## Jurnal Sains dan Teknologi
Volume 12 Number 2, Tahun 2023, pp. 403-414 P-ISSN: 2303-3142 E-ISSN: 2548-8570 Open Access: https://doi.org/10.23887/jstundiksha.v12i2.54035

## A R T I C L E   I N F O
Article history: Received November 13, 2022 Revised November 20, 2022 Accepted May 13, 2023 Available online July 25, 2023

## Kata Kunci:
K-Mean Cluster, K- Nearest Neighbor (KNN), Decision Tree (DT)
Keywords: K-Mean  Cluster,  K-Nearest  Neighbor (KNN), Decision Tree (DT)
This is an open access article under the CC BY-SA license.
Copyright © 2023 by Author. Published by Universitas Pendidikan Ganesha.

## Model  Analisis  Machine  Learning  dengan  Pendekatan  Deep Learning dalam Penentuan Kolektabilitas
Firna Yenila 1 *, Hari Marfalino 2 , Sarjon Defit 3
1,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Padang, Indonesia

## A B S T R A K
Penelitian ini  bertujuan  untuk melakukan  proses  prediksi  dan  klasifikasi  dalam pemberian  status  pinjaman  dengan  mengembangkan  sebuah  model  analisis menggunakan Machine  Learning (ML).  Pembelajaran  ML  menggunakan pendekatan Deep  Learning (DL)  dengan  beberapa  metode  diantaranya K-Means Cluster,  K-Nearest  Neighbor (K-NN)  dan  Decision Tree (DT).  Metode  K-Means mampu  melakukan  clusterisasi  terhadap  pengelompokan  data  nasabah.  Kinerja KNN juga dapat berkontribusi untuk  memberikan hasil prediksi yang tepat dan akurat.  Demikian  juga  dengan  performa  DT  yang  mampu  melakukan  klasifikasi dengan  menghasilkan  knowladge  based  dalam  penentuan  status  pinjaman. Adapun  variabel  analisis  yakni  usia,  status  perkawinan,  jumlah  tanggungan, status  tempat  tinggal,  pendapatan.  Hasil  penelitian  ini  menyajikan  bahwa keluaran  prediksi  K-NN  memberikan  ketepatan  dengan  akurasi  sebesar  90%. Hasil  DT  juga  telah  mampu  menyajikan  knowladge  based  dalam  bentuk  pohon keputusan  status  pinjaman.  Dengan  hasil  tersebut  maka  penelitian  ini  secara keseluruhan  dapat  memberikan  kontribusi  bagi  pihak  UPK  dalam  proses manajemen terkhusus dalam penentuan status peminjaman. Penelitian ini perlu dilakukan untuk memberikan kemudahan dalam memberikan kredit yang tepat sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan.

## A B S T R A C T
This  study  aims  to  carry  out  the  process  of  prediction  and  classification  in  granting  loan  status  by  developing  an analytical model using Machine Learning (ML). ML learning uses a Deep Learning (DL) approach with several methods including  K-Means  Cluster,  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  and  Decision  Tree  (DT).  The  K-Means  method  is  capable  of clustering  customer  data  groups.  KNN  performance  can  also  contribute  to  providing  precise  and  accurate  prediction results. Likewise, the performance of DT can perform classification by generating knowledge based on determining loan status. The analysis variables are Age (X1), Marital Status (X2), Number of Dependents (X3), Residential Status (X4), and Income (X5). The results of this study show that the K-NN prediction output provides accuracy with an accuracy of 90%. The results of DT have also been able to present knowledge based on the form of a loan status decision tree. With these results,  this  research  as  a  whole  can  contribute  to  the  UPK  in  the  management  process,  especially  in  determining  the status of the loan.

## 1. PENDAHULUAN
Pada era sekarang ini perekonomian global mengalami krisis yang cukup signifikan (Abdi, 2020). Hal tersebut dipengaruhi oleh kriris pandemi yang telah terjadi dalam bebeberapa waktu belakangan ini (Pakpahan, 2020; Zubaidah et al., 2021). Ditambah lagi dengan fakta lain yakni tingkat inflansi dan suku bunga  yang  terus  merangkak  naik  sehingga  menyebabkan  krisis  ekonomi  yang  bergejolak  di  sebagian masyarakat  dengan  tingkat  ekonomi  menengah  kebawah (Puri  &  Ima  Amaliah,  2021;  Sholihah,  2021) . Dengan  hal  tersebut  maka,  sebagian  masyarakat  sangat  mengeluhkan  kondisi  perekonomian  saat sekarang  ini  hingga  banyak  diantaranya  melakukan  peminjaman  demi  kelangsungan  hidup (Alpasa, 2022). Pada dasarnya peminjaman merupakan salah satu alternatif yang mampu dilakukan oleh beberapa orang  dalam  proses  peningkatan  perekonomian (Nguyen  et  al.,  2021) .  Proses  peminjaman  dilakukan dengan  berbagai  tujuan  yang  salah  satunya  adalah  untuk  meningkatkan  perekonomian  secara  individu dalam bentuk aktifitas berwirausaha (Mahdaoui & SBAI, 2021) . Adapun lembaga yang dapat memberikan jasa  peminjaman  kepada  nasabah  ataupun  masyarakat  umum  yakni  lembaga  perbankan  ataupun  non perbankan (Abedini  et  al.,  2016) .  Salah  satu  lembaga  keuangan  non  perbankan  yang  memberikan  jasa peminjaman kredit kepada masyarakat yakni Unit Pengelola Kegiatan (UPK).
Unit  Pengelola  kegiatan  ini  merupakan  salah  satu  lembaga  non  perbankan  yang  berasal  dari PNPM  Mandiri (Kulothungan  &  Gupta,  2021) .  UPK  itu  sendiri  sebelumnya  sebuah  lembaga  yang
memberikan  pelayanan  kepada  masyarakat  dengan  melakukan  proses  simpan  pinjam (Julita,  2022) . Secara keseluruhan UPK memiliki  tujuan untuk memproduktifkan masyarakat dalam hal perekonomian masyarakat lokal (Srinivasa Rao et al., 2021) . Proses peminjaman yang diberikan oleh pihak UPK kepada masyarakat juga merupakan salah satu motivasi yang diberikan dalam bentuk keuangan yang bertujuan untuk meningkatkan perekonomian sekitar (Mukid et al., 2018) . Berdasarkan fakta baru baru ini bahwa banyak  kendala  yang  temukan  dilapangan  dalam  proses  pemberian  status  pinjaman  yang  dikelola  oleh UPK (Zhu & Liu, 2021) . Fakta tersebut menggambarkan bahwa telah banyak kredit macet yang dilakukan oleh sejumlah nasabah peminjam sehingga menyebabkan deposit dalam pengadaan anggaran peminjam pada periode berikutnya (Lestari, 2021) . Hasil kinerja tersebut didapat berdasarkan analisis tinjauan yang dilakukan pada data terhadap pembiayaan yang telah diberikan (Mustaidah & Fauzan, 2021; Setiawan & Widodo, 2021). Beberapa penelitian  terdahulu  dalam kasus pemberian status pinjaman  telah  dilakukan untuk menangani masalah yang terjadi seperti kredit macet (Becker et al., 2020) . Penerapan metode Naïve Bayes telah digunakan untuk menyajikan keluaran dengan hasil pemberian status peminjaman (Bayu et al.,  2021) .  Model  lainnya  dalam  analisis  penentuan  status  peminjaman  dengan  mengadopsi  kinerja metode C.45 digunakan untuk meminimalisir kasus kredit macet (Auliasari et al., 2021; Christian & Ariani, 2018). Konsep sistem penunjang keputusan dengan metode VIKOR juga mampu digunakan dalam analisis pemberian kredit (Hartono et al., 2022).
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  disajikan  sebelumnya,  maka  penelitian  ini  akan mengembangkan  sebuah  model  analisis  dengan  mengadopsi  kinerja Mechine  Learning (ML)  yang dioptimalkan dengan pembelajaran Deep Learning (DL). ML merupakan salah satu model yang digunakan untuk proses prediksi serta klasifikasi (Sinaga & Sinaga, 2020) . ML juga telah mampu memberikan sebuah model  analisis  prediksi  dan  klasifikasi  dengan  hasil  keluaran  yang  cukup  optimal (Mohan  et  al.,  2021). Adapun  proses  kinerja  ML  yang  dikembangkan  untuk  melakukan  proses  prediksi  dan  klasifikasi digunakan  untuk  memaksimalkan  pemberian  status  pinjaman.  Proses  prediksi  dapat  dijadikan  sebuah proses penanganan secara awal dalam penentuan status pinjaman (Arianto &  Jananto, 2022) . Beberapa metode seperti kinerja Random Forest telah mampu memberikan hasil prediksi nasabah dalam pemberian status  kredit (Prasojo  &  Haryatmi,  2021). Metode Naïve  Bayes  Classifier juga  telah  berkontribusi  dalam melakukan proses prediksi untuk menghindari resiko kredit macet (Gu & Lu, 2021; Komang et al., 2022). Model  analisis  lainnya  juga  telah  dikembangkan  dengan  mengadopsi  pembelajaran Supervised  Learning seperti metode K-Nearest Neighbor (KNN) dalam proses klasifikasi dan prediksi. Proses klasifikasi dalam kasus penentuan status pinjaman juga sangat diperlukan untuk  mengatasi resiko kredit. Pada dasarnya klasifikasi  memberikan  sebuah  pemodelan  dalam  berbagai  kasus  yang  akan  dijadikan  solusi  dalam mengambil sebuah keputusan (Daberdaku et al., 2020; Dey et al., 2016) . Klasifikasi merupakan salah satu model  yag  banyak  digunakan  dalam  mengatasi  beberapa  permasalahan (Yang  &  Niu,  2020) .  Proses klasifikasi  juga  termasuk  bagian  cabang  ilmu  Artficial  Intelligence  (AI)  yang  banyak  memiliki  peluang serta memberikan hasil untuk dijadikan perkembangan pengetahuan (Ameen et al., 2021). Hasil analisis klasifikasi  yang  dilakukan  tersebut  dapat  dijadikan  tolak  ukur  serta  monitoring  dalam  pengendalian kredit macet diperiode yang mendatang (Kulothungan & Gupta, 2021).
Temuan  penelitian  sebelumnya  menyatakan  pendekatan  DL  dengan  mengadopsi  kinerja  K-NN telah  memberikan  model  klasifikasi  dan  prediksi  dengan  nilai  akurasi  80.92% (F.  Soleymani,  2021). Kinerja K-NN dalam melakukan proses prediksi dan klasifikasi dengan keluaran yang optumal (Junaedi et al.,  2022) .  KNN  dalam  yang  sama  juga  telah  menyajikan  hasil  keluaran  dengan  tingkat  akurasi  86.45% bedasarkan  nilai  parameter  yang  digunakan (Jiang  et  al.,  2020) .  Proses  prediksi  dan  klasifikasi menggunakan metode Artificial Neural Network (ANN) menyajikan hasil dengan keluaran tingkat akurasi cukup  baik (Gupta,  2020). Metode  lainnya  seperti  Decision  Tree  (DT)  juga  dapat  digunakan  untuk menyajikan keluaran dalam bentuk knowladge based (Febriani & Anggraini, 2021) . DT juga telah mampu memaksimalkan  kinerja  model  prediksi  dan  klasifikasi (Nirwana  et  al.,  2022) .  Model  klasifikasi  resiko kredit  macet  dengan  menggunakan  metode  DT  telah  mampu  menggambarkan  peluang  kelancaran pembayaran  dari  nasabah  peminjam (Kandayu  et  al.,  2021). Penelitian  yang  sama  juga  menegaskan bahwa DT telah mampu mengatasi permasalahan dalam penentuan kredit macet (Auliasari et al., 2021) . Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  maka  metode  KNN  dan  DT  dengan  mengadopsi  pembelajaan  ML mampu memberikan kemudahan dalam menentukan status pinjaman. Sistem tersebut juga memberikan kemudahan  dalam  mengklasifikasikan  kolektabilitas  pinjaman  di  UPK  V  Koto  Kampung  Dalam  dengan melakukan proses klasifikasi menggunakan KNN berdasarkan indikator-indikator yang telah  ditetapkan oleh instansi setempat. Proses uji system menunjukan nilai akurasi sesuai dengan yang diinginkan dalam pengambilan keputusan oleh pihak instansi tersebut.

## 2. METODE
Penelitian  ini  mengadopsi  study  researh  dengan  metode  kuantitatif  yang  bertujuan  untuk menghasilkan sebuah hasil penelitian berdasarkan perhitungan matematis. Proses perhitungan tersebut berdasarkan dari penerapan ML dengan pendekatan DL yang digunakan. Adapun kegiatan penelitian ini terhimpun dalam sebuah gambaran kerangka penelitian yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Gambar  1 menjelaskan  bahwa  tahapan  penelitian  tersebut  dilakukan  dengan  2  tahapan  secara khusus  yakni  tahap  analisis  preprocessing  dan  tahap  analisis  prediksi  dan  klasifikasi.  Sebelum  tahapan analisis dilakukan, proses dimulai dengan melakukan analisa variabel yang digunakan dalam membangun sebuah model. Adapun variabel tersebut bersumber dari UPK V Kampung Dalam, Kota Padang, Provinsi Sumatera Barat yang dijadikan dataset penelitian. Data tersebut nantinya di analisa dengan menggunakan beberapa  indikator  dalam  prosedur  transformasi  data  yang  telah  dilakukan.  Adapun  indikator  yang digunakan dapat disajikan pada Tabel 1.

## Tabel 1. Indikator Transformasi Data
Variabel Indikator Tipe indikator Bobot Umur (X1) 20 - 35 100 36 - 50 75 51 - 65 25 Kepemilikan Rumah (X2) Sewa 25 Milik Sendiri 75 Rumah Dinas 50 Penghasilan (X3) <5.000.000 100 4.050.000 - 5.000.000 75 3.050.000 - 4.000.000 50 2.500.000 - 3.000.000 25 Status (X4) Kawin 50 Belum Kawin 75 Cerai Mati 25 Tanggungan (X5) 0-1 75 2 s.d 3 50 4 s.d 5 25
Berdasarkan Tabel 1 merupakan proses tranformasi data yang digunakan untuk memaksimalkan kinerja  K-Means  Cluster  dalam  menghasilkan  pola  analisis.  Indikator  tersebut  nantinya  akan  menjadi acuan perubahan data yang akan diproses. Adapun hasil analisa tersebut dapat disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Variabel Analisis Prediksi dan Klasifikasi (X1) (X2) (X3) (X4) (X5) 25 25 50 75 75 25 25 50 75 50 75 50 25 75 50 25 25 50 75 50 75 75 75 50 50 100 50 50 75 50 25 25 50 50 75 25 50 25 75 50 25 50 25 50 75 25 25 25 75 50 25 50 25 75 75 75 50 50 75 50 75 50 50 75 50 75 50 50 75 50 25 25 25 50 25 75 50 50 75 50 75 50 50 75 50 75 50 50 75 50 75 25 50 75 50 100 50 50 75 50
Berdasarkan Tabel  2 merupakan  hasil  analisa  dari  dataset  penelitian  dalam  melakukan  proses prediksi  dan  klasifikasi.  Data  tersebut  kemudian  akan  diproses  dalam  tahapan  analisis  preprocessing untuk  mendapatkan  pola  analisis.  Adapun  proses  analisis  preprocessing  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan  metode  K-Means  Cluster  untuk  melakukan  pengelompokan  pada  setiap  data  yang digunakan.  Secara  konsep  K-Means  merupakan  salah  satu  algoritma  unsupervised  learning  yang digunakan  dalam ML (Saadatfar et al., 2020) .  K-Means digunakan dalam  melakukan  penambangan data
dengan melakukan pengelompokan pada data yang sama dan sejenisnya (Yuan, 2020) . Algoritma dalam K-means ini dilakukan dengan tahapan tentukan jumlah klaster terlebih dahulu, atau di inisialkan dengan variable K . Pilih data awal secara acak sebanyak K sebagai centroid awal. Hitung jarak objek ke centroid menggunakan  Euclidean  Distance (Beltrán  et  al.,  2020). Perhitungan  jarak  centroid  dari  setiap  data dengan memaksimalkan fungsi Euclidean Distance. 𝑎𝑖 merupakan objek 𝑎 dengan nilai ke i sementara 𝑏𝑖 dinyatakan  dengan  objek  ke 𝑏 dengan  nilai  ke i .  Sementara  nilai n menyatakan  sejumlah  objek  yang digunakan dalam proses cluster. Kelompokkan jarak terdekar dari objek ke beberapa kluster. Tentukan claster centroid dengan melakukan perhitungan nilai rata-rata dari setiap claster.
Setelah preprocessing dilakukan  maka  proses  tersebut  akan  menghasilkan  pola  analisis  yang digunakan  dalam  prediksi  dan  klasifikasi.  Dalam  proses  analisis  prediksi  dengan  menggunakan pendekatan  DL  mengadopsi  kinerja  dari  metode  K-NN.  Metode  ini  merupakan  sebuah  metode  untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data yang mempunyai jarak paling dekat dengan objek (Nalić  et  al.,  2020) . Adapun  fase  klasifikasi  dilakukan  untuk  menghitung  fitur-fitur  yang  sama  serta digunakan dalam proses testing data (klasifikasinya belum diketahui). Jarak dari data contoh yang baru ini terhadap  seluruh  data  contoh  dihitung,  dan  sejumlah K yang  paling  dekat  diambil.  Titik  yang  baru klasifikasinya diprediksikan termasuk pada klasifikasi terbanyak dari titik-titik tersebut. Proses prediksi dan klasifikasi dilakukan dengan menggunakan Euclidean distance data. Proses prediksi dapat dilakukan dengan  melihat  setiap  jarak  dari  data  yang  digunakan.  Hasil  tersebut  nantinya  dapat  menyimpulkan proses prediksi. Adapun hasil prediksi tersebut nantinya akan di analisis kembali dengan menggunakan metode  DL  dengan  mengadopsi  kinerja  DT.  Metode  DT  mampu  menyajikan  keluaran  klasifikasi  dengan bentuk  gambaran  pohon  keputusan (Poorani  &  Balasubramanie,  2019). DT  juga  mampu  menghasilkan knowladge based dari pola data yang telah terbentuk sebelumnya (Yanto et al., 2022) . Adapun kinerja DT dapat digambarkan pada Persamaan 4 (Chen, 2021). P erhitungan nilai entropy dari data dapat digunakan dengan  menghitung  setiap  himpunan. PS merupakan  fitur  proposisi  himpunan  dari  setiap  data. Ci juga merupakan nilai partisi yang telah ditentukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Proses analisa prediksi dan klasifikasi yang dilakukan untuk menentukan status pinjaman dengan mengoptimalkan kinerja ML yang dikembangkan dengan pendekatan DL. Proses awal yang terjadi adalah dengan  melakukan  analisis preprocessing dengan  menggukana  metode K-Means  Cluster .  Adapun  hasil analisis tersebut dapat disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Variabel Analisis Prediksi dan Klasifikasi (X1) (X2) (X3) (X4) (X5) Hasil (Y) 25 25 50 75 75 ditolak 25 25 50 75 50 ditolak 75 50 25 75 50 diterima 25 25 50 75 50 ditolak 75 75 75 50 50 diterima 100 50 50 75 50 diterima 25 25 50 50 75 ditolak 25 50 25 75 50 ditolak 25 50 25 50 75 ditolak 25 25 25 75 50 ditolak 25 50 25 75 75 ditolak 75 50 50 75 50 ditolak 75 50 50 75 50 diterima 75 50 50 75 50 ditolak 25 25 25 50 25 ditolak 75 50 50 75 50 diterima 75 50 50 75 50 diterima
(X1) (X2) (X3) (X4) (X5) Hasil (Y) 75 50 50 75 50 diterima 75 25 50 75 50 diterima 100 50 50 75 50 diterima
Berdasarkan Tabel 3 merupakan hasil analisis K-Mean dengan bentuk pola data yang digunakan untuk proses prediksi dan klasifikasi. Pola yang dihasilkan tersebut mendapatkan nilai keluaran hasil (Y) dengan 2 atribut yakni diterima dan ditolak. Dengan hasil ini maka proses analisis akan dilanjutkan dalam proses  prediksi  dengan  menggunakan  metode  K-NN.  Kinerja  K-NN  dapat  dimulai  dengan  melakukan pelatihan serta pengujian dari pola yang dihasilkan. adapun hasil kinerja KNN dapat disajikan Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Kinerja K-NN
X1 X2 X3 X4 X5 Hasil Perhitungan Euclidean Distance 25 25 50 75 75 ditolak 82,92 25 25 50 75 50 ditolak 79,06 75 50 25 75 50 diterima 35,36 25 25 50 75 50 ditolak 79,06 75 75 75 50 50 diterima 50,00 100 50 50 75 50 diterima 0,00 25 25 50 50 75 ditolak 86,60 25 50 25 75 50 ditolak 79,06 25 50 25 50 75 ditolak 86,60 25 25 25 75 50 ditolak 82,92 25 50 25 75 75 ditolak 82,92 75 50 50 75 50 ditolak 25,00 75 50 50 75 50 diterima 25,00 75 50 50 75 50 ditolak 25,00 25 25 25 50 25 ditolak 90,14 75 50 50 75 50 diterima 25,00 75 50 50 75 50 diterima 25,00 75 50 50 75 50 diterima 25,00 75 25 50 75 50 diterima 35,36 100 50 50 75 50 diterima 0,00
Berdasarkan Tabel  4 merupakan  hasil  perhitungan  kinerja  metode  K-NN  dalam  melakukan prediksi  terhadap  penentuan  status  pinjaman  yang  terjadi.  Hasil  tersebut  nantinya  akan  diuji  kembali dengan menggunakan alat bantu software guna memastikan hasil yang didapat. Adapun hasil pengujian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Kinerja Metode K-NN
Berdasarkan Gambar  2 menunjukan  kinerja  hasil  metode  K-NN  dalam  melakukan  analisis prediksi. Hasil tersebut menjelaskan bahwa K-NN mampu memberikan hasil prediksi yang optimal dalam penentuan  status  pinjaman.  Untuk  membuktikan  kinerja  hasil  K-NN  maka  proses  pengujian  dilakukan untuk memastikan hasil prediksi. Adapun pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Pengujian Metode K-NN
Gambar  2 terlihat  bahwa  pengujian  dilakukan  dengan  melakukan  prediksi  terhadap  status pinjaman  kepada  nasabah  peminjam.  Data  pengujian  menggunakan  hasil  histori  data  sebelumnya  yang terhimpun oleh pihak UPK dalam penentuan status pinjaman. Hasil ini telah mampu terbukti sama dengan hasil  data  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa  K-NN  telah  memberikan  kinerja  yang  baik  dalam melakuka prediksi. Lebih lanjut pengujian tidak sampai disitu saja, pengujian dilanjutkan untuk mengukur tingkat  ketepatan  hasil  yang  diberikan  K-NN  berdasarkan  tingkat  Mean  Square  Error  (MSE),  Mean Average Percentage Error (MAPE) serta nilai akurasi pada Persamaan 5-7 (Widodo et al., 2017).
MSE = 𝛴 (𝑌ʹ−Y)2 𝑛 (5)
MAPE = 𝛴 (𝑌ʹ−Y)2 𝑦 𝑛 X 100 % (6)
Acurracy = 100 % - MAPE (7)
Berdasarkan  persamaan  tersebut  maka  hasil  pengujian  berdasarkan  nilai  MSE,  MAPE,  dan Accuracy  dapat  dihitung.  Proses  perhitungan  dapat  diukur  dengan  data  realisasi  sebelumnya  sehingga hasil pengukuran dapat dibuktikan ketepatannya. Adapun hasil pengukuran dapat disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Pengukuran Tingkat Ketepatan Prediksi
Hasil Prediksi  Data Realisasis MSE MAPE Akurasi Ditolak 11 10 5% 0,05% 99,95% Diterima 9 10 5% 0,05% 99,95% Rata Rata 5% 0.05% 99,95%
Tabel 5 merupakan hasil pengukuran tingkat ketapatan  prediksi yang  dilakukan  KNN terhadap penentuan status peminjaman. Hasil tersebut menyajikan tingkat MSE sebesar 5%, MAPE sebesar 0.05% dan Accuracy sebesar 99.95%. hasil ini membuktikan bahwa kinerja metode K-NN mampu memberikan hasil prediksi yang tepat dan akurat. Setelah proses prediksi dilakukan, maka tahap analisis dilanjutkan pada proses analisis klasifikasi dengan menggunakan metode DT. Metode DT dapat manyajikan keluaran hasil  berupa  pohon  keputusan  berdasarkan  pola  analisis  yang  digunakan  sebelumnya.  Adapun  hasil keluaran proses klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Proses Klasifikasi Penentuan Status Pinjaman
Gambar  4 menjelaskan  bahwa  proses  klasifikasi  menyajikan  keluaran  dalam  bentuk  gambaran pohon  keputusan  dalam  proses  penentuan  status  pinjaman.  DT  mampu  memberikan  knowladge  base yang  dapat  dijadikan  sebuah  rule  dalam  penentuan  status  pinjaman  dalam  menghidari  terjadi  masalah kredit  macet.  Sajian  keluaran  klasifikasi  dengan  menggunakan  DT  telah  mampu  menghasilkan  sebuah keluaran yang dapat dijadikan knowladge based bagi pihak UPK dalam penentuan status pinjaman.

## Pembahasan
Peminjaman  alternatif  dilakukan  oleh  beberapa  orang  dengan  tujuan  untuk  melakukan pemulihan  perekonomian  di  era  pandemi  Covid-19  ini.  Kurangnya  keakuratan  model  analisis  dalam pemberian status penilaian debitur terhadap kemampuan dalam pelunasan pinjaman kredit menjadi salah satu  masalah  penting  saat  ini.  Dalam  hal  mengatasi  permasalahan  dalam  penentuan  status  pinjaman, maka  dibutuhkan  sebuah  proses  analisis  yang  mampu  meminimalisir  resiko  kredit  macet  nantinya (Adhitama  et  al.,  2022). Proses  analisis  tersebut  dilakukan  dengan  pengembangan  ML  dalam  proses prediksi  dan  klasifikasi (Erdiansyah  et  al.,  2022) .  Pengembangan  ML  mengadopsi  kinerja  DL  untuk menyajikan  hasil  keluaran  optimal  berdasarkan  model  pembelajaran  yang  dilakukan (Adhitama  et  al., 2022; Alyasseri et al., 2022). Beberapa metode yang digunakan dalam proses analisis melibatkan metode K-Means Clustering yang bertujuan untuk membentuk pola analisis prediksi dan klasifikasi (Yanto et al., 2021) . Pola analisis yang dihasilkan dapat digunakan dalam proses prediksi menggunakan metode KNN (Said et al., 2022). berdasarkan hasil percobaan yang dilakukan, KNN mampu menyajikan keluaran yang cukup optimal (Tafonao & Sibero, 2022) . Hasil ini cukup memberikan ketepatan dalam menentukan status peminjaman  yang  terjadi  pada  periode  berikutnya (Suwati  et  al.,  2022) .  Setelah  hasil  prediksi  didapat, maka hasil tersebut perlu diuji untuk memastikan ketepatan model analisis yang terbentuk sebelumnya menggunakan  Mean  Square  Error  (MSE),  Mean  Average  Percentage  Error  (MAPE)  serta  nilai  akurasi (Widodo et al., 2017).
Berdasarkan  pengukuran  yang  dilakukan,  maka  keluaran  prediksi  sudah  memberikan  hasil maksimal.  Setelah  proses  analisis  prediksi  dilakukan,  maka  penelitian  ini  akan  melakukan  proses klasifikasi dengan menggunakan metode DT. Metode tersebut mampu menyajikan keluaran dalam bentuk pohon  keputusan (Batubara  et  al.,  2022). Hasil  analisis  tersaji  yang  dapat  dijadikan  sebuah  knowladge
based system (Silangen & Matdoan, 2022) . Berdasarkan analisis yang dilakukan, DT mampu memberikan hasil keluaran klasfikasi dalam dengan gambaran hasil knowladge based penentuan status pinjaman. Hasil ini  menjadi  sebuah  pengetahuan  dalam  proses  pemberian  status  peminjaman  pada  periode  berikutnya. Pengembangan  ML  dengan  menggunakan  pendekatan  DT  telah  mampu  memberikan  hasil  analisis  yang cukup  signifikan.  Modek  analisis  tersebut  cukup  memberikan  hasil  dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup baik.  Penelitian  ini  juga  telah  mampu  menyajikan  kebaharuan  dalam  model  analisis  prediksi  dan klasifikasi dalam penentuan status pinjaman. Sehingga dengan hasil yang didapatkan maka penelitian ini mampu memberikan kontribusi besar bagi pihak UPK dalam mengatasi permasalahan yang terjadi dalam penentuan status peminjaman.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan  keseluruhan  hasil  kinerja  pengembangan  model  analisis  menggunakan  ML berdasarkan  pendekatan  DL  menyajikan  proses  analisis  yang  efektif  dan  efesien.  Hasil  keluaran  yang tersaji  berdasarkan  olah  data  system  yang  digunakan  mampu  membuktikan  ketepatan  model  analisis yang  dikembangkan  didasari  pengukuran  yang  telah  dilakukan.  Berdasarkan  hasil  pengukuran  yang didapat  maka  pendekatan  DL  dengan  mengadopsi  metode  yang  digunakan  mampu  mengoptimalkan kinerja  analisis  dari  ML.  Dengan  hasil  yang  disajikan  maka  penelitian  ini  dapat  dijadikan  kebaharuan dalam  pengembangan  model  analisis  dalam  menentukan  status  peminjaman.  Hal  tersebut  merupakan keterbaruan  dalam  melakukan  proses  kolektabilitas  yang  diberikan  oleh  pihak  UPK  V  Koto  Kampung Dalam kepada nasabah yang merupakan anggota simpan pinjam.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Abdi,  M.  N.  (2020).  Krisis  Ekonomi  Global  dari  Dampak  Penyebaran  Virus  Corona  (Covid-19). AkMen Jurnal Ilmiah , 17 (1), 90 – 98. https://e-jurnal.stienobel- indonesia.ac.id/index.php/akmen/article/view/866.
Abedini, M., Ahmadzadeh, F., & Noorossana, R. (2016). Customer credit scoring using a hybrid data mining approach. Kybernetes . Adhitama, I. R., Kurniawan, M., & Hakimah, M. (2022). Klasifikasi Status Pinjaman Calon Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Menggunakan Metode Bayesian Network (Studi  Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Btm  Nasyiah  1  Bojonegoro). Prosiding  Seminar  Nasional  Teknik  Elektro,  Sistem  Informasi,  Dan Teknik Informatika (SNESTIK) , 1 (1), 409 – 414. https://doi.org/10.31284/p.snestik.2022.2809. Alpasa, K. H. (2022). Peran  Pembiayaan Di Bank Syariah Indonesia Dalam Membantu Pembiayaan Usaha Mikro Kecil Dan Menengah (UMKM) Kota Banjarmasin . Ekonomi dan Bisnis Islam. http://idr.uin- antasari.ac.id/19639/.
Alyasseri, Z. A. A., Al-Betar, M. A., Doush, I. A., Awadallah, M. A., Abasi, A. K., Makhadmeh, S. N., Alomari, O. A., Abdulkareem, K. H., Adam, A., Damasevicius, R., Mohammed, M. A., & Zitar, R. A. (2022). Review On  COVID‐19  Diagnosis  Models  Based  On  Machine  Learning  And  Deep  Learning  Approaches. Expert Systems , 39 (3), e12759. https://doi.org/10.1111/exsy.12759.
Ameen,  N.,  Tarhini,  A.,  Reppel,  A.,  &  Anand,  A.  (2021).  Customer  Experiences  In  The  Age  Of  Artificial
Intelligence. Computers in Human Behavior , 114 , 106548. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106548.
Arianto, M. D.,  & Jananto, A. (2022). Penggunaan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan  Pemberian  Pinjaman Pada Anggota Koperasi. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 9 (3), 2472 – 2486. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i3.2768.
Auliasari, K.,  Kertaningtyas, M.,  & Wilis  Lestarining Basuki, D. (2021). Analisis Penentuan Resiko  Kredit Menggunakan  Algoritma  C.5.0. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Terapan , 8 (1),  28 – 33. https://doi.org/10.25047/jtit.v8i1.218. Batubara, D. N., Windarto, A. P., & Irawan, E. (2022). Analisis Prediksi Keterlambatan Pembayaran Listrik Menggunakan Komparasi Metode Klasifikasi Decision Tree dan Support Vector Machine. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 9 (1), 102. https://doi.org/10.30865/jurikom.v9i1.3833. Bayu, V., Baretha, C., Sabilla, W. I., Amalia, E. L., Studi, P., Informatika, T., Informasi, J. T., & Malang, P. N. (2021). Seminar Informatika Aplikatif Polinema (SIAP)- 2021 Aplikasi “Loan Appraisal Generator” Untuk  Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier. Seminar Informatika Aplikatif Polinema , 31 – 35.
Becker,  J.,  Radomska-Zalas,  A.,  &  Ziemba,  P.  (2020).  Rough  set  theory  in  the  classification  of  loan applications.
Procedia Computer Science , 176 , 3235 – 3244. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.125.
Beltrán, B., Vilariño, D., Martínez-Trinidad, J. F., Carrasco-Ochoa, J. A., & Pinto, D. (2020). K-means based method  for  overlapping  document  clustering. Journal  of  Intelligent  and  Fuzzy  Systems , 39 (2),
2127 – 2135. https://doi.org/10.3233/JIFS-179878. Chen,  J.  M.  (2021).  An  Introduction  to  Machine  Learning  for  Panel  Data. International  Advances  in Economic Research , 27 (1), 1 – 16. https://doi.org/10.1007/s11294-021-09815-6.
Christian,  &  Ariani,  F.  (2018).  Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Peminjaman  Perangkat  Demi  Video Conference  Berbasis  Web  Dengan  Metode  Waterfall. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 15 (1),  131 – 136. https://doi.org/https://doi.org/10.33480/pilar.v14i1.100.
Daberdaku,  S.,  Tavazzi,  E.,  &  Di  Camillo,  B.  (2020).  A  Combined  Interpolation  and  Weighted  K-Nearest Neighbours  Approach  for  the  Imputation  of  Longitudinal  ICU  Laboratory  Data. Journal  of Healthcare Informatics Research , 4 (2), 174 – 188. https://doi.org/10.1007/s41666-020-00069-1. Dey, L., Chakraborty, S., Biswas, A., Bose, B., & Tiwari, S. (2016). Sentiment Analysis of Review Datasets Using  Naïve  Bayes‘  and  K -NN  Classifier. International  Journal  of  Information  Engineering  and Electronic Business , 8 (4), 54 – 62. https://doi.org/10.5815/ijieeb.2016.04.07. Erdiansyah, U., Lubis, A. I., & Erwansyah, K. (2022). Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest  Dalam  Prediksi  Akurasi  Klasifikasi  Pengobatan  Penyakit  Kutil. JURNAL  MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 6 (1), 208 – 214.
Febriani,  A.,  &  Anggraini,  V.  (2021).  Implementasi  Algoritma  Decision  Tree  (J.48)  untuk  Memprediksi Resiko  Kredit  pada  BMT. Tekinfo:  Jurnal  Ilmiah  Teknik  Industri  Dan  Informasi , 9 (2),  91 – 99. https://doi.org/10.31001/tekinfo.v9i2.904.
Gu,  J.,  &  Lu,  S.  (2021).  An  effective  intrusion  detection  approach  using  SVM  with  naïve  Bayes  feature embedding. Computers and Security , 103 , 102158. https://doi.org/10.1016/j.cose.2020.102158.
Gupta,  M.  K.  (2020).  An  Empirical  Evaluation  of  K-Means  Clustering  Algorithm  Using  Different Distance/Similarity  Metrics.  In Lecture  Notes  in  Electrical  Engineering (Vol.  605,  pp.  884 – 892). https://doi.org/10.1007/978-3-030-30577-2_79.
Hartono,  D.,  Santoso,  L.  W.,  &  Rostianingsih,  S.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit berdasarkan Klasifikasi Kelancaran Pembayaran Kredit Menggunakan Metode VIKOR pada Bank XYZ. Jurnal Infra , 10 (2), 226 – 232. https://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/12735.
Jiang, D., Zhang, J., Wang, Z., Feng, C., Jiao,  K., &  Xu,  R. (2020). A Prediction Model of Blast Furnace Slag Viscosity  Based  on  Principal  Component  Analysis  and  K-Nearest  Neighbor  Regression. JOM , 72 (11), 3908 – 3916. https://doi.org/10.1007/s11837-020-04360-9.
Julita, D. (2022). Pengelolaan Pengembalian Dana Bergulir Pada UPK Amanah Pemberdayaan Masyarakat Kecamatan Batipuh Selatan . IAIN Batusangkar.
https://repo.iainbatusangkar.ac.id/xmlui/handle/123456789/25394.
Junaedi, E., Siregar, A. M., & Nurlaelasari, E. (2022). Implementasi C4 . 5 Dan Algoritma K Nearest Neighbor Untuk Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Menggunakan RapidMiner Studio. Scientific Student Journal for Information,
Technology and Science , III (1), 83 – 90. https://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/425 Kandayu,  R.,  Maulana,  M.,  Silaban,  W.,  &  Ompusunggu,  E.  S.  (2021).  Klasifikasi  Kelancaran  Pembayaran Pinjaman  Koperasi  Dengan  Metode  Decision  Tree. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) , 5 (1), 19 – 23. https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i1.1910. Komang,  N.,  Suarpurningsih,  A.,  Widya  Utami,  N.,  Estiyanti,  N.  M.,  &  Primakara,  S.  (2022).  Klasifikasi Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  (Kasus: Koperasi Simpan Pinjam Artha Segara). Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI , 6 (1), 391 – 404. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.454.
Kulothungan,  A.,  &  Gupta,  K.  (2021).  Loan  Forecast  by  Using  Machine  Learning. Turkish  Journal  of Computer and Mathematics Education , 12 (7), 894 – 900. https://doi.org/10.17762/turcomat.v12i7.2673.
Lestari,  D.  A.  (2021).  Analisis  Kinerja  Keuangan  Unit  Pengelola  Keuangan  (Upk)  Dalam  Badan
Keswadayaan Masyarakat (Bkm) Baroka. Edutama . http://repository.ikippgribojonegoro.ac.id/1737/%0Ahttp://repository.ikippgribojonegoro.ac.id /1737/1/Artikel Skripsi Dian Ayuevianik Lestari %2817210012%29.pdf.
Mahdaoui, A., & SBAI, E. H. (2021). 3D point cloud simplification based on the clustering algorithm and introducing the Shannon’s entropy. Thirteenth International Conference on Machine Vision , 11605 , 87. https://doi.org/10.1117/12.2588384.
Mohan,  A.  S.,  Manisekaran,  A.,  &  Kumar,  L.  S.  (2021).  Aerosol  Classification  Using  Machine  Learning Algorithms. Indian Journal of Radio and Space Physics , 50 (4), 217 – 223.
https://nopr.niscpr.res.in/handle/123456789/59114.
Mukid, M. A., Widiharih, T., Rusgiyono, A., & Prahutama, A. (2018). Credit scoring analysis using weighted k nearest neighbor. Journal of Physics: Conference Series , 1025 (1), 12114. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1025/1/012114.
Mustaidah, E., & Fauzan, A. (2021). Analisis Pembiayaan Bermasalah Pada Unit Pengelola Kegiatan (UPK) Bangkit Mandiri Kecamatan Lebakwangi Kuningan. BanKu: Jurnal Perbankan Dan Keuangan , 2 (2), 68 – 77. https://doi.org/10.37058/banku.v2i2.3572. Nalić, J., Martinović, G., & Žagar, D. (2020). New Hybrid Data Mining Model For Credit Scoring Based On Feature  Selection  Algorithm  And  Ensemble  Classifiers. Advanced  Engineering  Informatics , 45 , 101130. https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101130. Nguyen, X. V. C., Duong, L. M., & Nguyen, H. S. (2021). Appliance Classification On Low-Cost Smart Power Outlets Based On Frequency Feature Of Electric Current. Proceeding - 2021 26th IEEE Asia-Pacific
Conference on Communications, APCC 2021 , 128 – 133. https://doi.org/10.1109/APCC49754.2021.9609819. Nirwana,  A.,  Siregar,  A.,  &  Rahmat,  R.  (2022).  Klasifikasi  Permasalahan  Kredit  Macet  Pada  Bank Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5. Scientific Student Journal for Information, Technology and Science , 3 (1), 43 – 50. https://journal.ubpkarawang.ac.id/mahasiswa/index.php/ssj/article/view/420. Pakpahan,  A.  K.  (2020).  COVID-19  dan  Implikasi  Bagi  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah. Jurnal  Ilmiah Hubungan Internasional , 20 (April), 59 – 64. https://doi.org/10.26593/jihi.v0i0.3870.59-64. Poorani,  S.,  &  Balasubramanie,  P.  (2019).  Deep  neural  network  classifier  in  breast  cancer  prediction. International  Journal  of  Engineering  and  Advanced  Technology , 9 (1),  2106 – 2109. https://doi.org/10.35940/ijeat.A9664.109119.
Prasojo, B., & Haryatmi, E. (2021). Analisa Prediksi Kelayakan Pemberian Kredit Pinjaman dengan Metode Random  Forest. Jurnal  Nasional  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 7 (2),  79 – 89. https://doi.org/10.25077/teknosi.v7i2.2021.79-89.
Puri,  N.  Y.,  &  Ima  Amaliah.  (2021).  Pengaruh  Inflasi,  Suku  Bunga,  PDB,  Nilai  Tukar  dan  Krisis  Ekonomi terhadap  Neraca  Perdagangan  Indonesia  Periode  1995-2017. Bandung  Conference  Series: Economics Studies , 1 (1), 9 – 19. https://doi.org/10.29313/bcses.v1i1.43.
Saadatfar,  H.,  Khosravi,  S.,  Joloudari,  J.  H.,  Mosavi,  A.,  &  Shamshirband,  S.  (2020).  A  New  K-Nearest Neighbors  Classifier  For  Big  Data  Based  On  Efficient  Data  Pruning. Mathematics , 8 (2),  286. https://doi.org/10.3390/math8020286.
Said,  H.,  Matondang,  N.  H.,  &  Irmanda,  H.  N.  (2022).  Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Untuk Memprediksi  Kualitas  Air  Yang  Dapat  Dikonsumsi. Techno.Com , 21 (2),  256 – 267. https://doi.org/10.33633/tc.v21i2.5901.
Setiawan,  G.,  &  Widodo,  T.  (2021).  Rancang  Bangun  E-Marketplace  Untuk  Penerapan  Web  Responsive
UMKM Kerajinan Khas Lampung. Jurnal Edukasimu , 1 (1), 1 – 11.
http://edukasimu.org/index.php/edukasimu/article/view/3.
Sholihah, E. (2021). Efisiensi Kinerja Keuangan Sektor Perbankan Indonesia Di Masa Pandemi Covid-19.
JRMSI-Jurnal Riset Manajemen Sains Indonesia , 12 (2), 287 – 304. https://doi.org/10.21009/JRMSI.012.2.06.
Silangen, R. T., & Matdoan, M. Y. (2022). Klasifikasi Hasil Seleksi Kompotensi Dasar CPNS Menggunakan Metode Decision Tree. Inferensi , 5 (2), 69. https://doi.org/10.12962/j27213862.v5i2.12353.
Sinaga,  J.,  &  Sinaga,  B.  (2020).  Data  Mining  Classification  Of  Filing  Credit  Customers  Without  Collateral With  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  (Case  study:  PT.  BPR  Diori  Double). Journal  Of  Computer Networks, Architecture and
High Performance Computing , 2 (2),
204 – 210. https://doi.org/10.47709/cnapc.v2i2.401.
Srinivasa  Rao,  M.,  Sekhar,  C.,  &  Bhattacharyya,  D.  (2021).  Comparative  Analysis  of  Machine  Learning Models  on  Loan  Risk  Analysis. Advances  in  Intelligent  Systems  and  Computing , 1280 ,  81 – 90. https://doi.org/10.1007/978-981-15-9516-5_7. Suwati, Yesputra, R., & Sapta, A. (2022). Prediksi Kelancaran Pembayaran Angsuran Pada Koperasi Dengan Metode  Naive  Bayes  Classifier. Indonesian  Journal  of  Computer  Science , 11 (2). https://doi.org/10.33022/ijcs.v11i2.3080.
Tafonao,  I.  P.  J.,  &  Sibero,  A.  F.  K.  (2022).  Teknik  Klasifikasi  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Sistem Informasi  Universitas  Sari  Mutiara  Indonesia  Menggunakan  K-Nearest  Neighbors. Jurnal Mahajana Informasi , 7 (1), 83 – 90. https://doi.org/10.51544/jurnalmi.v7i1.2956.
Widodo,  A.  P.,  Sarwoko,  E.  A.,  &  Firdaus,  Z.  (2017).  Akurasi  Model  Prediksi  Metode  Backpropagation Menggunakan Kombinasi Hidden Neuron Dengan Alpha. Matematika , 20 (2), 79 – 84. Yang, R., & Niu, B. (2020). Continuous k Nearest Neighbor Queries over Large-Scale Spatial – Textual Data
Streams. ISPRS International Journal
of
Geo-Information , 9 (11), 694. https://doi.org/10.3390/ijgi9110694.
Yanto,  M.,  Arlis,  S.,  Na,  J.,  Yuhandri,  Y.,  &  Putra,  D.  M.  (2022). Hybrid  Method  Air  Quality  Classification Analysis Model . 11 (2), 829 – 836. https://doi.org/10.18421/TEM112.
Yanto,  M.,  Sanjaya,  S.,  Yulasmi,  Y.,  Guswandi,  D.,  &  Arlis,  S.  (2021).  Implementation  multiple  linear regresion  in  neural network predict gold price. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science , 22 (3), 1635 – 1642. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v22.i3.pp1635-1642.
Yuan,  C.  Z.  (2020).  Determining  Optimal  Lag  Time  Selection  Function  with  Novel  Machine  Learning Strategies for Better Agricultural Commodity Prices Forecasting in Malaysia. In ACM International Conference Proceeding Series (pp. 37 – 42). https://doi.org/10.1145/3417473.3417480. Zhu,  Z.,  &  Liu,  N.  (2021).  Early  Warning  of  Financial  Risk  Based  on  K-Means  Clustering  Algorithm.
Complexity , 2021 . https://doi.org/10.1155/2021/5571683.
Zubaidah,  T.,  Yenriani,  Putri,  F.  H.,  &  Pangastuti,  N.  (2021).  Krisis  Ekonomi  Bangsa  Indonesia  Dimasa Pandemi Covid-19. Jurnal Syntax Fusion , 1 (2), 103 – 110. https://doi.org/10.54543/fusion.v1i2.16.