Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## PENERAPAN K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS GENETIC ALGORITHM UNTUKPENENTUAN PEMBERIAN KREDIT
Ester Arisawati
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri (STMIK Nusa Mandiri)
Jl. Kramat Raya No.18  Jakarta Pusat http://www.nusamandiri.ac.id esterarisawati@yahoo.com
Abstrak
Pembiayaan  konsumen  adalah  kegiatan  pembiayaan  untuk  pengadaan barang  berdasarkan  kebutuhan  konsumen  dengan  pembayaran  secara  angsuran. Sedangkan  Perusahaan  Pembiayaan  adalah  badan  usaha  yang  khusus  didirikan untuk  melakukan  sewa  guna  usaha,    anjak  piutang,  pembiayaan  konsumen,  dan atau  usaha  kartu  kredit.  Perusahaan  pembiayaan  akan  menyetujui  kredit  yang diajukan  konsumen  setelah  melakukan  analisa  kredit  terhadap  kelayakan pemberian  pembiayaan    konsumen,  apakah  disetujui  dan  tidak  disetujui.Dalam proses  analisa  terhadap  konsumen,  terdapat  beberapa  yang  tidak  akurat,  oleh karena  itu  konsumen  tidak  mampu  membayar  dengan  tepat  waktu  yang mengakibatkan kredit macet. Untuk mengatasi permasalahan yang ada diperlukan suatu  model  yang  mampu  mengklasifikasikan  dan  memprediksi    data  konsumen yang bermasalah dan tidak bermasalah. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian yaitu k-Nearest  Neighbor dan k-Nearest  Neighbor yang  dioptimasi Genetic Algorithm yang  diaplikasikan  terhadap  data  konsumen  yang  mendapat pembiayaan kredit baik yang konsumen yang bermasalah maupun tidak. Dari hasil pengujian  dengan  mengukur  kinerja  ketiga  algoritma  tersebut  menggunakan metode  pengujian Cross  Validation , Confusion  Matrix dan  Kurva  ROC,  diketahui bahwa  algoritma k-Nearest  Neighbor yang  dioptimasi Genetic  Algorithm memiliki nilai accuracy dan AUC paling tinggi.
Keywords : Kredit, K-Nearest Neighbor , Optimasi, Genetic Algorithm
Abstract
Consumer financing is financing activities for the procurement of goods based on  the  needs  of  consumers  with  payment  in  installments.  While  the  Financing Company  is  a  business  entity  specifically  set  up  to  conduct  leasing,  factoring, consumer  finance,  or  business  credit  card.  The  finance  company  will  approve  the proposed  consumer  credit  after  a  credit  analysis  of  the  feasibility  of  providing consumer  financing,  if  approved  and  not  disetujui.Dalam  analysis  process  for consumers, there are some that are not accurate, therefore consumers can not afford to pay in a timely manner resulting in  bad debts , To solve the problem we need a model  that  is  able  to  classify  and  predict  consumer  data  is  problematic  and  not
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
problematic. In this research, testing ie k-Nearest Neighbor and k-Nearest Neighbor optimized  genetic  algorithm  is  applied  to  the  data  consumer  that  gets  better  the consumer credit financing is problematic or not. From the test results by measuring the  performance  of  the  three  algorithms  using  Cross  Validation  testing  methods, Confusion Matrix and ROC curves, it is known that the k-Nearest Neighbor algorithm optimized Genetic Algorithm has the AUC value and highest accuracy.
Keywords : Credit , K-Nearest Neighbor , Optimasi, Genetic Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Penting  bagi  bank  dan  lembaga  pembiayaan  untuk  mengevaluasi  resiko kredit  dilakukan  dimuka  bagi  konsumen.  Sebuah  model  yang  baik  bagi  penilaian kredit akan membantu bank  dan  lembaga pembiayaan membuat  keputusan  yang tepat  dalam  rangka  untuk  menghindari  potensi  besarnya  resiko[7]  Zhang,  Hifi, Chen, & Ye, 2008.
Penilaian  kredit  sebagai  teknik  penilaian  yang  sangat    instrumen  penting dalam  industri  keuangan  dan  perbankan[6]  Wang,  Lai,  &  Niu,  2011.  Penilaian kredit  telah  menjadi  isu  yang  sangat  penting  karena  pertumbuhan  terbaru  dari industri kredit, sehingga kredit departemen bank menghadapi sejumlah besar data kredit  konsumen  untuk  proses,  tetapi  tidak  mungkin  menganalisis  ini  sejumlah besar data baik dalam hal ekonomi dan tenaga kerja. Dalam studi ini kami terakhir karya-karya  yang  telah  diterapkan  metode  data  mining  dalam  masalah  risiko kredit evaluasi [1] Keramati, & Yousefi, 2011. KNN memiliki kelebihan antara lain yaitu ketangguhan terhadap training data yang memiliki banyak noise dan efektif apabila  training  data-nya  besar,  proses  mudah  direpresentasikan  dibandingkan dengan metode lain [4] Nanja & Purwanto, 2015.
Genetic  Algorithm  kompleks  dan  adaptif  biasanya  digunakan  dalam memecahkan  kuatmasalah  optimasi.  Pada  dasarnya,  mereka  melibatkan  bekerja dengan  populasi  individudi  mana  setiap  individu  merupakan  potensi  (optimal) solusi, dan masing-masing populasi adalahhimpunan bagian dari ruang pencarian keseluruhan[3] Matic, 2010.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian yang digunakan penulis dalam penelitian eksperimen ini dengan menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM)  terdiri    dari  enam  tahap  yang  merupakan  sebuah  proses  siklis  yaitu [2] Larose, 2005 :
a. Business Understanding (Pemahaman Bisnis) adalah:
Pemahaman  bisnis  meliputi  penetapan  tujuan  bisnis,  penilaian  situasi  terkini, penetapan tujuan bisnis, penetapan tujuan penggalian data, dan pengembangan rencana proyek.
b. Data Understanding (Pemahaman Data) adalah:
Begitu  tujuan  bisnis  dan  rencana  proyek  ditetapkan,  pemahaman  data mempertimbangkan  data  yang  dibutuhkan.  Langkah  ini  bisa  meliputi
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
pengumpulan data awal, deskripsi data, eksplorasi data, dan verfikasi kualitas data.  Eksplorasi  data  seperti  peninjauan  statistik    rangkuman  (yang  meliputi tampilan  visual  variabel-variabel  kategorik)  bisa  terjadi  pada  akhir  tahap  ini. Model-model  seperti  analisis  pengelompokan  ( cluster  analysis )  dapat  pula diterapkan  dalam  tahap  ini,  dengan  tujuan  mengidentifikasi  pola  dalam  data tersebut.
c. Data Preparation (Persiapan Data) adalah:
Setelah  sumber  data  yang  tersedia  diidentifikasi,  sumber  data  tersebut  perlu diseleksi,  dibersihkan,  dibangun  ke  dalam  wujud  yang  dikehendaki  dan dibentuk.  Pembersihan  dan  transformasi  data  dalam  persiapan  model  data perlu  dilakukan  pada  tahap  ini.  Eksplorasi  data  secara  lebih  mendalam  juga dapat  diterapkan  dalam  tahap  ini,  dan  penggunaan  model-model  tambahan sekali  lagi  memberikan  peluang  untuk  meihat  berbagai  pola  berdasarkan pemahaman bisnis.
d. Modeling (Pembuatan Model) adalah:
Metode penggalian data, seperti visualisasi (penggambaran data dan penetapan hubungan)  serta  analisis  pengelompokan  (untuk  mengidentifikasi  variabel mana  yang  berhubungan  satu  sama  lain)  bermanfaat  bagi  analisis  awal.  Alat bantu  seperti  induksi  aturan  yang  digeneralisasikan  dapat  mengembangkan aturan-aturan asosiasi awal. Begitu pemahaman data yang lebih luas diperoleh (sering kali melalui pengenalan pola yang dipicu dengan melihat output model), model-model  lebih  terinci  yang  sesuai  dengan  jenis  data  tersebut  dapat diterapkan. Pembagian data ke dalam data latihan dan data uji juga diperlukan untuk pembuatan model.
e. Evaluation (Evaluasi) adalah:
Hasil model sebaiknya dievaluasi dalam konteks tujuan bisnis yang ditetapkan pada  tahap  awal  (pemahaman  bisnis).  Hal  ini  akan  mengarahkan  pada identifikasi  kebutuhan  lain  (kerap  kali  melalui  pengenalan  pola),  sering  kali kembali  ke  tahap-tahap  CRISP-DM  sebelumnya.  Perolehan  pemahaman  bisnis merupakan  prosedur  berulang  dalam  penggalian  data,  di  mana  hasil  dari beragam  visualisasi,  fakta  statistik,  dan  metode  kecerdasaan  buatan menunjukan  hubungan-hubungan  baru  kepada  pengguna  yang  memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai operasi perusahaan.
f. Deployment (Pelaksanaan) adalah:
Pengalian  data  dapat  digunakan  baik  untuk  membuktikan  hipotesis sebelumnya,  ataupun  untuk  penemuan  pengetahuan  (pengidentifikasian hubungan  yang  tidak  terduga  dan  bermanfaat),  Melalui  pengetahuan  yang ditemukan  dalam  tahap  awal  proses  CRISP-DM,  model  yang  kuat  dapat diperoleh yang mungkin kemudian dapat diterapkan pada kegiatan bisnis untuk berbagai  keperluan,      termasuk    memprediksi    atau    mengidentifikasikan situasi-situasi    penting.  Model-model  ini  perlu  dipantau  untuk  mengawasi adanya perubahan dalam operasi, karena apa yang mungkin tepat untuk saat ini mungkin tidak lagi tepat satu tahun ke depan. Jika perubahan besar benar-benar terjadi, model tersebut sebaiknya dibuat ulang. Merupakan hal yang bijaksana
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
untuk  mencatat  hasil  proyek  penggalian  data  agar  bukti-bukti  yang terdokumentasi tersedia untuk penelitian di masa mendatang.
Gambar 1. Proses Data Mining menurut CRISP-DM

## 2.1. Pemahaman Bisnis
Bagian  penting  dari  suatu  penelitian  penggalian  data  adalah  dimana mengetahui  untuk  apa  penelitian  tersebut  dilakukan.  Berawal  dari  kebutuhan manajerial  akan  pengetahuan  baru,  menentukan  tujuan  akhir,  dan  membuat rencana  untuk  mendapatkan  pengetahuan  seperti  itu  perlu  dikembangkan, berkenan  dengan  mereka  yang  bertanggung  jawab  untuk  menggumpulkan  data, menganilis data, dan membuat laporan.
Dengan  mengumpukan  data  konsumen  kredit  yang  didapat  dari  PT  AEON Credit  Service  Indonesia  cabang  Tangerang  diketahui  bahwa  jumlah  konsumen bermasalah  tiap  tahunnya  meningkat.  Jumlah  konsumen  bermasalah  tahun  2007 adalah 419 dari 1216 konsumen, tahun 2008 adalah 585 dari 976 konsumen dan tahun  2009  adalah  310  dari  477  konsumen.  Dari  data  tahun  2007  sampai  tahun 2009  didapat  tingkat  tingginya  persentasi  kredit  macet  yang  menjadi permasalahan.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## Gambar 2. Grafik Peningkatan Presentase Konsumen Bermasalah
2.2. Pemahaman Data
Penggalian  data  berorientasi  pada  tugas,  tugas  bisnis  yang  berbeda membutuhkan  kelompok  data  yang  berbeda  pula.  Hal  yang  pertama  dilakukan dalam  proses  penggalian  data  adalah  memilih  data  yang  berkaitan  dari  banyak database yang tersedia untuk menggambarkan pemahaman bisnis yang diberikan dengan tepat. Ada tiga hal yang penting  untuk dipertimbangkan  dalam pemilihan data. Hal yang pertama adalah menetapkan deskripsi masalah dengan ringkas dan jelas.  Hal  yang  kedua  adalah  mengidentifikasi  data  yang  relevan  untuk mendeskripsikan masalah. Dan yang terakhir hal yang ketiga adalah variabel yang terpilih untuk data yang relevan sebaiknya independen satu sama lain.
Berdasarkan database data  yang  didapat  adalah  jenis  data  kuanlitatif ( quantitative data ) menggunakan nilai numerik. Data tersebut berupa data diskret (bilangan  bulat)  atau  kontinu  (bilangan  rill).  Yang  berisi  dari  sejumlah  data-data kredit  konsumen  yang  telah  diketahui  statusnya  baik  dan  buruk.  Dalam menentukan  kelayakan  konsumen  penerima  kredit,  tiga  belas  atribut  predictor dan satu atribut kelas. Dibawah ini adalah atribut-atribut yang menjadi parameter terlihat pada :
Tabel 1. Atribut, Nilai dan Keterangan
Sumber: PT AEON Credit Service Indonesia (2009)
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 2.3. Persiapan Data
Merapikan data terpilih untuk mendapatkan kualitas yang lebih baik adalah tujuan dari prapengolahan data. Dimana ada beberapa data yang terpilih mungkin mempunyai format-format yang berbeda karena mereka dipilih dari sumber data yang  berbeda-beda.  Dapat  dikatakan  secara  umum,  pembersihan  data  berarti menyaring, menggabungkan, dan mengisi kembali nilai-nilai yang hilang (imputasi – imputation) .
Dengan  penyaringan  data,  data  yang  terpilih  dicari  pencilan  ( outlier -nilai yang  jauh  berbeda  dibanding  nilai-nilai  lainnya  dalam  data)  dan  redundansinya. Outlier berbeda jauh dari sebagian besar data, atau data yang jelas-jelas berada di luar kisaran kelompok data terpilih.
Dengan  penghalusan  data,  nilai-nilai  yang  hilang  dari  data  terpilih ditemukan  dan  nilai-nilai  yang  baru  atau  masuk  akal  kemudian  ditambahkan. Sebuah  nilai  yang  hilang  sering  kali  menyebabkan  tidak  adanya  solusi  ketika algoritma penggalian data diterapkan untuk menemukan pola-pola pengetahuan.

## 2.4. Modeling
Modeling adalah  suatu  tahapan  dimana  peranti  lunak  penggalian  data digunakan  untuk  memproduksi  hasil  untuk  berbagai  situasi.  Analisis pengelompokan  dan  eksplorasi visual data  biasanya  diterapkan  lebih  dulu. Bergantung  pada  jenis  data,  berbagai  model  baru  kemudian  diterapkan,  dengan tujuan  memungkinkan  pengguna  untuk  bekerja  dengan  data  guna  memperoleh pemahaman. Teknik yang digunakan dalam penggalian data ini adalah klasifikasi.
Klasifikasi  ( Classification ),  metode-metode  ditujukan  untuk  pembelajaran fungsi-fungsi  berbeda  yang  memetakan  masing-masing  data  terpilih  ke  dalam salah  satu  dari  kelompok  kelas  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Penelitian  ini menggunakan  model  klasifikasi    yaitu  metode k-Nearest  Neighbor (k-NN)  yang adalah  merupakan  suatu  metode  yang  paling  sering  digunakan  untuk  klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.

## 2.5. Evaluasi
Tahap  evaluasi  data  sangatlah  penting,  dengan  mengasimilasikan pengetahuan  dari  data  yang  telah  digali.  Untuk  mengevaluasi  pola  dengan menggunakan software RapidMiner.    Evaluasi dan validas menggunakan metode cross validation, confusion matrix dan kurvaROC. Evaluasi yang baik mengarahkan pada keputusan-keputusan bisnis yang produktif, sementara analisis evaluasi yang buruk mungkin melewatkan informasi yang bermanfaat.

## 2.6. Pelaksanaan
Setelah  melewati  tahap modeling dan evaluation dan  tahap-tahap sebelumnya,  selanjutnya  pada  tahap  ini  ditetapkan  model  yang  dianggap  paling akurat  untuk  diterapkan  dalam  penentuan  kelayakan  pemberian  kredit  terhadap konsumen.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengetahui  tingkat  keakurasian  dari algoritma klasifikasi data mining pada  data  konsumen dalam bentuk  kredit yaitu semua  data  yang  telah  disetujui  oleh  pihak  perusahaan  pembiayaan.  Untuk menentukan  tingkat  keakurasian  maka  hasil  dari  analisis  algoritma k-Nearest Neighbor dan yang sudah dioptimasi dengan Genetic Algorithm akan dibandingkan atau dikomparasikan.
Sebelum  melakukan  komparasi,  masing-masing  algoritma  akan  dilakukan pengujian  kinerjanya.  Cara  standar  untuk  memprediksi  tingkat  kesalahan  pada sampel  menggunakan 10-Fold  Cross  Validation .  Data  tersebut  dibagi  secara  acak menjadi 10 bagian dimana kelas diwakili disekitar sama proporsi seperti data set lengkap. 10-Fold Cross Validation telah menjadi metode standar dan cukup untuk mendapatkan  perkiraan  kesalahan  yang  dapat  diandalkan.  Dengan  desain modelnya seperti dibawah ini:
Gambar 3. Desain Model Validasi Sumber: Witten, 2011
3.1. Pengujian Model k-Nearest Neighbor Nilai accuracy , precision , dan recall dari data training dapat dihitung dengan menggunakan RapidMiner.  Hasil pengujian dengan menggunakan model k-Nearest Neighbor didapatkan hasil accuracy = 54.32%, precission = 36.39%, recall = 41.92% seperti pada Tabel 2. dibawah ini:
1. Confusion Matrix
Perhitungan      berdasarkan  data training pada  Tabel  2.,  diketahui  dari  477  data, 189 diklasifikasikan bad sesuai dengan prediksi yang dilakukan dengan metode k- Nearest  Neighbor ,  lalu  97  data  diprediksi bad tetapi  ternyata good ,  70  data class good diprediksi sesuai, dan 121 data diprediksi good ternyata bad .
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
Tabel 2.  Model Confusion Matrix untuk Metode K-Nearest Neighbor Accuracy:54.32% +/-6.39% (mikro:54.30%) True Ya True Tidak Class precission pred. Ya 189 97 66.08% pred. Tidak 121 70 36.65% class recall 60.97% 41.92%
Sumber: Hasil Penelitian (2009)
2.  Kurva ROC Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan  kurva  ROC.  Perbandingan  kedua metode komparasi bisa dilihat pada gambar 3. yang merupakan kurva ROC untuk algoritma k-Nearest  Neighbor .  Kurva  ROC  pada  gambar  3.  mengekspresikan confusion  matrix dari  Tabel4.  Garis  horizontal  adalah false  positives dan  garis vertikal true positives .
Gambar 4. Kurva ROC dengan Metode k-Nearest Neighbor Sumber: Hasil Penelitian (2009)
3.2. Pengujian Model k-Nearest Neighbor yang dioptimasi Genetic Algorithm Nilai accuracy , precision ,  dan recall dari data  training dapat  dihitung  dengan menggunakan RapidMiner.  Hasil pengujian dengan menggunakan model k-Nearest Neighbor yang dioptimasi Genetic Algorithm didapatkan hasil accuracy = 68.56%, precission = 86.96%, recall = 11.98% seperti pada Tabel 3. dibawah ini:
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
1. Confusion Matrix
Perhitungan      berdasarkan  data training pada  Tabel  3.,  diketahui  dari  307  data, 147 diklasifikasikan bad sesuai dengan prediksi yang dilakukan dengan metode k- Nearest Neighbor , lalu 147 data diprediksi bad tetapi ternyata good , 20 data class good diprediksi sesuai, dan 3 data diprediksi good ternyata bad .
Tabel 3.  Model Confusion Matrix untuk Metode k-Nearest Neighbor yang dioptimasi
Genetic Algorithm Accuracy:68.56% +/-2.55% (mikro:68.55%) True Ya True Tidak Class precission pred. Ya 307 147 67.62% pred. Tidak 3 20 86.96% class recall 99.03%  11.98% 2.  Kurva ROC
Hasil  perhitungan  divisualisasikan  dengan  kurva  ROC.  Perbandingan  kedua metode komparasi bisa dilihat pada gambar 4. yang merupakan kurva ROC untuk algoritma k-Nearest Neighbor yang dioptimasi  Genetic Algorithm . Kurva ROC pada gambar 4. mengekspresikan confusion matrix dari Tabel 4. Garis horizontal adalah false positives dan garis vertikal true positives .
Gambar 5. Kurva ROC dengan Metode k-Nearest Neighbor yang dioptimasi Genetic Algorithm Sumber: Hasil Penelitian (2009)
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti

## 3.3. Analisis Hasil
Dari  hasil  analisis  model  yang  dihasilkan  dengan  metode  algoritma k-Nearest Neighbor  dan  k-Nearest  Neighbor yang  dioptimasi Genetic  Algorithm diuji menggunakan metode Cross Validation maka dapat dirangkumkan :
Tabel 4.  Komparasi Nilai A ccuracy, Precision dan Recall Accuracy AUC K-Nearest Neighbor 54.32% 0.500 K-Nearest Neighbor Berbasis Algoritma Genetika 68.56% 0.500 Sumber: Hasil Penelitian (2009)
Tabel 4. Membandingan accuracy , precision dan recall dari tiap metode. Terlihat bahwa nilai accuracy K-Nearest Neighbor yang dioptimasi Genetic Algorithm paling tinggi hasil penggujiannya.

## 4. SIMPULAN
Berikut ini kesimpulan yang penulis ambil setelah melakukan penelitian :
1. Pengujian  model  dengan  menggunakan k-Nearest  Neighbor dengan menggunakan  data  kredit  Tahun  2009.  Model  yang  dihasilkan  diuji untukmendapatkan  nilai accuracy,  precision dan  AUC  dari  setiap  algoritma sehingga didapat pengujian dengan menggunakan k-Nearest Neighbor didapat nilai accuracy adalah  54.32  %  dengan  nilai precision  36.39 %  dan  nilai  AUC adalah 0.500
2. Pengujian  dengan  mengunakan k-Nearest  Neighbor yang  dioptimasi Genetic Algorithm didapatkan nilai accuracy 68.56% dengan nilai precision 86.96% dan nilai AUC adalah 0.500
Maka  dapat  disimpulan  pengujian  pengujian  data  kredit  Tahun  2009 menggunakan K-Nearest  Neighbor yang  dioptimasi Genetic  Algorithm lebih  baik dari pada K-Nearest Neighbor sendiri.
Pada bagian ini, penulis memberikan saran-saran berdasarkan permasalahan serta kesimpulan yang penulis dapat selama penelitian, yaitu :
1. Penelitian ini diharapkan bisa digunakan pada perusahaan  pembiayaan untuk lebih  meningkatkan  akurasi  analisa  kelayakan  kredit  bagi  konsumen  yang hendak mengajukan kredit.
2. Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  metode  optimasi  lainnya  seperti Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO), dan lainnya.
Volume (1) No. 1 Maret 2017 ISSN:2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti
3. Penelitian  ini  dapat  dikembangkan  dengan  metode  klasifikasi  data  mining lainnya  seperti Neural  Network , Naive  Bayes dan  lainnya  untuk  melakukan perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Keramati,  A.,  &  Yousefi,  N.,  (2011). A  Proposed  Classification  of  Data  Mining Techniques in Credit Scoring . Malaysia [2]. Larose,  D.  T.  (2005). Discovering  Knowledge  in  Data .  New  Jersey:  John  Wille& Sons, Inc.
[3].  Matic,  Dragan.  2010.  Genetic  Algorithm  For  Composing  Music.  Yugoslav Journal Of Operations Research,157-177.
[4]. Nanja,  M.  Purwanto.  (2015).  Metode  K-Nearest  Neighbor  Berbasis  Forward Selection Untuk PrediksI. Jurnal Pseudocode,53-64.
[5]. Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  (2011).  Data  Mining  Practical  Machine Learning  Tools  And  Techniques.  Burlington,  Usa:  Morgan  Kaufmann Publishers.
[6]. Wang, Q.,  Lai, K. K.,  & Niu, D., (2011). Green Credit Scoring System and its Risk Assessement Model withSupport Vector Machine . China. IEEE.
[7]. Zhang.  D.,  Leung,  S.  C.  H.,  Ye,  Zhime.,  (2008) A  Decision  TreeScoring  Model Based on Genetic Algoritm and K-means Algorithm . IEEE.