Penentuan Kelayakan dan Besaran Pinjaman Pada Koperasi Di Banjarmasin Memanfaatkan Support Vector Machine (SVM) Dan Regresi Linier Berganda
Samsuri, S.Kom, M.Kom Jl Pangeran Hidayatullah, Banua Anyar, Banjarmasin Email : samsuri1479@gmail.com

## ABSTRAK
Resiko kredit menjadi hal yang penting untuk dikaji dalam sebuah lembaga keuangan, tak terkecuali Koperasi di Banjarmasin.Dalam penelitian ini akan digunakan Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan klasifikasi pinjaman dan Regresi Linier Berganda (RLB) digunakan untuk mencari besaran pinjaman. Data pengajuan pinjaman yang digunakan mulai tahun 2006-2015 sebanyak 10.219 record data. Praprocessing data terdiri dari tahap field selection, data representation dan normalisasi data, menghasilkan dataset dengan 10.135 record yang terdiri dari 6.573 record untuk kelas  “Layak” menerima pinjaman dan 3.562 records untuk kelas  “Tidak Layak”. Training dengan SVM diawali d engan proses estimasi parameter kemudian dilanjutkan dengan membentuk matriks kernel. Dalam penelitian ini digunakan 3 jenis kernel yaitu kernel linier,  kernel  polynomial  dan  kernel  Radial  Basis  Function  (RBF).  Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  error  dari  matriks  kernel  dan menghitung perubahan nilai alpha. Nilai alpha selanjutnya digunakan untuk melakukan pengecekan kondisi pemberhentian iterasi. Dalam studi kasus menunjukkan bahwa perhitungan dengan kernel linier dan polynomial telah memenuhi kondisi pemberhentian sedangkan perhitungan dengan kernel RBF masih berlanjut. Pada kernel linier dan polynomial, semua nilai delta alpha menunjukkan angka negatif (<0), sehingga nilainya lebih kecil dari nilai epsilon. Sedangkan pada kernel RBF menunjukkan nilai delta alpha positif (>0), sehingga nilainya masih lebih besar  dari  nilai  epsilon.  Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai  alpha  baru  dan  nilai  bias.  Hasil  klasifikasi  yang  masuk  ke  dalam  kelas “diterima”, selanjutnya akan ditentukan besaran pinjaman dengan metode RLB. Dalam uji coba yang telah dilakukan, dihasilkan nilai akurasi yang  baik.  Dari  uji  coba  klasifikasi  dengan  SVM  didapatkan  nilai  akurasi  =72.79%.  Sedangkan  dari  uji  coba  penentuan  besaran pinjaman dengan Regresi Linier Berganda didapatkan Mean Square Error (MSE) = 0,011.
Kata Kunci : Klasifikasi, Machine Learning, SVM, RLB

## ABSTRACT
Credit risk is an important thing to study in a financial institution, including cooperatives. Cooperatives in Banjarmasin are still the people's choice to apply for loans. But the risk of credit or bad credit is still quite high in the last 5  years. The initial selection and screening process  on  the  loan  application  data  is  absolutely  necessary.  In  this  study,  Support  Vector  Machine  (SVM)  will  be  used  to  classify  loan submission  data  and  Multiple  Linear  Regression  (MLR)  is  used  to  find  the  amount  that  can  be  accepted  by  borrowers  of  cooperatives  in Banjarmasin. The loan application data used for 10 years starting from 2006 to 2015 is 10,219 record data. Data processing consists of field selection, data representation and data normalization stages, resulting in a dataset with 10,135 records consisting of 6,573 records for the "Eligible" class receiving loans and 3,562 records for the "Eligible" class. Training with SVM begins with the parameter estimation process and then proceeds to form a kernel matrix. The kernel matrix will measure the number of records trained. In this study, three types of kernels are used, namely linear kernels, polynomial kernels and Radial Basis Function (RBF) kernels. The next step is to calculate the error from the kernel matrix and calculate the change in alpha (delta alpha) value. The alpha delta value is then used to check the iteration termination condition. The case study shows that calculations with linear and polynomial kernels meet the stopping conditions while calculations with RBF kernels continue. In linear and polynomial kernels, all alpha delta values show a negative number (<0), so that the value is smaller than the epsilon value. While the RBF kernel shows a positive alpha delta value (> 0), so the value is still greater than the epsilon value. The final step is to calculate  the  new  alpha  value  and  the  bias  value.  The  classification  results  that  fall  into  the  "accepted"  class  will  then  be  determined  the amount of the loan with the RLB method.
In the trials that have been carried out, a good accuracy  value is produced. From the classification test with Support Vector Machine, the accuracy value is 72.79%. While the trial determination of the amount of the loan with Multiple Linear Regression obtained an Mean Square Error (MSE)  value of 0,01100.
Keywords: Classification, Machine Learning, SVM, RLB

## I. PENDAHULUAN
Pemberian  pinjaman  atau  biasa  disebut  dengan pemberian  kredit  merupakan  proses  yang  penting  disetiap lembaga  keuangan.  Resiko  kredit  merupakan  salah  satu yang  dikaji  dan  diteliti  oleh  setiap  lembaga  keuangan  [2]. Sitem  keputusan  pemberian  pinjaman  yang  akurat  adalah alasan  penting  untuk  profitabilitas  lembaga  keuangan, kredibilitas  nasabah  untuk  pemberian  pinjaman  tergantung pada  beberapa  parameter,  parameter  tersebut  diantaranya
histori pinjaman, pekerjaan dan lain-lain[3].
Untuk  mengurangi  risiko  kegagalan  ini,  kami  telah mengajukan  beberapa  data  model  untuk  membantu  dalam mengidentifikasi  kemampuan  pelanggan  untuk  melunasi pinjaman  kredit  tepat  waktu  dengan  menggunakan penilaian  kredit  dan  mengklasifikasikan  mereka  sebagai kreditur yang baik, nasabah memiliki nilai bagus dan tidak memiliki kesalahan atau catatan kredit masa lalu atau kredit buruk  jika  nasabah  adalah  memiliki  skor  buruk  dan
mungkin memiliki catatan masa lalu yang tidak baik dalam proses  pinjaman  maka  lembaga  keuangan  dalam  hal  ini koperasi  akan  mampu  memberikan  kredit  yang  baik  yang pada  akhirnya  akan  menjadi  menguntungkan  dalam pendapatan tahunan mereka [4].
Berdasarkan  kondisi  yang  telah  dijelaskan  diatas, maka dibutuhkan suatu sistem pengidentifikasian kelayakan  pinjaman  pada  koperasi  di  Banjarmasin menggunakan Support Vector Machine (SVM) serta berapa besaran  yang  harus  diberikan  kepada  peminjam  atau anggota  dengan  metode  Regresi  Linier  Berganda.  Sistem ini  digunakan  untuk  menentukan  apakah  anggota  koperasi yang  akan  melakukan  pinjaman  dikategorikan  layak  atau tidak dan jika layak berapa besaran yang diterima.

## II. METODE PENELITIAN

## 2.1 Support Vector Machine (SVM)
SVM  dalam  machine  learning  dikenal  juga  dengan support vector network yang merupakan metode supervised terkait  dengan  learning  algorithm  untuk  analisa  pola  data yang  digunakan  untuk  klasifikasi dan regresi.  SVM secara konseptual adalah mesin linier yang dilengkapi dengan fitur special  dan  didasarkan  pada  metode  minimalisasi  resiko struktural, serta teori pembelajaran statistic [10]. Dua sifat
khusus dari SVM yaitu [11]:
a. Mencapai generalisasi yang tinggi dengan memaksimalkan margin
b. Mendukung  pembelajaran  yang  efisien  dari  fungsi nonlinier pada trik kernel sehingga membuat kinerja generalisasinya  baik  dalam  menyelesaikan  masalah pengenalan pola .
Untuk  permasalahan  klasifikasi,  SVM  mencoba  untuk mencari  garis  pemisah  yang  optimal  yang  diekspresikan sebagai  kombinasi  linier  dari  subset  data  pelatihan  dengan menyelesaikan  masalah  keterbatasan  linier  pemrograman quadrat  (QP)  dengan  margin  maksimum  antara  dua  kelas. Sementara  untuk  permasalahan  regresi,  diperkenalkan fungsi 𝜀 − 𝑖𝑛𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑙𝑜𝑠𝑠 yang  disebut  sebagai  SVM untuk regresi [11].
Klasifikasi  data  biasa  digunakan  pada  sejumlah  data yang  telah  di  ketahui  data  induknya,  untuk  kemudian dijadikan  data  training/data  model  yang  hasilnya  akan menjadi keputusan prediksi dari sejumlah data yang serupa namun  belum  lengkap  pada  salah  satu  atributnya.  SVM adalah  sistem  learning  yang  menggunakan  sebuah  ruang hipotesis fungsi linier  dalam ruang fitur berdimensi tinggi, dilatih dengan menggunakan sebuah algoritma pembelajaran dari teori
optimasi yang mengimplementasikan sebuah bias learnig yang diturunkan dari  teori  learning  statistika.  Strategi  learning  yang diperkenalkan  merupakan  sebuah  metode  yang  powerful dalam  beberapa  tahun  sejak  diperkenalkan  dan  telah melebihi sistem yang lain dalam berbagai aplikasi. Konsep dasar SVM adalah [10]:
a. Class  Separation,  pada  dasarnya,  SVM  mencari bidang  hyperplane  yang  memisahkan  secara optimal  antara  dua  kelas  dengan  memaksimalkan margin antara titik terdekat kelas tersebut.
b. Overlapping  Classes,  titik-titik  data  pada  sisi
“salah” dari diskriminan margin diturunkan untuk mengurangi pengaruhnya (soft margin).
c. Non  Linearity,  ketika  tidak  dapat  ditemukan pemisah  berbentuk  linier,  titik-titik  data  biasanya diproyeksikan ke dalam ruang dimensi yang lebih tinggi  dimana  titik-titik  data  secara  efektif  akan menjadi  pemisah  linier  (proyeksi  ini  direaliasikan melalui teknik kernel).
d. Problem  Solution,  semua  tugas  tersebut  dapat diformulasikan  sebagai  permasalahan  optimasi quadratik  yang  dapat  diselesaikan  dengan  teknik yang diketahui.
Algoritma  yang dipakai pada tahap training adalah sebagai berikut [10]:
a. Menginisialisasi  αi=0,5 dan parameter  lain,  misalnya λ  =  0.5,  γ  =  0.5,  c  =  2,  IterasiMax  =  100,  dan  ԑ  = 0,001.  Kemudian  menghitung  matriks  Hessian  dapat dihitung dengan rumus persamaan: D ij = y i y j ( K ( x i , x j ) +  2 ) b. Mulai  dari  data  ke  i  sampai  j  ,  hitung  menggunakan persamaan:
- 𝐸 𝑖 = ∑ 𝛼 𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 𝐷 𝑖𝑗 -  i = min{max[  (1 − E i ), − i ], C − i -  i =  i +  i c. Langkah  2  dilakukan  terus-menerus  hingga    kondisi iterasi maksimum tercapai atau max  (|  i |)  
Selanjutnya  didapatkan  nilai  support  vector  (SV), SV = (Threshold SV). Nilai Threshold SV didapatkan  dari beberapa  percobaan,  biasanya  digunakan  threshold  >  0. Kemudian  dilakukan  proses  testing  untuk  mendapatkan keputusan di mana fungsi keputusan dapat di hitung dengan persamaan berikut:
𝑓(𝑥) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) + 𝑏 𝑚 𝑖=1
1. Dimana nilai b : − 1 2 [∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 + ) + 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥 − ) 𝑚 𝑖=1 ]

## 2.2 Regresi Linier Berganda
Regresi  Linier  yang  dipakai  adalah  regresi  Linier berganda dengan persamaan sebagai berkut [13]:
Y'= a+ b 1 X 1 + b 2 X 2 +…+ b n X n Keterangan:
- Y' = Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
- X 1 , X 2 …X n = Variabel independen - a = Konstanta (nilai Y' apabila X 1 , X 2 …X n = 0) - b 1 ,  b 2 …b n =  Koefisien  regresi  (nilai  peningkatan ataupun penurunan)
Langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  Regresi Linier Berganda [13]:
1. Menentukan Variabel
2. Uji Asumsi Klasik - Uji MultikoLinieritas
- Uji autokorelasi
3. Uji Koefisien Regresi Linier Berganda
- Uji Simultan (Uji F)
Adapun langkah-langkah pengujiannya sebagai berikut: a. Menentukan Formulasi Hipotesis
- H 0 : b i , artinya  variabel  independen tidak mempunyai  pengaruh  yang  signifikan secara  bersama-sama  terhadap  variabel dependen.
- H 0 :  b i ≠  0,  artinya  variabel  independen mempunyai  pengaruh  yang  signifikan secara  bersama-sama  terhadap  variabel dependen.
b. Menentukan derajat kepercayaan 95% (α  = 0,05)
c. Menentukan signifikansi
- Nilai  signifikasi  (P  Value)  <  0,05  maka H 0 ditolak dan H1 diterima.
- Nilai signifikasi (P Value) > 0,05 makaH 0 diterima dan H 1 ditolak.
d. Membuat kesimpulan
- Bila  (P  Value)  <  0,05  maka  H 0 ditolak
dan H 1 diterima. Artinya variabel independen  secara  simultan  (bersama- sama) mempengaruhi variabel dependen.
- Bila  (P  Value)  >  0,05  maka  H 0 diterima
dan H 1 ditolak. Artinya variabel
independen  secara  simultan  (bersama- sama) tidak
mempengaruhivariabel
dependen.
- Uji t
4. Analisis Regresi Linier Berganda
5. Pengujian Model
Metode  yang  digunakan  dalam  pengujian model  adalah  Root  Mean  Square  Error  (RMSE). Root  Mean  Square  Error  (RMSE)  adalah  ukuran yang  digunakan  sebagai  pembeda  antara  nilai– nilai  yang  diprediksi  dengan  nilai–nilai  yang sebenarnya [13].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ √(𝑥 𝑖 − 𝑓 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛
Dimana  semakin  besar  nilai  RMSE  yang  dihasilkan  maka keakuratan  suatu  model  semakin  sedikit  atau  tidak  akurat,
sedangkan  semakin  kecil  nilai  RMSE  maka  semakin  baik akurasi suatu model regresi linier tersebut.

## III. Pembentukan Dataset
Preprocessing  data  yang  dilakukan  meliputi  proses selection,  cleaning,  conversion  dan  normalisasi/scaling data.    Pemilihan  (selection)  data  dari  sekumpulan  data operasional, pemilihan data sesuai tujuan yang diharapkan. Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan  memperbaiki kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  cetak  (tipografi). Juga dilakukan proses enrichment, yaitu proses “memperkaya”  data  yang  sudah  ada  dengan  data  atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk pelatihan, seperti  data  atau  informasi  eksternal.  Konversi  adalah merubah nilai atribut disesuaikan dengan kebutuhan dalam algoritma  SVM.  Sedangkan  normalisasi  adalah  proses merubah  rentang  nilai  atribut.  Hal  ini  dilakukan  dengan merubah  value  data  menjadi  bilangan  real  agar  proses perhitungan lebih mudah dan atribut yang rentang nilainya besar  tidak  mendominasi  atribut  yang  rentang  nilainya lebih  kecil.  Dengan  proses  normalisai  ini  umumnya  akan memberikan  hasil  yang  lebih  baik,  dibandingkan  dengan data yang tidak mengalami proses normalisasi.
T ABEL I CONTOH TABEL KRITERIA
No X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 Dana A 1 1 3 2 1 1 1 2 2 8500000 A 2 2 1 3 2 3 3 3 3 1000000 A 3 3 2 1 3 1 1 1 1 9896250 A 4 1 3 2 1 2 3 3 2 4500000 A 5 2 1 3 3 3 1 1 3 3000000 T ABEL 2 T IPE D ATA I NPUT No  Var  Atribut Tipe data Keterangan 1 X 1 Jumlah Tanggungan Numeric [0..9] Normalisasi [0,1] 2 X 2 Pekerjaan Biner [PNS(0), Swasta(1)] 3 X 3 Pendapatan/bln Numeric [1jt..∞] Normalisasi [0,1] 4 X4 Level Pinjaman  numeric Normalisasi [0,1] 5 X5 jangka waktu Numeric [1..60] Normalisasi [0,1]
Normalisasi  menggunakan  metode  mean  normalization. Normalisasi  dengan  rumus  z-score  ini  bertujuan  untuk menskalakan  data  agar  jatuh  didalam  suatu  range  kecil yang tertentu.
𝑥 ′ = 𝑥 − 𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑠𝑡𝑑 𝑑𝑒𝑣
Value  atribut  dengan  rentang  yang  besar  akan  diubah menjadi  lebih  kecil  dan  lebih  bervariasi,  dimana  terdapat angka positif dan juga angka negatif. Dengan adanya angka negatif  akan  mencegah  nilai  menjadi  besar  saat  harus  di summing.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  diusulkan  akan  melakukan  proses klasifikasi  terhadap  data  permohonan  pinjaman  baru berdasarkan  data  permohonan  yang  telah  ada  sebelumnya. Dibutuhkan data histori yang cukup untuk dapat melakukan klasifikasi  secara  baik.  Sistem  akan  melakukan  pelatihan terhadap  dataset  permohonan  pinjaman  2006  sampai  2015 yang  telah  tersimpan  di  dalam  database.  Hasil  pelatihan dengan  metode  SVM  adalah  fungsi  hyperplane  yang memisahkan antar class yang ada.
T ABEL 2
T IPE D ATA I NPUT (L ANJUTAN ) No  Var  Atribut Tipe data Keterangan 6 X 6 status pernikahan Diskrit [menikah, belum menikah, bercerai] Konversi [real] 7 X 7 riwayat pinjaman Biner [macet(0), lancar(1)] 8 X 8 status simpanan Biner [tidak baik(0), baik(1)] 9 X 9 Rumah Biner [milik sendiri(1), bukan(0)] 10 X 10 jenis jaminan Biner [tanpa jaminan(0), jaminan(1)] 11 X 11 penilaian masyarakat Diskrit [kurang, cukup, baik] Konversi [real] 12 X 12 tarif listrik Biner [subsidi(1), non subsidi(0)] 13 X 13 daya listrik Numeric Normalisasi [0,1] 14 X 14 pemakaian air Numeric Normalisasi [0,1] 15 X 15 hutang ditempat lain Biner [ada(1), tidak(0)] 16 X 16 Besar Pinjaman  Numeric Normalisasi [0,1]
T ABEL 3 SAMPEL HASIL PRAPROCESSING DATA Thn  2015 2015 2014 2014 2013 X1 -0,12 -0,12 -0,72 1,673 -0,12 X2 0,71 0,71 -1,33 0,71 -1,32 X3 -1,18 0,248 -0,654  1,301 -1,105 X4 -0,431 -0,431  -0,431  0,799 -0,431 X5 -0,6 -0,6 -0,6 1,49 -0,6 X6 0,223 0,223 0,223 0,223 0,223 X7 0,409 0,409 0,409 -2,32 0,409 X8 0,487 0,487 0,487 0,487 0,487 X9 -0,881 1,077 -0,881  1,077 -0,881 X10  0,223 0,223 0,223 0,223 0,223 X11  0,382 0,382 0,382 0,382 0,382 X12  1,488 -0,638  -0,638  -0,638  -0,638 X13  -0,2012  1,14 -0,201  1,14 -0,201 X14  1,045 1,045 -1,414  -0,184  1,045 X15  0 0 0 0 0 X16  -0,697 -0,697  -0,455  1,118 -0,769 X17  0,562 0,562 0,562 -1,688  -1,688
Proses klasifikasi akan menghasilkan dua output, yaitu:
a. Layak untuk mendapatkan pinjaman
b. Tidak layak.
Apabila  output  yang  dihasilkan  dari  proses  klasifikasi adalah  Layak  untuk  mendapatkan  pinjaman,  maka selanjutnya  akan  dilakukan  proses  penentuan  besaran pinjaman menggunakan Regresi Linier Berganda.
Penggunaan  SVM  dapat  digunakan  dalam  bentuk supervised maupun unsupervised learning. Pada prinsipnya semua memiliki tujuan untuk menyelesaikan permasalahan quadratic programming, karenanya proses pembelajarannya juga memiliki tahapan-tahapan yang hampir sama. Tahapan dalam  pemodelan  permohonan  pinjaman  koperasi  di Banjarmasin  ke  dalam  algoritma  SVM  ditunjukkan  pada gambar 2.
A. Parameter dalam Algoritma Pembelajaran dengan SVM
Dalam  tahap  pelatihan  ( training )  dataset  permohonan sebagai berikut: x = {x 0 ,x 1 ,x 2 ,…x m }; sampel training
y = (y 1 ,….., y m } ∈ {±1}; label data training m = jumlah data = sample 3
Kernel = jenis fungsi kernel - Kernel Linier => K(x,y) = x.y - Kernel Polynomial => K(x,y) = (x.y + c) d - Kernel Radial Basis Function (RBF) => 𝐾(𝑥 𝑖 − 𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (− ‖𝑥 𝑖 −𝑥‖ 2 2𝜎 2 ) α i =  lagrange  multiplier,  berguna  untuk  mencari  support vector = 0.5 γ  =  gamma,  berguna  dalam  melakukan  kontrol  kecepatan training = 0.5 λ=  lamda,  batas  teoritis  yang  diturunkan  =  0.5  C= complexity, digunakan dalam proses training,
memberikan batas nilai alfa = 2 ε  =  epsilon,  digunakan  dalam  mengukur  error  pada klasifikasi = 0.001 σ = sigma, berpengaruh pada pemetaan data yang terbentuk dalam kernel RBF = 2 d = derajat polynomial = 2 b = bias Itermax = 100

## B. Perancangan Proses Pembelajaran
Dataset  hasil  preprocessing  data,  selanjutnya  akan memasuki proses klasifikasi data.  Dalam proses klasifikasi dibagi  menjadi  2  tahap  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap evaluasi  model (testing). Sistem akan  melakukan pelatihan data  train  dengan  menggunakan  metode  support  vector machine.  Setelah  melakukan  training  data,  sistem  akan menghasilkan model SVM yang kemudian akan dievaluasi dengan  menggunakan  data  testing  pada  tahap  pengujian model.
Pada tabel 4 ditunjukkan 3 records data sampling dataset permohonan  pinjaman  koperasi  di  Banjarmasin.  Dengan menggunakan  data  pada  tabel  4  bisa  dihitung  matriks kernel  Hessian  dengan  dimensi 3 x 3.  Digunakan 3 kernel yaitu linier, polynomial dan RBF.
1. Membentuk Matriks kernel
a. Kernel Linier
Gambar. 1. Blok Diagram Sistem yang Diusulkan
Gambar. 2. Alur Pemodelan Sistem dengan SVM
Gambar. 3. Blok Diagram proses Pembelajaran dengan SVM
b. Kernel Polynomial
c. Kernel RBF
2. Menghitung nilai error
Nilai error untuk setiap baris data pelatihan (3 baris data) dihitung dengan menjumlahkan hasil perkalian nilai elemen matriks  Hessian  dengan  nilai  α.  Terlihat  pada  tabel  4.3 bahwa nilai error terkecil terletak pada  kernel RBF dengan nilai  0,33,  0,55  dan  1,024.  Sedangkan  error  tertinggi terletak pada kernel Polynomial dengan nilai 250,44, 18,31 dan 10,73.
3. Menghitung nilai alpha Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai alpha/perubahan  nilai  alpha  (δαi).  Dibutuhkan  beberapa nilai parameter untuk menghitung alpha, yaitu α = 0,5,  γ = 0,5  dan  C  =  2.  Nilai  alpha  dihitung  dengan  memilih  nilai minimum  dari  nilai  maksimum  perkalian  gamma  dan  1 dikurangi  error  (γ*(1-Ei))  dan  negatif  alpha  (-α)  dengan nilai  C  dikurangi  α.  Nilai  alpha  selanjutnya  digunakan untuk  melakukan  pengecekan  kondisi  pemberhentian iterasi.  Kondisi  pemberhentian  iterasi  apabila  nilai maksimum  δαi  <  epsilon  (ε  =  0.001).  Apabila  nilai maksimum  δαi  >  epsilon  (ε  =  0.001)  maka  iterasi  akan dilanjutkan  kembali  sampai  nilai  α  konvergen  (tidak  ada perubahan signifikan).
Perhitungan  dengan  kernel  linier  dan  polynomial  telah
T ABEL 4 SAMPEL DATASET UNTUK TRAINING Att Record-1 Record-2 Record-3 x 1 -1,31 1,67 -0,12 x 2 0,72 0,72 0,72 x 3 1,08 1 -1,18 x 4 0,8 -0,43 -0,43 x 5 -0,64 -0,64 -0,64 x 6 0,22 0,22 0,22 x 7 0,41 0,41 0,41 x 8 0,49 0,49 0,49 x 9 -0,88 1,08 -0,88 x 10 0,22 0,22 0,22 x 11 0,38 0,38 0,38 x 12 -0,64 1,49 1,49 x 13 -1,54 1,14 -0,2 x 14 -1,41 -0,18 1,05 x 15 0 0 0 x 16 0,32 -0,7 -0,7 x 17 -1,69 0,56 0,56
T ABEL 5 NILAI ERROR MATRIKS KERNEL T ABEL 6 PENGECEKAN ITERASI 3 KERNEL
memenuhi  kondisi  pemberhentian  sedangkan  perhitungan dengan kernel Radial Basis Function (RBF) masih berlanjut karena  belum  memenuhi  kondisi  pemberhentian.  Pada kernel  linier  dan  polynomial,  semua  nilai  delta  alpha menunjukkan  angka  negatif  (<0),  sehingga  nilainya  lebih kecil  dari  nilai  epsilon.  Sedangkan  pada  kernel  RBF menunjukkan  nilai  delta  alpha  positif  (>0),  sehingga nilainya masih lebih besar dari nilai epsilon.
4. Menghitung nilai alpha baru
Selanjutnya  akan  dihitung  nilai  alpha  baru  dengan  cara menambahkan nilai alpha lama dengan nilai delta alpha.
5. Menghitung bias
Setelah  diperoleh  nilai  alpha  baru,  selanjutnya  akan dihitung nilai bias (b) menggunakan persamaan 𝑏 = − 1 2 (< 𝑤 ⃗⃗ . 𝑥 −1 > +< 𝑤 ⃗⃗ . 𝑥 +1 > .  Terlebih  dahulu  harus  dihitung nilai  w.  W i + adalah  bobot  dot  product  data  dengan  alpha terbesar  di  kelas  positif.  Sedangkan  W i - adalah  bobot  dot product  data  dengan  alpha  terbesar  di  kelas  negatif. Sehingga untuk nilai w dapat dihitung sebagai berikut:
W i + =(0,488*-1,69*-0,37)+(0,727*0,56*0,467) + (0,834*0,56*0,567) = 0,762
W i + = (0,488*-1,69*3,1)+(0,727*0,56*-0,354) +(0,834*0,56*-0,697) = -3,025
𝑏 = − 1 2 (0,762 + (−3,025)) = 1,131
Sampai dengan perhitungan nilai bias menunjukkan satu iterasi  telah  selesai.  Untuk  melanjutkan  ke  iterasi berikutnya
maka diulangi kembali proses mulai menghitung error (E i ), delta  alpha  dan  seterusnya.  Langkah-langkah  ini  akan dilakukan  terus-menerus  hingga  kondisi  iterasi  maksimum tercapai  atau  max    (|  i |)   ,  yaitu  kondisi  alpha  yang konvergen.

## C. Perancangan Proses Testing (Klasifikasi)
Hasil  perhitungan  (proses  pembelajaran)  belum  bisa digunakan  untuk  fungsi  keputusan  karena  iterasi  masih harus  diteruskan  sampai  mencapai  maksimum  iterasi  atau kondisi  konvergen.  Namun,  dalam  penelitian  ini  akan
digunakan hasil perhitungan tersebut hanya sebagai contoh perhitungan dengan fungsi  keputusan saja. Sebagai contoh akan digunakan data uji sebagai berikut:
Langkah  pertama  untuk  menguji  adalah  menghitung nilai antara data uji dengan semua data latih dengan fungsi kernel RBF. Data ke-1 = Exp(-((Abs((-0,72+1,31)+(-1,33- 0,72)+(-0,5-1,08)+(2,03-0,8)+(1,49+0,64)+(0,22- 0,22)+(0,41-0,41)+(-1,95-0,49)+(0,88+0,88)+ (0,22- 0,22)+(0,38-0,38)+(-0,64+0,64)+ (0,2+1,54)+(- 1,41+1,41)+(0-0)+(1,97-0,32)+ (0,56+ 1,69)) 2 )/(2*2) 2 ) = 0,54149336 Data ke-2 =    Exp(-((Abs  ((-0,72-1,67)+(-1,33- 0,72)+(-0,5-1)+(2,03+ 0,43)+(1,49+0,64)+(0,22- 0,22)+(0,41-0,41)+(-1,95-0,49)+  (-0,88-1,08)+(0,22- 0,22)+(0,38-0,38)+(-0,64-1,49)+(-0,2-1,14)+(- 1,41+0,18)+(0*0)+(1,97+0,7)+(0,56-0,563)) 2 )/(2*2) 2 ) = 0,570291056 Data ke-3 = Exp(-((Abs((-0,72+0,12)+(-1,33- 0,72)+(-0,5+1,18)+(2,03+0,43)+(1,49+0,64) +(0,22- 0,22)+(0,41-0,41)+(-1,95-0,49)+(-0,88+0,88)+(0,22- 0,22)+(0,38-0,38)+(-0,64-1,49)+(-0,2+0,2)+(- 1,411,046)+(0*0)+(1,97+0,7) +(0,56- 0,563)) 2 )/(2*2) 2 )= 0,982004043
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  fungsi  keputusan dengan persamaan
𝑓(𝑥) = ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥, 𝑥 𝑖 ) + 𝑏 𝑚 𝑖=1
Penentuan klasifikasi data uji:
F(x) = sign((0,488*-1,688*0,541)+1,131) +((0,727*0,563*0,570)+1,131)+ (( 0,834* 0,5627*0,982)+ 1,131)  = sign(3,643) = 1
Fungsi  keputusan  menghasilkan  nilai  1,  jadi  data  uji diatas termasuk kedalam kelas positif atau pinjamannya di terima.  Proses  pengujian  klasifikasi  ini  dapat  dilakukan
T ABEL 7
N ILAI A LPHA B ARU α baru
A1 0,487811454
A2 0,727448343 A3 0,834251068
T ABEL 8 S AMPEL DATA UJI Att Data Att Data x 1 -0,72 x 10 0,22 x 2 -1,33 x 11 0,38 x 3 -0,5 x 12 -0,64 x 4 2,03 x 13 -0,2 x 5 1,49 x 14 -1,41 x 6 0,22 x 15 0 x 7 0,41 x 16 1,97 x 8 -1,95 x 17 0,56 x 9 -0,88
untuk  banyak  data  uji  sebelum  kemudian  ditentukan besaran  pinjaman  untuk  data  yang  masuk  kelas  positif (diterima). Sedangkan data yang masuk kelas negatif, tidak perlu ditentukan besaran pinjamannya.

## D. Penentuan Besaran Pinjaman dengan RLB
Variabel  terikat  yang  digunakan  adalah  besaran pinjaman koperasi dan diskalakan menjadi menjadi 4, yaitu (1)  Pinjaman  rendah,  (2)  Pinjaman  sedang,  (3)  Pinjaman Tinggi dan (4) Pinjaman Sangat tinggi. Sedangkan variable bebas  yang  digunakan  ada  2,  yaitu  X 3 (pendapatan/bulan) dan X 4 (level pinjaman).
Model  regresi  linear  berganda  disajikan  dengan persamaan sebagai berikut
Y = β 0 + β 3 X 1 + β 4 X 3 Keterangan: Y = Besaran Pinjaman X 3 = Pendapatan X 4 = Level Pinjaman β0 = Konstanta βi = Slope (Koefisien estimate)
Contoh digunakan data hasil klasifikasi sebagai berikut:
Untuk  mempermudah  perhitungan  dalam  menentukan nilai β0 dan βi, maka dibuat tabel berikut:
Selanjutnya  akan  dihitung  nilai  untuk  β 3 dan  β 4 menggunakan persamaan berikut:
𝛽 𝑖 = 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 − ∑ 𝑋 𝑖 ∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 −(∑ 𝑋 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 2 𝛽 3 = 5(0,36)−(0,489)(3,68) 5(4,012)−4,012 = 2,3016 𝛽 4 = 5(−0,411)−(−0,558)(3,68)
5(1,593)−1,593 = 3,39016
Setelah dihitung  nilai 𝛽 𝑖 selanjutnya akan  dihitung nilai 𝛽 0 menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝛽 0 = 1 𝑛 ∑ 𝑌 𝑖 − 𝑏 3 1 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 − 𝑏 4 1 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 = 𝑌̅ − 𝑏 3 𝑋̅ 𝑛 𝑖=1 − 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖−1 𝑏 4 𝑋̅ 𝛽 0 = 1 5 (3,68) − 2,3016 1 5 (0,489) − 3,39016 1 5 (−0,558) =  0,889655
Setelah  diketahui  semua  nilai 𝛽 maka  selanjutnya  telah terbentuk  persamaan  regresi  linier  berganda  sebagai berikut:
Y = 0,8897 + 2,3016 X 3 + 3,39016 X 4
Persamaan  tersebut  memiliki  arti  bahwa  pendapatan  per bulan (X 3 ) dan level pinjaman (X 4 ) berpengaruh positif atau sebanding  dengan  besaran  pinjaman  pada  Koperasi  di Banjarmasin.  Pendapatan  per  bulan  (X 3 )  berpengaruh positif  terhadap  besaran  pinjaman  sebesar  2,3016.  Level pinjaman  (X 4 )  berpengaruh  positif  terhadap  besaran pinjaman sebesar 3,39016. Apabila tidak terjadi perubahan pendapatan  per  bulan  (X 3 )  dan  level  pinjaman  (X 4 ),  maka akan terjadi kenaikan besaran pinjaman sebesar 0,8897.
Berdasarkan  persamaan  linier  tersebut  maka  dapat diperoleh skala prediksi besaran pinjaman pada Koperasi di Banjarmasin.  Skala  minimal  diperoleh  dengan  cara mengasumsikan  X 3 =X 4 =0.  Sedangkan  skala  maksimal diperoleh dengan cara mengasumsikan X 3 =X 4 =1. Sehingga diperoleh  skala  besaran  pinjaman  adalah  antara  0,8897 sampai  6,58.  Skala  besaran  pinjaman  tersebut  dibagi menjadi empat skala untuk masing-masing kategori besaran pinjaman. Sehingga masing-masing skala bernilai 1,423.
Dalam  hal  ini  terdapat  5  data  yang  akan  ditentukan besaran  pinjamannya.  Masing-masing  dari  5  data  tersebut akan  dihitung  menggunakan  persamaan  regresi  linier  yang telah  dibentuk  sebelumnya.  Hasil  perhitungan  prediksi besaran  pinjaman  menggunakan  regresi  linier  berganda ditunjukkan pada tabel berikut.
T ABEL 9 D ATA KELAS “L AYAK M ENERIMA P INJAMAN ” Y X 3 X 4 0,74 1,49 0,995 0,74 -0,489 -0,3883 0,74 0,806 -0,3883 0,74 -0,489 -0,3883 0,74 -0,824 -0,3883 T ABEL 10 T ABLE PERSIAPAN RLB
Y X 3 X 3 Y X 3 2 X 4 X 4 Y X 4 2 0,74 1,49 1,09 2,21 0,99 0,73 0,99 0,74 -0,48 -0,36 0,24 -0,38 -0,29 0,15 0,74 0,80 0,59 0,65 -0,38 -0,29 0,15 0,74 -0,48 -0,36 0,24 -0,38 -0,29 0,15 0,74 -0,82 -0,61 0,68 -0,38 -0,29 0,15 3,68 0,48 0,36 4,01 -0,55 -0,41 1,59
T ABEL 11 P ENENTUAN SKALA KATEGORI BESARAN PINJAMAN No Kategori Skala 1 Pinjaman Rendah 750000  – 2300000 2 Pinjaman Sedang 2300000  – 5000000 3 Pinjaman Tinggi 5000000  – 25000000
4 Pinjaman Sangat Tinggi >25000000
T ABEL 12 H ASIL PREDIKSI BESARAN PINJAMAN
No X3 X4 Y Besar Pinjaman Rp 1 1,49 0,995 7,6808 sangat tinggi 32000000 2 -0,49 -0,3883 -1,5522 rendah 20000000 3 0,81 -0,3883 1,4283 rendah 15000000 4 -0,49 -0,3883 -1,5522 rendah 20000000 5 -0,82 -0,3883 -2,3233 rendah 23000000

## V. UJI COBA
Pembagian data training dan testing digunakan teknik Cross validasi. Uji cross validasi bertujuan untuk mengukur akurasi nilai hasil pelatihan dan klasifikasi yang dihasilkan. Pembagian  data  training  dan  testing  dengan  teknik  cross validasi digunakan 10 fold. Masing-masing fold akan berisi jumlah  1013  record  yang  masing-masing  fold  data  akan diatur sedemikian rupa akan terjadi variasi kelas, sehingga
dalam  setiap  fold  data  terdapat  kelas  “Layak:  dan  juga terdapat  kelas  “Tidak  Layak”.  Terdapat  2  jenis  pengujian yaitu uji klasifikasi dengan algoritma SVM dan yang kedua adalah uji penentuan besar pinjaman menggunakan Regresi Liner berganda.
Pengujian  klasifikasi  dengan  SVM  bertujuan  untuk menilai  keakurasian  hasil  klasifikasi  data.  Percobaan  akan dilakukan  sebanyak  10  kali  sesuai  dengan  jumlah  fold (k=10)  dalam  cross  validation.  Proses  validasi  akan dilakukan pada setiap fold data  yang  dimiliki. kernel  yang dipakai dalam pengujian yaitu linear, polynomial dan RBF. Data yang  digunakan sebanyak 10.134 dengan  data testing sebanyak  3041  dan  data  training  7093    artinya  data  yang dipakai  sebagai  data  testing  sebanyak  30%  dan  data training  70%  dan  pengujian  dilakukan  dengan  variasi parameter sebanyak 10 kali .
Pengujian  Penentuan  Besaran  Pinjaman  dengan  Regresi Linier  Berganda  bertujuan  untuk  mencari  Mean  Square Error  (MSE).  Percobaan  akan  dilakukan  sebanyak  10  kali ujicoba  dengan  data  yang  sama  dengan  data  yang  dipakai SVM dengan parameter SVM bervariasi.
Dari  keseluruhan  uji  coba  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  penentuan  besaran  pinjaman  pada koperasi  di  Banjarmasin  dengan  memanfaatkan  RLB  yang telah dibangun menunjukkan hasil yang cukup baik. Hal ini dibuktikan  dengan  Mean  Square  Error  (  MSE  )  dengan rata-rata 0,011

## VI. Kesimpulan
1. Aplikasi  yang  dibuat  terbukti  dapat  melakukan klasifikasi  terhadap  data  pemohon  pinjaman  pada koperasi  di  Banjarmasin.  Hal  ini  dibuktikan  dengan pembahasan  yang  telah  dilakukan  pada  proses pengujian  menunjukkan  hasil  data  testing  masuk  ke dalam kelas positif atau layak menerima pinjaman.
2. Dilakukan  uji  coba  pelatihan  dengan  algoritma Support Vector Machine sebanyak 10 kali percobaan dengan  variasi  parameter.  Dari  uji  coba  ini menunjukkan  bahwa  hasilnya  cukup  baik  yaitu akurasi hasil klasifikasi sebesar 72.79%.
3. Pada  uji  coba  penentuan  besaran  pinjaman  dengan menggunakan Regresi Linier Berganda menunjukkan Mean Square Error (MSE) sebesar 0,011
4. Dalam  menjalankan  aplikasi  untuk  penentuan kelayakan  dan  besaran  pinjaman  pada  koperasi  di Banjarmasin ini diperlukan spesifikasi hardware yang cukup  tinggi.  Hal  ini  disebabkan  karena  proses training  dan  testing  melakukan  perulangan  (iterasi) yang  cukup  banyak  dalam  proses  pembangkitan matriks dan persamaan langrage.
D AFTAR P USTAKA
[1] L.  Changjian  and  H.  Peng,  “Credit  Risk  Assessment for  Rural  Credit  Cooperatives  Based  on  Improved Neural  Network,”  2017  Int.  Conf.  Smart  Grid  Electr. Autom., pp. 227–230, 2017.
[2] P.  Wongchinsri  and  W.  Kuratach,  “SR-based  binary classification  in  credit  scoring,”  ECTI-CON  2017  - 2017  14th  Int.  Conf.  Electr.  Eng.  Comput. Telecommun. Inf. Technol., vol. 0, no. c, pp. 385–388, 2017.
T ABEL 13 HASIL PENGUJIAN KLASIFIKASI DENGAN SVM Data ke- Kernel Linear Kernel Polynomial Kernel RBF 1 71,69 71,93 71,96 2 72,19 70,56 71,72 3 71,3 70,80 70,73 4 71,66 71,16 72,79 5 70,26 71,16 72,55 6 70,63 71,96 71,23 7 70,40 71,79 69 8 69,87 71,96 68,44 9 70,93 72 68,60 10 70,73 70,16 65,45
T ABEL 14
H ASIL PENGUJIAN PENENTUAN BESARAN PINJAMAN DENGAN MLR No. LINEAR POLY RBF MSE MSE MSE 1 0,01145 0,01124 0,01148 2 0,01124 0,01103 0,01194 3 0,01131 0,0115 0,01178 4 0,01115 0,01172 0,0116 5 0,011 0,01138 0,01153 6 0,01154 0,01116 0,01127 7 0,01162 0,01186 0,01127 8 0,01149 0,01135 0,01141 9 0,01112 0,01176 0,01158 10 0,01146 0,01151 0,0116 AVG 0,01134 0,01145 0,01155 MIN 0,01100 0,01103 0,01127
[3] A.  K.  I.  Hassan  and  A.  Abraham,  “Modeling consumer  loan  default  prediction  using  ensemble neural  networks,”  Proc.  -  2013  Int.  Conf.  Comput. Electr.  Electron.  Eng.  ’Research  Makes  a  Differ. ICCEEE 2013, pp. 719–724, 2013.
[4] A.  Gahlaut  and  P.  K.  Singh,  “Prediction  analysis  of risky credit using Data mining classification models,” 2017.
[5] Y. Ma and H. Liu, “Research of SVM applying in the risk of bank’s loan to enterprises,” 2nd Int. Conf. Inf. Eng. Comput. Sci. - Proceedings, ICIECS 2010, no. 3, pp. 1–5, 2010.
[6] A.  Pratama,  R.  C.  Wihandika,  and  D.  E.  Ratnawati, “Implementasi  Algoritme  Support  Vector  Machine  ( SVM  )  untuk  Prediksi  Ketepatan  Waktu  Kelulusan Mahasiswa,” vol. 2, no. 4, pp. 1704–1708, 2018.
[7] N.  D.  S,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector Machine  untuk  Prediksi  Harga  Emas,”  pp.  10–19, 2015.
[8] S. Nurhayati, E. T. Luthfi, and U. Y. Papua, “Prediksi Mahasiswa  Drop  Out  Menggunakan  Metode  Support Vector,”  Prediksi  menggunakan  SVM,  vol.  3,  no.  6, pp. 82–93, 1978.
[9] Bertalya,  Konsep  Data  Mining  Klasifikasi:  Pohon Keputusan, Universitas Gunadarma, 2009
[10] Mohammed,Mohssen,  Khan, Muhammad Badruddin , dan  Bashier,  Eihab  Bashier  Mohammed.  Machine Learning:  Algorithms  and  Applications.  CRC  press. New York. 2017.
[11] Gorunescu,  F.  Intelligent  Systems  Reference  Library. Gorunescu, Ed. 2011
[12] Nugroho,  Anto  Satriyo,  Arief  Budi  Witarto  dan  Dwi Handoko. Suport Vector Machines : Teori Aplikasinya dalam Bioinformatika. ilmukomputer.com. 2003
[13] Kurniawan,  Robert.  Analisis  Regresi  Dasar  dan Penerapannya  dengan  R.  Prenada  Media.  Jakarta. 2016
[14] BigsmiLe, Mr. Mengenal Teknologi Machine Learning. Codepolitan.com.2016