## SELEKSI ATRIBUT PADA DATA TIDAK SEIMBANG NASABAH KOPERASI DENGAN OPTIMASI SMOTE DAN ADABOOST
Andreyestha 1* , Richky Faizal Amir 2 , Imam Nawawi 3 , Andi Taufik 4 , Eko Pramono 5 ,Fajar Akbar 6 1,3 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Teknik Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika
5 Ilmu Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika
4,6 Informatika , Universitas Nusa Mandiri email : andreyes2505@bsi.ac.id 1
Abstrak: Prosedur kredit adalah pemberian kredit atas dasar keyakinan bank terhadap kemampuan dan kesanggupan nasabah untuk mengembalikan. Pada penelitian ini Data nasabah yang diuji dibagi menjadi 3 kelas yaitu 39 nasabah berpenghasilan RENDAH,  84  nasabah  berpenghasilan  SEDANG,  dan  11  nasabah  berpenghasilan  TINGGI,  dataset  yang  tidak  seimbang tersebut dilakukan preprocessing menggunakan tehnik Synthetic Minority Over-sampling (SMOTE). Metode klasifikasi seperti Random  Forest dan Support  Vector  Machine akan  melakukan  pengujian  pada  data  nasabah  koperasi.  Data  tersebut  diuji berdasarkan  atribut  yang  memiliki matching  value paling  tinggi  menggunakan  metode Particle  Swarm  Optimization ,  pada penelitian  ini  dilakukan  optimasi  hasil  dari  pengujian  data  nasabah  menggunakan  metode Adaboost untuk  meningkatkan akurasinya.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode Random  Forest mendapat  akurasi  89.05%  dan algoritma Support Vector Machine mendapatkan akurasi 81.75%. Pada saat yang sama, pengujian dengan dua metode yang dioptimalkan dengan Adaboost menunjukkan peningkatan akurasi dengan hasil Random Forest mendapat akurasi 91.24% dan Support Vector Machine mendapat akurasi 82.48%. Akurasi tertinggi pada pengujian klasifikasi data nasabah koperasi didapat dari algoritma Random Forest yang dioptimalkan dengan Adaboost sebesar 91.24%.
Kata Kunci : Selekasi Atribut, Adaboost, SMOTE , Hutan Acak, Nasabah, Koperasi.
Abstract: The credit procedure is the provision of credit on the basis of the bank's belief in the ability and ability of the customer to repay. In this study, the customer data tested was divided into 3 classes, namely 39 LOW customers, 84 MEDIUM customers, and  11  HIGH  customers.  Unbalanced  datasets  are  pre-processed  using  the  Synthetic  Minority  Over-sampling  (SMOTE) technique. Classification methods such as Random Forest and Support Vector Machine will test cooperative customer d ata. The data is tested based on the attribute that has the highest matching value using the Particle Swarm Optimization method, in  this research  also use optimized with the Adaboost method to increase its accuracy. The results of tests carried out using the Random Forest method obtained an accuracy of 89.05% and the Support Vector Machine algorithm obtained an accuracy of 81.75%. Meanwhile, testing with two methods optimized with Adaboost showed an increase in accuracy with Random Forest getting  91.24%  accuracy  and  Support  Vector  Machine  getting  82.48%  accuracy.  The  highest  accuracy  in  the  cooperative customer  data  classification  test  was  obtained  from  the  Random  Forest  algorithm  which  was  optimized  with  Adaboost  at 91.24%.
Keywords : Attribute Selection, Adaboost, SMOTE, Random Forest, Customer, Cooperative.

## PENDAHULUAN
Pemahaman mengenai koperasi adalah wadah bagi  kelompok  yang  rentan  secara  ekonomi  dan bersifat altruistik, memungkinkan setiap orang untuk memenuhi kewajiban keanggotaannya dan menerima kompensasi  yang  adil.  Dari  segi  perbankan, pemberian pinjaman merupakan kegiatan usaha yang biasa dilakukan oleh bank umum untuk menanamkan modal  bagi  masyarakat.  Kredit  merupakan  sumber pendapatan  utama  bank  dan  juga  sumber  risiko operasional  terbesar  [1].  Pengajuan  kredit  atau pinjaman  koperasi  biasanya  lebih  mudah  dari  pada bank  dan  tetap  memenuhi  syarat  pokok  pinjaman dengan  persyaratan  seperti  jumlah pinjaman, jangka waktu pembayaran, jenis pekerjaan, status perkawinan,  jumlah  anggota  keluarga,  tanggungan, pendapatan,  pajak,  tagihan  listrik,  telepon,  dll. Prosedur  kredit  adalah  pemberian  kredit  atas  dasar keyakinan bank terhadap kemampuan dan kesanggupan  nasabah  untuk  mengembalikan.  Selain
itu,  strategi  pemasaran  yang  diterapkan  oleh  jajaran Komida  belum  lancar  dan  masih  ada  sebagian masyarakat  yang  belum  mengetahuinya.  Jika  kredit yang  diterbitkan  macet,  maka  tindakan  yang dilakukan adalah mengajukan kredit tersebut [2].
Teknik data  mining adalah  metode  evaluasi data  paling  akurat  yang  dapat  digunakan  di  gudang data. Penambangan data digunakan untuk memprediksi  informasi  tersembunyi  menggunakan proses  ekstraksi  untuk  meningkatkan  pengambilan keputusan [3]. Data Mining adalah proses penggalian informasi  atau  pengetahuan  yang  berguna  dari sejumlah besar data. Ada berbagai metode yang dapat digunakan  untuk  penambangan  data.  Secara  umum, ada dua jenis kegiatan yang terlibat dalam proses data mining , yaitu prediktif dan deskriptif. [4].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk    mengetahui nilai  akurasi yang  didapatkan dari  beberapa metode klasifikasi seperti Random Forest dan Support Vector
Machine yang diuji pada data nasabah koperasi. Data nasabah  koperasi  diuji  berdasarkan  atribut  yang memiliki matching value paling tinggi menggunakan metode Particle  Swarm  Optimization ,  termasuk kedalam    pengklasifikasian    yang  mempunyai  nilai akurasi tinggi dengan algoritma lain yang didapat.

## TINJAUAN PUSTAKA
Dalam  tinjauan  pustaka,  akan  dijelaskan literatur  yang  relevan  dengan  penelitian,  serta metode-metode yang digunakan dalam penelitian.
Particle  Swarm  Optimization  (PSO) adalah algoritma  pengoptimalan  pencarian  grup.  Gerakan setiap partikel ditentukan oleh nilai fungsi kebugaran, "arah"  dan  "target"  gerakannya  ditentukan  oleh "kecepatan"  setiap  partikel.  Kemudian,  partikel- partikel tersebut beriterasi dalam ruang solusi sesuai dengan arah partikel terbaik [5].
SMOTE merupakan metode untuk menciptakan  sebuah  contoh  dari  kelas  minoritas sintetis yang beroperasi di ruang fitur daripada ruang data.  Dengan  menduplikasi  contoh  kelas  minoritas, SMOTE menghasilkan  contoh  sintetis  baru  dengan melakukan  ekstrapolasi  sampel  minoritas  yang  ada dengan  sampel  acak  yang  diperoleh  dari  nilai  k tetangga  terdekat  [6].  Teknik  ini  membantu mengatasi  keterbatasan  yang  disebabkan  oleh oversampling sederhana dan meningkatkan kumpulan  data  asli  dengan  cara  yang  secara signifikan meningkatkan pembelajaran. Oleh karena itu,  teknik  ini  telah  menunjukkan  banyak  manfaat yang  menjanjikan. SMOTE dapat  meningkatkan akurasi dari metode klasifikasi [7].
Adaboost dapat  dikombinasikan  dengan pengklasifikasi  algoritma  lain  untuk  meningkatkan kinerja. Menggabungkan beberapa model membantu secara  intuitif  ketika  model  berbeda  satu  sama  lain [8]. Pohon-pohon ini sering disebut sebagai "tunggul pohon". Dengan memberikan bobot yang sama pada setiap  titik  data,  metode  ini  membangun  sebuah model.  Skor  yang  salah  klasifikasi  kemudian  diberi bobot  lebih.  Semua  skor  dengan  bobot  lebih  tinggi lebih penting dalam sampel berikut [9].
Random Forest adalah algoritma yang umum digunakan  untuk  mengukur  kepentingan  fitur.  Itu tidak  hanya  dapat  melakukan  pemilihan  fitur,  tetapi juga memiliki akurasi dan daya tahan klasifikasi yang baik. Random Forest memiliski kecepatan latihannya yang cepat, akurasi tinggi, dan tidak perlu penyetelan parameter yang rumit [10]. Algoritma Random Forest menggunakan pohon keputusan yang masing-masing memprediksi  nilai  untuk  variabel  yang diteliti, yang dalam  penelitian  ini  adalah  ukuran  geofisika (VWC atau  EC).  Estimasi  terbaik  untuk  pengukuran geofisika adalah rata-rata estimasi dari semua pohon keputusan [11].
Support  Vector  Machine adalah  metode klasifikasi yang dikembangkan oleh Vladimir Vapnik yang  menggunakan  metode  pembelajaran  mesin (supervised  learning) yang  memprediksi  kelas
berdasarkan  pola  dari  hasil  proses  pelatihan  [12]. SVM  memiliki  keunggulan  dibandingkan  metode pembelajaran mesin lainnya karena metode ini dapat menerapkan diferensiasi linier ke data input nonlinier berdimensi tinggi, dan mencapainya dengan menggunakan fungsi kernel yang diperlukan [13].

## METODE
Dalam  penelitian  ini  penlusi  melakukan beberapa  tahapan  penelitian  yang  digambarkan dengan bagan yang ada pada gambar. 1.

## Gambar 1. Kerangka Peneitian
Tahap  Studi  Literatur  ini  mencari  ide  dari berbagai  sumber  seperti  buku,  majalah  dan  sumber lainnya  mengkaji  baik  konsep  maupun  teori  untuk menemukan sumber yang tepat dan relevan.
Permasalahan data mining terkait peminjaman nasabah  koperasi  diidentifikasi  sehingga  dapat ditentukan  rencana  kerja  dan  memutuskan  data  apa saja yang diperlukan dalam penelitian.
Tahap  pengumpulan  data  dilakukan  untuk mencari  informasi  tentang  informasi  yang  berkaitan dengan klien atau nasabah koperasi. Atribut data yang digunakan  merupakan  jaminan,  pekerjaan,  status, jumlah  tanggungan,  jenis  kelamin,  usia,  tempat tinggal,  pendapatan,  dan  hasil  survei,  di  antara banyak  atribut  data  nasabah.  Data  yang  akan digunakan  adalah  150  data  nasabah  koperasi  yang mana data cleaning atau seleksi data dilakukan untuk memfilter  data noise untuk  menemukan  data  yang cocok untuk data training. Setelah proses pembersihan atau pemilihan data, diperoleh 134 data bebas noise dan  digunakan  untuk  data  pelatihan. Kemudian 134 data uji yang digunakan berasal  dari data  pelatihan,  dengan  data  dibersihkan  agar  bebas noise .  Informasi  ini  digunakan  untuk  menghitung akurasinya  menggunakan  algoritma Random  Forest dan Support Vector Machine (SVM). Data yang terkumpul dilakukan pra- pemrosesan yang membersihkan data pada tahap ini, atau membersihkannya dari data yang tidak konsisten atau mengandung noise . Data nasabah dengan atribut yang  tidak  lengkap  akan  dipisahkan.  Selain  itu, beberapa  hal  dilakukan  dalam  proses  pembersihan data.
Pengelompokan  jumlah  tanggungan  yang dimiliki nasabah menjadi 3 kategori, yaitu ringan (1- 2), sedang (3-5), banyak (6-<6). Pengelompokan usia
nasabah menjadi 3 kategori yaitu muda (18-28 tahun), sedang (>28-40 tahun), tua (>40 tahun). Pengelompokan  penghasilan  yang  dimiliki  nasabah menjadi  3  kategori  yaitu  rendah  (100  rb  –  500  rb), sedang  (1  jt  –  5  jt),  tinggi  (>5  jt).  Pengelompokan pinjaman  nasabah  yang  berupa  angka  menjadi  4 kategori yaitu rendah (100 rb- 500 rb), sedang (600 rb – 1jt), tinggi (1,5 jt – 5 jt), dan sangat tinggi (6 jt – 10 jt).  Klasifikasi  Pekerjaan  menjadi  2  kategori  yaitu BUMN  dan  Non  BUMN.  Kemudian  hasil  dari cleaning  data  ini  disusun  dalam  bentuk  format  csv pada tools Notepad++.
Transformasi  data  merupakan  konversi  dan integrasi  data  yang  digunakan  dalam  proses penambangan.  Pada  titik  ini,  format  data  diubah menjadi  format  yang  sesuai  dengan  metode penambangan data yang digunakan. WEKA mendukung  beberapa  format  file  input,  termasuk format CSV. CSV adalah file teks berformat khusus yang dapat menyimpan data dalam tabel terstruktur.
Saat mencari solusi, beberapa atribut digunakan untuk klasifikasi. Namun dari segi kinerja, ada  kemungkinan  atribut  yang  tidak  memiliki matching value dalam data mining dapat menimbulkan kebingungan dalam proses data mining jika  atribut  tersebut  dimasukkan  dalam  proses klasifikasi.  Oleh  karena  itu,  atribut  harus  dipilih sedemikian  rupa  sehingga  atribut  dengan  nilai  yang tidak  sesuai  atau  terkait  dapat  diidentifikasi.  Pada tahap  ini    metode  yang  digunakan  yaitu Particle Swarm Optimization (PSO).
Pada  fase Preprocessing, Weka  digunakan sebagai tool pendukung, sebelum algoritma klasifikasi Random  Forest dan Support  Vector Machine (SVM)  melakukan  prosedur  klasifikasi, diperlukan preprocessing untuk  menyeimbangkan dataset  menggunakan  metode Synthetic  Minority Over-sampling (SMOTE) berdasarkan class Penghasilan yang berisi kriteria Rendah, Sedang, dan Tinggi. Penyeimbangan data ini dilakukan agar hasil akurasi menjadi lebih baik.
Proses Klasifikasi dilakukan pada data dengan algoritma Random  Forest dan  algoritma Support Vector  Machine (SVM)  yang  dioptimasi  dengan metode Adaptive Boosting ( Adaboost ) menggunakan tools Weka yang diperoleh dari data training dan test.
Model  diuji  menggunkana tool Weka,  hasil yang  diperoleh  dengan  metode Random  Forest dan Support  Vector Machine (SVM) diuji menggunakan 10-K-Fold  Cross  Validation .  Validasi  silang  adalah bentuk  sederhana  dari  rekayasa  statistik.  Jumlah lipatan  standar  yang  digunakan  untuk  memprediksi tingkat  kesalahan  data  menggunakan 10  K-Fold Cross Validation .
Hasil  analisis  dievaluasi  keakuratan  data model yang diperoleh dengan dihitung menggunakan metode Random Forest dan Support Vector Machine (SVM)  menggunakan  metode  10-fold  cross- validation dengan optimasi Adaboost . Input : : Biarkan D menjadi dataset yang disertakan
{(a1, b1), (a2, b2), … . . (am, bm)}; Biarkan λ menjadi algoritma pembelajaran (basis). Biarkan T menjadi Jumlah total putaran pembelajaran.
Process:
𝐷1(𝑖) = 1/𝑚 𝑓𝑜𝑟 𝑡𝑖𝑚𝑒  =  1, … , 𝑇; ℎ𝑡  =  𝜆 (𝐷, 𝐷𝑡);
klasifikasi yang lemah dilatih dengan Distribusi Dt
∈ 𝑡  = 𝑃𝑟𝑃𝑟𝑖 ~𝐷𝑡[ ℎ 𝑡(𝑎𝑖 ≠ 𝑏𝑖)];
Ukuran kesalahan (entropi)
∝ t  =  ½ ln(1−∈ t ∉ t) ; % tentukan berat ht 𝐷𝑡 + 1(𝑖)   =  𝐷𝑡(𝑖)𝑍𝑡  ∗ {𝑒𝑥𝑝(−∝ 𝑡) 𝑖𝑓 ℎ𝑡(𝑎𝑖) = 𝑏𝑖𝑒𝑥𝑝(∝ 𝑡) 𝑖𝑓 ℎ𝑡(𝑎𝑖) ≠ 𝑏𝑖 =  𝐷𝑡(𝑖)𝑒𝑥𝑝(−∝ 𝑡𝑦𝑡ℎ𝑡(𝑎𝑖)/𝑍𝑡 Outcome:
H(a) =  sign (∑Tt = 1 ∝ tht(b)) [9]
Dengan  teknik  ini,  kumpulan  data  dibagi secara  acak  menjadi  K  partisi.  Kemudian  dilakukan percobaan K, pada setiap percobaan data dari bagian Kth  digunakan  sebagai  data  uji  dan  bagian  yang tersisa  sebagai  data  pelatihan.  Jika  hasil  maksimal diambil.  Selain  itu,  format  tampilan  setiap  atribut dapat dilihat pada alat WEKA.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis masalah bertujuan untuk mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  sistem  yang sedang  berjalan  berdasarkan  kebutuhan  koperasi guna mencari solusi atas permasalahan yang dihadapi koperasi.  Metode Support  Vector  Machine (SVM) dan Random Forest digunakan dalam  penelitian ini. Analisis dilakukan untuk menemukan informasi baru dari data yang ada. Saat menghitung dengan Support Vector  Machine (SVM)  dan Random  Forest ,  data yang diperoleh dibagi menjadi beberapa kelas.
Data  yang  diperoleh  berdasarkan  observasi yang dilakukan meliputi data nasabah sebanyak 150. Data  yang  digunakan  adalah  data  pelanggan kolaboratif tahun 2019 dan memiliki atribut. garansi BPKP  sepeda  motor,  sertifikat  properti,  sertifikat bangunan, KK (pekerjaan, jumlah anak, ID (identitas, jenis kelamin, usia, tempat tinggal), pendapatan, hasil survei,  dan  pinjaman,  data  nasabah  disajikan  pada Tabel 1.

## Tabel 1. Data Nasabah
Seleksi  atribut  dilakukan  untuk  mencari kemungkinan  atribut  yang  tidak  memiliki  matching value atau sebaliknya dalam proses klasifikasi, pada tahap  ini    metode  yang  digunakan  yaitu Particle Swarm Optimization (PSO). Metode ini mengoptimalkan  masalah  dengan  secara  iteratif mencoba  meningkatkan  solusi  kandidat  sehubungan dengan ukuran kualitas yang diberikan sesuai dengan kriterisa  yang  ditentukan  yaitu,  Jenis  kelamin, penghasilan,  jaminan  tanaggungan  dan  hasil  survey [14].
number of folds (%)  attribute 0(  0 %)       1 NO 6( 60 %)      2 Jk 0(  0 %)       3 Usia 0(  0 %)       4 Status
0(  0 %)       5 Domisili
0(  0 %)       6 Pekerjaan
10(100 %)    7 Penghasilan
10(100 %)    8 Jaminan 10(100 %)    9 Tanggungan
2( 20 %)    10 Hasil survey
Dari atribut yang diuji, Penghasilan, Jaminan, dan  Tanggungan  memiliki  tingkat  kecocokan  yang paling  tinggi,  pada  penelitian  ini  Penghasilan  akan diuji  dalam  klasifikasi  untuk  mendapatkan  akurasi terbaik  seperti  hasil  yseleksi  yang  ditampilkan  pada table.2.Data Seleksi.
Tabel 2. Data Seleksi
Preprocessing merupakan  salah  satu  langkah yang  penting  dalam  proses  data  mining.  Tahapan yang  dilakukan  adalah  pembersihan  data,  integrasi data,  pemilihan  data,  dan  transformasi  data.  Untuk data yang tidak lengkap yaitu data atribut, hapus data yang terdapat noise , bersihkan data, edit atribut untuk integrasi  data,  hapus  atribut  yang  tidak  digunakan untuk  analisis,  filter  data,  dan  ganti  data  konversi format  data  menurut  teknik  data  mining.  Pada tahapan  ini  juga  dilakukan  pengolahan  data  dengan menyeimbangkan data yang tidak seimbang menggunakan metode SMOTE [15]. Data  nasabah  dilakukan cleaning data  atau penyeleksian  data  untuk  mengetahui  data  yang  bisa digunakan untuk data training dengan menghilangkan data yang mengalami noise , misalnya redudansi data dan data inkonsisten. Pada Tabel 2 terdapat data yang digarisbawahi  dengan  warna  merah,  menunjukkan contoh  data  yang  tidak  lengkap  atau  terdapat noise yang mencegah data tersebut digunakan sebagai data pelatihan. Setelah pembersihan data atau penyaringan data, diperoleh 134 data bebas noise . Oleh karena itu, dalam penelitian ini data yang digunakan hanya 134 data nasabah sebagai data pelatihan.
Gambar 2. Data Penghasilan Nasabah Setelah Preprocessing
Data nasabah dibagi menjadi 3 kelas yaitu 39 nasabah  berpenghasilan  RENDAH,  84  nasabah berpenghasilan SEDANG, dan 11 nasabah berpenghasilan TINGGI, dataset yang tidak seimbang tersebut  dilakukan  preprocessing  menggunakan tehnik Synthetic  Minority  Over-sampling  (SMOTE) sehingga  data  disesuaikan  sesuai  dengan  3  kelas tersebut terlihat pada gambar IV.1. Atribut yang akan digunakan  pada  seluruh  data  nasabah  yaitu  jenis kelamin, usia, status, domisili, pekerjaan, penghasilan,  jaminan,  tanggungan,  hasil  survei,  dan pinjaman.
Transformasi data dilakukan untuk mengubah format  data  menjadi  format  yang  nantinya  sesuai dengan  teknik  data  mining Random  Forest ,  dan metode Support Vector Machine (SVM).
Tabel 3. Transformasi Data
Data Awal Transformasi Keterangan Usia 18-28 Tahun Muda Usia 18 sampai 28 Tahun termasuk muda Usia >28-40 Tahun Sedang Usia diatas 28 sampai 40 Tahun termasuk sedang
39 84 14 0 20 40 60 80 100 RENDAH SEDANG TINGGI Penghasilan Nasabah N o Nama Karyawan J k U si a Pengh asilan Jamina n Ta ngg un gan Hasil survei Pinjaman 1 ACHMAD SAUKI L 27 3.850.0 00 SERTIF IKAT 3 BAIK RENDAH 2 A. RUSMAN L 5 3 ABDUL RAZAK L 49 5.150.5 00 MOTO R 6 CUKUP BAIK SANGAT TINGGI 4 ABDI PRANAT
A L 41 5.325.0 00 MOTO R 4 BAIK TINGGI
5 A. KADIR MUNIF L 35 4.250.7 50 MOTO R 3 BAIK SEDANG N o Nama Karya wan J k U si a Peng hasil an Ja min an T an gg un ga n Hasi l surv ei Pinja man
1 ACHMA D SAUKI L 27 3.850. 000 SER TIFI KAT 3 BAIK REND AH 2 A. RUSMA
N L - - - 5 - -
3 ABDUL RAZAK L 49 5.150. 500 MOT OR 6 CUK UP BAIK SANG
AT TINGG I 4 ABDI PRANAT A L 41 5.325. 000 MOT OR 4 BAIK TINGG
I
5 A. KADIR
MUNIF L 35 4.250. 750 MOT OR 3
BAIK SEDA NG
Usia  >40 Tahun Tua Usia diatas 40 Tahun termasuk tua Pekerjaan Pegawai BUMN Pekerjaan sebagai pegawai termasuk BUMN Pekerjaan Cs Bandara, Airline ,
Outsourcing dll Non BUMN
Pekerjaan sebagai Cs Bandara, Airline , Outsourcing dll termasuk
Non BUMN Penghasilan 100 rb-500 rb Rendah Penghasilan 100 rb sampai 500 rb termasuk Rendah Penghasilan 1 jt- 5 jt Sedang Penghasilan 1 jt sampai 5 jt termasuk Sedang Penghasilan > 5 jt Tinggi Penghasilan diatas 5 jt termasuk Tinggi Tanggungan 1-2 Ringan Tanggungan 1 sampai 2 termasuk Ringan Tanggungan 3-5 Sedang Tanggungan 3 sampai 5 termasuk Sedang Tanggungan 6-<6 Tinggi Tanggungan 6 sampai diatas 6 termasuk Tinggi Pinjaman 100 rb-500 rb Rendah Penghasilan 100 rb sampai 500 rb termasuk Rendah Pinjaman 600 rb - 1 jt Sedang Penghasilan 600 rb sampai 1 jt termasuk Sedang Pinjaman 1.5 jt -5 jt Tinggi Penghasilan 1 jt sampai 5 jt termasuk Tinggi Pinjaman 6 jt-10 jt Sangat Tinggi Penghasilan 1.5 jt sampai 10 jt termasuk Sangat Tinggi
Data pelatihan dan data uji digunakan sebagai proses penambangan data. Data pelatihan digunakan sebagai  data  model  untuk  membangun  model penambangan. Data yang digunakan perlu diberi label terlebih  dahulu  dan  juga  dilakukan pre-processing sedangkan data uji digunakan untuk pengujian dalam penerapan  model  klasifikasi.  Data  yang  digunakan tidak  perlu  diberi  tanda,  tetapi  harus  melalui  pre- processing.  Pada  Tabel  4,  data  pelatihan  yang digunakan  untuk  menghitung  akurasi  dari  metode Random Forest dan SVM .
Tabel 4. Data Training
N O J k Us ia Peng hasil an Ja min an Tang gung an Hasil surve i Pinja man
1 L SED AN G SEDAN
G MOT OR SEDAN G BAIK SEDAN G 2 L TU A TINGGI MOT
OR SEDAN G BAIK TINGGI 3 L TU A TINGGI MOT OR BANYA
K CUKUP
BAIK SANGA T
TINGGI
4 L MU DA SEDAN
G SERT IFIKA T SEDAN G BAIK RENDA
H
5 L SED AN G SEDAN
G MOT OR SEDAN G BAIK SEDAN
G
Pengklasifikasian  dengan  algoritma Random Forest dilakukan  dengan cross-validation 10  poin. Berikut adalah hasil klasifikasi menggunakan WEKA tool :
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Random Forest Perhitungan Persentase Akurasi 89.05 % Sensitivitas/Recall/Tprate 0,891 Fprate 0,85 Precision/PPV 0,896 F-Measure 0,892 Area under ROC/ AUC 0,947
Hasil  klasifikasi  algoritma Random  Forest menggunakan 10  cross-validation menunjukkan bahwa  hasil  prediksi  benar  dengan  akurasi  sebesar 89.05  % dan prediksi  salah dengan persentasi  10.94 %.
Klasifikasi  menggunakan  algoritma Support Vector  Machine ,  pada  pengujian  ini  kernel  yang digunakan  adalah type  polynomial .  pengujian  juga dilakukan dengan menggunakan 10-cross validation . Berikut  merupakan  hasil  klasifikasi  menggunakan tools WEKA:
Tabel 6. Hasil Klasifikasi Algoritma SVM Perhitungan Persentase Akurasi 81.75 % Sensitivitas/Recall/Tprate 0,818 Fprate 0,207 Precision/PPV 0,816 F-Measure 0,814 Area under ROC/ AUC 0,805
Hasil  klasifikasi  Algoritma Support  Vector Machine pada  Tools  WEKA  dengan  menggunakan 10-cross validation menunjukan hasil prediksi benar dengan  akurasi  sebesar  81.75  %  dan  prediksi  salah dengan persentasi 18.24 %.
Klasifikasi  menggunakan  Algoritma Support Vector  Machine dengan  optimalisasi Adaboost dilakukan dengan menggunakan 10-cross validation . Berikut  merupakan  hasil  klasifikasi  menggunakan tool WEKA:
Tabel.7. Hasil Klasifikasi SVM dengan Adaboost Perhitungan Persentase Akurasi 82.48 % Sensitivitas/Recall/Tprate 0,825 Fprate 0,167 Precision/PPV 0,823 F-Measure 0,824 Area under ROC/ AUC 0,926 Hasil  klasifikasi  Algoritma Support  Vector Machine dengan
optimalisasi
Adaboost menggunakan 10-cross  validation menunjukkan peningkatan dibandingkan dengan hasil menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine sebelumnya,  dimana  akurasi  meningkat  sebesar 0.73%, prediksi benar dengan akurasi sebesar 82.48% dan prediksi salah dengan persentasi 17.51 %.
Klasifikasi  dengan  algoritma Random  Forest dengan  optimasi Adaboost dilakukan  dengan menggunakan 10-cross  validation .  Berikut  adalah hasil klasifikasi dengan menggunakan WEKA tool:
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Random Forest dengan Adaboost Perhitungan Persentase Akurasi 91.24 % Sensitivitas/Recall/Tprate 0,912 Fprate 0,067 Precision/PPV 0,916 F-Measure 0,913 Area under ROC/ AUC 0,954 Hasil  klasifikasi  algoritma Random  Forest dengan  optimasi Adaboost menggunakan 10-cross validation menunjukan  peningkatan  dari  hasil penggunakan  algoritma  tersebut,    dimana  akurasi meningkat  sebesar  2.19%,  prediksi  benar  dengan akurasi  sebesar  91.24%  dan  prediksi  salah  dengan persentasi 8.75 %.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  dapat  menemukan  metode dengan  akurasi  terbaik  pada  algoritma Random Forest dan Support  Vector  Machine untuk mendapatkan hasil yang paling akurat dari informasi yang  diberikan  oleh  nasabah  koperasi  dalam melakukan  peminjaman.  Data  nasabah  koperasi  ini banyak  mengalami noise ,  hal  ini  diketahui  melalui proses data cleaning terdapat 134 data nasabah yang dapat  digunakan.  Data nasabah kooperasi juga tidak seimbang sehingga mempengaruhi akurasi komputasi dari metode yang diuji.
Pada  hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan metode Random Forest menggunakan 10-cross  validation mendapat  akurasi  89.05%  dan algoritma Support Vector Machine menggunakan 10- cross validation mendapatkan akurasi 81.75%. Pada saat  yang sama, pengujian dengan dua metode yang dioptimalkan dengan Adaboost menunjukkan peningkatan  akurasi  dengan  hasil Random  Forest mendapat  akurasi  91.24%  dan Support  Vector Machine mendapat akurasi 82.48%. Akurasi tertinggi pada  pengujian  klasifikasi  data  nasabah  koperasi didapat  dari  algoritma Random  Forest yang dioptimalkan dengan Adaboost sebesar 91.24%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Oktapiani, D. Prayudi, A. Fajria, N. S. Z. Nufus, and R. N. Lestari, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan  Managemen  Kelayakan Pemberian  Kredit  Di  Bank  Mandiri  Taspen Sukabumi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process,” Indones. J. Softw. Eng. , vol.
8, no. 1, pp. 36–45, 2022, doi: 10.31294/ijse.v8i1.12054.
[2] S.  B.  Riono,  “Jurnal  Ilmiah  Manajemen  Dan Kewirausahaan,” Jimak ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  2809–
2406, 2022.
[3] M.  Zhang,  J.  Fan,  A.  Sharma,  and  A.  Kukkar, “Data  mining  applications  in  university information management system development,” J. Intell. Syst. , vol. 31, no. 1, pp. 207–220, 2022, doi: 10.1515/jisys-2022-0006.
[4] A.  H.  M.  Alaidi,  R.  M.  Al_airaji,  H.  T.  S. ALRikabi,  I.  A.  Aljazaery,  and  S.  H.  Abbood, “Dark  Web  Illegal  Activities  Crawling  and Classifying Using Data Mining Techniques,” Int. J.  Interact.  Mob.  Technol. ,  vol.  16,  no.  10,  pp. 122–139, 2022, doi: 10.3991/ijim.v16i10.30209.
[5] X.  Wang  and  W.  Yao,  “applied  sciences  A Discrete  Particle  Swarm  Optimization Algorithm for Dynamic Scheduling of Transmission Tasks,” MDPI , vol. 13, no. 7, 2023.
[6] S.  Susanti,  “Klasifikasi  Kemampuan  Perawatan Diri  Anak  dengan  Disabilitas  Menggunakan SMOTE  Berbasis  Neural  Network,” J.  Inform. , vol.  6,  no.  2,  pp.  175–184,  2019,  doi: 10.31311/ji.v6i2.5798.
[7] N.  Thanh-Long,  Tran-Minh,  and  L.  Hong- Chuong,  “A  Back  Propagation  Neural  Network Model with the Synthetic Minority Over-Sampling Technique for Construction Company Bankruptcy Prediction,” Int. J. Sustain. Constr. Eng. Technol. , vol.  13,  no.  3,  pp.  68–79,  2022,  doi: 10.30880/ijscet.2022.13.03.007.
[8] J. L. Putra and A. Subekti, “Prediksi Kinerja Siswa Pada E-Learning Moodle Platform Menggunakan Algoritma Adaptive Boosting,” J. Inform. , vol. 10, no. 1, 2023.
[9] M. T. Ramakrishna, V. K. Venkatesan, I. Izonin,
M.  Havryliuk,  and  C.  R.  Bhat,  “Homogeneous Adaboost Ensemble Machine Learning Algorithms  with  Reduced  Entropy  on  Balanced Data,” MDPI ,  vol.  25,  no.  2,  2023,  doi: 10.3390/e25020245.
[10] H. Fei et al. , “Cotton Classification Method at the County  Scale  Based  on  Multi-Features  and Random  Forest  Feature  Selection  Algorithm  and Classifier,” MDPI ,  vol.  14,  no.  4,  2022,  doi: 10.3390/rs14040829.
[11] Y.  Guan,  K.  Grote,  J.  Schott,  and  K.  Leverett, “Prediction of Soil Water Content and Electrical Conductivity using Random Forest Methods with
UAV Multispectral and Ground-coupled
Geophysical  Data,” MDPI ,  vol.  14,  no.  4,  2022, doi: 10.3390/rs14041023.
[12] Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R.  Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode  Support  Vector  Machine  Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[13] R.  A.  Saputra,  D.  Puspitasari,  and  T.  Baidawi, “Deteksi  Kematangan  Buah  Melon  dengan Algoritma  Support  Vector  Machine  Berbasis Ekstraksi Fitur GLCM,” J. Infortech , vol. 4, no. 2, 2022.
[14] M. Syarif, “Vol. XII No. 2, September 2015 Jurnal Techno  Nusa  Mandiri,” Techno  Nusa  Mandiri , vol. XII, no. 2, pp. 21–26, 2015.
[15] A.  A.  Arifiyanti  and  E.  D.  Wahyuni,  “Smote: Metode Penyeimbang Kelas Pada Klasifikasi Data Mining,” SCAN - J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 15, no. 1, pp. 34–39, 2020, doi:
10.33005/scan.v15i1.1850.