## KLASIFIKASI KINERJA PEMBAYARAN  ANGSURAN DENGAN
ALGORITMA NAIVE BAYES (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Kurniawati 1 , Dwi Marisa 2 , Sigit Mintoro 3 , Supriyanto 4 , Sani Hanika lubis 5 , Sri Lestari 6
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 123456
Jalam Negara 03 Candimas Kotabumi Lampug Utara 123456
E-mail : kurniawati@dcc.ac.id 1 , dwimarisadcc@dcc.ac.id 2 , sigitmintoro76@mail.com 3 , supriyanto@dcc.ac.id 4 , sani@dcc.ac.id 5 , srilestari.chaton@gmail.com 6

## ABSTRAK
Koperasi menurut Undang-Undang Nomor 25 tahun 1992 adalah “badan usaha yang beranggotakan orang seorang  atau  badan  hukum  koperasi  dengan  melandaskan  prinsip-prinsip  koperasi  sekaligus  sebagai gerakan  ekonomi  rakyat  yang  berdasarkan  atas  asas  kekeluargaan”.  . Bayes merupakan  teknik  prediksi berbasis  probabilistic  sederhana  yang  berdasarkan  pada  penerapan teorema  bayes (atau  aturan  Bayes) dengan asumsi  independensi (ketidaktergantungan)  yang kuat (naïf).  Sistem klasifikasi data  nasabah  ini digunakan  untuk  menampilkan  informasi  klasifikasi  lancar,  kurang  lancar  atau  tidak  lancarnya  calon nasabah dalam  membayar angsuran kredit. Dengan  menggunakan algoritma naïve bayes dan diterapkan kedalam    bahasa  pemrograman delphi .  Kriteria  yang  digunakan  adalah  nama,usia,jenis kelamin,alamat,status perkawinan,jumlah
simpanan,
jumlah kredit,jangka waktu,anggunan,pekerjaan,tujuan  kredit.  hasil  klasifikasi  tersebut  adalah  class  lancar  dengan  nilai probabilitas  4,001-5,550,  class  kurang  lancar  dengan  nilai  probabilitas  2,851-4,000,  class  tidak  lancar dengan nilai probabilitas 0,005-2,850.
Kata kunci : Data mining, klasifikasi, data nasabah koperasi

## ABSTRACTS
Cooperative according to Law Number 25 of 1992 is "a business entity consisting of individuals or legal entities of cooperatives by basing the principles of cooperatives as well as a people's economic movement based on the principle of kinship". . Bayes is a simple probabilistic-based prediction technique based on the application of the Bayes theorem (or Bayes rule) with strong (naïve) independence assumptions. This customer  data  classification  system  is  used  to  display  current  classification  information,  substandard  or non-smoothness  of  prospective  customers  in  paying  credit  installments.  By  using  the  Naïve  Bayes algorithm  and  applied  into  the  Delphi  programming  language.  The  criteria  used  are  name,  age,  gender, address, marital status, deposit amount, credit amount, time period, grace, occupation, purpose of credit. the  results  of  the  classification  are  current  classes  with  probability  values  4.001-5.550,  substandard classes with probability values 2,851-4,000, non-current classes with probability values 0,005-2,850.
Keywords: Data mining, classification, cooperative customer data

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi  menurut  Undang-Undang  Nomor  25 tahun  1992  adalah  “badan  usaha  yang beranggotakan orang seorang atau badan hukum koperasi  dengan  melandaskan  prinsip-prinsip koperasi  sekaligus  sebagai  gerakan  ekonomi rakyat yang berdasarkan atas asas kekeluargaan”. Atas  berkat  rahmat  Allah  SWT.  segenap pengurus,  badan  pengawas  dan    sebanyak  37 orang  anggota  KUD.  Usaha  Bersama  yang berkedudukan  di  Komplek  Pasar  Baru  Desa Trimodadi,  Kec.  Abung Selatan  Kab. Lampung Utara,  dengan  semangat  dan  tekat  untuk memperbaiki  tatanan  perekonomian  dan  usaha, pada  tanggal  27  Desember  2004  di  aula  kantor KUD.  Usaha  Bersama  bermusyawarah  untuk
meningkatkan  status  Unit  Simpan  Pinjam. Usaha  Bersama  menjadi  badan  usaha  baruyang lebih  besar  yaitu  dalam  badan  usaha  yang bernama Koperasi Simpan Pinjam Bina Bersama.  Permasalahan  yang  sering  timbul dalam koperasi simpan pinjam adalah banyaknya  nasabah  yang  menunggak  dalam membayar  kredit,  sehingga  di  perlukan  sebuah sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  nasabah mana  yang  masuk  kedalam  keklompok  lancar, kelompok  kurang  lancar,  dan  kelompok  tidak lancar dalam membayar kredit.
Sebuah koperasi pastilah  mempunyai data  yang begitu  besar.  Banyak  yang  belum  menyadari bahwa dari pengolahan data-data tersebut dapat memberikan  informasi  berupa  klasifikasi  data nasabah yang akan bergabung pada koperasi itu sendiri. Penggunaan teknik data mining diharapkan mampu memberikan informasi yang berguna  tentang  teknik  klasifikasi  data  nasabah yang  akan  bergabung  dalam  kelompok  lancar, kurang lancar dan tidak lancar dalam membayar kredit Adapun tujuan dari penelitian adalah untuk:
1. Mengklasifikasikan kinerja pembayaran nasabah  berdasarkan  hasil  perhitungan dengan metode naive bayes. 2. Menerapkan hasil perhitungan dengan
metode Naive  Bayes kedalam  bahasa pemrograman Delphi .

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Koperasi
Koperasi  adalah  perserikatan  yang  bertujuan memenuhi  keperluan  para  anggotanya  dengan cara  menjual  barang  keperluan  sehari-hari dengan  harga  murah  dan  tidak  bermaksud mencari untung. [1].

## 2.2 Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran  computer (machine  learning) untuk menganalisa dan mengekstrasi pengetahuan (knowledge) secara otomatis. [2].

## 2.3 Naive Bayes
Naïve  Bayes adalah mengasumsikan  bahwa nilai  dari  sebuah  input  atribut  pada  kelas  yang
diberikan  tidak  tergantung  dengan  nilai  dari atribut  yang  lain. Naive  Bayes mengestimasi peluang kelas bersyarat dengan mengasumsikan bahwa  atribut  adalah independen  secara bersyarat yang diberi label kelas y. [3].

## 2.4 Waterfall
Waterfall adalah  model  klasik  yang  bersifat sistematis, berurutan dalam membangun software .  Nama  model  ini  sebenarnya  adalah “Linear  Sequential  Model” .  Model  ini  sering disebut  juga  dengan “classic  life  cycle” atau metode waterfall. Model  ini termasuk ke dalam model generic pada  rekayasa  perangkat  lunak dan  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Winston Royce  sekitar  tahun  1970  sehingga  sering dianggap  kuno,  tetapi  merupakan  model  yang paling banyak dipakai dalam Software
Engineering (SE).  Fase-fase  dalam Waterfall Model menurut referensi Pressman :
a. Communication ( Project Initiation & Requirements Gathering ) b. Planning ( Estimating, Scheduling, Tracking ) c. Modeling ( Analysis & Design )
d. Construction ( Code & Test )
e. Deployment  ( Delivery,  Support,  Feedback ). [4].
2.5 Menghitung jumlah kasus
1.Data Pelatihan
2.DataTesting
Untuk Mengetahui klasifikasi nasabah maka langkah-langkahnya adalah : Data Testing Pertama

## 1. Hitung jumlah class/label
P(Y=Lancar) = 22/46 = 0,4782 P(Y=Kurang Lancar) = 10/46 = 0,2173
P(Y=Tdk Lancar) = 14/46 = 0,3043
2. Hitung  jumlah  kasus  yang  sama  dengan label yang sama
P (1= 1b | Y = Lancar) = 10/21 P (1 = 1b | Y = Kurang Lancar) =   5/21 P (3  = 3b | Y = Lancar) =  9/14 P (3  = 3b | Y = Kurang Lancar) =  3/14 P (3   = 3b| Y = Tdk lancar) =  2/14 P (4  = 4a | Y = Lancar) = 14/34 P (4  = 4a | Y = Kurang Lancar) =  8/34 P (4  = 4a | Y = Tdk lancar) =  12/34 P (5  = 5a | Y = Lancar) = 18/30 P (5 = 5a | Y = Kurang Lancar) =  7/30 P (5  = 5a | Y = Tdk lancar) =  5/30 P (6   = 6a | Y = Lancar) =  18/30 P (6  = 6a  | Y = Kurang Lancar) =  7/30 P (6  = 6a  | Y = Tdk lancar) =  6/30 P (7  = 7b | Y = Lancar) =  7/11 P (7  = 7b | Y = Kurang Lancar) =  3/11 P (7  = 7b  | Y = Tdk lancar) =  1/11 P (8  = 8b | Y = Lancar) =  7/14 P (8  = 8b | Y = Kurang Lancar) =  5/14 P (8 = 8b | Y = Tdk lancar) =  2/14 P (9   = 9a| Y = Lancar) =  14/28 P (9  = 9a | Y = Kurang Lancar) =  8/28 P (9  = 9a | Y = Tdk lancar) =  6/28 P (10  = 10a  | Y = Lancar) =  15/29 P (10  = 10a| Y = Kurang Lancar) =  8/29 P (10  = 10a  | Y = Tdk lancar) =  6/29
3. Kalikan  semua  variabel  Lancar,  kurang lancar dan tidak lancer
Lancar = 0.4761*0,5833*0,6428*0,4117*0,6*0,6*0,6363
*0,5*0,5*0,5172 = 0,0022 * 0,4782 = 0,001
Kurang Lancar =
0,2381*0,25*0,2142*0,2352*0,2333*0,2333*0, 2727*0,3571*0,2857*0,2758 = 1,2524 * 0,2173 = 0,2173
Tidak lancar =
0,2857*0,1666*0,1428*0,3529*0,1666*0,2*0,0 909*0,1428*0,2142*0,2068 = 4,5954 * 0,3043
= 1,3983
4. bandingkan hasil class lancar,kurang lancar dan tidak lancer
terlihat bahwa nilai probabilitas  kelas (P | Lancar) = 0,00, (P | Kurang Lancar) = 0,2173 dan (P | Tdk Lancar) = 1,3983
3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
1. HASIL
a. Skema Naive Bayes Start Baca Data Training Apakah Data Numeri k ? Jumlah dan Probabilitas Tabel Probabilitas Mean Tiap Parameter Standat Deviasi Tiap Parameter Tabel Mean dan Standar Deviasi Solusi Stop
Gambar 1. Skema Naive Bayes b. Flowchart Sistem
Gambar 2. Flowchart Sistem
c. Diagram Konteks
Gambar 3. Diagram Konteks d. Data flow diagram (DFD)

## Gambar 4. Data flow diagram (DFD)
3.2 PEMBAHASAN
a. Menu Login Aplikasi
Gambar 5. Menu Login Aplikasi
Cara menggunakan:
Jalan  kan  icon  aplikasi  yang  ada  didekstop  dan akan  muncul  login  admin  seperti  diatas, masukan  username  dan  password  yang  benar, jika  memasukan  dengan  benar  dan  klik  tombol login    maka  akan  masuk  ke  menu  aplikasi, namun  jika  salah  akan  menutup  menu  login aplikasi.
b. Menu Utama Aplikasi
Mu Insert,Up date dan Delete data Nasabah Data Nasaba h Input Variabe l Calon Proses Naive Bayes Hitung Jumlahdan Probabilitas Bandingkan hasil tiap kelas Probabilitas P.lan car
>P.k uran
P.kur ang lanca Lanc ar Kurang Lancar
Tidak Lancar Selesa i Admin Aplika si Data Mining dengan
Proses Pimpinan
Koperasi
L og in Admi n Admin Pros es Klasi fikas Data Nasabah Variabel calon nasabah Lap oran
Gambar 6. Menu utama Aplikasi
Cara menggunakan :
Pada  meu  utama  aplikasi  terdapat  tiga  tombol fungsi yaitu data nasabah, hasil testing dan hasil klasifikasi,  jika  tombol-tombol  ini  di  klik  satu persatu maka akan membuka input dari masing- masing fungsi tombol.

## c. Menu input data Nasabah
Gambar 7. Menu input data Nasabah
Cara menggunakan:
Pada  menu  data  nasabah  ini  terdapat  tombol fungsi yaitu tambah, simpan, hapus, editmimport  dan  keluar,  print  dan  hapus  semua data.  Serta  kotak  input  data  dari  kode  hingga tujuan kredit.
d. Menu import data testing
Gambar 8. Menu import data testing
Cara menggunakan:
Pada menu inpor  ini  digunakan  untuk menginputkan data hasil testing secara serentak dari fle excel ke dalam database testing, dengan cara  klik  tombol  browser  lalu  pilih  file  excel dan  klik  ok,  maka  data  akan  tampil  di  kotak sebelah  kiri,  lalu  klik  tombol  simpan  dan  data akan berpindah ke table nasabah

## 4, KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  maka  penulis dapat  mengambil  beberapa  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Sistem klasifikasi data nasabah ini digunakan  untuk  menampilkan  informasi klasifikasi  lancar,  kurang  lancar  atau  tidak lancarnya  calon  nasabah  dalam  membayar angsuran  kredit.  Dengan  menggunakan algoritma naïve bayes. 2. Hasil  klasifikasi  data  nasabah  dengan menggunakan metode naive bayes diterapkan  kedalam  bahasa  pemrograman delphi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Yuda  Septian  Nugroho. Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro . Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro 2015
[2]  Fuzy  Yustika  Manik1,  Kana  Saputra
Saragih. Klasifikasi  Belimbing Menggunakan Naïve Bayes Berdasarkan  Fitur  Warna  RGB. Manajemen  Informatika,  STMIK Kaputama, Binjai January 2017 [3]  Yuli  Murdianingsih. Klasifikasi  Nasabah Baik Dan Bermasalah Menggunakan Metode Naive Bayes .  Manajemen  Informatika STMIK  Subang,  Jawa  Barat    14 November 2015 [4] Bustami. Penerapan Algoritma Naive Bayes Untukmengklasifikasi Data Nasabah Asuransi. Teknik InformatikaUniversitasMaliku