## EVALUASI KINERJA ALGORITMA K-NN MENGGUNAKAN K-FOLD CROSS VALIDATION PADA DATA DEBITUR KSP GALIH MANUNGGAL
Agung Nugroho 1 , Agit Amrullah 2*
1 Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta
2 Informatika, Universitas Amikom Yogyakarta email : agit@amikom.ac.id 2*
Abstrak: Bisnis simpan pinjam di era sat ini semakin banyak beredar di masyarakat, baik itu online maupun konvensional. Banyak juga perusahaan penyedia jasa simpan pinjam kepada para konsumen atau nasabahnya atau disebut sebagai debitur yang  kurang  mempertimbangkan  kemampuan  nasabahnya  dalam  mengembalikan  uang  pinjamannya.  Sebenarnya  banyak algoritma yang mampu dimanfaatkan dalam mengatasi atau memprediksi seorang debitur tersbut nantinya layak untuk diberi pinjaman  atau  tidak.  Salah  satunya  adalah  algoritma k-nearest  neighbour ,  dimana  algorima  ini  nantinya  akan  melakukan klasifikasi  varibel  dasar  penilaian  seorang  debitur.  Sudah  banyak  juga  algoritma  k-nn  diterapkan  ke  sistem  pendukung keputusan memprediksi seorang debitur itu layak memperoleh pinjaman atau atau tidak disebuah bank maupun di koperasi simpan pinjam. Akan tetapi, akurasi algoritma k-nn hasilnya berbeda-beda di beberapa kasus yang sudah ada. Kali ini, pada penelitian ini algoritma k-nn akan dicaritahu seberapa besar akurasinya menggunakan k-fold Cross Validation jika diterapkan kedalam sample data Debitur di KSP Galih manunggal. Hasil dari k-fold cross validation nantinya bisa mengetahui rata-rata keberhasilan dari suatu sistem dengan cara melakukan perulangan dengan mengacak atribut masukan sehingga sistem tersebut teruji untuk beberapa atribut input yang acak. Hasil dari kinerja algoritma k-nearest neighbour yang digunkan pada pendukung keputusan  penentuan debitur  pada  KSP  Galih  manunggal  menggunakan  metode k-fold  Cross Validation memberikan  hasil 93%. Dengan demikian implementasi algoritma k-nn memberikan rekomendasi akurasi yang tinggi.
Kata Kunci : algoritma, validasi, klasifikasi, koperasi, data mining
Abstract: The savings and loan business in this current era is increasingly  circulating in society, both online and offline or conventionally. There are also many companies that provide savings and loan services to their consumers or customers or are referred to as debtors who do not consider the ability of their customers to repay their loans. In fact, there are many algorithms that can be used to overcome or predict whether a debtor will be eligible to be given a loan or not. One of them is the k -nn algorithm, where this algorithm will later classify the basic variables of a debtor's assessment. There have also been many k- nn algorithms applied to decision support systems to predict whether a debtor is eligible for a loan or not at a bank or savings and loan cooperative. However, the accuracy of the k-nn algorithm results differ in several existing cases. This time, in this study, the k-nn algorithm will find out how much accuracy it has using the k-fold Cross Validation if it is applied to the Debtor data sample at KSP Galih manunggal. The results of the k-fold cross validation will later be able to find out the average success of a system by repeating it by randomizing the input attributes so that the system is tested for several random input attributes.. The results of the performance of the k-nearest neighbor algorithm used in decision support for determining debtors at KSP Galih manunggal using the k-fold Cross Validation method give a result of 93%. Thus the implementation of the k-nn algorithm provides high accuracy recommendations.
Keywords : algorithms, testing, data mining, classification, validation

## PENDAHULUAN
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Agung  Nugroho  (2019),  algoritma  K-NN  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  memprediksi kemampuan  calon  kreditur  untuk  membayar pinjaman  [1].  Namun,  penelitian  tersebut  dilakukan pada data debitur dari bank, sehingga perlu dilakukan penelitian lebih lanjut pada data debitur dari koperasi simpan  pinjam  seperti  KSP  Galih  Manunggal.  Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi  kinerja  algoritma  K-NN  pada  data debitur  KSP  Galih  Manunggal  menggunakan  teknik K-Fold  Cross  Validation untuk  memastikan  hasil prediksi yang akurat dan dapat diterapkan pada data debitur yang baru.
Koperasi  Simpan  Pinjam  (KSP)  Galih Manunggal  beralamatkan  di  JL.  Raya  kaliabu, Salaman, Kaliabu, Ngampel, Kaliabu, Kec. Salaman,
Kabupaten  Magelang  bergerak  dibidang  simpan pinjam. Dalam menjalankan bisnisnya terutama pada proses peminjaman dana ke nasabah atau debiturnya KSP Galih Manunggal mempunyai variable-variabel penilaiannya sendiri. Adapun variable penilaian yang digunakan  adalah  penghasilan  perbulan  debitur, pekerjaan  debitur,  nilai  jaminan  debitur,  jumlah tanggungan  keluarga  debitur,  pendidikan  terakhir debitur,  usia  debitur,  dan  status  pernikahan.  Dari variabel-variabel  penilaian  diatas  KSP  Galih manunggal mempertimbangkan keputusannya dalam memberikan  pinjaman  kepada  debiturnya.  Tentunya variabel-variabel  yang  digunakan  mempunyai  bobot prioritas yang berbeda-beda.
Ada  penelitian  terdahulu  yang  berjudul “Implementasi  Algoritma K-Nearest  Neighbor Dalam Memprediksi  Potensi Calon  Kreditur Di Ksp Galih Manunggal”. Penelitian yang sudah dilakukan
bertujuan  membantu  KSP  Galih  Manunggal  dalam mengambil  keputusan  menentukan  debitur  mana yang  layak  diberikan  pinjaman  berdasarkan  hasil perhitungan  k-nearest  neighbour  terhadap  data riwayat  debitur  lama  dan  calon  debitur  berdasarkan nilai kedekatannya [1].
Penelitian  ini  merupakan  lanjutan  dari penelitian  terdahulunya.  Dimana  pada  penelitian sebelumnya  hasil  implementasi  algoritma  k-nearest neighbour  yang  dimanfaatkan  untuk  memprediksi potensi calon debitur belum menghitung akurasi dari kinerja  algoritmanya.  Pada  penelitian  ini  akan berfokus  mencari  tahu  seberapa  akurat  algoritma  k- nearest neighbour dalam memberikan hasil klasifikasi terhadap dataset yang digunakan. Dengan menggunakan metode evaluasi k-fold cross validation ,  diharapkan  mampu  mengetahui  akurasi algoritma tersebut.
K-fold Cross-Validatio n adalah proses dimana dataset  dipecah  menjadi  sejumlah K  fold dan digunakan  untuk  mengevaluasi  kemampuan  model saat  diberikan  data  baru. K mengacu  pada  jumlah kelompok sampel data dibagi menjadi. Misalnya, jika ada nilai k adalah 5, maka validasi silangdilakukan 5 kali  lipat.  Setiap  lipatan  digunakan  sebagai  set pengujian pada satu titik dalam proses[2].

## TINJAUAN PUSTAKA
Ada beberapa jurnal terdahulu yang dijadikan penulis  sebagai  rujukan  dalam  penelitian  ini.  Yang pertama  ada  penelitian  dari  Huzain  Azisa  dkk  yang berjudul  "Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross- validation  pada  Data  Pasien  Pengidap  Penyakit Jantung".    Penelitian  tersebut  membahas  tentang penerapan algoritma k-NN dan metode crossvalidation  pada  dataset  pasien  cardiovascular dan non cardiovascular menggunakan 11 atribut (age, gender,  height,  dll.)  dengan  jumlah  1000  record. Proses  yang  dilakukan  yaitu  dengan  membagi  rasio simulasi  dataset  20:80,  50:50,  dan  80:20,  dengan penerapan  k-fold=10  dan  klasifikasi  menggunakan algoritma k-nn dengan nilai k=2 sampai k=900. Hasil akhir  penelitian  tersebut  menghasilkan  akurasi  82% pada rasio  dataset  50:50,  dengan presisi  recall 82%, dan  f-measure  80%  pada  nilai  k=13.  Pada  rasio dataset  20:80  menghasilkan  akurasi  87%,  dengan rincian  recall  sebanyak  97%,  dan  f-measure  92% pada k=3. Pada rasio dataset 80:20 diperoleh akurasi 91%, recall 92%, dan f-measure 72% pada k=5 [3].
Penelitian  terdahulu  selanjut  ada  dari  Linda Mardiana  dkk  yang  berjudul  Analisis  Diskriminan Dengan K  Fold  Cross  Validation Untuk  Klasifikasi Kualitas  Air  Di  Kota  Pontianak.  Pada  penelitian tersebut  menggunakan  data  primer  sebanyak  42 sampel  air  dikota  Pontianak  dengan  variabel dependen  yang  diperoleh  dari  hasil  perhitungan indeks  pencemaran  yang  dibagi  menjadi  2  kategori yaitu  tercemar  dan  tercemar  sedang.  Sedangkan variabel  independennya  adalah  fluoride,  kesadahan, nitrat,  dan  DO.  Proses  penelitian  ini  adalah  dengan
menerapkan metode k-fold cross validati on terhadap variabel  dependen  untuk  menguji  nilai  normal multivariat  dan  kesamaan  matriks  dari  varian- kovarian,  kemudain  melakukan  klasifikasi  analisis diskriminan.  Dari  hasil  perhitungan  model  yang digunakan  diperoleh  nilai  D2=-3,500+0,087x2 dengan  nilai  apparent  error  rate  (APER)  terendah 0,21 pada eksperimen kedua [4].
Penelitian terdahulu selanjutnya yang digunakan  sebagai  rujukan  ada  dari  dari  Ritham Tuntun  dkk  yang  berjudul  "Analisis  Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi dengan Menggunakan Metode K-Fold  Cross  Validation ".  Penelitian tersebut  membahas  tentang  akurasi  dari  2  algorima data  mining  klasifikasi  yaitu  algoritma  k-nearest neigbour  dan  algoritma  C4.5  dengan  memanfaatkan metode k-fold cross validation. Data yang digunakan pada  penelitian  tersebut  adalah  150  data  public  iris dengan  membagi  3  klas  yaitu  iris-setosa,  iris- versicolor, dan iris-virginoica. Hasil dari evaluasi k- fold  crossvalidation  terhadap  2  algoritma  yang digunakan adalah 95,33% presisi dengan nilai recall sebanyak  95,33%  pada  evaluasi  algoritma  k-NN. Sedangkan  untuk  algoritma  C4.5  menghasilkan akurasi  sebanyak  96%,  dengan  rincian  presisi sebanyak 93,52%, dan recall sebanyak 94,44%[5].
Gambaran  tentang  perkembangan  terbaru dalam penggunaan k-fold cross validation dan variasi teknik yang digunakan untuk meningkatkan akurasi, mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  kelas,  dan mengoptimalkan evaluasi pada data dengan karakteristik  khusus  masih  terus  digali  dan dimanfaatkan.  Berikut  ada  beberapa  jurnal  yang digunakan penulis sebagai referensi untuk memecahkan permasalahn yang dihadapi.  Penelitian yang dilakukan oleh Jaka Tirta Samudra Komparasi 3 Metode  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Pada Prediksi Kenaikan Jabatan, Pada model penelitian ini menggunakan  tiga  model  dari  Naïve  Bayes,  K- Nearest  Neighbor,  dan  Neural  Network  dengan mengambil dataset langsung dari hasil analisis, untuk itu  dilakukan  analisis  pada  setiap  aspek  untuk mengetahui  hasil  klasifikasi  nilai  yang  digunakan pada evaluasi menggunakan validasi 5-Fold, 10-Fold, dan Cross Validatio 20-Fold sehingga diperoleh hasil identifikasi  pada  klasifikasi  promosi  dengan  nilai akurasi tertinggi 76,6%, nilai F1 tertinggi 67,8%, nilai presisi  tertinggi  sebesar  65,9%,  dan  nilai  recall tertinggi sebesar 76,6% [6].
Algoritma K-Nearest  Neigbour  (k-nn) adalah algoritma  data  mining  klasifikasi  yang  menghitung jarak nilai kedekatan terpendek untuk mengklasifikasikan suatu dataset baru dengan data set lama  untuk  mengukur  kemiripannya.  Tahapan algoritma  k-nn  didapat  dari  prose  pembelajaran (learning)  pada  data  record  terdahulu  yang  sudah dipilih  melalui  proses  klasifikasi  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  baru  dengan  hasil  yang  belum diketahui  nilainya.  Pada  algoritma  k-nn,  data  baru akan diklaifikasikan sesuai kedekatan atau kemiripan
terhadap  data  yang  sudah  mempunyai  pola.  Misal pola data sudah ditentukan sebanyak 5 data terdekat, nilai  tersebut  akan  dinyatakan  dengan  k.  Sebagai contoh  nilai  k=1  maka  kasus  tersebut  hanya  akan diklasifikasikan  kedalam  1  data  pola.  Jika  nilai  k=5 maka data baru akan diklasifikasikan dengan 5 data pola yang mempunyai nilai jarak kemiripan terdekat. Ilustrasi  nilai  k=1,  k=2,  dan  k=5  bisa  digambarkan pada gambar 1 berikut ini[7][8].
Gambar 1. Ilustrasi k-nearest neighbour [7]
Ilustrasi  algoritma  k-nearest  neighbour. Lingkaran hijau adalah sampel yang akan diklasifikasikan,  kotak  biru  dan  segitiga  merah menggambarkan sampel dari dua kelas yang berbeda di  dalam  training  set.  Jika  K  adalah  3,  maka  3 tetangga  terdekat  (digambarkan  dengan  lingkaran hitam  dengan  garis  padat)  akan  menentukan  kelas mana  yang  akan  ditugaskan  untuk  sampel  yang dianalisis. Jika K adalah 5, 5 tetangga terdekat akan diperhitungkan  (digambarkan  dengan  lingkaran hitam dengan garis putus-putus)[9].
Secara  umum  untuk  mendefinisikan jarak antara dua objek x dan y, digunakan rumus jarak Euclidean, seperti terlihat pada persamaan (1)  berikut ini.
𝐷𝑥𝑦 = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1)[1]
Mining  classification  rule adalah  tahapan menentukan suatu kasus kedalam kelas yang sudah di tentukan  sebelumnya.  Proses  klasifikasi  dimulai dengan  membuat  aturan  klasifikasi  menggunakan sejumlah  data  sebagai  acuan.  Dalam  proses klasifikasi  dibutukan  data  training  atau  data  yang sudah  diketahui  kelas  datanya  untuk  dijadikan sebagai  model  pemikiran[10][11].  Selanjutnya menentukan  data  baru  untuk  dilakukan  pengujian dengan data yang sudah diketahui kelas datanya. Dari hasil  pengujian  ini  akan  didapat  sebuah  nilai  yang bisa  sebagai  acuan  prediksi  suatu  kasus.  Proses klasifikasi  k-nn  bisa  dilihat  pada  ilustrasi  gambar berikut.
Proses klasifikasi sendiri terdiri dari beberapa tahapan yaitu ; seleksi data, cleaning data, pembagian kelas,  pembobotan  nilai  atribut,  dan  dilanjutkan  uji coba  dataset  menggunakan  algoritma  k-nearest neighbour. Seleksi data bertujuan untuk menentukan dataset mana saja yang akan digunakan sebagai data
sample.[3] Menggunkan rumus probability sampling. Persamaan rumus probability sampling menggunakan perhitungan Slovin, yang ditunjukkan pada persamaan (2) berikut ini;
𝑛 = 𝑁 𝑁.𝑒 2 +1 (2)[1]
N= total sample N=Jumlah populasi data E=toleransi kesalahan(10%)
Cleaning  Data  dilakukan  bertujuan  untuk membuang  data  pada  dataset  lama  yang  tidak memberikan  pengaruh  terhadap  hasil  seleksi.  [4] Proses  cleaning  data  berpedoman  pada  aturan  dan variabel  syarat  pada  suatu  kasus.  Pembagian  kelas bertujuan  untuk  menentukan  data  training  atau dataset lama untuk ditentukan kelas mana yang cocok sesuai predictornya sesuai nilai komponen pada data predictor.  Pembobotan  Nilai  Atribut  dilakukan bertujuan  untuk  menentukan  bobot  dari  setiap variabel  penentu.  Pembobotan  ini  menggnakan metode Rank  Order  Centroid (ROC).  Metode  ROC memberikan  pembobotan  pada  atribut  penilaian sesuai prioritas[12]. Persamaan pembobotan menggunakan
metode ROC dirumuskan menggunakan  perhitungan  seperti  pada  persamaan (3) berikut ini;
Wk = 1/k ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑛=1 (3)[12]
Metode  evaluasi n-fold  Cross  Validation digunakan  untuk  mengetahui  nilai  rata-rata  dari kinerja  suatu  algorima.  Metode  ini  akan  melakukan perulangan  dengan  melakukan  pengacakan  terhadap atribut/variable  penentu  dari  suatu  algoritma  untuk memperoleh hasil yang teruji. Metode ini melakukan pembagian  terhadap  sejumlah  data  sebanyak  n-fold yang sudah ditentukan. Untuk memberikan hasil yang maksimal  disaran  membagi  dataset  menjadi  10-fold cross validation dalam suatu model.[6][13]
Vol. 5 No. 2, Mei 2023, hlm. 294 – 300
Metode Cross  Validation adalah  suatu teknik evaluasi yang digunakan dalam pembangunan model  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  pada  data yang  tidak  terlihat  oleh  model  sebelumnya[14]. Adapun alur penelitian yang disusun dalam penelitian ini digambarkan dalam gambar 2 berikut:
Gambar 2. Alur Penelitian [5]
Langkah-langkah  untuk  melakukan  metode Cross  Validation pada  implementasi  algoritma K- Nearest Neighbor (KNN) untuk memprediksi potensi calon  kreditur  di  KSP  Galih  Manunggal  adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi  masalah,  studi  literatur,  dan melakukan    pengumpulan  data  untuk persiapan  data  pelatihan  dan  data  validasi yang  akan  digunakan.  Data  pelatihan  akan digunakan  untuk  melatih  model  KNN  dan data  validasi  akan  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja model.
2. Menentukanentukan  parameter  yang  akan digunakan  dalam  algoritma  KNN,  seperti jumlah  tetangga  terdekat  (K),  metrik  jarak, dan lain-lain.
3. Membagi  data  pelatihan  menjadi  beberapa bagian  dengan  ukuran  yang  sama.  Ukuran bagian  yang  dipilih  dapat  bervariasi tergantung  pada  jumlah  total  data  yang dimiliki. Setelah itu, tentukan data pelatihan dan data validasi yang akan digunakan untuk setiap iterasi.
4. Melatih  model  KNN  menggunakan  data pelatihan  yang  telah  dibagi  pada  setiap iterasi.  Setelah  itu,  gunakan  model  yang telah dilatih untuk melakukan prediksi pada data validasi.
5. Evaluasi  kinerja  model  pada  data  validasi dengan  menggunakan  metrik  evaluasi disetiap iterasi.
6. Mengkalkulasi rata-rata kinerja model pada setiap iterasi. Ini akan memberikan estimasi kinerja model yang lebih stabil dan akurat.
7. Tuning parameter - Jika kinerja model masih kurang,  maka  lakukan  tuning  parameter seperti mengubah nilai K, atau menggunakan metrik jarak yang berbeda.
8. Setelah kinerja model dianggap cukup baik, gunakan  model  KNN  pada  data  yang  tidak terlihat  sebelumnya  untuk  melakukan prediksi potensi calon kreditur di KSP Galih
Manunggal.

## METODE
k-fold  cross  valition adalah  cara  yang  efektif untuk menggabungkan pemilihan fitur dan penyetelan  parameter  pembelajaran  mesin  untuk melatih  model  prediksi  yang  optimal.  Dalam pendekatan k-fold  Cross  Validation ,  data  dibagi menjadi  k  lipatan  luar  dan  kemudian  lipatan  dalam dibuat di setiap set pelatihan luar untuk memilih fitur, menyetel parameter, dan melatih model. Menggunakan  sarang  bagian  dalam  membatasi kebocoran  informasi  antara  lipatan  luar  yang  dapat menyebabkan  pemilihan  fitur,  dan  akibatnya  sarang bagian  dalam  mencegah  perkiraan  kesalahan  k-fold Cross  Validation lipatan  luar  yang  bias  untuk  data independen.  Namun, k-fold  Cross  Validation bersarang  standar  sangat  intensif  secara  komputasi karena  jumlah  pengklasifikasi  yang  harus  dilatih  di sarang bagian. Selain itu, kami menunjukkan bahwa k-fold  Cross  Validation bersarang  dapat  memilih kelebihan  fitur  yang  tidak  relevan,  yang  dapat memengaruhi  interpretasi  model  secara  biologis[2]. Berikut  adalah  alur  proses k-fold  Cross  Validation ditunjukkan pada gambar 3 berikut ini.
Gambar 3. Proses k-fold Cross Validation [2] Langkah-langkah k -fold Cross Vali dation :
1. Pisahkan  data  menjadi  lipatan  luar  dari pasangan  data  pelatihan  dan  pengujian  (4 lipatan  luar  dalam  ilustrasi  ini).  Kemudian lakukan  hal  berikut  untuk  setiap  lipatan
Identifikasi maslah Testing data 10-fold cross validation Trainning Data menggunkan k- nn Pre-pocessing data Pengumpulan data Studi literatur Evaluasi model Hasil
latihan  luar  (ilustrasi  dimulai  dengan Lipatan Latihan Luar 1 (kotak merah, A).
2. Pisahkan  lipatan  pelatihan  luar  menjadi lipatan  dalam  untuk  pemilihan  fitur  dan kemungkinan  penyetelan  hyperparameter dengan pencarian kisi.
3. Gunakan  model  pelatihan  dalam  terbaik termasuk fitur dan parameter (model dalam ke-2, kotak hijau, untuk ilustrasi) berdasarkan overfitting minimum (perbedaan  antara  akurasi  pelatihan  dan pengujian)  di  lipatan  dalam  untuk  menguji pada  lipatan  uji  luar  (panah  hijau  ke  kotak biru, Uji Lipat 1).
4. Simpan model terbaik untuk lipatan luar ini termasuk fitur dan akurasi pengujian. Ulangi B-D untuk sisa lipatan luar.
5. Memilih  model  luar  terbaik  dengan  fitur- fiturnya  berdasarkan  minimum  overfitting. Latih  data  lengkap  untuk  membuat  model final.
6. Validasi model akhir pada data independen. Metode  yang  telah  dipubli-kasikan  harus ditunjukkan  dengan  referensi  yang  sesuai pada bagian daftar pustaka. Apabila terdapat modifikasi  yang relevan, maka hal  tersebut juga harus dijelaskan[2] .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil akhir penelitian terdahulu yang berjudul “Implentasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Dalam Memprediksi  Potensi  Calon  Kreditur  Di  Ksp  Galih Manunggal”  diperoleh  data  sebagai  berikut.  Hasil transformasi  data  training  disajikan  pada  table  1 berikut ini.
Tabel 1. Hasil Cleaning Data Nama Atribut Tingkat Kepentinagan Bobot Penghasilan Perbulan 1 0,370 Pekerjaan 2 0,228 Nilai Jaminan 3 0,156 Tanggungan Keluarga 4 0,109 Pendidikan Terakhir 5 0,073 Usia 6 0,044 Status Pernikahan 7 0,020
Setelah  diketahui  nilai  kedekatan  antar atribut  kasus  baru  dengan  kasus  lama  satu  per-satu. Kemudian  dilakukan  perhitungan  yang  pertama, mencari  nilai  keseluruhan  kedekatan  kasus  tersebut yaitu  kasus  baru  dan  kasus  lama  menggunakan algoritma k-nn menghasilkan nilai  0,49743. Dengan proses perhitungan rinci pada table 2 sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Similarity k-nn Nasabah baru dan lama
Hasil  proses  perhitungan  kedekatan  data  testing terhadap semua data training dapat dilihat pada tabel 3 berikut.

## Tabel 3. Hasil Nilai Kedekatan Data Testing
Kode DTS Kode DTR A B C D E F G H
TS001 TR001 0,5 0,65 0,5 1 0.75 0,35 1 1 TS001 TR002 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR003 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR004 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR005 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR006 0.75 0,35 1 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75
TS001 TR007 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR008 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5
TS001 TR009 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR010 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR011 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5
TS001 TR012 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR013 0.75 0,35 1 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75
TS001 TR014 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR015 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR016 0.75 0,35 1 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75
TS001 TR017 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR018 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR019 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR020 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75 TS001 TR021 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR022 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR023 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR024 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR025 0.75 0,35 1 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75
TS001 TR026 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR027 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR028 0.75 0,35 1 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 TS001 TR029 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR030 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR031 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR032 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR033 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 1 0,5 TS001 TR034 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,5 0,5 0.75
TS001 TR035 0.75 0,35 1 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75
TS001 TR036 0,5 0,65 0,5 1 0.75 0,35 1 1 TS001 TR037 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR038 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR039 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR040 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR041 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 0,15 0,5 TS001 TR042 0,5 0,15 0,5 0,5 0.75 0,35 0,5 1
TS001 TR043 0,5 0,65 0,5 1 0.75 0,35 0,15 1
Hasil  Akhir  Perhitungan  Jarak  Kedekatan  Data Testing  Dengan  Semua  Data  Training  disajikan dalam tabel 4 berikut ini.
Similarity [(0,45*0,370)+(0,54*0,228)+(0,45*0,156)+(0,45*0,109
)+(0,52*0,079)+(1*0,044)+
(0,18*0,020)]/(0,370+0,228+0,156+0,109+0,073+0,04 4+0,020) (0,1665+0,123+0,0702+0,04905+ 0,04108+0,044+0,0036) /1 0,49743
Tabel 4. Data Testing Dengan Semua Data Training Kode Data Testing Kode Data Training Status Kedekatan TS001 TR034 Buruk 0,95 TS001 TR035 Buruk 092 TS001 TR036 Buruk 087 TS001 TR001 Buruk 0,83 TS001 TR038 Baik 0,73 TS001 TR039 Baik 0,71 TS001 TR040 Baik 0,66 TS001 TR041 Baik 0,62 TS001 TR042 Baik 0,59 TS001 TR043 Normal 0,55 TS001 TR012 Normal 0,54 TS001 TR013 Buruk 0,51 TS001 TR014 Normal 0,50 TS001 TR015 Buruk 0,49 TS001 TR016 Baik 0,48 TS001 TR017 Baik 0,46 TS001 TR018 Baik 0,44 TS001 TR019 Baik 0,43 TS001 TR020 Baik 0,41 TS001 TR021 Baik 0,38 TS001 TR022 Buruk 0,35 TS001 TR023 Buruk 0,34 TS001 TR024 Normal 0,31 TS001 TR025 Normal 0,29 TS001 TR026 Buruk 0,28 TS001 TR027 Baik 0,27 TS001 TR037 Baik 0,23 TS001 TR002 Baik 0,21 TS001 TR003 Baik 0,15 TS001 TR004 Baik 0,11 TS001 TR005 Baik 0,07 TS001 TR006 Baik 0,05 TS001 TR007 Normal 0,04 TS001 TR008 Normal 0,03 TS001 TR028 Buruk 0,02 TS001 TR029 Buruk 0,02 TS001 TR030 Normal 0,02 TS001 TR031 Baik 0,01 TS001 TR032 Baik 0,01 TS001 TR033 Baik 0,01
Pembagian Dataset dibagi menjadi 10 partisi diilustrasikan pada gambar 4 sebagai berikut :
10
Fold 4 4 4 4 4 4 4 4 4 7 43

## Gambar 4. Ilustrasi 10-fold cross Validation
Dalam  proses  cross  validation  data  akan dibagi dalam n buah partisi dengan ukuran yang sama D1,D2,D3  [15].  Dan  selanjutnya  proses  testing  dan training  dilakukan  sebanyak  n  kali,  seperti  yang terlihat seperti ilustrasi gambar 5 berikut ini.
Setiap iterasi validasi k-fold cross validation terhadap 10 dataset yang sudah dibagi sesuai aturan disajikan pada gambar 6, gambar 7, gmabr 8, gambar 9, gambar 10,  gambar  11,  gambar  12,  gambar  13,  gambar  14, dan gambar 15 dibawah ini.
iterasi ke-1
Gambar 6. Hasil iterasi ke-1 iterasi ke-2 Gambar 7. Hasil iterasi ke-2 iterasi ke-3 Gambar 8. Hasil iterasi ke-3 iterasi ke-4 Gambar 9. Hasil iterasi ke-4 iterasi ke-5 Gambar 10. Hasil iterasi ke-5 iterasi ke-6 Gambar 11. Hasil iterasi ke-6 iterasi ke-7 Gambar 12. Hasil iterasi ke-7 iterasi ke-8
iterasi ke-9
Gambar 14. Hasil iterasi ke-9 iterasi ke-10

## Gambar 15. Hasil iterasi ke-10
Hasil dari implentasi 10-fold cross validation dengan juamlah data 43 set sebagai berikut:
Akurasi= 40 43 x100=93%
Dari 10 iterasi yang dilakukan terhadap model dataset diperoleh hasil akurasi 93%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  kinerja  algoritma  k-nearest neighbour yang digunkan pada pendukung jeputusan penentuan  debitur  pada  KSP  galih  manunggal menggunakan  metode  k-fold  Cross  Validation memberikan hasil 93%. Dengan demikian implementasi algoritma k-nn memberikan rekomendasi akurasi yang tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Nugroho, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor  Dalam  Memprediksi  Potensi  Calon Kreditur di KSP Galih Manunggal,” Dasi , vol. 17, no. 2, pp. 1–6, 2016.
[2] S. Parvandeh, H. W. Yeh, M. P. Paulus, and B. A. McKinney,  “Consensus  features  nested  cross- validation,” Bioinformatics ,  vol.  36,  no.  10,  pp. 3093–3098, 2020, doi: 10.1093/bioinformatics/btaa046. [3] H.  Azis,  P.  Purnawansyah,  F.  Fattah,  and  I.  P. Putri,  “Performa  Klasifikasi  K-NN  dan  Cross Validation  Pada  Data  Pasien  Pengidap  Penyakit Jantung,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  81–86, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.507.81-86.
[4] L. Mardiana, D. Kusnandar, and N. Satyahadewi, “Analisis  Diskriminan  Dengan  K  Fold  Cross Validation Untuk Klasifikasi Kualitas Air Di Kota Pontianak,” Bimaster    Bul.  Ilm.  Mat.  Stat.  dan
Ter. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  97–102,  2022,  [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jbmstr/article/ view/51608
[5] R. Tuntun, K. Kusrini, and K. Kusnawi, “Analisis Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Klasifikasi
dengan  Menggunakan  Metode  K-Fold  Cross
Validation,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 4, p. 2111, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4681. [6] J. T. Samudra, B. H. Hayadi, and P. S. Ramadhan, “Komparasi 3 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining  Pada  Prediksi  Kenaikan  Jabatan,” J-
SISKO  TECH  (Jurnal  Teknol.  Sist.  Inf.  dan  Sist. Komput.  TGD) ,  vol.  5,  no.  2,  p.  127,  2022,  doi:
10.53513/jsk.v5i2.5642.
[7] P.  Putra,  A.  M.  H.  Pardede,  and  S.  Syahputra,
“Analisis  Metode  K-Nearest  Neighbour  (Knn) Dalam  Klasifikasi  Data  Iris  Bunga,” J.  Tek. Inform.  Kaputama ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  297–305, 2022. [8] D.  Fitrianah,  S.  Dwiasnati,  H.  H.  H,  and  K.  A. Baihaqi,  “Penerapan  Metode  Machine  Learning untuk  Prediksi  Nasabah  Potensial  menggunakan Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes,” Fakt. Exacta , vol. 14, no. 2, p. 92, 2021, doi:
10.30998/faktorexacta.v14i2.9297.
[9] W.  O.  N.  Kadir,  B.  Pramono,  and  Statiswaty, “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  K-
Nearest Neighbor (KNN) Untuk Mengelompokan Minat  Konsumen  Asuransi  (PT.  Jasaraharja
Putera),” J.  Semant. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  97–104,
2019.
[10] A.  S.  Aribowo,  “Metode  Data  Mining  Untuk Klasifikasi Kesetiaan Pelanggan Terhadap Merek Produk,” Semin. Nas. Sist. Inf. Indones. , pp. 535– 541, 2013.
[11] O. :  Ahadiyah  and  N.  Kholifah,  “Classification Analysis  of  Credit  Customers  X  Cooperatives Using Decision Tree C4.5 and Naïve Bayes,” pp. 1–8, 2012.
[12] M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina, “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid (ROC)  dan  Operational  Competitiveness  Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol.
1, no. September, p. 822, 2019, doi:
10.30645/senaris.v1i0.89.
[13] S. A. dan A. Furqani, “Skripsi artikel skripsi,” vol. IX, no. 8. pp. 1–15, 2018.
[14] Y.  Widyaningsih,  G.  P.  Arum,  and  K.  Prawira, “Aplikasi  K-Fold  Cross  Validation  Dalam Penentuan  Model  Regresi  Binomial  Negatif Terbaik,” BAREKENG  J.  Ilmu  Mat.  dan  Terap. , vol.  15,  no.  2,  pp.  315–322,  2021,  doi: 10.30598/barekengvol15iss2pp315-322.
[15] Z. R. Tembusai, H. Mawengkang, and M. Zarlis, “K-Nearest  Neighbor  with  K-Fold  Cross Validation  and  Analytic  Hierarchy  Process  on Data  Classification,” Int.  J.  Adv.  Data  Inf.  Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 1–8, 2021, doi: 10.25008/ijadis.v2i1.1204.