## PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENENTUAN GRADE DEALER SEPEDA MOTOR
Henny Leidiyana Program Studi Manajemen Informatika Akademi Manajemen dan Informatika Bina Sarana Informatika Jl. Dewi Sartika 77, DKI Jakarta E-mail: henny.hnl@bsi.ac.id
Abstract— The mutually beneficial cooperation is a very  important  thing  for  a  leasing  and  dealer. Incentives  for  marketing  is  given  in  order  to  get consumers  as  much  as  possible.  But  sometimes  the surveyor  objectivity  is lost  due  to  the  conspiracy  on the  field  of  marketing  and  surveyors.  To  overcome this,  leasing a  variety  of  ways  one  of  them  is doing ranking  against  the  dealer.  In  this  study  the application  of  the  k-Nearest  Neighbor  method  and Euclidean  distance  measurement  to  determine  the grade  dealer.  From  the  test  results  obtained  by  the value of accuracy of 64.03%.
Keywords: K-Nearest Neighbor, Cross Validation, Confusion matrix, ROC curve
Intisari—  Kerjasama  yang  saling  menguntungkan adalah hal yang sangat penting bagi sebuah leasing dan  dealer.  Insentif  bagi  marketing  diberikan  agar mendapatkan  konsumen  sebanyak-banyaknya. Namun  terkadang  objektifitas  surveyor  hilang disebabkan  oleh  permainan  di  lapangan  antara marketing  dan  surveyor.  Untuk  mengatasi  hal tersebut,  leasing  melakukan  berbagai  cara  salah satunya  adalah  melakukan  peringkatan  terhadap dealer.  Dalam  penelitian  ini  penerapan  metode  k- Nearest  Neighbor  dan  pengukuran  jarak  Euclidean untuk  menentukan  grade  dealer.  Dari  hasil pengujian  diperoleh  nilai  keakuratan  sebesar 64,03% .
Kata Kunci: K-Nearest Neighbor, Cross Validation, Confusion matrix, ROC curve

## I. PENDAHULUAN
Dealer  merupakan    penyumbang  konsumen bagi leasing. Dari hasil riset yang dilakukan penulis, setiap  bulan  lebih  kurang  200  konsumen mengajukan  kredit  motor  dimana  konsumen mengajukan  permohonannya  melalui  dealer.  Oleh sebab  itu  kerjasama  yang  saling  menguntungkan adalah  hal  yang  sangat  penting.  Insentif  bagi
marketing diberikan agar mendapatkan konsumen sebanyak-banyaknya  nya  dan  surveyor  harus menjaga  objektifitas  dalam  analisa  kelayakan. Namun  terkadang  objektifitas  hilang  disebabkan oleh  permainan  di lapangan  antara  marketing  dan surveyor.  Berdasarkan  informasi  dari    leasing dimana penulis melakukan riset, pada bulan Januari sampai  Juni  2016  terjadi  sebesar  92  konsumen mengalami permasalahan pada pembayaran kredit sepeda motornya.
Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  leasing melakukan  berbagai  cara  salah  satunya  adalah melakukan peringkatan terhadap dealer. Peringkat dealer  setiap  bulan  ditinjau  ulang  agar  selalu update,  karena  kondisi  dealer  tidak  selalu  stabil kualitasnya  salah  satunya  disebabkan  oleh permasalahan  kenakalan  oknum  surveyor  maupun marketing  tadi.  Peringkatan  dilakukan  oleh  analis dengan  memberikan  grade  bagi  tiap  dealer  yang bekerjasama dengan leasing. Peringkatan dilakukan analis berdasarkan data dan menggunakan aplikasi Ms-Office.  Peringkatan  ini  dimaksudkan  agar leasing  bisa  menentukan  komposisi  surveyor  yang ditempatkan  di  dealer  dan  besar  target  konsumen sekaligus mengendalikan kualitas konsumen.
Dalam penelitian ini penulis akan menerapkan    metode  k-Nearest  Neighbor  (K-NN) dalam  penentuan  grade  dealer  dengan  melakukan pendekatan data mining.

## II. BAHAN DAN METODE
Untuk  penggalian  data  (data  mining) dengan  metode  K-NN  dalam  menentukan  grade dealer,  data  training  didapat  dari  sebuah  leasing kendaraan  sepeda  motor  yang  terletak  di  daerah Karawang, Jawa Barat. Data yang diperoleh adalah data  seluruh  dealer  yang  terletak  di  daerah Karawang yang bekerjasama dengan leasing dimana penulis melakukan riset.
Dalam  proses  penggalian  data,  dilakukan beberapa tahapan, yang pertama yaitu membersihkan data, penerapan metode  K-NN, dan
……………..……………… (1)
……………………………… (2)
pengujian untuk mengukur unjuk kerja dari metode K-NN  yang  diterapkan,  menggunakan  metode pengujian Cross Validation, dan Confusion Matrix.
Data  Mining    (Witten, 2011)  didefinisikan sebagai  proses  penemuan  pola  dalam  data.  dalam hal  ini  penulis  melakukan  tugas  klasifikasi  data mining.  Dalam  klasifikasi,  data  set  tersedia  lalu diamati, dan kelas target diketahui (Vercellis, 2011). Berbagai  metode  dalam  klasifikasi  dpt  diterapkan. Pada penulisan ini digunakan metode K-NN.
Metode  K-NN  bekerja  dengan  cara mengukur  kedekatan  antara  objek  baru  dengan objek lama untuk menentukan termasuk kelas mana objek baru tersebut (Gorunescu, 2011).
K-NN  memiliki  kelebihan,  yang  pertama yaitu  relatif  tidak  sensitif  terhadap  error  dalam dataset,  dan  yang  kedua  adalah  K-NN  dapat digunakan  untuk  memproses  dataset  berukuran besar (Myatt, 2007).
a
Sumber: Gorunescu, 2011 Gambar 1. Ilustrasi 1-nearest neighbor
Pada  ilustrasi  Gambar  1  misalkan  bentuk segitiga  adalah  objek  yang  akan  diprediksi kelasnya.  Jika  nilai  K  sama  dengan  satu  maka berarti  hanya  satu  tetangga  terdekat  yang  akan diperhitungkan jaraknya.
Sumber: Gorunescu, 2011 Gambar 2. Ilustrasi 2- nearest neighbor
Pada  ilustrasi  Gambar  2  jika  nilai  K  sama dengan  dua  maka  berarti  dua  tetangga  terdekat yang  akan  diperhitungkan  jaraknya.  Sedangkan pada ilustrasi Gambar 3  jika nilai  K sama dengan tiga maka berarti dua tetangga terdekat yang akan diperhitungkan jaraknya.
Sumber: Gorunescu, 2011 Gambar 3. Ilustrasi 3- nearest neighbor
Pada  K-NN  tentukan  dulu  jumlah  objek terdekat yang diinginkan, disebut K objek. Misalkan K=5  lalu  hitung  jarak  objek  baru  dengan  dengan kelima  (K=5)  objek  yang  menjadi  parameter  tadi. Diantara  lima  objek  tersebut  mana  yang  paling dekat jaraknya maka objek baru akan masuk kelas yang  sama  dengan  objek  yang  terdekatnya (Giudici,2009).
Pada metode K-NN, menentukan nilai K dan metode  pengukuran  jarak  merupakan  hal  yang krusial.  Ada  banyak  cara  untuk  mengukur  jarak kedekatan  antara  objek  baru  dengan  objek  lama (data training), diantaranya Euclidean distance dan Jaccard  distance  (Myatt,  2007).  Pada  penulisan  ini untuk  mengukur  jarak  kedekatan  objek  lama  dan objek  baru  menggunakan  digunakan  metode pengukuran jarak  Euclidean (Myatt, 2011). Rumus Euclidean  untuk  pengukuran  jarak  dua  objek adalah:
𝑑 = √𝑥 2 +𝑦 2
Jika  variable  lebih  dari  dua  maka  rumus Euclidean  untuk  pengukuran  jarak  dua  objek adalah:
𝑑 = √∑(𝑝 𝑖 −   𝑞 𝑖 ) 2 𝑛
𝑖=1
Untuk  mengukur  kinerja  klasifikasi  dalam penulisan  ini  digunakan  Cross  validation,  yaitu pengujian  yang  dilakukan  untuk  memprediksi tingkat kesalahan (error rate). Data training dibagi secara  random  ke  dalam  beberapa  bagian  dengan perbandingan  yang  sama  kemudian  error  rate dihitung  tiap  bagian,  selanjutnya  hitung  rata-rata seluruh  error  rate  untuk  memperoleh  error  rate secara keseluruhan (Witten,2011).
Metode  Confusion  matrix  menggunakan tabel  matriks.  Jika  data  set  hanya  terdiri  dari  dua kelas, kelas yang satu dianggap sebagai positif dan yang  lainnya  negatif  (Gorunescu,2011).  Tabel  1 menunjukkan model Confusion Matrix dua Kelas.
……………..…………………… (3) ……………..…………………… (4) …………..……………………… (5) ………………………………………………………………… (6) Tabel 1  Model Confusion Matrix Dua Kelas Kelas Diprediksi Ya Tidak Ya 0 1 Kelas Aktual Tidak 1 0
Sumber: Witten, 2011
Dalam suatu kasus misalkan bias saja kelas bernilai lebih dari dua, seperti dalam penelitian ini, atribut kelas grade  memiliki 5 nilai, Yaitu A, B, C, D, E. Tabel 2  merupakan  model  Confusion  Matrix  untuk  tiga Kelas.
Tabel 2  Model Confusion Matrix Dua Kelas
Kelas Diprediksi A B C A 0 1 1 Kelas Aktual B 1 0 1 C 1 1 0
Sumber: Witten, 2011
Setelah  proses  klasifikasi  dengan  metode  K- NN dilakukan, berikutnya adalah mengukur kinerja dari klasifikasi yang dihasilkan dengan menghitung sensitivity,  specificity,  pecision,    dimana  rumusnya adalah:
Sensitivity = 𝑇𝑃 𝑃 Spesificity = 𝑇𝑁 𝑁 Precision = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃)
Accuracy = Sensitivity 𝑃 (𝑃+𝑁) + Sensitivity 𝑁
(𝑃+𝑁)
Keterangan: TP = jumlah true positives TN = jumlah true negatives P    = jumlah objek positif N    = jumlah objek negatif FP  = jumlah false positives
True positives yaitu jumlah objek positif yang benar diklasifikasikan,  false positives adalah jumlah objek negatif yang benar diklasifikasikan,  false negatives adalah  jumlah  objek  positif  yang salah diklasifikasikan, true negatives adalah jumlah objek negatif yang salah diklasifikasikan.
Kemudian  masukkan  data  uji  ke  dalam    confusion matrix,  setelah  itu  hitung  nilai-nilai  yang  telah dimasukkan tersebut untuk menentukan sensitivity
(recall),  specificity,  precision  dan  accuracy. Sensitivity  digunakan  untuk  membandingkan jumlah    TP  terhadap  jumlah  objek  yang    positif sedangkan    specificity  yaitu  perbandingan  jumlah TN terhadap jumlah objek yang  negatif

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  sebanyak  81.  Data training  terdiri  dari  6  atribut,  dimana  5  atribut merupakan  prediktor  dan  1  atribut  label.  Atribut dealer, FID DP, FID tipe pada data training bernilai kategori  dan  atribut  FID DP  dan  kontribusi  dealer bernilai numerik, dan satu atribut kelas yaitu grade, seperti terlihat pada Tabel 3. FID (First Installment Default) yaitu angsuran pertama yang bermasalah. FID  ini  terjadi  pada  objek  dengan  DP,  merk,  tipe tertentu. Untuk mendapatkan data yang berkualitas, dilakukan preprocessing.
Tabel 3. Atribut dan Nilainya NO ATRIBUT JENIS ATRIBUT DAN NILAINYA 1 Dealer Kategori (nama dealer) 2 FID DP Numerik 3 FID Merk Kategori (Honda, Yamaha, Suzuki, Kawasaki) 4 FID Tipe Kategori (Tipe-tipe tiap merk) 5 Kontribusi Numerik 6 Grade Label (A, B, C, D, E)
Sumber: Leasing, 2016
Pada Tabel 4 terlihat ada enam sampel data training  dari  81  data  yang  diperoleh  dari  leasing. Data training merupakan data yang akan digunakan untuk proses klasifikasi dengan metode K-NN.
Tabel 4. Sampel data training
DEALER FID DP FID MERK FID TIPE KNTR B GRAD E DEALER AM 50000 0 HONDA BEAT POP 10 B DEALER RD 50000 0 HONDA REVO FIT 5 A DEALER PL 50000 0 YAMAHA MIO M3 10 B DEALER WJ 50000 0 YAMAHA MIOM3 5 A DEALER MT 50000 0 SUZUKI SATRIA 4 A DEALER DY 50000 0 HONDA BEAT POP 8 B
Sumber: Leasing, 2016
Untuk  pengujian  dalam  penulisan  ini diberikan contoh data testing seperti pada Tabel 5.
Pada  Tabel  5  ada  dua  objek  baru  yang  akan diprediksi kelasnya.
Tabel 5. Sampel data testing DEALER FID DP FID MERK FID TIPE KNTR B GRAD E DEALER A 500000 HONDA BEAT POP 7 ?
DEALER B 100000 0 YAMAHA MIO M3 10 ? Sumber: Leasing, 2016 Langkah pertama adalah melakukan pembersihan  data  dari  noise,  reduksi  fitur/atribut (feature  reduction)  dan  duplikasi.  Dalam  data traning Tabel 4, atribut dealer tidak diikutsertakan dalam perhitungan jarak karena tidak berpengaruh dalam penentuan klasifikasi grade.
Karena  menghitung  jarak  menggunakan rumus  Euclidean  maka  langkah  berikutnya  adalah mengubah  data  kategori  ke  dalam  numeric.  Dapat dilakukan  dengan  mengganti  data  dengan  angka tertentu asalkan konsisten (Witten, 2011). Misalkan untuk  atribut  FID  Merk,  nilai-nilainya  diubah sebagai berikut:
HONDA   = 7 YAMAHA   = 8 SUZUKI   = 9
BEAT POP = 1 REVO FIT  = 2 MIO M3   = 3 SATRIA   = 4
Tabel  6  adalah  hasil  konversi  data  training  dari Tabel 4 untuk atribut bernilai kategori.
Tabel 6. Konversi Data DEALE R FID DP FID MERK FID TIPE
KNTR B GRAD E 1 50000 0 7 1 10
B
2 50000 0 7 2 5 A 3 50000 0 8 3 10
B
4 50000 0 8 3 5 A 5 50000 0 9 4 4 A 6 50000 0 7 1 8 B Sumber: hasil olahan Untuk data testing juga dilakukan konversi dengan nilai yang sama seperti pada Tabel 7.

## Tabel 7. Sampel data testing
DEALER FID DP FID MERK FID TIPE KNTRB GRADE A 500000 7 1 12 ? B 1000000 8 3 5 ?
Sumber: hasil olahan
Langkah kedua adalah melakukan perhitungan jarak. Pada penelitian ini nilai K yang digunakan  adalah  5.  Karena  variable  yang digunakan  sebagai  predictor  ada  empat,  yaitu  FID DP, FID merk, FID tipe, dan kontribusi maka rumus pengukuran jarak yang digunakan adalah:
𝑑 = √∑(𝑝 𝑖 −   𝑞 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1
Misalkan  untuk  objek  pertama  pada  data  training dihitung  jaraknya  dengan  data  testing  sebagai berikut:
Perhitungan  seperti  di  atas  dilakukan  terhadap seluruh  data  dari  data  training.  Hasilnya  seperti pada  Table  8.  Terlihat  bahwa  objek  Dealer  2 memiliki jarak paling besar dengan data objek baru Dealer A.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Jarak DEALER JARAK GRADE 1 2 B 2 6 A 3 1 B 4 4 A 5 3 A 6 4 B
Sumber: hasil olahan
Kemudian urutkan hasil berdasarkan jarak  seperti pada  Tabel  9    agar  lebih  terlihat  kelompok berdasarkan  parameter  K  nya.  Kolom  tiga  pada Tabel 9 untuk memperjelas dari keenam objek data pada sample data training tersebut yang mana yang termasuk  ke  dalam  lima  tetangga  terdekat.  Dari enam  data,  lima  data  dengan  jarak  terdekat diperhitungkan.  Sedangkan  data  dengan  jarak terjauh  tidak  masuk  ke  dalam  kelompok  tetangga terdekat.
Untuk objek baru Dealer B dilakukan langkah yang sama dengan objek baru Dealer A.
d  =     (500000-500000) 2 +(7-7) 2 +(1-1) 2 +(10-12) 2 = 0 + 0 + 0 + 4 =  2
Tabel 9. Hasil Perhitungan Jarak Terurut DEALER JARAK Termasuk ke dalam 5- nearest neighbor GRADE 3 1 Ya B 1 2 Ya B 5 3 Ya A 4 4 Ya A 6 4 Ya B 2 6 tidak A
Sumber: hasil olahan
Karena nilai K = 5 maka berarti dari 6 sample data training    maka  dealer  2  tidak  termasuk  dalam tetangga dengan jarak terdekat (nearest neighbor).
Setelah  proses  klasifikasi  dengan  metode  K- NN dilakukan, berikutnya adalah mengukur kinerja dari klasifikasi yang dihasilkan dengan menghitung sensitivity,  specificity,  pecision,  dan  accuracy  yang hasilnya tersaji pada table 10.
Tabel 10. Confusion marix hasil pengujian
Sumber: hasil pengujian
Pada  table  10,  terlihat  bahwa  klasifikasi dengan  metode  K-NN  tingkat  akurasinya  adalah 64,03%.

## IV. KESIMPULAN
Penentuan  grade  dealer  oleh  leasing  dimana penulis  melakukan  riset  saat  ini    dilakukan  oleh analis  menggunakan  data  dan  aplikasi  Ms-Office. Dalam penelitian ini dilakukan dengan pendekatan data mining yang terdiri dari tahapan preprocessing, pembuatan  model  dengan  menerapkan  metode  K- NN  dan  pengukuran  jarak  Euclidean  untuk
menentukan grade dealer, dan pengujian. Metode K- NN  bekerja  dengan  cara  mengukur  kedekatan antara  objek  baru  dengan  objek  lama  untuk menentukan  termasuk  kelas  mana  objek  baru tersebut.  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  nilai keakuratan sebesar 64,03%

## V. REFERENSI
Giudici,  Paolo.  2009.  Applied  Data  Mining  for Business  and  Industry,  Second  Edition.  UK: John Wiley & Sons
Gorunescu,  Florin.  2011.  Data  Mining:  Concepts, Models,  and  Techniques.  Verlag  Berlin Heidelberg : Springer
Myatt,  Glenn  J.  2007.  Making  Sense  of  Data,  A Practical Guide to Exploratory Data Analysis and Data Mining. Hoboken, New jersey: : John Willey & Sons, Ltd.
Vercellis,  Carlo.  2009.  Business  Intelligent:  Data Mining and Optimization for Decision Making. Southern Gate, Chichester, West Sussex : John Willey & Sons, Ltd.
Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  2011.  Data Mining: Practical Machine Learning and Tools. Burlington : Morgan Kaufmann Publisher

## BIODATA PENULIS
Henny  Leidiyana,  S.Kom,  M.Kom. Jakarta,  12  Nopember  1975.  Tahun 1998  lulus  dari  Program  Strata  Satu (S1)  Jurusan  Teknik  Informatika Universitas  Persada  Indonesia  YAI. Tahun 2011   lulus dari Program Strata Dua  (S2)  Jurusan  Magister  Ilmu Komputer  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta.  Jabatan  Fungsional  Akademik Asisten Ahli di AMIK BSI Jakarta. Telah menulis  beberapa  paper  di  Jurnal PIKSEL  Universitas  Islam  45  Bekasi, Jurnal-O Stmik Antar Bangsa, dan ICT Journal Bina Insani.