JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PREDIKSI KELANCARAN PEMBAYARAN CICILAN  CALON DEBITUR DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR
Sri Ayu Rizky 1 , Rolly Yesputra 2* , Santoso 3
1 Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Sistem Komputer, STMIK Royal
3 Manajemen Informatika, STMIK Royal email: * rollyesputra1@gmail.com
Abstract: In  this  research,  a  prediction  system  has  been  successfully  developed  to  predict whether  or  not  a  prospective  money  borrower  will  run  smoothly.  Prospective  borrowers  who will  borrow,  some  of  the  data that  meet  the  criteria  will  be  inputted  by  the office  clerk  into a prediction application system interface to be processed using the Data Mining method, namely the K-Nearest Neighbor Algorithm with the Codeigniter programming language 3. The results of the Euclidean calculation process are based on predetermined criteria Between training data (training) to testing data (test) will be displayed with a table that has been sorted from smallest to  largest  containing  9  closest  neighbors  according  to  the  K  value  that  has  been  determined, namely 9. The nine neighbors will be taken the dominant category. This dominant category can be  used  as  a  guideline  that  makes  it  easier  for  the  leader  to  make  a  decision  on  the  next borrower.
Keywords: Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor; Prospective Borrowers;
Abstrak: Dalam penelitian ini telah berhasil dibuat sebuah sistem prediksi untuk memprediksi lancar  atau  tidak  lancarnya  seorang  calon  peminjam  uang.  Calon  peminjam  uang  yang  akan meminjam, sebagian datanya yang memenuhi kriteria akan diinputkan petugas kantor ke dalam sebuah i nterface sistem aplikasi prediksi untuk diolah menggunakan metode Data Mining yaitu Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dengan  bahasa  pemrograman  Codeigniter  3.  Hasil  proses perhitungan Euclidean berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan antara data training (latih) ke data testing (uji) tersebut akan ditampilkan dengan sebuah tabel yang sudah diurutkan dari yang terkecil ke terbesar berisi 9 tetangga terdekat sesuai dengan nilai K yang sudah ditentukan yaitu 9.    Sembilan  tetangga  tersebut  akan  diambil  kategori  yang  dominan.  Kategori  yang  dominan tersebut  bisa  dijadikan  suatu  pedoman  yang  memudahkan  pimpinan  dalam  mengambil  sebuah keputusan kepada calon peminjam selanjutnya.
Kata kunci: Debitur; Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  menyebabkan banyak  orang-orang  yang  kehilangan
pekerjaan, sehingga perlu mencari solusi untuk  tetap  bisa  menghasilkan  demi memenuhi kebutuhan sehari-hari.
Sulitnya  dalam  mendapatkan  pekerjaan
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
menyebabkan orang ingin berwiraswasta, akan  tetapi  banyak  yang  terkendala dengan keterbatasan modal. Modal merupakan  sesuatu  yang  sangat  utama dan penting dalam bisnis atau perusahaan.  Tanpa  itu  bisnis  tidak  dapat berlangsung  selayaknya.  Banyak  yang menyediakan  solusi  peminjaman  dana modal  usaha  yaitu  bank,  pegadaian, leasing ,  situs  penyedia  modal  dan koperasi  simpan  pinjam.  Salah  satu diantaranya yang sering digunakan masyarakat  adalah  koperasi  simpan pinjam. Koperasi simpan pinjam Menurut UU  No.  17  tahun  2012  Pasal  1  adalah koperasi yang menjalankan usaha simpan pinjam sebagai satu-satunya usaha.
Banyak faktor yang harus dipertimbangkan,  untuk  meminimalisir kerugian.  Usaha  pengkreditan  memiliki untung  yang  besar  tetapi  juga  memiliki resiko yang besar pula. Untuk menghindari  resiko  dapat  dilakukan dengan  melakukan  pengolahan  data dengan menggunakan data mining metode  K-NN    dengan  menghitung kedekatan  antara  data  lama  dan  data baru[1].
Data  mining  merupakan  proses ekstraksi data untuk mendapat pengetahuan.  Metode  K-NN  merupakan proses pengelompokan dari
hasil
ekstraksi  data  dari  pembelajaran  data yang sudah di kelompokkan sebelumnya[2].  K-NN  juga  disebut sebagai metode klasifikasi untuk menentukan  nilai  K  atau  tetangga  yang terdekat  ketika  menentukan  kelompok pada data yang baru[3][4].
Metode K-Nearest Neighbor yang mempunyai kemampuan untuk melakukan diagnosa dengan cara memperhatikan  data  awal  dalam  kasus sebelumnya dan membandingkan dengan data  baru,  proses  ini  bertujuan  agar menghasilkan  diagnosa  yang  lebih  baik
serta akurat[5]. Kelebihan metode K-NN yaitu memiliki kekuatan dalam mengolah data training yang mempunyai banyak noise serta  sangat  efektif  jika data  training  yang  digunakan  memiliki jumlah  yang  besar[6].  Semakin  banyak data  training  maka  hasil  prediksi  akan menjadi lebih baik. Sistem prediksi dengan menggunakan metode K-NN ini diimplementasi  dengan  menggunakan Framework  PHP.  Framework  yang digunakan adalah CodeIgniter. CodeIgniter  yaitu  sebuah  framework yang berbasis PHP dikembangkan
dengan    menerapkan  paradigma  pem- rograman  berorientasi  objek  dengan arsitektur
model–view–controller (MVC)[7].  MVC  akan  memisahkan pengembangan  komponen  utama  sistem antara  pengolahan  data  (model)  dengan antar  muka  (view)  serta  dengan  bagian kontrol web (controller)[8].
Sehubung  dengan  perkembangan teknologi  komputer  dibidang  sistem informasi masalah tersebut bisa diminimalisir menggunakan suatu
aplikasi  untuk  memprediksi  peminjam uang lancar atau tidak lancar selanjutnya pada KSP Riama.

## METODE
K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan sebuah metode untuk
mengklasifikasikan  objek  berdasarkan data terdahulu dengan jarak terdekat dari objek  tersebut.  Secara  umum  untuk mendefinisikan  jarak  antara  dua  objek x dan y ,  digunakan  rumus  jarak  yang disebut Euclidean berikut rumus (1)[9]:
√∑ ( ) (1)
Keterangan :
: Jarak Euclidean
: record ke- i
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
: record ke- j i,j : 1,2,3,...n
Untuk  menggunakan  metode    ini perlu  menentukan  banyaknya  nilai  K tetangga  terdekat  dalam  melakukan klasifikasi  data  baru[10].  Selanjutnya perlu  mengikuti  secara  bertahap  dalam penerapan  algoritma  K-NN,  sebagai berikut: (1) Menentukan parameter K. (2) Menghitung  jarak  antara  data  yang  akan diuji  dengan  semua  data  latih.  (3) Mengurutkan  jarak  tersebut  dari  terkecil ke  terbesar.  (4)  Menentukan  jarak  yang
paling dekat  sesuai  nilai K. (5) Cari dan simpulkan hasil yang dominan kedekatannya dengan K .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Total  data  yang  menjadi  sampel ialah  sebanyak  164  data.  Data  tersebut terdiri  dari  7  atribut,  di  mana  6  atribut merupakan  prediktor  dan  1  atribut merupakan  label,  data  yang  digunakan proses  prediksi  dengan  menggunakan metode K-NN dapat dilihat tabel 1-7.
Tabel 1. Atribut dan Transformasi Data Prediksi Calon Peminjam Uang
Atribut Keterangan Tipe Sub Atribut Bobot Variabel Nomor Pinjaman Polinominal I
II
III IV
V
VI VII
VIII IX X XI 1 2 3
4 5 6 7 8 9
10 11
X1 Jenis Kelamin Binominal Laki-laki
Perempuan 1 2 X2 Status Pernikahan Polinominal Janda Duda Menikah 1 2 3 X3 Jenis Usaha Polinominal Ibu Rumah Tangga Nelayan Wiraswasta Petani Pedagang 1 2 3 4 5
X4 Jumlah Pinjaman Polinominal 200.000 – 499.000 500.000 – 999.999 1.000.000 – 1.999.999 2.000.000 – 2.999.999 3.000.000 – 3.999.999 4.000.000 – 4.999.999 5.000.000 – 5.999.999 6.000.000 – 6.999.999 7.000.000 – 7.999.999 8.000.000 – 8.999.999 9.000.000 – 10.000.000 1 2
3 4 5 6 7 8 9
10 11
X5 Jenis Pinjaman Binominal Harian Mingguan 1 2 X6 Kategori Label Lancar Tidak Lancar L TL Y
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 2. Sampel Data Training Nama No Pinj. Jenis Kel. Status Pernikahan Jenis Usaha Jlh Pinj. Jen. Pinj. Kat Debitur 1 IV P Menikah Wiraswasta 600000  Mingguan L Debitur 2 V L Menikah Wiraswasta 400000  Mingguan L Debitur 3 I P Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Debitur 4 I P Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Debitur 5 V P Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Debitur 6 I P Menikah Wiraswasta 800000  Mingguan L Debitur 7 VIII P Menikah Pedagang 300000  Harian TL Debitur 8 I L Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Debitur 9 III P Menikah Wiraswasta 600000  Mingguan TL Debitur 10  I P Menikah Pedagang 500000  Mingguan TL Debitur 11  I P Menikah Wiraswasta 500000  Harian TL Debitur 12  I P Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Debitur 13  I P Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Debitur 14  I L Menikah Pedagang 500000  Mingguan L Debitur 15  IX P Menikah Wiraswasta 500000  Mingguan L Tabel 3. Sampel Data Testing Nama No Pinj. Jenis Kel. Status Pernikahan Jenis Usaha Jlh Pinj. Jen. Pinj. Kat Debitur 16  I L Menikah Kp. Subur Wiraswasta 1000000 ? Debitur 17  I P Menikah P. Tanjung  Wiraswasta 200000 ? Tabel 4. Transformasi Data Training Nama No Pinj. Jenis Kel. Status Pernikahan Jenis Usaha Jlh Pinj. Jen. Pinj. Kat Debitur 1 4 2 3 3 2 2 L Debitur 2 5 1 3 3 1 2 L Debitur 3 1 2 3 3 2 2 L Debitur 4 1 2 3 3 2 2 L Debitur 5 5 2 3 3 2 2 L Debitur 6 1 2 3 3 2 2 L Debitur 7 8 2 3 5 1 1 TL Debitur 8 1 1 3 3 2 2 L Debitur 9 3 2 3 3 2 2 TL Debitur 10 1 2 3 5 2 2 TL Debitur 11 1 2 3 3 2 1 TL Debitur 12 1 2 3 3 2 2 L Debitur 13 1 2 3 3 2 2 L Debitur 14 1 1 3 5 2 2 L Debitur 15 9 2 3 3 2 2 L
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 5. Transformasi Data Testing Nama No Pinj. Jenis Kel. Status Pernikahan Jenis Usaha Jlh Pinj. Jen. Pinj. Kat Debitur 16 1 1 3 3 3 2 ? Debitur 17 1 2 3 3 1 1 ? Tabel 6. Hasil Perhitungan Jarak Nama Jarak Kategori Debitur 1 3,316624 L Debitur 2 4,472135 L Debitur 3 1,414213 L Debitur 4 1,414213 L Debitur 5 4,242640 L Debitur 6 1,414213 L Debitur 7 7,681145 TL Debitur 8 1 L Debitur 9 2,449489 TL Debitur 10 2,449489 TL Debitur 11 1,732050 TL Debitur 12 1,414213 L Debitur 13 1,414213 L Debitur 14 2,236067 L Debitur 15 8,124038 L Tabel 7. Perhitungan Jarak Ter urut Nama Jarak K = 5 Kategor i Debitur 8 1 Ya L Debitur 3 1,414213 Ya L Debitur 4 1,414213 Ya L Debitur 6 1,414213 Ya L Debitur 12 1,414213 Ya L Debitur 13 1,414213 Ya L Debitur 11 1,732050 Ya TL Debitur 14 2,236067 Ya L Debitur 9 2,449489 Ya TL Debitur 10 2,449489 Tidak TL Debitur 1 3,316624 Tidak L Debitur 5 4,242640 Tidak L Debitur 2 4,472135 Tidak L Debitur 7 7,681145 Tidak TL Debitur 15 8,124038 Tidak L
Rumus Euclidean haruslah  angka maka  dari  itu  diperlukan  perubahan  data dari  alfabetis  menjadi  numeric sesuai dengan  bobot  atau  nilai  yang  sudah
ditentukan  pada  Tabel  1.  Pada  Tabel  4 adalah  hasil  transformasi  data  latih  atau training dari  Tabel  2.  Untuk  data testing juga  dilakukan  transformasi  dengan  nilai yang sama seperti pada Tabel 5.
Langkah pertama ialah menentukan  parameter K. Nilai K yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  9. Langkah  kedua  ialah  menghitung  jarak menggunakan  rumus Euclidean. Objek atau  keseluruhan  data training dihitung jaraknya  masing-masing  dengan  data testing pertama:
√(     ) (     ) (     ) (     )
√(     ) (     )
=  3,316624
Selanjutnya  langkah  ketiga  yaitu mengurutkan  jarak  seperti  pada  Tabel  7 sesuai  nilai  parameter K .  Kemudian langkah  keempat  pada  kolom  ketiga Tabel  7  untuk  memperjelas  dari  lima belas  sampel  data training tersebut  yang termasuk  ke  sembilan  tetangga  terdekat. Sedangkan  data  dengan  melebihi  nilai  K tidak termasuk sebagai tetangga terdekat. Untuk sampel data testing kedua dilakukan  langkah  yang  sama  dengan data testing pertama.
Langkah  terakhir  menyimpulkan hasil  mayoritas  kategori  yang  di  dapat dari  perhitungan K-Nearest  Neighbor, karena  nilai K =9  berarti  data  yang menunjukkan Lancar(L)=7 dan data yang
menunjukkan Tidak
Lancar(TL)=2.
Merujuk  hal  diatas  maka  disimpulkan bahwa  kategori  data testing pertama
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dengan  nama  calon  peminjam  Bambang di prediksi Lancar(L).
Hasil  prediksi  terhadap  data testing yang ada pada tabel 3 adalah:
Tabel 8. Hasil Prediksi No  Nama Nasabah Kategori 1  Debitur 16 Lancar 2  Debitur 17 Tidak Lancar Aplikasi prediksi kelancaran calon  peminjam  uang  di  KSP  Riama
Kisaran dimodelkan dengan meng- gunakan  pemodelan Unified  Modeling Language (UML).  Setelah  dibuatkan model maka dilakukan proses
konstruksi(pengkodingan) dan hasil implementasi sistemnya.
Gambar 1. Data Training
Gambar 2. Data Testing
Gambar 3. Proses Perhitungan
Gambar 4. Hasil Prediksi
Setelah  dilakukan  proses  prediksi secara  manual  dan  aplikasi  yang  dibuat, berikutnya  adalah  mengukur  kinerja dengan  menghitung  accuracy    yang tersaji pada Gambar 5.
Gambar 5. Accuracy
Pengujian akurasi data menggunakan metode K-NN pada penelitian  ini  dengan  aplikasi  Rapid Miner.  Pada  pengujian  yang  telah dilakukan  didapatkan  hasil  accuracy memperlihatkan  bahwa  kinerja  prediksi metode  K-NN  dengan  data  yang  ada,
memiliki akurasi sebesar 73,37%.
Pengujian  User  Interface  dari aplikasi Prediksi ini mengunakan metode
Focus  Group  Discussion dengan  pihak KSP Riama.
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Tabel 9. FGD  Penggunaan Sistem No Komponen Tanggapan 1  Dashboard Setuju 2  Tata Letak Menu Setuju 3  Hasil Prediksi Setuju dengan catatan 4  Format Form Input Setuju 5  Format Laporan Setuju

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian metode  K-NN  dapat  digunakan  untuk melakukan  prediksi  terhadap  kelancaran calon peminjam uang. Dengan menggunakan  164  data  training  dan  4 data  training.  Hasil  perhitungan  manual, Rapid  Miner dan  aplikasi  prediksi  yang dibuat  menunjukkan  hasil  yang  sama. Nilai  akurasi  yang  terbentuk  ketika  diuji menggunakan Rapid Miner ialah 73,37% dengan  nilai K=9. Maka  dari  hasil penelitian  ini  banyaknya  data  training maupun data testing akan sangat mempengaruhi  kualitas  hasil  dan  akurasi prediksi.  Hal  ini  juga  harus  sebanding dengan  klasifikasi  serta  kriteria  yang digunakan.
Dari  hasil  yang  ada,  penerapan algoritma k-nearest neighbor pada sebuah sistem  berbasis  web  dapat  digunakan dengan  baik  untuk  memprediksi  calon peminjam  uang  apakah  akan  lancar  atau tidak  lancar  berdasarkan  kedekatan dengan data traning.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  P.  W.  Mandala,  “Data  Mining
Algoritma Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Tingkat Resiko  Pinjaman  Dana  Di  Bank Perkreditan  Rakyat,” JIK  J.  Ilmu Komputer. ,  vol.  1,  no.  2,  hal.  91–
103, 2016.
[2] I. W. Supriana, M. A. Raharja, dan P. W. Gunawan, “Sistem Informasi Prediksi Penilaian Kredit  Perbankan  Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor Classification,” JST  (Jurnal  Sains dan Teknol. , vol.  8, no. 1, hal.  44, 2019, doi: 10.23887/jst- undiksha.v8i1.16470.
[3] M. Reza Noviansyah, T. Rismawan, dan D. Marisa Midyanti, “Penerapan Data Mining  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Indeks Cuaca Kebakaran  Berdasarkan  Data  Aws (Automatic Weather Station) (Studi  Kasus:  Kabupaten  Kubu
Raya),” J.  Coding,  Sist.  Komput.
Untan ,  vol.  06,  no.  2,  hal.  48–56,
2018.
[4] H.  Risman,  D.  Nugroho,  dan  Y. Retno,  “Penerapan  Metode  K- Nearest  Neighbor  Pada  Aplikasi Penentu Penerima Beasiswa Mahasiswa Di Stmik Sinar Nusantara  Surakarta,” TIKomSiN , hal. 19–25, 2012 [5] P.  S.  Ramadhan,  “Penerapan  K- Nearest Neighbor dalam Pendeteksian Abcessus,” InfoTekJar  (Jurnal  Nas.  Inform. dan  Teknol.  Jaringan) ,  vol.  3,  no.
2, hal. 61–70, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1003. [6] I. A. D. P. Sari, B. Hidayat, dan U. Sunarya, “Pengenalan Aksara Bali Dengan  Metode  Local  Binary Pattern,” e-Proceeding  Eng. ,  vol.
2, no. 2, hal. 2697–2704, 2015.
[7] M. Destiningrum dan Q. J. Adrian, “Sistem  Informasi  Penjadwalan Dokter  Berbassis  Web  Dengan Menggunakan Framework Codeigniter  (Studi  Kasus:  Rumah
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. VII No. 2, April 2021, hlm. 195-202
DOI:   https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Sakit Yukum Medical Centre),” J. Teknoinfo ,  vol.  11,  no.  2,  hal.  30, 2017. [8] Yesputra, Rolly, Marpaung Nasrun,  “Penerapan  Arsitektur Model View Contoller (Mvc) Pada
Sistem  Informasi  E-Skripsi  Stmik Royal,” j.  Inform.  Sains  dan Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  281–
290, 2018.
[9] Y. I. Kurniawan dan T. I. Barokah,
“Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan Kartu  Kredit  Menggunakan  K- Nearest Neighbor,” J. Ilm. Matrik , vol.  22,  no.  1,  hal.  73–82,  2020, doi:
10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[10]  E. Laksono, A. Basuki, F.
Bachtiar,  “Optimasi  Nilai  K  pada
Algoritma  KNN  untuk  Klasifikasi
Spam dan Ham Email,” vol. 1, no. 10, hal. 377–383, 2021.