Putu Gede Surya Cipta Nugraha, Gede Rasben Dantes, Kadek Yota Ernanda Aryanto. (2017.  Implementasi Metode C4.5 Dan Naive Bayes  Berbasis  Adaboost  Untuk  Memprediksi  Kelayakan  Pemberian  Kredit.  International  Journal  of  Natural  Science  and Engineering. Vol.1 (2) pp. 65-71.

## IMPLEMENTASI METODE C4.5 DAN NAIVE BAYES BERBASIS ADABOOST UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT
Putu Gede Surya Cipta Nugraha 1 ,*,Gede Rasben Dantes 2 , Kadek Yota Ernanda Aryanto 3 .
1 Universitas Pendidikan Ganesha
2 Universitas Pendidikan Ganesha
3 Universitas Pendidikan Ganesha

## Abstrak
At  PT.  BPR  XYZ  credit  problems  is  a  very  vital  issue,  where  if  many  debtors  are delinquent in payment it will increase the NPL value of the bank itself. Increasing the NPL value above 5% indicates that the bank is not healthy. From the above problems,
then  in  this  study  aims  to  perform  the  implementation  process  of  data  mining methods to determine the accuracy level of prediction of creditworthiness at PT. BPR
XYZ,  so  that  the  future  of  credit  problems  can  be  overcome.  Data  mining  methods used  in  the  prediction  process  are  C4.5  and  Naïve  Bayes  methods,  where  both methods are implemented and the accuracy level comparison process is used to see which method is more accurate in predicting creditworthiness. Both methods are also embedded AdaBoost method with the aim of increasing the accuracy in the process of prediction of creditworthiness feasibility. The result obtained from the comparison of method accuracy level, stated that the better accuracy is C4.5 method that is 90.00% with the precision level of 86.67%. As for the accuracy of Naïve Bayes method that is equal  to  70.00%  with  the  precision  level  of  79.71%.  Then  with  the  addition  of AdaBoost  method  in  predicting  creditworthiness  proved  to  increase  the  higher accuracy  value  of  91.54%  in  method  C4.5  and  by  78.13%  in  Naïve  Bayes  method. From  the  description  above,  with  the  implementation  of  AdaBoost  method  on  the method  of  C4.5  and  Naïve  Bayes  can  improve  the  accuracy  of  the  prediction  of creditworthiness  of  PT.  BPR  XYZ.  In  addition,  the  implementation  of  the  AdaBoost- based  C4.5  method  can  be  a  recommendation  for  PT.  BPR  XYZ  in  conducting predictive process of credit worthiness in the future .

## PENDAHULUAN
PT.  BPR  XYZ  merupakan  salah  satu  lembaga  perbankan  resmi  yang  berfungsi  melayani  proses simpan  pinjam  untuk  golongan  pengusaha  mikro,  kecil  dan  menengah.  PT.  BPR  XYZ  memiliki  beberapa produk-produk, dimana produk-produk yang ditawarkan berfungsi membantu masyarakat dalam sektor ekonomi.  Produk-produk  yang  ditawarkan  dilembaga  ini  adalah  tabungan,  deposito  dan  kredit.  Yang mana  salah  satu  produk  yang  paling  berkembang  dilembaga  ini  adalah  produk  kredit.  Menurut  pasal  1 angka  11  undang-undang  nomor  10  tahun  1998,  kredit  adalah  proses  memberikan  dana  yang berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan  pinjam  meminjam  antara  bank  dengan  pihak  lain  yang mewajibkan  pihak  yang  melakukan  peminjaman  untuk  melunasi  utangnya  sesuai  dengan  jangka  waktu yang  telah  disepakati.  Didalam  kegiatan  perkreditan,  kita  juga  mengenal  istilah  NPL (Non  Performing Loan) . NPL adalah salah satu indikator kesehatan kualitas aset bank.
Permasalahan  kredit  bermasalah  pada  PT.  BPR  XYZ  sering  terjadi  akibat  dari  petugas  analisis yang tidak berhati-hati atau kurang cermat dalam proses melakukan analisa pemberian kredit. Selain itu dipengaruhi juga oleh karakter debitur yang kurang baik yaitu debitur yang melanggar surat perjanjian dalam melakukan proses pembayaran pada waktu yang telah disepakati . Jika kredit bermasalah tersebut tidak  diatasi  maka  dapat  memberikan  tingkat  NPL  yang  cukup  tinggi  (diatas  5%),  maka  PT.  BPR  XYZ tersebut  masuk  kedalam  kondisi  BPR  yang  tidak  sehat.  Untuk  mengetahui  kelayakan  pemberian  kredit

## Keywords:
Data Mining,  Accuracy, C4.5, Naïve Bayes, AdaBoost
dimasa mendatang di PT. BPR XYZ, perlu adanya prediksi yang akurat yang salah satunya memanfaatkan teknologi dibidang data mining.
Menurut  Hermawati  (2013),  Data  mining  adalah  proses  yang  memperkerjakan  satu  atau  lebih teknik  pembelajaran  komputer  (machine  learning)  untuk  menganalisa  dan  mengekstraksi  pengetahuan (knowledge)  secara  otomatis.  Dalam  data  mining  terdapat  beberapa  algoritma  klasifikasi  yang  dapat digunakan untuk analisis kredit seperti algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Klasifikasi C4.5 dan Naïve Bayes berjalan dengan baik dalam melakukan klasifiksi dalam pemberian kredit, kejadian ini dibuktikan dengan penelitian yang dilakukan oleh Masripah (2015) yang berjudul “Evaluasi Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit  Koperasi  Syariah  Menggunakan  Algoritma  Klasifikasi  C4.5”,  dalam  penelitian  tersebut mendapatkan kesimpulan bahwa akurasi algoritma C4.5 sebesar 88.00%. Penelitian lain yang dilakukan oleh  Masripah  (2016)  yang  berjudul  “Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Pemberian  Kredit”,  dalam  penelitian  tersebut  mendapatkan  kesimpulan  bahwa  akurasi  algoritma  C4.5 sebesar 88.90% sedangkan algoritma Naïve Bayes sebesar 88.00%. Jadi algoritma C4.5 memprediksi lebih akurat dibandingkan algoritma Naïve Bayes.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  penulis  tertarik  melakukan  penelitian  kelayakan  pemberian kredit  di  PT.  BPR  XYZ  dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes.  Selanjutnya  dilakukan penerapan  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  menggunakan  metode  boosting  yaitu  AdaBoost.  Metode AdaBoost digunakan dengan tujuan metode ini dapat meningkatkan akurasi dalam proses klasifikasi dan prediksi.

## METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  penelitian    eksperiment.  Design eksperiment yang digunakan adalah CRISP-DM (Cross Standard Industry For Data Mining) . Model proses CRISP-DM memiliki enam tahapan sebagai berikut :

## Gambar 1 Model Proses CRISP-DM
Tahap pertama yaitu Bussiness Understanding . Pada tahap ini dilakukan kegiatan survey lapangan untuk melihat dan mengetahui secara langsung kondisi serta permasalahan yang terjadi. Dari hasil survey lapangan diperoleh hasil pada tiap bulannya tingkat NPL selalu tinggi yaitu diatas 5%. Tahap ke dua yaitu Data  Understanding .  Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengumpulan  data,  kemudian  melakukan  analisa data  serta  melakukan  evaluasi  kualitas  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dari  proses  perijinan data  yang  diajukan,  diperoleh  data  debitur  pada  tahun  2014  sebanyak  162  record  data,  tahun  2015 sebanyak  240  record  data  dan  pada  tahun  2016  sebanyak  320  record  data.  Dari  masing-masing  data memiliki 37 atribut dengan nilai yang dimiliki oleh atribut merupakan nilai kategorikal dan nilai angka.
Tahap ke tiga yaitu Data Preparation . Pada tahap ini dilakukan persiapan data mentah selanjutnya menentukan atribut yang digunakan menganalisa masalah. Dalam Data Preparation ada beberapa teknik preprocessing yang  digunakan  untuk  mengolah  data  mentah  yaitu:  a) Data  Cleaning ,  pada  tahap  ini dilakukan pembersihan nilai-nilai dalam atribut yang kosong dan menghapus data yang kosong (missing values dan noisy),  b)  Data  Integration ,  pada  tahap  ini  dilakukan  penyatuan  data  yang  berbeda  kedalam satu  data.  Dalam  hal  ini,  ada  dua  data  yang  diambil  sebagai  data warehouse yaitu  database  debitur  dan data nominatif kredit, c) Data Reduction, jumlah atribut dan data yang digunakan untuk data training dan data uji mungkin terlalu banyak dan hanya beberapa atribut dan data yang diperlukan dalam melakukan penelitian sehingga atribut dan data yang tidak diperlukan akan dihapus. Dalam tahap ini juga dilakukan proses penghapusan data yang terindetifikasi duplikasi. Karena seperti yang kita tahu bahwa debitur yang
melakukan kredit dalam kurun waktu tertentu, pasti akan tercatat pada pelaporan tahun kedepannya. d) Data  conversion, data  yang  masih  memiliki  nilai  berupa  angka  harus  dilakukan  proses  konversi  data dengan klasifikasi data dari atribut. Data klasifikasi atribut terdapat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1 Klasifikasi Atribut Atribut Klasifikasi Keterangan Umur 17-25 tahun Umur Nasabah 26-45 tahun >45 tahun Jumlah Pinjaman 1.000.000 – 50.000.000 Jumlah Pinjaman Nasabah 50.000.001 – 500.000.000 >500.000.000 Jangka Waktu 1 – 12 Bln : Pendek Jangka Waktu Kredit 13 – 36 Bln : Menengah >36 : Panjang
Jenis Kredit
Modal Kerja
Jenis Kredit Berdasarkan Penggunaan Konsumsi Elektronik &
Motor Mingguan Karyawan Sektor
Ekonomi
Petani Golongan
Pekerjaan Debitur Nelayan Wiraswasta Pedagang Pegawai Negeri
Sipil Jaminan BPKB Sepeda Motor
Jenis Jaminan yang digunakan Debitur BPKB Mobil Sertifikat Tanah Sertifikat
Bangunan Gaji Bunga Flat Bunga kredit yang ditawarkan untuk Debitur Menurun Murni Anuitas Tunggakan Pokok Tidak Memiliki Tunggakan Pokok Debitur Memiliki Tunggakan Bunga Tidak Memiliki Tunggakan Bunga Debitur Memiliki
Tahap ke empat yaitu Modelling. Pada tahap ini dilakukan pemilihan teknik pemodelan yang tepat. Pada penelitian  ini,  menggunakan  model  atau  algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  berbasis  Ada  Boost.  Setelah melewati  tahap  Data  Preparation,  sehingga  pada  penelitian  ini  digunakan  data  training  sebanyak  162 record  sedangkan  untuk  data  uji  1  digunakan  sebanyak  80  record  dan  untuk  data  uji  2  digunakan sebanyak 80 record. Tahap ke lima yaitu Evaluation. Pada tahap ini dilakukan evaluasi dari model yang sudah  diciptakan  dari  masing-masing  algoritma.  Pengukuran  tingkat  akurasi  algoritma  C4.5  dan  Naïve Bayes berbasis AdaBoost untuk memprediksi kelayakan pemberian kredit menggunakan confusion matrix . Tahap ke enam atau tahap terakhir yaitu Deployment. Pada tahap ini dilakukan pemanfaatan model yang
telah dibuat untuk membangun sistem. Pada penelitian ini, hanya dilakukan sampai pada tahap ke lima yaitu evaluation. Flowchart Algoritma C4.5 dan Flowchart Algoritma Naïve Bayes tersdia pada Gambar 2 dan 3 di bawah ini.

## Gambar 2 Flowchart Algoritma C4.5

## Gambar 3 Flowchart Algoritma Naïve Bayes

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN
Dalam melakukan penelitian ini, data yang digunakan adalah data kredit dari tahun 2014 sampai tahun  2016.  Dimana  masing-masing  data  tiap  tahunnya,  akan  dijadikan  data  uji  dan  data  training.  Data training diperoleh dari tahun 2014 sedangkan untuk data uji 1 diperoleh dari tahun 2015 dan data uji 2 diperoleh  dari  tahun  2016.  Masing  -  masing  data  memiliki  9  kriteria  atribut  seperti  Tunggakan_Bunga, Tunggakan_Pokok,  Umur,  Jenis_Jaminan  Jumlah_Pinjaman,  Type  Bunga,  Jangka  Waktu,  Sektor  Ekonomi, dan  Jenis_Kredit.  Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Algoritma  C4.5  dan  Naïve  Bayes  dapat  dilihat  pada Gambar 4 dibawah ini.
Gambar 4 Tingkat akurasi Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes
Pada  Gambar  diagram  4  dapat  dilihat  tingkat  akurasi  algoritma  C4.5  sebesar  90.00%,  nilai tersebut lebih besar dibandingkan dengan akurasi algoritma Naïve Bayes yang hanya memperoleh tingkat akurasi sebesar 70.00%.
Tingkat akurasi pada algoritma C4.5 lebih besar dalam melakukan proses prediksi kelayakan pemberian kredit dikarenakan pada algoritma C4.5 mampu melakukan prediksi dengan benar pada sebuah data yang juga positif benar pada data yang sebenarnya, hal ini dibuktikan dengan dinilai precision dari algoritma C4.5  sebesar  86.67%,  nilai  tersebut  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  nilai precision dari  algoritma Naïve Bayes yang hanya sebesar 79.71%.  Selain itu kemampuan pada algoritma C4.5 dalam memprediksi data  yang  relevan  juga  sangat  baik,  hal  itu  dibuktikan  dengan  perolehan  nilai recall sebesar  100.00%. Perbandingan Tingkat Akurasi C4.5 dengan C4.5 Berbasis AdaBoost dapat dilihat pada gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5 Tingkat Akurasi C4.5 dengan C4.5 Berbasis AdaBoost
Pada Gambar diagram 5 dapat dilihat tingkat akurasi algoritma C4.5 sebesar 90.00%, nilai tersebut lebih  kecil  dibandingkan  dengan  akurasi  algoritma  C4.5  berbasis  AdaBoost  yang  memperoleh  tingkat akurasi  sebesar  91.54%.  Tingkat  akurasi  pada  algoritma  C4.5  berbasis  AdaBoost  lebih  besar  dalam melakukan  proses  prediksi  kelayakan  pemberian  kredit  dikarenakan  pada  algoritma  C4.5  berbasis AdaBoost mampu melakukan prediksi dengan benar pada sebuah data yang juga positif benar pada data yang  sebenarnya,  hal  ini  dibuktikan  dengan  dinilai precision dari  algoritma  C4.5  berbasis  AdaBoost sebesar  88.55%,  nilai  tersebut  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  nilai  precision  dari  algoritma  C4.5 yang hanya sebesar 86.67%.
Kemampuan  pada  algoritma  C4.5  berbasis  AdaBoost  dalam  memprediksi  data  yang  relevan  juga sangat baik, hal itu dibuktikan dengan perolehan nilai recall sebesar 100.00%. Selain itu, tingkat akurasi juga dipengaruhi oleh metode AdaBoost karena metode AdaBoost dapat menyesuaikan diri dengan data dan  algoritma  C4.5.  Metode  AdaBoost  juga  dapat  mengurangi  kesalahan  dari weak  classifier dan meningkatkan  akurasi  dari  algoritma  C4.5.  Hal  ini  dikarenakan  pada  dasarnya  metode  AdaBoost dimunculkan untuk mampu mengurangi kesalahan dalam proses pembelajaran.
90.00%
70.00%
0.00% 100.00% C4.5 Naïve Bayes Perbandingan  Tingkat  Akurasi  C4.5 dan Naive Bayes Tingkat Akurasi 90.00% 91.54% 89.00% 90.00% 91.00% 92.00% C4.5 C4.5 Berbasis AdaBoost Perbandingan  Tingkat  Akurasi  C4.5 dan C4.5 Berbasis  AdaBoost Tingkat Akurasi
Perbandingan  Tingkat  Akurasi  C4.5  dengan  C4.5  Berbasis  AdaBoost  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 dibawah ini.

## Gambar 6 Tingkat Akurasi Naïve Bayes dengan Naïve Bayes Berbasis AdaBoost
Pada Gambar diagram 6 dapat dilihat tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes sebesar 70.00%, nilai tersebut  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  akurasi  algoritma  Naïve  Bayes  berbasis  AdaBoost  yang memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  78.13%.  Tingkat  akurasi  pada  algoritma  Naïve  Bayes  berbasis AdaBoost  lebih  besar  dalam  melakukan  proses  prediksi  kelayakan  pemberian  kredit  dikarenakan  pada algoritma  Naïve  Bayes  berbasis  AdaBoost  mampu  melakukan  prediksi  dengan  benar  pada  sebuah  data yang  juga  positif  benar  pada  data  yang  sebenarnya,  hal  ini  dibuktikan  dengan  dinilai precision dari algoritma  Naïve  Bayes  berbasis  AdaBoost  sebesar  86.94%,  nilai  tersebut  lebih  besar  jika  dibandingkan dengan  nilai  precision  dari  algoritma  Naïve  Bayes  yang  hanya  sebesar  79.71%.    Kemampuan  pada algoritma Naïve Bayes berbasis AdaBoost dalam memprediksi data yang relevan juga sangat baik, hal itu dibuktikan dengan perolehan nilai recall sebesar 77.74%. Selain itu, tingkat akurasi juga dipengaruhi oleh metode  AdaBoost  karena  metode  AdaBoost  dapat  menyesuaikan  diri  dengan  data  dan  algoritma  Naïve Bayes. Metode AdaBoost juga dapat mengurangi kesalahan dari weak classifier dan meningkatkan akurasi dari  algoritma  Naïve  Bayes.  Hal  ini  dikarenakan  pada  dasarnya  metode  AdaBoost  dimunculkan  untuk mampu mengurangi kesalahan dalam proses pembelajaran.
Gambar 7 Tingkat Akurasi C4.5 Berbasis AdaBoost dan Naïve Bayes Berbasis AdaBoost Pada  gambar  diagram  7  dapat  dilihat  tingkat  akurasi  algoritma  C4.5  berbasis  AdaBoost  sebesar 91.54%, nilai tersebut lebih besar dibandingkan dengan akurasi algoritma Naïve Bayes berbasis AdaBoost yang  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  78.13%.  Tingkat  akurasi  pada  algoritma  C4.5  berbasis AdaBoost  lebih  besar  dalam  melakukan  proses  prediksi  kelayakan  pemberian  kredit  dikarenakan  pada algoritma C4.5 berbasis AdaBoost mampu melakukan prediksi dengan benar pada sebuah data yang juga positif benar pada data yang sebenarnya, hal ini dibuktikan dengan dinilai precision dari algoritma C4.5 berbasis  AdaBoost  sebesar  88.55%,  nilai  tersebut  lebih  besar  jika  dibandingkan  dengan  nilai  precision dari algoritma Naïve Bayes berbasis AdaBoost yang hanya sebesar 86.94%.  Selain itu kemampuan pada
70.00% 78.13% 65.00% 70.00% 75.00% 80.00% Naïve Bayes Naïve Bayes Berbasis AdaBoost
Perbandingan  Tingkat  Akurasi  Naive Bayes dan Naive Bayes Berbasis AdaBoost Tingkat Akurasi 91.54% 78.13% 60.00% 80.00% 100.00% C4.5 Berbasis AdaBoost
Naïve Bayes Berbasis AdaBoost
Perbandingan  Tingkat  Akurasi  C4.5
Berbasis  AdaBoost dan Naive Bayes
Berbasis  AdaBoost
algoritma  C4.5  berbasis  AdaBoost  dalam  memprediksi  data  yang  relevan  juga  sangat  baik,  hal  itu dibuktikan dengan perolehan nilai recall sebesar 100.00%.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  sebagai  berikut;  1)  Penerapan  algoritma  data  mining menggunakan C4.5 dan Naïve Bayes Berbasis AdaBoost dapat dilakukan untuk melakukan proses prediksi kelayakan  pemberian  kredit,  2)  Algoritma  C4.5  dalam  melakukan  prediksi  kelayakan  pemberian  kredit memiliki tingkat akurasi yang lebih besar daripada algoritma Naïve Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 90.00%  dan  tingkat precision sebesar  86.67%,  3)  Penambahan  metode  AdaBoost  dalam  memprediksi kelayakan  pemberian  kredit  terbukti  memberikan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  yakni  sebesar  91.54% pada  algoritma  C4.5  dan  sebesar  78.13%  pada  algoritma  Naïve  Bayes.  Jadi  nyata  dengan  penerapan metode AdaBoost pada algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dapat meningkatkan akurasi prediksi kelayakan pemberian kredit.

## DAFTAR PUSTAKA
Bank Indonesia, Peraturan Bank Indonesia Nomor 6/10/PBI/2004 tanggal 12 April 2004 perihal Sistem Penilaian Tingkat Kesehatan Bank Umum
C.  Ruan,  Q.  Ruan,  and  X.  Li,  “Real  Adaboost  feature  selection  for  Object  Recognition,”  in  IEEE  10th International Conference On Signal Processing Proceeding , pp. 1402–1405, 2010
Fajar Astuti Hermawati, Data Mining. Yogyakarta: Andi, 2013
Larose,   Daniel   T. 2005, Discovering   Knowledge   Ind   Data:   An Introduction To Data Mining. John Willey & Sons. Inc
Larose D, T., 2006, Data Mining Methods and Models, Jhon Wiley & Sons, Inc. Hoboken New Jersey
Siti  Masripah.  (2015).  Evaluasi  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Koperasi  Syariah  Menggunakan Algoritma Klasifikasi C4.5. Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol XI. ISSN 1978-1946
Siti  Masripah.  (2016).  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Pemberian  Kredit. BINA INSANI ICT JOURNAL Vol 3. 187-193. ISSN 2537-9777 (Online)
Undang-undang  Nomor  10  Tahun  1998  tentang  Perubahan  Atas  Undang-undang  Nomor  7  Tahun  1992 tentang Perbankan.