Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## PENERAPAN METODE DECISION TREE C4.5 DALAM MEMPREDIKSI KELANCARAN PEMBAYARAN KREDIT DI BPR WAHANA BERSAMA KPUM
Nine Juli, Indra Kelana Jaya * , Margaretha Yohanna Teknik Informatika, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: indraikjs@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No2.pp215-220

## ABSTRACT
BPR Wahana Bersama KPUM is a lending company. Delay in credit payments is a problem that occurs in credit companies. Customers who don't pay on time can have a bad impact on their credit history. To assess customer profitability,  a  system  is  needed  that  can  predict  the  smoothness  of  future  credit  payments  in  order  to  assess whether customers are profitable or not. The Decision Tree C4.5 method is used in this study because the method looks for similarities between classes or groups in the data. In this study, customer data is used, with training data from 2017-2020 and testing data from 2021. The existence of this system can help BPR Wahana Bersama KPUM in predicting the smoothness of credit payments in the future so that there will be no congestion in credit payments by customers, this is proven by the acquisition of the accuracy value using the confusion matrix model reaching 84.18%.
Keyword: Prediction, Credit, C4.5.

## ABSTRAK
BPR  Wahana  Bersama  KPUM  merupakan  perusahaan  pemberi  pinjaman.  Keterlambatan  pembayaran  kredit merupakan  masalah  yang  terjadi  di  perusahaan  perkreditan.  Nasabah  yang  tidak  membayar  tepat  waktu  dapat berdampak buruk pada riwayat kredit mereka. Untuk menilai profitabilitas nasabah, diperlukan sistem yang dapat memprediksi kelancaran pembayaran kredit di masa mendatang agar dapat menilai nasabah yang menguntungkan atau  tidak.    Metode  Decision  Tree  C4.5  digunakan  pada  penelitian  ini  dikarenakan  metode  tersebut  mencari kesamaan antar kelas atau kelompok dalam data. Pada penelitian ini, digunakan data nasabah, dengan data training dari tahun 2017-2020 dan data testing dari tahun 2021. Adanya sistem ini dapat membantu pihak BPR Wahana Bersama  KPUM  dalam  memprediksi  kelancaran  pembayaran  kredit  kedepannya  agar  tidak  terjadi  kemacetan pembayaran kredit oleh nasabah, hal ini terbukti dengan perolehan nilai akurasi menggunakan model confusion matrix mencapai 84.18%.
Kata Kunci: Prediksi, Kredit, C4.5 .

## PENDAHULUAN
BPR  Wahana  Bersama  KPUM  merupakan lembaga  pemberian  kredit.  Peminjaman  kredit dilakukan  untuk  pembiayaan  nasabah,  kebutuhan sehari-hari atau pengembangan bisnis. Proses pinjaman kredit berlangsung paling lama 8 tahun. Namun, dalam hal  pembayaran  kredit  banyak  nasabah  yang bermasalah  dalam  keterlambatan  pembayaran  kredit. Informasi dari nasabah hanya berasal dari hasil survei yang menentukan nasabah mana yang memiliki akses dalam  peminjaman  kredit.  Hal  tersebut  yang menyebabkan terjadinya nasabah menunggak pembayaran.  Oleh  karena  itu,  untuk  meminimalkan kerugian memerluka pertimbangan banyak faktor.
Sebelum  memberikan  kredit,  diperlukan  suatu sistem untuk memprediksi nasabah yang akan default karena keterlambatan pembayaran. Hal ini
memungkinkan  untuk  keputusan  yang  akan  dibuat mengenai  nasabah  ini.  Metode  yang  dapat  digunakan dalam  memprediksi  kelancaran  pembayaran  kredit adalah Decision Tree C4.5. Gartner  Group  menggambarkan data  mining sebagai  proses  menyeleksi  sejumlah  data  pada penyimpanan dengan metode statistik dan matematika yang  akan  menghasilkan  informasi  baru  dengan  arti dan pola (Mardi, 2017). Dalam penerapan data mining , pohon keputusan ( decision tree ) merupakan suatu cara untuk memprediksi/mengklasifikasi yang sangat kuat. Pohon  keputusan  merupakan  struktur  yang  dipakai dalam  pembagian  kumpulan  data  besar  menjadi kumpulan record yang  lebih  kecil  dengan  penerapan rul e. C4.5 adalah salah satu algoritma pohon keputusan yang  dapat  diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  atau
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
ISSN: 2620-4339 (media online)
mengelompokkan record dengan sifat prediktif (Setio, Saputro, & Winarno, 2020).

## TINJAUAN PUSTAKA
Decision Tree C4.5 Salah  satu  data  mining  klasifikasi  yaitu algoritma decision  tree. Algoritma decision  tree menggunakan data latih yang ada pada database untuk membangun  sebuah  pohon  keputusan.  Algoritma pohon keputusan terdiri dari kumpulan simpul ( node ) yang dihubungkan oleh cabang-cabang yang bergerak ke  bawah  dari  node  akar  ( root )  dan  berakhir  di  node daun  ( leaf ). Leaf  node tidak  dapat  dipecah  lagi  dan merupakan hasil yang diprediksi berdasarkan data yang diuji oleh node yang diberikan (Huda, 2019; Suntoro, 2019).
C4.5  adalah  salah  satu  jenis  algoritma  pohon keputusan yang  mengklasifikasikan  dataset  dengan mengelompokkannya  ke  dalam  kelompok  tertentu. Tujuan dari algoritma C4.5 adalah untuk mengklasifikasikan  kumpulan  data,  sehingga  dapat dikelompokkan  ke  dalam  kelas-kelas  tertentu  setelah diproses (Iriadi & Nuraeni, 2016)
Algoritma C4.5 menggunakan entropy , information  gain,  split  info dan gain  ratio untuk memilih  atribut  yang  akan  dijadikan node (Hermawanti, Asriyanik, & Sunarto, 2019). Langkah- langkah  algoritma  C4.5  untuk  membangun  pohon keputusan adalah sebagai berikut:
1. Siapkan dataset
2. Pilih Variabel/Atribut sebagai akar
3. Bagi Kasus dalam cabang
4. Ulangi proses untuk masing-masing cabang sampai semua  kasus  pada  cabang  memiliki  kelas  yang sama.
Penentuan  variabel/atribut  yang  menjadi  akar
dari  pohon  keputusan  menggunakan  beberapa  rumus dibawah ini:
1. Hitung Nilai Entropy 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝 ! × log " 𝑝 ! # !$! …… (1) 2. Hitung Nilai Information Gain
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −
∑ |& ! | |&| × 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 ! ) # !$' …… (2) 3. Hitung Nilai Split Info
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜 ( (𝐷) = − ∑ |) " | |)| × * +$' 𝑙𝑜𝑔 " ( ,) " , |)| ) …… (3)
4. Hitung Nilai Gain Ratio
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = -.!#(&,() &23!45#67 # ()) …… (4)

## Confusion Matrix
Metode confusion  matrix menggunakan  tabel matriks seperti pada Tabel 1, dataset yang terdiri dari 2 kelas klasifikasi, kelas pertama positif dan kelas kedua negatif (Mardiana, 2018).
Tabel  1. Model Confusion Matrix
Correct Classification Clasified as + - + True Positives False Negatives - False Positives True Negatives True  Positives yaitu record positif  yang diklasifikasikan  positif, false  positives yaitu record negatif  yang  diklasifikasikan  positif, false  negatives yaitu record positif yang diklasifikasikan negatif, true negatives yaitu record negatif  yang  diklasifikasikan negatif.
Untuk  menghitung Accuracy dan Error digunakan persamaan di bawah ini :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 89:; =7>!4!*;> ? 89:; @;A.4!*;> 874.3 ).4. × 100% …… (5) 𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = B.3>; =7>!4!*;> ?B.3>; @;A.4!*;> 874.3 ).4. × 100% …… (6)

## METODE PENELITIAN Analisis Sistem
Proses  pada  sistem  ada  2  bagian,  yaitu  data training dan  data testing. Tahapan-tahapan  yang dilakukan pada sistem dapat dilihat pada gambar 1.
Import Data Nasabah Da ta Training Da ta Testing Hitung atribut entropy & gain Gain terting gi? Gain tertingg i sebag ai akar Pembentukan pohon keputusan Hasil keputusan Setia p kasus punya cabang yang  sama ? Akurasi = Jumlah data yang tepat Jumlah data Laju error = Jumlah data tidak tepat Jumlah data Hasil akurasi dan la ju error Seles ai Iya Tidak Gain ratio membag i kasus dala m  cabang
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## Analisis Data
Data  yang  digunakan  yaitu  data  nasabah  dari tahun 2017-2021 yang didapat dari pihak BPR Wahana Bersama KPUM, dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel  2. Data Nasabah Nama  Status  Tanggungan  Pekerjaan  Penghasilan Pinjaman Jangka (Bulan) Bunga  Jaminan Kelas TS M 1 Wiraswasta 37.200.000 7.216.000 22 Flat Rumah Macet MG M 3 Wiraswasta  113.400.000  110.000.000 60 Flat Mobil Macet BS M 6 Wiraswasta 48.000.000  110.000.000 60 Flat Mobil Lancar BHS M 2 Wiraswasta  180.000.000 52.778.000 36 Flat Mobil Lancar Sj M 4 Wiraswasta  131.850.000 9.247.000 26 Flat Rumah Macet Wh M 2 Wiraswasta 72.240.000 11.785.000 28 Flat Rumah Macet SS M 2 Wiraswasta 72.000.000 13.950.000 24 Flat Rumah Lancar MTS J 1 Pertanian 250.800.000 30.282.000 36 Sidiing  Rumah Lancar Nt M 1 Wiraswasta 54.000.000 65.000.000 60 Flat Rumah Macet BLJP M 1 Wiraswasta 75.600.000 60.000.000 60 Flat Rumah Lancar
Berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan  diperoleh kriteria/atribut  yang  akan  digunakan  untuk  perkiraan dan peninjauan, dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel  3. Kriteria Kriteria Parameter Status Pernikahan Menikah Belum Menikah Janda/Duda Tanggungan 0 1 – 3 orang > 3 orang Pekerjaan PNS/BUMN Wiraswasta Petanian/Peternakan Penghasilan (per tahun) < 50 Juta 50 – 500 Juta > 500 Juta Pinjaman < 50 Juta 50 – 525 Juta 526 – 1000 Juta Jangka < 33 Bulan 33 – 64 Bulan 65 – 96 Bulan Bunga Flat Persekot Sliding Jaminan Rumah Mobil

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem akan menampilkan setiap halaman menu yang  digunakan  dalam  memprediksi  kelancaran pembayaran kredit di BPR Wahana Bersama KPUM. Tampilan halaman sistem adalah sebagai berikut:

## Halaman Beranda
Halaman  ini  menampilkan  profil  perusahaan, dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman Beranda

## Halaman Data Nasabah
Halaman  ini  untuk  mengupload  data  nasabah dalam  bentuk  excel  untuk  proses  data training ,  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Data Nasabah
Halaman Data Training
Pada  halaman  ini  akan  melakukan  proses algoritma  C4.5  terhadap  data  nasabah,  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Data Training
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## Halaman Pohon Keputusan
Halaman  ini  menampilkan  hasil  dari  pohon keputusan  yang  telah  diperoleh,  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Pohon Keputusan
Halaman Data Testing Halaman  ini  untuk  mengupload  data testing dalam  bentuk  excel.  Pada  halaman  ini  akan menampilkan  hasil  kelas  prediksi  dan  akurasi  sistem, dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Testing
Pada  penelitian  ada  2  kelas  klasifikasi,  kelas “Lancar” dan “Macet”. Data training sejumlah 243 data dengan  81  data  lancar  dan  162  data  macet.  Hasil penerapan algoritma c4.5 iterasi ke-1 dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4. Penerapan C4.5 Kriteria Lancar  Macet  Jumlah  Entropy  Gain Total 81 162 243 0,918 0,033 Status Menikah 72 153 225 0,904 Belum Menikah 7 1 8 0,544 Janda/Duda 2 8 10 0,722 Tanggungan 0 9 8 17 0,998 0,009 1 – 3 orang 51 108 159 0,905 > 3 orang 21 46 67 0,897 Pekerjaan PNS / BUMN 4 17 21 0,702 0,013 Wiraswasta 67 135 202 0,917 Pertanian/Peternakaan 10 10 20 1,000 Penghasilan < 50 jt 29 41 70 0,979 0,009 50 – 500 jt 51 120 171 0,879 > 500 jt 1 1 2 1,000 Pinjaman < 50 jt 53 121 174 0,887 0,007 50 – 525 jt 28 41 69 0,974 526 – 1000 jt 0 0 0 0,000 Jangka < 33 bulan 13 20 33 0,967 0,057 33 – 64 bulan 60 142 202 0,878 65 – 96 bulan 8 0 8 0,000 Bunga Flat 55 130 185 0,878 0,039 Persekot 5 18 23 0,755 Sliding 21 14 35 0,971 Jaminan Tanah & Rumah 74 158 232 0,903 0,013 Mobil 7 4 11 0,946
Pada iterasi ke-1 diperoleh gain terbesar adalah 0.057 yaitu kriteria “Jangka”. Maka jangka merupakan akar  pohon  keputusan  ( root ).    Dilakukan  proses perhitungan  untuk node berikutnya  sampai  proses
perhitungan  berakhir  dengan  setiap  cabang  pohon keputusan  sudah  memiliki  kelas  yang  sama.  Pohon keputusan yang akan menjadi aturan-aturan keputusan ( rule ) untuk memprediksi
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)

## Pengujian Sistem
Data testing yang  digunakan  adalah  data nasabah tahun 2021 yaitu sebanyak 158 data, dengan
kelas  lancar  44  data  dan  kelas  macet  114  data,  dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel  5. Data Testing
Nama Status Tanggungan Pekerjaan Penghasilan  Pinjaman Jangka (Bulan) Bunga Jaminan Kelas Asli Kelas Hasil AZ M 3 Wiraswasta 64.392.000 60.000.000 36 Flat Rumah Lancar Macet Dr M 0 Wiraswasta 45.600.000 30.000.000 36 Flat Rumah Macet Macet EP M 1 Wiraswasta 54.0000.00 25.000.000 36 Flat Rumah Macet Macet SS M 2 Wiraswasta 75.000.000 20.000.000 36 Sliding Rumah Macet Macet SIPA M 5 Wiraswasta 87.564.000 80.000.000 48 Flat Rumah Macet Macet MNH M 2 Wiraswasta 68.400.000 70.000.000 60 Sliding Rumah Lancar Macet IK M 2 Wiraswasta 60.000.000 57.148.000 48 Persekot Rumah Macet Macet MS M 4 Pertanian 63.000.000 15.000.000 24 Persekot Rumah Lancar  Lancar BN M 5 Wiraswasta 107.724.000 10.000.000 24 Flat Rumah Macet Macet BS BN 3 PNS/BUMN 22.000.000 9.000.000 60 Flat Rumah Macet Macet
Pengujian data atas nama AZ dengan data Status Pernikahan = Menikah, Tanggungan = 3, Pekerjaan = Wiraswasta,  Penghasilan  =  64.392.000,  Pinjaman  = 60.000.000, Jangka = 36 bulan, Bunga = Flat, Jaminan =  Rumah,  dan  kelas  asli  =  Lancar  diproses  dengan aturan : “IF Jangka = 33-64 bulan, Status Pernikahan = Menikah,  Pekerjaan  =  Wiraswasta,  Bunga  =  Flat, Penghasilan  =  50-500  jt,  Tanggungan  =  1-3  orang, Pinjaman = 50-525 jt, Jaminan = Rumah maka Kelas = ”Macet”.  Dengan  kelas  asli  “Lancar”  dan  kelas  hasil “Macet” maka prediksi salah .

## Akurasi
Penelitian  ini  menggunakan Confusion  Matrix untuk  menguji    kinerja  sistem,  dengan  data testing sebanyak158  data  yang  akan  menghasilkan  nilai akurasi dan error, dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel  6. Akurasi
Kelas Asli Kelas Hasil Prediksi Lancar Macet Lancar 21 23 Macet 2 112 Efektivitas sistem dievaluasi dengan
menghitung nilai TP, TN, FP, dan FN, dan diperolah nilai akurasi dan error sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 8=?8@ 874.3 ).4. × 100%  = "'?''" 'CD × 100% =
'EE 'CD × 100% = 84,18%
𝐸𝑟𝑟𝑜𝑟 = B=?B@ 874.3 ).4. × 100%  = "?"E 'CD × 100% = "C 'CD × 100% = 15,82%
Dari  hasil  evaluasi  terbukti  bahwa  algoritma C4.5 memiliki 84,18% dalam menentukan kelancaran
pembayaran  kredit.  Ini  berarti  aturan  C4.5  dapat memudahkan dalam memprediksi pembayaran kredit.

## KESIMPULAN
Dari  perancangan  sistem  prediksi  kelancaran pembayaran  kredit  dengan  menggunakan  metode decision tree c4.5 dapat disimpulkan bahwa :
1. Berdasarkan  243  data  training,  diperoleh  81 nasabah  lancar  dalam  pembayaran  kredit  dan  162 nasabah macet dalam pembayaran kredit.
2. Dari hasil evaluasi menggunakan confusion matrix, dengan  menggunakan  158  data  testing  dan menggunakan delapan variabel/atribut menghasilkan akurasi sebesar 84,18%.
3. Aturan  Aturan  keputusan  (rules)  yang  dihasilkan pada sistem prediksi kelancaran pembayaran kredit menggunakan algoritma c4.5 mampu menghasilkan keputusan berdasarkan kriteria yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
Hermawanti, S. N., Asriyanik, & Sunarto, A. A.
(2019). Implementasi Algoritma C4. 5 Untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu (Studi Kasus: Program Studi Teknik Informatika). SANTIKA Is a Scientific Journal of Science and Technology , 9 (1), 853–864. Huda, M. (2019). Algoritma Data Mining: Analisis Data Dengan Komputer . Bogor: Bisakimia.com. Iriadi, N., & Nuraeni, N. (2016). Kajian Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 untuk Prediksi Kelayakan Kredit pada Bank Mayapada Jakarta. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , 2 (1), 132–137.
Mardi, Y. (2017). Data Mining: Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Edik Informatika , 2 (2), 213–219.
https://doi.org/10.22202/ei.2016.v2i2.1465
Mardiana, T. (2018). Optimasi Naïve Bayes Dengan Particle Swarm Optimization Dan Stratified
Vol. 6 No. 2 (Oktober 2022)
Untuk Prediksi Kredit Macet Pada Koperasi. Jurnal Riset Informatika , 1 (1), 43–50. https://doi.org/10.34288/jri.v1i1.13 Setio, P. B. N., Saputro, D. R. S., & Winarno, B.
(2020). Klasifikasi Dengan Pohon Keputusan
Berbasis Algoritme C4.5. In PRISMA 3: Prosiding Seminar Nasional Matematika (pp. 64–71). Suntoro, J. (2019). DATA MINING: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP . Jakarta: Elex Media Komputindo.