## RANCANG BANGUN APLIKASI PREDIKSI CALON KREDITUR PADA BANK MUAMALAT KUPANG
Abdul Gani Farid 1 , Sebastianus A.S. Mola 2 , Dony M. Sihotang 3
1,2,3 Jurusan Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana

## INTISARI
Pemanfaatan data transaksi yang banyak tersimpan, dapat memberikan pengetahuan yang berguna dalam membuat kecerdasan bisnis di Bank Muamalat Kupang. Namun hal tersebut belum dilakukan oleh Bank Muamalat, sehingga akan kesulitan dalam  memberikan kredit kepada calon kreditur. Penelitian ini bertujuan untuk membuat kecerdasan bisnis berupa aplikasi prediksi calon kreditur  dalam  melakukan  pengembalian  kredit  dengan  memanfaatkan  data-data  dari  formulir kreditur lama yang sudah ada. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K- Nearest Neighbor (K-NN) dimana algoritma ini mencari kemiripan data calon kreditur baru dengan data  kreditur  lama  sejumlah  k yang  masih  ataupun  sudah  menyelesaikan  kredit  pada  Bank Muamalat Kupang. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode K- NN, seorang calon kreditur bisa diprediksi potensi pengembalian kreditnya dengan membandingkan data-datanya.  Dan  tingkat  akurasi  tertinggi  didapat  ketika  nilai  k=5,  dengan  tingkat  akurasi mencapai 80%.
Kata Kunci: Calon Kreditur, Kreditur, Prediksi, K-Nearest Neighbor.

## ABSTRACT
The implementation of stored-transaction data can provide a lot of useful knowledge to create businesses intelligence in Muamalat Bank. But Muamalat Bank has not done it yet; so, it will be difficult to give credits to the creditors. This study aimed to create business intelligence in terms of prospective creditors prediction. It was expected that it could predict creditors in making payments using old existing creditors  forms  data.  The  research  applied  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  (K-NN)  where  this algorithm looking for similarly between  render candidates and old creditors as much as k values that still or have done their lends to Muamalat Bank Kupang. The result of this research shows that with K- NN algorithm, a creditor can be predict using data comparism. Highest accuracy can be reach when k value=5, with accuracy level up to 80%.
Keywords: creditors candidates, creditors, prediction, K-Nearest Neighbor

## I. PENDAHULUAN
Salah satu layanan bank dalam membantu masyarakat dalam mengelola keuangan mereka adalah dengan memberikan kredit-kredit untuk berbagai hal misalnya: cicilan pembiayaan rumah, cicilan  pembiayaan  usaha, dan  lain  sebagainya.  Layanan  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat  yang  belum  mempunyai  dana  besar  untuk  membeli  barang  atau  produk  yang membutuhkan uang dalam jumlah yang cukup besar dengan cara pembayaran secara berkala. Saat ini  banyak  bank  yang  telah  menggunakan  teknologi  informasi  untuk  mengolah  data  transaksi kredit,  salah  satunya  adalah  Bank  Muamalat.  Menurut  Aqwa  Taqdir  selaku  supervisor  bank Muamalat Kupang, dengan kemajuan teknologi informasi, Bank Muamalat dapat mengolah data dengan cepat sehingga menghasilkan data transaksi yang banyak baik data transaksi kreditur baik maupun yang buruk. Meski memiliki data transaksi yang banyak, terkadang bank tersebut belum bisa membuat sebuah kecerdasan bisnis seperti memprediksi calon kreditur yang memiliki potensi baik atau buruk berdasarkan history dari data transaksi pembayaran kreditur-kreditur lama. Bank tersebut juga belum bisa memanfaatkan data karakteristik kreditur lama yang ada untuk dijadikan
sebagai  informasi  tambahan yang  nantinya  dapat  membantu  bank  dalam  membuat  kecerdasan bisnis  demi  menunjang  kelancaran  transaksi  dan menghindari  resiko  kredit  macet.  Dengan diterapkannya  Algoritma K-Nearest  Neighbor maka  diharapkan  Bank  Muamalat  dapat menerapkan kecerdasan bisnis yakni memprediksi potensi calon kreditur berdasarkan history data transaksi  pembayaran  kredit  kreditur  lama  yang  nantinya  akan  baik  atau  tidak  serta  dapat memanfaatkan data karakteristik kreditur lama untuk dijadikan sebagai informasi tambahan yang dapat membantu perusahaan dalam membuat kecerdasan bisnis tersebut.

## II. MATERI DAN METODE

## 2.1 Deskripsi K-Nearest Neighbor (K-NN)
Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Dalam  hal  ini  jumlah  data/tetangga  terdekat  ditentukan  oleh user yang  dinyatakan  dengan k. Misalkan ditentukan k=5, maka setiap data testing dihitung jaraknya terhadap data training dan dipilih  5  data training yang  jaraknya  paling  dekat  ke  data testing.  Lalu  periksa output atau labelnya masing-masing, kemudian tentukan output mana yang frekuensinya paling banyak. Lalu masukkan suatu data testing ke kelompok dengan output paling banyak. Misalkan dalam kasus klasifikasi dengan 3 kelas, lima data tadi terbagi atas tiga data dengan output kelas 1, satu data dengan output kelas 2 dan satu data dengan output kelas 3, maka dapat disimpulkan bahwa output dengan label kelas 1 adalah yang paling banyak. Maka data baru tadi dapat dikelompokkan ke dalam  kelas  1.  Prosedur  ini  dilakukan  untuk  semua  data testing (Santosa,  2007).  Sebelum dilakukannya perhitungan K-NN, dilakukan proses nornalisasi terlebih dahulu agar data-data non numeric dan data-data yang memiliki range yang lebar bisa lebih mudah dihitung.

## 2.2 Tahap Pembangunan Sistem

## 2.2.1 Studi Pustaka
Yaitu pencarian data dengan membaca buku-buku yang berkaitan dengan sistem informasi perancangan sistem dan panduan pemrograman.

## 2.2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dengan  cara  observasi  dan  wawancara  (melakukan  pengamatan  dan wawancara dengan pegawai dan supervisor Bank Muamalat Kupang).

## 2.2.3 Perancangan Sistem
Rancangan  desain  dari  sistem  yang  akan  dibuat  meliputi Data  Flow  Diagram (DFD), rancangan Diagram Berjenjang (HIPO), dan desain interface atau antarmuka.

## a. Data Flow Diagram (DFD)
Menurut Jogiyanto  (2005),  DFD  digunakan  untuk  menggambarkan  suatu  sistem  yang telah ada  atau  sistem  baru  yang  dikembangkan  secara  logika  tanpa  mempertimbangkan  lingkungan fisik dimana data tersebut mengalir atau dimana data tersebut akan disimpan. DFD merupakan alat  yang  digunakan  pada  metodologi  pengembangan  sistem  yang  terstruktur. Gambar 1 merupakan DFD level 0 dari Aplikasi Prediksi Kreditur Pada Bank Muamalat Kupang.
0 LOGIN BAGIAN PEMBIAYAAN DATA MASTER KREDITUR LAPORAN PREDIKSI DENGAN METODE KNN BRANCH MANAGER D1 D4 D2 1.0 2.0 3.0 4.0 DATA LOGIN INFORMASI DATA LOGIN INFORMASI DATA KREDITUR PREDIKSI CALON KREDITUR DATA LOGIN DATA KREDITUR DATA KREDITUR DATA LOGIN HASIL PREDIKSI HASIL PREDIKSI HASIL PREDIKSI HASIL PREDIKSI LAPORAN HASIL PREDIKSI D3 DATA KREDITUR TERNORMALISASI MARKETING PEMBIAYAAN DATA KREDITUR INFORMASI DATA LOGIN INFORMASI DATA KREDITUR CETAK LAPORAN INFORMASI DATA KREDITUR DATA KREDITUR TERNORMALISASI NORMALISASI DATA KRITERIA CALON KREDITUR DATA KREDITUR TERNORMALISASI HASIL PREDIKSI LAPORAN HASIL PREDIKSI LAPORAN HASIL PREDIKSI DATA KRITERIA CALON KREDITUR BARU
Gambar 1. DFD level 0 [1]

## b. Diagram Berjenjang (HIPO)
HIPO  merupakan  alat  dokumentasi  program  yang  berdasarkan  fungsinya  untuk meningkatkan  efisiensi  usaha  perawatan  program.  Dokumen  ini  dilaksanakan  dengan mempercepat lokasi dalam kode pada fungsi program yang akan dimodifikasi. Dengan kata lain dapat dikatakan HIPO dikembangkan agar tersedia suatu teknik untuk mendokumentasikan fungsi program.  Pembentukan  HIPO  ini  dilakukan  pada  tahap  pengembangan  sistem  informasi (Putranta, 2004). Diagram Berjenjang dalam sistem ini ditunjukan pada gambar 2.
0
SISTEM PREDIKSI KREDITUR MENGGUNAKAN KNN 2.0 DATA MASTER KREDITUR 4.0
LAPORAN
2.1 DATA MASTER 2.2 NORMALISASI 1.0 LogIn 3.0 PREDIKSI MDENGAN MENGGUNAKAN KNN Gambar 2. HIPO [1]
c. Interface (Antarmuka)
Agar  pengguna  dan komputer  dapat  saling  berinteraksi,  sehingga  pengguna  merasakan adanya  kemudahan  dan  keramahan  sistem  komputer  kepadanya,  diperlukan  suatu  media  yang memungkinkan  interaksi  tersebut  secara  langsung.  Media  yang  dimaksud  adalah  antarmuka berbasis grafis yang dikenal dengan istilah GUI (Graphical User Interface). Dengan antarmuka berbasis  grafis,  pengguna  dapat  merasakan  berbagai  kemudahan  dalam  pengoperasian  sebuah program. Perancangan antarmuka untuk aplikasi prediksi dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Antarmuka Perhitungan K-NN [1]

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi ini berhasil dikembangkan dan dalam proses aplikasi prediksi calon kreditur ini, dilakukan perhitungan normalisasi data calon kreditur yang sudah menyelesaikan pengembalian kreditnya.  Hasil  normalisasi  ini  yang  kemudian  akan  digunakan  sebagai  data uji  untuk  calon kreditur yang akan mengajukan kredit. Proses pengajuannya dilakukan dengan metode K-Nearest Neighbor. Dari ketiga hasil pengujian dengan menggunakan nilai k=3, k=5 k=7, didapat bahwa penggunaan nilai k=5 menghasilkan tingkat akurasi yang paling baik yakni 80%.

## IV. PENUTUP

## 4.1 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  laporan  dan  program  yang  telah  dibuat maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Aplikasi  untuk  memprediksi  calon  kreditur  pada  Bank  Muamalat  Kupang berhasil dibuat.
b. Penggunaan nilai k=5 menghasilkan tingkat akurasi prediksi yang paling baik yakni 80%.

## 4.2 SARAN
Setelah  mengevaluasi  keseluruhan  penelitian  ini,  beberapa  saran  dapat  diberikan  untuk pengembangan aplikasi prediksi calon kreditur ke depannya yaitu:
a. Untuk  peneliti  selanjutnya  dapat mengembangkan  aplikasi  ini  hingga  mencakup keseluruhan jenis pembiayaan yang ada pada bank.
b. Metode yang digunakan sebaiknya bisa diuji dulu dan dikembangkan agar mendapatkan hasil yang lebih baik.
c. Perlu ditambahkannya data uji yang lebih banyak agar bisa menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Farid,  Abdul.  2014,  Penerapan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor Untuk  Prediksi  Calon Kreditur  (Studi  Kasus  Bank  Muamalat  Kupang).  Skripsi  Ilmu  Komputer.  Kupang: Universitas Nusa Cendana.
[2] Jogiyanto, H. 2005 . Analisis dan Desain Sistem Informasi, Andi Publiser, Yogyakarta.
[3] Putranta,  Dewa  Hastha.  2004,  Pengantar  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi.  Amus, Yogyakarta.Waluya,  Harry. Sistem  Informasi  Komputer  Dalam  Bisnis.  Rineka  Cipta, Jakarta,1997.
[4] Santosa, B. 2007. Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Teori dan Aplikasi. Graha Ilmu Yogyakarta.