https://ojs3.unpatti.ac.id/index.php/variance/

## KLASIFIKASI STATUS PEMBAYARAN PREMI MENGGUNAKAN ALGORITMA
NEIGHBOR WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR (NWKNN)
(STUDI KASUS: PT. BUMIPUTERA KOTA SAMARINDA)
Classification of Premium Payment Status Using Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) Algorithm ( Case Study : PT. Bumiputera Kota Samarinda)
Grassella 1 * , Ika Purnamasari 2 , Fidia Deny Tisna Amijaya 3
1 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA Universitas Mulawarman
2 Lab. Statistika Ekonomi dan Bisnis, Fakultas MIPA Universitas Mulawarman
3 Lab. Matematika Komputasi, Fakultas MIPA Universitas Mulawarman
1,2,3 Jln. Barong Tongkok No. 4 Kampus Gunung Kelua, Samarinda - Kalimantan Timur 75123 Indonesia
e-mail corresponding author : grassellagn@gmail.com*
Abstrak: Algoritma Neighbor Weighted K-Nearest  Neighbor (NWKNN)  merupakan pengembangan dari algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN),  dengan  memberikan  bobot  pada  setiap  kelas  yang  akan diklasifikasikan.  Penelitian  ini  membahas  tentang  klasifikasi  menggunakan  algoritma  NWKNN  yang diaplikasikan pada data status pembayaran premi. Tujuannya untuk mengetahui nilai eksponen (E) dan nilai ketetanggaan (K) yang optimal, serta nilai akurasi dari klasifikasi data status pembayaran Premi di PT.  Bumiputera  Kota  Samarinda.  Tahapan  dalam  penelitian  ini  yaitu  menentukan  nilai  E  dan  nilai  K menggunakan k-fold cross validation, menghitung jarak euclidean, menghitung bobot dan skor setiap kelas, melihat  nilai  skor  terbesar  untuk  menentukan  hasil  klasifikasi,  kemudian  menghitung  nilai  akurasi klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai K dan nilai E yang optimal untuk klasifikasi status pembayaran  premi  di  PT.  Bumiputera  Kota  Samarinda  menggunakan  NWKNN  sebesar  K=3  dan  E=6 dengan nilai akurasi sebesar 75 persen.
Kata Kunci: NWKNN, Nilai K, Nilai E.
Abstract: Neighbor  Weighted  K-Nearest  Neighbor  (NWKNN)  Algorithm  is  the  development  of  the  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm,  by  giving  a  weight  to  each  class  that  will  be  classified.  This  study discusses the classification using the NWKNN algorithm which is applied to the data payment premium status. The aim is to find out the optimal exponent value (E) and neighborliness value (K), and accuracy value of the data payment premium status classification at PT. Bumiputera Kota Samarinda. The stages in this  research  are  determining  the  E  value  and  K  value  using  k-fold  cross  validation,  calculating  the euclidean distance, calculating the weight and score of each class, look at the largest score to determine the classification results, then calculating the classification accuracy. The results showed that the optimal K value and E value for the classification of payment premium status at PT. Bumiputera Kota Samarinda using NWKNN of K=3 and E=6 with an accuracy value of 75 percent.
Keywords : NWKNN, K value , E value.

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi merupakan menilai suatu objek data untuk memasukkan ke dalam kelas tertentu dari kelas- kelas yang sudah tersedia [1]. Klasifikasi bertujuan memprediksi kelas dari objek data yang belum diketahui kelasnya.  Banyak  algoritma  dalam  klasifikasi  yang  sudah  dikembangkan  oleh  para  peneliti,  seperti K- Nearest Neighbor (KNN) dan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN).
Algoritma yang menggunakan kedekatan jarak suatu data dengan data yang lainnya dalam melakukan klasifikasi  disebut  dengan  KNN.  KNN  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  terkenal  dan
sederhana,  namun  tidak  dilengkapi  dengan  kemampuan  berkerja  pada  data  tidak  seimbang.  Data  tidak seimbang merupakan kondisi dimana distribusi kelas data tidak seimbang atau tidak merata, artinya jumlah kelas data yang satu lebih sedikit atau lebih banyak dibanding dengan jumlah kelas data lainya. Kelas yang jumlah datanya lebih sedikit disebut kelas minoritas, sedangkan kelas yang jumlah datanya lebih banyak disebut kelas mayoritas. Jika algoritma KNN bekerja pada data tidak seimbang, maka akan menghasilkan akurasi yang lebih baik untuk kelas mayoritas[3].
NWKNN merupakan pengembangan dari algoritma KNN digunakan untuk  mengklasifikasikan data yang tidak seimbang [2]. Algoritma NWKNN menggunakan prinsip pembobotan pada kelas data, sehingga membedakan  dengan  algoritma  KNN.  Fungsi  pembobot  digunakan  untuk  menyeimbangkan  data. Pemberian bobot pada data yang berasal dari kelas minoritas akan diberikan bobot besar, sedangkan pada data yang berasal dari kelas mayoritas akan diberikan bobot kecil [5].
Pendapatan premi yang diperoleh perusahaan asuransi ditentukan dari premi yang dibayarkan oleh nasabah.  Salah  satu  permasalahan  yang  terjadi  pada  perusahaan  asuransi  adalah  beberapa  nasabah  tidak lancar  dalam  membayar  premi.  Lancar  atau  tidak  lancarnya  nasabah  dalam  membayar  premi  pada suatu perusahaan asuransi dapat dilihat dari profil data nasabah yaitu meliputi umur, pendapatan, pekerjaan, cara pembayaran, masa pembayaran, dan besar pembayaran premi. Tujuan penelitian ini untuk mengkaji metode klasifikasi  algoritma  NWKNN  dalam  pembayaran  premi  di  perusahaan  asuransi  dengan  menentukan nasabah lancar atau tidak lancar dalam pembayaran premi. Dari klasifikasi yang diperoleh dapat membantu perusahaan asuransi dalam memprediksi nasabah dalam pembayaran premi.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Sumber Data dan Variabel Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data sekunder yang diperoleh di PT. Bumiputera Kota Samarinda Tahun 2018 dengan jumlah nasabah yang diperoleh 116 nasabah. Adapun variabel dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Penelitian Keterangan Satuan Umur Umur tertanggung Tahun Masa pembayaran Masa pembayaran premi tertanggung Tahun Besar pembayaran Besar pembayaran premi tertanggung Rupiah Status pembayaran premi  Klasifikasi pembayaran premi yaitu: 1. Pembayaran premi lancar 2. pembayaran premi tidak lancar -

## 2.2. Metode Analisis
Adapun prosedur  analisis dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Statistika Deskriptif
Melakukan analisis statistika deskriptif yang disajikan dalam bentuk diagram.
2. Data testing dan data training
Membagi data menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing.
3. Mencari nilai K optimal
Nilai K yang digunakan dalam penelitian ini adalah K =2,3,4,5,6,7,8,9 [4].
4. Menghitung jarak ketetanggaan antara data testing terhadap data training
Menghitung  jarak  ketetanggaan  antara  data testing terhadap  data training menggunakan  jarak euclidean sesuai Persamaan (2).
5. Mengurutkan nilai jarak ketetanggaan
Mengurutkan nilai jarak ketetanggaan dari nilai terkecil ke nilai terbesar.
6. Menghitung bobot setiap kelas
Pembobotan pada kelas data merupakan prinsip pada algoritma NWKNN. Untuk menghitung bobot setiap kelas menggunakan Persamaan (3). Sebelum melakukan perhitungan bobot ditentukan terlebih dahulu nilai E, dimana nilai E yang digunakan dalam penelitian ini adalah E =2,3,4,5,6,7,8,9.
7. Menghitung skor setiap kelas
Menghitung  nilai  skor  pada  setiap  kelas  menggunakan  persamaan  (4),  kemudian  lihat  nilai  skor terbesar untuk menentukan hasil klasifikasi.
8. Prediksi akurasi
9. Kesimpulan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Statistika Deskriptif
Analisis statistika deskriptif bertujuan untuk menggambarkan status pembayaran premi (lancar dan tidak lancar) yang dimiliki oleh PT. Bumiputera Kota Samarinda pada Tahun 2018.

## Gambar 1. Status Pembayaran Premi
Berdasarkan  Gambar  1.  dapat  diketahui  bahwa  nasabah  PT.  Bumiputera  Kota  Samarinda  dalam pembayaran  premi  memiliki  status  pembayaran  tidak  lancar  sebesar  47%  dan  status  pembayaran  premi lancar  sebesar  53%.  Tidak  lancarnya  nasabah  yang  membayar  premi  diakibatkan  adanya  keterlambat nasabah  dalam  pembayaran  premi,  dimana  nasabah  telah  lewat  waktu  yang  telah  ditemtukan  dalam membayaran premi.

## 3.2. Data testing dan data training
Data training yang dimaksud adalah data yang digunakan untuk melakukan penentuan K optimal dari algoritma NWKNN  dengan  menggunakan  teknik k-fold  cross  validation .  Data testing digunakan  untuk memperoleh hasil prediksi klasifikasi pembayaran premi nasabah dengan menggunakan NWKNN dengan nilai K yang sudah optimal. Untuk Status Pembayaran dengan kode 1 untuk nasabah lancar, dan kode
0 untuk nasabah  yang tidak lancar. Untuk Variabel  yang digunakan usia (U), masa pembayaran (MP), besar pembayaran (BP), dan status pembayaran (SP). Hasil pembagian data training dan testing dengan proporsi 90:10 yang diacak dengan software R dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Data testing dan data training Data training No U MP BP SP 102 0,5 0 0,0031 1 14 0,6429 0 0,0038 1      29 0,3810 0 0,0139 1 Data testing 10 0 0 0,0038 1 12 0,7381 0,4167 0,0406 0      114 0,9286 0 0,0031 1

## 3.3. Menentukan Subset Data
Penentukan  nilai K optimal  dengan k - fold  cross  validation ,  jumlah  data  dalam  satu subset dapat dihitung dengan menggunakan Persamaan (1) sebagai berikut:
k n b  (1)
Tujuan dari k-fold cross validation adalah setiap subset memiliki kesempatan untuk menjadi sebagai data testing .  Apabila  satu subset sebagai  data testing maka  sembilan subset lainnya  akan  menjadi  data training .  Nilai k yang  digunakan  umumnya k =10  karena  memdapatkan  akurasi  konsisten  dalam memperkirakan sebuah nilai [4]. Pada Penelitian ini terdapat 10 subset yang digunakan sebagai data testing dan data training, sebagai contoh hasil pembagian setiap subset sebagai berikut.
Tabel 3. Subset data Subset 1 No U MP BP SP 102 0,5 0 0,0031 1 14 0,6429 0 0,0038 1 4 0,5714 0 0,0031 0 29 0,3810 0 0,0139 1 113 0,4762 0 0,0032 1 73 0,5 0,5 0,7076 1 58 0,5238 0 0,0031 0 90 0,1905 0,8333 0,0125 1 13 0,2381 0,4167 0,0094 0 116 0,2381 1 0,0407 1
No U MP BP SP 103 0,1429 0 0,0032 0 105 0,0952 0 0,0031 1 91 0,5238 0,1667 0,0031 0 92 0,7381 0 0,0088 1 108 0,0952 0,1667 0,0031 1 27 0,3571 0,0833 0,0089 0 72 0,8333 0 0,0032 0 2 0,3571 0 0,0031 0 98 0,4524 0 0,0031 1 37 0,5952 0 0,0094 1 17 0,2619 0,8333 0,0217 1

## 3.4. Euclidean Distance
KNN adalah metode yang menggunakan kedekatan nilai kelas dalam melakukan klasifikasi. Dalam perhitungan  kedekatan  ketetanggaan  pada  PT.  Bumiputera  Kota  Samarinda  metode  KNN  menggunakan persamaan euclidean distance antara data training dan data testing pada Persamaan (2) sebagai berikut:
      n k ik jk i j y x y x d 1 2 ) , ( (2)
Keterangan :
jk x = nilai data training x ke- j pada variabel data ke- k
ik y = nilai data testing y ke- i pada variabel data ke- k
Perhitungan eucledian distance antara data training dan data testing kemudian dilanjutkann dengan mengurutkan  ( Rank ) eucledian  distance dari  nilai  terkecil  hingga  nilai  terbesar  seperti  Tabel  4.    Untuk perhitungan data testing pada subset 1 dan data training subset lainya. Perhitungan yang dilakukan untuk setiap subset yang menjadi data testing.
Tabel 4. Rank Euclidean Distance Rank Euclidean Distance Kelas 1 0,0238 1 2 0,0238 1 3 0,0238 1 4 0,0238 1 5 0,0476 0 6 0,0476 1 7 0,0476 0 8 0,0714 0 9 0,0867 0

## 3.5. Perhitungan Bobot dan Skor
Perhitungan eucledian  distance yang  telah  dilakukan  dilanjutkan  dengan  algoritma  NWKNN. Algoritma NWKNN adalah algoritma yang yang dimodifikasi dari algoritma KNN. Algoritma NWKNN didasari  dengan  adanya  data  yang  tidak  seimbang.  Agoritma  NWKNN  menggunakan  pembobotan  pada kelas data, yang membedakan dengan algoritma KNN. Setelah melakukan perhitungan jarak euclidean yang telah di urutkan dari terkecil, lalu dilakukan penghitung bobot pada kelas data pada status pembayaran premi di PT. Bumiputera Kota Samarinda. Untuk setiap data training d , pilih K tetangga terdekat dari data training
yang terdapat pada kategori
  , ,..., , 2 1 d K d d C C C K   perhitungan bobot dapat dilakukan dengan Persamaan (3) berikut [5].
      , 1 ,... 1 1 E K j d j C Num Min d i C Num i Weight             (3) Keterangan:   d i C Num = jumlah data training d pada kelas i, i= 1,...n   d j C
Num
= jumlah data training d pada kelas j , dimana j terdapat dalam himpunan K
E

## = eksponen ( E bernilai lebih dari 1)
Setiap  kelas  data  pada  status  pembayaran  premi  yang  telah  dihitung  nilai  bobot  kelasnya  akan digunakan untuk menghitung nilai skor, hasil dari skor dalam pengambilan keputusan dilihat skor terbesar pada  kelas  data  status  pembayaran  premi.  Perhitungan  skor  pada  algoritma  NWKNN  dapat  dilakukan dengan Persamaan (4):
    , , ) , (
) ( 1 2                              x KNN d i j i ik ik i i j C d y x Weight C X Skor  (4)
Keterangan:
i Weight = bobot pada kelas i , ) ( x KNN j d = data training ke- j dengan himpunan ketetanggaan terdekat dari data testing ke- x ,   i j C d ,  =       i C j d i C j d , 0 , 1 i C = kelas ke i
Perhitungan nilai bobot kelas yang telah dilakukan dilanjutkan dengan menghitung nilai skor yang dilihat skor terbesar pada kelas data status pembayaran premi. Hasil dari perdiksi menggunakan NWKNN dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5. Hasil Prediksi Kelas Data K Data Asli 2 3 4 5 6 7 8 9 102 1 1 1 1
1 1 1 1 1 14 0 0 0 0
0 0 0 0 1 4 1 0 1 1 1 1 1 1 0 29 1 1 1 1 1 1 1 1 1 113 1 1 1 1
1 1 1 1 1 73 1 1 1 0 0
0 0 0 1 58 1 1 0 1 0 1 1 1 0 90 1 0 1 0 1 1 1 1 1 13 0 0 0 0 0
0 0 0 0 116 1 1 1 1 1
1 0 1 1 Jumlah Benar 7 7 8 5 7 6 5 6
Berdasarkan  Tabel  5,  semakin  banyak  prediksi  yang  sama  dengan  data  asli  maka  nilai K tersebut menjadi  lebih  baik  atau  optimal  untuk  digunakan  dalam  prediksi  klasifikasi.  Kelas  dengan  tulisan  tebal merupakan  klasifikasi  benar.  Selanjutnya  melakukan  perhitungan  akurasi  prediksi  klasifikasi  pada Persamaan (5) sebagai berikut:
%, 100 data subset satu dalam data banyak benar diprediksi yang data jumlah
  testing akurasi (5)
Pengujian dilakukan dengan menggunakan nilai K =2,3,4,5,6,7,8,9 dan E =2,3,4,5,6,7,8,9. Hasil pengujian dapat dilihat Tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Pengaruh Nilai K, E Terhadap Akurasi Prediksi Akurasi K E 2 3 4 5 6 7 8 9 2 64,45% 65,27% 58,64% 61,64% 67,36% 62,55% 59,55% 56,91% 3 64,45% 65,27% 58,64% 61,64% 68,27% 62,55% 59,55% 56,91% 4 64,45% 65,27% 59,64% 62,64% 68,27% 62,55% 58,55% 55,91% 5 64,45% 65,27% 60,55% 62,64% 68,27% 62,55% 59,55% 55,91% 6 64,45% 65,27% 60,55% 62,64% 67,36% 62,55% 58,55% 55,91% 7 64,45% 65,27% 60,55% 62,64% 67,36% 63,55% 58,55% 55,91% 8 64,45% 65,27% 59,55% 63,64% 66,36% 62,55% 58,55% 55,91% 9 64,45% 65,27% 59,55% 63,64% 66,36% 63,55% 58,55% 55,91%
Dapat dilihat bahwa perubahan pada nilai K mempengaruhi hasil akurasi. Akurasi yang dihasilkan terlihat tidak stabil, karena akurasi yang didapatkan terlihat naik turun. Pada saat E =6, nilai akurasi prediksi menunjukkan hasil yang optimal bandingkan lainnya. Selanjutnya dilakukan pengujian setiap subset untuk mendapatkan rata-rata persentase akurasi sebagaimana pada Tabel 7 dengan nilai K =3,4,5 yang digunakan karena memiliki hasil yang optimal.
Tabel 7. Pengaruh Nilai K, E K Prediksi Benar Akurasi 3 9 75% 4 7 58,33% 5 7 58,33%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma  NWKNN yang digunakan pada data status pembayaran premi di PT. Bumiputera diperoleh nilai optimal K =3 dan E =6 dengan  nilai  akurasi  sebesar  75%  yang  dapat  membantu  perusahaan  untuk  memprediksi  nasabah  dalam pembayaran premi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Prasetyo,  E., Data  Mining  -  Mengolah  Data  menjadi  Informasi  Menggunakan  Matlab, ANDI, Yogyakarta: 2014
[2] Rivaldi,  A.,  Putra,  P.A.,  &  Sigit,  A., Klasifikasi  Penyimpangan  Tumbuh  Kembang  pada  Anak Menggunakan  Metode  Neighbor  Weighted  K-Nearest  Neighbor  (NWKNN), Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya: 2018
[3] Siringoringo,  R., Klasifikasi  Data  Tidak  Seimbang  Menggunakan  Algoritma  Smote  dan  K-Nearest Neighbor . Jurnal ISD, Universitas Methodist Indonesia: 2018
[4] Suyanto, Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data, Infomatika Bandung, Bandung: 2017
[5] Tan, S., Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor for Unbalanced Text Corpus , Elsvier Inc, China: 2005
[6] Betrisandi, Klasifikasi  Nasabah  Asuransi  Jiwa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Berbasis Backward Eliminantion, ILKOM Jurnal Ilmiah, UNISAN Gorontalo: 2017
[7] Banjarsari,  M.A.,  Budiman,  H.,  &  Andi,  F., Penerapan  K-Optimal  pada  Algoritma  K-NN  untuk Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Program Studi Ilmu Komputer Fmipa Unlam Berdasarkan IP sampai dengan Semester 4 , Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), ULM: 2015
[8] Guntara,  D.,  A suransi  dan  Ketentuan-Kententuan  Hukum  yang  Mengaturnya, Jurnal  Justisi  Ilmu Hukum, UBP karawang: 2016
[9] Hadi,  A.H.,  Dian,  E.R.,  &  Candra,  D., Indetifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal  Menggunakan  Metode Metode  Neighbor  Weighted  K-Nearest  Neighbor  (NWKNN), Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Universitas Brawijaya: 2018
[10]  Indriati, & Achmad, R., Sentiment Analysis For Review Mobile Applications Using Neighbor Weighted K-Nearest  Neighbor  (NWKNN), Jurnal  of  Environmental  Engineering  &  Sustainable  Technology, SUNWAY University Malaysia: 2016
[11]  Paramananda, N., & Agus, S. P., Pengaruh Tarif Premi, Kualitas Pelayanan, Daya Tarik Iklan, dan Citra Merek Terhadap Royalitas Nasabah , Jurnal Manajemen Unud, Unud: 2015
[12]  Santosa, B., Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta: 2007
[13]  Satria,  A.,  Marji,  &  Ratnawati,  D.  E., Klasifikasi  Jenis  Kanker  Berdasarkan  Struktur  Protein Menggunakan  Metode  Neighbor  Weighted  K-Nearest  Neighbor  (NWKNN) .  Jurnal  Pengembangan Teknologi dan Informatika dan Ilmu Komputer,  Universitas Brawijaya: 2019
[14]  Supranto, Analisis Multivariat Arti & Interpretasi , Informatika Bandung: Bandung: 2010
[15]  Tan, S. (2005). Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor for Unbalanced Text Corpus. Elsvier Inc.
[16]  Vulandari, R.T., Data Mining Teori dan Aplikasi Rapidminer, Penerbit Gava Media, Yogyakarta: 2017
[17]  Widyastomo,  D.L.,  Indriati,  &  Rizal,  S.S., Implementasi  Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  (FK-NN)  untuk Pemilihan  Keminatan  Mahasiswa  Teknik  Informatika, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  dan Informatika dan Ilmu Komputer , Universitas Brawijaya: 2018
[18]  Yuhdawati,  P.S.,  &  Achmad,  H.,  A nalisis  Sistem  Pengendalian  Intern  Terhadap  Sistem  Akuntansi Pengeluaran  Kas  Atas  Pengajuan  Pembayaran  Klaim  Asuransi  Jiwa, Jurnal  Administrasi  Bisnis (JAB), Universitas Brawijaya: 2017