## PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KREDIT SKORING DI BANK
Miftakhur Roziqi, Afifah Nurul Izzati Teknik Informatika, Universitas Kahuripan Kediri Jalan PB Sudirman No.25 Pare Kediri, Indonesia miftakhurroziqi@students.kahuripan.ac.id

## ABSTRAK
Dalam  perbankan kredit adalah sumber utama penghasilan sekaligus  merupakan risiko yang paling tinggi dalam operasional bank. Semakin ketatnya persaingan dalam dunia perbankan terutama dalam pemberian kredit, perbankan  kerap  kali  menghiraukan  prinsip  kehati-hatian  (prudential  bank)  terutama  prinsip 5C ( character, capital, capacity, condition, dan collateral) . Permasalahan pada salah satu perbankan yaitu Kop. BPR Bumi Arta dimana  dalam  menentukan  kredit  skoring  untuk  pemberian  kredit  belum  menerapkan  prinsip  kehati-hatian (prudential  bank)  dalam  hal  ini  prinsip  5 C ,  dari  permasalahan  tersebut  maka  diperlukan  penerapan  algoritma decision  tree  C4.5  untuk  kredit  skoring  sehingga  dapat  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  tentang kemungkinan  calon  debitur  gagal  membayar  kewajibannya  serta  mengurangi  risiko  kredit  bermasalah  dan kerugian  financial.  Metode penelitian  yang digunakan adalah  model Cross-Standard Industry for Data Mining (CRISP-DM). Dari hasil penelitian ini didapatkan akurasi decision tree C4.5 sebesar 72,73% dari data sebanyak 36 record yang dibagi menjadi dua 70% data training dan 30% data testing.
Kata kunci :  Decision Tree, Algoritma C4.5, Koperasi, Bank Perkreditan Rakyat, Prinsip 5C

## 1. PENDAHULUAN
Bank  adalah  badan  usaha  yang  menghimpun dana  dari  masyarakat  dalam  bentuk  simpanan  dan menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk kredit  dan  atau  bentuk  lainnya  dalam  rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak [1].
Dalam  perbankan  kredit  adalah  sumber  utama penghasilan,  sekaligus  merupakan  risiko  yang  paling tinggi  dalam  kegiatan  bank.  Kredit  bermasalah merupakan permasalahan yang cukup mendasar dalam perbankan,  semakin  besar  kredit  bermasalah  maka akan berdampak pada dana operasional bank tersebut yang  secara  otomatis  akan  berdampak  pada  risiko likuidatas bank yang dapat menurunkan kepercayaaan masyarakat terhadap kinerja bank tersebut.
Semakin  ketatnya  persaingan  dalam  dunia perbankan terutama dalam pemberian kredit, perbankan  kerap  kali  menghiraukan  prinsip  kehati- hatian. Untuk memberikan kredit kepada calon debitur perbankan  pada  tahap  awal  akan  melakukan  kredit skoring  terlebih  dahulu  terhadap  calon  debiturnya. Kredit  skoring  menrupakan  salah  satu  metode  yang digunakan untuk menilai kelayakan dari calon debitur, pada  umumnya  bank  akan  mempersiapkan  data-data dari calon debitur yang dapat menggambarkan kondisi calon  debitur  antara  lain  data  pribadi,  riwayat  kredit, usia, status, masa kerja, jabatan dalam pekerjaan, dan data  keuangan  yang  digunakan  sebagai  indikator penilaian.  Dalam  melakukan  kredit    skoring diperlukan tahapan sistematis dan analisis kredit yang mencakup  prinsip  kehati-hatian  ( prudential  banking ) atas dasar tersebut perbankan wajib berpedoman pada prinsip 5C ( character,  capital,  capacity,  condition, dan  collateral) [2].  C  yang  pertama  yaitu Character (Karakter)  Karakter  dalam  hal  ini  adalah  sifat  atau watak  calon  debitur,  untuk  meyakinkan  pihak  bank bahwa sifat atau watak calon debitur benar-benar dapat
dipercaya.  C  yang  kedua  yaitu Capacity (Kapasitas) adalah  bank  mencoba  melihat  kemampuan  calon debitur  dalam  mengembalikan  kewajiban.  C  yang ketiga yaitu Capital (Permodalan) Tahap ini bank akan melihat  seberapa  besar  modal  yang  dimiliki  calon debitur dalam menjalankan usahanya. C yang keempat yaitu Condition (Kondisi Finansial) bank akan melihat kestabilan finansial dari calon debitur, yang bertujuan untuk  memprediksi  prospek  usaha  dimasa  yang  akan datang.  C  yang  kelima  yaitu Collateral (Jaminan) Berupa jaminan fisik ataupun non fisik yang diberikan calon debitur.
Pada  penelitian  ini  mengangkat  permasalahan pada salah satu perbankan yaitu Kop. BPR Bumi Arta dimana  terdapat  pemberian  kredit  yang  tidak  sesuai dengan  prinsip  kehatian-hatian,  dari  masalah  yang diteliti  terdapat  penentuan  kredit  skoring  yang  tidak sesuai yaitu belum menerapkan prinsip 5C (character, capital, capacity, condition, dan collateral)
Dari  permasalahan  diatas  maka  penerapkan kredit  skoring  dengan  menggunakan  algoritma decision  tree  dapat  dijadikan  sebagai  solusinya, sehingga dapat memberikan prediksi yang lebih akurat tentang  kemungkinan  calon  debitur  gagal  membayar kewajibannya serta mengurangi risiko kredit bermasalah  dan  kerugian  financial,  penelitian  kredit skoring  juga  sudah  pernah  dilakukan  oleh  peneliti sebelumnya  namun  belum  menambahkan  faktor  5 C . Menurut  Aryo  Paryogo  Nawary  dan  kawan-kawan dalam  penelitiannya  menyebutkan  bahwa  tingkat akurasi  algoritma  C4.5  sudah  mencapai  tingkat  baik sehingga  dapat  meningkatkan  porses  ketelitian, klasifikasi dan prediksi [3],  sedangkan menurut Dison Librado  dan  kawan-kawan  menyebutkan  bahwa algoritma  C4.5  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi 100%  dibandingkan  algoritma  naïve  bayes  [4].  Dari hasil penelitian  sebelumnya  yang  menyatakan  bahwa
algoritma  decision  tree  menghasilkan  performa  yang baik,  namun  dari  penelitian  sebelumnya  belum memperhitungkan prinsip-prinsip 5C tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Adalah  suatu  proses  ekstraksi  pengetahuan  atau menggali nilai tambah berupa informasi yang berharga dari suatu sumber data besar dan kompleks, sedangkan tujuan  utamnya  adalah  mengidentifikasi  pola, keterkaitan,  atau  informasi  yang  belum  diketahui secara  langsung  dalam  suatu  data,  sehingga  dapat menambah  wawasan  yang  lebih  bernilai.  Dalam penggunaanya  data  mining  melibatkan  berbagai bentuk  teknik  antara  lain  statistik,  matematis, kecerdasan  buatan  untuk  dapat  menganalisis  secara otomatis.  Dari  data  mining  dapat  digunakan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan,  tren  pasar, meningkatkan  efisiensi  operasional  dan  merumuskan strategi bisnis[5].

## 2.2. Decision Tree
Descision  Tree  mempunyai  konsep  dasar merubah data menjadi suatu pohon keputusan dengan aturannya[6].  Atribut  -  atribut  yang  dipilih  akan menghasilkan  suatu  partisi  dengan  data  yang  lebih seragam  yang  dapat  menghasilkan  sebuah  pohon keputusan  yang  sederhana.  Pohon  keputusan  terdiri dari beberapa kumpulan aturan yang tujuannya untuk membagi  sejumlah  populasi  yang  heterogen  menjadi lebih kecil dan lebih homogen dengan memperhatikan variabel  tujuannya.  Dalam  struktur  pohon  dimana setiap  node  pohon  akan  mempresentasikan  hasil atribut  yang  telah  dilakukan  pengujian,  kemudian setiap cabang merupakan pembagian dari hasil uji, dan node  daun  (leaf)  akan  mempresentasikan  kelompok dalam kelas tertentu.
Level  node  teratas  dari  sebuah  Decision  Tree biasanya  disebut  sebagai  akar  (root)  berupa  atribut yang  memiliki  pengaruh  dalam  suatu  kelas  tertentu. Decision Tree  melakukan pencarian  secara top down untuk  solusinya,  proses  pengklasifikasi  data  yang belum  diketahui  nilai  atribut  akan  diuji  dengan  cara mencari  jalur  dari  node  akar  (root)  sampai  dengan node akhir (daun) setelah itu akan dilakukan prediksi kelas  yang  telah  dimiliki  oleh  suatu  data  tertentu. Secara  sederhana  Decision  Tree  dapat  diartikan sebagai metode klasifikasi pada Text Mining[7].

## 2.3. Algoritma C45
Adalah  salah  satu  algoritma  pohon  keputusan yang populer  yang dikembangkan oleh Ross Quinlan pada tahun 1993 [8].
Algoritma ini adalah penerus dari algoritma ID3 (Iterative  Dichotomiser  3)  yang  juga  dikembangkan oleh Quinlan. Nama C4.5 merujuk pada versi keempat dari  sistem  pembelajaran  klasifikasi  yang  dibangun oleh Quinlan. Kemudian hubungan antara C4.5 dengan Decision Tree adalah adalah salah satu implementasi dari algoritma Decision Tree, spesifiknya C4.5 adalah
implementasi  yang  menggunakan  beberapa  teknik khusus,  seperti  pemilihan  fitur  yang  optimal  dengan menggunakan  metrik seperti Gain Ratio, penanganan data  non-biner,  penanganan  nilai  yang  hilang,  dan pruning pohon untuk mencegah overfitting atau bisa di sebut  juga  sebagai  salah  satu  contoh  algoritma Decision Tree yang memperkuat pemahaman tentang bagaimana  Decision  Tree  dapat  diterapkan  dan dikembangkan  dengan  teknik-teknik  khusus  untuk meningkatkan kinerjanya dalam pembelajaran  mesin. Algoritma C4.5 untuk memperoleh nilai entropy , nilai information  gain , nilai split  info , dan nilai gain  ratio dijabarkan sebagai berikut :
Menghitung nilai entropy
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) = ∑ −𝑝𝑖. 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖
𝑛
𝑖=1 (1) Keterangan : S = Himpunan kasus n = Jumlah partisi S pi = proporsi Si terhadap S
Menghitung nilai information gain
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) − ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| ∗  𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 𝑖=1 (2)
Keterangan : S = Himpunan kasus A = Fitur n = Jumlah partisi atribut A | Si | = Proporsi Si terhadap S
| S | = Jumlah kasus dalam S
Menghitung nilai Split info
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) = ∑
|𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 𝑙𝑜𝑔 2 |𝑆𝑖| |𝑆|
Keterangan :
S = ruang data sampel yang digunakan A = Atribut Si
= Jumlah sampel untuk atribut i
Menghitung nilai Gain Ratio 𝐺𝑎𝑖𝑛𝑡 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜(𝑆, 𝐴) = 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜(𝑆, 𝐴) (4)

## 2.4. Rapid Miner
Adalah  platform  analisis  data  yang  kuat  dan serbaguna yang digunakan untuk pemodelan prediktif, analisis  desain,  penambangan  data,  dan  pembuatan model. Rapid miner merupakan perangkat lunak open source  yang  populer  dalam  bidang  ilmu  data  dan analisis bisnis.

## 2.5. Kredit Scoring
Merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan untuk menilai kelayakan dari calon debitur, sehingga perbankan  dapat  mengetahui  calon  debitur  tersebut layak  atau  tidak  untuk  diberikan  kredit.  Selain  itu kredit skoring dapat diartikan sebagai proses penilaian risiko  kredit  bagi  calon  peminjam,  sedangkan  tujuan
kredit skoring adalah untuk memprediksi kemungkinan  pembayaran  kembali  pinjaman  oleh debitur [9].

## 2.6. Kop. BPR Bumi Arta
Adalah  salah  satu  penyedia  jasa  keuangan  yang berpusat di Kabupaten Jombang, yaitu di Jl. Irian Jaya No. 25 Cukir Diwek Jombang, Kop. BPR Bumi Arta merupakan  Bank  yang  melaksanakan  kegiatan usahanya secara konvensional yang dalam kegiatannya  tidak  memberikan  jasa  dalam  lalu  lintas pembayaran.  Kop.  BPR  Bumi  Arta  didirikan  pada tahun  1990  dengan  nomor  ijin  usaha  6782/BH/II/90 yang  telah  dikeluarkan  oleh  Kepala  Kantor  Wilayah Departemen  Koperasi  Jawa  Timur.  Selain  diawasi Dinas Koperasi, Kop. BPR Bumi  Arta telah terdaftar dan  diawasi  oleh  Otoritas  Jasa  Keuangan  dalam kegiatanya  menghimpun  dana  dari  masyarakat  dan menyalurkannya dalam bentuk kredit dan penempatan pada bank lain

## 2.7. Otoritas Jasa Keuangan
Adalah  lembaga  independen  yang  mempunyai fungsi, tugas, dan wewenang pengaturan, pengawasan, pemeriksaan dan penyidikan. OJK dibentuk berdasarkan  UU  Nomor  21  Tahun  2011  yang berfungsi  menyelenggarakan  sistem  pengaturan  dan pengawasan  yang  terintegrasi  terhadap  keseluruhan kegiatan di dalam sektor jasa keuangan[10].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  menggunakan    model  Cross- Standard  Industry  for  Data  Mining  (CRISP-DM), CRISP-DM  merupakan  standart  yang  dikembangkan sejak  tahun  1996  di  Eropa,  CRISP-DM  bukan merupakan  satu-satunya  standart  dalam  data  mining, namun merupakan model yang terpopuler saat ini [11], dalam CRISP-DM terdapat 6 fase yaitu: a. Bussiness Understanding
Mendifinisikan  masalah  dengan  sederhana  dan tepat  atau  bisa  disebut  sebagai  fase  pemahaman penelitian.  Berdasarkan  periode  data  desember 2023  kredit  bermasalah  lebih  tinggi  dari  pada periode  sebelumnya,  hal  ini  sebagai  acuan penelitian  bahwa  kurangnya  analisa  yang  akurat dalam kredit skoring.
b. Data Understanding
Menggabungkan  data  yang  dimiliki  dengan  data yang  akan  diperlukan  untuk  penelitian,  sehingga akan diperoleh data baik untuk penelitian.
c. Data Preparation
Setelah Data Understanding kita dapatkan langkah berikutnya  adalah  Data Perparation ,  untuk menghasilkan  data  yang  berkualitas  terdapat langkah-langkah  yang  diperlukan  dalam  proses data  preparation  antara  lain  data validation ,  data integration dan transformation , data size reduction and dicretization .
d. Modeling
Pada  fase  ini  data  training  akan  diproses  untuk menentukan beberapa aturan yang akan membentuk sebuah pohon keputusan. Model yang akan digunakan yaitu algoritma decision tree C4.5.
e. Evaluation
Evaluasi  atau  fase  klasifikasi  pada  fase  ini  akan ditentukan  pegujian  untuk  mendapatakan  hasil yang  akurat,  yaitu  dengan  melihat  hasil  akurasi algoritma decision tree C4.5.
f. Deployment
Fase  terakhir  adalah  fase  deployment  yaitu menerapkan  hasil  algoritma  decision  tree  C4.5 untuk menghasilkan pola kredit skoring.

## 3.1. Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan penelitian
Dari tahapan penelitian pada gambar 1, diuraikan sebagai berikut :
a. Perencanaan Penelitian Dalam  perencanaan  penelitian  ini  diperlukan identifikasi  sumber  daya  yang  diperlukan,  data historis  kredit,  perangkat  lunak,  analisis  data  dan kemampuan  teknis,  untuk  penelitian  ini  sumber daya  yang  diperlukan  adalah  bagian  analisis kredit/kabag  kredit  pada  Kop.  BPR  Bumi  Arta, perangkat lunak yang diperlukan adalah Ms. Excel sebagai pengolahan data.
b. Pengumpulan Data Tahap  ini  peneliti  mengumpukan  histori  kredit yang  mengandung  informasi  nominal  pengajuan, jangka  waktu,  status  perkawinan,  pekerjaan, jumlah  penghasilan,  character,  capacity,  capital, condition, collateral, keterangan.
c. Pemrosesan Data Setelah data dikumpulkan maka data akan diproses untuk  membersihkan  nilai  yang  tidak  sesuai misalnya  tidak  valid,  kemudian  mengkonversi variabel-variabel  yang  telah  disiapkan  untuk penelitian  berdasarkan  himpunan  dan  atribut, setelah itu membagi menjadi set pelatihan dan set pengujian.
Tabel 1. Penentuan value atribut Atribut Keterangan Nominal Pengajuan 0-5 Jt (Kecil) >5 Jt <=25 Jt (Sedang) >25 Jt <=100 Jt (Besar) >100 Jt (Sangat Besar) Jangka Waktu 1 – 6 Bln (Pendek) >6 – <=24 Bln (Cukup Lama) >24 - <=36 Bln (Lama) >36 Bln (Sangat Lama) Status Perkawinan Belum Kawin, Kawin, Cerai Pekerjaan PNS ,Petani, TNI ,Wirausaha, Ibu Rumah Tangga, Lain-Lain Jumlah Penghasilan >= 2 Jt (Rendah) > 2 Jt s/d <=5 Jt (Sedang) > 5 Jt (Tinggi) Character Baik, Cukup Baik, Kurang Baik, Jelek Capacity Ada, Tidak Capital Ada, Tidak Condition Baik, Cukup, Kurang Collateral Mengkover, Tidak Mengkover Keterangan Layak, Tidak Layak
Dari  tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  data  yang dikumpulkan  akan  dikonversi  sesuai  dengan  atribut masing-masing  misalnya  adalah  atribut  nominal pengajuan, jangka waktu, jumlah penghasilan dari data yang diterima atribut tersebut berupa angka sehingga perlu  dikonversi  sesuai  dengan  tabel  1,  perangkat lunak yang digunakan untuk mengkoversi adalah Ms. Excel. a. Pembuatan Model Dengan  menggunakan  data  yang  telah  disiapkan pembuatan  model dapat ditentukan, dalam  hal  ini akan  menggunakan  model  C4.5  untuk  membuat struktur  pohon  keputusan  dengan  menggunakan software bantu rapid miner.
b. Validasi Model Setelah model ditentukan maka langkah berikutnya adalah  validasi  model  dengan  menggunakan  data pengujian,  dari  validasi  model  akan  terlihat seberapa accuracy , presisi , dan recall . c. Implementasi Tahap selanjutnya adalah
implementasi,
implementasi akan dicoba menggunakan data yang sebenarnya  untuk  melakukan  kredit  skoring  pada permohonan kredit yang masuk.
d. Pemantauan Memantau seberapa banyak keptusan yang diambil oleh managemen menggunakan algoritma decision tree ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang telah terkumpul dan terkonversi sesuai dengan  penjelasan  pada  tahapan  penelitian  sebanyak 38 record  sesuai dengan tujuan penelitian  maka akan dilakukan  pemrosesan  pada  software  bantu  rapid miner,  namun  sebelum  di  proses  terlebih  dahulu dilakukannya teknik preprocessing yaitu:
a. Data cleaning yaitu membersihkan nilai yang kosong atau tidak konsisten.
b. Data integration menyatukan tempat yang berbeda dalam satu data.
c. Data Reduction menghapus atribut atau tupel yang tidak diperlukan[12].
Gambar 3. Data cleaning Gambar 4. Data latih
Gambar 5. Data pengujian
Gambar  3  menunjukan  bahwa  data  setelah dilakukan  teknik preprocessing data cleaning yang semula data sebanyak 38 record menjadi 36 record, 2 record  yang  dihilangkan  tersebut  karena  tidak memiliki value penghasilan perbulan dan keterangan, selanjutnya  dari  data cleaning tersebut  akan  dibagi menjadi  dua  yaitu  70%  atau  25  record  menjadi  data latih  yang  nampak  pada  gambar  4,  dan  30%  atau  11 record  data  pengujian  pada  gambar  5,  dari  data  latih tersebut  akan  ditentukan  node  terpilih  sebagai  node
awal,  dengan  pemikiran  bahwa  yang  mempengaruhi kredit  skoring  dengan  metode  decision  tree  C4.5 adalah  jumlah  pinjaman,  jangka  waktu,  status, pekerjaan,  jumlah  penghasilan, character,  capacity, capital,  condition,  dan  collateral ,  dengan  demikian dari masing-masing attribut diatas dapat dihitung nilai entropy , info gain , split info dan gain ratio , gain ratio terbesar yang akan menjadi node awal.

## 4.1. Implementasi Rapid Miner
Gambar 6. Diagram proses rapid miner
Gambar 7. Pohon keputusan
Dari data latih yang telah diproses pada software rapid miner gambar 6 menghasilkan pohon keputusan yang  nampak  pada  gambar  7,  pohon  keputusan tersebut  menunjukan  bahwa  node  1  dari  data  latih adalah capacity  , node  2 collateral, node  3  jumlah penghasilan,  node  4  status,  node  5 capital, node  6 jangka  waktu,  node  7 character, node  8  jumlah pinjaman, node 9 jangka waktu. Dari pohon keputusan tersebut  dan  node-node  yang  dihasilkan  peneliti memperoleh  kesimpulan  jika  calon  debitur  memiliki Capacity (kemampuan  bayar)  maka  akan  dilakukan pengecekan  terhadap Collateral (Jaminan)  apakah collateral (jaminan)  tersebut  mengkover  atau  tidak jika  tidak  mengkover  maka  calon  debitur  akan mendapatkan  kredit  (dikarenakan  calon  debitur mempunyai  kemampuan  bayar  dan  pinjaman  relatif kecil  sehingga  faktor  jaminan  tidak  diperhitungkan), namun jika collateral (jaminan) mengkover maka akan memperhitungkan jumlah penghasilan jika penghasilan  rendah  maka  akan  memperhitungkan status  perkawinan  jika  status  cerai  maka  layak  untuk diberikan  kredit  jika  kawin  maka  tidak  layak  untuk diberikan  pinjaman,  kemudian  kembali  ke  jumlah penghasilan  jika  jumlah  penghasilan  sedang  maka akan  memperhitungkan Capital (Modal)  jika Capital (Modal)  ada  maka  akan  memperhitungkan  jangka waktu jika jangka waktu cukup lama maka layak untuk
diberikan  kredit,  jika  jangka  waktu  lama  maka  tidak layak untuk diberikan kredit, jika jangka waktu sangat lama  maka  layak  untuk  diberikan  kredit,  kembali  ke Capital (Modal) jika Capital (Modal) tidak ada maka tidak layak untuk diberikan kredit, kemudian kembali lagi  ke  jumlah  penghasilan  jika  jumlah  penghasilan tinggi  maka  akan  memperhitungkan Character (watak) calon debitur jika Character (watak) baik dan kurang  baik  maka  layak  untuk  diberikan  kredit,  tapi jika Character (watak)  cukup  baik  maka  akan memperhitugkan  jumlah  pinjaman  jika  jumlah pinjaman besar maka layak untuk diberikan kredit, jika jumlah  kecil  maka  akan  memperhitungkan  jangka waktu jika jangka waktu cukup lama maka tidak layak untuk  diberikan  pinjaman  dan  jika  jangka  waktu pendek maka layak untuk diberikan kredit, kemudian kembali  ke Capacity (kemampuan  bayar)  jika Capacity (kemampuan  bayar)  tidak  ada  maka  tidak layak untuk diberikan kredit.
Gambar 8. Hasil data pengujian
Dari  gambar  8  menunjukan  bahwa  pada  data pengujian terdapat 3 record yang semula dengan kelas tidak  layak, namun pada proses rapid  miner 3 record tersebut  diprediksi  menjadi  kelas  layak  dikarenakan confidence(layak) lebih besar dari pada confidence(tidak layak).
Gambar 9. Performance
Performance  pada  data  pengujian  dapat  dilihat pada  gambar  9  dimana  pada  pengujian  tersebut accuracy yang  dihasilkan  adalah  sebesar  72.73%, class  recall  true layak 100% ,  true tidak  layak 25%, sedangkan class precision prediksi layak adalah 70% tidak layak 100%.

## 4.2. Pembuktian
Gambar 10. Perhitungan node pertama
Dari perhitungan pada gambar 10 diketahui gain ratio yang terbesar adalah capacity 0.42304  sehingga atribut capacity menjadi  node  awal (root  node) , dengan  menghasilkan  keputusan  jika capacity ada maka akan dilakukan extraksi pada atribut berikutnya, jika capacity tidak  ada  maka  tidak  layak,  proses berikutnya  adalah  menentukan  node  2  sebagai  akar untuk  proses  perhitungan  tidak  ada  yang  berbeda dengan  node 1, perlu dipahami  bahwa capacity tidak perlu  di  hitung  kembali  dikarenakan  sudah  menjadi node awal, berikutnya adalah meng extraksi kelas ada pada  atribut capacity dikarenakan  masih  memiliki entropy sebesar 0.773227, sedangkan kelas tidak, tidak akan  dilanjutkan extraksi dikarenakan  sudah  tidak memiliki nilai entropy .
Gambar 11. Perhitungan node 2
Dari perhitungan pada gambar 11 dapat diketahui bahwa  atribut collateral memiliki  nilai gain  ratio tertinggi sebesar 0.065083 sehingga atribut ini menjadi root  node 2  dengan  menghasilkan  keputusan  jika collateral mengkover  maka  akan  dilakukan extraksi atribut berikutnya,  jika collateral tidak  mengkover maka  tidak  layak,  kelas  mengkover  masih  memiliki entropy sebesar 0.791858 dan akan dilakukan extraksi pada  tahap  berikutnya,  sedangkan  kelas  tidak mengkover tidak lagi dilakukan extraksi.
Gambar 12. Perhitungan node 3
Pada gambar 12 diketahui bahwa gain ratio yang tertinggi  adalah  atribut  jumlah  penghasilan  0.081083 sehingga  atribut  ini  menjadi root  node 3,  yang menghasilkan  keputusan  jika  jumlah  penghasilan rendah,  sedang,  tinggi  akan  dilakukan extraksi dikarenakan  kelas-kelas  tersebut  memiliki  nilai entropy perlu  diketahui  yang  dilakukan extraksi berikunya  adalah  kelas  rendah  dikarenakan  memiliki nilai entropy tertinggi  0.918296,  sedang  0.764205, tinggi 0.503258.
Gambar 13. Perhitungan node 4
Gambar  13  menunjukan  perhitungan  node  ke  4 yang  dihasilkan  dari extraksi pada  node  ke  3 atribut jumlah  penghasilan  kelas  rendah  ,  dari  perhitungan tersebut  yang  memiliki gain  ratio yang  tertinggi adalah  status  perkawinan  dengan gain  ratio 1.  Pada perhitungan node ke 4 ini menghasilkan keputusan jika status perkawinan kawin maka tidak layak, sedangkan jika status perkawinan cerai maka layak, untuk status perkawinan  belum  kawin  tidak  dipehitungkan dikarenakan  tidak  memiliki  nilai  layak  atau  tidak layak, status perkawinan ini tidak lagi di extraksi lagi dikarenakan  semua  kelas entropy menghasilkan  nilai 0, sehingga pada node berikutnya adalah meng extraksi dari atribut jumlah penghasilan dengan kelas sedang.
Gambar 14. Perhitungan node 5
Dari  gambar  14  menunjukan  dari  hasil extraksi atribut jumlah penghasilan dengan kelas sedang, dari perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwa gain  ratio yang tertinggi adalah atribut capital dengan gain ratio 0.558433  yang  menghasilkan  keputusan  jika capital ada  layak sedangkan capital tidak maka  tidak  layak, kelas  ada  pada  attribut capital akan  di extraksi dikarenakan  masih  memiliki entropy 0.54356  untuk kelas tidak, tidak akan dilakukan extraksi dikarenakan sudah tidak memiliki entropy.
Gambar 15. Perhitungan node 6
Gambar  15  menunjukan  dari  hasil extraksi atribut  capital dengan  kelas  ada,  dari  perhitungan diatas dapat diketahui bahwa gain ratio yang tertinggi adalah atribut jangka  waktu  dengan gain  ratio 0.528270  yang  menghasilkan  keputusan  jika  jangka waktu  pendek,lama  maka  tidak  layak  sedangkan  jika jangka waktu cukup lama dan sangat lama maka layak, attribut  jangka  waktu  ini  tidak  akan  di extraksi lagi pada root  node  atribut jumlah  penghasilan  sedang dikarenakan  semua  kelas  tidak  memiliki entropy. Berikutnya  adalah  meng extraksi  atribut jumlah penghasilan dengan kelas tinggi.
Gambar 16. Perhitungan node 7
Dapat  diketahui  pada  gambar  16  bahwa perhitungan extraksi atribut jumlah penghasilan kelas tinggi yang memiliki gain ratio yang tertinggi adalah atribut  character dengan gain  ratio 0.145867  yang menghasilkan  keputusan  jika character baik,  kurang baik maka layak, jika character cukup baik maka akan dilakukan extraksi untuk menghasilkan node berikutnya.
Gambar 17. Perhitungan node 8
Selanjutnnya  pada  gambar  17  yaitu  hasil perhitungan  dari extraksi  atribut  character dengan kelas cukup baik, dari perhitungan tersebut gain ratio adalah  sama  untuk  itu  diambil  atribut  yang  paling depan  yaitu atribut jumlah  pinjaman  dengan menghasilkan  keputusan  jika  jumlah  besar  maka layak, jika jumlah kecil akan dilakukan extraksi untuk menghasilkan node berikutnya.
Gambar 18. Perhitungan node 9
Gambar  18  menunjukan  perhitungan  hasil extraksi dari atribut jumlah  pinjaman  dengan  kelas kecil,  dari  perhitungan  tersebut gain  ratio  yang tertinggi  adalah atribut jangka  waktu  sebesar  1, dengan  menghasilkan  keputusan  jika  jangka  waktu pendek  maka  layak,  jika  jangka  waktu  cukup  lama maka  tidak  layak  sedangkan  jangka  waktu  lama  dan sangat lama tidak menghasilkan keputusan dikarenakan  tidak  terdapat  nilai  pada  kelas  tersebut. Pada  node  9  ini  juga  merupakan  perhitungan  akhir dikarenakan semua atribut gain ratio adalah 0.
Dari  hasil  pembuktian  ini  dapat  disimpulkan bahwa yang menjadi node awal adalah capacity, node kedua  adalah collateral node ketiga  adalah  jumlah
penghasilan, node ke empat adalah status perkawinan, node kelima  adalah capital , node keenam  adalah jangka  waktu node ketujuh  adalah character , node kedelapan  adalah  jumlah  pinjaman, node kesembilan jangka  waktu  telah  sesuai  dengan  pohon  keputusan yang dihasilkan dari software bantu rapid miner pada gambar 7.
Pada dasarnya kredit skoring dengan menerapkan prinsip  5 C ini  akan  menguraikan  banyak  node  akan tetapi hal tersebut telah sesuai dengan prinsip kehati- hatian ( prudential bank ).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa algoritma decision  tree C4.5  dapat  diterapkan  dalam penentuan  kredit  skoring  dengan  akurasi  sebesar 72,73%.  Sehingga  dapat  memberikan  manfaat  atau solusi  kepada  petugas  perbankan  atau  pihak  terkait dalam  membuat  penilaian  terhadap  analisa  dalam pengajuan kredit dengan hasil yang lebih baik.
Saran dari penelitian ini adalah untuk penelitian selanjutnya  adalah  dapat  menggunakan  metode  atau teknik  yang  lain  sehingga  didapatkan  tingkat  akurasi yang  lebih  baik  lagi,  serta  perlunya  pengembangan model algoritma sehingga  jumlah kelas, kategori  dan attribut dapat ditentukan secara optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indonesia. Undang  –  Undang  Nomor  4  Tahun 2023  Tentang  Pengembangan  Dan  Penguatan Sektor Keuangan. Jakarta
[2] Otoritas  Jasa  Keuangan.  2024. Peraturan Otoritas  Jasa  Keuangan  No.1  Tahun  2024 Tentang  Kualitas  Aset  Bank  Perekonomian Rakyat .Jakarta
[3] Librado, D., Nasyuha, A., H., 2023. Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Penerima Kredit Dengan  Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes dan  Algoritma  C4.5,  Jurnal  Media  Informatika Budidarma on (pp. 1952-1961).
[4] Nawary,  A.P., Kurniati, 2021. Penerapan Data Mining  Dalam  Memprediksi  Kelancaran  Kredit Nasabah  Menggunakan  Algoritma  C4.5,  Bina Darma Conference on Computer Science on (pp. 1041-1047).
[5] Sarah,  M.P.,  Hardinata,  J.T.,  Kurniawan,  H., Safii, M., Winajaya, R., 2022. Implementasi Data
Mining Menggunakan Algoritma Apriori Dalam Menentukan  Persediaan  Barang . Jurnal  Sistem Informasi Teknologi Informasi dan Komputer on (pp.51-61).
[6] Kelvin., Mulyawan, B., Sutrisno, T., Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Penerimaan  Kelayakan Kredit  Pada  Koperasi.  Jurnal  Ilmu  Komputer dan Sistem Informasi on (pp. 109-115).
[7] Rusito,  Firmansyah,  M.T.,  2016. Implementasi Metode  Decision  Tree  Dan  Algoritma  C4.5
Untuk Klasifikasi Data Nasabah Bank. INFOKAM on (pp. 1-12).
[8] Kasi, O.M., Muliantara, A., 2023. Prediksi Paket Return  Menggunakan  Metode  Decision  Tree Menerapkan  Algoritma  C4.5  Berbasis  Website, Jurnal  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Aplikasinya on (797-802).
[9] Hakim,  A.R.,  2019. Analisis  Klasifikasi  Credit Scoring  Menggunakan  Weighted  Probabilistic Neural  Network  (WPNN).  Statistika  on  (pp.63- 70).
[10] Oktariani,  D.,  Ansyari,  F.,  et  al.  2023. Booklet Perbankan Indonesia, Edisi 10.Tempat Publikasi : Otoritas Jasa Keuangan Departemen Perizinan dan Manajemen Krisis Perbankan,2023, 12.
[11] Yusuf, D., Bahri, S., Larasati, A., 2021. Decision Tree  Menggunakan  Algoritma  C4.5  Untuk Analisa  Kelayakan  Pemberian  Kredit,  Jurnal Ilmiah Teknologi dan Informasi on (pp. 97-106).
[12] Rahayu,  F.,  S.,  Samsiah,  S.,  Hinggo,  H.,  T., Analisis  Prinsip  5C  dan  7P  Dalam  Pemberian Kredit Untuk Meminimalisir Kredit Bermasalah dan  Meningkatkan  Profitabilitas  :  Studi  Kasus Pada  Swamitra  Pekan  Baru,  Seminar  Nasional Ekonomi  Bisnis  dan  Akuntansi,20-27,  Juli 14,2021.
[13] Ramadhan,  A.T.,  F.G.Hilmy,  F.,  Puteri,  N.R., Meirza, A., 2023. Penerapan Algoritma Decision Tree  Dalam  Melakukan  Analisis  Klasifikasi Harga Handphone, Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer on (pp.195-206).
[14] Iriadi,  N.,  Nuraeni,  N.,  2016. Kajian  Penerapan Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Untuk  Prediksi  Kelayakan  Kredit  Pada  Bank Mayapada  Jakarta,  Jurnal  Teknik  Komputer AMIK BSI on (pp. 132-137).