## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178

## Implementasi Algoritma Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimazation untuk Penentuan Kredit

## Syaifur Rahmatullah
Prodi Teknik Informatika, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: syaifur.syl@nusamandiri.ac.id Email Penulis Korespondensi: syaifur.syl@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Kredit macet merupakan salah satu resiko kredit yang dihadapi oleh pelaku industri keuangan dan perbankan. Kredit macet  terjadi apabila  dalam jangka  panjang, lembaga keuangan  atau  perbankan tidak  dapat menarik pinjaman  kredit  dalam waktu  yang  telah  ditentukan.  Kredit macet  memiliki  dampak  yang  buruk  bagi  penyedia  kredit yaitu  berupa  resiko  kerugian Tentu saja hal ini tidak boleh dibiarkan berlarut-larut dan harus dicari jalan keluarnya. Namun untuk menjamin akurasi dalam penentuan kelayakan kredit diperlukan suatu algoritma yang akurat. Neural Network merupakan sebuah algoritma yang bisa memetakan  dan  mengklasifikasi  inputan  data  serta  dapat  digunakan  untuk  proses  prediksi  dari  beberapa  variable  yang  di inputkan ke dalam algoritma ini. Untuk dapat menambah akurasi dalam prediksi variabel – variabel penentu kelayakan kredit maka algoritma ini di optimasi dengan Particle Swarm Optimazation. Hasil penelitian berupan confusion matrix membuktikan akurasi Neural Network berbasis Particle Swarm Optimazation memliki tingkat akurasi sebesar 96,67% dan hasil AUC sebesar 0.965.
Kata Kunci: Kredit, Neural Network, Particle Swarm
Abstract− Bad credit is one of the credit risks faced by financial and banking industry players. Bad credit occurs if in the long run, financial institutions or banks cannot withdraw credit loans within the allotted time. Bad credit has a bad impact for credit providers  in  the  form  of  risk  of  loss.  Of  course  this  should  not  be  allowed  to  drag  on  and  must  be  resolved.  However,  to guarantee accuracy in determining creditworthiness, an accurate algorithm is needed. Neural Network is an algorithm that can map and classify data input and can be used for the prediction of several variables that are input into this algorithm. To be able to  add  accuracy  in  predicting  the  determinants  of  credit  worthiness,  this  algorithm  is  optimized  with  Particle  Swarm Optimazation. The results of the study in the form of confusion matrix prove that the accuracy of Neural Networks based on Particle Swarm Optimazation has an accuracy rate of 96.67% and AUC results of 0.965.
Keywords : Credit, Neural Network, Particle Swarm

## 1. PENDAHULUAN
Data dari Bank Indonesia, kegiatan terbesar dalam sebuah perbankan adalah perkreditan. Perkreditan pun tidak luput dari resiko. Resiko kredit merupakan salah satu resiko yang harus di ambil oleh bank dalam memberikan kredit  kepada  debitur,  resiko  ini  timbul  karena  terjadi  debitur  yang  tidak  bisa  memenuhi  janjinya  dalam  masa kredit[1]. resiko kredit semakin besar maka rasio Non Performing Loan ( npl) akan semakin besar[2], hal tersebut sangat  berbahaya  terhadap  suatu  bank  karena  akan  mengurangi  jumlah  modal  di  bank  tersebut[3].  Untuk meminimalisir  resiko  tersebut  di  perlukan  metode  atau  algoritma  yang  dapat  dijadikan  pedoman  untuk pengambilan keputusan pemberian kredit kepada debitur. Dalam penelitian sebelumnya telah di lakukan beberapa implementasi algoritma untuk meminimalisir resiko kredit diantaranya :
1. Penelitian yang dilakukan oleh adi sucipto dengan judul prediksi kredit macet melalui perilaku nasabah pada koperasi simpan pinjam dengan menggunakan metode algoritma klasifikasi c4.5, dalam penelitiannya beliau menggunakan  algoritma  c4.5  dengan  mengevaluasi  AUC,  ROC  dan  T-Test  dengan  rapidminer  dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 91,06%[4].
2. Penelitian yang dilakukan M. Husni Rifqo dan Ardi Wijaya dengan judul implementasi algoritma naïve bayes dalam penentuan pemberian kredit. Dalam penelitiannya mereka menggunakan beberapa dataset yang di ambil dari UCI dataset untuk di training menggunakan naïve bayes dan melakukan perbandingan terhadap accuracy dari  setiap  dataset  untuk  membuktikan  kehadandalan algoritma naïve bayes dalam menganalisa  penentuan kredit[5]
3. Penelitian  yang  dilakukan  Henny  Leidiyana  dengan  judul  penerapan  algoritma k-nearest  neighbor untuk penentuan resiko kredit kepemilikan kendaraan bemotor. Dalam penelitiannya beliau menggunakan algoritma k-nearest neighbor serta cross validation dengan mengevaluasi AUC, ROC dan Confusion Matrix . Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi sebesar 81,46 % untuk proses penentuan pemberian kredit[6].
4. Penelitian yang di lakukan Achmad Rifai dan Rizky Aulianita dengan judul Komparasi Algoritma Klasifikasi C4.5  dan Naïve  Bayes Berbasis Particle  Swarm  Optimization Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit.  Dalam penelitiannya mereka melakukan komparasi 2 algoritma dengan di optimasi particle swarm optimization. Hasil dari  penelitian  ini  adalah  terjadi  peningkatan  akurasi  setelah  di  lakukan  optimasi  oleh particle  swarm optimization untuk penentuan kredit[7]
Dari ke empat penelitian diatas dapat dilihat ada beberapa algoritma yang bisa di gunakan untuk proses penentuan pemberian kredit. Algoritma – algoritma yang dipakai tentu menghasilkan nilai accuracy yang berbeda sesuai dengan atribut yang dipakai dalam proses penelitian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
Seleksi fitur merupakan salah satu cara untuk meningkatkan accuracy dari suatu algoritma. Teknik seleksi fitur digunakan untuk menseleksi dan mengurangi fitur/atribut yang tidak relevan[8].
Dalam  hal  ini  peneliti  akan  melakukan  penerapan  metode neural  network yang  akan  di  optimasi  oleh metode seleksi fitur particle swarm optimization untuk mengetahui tingkat accurary algoritma ini untuk proses penetuan pemberian kredit.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  kali  ini  disusun  dengan  menggunakan  algoritma  Neural Network dan di optimasi dengan particle swarm optimization untuk mendapatkan hasil yang akurat, tahapannya adalah sebagai berikut :

## Gambar 1. Tahapan penelitian

## 2.2 Instrumen Penelitian
Dalam penelitian kali ini penulis menggunakan data primer nasabah bank yang telah melakukan pengajuan kredit di Bank DKI. Data nasabah kredit diambil dari salah satu Bank milik pemerintah daerah yaitu Bank DKI Jakarta Cabang Bendungan Hilir pada tahun 2018 sampai 2019, data  yang akan digunakan adalah data para nasabah kredit yang berjumlah 632 data debitur,  dari data yang di kumpulkan selama setahun tersebut ditemukan 97 debitur yang mengalami kredit macet. Dari Analisa sementara data tersebut ditemukan beberapa atribut yang di jadikan variable dalam penelitian kali ini, diantranya akun bank, lama pinjaman, jaminan, jumlah kredit, jumlah angsuran, umur, pekerjaan, masa kerja, gaji, persentase pemotongan gaji, jenis kelamin, status, pinjaman sebelumnya, response. Nilai dari atribut tersebut ada yang merupakan nilai kategorikal diantaranya akun bank, jaminan, pekerjaan, masa kerja, jenis kelamin, status, pinjaman sebelumnya.

## 2.3 Data Preparation
Untuk  menghasilkan  data  yang  berkualitas  dari  632  data  yang  telah  di  dapatkan  dilakukan  beberapa  Teknik preprocessing, yaitu [9] a. Data  validation,  untuk  mengidentifikasi  dan  menghapus  data  yang  ganjil  (outlier/noise),  data  yang  tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap (missing value)
Gambar 2. Data validation menggunakan aplikasi rapidminer.
b. Data integration  &  transformation ,  dilakukan  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi,  data  yang  berupa kategorikal di transformasi ke dalam bentuk angka sebagai berikut :
Tabel 1. Katergori Atribut
No Atribut Nilai Keterangan 1 akun_bank 1 Tidak Memiliki akun bank 2 Memiliki akun bank 2 lama_pinjam dalam bulan 3 Jaminan 1 Surat - Surat Berharga 2 Rumah 3 Tanah 4 Lain lain 4 Jumlah Kredit Jumlah kredit 5 Angsuran Jumlah angsuran 6 umur umur dalam tahun 7 pekerjaan 1 Pensiunan 2 PNS 3 Karyawan Swasta 4 Wiraswasta

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
No Atribut Nilai Keterangan 5 guru 8 masa_kerja 1 < 1 tahun 2 1 - 4 tahun 3 4 - 7 tahun 4 > 7tahun 9 Gaji Jumlah gaji 10 persentase _pemotongan_gaji 1 <10% 2 10 - 20% 3 20 - 30% 4 30 - 40 % 5 40 - 50 % 6 > 50 % 11 Jenis_kelamin 1 Pria 2 Wanita 12 Status 1 Single 2 Menikah 3 Bercerai 13 pinjaman sebelumnya 1 tidak ada pinjaman 2 ada pinjaman (belum lunas) 3 ada pinjaman (sudah lunas) 14  Response 1 Lancar 2 Bermasalah

## 2.4 Cross Validation
Cross validation merupakan cara untuk menemukan parameter terbaik dari satu model dengan menguji besarnya error pada data test. Setiap kelas data set harus diwakili proporsi yang tepat antara data training dan data testing. Data dibagi secara acak pada masing-masing kelas dengan perbandingan yang sama. Seluruh proses training dan testing  diulang  berkali-kali  dengan  sampel  yang berbeda  untuk mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  sampel tertentu. Tingkat kesalahan pada iterasi yang berbeda akan dihitung rata-ratanya untuk menghasilkan error rate[10]

## 2.5 Algoritma Neural Netwok
Neural  Network (NN) atau Jaringan Syaraf Tiruan  (JST) adalah suatu usaha untuk meniru fungsi otak manusia. Otak manusia diyakini terdiri dari jutaan unit pengolahan kecil, yang disebut neuron , yang bekerja secara paralel. Neuron saling terhubung  satu  sama  lain  melalui  koneksi neuron . setiap individu neuron mengambil input dari satu set neuron . Ini kemudian memproses input tersebut dan melewati output untuk satu set neuron .  Keluaran dikumpulkan oleh neuron lain untuk diproses lebih lanjut. Para otak manusia adalah jaringan kompleks neuron dimana koneksi tetap melanggar dan membentuk. Banyak model mirip dengan otak manusia telah diusulkan[11]
Gambar 3. Arsitektur Artificial Neural Network [11]
Setiap  node  (neuron)  dalam neural  network merupakan  sebuah  unit  pemrosesan.  Tiap  node  memiliki beberapa  masukan  dan  sebuah  keluaran.  Setiap  node  mengkombinasikan  beberapa  nilai  masukan,  melakukan kalkulasi, dan membangkitkan nilai keluaran (aktifasi). Dalam setiap node terdapat dua fungsi, yaitu fungsi untuk mengkombinasikan  masukan  dan  fungsi  aktifasi  untuk  menghitung  keluaran.  Terdapat  beberapa  metode  untuk

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
mengkombinasikan masukan antara lain weighted sum , mean , max , logika OR, atau logika AND (Kusrini & Luthfi, 2009). Serta beberapa fungsi aktifasi yang dapat digunakan yaitu heaviside (threshold), step activation, piecewise, linear, gaussian, sigmoid, hyperbolic tangent [12] Salah satu keuntungan menggunakan neural network adalah bahwa neural network cukup kuat sehubungan dengan data. Karena neural network berisi banyak node ( neuron buatan) dengan bobot ditugaskan untuk setiap koneksi[11].  Algoritma neural network mempunyai karakteristik-karakteristik lainnya antara lain[12] 1. Masukan dapat berupa nilai diskrit atau real yang memiliki banyak dimensi.
2. Keluaran berupa vektor yang terdiri dari beberapa nilai diskrit atau real.
3. Dapat mengetahui permasalahan secara black box , dengan hanya mengetahui nilai masukan serta keluarannya saja.
4. Mampu menangani pembelajaran terhadap data yang memiliki derau( noise )
5. Bentuk dari fungsi target pembelajaran tidak diketahui karena hanya berupa bobot-bobot nilai masukan pada setiap neuron .
6. Karena  harus  mengubah  banyak  nilai  bobot  pada  proses  pembelajaran,  maka  waktu  pembelajaran  menjadi lama, sehingga tidak cocok untuk masalah- masalah yang memerlukan waktu cepat dalam pembelajaran.
7. Neural network hasil pembelajaran tiruan dapat dijalankan dengan tepat.

## 2.6 Particle Swarm Optimazation
Particle  swarm  optimization (PSO)  dapat  diasumsikan  dengan  sekelompok  burung  yang  secara  acak  mencari makanan di suatu daerah. Hanya ada satu potong makanan di daerah yang dicari tersebut. Burung-burung tidak tahu di mana makanan tersebut. Tapi mereka tahu seberapa jauh makanan tersebut dan posisi rekan-rekan mereka. Jadi strategi terbaik untuk menemukan makanan adalah dengan mengikuti burung yang terdekat dari makanan[13]. Untuk menemukan solusi yang optimal, maka setiap partikel akan bergerak kearah posisi yang terbaik sebelumnya (pbest) dan posisi terbaik secara global (gbest). Sebagai contoh, partikel ke-i dinyatakan sebagai : xi = (xi,1, xi,2 ... x-i,d)  dalam  ruang  d-dimensi.  Posisi  terbaik  sebelumnya  dari partikel  ke-i  disimpan dan  dinyatakan  sebagai pbesti = (pbesti,1, pbesti,2, ... pbesti,d). Modifikasi kecepatan dan posisi tiap partikel dapat dihitung menggunakan kecepatan saat ini dan jarak pbesti,d ke pbestd seperti ditunjukkan oleh persamaan berikut[13]:
𝑣 𝑖, 𝑚 = 𝑤. 𝑣 𝑖, 𝑚 + 𝑐 1 ∗ 𝑅 ∗ (𝑝𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑖, 𝑚 − 𝑥 𝑖, 𝑚 ) + 𝑐 2 ∗ 𝑅 ∗ (𝑔𝑏𝑒𝑠𝑡 𝑚 − 𝑥 𝑖, 𝑚 ) (1)
𝑥 𝑖𝑑 = 𝑥 𝑖, 𝑚 + 𝑣 𝑖, 𝑚 (2)
Keterangan :
n : jumlah partikel dalam kelompok d : dimensi vi,m
: kecepatan partikel ke-i pada iterasi ke-i
w : faktor bobot inersia c1, c2 : konstanta akeselerasi ( learning rate) R
: bilangan random (0-1) xi,d
: posisi saat ini dari partikel ke-i pada iterasi ke-i
pbesti : posisi terbaik sebelumnya dari partikel ke-i
gbest
: partikel terbaik diantara semua partikel dalam satu kelompok atau populasi Persamaan (1) menghitung kecepatan baru untuk tiap partikel (solusi potensial) berdasarkan pada kecepatan sebelumnya (Vi,m), lokasi partikel dimana nilai fitness terbaik telah dicapai (pbest), dan  lokasi populasi global (gbest untuk versi global, lbest untuk versi local) atau local neighborhood pada algoritma versi local dimana nilai fitness terbaik telah dicapai.
Persamaan  (2)  memperbaharui  posisi  tiap  partikel  pada  ruang  solusi.  Dua  bilangan  acak  c1  dan  c2 dibangkitkan  sendiri.  Penggunaan  berat  inersia  w  telah  memberikan  performa  yang  meningkat  pada  sejumlah aplikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada Penelitian ini menggunakan Metode K-fold Cross Validation untuk membagi data Training dan Testing. Dan pada penelitian ini menggunakan 90 % dataset untuk metode pelatihan dan 10 % dataset akan digunakan untuk metode pengujian.

## 3.1 Algoritma Neural Network berbasis particle swarm optimization
Pada  penelitian  prediksi  kelayakan  pemberian  kredit  menggunakan  algoritma neural  network berbasis  Particle Swarm Optimization. Particle Swarm Optimization memiliki pencarian kinerja yang lebih baik untuk memecahkan banyak masalah optimasi dengan lebih cepat dan tingkat konvergensi yang stabil.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
Gambar 4. Desain model Algoritma Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimazation
Berdasarkan hasil dari uji coba dengan menggunakan algoritma neural network maka data training tersebut akan diseleksi  dengan  attribute  yang  digunakan  yaitu  Akun_bank,  lama_pinjam,  jamina,  jumlah_kredit, jumlah_angsuran,  umur,  pekerjaan,  masa_kerja,  gaji,  persentase_pemotongan_gaji,  jenis_kelamin,  status, pinjaman_sebelumnya dan 1 atribut sebagai label yaitu response.
Tabel 2. Bobot Atribut Neural Network berbasis PSO Attribute Weight Akun_bank 0.084 Lama_pinjam 0.318 jaminan 0.753 jumlah_kredit 0 jumlah_angsuran 0 umur 0.007 pekerjaan 0.463 masa_kerja 0.595 gaji 0.990 persentase_pemotongan_gaji 0.875 jenis_kelamin 0.121 status 0 pinjaman_sebelumnya 0
Dari hasil uji coba menggunakan algoritma neural network berbasis particle swarm optimization diperoleh beberapa atribut-atribut yang berpengaruh terhadap bobot atribut yaitu: akun_bank, lama_pinjam, jaminan, umur, pekerjaan,  masa_kerja,  gaji,  persentase_pemotongan_gaji,  jenis_kelamin.  Berdasarkan  hasil  uji  coba jumlah_kredit,  jumlah_angsuran,  status,  pinjaman_sebelumnya  tidak  berpengaruh  terhadap  bobot  attribute. Berdasarkan hasil model algortima neural network berbasis particle swarm optimization dapat dilakukan uji coba pada nilai training cycles ditentukan dengan cara memasukkan nilai range dari 100 sampai dengan 1500 untuk training cycles, serta nilai 0.3 untuk learning rate dan 0.2 untuk momentum dengan menggunakan data training. Berikut ini adalah hasil dari percobaan yang telah dilakukan untuk penentuan nilai training cycles:
Tabel 3. Percobaan Penentuan Nilai Training Cycles Neural Network berbasis PSO
Training Cycles Learning Rate Momentum NN NN+PSO Accuracy AUC Accuracy AUC 100 0,3 0,2 89,55 0,938 91,62 0,942 200 0,3 0,2 89,7 0,938 92,41 0,945 300 0,3 0,2 90,97 0,942 92,56 0,939 400 0,3 0,2 90,97 0,941 93,36 0,945 500 0,3 0,2 92,23 0,941 93,99 0,946 600 0,3 0,2 92,71 0,942 93,99 0,946 700 0,3 0,2 92,77 0,945 95,57 0,956 800 0,3 0,2 93,03 0,945 95,25 0,956 900 0,3 0,2 93,18 0,943 94,93 0,951 1000 0,3 0,2 93,03 0,945 95,25 0,943 1100 0,3 0,2 93,18 0,945 95,41 0,955 1200 0,3 0,2 93,02 0,944 95,26 0,946 1300 0,3 0,2 93,65 0,943 95,73 0,972 1400 0,3 0,2 93,34 0,943 95,89 0,956 1500 0,3 0,2 93,65 0,945 95,89 0,961
Berdasarkan hasil uji coba pada nilai training cycles dipilih berdasarkan nilai akurasi dan nilai Area Under Curve (AUC)  terbesar  yang dihasilkan,  dengan  nilai  1500 pada training Cycles .  Kemudian  nilai  tersebut akan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
digunakan  untuk  percobaan  selanjutnya  yaitu  untuk  menentukan  nilai Learning  Rate ..  Nilai Learning  Rate ditentukan dengan cara melakukan dengan uji coba memasukkan nilai dengan range 0.1 sampai dengan 0.9. Nilai Training cycles dipilih dari percobaan sebelumnya yaitu 1500, sedangkan 0.2 digunakan untuk nilai momentum. Berikut adalah hasil dari eksperimen yang telah dilakukan untuk menentukan nilai Learning Rate .
Tabel 4. Percobaan Penentuan nilai Learning Rate dengan Neural Network berbasis PSO Learning Rate Training Cycles Momentum NN NN+PSO Accuracy AUC Accuracy AUC 0,1 1500 0,2 92,34 0,948 95,41 0,956 0,2 1500 0,2 92,65 0,947 96,20 0,957 0,3 1500 0,2 92,65 0,945 95,89 0,961 0,4 1500 0,2 93,29 0,949 95,58 0,938 0,5 1500 0,2 92,97 0,951 96,20 0,945 0,6 1500 0,2 92,5 0,943 96,04 0,95 0,7 1500 0,2 92,66 0,940 95,59 0,951 0,8 1500 0,2 93,44 0,957 95,41 0,955 0,9 1500 0,2 92,96 0,950 95,57 0,950
Berdasarkan hasil uji coba pada nilai Learning Rate dipilih berdasarkan nilai akurasi dan nilai Area Under Curve (AUC)  terbesar  yang  dihasilkan,  dengan  nilai  0.5  pada Learning  Rate dan  1500  pada training  Cycles . Kemudian nilai tersebut akan digunakan untuk percobaan selanjutnya yaitu untuk menentukan nilai Momentum. Nilai momentum ditentukan dengan cara melakukkan eksperimen dengan cara memasukkan nilai training cycles 1500 dan learning rate 0.5, dan memasukkan nilai momentum dengan range 0.1 sampai dengan 0.9. Dengan  nilai training cycles 1500 dan learning rate 0.5 berdasarkan percobaan sebelumnya. Berikut adalah hasil dari percobaan yang telah dilakukkan untuk penentuan nilai momentum:
Tabel 5. Percobaan Penentuan nilai Momentum dengan Neural Network berbasis PSO Momentum Training Cycles NN NN + PSO Learning Rate Accuracy AUC Learning Rate Accuracy AUC 0,0 1500 0,8 92,34 0,930 0,5 95,26 0,935 0,1 1500 0,8 92,81 0,947 0,5 96,20 0,953 0,2 1500 0,8 93,44 0,957 0,5 96,20 0,945 0,3 1500 0,8 93,6 0,959 0,5 95.42 0,953 0,4 1500 0,8 92,02 0,926 0,5 95,89 0,958 0,5 1500 0,8 91,71 0,937 0,5 95,57 0,952 0,6 1500 0,8 91,7 0,928 0,5 96,20 0,943 0,7 1500 0,8 89,66 0,896 0,5 94,94 0,951 0,8 1500 0,8 88,22 0,772 0,5 94,47 0,941 0,9 1500 0,8 92,34 0,795 0,5 91,62 0,871
Berdasarkan hasil uji coba diatas, maka untuk parameter neural network dipilih nilai 1500 untuk nilai training cycles,  0.5 untuk  nilai  learning  rate  dan  0.2 untuk  nilai  gfmomentum. Langkah  berikutnya adalah menentukan jumlah hidden  layer dan neuron  sizes untuk  mencari  nilai  akurasi  dan  AUC  yang  paling  tinggi.  Pada  jumlah hidden layer sebanyak 1, dilakukan percobaan pada neuron size dengan range 1 sampai dengan sise 25.
Tabel 6. Penentuan neuron size NN - PSO Hidden Layer NN NN +PSO Accuracy AUC Accuracy AUC 1 88,99 0,912 91,18 0,919 2 88,52 0,9 90,89 0,918 3 86,93 0,898 91,5 0,925 4 90,24 0,896 91,83 0,909 5 90,26 0,906 90,26 0,912 6 91,06 0,919 90,39 0,91 7 91,05 0,927 91,26 0,902 8 92,15 0,924 93,88 0,933 9 93,1 0,929 94,2 0,915 10 92 0,918 93,58 0,92 11 92,15 0,912 94,05 0,928 12 92,31 0,914 94,36 0,921

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
Hidden Layer NN NN +PSO Accuracy AUC Accuracy AUC 13 91,85 0,914 94,67 0,929 14 92,47 0,907 94,21 0,926 15 92,15 0,913 94,51 0,918 16 92,95 0,929 94,68 0,926 17 93,1 0,91 94,21 0,93 18 93,26 0,925 96,67 0,965 19 93,73 0,914 94,85 0,933 20 93,58 0,926 94,84 0,93 21 92,95 0,917 94,63 0,923 22 93,83 0,944 93,83 0,944 23 92,94 0,921 94,67 0,933 24 93,42 0,919 94,68 0,93 25 93,41 0,929 94,84 0,932
Berdasarkan tabel perbandingan tingkat kelancaran kredit antara model Neural Network dengan Neural Network berbasis PSO. Hasil terbaik pada percobaan diatas adalah dengan satu hidden layer dengan size 18 dengan accuracy yang dihasilkan  sebesar 96,67% dan AUC-nya 0.965
3.2 Evaluasi hasil algoritma Neural Network berbasis particle swarm optimization dengan Confusion dan Kurva ROC
Akurasi Neural Network berbasis PSO 96,67 % . dimana Jumlah True Positive (TP) adalah 526 , Untuk False Negative (FN) adalah 12 , untuk False Positive (FP) adalah 9 dan Untuk True Negative (TN) adalah 85
Gambar 4. Hasil Akurasi Algorimat Neural Network berbasis PSO
Dari hasil diatas dapat di hitung untuk mencari nilai accuracy, sensitivity, specificity , ppv, dan npv hasilnya pada persamaan dibawah ini:
Acc = 𝑡𝑝+𝑡𝑛
𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 acc = 526+85 526+85+9+12 Sensitivity = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑛 Sensitivity = 526 526+12 Specificity = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑝 Specificity = 85 85+9 PPV = 𝑡𝑝 𝑡𝑝+𝑓𝑝 PPV = 526 526+9 NPV = 𝑡𝑛 𝑡𝑛+𝑓𝑛 NPV = 85
85+12
Tabel 7. Accuracy, Sensitivity, Specificity , ppv, dan npv Neural Network berbasis PSO Nilai ( % ) Accuracy 96,67 Sensitivity 97,76 Specificity 90,42 PPV 98,31 NPV 87,62

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2178
Gambar 5. Nilai AUC Neural Network berbasis PSO
Grafik ROC dengan nilai AUC (Area Under Curve) untuk algoritma Support Vector Machine sebesar 0.932 dengan tingkat diagnosa Excellent Classification

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  menggunakan  algoritma neural  network berbasis particle  swarm  optimization dengan menggunakan data nasabah perkreditan di Bank DKI Jakarta, dapat di ambil beberapa kesimpulan diantaranya :
1. Algoritma  Neural  Network  menghasilkan  nilai  akurasi  93,83  %  dan  nilai  AUC  0,944.  Algoritma  Neural Network  berbasis  PSO  menghasilkan  nilai  akurasi  96,67  %  dan  nilai  AUC  0,965,  hal  tersebut  dapat membuktikan bahwa optimasi particle swarm optimization dapat meningkatkan akurasi dari algoritma neural network.
2. Dari  hasil  penelitian  ini  juga  di  dapatkan  bahwa  parameter  yang  paling  berpengaruh  terhadap  kelancaran seseorang nasabah dalam melaksanakan kredit adalah dari parameter gaji, karena memiliki bobot yang paling tinggi yaitu 0,990
Dengan hasil penelitian tersebut dapat di lanjutkan dengan membuat prototipe aplikasi sistem penunjang keputusan sebagai tahapan dari persetujuan dalam pengambilan kredit di Bank, untuk lebih meningkatkan akurasi dapat juga di lakukan penelitian lain dengan mengoptimasi neural network dengan algoritma optimasi lain seperti genethic algoritm,  chi  square dan  lain  sebagainya  untuk  mendapatkan  algoritma  yang  paling  akurat  dalam  penentuan kelayakan kredit.

## REFERENCES
[1] I. bankir Indonesia(IBI), Mengelola Kredit Secara Sehat , 1st ed. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama, 2014.
[2] I. Hariyani, Restrukturisasi dan Penghapusan Kredit Macet , Pertama. Jakarta: PT Elex Komputindo, 2010.
[3] Y. Murdianingsih, “Klasifikasi Nasabah Baik Dan Bermasalah Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inf. , vol. 2015, no. November, pp. 349–356, 2015, doi: 10.1007/3-540-61794-9_66.
[4] A. Sucipto, “Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Menggunakan,” J. DISPROTEK , vol. 6, no. 1, pp. 75–87, 2015.
[5] M. H. Rifqo and A. Wijaya, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan Pemberian Kredit,” Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128, 2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
[6] H.  Leidiyana,  “Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan Bermotor,” J. Penelit. Ilmu Komputer, Syst. Embed. Log. , vol. 1, no. 1, pp. 65–76, 2013.
[7] A.  Rifai  and  R.  Aulianita,  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  C4.5  dan  Naïve  Bayes  Berbasis  Particle  Swarm Optimization Untuk Penentuan Resiko Kredit,” J. speed- sentra Penelit. enginering dan edukasi , vol. 10, no. 2, 2018, [Online]. Available: speed.web.id.
[8] B.  Nurina  Sari,  “Implementasi  Teknik  Seleksi  Fitur  Information  Gain  Pada  Algoritma  Klasifikasi  Machine  Learning Untuk Prediksi Performa Akademik Siswa,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2016 , pp. 55–60, 2016, [Online]. Available: http://semnas.amikom.ac.id/document/pdf/1482.pdf.
[9] M. Refaat, Data Preparation for Data Mining Using SAS , 1st ed. San Fransisco: Elsavier, 2010.
[10]  F. F. Harryanto and S. Hansun, “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE,” J.  Tek.  Inform.  Dan  Sist.  Inf. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  95–103,  2017,  [Online].  Available: http://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jatisi/article/view/71.
[11]  A. Shukla, R. Tiwari, and R. Kala, Real Life Applications of Soft Computing , 1st ed. Boca Raton: CRC Press, 2010.
[12]  F. Gorunescu, Data Mining: Concepts, Models and Techniques , 1st ed. India: Springer, 2011.
[13]  D. Palupi Rini, S. Mariyam Shamsuddin, and S. Sophiyati Yuhaniz, “Particle Swarm Optimization: Technique, System and Challenges,” Int. J. Comput. Appl. , vol. 14, no. 1, pp. 19–27, 2011, doi: 10.5120/1810-2331.