## PENERAPAN ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR DALAM MEMPREDIKSI KELAYAKAN PENERIMAAN KARTU KREDIT PADA BANK CIMB NIAGA
Eferoni Ndruru 1 , Taronisokhi Zebua 2
STMIK Budi Darma, Medan, Sumatera Utara, Indonesia.
1 ronindruru@gmail.com , 2 taronizeb@gmail.com

## ABSTRACT
Credit card application is a financial facility that allows a person or business entity to borrow money to buy a  product  and  pay  it  back  within  a  specified  time.  Credit  card  manufacture  often  experiences  risk  in providing credit, both moderate, good and very good risk, due to lack of data analysis and lack of attention. So the purpose of this study is to analyze the risks that often occur in making credit cards. And provide efficient  solutions.  In  solving  this  problem,  it  is  necessary  to  apply  the  method.  The  method used  in this study is Nearest Neighbor. The Nearest Neighbor algorithm is an approach to finding cases by calculating the proximity between new cases (testing data) and old cases (training data), which is based on matching the weights of a number of existing features. Therefore, it can be applied in analyzing old customer data with data new so that comparisons can be made whether or not it is eligible to receive credit. The results obtained in this study are the results of testing systems and methods by producing a level of risk.
Keyword : Data Mining, Grouping, clustering

## I. PENDAHULUAN
Pada dunia perbankan pemberian kartu kredit kepada nasabah merupakan hal yang sulit dan dengan resiko yang  sangat  tinggi.  Dalam  pengajuannya,  harus analisis  data  yang  jelas  dan  tidak  pernah mengalamami  masalah  ke  bank  yang  lain.    Dan berkas  yang  meyakinkan  pihak  bank  untuk memberikan  kartu  kredit  seperti  data  pekerjaan, penghasilan perbulan,  tempat tinggal usia dan masih banyak yang perlu dipertimbang oleh bagian analisis bank. Oleh karna itu banyak nasabah yang gagal dan pihak  bank  salah  untuk  menganalisis  sehingga mengakibatkan  kerugian  yang  besar  seperti  macet, lari  nasabah.  Maka  dengan  masalah  tersebut  perlu menggunakan  sistem  prediksi  yang  jelas  dan  yang bisa  dipercayai    kepada  bagian  analisis  bank.  maka dibangun  sistem  prediksi  penerapan  algoritma Nearest  Neighbor  dalam  memprediksi  kelayakan penerimaan kartu kredit.
Algoritma nearset neighbor adalah merupakan sebuah algoritma klasifikasi dan prediksi terhadap  sekumpulan  data  berdasarkan  sekumpulan data yang sudah terklasifikasi sebelumnya. Algoritma nearset neighbor ini  merupakan  metode data mining yang  dapat  meprediksi  dan  mengklasifikasikan data[1].
Data mining adalah suatu proses penambangan suatu informasi penting dari suatu data. Data mining sering digunakan dalam mengklasifikasikan  data  yang  besar  karena  mampu untuk mengubah data yang besar menjadi model ilmu pengetahuan yang baru

## II. METODE
Data  adalah  catatan  atas  kumpulan  fakta.  Data merupakan  bentuk  jamak  dari datum ,  berasal  dari bahasa Latin yang  berarti  "sesuatu  yang  diberikan".
Dalam  penggunaan  sehari-hari  data  berarti  suatu pernyataan  yang  diterima  secara  apa  adanya. Pernyataan  ini  adalah  hasil  pengukuran  atau pengamatan  suatu  variabel  yang  bentuknya  dapat berupa angka, kata-kata, atau citra. Dalam keilmuan (ilmiah), fakta dikumpulkan untuk menjadi data. Data kemudian  diolah  sehingga  dapat  diutarakan  secara jelas dan tepat sehingga dapat dimengerti oleh orang lain  yang  tidak  langsung  mengalaminya  sendiri,  hal ini  dinamakan  deskripsi.  Pemilahan  banyak  data sesuai  dengan  persamaan  atau  perbedaan  yang dikandungnya dinamakan klasifikasi[2].

## Metode Nearset Neighbor
Algoritma  Nearest  Neighbor  adalah  pendekatan untuk  mencari  kasus  dengan  menghitung  kedekatan antara  kasus  baru  testing  data)  dengan  kasus  lama (training  data),  yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan bobot dari sejumlah  fitur  yang ada.  Jenis algoritma Nearest Neighbor ada 2, yaitu:
1. 1-NN,  yaitu  pengklasifikasikan  dilakukan nterhadap 1 label data terdekat.
2. 2.  KNN,  yaitu  pengklasifikasikan  dilakukan terhadap k label data terdekat
3. Distance  Euclidean Distance sering digunakan untuk  menghitung  jarak.  Euclidean  Distance berfungsi menguji ukuran yang bisa digunakan sebagai  interpretasi  kedekatan  jarak  antara dengan> 1 [3].
KNN  adalah  suatu  metode  yang  menggunakan algoritma supervised dimana hasil dari query instance yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas dari  label  class  pada  KNN.  Tujuan  dari  algoritma KNN adalah mengklasifikasikan objek baru berdasarkan  atribut  dan  training  data  [1].  Algoritma
KNN bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance  ke  training  data  untuk  menentukan  KNN- nya.  Salah  satu  cara  untuk  menghitung  jarak  dekat atau  jauhnya  tetangga  menggunakan metode Euclidean dua obyek, Persamaan  merupakan rumus Euclidean  Distance[3].  Algoritma nearest  neighbor merupakan pendekatan  untuk mencari kasus dengan kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan  pada  kecocokan  bobot  sejumlah  fitur yang ada.  Metode ini mencari jarak terhadap tujuan dari  data  yang  telah  disimpan  sebelumnya.  Setelah didapatkan  jaraknya  kemudian  dicari  jarak  terdekat. Jarak terdekat tersebut yang digunakan untuk mencari identitas tujuan [3].
Adapun  rumus  yang  digunakan  dalam perhitungan  kedekatan  ( similarity )  adalah  sebagai berikut.(Oktaviani, dkk, 2011) :
𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑝𝑟𝑜𝑏𝑙𝑒𝑚, 𝑐𝑎𝑠𝑒)
= 𝑠1 ∗ 𝑤1 + 𝑠2 ∗ 𝑤2 + ⋯ + 𝑠𝑛 ∗ 𝑤𝑛
𝑤1 + 𝑤2 + ⋯ + 𝑤𝑛
Keterangan :
S = 𝑠𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦(𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑘𝑒𝑚𝑖𝑟𝑖𝑝𝑎𝑛)

## W = weght ( bobot yang diberikan )

## KREDIT
Kredit  merupakan  suatu  fasilitas  keuangan  yang memungkinkan  seseorang  atau  badan  usaha  untuk meminjam  uang  untuk  membeli  produk  dan membayarnya kembali dalam waktu yang ditentukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini, melakukan analisa kemiripan data antar hasil observasi atau pemohon memberikan data langsung  dan  hasil  wawancara  (interview)  terhadap pemohon  Dari  hasil  observasi  yang  telah  dilakukan pada  bank  CIMB  NIAGA  terdapat  data  kualitatif, yang  dimana  data  ini  merupakan  data  penilaian kelayakan  pemberian  kredit  kepada  nasabah.  Untuk mengukur  jarak  masing-masing  atribut,  perlu diberikan  bobot.  Bobot  yang  diberikan,  nilainya antara  0  dan  1,  dimana  0  menandakan  atribut  tidak berpengaruh  dan  1  menandakan  atribut  sangat
berpengaruh.  Pemberian  bobot  pada  masing-masing atribut dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 1 Bobot Masing-masing prediktor
No Atribut Bobot 1 Limit 0.8 2 Usia 0.8 3 Pekerjaan 0.8 4 Penghasilan Minimum Setahun 0.8 5 Jenis Kartu Kredit CIMB Niaga 0.6 6 Kondisi debitur 0.5 Kedekatan nilai atribut limit  di tunjukkan ditabel berikut :

## Tabel 2 klasifikasi nilai limit pengajuan
No Limit Nilai Bobot 1 5.000.000 100 0.8 2 20.000.000 80 3 50.000.000 60 4 10.000.000 50
Setelah  dilakukan  klasifikasi  pengajuan limit,  berikutnya  melakukan  kedekatan  atribut  limit yaitu dilihat pada tabel berikut :
Tabel 3 Kedekatan nilai atribut limit No 1 2 3 4 1 1 0.8 0.6 0.5 2 0.8 1 0.75 0.571 3 0.6 0.75 1 0.857 4 0.5 0.7 0.75 1
Kedekatan nilai atribut Usia  di tunjukkan pada tabel berikut ini  :
Tabel 4 Klasifikasi Usia No Usia Nilai Atribut Bobot 1 17 tahun 100 0.8 2 30 tahun 70 3 60 tahun 40 4 40 tahun 30
Setelah  dilakukan  klasifikasi  Usia,  berikutnya melakukan  pencarian  nilai  kedekatan  atribut  usia yaitu dilihat pada tabel berikut :
Tabel 5 kedekatan nilai atribut Usia
No 1 2 3 4 1 1 0.7 0.4 0.3 2 0.7 1 0.571 0.357 3 0.4 0.7 1 0.610 4 0.3 0.357 0.610 1
Kedekatan nilai atribut Pekerjaan  di tunjukkan pada tabel berikut ini  :
A B C D Kasus baru J1 J2 J3 J4

## Tabel 6 Klasifikasi Pekerjaaan
No Pekerjaan Nilai Atribut Bobot 1 Pegawai Swasta 100 0.8 2 Pegawai negeri 90 3 Wiraswasta 80 4 Mahasiswa 70 5 Ibu rumah tangga 60
Setelah  dilakukan  klasifikasi  Pekerjaan,  berikutnya melakukan  pencarian  nilai  kedekatan  atribut pekerjaan yaitu dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 7 Kedekatan nilai atribut pekerjaan
No 1 2 3 4 5 1 1 0.9 0.8 0.7 0.6 2 0.9 1 0.889 0.778 0,667 3 0.8 0.889 1 0.875 0.75 4 0.7 0.778 0.875 1 0.857 5 0.6 0.667 0.75 0.857 1
Kedekatan nilai atribut Penghasilan   ditunjukkan pada tabel berikut ini  :

## Tabel 8 Klasifikasi penghasilan
No Penghasilan Minimum/tahun Nilai Bobot 1 36.000.000 100 0.8 2 60.000.000 70
3 90.000.000 40 4 300.000.000 60 5 450.000.000 50
Setelah  dilakukan  klasifikasi  Pekerjaan, berikutnya  melakukan  pencarian  nilai  kedekatan atribut pekerjaan yaitu dapat dilihat pada tabel berikut :

## Tabel 9 Kedekatan nilai atribut penghasilan
No 1 2 3 4 5 1 1 0.7 0.4 0.6 0.5 2 0.7 1 0.571 0,667 0.556 3 0.4 0.875 1 0.75 0.625 4 0.7 0.778 0.875 1 0.714 5 0.6 0.667 0.75 0.5 1
Kedekatan nilai atribut Jenis kartu   di tunjukkan pada tabel berikut ini  :
Tabel 10  klasifikasi Jenis kartu kredit No Atribut Nilai Bobot 1 CIMB Niaga classic 100 0,6 2 CIMB Niaga Gold 70 3 CIMB Niaga Platinum 60 4 CIMB Niaga Infinite 50 5 CIMB Niaga World 40
Setelah  dilakukan  klasifikasi  jenis  kartu  kredit, berikutnya  melakukan  pencarian  nilai  kedekatan atribut jenis kartu kredit yaitu dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 11 Kedekatan nilai atribut jenis kartu kredit No 1 2 3 4 5 1 1 0.7 0.6 0.5 0.4 2 0.7 1 0,667 0,667 0.556 3 0.6 0.875 1 0.75 0.625 4 0.5 0.778 0.875 1 0.714 5 0.4 0.667 0.75 0.5 1
Kedekatan nilai atribut Jenis  kondisi debitor di tunjukkan pada tabel berikut ini

## Tabel 12 klasifikasi kondisi debitor
No Atribut kondisi debitor Nilai Bobot 1 Cukup Baik 100 0,6 2 Baik 70 3 Sangat Baik 40
Setelah  dilakukan  klasifikasi  Kondisi  Debitur, berikutnya melakukan pencarian nilai kedekatan atribut  Kondisi  Debitur  yaitu  dilihat  pada  tabel berikut :
Tabel 13 kedekatan nilai atribut kondisi debitur
No 1 2 3 1 1 0.7 0.4 2 0.7 1 0.571 3 0.4 0.571 1
Setelah menentukan kedekatan nilai  atribut dari masing-masing atribut prediktor, Tabel 14 Sample Data trainining No Limit Usia Pekerjaan Penghasilan /tahun Jenis Kartu Kredit Kondisi Debitor Resiko 1 5.000.00 30 Pegawai swasta 36.000.000 CIMB Niaga classic Cukup baik Sedang 2 20.000.00 40 wiraswata 90.000.000 CIMB Niaga Platinum Baik Tinggi 3 10.000.000 60 Pegawai Swasta 300.000.000 CIMB Niaga infinite Sangat baik rendah
Misalkan  ada  kasus  baru  pada  data  testing  dengan nilai  atribut  seperti  pada  Tabel  17.  Kasus  baru tersebut  akan  dihitung  kedekatannya  dengan  kasus lama yang terdapat pada data training table 14.

## Tabel 15 Data testing
No Pengajuan Limit Usia   Pekerjan   Peng hasilan Kondisi Debitor 4 10.000.000 17 Pegawai swasta 300.000. 000 baik Perhitungan  kedekatan kasus baru pada   data testing pada
Tabel 18 dengan 3 kasus lama pada data training pada Tabel 4.17, yaitu: 1. Kedekatan kasus baru dengan kasus nomor 1
Tabel 16 Kasus 1 No Atribut Nilai atribut kasus nomor 1 Nilai atribut kasus baru Kedek atan (a) Bobot (b) 1 Limit 10.000.000 10.000.000 1 0.8 2 Usia 60 17 0.5 0.8 3 Pekerjaan Pegawai Swasta Pegawai Swasta 1 0.8 4 Penghasilan Minimum Setahun 36.000.000 300.000.000 0.6 0.8 5 Jenis Kartu Kredit CIMB Niaga CIMB Niaga infinite CIMB Niaga world 0.5 0.6 6 Kondisi debitur Sangat baik baik 0.571 0.6
Dari tabel diatas, dapat dihitung kedekatan kasus baru dengan kasus nomor 1, dengan cara : Similarity = ((a1*b1)+(a2*b2)+(a3*b3)+(a4*b4)+(a5*b5)+(a6*b 6)) / (b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7) Similarity=((1*0.8)+(0.5*0.8)+(1*0.8)+(0.6*0.8)+(0 .5*0.6)+(0.571*0.6)) / (0.8+0.8+0.8+0.8+0.6+0.6) Similarity = 0.70968

## 2. Kedekatan kasus baru dengan kasus nomor 2

## Tabel 17 Kasus 2
No Atribut Nilai atribut kasus nomor 1 Nilai atribut kasus baru Kedekatan (a) Bobot (b) 1 Limit 5.000.00 10.000.000 0.5 0.8 2 Usia 30 17 0.7 0.8 3 Pekerjaan Wiraswata Pegawai Swasta 0.8 0.8 4 Penghasilan Minimum Setahun 36.000.000 300.000.000 0.6 0.8 5 Jenis Kartu Kredit CIMB Niaga CIMB Niaga classic CIMB Niaga world 0.714 0.6 6 Kondisi debitur Cukup baik baik 0.4 0.6
Kedekatan kasus baru dengan kasus nomor 3
Dari tabel diatas, dapat dihitung kedekatan kasus baru dengan kasus nomor 3, dengan cara :
Similarity = ((a1*b1)+(a2*b2)+(a3*b3)+(a4*b4)+(a5*b5)+(a6*b
6)) / (b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7)
Similarity=((0.5*0.8)+(0.7*0.8)+(0.8*0.8)+(0.6*0.8) +(0.714*0.6)+(0.4*0.6)) / (0.8+0.8+0.8+0.8+0.6+0.6) Similarity = 0.62464.
Tabel 17 Data Kasus 3 N o Atribut Nilai atribut kasus nomor 1 Nilai atribut kasus baru Kedekatan (a) Bobot (b) 1 Limit 20.000.00 10.000.000 0.75 0.8 2 Usia 40 17 0.3 0.8 3 Pekerjaan wiraswata Pegawai Swasta 0.8 0.8 4 Penghasilan Minimum Setahun 90.000.000 300.000.000 0.875 0.8 5 Jenis Kartu Kredit CIMB Niaga CIMB Niaga Platinum CIMB Niaga world 0.75 0.6 6 Kondisi debitur Baik baik 1 0.6 Similarity = ((a1*b1)+(a2*b2)+(a3*b3)+(a4*b4)+(a5*b5)+(a6*b
6)) / (b1+b2+b3+b4+b5+b6+b7)
Similarity=((0.75*0.8)+(0.3*0.8)+(0.8*0.8)+(0.875* 0.8)+(0.75*0.6)+(1*0.6)) / (0.8+0.8+0.8+0.8+0.6+0.6)
Similarity = 0.73409
Melihat  dari  ke  tiga  kasus  tersebut,  maka yang mempunyai nilai tertinggi adalah kasus ketiga, melihat dari kasus yang tertinggi bahwa kasus itulah yang  merupakan  kasus  yang  terdekat  dengan  kasus baru.  Berarti  yang  mendekati  dengan  kasus  baru adalah  kasus  ke  tiga.  Maka  klasifikasi  resiko pemberian  kartu  kredit  pada  kasus  baru  adalah Rendah

## Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi, dilakukan dengan beberapa langkah yaitu sebagai berikut
1. Pembobotan berikut ini adalah merupakan tahap awal penginputan data pada form pembobotan setiap atribut dapat dilihat pada tabel berikut.

## Gambar 2 Pembobotan
2. Klasifikasi atribut
berikut ini adalah proses klasifikasi atribut, dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Gambar 3 Klasifikasi
3. Data Training
Berikut  ini  merupakan  data  training  yang  akan dilakukan perhitngan kedekatan  terhadap kasus baru. Dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 4 Data training
4. Data Testing
Data testing merupakan kasus baru yang akan menjadi kedekatan atribut, adapat dilihat pada gambar berikut ini ;
Gambar 5 Data testing
5. Hasil kedekatan
Berikut  ini  merupakan  tampilan  hasil  kedekatan kasus  setelah  dilakukan  pendekatan  dari  kasus  baru dengan  kasus  lama,  dapat  dilihat  tabel  berikut  ini  ;

## Gambar 6 kedekatan kasus
6. Tampilan Hasil
Berikut hasil hasil keseluruhan dan tampilan form keseluruhan , dapat dilihat pada gambar berikut ini

## Gambar 7 Tampilan hasil

## PENUTUP
Berdasarkan  uraian  dari  penelitian  diatas,  dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Pada hasil proses prediksi kelayakan penerimaan kartu kredit pada bank  CIMB  niaga  selama  ini masih belum akurat
2. Algoritma Nearest Neighbor mampu memberikan  solusi  untuk    mempredikasi kelayakan  penerimaan  kartu  kredit  pada  bank CIMB Niaga
3. Penggunaan aplikasi prediksi kelayakan penerimaan kartu kredit pada CIMB Niaga lebih efesien dan efektf.
Berdasarkan kelemahan dan kelebihan dari penelitian ini, maka dibrikan saran sebagai berikut:
1. Agar lebih mudah untuk melakukan analisis data nasabah lebih baik membangun aplikasi berbasis android.
2. Di  sarankan  kepada  penelitian  berikutnya  agar dapat  menggunakan  metode  yang  lainnya  yang ada dalam data mining.
1. Diharapkan  untuk  pengembangan  aplikasi  yang lebih  efesien  dengan    metode  yang  lain  dalam melakukan prediksi kelayakan nasabah.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  S.  Lubis,  “Data  Mining  Pengarsipan  Dokumen Berdasarkan Kontrak Kerja Dengan Metode Alphabetic,” Inf.  dan  Teknol.  Ilm. ,  vol.  4,  no.
September, pp. 161–166, 2014.
[2] H.  D.  Honesqi,  “Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Menentukan  Tingkat  Persetujuan  Kartu  Kredit,” J. Teknoif ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  57–62,  2017,  doi: 10.21063/jtif.2017.v5.2.57-62.
[3] R.  L.  Angga  Ginanjar  Mabrur,  “PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI Program Studi  Teknik  Informatika  Jurnal  Komputer  dan Informatika ( KOMPUTA ),” J. Komput. dan Inform. , vol. 1, pp. 53–57, 2012.
[4] E.  Ndruru,  “Pemanfaatan  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Seleksi  Pkw  Terbaik  Dengan Metode Aras Pada Lpk2-Pascom Medan,” vol. I, no. 2, pp. 26–34, 2019.
[5] M.  Reza  Noviansyah,  T.  Rismawan,  D.  Marisa Midyanti,  J.  Sistem  Komputer,  and  F.  H.  MIPA
Universitas Tanjungpura Jl Hadari Nawawi, “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Indeks  Cuaca Kebakaran  Berdasarkan  Data  Aws  (Automatic Weather  Station)  (Studi  Kasus:  Kabupaten  Kubu Raya),” J. Coding, Sist. Komput. Untan , vol. 6, no. 2, pp. 48–56, 2018.
[6] E.  Ndruru,  “Penerapan  Algoritma  C4  .  5  dalam Memprediksi  Dampak  Kebakaran  Hutan  bagi Kesehatan,” 2019.
[7] M. Ridwan, H. Suyono, and M. Sarosa, “Penerapan Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier,” Eeccis , vol. 7, no. 1, pp. 59–64, 2013, doi: 10.1038/hdy.2009.180.
[8] P. Studi, T. Industri, F. Teknik, U. Mulawarman, and N.  Neighbour,  A  Suryani  ,  Deasy  Kartika  Rahayu Kuncoro  , Lina Dianati Fathimahhayati pemasaran . Distribusi dapat diartikan s,” vol. 6, no. 1, pp. 41–49, 2018.
[9] T.  I.  Barokah  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Aplikasi Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu  Kredit Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Di Bank Bni  Syariah  Surabaya,” Komputa    J.  Ilm.  Komput. dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  36–43,  2019,  doi: 10.34010/komputa.v8i1.3047.
[10]  P. T. J. Putera, W. Ode, N.  Kadir, and B. Pramono, “Penerapan data,” vol. 5, no. 1, pp. 97–104, 2019.
[11]  E.  Ndruru  and  T.  Zebua,  “Application  of  Text Message Held in Image Using Combination of Least Significant Bit Method and One Time Pad,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 4, p. 323, 2019, doi: 10.22146/ijccs.46401.
[12]  E.  Ndruru,  “Penerapan  Metode  Certainty  Factor Dalam  Mendiagnosa  Penyakit  Cacar  Pada  Kulit Manusia,” J. Armada Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 10– 22, 2019, doi: 10.36520/jai.v3i1.44.