## IMPLEMENTASI ANALISIS DATA KREDIT NASABAH MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS
Fajar Ramadhan Akbar, Sentot Achmadi, Ali Mahmudi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia fajarramaakbar23@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  unit  simpan  pinjam  pada  koperasi  unit  desa  memiliki  sistem  yang  digunakan  dalam  menganalisis data  nasabah  dengan  pencatatan  pada  buku,  sehingga  dalam  mengklasifikasi  peminjaman  baru  anggota menghabiskan banyak waktu. Dengan adanya permasalahan tersebut menimbulkan kendala yang dihadapi salah satunya sering terjadi pinjaman anggota yang jatuh tempo dalam pelunasan yang memiliki kasus sama dengan anggota lain.
Pada penelitian ini bagaimana merancang sebuah sistem analisis data kredit nasabah menggunakan metode k-nearest  neighbor untuk  mengklasifikasi  data  peminjaman  baru.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  perhitungan yaitu kriteria pokok pinjaman dan lama angsuran.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  kinerja  sistem  yang  telah  dilakukan  dalam  mengklasifikasi  peminjaman baru berdasarkan data lama koperasi diperoleh nilai kinerja sistem sebesar 74 %.  Dari hasil pengujian performa dengan confusion matrix terhadap  algoritma K-Nearest  Neighbor yang  menggunakan  dua  metode  jarak  yaitu metode Euclidien Distance diperoleh    akurasi  terbesar  79%,  nilai presicion terbesar  yaitu  81%  dan recall terbesar 92% sedangkan metode Cosine Similarity dengan nilai akurasi sebesar 76%, presicion sebesar 76% dan recall sebesar 90%.
Kata kunci : Koperasi Unit Desa, Klasifikasi, KNN , Euclidien Distance, Cosine Similarity
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Perekonomian  di  Indonesia  terdiri  dari  3  sektor yaitu  pemerintah,  swasta,  dan  koperasi.  Dari  ketiga sektor  tersebut,  koperasi  menduduki  tempat  yang sentral  dalam  usaha  pembangunan  ekonomi,  yaitu mempunyai  peran  penting  dalam  meningkatkan  taraf hidup yang lebih baik untuk mewujudkan masyarakat yang  adil  dan  makmur  serta  mengembangkan demokrasi ekonomi Indonesia [1].
Dalam  unit  simpan  pinjam  pada  koperasi  unit desa  memiliki  sistem  yang  digunakan  dalam menganalisis data nasabah dilakukan dengan tradisional  yaitu  pencatatan  pada  buku  sehingga proses  mengklasifikasi  peminjaman  baru  anggota menghabiskan  banyak  waktu.  Dengan  adanya permasalahan  tersebut  menimbulkan  kendala  yang dihadapi  salah  satunya  sering  terjadi  pinjaman anggota  yang  jatuh  tempo  dalam  pelunasan  yang memiliki kasus sama dengan anggota lain,
Oleh karena itu, penulis ingin merancang sebuah yang  dapat  mempermudah  dalam  klasifikasi  data peminjaman  anggota  baru  yang  termasuk  dalam kategori  beresiko  tinggi  atau  rendah.  Pada  penelitian ini  dirancang  sebuah  aplikasi  analisis  data  kredit nasabah  menggunakan  metode k-nearest  neighbor untuk mengklasifikasi data peminjaman baru. Kriteria yang  digunakan  untuk  perhitungan  yaitu  kriteria pokok pinjaman dan lama angsuran.
Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  data  yang hasil  akhirnya  berupa  pemberian  kategori  terhadap data  baru  yang  belum  diketahui  kategorinya
berdasarkan  kedekatan  dengan  data  lama. K-Nearest Neighbor  (KNN) adalah  metode  yang  termasuk kelompok dalam pengklasifikasian data yang sederhana  dan  mudah  untuk  pengimplementasian, lebih  efektif  didata training yang  lebih  besar  dan dapat  mengklasifikasi  data  dengan  akurat.  Sehingga metode  KNN  sesuai  dengan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  permasalahan  yang  terindetifikasi di  atas,  maka  dapat  dirumuskan  beberapa  rumusan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  merancang  sistem  analisis  data  kredit nasabah berbasis web.
2. Bagaimana  mengaplikasikan  metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada sistem.

## 1.3 Tujuan
Terdapat  beberapa  tujuan  dari  pembuatan aplikasi ini sebagai berikut:
1. Membuat  sebuah  sistem  analisis  data  kredit nasabah berbasis web.
2. Bagaimana  mengaplikasikan  metode K-Nearest Neighbor (KNN) pada sistem.

## 1.4 Batasan Masalah
Berdasarkan  pembuatan  aplikasi  ini  terdapat beberapa  batasan  dalam  pembuatan  yaitu  sebagai berikut:
1. Penelitian ini dilaksanakan di Koperasi Unit Desa Karangploso.
2. Data yang digunakan adalah data internal koperasi unit  simpan  pinjam  pada  koperasi  unit  desa Karangploso dari Januari 2018 – September 2019.
3. Data set yang digunakan berjumlah 340 data. 330 data  untuk  data training dan  10  data  untuk  data testing.
4. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  dalam proses pembuatan yaitu PHP, JavaScript .
5. Metode  data mining yang  digunakan  adalah algoritma K-Nearest  Neighor dengan Euclidien Distance dan  algoritma K-Nearest  Neighor dengan Cosine Similarity.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terdahulu
Leidiyana,  H.  pada  tahun  2013  melakukan penelitian  dengan  judul  “Penerapan  Algoritma K- Nearest  Neighbor Utntuk  Penentuan  Resiko  Kredit Kepemilikan
Kendaraan Bermotor”. Pada penelitiannya  peneliti  membahas  algotima k-nearest neighbour (KNN)
yang diterapkan untuk mengklasifikasi  resiko  kredit  kepemilikan  kendaraan bermotor.  Berdasarkan  hasil testing pengukuran performa  algoritma  dengan  menggunakan  metode cross validation , confusion matrix dan kurva ROC menghasilkan  akurasi  dan  nilai  AUC  berturut-turut 81,465  dan  0,984,  maka  dengan  nilai  AUC  tersebut masuk ke dalam kategori sangat baik ( excellent ) [2]. Hendro  Marcos  pada  tahun  2014  dengan penelitian  yang berjudul “Implementasi Data Mining untuk  Klasifikasi  Nasabah  Kredit  Bank  “X” Menggunakan Classification Rule ”,  pada  penelitian ini membahas tentang penentuan diterima atau ditolak permohonan  berdasarkan  dari  data-data  yang  sudah. Metode yang diterapkan yaitu metode klasifikasi data maining yaitu classification rule dan decision tree . Berdasarkan  hasil  akurasi  dan  model  yang  terbentuk dari metode-metode klasifikasi maka didapat algoritma  C4.5  atau  J48  mendapat  akurasi  terbesar yaitu 89,18% [3].
Ditahun  berikutnya  Amin,  R  K,  Dkk.  pada melakukan  penelitian  yang  berjudul  “Implementasi Klasifikasi Decision Tree Dengan  Algoritma  C4.5 Dalam  Pengambilan  Keputusan  Permohonan  Kredit Oleh  Debitur  (Studi  Kasus:  Bank  Pasar  Daerah Istimewa Yogyakarta)”. Pada penelitiannya membahas  kinerja  algoritma  C4.5  pada  identifikasi kelayakan  kredit  debitur.  Diperoleh  nilai precision terbesar  78,08%  dengan  partisi  data  90%:10%  dan nilai recall terbesar adalah 96,4% dengan partisi data sebesar 80%:20% yang membuktikan bahwa algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi dan lebih baik dari ID3 [4].
Penelitian yang telah dilakukan oleh Menarianti, I.  pada  tahun  2015  dengan  judul  “Klasifikasi  Data Mining Dalam  Menentukan  Pemberian  Kredit  Bagi Nasabah  Koperasi”.  Metode  yang  digunakan  yaitu logistic regression , discriminant analys , k-nearest neighbor , naïve  bayes,  decision  tree,  neural  network
dan support vector machine .  Berdasarkan  hasil  dari analisis  komparasi  dengan  menggunakan cross validation , confusion matrix , ROC curve dan T-Test pada beberapa algoritma klasifikasi data mining dapat disimpulkan bahwa algoritma yang paling akurat nilai akurasi  adalah  algoritma logistic regression .  Karena memiliki nilai akurasi  tertinggi  yaitu  87,41% dengan uji T-test paling  dominan  terhadap  algoritma  lainnya [5].
Fahrudin,  F.  Dkk.  pada  tahun  2018  melakukan penelitan  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Kredit  Modal  Kerja  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada  Bank  BPR Kabupaten  Cirebon”.  Pada  penelitiannya  membahas tentang  pendukung  keputusan  pemberian  kredit nasabah  yang  cepat  dalam  penentuannya  dan diperoleh  hasil  bahwa  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode Analytical Hierarcy Process dapat membantu penyeleksian pinjaman kredit sebesar 80% dan telah sesuai prosedur yang diharapkan [6].

## 2.2 Metode K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor (KNN) termasuk kelompok instance-based learning . Algoritma ini juga merupakan  salah  satu  teknik lazy  learning .  KNN dilakukan  dengan  mencari  kelompok  k  objek  dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing [7].
Langkah  awal  dalam  perhitungan  dengan metode K-Nearest  Neighbor (KNN) ialah,  telebih dahulu membagi data menjadi data latih dan data uji. Kemudian  dilakukan  pencarian  nilai  jarak  dengan perhitungan  menggunakan  metode  jarak,  salah  satu metodenya  yaitu  metode Eulidiean  Distance dan Cosine  Similarity. Dengan  mengetahui  nilai  jarak tersebut maka akan dilakukan tahapan pengklasifikasian dengan metode K-Nearest
Neighbor (KNN).

## 2.3 Metode Euclidien Distance
Euclidien  Distance adalah  perhitungan  jarak dari  2  buah  titik  dalam Euclidien Space . Euclidien space pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Euclid, seorang  matematikawan  dari  Yunani  sekitar  tahun 300 B.C.E. untuk mempelajari hubungan antara sudut dan  jarak. Euclidien ini  berkaitan  dengan  Teorema Phytagoras dan  biasanya  diterapkan  pada  1,  2  dan  3 dimensi.
Persamaan 1 merupakan rumus untuk menghitung  jarak  pada  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan Euclidien Distance :
(1) Dimana D(P,Q)    : jarak euclidien n : jumlah data latih P : inputan data ke -1 dari data uji Q : inputan data ke -1 dari data latih

## 2.4 Metode Cosine Similarity
Cosine Similarity adalah ukuran kesamaan yang lebih  umum  digunakan  dalam information retrieval dan  merupakan  ukuran  sudut  antara  dokumen  (titik (ax,bx)) dan (titik (ay,by)) [8].  Dengan jarak antara 0 sampai  1,  jika  hasil  mendekati  1  maka  jarak perhitungan berdekatan begitu juga sebaliknya.
Persamaan 2 merupakan rumus untuk menghitung  jarak  pada  metode K-Nearest  Neighbor
(KNN) dengan Cosine Similarity :
(2) Dimana : kemiripan Q terhadap dokumen D Q : data uji d : data latih n : jumlah data latih

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Desain Arsitektur Sistem
Desain  arsitektur  sistem  pada  rancangan  sistem terdiri dari input, proses, output seperti pada Tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1 Desain Arsitektur Sistem Input Proses Output 1. Data anggota baru
2. Variabel data :
 Nama
 Alamat
 Pokok Pinjaman
 Tanggal
 Lama Angsuran
 Resiko Bermasalah
3. Jumlah nilai k atau nilai ketetanggaan.
1. Melakukan perhitungan jarak antara data latih dan data uji.
2. Mengurutkan data berdasarkan jarak
3. Menentukan data yang berketetanggaan berdasarkan nilai K.
4. Label mayoritas berdasarkan nilai K.
1. Hasil klasifikasi perhitungan merupakan resiko bermasalah yang terjadi pada calon peminjam berdasarkan kedekatan dengan data lama.
Desain  arsitektur  sistem  Tabel  1  menunjukkan bahwa  data  masukan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan.  Inputan  berupa  data  anggota  koperasi dengan  kriteria  seperti  pada kolom  input  point  2 dan menentukan  jumlah  nilai  ketetanggaan.  Data  yang telah  diinputkan  akan  diproses  dengan  algoritma KNN  seperti  pada  kolom  proses.  Hasil  perhitungan yang  diperoleh  merupakan  output  dari  sistem  yang mengklasifikasi data baru.

## 3.2 Flowchart Perhitungan KNN
Gambar  1  menunjukan  alur  kerja  algoritma KNN.  Sistem  dimulai  dengan  menginputkan  data baru  dan  nilai  ketetanggan  untuk  menentukan  jarak tetangga.  Proses  mendapatkan  nilai  jarak  antara  data baru  dengan  data training menggunakan  metode Euclidien  Distance dan  metode Cosine  Similary, seletah  mendapatkan  nilai  jarak,  nilai  tersebut diurutkan  berdasarkan  masing-masing  metode  jarak. Dari  hasil  pengurutan  berdasarkan  jarak  dihasilkan resiko  bermasalah  untuk  data  baru  dengan  label mayoritas pada nilai K.

## 3.3 Flowchart Admin
Gambar  2  merupakan flowchart admin  yang dimulai dengan menginputkan username dan password , cek kevalidan apakah inputan login sesuai dengan  di  database.  Admin  dapat  mengontrol  data nasabah  dengan  mengubah,  menambah,  menghapus data-data nasabah.
Admin  dapat  mengontrol  pengguna  aplikasi dengan  melihat  daftar  user.  Admin  hanya  bisa mengubah  dan  menghapus  akun  user,  sedangkan menambahkan  akun  user  dapat  dilakukan  pada halaman registrasi diawal login.

## 3.4 Flowchart Petugas
Gambar 3 Flowchart Petugas
Gambar 3 Flowchart petugas sistem ini dimulai dengan  halaman  login.  Jika  belum  memiliki  akun user maka akan di alihkan ke halaman registrasi akun dengan pemberian hak akses sebagai petugas. Petugas dapat  menginputkan  data  baru  untuk  mendapatkan hasil  klasifikasi  dan  bisa  melihat  hasil  perhitungan dari metode yang digunakan.

## 3.5 DFD Level 0
DFD level  0 menggambarkan  terdapat 2 pelaku yang  terdapat  di  dalam  system  yaitu  admin  dan petugas.  Admin  bertugas  untuk  mengelola  data nasabah dan data  user, dan petugas  dapat mengakses sistem perhitungan knn.

## Gambar 4 DFD level 0

## 3.6 DFD Level 1
Diagram level 1 di atas menggambarkan bahwa sistem  ini  terdiri  dari  proses  registrasi,  proses login , proses  data user ,  proses  data  nasabah  dan  proses perhitungan knn.

## Gambar 5 DFD level 1

## 3.7 Stuktur Menu Admin
Gambar 6 Tampilan Struktur Menu Admin
Gambar  6  menunjukan  struktur  menu-menu utama pada admin seperti beranda yang menampilkan diagram  lingkaran  jumlah  anggota  yang  per  resiko bermasalah.  Menu  data  menampilkan  seluruh  data nasabah dengan berbagai macam resiko dan memiliki sub  menu  yaitu  upload  data,  tambah  data  ubah  data dan hapus data.
Pada  menu  user  menampilkan  seluruh  daftar pengguna  sistem  yang  dapat  diedit  dan  dihapus  oleh admin.

## 3.8 Stuktur Menu Petugas
Gambar 7 Tampilan Struktur Menu Petugas
Gambar  7  menunjukkan  menu-menu  yang  ada pada  petugas.  Beranda  menginformasikan  dalam bentuk  diagram  lingkaran  tentang  jumlah  data anggota berdasarkan resiko bermasalah. Data training merupakan  hanya  menampilkan  data-data  anggota. Nearest neighbor merupakan menu proses pengklasifikasi data baru.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Perhitungan  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan Euclidien Distance Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)  adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan klasifikasi  terhadap  suatu  objek,  berdasarkan  k  buah data  latih  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan  objek tersebut. Syarat nilai k adalah tidak boleh lebih besar dari  jumlah  data  latih,  dan  nilai  k  harus  ganjil  dan lebih  dari  satu.  Dekat  atau  jauhnya  jarak  data  latih yang  paling  dekat  dengan  objek  yang  akan diklasifikasi  dapat  dihitung  dengan  menggunakan metode jarak. Berikut perhitungan metode K-Nearest Neighbor (KNN)  dengan Euclidien  Distance pada studi  kasus  Koperasi  Unit  Desa  Karangploso  dalam mengklasifikasi  resiko  bermasalah  pada  peminjaman anggota koperasi.
Data training yang  digunakan  pada  kasus  ini berjumlah  330  data training .  Adapun  data training yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Untuk data  baru  yang  ingin  dilakukan  perhitungan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 2 Data Training No Nama Alamat Pinjam (ribuan) Tanggal Angsuran Resiko 1 Puji Samsul Mojosari 100000 30/03/2017 6 Tinggi 2 Raki / Sulaiman Supiturang 33000 06/07/2018 6 Rendah 3 P Patah Manggesari 10000 10/02/2018 3 Tinggi 4 H Moh Yahya Takeran 10000 10/05/2018 12 Rendah 5 A Sodikin Supiturang 80000 15/01/2019 3 Tinggi … … … … … … … 325 Nasir / Nuridin Bocek 1000 03/08/2018 10 Rendah Tabel 3 Data Training (Lanjutan) No Nama Alamat Pinjam (ribuan) Tanggal Angsuran Resiko 326 Jaelani Bocek 2000 12/09/2018 4 Rendah 327 Muhammad Asyikin Bocek 5000 09/08/2018 3 Tinggi 328 Sugiarto / Nuriyadi Karangan 3000 12/04/2018 10 Rendah 329 Suprianto Karangan 1500 12/06/2017 10 Tinggi 330 Sutikno Caru 2000 30/08/2018 10 Rendah Tabel 4 Data Testing No Nama Alamat Pinjam(ribuan) Tanggal Angsuran Resiko 1 Panawi / Sugianto Boro 2000 12/07/2018 10 Rendah
Langkah  1. Menentukan  nilai parameter K.  Nilai  K ditentukan  sendiri  oleh  petugas  dengan  syarat nilai  k  berupa  angka  ganjil  dan  lebih  dari  satu. Dalam perhitungan ini petugas menggunakan nilai k = 3.
Langkah  2. Menghitung  jarak  antara  data testing (Tabel  4)  dengan  data training (Tabel  2)  dimana X  merupakan  kriteria  pokok  pinjaman  (ribuan) dan  Y  merupakan  kriteria  lama  Angsuran.
Tabel 5 Perhitungan Jarak No X Y Euclidien Distance (2000, 10) 1 100000 6 2 33000 6
3
10000 3
4
10000 12
5
80000 3 … … … 325 1000 10 326 2000 4 327 5000 3 328 3000 10 329 1500 10 330 2000 10
Langkah 3. Mengurutkan jarak yang terbentuk berdasarkan hasil perhitungan data testing dengan data training dari kecil ke besar. Seperti Tabel 6 berikut:
Tabel 6 Pengurutan Jarak Data No X Y Euclidien Distance (2000, 10) Urutan Jarak 1 100000 6 326 2 33000 6 309 3 10000 3 252 4 10000 12 231 5 80000 3 325 … … … … 325 1000 10 70 326 2000 4 29 327 5000 3 187 328 3000 10 71 329 1500 10 42 330 2000 10 17
Langkah 4. Menentukan jarak terdekat sampai urutan K dan mayoritas label. Hasil ditunjukan pada Tabel 7:
Tabel 7 Jarak terdekat dan mayoritas label No X Y Euclidien Distance (2000,10) Urutan Resiko Bermasalah Termasuk 3-NN 9 2000 10 0 1 Rendah Ya 26 2000 10 0 2 Rendah Ya 43 2000 10 0 3 Tinggi Ya
Dapat disimpulkan bahwa data testing (2000,10) termasuk dalam resiko bermasalah Rendah.
4.2 Perhitungan  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN) dengan Cosine Similarity
Berikut perhitungan metode K-Nearest Neighbor (KNN) dengan Cosine Similarity pada studi kasus  Koperasi  Unit  Desa  Karangploso  dalam mengklasifikasi  resiko  bermasalah  pada  peminjaman anggota koperasi.
Data training yang  digunakan  pada  kasus  ini berjumlah  330  data training .  Adapun  data training yang  digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Untuk
data  baru  yang  ingin  dilakukan  perhitungan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Langkah 1. Menentukan parameter K. Nilai K telah didefinisikan pada awal inputan sama dengan nilai K pada metode Euclidien Distance .
Langkah  2. Menentukan  jarak  antara  data testing (Tabel 2) dengan data training (Tabel 4). Dimana X  merupakan  kriteria  pokok  pinjaman  (ribuan) dan  Y  merupakan  lama  angsuran.  Berikut  hasil perhitungan jarak pada Tabel 8:
Tabel 8 Perhitungan Jarak No X Y Cosine Similarity (2000, 10) 1 100000 6 2 33000 6
3
10000 3 4 10000 12
5
80000 3 … … … 325 1000 10 326 2000 4 327 5000 3 328 3000 10 329 1500 10 330 2000 10
Langkah 3. Mengurutkan jarak yang terbentuk berdasarkan hasil perhitungan data testing dengan data training dari besar ke kecil. Berikut urutan jarak pada Tabel 9:
Tabel 9 Pengurutan Jarak Data No X Y Cosine Similarity (2000, 10) Urutan Jarak 1 100000 6 301 2 33000 6 284 3 10000 3 255 4 10000 12 134 5 80000 3 306 … … … 325 1000 10 319 326 2000 4 76 327 5000 3 227 328 3000 10 50 329 1500 10 41 330 2000 10 1
Langkah 4. Menentukan jarak terdekat sampai urutan K dan mayoritas label. Hasil ditunjukan pada Tabel 10:
Tabel 10 Jarak terdekat dan mayoritas label No X Y Cosine Similarity (2000,10) Urutan Resiko Termasuk 3-NN 9 2000 10 1 1 Rendah Ya 26 2000 10 1 2 Rendah Ya 43 2000 10 1 3 Rendah Ya
Dapat disimpulkan bahwa data testing (2000,10) termasuk dalam resiko bermasalah Rendah.
4.3 Pengujian Algoritma Confusion Matrix
Tabel  11  adalah  tabel confusion matrix yang dihasilkan  menggunakan  algoritma  KNN  dengan pengukuran  jarak Euclidien Distance .  Diketahui  330 data, 211 data rendah diklasifikasi sebagai rendah, 19 data rendah diklasifikasi sebagai tinggi, 51 data tinggi diklasifikasi sebagai rendah, 49 data tinggi diklasifikasi tinggi. Berikut model confusion matrix :
Tabel 11 Model Confusion Matrix Metode Euclidien
Distance Klasifikasi  yang benar Diklasifikasi sebagai Rendah Tinggi Rendah 211 19 Tinggi 51 49
Diperoleh  perhitungan  nilai  akurasi  sebesar 79%, presicion sebesar 81% dan recall sebesar 92%. Tabel  12  adalah  tabel confusion matrix yang dihasilkan  menggunakan  algoritma  kNN  dengan pengukuran  jarak Cosine Similarity .  Diketahui  330 data, 207 data rendah diklasifikasi sebagai rendah, 23 data rendah diklasifikasi sebagai tinggi, 56 data tinggi diklasifikasi sebagai rendah, 44 data tinggi diklasifikasi tinggi. Berikut model confusion matrix :
Tabel 12 Mode Confusion Matrix Metode Cosine Similarity Klasifikasi yang benar Diklasifikasi sebagai Rendah Tinggi Rendah 207 23 Tinggi 56 44
Diperoleh  perhitungan  nilai  akurasi  sebesar 76%, presicion sebesar 79% dan recall sebesar 90%. Berdasarkan hasil model confusion matrix dari kedua metode  dapat  disimpulkan  bahwa  perhitungan  jarak metode euclidien distance pada  metode  KNN  lebih baik dari metode cosine similarity . 4.4 Pengujian sistem Pengujian sistem dilakukan
dengan perbandingan  hasil  perhitungan  manual  dan  hasil perhitungan  dengan  sistem  yang  telah  dirancang. Dengan menggunakan 10 data baru. Hasil ditunjukkan  pada  Tabel  13.  Untuk  mendapatkan keterangan  dilakukan  pencocokan  antara  resiko bermasalah  dari  hasil  perhitungan  manual  dengan hasil  klasifikasi  sistem.  Apakah  resiko  bermasalah data  baru  sama  dengan  klasifikasi euclidien dan apakah  resiko  bermasalah  data  baru  sama  dengan klasifikasi cosine similarity. Tabel 13 Pengujian Sistem No Nama Pokok Pinjaman (ribuan) Lama Angsur Euclidien Distance Ket Cosine Similarity Ket manual  program manual  program 1 Panawi / Sugianto 2000 10 Rendah Rendah T Rendah Rendah T 2 Solihah Umi 5000 6 Rendah Rendah T Rendah Rendah T 3 Supakiyah / Puji S 50000 6 Tinggi Tinggi T Tinggi Tinggi T 4 Yofi / Miftakul 40000 12 Tinggi Tinggi T Rendah Rendah T 5 Malik K 9000 6 Rendah Rendah T Tinggi Tinggi T 6 Puji 4500 6 Rendah Rendah T Tinggi Tinggi T 7 Agus Setiawan / Untung 5500 6 Rendah Rendah T Rendah Rendah T 8 Laseri / Mistari 6000 6 Rendah Rendah T Tinggi Tinggi T 9 P Sareh / Tikno 8000 6 Rendah Rendah T Rendah Rendah T 10 Rakit / Sulaiman 25000 6 Rendah Rendah T Rendah Rendah T
Ketangan : T = True . Terjadi apabila hasil perhitungan manual sama dengan hasil sistem. F = False . Terjadi apabila hasil perhitungan manual berbeda dengan hasil sistem.
Pengujian  sistem  terdapat  keterangan  yang bernilai  F.  Pada  keterangan  yang  bernilai  F disebabkan  oleh  mayoritas  resiko  bermasalah  setelah pengurutan  jarak,  jika  terdapat  nilai  jarak  terkecil yang  sama  nilainya  maka  pengurutan  data  dilakukan berdasarkan  urutan  data  atau  id  data  terkecil. Sehingga  menghasilkan  kategori  sesuai  dengan urutan tersebut.
Berdasarkan  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan  dengan  10  data  baru  dengan  nilai  k=3,  10 diklasifikasi dengan benar. Maka diperoleh :
Hasil  yang  ditunjukkan  dari  perhitungan pengujian  sistem  baik.  Maka,  sistem  yang  telah dirancang  sesuai  dengan  perhitungan  metode  secara manual.

## 4.5 Tampilan Halaman Utama Admin
Halaman  utama  admin  merupakan  tampilan halaman yang tampil setelah melakukan proses login dengan  hak  akses  admin  atau  level  1.  Pada  menu halaman  admin  akan  menginformasikan  data  resiko peminjaman  anggota  dan  menu-menu  lain  yang berfungsi untuk mengelola data peminjaman anggota dan  user  berupa  menambahkan  data,  mengubah  data dan menghapus data. Tampilan halaman utama admin seperti pada Gambar 8 berikut :
Gambar 8 Tampilan Halaman Utama Admin
4.6 Tampilan Halaman Data Peminjaman

## Anggota
Halaman  data  peminjaman  anggota  merupakan halaman yang menampilkan seluruh data peminjaman anggota. Tampilan halaman data peminjaman anggota seperti pada Gambar 9 berikut :
Gambar 9 Tampilan Halaman Data Peminjaman Anggota

## 4.7 Tampilan Halaman User
Halaman user merupakan  halaman  yang menampilkan  seluruh  data  pengguna  aplikasi  baik sebagai  admin  atau  petugas  berupa  nama  lengkap, username  dan  level  hak  akses.  Tampilan  halaman user seperti pada Gambar 10 berikut :

## Gambar 10 Tampilan Halaman User

## 4.8 Tampilan Halaman Utama Petugas
Halaman  utama  petugas  merupakan  tampilan halaman yang tampil setelah melakukan proses login dengan  hak  akses  petugas  atau  level  2.  Pada  menu halaman  petugas  berfungsi  untuk  melakukan  proses klasifikasi  data  peminjaman  anggota  baru.  Menu- menu  lain  yang  terdapat  pada  halaman  petugas berupa beranda dan data training . Tampilan halaman utama petugas seperti pada Gambar 11 berikut :

## Gambar 11 Tampilan Halaman Utama Petugas
4.9 Tampilan Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi merupakan hasil dari perhitungan metode yang tampil dalam satu halaman dengan  halaman  utama  petugas  setelah  menekan tombol  hitung  pada  halaman  utama  petugas. Tampilan  hasil  klasifikasi  seperti  pada  Gambar  12 berikut :

## 4.10 Pengujian Browser
Pada  tahap  pengujian browser menu website dilakukan  dengan  menggunakan  2 browser yaitu Google  Chrome  78.0.3904. 108  dan Mozilla  Firefox 70.0.1. Pengujian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui fungsional dari fitur-fitur pada aplikasi berbasis web . Hasil pengujian ditunjukkan pada Tabel 15 :
Tabel 15 Pengujian Sistem Hak Akses Fungsi GC MF
Admin
Halaman Login
√ √ Tombol Login √ √ Halaman Registrasi √ √ Tombol Registrasi √ √ Halaman Beranda √ √ Halaman Tampil Data √ √ Halaman Upload Data √ √ Tombol Upload Data √ √ Halaman Tambah Data √ √ Tombol Tambah Data √ √ Halaman Edit Data √ √ Tombol Edit Data √ √ Halaman Hapus Data √ √ Tombol Hapus Data √ √ Halaman Tampil User √ √ Halaman Edit User √ √ Tombol Edit User √ √ Halaman Hapus User √ √ Tombol Hapus User √ √ Logout √ √
Petugas Halaman Beranda √ √ Halaman Tampil Data training √ √ Halaman Klasifikasi √ √ Tombol Hitung √ √ Tombol Perhitungan √ √ Halaman Perhitungan √ √ Logout √ √

## 4.11 Pengujian user
Pengujian user pada  sistem  analisis  data  kredit nasabah  menggunakan  metode k-nearest  neighbor (KNN) ini  dilakukan  dengan  memberikan  pertanyaan kepada user. Pengujian user diajukan  kepada  10 orang  responden  untuk  memberikan  penilaian terhadap  aplikasi.  Hasil  pengujian user ditunjukkan pada Tabel 17
Tabel 4.17 Pengujian user No Pertanyaan Pilihan Jawaban Setuju Cukup Tidak Setuju
1.
Apakah warna background dan warna tulisan pada sistem terlihat jelas pada pandangan mata anda ? 7 3 -
2. Apakah warna background dengan warna semua elemen halaman (tombol, menu, ikon) sudah sesuai ? 7 3 - 3. Apakah aplikasi membantu mempermudah proses analisa resiko kredit nasabah ? 5 5 - 4. Apakah fungsi-fungsi yang tersedia berjalan sesuai fungsinya ? 10 - - 5. Apakah aplikasi dapat bermanfaat untuk kedepannya ? 9 1 - Presentase 76 % 24 %
Dari  hasil  kuisioner  pengujian  user  dapat disimpulkan bahwa :
1. 7  dari  jumlah  responden  berpendapat  bahwa warna background dan  warna  tulisan  terlihat dengan jelas. 3 dari jumlah responden menganggap cukup jelas tulisan pada sistem.
2. 7  dari  jumlah  responden  berpendapat  tampilan warna background selaras dengan elemen-elemen pada  sistem.  3  pendapat  cukup  pada  tampilan website .
3. 5  dari  jumlah  responden  berpendapat  bahwa sistem  mempermudah  proses  analisa.  5  pendapat cukup membantu dalam analisa.
4. 10  dari  jumlah  responden  berpendapat  bahwa semua  fungsi-fungsi  yang  ada  pada  sistem berjalan sesuai fungsinya.
5. dari  jumlah  responden  berpendapat  bahwa kedepannya  aplikasi  tersebut  bermanfaat  dan membantu  pekerjaan.  1  perbendapat  cukup bermanfaat untuk kedepannya.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan Setelah dilakukan pengujian aplikasi Implementasi Analisis Data Kredit Nasabah Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor,  maka penulis mendapatkan kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  analisis  data  kredit  nasabah  ini  dapat diimplementasikan  di  Koperasi  Unit  Desa. Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  yang  telah dilakukan,  perhitungan  sistem  yang  dilakukan dengan  mengunakan Microsoft excel sesuai dengan  perhitungan  yang  dilakukan  pada  sistem sebesar 100%.
2. Berdasarkan  pengklasifikasian  algoritma  KNN dengan nilai ketetanggan 3 menggunakan metode euclidien distance diperoleh  tingkat  akurasi terbesar 79%, sedangkan pengklasifikasian algoritma  KNN  dengan  nilai  ketetanggan  3 menggunakan  metode cosine similarity akurasi sebesar  76%.  Terlihat  bahwa  metode Euclidien Distance lebih  baik  dari  pada  metode Cosine
Similarity pada pengklasifikasian dengan algoritma KNN.
3. Sistem  analisis  data  kredit  nasabah  dapat dijalankan  pada browser  Google  Chrome dan Mozilla Firefox dengan baik.
4. Berdasarkan  total  skor  dari  responden  sebesar  76 %  responden  setuju  atas  hasil  dari  sistem  dan  24
% cukup  setuju  atas  hasil dari  pembuatan  sistem. Bahwa  sistem  analisis  data  kredit  nasabah menggunakan metode KNN baik dalam pengklasifikasian.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan maka  penulis  dapat  memberikan  saran-saran  untuk pengembangan  selanjutnya  karena  penelitian  ini banyak  kekurangan,  sehingga  untuk  penyempurnaan dapat ditambahkan:
1. Sistem  klasifikasi  analisis  data  kredit  nasabah menggunakan  metode k-nearest  neighbor dapat dilakukan perbandingan
dengan metode klasifikasi yang lain.
2. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  data  yang digunakan  harus  dilakukan  pengujian  kualitas data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Harsoyo,  Y.,  2006.  Ideologi  koperasi  menatap masa depan. Pustaka Widyatama.
[2] Leidiyana,  H.,  2013.  Penerapan  algoritma  k- nearest  neighbor  untuk  penentuan  resiko  kredit
kepemilikan kendaraan bemotor. Penelitian Ilmu Komputer Sistem Embedded dan Logic, 1(1).
[3] Marcos, H. and Hidayah, I., 2014. Implementasi Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Nasabah  Kredit Bank  ‘X’Menggunakan  Classification  Rule. Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed, pp.1-7.
[4] Amin, R.K., Indwiarti, I. and Sibaroni, Y., 2015. Implementasi Klasifikasi Decision Tree Dengan Algoritma C4. 5 Dalam Pengambilan Keputusan Permohonan  Kredit  Oleh  Debitur  (Studi  Kasus: Bank  Pasar  Daerah  Istimewa  Yogyakarta). eProceedings of Engineering, 2(1).
[5] Menarianti,  I.,  2015.  Klasifikasi  data  mining dalam  menentukan  pemberian  kredit  bagi nasabah  koperasi.  Jurnal  Ilmiah  Teknosains, 1(1/November).
[6] Fahrudin,  F.  and  Prayogi,  P.,  2018.  Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Modal Kerja  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting Pada Bank BPR Kabupaten Cirebon. Jurnal  ICT:  Information  Communication  & Technology, 17(1), pp.1-5.
[7] Wu,  X.  and  Kumar,  V.  eds.,  2009.  The  top  ten algorithms in data mining. CRC press.
[8] Imbar, R.V., Adelia, A., Ayub, M. and Rehatta, A.,  2014.  Implementasi  Cosine  Similarity  dan Algoritma  Smith-Waterman  untuk  Mendeteksi Kemiripan  Teks.  Jurnal  Informatika,  10(1), pp.31-42.