History: Re ce ived : 25 Juni 2023 Re vise d  : 10 Oktobe r 2023 Acce pte d : 25 De se mber 2023 Publishe d: 26 De se mber 2023
Publisher:  LPPM  Unive rsitas Darma Agung Licensed:  This work is lice nse d unde r Attribution-NonComme rcial-No
De rivative s 4.0 Inte rnational (CC BY-NC-ND 4.0)

## Jurnal Darma Agung
Volume: 31, Nomor: 6, (2023), Desember: 285 - 293 https://dx.doi.org.10.46930/ojsuda.v31i6.3897

## PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT PEMAKAI PONSEL PINTAR DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K NEAREST NEIGHBOR (KNN) PASCA PANDEMI
Raden  Rara Kartika  Kusuma  Winahyu 1) , Rosa  Eliviani 2) , Vian Ardiyansyah  Saputro 3) , Athar  Winda 4)
Prodi  Manajemen  Informatika  Politeknik  Astra,  Jawa  Barat, Indonesia 1,2,3,4) Corresponding Author: raden.rara@polytechnic.astra.ac.id 1) , rosa.eliviani@polytechnic.astra.ac.id 2) , vian.ardiyansyah@polman.astra.ac.id 3)

## Abstrak
Dalam studi ini, kami bertujuan untuk menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk memprediks i kelayakan kredit pemakai ponsel pintar di Indonesia pasca pandemi COVID-19.  Algoritma pembelajaran mesin  Principal  Component  Analysis  (PCA)  dan  algoritma K-means digunakan untuk mengurangi ukuran dimensi  dataset  dan  menggolongkan  peringkat  kepercayaan  dari  dataset  yang  berisi  803  responden, termasuk 12 pertanyaan yang disajikan kepada pemakai ponsel pintar Indonesia pasca pandemi COV ID- 19. Algoritma klasifikasi KNN diterapkan untuk mengklasifikasikan kepercayaan pemakai ponsel pintar di  Indonesia.  Tes  yang  dilakukan  termasuk  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1 -score.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  algoritma  klasifikasi  KNN  mencapai  tingkat  akurasi  0,84,  tingkat  presisi  0,85, tingkat recall 0,84 dan skor F1 0,84.

## Kata Kunci: Kelayakan kredit, Smartphone, Pandemi, Machine  Learning

## Abstract
In  this  study,  we  aim  to  use  machine  learning  algorithms  to  predict  the  trustworthiness  of  smartphone  users  in Indonesia  after  the  COVID-19  pandemic.  Principal  component  analysis  (PCA)  and  K-means  algorithms  were  used to  reduce  the  dataset  size  and  clustering  the  trustworthiness  of  dataset  containing  of  803  respondents,  including  12 questions  presented  to  Indonesian  smartphone  users  after  the  COVID-19  pandemic.    The  KNN  classification algorithm  was  also  used  to  classify  the  trustworthiness  of  smartphone  users  in  Indonesia.  The  tests  performed included  those  of  accuracy,  precision,  recall,  and  F1-score.  The  results  of  this  study  show  that  the  KNN classification  algorithm  achieved  an  accuracy  rate  of  0.84,  a  precision  rate  of  0.85,  a  recall  rate  of  0.84  and  an  F1 score  of 0.84.

## Keywords:  Trustworthiness,  Smartphone,  Pandemic,  Machine  Learning

## PENDAHULUAN
Bank  merupakan  salah  satu  lembaga  yang  sudah  tidak  asing  lagi  bagi  masyarakat Indonesia  dewasa  kini.  Kebutuhan  sehari-hari  masyarakat  dapat  dipenuhi  oleh  salah satu  produk  perbankan  yaitu  produk  kredit.  Metode  tradisional  yang  masih  diterapkan
oleh  bank  dalam  menyeleksi  nasabahnya  berakibat  pada  sebagian  masyarakat  belum memperoleh  layanan  kredit  dari  bank  (Alfat  et  al.,  2019;  Shema,  2019).  Menurut  riset, pemakai  ponsel  pintar  di  Indonesia  bisa  mencapai  269  juta  pada  2026.  Beberapa keuntungan  menggunakan  data  pemakai  ponsel  pintar  adalah  untuk  menilai  skor kredit  pemakai  ponsel  pintar,  menghemat  dokumen,  mempersingkat  waktu  pelunasan, dan  efisien  dalam  proses  seleksi  nasabah  yang  sesuai  kondisi  (Martínez  Sánchez  & Pérez  Lechuga,  2016).  Selain  itu,  pengeluaran  dan  situasi  keuangan  masyarakat  dapat dikaitkan  dengan  penggunaan  data  ponsel  pintar  mereka  (Alfat  et  al.,  2019).  Kelayakan kredit  dipengaruhi  oleh  kemampuan  dan  kemauan  untuk  membayar.  Faktor  keuangan berkaitan  dengan  kemampuan  membayar  sedangkan  faktor  pribadi  berkaitan  dengan kesediaan  membayar.  Kemampuan  membayar  adalah  faktor  keuangan,  sedangkan kemauan  membayar  adalah  faktor  yang  berkaitan  dengan  faktor  pribadi  (Kousayri, 2020).  Di  sisi  lain,  menurut  penelitian  Muhyidin  dan  Nugroho,  terjadi  pergeseran kondisi  finansial  masyarakat  Indonesia  yang  juga  pemakai  ponsel  pintar  selama  masa pandemi  COVID-19  (Muhyiddin  &  Nugroho,  2021).  Beberapa  masyarakat  menjadi pengangguran  di  mana  lebih  dari  80%  perusahaan  gulung  tikar.  Kebijakan  pembatasan mobilitas  Pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  mengakibatkan jalur distribusi/logistik  terganggu  sehingga  jumlah produksi  turun  drastis.
Merosotnya  pendapatan  dan  minat  belanja  masyarakat  juga  berpengaruh  pada penurunan  pengembangan  kredit  yang  menjadi  pertanda  likuiditas  perbankan  masih mencukupi  akibat  kondisi  krisis  ekonomi  dan  pembatasan  mobilitas  selama pemberlakuan  Pembatasan  Kegiatan  Masyarakat  (PPKM)  (Muhyiddin  &  Nugroho, 2021).  Krisis  ekonomi  yang  terjadi  selama  pandemi  mengakibatkan  perbankan  dan lembaga  finansial  lainnya  di  Indonesia  juga  mengalami  peningkatan  tingkat  gagal bayar. (Rizwan  et al., 2020).
Untuk  memitigasi  dampak  buruk  wabah  COVID-19  terhadap  perekonomian Indonesia, pemerintah Indonesia telah menerapkan kebijakan fiskal  seperti mempercepat  belanja  pemerintah,  relaksasi  pajak  penghasilan,  dan  menghidupkan kembali  perekonomian  nasional  melalui  implementasi  kebijakan  keuangan  negara melalui  relaksasi  pajak.  Anggaran  Pendapatan  dan  Belanja  Negara  (APBN)  (Pratiwi  & Wahyono,  2017).  Berdasarkan  siaran  pers  Bank  Indonesia  sebagai  bank  sentral  Republik Indonesia,  perekonomian  Indonesia  tumbuh  kuat  pada  triwulan  II  (Q2)  2023. Pertumbuhan  ekonomi  tersebut  ditandai  dengan  meningkatnya  permintaan  domestik yang  mendukung  ekspansi  ekonomi  yang  cepat.  Konsumsi  rumah  tangga  meningkat 5,23%  YoY,  mencerminkan  peningkatan  mobilitas,  peningkatan  ekspektasi  pendapatan, inflasi  terkendali,  dan  dampak  positif  Hari  Besar  Keagamaan  Nasional,  serta pembayaran  gaji  ke-13  kepada  Aparatur  Sipil  Negara  (Sri  Handini  &  Erwin  Dyah Astawinetu,  2020).
Kontribusi  tulisan  ini  adalah  untuk  mengkarakterisasi  nilai  kredit  nasabah  telepon seluler  di  Indonesia  tanpa  henti  berdasarkan  dua  belas  faktor  yang  memanfaatkan
perhitungan  AI  yang  dapat  membantu  lembaga  moneter  di  Indonesia,  khususnya  bank, dalam  mensurvei  nilai  kredit  nasabah  yang  akan  datang  pasca  pandemi  virus  Corona.. Dua  belas  variabel  yang  paling  berpengaruh  bagi  pemakai  ponsel  pintar  di  Indonesia adalah  produsen  ponsel  pintar,  frekuensi  mengganti  ponsel  pintar,  pekerjaan, penggunaan  data  untuk  permainan/  game,  penggunaan  data  untuk  media    sosial,  biaya internet,  alasan  mengganti  ponsel  pintar,  pengeluaran  uang  untuk  data,  menjaga keinginan  pribadi,  usia,  menghabiskan  sisa  uang, dan bayar sendiri  (Alfat  et al., 2019).
Pemilihan  metode  yang  tepat  untuk  memprediksi  kelayakan  kredit  dilakukan  setelah pengumpulan  dataset  pemakai  ponsel  pintar  di  Indonesia  pasca  pandemic  COVID-19. Dalam  studi  ini,  algoritma  pembelajaran  mesin  PCA  dipilih  untuk  memperoleh  nilai  K yang  paling  optimal  dalam  lingkup  pengurangan  dimensi  dataset  (Mousavian  Anaraki et  al.,  2021).  Algoritma  K-means  diterapkan  untuk  mengelompokkan  grup  secara  efisien dari  sekumpulan  besar  dataset  (Kavitha,  2016).  Selanjutnya,  diimplementasikan algoritma  klasifikasi  pembelajaran  mesin  KNN    untuk  memprediksi  klasifikasi  pemakai ponsel  pintar  berdasarkan  kelompok  / klaster.  (Mukid  et al., 2018).

## METODE PENELITIAN

## A. Kuesioner
Kuesioner  dirancang  dengan  mengimplementasikan  skala  likert  dari  (1)  hingga  (5) yang  merepresentasikan  lima  tingkat  respons.  Persetujuan  rendah  ditunjukkan  dengan nilai  rata-rata  respons  berkisar  dari  (1,5  hingga  2,5),  sedangkan  persetujuan  sedang ditunjukkan  dengan  nilai  rata-rata  respons  berkisar  dari  (2,5  hingga  3,5).  Persetujuan tinggi  ditunjukkan  dengan  nilai  rata-rata  respons  berkisar  dari  (3,5 hingga  5).
Dua  belas  pertanyaan  yang  diajukan  dalam  survei  ini  diurutkan  ke  dalam  tiga  kelas unik:  latar  belakang  (2  pertanyaan),  parameter  penggunaan  ponsel  pintar  (8 pertanyaan),  kepercayaan  (2  pertanyaan)    (Alfat  et  al.,  2019)    seperti  yang  ditunjukkan pada  Tabel  1.  Penerapan  dua  belas  variabel  yang  terkandung  dalam  pertanyaan kuesioner  seperti   pada Tabel  2.
Tabel 1. Dua belas variabel dan kategorinya Kategori Variable Latar  belakang Umur Profesi Kepercayaan Menabung sisa uang Menjaga kondisi keuangan Penggunaan Ponsel Pintar Produsen ponsel pintar Kuota internet untuk  permainan Kuota internet untuk  media sosial Biaya pulsa ponsel pintar Biaya pulsa untuk  internet
Berapa kali mengganti ponsel pintar Alasan mengganti ponsel pintar Membayar pulsa mandiri
Tabel 2. Variabel dan Pertanyaan pada Kuesioner Variabel P ertanyaan kuesioner Umur Berapa umur  Anda? Profesi Apa profesi Anda? Menabung sisa uang Anda lebih memilih menabung sisa uang Anda dari  pada  menghabiskannya Menjaga kondisi keuangan S aya cenderung suka menabung dari pada  boros Produsen ponsel pintar Apa nama  produsen ponsel pintar Anda ? Kuota internet untuk permainan Berapa kuota internet untuk  permainan  yang Anda habiskan dalam  satu bulan? Kuota  internet  untuk  media sosial Berapa kuota internet untuk  media sosial (facebook, twitter, instagram, tiktok) yang Anda habiskan dalam  satu bulan? Biaya pulsa ponsel pintar Berapa pulsa yang Anda habiskan dalam  satu bulan? Biaya pulsa untuk  internet Berapa kuota internet yang Anda habiskan dalam  satu bulan? Berapa  kali  mengganti  ponsel pintar Berapa kali Anda mengganti ponsel pintar Anda  dalam  setahun terakhir? Alasan mengganti ponsel pintar Apa alasan Anda mengganti ponsel pintar Anda terakhir kali? Membayar pulsa mandiri S iapa yang membayar pulsa ponsel pintar Anda?

## B. Responden
Survei  dilakukan  pada  Juli  2023  setelah  Presiden  Joko  Widodo  resmi  mencabut penetapan  darurat  nasional  pandemi  COVID-19  pada  21  Juni  2023.  Survei  ini  diikuti oleh  803  pengguna  ponsel  pintar  di  Indonesia  dari  berbagai  umur  dan  latar  belakang ekonomi  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  1  dan  Gambar  2.    Jumlah  responden yang  terlibat  dalam  survei  ini  ditentukan  dengan  mengambil  jumlah  penduduk Indonesia  tahun  2021,  yaitu  272  juta  jiwa  (Kartika,  2013).  Dengan  memilih  margin  of error  sebesar  5%  dan  tingkat  kepercayaan  sebesar  99%,  sehingga  jumlah  minimal responden  adalah  663  pemakai  ponsel  pintar  (Hazra,  2017).  Responden  dipilih  secara acak  dengan  mengisi  kuesioner  online  melalui  tautan  yang  diberikan  dan  mengisi kuesioner  secara  suka rela.
Rentang  usia  responden  berkisar  antara  10  tahun  hingga  lebih  dari  60  tahun. Distribusi  usia  responden  terdiri  dari  22%  10  –  20  tahun, 30% 21 – 30 tahun, 29% 31 – 40 tahun,  10%  41  –  50  tahun, dan 6% 51 – 60 tahun. Pembagian pekerjaan responden terdiri dari  18%  karyawan  swasta,  10%  PNS,  5%  karyawan  BUMN,  6%  guru/dosen,  4% pengusaha,  31%  mahasiswa,  2%  content  creator,  dan  1%  petani.  Sisanya  27%  bekerja sebagai  freelancer  dan profesi  lainnya.
Distribusi  penggunaan  kuota  data  media  sosial  bulanan  responden  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  3  terdiri  dari  >10 Gigabyte (GB) (26%), 5,1  – 10 GB (30%), 1 – 5  GB  (36%),  dan  <  1  GB  (8%).  Distribusi  biaya  internet  bulanan  responden  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  4  terdiri  dari  <  Rp  100.000  (33%),  Rp  100.000  –  Rp  200.000 (24%),  Rp  200.001  –  Rp  300.000  (17%),  Rp  300.001  –  Rp  400.000  (19%),  Rp  400.001  –  Rp 500.000  (5%),  dan  >Rp  500.000  (2%).  Distribusi  pengeluaran  smartphone  bulanan responden  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  5  terdiri  dari:  <  Rp  100.000  (29%),  Rp 100.000  –  Rp  200.000  (26%),  Rp  200.001  –  Rp  300.000  (21%),  Rp  300.001  –  Rp  400.000 (16%), Rp 400.001 – Rp  500.000 (4%), dan sisanya  > Rp  500.000 (4%).

## C. Implementasi Algoritma PCA dan Kmeans
Karena  PCA  mudah  terpengaruh  dengan  adanya    outlier,  sebelum  masuk  ke    proses perhitungan  Principal  Component  Analysis  (PCA)  maka  dilakukan  proses  outlier  removal (Jolliffe  &  Cadima,  2016).    Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  hanya  10  dari 12 variabel  yang memiliki  korelasi  antar variabel.
Dua  variabel  yang  tidak  memiliki  pengaruh  terhadap  kondisi  pemakai  ponsel  pintar di  Indonesia  setelah  masa  pandemi  adalah  alasan  mengganti  ponsel  pintar  dan membayar  sendiri.  Hasil  ini  semakin  meyakinkan  kami  bahwa  kondisi  finansial pemakai  ponsel  pintar  di  Indonesia  mengalami  perubahan  setelah  krisis  ekonomi  yang disebabkan  oleh  pandemi  COVID-19.  Variabel  pengeluaran  bulanan  ponsel  pintar memiliki  korelasi  yang  tinggi  dengan  variabel  biaya  internet  bulanan  sebesar  0,72  dan variabel  pengeluaran  sisa  uang  memiliki  korelasi  yang  tinggi  dengan  atribut penghematan  sebesar  0,59.  Proses  selanjutnya  adalah  menerapkan  perhitungan  PCA  ke dataset  baru  untuk  mengurangi  dimensi  dataset.  Dari  proses  PCA,  frekuensi  variabel penggantian  ponsel  pintar  dan  pengeluaran  bulanan  ponsel  pintar  adalah  dua komponen  utama  yang  menyumbang  54%  dari  variasi.  Setelah  proses  PCA,  algoritma K-means  diterapkan  untuk  memvisualisasikan  cluster.

## HASIL DAN  PEMBAHASAN

## A. Hasil
Tiga  cluster  pengguna  smartphone  di  Indonesia  pasca  pandemi  COVID-19  dibuat menggunakan  algoritma  PCA  dan  K-Means  setelah  menghitung  dataset  dengan  12 pertanyaan  di  atas.  Cluster  ini  digambarkan  pada  Tabel  3  di  bawah  ini.  Kelompok  3 terdiri  dari  klien  telepon  seluler  yang  menghabiskan  lebih  banyak  uang  untuk  telepon selulernya  dibandingkan  klien  telepon  seluler  lainnya,  namun  kecenderungan  mereka untuk  menabung  dan  mengikuti  sumber  daya  cukup  tinggi.  Sementara  itu,  kelompok  2 terdiri  dari  klien  telepon  seluler  yang  menghabiskan  sedikit  uang  untuk  membeli telepon  seluler,  namun  kecenderungan  mereka  untuk  menabung  dan  menjaga  sumber daya  mereka  rendah.  Kelompok  terakhir  adalah  kelompok  1  yang  terdiri  dari  klien telepon  seluler  yang  mengeluarkan  pengeluaran  minimal  untuk  membeli  telepon selulernya,  namun  kecenderungan  mereka  untuk  berhemat  dan  menjaga  sumber dayanya tinggi.
Dari  total  803  responden  diperoleh  hasil  sebagai  berikut:  Sebanyak  31,5%  responden berada  pada  kelompok  1.  Sementara  itu,  27,4%  responden  berada  pada  kelompok  2  dan lebihnya  41,1%  responden  berada  pada  kelompok  3.  Dataset  baru  kemudian  dipecah menjadi  dua  bagian:  persiapan  dan  pengujian,  dengan  porsi  80%:20%.  Satu  set persiapan  yang  terdiri  dari  banyak  tes  yang  dipilih  secara  sembarangan  dari  indeks informasi  digunakan  untuk  membuat  model  ramalan,  sedangkan  seperlima  contoh
yang  tersisa  digunakan  sebagai  contoh  tunanetra  untuk  mensurvei  kekuatan  model ramalan.
Perhitungan  AI  pesanan  KNN  yang  dicoba  dalam  eksplorasi  ini  dapat  membangun model  AI  yang  layak  dengan  konsekuensi  pengujian  ketepatan,  akurasi,  tinjauan,  dan skor  F1 lebih  dari  80%.
Variabel Klaster 1 Klaster 2 Klaster 3 Umur Muda Tua Muda Biaya pulsa ponsel pintar Rendah Rendah Tinggi Biaya pulsa untuk  internet Rendah Rendah Tinggi Kuota internet untuk  media sosial Rendah Tinggi Rendah Menjaga kondisi keuangan Tinggi Rendah Tinggi Menabung sisa uang Tinggi Rendah Tinggi

## 1. Penilaian kredit menggunakan data pemakaian ponsel pintar
Menurut  Lima  Ciri  model  kredit,  lima  parameter  harus  dipertimbangkan  ketika menentukan  kelayakan  kredit  calon  nasabah.  Persyaratan  tersebut  adalah  Kapasitas, Permodalan,  Karakter,  Kondisi,  dan  Jaminan  (Alfat  et  al.,  2019).  Bank  umum  sering mengandalkan  personel  pengendalian  risiko  yang  sangat  subjektif  untuk  menilai  risiko kredit  dari  aplikasi  pinjaman  (He  et  al.,  2020).  Namun,  metode  penilaian  kredit tradisional  bermasalah  karena  berbagai  alasan  karena  mereka  tidak  secara  akurat menggambarkan karakteristik  ekonomi  peminjam  yang tidak didanai.
Kedua,  mereka  tidak  cukup  siap  secara  berkala  untuk  memperhitungkan perkembangan  terbaru  dalam  kehidupan  peminjam.  Ketiga,  hal-hal  tersebut  tidak dapat  diakses  dengan  mudah  dan  cepat  serta  dengan  biaya  yang  murah  (Lainez,  2021). Björkegren  dan  Grissen  sukses  memberikan  jalan  keluar  dari  permasalahan  yang dihadapi  oleh  penduduk  negara  berkembang  di  Amerika  Selatan  dengan menggunakan  sumber  data  alternatif,  seperti  riwayat  pemakaian  ponsel  pintar  yang dapat  menunjukkan  kelayakan  kredit  pada  pemakai  ponsel  pintar  yang  sebelumnya tidak  memiliki  rekening  bank  karena  kurangnya  riwayat  keuangan  formal  (Björkstén  et al.,    2016).  Di  sisi  lain,  MobiScore  membuktikan  bahwa  data  pemakaian  ponsel  pintar dapat  dimanfaatkan  untuk  membangun  profil  kredit  yang  handal  seperti  yang disediakan  oleh  lembaga  kredit  tradisional  dengan  menggabungkan  data  demografis dan  catatan  detail  panggilan  (CDR)  dengan  data  kartu  kredit  dari  lembaga  keuangan  di negara tersebut  (Tereso  et al., 2019).

## 2. Algoritma PCA
Metode  pembelajaran  mesin  ini  sering  diterapkan  untuk  tujuan  pengurangan
dimensi  dan  merepresentasikan  subruang  pada  sekumpulan  besar  dataset.  Variabel linier  independen  dalam  sekumpulan  besar  dataset  juga  memiliki  potensi  berkorelasi dihasilkan  dari  proses  transformasi  orthogonal  pada  PCA  (Migenda  et al., 2019).

## 3. Algoritma K-means
Langkah-langkah  algoritma  K-means  ditunjukkan  di  bawah ini
Langkah  1:  Memilih  jumlah  klaster  k  dari  himpunan  data  n  objek  data  untuk menentukan  pusat  klaster.
Langkah  2:  Hitung    jarak  antara  setiap  objek  data  dalam kumpulan data  i, di mana i = 0,1,2,... k-1 dan semua  k pusat  klaster  c dengan  j, di  mana j = 0,1,2,.. K-1.
Langkah 3: Nilai  masing-masing  pusat  klister  j dievaluasi  kembali.
Langkah  4:  Mengulang  kembali  Langkah  2  dan  3,  Jika  tidak  jadi  perubahan  pada pusat  klister.

## 4. Algoritma KNN
Perhitungan  KNN  merupakan  perhitungan  pembelajaran  lamban  yang  sangat berharga,  dengan  alasan  bahwa  pada  kenyataannya  hampir  semua  informasi  berguna tidak  mengikuti  dugaan  hipotetis  yang  dibuat.  Kebanyakan  perhitungan  pembelajaran apatis  -  khususnya  KNN  -  mengejar  pilihan  berdasarkan  keseluruhan  dataset  persiapan (Mukid  et  al.  2018).  Karakterisasi  K-tetangga  terdekat  biasanya  didasarkan  pada  jarak Euclidean  antara  pengujian  dan  pengujian  persiapan  yang  telah  ditentukan.  Pemikiran penting  dari  perhitungan  K-NN  adalah  bahwa  setiap  kali  titik  perkiraan  lain  muncul,  k tetangga  terdekatnya  dipilih  dari  informasi  persiapan.  Kemudian,  pada  titik  tersebut, ekspektasi  titik  baru  dapat  menjadi  normal  dari  k  terbalik  tetangga  terdekatnya  (Zhang dan Wang 2016).

## 5. Penelitian Terkait
Penelitian  tentang  keakuratan  informasi  telepon  seluler  dalam  mengharapkan keandalan  klien  telah  menemukan  bahwa  cara  berperilaku  moneter  yang  tepat  dan konstan  yang  tercantum  dalam  informasi  telepon  seluler  dapat  membantu mengembangkan  lebih  lanjut  informasi  kesehatan  keuangan  klien  (Shema,  2019). Dengan  menggabungkan  informasi  keuangan  dari  lembaga  keuangan  di  negara  yang sama  dengan  catatan  demografis  dan  rincian  panggilan  (CDR),  Mobiscore,  sebuah organisasi  kredit  mikro  Karibia,  mampu  mengurangi  gagal  bayar  hampir  setengah  dari total  kredit  (Pedro  et  al.,  2015),  sementara  penelitian  memanfaatkan  CDR  dan  informasi yang  diperoleh  dari  ponsel  klien  bersama  dengan  informasi  kerangka  penilaian  kredit standar untuk mengungguli metodologi penyaringan permohonan kredit, meningkatkan  siklus  penentuan,  dan  waktu  (Andreoni  et  al.,  2017).  Pemeringkatan kredit  menggunakan  data  CDR  dapat  dianalisis  dengan  factor  jaringan  sosial  individu seperti  umur,  gender,  suku,  Bahasa,  kondisi  ekonomi,  dan  kondisi  wilayah
(Óskarsdóttir  et  al.,  2019).  Penelitian  penilaian  kredit  yang  dilakukan  oleh  De  Cnudde et  al.  dengan  mengambil  informasi  dari  data  jaringan  pertemanan  akun  Facebook menghasilkan  temuan  bahwa  pengguna  yang  aktif  berinteraksi  memiliki  kemungkinan terprediksi  daripada  pengguna  tidak  aktif, (Óskarsdóttir  dkk.,  2019).

## SIMPULAN
Konsekuensi  dari  eksplorasi  ini  memberikan  perkiraan  kesehatan  finansial  klien telepon  seluler  di  Indonesia  pasca  pandemi  virus  Corona  dengan  menggunakan perhitungan  KNN  AI.  Sebanyak  803  responden  ikut  serta  dalam  menjawab  12 pertanyaan  yang  terdiri  dari  tiga  klasifikasi  kritis.  Menyinggung  perhitungan  PCA  dan K-simultan,  penelitian  kami  menunjukkan  bahwa  ada  tiga  kelompok  pengguna  telepon seluler  di  Indonesia  setelah  pandemi  virus  Corona.  Kemudian  perhitungan  KNN  AI menghasilkan  empat  uji  eksekusi  yaitu  uji  ketepatan,  akurasi,  review,  dan  skor  F1. Hasil  uji ketepatan  0,84, uji akurasi  0,85, uji review  0,84, uji skor  F1 0,84.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfat,  L.,  Rizkinia,  M.,  Sari,  R.  F.,  &  Romano,  D.  M.  (2019).  Feature  Selection  of  Credit Score  Factor  Based  on  Smartphone  Usage  using  MCFS.  2019  4th  Technology Innovation  Management  and  Engineering  Science  International  Conference  (TIMES- ICON), 1–5.
Andreoni,  F.,  Zürcher,  C.,  Tarnutzer,  A.,  Schilcher,  K.,  Neff,  A.,  Keller,  N.,  Marques Maggio,  E.,  Poyart,  C.,  Schuepbach,  R.  A.,  & Zinkernagel, A. S. (2017). Clindamycin affects  group  A  Streptococcus  virulence  factors  and  improves  clinical  outcome.  The Journal of Infectious Diseases, 215(2), 269–277.
Björkstén,  K.  S.,  Bergqvist,  M.,  Andersén-Karlsson,  E.,  Benson,  L.,  &  Ulfvarson,  J.  (2016). Medication  errors  as  malpractice-a  qualitative  content  analysis  of  585  medication errors  by nurses  in Sweden.  BMC Health Services Research, 16(1), 1–8.
Hazra,  A.  (2017).  Using  the  confidence  interval  confidently.  Journal  of  Thoracic  Disease, 9(10), 4125.
He,  Q.,  Liu,  J.,  Wang,  S.,  &  Yu,  J.  (2020).  The  impact  of  COVID-19  on  stock  markets. Economic and Political Studies, 8(3), 275–288.
Jolliffe,  I.  T.,  &  Cadima,  J.  (2016).  Principal  component  analysis:  a  review  and  recent developments. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374(2065), 20150202.
Kartika,  H.  (2013).  Analisis  pengendalian  kualitas  produk  CPE  film  dengan  metode statistical  process  control  pada  PT. MSI. Jurnal Ilmiah Teknik Industri, 1(1), 50–58.
Kavitha,  K.  (2016).  Clustering  loan  applicants  based  on  risk  percentage  using  K-means clustering  techniques.  International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  Science and Software Engineering, 6(2), 162–166.
Kousayri,  H.  (2020).  Creditworthiness  Standards  between  Theory  and  Practice  (a  Field Study on the Syrian Commercial  Bank in Lattakia). Available at SSRN 3591460.
Martínez  Sánchez,  J.  F.,  &  Pérez  Lechuga,  G.  (2016).  Assessment  of  a  credit  scoring system  for  popular  bank  savings and credit. Contaduría y Administración, 61(2), 391– 417.
Migenda,  N.,  Möller,  R.,  &  Schenck,  W.  (2019).  Adaptive  dimensionality  adjustment  for online  “principal  component  analysis.”  Intelligent  Data  Engineering  and  Automated Learning–IDEAL 2019: 20th International Conference, Manchester, UK, November 14–16, 2019, Proceedings, Part I 20, 76–84.
Mousavian  Anaraki,  S.  A.,  Haeri,  A.,  &  Moslehi,  F.  (2021).  A  hybrid  reciprocal  model  of PCA  and  K-means  with  an  innovative  approach  of  considering  sub-datasets  for  the improvement  of  K-means  initialization  and  step-by-step  labeling  to  create  clusters with  high interpretability.  Pattern Analysis and Applications, 24(3), 1387–1402.
Muhyiddin,  M.,  &  Nugroho,  H.  (2021).  A  year  of  Covid-19:  A  long  road  to  recovery  and acceleration  of  Indonesia’s  development.  Jurnal  Perencanaan  Pembangunan:  The Indonesian Journal of Development Planning, 5(1), 1–19.
Mukid,  M.  A.,  Widiharih,  T.,  Rusgiyono,  A.,  &  Prahutama,  A.  (2018).  Credit  scoring analysis  using  weighted  k  nearest  neighbor.  Journal  of  Physics:  Conference  Series, 1025(1), 12114.
Pratiwi,  A.,  &  Wahyono,  B.  (2017).  The  Pemanfaatan  Pusat  Layanan  Kesehatan (Puslakes)  Universitas  Negeri  Semarang.  HIGEIA  (Journal  of  Public  Health  Research and Development), 1(4), 49–60.
Rizwan,  M.  S.,  Ahmad,  G.,  &  Ashraf,  D.  (2020).  Systemic  risk:  The  impact  of COVID-19. Finance Research Letters, 36, 101682.
Shema,  A.  (2019).  Effective  credit  scoring  using  limited  mobile  phone  data.  Proceedings of  the  Tenth  International  Conference  on  Information  and  Communication  Technologies and Development, 1–11.
Sri  Handini,  M.  M.,  &  Erwin  Dyah  Astawinetu,  M.  M.  (2020).  Teori  portofolio  dan  pasar modal Indonesia. Scopindo  Media  Pustaka.
Tereso,  A.,  Ribeiro,  P.,  Fernandes,  G.,  Loureiro,  I.,  &  Ferreira,  M.  (2019).  Project management  practices  in  private  organizations.  Project  Management  Journal,  50(1), 6–22.