## Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan Kelayakan Calon Nasabah Yang Layak Untuk Kredit Mobil
(Studi Kasus : Pt. Astra International,Tbk-Toyota)

## Tito Cakra Pratama
Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
Sejalan dengan pertumbuhan bisnis, kredit merupakan masalah yang menarik untuk diteliti. Beberapa riset bidang komputer untuk mengurangi kredit yang telah banyak dilakukan dalam rangka menghindari kehancuran suatu perusahaan pembiayaan dan  mengurangi  kesalahan  dalam  proses  penentuan  kelayakan  calon  pembeli  untuk  mendapatkan  kredit  dalam  pembelian mobil.  Salah  satu  faktor  kegagalan  dalam  usaha  perkreditan  yaitu  kurang  akuratnya  penilaian  terhadap  kemampuan debitor,sehingga mengakibatkan kesalahan dalam keputusan pemberian kredit yang berujung pada kemacetan kredit.
Kata Kunci : K-Nearest Neighbor,Kredit,Kredit Mobil

## Abstract
In line with business growth, credit is an interesting issue to research. Some computer research to reduce the credit that has been done in order to avoid the collapse of a finance company and reduce errors in the process of determining the eligibility of prospective buyers to get credit in the purchase of cars. One of the failure factors in the credit business is the lack of accurate assessment of the ability of the debtor, resulting in mistakes in credit decisions that led to credit congestion.
Keywords : K-Nearest Neighbor, Credit, Car Loan

## 1. PENDAHULUAN
Data  mining    adalah    kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis    yang    menemukan keteraturan,    pola    dan    hubungan    dalam    set    data  berukuran  besar.  Maksud  dari  pengertian  ini  yaitu  proses pecarian  informasi yang tidak diketahui sebelumnya dari sekumpulan data besar.
Data dengan skala  besar biasanya sering  terdapat pada perusahaan  maupun  instansi-instansi pendidikan seperti  perguruan  tinggi.    Dari  beberapa  data  yang  ada  pada  suatu  perusahaan  salah  satunya  pada  PT.  Astra International TBK-Toyota yaitu data kelayakan pelanggan untuk mendapatkan kredit mobil. Sistem yang berjalan saat ini di PT. Astra International TBK-Toyota saat ini belum semua berjalan dengan lancar dan profesional karena ada  beberapa  masalah  pada  proses  pengelolaan  datanya,  diantaranya  dalam  penentuan  keputusan  sering  tidak sesuainya nasabah yang mendapatkan kredit dengan nilai kriteria dan nilai bobot yang ditentukan oleh perusahaan, lamanya penyerahan laporan keputusan kepada kepala perusahaan dan informasi kepada calon pembeli membuat lambatnya proses penentuan keputusan calon pembeli untuk membeli mobil secara kredit.
Pada data pelanggan yang mendapatkan kelayakan kredit dalam pembelian mobil terdapat berbagai macam atribut  yang  ada  pada  data  diri  pelanggan  yang  dikumpulkan  saat  mendata  pelanggan  tersebut.  Data  yang dikumpulkan diantaranya adalah data kepribadian dari pelanggan itu sendiri seperti pekerjaan, umur, dan jumlah tanggungan. Selain itu terdapat juga berkas-berkas yang harus dilengkapi seperti KTP dan KK yang digunakan sebagai kelengkapan data untuk menentukan layak atau tidaknya pelanggan dalam mendapatkan kelayakan kredit mobil. Terdapat beberapa penelitian sebelumnya  yang telah dilakukan,  yaitu  menggunakan proses data mining dalam menentukan kelayakan kredit baik itu mobil dan pinjaman dari bank seperti yang dilakukan oleh Nandang Iriadi yang berjudul kajian penerapan metode klasifikasi data mining Algoritma C4.5 untuk prediksi kelayakan kredit pada bank Mayapada Jakarta [1].
Selain itu ada juga penelitian yang berjudul Evaluasi Pemohon Kredit Mobil Di PT. Karya Motor dengan menggunakan  teknik Data Mining  Decision  Tree yang  dilakukan  oleh  Yogi  Yusuf,  pokok  pembicaraan  jurnal tersebut  membahas  bagaimana  menangani  pembayaran  yang  sering  macet  dan  tertunda.  [2],  dan  terakhir Penerapan  Algoritma K-Means Untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor  Yang Dilakukan Oleh Henny Leidiyana Pada Tahun 2013 [3].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  yang  sudah  dipaparkan  diatas  bahwa  konsep  data    mining  dapat dimanfaatkan untuk proses penentuan kelayakan untuk mencari dan mengidentifikasi apakah data pelanggan yang ingin mengajukan kredit apakah layak atau tidak untuk mendapatkan kredit mobil. Teknik yang digunakan adalah dengan  memanfaatkan  data  pelaanggan  lama  yang  sudah  pernah  mengajukan  kredit  nantinya  akan  dijadikan sebagai data training yang digunakan untuk menguji data baru apakah data baru atau calon pelanggan baru berhak mendapatkan kredit pembelian mobil berdasarakan kemiripan atribut yang ada di data lama dengan data baru. [2]
Metode  K-Nearest  Neighbour  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan  data pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek  tersebut.Data  pembelajaran  diproyeksikan  k  ruang berdimensi banyak, dimana masing – masing dimensi merepresentasikan fitur dari data [1] . Pada penelitian akan
dianalisis data pelanggan baru yang akan mendapatkan kredit mobil berdasarkan karakter, pendidikan, pekerjaan, jumlah tanggungan, dan berkas pelanggan dengan data lama yang sudah ada dengan menggunakan Algoritma K- Nearest Neighbour.

## 2. TEORITIS

## 2.1 Data Mining
Data  mining    adalah    kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  historis    yang    menemukan keteraturan,    pola    dan    hubungan    dalam    set    data  berukuran  besar.  Maksud  dari  pengertian  ini  yaitu  proses pecarian  informasi yang tidak diketahui sebelumnya dari sekumpulan data besar .

## 2.2 Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah sebuah metode melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran  jaraknya paling dekat dengan  objek tersebut. K-NN termasuk  algoritma supervised  learning dimana  hasil  dari  query  instance  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  K-NN, kemudian kelas yang paling banyak muncul yang akan menjadi kelas hasil klasifikasi.
Tujuan  dari  algoritma  ini  adalah  mengklasifikasikan  obyek  berdasarkan  atribut  dan  training  sample. Clasifier tidak  menggunakan  apapun  untuk  dicocokkan  dan  hanya  berdasarkan  pada  memori.  Diberikan  titik query , akan ditemukan sejumlah k obyek atau (titik training)  yang paling dekat dengan titik query. Klasifikasi menggunakan  voting  terbanyak  diantara  klasifikasi  dari  k  obyek. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) menggunakan klasifikasi ketetanggaan sebagai nilai prediksi dari query instance yang baru. Algoritma metode K-Nearest Neighbor (K-NN ) sangat sederhana, bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training sample untuk menentukan K-NN. Training sample diproyeksikan ke ruang berdimensi banyak,  dimana  masing-masing  dimensi  merepresentasikan  fitur  dari  data.  Ruang  ini  dibagi  menjadi  bagian- bagian  berdasarkan klasifikasi training sample. Sebuah titik pada ruang  ini ditandai  jika  merupakan klasifikasi yang paling banyak ditemukan pada k buah tetangga terdekat dari titik tersebut. Metode pencarian jarak, ada dua jenis yaitu metode Cosine Similarity atau Euclidean Distance yaitu perhitungan jarak terdekat. Perhitungan jarak terdekat  dibutuhkan  untuk  menentukan  jumlah  kemiripan  yang  dihitung  dari  kemiripan  kemunculan  teks  yang dimiliki suatu paragraf. Setelah itu kemunculan teks yang sedang diujikan dibandingkan terhadap masing-masing sample data asli. Ada dua metode untuk menghitung jarak antar tetangga yaitu metode Euclidean Distance dan Cosine Similarity. Jika vector a= x1i + y2i dan b=x2i+y2j, maka jarak euclidan a dan b adalah sebagai berikut :
𝑑 = √(𝑥 1 − 𝑥 2 ) 2 + (𝑦 1 − 𝑦 2 ) 2 ………………(1)
dimana matriks D(a,b) adalah jarak skalar dari kedua vektor a dan b dari matriks dengan ukuran d dimensi. Satuan jarak yang digunakan Euclidian, jenis dari metode ini, jika dilihat dari nilai Nnya ada dua macam yaitu 1. 1-NN Pengklasifikasian dilakukan pada 1 label data terdekat, algoritmanya sebagai berikut :
a. Menghitung jarak antara data baru ke setiap pelabelan data
b. Menentukan 1 pelabelan data yang mempunyai jarak paling minimal
c. Klasifikasi data baru ke dalam pelabelan data tersebut
2. k-NN
Pengklasifikasian  dilakukan  dengan  menentukan  nilai  pada  k  label  data terdekat,  dengan  syarat  nilai  k  >1, algoritmanya sebagai berikut :
a. Menghitung jarak antara data baru ke setiap pelabelan data
b. Menentukan k pelabelan data yang mempunyai jarak paling minimal
c. Klasifikasi data baru ke dalam pelabelan data yang mayoritas
Berikut ini adalah langkah-langkah menghitung K-Nearest Neighbors pada dokumen : 1. Menentukan parameter k (jumlah tetangga paling dekat).
2. Menghitung  kuadrat  jarak  euclidean  (euclidean  distance)  masing-masing  obyek  terhadap  data  sampel yang diberikan.
𝑑 𝑖 =   √∑ (𝑥 2𝑖 − 𝑥 1𝑖 ) 2 𝑝 𝑖=1 ………………(2)
Keterangan: x = Sampel Data 2 x = Data Uji / Testing
i = Variabel Data
d = Jarak p = Dimensi Data
3. Mengurutkan objek-objek tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclidean terkecil
4. Mengumpulkan kategori y (klasifikasi nearest neighbor)
Kelebihan dari metode K-Nearest Neighbor ini adalah sebagai berikut : 1. Lebih efektif di data training yang besar
2. Dapat menghasilkan data yang lebih akurat
3. Metode yang baik dalam hal ruang pencarian, misalnya, kelas tidak harus linear dipisahkan.
4. Sangat cocok terhadap training data yang noise
Kekurangan  dari metode  K-Nearest  Neighbor ini  adalah  perlu  ditentukan  nilai  k  yang  paling  optimal  yang menyatakan jumlah tetangga terdekat [5]

## 2.3 Kredit
Kata kredit berasal dari bahasa latin yaitu “ credere ”, yang artinya percaya atau to believe atau to trust. Oleh karena itu, dasar pemikiran persetujuan pemberian kredit oleh bank pada seseorang atau badan usaha adalah kepercayaan. Bila dikaitkan dengan kegiatan usaha, kredit berarti suatu kegiatan member nilai ekonomi ( econimi value ) kepada seseorang  atau  badan  usaha  yang  berlandaskan  kepercayaan  saat  itu,  bahwa  nilai  ekonomi  yang  sama  akan dikembalikan pada kreditur (bank) setelah jangka waktu sesuai dengan kesepakatan yang sudah disetujui antara kreditur dan debitur.
Menurut pasal 1 butir (11) UU No. 10 Tahun 1998, “kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan  dengan  itu,  berdasarkan  persetujuan  atau  kesepakatan  antara  bank  dengan  pihak  lain  yang mewajibkan  pihak  peminjaman  untuk  melunasi  hutangnya  setelah  angka  waktu  tertentu  dengan  pemberian bunga”[6].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan  seseorang  layak  atau  tidak  menerima  kredit  sepeda  motor  ada  beberapa  kriteria  yang digunakan pihak PT. Astra International TBK-Toyota. Tidak hanya kriteria yang bersifat objektif, tetapi kriteria yang bersifat subjektif juga menjadi penilaian. Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak PT. Astra International TBK-Toyota khususnya pada bagian perkreditan, diperoleh bentuk penilaian pemohon kredit berupa pertanyaan mengenai pemohon kredit dimana jawaban dari jawaban tersebut memiliki nilai yang berbeda-beda dan sebagian jawaban diperoleh dari penilaian hasil survey tim surveyor. Berikut merupakan kriteria yang digunakan sebagai penilaian pemohon kredit mobil :
1. Pekerjaan Variabel Pekerjaan dikonversikan dengan sebuah nilai , dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 1. Kriteria Pekerjaan No Pekerjaan Nilai 1 Wiraswasta  Produktivitas  Rendah, Lain-lain 1 2 Wiraswasta Produktivitas Sedang 2 3 Wiraswasta Produktivitas Tinggi 3 4 Profesi 4 5 PNS/BUMN 5
2. Jumlah Tanggungan
Variabel Jumlah Tanggungan dikonversikan dengan sebuah nilai , dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 2. Kriteria Jumlah Tanggungan No Jumlah tanggungan Nilai 1 > 6 Orang 1 2 5 Orang 2 3 3-4 Orang 3 4 1-2 Orang 4 5 0 5
3. Status Rumah
Variabel status rumah dikonversikan dengan sebuah nilai , dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel 3. Kriteria Status Rumah No Status Rumah Nilai 1 Kost/Kontrakan 1 2 KPR 2 3 Milik Instansi 3 4 Milik Orang tua 4 5 Milik Sendiri 5
4. Pendapatan
Variabel Pendapatan dikonversikan dengan sebuah nilai , dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel  4. Kriteria Pendapatan No Pendapatan Nilai 1 < 1.000.000 1 2 1.000.000 s/d 1.500.000 2 3 1.500.000 s/d 2.500.000 3 4 2.500.000 s/d 3.500.000 4 5 > 3.500.000 5
5. Berkas Nasabah Variabel Berkas Nasabah dikonversikan dengan sebuah nilai , dapat dilihat pada tabel di bawah ini
Tabel  5. Kriteria Berkas Nasabah No Berkas Nasabah Nilai 1 Sangat Kurang 1 2 Kurang 2 3 Cukup 3 4 Baik 4 5 Sangat Baik 5
Di bawah ini adalah rekam data yang sudah ada sebelumnya, dimana data ini nantinya akan dijadikan data training dalam proses perhitungan untuk data baru.
1. Data Training
a. Id_Nasabah : ADLAN AZHAR
Pekerjaan : Wiraswasta Produktivitas Tinggi ( Bobot 3) Jumlah Tanggungan : 2 (Bobot 3) Status Rumah : Milik Sendiri (Bobot 5) Pendapatan : 1,5 Juta /bulan (Bobot 2) Berkas : Sangat Kurang (Bobot 1) b. Id_Nasabah : YULIANTO Pekerjaan : PNS ( Bobot 5)
Jumlah Tanggungan : 4 (Bobot 2) Status Rumah : Milik Orang tua (Bobot 4) Pendapatan : 2 Juta /bulan (Bobot 3) Berkas : Cukup (Bobot 3)
c. Id_Nasabah : SELVIANI
Pendidikan : Diploma (Bobot 4) Pekerjaan : Akuntan ( Bobot 4) Jumlah Tanggungan : 5 (Bobot 2) Status Rumah : KPR (Bobot 2) Pendapatan : >3.5 Juta (Bobot 5) Berkas : Cukup (Bobot 3) d. Id_Nasabah : ANDIKA
Pekerjaan : Pedagang Asongan ( Bobot 1) Jumlah Tanggungan : 3 (Bobot 3) Status Rumah : Kontrak (Bobot 1) Pendapatan : 1,5 Juta /bulan (Bobot 2) Berkas : Sangat Baik (Bobot 5)
Tabel  6. Alternatif dan Kriteria Kriteria/Alternatif A B C D Pekerjaan 3 5 4 4 Jumlah Tanggungan 3 2 2 2 Status Rumah 5 4 2 2 Pendapatan 2 3 5 5 Berkas 1 3 3 3 Hasil Tidak Memenuhi Memenuhi Memenuhi  Tidak Memenuhi
Dari data training di atas dapat di buat tabel seperti di bawah ini
Setelah mendapatkan data untuk dijadikan sebuah data training, kemudian akan dibuatkan data test atau data baru dan ditentukan apakah data baru tersebut memenuhi atau tidak memenuhi untuk mendapatkan kredit mobil

## 2. Data Testing
Id_Nasabah : TINA SIBURIAN Pekerjaan : Perancang Busana ( Bobot 4) Jumlah Tanggungan : 6 (Bobot 1) Status Rumah : Milik Sendiri (Bobot 5) Pendapatan : 3 Juta /bulan (Bobot 4) Berkas : Baik (Bobot 4)
Dari data diatas dapat kita buat tabel untuk data testing seperti di bawah ini
Tabel  7. Data Testing Kriteria/Alternatif E Pekerjaan 4 Jumlah Tanggungan 1 Status Rumah 5 Pendapatan 4 Berkas 4 Hasil dicari dengan Algoritma K-NN
1. Dari data training dan data testing akan digabung menjadi 1 seperti tabel di bawah ini
Tabel  8. Gabungan data training dan data Testing No  ID Konsumen  Kriteria K1  K2  K3 K4 k5 1 K001 3 3 5 2 1 2 K002 5 2 4 3 3 3 K003 4 2 2 5 3
4 K004 4 2 2 5 3 5 K005 4 1 5 4 4
2. Menghitung Euclidean Distance
Menghitung  kuadrat  jarak  euclid (euclidean  distance) masing-masing  obyek  terhadap  data  sampel  yang diberikan
d1,d5 = √ (𝑑53 − 𝑑13) 2 + (𝑑54 − 𝑑14) 2
(𝑑55 − 𝑑15) 2 + (𝑑56 − 𝑑16) 2 + (𝑑57 − 𝑑17) 2
d1,d5 = √ (4 − 3) 2 + (1 − 3) 2 (5 − 5) 2 + (4 − 2) 2 + (4 − 1) 2
d1,d5 = √18
d1,d5 = 4.242
d2,d5 = √ (𝑑53 − 𝑑23) 2 + (𝑑54 − 𝑑24) 2 (𝑑55 − 𝑑25) 2 + (𝑑56 − 𝑑26) 2 + (𝑑57 − 𝑑27) 2
d2,d5 = √ (4 − 5) 2 + (1 − 2) 2 (5 − 4) 2 + (4 − 3) 2 + (4 − 3) 2
d2,d5 = √5 d2,d5 = 2.236
d3,d5 = √ (𝑑51 − 𝑑31) 2 + (𝑑52 − 𝑑32) 2 + (𝑑53 − 𝑑33) 2 + (𝑑54 − 𝑑34) 2
(𝑑55 − 𝑑35) 2 + (𝑑56 − 𝑑36) 2 + (𝑑57 − 𝑑37) 2
d3,d5 = √
(4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 (5 − 2) 2 + (4 − 5) 2 + (4 − 3) 2
d3,d5 = √12 d3,d5 = 3.464
d4,d5 = √ (𝑑53 − 𝑑43) 2 + (𝑑54 − 𝑑44) 2 (𝑑55 − 𝑑45) 2 + (𝑑56 − 𝑑46) 2 + (𝑑57 − 𝑑47) 2
d4,d5 = √ (4 − 4) 2 + (1 − 2) 2 (5 − 2) 2 + (4 − 5) 2 + (4 − 3) 2
d4,d5 = √12 d4,d5 = 3.464
3. Mengurutkan  objek-objek  tersebut  ke  dalam  kelompok  yang  mempunyai  jarak  euclidian  terkecil  Untuk mengurutkan kita hanya perlu membuat urutan dari data yang mempunyai jarak terkecil ke terbesar. Berikut hasil urutan berupa rangking
Tabel  9. Jarak euclidian terkecil No  Nama Distance Ranking 1 d1,d5 4.242 4 2 d2,d5 2.236 1 3 d3,d5 3.464 2 4 d4,d5 3.464 3
4.  Mengumpulkan  kategori  Y  (klasifikasi  nearest  neighbor),Pada  tahap  ini  kita  hanya  mengambil  data  sesuai dengan  jumlah  k  yang  kita  tentukan  di  langkah  1,  Pada  langkah  1,  k  yang  kita  tentukan  adalah  k=2,  jadi  kita memilih 2 data terbaik saja. Hasilnya sebagai berikut.
Tabel  10. Klasifikasi nearest neighbor No  Nama Distance Ranking 1 d1,d5 4.242 4 2 d2,d5 2.236 1 3 d3,d5 3.464 2 4 d4,d5 3.464 3
Jadi dari data 3 terbaik adalah data nomor 2 dan 3
2 d2,d5 2.236 1 3 d3,d5 3.464 2 5. Dengan menggunakan
kategori mayoritas, maka dapat hasil klasifikasi Dari ketiga data terbaik tersebut kita harus melihat labelnya berikut data ketika dengan label sesuai dengan dataset awal
Tabel  11. Hasil Klasifikasi No  Nama Distance Ranking Hasil 2 d2,d5 2.236 1 Memenuhi 3 d3,d5 3.464 2 Memenuhi
Data  terbaik  adalah  data  ke  2  dan3  dari  data  tersebut  terdapat  2  Memenuhi  dan  0  tidak  memenuhi  Sehingga mayoritas Memenuhi. Jadi hasil klasifikasi untuk Konsumen K001 adalah Memenuhi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, implementasi dan pengujian dari sistem, diperoleh beberapa kesimpulan:
1. Sistem data mining yang dibangun dapat membantu pihak toyota untuk proses pengambilan keputusan dalam pemberian kredit mobil dengan cepat dan akurat
2. Sistem data mining ini menampilkan hasil kesimpulan dari pemohon kredit sebagai bahan pertimbangan dan alat bantu dalam pengambilan keputusan perusahaan dalam memberikan kredit mobil
3. Proses penentuan kesimpulan dari pemohon kredit yang dilakukan dengan algoritma K-NN, dimulai dengan menyiapkan data training yang sudah ada. Dari data training yang ada akan dijadikan perbandingan dengan data pemohon baru dengan menggunakan teknik euclidean distance sehingga menghasilkan nilai kedekatan antara data pemohon baru dan pemohon yang sudah ada atau data training

## REFERENCES
[1] Kusrini and Taufik Luthfi Empa, Algorima Data Mining, Theresia Ari Prabawati, Ed. Yogyakarta, Indonesia: PENERBIT ANDI, 2009.
[2] budi sentosa , Data Mining Terapan Dengan Matlab, 1st ed. Yogyakarta, Indonesia: Graha Ilmu, 2007.
[3] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan, 2015.
[4] A.P.  Windarto,  Penerapan  Data  Mining  Pada  Ekspor  Buah-Buahan  Menurut  Negara  Tujuan  Menggunakan  K-Means  Clustering, Techno.COM. 16 (2017) 348–357.
[5] M.  Maharani,  N.A.  Hasibuan,  N.  Silalahi,  S.D.  Nasution,  M.  Mesran,  S.  Suginam,  D.U.  Sutiksno,  H.  Nurdiyanto,  E.  Buulolo,  Y. Yuhandri,  IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  PENGATURAN  LAYOUT  MINIMARKET  DENGAN  MENERAPKAN ASSOCIATION RULE, J. Ris. Komput. 4 (2017) 6–11. https://www.researchgate.net/publication/312495968.
[6] Iko Pramudiono,. jakarta, Indonesia, 2010.
[7] Ashok dan Mehran Sahami Srivastava,. jakarta, Indonesia, 2009.
[8] B. Nugroho,. jakarta, Indonesia, 2004.
[9] veithzal dan andriana permata vethzal Rivai, credit manajemen handbook. jakarta, indonesia, 2006.
[10]  Prastuti Sulistyorini, Algoritma. jakarta, Indonesia, 2009.
[11]  MINING, D. (12). Junjie Wu. JAKARTA, INDONESIA.