## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262

## Analisa Distance Metric Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kredit Macet
Khairul Fadli Margolang 1,* , Muhammad Mizan Siregar 1 , Sugeng Riyadi 1 , Zakarias Situmorang 2
1 Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan JL. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3-A, Tanjung Mulia, Medan, Sumatera Utara , Indonesia
2 Ilmu Komputer, Universitas Katolik Santo Thomas, Medan Jl. Setia Budi, Kp. Tengah, Kec. Medan Tuntungan, Kota Medan, Sumatera Utara , Indonesia Email: 1,* khairulfadhlim@gmail.com, 2 mizan.siregar1@gmail.com, 3 adhie.ogenk@gmail.com, 4 zakarias65@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: khairulfadhlim@gmail.com Submitted: 20/01/2022 ; Accepted: 31/01/2022 ; Published: 31/01/2022
Abstrak−Data mining merupakan salah satu metode yang dapat mengklasifikasikan data ke dalam kelas-kelas yang berbeda berdasarkan  fitur-fitur  di  dalam  data  tersebut.  Menggunakan data  mining ,  dapat  di  klasifikasikan  kategori  kredit  macet berdasarkan data pemberian kredit dari koperasi kepada anggotanya. K-Nearest Neighbor sebagai salah satu algoritma data mining digunakan dalam penelitian ini untuk mengklasifikasikan kategori kredit macet dengan menggunakan variasi distance metric seperti chebyshev,  euclidean,  mahalanobis dan manhattan .  Hasil  evaluasi  menggunakan 10-fold  cross  validation menunjukkan  bahwa euclidean  distance memilki  nilai  akurasi,  presisi,  F1  dan  sensitivitas  tertinggi  dibandingkan distance metric lainnya. Chebyshev distance memiliki akurasi, presisi dan sensitivitas terendah dan mahalanobis distance memiliki nilai F1 terendah. euclidean dan manhattan distance memiliki nilai reabilitas tertinggi untuk klasifikasi kelas true positive dan true negative . Mahalanobis distance memiliki nilai reabilitas terendah untuk klasifikasi kelas false positive sedangkan chebyshev distance memiliki reabilitas terendah untuk klasifikasi kelas false negative .
Kata Kunci: Data Mining; Distance Metric; Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; Kredit Macet
Abstract− Data mining is a method that can classify data into different classes based on the features in the data. With data mining, non-performance loan categories can be classified based on data on lending from cooperatives to their members. This study uses K-Nearest Neighbor to classify non-performance loan categories with various distance metric variations such as Chebyshev,  Euclidean,  Mahalanobis,  and  Manhattan.  The  evaluation  results  using  10-fold  cross-validation  show  that  the Euclidean  distance  has  the  highest  accuracy,  precision,  F1,  and  sensitivity  values  compared  to  other  distance  metrics. Chebyshev  distance  has  the  lowest  accuracy,  precision,  sensitivity,  while  Mahalanobis  distance  has  the  lowest  F1  value. Euclidean and Manhattan distances have the highest reliability values for true-positive and true-negative class classifications. Mahalanobis distance has the lowest reliability value for false-positive class classification, while Chebyshev distance has the lowest value for false-negative class classification.
Keyword: Data Mining; Classification; Distance Metric; K-Nearest Neighbor; Non-Performing Loan

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya pertumbuhan koperasi di Indonesia, pemberian kredit bagi anggota koperasi semakin diperketat dengan cara menerapkan prinsip yang diterapkan bank dunia, yaitu melalui credit analysis . Pihak koperasi akan melakukan survei terhadap calon penerima kredit melalui analisis 5C, yaitu character (karakter), capacity (kapasitas), capital (kapital), condition  of  economic (kondisi  ekomoni)  dan collateral (agunan).  Analisis  ini  dilakukan  agar  resiko kredit macet dapat diminimalisir [1].
Data  mining dapat  membantu  pihak  koperasi  dalam  menganalisis  kredit  macet  calon  penerima  kredit dengan cara membandingkan data lama (data pemberian kredit sebelumnya) dengan data baru (data hasil survei calon penerima kredit) dan mengelompokkannya dalam bentuk klasifikasi kredit macet atau kredit tidak macet [2]. Dengan  proses  seleksi,  eksplorasi  dan  pemodelan  terhadap  data  sebelumnya, data  mining mampu  menemukan pengetahuan berupa hubungan antara fitur satu dengan fitur lainnya yang sebelumnya tidak diketahui atau sering disebut sebagai knowledge discovery in database [3]. Sebagai salah satu penerapan data mining , clustering membagi data dalam beberapa kluster dengan melihat tingkat  kesamaan  data  dengan  kluster  yang  dibentuk.  Dengan  prinsip  klusterisasi  ini  diperoleh  kelompok- kelompok data yang memiliki kemiripan tertentu sehingga lebih mudah untuk dilakukan identifikasi terhadap data tersebut [4].
K-Nearest Neighbor (K-NN) merupakan salah satu algoritma data mining yang banyak digunakan di dalam penelitian,  khususnya  yang  berhubungan  dengan  klasifikasi  objek  di  dalam  data.  Dengan  prinsip  mencari kelompok berjumlah k dari sekumpulan data set,  K-NN menghitung jarak terdekat antara data training dengan data test untuk menghasilkan klasifikasi data [5].
Inti  dari  algoritma  K-NN  adalah  penghitungan  jarak  ( distance  metric ) karena pemilihan distance  metric yang  tepat  akan  mempengaruhi  performa  algoritma  ini  dalam  mengklasifikasikan  data.  Beberapa  teknik pengukuran data yang dapat digunakan dalam algoritma K-NN diantaranya adalah chebychev distance, euclidean distance, mahalonobis distance dan manhattan distance [6]. Penelitian  ini  membandingkan chebychev  distance,  euclidean distance,  mahalanobis  distance dan manhattan dalam klasifikasi kredit macet menggunakan algoritma K-NN. Keempat distrance metric ini dievaluasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262
akurasi, presisi, F-1 score dan sensitivitasnya dalam mengklasifikasikan data menggunakan teknik 10-Fold Cross Validation dan  reabilitasnya  berdasarkan  nilai False  Positive  Rate (FPR)  dan False  Negative  Rate (FNR) menggunakan teknik confusion matrix . Berdasarkan perbandingan akurasi, presisi, sensitivitas, FPR dan FNR ini kemudian dianalisa mana distance metric terbaik dan terburuk untuk kasus klasifikasi data set kredit macet yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer  yang  diperoleh  langsung  dari  koperasi Mutiara Sejahtera berupa data 61 anggota koperasi yang diolah menjadi fitur-fitur yang dibutuhkan di dalam penelitian seperti Karyawan Tetap (apakah anggota koperasi merupakan karyawan tetap), Lama Keanggotaan  (berapa  lama  anggota  tersebut  menjadi  anggota  koperasi),  Jumlah  Pinjaman  (besarnya pinjaman yang diajukan anggota), Lama Pinjaman (waktu pinjaman hingga dilunasi anggota), Pinjaman Tempat Lain (apakah anggota memiliki pinjaman di tempat lain) dan Kredit Macet (apakah pinjaman anggota tersebut termasuk kredit macet atau tidak). Dari 61 data ini, diambil 10 data sebagai sampel yang ditampilkan pada Tabel 1 dan Tabel 2.
Tabel 1. Sampel Data Koperasi (1-4)
No KT LK JP LP PTL KM 1 Y AL  PS  WL T T 2 Y AL  PS  WL T T 3 Y AL  PB  WL T T 4 Y AS  PS  WL T T Tabel 2. Sampel Data Koperasi (5-10) No KT LK JP LP PTL KM 5 Y AL  PK  WL T T 6 Y AB  PK  WL T T 7 Y AB  PK  WS T T 8 T AS  PK  WS T T 9 Y AL  PB  WP Y Y 10 Y AL  PK  WL T T Keterangan:
KT = Karyawan Tetap , LK = Lama Keanggotaan , JP = Jumlah Pinjaman , LP = Lama Pinjaman , PTL = Pinjaman Tempat Lain, KM = Kredit Macet , Y = Ya , T = Tidak , AL = Anggota Lama , AS = Anggota Sedang , AB = Anggota Baru , PB = Pinjaman Besar , PS = Pinjaman Sedang , PK = Pinjaman Kecil, WL = Waktu Lama, WS = Waktu Sedang, WP = Waktu Pendek Klasifikasi kredit macet atau tidak macet dari data set di atas dilakukan menggunakan algoritma K-NN dengan langkah sebagai berikut:
a. Menentukan jumlah neighbor
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  variasi  jumlah neighbor sebanyak  1  sampai  10  dalam  proses klasifikasi.
b. Menghitung jarak data
Masing-masing  data  diukur  jaraknya  dengan  kelas  Kredit  Macet  dan  Kredit  Tidak  Macet menggunakan  empat  variasi distance  metric ,  yaitu chebychev,  euclidean,  mahalanobis dan manhattan .
c. Mengklasifikasikan data
Berdasarkan  jarak  yang  diperoleh,  masing-masing  data  diklasifikasikan  apakah  termasuk  kelas Kredit Macet atau kelas Kredit Tidak Macet.
d. Evaluasi Cross Validation
Hasil klasifikasi diukur nilai akurasi, presisi, F-1 score dan sensitivitasnya menggunakan teknik 10- fold Cross Validation .
e. Evaluasi Confusion Matrix
Hasil prediksi kelas data diukur reabilitasnya menggunakan confusion matrix dengan melihat false positive rate dan false negative rate yang dihasilkan masing-masing variasi distance metric .

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262
Penghitungan jarak variasi distance metric dilakukan dengan menggunakan persamaan (1) sampai (4) sebagai berikut:
a. Chebychev Distance [7]
𝐶𝐷 (𝑥, 𝑦) = log λ−∞ √∑ |𝑥 − 𝑦| λ 𝑁 𝑗=1 (1)
b. Euclidean Distance [7].
𝐸𝐷 (𝑥, 𝑦) =   √∑ |𝑥 − 𝑦| 2 𝑁 𝑗=1 (2)
c. Mahalanobis Distance [8]
𝑀𝐷 (𝑥, 𝑦) =   √∑ |𝑥 − 𝑦| 𝑇 |𝑥 − 𝑦| 𝑁 𝑗=1 (3)
d. Manhattan Distance [7] 𝑀𝑎𝑛𝐷 (𝑥, 𝑦) =   ∑ |𝑥 − 𝑦| 𝑁 𝑗=1
(4)
Evaluasi 10-fold  cross  validation untuk  menghitung  nilai accuracy,  precision,  F-1  score dan recall masing-masing variasi distance metric dilakukan menggunakan persamaan (5) sampai (8) sebagai berikut [9]:
1. Nilai Accuracy 𝑁𝐴 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 (5)
2. Nilai Precision 𝑁𝑃 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (6) 3. Nilai Recall 𝑁𝑅 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (7)
4. Nilai F-1 Score 𝑁𝐹1 =  2 𝑁𝑅 .  𝑁𝑃 𝑁𝑅+𝑁𝑃 (8)
Evaluasi confusion untuk menghitung nilai false positive rate (FPR) dan false negative rate (FNR) masing-masing variasi distance metric dilakukan menggunakan persamaan (9) dan (10) sebagai berikut [10]:
1. False Positive Rate
𝐹𝑃𝑅 = 𝐹𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑁 (9)
2. False Negative Rate 𝐹𝑁𝑅 = 𝐹𝑁 𝐹𝑁+𝑇𝑃 (10)
Widget aplikasi Orange  3.30 seperti  File,  Data  Sampler,  Learner  k-NN  Euclidean,  Manhattan, Chebyshev  serta  Mahalanobis,  Test  and  Score  dan  Confusion  Matrix  digunakan  untuk  membentuk model klasifikasi, seperti terlihat pada Gambar 1.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Widget File  digunakan  untuk  membuka  file  data  set  dan  memilih  fitur  F  sebagai  target  sehingga diperoleh informasi fitur dan target di dalam data set seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Informasi Fitur dan Target
Widget Data Sampler digunakan untuk memilih data training dan data test secara acak dari data set dengan komposisi perbandingan 8:2, seperti terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Data Training dan Data Test
Klasifikasi data dilakukan dengan 10 tahapan menggunakan variasi jumlah neighbor sebanyak 1 sampai  10  pada  masing-masing widget Learner.  Hasil  evaluasi  klasifikasi  berupa  nilai accuracy, precision dan recall diperoleh dari widget Test and Score seperti terlihat pada Gambar 4.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262
Gambar 4. 10 Fold Cross Validation Jumlah K = 1 Sampai K = 10
Dari Gambar 4, dihitung rata-rata nilai accuracy, precision, F1 dan recall masing-masing variasi distance metrix , sehingga menhasilkan nilai-nilai seperti ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rata-Rata Nilai Cross Validation DM RA RP RF RR C 0.6121  0.2824  0.8514  0.2098 E 0.9204  0.9057  0.9639  0.8592 Ma  0.5491  0.5685  0.5093  0.6591 Mb  0.8796  0.8638  0.9167  0.8228
Keterangan: DM = Distance metrix , RA = Rata-rata accuracy , RP = Rata-tara precision , RF = Rata-rata F1-score , RR = Rata-rata recall , C = Chebyshev , E = Euclidean , Ma = Mahalanobis , Mb = Manhattan
Dari Tabel 3, terlihat distance metric dengan accuracy tertinggi adalah euclidean dengan nilai 0.9204 sedangkan yang terendah adalah chebyshev dengan nilai 0.6121. Distance metric dengan precision tertinggi adalah euclidean dengan nilai 0.9057 sedangkan yang terendah adalah chebyshev dengan nilai 0.2824.
Distance metric dengan F1 score tertinggi adalah euclidean dengan nilai 0.9639 sedangkan yang terendah adalah mahalanobis dengan nilai 0.5093.
Distance  metric dengan recall tertinggi  adalah euclidean dengan  nilai  0.8592  sedangkan  yang terendah adalah chebyshev dengan nilai 0.2098.
Evaluasi reabilitas masing-masing distance metric dalam mengklasifikasikan data set diperoleh dari widget Confusion Metric berupa nilai true negative , false positive, false negative dan true positive seperti terlihat pada Tabel 4 dan Tabel 5.
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix ( Chebyshev, Euclidean dan Mahalanobis )
DM  K  TN  FP  FN  TP
C 1 9 18 3 19 2 27 0 15 7
3 27 0 15 7 4 27 0 19 3 5 27 0 19 3 6 27 0 20 2 7 27 0 19 3
8 27 0 19 3
9 27 0 21 1 10  27 0 22 0 E 1 23 4 3 19

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262
2 27 0 7 15 3 25 2 2 20 4 27 0 3 19 5 27 0 3 19 6 27 0 4 18 7 26 1 2 20 8 26 1 2 20 9 27 0 2 20 10  27 0 3 19
Ma 1 13 14 6 16 2 16 11 11 11 3 6 21 6 16 4 14 13 9 13 5 6 21 7 15 6 15 12 8 14 7 9 18 7 15 8 14 13 10 12 9 7 20 3 19 10  14 13 11 11 Tabel 5. Hasil Confusion Matrix ( Manhattan ) K  TN  FP  FN  TP 1 23 4 3 19 2 27 0 7 15 3 25 2 2 20 4 27 0 3 19 5 27 0 3 19 6 27 0 4 18 7 26 1 2 20 8 26 1 2 20 9 27 0 2 20 10  27 0 3 19
Keterangan: K = Jumlah neighbor , TN = True negative , FP = False positive , FN = False negative , TP = True positive
Dari Tabel 4 dan Tabel 5, dihitung rata-rata nilai true negative, false positive, false negative dan true  positive masing-masing  variasi distance  metrix ,  sehingga  menghasilkan  nilai-nilai  seperti ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Rata-Rata Nilai Confusion Matrix DM TN FP FN TP C 25.2 1.8 17.2 4.8 E 26.2 0.8 3.1 18.9 Ma 11.4 15.6 7.8 14.2 Mb 26.2 0.8 3.1 18.9
Dari Tabel 6, dihitung nilai false positive rate (FPR) dan false negative rate (FNR) menggunakan persamaan (9) dan (10) sebagai berikut:
𝐹𝑃𝑅 𝐶 = 1.8 1.8 + 25.2 = 0.0667 𝐹𝑃𝑅 𝐸 = 0.8 0.8 + 26.2 = 0.0296 𝐹𝑃𝑅 𝑀𝑎 = 15.6 15.6 + 11.4 = 0.5777

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 118−124 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1262
𝐹𝑃𝑅 𝑀𝑏 = 0.8 0.8 + 26.2 = 0.0296 𝐹𝑁𝑅 𝐶 = 17.2
17.2 + 4.8 = 0.7818
𝐹𝑁𝑅 𝐸 = 3.1
3.1 + 18.9 = 0.1409 𝐹𝑁𝑅 𝑀𝑎 = 7.8 7.8 + 14.2 = 0.3545 𝐹𝑁𝑅 𝑀𝑏 = 3.1 3.1 + 18.9 = 0.1409
Dari hasil perhitungan false positive rate dan false negative rate di atas, terlihat bahwa distance metric euclidean dan manhattan memiliki  nilai false  positive  rate terendah  dengan  nilai  0,0296  dan distance metric mahalanobis memiliki nilai tertinggi dengan nilai 0,5777.
Distance metric euclidean dan manhattan memiliki nilai false negative rate terendah dengan nilai 0,1409 sedangkan distance metric chebyshev memiliki nilai tertinggi dengan nilai 0,7818.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  klasifikasi  61  data  anggota  koperasi  Mutiara  Sejahtera  menggunakan  algoritma logistic regression dengan variasi distamce metric seperti chebyshev, euclidean, manhattan dan mahalanobis, diperoleh bahwa algoritma dengan akurasi, presisi, F1 score dan sensitifitas tertinggi adalah distance metric  euclidean . Distance  metric  chebyshev memiliki  nilai akurasi,  presisi  dan  sensitivitas  terendah sedangkan distance metric mahalanobis memiliki nilai F1 score terendah. Dari segi reabilitas, distance metric euclidean dan manhattan memiliki reabilitas terbaik dalam mengklasifikasikan data pada kelas Kredit Macet dan Kredit Tidak Macet dilihat dari nilai false positive rate dan false negative rate yang dihasilkan. Distance metric mahalanobis memiliki reabilitas terburuk dalam mengklasifikasikan data pada kelas Kredit Macet dilihat dari nilai false positive rate yang dihasilkan. Distance metric chebyshev memiliki reabilitas terburuk dalam mengklasifikasikan data pada kelas Kredit Tidak Macet, dilihat dari nilai false negative rate yang dihasilkan.

## REFERENCES
[1]     Christnatalis, Saragih, R. R., Tambunan, B. C. (2021) Data Mining Algorithm C4.5 Classification Determination Credit Eligibility For Jaya Bersama Cooperatives (KORJABE). Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi . 8(1): 59-68.
[2]     Rizky, S. A., Yesputra, R., Santoso. (2021) Prediksi Kelancaran Pembayaran Cicilan  Calon Debitur Dengan Metode K- Nearest Neighbor. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) . 7(2): 195-202.
[3]    Nofitri,  R.,  Irawati,  N.  (2019)  Integrasi  Metode  Neive  Bayes  Dan  Software  Rapidminer  Dalam  Analisis  Hasil  Usaha Perusahaan Dagang. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) . 6(1): 35-42.
[4]    Iqbal,  M.  (2019)  Klasterisasi  Data  Jamaah  Umroh  Pada  Auliya  Tour  &  Travel  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) . 5(2): 97-104.
[5]     Arnomo, R. A., Saptomo, W. L. Y., Harsadi, P. (2018) Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Identifikasi Kualitas Air (Studi Kasus: PDAM Kota Surakarta). Jurnal TIKomSiN . 6(1): 1-5.
[6]     Alfeilat, H. A. A., Hassanat, A. B. A., Lasassmeh, O., Tarawneh, A. S, Alhasanat, M. B., Salman, H. S. E., Prasath, V. B. S. (2019) Effects of Distance Measure Choice on K-Nearest Neighbor Classifier Performance: A Review. Big Data . 7(4): 1-28.
[7]    Iswanto,  Tulus,  Sihombing,  P.  (2021)  Comparison  of  Distance  Models  on  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  in  Stroke Disease Detection. Applied Technology and Computing Science Journal . 4(1): 63-68.
[8]     Fan, H., Chen, Y., Huang, S., Zhang, X., Guan, H. (2018) Post-fault Transient Stability Assessment Based on k-Nearest Neighbor Algorithm with Mahalanobis Distance. International Conference on Power System Technology (POWERCON) . 4417-4423.
[9]     Farokhah, L. (2020) Implementasi K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Bunga Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) . 7(6): 1129-1135.
[10]   Markoulidakis, I., Rallis, I., Georgoulas, I., Kopsiaftis, G., Doulamis, A., Doulamis, N. (2021). Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem. Technologies . 9(81): 58-
73.