## PENERAPAN NAÏVE BAYES
UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT
Dedy Ahmad Kurniawan 1) , Danny Kriestanto 2)
Teknik Informatika, STMIK AKAKOM e-mail: dedyahmad.akakom10@gmail.com 1) , danny@akakom.ac.id 2 )

## ABSTRAK
Dalam dunia perbankan, pemberian kredit kepada nasabah adalah kegiatan rutinyang mempunyai resiko tinggi. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah (kredit macet) sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, diperlukan adanya peramalan akurat yang salah satunya menggunakan teknologi di bidang data mining.
Dengan menggunakan teknologi di bidang data mining yang mengoptimasi proses pencarian informasi prediksi dalam basis data yang besar, serta menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya.Naïve Bayes memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkanpengalaman di masa sebelumnya dengan mempelajari korelasi hipotesis yang merupakan label kelas yang menjadi target pemetaan dalam klasifikasi dan evidence  yang merupakan fitur-fitur yang menjadi masukan dalam model klasifikasi.
Pengolahan data berbasis data mining tersebut diharapkan dapat digunakan sebagai alat bantu dalam memprediksikan kelayakan kredit yang memperkirakan layak atau tidaknya pemohon atau nasabah untuk diberikan kredit.
Kata kunci : Data Mining, Naïve Bayes, Prediksi kelayakan kredit

## ABSTRACT
In banking business, lending a money is a routine that consists of high risks. By giving a lend to a person, a bank or an organization that have authority to to do that can lead  to a bad credit because of a bad or recklessness indata analysis. In order to prevent these things to occur, a good forecasting tool is needed.
The using of data mining techniques in searching process of a huge amount of data to extract information can be done quickly in order to find a good prediction of money lending, and also to find unusual patterns that cannot be seen before. Naïve Bayes can predict probability based on previous experiences (data) by studying hypothesis as the target of the classification and evidence as input features in classification model.
The implemented data mining application can be used as a tool to predict the creditworthiness of a prospective borrower.
Keywords : Data Mining, Naïve Bayes, Creditworthiness prediction
I. P ENDAHULUAN i dalam dunia perbankan pemberian kredit kepada nasabah adalah kegiatan rutin yang mempunyai resiko tinggi. Dalam pelaksanaannya, kredit yang bermasalah (kredit macet) sering terjadi akibat analisis kredit yang tidak hati-hati atau kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari karakter nasabah yang tidak baik. Untuk mencegah terjadinya kredit macet, seorang analisis kredit perbankan harus mampu mengambil keputusan yang tepat untuk menerima ataupun menolak pengajuan kredit. Untuk mengetahui kelayakan kredit di masa mendatang, diperlukan adanya peramalan yang akurat yang salah satunya menggunakan teknologi di bidang data mining .
Dengan menggunakan teknologi di bidang data mining yang mengoptimasi proses pencarian informasi prediksi dalam basis data yang besar, serta menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya. Maka identifikasi pola data  dari  sistem  penentuan  pemberian  kredit  dapat  dilakukan  dengan  pendekatan  probabilitas  bersyarat. Berdasarkan kemampuan belajar yang dimilikinya, maka data mining dapat dapat dioptimasi untuk menemukan pola dimasa lalu dan mencari suatu fungsi yang akan menghubungkan pola data masa lalu dengan keluaran yang diinginkan. Naïve Bayes memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Dengan  mempelajari  korelasi hipotesis yang  merupakan  label  kelas  yang  menjadi  target  pemetaan  dalam klasifikasi, dan evidence yang merupakan fitur-fitur yang menjadi masukan dalam model klasifikasi.
Data  mining adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  komputer (machine learning) untuk menganalisa dan mengekstraksi pengetahuan (knowledge) secara otomatis [1]. Menurut  [2], data  mining adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis  untuk menemukan keteraturan pola atau hubungan dalam set data yang berukuran besar.
Dengan  adanya  aplikasi  pengolahan  data  berbasis data  mining tersebut  diharapkan  dapat  digunakan  sebagai alternatif dan alat bantu dalam memprediksikan resiko kelayakan kredit yang memperkirakan layak atau tidaknya pemohon atau nasabah untuk diberikan kredit, yang dalam penelitian ini digunakan BMT Beringharjo, Yogyakarta sebagai studi kasusnya.
D
Adapun  perbedaan  tinjauan  pustaka  yang  dijadikan  sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini  adalah  seperti  yang tampak pada Tabel I.
TABEL I PERBANDINGAN TINJAUAN PUSTAKA Referensi Objek Masukan Metode Keluaran [3] Klasifikasi premi asuransi Data Nasabah Naïve Bayes Lancar, kurang lancar, atau tidak lancar [4] Koperasi Kara Audita Perwakilan BPKP Yogyakarta Data Nasabah Naïve Bayes Diterima, dipertimbangkan, atau ditolak [5] BMT Beringharjo, Yogyakarta Data historis nasabah yang telah diakui kelayakannya Back Propagation Diterima atau ditolak
Yang diajukan BMT Beringharjo, Yogyakarta Data Nasabah
Naïve Bayes Layak atau Tidak Layak II. M ETODE

## A. Metode Penelitian
Adapun metode penelitian yang diterapkan secara berurutan adalah sebagai berikut:

## 1) Pengumpulan Data
Data penelitian diperoleh dengan melakukan survei dan juga meminta langsung kepada pihak pengelola BMT Beringharjo Yogyakarta.

## 2) Analisis Kasus
Analisis  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  pertimbangan  pihak  BMT  Beringharjo  seperti  ditunjukkan pada Tabel II, kemudian diterapkan dalam aplikasi dengan menggunakan Naïve Bayes.

## 3) Perancangan Aplikasi
Adapun perancangan aplikasi ini akan dibuat berbasis Java dengan  bantuan perangkat lunak Netbeans. Oleh karena itu, desain perancangan dari aplikasi ini akan menggunakan UML.

## 4) Pengujian Aplikasi
Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan manual dengan hasil perhitungan aplikasi dan dilihat persentase tingkat kesalahannya.

## B. Kebutuhan Input
Data masukan yang dibutuhkan dalam sistem ini adalah data pengajuan kredit yaitu jaminan, total penghasilan, pinjaman lain, total pengeluaran, nominal kredit, status rumah, dan tempo pengembalian. Data pengajuan kredit ini nantinya akan dijadikan data untuk proses training, dimana data tersebut sudah diklasifikasikan sebelumnya sesuai dengan kelayakan kreditnya yaitu layak maupun tidak layak. Adapun sampel data training yang digunakan dapat dilihat pada Tabel II.

## C. Kebutuhan Output
Kebutuhan keluaran atau output yang dihasilkan dari sistem ini adalah hasil prediksi data melalui proses training dan testing yang layak maupun tidak layak. Proses testing data dilakukan setelah adanya hasil dari proses training data untuk menentukan nilai posterior probability terhadap data baru yang diujikan.
Nilai  tersebut  merupakan  nilai  dari  probabilitas  akhir  dari  data  yang  diujikan  sesuai  dengan  kelasnya  yang masuk kedalam kelas layak maupun tidak layak. Dari data tersebut nantinya akan dibandingkan hasil probabilitas akhir antara kelas layak dana tidak layak. Nilai probabilitas akhir yang lebih besar akan dijadikan sebagai nilai akhir sekaligus sebagai keputusan apakah pengajuan kredit layak ataupun tidak layak.

## D. Perancangan Sistem
Pemodelan  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem  ini  adalah  pemodelan  dengan  menggunakan  UML ( Unified Modelling Language) yang meliputi antara lain usecase diagram, activity diagram, dan class diagram.
1) Usecase Diagram
Usecase diagram yang digunakan dalam aplikasi ini dapat dilihat pada Gambar 1.
2) Activity Diagram Training
Activity  diagram  training ini  merupakan  gambaran  dari  sistem  melakukan  proses training terhadap  data. Adapun Activity diagram training dapat dilihat pada Gambar 2.
3) Activity Diagram Testing Activity diagram testing ini merupakan gambaran dari sistem melakukan proses testing terhadap data. Adapun perancangan Activity diagram testing dapat dilihat pada Gambar 3.

## TABEL II SAMPEL DATA TRAINING
No Jaminan Total Penghasilan Pinjaman Lain Total Pengeluaran Nominal Kredit Status Rumah Tempo Pengembalian Kelayakan Kredit 1 Spd mtr 5.000.000 500.000 1.500.000 3.000.000 Kontrak 3 Layak 2 Tab - - 1.070.000 2.500.000 Mp 3 Layak 3 Tab - - 215.000 700.000 Mp 3 Layak 4 Mobil - - 3.000.000 10.000.000 Mp 24 Layak 5 Spd mtr - - 1.530.000 5.000.000 Kontrak 12 Layak 6 Shm - - 7.107.500 140.000.000 Kontrak 24 Tidak layak 7 Spd mtr - - 500.000 10.000.000 Kontrak 12 Tidak layak 8 Mobil 500.000 500.000 2.500.000 25.000.000 Mp 6 Tidak layak 9 Shm 200.000 200.000 750.000 20.000.000 Mp 6 Tidak layak 10 Spd mtr 1.500.000 1.500.000 1.000.000 45.000.000 Mp 6
Tidak layak
Gambar 1. Use Case Diagram
4) Activity Diagram Naïve Bayes
Gambar 4 merupakan gambaran dari keseluruhan proses yang dilakukan oleh metode Naïve Bayes. Proses ini meliputi dari awal perhitungan yang dilakukan ketika proses training data hingga proses prediksi data yang baru (data testing ).  Jika  data  berupa  data  kategori,  maka  dapat  langsung  dihitung  probabilitas  awalnya.  Jika  data berupa numerik maka akan dihitung terlebih dahulu mean, standar deviasi dan variansi dari tiap parameter data numerik.  Setelah  semua  data  dihitung  nilai mean,  standar  deviasi dan variansi menggunakan  rumus  diatas, maka selanjutnya akan dihitung nilai probabilitas awal menggunakan rumus distribusi Gaussian. Dari data hasil perhitungan data yang berupa kategori dan numeric maka akan dijumlahkan berdasarkan kelas kelayakannya (layak atau tidak layak) untuk mendapatkan probailitas akhir dari setiap kelas. Kemudian dari nilai probabilitas akhir  tiap  kelas  tersebut  akan  dibandingkan  dari  keduanya.  Nilai  probabilitas  akhir  yang  lebih  besar  akan menjadi hasil akhir dari prediksi. Activity diagram yang diimplementasikan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
5) Class Diagram
Implementasi aplikasi ini menggunakan class diagram seperti tampak pada Gambar 5.

## III. H ASIL
Masukan data training dilakukan di borang data training , dan hasilnya tampak seperti pada Gambar 6. Borang data training difungsikan untuk memasukkan data-data yang telah ada sebelumnya. Hal penting yang dimasukkan pada  borang  ini  adalah  jaminan,  penghasilan,  nominal  kredit  yang  diinginkan,  status  kepemilikan  rumah,  dan kelayakan. Tampilan yang sama juga dilakukan terhadap borang data testing , seperti yang tampak pada Gambar 7, dengan tambahan nilai probabilitas, dan hasil prediksi berupa penentuan layak atau tidak-nya kredit yang diajukan untuk diterima.
Proses pengujian pertama kali dilakukan terhadap 40 data dan diperoleh hasil 37 data yang diprediksi benar (sesuai dengan metode manual) dan 3 data yang diprediksi salah. Kemudian pada pengujian terhadap 200 data, dengan 160 data testing dan 40 data training diperoleh tingkat akurasi aplikasi dapat mencapai 92.5% dengan nilai error sebesar 7,5%.

## IV. P EMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  ada  perbedaan  yang  cukup  signifikan  terjadi  ketika  jumlah  data  yang  diujikan cukup  banyak.  Dari  hasil  uji  40  data  ditambah  hingga  menjadi  200  data  peningkatan  akurasi  bertambah  tidak signifikan. Namun, apabila dibandingkan dengan hasil [4] dari sisi jumlah kriteria yang digunakan, tingkat akurasi dari  aplikasi  yang  dibangun  meningkat  dengan  signifikan  dari  70%  menjadi  92,5%  [4].  Adapun  data  yang
digunakan oleh [4] adalah sebanyak 250 data yang dibagi atas 170 data training dan 80 data testing . Dari kedua hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  akurasi  aplikasi  akan  meningkat  seiring  dengan  semakin  banyaknya kriteria yang digunakan.

## V. S IMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan,maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1) Penerapan algoritma data mining menggunakan Naïve Bayes dapat dilakukan  untuk memprediksi  kelayakan kredit pada BMT Beringharjo Yogyakarta.
2) Akurasi data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah sebesar 92,5% dengan error sebesar 7,5% dari 160 data yang digunakan untuk training dan 40 data untuk testing.
3) Semakin banyak kriteria yang digunakan dalam proses prediksi maka akurasi data akan semakin tinggi.
Adapun saran untuk penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1) Penelitian  selanjutnya  sebaiknya  tetap  menggunakan  data  yang  sudah  ada  kelayakannya  untuk  kemudahan proses training data.
2) Diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai hubungan kriteria dengan akurasi prediksi kelayakan kredit.
3) Data dan kriteria yang digunakan perlu ditambah untuk hasil akurasi prediksi yang lebih baik.

## R EFERENSI
[1]   Fajar Astuti Hermawati, Data mining ,  Andi, Yogyakarta, 2013 [2]   Budi Santosa, Data mining: teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007
[3]  Bustami, “Penerapan algoritma naïve bayes untuk mengklasifikasi data nasabah asuransi” , Universitas Malikussaleh, Aceh, 2013
[4]  Putri  Wulandari,  “Sistem  penentuan  kredit  koperasi  dengan  menggunakan  pendekatan  metode  naïve  bayes  pada  studi  kasus  koperasi  karya  audita perwakilan BPKP Yogyakarta”, STMIK AKAKOM, Yogyakarta, 2014
[5]  Arif Rahman Bintoro,” Implementasi jaringan syaraf tiruan dengan metode backpropagation untuk prediksi kelayakan kredit di BMT Beringharjo, STMIK
AKAKOM, Yogyakarta, 2014
Gambar 2. Activity Diagram Training
Gambar 3. Activity Diagram Testing
Gambar 4. Activity Diagram Naïve Bayes Gambar 5. Diagram Class Gambar 6. Contoh Data Training
Gambar 7. Contoh Data Testing dan Nilai Probabilitas Kelayakan Kredit