## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## PENERAPAN MODEL CRISP-DM PADA PREDIKSI NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Dwi Bagus Saputra 1* , Vihi Atina 2 , Faulinda Ely Nastiti 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Duta Bangsa, Surakarta, Indonesia E-mail: 1* dwibaguss324@gmail.com, 2 vihi_atina@udb.ac.id, 3 faulinda_ely@udb.ac.id (* : corresponding author)
Abstrak- Kredit  macet  merupakan  salah  satu  tantangan  utama  yang  dihadapi  oleh  Koperasi  Simpan  Pinjam  Baitut  Tamwil Tazakka,  yang  berpotensi  mengancam  stabilitas  keuangan  dan  kesehatan  institusi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi efektivitas algoritma Random Forest dalam memprediksi kredit macet pada koperasi tersebut. Metode CRISP-DM diterapkan dalam penelitian  ini,  meliputi  tahap-tahap  pemahaman bisnis, pemahaman  data,  persiapan data, pemodelan,  evaluasi, dan deployment . Data  yang  digunakan  terdiri  dari  14  atribut  dan  190 record yang  telah  dibersihkan  dari  nilai  yang  hilang.  Hasil  pemodelan menunjukkan bahwa algoritma Random Forest mampu memberikan akurasi prediksi yang sangat tinggi, dengan akurasi terbaik mencapai 94,8% pada tabel:10. Evaluasi metrik kinerja seperti AUC, CA, F1 Score, Precision, Recall, dan MCC menunjukkan nilai yang  sangat baik,  mengindikasikan  kinerja  prediktif  yang  kuat.  Analisis confusion  matrix juga  mengonfirmasi  akurasi  prediksi yang tinggi dengan mayoritas prediksi benar pada kategori kredit macet, lancar, dan kurang lancar. Penelitian ini mengkonfirmasi bahwa algoritma Random Forest efektif dalam memprediksi kredit macet, menegaskan pentingnya penerapan machine learning dalam  pengelolaan  risiko  kredit,  dan  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap  stabilitas  keuangan  koperasi  melalui  prediksi kredit macet yang lebih akurat.
Kata Kunci: Koperasi Simpan Pinjam, Kredit Macet, Machine Learning , Prediksi Kredit, Random Forest
Abstract- Non-performing  loans  (NPLs)  are  one  of  the  main  challenges  faced  by  Baitut  Tamwil  Tazakka  Savings  and  Loan Cooperative, which can potentially threaten the financial stability and health of the institution. This study aims to evaluate the effectiveness of the Random Forest algorithm in predicting NPLs in the cooperative. The  CRISP-DM method is applied in this study,  encompassing  the  stages  of  business  understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation,  and deployment. The data used consists of 14 attributes and 190 records that have been cleaned of missing values. The modeling results show that the Random Forest algorithm can provide very high prediction accuracy, with the best accuracy reaching 94.8% on a 90:10 dataset split. Performance metrics evaluation such as AUC, CA, F1 Score, Precision, Recall, and MCC indicate very good values,  signifying  strong  predictive  performance.  Confusion  matrix  analysis  also  confirms  high  prediction  accuracy  with  most correct  predictions  in  the  categories  of  non-performing,  performing,  and  sub-performing  loans.  This  study  confirms  that  the Random Forest algorithm is effective in predicting NPLs, underscores the importance of applying machine learning in credit risk management, and contributes significantly to the financial stability of the cooperative through more accurate NPL predictions.
Keywords: Savings and Loan Cooperative, Non-Performing Loans, Machine Learning, Credit Prediction, Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Lembaga  keuangan  mikro,  seperti  Koperasi  Simpan  Pinjam  Baitut  Tamwil  Tazakka,  memainkan  peran  vital dalam mendukung perekonomian lokal dengan memberikan akses keuangan kepada masyarakat yang kurang mampu. Namun, meskipun peran mereka sangat penting, lembaga-lembaga ini sering kali dihadapkan pada tantangan serius, salah satunya adalah meningkatnya jumlah kredit macet [1]. Peningkatan jumlah kredit macet, yang disebabkan oleh pertumbuhan  portofolio  kredit  yang  signifikan,  memiliki  potensi  dampak  negatif  yang  serius  terhadap  stabilitas keuangan dan kesehatan lembaga keuangan mikro tersebut.
Dalam konteks ini, penting untuk mencari solusi yang efektif untuk mengidentifikasi dan memitigasi risiko kredit macet. Salah satu pendekatan yang menjanjikan adalah penggunaan teknik Machine Learning , khususnya algoritma Random Forest [2]. Teknik ini telah terbukti efektif dalam berbagai bidang, termasuk dalam prediksi risiko kredit. Random Forest mampu menggabungkan prediksi dari beberapa pohon keputusan untuk menghasilkan hasil prediksi yang lebih akurat dan stabil. Keunggulan utama dari metode ini termasuk kemampuannya untuk menangani jumlah besar data, variabel yang berkorelasi, dan menghindari overfitting [3].
Sejumlah penelitian telah dilakukan untuk mengatasi masalah serupa dalam konteks yang berbeda. Misalnya, penelitian  oleh  Salma  Navisa,  Luqman  Hakim,  dan  Aulia  Nabilah  (2021)  mengadopsi  metode CRISP-DM untuk membandingkan  berbagai  algoritma  klasifikasi  dalam  mengidentifikasi  genre  musik  di  platform Spotify [4].  Hasil penelitian tersebut memberikan wawasan berharga tentang performa berbagai algoritma klasifikasi dalam situasi yang mirip dengan penelitian ini. Penelitian lain yang relevan adalah "Implementasi Algoritma Klasifikasi Random Forest Untuk  Penilaian  Kelayakan  Kredit"  yang  dilakukan  oleh  Omar  Pahlevi,  Amrin,  dan  Yopi  Handrianto  (2023). Penelitian  ini  fokus  pada  penilaian  kelayakan  kredit  menggunakan  algoritma Random  Forest ,  dengan  tujuan

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
meningkatkan akurasi dan kecepatan dalam proses penilaian [5]. Hasil penelitian ini memberikan landasan yang kuat bagi pendekatan dalam memprediksi kredit macet.
Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas algoritma Random Forest dalam meningkatkan akurasi prediksi kredit macet di Koperasi Simpan Pinjam Baitut Tamwil Tazakka. Pendekatan yang mirip dengan penelitian sebelumnya  diterapkan  dengan  menggunakan  metode CRISP-DM untuk  memandu  proses  analisis  data.  Data  yang digunakan terdiri dari berbagai variabel yang relevan, seperti riwayat kredit, pendapatan, dan status pekerjaan, yang diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam kepada lembaga keuangan mikro ini.
Dengan merujuk pada penelitian terdahulu yang relevan, diharapkan penelitian ini akan memberikan wawasan berharga bagi praktisi di lapangan dalam mengelola risiko kredit dan menjaga kesehatan keuangan lembaga keuangan mikro. Selain itu, metode Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam memberikan prediksi yang akurat dan stabil, serta keunggulannya dalam mengatasi masalah overfitting dan menangani data yang kompleks dan berkorelasi tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Gambar 1. Tahapan Metode CRISP-DM
Pada  gambar  1  merupakan  alur  metode CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard  Process  for  Data  Mining), yang dirancang untuk memberikan panduan langkah demi langkah dalam proses pengumpulan data[6]. Metode ini terdiri dari enam tahap yaitu pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan deployment [7].

## 2.1 Pemahaman Bisnis (Business Understanding)
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  upaya  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  terperinci  mengenai permasalahan kredit macet yang dihadapi oleh Koperasi Simpan Pinjam Baitut Tamwil Tazakka. Langkah-langkah yang  akan  dilaksanakan  mencakup  studi  literatur  yang  menyeluruh  untuk  mendalami  konteks  permasalahan kredit macet, khususnya dalam ranah koperasi simpan pinjam mikro seperti Baitut Tamwil Tazakka. Analisis literatur ini akan  melibatkan  penelusuran  jurnal,  buku,  laporan,  serta  studi  kasus  yang  relevan  dengan  permasalahan  tersebut. Selain itu, data historis kredit yang tersedia pada koperasi akan dianalisis secara cermat guna memberikan pemahaman yang  lebih  terperinci  mengenai  pola  kredit  macet  yang  terjadi  di  masa  lalu,  faktor-faktor  yang  terkait,  serta

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
karakteristik  anggota  yang  mungkin  berperan  dalam  meningkatkan  risiko  kredit.  Integrasi  informasi  dari  berbagai sumber ini diharapkan akan membantu dalam memperoleh pemahaman yang komprehensif mengenai permasalahan kredit macet yang dihadapi oleh Koperasi Simpan Pinjam Baitut Tamwil Tazakka.

## 2.2 Pemahaman Data (Data Understanding)
Pada tahap ini, akan dilakukan proses pengumpulan, pemahaman, dan persiapan data yang akan digunakan dalam analisis. Langkah-langkah yang akan diambil meliputi pengumpulan data dari sumber-sumber yang relevan, seperti informasi tentang pinjaman yang diberikan oleh koperasi, riwayat pembayaran, dan data informasi anggota. Data yang terkumpul  akan  dipelajari  lebih  lanjut  untuk  memahami  struktur,  karakteristik,  dan  kualitasnya.  Ini  mencakup identifikasi  format  data,  penanganan  nilai  yang  hilang  atau  tidak  valid,  serta  penentuan  apakah  transformasi  atau normalisasi data diperlukan dengan menggunakan feature selection dari aplikasi orange .

## 2.3 Persiapan Data (Data Preparation)
Setelah  pemahaman  awal  terhadap  data  tercapai,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  persiapan  data  untuk analisis lebih lanjut, yang meliputi proses pemisahan dataset menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing . Selanjutnya,  dilakukan  visualisasi scatter  plot untuk  mendapatkan  gambaran  data  variabel.  Melalui  proses pengumpulan,  pemahaman,  dan  persiapan  data  yang  cermat,  dapat  dipastikan  bahwa  data  yang  digunakan  dalam analisis memiliki kualitas yang baik dan siap digunakan dalam pengembangan model prediksi kredit macet.

## 2.4 Pemodelan (Modelling)
Pada tahap pemodelan, dilakukan proses pembangunan model menggunakan aplikasi Orange , dengan fitur outlier function dari perangkat lunak Orange dapat membantu untuk mengurangi data yang tidak sesuai. Selain itu, teknik validasi silang juga digunakan untuk memvalidasi kinerja model dengan membagi data ke dalam subset pelatihan dan pengujian secara berulang [8].

## 2.5 Evaluasi (Evaluation)
Pada tahap evaluasi, dilakukan penilaian terhadap kinerja model yang telah dibangun untuk mengukur seberapa baik  model  tersebut  dalam  memprediksi  kredit  macet.  Langkah-langkah  evaluasi  mencakup  pengukuran  kinerja menggunakan  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall,  F1-score,  MCC  (Matthew  Correlation  Coefficient) [9],  serta analisis confusion matrix untuk memahami jenis kesalahan yang dilakukan oleh model [10].
Dalam praktiknya, pengukuran akurasi sering kali berasal dari matriks kebingungan, yang  juga dikenal sebagai matriks  klasifikasi.  Matriks  ini  menggambarkan  kelompok  yang  benar  dan  salah  yang  dibuat  oleh  pengklasifikasi untuk suatu set data tertentu. Setiap baris dan kolom dari matriks kebingungan mewakili kelas yang diprediksi dan kelas  sebenarnya  (aktual).  Makna  dari  setiap  elemen  dalam  matriks  kebingungan  dijelaskan  dengan  jelas  dalam analisis hasil pengklasifikasi pada Tabel 1 dibawah.
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Class Predicted Class C1 C2 C 1 n1,1 = number of C1 records classifed correctly n2,1 = number of C2 records classifed incorrectly as C1 C 2 n1,2 = number off C1 records classifed incorrectly as C2 n2,2 = number of C2 records classifed correctly
Matriks kebingungan dari Tabel 1 tersebut mengilustrasikan bagaimana pengklasifikasi membagi data ke dalam kategori yang tepat atau tidak tepat, berdasarkan kelas yang diprediksi dan kelas aktual. Analisis ini penting dalam evaluasi hasil pengklasifikasi untuk menilai kemampuan model dalam mengidentifikasi dengan akurat berbagai kelas dalam dataset yang diberikan.[11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Business Understanding
Seperti yang telah dibahas sebelumnya, permasalahan utama yang dihadapi adalah meningkatnya jumlah kredit macet  yang  tidak  terkendali.  Untuk  itu,  diperlukan  upaya  pencegahan  dengan  mencari  solusi  efektif  guna

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
mengidentifikasi dan mengurangi risiko kredit macet. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah teknik Machine Learning ,  khususnya  algoritma Random  Forest .  Teknik  ini telah  terbukti  efektif  dalam  berbagai  bidang,  termasuk prediksi  risiko  kredit  [12]  .  Setelah  menemukan  solusi  yang  tepat,  perlu  dilakukan  penelitian  dan  pemahaman mendalam  mengenai  algoritma Random  Forest yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  untuk  mencapai  hasil  yang diinginkan.

## 3.2. Data Understanding
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data privat yang diperoleh dari Lembaga Keuangan Koperasi Simpan Pinjam Baitut Tamwil Tazakka. Dataset yang berhasil dikumpulkan terdiri dari 14 atribut dan 190 record yang telah dibersihkan dari missing value , seperti yang ditunjukkan pada tabel 2 yang merupakan variabel yang akan digunakan  dalam  penelitian.  Penelitian  ini  akan  memanfaatkan  seluruh  atribut  dalam dataset dengan  tujuan  untuk meningkatkan akurasi prediksi kredit macet di Koperasi Simpan Pinjam Baitut Tamwil Tazakka.
Tabel 2. Dataset No Nama Type Role Values 1 Pekerjaan Categorical Feature Buruh, Karyawan, Pengusaha 2 Jumlah tanggungan Numeric Feature 3 Aset Numeric Feature 4 Total pendapatan Numeric Feature 5 Total pengeluaran Numeric Feature 6 Plafon Numeric Feature 7 Jangka (bulan) Numeric Feature 8 Sisa pokok pinjaman Numeric Feature 9 Bunga Numeric Feature 10 Tagihan ke Numeric Feature 11 Tagihan pokok Numeric Feature 12 Total tagihan Numeric Feature 13 Kolektibilitas Numeric Feature 14 Status Categorical Target Kurang Lancar, Macet, Lancar

## 3.3. Data Preparation

## 3.3.1 Data Latih dan Data Uji
Metode splitting data akan memisahkan data latih dan data uji. Dalam penelitian ini, akan diterapkan pruning dan menggunakan 10 pohon (trees) dengan kedalaman maksimal 5. Komposisi data latih dan data uji yang akan digunakan adalah sebagai berikut: 90% data latih dan 10% data uji, 80% data latih dan 20% data uji, 70% data latih dan 30% data uji, serta 60% data latih dan 40% data uji [13].

## 3.3.2 Visualisasi Scatter Plot
Gambar 2. Visualisasi Scatter Plot

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Pada gambar 2 menunjukan bahwa terdapat hubungan antara status kelancaran kredit dengan plafon pinjaman dan total tagihan menggunakan perangkat lunak Orange Data Mining. Kumpulan titik merah atau peminjam dengan status lancar mendominasi area dengan plafon pinjaman kecil dan total tagihan kecil. Sementara itu, kumpulan titik biru atau peminjam dengan status kurang lancar mendominasi area dengan  plafon pinjaman besar dan total tagihan besar.  Dari  analisis  deskriptif  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  status  kelancaran  kredit  dapat  dipengaruhi  oleh  plafon pinjaman dan total tagihan. Kemudian hasil scatter plot juga menunjukkan bahwa terdapat beberapa data yang terlalu jauh dari kelompok data lainnya. Beberapa data ini perlu dikeluarkan agar algoritma pembelajaran mesin dapat bekerja secara optimal.

## 3.3.3 Data Reduction
Dengan bantuan fungsi outlier dari Orange Software dapat membantu mengurangi data yang berada di luar jangkauan. Hasil dari outlier diperoleh 14 jumlah data yang tidak valid untuk digunakan pada gambar 3 dibawah.

## Gambar 3. Outlier - Orange
Setelah  dilakukan  reduksi  data,  data  tersebut  siap  digunakan  dalam  algoritma machine  learning .  Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan algoritma random forest untuk melatih dan pengujian data.
3.4. Modelling

## 3.4.1 Pythagorean Random Forest

## Gambar 4. Pythagorean Random Forest
Gambar 4 diatas merupakan hasil visualisasi dari Pythagorean forest dengan total 10 pohon menggambarkan mekanisme kerja algoritma random forest dalam menentukan prediksi.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.4.2 Cross Validation
Pada pemodelan dengan cross-validation menggunakan 10 fold , data latih dan data uji akan dibagi menjadi 10 partisi  yang  berbeda  [14].  Proses cross-validation akan  menggunakan  algoritma  yang  sama  yang  digunakan  pada pembagian dataset untuk random forest .
Tabel 3. Hasil Pembagian Data dan Cross Validation Dataset Akurasi Random Forest 90 - 10 94.8% 80 - 20 93.1% 70 - 30 93.8% 60 - 40 94.3% Cross Validation 94.4%
Pada  Tabel  3  diatas  menunjukan  hasil  dari  algoritma Random  Forest dengan  pembagian dataset 90:10 memberikan hasil akurasi terbaik tanpa menggunakan cross validation . Oleh karena itu, dalam penelitian ini, cross validation tidak diperlukan.

## 3.5. Evaluation
Kinerja prediksi dari algoritma random forest dapat diukur menggunakan berbagai metrik, termasuk AUC (area under the curve) , CA (akurasi), F1 Score, Precision, Recall , dan MCC . Berikut hasil pengukuran pada tabel dibawah dari berbagai metrik ini menunjukkan kinerja prediktif yang cukup baik, mendekati nilai 1 [15].
Tabel 4. Hasil Model Random Forest Model AUC CA F1 Prec Recall MCC Random Forest 0.999 0.974 0.974 0.976 0.974 0.961
Tabel 4 menggambarkan hasil evaluasi performa model Random Forest dalam penelitian ini. Model ini mencapai kinerja yang sangat baik dengan nilai AUC mencapai 0.999, mencerminkan kemampuan model dalam membedakan kelas-kelas dengan presisi tinggi. Akurasi ( CA ) sebesar 0.974 menunjukkan tingkat keakuratan model secara umum. F1  Score dan Precision masing-masing  mencapai  0.974  dan  0.976,  menunjukkan  keseimbangan  yang  baik  antara presisi  dan recall dalam  mengklasifikasikan  kelas  positif. Recall sebesar  0.974  menunjukkan  kemampuan  model dalam  mengenali  sebagian  besar  kasus  positif. Matthews  Correlation  Coefficient  (MCC) mencapai  0.961, mengindikasikan tingkat korelasi yang kuat antara prediksi model dengan label aktual, menegaskan kehandalan model Random Forest dalam analisis ini.
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix Predicted Actual Kurang Lancar Lancar Macet ∑ Kurang Lancar 63 1 0 64 Lancar 2 67 1 70 Macet 1 0 41 42 ∑ 66 68 42 176
Berdasarkan analisis Tabel 5 confusion matrix , dapat disimpulkan bahwa prediksi algoritma Random Forest dari total 176 data menunjukkan hasil yang akurat. Pada kategori kredit macet, terdapat prediksi 41 benar dari 42 data. Pada  kategori  lancar,  terdapat  67  prediksi  benar  dari  70  data.  Sementara  itu,  pada  kategori  kredit  kurang  lancar, terdapat 63 prediksi benar dari 64 data.
Pada gambar 5 menjelaskan proses secara keseluruhan prediksi menggunakan algoritma Random Forest. Proses penelitian dimulai dengan langkah awal pembersihan data untuk menangani nilai yang hilang dan mengurangi outlier yang berpotensi mempengaruhi akurasi prediksi. Selanjutnya, data dipersiapkan untuk analisis lebih lanjut.

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 5. Alur Prediksi Algoritma Random Forest Menggunakan Orange
Algoritma Random Forest kemudian diterapkan dengan konfigurasi yang telah ditentukan sebelumnya, termasuk spesifikasi  jumlah  pohon  ( trees )  dan  kedalaman  maksimal.  Model  dilatih  menggunakan  data  latih  guna mengidentifikasi pola yang signifikan dalam dataset. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan data uji, yang  menghasilkan  prediksi  yang  dapat  diandalkan  untuk  memahami  dan  mengantisipasi  fenomena  yang  relevan dalam  data  kredit.  Dengan  harapan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam pengelolaan risiko kredit yang lebih proaktif, berbasis pada prediksi kredit macet yang lebih akurat dan efektif dalam konteks keuangan mikro.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari studi ini menunjukkan bahwa algoritma Random Forest efektif dalam meramalkan kemungkinan kredit  macet  di  Koperasi  Simpan  Pinjam  Baitut  Tamwil  Tazakka,  dengan  mencapai  tingkat  akurasi  prediksi  yang tinggi  hingga  94,8%  pada  pembagian dataset 90:10.  Implikasi  dari  penelitian  ini  sangat  relevan  dalam  konteks manajemen risiko kredit di lembaga keuangan mikro, menawarkan pendekatan yang lebih akurat dan efisien untuk menjaga stabilitas keuangan institusi. Meskipun demikian, studi ini terbatas oleh keterbatasan dalam mengakses data yang lebih luas dan fokus hanya pada satu jenis algoritma Machine Learning . Untuk penelitian berikutnya, disarankan untuk  memperluas  cakupan  data  dan  menggabungkan  beberapa  algoritma  untuk  analisis  yang  lebih  menyeluruh. Dengan  demikian,  kontribusi  penelitian  ini  diharapkan  dapat  meningkatkan  strategi  manajemen  risiko  yang  lebih proaktif dan terapan, memberikan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat umum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y.  Rahmawati et  al. , “Analisis Penyelesaian Kredit Bermasalah Melalui  Rescheduling Untuk Meningkatkan Profitabilitas Pada Masa Pandemi Covid-19 Pada Koperasi Simpan Pinjam Dan Pembiayaan Syariah (KSPPS) Cisaat Analysis Of Problem Loan Solution Through Rescheduling To Increase Profitability During The Covid-19 Pandemic In Sharia Save And Finance Cooperatives (KSPPS) CISAAT,” : Journal of Economic, Business and Accounting , vol. 5, 2022, Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available: https://journal.ipm2kpe.or.id/index.php/COSTING/article/view/2512
[2]  E. Wahyu and H. Budianto, “Bank Bukopin Syariah dan Konvensional: Studi Pustaka (Library Research) dan Bibliometrik VOSviewer,” 2023, doi: 10.5281/zenodo.10049572.
[3]  J. Sanjaya, E. Renata, V. E. Budiman, F. Anderson, and M. Ayub, “Prediksi Kelalaian Pinjaman Bank Menggunakan Random Forest  dan  Adaptive  Boosting,” Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  6,  no.  1,  Apr.  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i1.2313.
[4]  S.  N.  Luqman et  al. ,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Genre  Musik  pada  Spotify  Menggunakan  CRISP-DM,”  2021. Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available: https://apic.id/jurnal/index.php/jsc/article/download/162/86
[5]  O.  Pahlevi  and  Y.  Handrianto,  “Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  Random  Forest  Untuk  Penilaian  Kelayakan  Kredit,” Jurnal Infortech , vol. 5, no. 1, 2023, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infortech

## Idealis: Indonesia Journal Information System
Volume 7, Nomor 2, Juli 2024 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 240-247 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[6]  H.  Indrawan,  B.  Irawan,  and T. Suprapti,  “Klasifikasi  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Access  by  KAI  Berbasis  Aspek  Dengan Algoritma Naïve Bayes dan SVM,” 2023. Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/8234
[7]  C.  Cahyaningtyas,  D.  Manongga,  and  I.  Sembiring,  “Algorithm  Comparison  And  Feature  Selection  For  Classification  Of Broiler  Chicken  Harvest,” Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  1717–1727,  Dec.  2022,  doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.6.493.
[8]  A.  B.  Prasetyo  and  T.  G.  Laksana,  “Optimasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  dengan  Teknik  Cross  Validation  Dengan Streamlit (Studi Data: Penyakit Diabetes),” 2022. [Online]. Available: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[9]  N. Hasdyna and R. Kesuma Dinata, “Analisis Matthew Correlation Coefficient pada K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Ikan Hias,” 2020. Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available:
https://jurnal.unej.ac.id/index.php/INFORMAL/article/download/18907/8555
[10] N. Khoirunnisaa, K. Nabila, N. Kesuma, S. Setiawan, A. Yunizar, and P. Yusuf, “Klasifikasi Teks Ulasan Aplikasi Netflix Pada  Google  Play  Store  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  SVM,” SKANIKA:  Sistem  Komputer  dan  Teknik Informatika , vol. 7, no. 1, pp. 64–73, 2024, Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/SKANIKA/article/view/3138
[11] T.  H.  Hasibuan  and  D.  Mahdiana,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Pada  Uin Syarif Hidayatullah Jakarta,” SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika , vol. 6, pp. 61–74, 2023, Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/SKANIKA/article/view/2976
[12] Intan Permata and Esther Sorta Mauli Nababan, “Application Of Game Theory In Determining Optimum Marketing Strategy In Marketplace,” Jurnal  Riset Rumpun  Matematika  Dan  Ilmu  Pengetahuan Alam , vol. 2, no. 2,  pp.  65–71,  Jul. 2023, doi: 10.55606/jurrimipa.v2i2.1336.
[13] A.  Citra  Mawani,  L.  Li  Hin,  and  D.  Anubhakti,  “Deteksi  Dini  Gejala  Awal  Penyakit  Diabetes  Menggunakan  Algoritma
Random Forest,” 2023. [Online]. Available:
http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/indexAjengCitraMawani|http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALI S/index|
[14] R. Rizqi Robbi Arisandi, B. Warsito, and A. Rachman Hakim, “Aplikasi Naïve Bayes Classifier (Nbc) Pada Klasifikasi Status Gizi  Balita  Stunting  Dengan  Pengujian  K-Fold  Cross  Validation,” Jurnal  Gaussian ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  130–139,  2022, [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[15] E. Budiawan and M. Tryana Sembiring, “Utilizing Science Data to Increasing The Number Msme Debtors at PT.Bank Central Asia.Tbk (Case Study of PT. Bank Central Asia.Tbk Kcu Tebing Tinggi),” Journal of Accounting Research, Utility Finance and Digital Assets , vol. 2, 2023, [Online]. Available: https://jaruda.org