## PENGEMBANGAN MODEL PERSETUJUAN KREDIT NASABAH BANK DENGAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES, DECISION TREE, DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Puji Rahmawati 1 , Aisyah Larasati 1 *, Marsono 2
1 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang
2 Program Studi Pendidikan Teknik Mesin, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Malang Jl. Semarang No.5, Malang, Indonesia 65145
(Received: March 15, 2021/ Accepted: December 2, 2021)

## Abstrak
Kredit merupakan salah satu solusi bagi masyarakat untuk mendapatkan pinjaman dari bank dengan waktu pembayaran yang dilakukan secara berkala sesuai dengan ketentuan yang telah disetujui baik oleh bank maupun masyarakat itu sendiri sebagai calon nasabah. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi data profil nasabah yang memiliki peluang untuk mengajukan kredit  pinjaman  atau  tidak  menggunakan  data  mining  dengan  bantuan  tiga  algoritma  yaitu  Naïve Bayes,  Decision  Tree,  Artificial  Neural  Network  (ANN),  dan  melihat  kriteria  profil  nasabah  yang dihasilkan  pada  masing-masing  hasil  prediksi  sebagai  acuan  bagi  bank  dalam  penawaran  kredit kepada nasabah. Evaluasi hasil ketiga algoritma yang digunakan dilakukan dengan melihat nilai gain ratio,  confusion  matrix,  dan  kurva  Receiver  Operating  Characteristics  (ROC)  dengan  melihat  nilai Area Under Curve (AUC) yang dihasilkan. Hasil yang didapatkan menunjukkan bahwa algoritma ANN menghasilkan nilai akurasi tertinggi dengan akurasi sebesar 99.61% dan AUC = 0.983. Disusul dengan decision tree menghasilkan nilai akurasi sebesar 99.36% dan AUC = 0.999. Terakhir, algoritma naïve bayes dengan nilai akurasi  = 90.79% dan AUC sebesar 0.935. Karakteristik nasabah yang memiliki peluang untuk mengajukan kredit jika income rata-rata pada rentang 101-116 atau > 116 USD setiap bulannya, age = 23 - 43 tahun, family >4, memiliki CD Account, dan CC Average =3 – 9 USD. Terdapat tujuh  faktor  importance  yang  mempengaruhi  hasil  tiga  algoritma  tersebut  yaitu  income,  mortgage, family, CD account, CC average, education, dan age.
Kata kunci: kredit; data mining; naïve bayes; decision tree; artificial neural network

## Abstract
[The Development of Credit Approval Model using Naïve Bayes, Decision Tree, and Artificial Neural Network Algorithm] Credit is one of the solutions for the public to get a loan from a bank with payment that is made periodically in accordance with the terms agreed by both the bank and the community itself as a potential customer. Based on this, this study aims to classify customer profile data who have the opportunity to apply for a loan or not use data mining with the help of three algorithms, namely Naïve Bayes, Decision Tree, Artificial Neural Network (ANN), and see the customer profile criteria produced. in each of the prediction results as a reference for the bank in offering credit to customers. Evaluation of the results of the three algorithms used is done by looking at the value of the gain ratio, confusion matrix, and Receiver Operating Characteristics (ROC) curve  by looking at the resulting Area Under Curve (AUC) value. The results obtained show that the ANN algorithm produces the highest accuracy value with an accuracy of 99.61% and AUC = 0.983. Followed by the decision tree, the accuracy value is 99.36% and AUC = 0.999. Lastly, the naïve Bayes algorithm with an accuracy value of = 90.79% and an AUC of 0.935. Characteristics of customers who have the opportunity to apply for credit if the average income is in the range 101-116 or> 116 USD each month, age = 23 - 43 years, family> 4, has a CD Account, and CC Average = 3  - 9 USD. There are seven factors of  importance that affect  the results of the three algorithms, namely income, mortgage, family, CD account, CC average, education, and age.
Keywords: credit; data mining; naïve bayes; decision tree; artificial neural network
*Penulis Korespondensi.
E-mail: aisyah.larasati.ft@um.ac.id

## 1. Pendahuluan
Kredit  merupakan  salah  satu  jalan  pintas  yang terkadang  diambil  oleh  masyarakat  untuk  memenuhi kebutuhannya.  Oleh  sebab  itu,  sangat  penting  untuk dapat melakukan identifikasi atau evaluasi ajuan kredit pinjaman  (Hadianto,  dkk.  2019)  serta  pengawasan nasabah  yang  telah  mengajukan  kredit  pinjaman melalui  data  historis  yang  ada,  agar  bank  dapat memberikan keputusan yang tepat dan dapat terhindar dari risiko kredit yang sering terjadi saat ini (Ivandari, 2015; Rani, 2015; Pandie, 2018).
Menurut  Undang-Undang  Republik  Indonesia Pasal  1  Nomor  10  Tahun  1998,  kredit  merupakan tagihan  atau  penyediaan  uang  yang  dapat  dinyatakan sama dengan itu, antara bank dengan pihak lain, dengan mengharuskan  pihak  lain  tersebut  untuk  membayar tagihannya dengan jangka waktu yang telah ditentukan. Pinjaman  kredit  yang  diberikan  oleh  bank  sering  kali mendapatkan  kendala  karena  tidak  semua  nasabah setiap  bulannya  akan  membayar  bunga  sesuai  dengan waktu  yang  telah  ditentukan.  Hal  tersebut  oleh  bank sering disebut dengan kredit macet. Banyak dari calon nasabah melakukan kecurangan dalam proses pengajuan, sehingga tingkat kredit macet ini kian hari kian  meningkat  (Iriadi  &  Nuraeni,  2016;  Nuraeni, 2017).
Berdasarkan  hal  tersebut, data  mining dipilih untuk  dapat  membantu  memberikan  penyelesaian masalah  tersebut .  Data  Mining adalah  proses  yang dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  tersembunyi dari  sekumpulan  data,  baik  itu  berupa  pola  ( pattern ) ataupun  hubungan  dengan  tujuan  untuk  melakukan klasifikasi, clustering , ataupun visualisasi  data (Fiska, 2017).  Pemilihan  teknik data  mining didasarkan pada kemampuannya  yang  dapat  mengidentifikasi  pola dalam  data  yang  belum  diketahui  sebelumnya  secara otomatis,  khususnya  pada  data  dengan  jumlah  yang besar.  Sehingga  pemrosesan  menjadi  lebih  mudah dengan waktu yang lebih sedikit dibandingkan dengan teknik  manual.  Terdapat  beberapa  penelitian  sejenis dengan  melakukan  identifikasi  nasabah  bank  seperti menggunakan  bantuan  algoritma decision  tree atau C4.5  (Ivandari,  2015;  Syafnur,  2017;  Sari,  2015; Honesqi,  2017;  Rani,  2015;  Iriadi  &  Nuraeni  2016). Namun,  dari  penelitian  terdahulu  belum  terdapat penggunaan kombinasi tiga algoritma serta karakteristik  atau  profil  nasabah  pada  masing-masing luaran kelas yang dihasilkan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi dengan identifikasi kelompok nasabah yang memiliki  peluang  untuk  mengajukan  atau  tidak mengajukan  kredit  pinjaman  dari  data  historis  profil nasabah yang dimiliki oleh bank. Klasifikasi digunakan dengan bantuan tiga algoritma data mining yaitu Naïve Bayes,  Decision  Tree, dan Aritificial  Neural  Network (ANN) . Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan pola dalam data yang kemudian akan digunakan untuk menentukan  kelompok  atau  anggota  data  lain  yang memiliki  pola  yang  sama  dengan  data  tersebut.  ANN terdiri  dari neuron buatan  dengan  tiga  lapisan  umum yaitu input  layer,  hidden  layer, dan output  layer (Larasati,  2019).  Sedangkan decision  tree salah  satu algoritma  yang  paling  sering  digunakan,  serta  dapat
memproses  data  dengan  tipe  numerik  atau  kategorik (Larasati, 2019).
Hasil yang didapatkan akan di evaluasi dengan melihat gain ratio, confusion matrix, ataupun nilai dari ROC  curve yang  didapatkan. Gain  ratio merupakan salah satu  nilai  dalam algoritma decision  tree sebagai penentu  simpul  yang  akan  dibangun  menjadi  sebuah pohon  ( tree ).  Atribut  yang  memiliki  nilai gain yang tertinggi akan dipilih menjadi simpul akar atau teratas (Hidayah,  2019).  Kemudian,  dalam confusion  matrix, terdapat  empat  bagian  yang  digunakan  untuk  melihat performansi  hasil  dari  proses  klasifikasi  yang memberikan  nilai  presisi,  akurasi  dan  nilai recall , antara lain (Nuraeni, 2017), yaitu True Negative (TN), False  Negative  (FN),  True  Positive  (TP), dan False Positive  (FP). Terakhir,  kurva  ROC  merupakan  salah satu  kurva yang sering  digunakan utnuk  menilai hasil klaifikasi  atau  prediksi  dengan  sumbu  horizontal menggambarkan nilai negatif ( false positive ), sedangkan sumbu vertikal menggambarkan nilai positif ( true positive ) (Hadianto, dkk. 2019). Di dalam ROC, terdapat Area Under Curve (AUC) yang menunjukkan luas area di bawah kurva, semakin tinggi (mendekati 1) nilai  luasnya  makan  akan  semakin  bagus  hasil klasifikasi yang didapatkan.

## 2. Metode
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder Tehra Bank yang didapatkan melalui machine learning repository mengenai profil nasabah bank dengan total 5000 data dengan 14 variabel, yaitu ID customer, ZIP code,  age,  experience,  income,  family,  CCAverage, Education, mortagege, securities account, CD account, online,  credit  card, dan personal  loan (Y) . Proses eksperimen digunakan pada parameter masing-masing algoritma  untuk  melihat  hubungan  atau  pengaruh perlakuan yang diberikan terhadap variabel  penelitian tersebut  (Iriadi  &  Nuraeni,  2016).  Pada  tahapan  ini digunakan pre-experimental  design yaitu  dengan memberikan  perlakuan  ( treatment )  terhadap  variabel, dan  hasil  yang  didapatkan  diukur,  sehingga  dapat diambil kesimpulan dari nilai yang dihasilkan.
Pada tahapan pre-processing, dua variabel yaitu ID Customer dan  ZIP Code dikeluarkan  karena dianggap tidak memberikan informasi signifikan yang berhubungan dengan tujuan penelitian. Kemudian, data dibersihkan dengan menghilangkan missing value, dan redundant pada  data.  Data  di  proses  menggunakan bantuan rapidminer  software  9.6.000. Digunakan operator-operator  pada rapidminer untuk  membantu dalam  proses  analisis,  diantaranya  operator select attributes yang digunakan untuk memilih variabel yang akan digunakan. Operator split  data untuk menetukan rasio  partisi  antara  data training dan  data testing. Kemudian,  operator set  role digunakan  untuk menentukan  variabel  terikat ( label ),  dan  dihubungkan dengan  operator cross  validation untuk  melakukan proses training dan testing. Pada  sub-bagian training menggunakan operator algoritma yang akan digunakan baik itu naïve bayes, decision tree, atau neural network. Lalu, pada sub-bagian testing digunakan operator apply model dan performance untuk  mengukur  tingkat akurasi model tersebut.  Setelah itu,  model  dijalankan
untuk mendapatkan nilai performasi hasil model yang telah digunakan. Akurasi hasil terlihat pada performance  vector .  Grafik  hasil training dan testing data  sebelumnya  terlihat  pada  kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) dengan melihat nilai Area  Under  Curve (AUC).  Akurasi  hasil juga  terlihat pada confusion matrix yang dihasilkan yaitu nilai True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).
Parameter  yang  diubah  sebagai  pemberian perlakuan  ( treatment )  pada  algoritma neural  network seperti  terlihat  pada Tabel  1 . Setting parameter  yang digunakan  pada  penelitian  ini  seperti  pada Tabel  2 . Tahapan  proses  untuk  algoritma naïve  bayes dan decision  tree hampir  sama  dengan neural  network, parameter  dan setting yang  digunakan  pada  masing- masing algoritma berbeda. Pada algoritma naïve bayes pertama dilakukan eksperimen pada perbandingan split data  training dan testing yaitu  dengan  menggunakan tiga model perbandingan: 80% : 20%, 70% : 30%, dan
60%  :  40%.  Perbandingan  yang  menghasilkan  nilai akurasi tertinggi akan dipilih untuk diaplikasikan pada keseluruhan  proses.  Parameter  model  Naïve  Bayes dapat dilihat pada Tabel 4 . Sedangkan parameter yang digunakan  pada  algoritma decision  tree dapat  dilihat pada Tabel  3 .  Masing-masing  parameter  pada  tiap algoritma  akan  disesuaikan  berdasarkan  hasil  luaran yang didapatkan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Berikut  hasil  analisis  yang  diperoleh  dari algoritma Naïve  Bayes,  Decision  Tree, dan Neural Network.
A. Algoritma Naïve Bayes Pada Tabel  5 ,  dilakukan  eksperimen  dengan menggunakan tiga kombinasi split data , yaitu A dengan rasio training dan testing sebesar  0.8  :  0.2,  B  dengan rasio  0.7  :  0.3,  dan  C  dengan  rasio  0.6  :  0.4.    Dapat dilihat  bahwa  C  dengan  rasio  0.6  (60%)  :  0.4  (40%) menghasilkan  nilai  akurasi  tertinggi,  sehingga  rasio
Tabel 1. Parameter Algoritma Neural Network Parameter Nilai Deskripsi Training cycles 1000 Digunakan untuk mengetahui jumlah pengulangan training yang harus dilakukan untuk menghasilkan error terkecil dengan nilai mulai dari 1 sampai tak hingga (Badrul, 2016) Learning rate 0.1 Parameter yang digunakan untuk menentukan bobot dari neuron dengan nilai berupa bilangan positif kurang dari 1 Momentum 0.28 Parameter untuk dapat mempercepat learning rate, meningkatkan
convergence dengan nilai mulai dari 0 sampai 1 (Badrul, 2016) Tabel 2. Setting Parameter Awal Parameter Nilai Training Cycle 100 sampai 1000 Learning rate 0.1 sampai 1 Momentum 0.1 sampai 1 Hidden Layer 12 sampai 36 node Tabel 3. Parameter Model Decision Tree Parameter Nilai Criterion Gain Ratio Maximal depth 10 Confidence 0.2 Minimal gain 0.05 Minimal Leaf size 2 Minimal size for split 3 Number of pre-pruning 4 Split ratio 0.6 : 0.4 Tabel 4. Parameter Model Naive Bayes Parameter Nilai Laplace Correction Digunakan untuk menghindari terjadinya nilai 0 pada nilai probabilitas atribut yang digunakan yang dapat mempengaruhi hasil yang didapatkan Partisi split data 60% ( training ) : 40% ( testing ) 70% ( training ) : 30% ( testing ) 80% ( training ) : 20% ( testing )
Tabel 5. Split Data Naive Bayes Percobaan Training Testing Akurasi (%) Presisi (%) Recall (%) AUC A 0.8 0.2 90.47 50.38 62.68 0.935 B 0.7 0.3 90.57 50.86 62.48 0.935 C 0.6 0.4 90.79 51.79 63.48 0.935
tersebut  yang  diaplikasikan  dalam  model  klasifikasi untuk  memproses  data.  Pada  umumnya,  rasio  yang digunakan oleh peneliti lain adalah 70% : 30%, tetapi hal  tersebut  tergantung  kembali  data  yang  digunakan. Rasio  60%  :  40%  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi tertinggi  karena  jumlah  data testing yang  digunakan dapat  lebih  merepresentasikan  kondisi  data  yang digunakan dengan nilai 40%.
a. Performansi
Hasil  performansi training dan testing setelah  dilakukan  pemrosesan  pada  data,  dapat dilihat  pada Tabel  6 .  Nilai  akurasi  yang dihasilkan sebesar 90.79%, dimana nilai tersebut memperlihatkan kedekatan antara nilai aktual dan prediksi yang dihasilkan,  dimana  semakin tinggi nilai performansi yang didapatkan, maka semakin bagus  model  tersebut  diterapkan  pada  data. Begitupun pada Tabel 7 yang menunjukkan hasil performansi testing yang dihasilkan.
b. Presisi dan Recall
Hasil  presisi  dan recall setelah  dilakukan pemrosesan data ditunjukkan pada Tabel 8 dan 9 . Pada Tabel  8 ,  nilai  presisi  sebesar  51.79% menunjukkan  nilai  dimana  data  yang  berhasil diprediksi  “ Ya ”  dengan  benar  dibandingkan dengan  jumlah  data  yang  diprediksi  “ Ya ”  tetapi
pada  aktual  terklasifikasi  tidak  melakukan pengajuan kredit. Sedangkan  pada Tabel  9 , nilai recall yang  dihasilkan  sebesar  63.48%, dimana  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  data yang diprediksi “ Ya ” dengan benar dibandingkan dengan  jumlah  data  yang  terklasifikasi  “ Ya ” namun  dalam  aktual  nasabah  tersebut  tidak melakukan pengajuan kredit.
Terdapat sample
distribution yang
menampilkan distribusi pada kelas data yaitu “ Ya ” atau “ Tidak ”,  masing-masing  kelas  memiliki  8  distribusi dengan kelas “ Tidak ” bernilai 0.904, dan “ Ya ” bernilai 0.096.  Sedangkan  nilai  AUC  yang  dihasilkan  sebesar 0.926.  Semakin  tinggi  nilai  AUC  yang  didapatkan, maka  semakin  bagus  pula  model  tersebut  diterapkan pada data yang digunakan.

## B. Algoritma Decision Tree
Sebelumnya  dilakukan  percobaan  dengan membandingkan  menggunakan  nilai default pada parameter decision  tree untuk  melihat  pengaruh perbedaan  nilai  yang  digunakan  pada  parameter split ratio untuk  melihat  perbandingan  atau  rasio  yang menghasilkan nilai tertinggi untuk nantinya digunakan pada proses eksperimen selanjutnya. Nilai default pada parameter decision tree dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 6. Performance Training Naïve Bayes
True Tidak  True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 22862 950 96.01 Pred. Ya 1537 1651 51.79 Class Recall (%) 93.70 63.48 Akurasi (%) 90.79 Tabel 7. Performance Testing Naïve Bayes True Tidak  True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 2541 106 96.00 Pred. Ya 170 183 51.84 Class Recall (%) 93.73 63.32 Akurasi (%) 90.80 Tabel 8. Precision Naïve Bayes True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 22862 950 96.01 Pred. Ya 1537 1651 51.79 Class Recall (%) 93.70 63.48 Akurasi (%) 51.79 Tabel 9. Recall Naïve Bayes True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 22862 950 96.01 Pred. Ya 1537 1651 51.79 Class Recall (%) 93.70 63.48 Recall (%) 63.48 ( Positive Class : Ya)
Tabel 10. Perbandingan Hasil Akurasi pada Operator Split Ratio Split Ratio Akurasi (%) RMSE AUC 0.6 : 0.4 99.22 0.077 0.997 0.7 : 0.3 99.14 0.084 0.997 0.8 : 0.2 98.38 0.113 0.989
Dapat  dilihat  bahwa  percobaan  dengan  rasio sebesar 0.6 untuk training dan 0.4 testing menghasilkan nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  99.22%.  Selain  itu, RMSE  yang  dihasilkan  memberikan  nilai  terendah diantara ketiga percobaan yang dilakukan. Kemudian, nilai  AUC  sebesar  0.997  menunjukkan  bahwa  rasio tersebut  menghasilkan  model  klasfikasi  yang  sangat baik  yaitu  dalam  rentang  0.9  –  1.0.  Nilai  RMSE menunjukkan besaran nilai error yang didapatkan dari hasil  prediksi.  Semakin  kecil  nilai  RMSE  yang dihasilkan,  maka  semakin  baik  atau  akurat  hasil prediksi  yang  didapatkan  dibandingkan  dengan  nilai aktualnya.  Untuk  itu,  pada  penentuan  parameter lainnya, akan digunakan nilai split  ratio yaitu sebesar 0.6.  Kemudian, perlakuan ( treatment ) dilakukan pada lima  parameter  yaitu minimal  gain,  leaf  size,  size  for split, number preprunning, dan confidence. Hasil yang didapatkan dapat dilihat pada Tabel 11 . Minimal gain merupakan nilai bobot pada setiap node yang dimiliki. Node akan melakukan percabangan jika nilai gain yang dimiliki lebih besar dari nilai yang ditetapkan pada setting parameter. Kedua, Minimal leaf
size, yaitu  jumlah  contoh  ( examples )  yang  ada  pada subsetnya.  Maka  setiap tree memiliki leaf dengan jumlah leaf  size yang  telah  ditentukan  oleh setting parameter. Ketiga, Minimal Size for Split, yaitu ketika node akan melakukan splitting ketika size yang dimiliki lebih dari atau sama dengan minimal size for split yang telah  di  tentukan  pada setting parameter.  Terakhir, number of preprunning , yaitu ketika splitting pada tree dibatasi  untuk  menghindari  terjadinya splitting pada node yang tidak memberikan nilai tambah pada proses pengambilan keputusan menggunakan tree tersebut. Pada Tabel  11 dilakukan  25  kombinasi percobaan  yang  dihasilkan  dengan  bantuan software Minitab 19 dengan 5 level dan 5 faktor.
a. Performansi
Hasil  performansi training dan testing setelah  dilakukan  pemrosesan  pada  data  dapat dilihat pada Tabel 12 . Nilai performansi training dan testing pada Tabel 12 dan Tabel 13 , dengan masing-masing  sebesar  99.36%  dan  97.90%, menunjukkan  nilai  kedekatan  antara  nilai  yang diprediksi dan nilai aktual yang dihasilkan.
Tabel 11. Hasil Parameter Decision Tree No A B C D E F (%) G 1 0.1 0.01 2 2 2 99.13 0.993 2 0.1 0.02 3 3 3 98.72 0.969 3 0.1 0.03 4 4 4 98.86 0.994 4 0.1 0.04 5 5 5 98.64 0.993 5 0.1 0.05 6 6 6 98.36 0.985 6 0.2 0.01 3 4 5 99.28 0.998 7 0.2 0.02 4 5 6 99.03 0.996 8 0.2 0.03 5 6 2 99.17 0.994 9 0.2 0.04 6 2 3 98.51 0.954 10 0.2 0.05 2 3 4 99.36 0.999 11 0.3 0.01 4 6 3 98.51 0.950 12 0.3 0.02 5 2 4 98.67 0.993 13 0.3 0.03 6 3 5 98.37 0.985 14 0.3 0.04 2 4 6 99.23 0.997 15 0.3 0.05 3 5 2 98.61 0.959 16 0.4 0.01 5 3 6 98.62 0.993 17 0.4 0.02 6 4 2 97.98 0.939 18 0.4 0.03 2 5 3 99.13 0.996 19 0.4 0.04 3 6 4 99.09 0.997 20 0.4 0.05 4 2 5 98.84 0.994 21 0.5 0.01 6 5 4 98.32 0.985 22 0.5 0.02 2 6 5 99.10 0.996 23 0.5 0.03 3 2 6 99.12 0.997 24 0.5 0.04 4 3 2 98.48 0.950 25 0.5 0.05 5 4 3 98.36 0.949 Keterangan: A : Confidence C : Leaf Size E : Number preprunning G : AUC ( Area Under Curve ) B : Minimal Gain
D : Size for Split F : Akurasi Tabel 12. Performance Training Decision Tree True Tidak  True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 24382 156 99.36 Pred. Ya 17 2445 99.31 Class Recall (%) 99.93 94.00 Akurasi (%) 99.36
Nilai  tersebut  menunjukkan  bahwa  model decision  tree yang  digunakan  dapat  dengan  bail melakukan pemrosesan pada data yang digunakan.  Semakin  tinggi  persentase  nilai performansi  yang  dihasilkan,  maka  semakin bagus model tersebut untuk digunakan.
b. Presisi dan Recall
Hasil  presisi  dan recall yang  didapatkan setelah  dilakukan  pemrosesan  pada  data  dapat dilihat pada Tabel 14 dan 15 . Pada Tabel 14 dan 15 ,  dimana  masing-masing  menunjukkan  nilai presisi dan recall. Nilai presisi merepresentasikan bahwa  data  telah  memberikan  informasi  dengan tepat  sesuai  yang  diinginkan,  serta  hasil  yang dihasilkan relevan dengan yang ditunjukkan oleh sistem.
Sedangkan untuk nilai AUC yang didapatkan  sebesar  0.999,  dimana  hasil  tersebut termasuk dalam klasifikasi yang sangat baik. Nilai tersebut menyatakan bahwa model yang digunakan  sangat  baik  untuk  proses  klasifikasi. Gambar  1 menampilkan  hasil  luaran tree yang didapatkan.

## C. Algoritma Neural Network
Penentuan  parameter  awal  dilakukan  dengan menggunakan  operator optimize  parameter yang ditampilkan pada Tabel 16 , dan nilai terbaik dihasilkan pada  iterasi  ke-10  dengan  akurasi  sebesar  99.28  %. Pada Tabel  16 dapat  dilihat  bahwa  dilakukan  10 kali kombinasi percobaan dengan nilai mengacu pada nilai parameter training  cycle dengan  kelipatan  100  yang dimulai  dari  nilai  100,  200, …..,   1000.   Sedangkan
Tabel 13. Performance Testing Decision Tree True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 2692 44 98.39 Pred. Ya 19 245 92.80 Class Recall (%) 99.30 84.78 Akurasi (%) 97.90 Tabel 14. Precision Testing Decision Tree True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 24382 156 99.36 Pred. Ya 17 2445 99.31 Class Recall (%) 99.93 94.00 Akurasi (%) 99.32 Tabel 15. Recall Decision Tree True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 24382 156 99.36 Pred. Ya 17 2445 99.31 Class Recall (%) 99.93 94.00 Recall (%) 94.00
Gambar 1. Hasil Decision Tree
parameter  lain  dihasilkan  dari  nilai  kombiansi  yang didapatkan dengan bantuan operator optimize parameter. Operator optimize  parameter untuk menentukan  nilai  akurasi  tertinggi  ditentukan  dengan melakukan 36 iterasi pada tiga parameter yaitu training cycles,  learning  rate, dan momentum.  Gambar  2
menunjukkan  struktur  luaran  yang  dihasilkan  dari model neural network.
Pada struktur ANN yang dibentuk, terdapat satu hidden  layer (lapisan  tersembunyi).  Jumlah  tersebut dipilih karena pada umumya, dalam penelitian jumlah yang hidden  layer yang  digunakan  adalah  satu layer (Larose  Larose, 2014), dan disamping itu belum ada
Tabel 16. Penentuan Nilai Paramater
No A B C D (%) E (%) F 1  100 0.1 0.64 = 0.6 98.83  98.18 0.978 2  200 0.46 = 0.5 0.82 = 0.8 98.85  98.00 0.976 3  300 0.1 0.46 = 0.5 99.07  97.92 0.978 4  400 0.28 = 0.3 0.1 99.11  97.90 0.978 5  500 0.64 = 0.6 0.28 = 0.3 99.18  97.96 0.979 6  600 0.28 = 0.3 0.1 99.20  98.00 0.979 7  700 0.28 = 0.3 0.1 99.21  98.06 0.979 8  800 0.28 = 0.3 0.1 99.20  97.96 0.980 9  900 1 0.1 99.24  98.02 0.976 10  1000  0.1 0.28 = 0.3 99.28  98.00 0.980 Keterangan: A : Training Cycle C : Momentum E : Performance Testing B : Learning rate D : Performance training F : AUC ( Area Under Curve )
penelitian yang menetapkan jumlah hidden layer lebih dari  satu.  Sedangkan  untuk  jumlah node atau hidden layer size yang berada dalam layer tersebut berjumlah 36,  dimana  maksimal node yang  digunakan  adalah  3 kali jumlah variabel input nya. Oleh karena itu, jumlah minimum node yang digunakan berkelipatan 2 yaitu 12 (minimal) – 14 -16, …., - 36 node (maksimal).
Penelitian ini menggunakan 12 variabel, dimana jumlah tersebut  menjadi jumlah node yang digunakan pada input layer (lapisan masukan). Jumlah keseluruhan untuk masing-masing layer sesuai dengan hasil  performansi  terbaik  pada Tabel  17 adalah input layer = 12 node, hidden layer = 26, dan output layer = 2.
a. Performansi Hasil  performansi  yang  didapatkan  setelah diproses  dapat  dilihat  pada Tabel  18 .  Nilai performansi training dan testing pada Tabel  18 dan 19 menunjukkan  kedekatan  hasil  data  pada nilai  aktual  dan  nilai  prediksi  yang  didapatkan. Selain  itu,  hal  tersebut  menunjukkan  bahwa
model  yang  digunakan  dapat  dengan  baik memberikan  informasi  yang  sesuai  dengan  yang diinginkan,  serta  hasil  yang  didapatkan  relevan sesuai dengan yang ditujukan pada sistem. Selain itu,  dapat  dilihat  bahwa  nilai recall yang dihasilkan  lebih  rendah  dari  presisi  yang dihasilkan.  Hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa false  positive dihindari  terjadi  daripada true positive, sehingga  pada  penelitian  ini  akan  lebih baik  jika  nasabah  yang  melakukan  pengajuan kredit tetapi saat diprediksi nasabah tersebut tidak mengajukan,  daripada  nasabah  tersebut  tidak mengajukan namun dalam hasil prediksi menunjukkan  bahwa  nasabah  tersebut  akan mengajukan kredit. Oleh karena itu, penambahan biaya operasional sangat dihindari, dan lebih baik jika bank kehilangan nasabah potensial.
b. Presisi dan Recall
Hasil  presisi  dan recall yang  didapatkan setelah  diproses.  Kemudian,  pada Tabel  20 dan Tabel   21 dihasilkan   nilai   presisi   dan recall,
Tabel 17. Penentuan Jumlah Hidden Layer Model No. Hidden Layer Size
Perform. Training (%) Perform. Testing (%) AUC 1 12 99.50 97.86 0.976 2 14 99.56 97.92 0.983 3 16 99.56 98.22 0.983 4 18 99.57 98.12 0.982 5 20 99.60 98.30 0.982 6 22 99.56 98.14 0.981 7 24 99.59 98.04 0.983 8 26 99.61 98.26 0.983 9 28 99.59 98.14 0.984 10 30 99.60 98.18 0.983 11 32 99.58 98.26 0.982 12 34 99.59 98.20 0.982 13 36 99.58 98.14 0.983 Tabel 18. Performance Training Artificial Neural Network True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 40666 169 99.59 Pred. Ya 5 4160 99.88 Class Recall (%) 99.99 96.10 Akurasi (%) 99.61 +/- 0.06 ( micro average : 99.61%) Tabel 19. Performance Testing Artificial Neural Network True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 4492 60 98.68 Pred. Ya 27 421 93.97 Class Recall (%) 99.40 87.53 Akurasi (%) 98.26 +/- 0.39 ( micro average : 98.26%) Tabel 20. Presisi Artificial Neural Network True Tidak True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 40666 60 98.68 Pred. Ya 5 421 93.97 Class Recall (%) 99.99 87.53 Akurasi (%) 99.88 +/- 0.17 ( micro average : 99.88%) ( positive
class : 2)
dimana masing-masing merepresentasikan bahwa data yang diberikan telah sesuai dengan informasi yang  diminta.  Berikut  komparasi  hasil  tiga algoritma yang telah dihasilkan dapat dilihat pada Gambar  3 .  Pada  gambar  tersebut  menunjukkan algoritma  ANN  menghasilkan  nilai  tertinggi dibandingkan dua algoritma yang lain, dilihat dari histogram yang dihasilkan.
Penggunaan  operator optimize  parameter pada beberapa algoritma bertujuan untuk dapat meningkatkan  nilai  persentase  performansi  model (Tantithamthayorn,  2018).  Pada  ANN  sebagai algoritma  dengan  hasil  performansi  terbaik, training cycle menghasilkan nilai akurasi yang semakin rendah jika nilainya semakin     tinggi, dimana training cycle ini  digunakan  untuk  mengurangi error pada  data, sehingga semakin banyak  perulangan yang dilakukan error yang dihasilkan akan semakin menurun (Badrul, 2016).  Pada  parameter learning  rate, jika  nilainya semakin  besar  proses  yang  dilakukan  akan  berjalan lebib  cepat  namun  akan  terjadinya  osilasi  pada  bobot dan  akan  menurunkan  nilai  akurasi  yang  didapatkan (Badrul,  2016).    Sebaliknya,  jika  nilai learning  rate yang  diberikan  semakin  rendah,  akurasi  yang  didapat akan  semakin  tinggi.  Kemudian,  untuk  parameter momentum digunakan  untuk  dapat  mempersingkat waktu proses pembelajaran ( learning ) dan mengurangi osilasi  bobot  (Badrul,  2016).  Biasanya  nilai learning rate akan berbanding terbalik dengan nilai momentum untuk bisa mendapatkan nilai akurasi terbaik.
Pada algoritma decision tree terdapat  beberapa perubahan nlai akurasi dari perlakuan ( treatment ) yang diberikan.  Pertama,  saat confidence berada  pada  nilai paling  minimum  yaitu  0.1, minimal  gain meningkat, sedangkan tiga parameter lain bernilai setara, semakin
tinggi  nilai  pada  ketiga  parameter  tersebut,  maka semakin  rendah  akurasi  yang  didapatkan.  Kemudian , jika nilai parameter confidence naik, maka nilai akurasi cenderung  akan  semakin  menurun.  Cenderung  saat confidence semakin  besar,  maka node yang  memiliki error tinggi  dapat  ditoleransi  untuk  digunakan  dalam proses  membangun tree .  Selain  itu,  jika  nilai  pada parameter number  of  prepruning meningkat,  dengan nilai minimal leaf size yang lebih kecil, cenderung nilai akurasi yang dihasilkan yang semakin tinggi.
Prunning digunakan untuk memangkas jumlah cabang  yang  tidak  memberikan  informasi  terhadap target  variabel,  sehingga  nilai  akurasi  akan  semakin meningkat  (Ahlemeyer-Stubbe    Coleman,  2014). Keempat, jika nilai pada parameter leaf size dinaikkan, maka  akurasi  yang  dihasilkan  akan  sebaliknya  yaitu mengalami  penurunan.  Semakin  besar  nilai  yang diberikan pada parameter leaf size, maka akan semakin besar  pula  jumlah leaf yang  dibentuk  pada tree.  Leaf size yang terlalu besar akan menghambat dalam proses pembentukan tree yang dilakukan.
Terakhir,  algoritma naïve  bayes menghasilkan nilai  akurasi  yang  cukup  tinggi  pula  yaitu  sebesar 90.79%, presisi = 51.79%, recall = 63.48%, dan AUC =  0.935.  Hasil  tersebut  menunjukkan  bahwa naïve bayes telah bekerja sangat baik dalam mengklasifikasikan  profil  nasabah  bank,  walaupun nilainya masih di bawah dua algoritma yang lain yaitu ANN  dan decision  tree. Secara  keseluruhan  terdapat tujuh  faktor importance yang  mempengaruhi  hasil penelitian yaitu mortgage, income, family, CD account, CC average,  education, dan age. Pertama, mortgage, semakin tinggi nilai mortgage yang dimiliki maka akan semakin tinggi kecenderungan nasabah untuk mengajukan  kredit  dan  taat  dalam  pembayaran angsuran setiap bulannya untuk menghindari penyitaan

## Tabel 21. Recall Artificial Neural Network
True Tidak  True Ya Class Precision (%) Pred. Tidak 40666 169 99.59 Pred. Ya 5 4160 99.88 Class Recall (%) 99.99 96.10 Recall (%) 96.10 +/- 0.49 ( micro average : 96,10%) ( positive class: 2)
Gambar 3. Komparasi Hasil Tiga Algoritma
Akurasi Presisi Recall AUC 90,79 51,79 63,48 93,5 99,36 99,32 94
99,9 99,61 99,88
96,1
98,3 Komparasi Hasil Tiga Algoritma Naïve Bayes Decision Tree Neural Network
yang akan dilakukan oleh bank jika seluruh kredit yang diberikan  tidak  dibayarkan  (Supriyadi    Kartikasari, 2015). Pada kondisi saat ini, kebutuhan akan mortgage semakin  tinggi  dengan  berbagai  persyaratan  yang dimiliki, sehingga tidak menutup kemungkinan bahwa tingkat ajuan kredit juga akan berbanding lurus dengan hal tersebut.
Kedua, income, semakin  tinggi  pendapatan seseorang maka semakin tinggi pula tingkat konsumsi yang  akan  dibutuhkan,  dan  hal  tersebut  memiliki pengaruh  yang  signifikan  terhadap  kecenderungan nasabah  untuk  mengajukan  kredit  (Aris    Syechalad, 2018;  Riyanto,  2011;  Pranata    Widarno,  2014; Sandria, dkk. 2016). Seiring dengan waktu, kebutuhan manusia  akan  barang-barang  kebutuhan  sehari-hari baik itu barang primer, sekunder, ataupun tersier akan terus  meningkat.  Tetapi  peningkatan  tersebut  tidak berbanding  lurus  dengan  tingkat  pendapatan  yang dihasilkan. Untuk dapat memenuhi  seluruh kebutuhan yang  dimiliki,  maka  salah  satu  cara  yang  dapat dilakukan adalah dengan mengajukan kredit pinjaman. Sehingga,  saat  ini  banyak  sekali  masyarakat  yang mengajukan  kredit  untuk  usaha,  ataupun  kebutuhan lainnya.
Ketiga, family (keluarga),  semakin  banyak jumlah  tanggungan  yang  dimiliki  maka  pengeluaran nasabah  tersebut  akan  semakin  tinggi  (Marantika Sampurno,  2013).  Pendapatan  rumah  tangga  belum dapat menutupi jumlah pengeluaran kebutuhannya, dan tidak  semua  anggota  keluarga  dapat  menghasilkan pendapatan.  Untuk  itu,  pengajuan  kredit  merupakan salah  satu  jalan  yang  dapat  ditempuh  untuk  dapat memenuhi kebutuhan sehari-hari yang dimiliki.
Keempat,  CD account ( Certificate  of  Deposit Account ), dimana jika nasabah yang memiliki memiliki CD account cenderung  akan  mengajukan  kredit pinjaman,  dan  sebaliknya,  jika  nasabah  tersebut  tidak memiliki,  maka  cenderung  tidak  akan  mengajukan kredit. Sejalan dengan penelitian Tipa  Purba (2018) yang mengatakan bahwa CD account yang merupakan salah  satu  jaminan  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  keputusan  pengajuan  kredit.  Kelima,  CC average ( Credit Card Average ), dimana nasabah yang memiliki CC average yang besar memiliki kecenderungan  untuk  mengajukan  kredit,  dan  jika nilainya  rendah  maka  nasabah  akan  cenderung  tidak akan  mengajukan  kredit.  Penggunaan  kartu  kredit ( credit  card )  merupakan  hal  yang  umum  terjadi  pada saat  ini.  Namun,  dari  penggunaan  tersebut  ternyata masih banyak yang belum dapat memenuhi tagihannya. Untuk  itu,  tidak  jarang  jika  nasabah  pengguna  kartu kredit, juga mengajukan kredit pinjaman di bank untuk memenuhi tagihan yang mereka miliki.
Keenam, education (pendidikan). Nasabah yang berada pada kelompok undergraduate cenderung untuk tidak  mengajukan  kredit  karena  kebutuhan  yang diperlukan masih rendah, sehingga pemenuhan dengan dana  tambahan  tidak  begitu  dibutuhkan.  Namun lainnya halnya dengan kelompok nasabah graduate dan professional, cenderung  akan  mengajukan  kredit karena didukung dengan pengalaman serta pengetahuan  terhadap  berbagai  risiko  dan  prosedur dalam  pengajuan  kredit  (Rahman    Widyarti,  2017).
Hal tersebut sejalan pula dengan penelitian Suprapto Puryandi (2020), menyatakan bahwa tingkat pendidikan  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap pengajuan  atau  pengambilan  kredit.  Setelah  lulus, umumnya  kebutuhan  akan  barang-barang  akan semakin meningkatan, sejalan dengan adanya kegiatan baru  yang  harus  dilakukan,  dimana  kegiatan  tersebut juga  membutuhkan  dana  tambahan.  Sehingga,  kredit merupakan salah satu pengajuan yang dapat dilakukan untuk  dapat  membantu  dalam  memenuhi  kebutuhan tersebut.
Terakhir, age (umur).  Nasabah  yang  berada pada  umur  antara  23  –  43  tahun,  akan  cenderung mengajukan kredit, sedangkan yang berada pada umur antara 28 – 59 tahun cenderung tidak akan mengajukan pinjaman.  Nasabah  pada  kelompok  usia  relatif  muda menyadari  jika  usia  yang  dimiliki  termasuk  usia produktif  dan  dapat  dijadikan  sebagai  salah  satu jaminan  dalam  pengajuan  kredit,  karena  tingkat peluang pengembaliannya masih tinggi (Pratiwi, 2015). Jika  umur  yang  dimiliki  nasabah  lebih  dari  angka tersebut, maka dapat dinyatakan nasabah tersebut tidak dalam  usia  produktif  dan  kecenderungannya  adalah tingkat  produktifitas  yang  dimiliki  akan  semakin menurun,  sehingga  berdampak  pula  pada  penghasilan yang  didapatkan.  Sehingga,  ketujuh  faktor  yang dihasilkan, dapat dijadikan sebagai pertimbangan bagi bank  untuk  memberikan  kredit  dan  penawaran  kredit pula.

## 4. Kesimpulan
Hasil  luaran  yang  didapatkan  dari  ketiga algoritma yang digunakan yaitu naïve bayes, decision tree, dan artificial neural network menunjukkan bahwa ANN memberikan  luaran  terbaik  dengan  akurasi sebesar  99.61%.  Disusul  oleh decision  tree dengan akurasi  sebesar  99.36%,  dan naïve  bayes sebesar 90.79%.  ANN  sangat  baik  dalam  melakukan klasifikasi data profil nasabah, namun naïve bayes dan decision tree tidak kalah baik dibuktikan dengan hasil luaran performansi  yang dihasilkan dengan nilai rata- rata  di  atas  90%.  Nasabah  yang  berpeluang mengajukan kredit memiliki kriteria, yaitu CCAvg ≤ 9, mortgage 565, income antara 108–190 dollar setiap bulannya, CC average = 3 – 9 USD, mortgage 565 USD, income antara 101–116 atau lebih dari 116 USD setiap  bulannya,  memiliki  CD Account , age (umur) diantara 23 - 43 tahun, dan family (keluarga) berjumlah lebih dari ≥ 3 anggota, education = undergraduate dan graduate.
Sedangkan  nasabah  yang  berpeluang  tidak mengajukan kredit memiliki kriteria, yaitu CC average = 2 – 9 USD, mortgage ≤ 565, income antara 101 -114 per  bulan, age =  28  -  59  tahun,  tidak  memiliki  CD Account, family = 3 – 4 anggota, education = graduate dan professional .  Terdapat  6  faktor  penting  yang mempengaruhi  luaran  yang  dihasilkan  ketiga  model algoritma  tersebut  yaitu income, CC  Average,  CD Account, mortgage, family, dan education.

## 5. Daftar Pustaka
Ahlemeyer-Stubbe,  A.,    Coleman,  S.  (2014).  A
Practical  Guide  to  Data  Mining  for  Business And Industry. John Wiley  Sons .
Aris,  M.,    Syechalad,  M.  N.  (2018).  Pengaruh  Pola Konsumsi Terhadap Permintaan Kredit
Konsumtif  di  Banda  Aceh. Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Ekonomi Pembangunan , 3(1), 100- 109. Dari
http://www.jim.unsyiah.ac.id/EKP/article/view/ 6886.
Badrul, M. (2016). Optimasi Neural  Network Dengan Algoritma  Genetika  Untuk  Prediksi  Hasil Pemilukada. Bina  Insani  ICT  Journal ,  3(1), 229-242.
Fiska,  R.  R.  (2017).  Penerapan  Teknik  Data  Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk  Memprediksi  Siswa  yang  Berpeluang Drop  Out (Studi  Kasus  di  SMKN  1  Sutera). SATIN-Sains dan Teknologi Informasi , 3(1), 15- 23. DOI: 10.33372/stn.v3i1.200.
Hadianto,  N.,  Novitasari,  H.  B.,    Rahmawati,  A. (2019). Klasifikasi  Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan  Metode Neural  Network . Pilar Nusa  Mandiri:  Journal  of  Computing  and Information  System ,  15(2),  163-170.  DOI: 10.33480/pilar.v15i2.658.
Hidayah, N. (2019). Sistem Klasifikasi Penerima Beras Miskin Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5.  Tesis. Yogyakarta:  Fakultas  Teknologi Informasi  dan  Elektro  Universitas  Teknologi Yogyakarta.
Honesqi, H. D. (2017). Klasifikasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Persetujuan Kartu Kredit. Jurnal  Teknoif  ITP ,  5(2),  57-62.  DOI: 10.21063/jtif.2017.v5.2.57-62.
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 , 2(1), 132-137. Dari http://ejuournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk/a rticle/view/371.
Ivandari.  (2015).  Model  Pohon  Keputusan  untuk Klasifikasi  Persetujuan  Kredit. Jurnal  Litbang Kota Pekalongan , 9, 124-136.
Larasati, A., Farhan, M., Rahmawati, P., Azzahra, N., Hajji,  A.  M.,    Handayani,  A.  N.  (2019, November). Designing Classification Models of Patron  Visits  to  an  Academic  Library  using Decision  Tree. In  2019  1st  International Conference on Engineering and Management in Industrial System (ICOEMIS 2019), 139-145. Larasati, A., Hajji, A. M.,  Dwiastuti, A. (2019, May). The  Relationship  Between  Data  Skewness  and Accuracy of Artificial Neural Network Predictive  Model. In  IOP  Conference  Series: Materials  Science  and  Engineering, 523(1), 012070). IOP  Publishing .  DOI:  10.1088/1757- 899X/523/1/012070.
Larose,  D.  T.,    Larose,  C.  D.  (2014).  Discovering Knowledge  in  Data:  An  Introduction  to  Data Mining (Vol. 4). John Wiley  Sons . Marantika, C. R.  Sampurno, R. D. (2013). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kelancaran Pengembalian  Kredit  Usaha  Rakyat  (KUR)
Mikro. Diponegoro  Journal  of  Management,
2(2), 1-14. Dari http://ejournal-
s1.undip.ac.id/index.php/dbr.
Nuraeni,  N.  (2017).  Penentuan  Kelayakan  Kredit dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier: Studi Kasus  Bank  Mayapada  Mitra  Usaha  Cabang PGC. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , 3(1),
9-15. Dari
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk/a rticle/view/1337. Pandie,  E.S.Y.  (2018).  Implementasi  Algoritma Data Mining Naive  Bayes Pada  Koperasi. Jurnal Icon , 6(1), 15-20. Dari http://ejurnal.undana.ac.id/jicon/article/view/35 0. Pemerintah Indonesia. (1998). Undang-Undang Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun  1998 tentang Perubahan atas Undang-Undang Nomor 7 Tahun 1992 tentang Perbankan . Lembaran RI Tahun 1998 No.182. BPHN (online),
(http://www.bphn.go.id),  diakses  7  Nopember 2020.
Pranata,  G.    Widarno,  B.  (2014).  Pengaruh Tingkat Suku  Bunga,  Pendapatan,  Status  Pekerjaan, Jangka  Waktu  Kredit  dan  Tingkat  Pendidikan Terhadap  Jumlah  Pengambilan  Kredit. Jurnal Akuntansi  dan  Sistem  Teknologi  Informasi , 10(2), 151-165.
Pratiwi,  I.  A.  (2015).  Determinasi  Permintaan  Kredit Usaha  Rakyat  (KUR)  PT  Bank  Rakyat Indonesia  (Studi  Pada  Usaha  Mikro  Kecil  dan Menengah  Kabupaten  Jombang).  Skripsi.
Malang: FEB Universitas Brawijaya . Rahman,  M.  I.    Widyarti,  E.  T.  (2017).  Analisis Pengaruh Tingkat Pendapatan, Tingkat Pendidikan, Suku Bunga, Penetrasi Demografis dan Geografis Perbankan Terhadap Total Kredit UMKM  (Studi  Kasus  Kota  dan  Kabupaten  di Jawa  Tengah  Tahun  2011-2015). Diponegoro Journal  of  Management ,  6(2),  1-14.  Dari http://ejournal-
s1.undip.ac.id/index.php/management.
Rani, N. L. (2015). Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma  C4.5  Sebagai  Dasar  Pemberian Kredit. Jurnal KomTekInfo Fak. Ilmu Komputer , 2(2), 33-38. DOI: 10.33330/jurteksi.v4i1.30. Riyanto,  N.  E.  (2011) . Pengaruh  Tingkat  Pendidikan Dan Pendapatan Terhadap Keputusan
Mengambil  Kredit (Studi Kasus Pada  Anggota KPRI  Bhakti  Wuluhan  Kabupaten  Jember Tahun 2010). Skripsi. Jember: FKIP UNEJ .
Sandria, D, Adnan, N.   Yuliana, S.  (2016). Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Permintaan Kredit Pemilikan  Rumah  (KPR)  di  Kota  Palembang: Kasus        Nasabah. Jurnal       Economic
Pembangunan , 14(2), 54-58. Dari https://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jep/index.
Sari, I. U. (2015). Analisis Dengen Metode Klasifikasi
Menggunakan Decision  Tree Untuk  Prediksi Penentuan  Resiko  Kredit  Pada  Bank  Bukopin BATAM. CBIS  Journal, 3(1),  67-78.  Dari http://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/cbis/art icle/view/387.
Suprapto,  E.    Puryandani,  S.  (2020).  Analisis Pengaruh  Kualitas  Layanan,  Suku  Bunga,
Pendapatan, Dan Pendidikan Terhadap Keputusan Nasabah Mengambil Kredit
Produktif  Di  Bank  Jateng  Capem  Margasari. Magisma  Jurnal  Ilmiah  Ekonomi  dan  Bisnis , 8(1), 73-79. DOI: 10.35829/magisma.v1i1.71. Supriyadi,  A.    Kartikasari,  D.  (2015).  Hubungan Analisis Kredit Terhadap Kualitas Pembiayaan KPR  pada  PT  XYZ  Cabang  Batam. Jurnal
Akuntansi  Ekonomi  dan  Manajemen  Bisni s, 3(2), 128-134
Syafnur,  A.  (2017).  Analisis  Dengan  Metode Klasifikasi  Menggunakan Decision  Tree untuk Memprediksi  Penentuan  Resiko  Kredit  Bank. Jurnal  Teknolodi  dan  Sistem  Informasi ,  4(1), 101-106.
Tantithamthavorn,  C.,  Mcintosh,  A.,  Hassan,  A.  E., Member,  S.,    Matsumoto,  K.  (2018).  The Impact  of  Automated  Parameter  Optimization on Defect Prediction Models. IEEE Transaction on  Software  Engineering ,  5589  (1),  32.  DOI: 10.1109/TSE.2018.2794977.
Tipa, H.  Purba, M. A. (2018). Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi  Pengambilan Kredit oleh Pelaku  Usaha  Properti  di  Kota  Batam. Jurnal Akuntansi Barelang , 3(1), 49-56. DOI:
https://doi.org/10.33884/jab.v3i1.1612.