## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 156 − 161 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1626

## Prediksi Pengajuan Kredit Usaha Pada Koperasi Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Bartolomius Harpad 1,* , Tommy Bustomi
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika Multimedia, Politeknik Negeri Samarinda, Samarinda, Indonesia Email: 1,* harpad@wicida.ac.id, 2 tbustomi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: harpad@wicida.ac.id Submitted: 02/06/2022 ; Accepted: 25/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Kegiatan koperasi sudah menjadi kegiatan yang paling dibutuhkan oleh banyak kalangan karena berhubungan dengan uang, koperasi merupakan tempat yang memberikan pinjaman kepada kalangan ibu-ibu rumah tangga dan juga para pekerja dalam satu  daerah  atau  lingkungan  tertentu,  minimnya  bunga  yang  ditawarkan  oleh  koperasi  ini  dianggap  sangat  mudah  dan  sangat membantu  banyak  pihak  dalam  memudahkan  urusan  keuangan  keutamaan  dalam  urusan  keuangan,  karena  kemudahan  yang ditawarkan  oleh  pihak  koperasi    membuat    banyak  peminat  dalam  meminta  hal  yang  sama  mengakibatkan  rawannya  terjadi penipuan, pentingnya dilakukan prediksi terhadap calon pengajuan kredit usaha baru dapat membantu mengurangi resiko terburuk dari  berbagai  resiko  yang  terjadi  dikemudian  hari,  pada  penelitian  ini  algoritma  k-nearest  neighborakan  digunakan  sebagai algoritma prediksi calon pengajuan kredit usaha pada koperasi, nilai yang didapatkan merupakan nilai dari data latih atau record data beberapa nasabah sebelumnya sehingga mempermudah mengetahi data baru sebagai data uji dalam sebuah penelitian. Hasil yang ditemukan pada penelitian ini terhadap calon pengajuan kredit usaha adalaha  “Tidak Layak”  terlihat kepada nilai terdekat berdasarkan nilai paing kecil dengan (jarak terdekat) antara satu dengan lainnya sebanyak 3 jarak yaitu nomor 1, 2 dan 3 dimana nomor 1 menyatakan “Tidak layak”, pada jarak terdekat ke dua menyatakan “Layak” dan nomor ke 3 menyatakan “Tidak Layak”, hasil terbanyak menyatakan Tidak Layak sehingga nilai keputusan pada nasabah baru harus ditolak “Tidak layak” untuk di terima.
Kata Kunci: Prediksi; Calon Pengajuan Kredit Usaha; Naïve Bayes
Abstract− Cooperative  activities  have  become  the  activities  most  needed  by  many  people  because  they  are  related  to  money, cooperatives are places that provide loans to housewives and also workers in a certain area or environment, the lack of interest offered by this cooperative is considered very easy. and very helpful for many parties in facilitating financial affairs, especially in financial matters, because the convenience offered by the cooperative makes many interested people ask for the same thing resulting in vulnerability to fraud, the importance of making predictions on prospective new business loan applications can help reduce the worst risks from various risks that occur in the future, in this study the k-nearest neighbor algorithm will be used as a prediction algorithm for prospective business credit applications at cooperatives, the value obtained is the value of training data or data records of several previous customers so as to easier to know new data as test data in a study. The results found in this study for prospective business credit applications are "Not Eligible" seen to the closest value based on the smallest value with (closest distance) between one another as many as 3 distances, namely numbers 1, 2 and 3 where number 1 states "Not feasible ”, at the second closest distance stating “Eligible” and number 3 stating “Not  Eligible”, the most results stated Not  Eligible so that  the decision value on new customers had to be rejected “Not eligible” to be accepted.
Keyword: Prediction; Prospective Customers; Nave Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan salah satu negara maju yang memiliki gairah ekonomi yang cukup berkembang pesat, tetapi perkembangan  ekonomi  di  negara  Indonesia  tidak  terlalu  merata  seperti  bayangan  negara-negara  asing  yang melihatnya negara indonesia khususnya masyarak indonesia ekonomi kalangan menengah dan ekonomi kalangan ke bawah  sehingga  mereka  harus  berupya  untuk  mampu  memenuhi  kebutuhan  hidup  mereka,  salah  satu  cara  yang dilakukan masyarakat Indonesia untuk menanggulangi masalah ekonominya adalah melakukan simpan pinjam dana uang kepada koperasi.   Koperasi adalah sebuah lembaga yang menaungi kegiatan yang berhubungan dengan ekonomi, baik  dalam  urusan  simpan,  pinjam  dan  asuransi  terhadap  masyarakat  [1],  dengan  adanya  sebuah  koperasi  dapat membantu  masyarakat  dalam  mengatasi  permasalahan  uang  satu  dengan  yang  lainnya,  terkait  tentang  ekonomi merupakan sebuah hal yang sangat sensitive sehingga setiap kegiatan keuangan harus benar-benar dipahami baik dari masalah internal maupun eksternal. Seseorang yang bekerja dalam bidang koperasi tentunya memiliki tanggung jawab yang sangat besar dikarenakan berhubungan langsung dengan masalah pendanaan dan keuangan[2].
Kesulitan  ekonomi  membuat  banyak  orang  melakukan  segala  cara  untuk  menyelamatkan  diri  sendiri  dan berbuat kejahatan, hal yang paling sering dialami oleh banyak koperasi adalah penipuan nasabah terhadap peminjaman uang dalam  jangka  waktu  tertentu  dan  dalam  jumlah  tertentu.  Tindak kejahatan mulai  dari  penipuan,  penggelapan uang  hingga  nasabah  sulit  mengembalikan  uang  yang  telah  dipinjam,  hal  ini  akan  berdampak  buruk  bagi keberlangsungan koperasi, dan juga para nasabah baru yang jujur dalam pengembalian uang[3]. Hal tersebut membuat pihak koperasi akan terus melakukan antisipasi dan langkah-langkah yang tepat dan aman dalam meminimalisirkan terjadinya hal-hal yang berdampak buruk pada perkembangan dan keberlangsungan sebuah koperasi[4].
Adapun langkah-langkah yang dapat dilakukan seperti menghubungkan antara satu nasabah dengan nasabah baru, mengetahui identitas keluarga nasabah baru, melakukan pertimbangan dengan menggunakan sistem, melakukan prediksi dari beberapa data yang dimiliki oleh nasabah baru untuk melakukan pertimbangan yang lebih nyata. Jumlah peminat  pinjaman  uang  akan  terus  bertambah  seiring  berjalannya  waktu  karena  selama  seseorang  masih  memiliki

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 156 − 161 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1626
keinginan untuk mendapatkan sesuatu maka koperasi akan tetap berjalan dan peminat peminjaman uang akan terus bergulir[5].
Sebaiknya hal yang dapat dilakukan dalam menghindari resiko terburuk yang akan terjadi dimasa yang akan mendatang [6] salah satunya adalah melakukan prediksi terhadap nasabah baru yang akan melakukan pinjaman dana berupa uang kepada pihak koperasi dengan melakukan pembacaan ataupun kecenderungan nasabah lama sebagai data pencarian  pola  dari  penerimaan  peminjam  yang  lama  dengan  dan  akan  diterapkan  kepada  penerimaan  pemberian pinjaman  pada  nasabah  baru[7].  Proses  prediksi  dengan  pengenalan  pola  tersebut  dapat  menggunakan  algoritma klasifikasi pada data mining, algoritma tersebut adalah algoritma K-Nearest Neighbor. Algoritma ini melihat dari data berdasarkan  kemiripan  nilai  dengan  tetangga  terdekat  atau  kasus  yang  memiliki  kemiripan  terdekat  sebagai  objek pengambilan keputusan. Hal tersebut dilakukan  berdasarkan penelitian terdahulu  yang menjelaskan perkembangan dari penggunaan algoritma K-NN atau K- Nearest Neighbor.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  menjelaskan  algoritma  K-NN  membantu  dalam  mengetahui  perbedaan daging ayam busuk dengan daging ayam segar yang diimplementasikan bersama dengan penerapan citra mendapatkan “Hasil akurasi yang diperoleh dari penelitian ini mencapai 79% yaitu nilai akurasi citra daging ayam segar dengan menggunakan sudut pengenalan pada GLCM 0o dan nilai k pada K-NN bernilai k=3. Sedangkan akurasi yang paling terendah adalah sebesar 40% yaitu nilai akurasi citra daging ayam busuk pada saat GLCM menggunakan sudut 0o dan nilai k pada K-NN sebesar 3”[8].
Hasil  penelitian  terdahulu  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  pada  penelitian  sinyal  eeg  terlihat algoritma ini mampu melakukan penelitian tehadap respondensi yang diminta untuk meminum air antioksidan untuk melihat gelombang alpa dan gelombang beta yang dihasilkan beberapa perbedaan sebesar 2,8% dan tingkat akurasi pada  penilaian  menggunakan  algoritma  ini  sebesar  83%  [9].  Pada  penelitian  terdahulu  menjelaskan  penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor membantu meningkatkan akurasi dengan penggunaan algoritma [10] lainnya jauh lebih tinggi  yaitu  Algoritma  Backpropagation  tanpa  kombinasi  mencapai  akurasi  optimal  88%  sedangkan  algoritma “Backpropagation yang dikombinasi dengan ABC-kNN untuk seleksi fitur berhasil mencapai akurasi yang lebih baik yaitu sebesar 94%”.
Algoritma K-Nearest Neighbor [11] yang memiliki kemampuan menganalisa data berdasarkan nilai terdekat dengan nilai lainnya terlihat pada penelitian terdahulu yang membahas tentang aplikasi nilai imputasi pada dataset memperoleh hasil yang cukup tinggi. Algoritma Imputasi K-Nearest Neighbor juga dapat membantu meningkatkan kinerja dari klasifikasi data mining pada dataset yang tidak memiliki fitur nilai lengkap di dalamnya. Ini bisa dilihat dari  tingkat  akurasi  yang  didapat  dimana  akurasi  proses  klasifikasi  sebelum  penanganan  nilai  yang  hilang  adalah 77,01% sedangkan setelah proses imputasi akurasinya 78,31% [12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  menggunakan  teknik  kuantitatif  dan  kualitatif  pada  penggunaan  algoritma,  setiap  tahapan penelitian bertujuan untuk mendapatkan niai akurasi atau nilai matematis dimana proses pengambilan hasil maupun keputusan dilakukan dengan cara perhitungan satu demi satu setiap langkah melalui proses algoritma ataupun sebuah algoritma.  Adanya  metodologi  digunakan  untuk  melihat  proses  ataupun  rancangan  dalam  penyelesaian  penelitian, adapun proses penelitian yang akan dilakukan sebagai berikut ini [13][14]:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 156 − 161 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1626

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan salah satu syarat dari adanya sebuah penelitian dan juga sebagai sumber referensi mulai dari  setiap  penemuan permasalahan,  solusi  permasalahan  dan  penyelesaian  permasalahan.  Pengumpulan  data  pada penelitian ini dilakukan dengan cara berikut ini [15]: a. Observasi b. Wawancara
c. Dokumentasi
d. Studi Pustaka
Dimulai  dengan  cara  langsung  mendatangi  tempat  kejadian  atau  observasi  untuk  mengetahui  fenomena- fenomena yang terjadi terkait sebuah permasalahan yang dapat diselesaikan dengan bantuan ilmu teknologi khususnya ilmu teknologi komputer[16]. Selain dilakukan teknik pengumpulan observasi peneliti mekakukan dokumentasi untuk mengumpulkan data-data dan mencatat segala hal yang diperlukan dalam sebuah penelitian, selanjutnya ditentukan penggunaan solusi atau algoritma yang tepat dalam penyelesaian permasalahan, pada penelitian ini berdasarkan studi pustaka dan literature review yang dilakukan peneliti  dimana merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang tepat  maka  dijadikan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  sebagai  algoritma  solusi  dari  sebuah  masalah  dengan  tetap menerapkan referensi yang dibutuhkan untuk membantu peneliti lainnya dalam melakukan penelitian lainnya dengan menggunakan algoritma yang sama atau lainnya dikemudian hari.

## 2.2 Nasabah Koperasi
Nasabah  koperasi  merupakan  seseorang  yang  mendaftarkan  diri  dan  menjadi  bagian  dari  dari  lembaga  keuangan tersebut atau sebuah koperasi, seorang nasabah biasanya melakukan transaksi terhadap keuangannya kepada lembaga yang  nasabah  itu  percaya,  contoh  kegiatan  seorang  nasabah  adalah  memiliki  kontrak  maupun  rekening  yang menghubungkan nasabah dengan lembaga koperasi dan melakukan transaksi baik dari penyimpanan uang, gadai dan pinjaman uang dengan syarat dan persaturan yang sama-sama telah disepakati sebelumnya [17].

## 2.3 Algoritma KNN
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  atau  biasa  disebut  dengan  algoritma  K-NN  dengan  menggunakan  cara  penilaian berdasarkan dua jenis data baik dari data uji yaitu data yang sudah mempunyai keterangan atau finally terhadap sebuah keputusan  atau  kelas  dan  data  uji  sehingga  dari  data  latih  tersebut  dapat  dilakukan  kombinasi  yang  akurat  dalam pengambilan keputusan penggunaa algoritma.
Klasifikasi merupakan sebuah tata cara untuk mengelompokan data menjadi tiap kelas-kelas dan merupakan salah satu teknik terpenting dari data mining dimana teknik ini melakukan pekerjaan untuk melakukan pembangunan terhadap data acak dalam sebuah model sebagai prototipe untuk dijadikan database, disimpan sebagai memori lalu membangun  sebuah  model  pada  suatu  objek  data  untuk  mengetahui  objek  data  tersebut  bagian  objek  mana saja.Adapun tahapan dalam penyelesaian permasalahan menggunakan algoritma K-nearest neighbor adalah sebagai berikut ini [18]–[20]:
Dij= √(𝑥𝑖𝑖 − 𝑎) + (𝑥2𝑖 − 𝑏) + ⋯ (𝑥𝑖𝑖 − 𝑋𝑛)
(1)
Berikut ini merupakan langkah algoritma yang dilakukan pada proses perhitungan menggunakan algoritma K-Nearesr Neigbor:
start Tentukan jumlah K Hitung Jarak Test Data Lama Dengan Data Baru Urut Data Berdasarkan Jarak Terkecil Hasil Prediksi End Preprocesing Data

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 156 − 161 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1626

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Prediksi calon pengajuan kredit usaha pada koperasi memutuskan apakah nasabah layak mendapatkan fasilitas baik pinjaman uang ataupun pengadaian asset atau tidak layak, hal tersebut dilakukan untuk mendapatkan jawaban berupa pengambilan  keputusan,  data  berikut  merupakan  data  latih  yang  sudah  mendapatkan  kelas  keputusan,  seblum dilakukan pengujian pada data kelas baru harus dilakukan preprocessing  tabel dimana nilai huruf dirubah menjadi angka dengan tujuan dapat menerapkan perhitungan algoritma K-Nearest neighbor.
Tabel 1. Data Trainig Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan  Pinjama lain  Kelayakan kredit Intan 23 Rp 4.500.000 Ada Tidak Ada Tidak Layak Dindri 55 Rp 3.800.000 Tidak Ada Ada Tidak Layak Nadiah 23 Rp 3.500.000 Ada Ada Layak Tisna 42 Rp 6.700.000 Ada Tidak Ada Layak Armie 40 Rp 4.500.000 Tidak Ada Ada Layak Karisma 51 Rp 5.200.000 Tidak Ada Ada Tidak Layak Oppia 60 Rp 4.000.000 Tidak Ada Tidak Ada Tidak Layak Irma 28 Rp 3.000.000 Tidak Ada Ada Layak Dika 30 Rp 2.500.000 Ada Ada Tidak Layak Ardian 32 Rp 3.200.000 Ada Ada Tidak Layak Tabel 2. Calon Pengaju Kredit Baru Nama  Usia Gaji Penghasilan Sampingan  Pinjama lain  Kelayakan kredit Putri 30 Rp 4.500.000 Tidak Ada Ada ????
Keterangan kriteria pernyataan adalah sebagai berikut ini:
Tabel 3. Keterangan Pengasilan Sampingan No Keteragan Nilai 1 Ya 50 2 Tidak Ada 10 Tabel 4. Keterangan Pinjaman Lain No Keteragan Nilai 1 Ya 10 2 Tidak Ada 50
Data dirubah menjadi nilai angka sehingga menghasilkan data sebagai berikut ini :
Tabel 5. Nilai Kriteria data Training Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan  Pinjama lain  Kelayakan kredit Intan 23 Rp 4.500.000 50 50 Tidak Layak Dindri 55 Rp 3.800.000 50 10 Tidak Layak Nadiah 23 Rp 3.500.000 50 10 Layak Tisna 42 Rp 6.700.000 50 50 Layak Armie 40 Rp 4.500.000 10 10 Layak Karisma 51 Rp 5.200.000 10 10 Tidak Layak Oppia 60 Rp 4.000.000 10 50 Tidak Layak Irma 28 Rp 3.000.000 10 10 Layak Dika 30 Rp 2.500.000 50 10 Tidak Layak Ardian 32 Rp 3.200.000 50 10 Tidak Layak
Sementara nilai dari calon pengaju kredit baru
Tabel 6. Nilai Calon Pengaju Kredit Baru Nama  Usia Gaji Penghasilan Sampingan  Pinjama lain  Kelayakan kredit Arya 20 Rp 3.500.000 50 10 ????
Selanjutny alakukan perhitungan dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor sebagai berikut ini:
𝑑(𝑥 1 , 𝑐) = √(23 − 20) 2 + (4.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 = 1000000 𝑑(𝑥 2 , 𝑐) = √(55 − 20) 2 + (3.800.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (10 − 10) 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 156 − 161 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1626
= 300000 𝑑(𝑥 3 , 𝑐) = √(23 − 20) 2 + (3.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (10 − 10) 2 = 3 𝑑(𝑥 4 , 𝑐) = √(42 − 20) 2 + (6.700.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (50 − 10) 2 = 3200000 𝑑(𝑥 5 , 𝑐) = √(40 − 20) 2 + (4.500.000 − 3.500.000) 2 + (10 − 50) 2 + (10 − 10) 2 = 1000000 𝑑(𝑥 6 , 𝑐) = √(51 − 20) 2 + (5.200.000 − 3.500.000) 2 + (10 − 50) 2 + (10 − 10) 2 = 1700000 𝑑(𝑥 7 , 𝑐) = √(60 − 20) 2 + (4.000.000 − 3.500.000) 2 + (10 − 50) 2 + (50 − 10) 2 = 500000,0048 𝑑(𝑥 8 , 𝑐) = √(28 − 20) 2 + (3.000.000 − 3.500.000) 2 + (10 − 50) 2 + (10 − 10) 2 = 500000,0017 𝑑(𝑥 9 , 𝑐) = √(30 − 20) 2 + (2.500.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (10 − 10) 2
= 1000000 𝑑(𝑥 10 , 𝑐) = √(32 − 20) 2 + (3.200.000 − 3.500.000) 2 + (50 − 50) 2 + (10 − 10) 2 = 300000
Sehingga tabel hasil sebagai berikut ini :
Tabel 6. Nilai Calon Nama Usia Gaji Penghasilan Sampingan Pinjama lain Kelayakan kredit Hasil Perhitungan Nilai terdekat Intan 23 Rp 4.500.000 50 50 Tidak Layak 1000000,001 1 Dindri 55 Rp 3.800.000 50 10 Tidak Layak 300000,002 8 Nadiah 23 Rp 3.500.000 50 10 Layak 3 10 Tisna 42 Rp 6.700.000 50 50 Layak 3200000 5 Armie 40 Rp 4.500.000 10 10 Layak 1000000,0005 2 Karisma 51 Rp 5.200.000 10 10 Tidak Layak 1700000,001 4 Oppia 60 Rp 4.000.000 10 50 Tidak Layak 500000,0048 6 Irma 28 Rp 3.000.000 10 10 Layak 500000,0017 7 Dika 30 Rp 2.500.000 50 10 Tidak Layak 1000000 3 Ardian 32 Rp 3.200.000 50 10 Tidak Layak 300000,0002 9
Pada penelitian ini nlai K ditentukan sebanyak 3 atau K-3 yang berarti nilai terdekat berdasarkan nilai paing kecil dengan (jarak terdekat) antara satu dengan lainnya sebanyak 3 jarak  yaitu nomor 1, 2 dan 3 dimana nomor 1 menyatakan  “Tidak  layak”, pada  jarak  terdekat  ke  dua  menyatakan  “Layak”  dan  nomor  ke  3  menyatakan  “Tidak Layak”, hasil terbanyak menyatakan Tidak Layak sehingga nilai keputusan pada nasabah baru harus ditolak “Tidak layak” untuk di terima.

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan algoritma K-Nearest Neighbor sangat membantu dalam menentukan layak diterima sebagai nasabah atau tidak,  dalam  melakukan  pencarian  hasil  berdasarkan  prinsip  algoritma  mencari  nilai  terdekat  dari  asing-maisng kemiripan nilai berdasarkan tetangga terdekat ditemukan hasil yang menyatakan nasabah baru atau data uji tidak lyak menjadi nasabah baru, kedekatan nilai dari, masing-masing nilai dari k-3 atau 3 parameter dua menyatakan tidak layak dan satu menyatakan layak , kedetakan nilai hanya berada pada nilai dibelakang koma nilai 1000000 dengan perbedaan 001, 0005. Kemudahan dalam implementasi perhitungan pada algoritma K-Nearest Neighbor membuat penggunaan metode ini sanagt diminati oleh banyak peneliti lainnya.

## REFERENCES
[1] H. Widayu, S. Darma, N. Silalahi, and Mesran, “Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan  Pinjam  Dengan  Algoritma  C4.5,” Issn  2548-8368 ,  vol.  Vol  1,  No,  no.  June,  p.  7,  2019,  [Online].  Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/323.
[2] H. Widayu, S. Darma, N. Silalahi, and Mesran, “Data Mining Untuk Memprediksi Jenis Transaksi Nasabah Pada Koperasi Simpan Pinjam Dengan Algoritma C4.5,” Issn 2548-8368 , vol. Vol 1, No, no. June, p. 7, 2017, doi: 10.30865/mib.v1i2.323.
[3] M.  Rizki  and  G.  Ginting,  “Penerapan  Metode  Preference  Selection  Index  Dalam  Pemilihan  Teller  Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 127–134, 2020, doi: 10.47065/bits.v2i2.136.
[4] T. C. Pratama, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbour Dalam Menentukan Kelayakan Calon pengajuan kredit usaha Yang Layak Untuk Kredit Mobil ( Studi Kasus : Pt . Astra International , Tbk-Toyota ),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 4, pp. 402–408, 2018.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 156 − 161 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1626
[5] D. Evanko, “Optical imaging of the native brain,” Nat. Methods , vol. 7, no. 1, p. 34, 2010, doi: 10.1038/nmeth.f.284.
[6] S. Juanita, “Analisa Strategi  Bisnis Penjualan Online,” Konf.  Nas.  ICT-M  Politek.  Telkom ,  pp.  254–260,  2017,  [Online]. Available: http://journals.telkomuniversity.ac.id/knip/article/view/557.
[7] G. Abdurrahman, “Clustering Data Kredit Bank Menggunakan Algoritma Agglomerative Hierarchical Clustering Average Linkage,” JUSTINDO (Jurnal Sist. dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 4, no. 1, p. 13, 2019, doi: 10.32528/justindo.v4i1.2418.
[8] M. Laia, R. K. Hondro, and T. Zebua, “Implementasi Pengolahan Citra dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Mengetahui Daging Ayam Busuk dan Daging Ayam Segar,” J. Ris. Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 2407–389, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i2.2818.
[9] A.  E.  Woerner et  al. ,  “Forensic  human  identification  with  targeted  microbiome  markers  using  nearest  neighbor classification,” Forensic Sci. Int. Genet. , vol. 38, pp. 130–139, 2019, doi: 10.1016/j.fsigen.2018.10.003.
[10]  P.  D.  Putra,  S.  Sukemi,  and  D.  P.  Rini,  “Peningkatan  Akurasi  Klasifikasi  Backpropagation  Menggunakan  Artificial  Bee Colony  dan  K-NN  Pada  Penyakit  Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  208,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2634.
[11]  Y. Zhang, G. Cao, B. Wang, and X. Li, “A novel ensemble method for k-nearest neighbor,” Pattern Recognit. , vol. 85, pp. 13–25, 2019, doi: 10.1016/j.patcog.2018.08.003.
[12]  Amal S Menon, “Early Stage Prediction of Type Two Diabetes in Females,” Int. J. Eng. Res. , vol. V9, no. 06, pp. 750–757, 2020, doi: 10.17577/ijertv9is060535.
[13]  E. W. Winarni, Teori dan Praktik Penelitian Kualitatif dan Kuantitatif PTK dan R&D . Jakarta: Bumi Aksara, 2018.
[14]  D. Prasada, “KREATIF Jurnal Ilmiah Prodi Manajemen Universitas Pamulang, Volume 7, No 1 Juni 2019,” Kreat. J. Ilm. Prodi Manaj. Univ. Pamulang , vol. 7, no. 1, pp. 55–65, 2019, doi: 2406-8616.
[15]  Z.  Lv  and  L.  Qiao,  “Analysis  of  healthcare  big  data,” Futur.  Gener.  Comput.  Syst. ,  vol.  109,  pp.  103–110,  2020,  doi: 10.1016/j.future.2020.03.039.
[16]  Albi Anggito and Johan Setiawan, Metodologi Penelitian Kuantitatif . Jawa Barat: CV Jejak, 2018.
[17]  S.  Aren  and  H.  Nayman  Hamamci,  “Relationship  between  risk  aversion,  risky  investment  intention,  investment  choices: Impact of personality traits and emotion,” Kybernetes , vol. 49, no. 11, pp. 2651–2682, 2020, doi: 10.1108/K-07-2019-0455.
[18]  J. T. Informatika and U. Sriwijaya, “Prediksi Cuaca di Kota Palembang Berbasis,” pp. 9–18.
[19]  E. Buulolo, Buku Data Mining Untuk Perguruan Tinggi , I. 2020.
[20]  D. A. Anggoro and N. D. Kurnia, “Comparison of accuracy level of support vector machine (SVM) and K-nearest neighbors (KNN) algorithms in predicting heart disease,” Int.  J.  Emerg. Trends Eng. Res. , vol. 8, no. 5, pp. 1689–1694, 2020, doi: 10.30534/ijeter/2020/32852020.