S KOM 0905758 Chapter1

(1)

Fatah Ramadhan, 2016

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR

Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu | perpustakaan.upi.edu

1 BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Perkembangan perekonomian di Indonesia saat ini tumbuh berkembang dengan seiring

meningkatnya kegiatan perekonomian yang berdampak langsung terhadap peningkatan usaha

dan kebutuhan manusia. Sebagaimana umumnya dalam negara berkembang, dalam dunia

usaha selalu berusaha untuk meningkatkan penjualan karena dengan meningkatnya penjualan

akan meningkatkan pula pendapatan dunia usaha tersebut. Salah satu cara yang digunakan

untuk meningkatkan penjualan adalah dengan menggunakan sistem penjualan kredit

(Sutrisno, 2005). Tujuan analisis kredit adalah menilai mutu permintaan kredit yang diajukan

oleh pemohon kredit.

Adapun analisis pemberian kredit yang dilakukan oleh analis kredit meliputi dua tahap

yaitu analisis kualitatif tentang calon debitur yang meliputi perolehan informasi tentang

riwayat calon debitur, reputasi bisnis, dan karakter sosial. Proses penilaian karakter sosial

merupakan penilaian kegiatan abstrak seperti moral, kewiraswastaan, itikad baik dan lain-lain

yang semuanya itu dinilai secara obyektif. Analisis kuantitatif meliputi seluruh rincian

perhitungan pembiayaan permohonan kredit.

Proses penilaian kelayakan pemberian kredit ini menjadi permasalahan pada lembaga

pembiayaan. Untuk proses persetujuan pemberian kredit tersebut lembaga pembiayaan harus

melakukan analisis secara detail sehingga dapat ditentukan apakah kredit tersebut disetujui

atau tidak. Menurut Chusnul Imama pada penelitiannya yang berjudul “Penerapan Case

Based Reasoning Dengan Algoritma Nearest Neighbor Untuk Analisis Pemberian Kredit Di

Lembaga Pembiayaan”: Saat ini ada beberapa kendala dalam proses analisis pemberian kredit di lembaga pembiayaan yaitu kurang tepat dan cepat hasil analisis kredit yang dilakukan. Hal

tersebut dipengaruhi oleh faktor human error, sedangkan data yang akan dianalisis jumlahnya

bisa mencapai ratusan nasabah perhari, sehingga mengakibatkan tingkat kesalahan analisis

(2)

Fatah Ramadhan, 2016

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR

2

dapat membantu dalam pengambilan keputusan oleh analis kredit untuk mengatasi

permasalahan tersebut.

Untuk menyelesaikan permasalahan analisis kredit tersebut, peneliti akan membangun

sebuah sistem yang dapat memberikan rekomendasi kepada analis kredit untuk menganalisis

kredit. Sistem akan dibangun dengan menggunakan algoritma backpropagation. Sistem

tersebut dapat menganalisis kredit berdasarkan kesamaan dari data kasus nasabah lama yang

sudah berjalan masa kreditnya dengan data kasus nasabah baru dengan menggunakan atribut

– atribut yang telah ditentukan.

Backpropagation melatih jaringan untuk mendapatkan keseimbangan antara

kemampuan jaringan untuk mengenali pola yang digunakan selama pelatihan serta

kemampuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan yang

serupa dengan pola yang dipakai selama pelatihan (Siang, 2009).

Algoritma propagasi balik (backpropagation) adalah salah satu algoritma yang terdapat

pada metode jaringan saraf tiruan (JST) dimana algoritma ini memiliki kecenderungan untuk

menyimpan pengetahuan yang bersifat pengalaman dan membuatnya siap untuk digunakan

(Alexander & Morton, 1994). Algoritma propagasi balik dapat digunakan untuk

menyelesaikan berbagai masalah, seperti klasifikasi, optimasi, estimasi, evaluasi, kompresi,

peramalan, sistem kontrol, sistem pendeteksian kecurangan, dan sebagainya (Suyanto, 2011).

Beberapa penelitian yang menggunakan algoritma propagasi balik menyimpulkan

bahwa algoritma ini mampu menyelesaikan dan menghasilkan nilai keluaran yang baik.

Seperti pada penelitian yang dilakukan oleh Liza Yulianti (2013) yang berjudul

“Implementasi Jaringan Syaraf Tiruan Dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Untuk Memilih Perguruan Tinggi” menyimpulkan bahwa algoritma propagasi balik dapat

mengambil keputusan bagi calon mahasiswa baru, penelitian yang dilakukan oleh Yani

Maulita M.Kom (2014) yang berjudul “Perancangan Sistem Pengambilan Keputusan

Diagnosa Penyakit Dalam Menggunakan metode Back Propagation” menyimpulkan bahwa

algoritma propagasi balik mampu untuk memprediksi pasien tidak terkena penyakit dalam,

penelitian yang dilakukan oleh Dinar Atika Sari yang berjudul “Peramalan Kebutuhan Beban

(3)

Fatah Ramadhan, 2016

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR

3

bahwa Error minimum dan maksimum yang dicapai peramalan JST lebih rendah daripada

error minimum dan maksimum yang dicapai peramalan PLN maupun peramalan SJD,

penelitian yang dilakukan oleh Eliyani (2007) yang berjudul “Peramalan Harga Saham

Perusahaan Menggunakan Artificial Neural Network Dan Akaike Information Criterion”

menyimpulkan bahwa Metode Backpropagation mempunyai kemampuan yang baik untuk

peramalan saham serta menggunakan kriteria informasi SSE dan AIC dihasilkan arsitektur

jaringan 5-30-1, jumlah neuron pada input layer 5, jumlah neuron pada hidden layer 30,

jumlah neuron pada output layer 1, penelitian yang dilakukan oleh Panca Mudji Rahardjo

(2010) yang berjudul “Pengenalan Ekspresi Wajah Berbasis Filter Gabor dan Backpropagation Neural Network” menyimpulkan bahwa PCA dapat digunkan untuk seleksi ciri dengan sample yang cukup, dan backpropagation neural network baik untuk pengenalan

ini. Dari kelima hasil penelitian tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa algoritma propagasi

balik dapat digunakan untuk memecahkan permasalah yang memiliki model kausal dimana

model ini mengasumsikan bahwa variabel target (variabel dependen) terkait atau dipengaruhi

oleh variabel lain (variabel independen) dalam model.

Penelitian menggunakan algoritma backpropagation untuk analisis pemberian kredit

ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi kepada analis kredit dalam melakukan analisis

kredit. Sehingga analisis kredit dapat dilakukan dengan cepat, tepat, dan akurat berdasarkan

kesamaan dari data kasus nasabah lama yang sudah berjalan kreditnya dengan data kasus

nasabah baru dengan menggunakan atribut-atribut yang telah ditentukan., untuk itu peneliti

mengambil judul “Implementasi Algoritma Backpropagation Dalam Analisis Pemberian Kredit kepada para debitur”.

1.2. Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan, maka dapat dirumuskan

permasalahan sebagai berikut.

a. Bagaimana cara menerapkan Algoritma Backpropagation dalam analisis

pemberian kredit?

b. Bagaimana hasil penerapan Algoritma Backpropagation dalam analisis

(4)

Fatah Ramadhan, 2016

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR

4

c. Bagaimana hasil akurasi dalam penerapan Algoritma Backpropagation dalam

analisis pemberian kredit?

1.3. Tujuan Penelitian

Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan penelitian adalah sebagai berikut.

a. Mendapatkan perancangan Algoritma Backpropagation dalam analisis pemberian

kredit.

b. Mendapatkan hasil penerapan Algoritma Backpropagation dalam analisis

pemberian kredit.

c. Mendapatkan nilai akurasi dalam penerapan Algoritma Backpropagation dalam

analisis pemberian kredit.

1.4. Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah

a. Diharapkan dapat menambahkan ilmu pengetahuan tentang metode propagasi

balik dan penerapannya dalam kasus pemberian kredit.

b. Dapat memberikan informasi kepada pemberi kredit apakah pengaju kredit layak

diberikan kredit atau tidak.

c. Dapat memberikan informasi kepada pemberi kredit seberapa efektif keputusan

yang diberikan pemberi kredit kepada pengaju kredit.

d. Dapat sebagai bahan pertimbangan dan masukan bagi pemberi kredit dan pihak

yang berkepentingan, serta dapat menjadi acuan dalam membuat sistem

pemberian kredit yang lebih akurat lagi.

e. Dapat menjadi salah satu alternatif dalam menyelesaikan permasalahan yang

(5)

Fatah Ramadhan, 2016

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR

5

1.5. Sistematika Penulisan

Sistematika penulisan dalam proposal ini sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Berisi pembahasan masalah secara umum, terdiri dari latar belakang,

rumusan masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, dan sistematika

penulisan.

BAB II KAJIAN PUSTAKA

Berisi dasar teori yang digunakan dalam penelitian ini. Adapun yang

dibahas pada bab ini adalah teori yang berkaitan dengan

“IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS

PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR”.

BAB III METODE PENELITIAN

Berisi tentang teknis pelaksanaan penelitian berupa alat dan bahan

penelitian, desain penelitian dan proses penelitian.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Berisi hasil penelitian serta analisis yang dilakukan selama penelitian.

(6)

Fatah Ramadhan, 2016

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION DALAM ANALISIS PEMBERIAN KREDIT KEPADA PARA DEBITUR

6

Berisi kesimpulan yang didapat selama penelitian dan saran-saran

dalam meningkatkan kualitas dan kuantitas hasil penelitian.

LAMPIRAN