166 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E-ISSN 2503-2933

## Analisis Keterlambatan Pembayaran Dalam Industri Fintech Menggunakan Algoritma C4.5
Ricky Sudirman* 1 , Indira Oktavia 2 , Fitri Handayani Sarumaha 3 , Bibit Sudarsono 4 1,2,3,4 Universitas Bina Sarana Informatika,
3 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Informatika, Kramat 98, Jakarta Pusat. e-mail: * 1 rickysoedirman25@gmail.com, 2 indiraoktavia10@gmail.com,
3 fitrisarumaha8@gmail.com, 4 bibit.bbs@bsi.ac.id
Abstrak: Keterlambatan  pembayaran  merupakan  masalah  yang  umumnya  dihadapi  oleh perusahaan  di  berbagai  sektor.  Dalam  industri  fintech,  di  mana  layanan  keuangan  digital semakin  mendominasi,  keterlambatan  pembayaran  sering  ditemukan  di  banyak  kasus.  Oleh karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  metode  yang  dapat  menganalisis keterlambatan  pembayaran  pelanggan  di  industri  fintech.  Tujuan  utama  yaitu  membantu perusahaan  mengidentifikasi  pelanggan  yang  akan  mengalami  keterlambatan  pembayaran, sehingga  mereka  dapat  mengambil  tindakan  yang  tepat.  Dalam  penelitian  ini,  penulis mengumpulkan  data  outstanding  pembayaran  perbulan,  penerima  pinjaman  berdasarkan  umur, jenis  kelamin  dan  faktor-faktor  lain  yang  mungkin  mempengaruhi  keterlambatan  pembayaran. Algoritma  C4.5  digunakan  untuk  membangun  pohon  keputusan  atau  decision  tree  yang  dapat menganalisa kemungkinan keterlambatan pembayaran. Diharapkan dengan penggunaan metode Algoritma C4.5 ini mampu memberikan analisis yang akurat terkait keterlambatan pembayaran pelanggan. Dengan demikian, perusahaan fintech dapat mengambil langkah-langkah yang lebih efektif dalam menghadapi permasalahan ini dan meningkatkan manajemen risiko kredit mereka. Penelitian  ini  memiliki  relevansi  signifikan  dalam  industri  fintech  yang  terus  berkembang,  di mana  pemahaman  terhadap  perilaku  pelanggan  dan  manajemen  risiko  kredit  menjadi  faktor kunci dalam keberhasilan perusahaan.
Kata kunci : Keterlambatan Pembayaran, Fintech, Manajemen Risiko, Algoritma C4.5
Abstract: Late payment is a problem commonly faced by companies across various sectors. In the  fintech  industry,  where  digital  financial  services  are  increasingly  dominant,  late  payments are  frequently  encountered  in  many  cases.  Therefore,  this  research  aims  to  develop  a  method that  can  analyze  customer  payment  delays  in the  fintech  industry.  The  primary  objective  is  to assist companies in identifying customers likely to experience late payments, enabling them to take  appropriate  actions.  In  this  study,  author  collect  monthly  outstanding  payment  data, borrower age, gender-based information, and other factors that may influence payment delays. The  C4.5  Algorithm  is  utilized  to  construct  a  decision  tree  that  can  analyze  the  likelihood  of payment delays. It is expected that the use of the C4.5 Algorithm method can provide accurate analysis of customer payment delays. Thus, fintech companies can take more effective steps in addressing this issue and enhance their credit risk management. This research holds significant relevance  in  the  ever-evolving  fintech  industry,  where  understanding  customer  behavior  and credit risk management are key factors for success.
Keywords : Payment Delays, Fintech, Risk Management, C4.5 Algorithm
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E- ISSN 2503-2933 167

## 1. PENDAHULUAN
Fintech  merupakan  sebuah  inovasi  pada  industri  jasa  keuangan  yang  memanfaatkan penggunaan  teknologi.  Produk  fintech  biasanya  berupa  suatu  sistem  yang  dibangun  guna menjalankan  mekanisme  transaksi  keuangan  yang  spesifik.  Model  keuangan  baru  ini,  fintech dimulai  pertama  kali  pada  tahun  2004  oleh  Zopa,  yaitu  institusi  keuangan  di  Inggris  yang menjalankan  jasa  peminjaman  uang.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  Bitcoin  yang  digagas  oleh Satoshi Nakamoto pada tahun 2008 [1]. Dalam pengertian yang lebih luas, Fintech didefinisikan sebagai  industri  yang  terdiri  dari  perusahaan-perusahaan  yang  menggunakan  teknologi  agar sistem keuangan dan penyebaran dari layanan keuangan menjadi lebih efisien [2]. Pertumbuhan industri fintech (financial technology) di Indonesia telah menjadi sorotan utama dalam beberapa tahun  terakhir.  Inovasi  teknologi  keuangan  telah  memungkinkan  masyarakat  mengakses beragam  layanan  finansial,  mulai  dari  pinjaman  online  hingga  investasi  tanpa  perlu  melalui proses  yang  rumit.  Dalam  industri  fintech,  terdapat  berbagai  jenis  layanan,  salah  satunya merupakan fintech lending, yang  memungkinkan individu dan usaha kecil untuk  mendapatkan pinjaman  tanpa  harus  melibatkan  bank  tradisional.  Fintech  Lending  atau  disebut  juga  Fintech Peer-to-Peer  Lending  atau  Layanan  Pinjam  Meminjam  Uang  Berbasis  Teknologi  Informasi (LPMUBTI)  merupakan  salah  satu  inovasi  pada  bidang  keuangan  dengan  pemanfaatan teknologi yang memungkinkan pemberi pinjaman dan penerima pinjaman melakukan transaksi pinjam  meminjam  tanpa  harus  bertemu  langsung.  Mekanisme  transaksi  pinjam  meminjam dilakukan  melalui  sistem  yang  telah  disediakan  oleh  Penyelenggara  Fintech  Lending,  baik melalui aplikasi maupun laman website.
Sementara fintech telah membawa dampak positif dengan kemudahan akses ke layanan keuangan,  perkembangan  sektor  ini  juga  membawa  tantangan  yang  perlu  diatasi.  Banyaknya penyedia  fintech  yang  muncul  telah  menciptakan  isu-isu  baru  terkait  pengelolaan  finansial, keamanan,  dan  perlindungan  konsumen.  Masalah  terbesar  yang  muncul  terkait  dengan penggunaan  fintech  merupakan  kesulitan  konsumen  dalam  membayar  kewajiban  finansial, dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  seperti  perubahan  ekonomi,  pekerjaan,  dan  tingginya  tingkat suku bunga yang ditawarkan.
Studi-studi  sebelumnya  telah  menyoroti  berbagai  aspek  yang  terkait  dengan perkembangan  fintech  di  Indonesia.  Misalnya,  penelitian  oleh  Faidatul  Ainiyah  dan  Indah Yuliana  (2022)  mengeksplorasi  dampak  sosial  dan  ekonomi  dari  adopsi  fintech  di  kalangan masyarakat,  dengan  menyoroti  perubahan  perilaku  konsumen  dan  pola  pengeluaran  keuangan. Penelitian  ini  menggarisbawahi  perlunya  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  bagaimana fintech memengaruhi dinamika ekonomi rumah tangga di Indonesia.
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Indah  Cahyani,  Ismanto  dan  Fitri  Kumalasari  (2023) mencoba  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  memengaruhi  tingkat  adopsi  fintech  di Indonesia,  termasuk  aspek-aspek  seperti  persepsi  risiko,  kepercayaan,  dan  ketersediaan infrastruktur  teknologi.  Namun,  meskipun  penelitian  ini  memberikan  wawasan  yang  berharga tentang determinan adopsi fintech, masih ada kebutuhan untuk lebih memahami cara-cara untuk mengatasi hambatan-hambatan tersebut, terutama di kalangan masyarakat yang kurang terlayani. Selain itu, penelitian oleh Fatika Redita Suryadarma dan Maldini Faqih (2024) mengeksplorasi dampak  regulasi  terhadap  pertumbuhan  dan  inovasi  dalam  industri  fintech  di  Indonesia. Meskipun  regulasi  diperlukan  untuk  melindungi  konsumen  dan  menjaga  stabilitas  pasar, penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  regulasi  yang  tidak  proporsional  dapat  membatasi  inovasi dan pertumbuhan industri fintech. Dalam konteks ini, masih diperlukan pemahaman yang lebih baik  tentang  bagaimana  mengembangkan  kerangka  regulasi  yang  seimbang  untuk  mendukung pertumbuhan fintech yang bertanggung jawab dan berkelanjutan di Indonesia.
168 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E-ISSN 2503-2933
Meskipun telah ada upaya untuk memahami dampak dan tantangan fintech, masih ada beberapa  kesenjangan  dalam  literatur  yang  perlu  diisi.  Pertama,  sedikit  penelitian  yang  fokus pada  strategi  konkret  untuk  meningkatkan  edukasi  keuangan  di  kalangan  konsumen  fintech. Kedua, belum banyak penelitian yang menyelidiki implikasi regulasi yang lebih ketat terhadap pertumbuhan  industri  fintech  di  Indonesia.  Ketiga,  ada  sedikit  pemahaman  tentang  bagaimana kerja  sama  antara  pemerintah,  lembaga  pengawas,  dan  industri  fintech  dapat  membentuk lingkungan yang lebih aman dan adil bagi konsumen.
Untuk mengatasi tantangan ini, langkah-langkah konkrit diperlukan. Pertama, perlunya peningkatan edukasi keuangan bagi konsumen agar lebih memahami risiko dan kewajiban yang terkait  dengan  penggunaan  fintech.  Kedua,  pentingnya  klarifikasi  peran  dan  tanggung  jawab penyedia  fintech  yang  terdaftar,  termasuk  pengawasan  yang  lebih  ketat  untuk  melindungi konsumen.  Perlindungan  hukum  yang  lebih  baik  juga  sangat  dibutuhkan,  termasuk  tindakan tegas  terhadap  praktik  penagihan  yang  melanggar  aturan.  Kerja  sama  antara  pemerintah, lembaga pengawas, dan industri fintech merupakan kunci dalam menciptakan lingkungan yang lebih aman dan adil bagi konsumen.
Penelitian  ini  penting  dalam  konteks  industri  fintech  yang  terus  berkembang,  di  mana pemahaman  perilaku  konsumen  dan  manajemen  risiko  kredit  menjadi  faktor  kunci  dalam kesuksesan perusahaan. Penting untuk menyadari bahwa walaupun fintech memberikan manfaat yang  signifikan,  tantangan  yang  muncul  harus  segera  diatasi  melalui  edukasi,  regulasi,  dan perlindungan  konsumen  yang  lebih  baik,  agar  fintech  tetap  menjadi  kekuatan  positif  dalam perkembangan ekonomi Indonesia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Metode Pengembangan Sistem
Dalam penelitian ini, penulis memanfaatkan model Feature Driven Development (FDD). FDD merupakan pendekatan yang mengacu pada pembuatan sistem menggunakan metode yang mudah dimengerti dan di implementasikan, teknik problem solving, dan pelaporan yang mudah dimengerti  dan  dikontrol  oleh  stakeholders  [3].  Dengan  menggunakan  metode  FDD,  tim pengembang diberikan informasi yang memadai dan alat yang diperlukan untuk menyelesaikan proyek.  Pemimpin  proyek  dan  manajer  mendapat  informasi  berkala  terkait  kemajuan  tim  dan proyek yang sedang berlangsung untuk mengurangi risiko. Pelaporan menjadi lebih terstruktur, tidak memberatkan, terjadwal, dan akurat. Pengguna juga dapat melihat kemajuan bagian yang relevan bagi mereka dan memberikan umpan balik selama tahap pengembangan dengan tujuan menciptakan sistem yang sesuai dengan keinginan klien.

## 2.2   Knowledge Discovery In Database (KDD)
Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD)  merupakan  sebuah  metode  untuk  memperoleh pemahaman  dari  data  yang  tersedia.  Dalam  sebuah  basis  data,  terdapat  berbagai  tabel  yang berkaitan  satu  sama  lain.  Pengetahuan  yang  ditemukan  melalui  proses  KDD  dapat  digunakan sebagai  dasar  pengetahuan  (knowledge  base)  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan. Meskipun istilah Knowledge Discovery in Database (KDD) dan data mining sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki konsep yang berbeda, tetapi tetap berkaitan. Data mining merupakan  salah  satu  tahap  dalam  proses  KDD.  Proses  KDD  secara  umum  dapat  diuraikan sebagai berikut [4]:
a. Data Selection : Proses pemilihan data dari kumpulan data operasional menjadi langkah awal sebelum proses penggalian informasi dalam Knowledge Discovery in Database (KDD). Data yang dipilih untuk proses data mining disimpan secara terpisah dari basis data operasional.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E- ISSN 2503-2933 169
b. Pre-processing  /  Cleaning :  Sebelum  menjalankan  proses  data  mining,  pembersihan  data diperlukan.  Proses  ini  mencakup  penghapusan  data  duplikat,  pemeriksaan  data  yang  tidak konsisten,  dan  perbaikan  kesalahan  data  seperti  kesalahan  penulisan.  Proses  pembersihan juga  melibatkan  "memperkaya"  data  yang  ada  dengan  informasi  tambahan  yang  relevan untuk Knowledge Discovery in Database (KDD), seperti data eksternal yang diperlukan.
c. Transformation Coding : Proses transformasi data yang telah dipilih sehingga data tersebut cocok  untuk  proses  data  mining.  Proses  coding  dalam  Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan tahap kreatif yang sangat tergantung pada jenis pola atau informasi yang akan dicari dalam basis data.
d. Interpretation  /  Evaluation : Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Tahap ini  merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  disebut  Interpretation.  Tahap  ini  mencakup pemeriksaan  apakah  pola  atau  informasi  yang  ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  pola atau informasi yang ada sebelumnya [5].

## 2.3   Data Mining
Data  mining  melibatkan  proses  semi  otomatis  yang  memanfaatkan  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk memperoleh dan mengidentifikasi informasi  pengetahuan  yang  bermanfaat  yang  ada  di  dalam  basis  data  yang  besar  [6].  Data mining bukanlah suatu bidang yang sepenuhnya baru. Salah satu kesulitan untuk mendefinisikan data  mining  merupakan  kenyataan  bahwa  data  mining  mewarisi  banyak  aspek  dan  teknik  dari bidang-bidang ilmu yang sudah mapan terlebih dahulu. Data mining merupakan teknologi yang mengkombinasikan  metode  analisis  konvensional  dengan  algoritma  canggih  untuk  mengolah data  dalam  jumlah  besar.  Istilah  data  mining  digunakan  untuk  mengungkapkan  pengetahuan yang tersembunyi dalam basis data. Dalam perkembangannya, data mining dimaksudkan untuk memperbaiki teknik-teknik tradisional agar mampu mengatasi tantangan yang disebabkan oleh [7]:
a. Volume  data  yang  sangat  besar :  Dengan  semakin  banyaknya  data  yang  tersedia  dalam bentuk  digital,  seperti  data  bisnis,  data  sosial,  atau  data  ilmiah,  data  mining  harus  mampu mengelola volume data yang besar dan mengekstraksi informasi yang relevan dari padatnya data ini.
b. Dimensi data yang tinggi : Data seringkali memiliki banyak atribut atau dimensi yang harus dianalisis.  Data  mining  harus  mampu  menghadapi  permasalahan  dalam  dimensi  data  yang tinggi, sehingga dapat mengidentifikasi pola dan hubungan antara atribut-atribut ini.
c .  Heterogenitas  dan  perbedaan  sifat  data :  Data  dapat  berasal  dari  berbagai  sumber  yang berbeda dengan format dan karakteristik yang beragam. Data mining harus dapat mengatasi heterogenitas  ini  dan  menyatukan  data  yang  berbeda  sifatnya  sehingga  dapat  diolah  secara efektif.
Data  mining  terbagi  ke  dalam  beberapa  kategori  berdasarkan  tugas  yang  dapat  dijalankan, yaitu :
a. Deskripsi :  Kategori  ini  berfokus  pada  menggambarkan  data  secara  statistik  atau  melalui ringkasan  karakteristik  penting.  Tujuannya  adalah  memberikan  gambaran  umum  tentang data. Metode Description merupakan salah satu fungsi dalam data mining untuk menemukan atau menggali sekumpulan data yang banyak [8].
b. Estimasi :  Estimasi  adalah  keseluruhan  proses  yang  memerlukan  serta  menggunakan estimator  untuk  menghasilkan  sebuah  estimate  dari  suatu  parameter.  Sedangkan  menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Estimasi adalah perkiraan, penilaian atau pendapat. Ini  memunjukkan  bahwa  istilah  estimasi  dapat  digunakan  secara  umum  untuk  menyatakan perkiraan, penilaian atau pendapat mengenai sesuatu [9].
170 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E-ISSN 2503-2933
c. Prediksi : Prediksi adalah tugas data mining yang berusaha untuk memprediksi nilai-nilai di masa  depan  berdasarkan  data  historis.  Ini  sering  digunakan  dalam  peramalan  bisnis  atau ilmiah.
d. Klasifikasi :  Klasifikasi  adalah  tipe  analisis  data  yang  dapat  membantu  orang  menentukan kelas label dari sampel yang ingin di klasifikasi. Klasifikasi merupakan Metode supervised learning,  metode  yang  mencoba  menemukan  hubungan  antara  atribut  masukan  dan  atribut target.  Tujuan  klasifikasi  untuk  meningkatkan  kehandalan  hasil  yang  diperoleh  dari  data [10].
e. Pengklusteran :  Pengklusteran  disebut  sebagai  segmention.  Metode  ini  mengidentifikasi kelompok  dalam  sebuah  kasus  yang  didasarkan  pada  kelompok  atribut  yang  memiliki kemiripan. Cara kerja pengklusteran memisahkan sejumlah kelompok data berdasarkan ciri masing-masing,  dimana  objeknya  dapat  berupa  orang,  peristiwa  dan  lainya  yang didistribusikan  ke  dalam  kelompok  sehingga  terdapat  beberapa  tingkatan  yang  saling berhubungan  antar  cluster,  kuat  dan  lemahnya  antar  anggota  dari  cluster  yang  berbeda terlihat pada anggota cluster yang sama [11].
f. Asosiasi :  Metode  asosiasi  atau  association  rule,  di  dalam  bidang  usaha  retail  metode association    rule  ini    lebih    dikenal    dengan    istilah    analisa    keranjang    belanja  (market basket  analysis). Dalam  persaingan  dunia  bisnis  sekarang ini  menuntut para  pelakunya untuk  senantiasa  mengembangkan  bisnis  mereka  dan  juga  agar selalu  bertahan  dalam persaingan.    Untuk    memenuhi    kebutuhan    tersebut    terdapat  beberapa    hal    yang    bisa dijalankan  salah  satunya  dengan  melakukan  analisis  data perusahaan [12].

## 2.4   Klasifikasi
Klasifikasi merupakan suatu proses dalam bidang ilmu data mining dan machine learning yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  atau  mengkategorikan  data  ke  dalam  kelas  atau kelompok  yang  telah  ditentukan.  Beberapa  metode  atau  model  yang  telah  dikembangkan  oleh peneliti untuk menangani masalah klasifikasi, antara lain:
a. Decision  Tree :  Model  ini  memodelkan  keputusan  dalam  bentuk  pohon,  dengan  setiap cabang pohon merepresentasikan keputusan berdasarkan atribut tertentu.
b. Naive  Bayes :  Model  ini  menggunakan  teorema  Bayes  untuk  klasifikasi,  sering  digunakan dalam klasifikasi teks dan analisis teks.
c. Jaringan  saraf  tiruan :  Jaringan  saraf  tiruan  adalah  model  yang  terinspirasi  oleh  struktur otak manusia dan digunakan dalam berbagai aplikasi klasifikasi.
d. Analisis  statistik :  Metode  statistik  digunakan  untuk  melakukan  analisis  data  dan membangun model klasifikasi.
e. Algoritma  genetik :  Algoritma  ini  terinspirasi  oleh  evolusi  biologis  dan  digunakan  untuk menemukan solusi terbaik dalam ruang pencarian besar.
f. Rough  sets :  Metode  ini  digunakan  dalam  pengklasifikasian  data  berdasarkan  kasus  yang lebih kasar, yang mungkin memiliki informasi yang kurang tepat.
g. Pengklasifikasi  k-nearest  neighbor :  Metode  ini  mengklasifikasikan  data  berdasarkan mayoritas tetangga terdekat dalam ruang atribut.
h. Metode berbasis aturan : Model ini menggunakan aturan-aturan yang ditemukan dalam data untuk klasifikasi.
i. Memory  based  reasoning :  Model  ini  berfokus  pada  penggunaan  pengetahuan  yang tersimpan dalam bentuk catatan atau memori.
j. Support  Vector  Machine :  SVM  adalah  model  yang  digunakan  dalam  klasifikasi  data dengan mencari pemisah terbaik antara kategori-kategori yang berbeda.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E- ISSN 2503-2933 171

## 2.5   Decision Tree
Decision tree merupakan salah satu metode klasifikasi yang memanfaatkan representasi berbentuk  pohon  (tree).  Dalam  representasi  ini,  setiap  node  (modul)  mewakili  sebuah  atribut, cabang-cabangnya  menggambarkan  nilai-nilai  atribut  tersebut,  dan  daun-daunnya  mewakili kelas. Node paling atas dari decision tree disebut sebagai root. Decision tree memiliki tiga jenis node, yakni [13]:
a. Root  Node ,  merupakan  node  paling  atas,  pada  node  ini  tidak  ada  input  dan  bisa  tidak mempunyai output atau mempunyai output lebih dari satu.
b. Internal  Node , merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
c. Leaf  node  atau  terminal  node ,  merupakan  node  akhir,  pada  node  ini  hanya  terdapat  satu input dan tidak mempunyai output.
Banyak algoritma yang digunakan dalam pembentukan pohon keputusan (decision tree), seperti  ID3,  CART,  dan  C4.5.  Data  dalam  pohon  keputusan  biasanya  diwakili  dalam  bentuk tabel yang terdiri dari atribut dan catatan-catatan. Atribut menggambarkan parameter-parameter yang digunakan sebagai kriteria dalam pembentukan pohon. Decision tree mengikuti aturan if- then  tanpa  memerlukan  parameter  dan  metrik  khusus.  Kekuatan  decision  tree  terletak  pada strukturnya  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami,  yang  memungkinkannya  untuk  menangani masalah  dengan  berbagai  jenis  atribut.  Decision  tree  juga  mampu  mengatasi  data  yang  hilang atau terdapat gangguan (noise) dalam data.

## 2.6   Algoritma C4.5
Pada akhir tahun 1970 hingga awal tahun 1980-an, seorang peneliti dalam bidang mesin pembelajaran, J. Ross Quinlan, mengembangkan model pohon keputusan yang dikenal sebagai ID3 (Iterative Dichotomiser). Meskipun sebenarnya proyek ini telah ada sebelumnya oleh E.B. Hunt,  J.  Marin,  dan  P.T.  Stone.  Kemudian,  Quinlan  menghasilkan  algoritma  yang  merupakan pengembangan  dari  ID3  yang  dikenal  sebagai  C4.5,  yang  berbasis  pada  supervised  learning. Serangkaian  perbaikan  yang  diterapkan  pada  ID3  mencapai  puncaknya  dengan  menciptakan sistem praktis dan berpengaruh dalam pembentukan pohon keputusan, yaitu C4.5. Perbaikan ini meliputi metode untuk mengatasi atribut numerik, nilai yang hilang, data yang tidak akurat, dan aturan  yang  menghasilkan  peraturan  dari  pohon.  Proses  pembentukan  pohon  keputusan  dalam algoritma C4.5 melibatkan beberapa tahapan, yaitu:
a.  Mempersiapkan  data  training.  Data  training  biasanya  diambil  dari  data  histori  yang  pernah terjadi sebelumnya atau disebut data masa lalu dan sudah dikelompokkan dalam kelas-kelas tertentu.
b.  Menghitung akar dari pohon. Akar akan diambil dari atribut yang akan terpilih, dengan cara menghitung  nilai  gain  dari  masing-masing  atribut,  nilai  gain  yang  paling  tinggi  yang  akan menjadi akar pertama.
Hitung nilai gain menggunakan rumus:
,   =    − || ||  ∗ …………………..(1)
Keterangan: S = Himpunan Kasus A = Fitur n = Jumlah partisi atribut A |Si| = Proporsi Si terhadap S |S| = Jumlah kasus dalam S
Sebelum  menghitung  nilai  gain  dari  atribut,  hitung  dahulu  nilai  entropy.  Untuk menghitung nilai entropy digunakan rumus :
172 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E-ISSN 2503-2933
=  − ∗  2 …………………………………. 2
Keterangan: S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S Pi = Proporsi Si terhadap S c. Ulangi langkah 2 dan 3 hingga semua record terpartisi. d. Proses pembentukan pohon keputusan berhenti saat:
1) Semua record dalam simpul N memiliki kelas yang sama.
2) Tidak ada atribut dalam record yang perlu dipartisi lagi.
3) Tidak ada record dalam cabang yang kosong.
2.7   Pengujian Akurasi Klasifikasi
Sebuah sistem yang melakukan klasifikasi diharapkan dapat melakukan klasifikasi semua data  dengan  benar,  tetapi  tidak  dipungkiri  bahwa  kinerja  suatu  sistem  tidak  bisa  100%  benar sehingga  sebuah  sistem  klasifikasi  harus  diukur  tingkat  akurasi  klasifikasinya.Untuk menghitung akurasi klasifikasi digunakan rumus [14]:
= !"#$% &$'$ ($) &*#$+,*$+*$ +-.$/$ 0-$/ !"#$% *#$+,*$+ ($) &#$*!*$ 1 100% ……….(3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Perhitungan Algoritma C4.5
Berikut  hasil  perhitungan  algoritma  C4.5  pada  14  data  yang  digunakan  pada  proses training  data.  Terdapat  3  kategori  pada  atribut  umur  yaitu  <19  tahun,  19-34  tahun  dan  35-54 tahun. Terdapat 4 kategori pada atribut domisili yaitu Surabaya, Bandung dan Jakarta. Terdapat 2 kategori pada atribut jenis kelamin yaitu Laki-laki dan Perempuan. Terdapat 2 kategori pada atribut Pekerjaan yaitu UMKM dan Non UMKM.
Tabel 1. Jumlah Data Training No Umur Domisili Jenis Kelamin Pekerjaan Lancar 1 <19 tahun Surabaya Laki- Laki UMKM Ya 2 <19 Tahun Bandung Laki-Laki Non UMKM Ya 3 19-34 tahun Bandung Perempuan Non UMKM Tidak 4 35-54 tahun Jakarta Perempuan UMKM Ya 5 35-54 tahun Jakarta Perempuan UMKM Tidak 6 19-34 tahun Surabaya Laki-Laki UMKM Ya 7 <19 tahun Bandung Laki-laki Non UMKM Ya 8 <19 tahun Bandung Perempuan Non UMKM Tidak 9 19-34 tahun Bandung Perempuan Non UMKM Ya 10  19-34 tahun Jakarta Perempuan UMKM Ya 11  35-54 tahun Surabaya Laki-laki UMKM Ya 12  35-54 tahun Surabaya Laki-laki Non UMKM Tidak 13  19-34 tahun Jakarta Perempuan Non UMKM Ya 14 <19 tahun Jakarta Laki-laki UMKM Tidak
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E- ISSN 2503-2933 173
Lalu,  akan  dihitung  jumlah  data,  jumlah  lancar,  jumlah  tidak  lancar,  entropy  (1)  dan gain (2) dari setiap kategori yang ada. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan C4.5 Node 1
Node  Atribut Kategori Jumlah Kasus Lancar  Tidak Lancar  Entropy Gain i Total 14 9 5 0,940286 Umur 0,049972 <19 tahun 5 3 2 0,970951 19-34 tahun 5 4 1 0,721928 35-54 tahun 4 2 2 1 Domisili 0,014956 Surabaya 4 3 1 0,811278 Bandung 5 3 2 0,970951 Jakarta 5 3 2 0,970951 Jenis Kelamin 0,016112 Laki-Laki 7 5 2 0,863121 Perempuan 7 4 3 0,985228 Pekerjaan 0,016112 UMKM 7 5 2 0,863121 Non UMKM 7 4 3 0,985228 Gambar 1. Decision Tree Node 1
Tabel 3. Jumlah Data Atribut Umur Kategori <19 Tahun
<19 Tahun No Umur Domisili Jenis Kelamin Pekerjaan Lancar 1  <19 Tahun  Surabaya Laki-Laki UMKM Ya 2  <19 Tahun  Bandung Laki-Laki Non UMKM Ya 3  <19 Tahun  Bandung Laki-Laki Non UMKM Ya 4  <19 Tahun  Bandung Perempuan Non UMKM Tidak 5  <19 Tahun Jakarta Laki-Laki UMKM Tidak
Atribut  yang  mempunyai  nilai  gain  terbesar  yaitu  atribut  Umur  dengan  gain  0,049972 sehingga  atribut  Umur  yang  dimasukkan  ke  dalam  node  1  pada  decision  tree  yang divisualisasikan pada Gambar 1. Lalu, akan dihitung jumlah data, jumlah lancar, jumlah entropy dan  gain  dari  setiap  kategori  yang  ada  dimana  data  tersebut  mempunyai  atribut  Umur  dengan kategori  <19  tahun.  Karena  atribut  Umur  sudah  digunakan  pada  decision  tree,  maka  atribut Umur tidak digunakan lagi. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 4.
174 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E-ISSN 2503-2933

## Tabel 4. Perhitungan C4.5 Node 1.2
Node Atribut Kategori Jumlah Kasus Lancar Tidak Lancar Entropy Gain i.ii Total 5 3 2 0,97095059 Domisili 0,419973 Surabaya 1 1 0 0 Bandung 3 2 1 0,91829583 Jakarta 1 0 1 0 Jenis Kelamin 0,321928 Laki-Laki 4 3 1 0,81127812 Perempuan 1 0 1 0 Pekerjaan 0,019973 UMKM 2 1 1 1 Non UMKM 3 2 1 0,91829583
Gambar 2. Decision Tree Node 1.2
Tabel 5. Jumlah Data atribut Domisili kategori Bandung Bandung No Domisili Jenis Kelamin Pekerjaan Lancar 1 Bandung Laki-Laki Non UMKM Ya 2 Bandung Laki-Laki Non UMKM Ya 3 Bandung Perempuan Non UMKM Tidak
Atribut  yang  mempunyai  nilai  gain  terbesar  yaitu  atribut  Domisili  dengan  gain 0,419973 dan kategori yang nilai Entropy nya tidak 0 yaitu Bandung, sehingga atribut Domisili dengan  kategori  Bandung yang  dihitung  selanjutnya   ke  dalam  node  1.3  yang  divisualisasikan pada Gambar 3. Lalu, akan dihitung jumlah data, jumlah lancar, jumlah entropy dan  gain dari setiap  kategori  yang  ada  dimana  data  tersebut  mempunyai  atribut  Domisili  dengan  kategori Bandung.  Karena  atribut  Domisili  sudah  digunakan  pada  decision  tree,  maka  atribut  Domisili tidak digunakan lagi. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 6
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E- ISSN 2503-2933 175
Tabel 6. Perhitungan C4.5 Node 1.3 Node Atribut Kategori Jumlah Kasus Lancar Tidak Lancar Entropy Gain i.ii Total 3 2 1 0,91829583 Jenis Kelamin 0,918296 Laki-Laki 2 2 0 0 Perempuan 1 0 1 0 Pekerjaan 0 Non UMKM 3 2 1 0,91829583
Gambar 3. Decision Tree Node 1.3
Karena semua node sudah dianalisis, maka decision tree pada kasus ini sudah selesai.

## 3.2   Pengujian
Pengujian hasil decision tree bertujuan untuk menghitung akurasi dari decision tree yang telah  dibentuk.  Semakin  tinggi  akurasi  decision  tree  maka  semakin  akurat  decision  tree  yang telah  dibentuk  untuk  mengklasifikasi  data-data  customer  fintech.  Data  yang  digunakan  untuk menguji  decision  tree  yang  telah  dibentuk  merupakan  data  pembayaran  customer  yang  sudah diketahui statusnya lancar atau terlambat yang dipilih secara acak. Jumlah data yang digunakan untuk pengujian merupakan sebanyak 14 data.
Dari  hasil  pengujian,  terdapat  13  data  yang  dapat  diklasifikasikan  dengan  akurat,  sedangkan terdapat 1 data yang tidak dapat diklasifikasikan dengan akurat. Untuk menentukan akurasi dari decision tree yang telah dibentuk, digunakan rumus (3).
176 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E-ISSN 2503-2933

## Akurasi  = 13 14 1100%
= 93%
Berdasarkan  perhitungan  diatas,  didapatkan  akurasi  dari  decision  tree  yang  telah dibentuk sebesar 93% dengan menggunakan 14 data yang dipilih.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan,  sistem untuk  melakukan  klasifikasi  keterlambatan  pembayaran  customer  berhasil  dibangun.  Sistem dapat  mengimplementasikan  algoritma  C4.5  sehingga  dapat  menghasilkan  pohon  keputusan (decision tree) dan sistem juga dapat mengklasifikasikan data baru sesuai dengan aturan-aturan klasifikasi  yang  ada  pada  pohon  keputusan  (decision  tree)  dimana  tingkat  akurasi  klasifikasi yang  didapatkan  sebesar  93%.  Terbentuknya  pola  yang  mengklasifikasi  data  customer  dengan menggunakan  metode  C4.5  memberikan  visualisasi  yang  dapat  dijadikan  opsi  dalam menentukan keputusan bagi pimpinan perusahaan.

## 5. SARAN
Berdasarkan hasil analisis, ada beberapa pertimbangan untuk penelitian di masa depan, yaitu:
1. Penelitian  berikutnya  sebaiknya  memilih  studi  kasus  dan  tema  dengan  jumlah  responden yang  memenuhi  target sampel.  Diharapkan juga  agar waktu  pengumpulan  kuesioner dapat diperpanjang dibandingkan dengan penelitian ini.
2. Penelitian  berikutnya  sebaiknya  mencoba  metode  lain  untuk  membandingkan  hasil penelitian dengan objek penelitian yang sama.
3. Penelitian  selanjutnya  yang  menggunakan  metode  serupa  sebaiknya  menambahkan  lebih banyak instrumen pernyataan yang lebih rinci terkait objek penelitian.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  banyak  untuk  berbagai  pihak  yang  sudah  memberi  dukungan  dan semangat selama penelitian ini, Dosen Pembimbing dan rekan – rekan sekalian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Muhamad,  R.,  Maulina,  E.  and  Kostini,  N.  (2018). “Fintech  As  One  of  The  Financing Solutions  For  SMEs”, AdBispreneur:  Jurnal  Pemikiran  dan  Penelitian  Administrasi Bisnis dan Kewirausahaan, 3(2), 89-100.
[2] Muzdalifa,  I.,  Rahma,  I.  A.,  &  Novalia,  B.  G.  (2018). “Peran  Fintech  Dalam Meningkatkan Inklusif Keuangan Pada Umkm di Indonesia”, Masharif Al-Syariah: Jurnal Ekonomi Dan Perbankan Syariah, 3(1), 1–24.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 11, No. 2, Juni 2024, Hal. 166-177 E- ISSN 2503-2933 177
[3] Nur,  Q.  (2021). “Implementasi  Konsep  Business  To  Customers  Nusa.Net  Dengan Teknologi  M-Commerce  Menggunakan  Metode  Feature  Driven  Development”, Bulletin of Information Technology (BIT), 2(2), 45-50.
[4] Mardi, Y. (2017) “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5”. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213–219.
[5] Widayati,  Q.  (2018) “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Teknik Classification  Untuk  Melihat  Potensi  Kepatuhan  Wajib  Pajak  Bumi  dan  Bangunan”, Jurnal Ilmiah MATRIK, 20(2), 163-174.
[6]   Novilla, D. A., Goejantoro, R. and Amijaya, F. D. T. (2019) “Klasifikasi Data Nasabah Asuransi  Dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  PT.  Prudential  Life Jalan MT. Haryono Samarinda) Classification of Insurance Data Customers Using Naive Bayes  Method  (Case  Study :  PT.  Prudential  Life  MT.  Haryono”, Jurnal  Eksponensial, 10(2),  95–102.
[7] Kamagi,  D.  H.  and  Hansun,  S.  (2014) “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Algoritma C4.5  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa”, Jurnal  ULTIMATICS,  6(1), 15–20.
[8] Saputro,  T.W.  (2020) “Metode  Deskripsi  Untuk  Mengetahui  Pola  Belanja  Konsumen pada Data Penjualan”, Jurnal INTEK, 3(1), 25-33.
[9] Nainel,  L.Y,  Buulolo,  E  and  Lubis,  I.  (2020) “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Estimasi Penjualan  Obat  Berdasarkan  Pengaruh  Brand  Image  Dengan  Algoritma  Expectation Maximization  (Studi  Kasus:  PT.  Pyridam  Farma  Tbk)”, JURIKOM  (Jurnal  Riset Komputer), 7(2), 214-224.
[10]   Hendrian,  S.  (2018) “Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan”, Faktor Exacta, 11(3), 266-274.
[11]  Jannah,  N  and  Yulianto,  T.  (2016) “Mengelompokkan  Siswa  Berprestasi  Akademik Dengan  Menggunakan  Metode  K  Means  VII  MTs  Hidayatul  Mubtadi’in  Pancoran Kadur”, Zeta Math Journal, 2(2), 41-45.
[12]  Astuti,  D.  T,  Hermanto,  I.T  and  Kaniawulan,  I.  (2016)  “Analisa  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Apriori  Untuk  Meningkatkan  Cross  Selling  dan  Up  Selling (Studi  Kasus  Rumah  Makan  Mas  Nurpurwakarta)”,    Jurnal  Teknologi  dan  Informasi (JATI), 6(2), 69-77.
[13]   Andriani,  A.  (2012) “Penerapan  Algoritma  C4.5  pada  Program  Klasifikasi  Mahasiswa Dropout”, in Seminar Nasional Matematika, 139–147.
[14]  Putranto, R. A., Wuryandari, T. and Sudarno (2015 ) “Perbandingan Analisis Klasifikasi antara Decision Tree dan Support Vector Machine Multiclass Untuk Penentuan Jurusan pada Siswa SMA”, Jurnal Gaussian, 4(4), 1007–1016.