Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## ANALISIS DENGAN METODE KLASIFIKASI MENGGUNAKAN

## DECISSION TREE UNTUK MEMPREDIKSI PENENTUAN RESIKO KREDIT BANK
Afdhal Syafnur Sistem Informasi, STMIK Royal email : afdhal23@gmail.com
Abstract: There  are  several  facilities  in  distributing  funds  to  the  customer  which  is owned  by  Bank  Syariah  Bukopin.  One  of  them  is  Kredit  Pemilikan  Rumah  /  Housing Loan  (mortgage),  so  far  the  bank  when  provides  mortgages  to  customers  still  uses  risk prediction  manually  in  giving  credit  to  customers  which  is  taking  up  a  lot  of  time  and energy  especially  when  the  customer  reports  is  further  analyzed  by  the  Bank.  One technique that can help in predicting the Bank's credit risk determination is Decision Tree which  is  a  technique  that  is  a  part  of  Data  Mining  techniques  to  take  a  decision  in  the form  of  a  tree.  With  Decision  Tree  techniques,  it  is  expected  to  help  the  bank  to  allow faster and easier in predicting the data and getting a conclusion from existing data. One of the ways to predict the data is using Dtreg software. This software only uses data that is in  the  format  of  " csv (comma  delimited)”,  if  it  is  not  using  the  format" csv (comma delimited)",  so  that  the  data  can  not  be  processed  by Dtreg software.  When  the  excel format  has  been  converted  to  the  " csv (comma  delimited)"  format,  the  analysis  process can be done. Dtreg can generate decision tree, one of them is the result of risk decision from the number of mortgages based on the number of customers.
Keywords: data mining, decision tree
Abstrak: Ada beberapa fasilitas dalam penyaluran dana ke nasabah yang di miliki Bank Syariah Bukopin. Salah satunya Kredit Pemilikan Rumah (KPR), selama ini pihak Bank memberikan KPR ke nasabah masih menggunakan prediksi resiko secara manual dalam meberikan  kredit  kepada  nasabah  yang  banyak  menyita  waktu  dan  tenaga  apalagi  pada saat laporan nasabah  dianalisa lebih lanjut oleh pihak Bank. Salah satu teknik yang dapat membantu  pihak  Bank  dalam  memprediksi  Penentuan  resiko  kredit    adalah  teknik Decision  Tree yang  merupakan  bagian  dari  teknik Data Mining untuk  mengambil suatu keputusan  dalam  bentuk  pohon.  Dengan  teknik Decision  Tree diharapkan  dapat membantu  pihak  bank  agar    lebih  cepat  dan  mudah  dalam  memprediksi    data  dan menarik suatu kesimpulan dari data yang ada.Salah satu cara memprediksi data tersebut dengan menggunakan software Dtreg. Pada software ini data yang digunakan hanya bisa dalam  bentuk  format  “csv  ( comma  delimited ),  jika  tidak  menggunakan  format  “csv ( comma  delimited )“  maka  data  tersebut  tidak  bisa  diproses  oleh software Dtreg  dan selanjutnya  jika  format  excel  yang  telah  dirubah  ke  format  “csv  ( comma  delimited )”, maka  akan  dapat  dilakukan  proses  analisa.  Dtreg  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan, salah  satu  nya  yaitu  hasil  keputusan    resiko  dari  jumlah  kredit  pemilikan  rumah berdasarkan jumlah nasabah.
Kata kunci: data mining, decision tree
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya dunia  teknologi  informasi,  kebutuhan masyarakat  akan  data  dan  informasi semakin meningkat. Data dulunya hanyalah  suatu  data  yang  tertumpuk  dan tidak  diolah  lebih  lanjut.  Namun,  saat  ini data  umumnya  telah  diolah  sehingga dapat  menghasilkan  informasi.  Untuk mengolah data menjadi informasi dibutuhkan  suatu  sistem  yang  terkompu- terisasi  dengan  menggunakan database . Saat ini sistem komputerisasi tidak hanya terbatas  pada  perusahaan  bisnis,  namun juga  sampai  pada  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  perbankan.  Salah  satu fungsi  dari  informasi  hasil  pengolahan data  bagi  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  perbankan  (dalam  hal  ini  pada bank  Syariah  Bukopin)  adalah  dapat menghasilkan  informasi  yang  bersifat klasifikasi yang terkait dengan perkreditan  rumah.  Untuk  mendapatkan informasi  tersebut  dapat  digunakan  salah satu  metode Klasifikasi yang  ada  di data
mining . Penelitian untuk pemetaan alternatif  pemecahan  masalah  tentang resiko kredit yang ada pada bank Syariah Bukopin didaerah Lubuk Begalung Padang  dengan  menggunakan  aplikasi
data  mining yang  telah  ada  (DTREG)
agar  data  nasabah  dapat  diolah  lebih lanjut  dan  menghasilkan  informasi  yang berguna  untuk  pengambilan  keputusan oleh pihak Bank. Teori pengambilan keputusan adalah teknik pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan atau proses  memilih  tindakan  sebagai  cara pemecahan  masalah.  Fungsi  pengambilan keputusan adalah individual atau kelompok baik secara institusional ataupun organisasional, sifatnya futuristik. Secara  konsep Decision  tree adalah  salah  satu  dari  teknik decision analysis .  Tries  sendiri  pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  1960-an  oleh Fredkin. Trie atau digital tree berasal dari
kata  retrival  (pengambilan  kembali) sesuai dengan fungsinya. Secara etimologi  kata  ini  diucapkan  sebagai „ tree ‟. Meskipun mirip dengan penggunaan  kata  „try‟  tetapi  hal  ini bertujuan  untuk  membedakannya  dari general tree .  Dalam  ilmu  komputer, trie , atau prefix tree adalah  sebuah  struktur data  dengan  representasi  ordered tree yang digunakan untuk menyimpan associative  array yang  berupa string . Berbeda dengan binary search tree (BST) yang  tidak  ada node di tree yang menyimpan  elemen  yang  berhubungan dengan node sebelumnya  dan,  posisi setiap  elemen  di tree sangat  menentukan. Semua keturunan dari suatu node mempunyai prefix string yang mengandung elemen dari node itu, dengan root merupakan string kosong. Values biasanya tidak terkandung di setiap node , hanya  di  daun  dan  beberapa node di tengah  yang  cocok  dengan  elemen tertentu.

## METODOLOGI
Prosedur untuk melakukan analisis pohon keputusan: 1. Membuat diagram pohon ( Tree
Diagraming )
a. Identifikasi semua titik keputusan dan  kemungkinan  lain  yang  akan terjadi.
b. Identifikasi  alternative  keputusan untuk setiap titik keputusan.
c. Identifikasi  apa  yang  mungkin terjadi dari setiap keputusan yang diambil.
d. Membuat  sebuah  diagram  pohon yang menunjukkan urutan keputusan  dan  kejadian  yang mungkin terjadi.
2. Estimasi kemungkinan ( Expected cost = EC)
a. Estimasi  kemungkinan  hasil  yang akan  diperoleh  dari  berbagai kejadian yang mungkin terjadi.
b. Estimasi  konsekuensi  keuangan
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 1.   Permulaan Diagram Pohon Keputusan
c. dari  setiap  hasil  yang  mungkin dari berbagai alternatif keputusan.
3. Evaluasi dan seleksi
a. Perhitungkan  nilai  yang  diharap- kan dari setiap alternatif
keputusan.
b. Pilih  alternatif  keputusan  yang menawarkan  nilai  yang  diharap- kan yang paling optimal. Dtreg  adalah analisis program statistik  yang  kuat  yang  menghasilkan klasifikasi  dan  pohon  keputusan  bahwa model  regresi  data  dan  dapat  digunakan untuk  memprediksi  nilai.  Single-pohon, pohon Tree  Boots dan  Model  Keputusan dapat  dibuat.  DTREG  adalah  alat  yang ideal  untuk  bisnis  pemodelan,  perbankan, dan  medis  data  dengan  variabel  kategori seperti  jumlah  nasabah,  jangka  waktu, jaminan,  resiko  kredit,  dan  solusi  yang dapat diambil. Pohon Keputusan ini logis, model  yang  jelas  yang  dapat  dimengerti dengan  mudah  oleh  orang-orang  yang tidak cenderung matematis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  memperoleh  data  atau informasi  dalam  studi  kasus,  tentu  perlu
dilakukan  kegiatan  pengumpulan  data yang  berguna  sebagai  penunjang.  Teknik pengumpulan data terdiri dari:
a. Berdasarkan  sumber  data:  (Sum-ber Primer:  Sumber  yang  lang-sung memberikan data dan Sumber Sekunder: Sumber yang tidak langsung memberikan data). b. Berdasarkan  Teknik  Pengum-pulan Data  dibagi  lagi  menjadi:  Observasi, Wawancara. Adapun proses pengambilan keputusan sebagai berikut:
1. Data  yang  telah  didapat,  dalam  hal ini  penulis  mengambil  data  di  Bank Syariah  Bukopin  Lubuk  Begalung Padang  dimana  penulis  mengambil sampel  datanya  selama  lebih  krang dua  bulan    yaitu  pada  bulan  Maret dan April 2011, data tersebut diketik ulang  semuanya  dengan  meng- gunakan Microsoft excel dan Microsot  Word karena  dari  pihak
Bank  tidak  memberikan  data soft copy tetapi  dalam  bentuk hard  copy dan wawancara.Contohnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Gambar 2.  Contoh Data yang di Inputkan
2. Setelah  data  diketik  semuanya  ke dalam Microsoft  excel maka  data tersebut  disimpan  dalam  format “csv”  ( Comma  Delimited ),  karena hanya data dalam format “csv” yang dapat dibaca oleh program Dtreg.
Gambar 3. Penyimpanan Data Dalam Format CSV
3. Kemudian  data  yang  telah  disimpan dibuka  melalui  program Dtreg,
dengan  memilih  tanda pada bagian  menu,  seperti  yang  terlihat pada gambar 4.
4. Setelah  itu  akan  muncul  gambar seperti  gambar  5,  kemudian  pilih browse dan  silahkan  masukkan datanya dan pilih next .
5. Kemudian  setelah  melakukan  proses diatas  maka  akan  muncul  kolom “ time  series ”  seperti  gambar  6  lalu next .
Gambar 4.   Tampilan Awal Program DTREG
Gambar 5.   Proses input data Pada Prgoram DTREG
Gambar 6. Time Series
6. Kemudian  setelah  melakukan  proses diatas  maka  akan  muncul  kolom “ variable ”  dan  dalam  penulis  ambil berdasarkan  penye-bab  terjadinya resiko  kredit  dan  keterlambatan  per bulan.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Gambar 7. Variabel Penentuan Resiko
7. Lalu pilih tanda untuk menjalankan programnya, dan secara otomatis  program  tersebut  akan melakukan  analisa  terhadap  data yang  telah  kita  inputkan.  Proses analisa datanya seperti gambar 8. Gambar 8. Analisa Data 8. Setelah  melakukan  analisa,  untuk melihat  pohon  keputusan  ( decision tree )  maka  pilih  menu  “view- tree ”,
maka akan muncul pohon keputusannya.
Gambar 9. Output Analisa
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat dikemukakan beberapa simpulan:
1. Decision  tree yang  dihasilkan  telah mampu  menghasilkan  knowledge (Resiko  Kredit)  dengan  berdasarkan jumlah  nasabah,  jenis  jangka  waktu KPR,  penyebab  terjadi  resiko  kredit, keterlambatan per bulan, seperti yang tercatat pada data yang telah diambil.
2. Pemecahan field penyebab  terjadi- nya  resiko  kredit  dan  keterlam-batan per bulan menjadi beberapa kelompok  kecil  membantu user dalam  memahami  informasi  yang dihasilkan  dari  pohon  keputusan yang dihasilkan.
3. Dengan menggunakan software Dtreg  juga  mampu  menentukan resiko kredit pada Bank.

## DAFTAR PUSTAKA
Moyle,  S,  A.  &  Srinivasan,  A.  (2001). Classificatory Challenge-Data Mining:  A  Recipe. Informatica . 25(3): 343 – 347 Rauch,  J.  &    Simunek,  M.  (2001). Alternative Approach To Mining Association Rules. Proc.  IEEE  ICDM02  Workshop On  Foundation  of  Data  Mining and Knowledge . (eds. Lin, T. Y. and Ohsuga, S.). 157-162. Wettschereel,  D.  (2002).  A  KDDSE- independent  PMML  Visualizer . Proc. ECML/PKDD-2002 Workshop  on  Integration  and Collaboration  Aspects  of  Data Mining,  Decission  support  and Meta-Learning, IDDM-2002 . (eds.  Bohanec,  M.,  Kavsek,  B., Larvac,  N.  and  Mladenic,  D.), Helsinki. Finland, 150-155
.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi