DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.104

## PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE, DAN NAIVE BAYES  UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT
Tupan Tri Muryono 1 , Ahmad Taufik 2 , Irwansyah 3
1,2 Sistem Informasi, 3 Teknik Informatika
1,2,3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widuri Jakarta, Indonesia Correspondence email : tupan_tm@yahoo.com
Article history: Submission date: Juni 14, 2021     Revised date: Juni 28, 2021     Accepted date: Juni 30, 2021

## ABSTRACT
The banking world in terms of providing credit to customers is a regular activity that has a large effect. In its application, non-performing loans or bad loans are often created due to poor credit analysis in the credit granting process, or from bad customers. The purpose of this study is to compare the results of algorithm accuracy between K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Decision  Tree,  and  Naive  Bayes  which  results  in  the  best  accuracy  will  be implemented to determine creditworthiness. The attributes used in this study consisted of 11 attributes, namely marital  status,  number  of  dependents,  age,  last  education,  occupation,  monthly  income,  home  ownership, collateral, loan amount, length of loan and information as result attributes. The methods used in this research are K-Nearest Neighbor, Decision Tree, and Naive Bayes. From the results of evaluation and validation using k-5 fold  that  has  been  carried  out  using  RapidMiner  tools,  the  highest  accuracy  results  from  a  comparison  of  3 algorithms is using a decision tree (C4.5) of 98% in the 3rd test.
Keywords: Credits, KNN, Dicision Tree, Naïve Bayes

## ABSTRAK
Dunia perbankan dalam perihal pemberian kredit kepada nasabah merupakan aktivitas teratur yang memiliki efek besar.  Dalam  penerapannya,  kredit  yang  bermasalah  ataupun  kredit  macet  kerap  terjalin  akibat  analisis  kredit kurang teliti dalam proses pemberian kredit, ataupun dari nasabah yang tidak baik. Tujuan dalam penelitian ini ialah untuk membandingkan hasil akurasi algoritma antara K-Nearest Neighbor (K-NN) , Decision Tree, dan Naive Bayes yang mana hasil akurasi terbaiklah yang akan diimplementasikan untuk menentukan kelayakan pemberian kredit.  Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari    11  atribut  yaitu  status  perkawinan,  jumlah tanggungan,  usia,  pendidikan  terakhir,  pekerjaan,  penghasilan  perbulan,  kepemilikan  rumah,  jaminan,  jumlah pinjaman, lama pinjaman dan keterangan sebagai atribut hasil. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naive Bayes . Dari hasil evaluasi dan validasi menggunakan k-5 fold yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi tertinggi dari perbandingan 3 algoritma ialah menggunakan Decision Tree (C4.5) sebesar 98% pada pengujian ke 3.
Kata Kunci: Kredit, KNN , Naïve Bayes, Dicision Tree

## PENDAHULUAN
Dunia perbankan dalam perihal pemberian kredit  kepada  nasabah  merupakan  aktivitas  teratur yang  memiliki  efek  besar.  Dalam  penerapannya, kredit  yang  bermasalah ataupun kredit macet  kerap terjalin  akibat  analisis  kredit  kurang  teliti  dalam proses pemberian kredit, ataupun dari nasabah yang tidak baik (Turuis et al., 2017).
Kredit  macet  ataupun  kredit  bermasalah ialah sesuatu keadaan dimana pihak peminjam tidak sanggup  melunasi  pinjaman  kepada  pihak  yang berikan  pinjaman  cocok  waktu  yang  sudah didetetapkan  (Mudrajad  Kuncoro  dan  Suhardjono, 2002).
Agar  menghindari  terbentuknya  kredit macet,  seseorang  analisis  kredit  perbankan  wajib mengambil  keputusan  yang  tepat  untuk  menerima maupun menolak pengajuan kredit. Buat mengenali kelayakan  kredit  di  masa  mendatang,  dibutuhkan terdapatnya  prediksi  yang  akurat,  salah  satunya memakai  metode  informasi  mining.  Informasi mining merupakan sesuatu sebutan yang digunakan buat  menguraikan  temuan  pengetahuan  di  dalam database (Hanun & Achmad Udin Zailani, 2020). Informasi  mining  merupakan  proses  yang memakai  metode  statistik,  matematika,  kecerdasan buatan  serta Machine  Learning buat mengekstraksi serta mengenali data yang berguna serta pengetahuan  yang  terakit  dari  bermacam  database besar (Han, J, Kamber, M, & Pei, 2002).
Dalam  kaitannya  informasi  data  mining mempunyai sebagian  metode salah satunya merupakan metode klasifikasi. Klasifikasi merupakan  pemrosesan  buat  menciptakan  suatu model  ataupun  guna  yang  menarangkan  serta menandai  konsep  ataupun  kelas  informasi,  buat kepentingan  tertentu.  Klasifikasi  data  mining memiliki beberapa Algoritma diantaranya adalah K- Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naive Bayes (Budiyantara et al., 2020).
Tujuan  dalam  penelitian  ini  ialah  untuk membandingkan  hasil  akurasi  algoritma  antara K- Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naive Bayes yang  mana  hasil  akurasi  terbaiklah  yang  akan diimplementasikan  untuk  menentukan  kelayakan pemberian kredit.
Penulis ingin membandingkan hasil akurasi penelitian  terdahulu  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbors (K-NN) yang ditulis oleh Tupan Tri  Muryono  dan  Irwansyah  dengan  algoritma Decision Tree, dan Naive Bayes. Atribut dan jumlah data  yang  digunakan  sama  seperti  penelitian  yang terdahulu  dengan  topik  implementasi  data  mining untuk  menentukan  kelayakan  pemberian  kredit dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN).  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan  oleh  peneliti,  maka  dapat  disimpulkan, pada  proses  pengujian  dengan  menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner. Diperoleh  hasil  akurasi  sebesar  93.33%  pada pengujian ke 5 (Muryono & Irwansyah, 2020).
Keterbaharuan  dalam  penelitian  ini adalah algoritma yang digunakan ada tiga yaitu : K-Nearest Neighbor,  Decision  Tree, dan Naive  Bayes sebagai perbandingan untuk menentukan kelayakan pemberian  kredit.  Diharapkan  nantinya  dapat mencegah  terjadinya  kredit  macet  yang  dilakukan oleh nasabah.

## METODE PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan langkah  yang  paling  strategis  dalam  penelitian karena  tujuan  utama  dari  penelitian  adalah mendapatkan  data.  Untuk  mendapatkan  data  yang diperlukan  (Asrul  Sani,  2018).  Maka  digunakan metode pengumpulan data yang digunakan adalah :
1. Observasi
Observasi merupakan metode pengumpulan data dengan  melakukan  pengamatan  dan  pencatatan secara teliti dan sistematis atas gejala-gejala atau fenomena yang sedang diteliti. Penulis malakukan pengamatan langsung pada PT. XYZ untuk mengidentifikasi masalah dan mengetahui bagaimana  sistem  yang  berjalan  di  lembaga tersebut (Ade Davy Wiranata et al., 2020).
2. Wawancara Wawancara merupakan teknik pengumpulan data yang  dilakukan  melalui  tatap  muka  dan  tanya jawab  langsung antara  peneliti  dan narasumber. Seiring perkembangan teknologi, metode wawancara dapat pula dilakukan melalui media- media  tertentu,  misalnya  telepon,  email,  atau skype. Penulis melakukan Tanya jawab langsung kepada pihak PT. XYZ. Dari hasil wawancara ini diharapkan  dapat  menambah  kelengkapan  data yang  diperoleh  dari  hasil  pengamatan  (Galih Surono, 2020).
3. Dokumentasi Dokumentasi adalah sebuah cara yang dilakukan untuk  menyediaan  dokumen-dokumen  dengan menggunakan bukti yang akurat dari pencatatan sumber-sumber informasi khusus dari karangan/tulisan,  wasiat,  buku,  undang-undang, dan sebagainya (Muryono et al., 2020).
Pada  penelitian  ini  pengumpulan  data melalui  dokumen  dilakukan  dengan  mempelajari fakta atau data yang ada pada file dokumentasi di PT. XYZ.

## Metode Penelitian Yang Digunakan
Ada  3  metode  yang  digunakan  pada penelitian  ini  yaitu K-Nearest  Neighbor (K-NN) , Decision Tree, dan Naive Bayes.

## Data Set Kredit
Preprocessing Transformasi Data Data Training Data Testing K-Nearest Neighbor, Decision Tree, dan Naive Bayes Penentuan Nilai K-Fold Cross Validation Confusion Matrix

## Hasil Evaluasi

## Akurasi
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.104
Pada  penelitian  ini    data  yang  digunakan adalah dataset kredit yang didapatkan dari PT. XYZ sebanyak  500  data.  Langkah  selanjutnya  dilakukan proses  transformasi  data  set  menjadi  data training dan data  testing . Langkah  selanjutnya  dataset diproses menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) , Decision Tree, dan Naive Bayes . Langkah selanjutnya menentukan nilai k-fold dalam penelitian ini menggunakan 5 kali proses pengujian. Langkah  selanjutnya  untuk  menguji  evaluasi  dan validasi  algoritma  digunakan confusion  matrix sehingga  akan  didapatkan  nilai  akurasi  dari  hasil eksperimen.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Pengolahan Data (Data Preparation)
Pada tahapan ini dilakukan penyiapan data awal,  pemilihan  atribut  atau  variabal  yang  akan dianalisis, validasi variabel yang ada serta persiapan transformasi  data.  Adapun  hal-hal  yang  dihasilkan pada fase persiapan data ini adalah :
Dilakukan persiapan data training sebanyak  350  data  dan  data testing sebanyak  150 data.  Atribut  yang  digunakan  terdiri  dari 11 atribut yaitu : Status perkawinan, jumlah tanggungan, usia, pendidikan terakhir, pekerjaan, penghasilan perbulan,  kepemilikan  rumah,  jaminan,  jumlah pinjaman,  lama  pinjaman  dan  keterangan  sebagai atribut hasil.
Berikut  ini  data  atribut  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  dapat  kita  lihat  pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Atribut dan Nilai Dataset
No Nama Atribut Nilai 1 Status Perkawinan
- Belum Menikah
- Sudah Menikah - Janda/ Duda 2 Jumlah Tanggungan - Tidak Ada - 1 orang
- 2-3 orang - > 3 orang 3 Usia - 20 - 55 - 55 - 60
4 Pendidikan Terakhir -  SD -  SLTP -  SLTA -  Diploma -  S1 -  >S1 5 Pekerjaan -  Karyawan Swasta -  Pedagang
-  PNS - TNI/Polri - Dosen 6 Penghasilan Perbulan - 1.000.000 – 2.000.000 - 2.000.000 – 3.000.000 - 3.000.000 – 4.0000.000 - > 4.000.000 7 Kepemilikan Rumah
- Milik Sendiri
- Sewa 8 Jaminan
- Sertifikat Tanah - Sertifikat Rumah - SK PNS/SK TNI-Polri - BPKB Kendraan Bermotor 9 Jumlah Pinjaman - 5.000.000 - 15.000.000 - 16.000.000 – 30.000.000 - 31.000.000 – 50.000.000 - 51.000.000 – 100.000.000 - >100.000.000 10 Lama Pinjaman (Bulan) - 0 - 12 Bulan
- 13 – 24 Bulan - 25 – 36 Bulan - 37 – 48 Bulan - > 48 Bulan 11 Keterangan - Lancar - Macet Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021)

## Pengelompokkan Data
Tabel 2. Contoh Sampel Data Testing Status Pernikahan Jumlah Tanggungan Usia Pendidikan Terakhir Pekerjaan Penghasilan Perbulan Kepemilikan Rumah Jaminan Jumlah Pinjaman Lama Pinjaman (bulan) Ket Belum Menikah 0 22 S1 Polri 5.520.500 Milik sendiri SK Polri 30.000.000 24 Lancar Menikah 1 30 D3 PNS 5.137.500 Milik sendiri SK PNS 50.000.000 48 Lancar Belum Menikah 0 21 D3 Swasta 2.211.400 Sewa BPKB Motor 15.000.000 12 Macet Belum Menikah 0 23 S1 PNS 4.219.300 Sewa SK PNS 40.000.000 36 Lancar Belum Menikah 0 25 D3 Swasta 2.613.500 Milik sendiri BPKB Motor 20.000.000 24 Lancar Menikah 2 45 D3 PNS 3.389.900 Milik sendiri SK PNS 10.000.000 12 Lancar Belum Menikah 0 22 S1 PNS 3.537.100 Milik sendiri BPKB Motor 8.000.000 12 Lancar Duda 2 40 SMA Swasta 2.354.500 Sewa BPKB Mobil 14.000.000 12 Macet Menikah 3 50 S1 PNS 3.613.500 Milik sendiri Sertifikat Tanah 12.000.000 12 Lancar Belum Menikah 0 27 S1 Swasta 3.240.400 Milik sendiri Sertifikat Tanah 15.000.000 18 Lancar
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021)
Pada tabel 2. diatas  merupakan contoh 10 data  yang  digunakan  untuk  data  latih  atau  data traning .    Pada  penelitian  ini  data training yang digunakan sebanyak 350 data nasabah.

## Evaluasi dan Validasi
Evaluasi Model Menggunakan Tools RapidMiner.  Desain  model  yang  akan  digunakan dapat  kita  lihat  pada  gambar  2,3,4,  dan  5  sebagai berikut:
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 2. Proses Desain dan Import Data Dengan Tools RapidMiner
1. Read Excel : Operator  ini  dapat  digunakan untuk memuat data dari spreadsheet Microsoft Excel.
2. Cross  Validation : Operator  yang  bersarang. Ini  memiliki  dua  subproses:  subproses pelatihan dan subproses pengujian. Subproses pelatihan  digunakan  untuk  melatih  model. Model  yang  terlatih  kemudian  diterapkan dalam  subproses  pengujian.  Kinerja  model diukur selama fase Pengujian.
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 3. Model Validasi Algoritma K-NN
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 4. Model Validasi Algoritma Decision Tree
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021)
Gambar 5. Model Validasi Algoritma Naïve Bayes 3. Model  Validasi:  Metode  klasifikasi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu K-
Nearest  Neighbor dapat  dilihat  pada  gambar
3, Decision Tree dapat dilihat pada gambar 4, dan Naive Bayes dapat dilihat pada gambar 5.
4. Apply  Model :  Operator  yang  digunakan untuk penghubung metode k-Nearest Neighbor ke performance .
5. Performance :  Operator  yang  digunakan untuk  mengukur performance akurasi  dari model.
Hasil  Akurasi  Tertinggi  Evaluasi  Model Menggunakan Cross  Validation dan Confusion Matrix
1. Hasil Pengujian K-5 Cross Validation
menggunakan algoritma K-NN
Penelitian  ini  melakukan  proses  evaluasi model dengan menggunakan  k-5 cross validation.
Dapat kita lihat pada gambar 6 sebagai berikut :
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 6. Hasil Pengujian K-5 algoritma K-NN
Dari  proses  evaluasi  model K-Nearest Neighbors dan  proses  validasi  terbentuk  hasil matrix Accuracy sebesar 93.33%.
Dibawah ini merupakan perhitungan
Akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dari gambar 6 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 127+13
127+13+0+10 + 140 150 = 0,9333 = 93,33%.............................(1)
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v7i1.104
2. Hasil Pengujian K-3 Cross Validation menggunakan algoritma Decision Tree (C4.5)
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 7. Hasil Pengujian K-3 Algoritma
Decision Tree (C4.5)
Dari  proses  evaluasi  model Decision  Tree (C4.5)  dan  proses  validasi  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 98.00%.
Dibawah ini merupakan perhitungan Akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dari gambar 7 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 127+20 127+20+0+3 + 147 150 = 0,98 = 98,00%.............................(2) 3. Hasil Pengujian K-3 Cross Validation
menggunakan algoritma Naïve Bayes
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 8. Hasil Pengujian K-3 Algoritma Naïve Bayes
Dari  proses  evaluasi  model Decision  Tree (C4.5)  dan  proses  validasi  terbentuk  hasil  matrix Accuracy sebesar 86.67%.
Dibawah ini merupakan perhitungan Akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dari gambar 8 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 110+20 110+20+17+3 + 130 150 = 0,8666 = 86,67%.............................(3) Tabel Hasil Cross Validation K 5 Fold
Tabel 3. Hasil Pengujian Akurasi Cross Validation K 5 Fold Metode K- Fold 2 K- Fold 3 K- Fold 4 K- Fold 5 K-NN 84,67% 82% 90,67% 93,33% Decision Tree (C4.5) 90,% 98% 94,70% 96,66%
Naïve Bayes 86% 86,67% 85,35% 83,33%
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021)
Hasil  Pengujian  Menggunakan  K-5 Cross Validation
Sumber:  (Tupan Tri Muryono et al., 2021) Gambar 9. Diagram Chart Pengujian Algoritma K-NN, Decision Tree , Dan Naïve Bayes
Dari  hasil  perbandingan  tiga  algoritma tersebut  menunjukkan Decision  Tree memiliki tingkat  akurasi  yang  paling  tinggi.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  kinerja Decision  Tree lebih baik  dibanding  dengan K-Nearest  Neighbor dan
Naive Bayes.
70,00% 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 100,00% K-fold 2 K-fold 3 K-fold 4 K-fold 5 PERBANDINGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE, DAN NAIVE BAYES
KNN Decision Tree Naïve Bayes

## KESIMPULAN
Atribut yang digunakan untuk perbandingan tiga  algoritma menentukan kelayakan pemberian kredit terdiri dari   11 atribut yaitu  status perkawinan,  jumlah  tanggungan,  usia,  pendidikan terakhir, pekerjaan, penghasilan perbulan, kepemilikan rumah, jaminan, jumlah pinjaman, lama pinjaman dan keterangan sebagai atribut hasil. Dari hasil  proses  pengujian  menggunakan tiga algoritma yang  telah  penulis  lakukan  menggunakan tools RapidMiner. Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) memperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  93.33% pada pengujian ke 5. Algoritma Decision Tree (C4.5) memperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  98.00% pada  pengujian  ke  3.  dan  Algoritma Naïve  Bayes memperoleh  hasil  akurasi  tertinggi  sebesar  86.67% pada pengujian ke 3.

## DAFTAR PUSTAKA
Ade  Davy  Wiranata,  &  Irwansyah,  Agus Budiyantara,  A.  S.  (2020). Employee Candidate  Selection  Using  the  Saw  and Topsis . 3 (1), 22–35.
Asrul  Sani.  (2018).  Penerapan  Metode  K-Means
Clustering  Pada  Perusahaan. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi , 353 , 1–7.
Budiyantara,  A.,  Irwansyah,  I.,  Prengki,  E., Pratama,  P.  A.,  &  Wiliani,  N.  (2020). Komparasi  Algoritma  Decision Tree,  Naive
Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan
Teknologi Komputer) , 5 (2), 265–270. https://doi.org/10.33480/jitk.v5i2.1214
Galih Surono, N. N. P. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Teladan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Studi Kasus : SD BHAKTI YKKP .Han, J, Kamber, M, & Pei, J. (2002). Data Mining: Concept and Techniques (2nd ed.). Morgan Kaufmann.
Hanun,  N.  L.,  &  Achmad  Udin  Zailani.  (2020).
Penerapan  Algoritma  Klasifikasi  Random Forest Untuk Penentuan Kelayakan Pemberian  Kredit  Di  Koperasi  Mitra Sejahtera. Infotech:  Journal  of  Technology Information , 6 (1), 7–14. https://doi.org/https://doi.org/10.37365/jti.v 6i1.61 Mudrajad  Kuncoro  dan  Suhardjono.  (2002).
Manajemen  Perbankan:  Teori  dan  Aplikasi
(1st ed.). BPFE.
Muryono, T. T., & Irwansyah. (2020). Implementasi data mining untuk menentukan kelayakan Pemberian kredit dengan menggunakan algoritma K-nearest neighbors . 6 (1), 43–48. https://doi.org/https://doi.org/10.37365/jti.v 6i1.78 Muryono, T. T., Irwansyah, I., & Budiyantara, A.
(2020).  Penentuan  Penerimaan  Pegawai
Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial  (Mpe). Infotech:  Journal  of Technology Information , 6 (2), 57–62.
https://doi.org/10.37365/jti.v6i2.98
Tupan  Tri  Muryono,  Ahmad  Taufik,  I.  (2021).
Perbandingan Algoritma K-Nearest
Neighbor,  Decision  Tree,  Dan  Naive  Bayes Untuk  Menentukan  Kelayakan  Pemberian
Kredit .
Turuis,  T.  F.,  Pangemanan,  S.  S.,  &  Affandi,  D.
(2017).  Analisis  Prosedur  Pemberian  Kredit Dengan Menggunakan Prinsip-Prinsip Good Corporate  Governance  Pada  Pt.  Bank Sulutgo. Jurnal  Berkala  Ilmiah  Efisiensi , 17 (01), 113–123.