JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78

## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KELAYAKAN PEMBERIAN KREDIT DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN)
Tupan Tri Muryono 1 , Irwansyah 2*
Program Studi Sistem Informasi 1 , Teknik Informatika 2 , STMIK Widuri Jakarta, Indonesia E-mail: 1 tupan_tm@yahoo.com, 2 irwansyahsf07@gmail.com
Submission date : 2020- 06-04
Accepted date: 2020-06-09

## ABSTRACT
The banking world in terms of lending to customers is routine activities that are at high risk. In its execution, the problematic credit or bad credit is often due to the lack of careful credit analysis in the process of granting credit, as well as from poor customers. The purpose of this study is to implement data mining to assist in conducting credit analysis process in order to produce the right information whether the customer who  will apply for the credit is worthy or not to be able to see the potential payment by the customer. The attributes used in this study consist of 11 attributes i.e. marital status, number of liabilities, age, last education, occupation, monthly income, home ownership, warranties, loan amount, length of loan and description as a result attribute. The methods of data collection used are observation, interviews, and documentation.  The method used in this study is K-Nearest Neighbor (K-NN). From the results of evaluation and validation using the K-5 fold that has been done using the RapidMiner tools obtained the highest accuracy results from the K-Nearest Neighbor (K-NN) method of 93.33% in the 5th test.
Keywords: Kredit, Data Mining, K-Nearest Neighbor

## ABSTRAK
Dunia perbankan dalam hal pemberian kredit kepada nasabah adalah kegiatan rutin yang mempunyai resiko tinggi. Dalam  pelaksanaannya,  kredit  yang  bermasalah  atau  kredit  macet  sering  terjadi  akibat  analisis  kredit  kurang cermat dalam proses pemberian kredit, maupun dari nasabah yang tidak baik. Tujuan dalam penelitian ini ialah menerapkan  data  mining  untuk  dapat  membantu  melakukan  proses  analisis  kredit  agar  dapat  menghasilkan informasi yang tepat apakah nasabah yang akan mengajukan kreditnya layak atau tidaknya sehingga dapat melihat potensi pembayaran kredit yang dilakukan nasabah. 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 pungumpulan data yang digunakan ialah observasi, wawancara, dan dokumentasi.  Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-Nearest Neighbor (K-NN). Dari hasil evaluasi dan validasi menggunakan k-5 fold yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner diperoleh hasil akurasi tertinggi dari Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) sebesar 93.33% pada pengujian ke 5.
Kata Kunci: Kredit, Data Mining, K-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN
Dunia  perbankan  dalam  hal  pemberian kredit  kepada  nasabah  adalah  kegiatan  rutin  yang mempunyai  resiko  tinggi.  Dalam  pelaksanaannya, kredit  yang  bermasalah  atau  kredit  macet  sering terjadi  akibat  analisis  kredit  kurang  cermat  dalam proses pemberian kredit, maupun dari nasabah yang tidak baik.
Kredit  macet  atau  kredit  bermasalah merupakan  suatu  kondisi  dimana  pihak  peminjam tidak mampu melunasi pinjaman kepada pihak yang memberi  pinjaman  sesuai  waktu  yang  telah
ditentukan  (Mudrajad  Kuncoro  dan  Suhardjono, 2002).
Untuk  mencegah  terjadinya  kredit  macet, seorang analisis kredit perbankan harus mengambil keputusan  tepat  untuk  menerima  ataupun  menolak pengajuan  kredit.  Untuk  mengetahui  kelayakan kredit  di  masa  mendatang,  diperlukan  adanya prediksi  yang  akurat,  salah  satunya  menggunakan teknik data mining. Data mining adalah suatu istilah yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan di dalam database.
Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan  buatan  dan Machine  Learning untuk
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78
mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terakit  dari berbagai database besar (Han, J, Kamber, M, & Pei, 2002).
Dalam  kaitannya  data  mining  memiliki beberapa  teknik  salah  satunya  adalah  teknik klasifikasi.  Klasifikasi  adalah  pemrosesan  untuk menemukan  sebuah  model  atau  fungsi  yang menjelaskan dan mencirikan konsep atau kelas data, untuk  kepentingan  tertentu.  Klasifikasi  memiliki beberapa  Algoritma  klasifikasi  data  mining  salah satunya  yaitu K-Nearest  Neighbors (K-NN) (Budiyantara et al., 2020).
Tujuan dalam penelitian ini ialah menerapkan  data  mining  untuk  dapat  membantu melakukan  proses  analisis  kredit  agar  dapat menghasilkan informasi yang tepat apakah nasabah yang  akan  mengajukan  kreditnya  layak  atau  tidak sehingga  dapat  melihat  potensi  pembayaran  kredit yang dilakukan nasabah.
Penelitian  dari  Alif  Wahyu  Oktaputra  dan Edi Noersasongko. Dengan topik Sistem Pendukung Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Motor Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting Pada Perusahaan Leasing Hd Finance. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh peneliti, maka dapat disimpulkan,  dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  kelayakan  pemberian kredit motor pada PT HD Finance, Tbk cabang Kota Semarang  akan  membantu  dalam  memberikan rekomendasi dan pertimbangan dalam pengambilan keputusan realisasi kredit berdasarkan kriteria yang telah ditentukan  oleh  pihak perusahaan  (Oktaputra,
Alif Wahyu, Noersasongko, 2014).
Penelitian  dari  Tri  Murti,  Leon  Andretti Abdillah,  Muhammad  Sobri.  Dengan  topik  Sistem Penunjang Keputusan Kelayakan Pemberian Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto.  Hasil dari  penelitian  yang telah  penulis  lakukan pada  PT
Triprima Finance
Palembang ialah mempermudahkan  dalam  memberikan  laporan kepada  kaposko  dan  branch  manager,  serta mempermudahkan  surveyor  dalam  memberikan laporan  hasil  survey.  Dan  Sistem  ini  akan menghasilkan nilai dan keputusan untuk menentukan kelayakan  pemberian  pinjaman.  Berdasarkan  nilai total tertinggi dari pengajuan pinjaman (Murti et al., 2015).
Penelitian  dari  Darma  Dewi  dan  Fiqih Satria. Dengan topik Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan  Kelayakan  Pemberian  Kredit  Pada Adira.  Pertumbuhan  jumlah  kredit  sepeda  motor terus  mengalami  peningkatan.  Adira  menyatakan pada  bulan  juli  2012  mencatat  rekor  yakni  19.000 unit, Proses pembelian sepeda motor 70% dilakukan dengan  cara  kredit.  Guna  mengatasi  masalah ketepatan  prediksi  dengan  akurasi  tinggi  dan kecepatan  waktu  dalam  pengambilan  keputusan pengajuan kredit sepeda motor, mengingat banyaknya  jumlah  pengajuan  kredit  yang  harus ditangani,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  yang
mampu  menangani  hal  tersebut.  Maka  digunakan metode naive  bayes untuk  membangun  sistem tersebut  karena naive  bayes telah mencapai  akurasi 100%  dalam  melakukan  prediksi.  Aplikasi  ini menghasilkan  penelitian  untuk  nilai  akurasi Naivebayes adalah 85% (Dewi & Satria, 2017).
Keterbaharuan dalam  penelitian ini  yaitu : Algoritma  menggunakan K-Nearest Neighbors (K- NN) dan atribut serta jumlah data yang digunakan berbeda  dengan  penelitian  sebelumnya.  Hasil  dari penelitian ini diharapkan dapat membantu PT. XYZ dalam  menganalisis  kelayakan  pemberian  kredit pada  nasabah  sehingga  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  (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.
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.
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.
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
Metode yang digunakan pada penelitain ini adalah K-Nearest Neighbor (K-NN) yang
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78
merupakan metode klasifikasi yang mengelompokan data  baru  berdasarkan  jarak  data  baru  kebeberapa data tetangga (neighbor) terdekat (Budiyantara et al., 2020)
Prinsip kerja algoritma K-Nearest Neighbor adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan di evaluasi dengan k tetangga terdekatnya dalam data pelatihan.  Ada  banyak  cara  untuk  mengukur  jarak kedekatan  antara  data  baru  dengan  data  lama, diantaranya euclidean distancedan manhattan distance  yang  paling  sering  digunakan  adalah euclidean  distance (Bramer,  2007) , yaitu  sebagai berikut:
𝑋 = √(𝑎1 − 𝑏1) 2 + (𝑎2 − 𝑏2) 2 + ⋯ + (𝑎𝑛 − 𝑏𝑛) 2 … (1)
Data Set Kredit Preprocessing Transformasi Data Data Training Data Testing Metode K-NN Penentuan Nilai K-Fold Cross Validation Confusion Matrix Hasil Evaluasi

## Akurasi dan Error Rate
Sumber : (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020) Gambar 1. Metode K-Nearest Neighbors
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-NN.  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  dan  juga error rate 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 M dan Irwansyah, 2020)
JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78

## 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 M dan Irwansyah, 2020)
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 dan 3 sebagai berikut:
Sumber : (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020) 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 M dan Irwansyah, 2020) Gambar 3. Desain Cross Validation Menggunakan Algoritma K-NN
3. K-Nearest Neighbors : Metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini.
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.
Evaluasi  model  menggunakan Cross  Validation dan Confusion Matrix
1. Pengujian K-2 Cross Validation
Penelitian  ini  melakukan  proses  evaluasi model dengan menggunakan  k-2 cross validation.
Dapat kita lihat pada gambar 4 sebagai berikut :

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
Sumber : (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020) Gambar 4. Pengujian K-2 Cross Validation
Dari  proses  evaluasi  model K-Nearest Neighbors dan proses validasi terbentuk hasil matrix Accuracy sebesar 84.67%.
Dibawah ini merupakan perhitungan Akurasi menggunakan Confusion  Matrix dari  gambar  5 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 119+8
119+8+15+8 + 127 150 =
0,8466 = 84,67%.............................(2)
2. Pengujian K-3 Cross Validation
Penelitian  ini  melakukan  proses  evaluasi model  dengan  menggunakan  k-3 cross  validation.
Dapat kita lihat pada gambar 5 sebagai berikut :
Sumber : (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020)
Gambar 5. Pengujian K-3 Cross Validation
Dari  proses  evaluasi  model K-Nearest Neighbors dan proses validasi terbentuk hasil matrix Accuracy sebesar 82.00%.
Dibawah ini merupakan perhitungan Akurasi menggunakan Confusion  Matrix dari  gambar  5 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 114+9 114+9+13+14 + 123 150 =
0,82 = 82,00%.................................(3)
3. Pengujian K-4 C ross Validation Penelitian  ini  melakukan  proses  evaluasi model  dengan  menggunakan  k-4 cross  validation.
Dapat kita lihat pada gambar 6 sebagai berikut :
Sumber : (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020) Gambar 6. Pengujian K-4 Cross Validation
Dari  proses  evaluasi  model K-Nearest Neighbors dan  proses  validasi  terbentuk  hasil matrix Accuracy sebesar 90.67%.
Dibawah ini merupakan perhitungan Akurasi  menggunakan Confusion  Matrix dari gambar 5 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 125+11 125+11+2+12 + 136 150 =
0,9066 = 90,67%.............................(4)
4. Pengujian K-5 Cross Validation
Penelitian  ini  melakukan  proses  evaluasi model dengan menggunakan  k-5 cross validation.
Dapat kita lihat pada gambar 7 sebagai berikut :
Sumber : (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020) Gambar 7. Pengujian K-5 Cross Validation
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 5 diatas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 + 127+13
127+13+0+10 + 140 150 =
0,9333 = 93,33%.............................(5)

## JOURNAL OF TECHNOLOGY INFORMATION
DOI: https://doi.org/10.37365/jti.v6i1.78
Hasil  Pengujian  Menggunakan  K-5  Cross Validation
Sumber: (Tupan Tri M dan Irwansyah, 2020) Gambar 8. Diagram Chart Pengujian Algoritma K-NN
Pada  diagram  chart  dapat  kita  lihat pengujian  ke  2  memiliki  akurasi  sebesar  84,67%, pengujian  ke  3  memiliki  akurasi  sebesar  82%, pengujian  ke  4  memiliki  akurasi  sebesar  90,67%, dan pengujian ke 5 memiliki akurasi sebesar 93,33%, pengujian  ini  menggunakan  teknik  K-5 fold  cross validation terhadap data nasabah.

## KESIMPULAN
Atribut yang digunakan untuk 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 dengan menggunakan Algoritma K-Nearest
Neighbors
(K-NN) yang telah dilakukan menggunakan tools RapidMiner.  Diperoleh  hasil akurasi sebesar 93.33% pada pengujian ke 5.

## DAFTAR PUSTAKA
Agus  Budiyantara,  Irwansyah,  Egi  Prengki,  P.  A. P.  (2020). Komparasi  Algoritma  Decision Tree, Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Mahasiswa Lulus Tepat Waktu . Bramer,  M.  (2007). Principles  of  Data  Mining: Undergraduate Topics in Computer Science . Springer-Verlag.
Dewi,  D.,  &  Satria,  F.  (2017).  Algoritma  Naive Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Pemberian Kredit Pada Adira. Jurnal Sistem
Informasi  STMIK  Pringsewu  Lampung ,  8– 13. Han, J, Kamber, M, & Pei, J. (2002). Data Mining: Concept  and  Techniques (2nd  ed.).  Morgan Kaufmann.
Mudrajad  Kuncoro  dan  Suhardjono.  (2002).
Manajemen  Perbankan:  Teori  dan  Aplikasi (1st ed.). BPFE.
Murti,  T.,  Abdillah,  L.  A.,  &  Sobri,  M.  (2015).
Sistem  penunjang  keputusan  kelayakan pemberian  pinjaman  dengna  metode  fuzzy tsukamoto .
252–256.
http://arxiv.org/abs/1506.00091 Oktaputra, Alif Wahyu,  Noersasongko, E. (2014).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan
Pemberian  Kredit  Motor  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada Perusahaan  Leasing  Hd  Finance. Ilmu Komputer , Jurnal SPK
Kelayakan Pemberian Kredit Motor , 1–9.
Sani,  A.  (2018).  Penerapan  Metode  K-Means Clustering  Pada  Perusahaan. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi , 353 , 1–7. Tupan Tri M dan Irwansyah. (2020). Implementasi Data  Mining  Untuk  Menentukan  Kelayakan Pemberian  Kredit  Dengan  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-Nn) .
75 80 85 90 95 Pengujian ke 2 Pengujian ke 3 Pengujian ke 4 Pengujian ke 5 Hasil Pengujian Algoritma K-NN 84,67 82 90,67 93,33