## FUZZY ID3 DALAM PEMBENTUKAN ATURAN KLASIFIKASI PADA MODEL KEPUTUSAN KREDIT USAHA RAKYAT (KUR)
Suci Ramadani 1,2 ,Muhammad Zarlis 1 , Sawaluddin 1
1 Program Studi S2 Ilmu Komputer Fasilkom-TI , Universitas Sumatera Utara, Indonesia
2 STMIK Kaputama, Jl. Veteran No. 4A-9A,Binjai- Sumatera Utara, Indonesia
suci.ramadani23@gmail.com

## Abstrak
Kementerian  Koordinator  Bidang  Perekonomian  Republik  Indonesia  mencanangkan  kredit  usaha  rakyat  (KUR)  kepada masyarakat Indonesia sebagai  pembiayaan modal kerja dan investasi kepada debitur usaha yang produktif dan layak, namun belum  memiliki agunan  tambahan. Sebelum menyalurkan  dana  melalui  pembiayaan  pada  debitur,  pihak  Bank  terlebih dahulu melakukan  penilaian  debitur  (analisis  kredit)  dengan variabel 5C untuk  mengetahui  layak  atau  tidaknya debitur tersebut menerima kredit.  Proses  penilaian kredit tersebut pada  prinsipnya  dimaksudkan  untuk  menganalisis  dan  menilai prospek  calon  debitur guna memperoleh  indikasi kemungkinan terjadinya default oleh calon debitur. Tujuan pada penelitian ini adalah membangun model dengan menggunakan metode fuzzy decision tree yaitu algoritme Fuzzy ID3 dalam membentuk aturan  klasifikasi  yang  kemudian  digunakan  untuk  proses  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan Fuzzy  Inference System Mamdani. Pada penelitian ini juga melakukan pengukuran tingkat akurasi dari hasil model yang terbentuk. Penelitian ini  telah  berhasil  membangun  model  berdasarkan  data  5C  dengan  menggunakan  metode fuzzy  decision  tree dalam membentuk aturan keputusan kredit usaha rakyat. Jumlah aturan klasifikasi yang dihasilkan adalah sebanyak 11 aturan ( rule ) dengan  nilai  akurasi  data  uji  sebesar    80  %.  Berdasarkan  aturan  klasifikasi  yang  terbentuk  dan  berdasarkan  dari  hasil  uji kolerasi  5C, maka faktor yang paling menetukan sesorang dapat diterima adalah character dan capacity .
Kata Kunci : fuzzy decison tree, algoritme Fuzzy, ID3
1. PENDAHULUAN
Decision  tree secara  luas  berhasil  digunakan  dalam machine learning . Banyak metode yang digunakan untuk membangun pohon keputusan dalam proses mengumpulkan  data.  Akan  tetapi  karena  kesalahan pengamatan  dan  ketidakpastian  banyak  data  dari  proses pengumpulan data  yang  diperoleh  dalam fuzzy (Liang  G, 2005).  Data  seperti  inilah  yang  menyebabkan  perluasan decision tree menjadi fuzzy decision tree (Yuan & Shaw, 1995). Fuzzy  decision  tree memungkinkan  untuk menggunakan nilai-nilai numerik simbol saat mengklasifikasi khasus baru (Marsala, 1998).
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  yang dipublikasikan  dalam  jurnal  atau  karya  ilmiah  lainnya tentang fuzzy decision tree . Antara lain :
(Santoso, 2015) pada penelitian ini bagaimana membangun model yang dihasilkan dengan menggunakan fuzzy  decision  tree yakni algoritme  Fuzzy ID3 dengan tingkat akurasi sebesar 95.85%, algoritma ini lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritme  decision  tree yakni ID3 dengan tingkat akurasi sebesar 93.42%, dalam hal  memprediksi  keberhasilan  studi  mahasiswa.  (Li, et al. 2012) pada peper mereka melakukan penelitian tentang prediksi  kebangkrutan  sebuah  perusahaan  berdasarkan faktor kualitatif menggunakan algoritme Fuzzy ID3 . Analisa  kredit  yang  dilakukan  dengan  benar  dapat digunakan    sebagai  penyaringan    pertama  agar    Bank tidak terbelit   oleh   kredit  bermasalah.  Bila sisi   aktiva neraca  Bank  diperhatikan  dengan  cermat,  maka  akan nampak  bahwa  bagian  terbesar dana operasional setiap Bank  adalah  jumlah  kredit  yang  diberikan.  Hal  ini menunjukkan bahwa  kredit  adalah  sumber  pendapatan terbesar    namun    sekaligus    merupakan    risiko  terbesar. Oleh    karena    itu    keberhasilan    atau    kegagalan    Bank dalam    mengelola    kredit  akan  sangat  berpengaruh terhadap  nasib  uang  milik  debitur.  Jika  analisa  kredit kurang    tepat,    maka    pemberian    kredit    tersebut    dapat menyulitkan    Bank    dan  jika  presentase    kredit bermasalah  pada  satu  Bank  cukup  tinggi  akan  dapat mengganggu  likuditas  keuangan  bank  tersebut.  Dapat
dilakukan  dengan  menambah  orang,  menambah  jaringan dan memperbaiki teknologi.
Teknologi yang dapat  digunakan  untuk menganalisis  dan  menetapkan    debitur  KUR  adalah dengan menerapkan metode fuzzy decision tree. Sehingga penyaluran  KUR  dapat  dilakukan  secara  tepat  dan  tidak memerlukan  waktu  yang  lama  untuk  memprosesnya. Berdasarkan latar belakang ini dilakukan penelitian untuk “Analisis Model Aturan Keputusan Kredit Usaha Rakyat (KUR) Menggunakan Metode Fuzzy Decision Tree “.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Fuzzy Decision Tree (FDT)
Fuzzy decision tree adalah pengembangan dari algoritme ID3 dengan  cara  menggabungkan  algoritme  klasik  ID3 dengan  teori fuzzy set  yang  efektif  untuk  mendapatkan pengetahuan pada permasalahan  yang tidak pasti. Dalam pohon keputusan, leaf node diberikan sebuah label kelas. Non-terminal  Node ,  yang  terdiri  dari root dan  internal node lainnya,  mengandung  kondisi-kondisi  uji  atribut untuk  memisahkan record yang  memiliki  karakteristik yang berbeda.
Nilai-nilai  seperti  inilah  yang  menyebabkan  perluasan dari decision  tree menjadi fuzzy  decision  tree (Yuan  & Shaw,  1995).  Penggunaan  teknik fuzzy memungkinkan untuk  mengetahui  suatu  objek  yang  dimiliki  oleh  lebih dari satu kelas. Manfaat dari teori himpunan fuzzy dalam decision  tree ialah  meningkatkan  kemampuan  dalam memahami decision tree ketika  digunakan atribut-atribut kuantitatif.  Bahkan,  dengan  menggunakan  teknik fuzzy dapat meningkatkan ketahanan saat melakukan klasifikasi kasus-kasus baru (Marsala, 1998).
2.2 Fuzzy Logic Fuzzy  logic pertama  kali  dikembangkan  oleh  Lotfi  A. Zadeh  pada  tahun  1965.  Teori  ini  banyak  diterapkan  di berbagai bidang, antara lain representasi pikiran manusia kedalam  suatu  sistem.  Seperti  bagaimana  suatu  sistem dapat mengambil keputusan berdasarkan sikap sosial dari manusia  misalnya  baik,  cukup,  kurang  sehingga  sistem dapat bertindak berdasarkan pemberian nilai dari manusia ke  sistem. Fuzzy  logic merupakan  suatu  teori  himpunan logika yang dikembangkan untuk mengatasi konsep nilai
yang  terdapat  diantara  kebenaran  ( truth )  dan  kesalahan ( false ).

## 2.3 Fungsi Keanggotaan
Fungsi  keanggotaan  ( membership function )  adalah  suatu kurva  yang  menunjukkan  pemetaan  titik-titik  masukan data  ke  dalam  nilai  keanggotaannya  (Kusumadewi, 2002).  Beberapa  fungsi  keanggotaan  yang  umum digunakan adalah kurva segitiga dan kurva trapesium.
1. Representasi  Kurva  Segitiga  ( Triangle )  merupakan gabungan  dari  dua  garis  linear  seperti  terlihat  pada Gambar 2.1

## Gambar 2.1 Kurva Segitiga
Sumber (Santoso, 2015)
Fungsi  keanggotaan  untuk  kurva  segitiga  adalah sebagai berikut :
2. Representasi  Kurva  Trapesium  Representasi  kurva trapesium  pada  dasarnya  seperti  bentuk  segitiga, hanya  saja  ada  beberapa  titik  yang  memiliki  nilai keanggotaan 1 seperti terlihat pada Gambar 2.2.

## Gambar 2.2 Kurva Trapesium

## Sumber (Santoso, 2015)
Fungsi  keanggotaan  untuk  kurva  trapesium  adalah sebagai berikut :

## 2.4 Evaluasi Model
Dalam  penelitian  ini  dipilih  alat  ukur  evaluasi  berupa confusion  matrix dengan  tujuan  untuk  mempermudah dalam  menganilisis  performa  algoritme Fuzzy ID3, karena confusion  matrix memberikan  informasi  dalam bentuk angka sehingga dapat dihitung rasio  keberhasilan klasifikasi. Kombinasi precision dan recall
merepresentasikan  nilai  F-measure.  Seperti  terlihat  pada Tabel 2.1 yang menunjukkan tabel confision matrix untuk analisis  model  aturan  keputusan  kredit  usaha  rakyat (KUR).

## Tabel 1 Confusion Matrix
Kelas Prediksi Kelas Sebenarnya
Ya
Tidak Ya True Positive (TP) False Negative (FN) Tidak False Positive (FP) True Negative (TN) Keterangan : 1. Presentasi Akurasi : × 100% 2. Presentasi Precision (P) : × 100% 3. Presentasi Recall (R) : × 100% 4. Presentasi F-Measure (P) : × 100%
Keterangan untuk Tabel 2.1 dinyatakan sebagai berikut :
1. True  Positive (TP)  :  jumlah  instance  kelas  positif yang diprediksi benar sebagai kelas positif.
2. False  Positive (FP)  :  jumlah  instance  kelas  negatif yang diprediksi salah sebagai kelas positif.
3. True  Negative (TN)  :  jumlah  instance  kelas  negatif yang diprediksi benar sebagai kelas negatif.
False Negative (FN) : jumlah instance  kelas positif  yang diprediksi salah sebagai kelas negatif.

## 2.5 Kreteria Pemberian Kredit
Kreteria  pemberian  kredit  terbagi  atas  lima  kondisi dimana  masing-masing  kondisi terbagi  atas  beberapa dimensi  dengan  indikator-indokator  tertentu  pada  setiap dimensi. Berikut  kriteria-kriteria  pemberian  kredit berdasarkan (Prayetno & Muslihdin, 2013):
Tabel 2 Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit no kategori dimensi indikator 1 charakter dimensi kepribadian a penilaian masyarakat sekitar terhadap calon debitur b sikap calon debitur 2 capacity dimensi lama  usaha a lama  usaha  sejak didirikan  hingga saat ini dimensi catatan usaha a mimiliki    catatan- catatan    usaha (catatan    hutang piutang, pembelian, persedian, dll). b rata-rata jumlah pelanggan    tetap yang dimiiki. c rata-rata pendapatan setiap bulannya d jumlah    pesaing untuk    produk sejenis e aset    usaha    lebih besar  dari jumlah pinjaman f jangkauan wilayah
pemasaran produk 3 capital a jumlah    modal usaha  selain  dari pinjaman b apakah tidak mempunyai hutang ditempat lain. 4 collateral jaminan a hak milik jaminan b besar nilai taksasi    jaminan sebanding dengan  besarnya pinjaman. lama pinjaman a jangka waktu pengembalian pinjaman 5 condition of economi a apakah  tidak  ada larangan pemerintah terhadap    produk / tempat usaha b pasang surut harga    terhadap kelancaran usaha
Merujuk dari parameter diatas maka ditentukan variabel-variabel  yang  digunakan  untuk    penentuan pemberian    kredit    dengan  kategori-kategori  sebagai berikut :

## 1. Character
Indikator    yang    digunakan    dalam    penentuan penerimaan    kredit    berdasarkan  kategori character adalah :
a. Dimensi Kepribadian
1).  Penilaian  masyarakat  sekitar  terhadap  calon debitur.
a. Baik     b. Cukup   c. Kurang
2). Sikap calon debitur
a. Kooperatif   b.Kurang Kooperatif

## 2. Capacity
Indikator    yang    digunakan    dalam    penentuan penerimaan    kredit    berdasarkan  kategori capacity adalah :
a. Dimensi Lama Usaha 1). Lama usaha sejak didirikan hingga saat ini : a. > 2 Tahun    b. 2 Tahun c.  <  2 Tahun b. Dimensi Catatan Usaha 2).  Memiliki  catatan-catatan  usaha  (catatan hutang piutang, pembelian,    persediaan, dll) a. Ya b. Tidak 3)    Rata-rata  jumlah  pelanggan  tetap  yang dimiliki. a. > 100    b. 50-100     c. < 50 4) Rata-rata pendapatan setiap bulannya
a. > 3 Juta      c. 1-2 Juta b. 2-3 Juta     d. < 1 Juta
5)  Jumlah  pesaing  untuk  produk  sejenis  :  a. Tidak Ada    c. Banyak b. Cukup Banyak      d. Sangat Banyak
6) Aset usaha lebih besar dari jumlah pinjaman a. > Jumlah pinjaman
b. = Jumlah pinjaman
c. < Jumlah pinjaman
7)  Jangkauan  wilayah  pemasaran  produk  :a.
Ekspor     b.Regional
c. Lokal

## 3. Capital
Indikator    yang    digunakan    dalam    penentuan penerimaan        kredit    berdasarkan  kategori capital adalah :
a.  Jumlah  modal  usaha  selain  dari  pinjaman  :  a.  >
30 % b. = 30 % b. Apakah tidak  memiliki  hutang ditempat lain  : a. Tidak b. Ya

## 4. Collateral
Indikator    yang    digunakan    dalam    penentuan penerimaan    kredit    berdasarkan  kategori collateral adalah : a. Dimensi Jaminan :
1) Hak milik jaminan
a. Hak milik sendiri
b. Hak milik bersama
2)  Besarnya  taksasi  nilai  jaminan  yang diberikan a. > jumlah pinjaman
b. = jumlah pinjaman
c. < jumlah pinjaman
b) Dimensi Lama Pinjaman :
1) Jangka waktu pengembalian pinjaman a. < 1 Tahun      c.  > 3 Tahun
b. 1-3 Tahun
5. Condition of Economi
Indokator    yang    digunkan    dalam    penentuan penerimaan    kredit    berdasarkan kategori  condition of economi adalah :
a.  Apakah  tidak  ada  larangan  pemerintah  terhadap produk dan tempat usaha :
a. Tidak ada b. ada
b.   Pasang surut harga terhadap kelancaran usaha : a. Tidak terpengaruh b. terpengaruh c. Sangat terpengaruh

## 2.6 Kredit Usaha Rakyat  (KUR)
Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)  adalah  skema  kredit  atau pembiayaan  modal  kerja  dan  investasi  yang  khusus diperuntukkan  bagi.  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah  dan Koperasi  (UMKMK)  di  bidang  usaha  produktif dan   layak  ( feasible ),  namun  mempunyai  keterbatasan dalam pemenuhan persyaratan yang ditetapkan Perbankan  (belum bankable ).  Penerima  Kredit  usaha rakyat  (KUR)  adalah  individu  atau  perseorangan  atau badan  hukum  yang  melakukan  usaha  produktif.  Tujuan Kredit  usaha  rakyat  (KUR)  adalah  meningkatkan  dan memperluas penyaluran KUR kepada usaha produktif.

## 2.7 Metode 5C
Metode  5C  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk  melakukan  analisa  kredit  atau  menentukan  layak tidaknya  calon  nasabah  mendapatkan  kredit  berdasarkan 5  variabel  (Wahyono  &  Cahyono,  2014). Character merupakan  sifat  dari  calon  nasabah  yang  penilaiannya dilakukan oleh surveyor .
1. Capital merupakan  modal  atau  kepemilikan  barang berharga  yang  dimiliki  oleh  calon  nasabah  yang menunjukkan kemampuan ekonomi mereka.
2. Collateral merupakan  penilaian  terhadap  jaminan yang diberikan calon nasabah kepada koperasi.
3. Capacity merupakan  kemampuan  calon  nasabah dalam memenuhi kewajiban terhadap koperasi.
4. Conditions menjelaskan  segala  kondisi  yang dimiliki  oleh  calon  nasabah,  baik  latar  belakang maupun kondisi keluarga.
Gambar 2.3 Analisis 5 C

## Sumber (Wahyono & Cahyono, 2014)
3. METODE PENELITIAN
3.1 Kerangka Penelitian

## 3.2 Identifikasi Masalah
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis model  aturan  keputusan  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR) kepada  calon debitur. Selama  ini prosedur  yang berjalan di Bank BRI adalah :
1. Calon  debitur  datang  ke  Bank  BRI  kemudian menyerahkan  persyaratan  ke  bagian costumer service . Adapun persyaratan kredit yaitu:
1) KTP suami dan istri
2) Kartu keluarga
3) Surat Keterangan Usaha
4) Pas Foto 3 x 4  (1 lembar) warna suami  dan istri
2. Bagian costumer  service mengecek  kelengkapan persyaratan  kredit,  kemudian  menyerahkannya  ke bagian analisis kredit (Mantri).
3. Kemudian bagian analisis kredit (Mantri) mengecek berkas  di  BI cheaking dan  BRI cheaking untuk mengetahui  apakah  calon  debitur  ada  atau  tidak pinjaman bermasalah di Bank lain.
4. Bagian analisis kredit (Mantri) melakukan survey ke rumah atau tempat usaha calon  debitur. Bedasarkan survey tersebut di buat laporan analisis kredit.
5. Laporan  analisis  kredit  di  serahkan  kepada  kepala unit  untuk  dilakukan  pengecekan  kelengkapan laporan dan evaluasi.
6. Kepala unit mengambil keputusan, atas permohonan kredit disetujui atau ditolak.
7. Laporan  kredit  diberikan  kepada  analisis  kredit (Mantri) untuk diproses lebih lanjut.

## 3.3 Seleksi Kreteria Atribut 5C
Berdasarkan data yang diperoleh, diketahui variabel yang akan diamati adalah sebagai berikut:  Syarat 5C : 1. Character , bagaimana karakter debitur 2. Capacity , mengukur tingkat kemampuan  membayar dari hasil usaha
3. Capital , kemampuan modal yang dimiliki debitur
4. Collateral ,  jaminan  yang  dimiliki  untuk  menutupi resiko kredit
5. Condition, kondisi  ekonomi  saat  ini  yang mempengaruhi usaha debitur
Kreteria  atribut  dari  syarat  5C  tersebut  diseleksi,  karena tidak  semua  atribut  5C  memiliki  variabel  linguistik. Adapun atribut yang memiliki variabel linguistik adalah :
1. Capacity yaitu  dimensi  lama  usaha  dan  dimensi catatan  usaha  (Rata-rata  jumlah  pelanggan  tetap yang dimiliki dan rata-rata jumlah pendapatan tetap yang dimiliki)
2. Capital yaitu  jumlah  modal  usaha  selain  dari
pinjaman
3. Coreteral yaitu  dimensi  lama  usaha  tentang  jangka waktu pengambilan pinjaman. 3.4 Fuzzyfikasi 1. Capacity a. Dimensi Lama Usaha Atribut capacity tentang  dimensi  lama  usaha  di kelompokan atau linguistic term , yaitu lama ( > 2 tahun), sedang ( 2 tahun), dan baru (> 2 tahun). Dari pembagian itu dapat ditentukan membership function dari himpunan fuzzy lama,  sedang,  dan    baru  untuk  atribut capacity dimensi lama usaha secara terpisah yaitu :
Himpunan fuzzy untuk setiap linguistic term menggunakan  kurva  dengan  bentuk  trapesium  seperti pada Gambar 3.2 di bawah ini :
Gambar 3.2 Lama Usaha Sejak Didirikan
b. Dimensi Catatan Usaha
1. Rata-Rata  Jumlah  Pelanggan  Tetap  yang dimiliki :
Atribut capacity dimensi catatan usaha tentang  rata-rata jumlah pelanggan tetap yang dimiliki dikelompokan atau linguistic  term ,  yaitu  banyak  (  >  100),  cukup  (  50-100), dan  kurang  (<50).  Dari  pembagian  itu  dapat  ditentukan membership  function dari  himpunan fuzzy banyak, cukup, dan kurang untuk atribut capacity dimensi catatan usaha  rata-rata  jumlah  pelanggan  tetap  yang  dimiliki secara terpisah yaitu :
Himpunan fuzzy untuk setiap linguistic term menggunakan  kurva  dengan  bentuk  trapesium  seperti pada Gambar 3.3 di bawah ini :

## Gambar 3.3 Rata-Rata Jumlah Pelanggan Tetap
2. Rata-Rata  Jumlah  Pendapatan  Tetap  yang dimiliki :
Atribut capacity dimensi catatan usaha tentang  rata-rata jumlah  pendapatan  tetap  yang  dimiliki  dikelompokan atau linguistic term , yaitu sangat banyak (3 juta), banyak
(2-3  juta),  cukup  (1-2  juta),  dan  kurang  (<  1  juta).  Dari pembagian  itu  dapat  ditentukan membership  function dari  himpunan fuzzy sangat  banyak,  banyak,  cukup,  dan kurang untuk atribut capacity dimensi catatan usaha rata- rata jumlah pelanggan tetap yang dimiliki secara terpisah yaitu :
Himpunan fuzzy untuk setiap linguistic term menggunakan  kurva  dengan  bentuk  trapesium  seperti pada Gambar 3.4 di bawah ini :
Gambar 3.4 Rata-Rata Pendapatan Setiap Bulannya
2. Capital
Atribut capital tentang   jumlah   modal  usaha selain dari pinjaman  dikelompokan  atau linguistic  term ,  yaitu banyak  (>  30%),  sedikit  (=30%).  Dari  pembagian  itu dapat  ditentukan membership  function dari  himpunan fuzzy banyak  dan  sedikit  untuk  atribut capital jumlah modal usaha selain dari pinjaman secara terpisah yaitu :
Himpunan fuzzy untuk setiap linguistic term menggunakan  kurva  dengan  bentuk  trapesium  seperti pada Gambar 3.5 di bawah ini :
Gambar 3.5 Jumlah Modal Usaha Selain Dari Pinjaman

## 3. Collateral
Atribut collateral dimensi  lama  usaha  tentang  jangka waktu  pengembalian  pinjaman  dikelompokan  atau linguistic  term ,  yaitu  lama  (  <  1  tahun),  sedang  (1-3 tahun),  baru  (>  3  tahun).  Dari  pembagian  itu  dapat ditentukan membership  function dari  himpunan fuzzy banyak  dan sedikit untuk atribut collateral dimensi  lama usaha  tentang  jangka  waktu  pengembalian  pinjaman secara terpisah yaitu :
Himpunan fuzzy untuk setiap linguistic term menggunakan  kurva  dengan  bentuk  trapesium  seperti pada Gambar 3.6 di bawah ini :

## Gambar 3.6 Jangka Waktu Pengembalian Pinjaman

## 1.1 Pembentukan Model Fuzzy Decision Tree
Langkah-langkah pada  metode fuzzy decision tree dalam pembentukan  model  klasifikasi  calon  debitur  penerima Kerdit  Usaha  Rakyat  (KUR)  adalah  dengan  membangun fuzzy decision  tree dengan  algoritme Fuzzy ID3 seperti pada Gambar 3.7 di bawah ini :
C1 C2 no Ya Tidak ya C3 no C4 C5 C5 no ya Ya Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak ya no Gambar 3.7 Fuzzy Decision Tree
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Fuzzyfikasi
Pada  penelitian  ini  range  nilai  dari  setiap  atribut didapatkan  dari interview kepada  pihak  Bank  .  Adapun hasil dari proses fuzzyfikasi untuk setiap atribut 5C dapat dilihat pada Tabel 4.1 s/d Tabel 4.5 sebagai berikut :
1. Capacity
a. Dimensi Lama Usaha Adapun  Tabel  dimensi  lama  usaha  yang  di fuzzyfikasi adalah :
Tabel  3 Contoh Hasil Fuzzyfikasi Atribut Capacity Dimensi Lama Usaha
No Dimensi Lama Usaha Lama Sedang Baru Class 1 2.5 Tahun 0.3 1 0 1 2 3.5 Tahun 1 0 0 1 3 2 Tahun 0 1 1 1 4 1 Tahun 0 0 1 2 5 2.7 Tahun 0 1 0.46 1 Keterangan: 1 = Ya; 2 = Tidak b. Dimensi Catatan Usaha 1. Rata-rata jumlah pelanggan  tetap  yang  dimiliki  .Adapun  Tabel Rata-rata jumlah pelanggan tetap yang dimiliki yang di fuzzyfikasi adalah :

## Tabel 4 Contoh Hasil Fuzzyfikasi Atribut Capacity
Dimensi Catatan Usaha No Rata-Rata Jumlah Pelanggan Tetap yang dimiliki Banyak Cukup Kurang Cla ss 1 60 0 1 0,6 1 2 90 0,6 1 0 1 3 75 0 0 1 1 4 30 0 1 0 2 5 120 1 0 0 1 Keterangan : 1 = Ya; 2 = Tidak
2. Rata-rata  jumlah  pendapatan  setiap  bulannya. Adapun  Tabel  Rata-rata  jumlah  pendapatan tetap yang dimiliki yang di fuzzyfikasi adalah :

## Tabel 5 Contoh Hasil Fuzzyfikasi Atribut Capacity
Dimensi Catatan Usaha
No Rata-Rata Jumlah Pendapatan Setiap Bulannya Sang at Ban yak Bany ak Cu ku p Kura ng Cl as s 1 Rp 2.700.000,- 0 1 0 0 1 2 Rp 4.000.000,- 1 0 0 0 1 3 Rp 3.500.000,- 0.5 1 0 0 1 4 Rp 1.300.000,- 0 0 1 0.5 2 5 Rp 5.000.000,- 1 0 0 0 1 Keterangan : 1 = Ya; 2 = Tidak
2. Capital
Adapun  Tabel capital dari  tentang    jumlah    modal usaha yang di fuzzyfikasi adalah :
Tabel 6 Contoh Hasil Fuzzyfikasi Atribut Capital
No Jumlah Modal Usaha Banyak Sedikit Class 1 35% 0.5 0 1 2 40% 1 0 1 3 37% 0.7 0 1 4 32% 0.2 0.6 2 5 50% 1 0 1 Keterangan : 1 = Ya; 2 = Tidak
3. Coleteral Adapun Tabel Coleteral dari tentang  jangka waktu pengembalian pinjaman yang di fuzzyfikasi adalah : Tabel 7 Contoh Hasil Fuzzyfikasi Atribut Coleteral No Jangka Waktu Pengembalian Pinjaman Lama Sedang Baru Class 1 1,5 Tahun 0 1 0,5 1 2 2 Tahun 0 1 0 1 3 2.3 Tahun 0,3 1 0 1 4 3,5 Tahun 1 0,5 0 2 5 0.7 Tahun 0 0,4 1 1 Keterangan : 1 = Ya; 2 = Tidak

## 4.2 Model Aturan Klasifikasi Fuzzy Decision Tree
Berdasarkan  langkah-langkah  algoritem Fuzzy  Decision Tree dalam  Bab  3,  diperoleh  sebuah  model  yang  terdiri atas 11 aturan dengan menggunakan tranning set . Model atau aturan klasifikasi yang diperoleh :
1. IF Character Ya Capacity Ya Capital Ya Colleteral Ya Conditional Tidak  Maka YA
2. IF Character Ya Capacity Ya Capital Ya Colleteral Tidak Conditional Ya Maka YA
3. IF Character Ya Capacity Ya Capital Tidak Colleteral Ya Conditional Ya Maka YA
4. IF Character Ya Capacity Tidak Capital Ya Colleteral Ya Conditional Ya Maka YA
5. IF Character Tidak Capacity Ya Capital Ya Colleteral Ya Conditional Ya Maka TIDAK
6. IF Character Ya Capacity Tidak Capital Ya Colleteral Tidak Conditional Tidak Maka TIDAK 7. IF Character Tidak Capacity Ya Capital Tidak Colleteral Ya Conditional Ya Maka TIDAK
8. IF Character Ya Capacity Tidak Capital Tidak Colleteral Ya Conditional Ya Maka TIDAK 9. IF Character Ya Capacity Tidak Capital Ya Colleteral Ya Conditional Tidak Maka TIDAK 10. IF Character Tidak Capacity Ya Capital Ya Colleteral Tidak Conditional Ya Maka TIDAK 11. IF Character Tidak Capacity Ya Capital Ya Colleteral Ya Conditional Tidak Maka TIDAK Adapun contoh hasil dari Model Aturan Klasifikasi Fuzzy Decision  Tree dapat  dilihat  pada  Tabel  4.6  sebagai berikut :

## 4.3 Evaluasi Model
Adapun dalam pemilihan 5C adalah :
Tabel 9 Evaluasi Model No Nama C1 C2 C3 C4 C5 Predik si Has il 1 Suhariyanto Ya Ya Tid ak Tidak Ya Ya Ya 2 Herman, A.Md.Kom Ya Ya Ya Tidak Ya Ya Ya 3 Widodo Syahputra Ya Ya Ya Tidak Ya Ya Ya 4 Pajar Ya Tida k Ya Tidak Ya Ya Ya 5 Wagianti Ya Tida k Tid ak Tidak Ya Ya Ya 6 Budi Handoko Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya 7 Didin Amudin Ya Ya Tid ak Tidak Tid ak Tidak Ya 8 Sri Ramadani Ya Ya Tid ak Tidak Ya Ya Ya 9 Vera Ardianti Ya Ya Ya Ya Tid ak Ya Ya 10 Surya Ya Ya Tid ak Tidak Tid ak Tidak Ya 11 Hermasnya h Tid ak Ya Tid ak Ya Ya Tidak Tid ak 12 Anum Muniarti Tid ak Ya Ya Tidak Ya Tidak Tid ak 13 Suri Fadilah Ya Tida k Ya Ya Tid ak Tidak Tid ak 14 Muniarti Tid ak Tida k Tid ak Tidak Tid ak Tidak Tid ak 15 Sarifudin Tid ak Ya Tid ak Tidak Ya Tidak Tid ak 16 Arianto Tid ak Ya Ya Ya Tid ak Ya Tid ak 17 Susi Ramadani Ya Ya Ya Tidak Ya Ya Ya 18 Agus Ardiansyah Ya Tida k Ya Ya Ya Ya Ya 19 Lukman Hakim Ya Ya Tid ak Tidak Ya Ya Ya 20 Endang Syahputra Tid ak Ya Ya Ya Ya Ya Tid ak 21 Erna Ya Tida k Ya Tidak Tid ak Tidak Tid ak 22 Heni Pujiati Ya Tida k Tid ak Ya Ya Ya Tid ak 23 Siti Azahra Ya Ya Ya Tidak Ya Ya Ya 24 Aditiya Ya Ya Tid ak Ya Ya Ya Ya 25 Sumarni Ya Ya Tid ak Ya Tid ak
Ya Ya No Nama C1 C2 C3 C4 C5 Ha sil 1 Jhoni Malau Ya Ya Ya Tidak Ya Ya 2 Mispani Purba Ya Ya Ya Tidak Ya Ya 3 Adi Ya Ya Ya Ya Tidak Ya 4 Mansyah Putra Lubis Ya Ya Tid ak Tidak Ya Ya 5 Faisal Hidayat Tidak Ya Ya Tidak Ya Tid ak
Dalam  penelitian  ini  dipilih  alat  ukur  evaluasi  berupa confusion  matrix dengan  tujuan  untuk  mempermudah dalam  menganilisis  performa algoritme  Fuzzy  ID3 , karena confusion  matrix memberikan  informasi  dalam bentuk angka sehingga dapat dihitung rasio  keberhasilan klasifikasi. Confusion  matrix digunakan  sebagai  dasar dari  variasi  ukuran  penilaian  seperti  akurasi.  Seperti terlihat pada Tabel 4.8 yang menunjukkan tabel confision matrix untuk memprediksi keputusan kredit usaha rakyat.
Tabel 10 Confusion Matrix untuk Analisis Model Aturan Keputusan Kredit Usaha Rakyat (KUR)
Kelas Prediksi Kelas Sebenarnya Ya Tidak Total Ya 14 2 16 Tidak 3 6 9 Total 17 8 25

## 4.4 Hasil dan Analisis
Analisis  yang  dilakukan  terhadap  keputusan  KUR  yang memiliki  hubungan  dengan  5C  analisis  menggunakan metode Fuzzy  Decision  Tree yang  digunakan  untuk model  klasifikasi.    Model  yang  paling  bagus  dari  hasil pembentukan aturan klasifikasi yang dihasilkan menggunakan algoritme  Fuzzy ID3  digunakan  untuk memprediksi apakah debitur diterima atu tidkanya  untuk menerima  kredit  usaha  rakyat  dengan    menggunakan Fuzzy  Inference  System  Mamdani .  Adapun  presentasi akurasi adalah sebagai berikut :
Presentasi Akurasi :
=   x 100% = 80 %
Rata –Rata
:  80 %
Keterangan dari presentasi akurasi  :
 Ada diterima system ya = 2, seharusnya tidak
 Ada diterima system tidak = 3, seharusnya ya
Maka  hasil  rata-rata  akurasi  analisis  ini  adalah    80  %. Hasil  ini  cukup  baik  mengingat  bahwa  input  yang digunakan sebagai penentuan kredit usaha rakyat variabel 5C. Selama ini pentuan variabel 5C  hanya berdasarakan penilaian objektif dari petugas mantri Bank.

## 5.KESIMPULAN

## 5.1 Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  berhasil  membangun  model berdasarkan  data  5C  dengan  menggunakan  metode fuzzy decision  tree dalam  membentuk  aturan  keputusan  kredit usaha  rakyat.  Jumlah  aturan  klasifikasi  yang  dihasilkan adalah  sebanyak  11  aturan  (rule)  pada  saat  nilai  dengan nilai  akurasi  data  uji  sebesar  akurasi  80%  .  Berdasarkan aturan  klasifikasi  yang  terbentuk  dan  berdasarkan  dari hasil uji kolerasi  5C, maka faktor yang paling menetukan sesorang  dapat  diterima  adalah character  dan  capacity . Hal  ini  berarti  bahwa,  dengan  menggunakan  pendekatan fuzzy yakni  dengan  menggunakan fuzzy  decision  tree dalam  membentuk  sebuah  pohon  keputusan.  Analisa Kredit  5C  ( character,  capital,  condition,  collateral  dan capacity )  digunakan  sebagai  basis  metode  analisa  untuk menentukan kelayakan  pengajuan kredit.

## 5.2 Saran
Pada  penelitian  selanjutnya  proses  pementukan  decision tree  dapat  menggunakan Genetic  Algorithm untuk mengoptimumkan fuzzy  decision  tree (FDT) sehingga diperoleh genetically  optimized  fuzzy  decision  tree  (G- FDT) dalam model aturan keputusuan kredit usaha rakyat sebagai  upaya  untuk  mengingkatkan  akurasi  dari  model yang  diperoleh. Saran  untuk  Bank  dari  hasil  model prediksi  pada  penelitian  ini  dapat  digunakan  dan memberikan    kemudahan  kepada  pihak  Bank    dalam mengambil  keputusan  penyaluran  Kredit  Usaha  Rakyat (KUR).  Sehingga  penyaluran  akan  lebih  tepat  kepada calon debitur.

## DAFTAR PUSTAKA
Alpaydin  E.  2004. Introduction  to  machine  learning. Cambridge (MA): The MIT Press. Angga Yuniar. 2015  Ini Target Penyaluran  KUR BRI  di 2016.  Bisnis  Liputan6.com.htm,    10  September 2015 (Diakses 10 Juni 2016).
Heri  Bambang  Santoso.  2015.  Pembangkit  Aturan Pada Fuzzy  Inference  System Menggunakan Fuzzy Decision  Tree Untuk  Memprediksi  Keberhasilan Studi Mahasiswa (Studi Kasus : Institut Bisnis Dan Informatika  Kwik  Kian  Gie).  Institut  Pertanian Bogor.
Gelley, Ned dan Roger Jang. 2000. Fuzzy Logic Toolbox . USA : Mathwork. Inc.
Kementerian Koordinator Bidang
Perekonomian  .  2016.  Program  Kredit  Usaha    Rakyat. www.ekon.go.id . Pdf (11 Juni 2016).
Kusumadewi S. 2002. Analisis dan Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Toolbox  Matlab .  Yogyakarta  (ID):
Graha Ilmu.
Kusumadewi S. 2003. Artificial Intelligence ( Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta
(ID): Graha Ilmu.
Liang  G.  2005. A  Comparative  Study  of  Three  Decision Tree algorithms: ID3, Fuzzy ID3 and Probabilistic Fuzzy  ID3.  Informatics  &  Economics  Erasmus University Rotterdam. Rotterdam, the Netherlands.
Li Y , Jiang D , Li F. 2012. The Application of generating fuzzy  ID3  algorithm  in  performance  evaluation. Procedia Engineering . 29: 229-234. Marsala C. 1998 . Application of Fuzzy Rule Induction to Data  Mining.  France (FX):  University  Pierre  et Marie Curie.
Marimin.  2002.  Teori  dan  Aplikasi  Sistem  Pakar  dalam
Teknologi Manajerial. Bogor (ID): IPB Press
Prayetno  &  Muslihudin,  2012  (Editor)  Model  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kelayakan Pemberian Kredit. Jurnal Sarjana Teknik Informatika. e-ISSN : 2338-5197 . Siler  W  &  Buckley  JJ.  2005 .  Fuzzy  Expert  System  and Fuzzy  Reasoning.  Birmingham (US):  Wiley- Interscience.
Sutanto  &  Noengky  Anastasia  Onik  Djohan.  2005. Analisis  penilaian  kelayakan  pemberian  kredit  : studi  kasus  pada  bank  rakyat  indonesia  unit maguwoharjo  kantor  cabang  sleman  yogyakarta, Skripsi SI, Yogyakarta: Universitas Admad Dahlan.
Wahyono  T  &  Cahyono  A  D.  2014.  Analisis  Desain Sistem  Pendukung  Keputusan  Permohonan  Kredit Dengan Penerapan Analisa Kredit5C Dan Pendekatan  Komputasional.    Seminar  Nasional Ilmu Komputer Universitas Diponegoro. Tsang S, Kao B, Yip K, Ho WS, Lee SD, 2009. Decision trees  for  uncertain data. Data  Engineering ,  2009.
ICDE ‟09. IEEE 25th International Conference on ,
2009, pp. 441–444..
Umik  Hamik.  2011. Fuzzy  Decision  Tree dengan Algoritme  C4.5  pada  Data  Dibetes  Indian  Prima  . Internet Working Indonesia Journal. Yadav  SK,  Pal  IS.  2012 .  Data  Mining:  A  Prediction for Performance Improvement of Engineering Students using  Classification.  World  of  Computer  Science and Information Technology Journal. 2(2) : 51-56. Yue Jiao,Yu-Ru Syau & E. Stanley Lee. 2005. Modelling Credit  Rating  by  Fuzzy  Adaptive  Network . Internasional  Journal  of  Mathematical  and Computer Modelling 45(2007) 717-731. Y. Yuan dan Shaw M J. 1995. Induction of fuzzy decision tree, Fuzzy Sets and System Vol. 69.