E-ISSN 2621–086X

## Indonesian Journal of Applied Statistics
Vol. 5, No. 2, pp. 142-148, November 2023 https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/58426 https://doi.org/10.13057/ijas.v5i2.58426 Copyright   Author 2022

## Analisis Risiko Kredit Perbankan Menggunakan
Algoritma K-Nearest Neighbor dan Nearest Weighted K-Nearest

## Neighbor
Dian Tri Wilujeng * , Mohamat Fatekurohman , and I Made Tirta Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Jember
*Corresponding author: diantriwilujeng32@gmail.com
Abstract. Bank is a business entity that collects public funds in the form of savings and also distributes them to the public in the form of credit or other forms.  Credit risk analysis can be done in various ways such as marketing analysis  and  big  data  using  machine  learning.    One  example  of  a  machine  learning  algorithm  is  K-Nearest Neighbor  (KNN)  and  the  development  of  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  is  Neighbor  Weighted  KNearest Neighbor (NWKNN).    The  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm is  one  of  the  machine learning  methods  that can be used to facilitate the classification of complex data.  The purpose of this study is to determine the results of the application of the algorithm and the comparison of the use of the KNN and NWKNN algorithms in banking credit.    The  results  obtained  are  that  NWKNN  is  able  to  predict  credit  risk  better,  especially  in  classifying potential customers with potential losses compared to KNN.
Keywords: Machine learning, KNN, NWKNN

## 1. PENDAHULUAN
Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana masyarakat dalam bentuk simpanan dan  juga  menyalurkannya  kepada  masyarakat  dalam  bentuk  kredit  atau  juga  bentuk  bentuk lainnya  dalam  rangka  untuk  meningkatkan  taraf  hidup  rakyat  banyak  [6].  Masalah  seringkali muncul ketika nasabah tidak melakukan tanggung jawabnya maka terjadi proses tersebut yang dinamakan kredit macet atau bad debt . Semakin lama jangka waktu peminjaman maka semakin besar  peluang  terjadinya  kredit  macet.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  analisis  risiko  kredit terhadap nasabah.
Analisis risiko  kredit  dapat  dilakukan  dengan  berbagai  cara  seperti  analisis pemasaran dan big data dengan menggunakan machine learning . Metode machine learning merupakan salah satu metode  klasifikasi  statistika  yang  dapat  dilakukan  untuk  menganalisis risiko  kredit.  Salah satu contoh  algoritma machine  learning yaitu K-Nearest  Neighbor (KNN)  dan  pengembangan dari algoritma K-Nearest  Neighbor yaitu Neighbor Weighted  K-Nearest  Neighbor (NWKNN). Algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  salah  satu  metode machine  learning yang dapat digunakan untuk memudahkan klasifikasi data kompleks. KNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat dengan objek data baru atau data testing
[9].  Algoritma  NWKNN  merupakan  pengembangan  dari  KNN  dengan  menggunakan pembobotan pada kelas data.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kredit
Kredit ialah suatu penyediaan tagihan dan uang yang bisa disamakan yang berdasarkan dengan kesepakatan atau persetujuan pinjam meminjam antara pihak bank dengan pihak lainnya dan untuk mewajibkan peminjam untuk melunasi hutangnya dengan jumlah bunga, imbalan atau bagi hasilnya dalam jangka waktu yang sudah ditentukan [6].

## 2.2 Seleksi Fitur
Seleksi fitur adalah salah satu teknik data mining yang umum digunakan pada tahapan pre-processing.  Teknik  ini  digunakan  untuk  mengurangi  kompleksitas  atribut(variabel)  yang akan dikelola pada processing dan analisis. Teknik ini dilakukan untuk mengetahui subset fitur yang  paling  signifikan  dari  data  set.  Dengan  cara  ini  akan  membantu  mempercepat  proses pembelajaran/pemodelan[4].

## 2.3 K-Nearest Neighbor
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma pengklasifikasian sebuah subjek baru yang bersumber pada data training sample serta atribut. Nantinya hasil dari sampel uji baru digolongkan sesuai dengan mayoritas dari kategori pada KNN. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) menggunakan klasifikasi ketetanggaan yang digunakan sebagai nilai prediksi dari sampel uji yang baru [7]. Langkah pada algoritma KNN dapat diawali dengan penentuan K, kemudian dihitung  nilai  kedekatan  ketetanggaan  antara  data training dengan  data testing memakai persamaan Cosine  Similarity  (CosSim). Perhitungan  persamaan CosSim dapat  diformulasikan sebagai berikut:
(1)

## 2.4 Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor
Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor adalah algoritma perkembangan pada KNN.  Algoritma  NWKNN  menggunakan  pembobotan  pada  kelas  data.  Bobot  yang  akan diberikan pada kelas minoritas lebih besar dan bobot lebih sedikit pada tetangga yang berasal dari kelas yang mayoritas [5].
Perhitungan bobot dapat digunakan sebagai berikut:
(2)

## 2.5 Confusion Matrix
Performa  dari  suatu  model  klasifikasi  dapat  diukur  dengan  tingkat  akurasinya berdasarkan confusion  matrix.  Confusion  matrix merupakan  alat  yang  berguna  untuk menganalisis  seberapa  baik classifier mengenali tuple dari  kelas  yang  berbeda.  TP  dan  TN
memberikan  informasi  ketika classifier benar,  sedangkan  FP  dan  FN  memberikan  informasi ketika classifier salah [4].

## 2.6 Kurva ROC
Kurva ROC menunjukkan akurasi dan membandingkan klasifikasi secara visual. ROC mengekspresikan confusion  matrix .  ROC  adalah  grafik  dua  dimensi  dengan false  positives sebagai  garis  horizontal  dan true  positives sebagai  garis  vertikal  [10].  Kurva  ROC  dihasilkan dengan  mengubah  ambang  batas  pada  skor  kepercayaan;  karenanya,  setiap  ambang  hanya menghasilkan satu titik dalam kurva ROC [2].

## 2.7 Area Under the Curve
AUC digunakan untuk menghitung area dibawah kurva ROC. Nilai AUC dapat dihitung dengan menambahkan area trapesium dari ukuran AUC. Nilai AUC berada diantara 0 dan 1 dan semakin  mendekati  angka  1  maka  semakin  baik  model  dalam  mengklasifikasi  data  [1].  Nilai AUC dapat dibagi menjadi beberapa kelompok yaitu [3].
1. 0,90 – 1,00 = Excellent Classification
2. 0,80 – 0,90 = Good Classification
3. 0,70 – 0,80 = Fair Classification
4. 0,60 – 0,70 = Poor Classification
5. 0,50 – 0,60 = Failure

## 2.8 Normalisasi Data
Metode  min-maks  menggunakan  nilai  minimum  dan  maksimum  untuk  mengkonversi data  secara  linier.  Misalkan  A  merupakan  atribut  bertipe  numerik,  maka  suatu  nilai x i dapat dinormalisasi menjadi nilai baru 𝑥 𝑖 1 yang berada dalam rentang [minbaru A , maksbaru A ] dengan formula:
(3)

## 3. METODE PENELITIAN
Jenis data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder oleh pihak bank yang telah dikumpulkan. Dataset terdiri dari 8 variabel independent yaitu jenis kelamin, plafond, rate, jangka waktu, pekerjaan, pendapatan, jaminan, dan riwayat pinjaman. Data nasabah yang telah dikumpulkan  akan  dikelompokkan  menjadi  status kredit  lancar  dan  macet.  Dataset  terdiri  dari 73%  data  berstatus  lancar  atau  sebanyak  400  data  dan  27%  data  yang  berstatus  macet  atau sebanyak 148 data. Pemecahan data dibagi dua yaitu data training data data testing .  Terdapat tiga perbandingan  data  setiap  model  yaitu  70%:30%,  80%:20%,  dan  90%:10%. Sebanyak  384 data training dan 164 data testing untuk perbandingan 70%:30%, sebanyak 439 data training dan 109 data testing untuk perbandingan 80%:20% dan sebanyak 494 data training dan 54 data testing untuk perbandingan 90%:10%.
Adapun tahapan metode yang akan dilakukan untuk penyelesaian penelitian ini sebagai berikut :
1. Pengumpulan data dilakukan dengan teknik observasi dengan cara mengumpulkan informasi secara langsung ke lokasi oleh pihak BRI Unit Asembagus Situbondo. Data yang diperoleh sebanyak lebih dari 548 data. Data yang diperoleh akan dibagi menjadi 2 kelompok data yaitu data training dan data testing.
2. Preprocessing  data terdiri  dari  dua  tahapan  yaitu  data cleaning untuk  membersihkan  data yang tidak lengkap dan pendefinisian variabel.
3. Normalisasi Data.
4. Membagi  data  dua  yaitu  data training dan  data testing. Pemecahan  data  dilakukan  dengan beberapa perbandingan 70%:30%, 80%:20%, 90%:10%.
5. Penerapan algoritma dengan software R packages yang digunakan ialah class , KNN, caret , dan ROCR. Packages class diterapkan pada model KNN, KNN digunakan untuk penerapan terhadap NWKNN, caret berfungsi sebagai perhitungan pada confusion matrix serta packages ROCR berfungsi untuk perhitungan kurva ROC dan AUC.
6. Evaluasi hasil tahap ini dengan beberapa tahap koreksi yaitu dengan confusion matrix dengan TPR, TNR, FPR, FNR.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Preprocessing Data
Pengecekan  data  perlu  dilakukan  agar  program  dapat  diproses.  Data  yang  digunakan untuk membangun model tidak boleh mengandung baris dan kolom kosong sehingga tahap data cleaning perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  kelengkapan  data.  Hasil  pengecekan  data  bahwa dataset  lengkap  sehingga  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya.  Total  variabel  secara keseluruhan  menjadi  14  kolom.  Dataset  yang  bertambah  dengan  nilai  yang  beragam  dapat mempersulit  proses  klasifikasi  sehingga  perlu  dilakukan  normalisasi  data.  Proses  normalisasi data  menggunakan  metode min-maks bertujuan  untuk  mengubah  data  pada  masing-masing variabel  agar  berada  pada  rentang  yang  sama.  Data  yang  telah  dinormalisasi  akan  digunakan untuk tahap selanjutnya.
Berikut merupakan contoh 5 data yang telah diubah menjadi tipe data numerik.
Tabel 1 Dataset setelah Normalisasi JK_P Plafond Rate Jangka.waktu  PP  Pendapatan  J_SHM  RP_L  SK_L 0 0,012096774  0,251515152 0 1  0,026845638 1 1 1 0 0,02016129  0,045454545 0,5 1  0,035234899 0 1 1 0 0,02016129  0,309366391 0,5 1  0,040268456 0 1 1 0 0,012096774  0,309366391 0,25 1  0,020134228 0 1 1 1 0,004032258  0,015426997 0,25 1  0,013422819 1 1 1

## 4.2. Implementasi Program
Package yang  digunakan  para  klasifikasi  model  knn  ini  menggunakan package  class . Klasifikasi  pada  model  ini  yang  pertama  perlu  dilakukan  yaitu  penentuan  nilai  parameter k . Proses  penentuan  nilai  parameter k tidak  memiliki  acuan  khusus,  sehingga  dapat  menentukan sendiri nilai k sesuai dengan permasalahan. Nilai k yang digunakan pada model ini yaitu 15. Nilai akurasi untuk perbandingan 70:30 yaitu 95,34% dan nilai AUC 0,9420. Perbandingan yang kedua yaitu 80:20  mendapatkan  nilai  akurasi  93,58%  dan  nilai  AUC  0,8917.  Terdapat  perbandingan ketiga yaitu  90:10  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  87,04%  dan  nilai  AUC  0,65.  Nilai  AUC terbaik  ditunjukkan  pada  perbandingan  70:30  dengan  kategori excellent  classification .  Proses klasifikasi ini tidak jauh berbeda dengan model klasifikasi yang pertama. Proses yang tidak jauh berbeda ini menghasilkan nilai yang relatif hampir sama. Parameter yang digunakan juga sama yaitu  nilai k =  15.  nilai  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  model  ini  yaitu  perbandingan
pertama  mendapat  nilai  akurasi  95,34%  dan  nilai  AUC  0,9492.  Hasil  yang  diperoleh  dari perbandingan  kedua  mendapatkan  nilai  akurasi  93,58%  dan  nilai  AUC  0,8917.  Hasil  yang diperoleh  dari  perbandingan  ketiga  yaitu  nilai  akurasi  92,59%  dan  nilai  AUC  0,8.  Nilai  AUC terbaik ditunjukkan pada perbandingan 70:30 dengan selisih nilai sedikit lebih tinggi dari model KNN yaitu 0,9534 dengan kategori AUC excellent classification.

## 4.3. Perbandingan Model
Penentuan hasil terbaik dilihat dari nilai AUC dan TPR (proporsi kelas macet yang benar macet)  tertinggi  dan  nilai  FNR  (eror  kelas  macet)  terendah.  Hal  tersebut  karena  perbankan membutuhkan  nilai  keakuratan  pada  kelas  macet  yang  baik  untuk  menghindari  kerugian  dari kredit macet. Hasil prediksi yang diperoleh dapat dibandingkan dengan nilai aktualnya kemudian confusion matrix.
Tabel 2. Evaluasi Model KNN untuk Prediksi Data Testing ACC TPR TNR FPR FNR AUC 70:30 0,9573 0,9091 0,9750 0,025 0,0909 0,9420 80:20 0,9358 0,8077 0,9759 0,0241 0,1923 0,8917 90:10 0,8704 0,3 1.000 0 0,9 0,65
Tabel 2. menunjukkan hasil prediksi pada model KNN. Nilai akurasi ketiga perbandingan yaitu 0,9573, 0,9358 dan 0,8704 artinya semua perbandingan memiliki nilai akurasi yang baik diatas  0.8.  Perbandingan  terbaik  berdasarkan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  yaitu  pada perbandingan  70:30  dengan  memperoleh  nilai  akurasi  0,9573.  Nilai  TPR  ( sensitivity ) masing- masing  perbandingan  yaitu  0,9091,  0,8077  dan  0,3.  Nilai sensitivity terbaik  ditunjukkan  pada perbandingan 70:30 yaitu 0,9091. Nilai TNR terbaik ditunjukkan pada perbandingan 80:20 yaitu 0,9759. Nilai FPR terendah diperoleh pada perbandingan 80:20 yaitu 0,0241. Nilai FNR terendah ditunjukkan pada perbandingan 70:30 yaitu 0,0909. Nilai AUC terbaik dari ketiga perbandingan ditunjukkan pada perbandingan 70:30 yaitu 0,9420.
Tabel 3. Evaluasi Model NWKNN untuk Prediksi Data Testing ACC TPR TNR FPR FNR AUC 70:30 0,9573 0,9318 0,9667 0,0333 0,0682 0,9492 80:20 0,9358 0,8077 0,9759 0,0214 0,1923 0,8917 90:10 0,9259 0,6000 1,000 0 0,4000 0,8
Tabel  3.  menunjukkan  hasil  prediksi  pada  model  NWKNN.  Nilai  akurasi  ketiga perbandingan yaitu 0,9573, 0,9358 dan 0,9259 artinya semua perbandingan memiliki nilai akurasi yang baik diatas 0.9. Perbandingan terbaik berdasarkan nilai akurasi yang diperoleh yaitu pada perbandingan  70:30  dengan  memperoleh  nilai  akurasi  0,9634.  Nilai  TPR  ( sensitivity ) masing- masing  perbandingan  yaitu  0,9318,  0,8077  dan  0,6.  Nilai sensitivity terbaik  ditunjukkan  pada perbandingan 70:30 yaitu 0,9318. Nilai TNR terbaik ditunjukkan pada perbandingan 80:20 yaitu 0,9667.  Nilai  FPR  terendah  diperoleh  pada  perbandingan  90:10  yaitu  0.  Nilai  FNR  terendah ditunjukkan pada perbandingan 70:30 yaitu 0,0682. Nilai AUC terbaik dari ketiga perbandingan ditunjukkan  pada  perbandingan  70:30  yaitu  0,9492.  Oleh  karena  itu,  dari  indikator-indikator pengukur  performa  model  secara  keseluruhan  hasil  klasifikasi  terbaik  ditunjukkan  pada perbandingan 70:30.
Berdasarkan dari kedua model algoritma yang digunakan memiliki nilai yang relatif sama atau memiliki selisih yang sangat kecil. Pada model KNN dibandingkan dengan ketiga percobaan, perbandingan  70:30  yang  memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi  yaitu  95,73%  dan  nilai  AUC
0,9420. Model kedua variasi dari model KNN sendiri yaitu NWKNN menunjukkan nilai yang sama dengan model KNN dengan nilai paling tinggi tunjukkan pada perbandingan 70:30 dengan memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  95,73%  dan  nilai  AUC  0,9492.  Berdasarkan  evaluasi  model dalam  ditunjukkan  model  NWKNN  memperoleh  nilai  akurasi  dan  nilai  AUC  yang  baik  yaitu diatas 8 artinya mampu mengklasifikasi data secara baik.
Penerapan algoritma KNN dan NWKNN dalam penelitian ini secara keseluruhan mampu mengenali nasabah lancar maupun macet secara baik. Beberapa faktor perlu diperhatikan pihak bank dalam  memberikan  kredit,  salah  satu  diantaranya  yaitu  riwayat  pinjaman  calon  nasabah. Riwayat pinjaman calon nasabah dalam penelitian ini memiliki kontribusi paling tinggi dimana riwayat pinjaman yang berstatus lancar berpeluang besar untuk melakukan kredit pada pinjaman berikutnya.  Sebaliknya  dengan  riwayat  pinjaman  berstatus  menunggak  berpeluang  lebih  besar macet  untuk  pinjaman  selanjutnya.  Sedemikian  sehingga  riwayat  pinjaman  perlu  diperhatikan oleh pihak bank dalam keputusan memberikan kredit tersebut kepada calon nasabah.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  yang  diperoleh  dari  penerapan  algoritma  model  KNN  dan  NWKNN  dalam memprediksi  risiko  kredit  adalah    baik,  hal  itu  ditunjukkan  oleh  nilai  akurasi, sensitivity, specificity, nilai AUC yang tinggi dan nilai FPR dan FNR yang cukup rendah. Keakuratan model NWKNN dan KNN dalam memprediksi risiko kredit dapat dilihat dari nilai akurasi kedua model lebih  dari  80%  artinya  kedua  model  memberikan  hasil  yang  akurat.  Berbeda  dengan  model NWKNN secara keseluruhan berdasarkan indikator-indikator evaluasi model menunjukkan hasil yang  baik  dari  ketiga  perbandingan.  Hasil  terbaik  model  NWKNN  ditunjukkan  pada perbandingan 70:30 dengan nilai akurasi 95,73% dan nilai AUC 94,92%. Hasil yang diperoleh dari kedua model menunjukkan bahwa model NWKNN mampu memprediksi risiko kredit lebih baik terutama dalam mengklasifikasikan calon nasabah yang berpotensi macet.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bradley, A. P, “The Use of the Area Under the Curve in The Evaluation of Machine Learning Algorithms”, Pattern Recognition: Department of Electrical and Computer Engineering, vol. 30, no. 7, pp. 1145-1159, 1997.
[2] Fawcett, T, “An Introduction to ROC Analysis”, Pattern Recognition Letter:  Institute for the Study of Learning and Expertise, vol. 27, no. 8, pp. 861–874, 2006.
[3] Gorunescu, F, Data Mining Concepts Model and Techniques, Intelligent Systems Reference Library: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2011.
[4] Han,  J.,  M.  Kamber,  dan  J.  Pei,  Data  mining:  Concepts  and  Techniques,  USA:  Elsevier, 2012.
[5] Indriati dan A. Ridok, “Sentiment Analysis for Review Mobile Application Using Neighbor Weighted  K-Nearest  Neighbor(NWKNN)”,  Journal  of  Enviromental  Engineering  & Sustainable Technology, vol. 2, no. 19, pp. 23-32, 2016.
[6] Kementerian  Sekretariat  Negara,  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun 1998  Tentang  Perubahan  atas Undang  Undang  Nomor  7  Tahun  1992  tentang  Perbankan, Jakarta: Kementerian Sekretariat Negara RI.
[7] Krisandi, N., Helmi, dan B. Prihandoso, “Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data  Hasil  Produksi  Kelapa  Sawit  Pada  PT.  MINAMAS  Kecamatan  Parindu”,  Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster), vol.  2, no. 5, pp. 33-38, 2013.
[8] Nugroho, A., Kusrini dan R. Arief, “Sistem Pendukung Keputusan Kredit Usaha Rakyat PT. Bank Rakyat Indonesia Unit Kaluangkrik Magelang”, Citec Journal, vol. 2, no. 1, pp. 1053- 1068, 2015.
[9] Utami, S., M. A. Mukid dan Sugito, “Klasifikasi Kinerja Perusahaan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Weighted K Nearest Neighbor (Studi Kasus: 436 Perusahaan Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2015)”, Jurnal Gaussian, vol. 6, no. 2, pp. 181- 191, 2017.
[10] Vercellis, Carlo, Business Intelligence: Data mining and Optimization for Decision Making, Chichester: John Wiley and Sons, 2009.