## KLASIFIKASI KELANCARAN PEMBAYARAN PINJAMAN KOPERASI DENGAN METODE DECISION TREE
Raka Kandayu, Wilfrida Silaban, Malik Maulana, *Elvis Sastra Ompusunggu Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Sekip, Simpang Seikambing, Medan, Indonesia, 20111 E-mail:  *sastraelvis@gmail.com
ABSTRAK- Salah i satu i penyebab i kredit i bermasalah i adalah i kurang i telitinya i pihak i koperasi i dalam i survei i dan i analisis i pemberian i peminjaman. i Oleh i karena i itu, i analisis i kredit i dengan i teknik i data i mining i perlu i dilakukan i sehingga i dapat i meminimalisir i nasabah i terlambat i membayar i pinjaman i serta i mempersingkat i waktu i analisis i pemberian i pinjaman. i Penelitian i ini i bertujuan i untuk membuat sistem decision tree yang dapat digunakan sebagai klasifikasi  nasabah  peminjaman  berdasarkan  nilai  kelancaran  pembayaran  pinjamannya.  Pada  penelitian  ini atribut  yang  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menganalisis  kelacancaran  pembayaran  pinjaman  koperasi adalah  status  keanggotaan,  status  pernikahan,  pekerjaan,  pendapatan,  pengeluaran,  jaminan,  keperluan,  jumlah pinjaman dan lama pinjman. Algotitma C4.5 digunakan untuk membentu decision tree dengan cara mencari nilai entropy, gain info, split info, dan gain ratio pada setiap atribut untuk menentukan atribut akar dan cabangnya.
Kata kunci : data mining , koperasi, decision tree , algoritma C4.5

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbukan  teknologi  yang  sangat  pesat  telah menciptakan  kondisi  kaya  akan  data  namun  dengan sedikit  informasi  yang  dapat  di  ambil,  data  mining merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengubah  data menjadi  informasi  yang  dapat  mengatasi  kondisi tersebut [1]. Data  mining  sendiri  memiliki beberapa teknik  salah  satunya  adalah  klasifikasi.  Teknik klasifikasi  terdiri  dari  beberapa  metode  antara  lain adalah decision tree.
Decision  tree  adalah  salah  satu  metode klasifikasi yang paling populer, karena mudah untuk diinterpretasi  oleh  manusia.  Decision  tree  adalah model  prediksi  menggunakan  struktur  pohon  atau struktur  berhirarki.  Konsep  dari  pohon  keputusan adalah  mengubah  data  menjadi  decision  tree  dan aturan-aturan  keputusan.  Manfaat  utama  dari penggunaan  decision  tree  adalah  kemampuannya untuk membreak down proses pengambilan keputusan  yang  kompleks  menjadi  lebih  simple, sehingga pengambil keputusan akan lebih menginterpretasikan solusi dari permasalahan.
Koperasi  Rutan  Kelas  1  Medan  merupakan unit  koperasi  yang  mempunyai  kegiatan  utama penyediaan  jasa  penyimpanan  dan  pinjaman  dana kepada  anggota  koperasi  dengan  tujuan  memajukan kesejahteraan  anggota  koperasi  tersebut.  Namun pada  saat  ini  masih  banyak  nasabah  yang  kurang lancar dalam membayar pinjamannya dan memberikan  kerugian  pada  koperasi  rutan  kelas  1 Medan, hal ini terjadi dikarnakan kurang mampunya pihak  koperasi  dalam  menganalisa  nasabah  yang akan  melakukan  peminjaman  pada  koperasi  rutan kelas 1 Medan.
Menurut  Jajam  Haerul  Jaman,  dkk  dalam penelitiannya  berjudul  “Penerapan  algoritma  C4.5 untuk  penentuan  penerima  beasiswa”  menjelaskan bahwa data  mining dengan  metode decision  tree
dapat  digunakan  pada  klasifikasi  untuk  menentukan penerima beasiswa dan Erlin Elisa dalam penelitiannya yang berjudul “Analisis dan Penerapan Algoritma C4.5 dalam Data mining untuk
Mengidentifikasi Faktor- Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupdahatu
Adisesanti” menjelaskan decision  tree dapat digunakan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor kecelakaan kerja, oleh sebab itu penulis beranggapan bahwa data  mining dengan  metode decision  tree dapat digunakan pada bidang lainnnya[2][3].
Berdasarkan  data  yang  diperoleh,  maka  kami membuat  penelitian  mengenai  prediksi  kelancaran pembayaran  dari  sebuah  klasifikasi  atau  prediksi yang  ditonjolkan  dalam  metode decision  tree , misalnya sebuah unit Koperasi Rutan kelas 1 Medan dalam  membuat  sebuah  sistem  yang  cukup  akurat untuk  memprediksi  anggota  mana  yang  mampu melakukan  pembayaran  simpan  pinjam  dengan lancar.

## 1.2 Tujuan Penelitian
Untuk  meningkatkan  ilmu  pengetahuan  tentang data  mining  dengan  menggunakan  metode  Decision tree  dan  untuk  membantu  para  karyawan  koperasi untuk  lebih  mudah  dalam  prediksi  kelancaran pemabayaran pinjaman anggota koperasi.
1.3  Manfaat Penelitian
Meningkatkan pemahaman atau menambah ilmu pengetahuan  tentang  data  mining  menggunakan algoritma  C4.5,  Memberikan  prediksi  kelancaran pembayaran  pinjaman  koperasi  dan  Mengurangi resiko  pemberian  pinjaman  kepada  anggota  yang tidak lancar membayar.

## 2. ISI PENELITIAN
Dalam  Penelitian  ini  pengklasifikasian  nasabah menggunakan metode Decision tree Algoritma C4.5. Memerlukan  Atribut  dan  nilai  atribut  untuk
melakukan
perhitungan sehingga dapat mengklasifikasikan  nasabah  dengan  benar,  yaitu Status  keangotaan,  Status  pernikahan,  Pekerjaan, pendapatan,  pengeluaran,  jamian  keperluan,  jumlah pinjaman dan lama pinjaman.
Dalam  perhitungan  algoritma  C4.5  atribut  yang digunakan  ditentukan  dengan  cara  mencari  gain rasio terbesar, namun untuk mendapatkan gain rasio pertama-tama  harus  menghitung  entropy,  gain  info dan split info.

## 2.1 Nilai Entropy
Cara Menghitung Entropy : Entropy  =  ((-Total  Lancar/Total  Kasus)*Log2(Total Lancar/Total Kasus)+(-Total Macet/Total
Kasus)*Log2(Total Macet/Total Kasus) Tabel 2.1 Tabel Nilai Entropy Atribut Nilai Entropy Total 0,9868 Status Keanggotaan 1. Anggota 1.  0,7284 2. Bukan Anggota 2.  0 Status Pernikahan 1. Menikah 1.  0,9969 2. Belum Menikah 2.  0,9363 Pekerjaan 1. PNS 1.  0,8562 2. Karyawan Swasta 2.  0,9899 3. Wirausaha 3.  0,9517 4. Lainnya 4.  0,8948 Pendapatan 1. 0 – 2.500.000 1.  0,9865
2. 2.500.001 – 5.000.000 2.  0,9885 3. 5.000.001 – 7.500.000 3.  0,9726 4. 7.500.001 – 10.000.000 4.  0,9709 5. 10.000.000+ 5.  0 Pengeluaran 1. Kecil 1.  0,8418 2. Menengah 2.  0,9724 3. Besar 3.  0,9986 Jaminan 1. Surat Tanah 1.  0,9938 2. SK Kepegawaian 2.  0,7341 3. BPKB 3.  0,9709 4. Logam Mulia 4.  0,9725 5. Tidak Ada 5.  0,9544 Keperluan 1.Modal Usaha 1.  0,97 2.Pribadi 2.  0,9912 Jumlah Pinjaman [1]. 0 – 25.000.000 1.  0,9964 [2]. 25.000.001 – 50.000.000 2.  0,9962 [3]. 50.000.001 – 75.000.000 3.  0,9672 [4]. 75.000.001 – 100.000.000 4.  0,9985 [5]. 100.000.000+ 5.  0,7601 Lama Pinjaman 1. Pendek 1.  0,9998 2. Menengah 2.  0,982

## 2.2 Nilai Gain Info
Setelah  mengetahui  Nilai  Entropy  dengan perhitungan  Algoritma  C4.5,  Maka  selanjutnya  kita dapat mencari nilai gain info dengan cara :
Gain  info  =  (Entropy  Total)-((Total  Kasus  pada Nilai Atribut/Total Kasus)*Entropy Nilai atribut)
Tabel 2.2 Tabel Nilai Gain Info

## 2.3 Nilai Split Info
Setelah  mengetahui  Nilai  Gain  Info  dengan perhitungan  Algoritma  C4.5,  Maka  selanjutnya  kita dapat mencari Nilai Split Info dengan cara :
Split  info  =  -((jumlah  kasus  nilai  atribut1/total kasus*log2(jumlah kasus nilai atribut1/total kasus)))+ (jumlah kasus nilai atributN/total kasus*log2(jumlah kasus nilai atributN/total kasus)))).
Atribut Nilai Split Info Status Keanggotaan 0,8656 Status Pernikahan 0,8876 Pekerjaan 1,7007 Pendapatan 1,5222 Pengeluaran 1,4511 Jaminan 2,0617 Keperluan 0,8415 Jumlah Pinjaman 2,0727 Lama Pinjaman 1,5650 Atribut Gain Info Status Keanggotaan 0,4678 Status Pernikahan 0,008 Pekerjaan 0,0861 Pendapatan 0,015 Pengeluaran 0,224 Jaminan 0,0565 Keperluan 0,0012 Jumlah Pinjaman 0,0171 Lama Pinjaman 0,0062
Tabel 2.3 Tabel Nilai Split Info

## 2.4 Nilai Gain Ratio
Setelah  mengetahui  Nilai  Gain  info  dam  Split Info  dengan  perhitungan  Algoritma  C4.5,  Maka selanjutnya  kita  dapat  mencari  Nilai  Gain  Ratio dengan cara : Gain Ratio = Gain info/Split info
Gain  ratio  terbesar  disini  terdapat  pada  atribut Status  Keanggotaan,  sehinggga  atribut  Status Keanggotaan  di  pilih  sebagai  atribur  akar.  Setelah mendapatkan  atribut  akar  maka  selanjutnya  adalah menentukan  atribut  cabang  Decision  tree  dengan cara  yang  sama  ya  itu  ditentukan  berdasarkan  gain ratio  tertinggi,  adapun  Decision  tree  yang  terbentuk iyalah sebagai berikut :
1.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (wirausaha) dan Pengeluaran (besar) maka Kelas adalah Macet.
2.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (wirausaha) dan Pengeluaran  (kecil)  maka Kelas adalah Lancar.
3.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (wirausaha)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Keperluan  (modal  usaha)  maka  Kelas  adalah Lancar.
4.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (wirausaha)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Keperluan (pribadi) maka Kelas adalah Macet.
5.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (PNS) maka Kelas adalah Lancar.
6.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan  swasta)  dan  Pengeluaran  (menengah) dan Jaminan (logam mulia) dan Status Pernikahan (menikah) maka Kelas adalah Macet.
7.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan  swasta)  dan  Pengeluaran  (menengah) dan Jaminan (logam mulia) dan Status Pernikahan (belum  menikah)  maka  Kelas adalah Lancar.
8.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan  swasta)  dan  Pengeluaran  (menengah)
dan  Jaminan  (surat  tanah)  maka  Kelas  adalah Lancar.
9.  Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan  swasta)  dan  Pengeluaran  (menengah) dan Jaminan (BPKB) maka Kelas adalah Lancar.
10. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan  swasta)  dan  Pengeluaran  (menengah) dan  Jaminan  (tidak  ada)  maka  Kelas  adalah Macet.
11. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan swasta) dan Pengeluaran (besar) maka Kelas adalah Macet.
12. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (karyawan swasta) dan Pengeluaran (kecil) maka Kelas adalah Lancar.
13. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (kecil)  maka  Kelas adalah Lancar.
14. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (besar)  maka  Kelas adalah Macet.
15. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Jaminan  (logam  mulia)  dan  Keperluan  (pribadi) maka Kelas adalah Macet.
16. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Jaminan  (logam  mulia)  dan  Keperluan  (modal usaha) maka Kelas adalah Lancar.
17. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Jaminan (BPKB) maka Kelas adalah Macet.
18. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Jaminan (surat tanah) maka Kelas adalah Lancar.
19. Jika Status Keanggotaan (anggota) dan Pekerjaan (lainnya)  dan  Pengeluaran  (menengah)  dan Jaminan (tidak ada) maka Kelas adalah Macet.
20. Jika  Status  Keanggotaan  (bukan  anggota)  maka Kelas adalah Macet.

## 3.  KESIMPULAN
Sitem data mining decision tree dapat memberikan  kelasifikasi  kelancaran  pembayaran pinjaman  koperasi  menggunakan  algoritma  C4.5 dengan  cara  menghitung  nilai  entropy,  gain  info, split  info,  dan  gain  ratio  untuk  menentukan  atribut akar  dan  cabang  pada  decision  tree.  Pada  penelitian ini  gain  raito  terbesar  terdapat  pada  atribut  status keanggotaan  yaitu  sebesar  0,5404  sehingga  atribut status ke anggotaan di pilih menjadi atribut akar.
Atribut Gain Ratio Status Keanggotaan 0,540485902 Status Pernikahan 0,009404223 Pekerjaan 0,05066954 Pendapatan 0,009895335 Pengeluaran 0,015450843 Jaminan 0,027418345 Keperluan 0,001494709 Jumlah Pinjaman 0,008270782 Lama Pinjaman 0,004010801 Tabel 2.4 Tabel Nilai Gain Ratio
St at us K ea ng go ta an
Pe ke rja an An gg ot a
Ka ry aw an Sw as ta La in ny a
PN S W ira us ah a
Pe ng elu ar an Bes ar Kec il
M en en ga h M ac et La nc ar
Ja m in an BP KB Lo ga m M ul ia Su ra t T an ah Tid ak A da
La nc ar St at us P er nik ah an La nc ar M ac et Bel um M en ika h M en ika h La nc ar M ac et Pe ng elu ar an Bes ar Kec il La nc ar M ac et M en en ga h Ja m in an
Lo ga m M ul ia Su ra t T an ah Tid ak A da BP KB M ac et M ac et
M ac et
La nc ar Bu ka n An gg ot a La nc ar Pe ng elu ar an Bes ar Kec il M en en ga h M ac et La nc ar
Ke pe rlu an M ac et La nc ar M od al Us ah a Pr ib ad i M ac et G a mb a r 2 .1 Dec is io n T re e

## 4. PENUTUP
Pengembangan  dan  perbaikan  pada  sistem klasifikasi  pembayar  pinjaman  koperasi  perlu dilakukan  guna  memperoleh  hasil  yang lebih akurat dalam mengklasifikasikan nasabah peminjma. Beberapa antara lain menggunakan metode yang lain selain  decision  tree  C4.5,  mencari  faktor  lain  yang dapat digali dari data yang tersedi dan memperbanyak jumlah data sehingga dapat membentuk decision tree yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nunjoko,  dan  K.  Hendra,  “Aplikasi datamining untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma apriri  di  ibidarma  bandar  lampung,”  Jurnal TIM  Darmajaya,  vol.  02,  no.  01,  pp.  79-93, Mei 2016
[2]. E.  Elisa,  “Analisa  dan  penerapan  algoritma c4.5 dalam data
mining untuk mengidentifikasi faktor-faktor penyebab kecelakaan  kerja  konstruksi  pt.  arupadhatu adesesanti,”  JOIN,  vol.  02,  no.  1,  pp.  36-41,
Juni 2017.
[3]. J.  H.  Jaman,  dan  N.  I.  P.  Astuti,  “Penerapan algoritma  C4.5  untuk  penentuan  penerima beasiswa,”  Techno  Explore,  vol.  03,  no.  01, pp. 25-29, April 2018.
[4]. R. Indri, “Perbandingan performasi algoritma c4.5  dan  cart  dalam  klasifikasi  data  nilai mahasiswa  prodi  teknik  komputer  politeknik negeri padang,” Jurnal TEKNOIF, vol. 2, No. 1, pp. 40-46, April 2014.
[5]. Informatikalogi. “Algoritma C4.5,”
informatikalogi,  16  Oktober  2017,  [Online]. Tersedia: https://informatikalogi.com/algoritma-c4-5. [Diakses: 20 Juli 2021]
[6]. Z.  Azmi,  “Decision  tree  berbasis  algoritma untuk  pengambilan  keputusan,”        Junal Ilmiah SAINTIKOM, vol. 12, no. 3, pp. 158- 164, September 2013.
[7]. P.  Meilina,  “Penerapan  data  mining  dengan metode  kalsifikasi  menggunakan  decision tree dan regresi,” Jurnal Teknologi
Universitas  Muhammadyah  jakarta,  vol.  07, no. 1, pp. 11-20, Januari 2015.
[8]. T. Novianti, “Aplikasi data mining
menggunakan  metode  decision  tree  untuk menampilkan  laporan  hasil  nilai  akhir mahasiswa,”  Jurnal  Ilmiah  NERO,  vol.  01, no. 3, pp. 198- 203, Juli 2015.
[9]. A. Kurniawan, “Materi Tentang Data mining Lengkap,”  gurupendidikan,  20  Juli  2021,
[Online].Tersedia: https://www.gurupendidikan.co.id/data- mining. [Diakses: 25 Juli 2021]
[10].  N.Iriadi,  “Penerapan  algoritma  klasifikasi data  mining  dalam  penentuan  pemberian
pinjaman  koperasi,”  jurnal  paradigma,  vol. 14, no. 2, pp. 120-129, September 2012.
[11]. N.  Azwanti,  “Analisa  algoritma  c4.5  untuk memprediksi  penjualan  motor  pada  pt. capella  dinamik  nusantara  cabang  muka kuning,”   Jurnal Ilmiah Ilmu  Komputer,  vol.
13, no. 1, pp. 33-38, Februari 2018.