Implementasi Data Mining untuk Prediksi Kredit Macet Pada KSPPS BMT Artha Amanah dengan Algoritma-C4.5

Wahyu Putri Novilestari, Sunggito Oyama, Ahmad Riyadi

Sari


Kredit macet merupakan suatu masalah yang banyak dialami oleh instansi pemberi pinjaman atau kredit, tidak terkecuali KSPPS BMT Artha Amanah. Terhitung sejak tahun 2016 hingga tahun 2019 ada sebanyak 173 nasabah yang macet dalam melakukan pembayaran kredit. Tentunya hal ini mampu menimbulkan terganggunya perputaran modal pada KSPPS BMT Artha Amanah. Data-mining merupakan sebuah ilmu yang mampu mempelajari data untuk mengenali polanya dan kemudian di olah dan dapat menghasilkan keluaran informasi yang lebih bermanfaat. Dalam data-mining ada banyak sekali metode penghitungan atau algoritma yang dapat diterapkan. Algoritma yang dapat diterapkan salah satunya adalah algoritma-C4.5. Yang mana mampu mengolah data kemudian membentuk suatu pohon keputusan yang didasarkan pada atribut yang memberikan pengaruh terhadap suatu keputusan. Keluaran dari pengolahan data dengan algoritma-C4.5 mampu menghasilkan informasi prediksi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem dibangun berdasarkan 6 Atribut yang mempengaruhi keputusan, dan dengan menggunakan data nasabah kredit tahun 2016 – 2019 dengan total 1300 data. Hasil pengujian sistem dengan menggunakan 1040 (80%) data training dan 260 (20%) data testing menunjukkan bahwa sistem cukup akurat dalam memberikan hasil prediksi dengan nilai akurasi sebesar 87,3%, nilai presisi sebesar 95,6% dan nilai sensitifitas sebesar 89,2%.

Referensi


Indonesia, Undang-Undang No. 10 Tahun 1998 tentang Perubahan Atas Undang-Undang No. 7 Tahun 1992 tentang Perbankan (UU Perbankan). Jakarta: Sekretariat Negara, 1998.

R. Roza, M. Nurkamal Fauzan, dan W. Isti Rahayu, Tutorial Sistem Informasi Prediksi Jumlah Pelanggan Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Berbasis Web Menggunakan Framework Codeigniter. Kreatif Industri Nusantara, 2020.

M. N. Tentua dan A. Sihabuddin, “Improved C4.5 Algorithm Using The L’hospital Rule And Prunning On The Recommendation System,” International Journal Of Scientific & Technology Research, vol. 8, no. 11, hlm. 1388–1392, Nov 2019.

N. Fitriani, “Perancangan Dan Pembuatan Aplikasi Data-mining Menggunakan Algoritma-C4.5 Untuk Prediksi Resiko Kredit Pada Koperasi (Studi Kasus : Koperasi Simpan Pinjam Sidodadi Pacitan)”,” STIMIK AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, 2014.

S. A. Lusinia, “Algoritma-C4.5 Dalam Menganalisa Kelayakan Kredit (Studi Kasus Di Koperasi Pegawai Republik Indonesia (KP-RI) Lengayang Pesisir Selatan, Painan, Sumatera Barat),” Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, vol. 1, hlm. 6–10, 2014.

L. N. Rani, “Klasifikasi Nasabah Menggunakan Algoritma C4.5 Sebagai Dasar Pemberian Kredit,” Jurnal KomTekInfo Fakultas Ilmu Komputer, vol. Volume 2, No. 2, hlm. 33–38, 2015.

F. H. Setiawan, “Implementasi Data-mining Untuk Memprediksi Resiko Kredit Nasabah Pada BMT Inti Smile Yogyakarta Menggunakan Algoritma-C4.5,” STIMIK AMIKOM Yogyakarta, Yogyakarta, 2016.

Kusrini dan E. T. Luthfi, Algoritma Data-mining. Yogyakarta: Andi, 2009.

F. Sulianta dan D. Juju, Data-mining. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo, 2010.

J. Suntoro, Data-mining Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP. Jakarta: Elex Media Komputindo, 2019.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.