Mei 2022

## Penerapan Metode Modified K-Nearest Neighbor Pada Pengklasifikasian Status Pembayaran Kredit Barang Elektronik dan Furniture
Selsa Amelia 1 , Memi Nor Hayati 2 , Surya Prangga 3
1,2,3 Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas MIPA Universitas Mulawarman, Indonesia e-mail: selsapanjaitan@gmail.com

## ABSTRAK
Klasifikasi  merupakan  serangkaian  proses  pembentukan  model  dari  suatu  objek  ke  dalam  kelompok untuk  memprediksi  kelas  dari  suatu  objek  yang  belum  diketahui  sebelumnya. Modified  K-Nearest Neighbor (MK-NN)  merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  pengembangan  dari  algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)  yang  menambahkan  proses  validitas  serta weight  voting (pembobotan)  untuk mengatasi  tingkat  akurasi  rendah  dari  algoritma  K-NN.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hasil pengklasifikasian status pembayaran kredit barang elektronik dan furniture serta tingkat akurasi klasifikasi  pada  metode  MK-NN.  Data  yang  digunakan  adalah  data  debitur  PT.  KB  Finansia  Multi Finance Tahun 2020 dengan status pembayaran kredit lancar dan tidak lancar serta menggunakan 7 variabel  bebas  yaitu  usia,  jumlah  tanggungan,  lama  tinggal,  pendapatan,  masa  kerja,  besar pembayaran  kredit,  dan  lama  peminjaman  kredit.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh nilai akurasi sebesar 84,61% dengan K optimal yaitu K = 5 pada proporsi 90% : 10%.
Kata Kunci: Klasifikasi, K-Nearest Neighbor , Modified K-Nearest Neighbor , Kredit.

## ABSTRACT
Classification is a series of process of forming a model of an object into groups to predict the class of an object that has not been known before. Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) is one of the classification methods developed from the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm which adds a process of validity and weight voting to overcome the low level of accuracy of the K-NN algorithm. This study aims to determine the  results  of  classifying  credit  payment  status  for  electronic  goods  and  furniture  as  well  as  the accuracy of the classification using the MK-NN method. The data used is debtor data for the 2020 KB Finansia  Multi  Finance  Company  with  current  and  non-current  credit  payment  status  and  uses  7 independent  variables,  namely  age,  number  of  dependents,  length  of  stay,  income,  years  of  service, amount of credit payments, and length of loan. Based on the research that has been done, an accuracy value of 84.61% is obtained with optimal K, namely K = 5 at a proportion of 90%: 10%.
Keywords: Classification, K-Nearest Neighbor, Modified K-Nearest Neighbor, Credit.

## 1.  PENDAHULUAN
Klasifikasi  adalah  salah  satu  teknik  dari data  mining yang  melihat  atribut  dari  kelompok  data yang sudah didefinisikan sebelumnya. Atribut-atribut tersebut dapat digunakan sebagai variabel dalam penentuan kelas suatu objek baru. Tujuan dari klasifikasi yaitu untuk menentukan kelas dari  suatu  objek  yang  belum  diketahui  kelasnya  dengan  akurat  (Imanda,  Hidayat,  &  Furqon, 2018).  Algoritma  K-NN  merupakan  salah  satu  metode  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mencari  solusi  dari  permasalahan  klasifikasi  data  terhadap  objek  berdasarkan  nilai  K  atau tetangga  terdekatnya.  Metode  K-NN  memerlukan  ukuran  jarak  untuk  menentukan  kedekatan suatu objek yang terdapat pada data testing berdasarkan dengan tetangga terdekat yang dimiliki (Saxena,  Khan,  dan  Singh,  2014).  Akan  tetapi,  metode  K-NN  memiliki  beberapa  kelemahan dalam  penentuan  nilai  K  yang  menyebabkan  rendahnya  kinerja  akurasi  yang  dihasilkan  oleh metode K-NN. Oleh karena itu, beberapa penelitian telah dilakukan dalam hal untuk perbaikan
Selsa Amelia, dkk.
96
metode  K-NN,  baik  dari  segi  akurasi  maupun  dari  segi  optimasi  nilai  K,  sehingga  terbentuklah algoritma Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN). Modified  K-Nearest  Neighbor (MK-NN)  merupakan  pengembangan  dari  metode  K-NN  yang bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  tingkat  akurasi  yang  rendah  pada  algoritma  K-NN. Algoritma MK-NN menambahkan dua prosedur dalam melakukan klasifikasi yaitu proses validasi dari  data training serta  proses  pembobotan  terbesar  ( weight  voting )  dari  tetangga  terdekatnya ( nearest  neighbor ).  Validasi  dan  bobot  terbesar  yang  dimiliki  oleh  MK-NN  mampu  mengatasi kelemahan  dari  klasifikasi  berdasarkan  jarak  terdekat  sehingga  metode  MK-NN  jauh  lebih unggul dibandingkan metode algoritma K-NN (Parvin, Alizadeh, & Bidgoli, 2008).
Seiring  berjalannya  waktu,  meningkatnya  kebutuhan  manusia  akan  barang  dan  jasa menimbulkan pembiayaan akan kebutuhan juga semakin meningkat. Kebutuhan manusia yang semakin  meningkat  mengakibatkan  semakin  banyak  pula  lembaga  keuangan  dari  sektor perbankan  terbentuk  khususnya  perusahaan  pembiayaan  konsumen.  Penyaluran  kredit merupakan  salah  satu  permasalahan  atau  kendala  yang  sering  muncul  pada  perusahaan pembiayaan  konsumen  karena  terdapat  banyak  persyaratan  yang  harus  dipertimbangkan sebelum pendanaan tersebut disalurkan kepada debitur. Permasalahan dalam penyaluran kredit menyebabkan kredit tidak lancar dari debitur sehingga menimbulkan kerugian dan resiko yang berdampak  pada  lembaga  pembiayaan  bukan  bank  itu  sendiri.  Banyaknya  resiko  kredit  yang tidak lancar memungkinkan suatu perusahaan pembiayaan konsumen harus lebih bijak dalam memilih  debitur  yang  akan  dibantu  pembiayaannya  sehingga  tidak  membuat  perusahaan mengalami  kerugian  yang  besar.  Oleh  karena  itu,  tahap  analisis  menggunakan Modified  K- Nearest Neighbor dapat memprediksi karakteristik calon debitur yang mengajukan permohonan kredit.

## 2.  METODE PENELITIAN
Data  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dari  data  debitur  dari  PT.  KB  Finansia Multi Finance Bontang Tahun 2020 yang terdiri dari 133 data debitur. Variabel penelitian yang digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  dari  variabel  terikat  ( Y )  yaitu  status  pembayaran  kredit yang memiliki dua kategori status pembayaran yakni kredit lancar dan kredit tidak lancar serta terdapat  7  variabel  bebasnya  ( X )  yakni  usia  debitur,  jumlah  tanggungan,  lama  tinggal,  masa kerja, pendapatan, besar pembayaran, dan lama peminjaman.
Tahapan analisis yang digunakan pada penelitian ini yakni sebagai berikut:
1. Melakukan analisis statistika deskriptif.
2. Melakukan standarisasi data pada semua variabel.
3. Melakukan pengacakan data.
4. Melakukan pembagian data training dan data testing berdasarkan proporsi.
5. Penentuan nilai k-fold cross validation.
6. Penentuan jumlah data dalam subset.
7. Menghitung jarak Euclid antar data training dan data testing .
8. Melakukan klasifikasi berdasarkan tertangga terdekat.
9. Memilih nilai K optimal berdasarkan proporsi.
10. Menghitung jarak Euclid antar data training .
11. Menghitung validitas pada data training .
12. Menghitung weight voting.
13. Menghitung akurasi ketepatan prediksi.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum mengenai Status Pembayaran Kredit
Gambaran data debitur berdasarkan status pembayaran kredit menggunakan analisis statistika deskriptif.  Tahapan  statistika  deskriptif  dalam  penelitian  ini  menggunakan software  R yang dapat dijelaskan pada Gambar 1 sebagai berikut.
Lancar= 63.158% Tidak Lancar= 36.842% Status Pembayaran Kredit
Gambar 1 Persentase Status Pembayaran Kredit Gambar 1 dapat  diketahui  bahwa  terdapat  84  debitur  yang  memiliki  status  pembayaran  kredit lancar  dengan  persentase  63,16%  dan  sisanya  terdapat  49  debitur  yang  memiliki  status pembayaran  kredit  tidak  lancar  dengan  persentase  36,84%.  Dari  data  tersebut  dapat  dilihat bahwa  secara  keseluruhan  data  debitur  dengan  status  pembayaran  kredit  lancar  lebih  banyak dibandingkan debitur dengan status pembayaran kredit tidak lancar.

## Standarisasi Data
Standarisasi data dilakukan agar semua variabel berada dalam jangkauan yang sama sehingga proporsi  pengaruh  pada  fungsi  klasifikator  dapat  seimbang.  Proses  standarisasi  data  hanya dilakukan  pada  seluruh  variabel  bebas.  Hasil  standarisasi  data  dapat  dilihat  pada  Tabel  1 sebagai berikut.
Tabel 1 Data Hasil Standarisasi Sampel DB-1 L 1,41 -0,04 -0,89 -0,61 0,39 -0,29 0,37 DB-2 TL 0,10 -0,63 -0,26 -0,46 -0,54 -0,25 -0,41 DB-3 L -0,12 1,16 0,20 -0,90 -0,84 -0,27 -1,18 DB-4 L -1,54 -1,23 0,65 -0,90 -0,84 -0,43 0,37 DB-133 L 1,41 1,16 0,38 2,03 -0,23 -0,28 0,11

## Pengacakan Data
Pengacakan  data  pada  bertujuan  agar  semua  data  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk menjadi  data training dan  data testing .  Selain  itu,  pengacakan  data  juga  dilakukan  agar  hasil klasifikasi  terpercaya  serta  ketika  dilakukan  pengacakan  lagi  hasil  klasifikasi  yang  didapatkan tetap. Adapun hasil pengacakan data dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2 Hasil Pengacakan Data Sampel DB-96 TL 1,74 -0,04 -0,26 3,94 0,39 0,25 2,16 DB-25 L 1,74 -0,04 1,57 -0,46 0,39 -0,43 -1,95 DB-133 L 1,41 1,16 0,38 2,03 -0,23 -0,28 0,11 DB-98 L -0,45 -1,23 -0,80 -0,46 0,39 -0,26 -1,18 DB-7 L 1,41 1,16 0,65 1,74 0,39 0,25 -0,41 Pembagian Data Training dan Data Testing
Penelitian  ini  menggunakan  3  proporsi  dalam  pembagian  data training dan  data testing yaitu 50% : 50%, 70% : 30%, dan 90% : 10%. Data yang berada pada urutan pertama akan digunakan menjadi  data training dan  sisanya  akan  menjadi  data testing . Peneliti  menggunakan  proporsi 90% : 10% sebagai contoh dalam menguraikan perhitungan analisis. Penggunaan proporsi 90% : 10%  menandakan  bahwa  90%  dari  hasil  pengacakan  data  pada  urutan  pertama  akan  menjadi
Selsa Amelia, dkk.
98
data training dan  10%  sisanya  akan  menjadi  data testing .  Sedemikian  sehingga,  diperoleh  120 data training dan 13 data testing.
Penentuan Nilai k-fold Cross Validation k-fold  cross  validation merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  mengetahui  rata-rata keberhasilan  dengan  cara  melakukan  perulangan  tiap subset dari  pengacakan  data  yang didapat.  Penggunaan k dilakukan  dalam  pembagian  sebuah  himpunan  secara  acak  yang  akan menjadi subset. Tahapan k - fold  cross  validation diawali  dengan  membagi  data  sejumlah k-fold pada  ukuran  yang  sama,  kemudian  proses training dan testing dilakukan  sebanyak k kali. Peneliti  menggunakan  10- fold  cross  validation sehingga  jumlah fold yang  diperlukan  yaitu sebanyak  10 fold. Penggunaan  10 fold tersebut  akan  membentuk  sebuah subset sedemikian sehingga  jumlah subset yang  digunakan  sebanyak  10 subset. Sebagai  contoh,  pada fold ke-1 terdapat 9  kombinasi subset yang  berbeda  sebagai  data training dan  sisanya  terdapat  1 subset sebagai data testing , selanjutnya proses training dan testing dilakukan sampai fold ke-10.
Penentuan Jumlah Data dalam Subset Setelah  menentukan k pada k-fold  cross  validation yakni  10- fold  cross  validation ,  maka dilakukan perhitungan jumlah data yang akan diamati dari masing-masing subset . Perhitungan jumlah  data  dalam subset hanya  menggunakan  banyaknya  data training dari  proporsi  yang ditentukan yaitu misalnya pada proporsi 90% : 10% dengan jumlah data training sebanyak 120 serta  nilai k-fold  cross  validation yang  ditentukan  yaitu  10- fold  cross  validation .  Jumlah  data dalam subset yang diperoleh yaitu sebanyak 12 data pengamatan dan dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3 Hasil Penentuan Jumlah Data dalam Subset Subset Sampel Jumlah Sampel Subset 1
DB-96 TL
12 DB-25 L DB-133 L DB-5 L
Subset 2 DB-1 L
12 DB-15 L DB-104 L
DB-13 TL
Subset 10 DB-42 L 12
DB-60 L DB-52 L DB-72 TL
Perhitungan Jarak Euclid antar Data Training dan Data Testing Penelitian  ini  menggunakan k-fold  cross  validation yaitu  10- fold  cross  validation sedemikian sehingga  1 subset akan  berlaku  sebagai  data testing dan subset lainnya  sebagai  data training . Setiap subset memiliki  giliran  untuk  dijadikan  sebagai  data testing contohnya,  ketika subset 1 dijadikan sebagai data testing maka subset 2, subset 3 sampai dengan subset 10 akan menjadi data training .  Peneliti  menggunakan  data testing ke-1  dari subset 1  (DB-96)  sebagai  contoh dalam melakukan proses perhitungan jarak Euclid yaitu sebagai berikut.
= 4,97
99
= 5,58
= 6,36
Perhitungan jarak Euclid dilakukan hingga dilakukan hingga subset 10 sebagai data testing dan subset 1, subset 2, sampai dengan subset 9 sebagai data training yakni data testing ke-12 (DB- 72) berasal dari subset 10 dengan data training ke-108 (DB-68) berasal dari subset 9

## Klasifikasi Berdasarkan Nilai K (Tetangga Terdekat)
Jarak  Euclid  untuk  setiap  data testing diurutkan  dari  jarak  yang  paling  dekat  sampai  dengan jarak  yang  paling  jauh.  Kemudian,  tiap  data testing akan  diklasifikasikan  berdasarkan  nilai  K yakni  K=1,  K=3,  K=5,  K=7,  dan  K=9.  Batas  K-NN  menyatakan  batas  K  yang  menggambarkan jumlah tertangga terdekat yang menjadi acuan untuk menentukan kategori pada variabel terikat. Sebagai  contoh,  jika  K  awal  yang  digunakan  yakni  1  atau  1-NN  maka  hanya  maka  hanya menggunakan 1 tetangga terdekat atau rank pertama dalam menentukan kelas dari data testing , jika K awal yang digunakan adalah 3 atau 3-NN maka hanya menggunakan 3 tetangga terdekat atau rank pertama  sampai  ketiga  dalam  menentukan  kelas  dari  data testing ,  dan  seterusnya sampai batas K awal adalah 9 atau 9-NN. Peneliti menggunakan data testing ke-1 dari subset 1 (DB-96) sebagai contoh dalam melakukan penentuan hasil klasifikasi data testing . Jumlah data testing pada subset 1  pada  perhitungan  ini  yakni  terdapat  12  data testing dengan  108  data training yang dapat dilihat pada Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4 Hasil Pengurutan Jarak Euclid 108 Data Training Terhadap Data Testing ke-1 dari Subset 1 (DB-96) Rank Data Training Data Testing ke-1 dari subset 1 (DB-96) Batas K-NN Hasil Klasifikasi Data Testing Sampel Klasifikasi 1 DB-75 L 2,67 1-NN L 2 DB-62 L 3,01 3 DB-52 L 3,29 3-NN L 108 DB-74 L 6,60 Hal tersebut dilakukan hal yang sama pada data testing ke-2 dari subset 1 (DB-25), data testing ke-3  dari subset 1  (DB-133),  sampai  dengan  data testing ke-12  dari subset 10  (DB-72)  untuk mendapatkan hasil klasifikasi data testing tiap subset .

## Pemilihan Nilai K Optimal Berdasarkan Proporsi Terbaik
Pemilihan  nilai  K  optimal  dan  proporsi  terbaik  dapat  dilakukan  dengan  melihat  nilai  akurasi yang  dihasilkan  dari  masing-masing subset. Perhitungan  akurasi  diawali  dengan  menghitung akurasi tiap subset berdasarkan nilai K dengan menggunakan kemudian dilakukan perhitungan rata-rata  akurasi  masing-masing subset. Adapun  contoh  hasil  perhitungan  akurasi menggunakan 1-NN dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut.
Tabel 5 Akurasi Perbandingan Hasil Klasifikasi pada Subset 1 Data Testing Klasifikasi berdasarkan Nilai K Klasifikasi Pada Data Asli (Y) 1 3 5 7 9 DB-96 L* L* L* L* L* TL DB-25 TL* TL* L L L L DB-5 L L L L L L Prediksi Benar 5 7 9 6 7 0,42 0,58 0,75 0,50 0,58
Selsa Amelia, dkk.

## 100
Berdasarkan  Tabel  5  dapat  dilihat  bahwa  sel  dengan  angka  yang  diberi  tanda  (*)  memiliki perbedaan  klasifikasi  dengan  klasifikasi  pada  data  aslinya.  Penggunaan  batas  1  tetangga terdekat (1-NN) terdapat 5 data debitur yang tepat diklasifikasikan. Penggunaan batas 3 tetangga terdekat  (3-NN)  terdapat  7  data  debitur  yang  tepat  diklasifikasikan,  dan  seterusnya  hingga penggunaan  batas  9  tetangga  terdekat  (9-NN)  untuk  sehingga  mendapat  hasil  klasifikasinya. Hasil  klasifikasi  yang  benar  (prediksi  tepat)  masing-masing  nilai  K  akan  dihitung  jumlahnya kemudian  dilanjutkan  dengan  menghitung  akurasi  hasil  klasifikasi  dari subset 1.  Semakin banyak  jumlah  prediksi  klasifikasi  yang  tepat  maka  semakin  baik  juga  nilai  K  optimal  yang didapat untuk mengklasifikasikan kategori status pembayaran kredit. Langkah-langkah tersebut akan  dilakukan  hal  yang  sama  pada subset 2, subset 3,  sampai  dengan subset 10  untuk mendapatkan nilai akurasi tiap subset.
Setelah  diperoleh  akurasi  tiap subset , kemudian  dilakukan  perhitungan  rata-rata  keseluruhan nilai akurasi berdasarkan nilai K . Semua tahapan tersebut diterapkan juga pada 2 proporsi yang berbeda  yakni  pada  proporsi  50%  :  50%  dan  70%  :  30%.  Kemudian,  dilakukan  pemilihan proporsi terbaik dari 3 proporsi berdasarkan nilai akurasi tertinggi. Berikut ini merupakan nilai akurasi  dengan  10- fold  cross  validation dari  beberapa  proporsi  data training dan  data testing yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6 Percobaan Pembagian Data Training dan Data Testing dengan 10- fold cross validation Nilai K Proporsi 50%:50% 70%:30% 90%:10% 1 57,68% 51,5% 60,83% 3 52,2% 57,74% 58,32% 5 51,17% 55,48% 64,18% 7 53,05% 61,29% 61,67% 9 50,04% 51,74% 57,49%
Berdasarkan  Tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  nilai  akurasi  tertinggi  terdapat  pada  proporsi  90%  : 10%  yakni  pada  batas  5  tetangga  terdekat  (5-NN)  dengan  nilai  akurasi  sebesar  64,18%. Sedemikian  sehingga,  nilai  K  optimal  yang  digunakan  pada  analisis  selanjutnya  yaitu  K  =  5 dengan 120 data training dan data testing .
Perhitungan Jarak Euclid antar Data Training
Tahapan ini bertujuan untuk mendapatkan tetangga terdekat yang akan digunakan pada proses pencarian validasi data training . Pada penelitian kali ini, jarak Euclid dihitung berdasarkan 120 data training terhadap 120 data training . Peneliti menggunakan  data training ke-1 yaitu sampel pertama (DB-96) yang akan menjadi contoh dalam perhitungan jarak Euclid yang dapat dilihat sebagai berikut.
0
6,33
Perhitungan jarak Euclid dilakukan hingga data training ke-120 (DB-72) dengan data training ke- 120 (DB-72).  Setelah  dilakukan  perhitungan  jarak  Euclid  pada  data training ,  langkah selanjutnya yaitu  mengurutkan  jarak  Euclid dari  jarak  yang  paling dekat  sampai  dengan  jarak yang paling jauh. Berikut  adalah data rank jarak Euclid untuk data training ke-1 yaitu sampel pertama (DB-96) yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Penerapan Metode Modified K-Nearest Neighbor …
101
Tabel 7 Hasil Pengurutan Jarak Euclid 120 Data Training Terhadap Data Training ke-1 (DB-96) Rank Data Training Data Training ke-1 (DB- 96) Nilai K Hasil Berdasarkan Nilai K Sampel 1 DB-75 = 2,67 1 = 2,67 2 DB-62 = 3,01 = 3,01 3 DB-133 = 3,24 3 = 3,24 4 DB-52 = 3,29 = 3,29 5 DB-5 = 3,32 5 = 3,32 120 DB-118 = 7,61
Berdasarkan Tabel 7 dapat diketahui bahwa terdapat 120 jarak dalam perhitungan jarak Euclid untuk  data training .  Dalam  penelitian  ini,  karena  nilai  K  optimal  yang  didapat  dengan menggunakan 10- fold cross validation yaitu K = 5 maka jumlah tetangga terdekat akan diambil dari tetangga pertama sampai dengan tetangga kelima.
Validitas pada Data Training
Setelah dilakukan pengurutan jarak Euclid, selanjutnya dilakukan tahapan validitas. Nilai fungsi validitas diperoleh dari nilai kesamaan ( similiarity ) antara label kelas data training dengan label kelas jarak terdekat pada data training. Berdasarkan K optimal yang didapat sebelumnya yakni K = 5 maka jumlah tetangga yang terpilih dalam proses validitas ( H ) sebanyak 5 tetangga (5-NN). Perhitungan validitas pada data training dapat dilakukan dengan yakni sebagai berikut.
Perhitungan  validitas  data training dilakukan  hingga  data training ke-120 (DB-72).  Peneliti menggunakan  data training ke-1  yaitu  sampel  pertama  (DB-96)  sebagai  contoh  perhitungan validitas  data training .  Berikut  hasil  perhitungan  validitas  dengan  menggunakan  data training ke-1 (DB-96) pada Tabel 8.
Tabel 8 Hasil Perhitungan Validitas Data Training Nilai K Sampel Data Training Klasifikasi pada Data Asli Validitas(a) 1 DB-75 = 2,67 L
TL 0
0 DB-62 = 3,01 L TL 0 3 DB-133 = 3,24 L TL 0 DB-52 = 3,29 L TL 0 5 DB-5 = 3,32 L TL 0 Total 0
Selsa Amelia, dkk.

## 102
Berdasarkan Tabel 8 dapat diketahui bahwa secara keseluruhan dari kelima jarak data training , hasil  klasifikasi  jarak  pada  data training dengan  klasifikasi  jarak  terdekat  pada  data training berbeda (tidak  tepat)  maka  diperoleh  nilai  validitas  pada training ke-1  (DB-96)  yaitu  0.  Hal  ini dikarenakan secara keseluruhan klasifikasi data training dengan klasifikasi jarak terdekat pada data training tidak  sama  yakni  untuk  data training ke-65  adalah  label  kelas  TL  (kredit  tidak lancar)  sedangkan  data training pertama  adalah  label  kelas  L  (kredit  tidak  lancar).  Selanjutnya dilakukan hal yang sama proses perhitungan validitas pada data training ke-2, data training ke- 3, sampai dengan data training ke-120.

## Perhitungan
Weight Voting
Weight voting merupakan proses memasukkan nilai validasi data training serta perhitungan jarak Euclid  yang  telah  diperoleh  dengan  melihat  nilai  bobot  terbesar  berdasarkan  nilai  K  optimal. Perhitungan weight voting dilakukan sebagai contoh pada data testing ke-1 pada sampel ke-121 (DB-93) yakni sebagai berikut.
Perhitungan weight voting dilakukan hingga data training ke-120 (DB-72) dan data testing ke- 13 (DB-7).  Setelah  dilakukan  perhitungan weight  voting ,  maka  dilakukan  proses  pengurutan  nilai weight  voting dari  bobot  terbesar  sampai  dengan  bobot  terkecil  ( descending )  tiap  data testing berdasarkan  nilai  K  optimal  yaitu  K  =  5.  Kemudian  dilakukan voting kelas  berdasarkan  nilai weight  voting yang  bertujuan  untuk  memilih  klasifikasi  pada  data testing yang  paling  banyak muncul.  Berikut  nilai weight  voting untuk  data testing ke-1  pada sampel  ke-121  (DB-93) yang dapat dilihat pada Tabel 9 sebagai berikut.
Tabel 9 Hasil Pengurutan Nilai Weight Voting pada Data Testing ke-1 (DB-93) Data Training Data Testing ke-1 pada Sampel ke-121 (DB-93) Nilai K Hasil Klasifikasi Data Testing Klasifikasi Awal Data Testing ke-1 pada Sampel ke-121 (DB- 93) Sampel DB-74 = 0,43 1 L L
DB-11 = 0,42 L DB-98 = 0,38 3 L DB-4 = 0,37 L DB-18 = 0,34 5 L DB-8 = 0
Berdasarkan Tabel 9 diketahui bahwa DB-74 merupakan data training ke-91 yang terdekat dari data testing pertama ditandai dengan nilai bobot yang paling besar dibandingkan bobot lainnya. Secara  keseluruhan  dari  tetangga  pertama  sampai  dengan  tetangga  kelima,  hasil  prediksi klasifikasi pada data testing ke-1 (DB-93) adalah label kelas L (status pembayaran kredit lancar). Selanjutnya dilakukan hal yang sama tahapan weight voting (bobot) pada data testing ke-2, data testing ke-3, sampai dengan data testing ke-13 (DB-7).
103

## Akurasi Prediksi MK-NN
Setelah  diperoleh  hasil  prediksi  klasifikasi  tiap  data testing ,  selanjutnya  melakukan perbandingan hasil klasifikasi dari metode MK-NN dengan klasifikasi data aslinya untuk semua percobaan 13 data testing . Berikut tabel hasil perbandingan klasifikasi yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 Hasil Perbandingan Klasifikasi Metode MK-NN Data Testing Prediksi MK-NN Klasifikasi Data Asli DB-93 L L DB-94 L L DB-99 TL TL DB-116 L L DB-29 TL TL DB-69 TL TL DB-31 L L DB-108 L L DB-77 TL TL DB-67 L* TL DB-59 L* TL DB-105 L L DB-7 L L
Berdasarkan  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  sel  yang  diberi  tanda  (*)  memiliki  perbedaan klasifikasi  dengan  klasifikasi  pada  data  aslinya.  Terdapat 2  debitur  tidak  tepat  diklasifikasikan dan  sisanya  terdapat  11  debitur  yang  tepat  diklasifikasian  pada  status  pembayaran  kredit barang elektronik dan furniture . Berikut perhitungan akurasi prediksi tepat dari metode MK-NN yaitu sebagai berikut.
Berdasarkan perhitungan akurasi dari metode MK-NN dengan menggunakan K optimal yakni K = 5  diperoleh  nilai  akurasinya  yaitu  sebesar  84,61%  yang  menggambarkan  bahwa  ketepatan klasifikasi dengan menggunakan 5 tetangga terdekat (5-NN) pada proporsi 90% : 10% sebagian besar data testing memiliki kesamaan hasil kasifikasi dengan klasfikasi dari data aslinya. Metode MK-NN  dapat mengklasifikasikan  status  pembayaran  kredit  yakni  dari  9 debitur  yang  memiliki status  pembayaran  kredit  lancar,  terdapat  7  debitur  yang  tepat  diklasifikasikan  dan  sisanya terdapat  2  debitur  yang  tidak  tepat  diklasifikasikan.  Dari  4  debitur  yang  memiliki  status pembayaran kredit tidak lancar, terdapat 4 debitur yang tepat diklasifikasikan.

## 4.  SIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Metode  klasifikasi  dengan  menggunakan Modified  K-Nearest  Neighbor (MK-NN)  dalam memprediksi status pembayaran kredit barang elektronik dan furniture di PT. KB Finansia Multi Finance tahun 2020 berdasarkan proporsi 90% : 10% dengan K optimal yakni K = 5 diperoleh 11 debitur  yang  tepat  diklasifikasikan  dan  sisanya  terdapat  2  debitur  yang  tidak  tepat diklasifikasikan.  Adapun  nilai  akurasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  MK-NN  yakni sebesar 84,61%.

## Saran
Dalam  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  nilai k-fold lainnya  pada k-fold  cross validation .  Selain  itu  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi  seperti  halnya Genetic  Modified  K- Nearest Neighbor (GMK-NN), Support Vector Machine (SVM), Artificial Neural Network (ANN), atau metode  pengklasifikasian  lainnya.  Selain  itu,  dapat  dikembangkan  dengan  menggunakan  data yang memiliki lebih dari dua kategori pada variabel terikatnya.
Selsa Amelia, dkk.

## 104

## DAFTAR PUSTAKA
Fernanda,  S.I.,  Ratnawati,  D.E.,  &  Adikara  P.P.  (2017).  Identifikasi  Penyakit  Diabetes  Melitus Menggunakan  Metode  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN). Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer . Vol. 1 No. 6, 507-513.
Gorunescu,  F.  (2011). Data  Mining:  Concepts,  Models,  and  Techniques .  Verlag  Berlin  Heidelberg: Springer.
Han,  J.W,  Kamber,  M.  and  Pei,  J.  (2012). Data  Mining  Concepts  and  Techniques  3rd  Edition .  San Fransisco: Morgan Kaufmann Publishers.
Imanda,  A.C,  Hidayat,  N.,  &  Furqon,  M.T.  (2018).  Klasifikasi  Kelompok  Varietas  Unggul  Padi Menggunakan  Modified  K-Nearest  Neighbor. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer . 2(8), 2392-2399.
Mustafa. (2014). Perancangan Aplikasi Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Bagi Mahasiswa Baru Dengan Teknik  Data  Mining  (Studi  Kasus  :  Data  Akademik  Mahasiswa  STMIL  Dipanedgara). Citec Jurnal . 1(3).
Pandie,  E.  S.  Y.  (2012).  Implementasi  Algoritma  Data  Mining  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Dalam Pengambilan Keputusan Pengajuan Kredit. Jurnal Ilmu Komputer Universitas Nusa Cendana.
Parvin, H., Alizadeh, H., & Minati, B. (2010). A Modification  on  K-Nearest  Neighbor Classifier. Global Journal of Computer Science and Technology , 10 (14), 37- 41.
Rodiyansyah,  S.F  dan  Winarko,  E.  (2013).  Klasifikasi  Posting  Twitter  Kemacetan  Lalu  Lintas  Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification. Jurnal Universitas.
Saxena, K., Khan, Z., and Singh, S. (2014). Diagnosis  of Diabetes Mellitus  using K  Nearest  Neighbor Algorithm. International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCST), 2(4), 36- 43.