## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 4, Februari 2021 Hal 170-179 https://djournals.com/klik

## Penerapan Data Mining Pada Prediksi Kelayakan Pemohon Kredit Mobil Dengan K-Medoids Clustering
Indra Fransiskus Tarigan * , Dedy Hartama, Suhada, Saifullah, Ilham Saputra Saragih
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM  Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: indrafransiskustarigan@gmail.com, dedyhartama@amiktunasbangsa.ac.id, suhada@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak −K-Medoids  termasuk  dalam  partitioning  clustering  yaitu  setiap  data  harus  masuk  dalam  cluster    tertentu  dan memungkinkan  bagi  setiap  data  yang  termasuk  dalam  cluster    tertentu    pada  suatu  tahapan  proses,  pada  tahapan  berikutnya berpindah ke cluster  yang lain. Pengertian Kredit adalah kemampuan untuk melaksanakan suatu pembelian atau mengadakan suatu pinjaman  dengan  suatu  janji,  pembayaran  akan  dilaksanakan  pada  jangka  waktu  yang  telah  disepakati.  Pengertian Kredit adalah kemampuan  untuk  melaksanakan  suatu  pembelian  atau  mengadakan  suatu  pinjaman  dengan  suatu  janji,  pembayaran  akan dilaksanakan pada jangka waktu yang telah disepakati. Menurut survei yang dilakukan oleh Gaikindo (Gabungan Industri Kendaraan Bermotor)  pada  tahun  2015  pembelian  mobil  secara  kredit  menginjak  angka  85%.  Hal  ini  di  karenakan  menurunnya  daya  beli, sehingga mendorong lebih banyak konsumen membeli mobil dengan cara angsuran alias kredit. Maka dari itu diperlukan mengukur kelayakan  nasabah  dalam  mengkredit  mobil,  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  kemampuan  nasabah  dalam  mengkredit  mobil sehingga  tidak  adanya  kerugian  pada  kedua  belah  pihak,  dan  mengurangi  kesalahan  pemebrian  kredit  yang  belum  optimal  dalam memberi izin mengkredit mobil. Kebijakan yang diambil tentunya haruslah memiliki relevansi dan didukung oleh pengetahuan yang berasal dari data yang tersedia dan Data Mining merupakan salah satu metode yang baik dalam memberikan model pola  clustering dan  baik  untuk  pengelompokkan.  Diharapakan  penelitian  ini  dapat  memberikan  manfaat  kepada  perusahaan  dalam  mengurangi kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  pemohon  kredit  pada  tahap  evaluasi  kredit  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  aliran  kas perusahaan.
Kata Kunci: Kredit, Mobil, Data Mining, Clustering, K-Medoids
Abstract −K-Medoids is included in partitioning clustering, where each data must be included in a certain cluster and it is possible for each data included in a particular cluster at one stage of the process, at the next stage it moves to another cluster. The definition of credit is the ability to carry out a purchase or make a loan with a promise, payment will be made at the agreed period. The definition of credit is the ability to carry out a purchase or make a loan with a promise, payment will be made at the agreed time. According to a survey conducted by Gaikindo (Association of Motor Vehicle Industries) in 2015, car purchases on credit reached 85%. This is  due to decreased purchasing power, thus encouraging more consumers to buy cars using installments, aka credit. Therefore it is necessary to measure the feasibility of a customer in crediting a car. The goal is to determine the customer's ability to credit a car  so that there are no losses on both parties, and reduce credit errors that have not been optimal in permitting credit cars. The policies taken must of course have relevance and be supported by the knowledge that comes from the available data and Data Mining is one of the good methods  in  providing  a  clustering  pattern  model  and  good  for  grouping.  It  is  hoped  that  this  research  can  provide  benefits  to companies  in  reducing  errors  in  making  decisions  on  credit  applicants  at  the  credit  evaluation  stage  which  greatly  affects  the company's cash flow.
Keywords : Credit, Cars, Data Mining, Clustering, K-Medoids

## 1. PENDAHULUAN
Konsep dasar data mining adalah menentukan informasi tersembunyi dalam sebuah basis data dan merupakan bagian dari Knowledge Discovery in Databased (KDD) untuk menemukan informasi dan pola yang berguna dalam data[1],[2]. Data mining mencari informasi baru, berharga dan berguna dalam sekumpulan data dengan melibatkan komputer dan manusia  serta  bersifat  iteratif  baik  melalui  proses  yang  otomatis  ataupun  manual[3],[4]. Clustering membagi  data menjadi  kelompok-kelompok  atau cluster berdasarkan  suatu  kemiripan  atribut-atribut  di  antara  data  tersebut[5]. Karakterisitik tiap cluster tidak ditentukan sebelumnya, melainkan tercermin dari kemiripan data yang terkelompok di dalamnya. K-Medoids termasuk dalam partitioning clusteing yaitu setiap data harus masuk dalam cluster tertentu dan memungkinkan  bagi  setiap  data  yang  termasuk  dalam cluster tertentu    pada  suatu  tahapan  proses,  pada tahapan berikutnya    berpindah  ke cluster yang  lain . Algoritma K-Medoids dapat  digunakan  untuk  mengetahui  memprediksi kelayakan permohonan kredit mobil dengan metode clustering [6].
Pengertian  Kredit mempunyai  dimensi  yang  beraneka  ragam,  dimulai  dari  arti  kata  “  kredit”  yang  berasal  dari bahasa  Yunani  “  credere”  yang  berarti  kepercayaan  akan  kebenaran  dalam  praktek  sehari  –  hari.  Pengertian Kredit adalah kemampuan  untuk  melaksanakan  suatu  pembelian  atau  mengadakan  suatu  pinjaman  dengan  suatu  janji, pembayaran  akan  dilaksanakan  pada  jangka  waktu  yang  telah  disepakati.  Pengertian  kredit yang  lebih  mapan  untuk kegiatan perbankan di Indonesia telah dirumuskan dalam Undang – Undang Pokok Perbankan No. 7 Tahun 1992 yang menyatakan  bahwa  kriteria  adalah  penyediaan  uang  /  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu  berdasarkan persetujuan  /  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  pihak  bank  dengan  pihak  lain  yang  mewajibkan  pihak  peminjam untuk  melaksanakan  dengan  jumlah  bunga  sebagai  imbalan.  Dalam  praktek  sehari  –  hari  pinjaman  kredit  dinyatakan dalam  bentuk  perjanjian  tertulis  baik  dibawah  tangan  maupun  secara  materil.  Dan  sebagai  jaminan  pengaman,  pihak peminjam  akan  memenuhi  kewajiban  dan  menyerahkan  jaminan  baik  bersifat  kebendaan  maupun  bukan  kebendaan. Sebenarnya  sasaran  kredit  pokok  dalam  penyediaan  pinjaman  tersebut  bersifat  penyediaan  suatu  modal  sebagai  alat
untuk  melaksanakan  kegiatan  usahanya  sehingga  kredit  (  dana  bank  )  yang  diberikan  tersebut  tidak  lebih  dari  pokok produksi semata.
Untuk  mendapatkan  kredit  harus  melalui  prosedur  yang  telah  ditentukan  oleh  bank  /  lembaga  keuangan.  Agar kegiatan  pelaksanaan  perkreditan  dapat  berjalan   dengan  sehat  dan  layak,  dikenal  dengan  6  C  yaitu Character (kepribadian/Watak), Capacity (kemampuan), Capital (modal), Collateral (jaminan), Condition  of  Economic (kondisi ekonomi)  dan Constrain (batasan  atau  hambatan).  Fasilitas  kredit  memudahkan  seseorang  yang  ingin  membeli  mobil tetapi  dana  yang  tersedia  belum  mencukupi.  Terlebih  lagi  saat  ini  sudah  banyak  bank  ataupun  lembaga  pembiayaan yang menawarkan fasilitas cicilan untuk hampir seluruh jenis mobil di Indonesia.
Menurut  survei  yang  dilakukan  oleh  Gaikindo  (Gabungan  Industri  Kendaraan  Bermotor)  pada  tahun  2015 pembelian mobil secara kredit menginjak angka 85%. Hal ini di karenakan menurunnya daya beli, sehingga mendorong lebih  banyak  konsumen  membeli  mobil  dengan  cara  angsuran  alias  kredit.  Maka  dari  itu  diperlukan  mengukur kelayakan  nasabah  dalam  mengkredit  mobil,  Tujuannya  adalah  untuk  mengetahui  kemampuan  nasabah  dalam mengkredit mobil sehingga tidak adanya kerugian pada kedua belah pihak, dan mengurangi kesalahan pemebrian kredit yang belum optimal dalam memberi izin mengkredit mobil. Sehingga perlu mendapat perhatian dan penanganan efektif karena  berkaitan  dengan  kelayakan  permohonan  pengkreditan  mobil.  Kebijakan  yang  diambil  tentunya  haruslah memiliki  relevansi  dan didukung  oleh  pengetahuan  yang  berasal  dari  data  yang  tersedia  dan  Data  Mining merupakan salah satu metode yang baik dalam memberikan model pola clustering dan baik untuk pengelompokkan [7], [8]. Dalam dunia ilmu komputer, dikenal luas data mining sebagai teknik penggalian data untuk mencari sebuah pola tersembunyi  demi  menghasilkan  sebuah  pengetahuan  baru  di  dalam  sekumpulan  data.  Secara  khusus  data mining memiliki  metode  tersendiri  berdasarkan  tujuan  dari  pemanfaatan  himpunan  data  yaitu  estimasi,  prediksi,  klasifikasi, klasterisasi,  dan  asosiasi.  Salah  satu  teknik  yang  bisa  digunakan  untuk  tujuan  pemetaan  sebuah  data  adalah  teknik klasterisasi  ( clustering )  [9],[10]. Clustering merupakan  sebuah  teknik  dalam data  mining yang  berfungsi  untuk mengelompokan data berdasarkan kemiripanya ke dalam klaster. Setiap klaster memiliki sekumpulan data yang mirip dengan  data  lain  dalam  satu  klaster,  tetapi  tidak  mirip  dengan  data  pada  klaster  lainya  [11],  [12]. Ada  beberapa algoritma  yang  dapat digunakan,  salah  satu  yang populer  digunakan  untuk  klasterisasi  suatu  dataset  adalah K-Means. Algoritma K-Medoids merupakan  metode clustering non  hierarki yang  memiliki  waktu  komputasi  yang  relatif  cepat [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  cara  ilmiah  dalam  mencari  dan  mendapatkan  data  dengan  melakukan  investigasi  pada data  yang  telah  didapatkan  serta  memiliki  kaitan  dengan  prosedur  dalam  melakukan  penelitian  dan  teknis penelitian[14], [15]. Metode penelitian banyak mengulas mengenai cara dalam pelaksanaan penelitian, berbeda dengan prosedur penelitian yang lebih menekankan mengenai alat-alat yang dipakai dalam mengukur dan mengumpulkan data hasil penelitian, metode penelitian mencakup kedua hal yaitu, prosedur dan teknik penelitian. Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan algoritma K-Medoids dalam memprediksi data pemohon menjadi debitur kredit mobil[3].

## 2.1.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  data  yang valid agar  dapat  mencapai  tujuan penelitian. Metode pengumpulan data yang digunakan penulis dalam melakukan penelitian yaitu:
a. Dalam  melakukan  penelitian  ini  penulis  memanfaatkan  buku-buku  serta  jurnal  sebagai  bahan  referensi  untuk mempermudah penulisan karya tulis.
b. Data  bersumber  dari  PT.  Adira  Dinamika  Multi  Finance  Tbk,  Jl.  Asahan  Komp.  Megaland  No.  19-20  Blok  A Pematangsiantar.

## 2.1.2 Analisis Data
Data  pada  penelitian  ini  diperoleh  secara  langsung  dari  sumber  aslinya  yang  berupa  wawancara,  jajak  pendapat  dari individu atau kelompok (orang) dan biasa disebut dengan data primer
Tabel 1. Data pemohon menjadi debitur kredit mobil.
Inisial Nama Customer Denda Biaya Transaksi A1 JULI SRI ULINA BUKIT 2443939  200000 A2 LINDA PAKPAHAN 3287740  60000 A3 TIMBUL SAHAT MARTUA GULTOM  3455507  120000 A4 JUNIAS SILITONGA 3463568  100000 A5 YUSNANI 5498880  100000 A6 TIARASI TAMPUBOLON 5621136  240000 A7 M ARIFIN SIREGAR 7644879  400000 A8 MARLIANA TAMI 8586867  360000 A9 TULUS P HUTAURUK 9601023  780000
Inisial Nama Customer Denda Biaya Transaksi A10 ABDUL HARIS FADILLAH 1177300  120000 A11 ELVIS TAMBUNAN 58248 40000 A12 P HARIANJA 1587245  20000 A13 SUNARYO MEIDI SARAGIH 2249709  0 A14 RAMLI 2584356  0 A15 JUSTINUS SINAGA 3089133  40000 A16 JOHN MUSTAFA SILALAHI 4491560  0 A17 WALDUIN SILITONGA 4808060  840000 A18 SANI 5580802  760000 A19 JIMMI LIMHOT TAMBUNAN 8953824  260000 A20 JAMUARA HUTABALIAN 712563 240000 A21 GALILEO SIMANJUNTAK 1465293  0 A22 BANGKIT SINAGA 1857860  120000 A23 MAKMUR MARULITUA SITINJAK 8020472  120000 A24 PARIDA HANUM P 2009153  0 A25 M MISBAH 2044014  40000 A26 MARTIN 2064810  180000 A27 DARWINSYAH 2143805  60000 A28 GERALD ELOHANSEN SILALAHI 2183565  20000 A29 EDISON PARULIAN MARPAUNG 2187753  60000 A30 ANTO FERNANDO SINAGA SE 2327481  200000 A31 EDI MUHAMMAD 2417177  760000 A32 FRASER SIAHAAN 2457540  580000 A33 ANTHONIJ MAURIDZ H SITORUS 2581026  0 A34 MANGIRING TUA SINAGA 2804763  460000 A35 DOSMARIA GIRSANG 2845842  580000 A36 SUDIONO 2847114  400000 A37 ROBERD SINAGA 2968341  0 A37 ROHANI ELISABET SARAGIH 3047974  0 A39 BISMAN SIPAYUNG 3083408  200000 A40 TRISNO 3126672  20000

## 2.1.3 Kontribusi Penelitian
Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan informasi kepada perusahaan terkait untuk mengetahui kemampuan nasabah  dalam  mengkredit  mobil  dalam  mengurangi  resiko  yang  dihadapi  perusahaan  yaitu  ketidak  tepat  waktunya pembayaran atau bahkan kegagalan pembayaran dari kredit yang sangat berpengaruh terhadap aliran kas perusahaan.

## 2.1.4 Lokasi Penelitian dan Waktu Pengumpulan Data
Lokasi penelitian yang dilakukan oleh penulis dalam pengambilan data ialah PT. Adira Dinamika Multi Finance Tbk, Jl. Asahan Komp. Megaland No. 19-20 Blok A Pematangsiantar dan waktu pengumpulan data dilakukan selama 1 bulan yaitu dari tanggal 06 Februari s/d 05 Maret 2019.

## 2.2 Perancangan Penelitian
Berikut  ini  perancangan  penelitian  yang  berisi  diagram  blok yang  menjelaskan  alur  kerja  penelitian,  sebagai  berikut [16], [17] :
Gambar 1. Diagram Blok Alur Kerja Penelitian
Proses alur Diagram Blok pada gambar 1 adalah sebagai berikut : a. Identifikasi Masalah
Merupakan pengenalan suatu masalah dan tahap awal dalam proses penelitian pemberian kredit mobil.
b. Teknik Pengumpulan Data
Data penelitian ini diperoleh dari PT. Adira Dinamika Multi Finance Tbk, Jl. Asahan Komp. Megaland No. 19-20 Blok A Pematangsiantar dan waktu pengumpulan data dilakukan selama 1 bulan yaitu dari tanggal 06 Februari s/d 05 Maret 2019.
c. Pengolahan Data
Teknik Pengumpulan Data Pengolahan Data Transformasi dengan Metode K-Medoids Olah data Rapidminer Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  data  diolah  untuk  mendapatkan  hasil  yang  kemudian  dapat  diolah  ke  tahap  berikutnya  sehingga menghasilkan informasi yang tepat.
d. Transformasi dengan Metode K-Medoids Clustering
Transformasi data yaitu proses inisialisasi data menentukan pusat centroid dalam 2 Cluster yaitu Cluster layak dan Cluster tidak layak e. Olah Data di Rapidminer Rapidminer merupakan  salah  satu software pilihan  untuk  melakukan  ekstraksi  data  dengan  metode-metode data mining [18].  Pengujian  disini  kita  menggunakan  sebuah software  Rapidminer  5.3., dengan  pengujian  data menggunakan software kita  akan  membandingkan  bagaimana  hasil  pengolahan  data  secara  manual  dengan  hasil pengolahan data menggunakan sebuah software [14].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa
Pada tahapan ini berisi tentang analisa dan rancangan yang digunakan untuk mecapai tujuan penelitian ini.

## 3.1.1 Analisa Permasalahan
Penulis  menyimpulkan  dasar  permasalahan  dalam  penelitian  ini  adalah  mengetahui  kemampuan  nasabah  dalam mengkredit  mobil  sehingga  tidak  adanya  kerugian  pada  kedua  belah  pihak,  dan  mengurangi  kesalahan  dalam pengambilan keputusan pemohon menjadi debitur pada tahap evaluasi kredit yang sangat berpengaruh terhadap aliran kas  perusahaan.  Untuk  itu  perlu  adanya  tindakan  lebih  lanjut  dari  pihak  terkait  khususnya  pihak  yang  menangani pemberian kredit mobil perusahaan.

## 3.1.2 Metode K-Medoids Clustering
Langkah-langkah dalam penyelesaian menggunakan algoritma K-Medoids antara lain sebagai berikut [19], [20] : a. Inisialisasi  pusat cluster sebanyak  dari  data  sampel.  Untuk  pemilihan  setiap medoid dipilih  secara  random  (acak). Diasumsikan Tiarasi Tampubolon dan Yusnani sebagai medoid awal.
Tabel 2. Medoid Awal Nama Denda Biaya Transaksi TIARASI TAMPUBOLON  5621136 240000 YUSNANI 5498880 100000
b. Menggunakan  persamaan Euclidian Distance yakni persamaan (2.1). Menghitung nilai jarak terdekat ( cost ). Maka perhitungan untuk menghitung jarak setiap objek dengan medoid awal adalah sebagai berikut : D A1, C1 = √(2443939 − 5621136) 2 + (200000 − 240000) 2 = 3177448,78 D A1, C2 = √(2443939 − 5498880) 2 + (200000 − 100000) 2 = 3056577,25 D A2, C1 = √(3287740 − 5621136) 2 + (60000 − 240000) 2 = 2340328,37 D A2, C2 = √(3287740 − 5498880) 2 + (60000 − 100000) 2 = 2211501,77
⋮
D A39,C1 = √(3083408 − 5621136) 2 + (200000 − 240000) 2 = 2538043,22 D A39, C2 = √(3083408 − 5498880) 2 + (200000 − 100000) 2 = 2417541,10 D A40, C1 = √(3126672 − 5621136) 2 + (20000 − 240000) 2 = 115910764,77 D A40, C2 = √(3126672 − 5498880) 2 + (20000 − 100000) 2 = 112890410,76 Hasil dari keseluruhan dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Algoritma K-Medoids Iterasi Ke-1
No Nama Customer Jarak ke Medoid C1 C2 1  JULI SRI ULINA BUKIT 3177448,78 3056577,25 2  LINDA PAKPAHAN 2340328,37 2211501,77 3  TIMBUL SAHAT MARTUA GULTOM  2168951,12 2043470,88 4  JUNIAS SILITONGA 2162105,38 2035312,00 5  YUSNANI 185866,97 0,00 ....  .................. ..... ..... 35  DOSMARIA GIRSANG 2796043,06 2696110,28 36  SUDIONO 2778632,41 2668681,87 37  ROBERD SINAGA 2663629,35 2532514,09 38  ROHANI ELISABET SARAGIH 2584330,22 2452945,21
No Nama Customer Jarak ke Medoid C1 C2 39  BISMAN SIPAYUNG 2538043,22 2417541,10 40  TRISNO 2504146,69 2373556,57 Jumlah 115910764,77  112890410,76 Total Cost 228801175,52
Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek ( cost ) pada iterasi ke-1 maka lanjut ke iterasi ke-2. Kandidat medoid baru ( non medoid ) pada iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Medoid Baru ( Non-Medoid ) Iterasi Ke-2
Nama Denda Biaya Transaksi SUNARYO MEIDI SARAGIH  2249709 0 P HARIANJA 1587245 20000
Hitung  kembali  jarak  dari  setiap  objek  pada  iterasi  ke-2  dengan medoid baru  menggunakan  persamaan  (2.1)  dan begitu seterusnya hingga di dapatkan jarak iterasi S > 0 maka proses iterasi dihentikan. Dan setelah didapatkan nilai jarak iterasi ke-3, hitung kembali total simpangan (S) dengan mencari selisih dari nilai total cost baru- nilai total cost lama. Dengan ketentuan jika S<0, maka tukar nilai objek dengan menentukan medoid baru. S =Total cost baru – Total cost lama =252505831,50 - 197184115,22 = 308,6532 Karena  nilai S >  0  maka  proses iterasi dihentikan.  Sehingga  diperoleh  anggota  tiap cluster pada  tabel  3.8  sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Pengklasteran Dengan K-Medoids Clustering No Nama Customer Jarak ke Medoid Terdekat Cluster yang Diikuti C1 C2 1 JULI SRI ULINA BUKIT 5577106,80  706062,57 706062,57 2 2 LINDA PAKPAHAN 4733112,31  165960,54 165960,54 2 3 TIMBUL SAHAT MARTUA GULTOM  4564965,00  343704,03 343704,03 2 4 JUNIAS SILITONGA 4556947,89  346264,23 346264,23 2 5 YUSNANI 2521671,31  2373556,57  2373556,57 2 ... ............ ...... ...... ....... ..... 35 DOSMARIA GIRSANG 5195035,67  626470,66 626470,66 2 36 SUDIONO 5180929,74  471754,89 471754,89 2 37 ROBERD SINAGA 5053555,94  159589,18 159589,18 2 38 ROHANI ELISABET SARAGIH 4973945,75  81199,60 81199,60 2 39 BISMAN SIPAYUNG 4937712,12  185126,37 185126,37 2 40 TRISNO 4894821,59  0,00 0,00 2

## 3.1.1 Pemodelan di RapidMiner
Pengujian menggunakan algoritma K-Medoids dengan menggunakan RapidMiner 5.3 dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar  2.  Menjelaskan  permodelan  yang  digunakan  penulis  adalah K-Medoids  Clustering. Data  yang  diuji  pada RapidMiner  5.3 berupa  data  data  pemohon  menjadi  debitur  kredit  mobil  bertipe .xls .  Hasil  dari  pengujian  tersebut adalah untuk mendapatkan akurasi data yang digunakan penulis.

## 3.2 Analisa
Pada  bagian  ini  penulis  menguraikan  hasil  yang  di  dapat  dalam  proses  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya. Data yang digunakan oleh penulis adalah data pemohon kredit mobil PT. Adira Dinamika Multi Finance Tbk . Dalam mendukung  proses  penelitian,  penulis  memakai software  Rapidminer 5.3  untuk  validasi  hasil  perhitungan  manual dengan menggunakan aplikasi dalam Prediksi Kelayakan Pemohon Kredit Mobil  Dengan K-Medoids Clustering . Data yang  sudah  didapat  akan  ditransformasikan  ke  dalam  format  data excel  2010 kemudian  diolah  dengan  algortima k- medoids untuk menemukan cluster pemohon kredit layak mendapatkan izin kredit mobil.

## 3.2.1 Dataset Penelitian
Metode k-medoids yang  digunakan  dalam  proses  pengelompokkan  data  yang  akan  ditampilkan.  Data  tersebut didapatkan  dari  PT.  Adira  Dinamika  Multi  Finance  Tbk,  Jl.  Asahan  Komp.  Megaland  No.  19-20  Blok  A Pematangsiantar.  Kemudian  data  akan  diolah  adalah  data  pemohon  kredit  mobil  bertipe  . xlsx dan  akan diimplementasikan  menggunakan software  rapidminer 5.3.  Data  yang  akan  di  analisis  adalah  data  pemohon  menjadi debitur kredit mobil.

## 3.2.2 Pemodelan Rapidminer
Dalam menjalankan proses langkah awal adalah importing data dari data yang sudah di transformasi terlebih dahulu ke dalam microsoft word excel agar dapat diakses menggunakan aplikasi RapidMiner 5.3.. Seperti pada gambar berikut :
Gambar 3. Input Data Excel
Data yang telah di import adalah data siap untuk diproses seperti gambar berikut :
Data yang telah di import untuk proses clustering . Drag atau klik dan tahan data yang telah disimpan pada repositories ke lembar kerja main process. Dapat dilihat seperti gambar berikut:
Gambar 5. Pemrosesan Data Tahap 1
Untuk  membuat  pengelompokkan  data,  data  perlu  dihubungkan  oleh  operator k-medoids. Pada  menu operators yang ada pada posisi kiri atas cari operator k-medoids dengan cara ketik “k-” pada kolom [ filter ]. Drag operator k-medoids ke lembar kerja main process, letakkan operator di sebelah kanan pada Read Excel dan  atur jumlah k menjadi 2 cluster kemudian hubungkan Read Excel dengan k-medoids seperti gambar berikut :
Gambar 6. Pemrosesan Data Tahap 2
Dapat dilihat pada lembar main proses operator k-medoids sehingga tidak terdapat tanda error. Apabila masih terdapat kesalahan, kemungkinan data yang di input tidak dapat diproses dengan data yang tidak cocok. Dan jika pada data dan operator k-medoids sudah tidak terdapat tanda error maka pemrosesan data dapat dilanjutkan untuk mendapatkan hasil yang diinginkan. Pada pemrosesan data pemohon menjadi debitur kredit mobil. Untuk mendapatkan hasil berupa model pengelompokkan selanjutnya dapat dilakukan dengan cara mengklik tada panah biru . Pada tahap ini akan menampilkan hasil  akhir  serta  langkah  terakhir  dalam  penggunaan  aplikasi RapidMiner  5.3.. Hasil  akhir  dapat  dilihat  pada  gambar berikut :
Gambar 7. Hasil Akhir Clustering Gambar 8. Hasil Akhir Clustering (Lanjutan)
Sehingga berdasarkan data hasil clustering pada gambar  7. didapatkan grafik hasil dari RapidMiner 5.3. Dapat dilihat pada gambar 9. berikut :
Gambar 9. Grafik Hasil Clustering Penduduk Buta Huruf
Grafik  menjelaskan  hasil  dari  pengujian  data  pemohon  menjadi  debitur  kredit  mobil  menghasilkan  2  cluster  yakni cluser layak dan tidak layak. Dari hasil perhiungan k-medoids diperoleh sebanyak 33 Nama sebagai cluster layak dan 7 nama sebagai cluster tidak layak.

## 3.3 Pembahasan
Berdasarkan  dari  penjelasan  diatas  penerapan  data  mining  menggunakan  pada  prediksi  kelayakan  kredit  mobil  serta hasil yang telah ditampilkan mengenai keterkaitan dari hasil yang didapat antara perhitungan manual k-medoids dengan hasil  yang  ditampilkan  oleh  aplikasi RapidMiner  5.3. Pada  data  yang  telah  dianalisa  disimpulkan  bahwa  data  yang digunakan  adalah valid. Ini  dibuktikan  dengan  hasil  akhir  pehitungan  manual  dengan  hasil  akhir  dari  aplikasi RapidMiner 5.3. dapat menampilkan hasil akhir yang sama. Berikut adalah tampilan cluster model berupa teks yang ada dalam aplikasi RapidMiner 5.3. dimana tampilan ini adalah penjelasan dari cluster yang terbentuk:
Gambar 10. Cluster Model Data Kredit Mobil
Selanjutnya adalah tampilan Folder view yang ada pada aplikasi RapidMiner 5.3. :
Gambar 11. Folder view Data Kredit Mobil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab - bab sebelumnya, maka diperoleh kesimpulan yaitu metode K-medoids Clustering dapat  diimplementasikan  pada  Prediksi Kelayakan Pemohon Kredit Mobil  Dengan K-Medoids Clustering dan  pada  halaman  K-  medoids  iterasi  pertama  sampai  iterasi  ketiga,  hasilnya  yaitu  dari  40  data  konsumen  terdapat  2 konsumen masuk dalam cluster pertama (C1) yang dapat diartikan masuk dalam yang layak menerima kredit.

## REFERENCES
[1] E.  Iswandy,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Menentukan  Dan  Santunan  Sosial  Anak  Nagari  Dan  Penyaluran  Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu,” J. TEKNOIF , vol. 3, no. 2, 2015, doi: 2338-2724.
[2] L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” J. KomTekInfo Fak. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 33–38, 2015.
[3] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 213–219, 2017.
[4] R. Prasetya, “Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation untuk Memprediksi Ketinggian Air (Studi Kasus: Sungai Ciliwung),” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol. , vol. 1, no. 3, p. 297, 2017, doi: 10.30998/string.v1i3.1558.
[5] Y.  S.  Luvia,  A.  P.  Windarto,  S.  Solikhun,  and  D.  Hartama,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Klasifikasi  Predikat
Keberhasilan Mahasiswa Di Amik Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, p. 75, 2017, doi: 10.30645/jurasik.v1i1.12.
[6] M.  A.  Wahyu,  “Penerapan  metode  k-means  clustering  untuk  mengelompokan  potensi  produksi  buah  –  buahan  di  provinsi daerah istimewa yogyakarta,” 2017.
[7] D. F. Pramesti, M. T. Furqon, and C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 1, no. 9, pp. 723–732, 2017.
[8] mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[9] S. Defiyanti, M. Jajuli, and N. R. W, “Optimalisasi K - Medoid Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Dengan Cubic Clustering Criterion,” TEKNOSI , vol. 03, no. 01, pp. 211–218, 2017.
[10]  Haviluddin, F. Agus, M. Azhari, and A. S. Ahmar, “Artificial neural network optimized approach for improving spatial cluster quality of land value zone,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2, pp. 80–83, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i2.2.12738.
[11]  H. Zayuka, S. M. Nasution, and Y. Purwanto, “Perancangan dan Analisis CLustering Data Menggunakan Metode K-Medoids Untuk Berita Berbahasa Inggris,” in e-Proceeding of Engineering , 2017, vol. 4, no. 2, pp. 2182–2190.
[12]  S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E.  Suryana,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Masa  Studi  Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
[13]  D. Listiyanti, Y. A. Syahbana, and S. R. Henim, “Perancangan dan Implementasi Aplikasi Android Penentu Salient Area pada Video dengan Algoritma,” in ANNUAL RESEARCH SEMINAR 2016 , 2016, vol. 2, no. 1, pp. 96–101.
[14]  A.  H.  Nasrullah,  “Penerapan  Metode  C4.5 untuk  Klasifikasi  Mahasiswa  Berpotensi  Drop  Out,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  10, no. 2, p. 244, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.300.244-250.
[15]  I.  W.  Kusuma,  “Aplikasi  Model  Backpropagation  Neural  Network  untuk  Perkiraan  Produksi  Tebu  pada  PT.  Perkebunan Nusantara IX,” Pros. Semin. Nas. Mat. dan Pendidik. Mat. , pp. 97–108, 2011.
[16]  L. A. S. J. H. Sudarmaningtyas, “Jurnal Sistem Informasi,” JSIKA , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2014.
[17]  N.  Arifah,  A.  Murnomo,  and  A.  Suryanto,  “Implementasi  Neural  Network  pada  Matlab  untuk  Prakiraan  KOnsumsi  Beban Listrik Kabupaten Ponorogo Jawa Timur,” vol. 9, no. 1, 2017.
[18]  L.  Swastina,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  untuk  Penentuan  Jurusan  Mahasiswa,” J.  Gema  Aktual. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  93–98, 2013.
[19]  R.  A.  Malik,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  K-MEANS  CLUSTERING  DENGAN  FUZZY  C-  MEANS  DALAM MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN TERHADAP TELEVISI DAKWAH,” vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2018.
[20]  A. P. Windarto, L. S. Dewi, and D. Hartama, “Implementation of Artificial Intelligence in Predicting the Value of Indonesian Oil  and  Gas  Exports  With  BP  Algorithm,” Int.  J.  Recent  Trends  Eng.  Res. ,  vol.  3,  no.  10,  pp.  1–12,  2017,  doi: 10.23883/IJRTER.2017.3482.J5BBS.