulan Data
Setelah  melakukan  analisis  data maka  sampailah  diproses  utama peneltiian  yaitu  melakukan  klasifikasi terhadap data yang sudah dikumpulkan  berdasarkan  data  dari showroom  motor  honda  di  Kota Palembang  pada  penelitian  yang berjudul Prediksi Kredit Sepeda Motor pada  Showroom  Astra  Motor  Sako Palembang  dengan  Metode  Naive Bayes.  Dengan  menggunakan  data kreditur  motor  honda  maka  akan dapat  dicari  tahu  seberapa  besar tingkat  kelayakan  dalam  mengajukan permohonan  kredit  motor  honda.
Dataset yang digunakan pada
penelitian  ini  berjumlah  1620  yang berasal  dari  data  kreditur  motor Honda,  setelah  itu  dataset  dibagi menjadi  data  training  serta  data testing  untuk  dilakukan  uji  validasi atau K-Fold Validation. Berikut jumlah data yang sudah disusun pada gambar 2 ini.
Gambar 2. Dataset yang Digunakan Dataset pada gambar 2 berisikan  attribut  data  yang  akan diolah pada proses klasifiksasi dengan algoritma Naïve Bayes , attribut tersebut  berisikan  nama,  kecamatan, kelurahan,  jumlah  tenor,  pengeluaran perbulan,  jenis  kelamin,  pendidikan terakhir, pemakai kendaraan, dp awal, dan  cicilan  yang  sudah  dikumpulkan pada diatas.
Persebaran Distribusi Data Dalam  penelitian  ini  dilakukan pengujian model dengan menggunakan  dataset  yang  sudah dikelompokkan  menjadi  2  kelompok yaitu  Kategori  Layak  dan  Tidak  Layak yang  sudah  diambil  dari  1620  record data.  Adapun  grafik  dan  tabel pembagian  data  terhadap  label  data dapat dilihat pada Gambar 3.
Adapun  tabel  pembagian  data terhadap label dapat dilihat pada tabel
1.
Gambar 3. Grafik Pembagian Data Tabel 1. Pembagian Data No Keterangan Jumlah 1 Layak 1399 2 Tidak Layak 221 Total 1620 Proses Pengolahan Data Dalam  penelitian  ini  dilakukan Pemilihan  algoritma  Naive  Bayes didasarkan pada fakta bahwa algoritma  tersebut  memiliki  kinerja dan  waktu  pemrosesan  yang  cukup cepat. Fase ini menunjukkan bagaimana  memprediksi  penyelesaian terhadap 1620 record data yang sudah dikumpulkan  dengan  menggunakan tools  rapidminer.  Adapun  proses  nya dapat  dilihat  pada  gambar  4  berikut ini.
Gambar 4. Proses Pengolahan Data
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 17-23                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Pembahasan
Hasil Uji Validasi Berikut ini merupakan hasil dari uji  coba  Prediksi  Kredit  Sepeda  Motor pada  Showroom  Astra  Motor  Sako Palembang dengan Metode Naive Bayes dengan menggunakan tools rapidminer  dengan  1620  record  data dengan  melakukan  5  kali  ujicoba confussion matrix dimana hasil tersebut akan dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Hasil Uji Validasi N o Rec ord Data Data Train ing Data Testi ng Pemba gian Data Hasil Akur asi Hasil Presen tase 1 162 0 1458 162 90:10 0.74 83 74.83% 2 162 0 1296 324 80:20 0.63 66 63.66% 3 162 0 1134 486 70:30 0.54 76 54.76% 4 162 0 972 648 60:40 0.48 56 48.56% 5 162 0 810 810 50:50 0.45 68 45.68% Berdasarkan hasil pengujian diatas didapat  hasil  akurasi  tertinggi  yaitu dengan menggunakan 90% data training dan 10% data testing dari total 1620  record  data  yang  menghasilkan 74.83%  akurasi  terhadap  Prediksi Kredit  Sepeda  Motor  pada  Showroom Astra  Motor  Sako  Palembang  dengan Metode  Naive  Bayes  Berikut  ini perhitungan  manual  terhadap  hasil pengujian validasi.
a. Hasil Recall Layak = = = 0.8371 (83.71%) Tidak Layak = = = 0.1859 (18.59%) b. Hasil Precision Layak = = = 0.1528 (15.28%) Tidak Layak= = =
0.8667 (86.67%)
c. Hasil Akurasi
Accuracy = Accuracy = Accuracy = 0.7483 (74.83%)
Simpulan Berdasarkan  5  Kali  uji  coba terhadap  data  test  dan  data  training, didapat  bahwa  pengujian  dengan sampel  data  90:10  memiliki  akurasi tertinggi  yaitu  sebesar  0.7483  atau 74.83%.
Berdasarkan hasil ujicoba dengan penggunaan  1620  record  data  pada Prediksi  Kredit  Sepeda  Motor  pada Showroom Astra Motor Sako Palembang dengan Metode Naive Bayes memiliki nilai akurasi 73.83%. Hasil ini menunjukan  bahwa  dalam  melakukan prediksi terhadap data kreditur motor pada showroom astra  di  Kota Palembang  memiliki  tingkat  akurasi yang cukup baik.
Referensi Ciptohartono,  C.  C.  (2014).  Algoritma klasifikasi  naïve  bayes  untuk menilai kelayakan kredit. Educational Forum , 6 (1). Effendy,  D.  A.,  Kusrini,  K.,  & Sudarmawan, S. (2017). Classification of intrusion detection  system  (IDS)  based  on computer  network. International Conferences on Information Technology,  Information  Systems and Electrical Engineering . Fadlan,  C.,  Ningsih,  S.,  &  Windarto,  A. P. (2018). Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga  Penerima  Beras  Rastra. Jurnal Teknik Informatika Musirawas (JUTIM) , 3 (1), 1. https://doi.org/10.32767/jutim.v 3i1.286 Heryono, H., & Kardianawati, A. (2018).
Implementasi Metode Naive Bayes Untuk  Klasifikasi  Kredit  Motor. JOINS  (Journal  of  Information System) , 3 (1).
Jiawei, H., & Micheline, K. (2006). Data mining:  concepts  and  techniques second edition .
Kurniasari,  N.,  Mubarak,  A.,  N  Kapita, S.,  &  Kurniadi  Siradjuddin,  H. (2021).  Implementasi  Metode  Saw Dalam Penentuan Kelayakan Kredit  Motor  Pt  Adira  Dinamika Multifinance  Kota  Ternate. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 4 (2), 139 – 144. https://doi.org/10.33387/jiko.v4i 2.3279 Muryono, T.  T., & Irwansyah, I. (2020). Implementasi  Data  Mining  Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K- Nn). Infotech: Journal of Technology Information , 6 (1). https://doi.org/10.37365/jti.v6i1. 78 Rifqo,  M.  H.,  &  Wijaya,  A.  (2017). Implementasi  Algoritma  Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian  Kredit. Pseudocode , 4 (2), 120 – 128. https://doi.org/10.33369/pseudo code.4.2.120-128 Utomo,  D.  P.,  &  Mesran,  M.  (2020). Analisis Komparasi Metode Klasifikasi  Data  Mining  dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set
Penyakit  Jantung. JURNAL  MEDIA INFORMATIKA  BUDIDARMA , 4 (2). https://doi.org/10.30865/mib.v4i
2.2080 Wahyuni, S., Saputra S, K., & Iswan, M. (2018).  Implementasi  RapidMiner Dalam Menganalisa Data Mahasiswa  Drop  Out. Jurnal Abdi
Ilmu , 10 (2).
Yusnita,  A.,  &  Handini,  R.  (2012).
Sistem Pendukung  Keputusan Menentukan Lokasi Rumah Makan yang Strategis Menggunakan Metode  Naive  Bayes. Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  & Komunikasi Terapan 2012 , 2012 (Semantik), 290 – 294.