## PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR PADA PREDIKSI PEMBERIAN KREDIT DI SEKTOR FINANSIAL
Nita Windy Mardiyyah 1 , Nining Rahaningsih 2 , Irfan Ali 3 1, 2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak STMIK IKMI Cirebon Jln. Perjuangan No. 10B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon Tlp. 0231-490480-490481 nitaawindy03@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era dinamika finansial yang cepat, manajemen kredit menjadi esensi utama bagi lembaga-lembaga finansial untuk menjaga kestabilan dan keseimbangan. Pengambilan keputusan yang tepat dalam pemberian kredit menjadi  krusial,  mengingat  kompleksitas  risiko  yang  terus  berkembang.  Meskipun  sektor  finansial  telah mengadopsi berbagai metode evaluasi risiko kredit, masalah persisten terkait dengan ketidakpastian dan volatilitas pasar menyulitkan perusahaan untuk membuat keputusan kredit yang tepat waktu dan akurat. Dalam permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengeksplorasi dan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) melalui pendekatan data  mining untuk  meningkatkan  prediksi  pemberian  kredit.  Implementasi K-Nearest  Neighbor (KNN) dilakukan  dengan tools  rapidminer yang  akan  membantu  dalam  pelatihan  model  dan  validasi  prediksi. Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  implementasi  algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) pada  dataset mendapatkan hasil accuracy sebesar 86.15%, precision sebesar 90.74%, dan recall sebesar 92.45%. Kemampuan algoritma untuk menangani pola non-linier dan kompleks menjadikan pilihan yang sangat baik untuk menangani dataset keuangan  yang sering berfluktuasi. Maka, pemanfaatan data mining dengan KNN dapat  meningkatkan efesiensi dan akurasi keputusan pemberian pinjaman, mengurangi risiko kredit dan meningkatkan pendapatan.
Kata Kunci : Data Mining, K-Nearest Neighbor, Klasifikasi, Kredit

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  pertumbuhan  volume  data  yang dihasilkan  oleh  sektor  finansial  telah  menciptakan tantangan  baru  bagi  pengelolaan  dan  penggunaannya yang  efektif.  Salah  satu  permasalahan  penting  yang dihadapi  lembaga  keuangan  adalah  pengambilan keputusan  mengenai  pemberian  kredit.  Dimana prediksi  pinjaman  yang  akurat  menjadi  semakin penting  dalam  menghadapi  dinamika  pasar  dan perubahan ekonomi yang cepat. Data mining , sebagai ilmu  yang  menggunakan  teknik  statistik  dan kecerdasan buatan, menawarkan pendekatan potensial untuk  mengungkap  pola  dan  hubungan  tersembunyi dalam  kumpulan  data  kredit.  Salah  satunya  adalah algoritma K-Nearest  Neighbor ,  yang  berfokus  pada konsep tetangga terdekat, dalam mengidentifikasi pola kompleks  yang  sulit  diakses  dengan  metode  analisis konvensional.
Algortima K-Nearest Neighbor (KNN) merupakan  sebuah  metode  pengklasifikasian  objek baru  berdasarkan  (K)  tetangga  terdekatnya.  KNN adalah  algoritma supervised  learning ,  dimana  hasil dari query  instance yang  baru,  diklasifikasikan berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  KNN.  K- Nearest Neighbor merupakan suatu pendekatan untuk menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama,  yaitu  berdasarkan  pada  pencocokan  bobot  dari beberapa fitur yang ada [1].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengeksplorasi potensi algoritma K-Nearest Neighbor untuk meningkatkan  prediksi  pemberian  kredit  di  sektor finansial.  Melalui  penerapan  teknik data  mining
diharapkan dapat mengungkap pola-pola tersembunyi dalam  data  perkreditan  yang  dapat  memberikan wawasan  berharga  untuk  mendukung  pengambilan keputusan yang lebih akurat dan cepat.
Melalui  penelitian  ini,  kami  berharap  dapat memberikan  kontribusi  yang  signifikan  terhadap pengembangan  metode  prediksi  pinjaman  di  sektor finansial. Hasil penerapan algoritma K-NN diharapkan dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi  Selain  itu, penelitian ini juga diharapkan dapat membuka peluang pengembangan  lebih lanjut penerapan teknologi data mining di bidang keuangan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Sektor Finansial
Pada  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) pengertian  sektor  diartikan  dengan  lingkungan  suatu usaha, sedangkan pengertian finansial mempunyai arti keuangan.  Maka,  dapat  diartikan  sektor  finansial adalah  suatu  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang keuangan.
Salah  satu  yang  bergerak  pada  sektor  finansial ialah perbankan seperti layanan pembayaran, asuransi, simpan  pinjam,  pengiriman  uang,  bahkan  uang elektronik merupakan contoh produk perbankan. Saat ini,  jasa  keuangan  dapat  dibagi  menjadi  dua  bagian. Bagian  pertama  non  jasa,  artinya,  kinerja  kegiatan non-keuangan.  Contoh  kegiatannya  antara  lain  dana pensiun,  asuransi,  dan  pasar  modal.  Kedua,  jasa perbankan  disebut  lembaga  bisnis  nyata.  dimana pengaturan  dan  pengawasan  terhadap  pengumpulan atau  penyimpanan  oleh  (Ototritas  Jasa  Keuangan)
OJK.  Uang  nasabah  diterima  dalam  bentuk  produk tabungan dan dibayarkan kembali kepada masyarakat dalam bentuk pinjaman kredit [2]

## 2.2. Kredit
Menurut Undang – Undang No 7 1998 pengertian kredit yakni suatu penyediaan tagihan dan uang yang bisa disamakan yang berdasarkan dengan kesepakatan atau persetujuan pinjam meminjam antara pihak bank dengan  pihak  lainnya  dan  untuk  mewajibkan peminjam  untuk  melunasi  hutangnya  dengan  jumlah bunga, imbalan atau bagi hasilnya dalam jangka waktu yang sudah ditentukan [3].

## 2.3. Prediksi
Menurut  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI), prediksi  adalah  hasil  kegiatan  meramalkan  atau memperkirakan nilai-nilai baru dengan menggunakan data masa lalu, sehingga kesalahan (perbedaan antara sesuatu  yang  terjadi  dan  hasil  yang  diprediksi)  dapat diminimalkan.  [4]  Dan  definisi  prediksi  dapat bervariasi tergantung pada bidang  kajian atau bidang ilmu.

## 2.4. Data Mining
Definisi data  mining secara  umum  terbagi menjadi dua  kata  yaitu data dan mining. Data adalah kumpulan fakta atau entitas yang tidak mempunyai arti dan  terabaikan.  Sedangkan, mining adalah  proses penambahan.  Sehingga, data  mining itu  dapat diartikan  sebagai  proses  penambahan  data  yang membuahkan hasil berupa pengetahuan [5].
Selain  itu Data  mining adalah  kumpulan  data hasil  dari  proses  ekstrak  data,  analisa  data,  dan statistika  data. Data  mining adalah  rangkaian  data yang dapat diolah dan diproses dengan cara menggali atau  menambang  suatu  serangkaian  data  yang mengandung  informasi  untuk  menghasilkan  suatu pengetahuan yang diambil melalui proses manual. [6]
2.5. Algoritma K-Nearest Neighbor K-Nearest  Neighbors  (KNN) merupakan  jenis algoritma supervised  learning klasifikasi  yang sederhana  dan  popular  dalam machine  learning . Prinsip  kerja  algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) melakukan  prediksi  terhadap  objek  (data  baru) berdasarkan data training yang jaraknya paling dekat dengan objek pada data baru tersebut [7]. Berikut  adalah  kelebihan  dari  algoritma K-Nearest Neighbor :
a. Algoritma  K-Nearest  Neighbor  sederhana  serta mudah dipahami dan diimplementasikan.
b. K-Nearest  Neighbor  adalah  algoritma  non- parametrik, yang berarti tidak memerlukan tahap pelatihan  yang  rumit.  Dimana  modelnya "belajar" langsung dari data pelatihan.
c. Dapat  menangani  hubungan non-linier di antara fitur  karena  tidak  membuat  asumsi  tentang bentuk fungsi keputusan.
Adapun  beberapa  kekurangan  dari  algoritma K- Nearest Neighbor sebagai berikut:
a. K-Nearest Neighbor memerlukan data pelatihan yang  berlabel  untuk  mengklasifikasikan  data baru. Tanpa label yang sesuai, algoritma ini tidak dapat memberikan prediksi yang baik.
b. Performa K-Nearest Neighbor sangat bergantung pada pemilihan parameter K
c. Penentuan jarak tidak jelas dan atribut apa yang harus digunakan untuk memperoleh hasil terbaik
d. Biaya  komputasi  yang  cukup  tinggi  karena diperlukan perhitungan jarak dari setiap data latih derngan data ujinya
Berikut  ini  merupakan  Flowchart  Algoritma K- Nearest  Neighbors dimana  peneliti  akan  mengelola data.
Gambar 1. Flowchart Algoritma K-NN Keterangan :
1. Menginput data.
2. Masukkan nilai k.
3. Menghitung  Pengukuran  keakuratan  model data yang akan di ukur.
4. Setelah  mendapatkan  nilai  yang  akurat    maka tentukan perhitungan nilai K untuk memprediksi pemberian kredit.
5. Maka hasil yang menentukan pemberian kredit dari pendekatan nilai K.

## 2.6. Confusion Matrix
Confusion Matrix adalah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur seberapa baik suatu model dalam  melakukan  klasifikasi  suatu  dataset pada perangkat  lunak machine  learning . Confusion  matrix umumnya digunakan dalam konteks masalah klasifikasi  biner  (dua  kelas).  Terdapat  nilai  prediksi dan nilai aktual dalam confusion matrix , yang masing- masing memiliki empat kombinasi istilah berbeda. [8]
Tabel 1 Tabel confusion matrix Confusion Matrix Data Aktual Positif Negatif Data Prediksi Positif True Positives (TP) False Positives (FP) Negatif False Negatives (FN) True Negatives (TN)
Berikut penjelasan mengenai empat kombinasi istilah yang terdapat pada tabel 1:
a. True  Positives  (TP) adalah  data  positif  dan  di prediksi benar.
b. True Negatives (TN) adalah data negatif dan di prediksi benar.
c. False Negatives (FN) adalah data positif tetapi di prediksi negatif.
d. False Positives (FP) adalah data negatif tetapi di prediksi positif.
Salah satu fungsi utama confusion matrix adalah untuk menentukan nilai accuracy, precision dan recall untuk mewakili prediksi dan keadaan aktual dari data yang  dihasilkan  oleh  algoritma machine  learning . Berikut  adalah  rumus  dalam  perhitungan  performa matrik.[8]
1) Accuracy untuk  mengukur sejauh  mana  model dapat mengklasifikasikan data dengan benar.
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
2) Precision untuk  mengukur  sejauh  mana  kelas yang  diklasifikasikan  sebagai  positif  oleh model adalah benar-benar positif.
Precision = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
3) Recall mengukur  sejauh  mana  model  dapat menangkap  atau  mendeteksi  seluruh  kasus positif yang seharusnya terdeteksi.
Recall = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑁
(3)
2.7. Rapid Miner
RapidMiner adalah software atau  aplikasi data mining untuk mengolah kumpulan data dalam jumlah besar untuk menghasilkan sebuah informasi baru  [9]. RapidMiner  dapat  digunakan  sebagai  alat,  karena menyediakan berbagai macam alat berbagai metodedari evaluasi statistik sederhana seperti analisis korelasi  hingga  regresi,  klasifikasi  dan  prosedur pengelompokan  serta  pengurangan  dimensi  dan optimasi parameter. [7]
3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Pada penelitian ini, menggunakan data sekunder yang diperoleh dari dataset kredit yang terdapat pada website www.kaggle.com, dengan link: https://www.kaggle.com/datasets/krishnaraj30/financ
e-loan-approval-prediction-data dengan judul “Finance  Loan  Approval  Prediction  Data” .  Diakses pada hari Rabu tanggal 1 November 2023, pukul 10.00 AM.  Kaggle  merupakan platform sumber  daya  ilmu data online yang sering digunakan para ilmuwan data dan  praktisi machine  learning untuk  belajar, berkolaborasi,  dan  mengembangkan  keterampilan mereka dalam industri yang terus berkembang ini.

## 3.2. Tahapan Penelitian

## Gambar 2 Tahapan KDD
(Sumber: Gullo, 2015)
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  KDD ( Knowledge Discovery in Database ) Berikut penjelasan tahapan umum dalam proses KDD:
A. Selection (Seleksi Data)
Tahapan  ini  dimulai  dengan  memilih  data  yang relevan  dan  sesuai  dengan  tujuan  analisis.  Data hasil seleksi yang akan digunakan disimpan dalam suatu berkas terpisah dari basis data operasional.
B. Preprocessing (Pemilihan Data/Pembersihan) Tahapan Preprocessing ini  bertujuan  untuk memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  untuk analisis  bersih  dan  akurat.  Proses  ini  mencakup membuang  duplikasi  data,  membersihkan  data dari noise, nilai yang hilang, atau outlier.
C. Transformation (Transformasi Data) Tahapan  ini  dilakukan  transformasi  pada  data untuk  mendapatkan  reprentasi  yang  sesuai. Mentransformasi  bentuk  data  yang  belum memiliki  entitas  yang  jelas  seperti  pengkodean variabel kategorik dan numerik, atau transformasi lainnya yang siap diproses pada data mining .
D. Data Mining
Tahapan  selanjutnya  yaitu  memilih  metode  atau algoritma yang tepat. Ini melibatkan penggunaan algoritma  pembelajaran  mesin,  statistika,  atau teknik  analisis  lainnya  untuk  mengekstrak informasi berharga.
E. Interpretation/Evaluation (Interpretasi/Evaluasi)
Pada tahapan terakhir adalah dilakukan menginterpretasikan  hasil  dari  proses  ekstraksi informasi dan mengevaluasi temuan. Ini melibatkan penilaian kualitas model atau temuan yang ditemukan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection (Seleksi Data)
Tahapan  pertama  pada  penelitian  ini  yakni dengan  memilih  data  yang  bersumber  dari website www.kaggle.com dengan  judul  “ Finance  Loan Approval  Prediction  Data ”.  Pada  penelitian  ini menggunakan dua jenis dataset yaitu 554 data training
dan 324 data testing yang terdiri dari 13 atribut, dengan 1 class , 1 atribut label, 6 atribut bertipe numerik dan 6
atribut lainnya bertipe kategorik. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 2 dibawah.
Tabel 2 Atribut dan tipe data Atribut Tipe Keterangan Load_ID Gender Married Dependents Education
Self_Employe ApplicantIncome CoapplicantIncome LoanAmount Loan_Amount_Term Credit_History Property_Area
Loan_Status Kategorik Kategorik Kategorik Numerik Kategorik Kategorik Numerik
Numerik
Numerik
Numerik
Numerik
Kategorik
Label Id Peminjam Jenis Kelamin Status Pernikahan Tanggungan
Pendidikan Terakhir Pekerjaan Pendapatan Pendapatan Bersama Jumlah Pinjaman Jangka Waktu Pinjaman Riwayat Kredit Kawasan Properti
Status Pinjaman
Tabel 3 Sampel Data Training Sebelum Diseleksi Loan_Id Gender Married Dependents Self_employe …  … Loan_Status LP001002 Male No 0 No Y LP001003 Male Yes 1 No N LP001005 Male Yes 0 Yes Y LP001006 Male Yes 0 No Y LP001008 Male No 0 No Y LP001011 Male Yes 2 Yes Y LP001013 Male Yes 3+ No Y LP001014 Male Yes 2 No N LP001018 Male Yes 1 No Y LP001020 Male Yes 2 No N Tabel 4 Sampel Data Testing Sebelum Diseleksi Loan_Id Gender Married Dependents Self_employe … … Loan_Status LP001015 Male Yes 0 No ? LP001022 Male Yes 1 No ? LP001031 Male Yes 2 No ? LP001035 Male Yes 2 No ? LP001051 Male No 0 No ? LP001054 Male Yes 0 Yes ? LP001055 Female No 1 No ? LP001056 Male Yes 2 No ? LP001059 Male Yes 2 ? LP001067 Male No 0 No ?
Tabel 3 dan tabel 4 merupakan tampilan sampel data yang belum diseleksi dan masih berisi  data nilai yang tidak dibutuhkan. Sebelum dilakukan seleksi data pada RapidMiner , data yang akan digunakan di import seperti  pada  gambar  3,  dilanjutkan  dengan  gambar  4 untuk mencari lokasi atau letak penyimpanan data.
Gambar 3. Import data
Gambar 4. Mencari lokasi data
Gambar 5. Hasil seleksi data training
Gambar 6. Hasil seleksi data testing
Gambar 5 dan 6 menunjukan bahwasannya hasil dari  seleksi  data  pada RapidMiner dan  sudah  sesuai dengan apa yang dibutuhkan untuk penelitian.
4.2. Preprocessing (Pemilihan Data/) Tahap preprocessing  data adalah  dilakukannya pembersihan  data missing  value atau  atribut  yang memiliki data kosong. Sebelum melakukan pembersihan  data,  objek  data  harus  terlebih  dahulu dimuat kedalam proses RapidMiner dengan menggunakan  dua  operator retrieve untuk  data train dan data test seperti pada gambar 7 dibawah.
Gambar 7. Menambahkan Operator Retrieve
Gambar  8  dan  9  menunjukan  data  tersebut terdapat  beberapa  atribut  yang  memiliki  data  kosong atau missing  value, maka  dari  itu  akan  dilakukan proses  pembersihan  data  dengan  menggunakan operator replace  missing  values seperti  pada  gambar 10.
Gambar 8. Cek Missing Value Data Training
Gambar 9. Cek Missing Value Data Testing
Gambar 10. Memasukan Operator Replace Missing Value
Setelah  melakukan  pembersihan  data  dengan memasukan operator replace missing values sehingga akan menampilakan statistik hasil pembersihan seperti pada  gambar  11  untuk  data training ,  begitupun  pada gambar  12  untuk  data testing tetapi  pada  atribut Loan_Status  (data testing) masih  terdapat  missing dikarenakan  pada  tahap  ini  data  belum  mendapatkan nilai hasil prediksi.
Gambar 11. Hasil Cleansing Data Training
Gambar 12. Hasil Cleansing Data Testing
4.3. Transformation (Transformasi Data)
Gambar 13. Merubah Tipe Data
Gambar  13  menampilkan  proses  pengaturan untuk  memastikan  tipe  atribut  sudah  sesuai  dengan yang  dibutuhkan  agar  dapat  di  proses,  dan  mengatur atau  mengubah  tipe  atribut  yang  belum  disesuaikan. Tipe binominal untuk atribut yang memiliki dua nilai, polynominal  untuk  atribut  yang  memiliki  lebih  dari dua  nilai,  adapun  untuk  nilai  data  yang  digunakan untuk  bilangan  bulat  (angka  tanpa  koma)  dengan integer,  dan  tipe  data  real  untuk  bilangan  riil  (angka dengan koma).
Gambar 14. Merubah Role Atribut
Pada gambar 14 merupakan proses transformasi data yang akan diberikan label yang dibutuhkan oleh algoritma K-Nearest Neighbor, label tersebut nantinya digunakan  sebagai  hasil  dari  prediksi  kelayakan pemberian kredit.
4.4. Data Mining
Untuk mendapatkan hasil data prediksi pemberian  kredit  pada  data testing yang  belum memiliki  nilai  label  maka  dilakukan  proses data mining algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) menggunakan tools RapidMiner dengan  model berikut:
Gambar 15. Model K-Nearest Neighbor 1
Berdasarkan gambar 15 diatas adalah model dari implementasi  algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) dengan tools  RapidMiner yaitu  dengan  menjalankan beberapa operator diantaranya:
1) Retrieve (train) Operator ini digunakan untuk memuat data latih yang  akan  digunakan.  Data  latih  adalah  data yang  digunakan  untuk  melatih  algoritma  KNN sehingga  dapat  mengenali  pola  dan  hubungan dalam data.
2) Retrieve (test) Operator  ini  digunakan  untuk  memuat  data  uji yang akan digunakan. Data uji adalah data yang digunakan  untuk  menguji  kinerja  algoritma KNN setelah dilatih dengan data latih.
3) Replace Missing Values Operator ini digunakan untuk memberikan solusi pada  nilai  yang  hilang  dalam  dataset.  Jika terdapat nilai yang hilang pada dataset, operator
ini akan menggantikan nilai tersebut dengan nilai yang  sesuai,  seperti  nilai  rata-rata  atau  nilai median.
4) K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma  data  mining  yang  digunakan  pada penelitian ini. Algoritma KNN digunakan untuk mengklasifikasikan  data  baru  berdasarkan mayoritas  dari  kategori  pada  K  tetangga terdekatnya.
5) Apply Model
Operator ini digunakan untuk menerapkan model pada data baru yang akan diuji. Setelah algoritma KNN  dilatih  dengan  data  latih,  model  ini  akan digunakan  untuk  memprediksi  kategori  data baru.
6) Performance
Operator  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja model atau algoritma. Operator ini akan menghasilkan  metrik  evaluasi  seperti  akurasi, presisi,  dan  recall  untuk  menentukan  seberapa baik algoritma KNN dalam melakukan klasifikasi data.
7) Write CSV
Operator yang digunakan untuk menyimpan data atau  hasil  analisis  dalam  format  CSV.  Hasil prediksi  dari  algoritma  KNN  akan  disimpan dalam  format  CSV  untuk  digunakan  dalam analisis selanjutnya.
Dalam  model ini, data latih dan data uji dimuat menggunakan  operator Retrieve .  Kemudian,  operator Replace  Missing  Values digunakan  untuk  mengatasi nilai yang hilang dalam dataset. Setelah itu, algoritma KNN  dilatih  menggunakan  data  latih  dan  diuji menggunakan data uji dengan menggunakan operator K-Nearest Neighbor dan Apply Model . Hasil prediksi dari  algoritma  KNN  akan  dievaluasi  menggunakan operator Performance untuk  menentukan  seberapa baik  kinerja  algoritma.  Terakhir,  hasil  prediksi  akan disimpan  dalam  format  CSV  menggunakan  operator Write CSV  untuk  digunakan  dalam  analisis selanjutnya.
Pada  data training diterapkannya  algoritma klasifikasi yakni K-Nearest  Neighbor  (KNN) , sedangkan pada data testing guna menerapkan model KNN  serta  menghasilkan  dataset  prediksi  untuk digunakan dalam analisis selanjutnya.
Gambar 16. Example set
Pada  gambar  16  menunjukan  tampilan  yang didapatkan setelah dilakukan proses data mining yaitu Example  Set ,  yang  dimana  berisi  informasi  prediksi yang  dapat  menentukan  keputusan  dalam  pemberian kredit. Jika hasil prediksi tertulis “Y”, maka pinjaman kredit  dapat  disetujui  oleh  pihak  debitur.  Sebaliknya jika hasil prediksi tertulis “N”, maka pinjaman kredit tidak dapat disetujui oleh pihak debitur. Selain prediksi yang  terdapat  pada Example  Set yakni  parameter confidence sebagai besar persentase keyakinan dalam persetujuan pemberian kredit tersebut.

## 4.5. Evaluation (Evaluasi)
Gambar 17. Model K-Nearest Neighbor 2
Gambar  17  menujukan  model  algoritma K- Nearest Neighbor dalam pengujian untuk menganalisis  lanjutan  yang  dapat  mengukur  kinerja algoritma K-Nearest  Neighbor  (KNN) menggunakan tools  RapidMiner dengan  menjalankan beberapa operator antara lain:
1) Read CSV
Operator  ini  digunakan  untuk  mengimpor  data dari file CSV ke dalam RapidMiner .
2) Select Attributes
Operator  ini  digunakan  untuk  memilih  atau mengabaikan atribut tertentu dari dataset.
3) Set Role Operator  ini  digunakan  untuk  menentukan  peran atau jenis data dari suatu atribut.
4) Split Data
Operator  ini  digunakan  untuk  membagi  dataset menjadi dua bagian, pada penelitian ini memakai rasio 8:2 untuk data latih dan data uji.
5) K-Nearest Neighbor (KNN)
Algoritma data  mining yang  digunakan  pada penelitian ini dengan menggunakan nilai K=3.
6) Apply Model Operator  ini  digunakan  sebagai  penghubung algoritma KNN dengan performance.
7) Performance
Operator  ini  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja model atau algoritma.
Setelah  proses  model  kedua  dilakukan,  maka akan  didapatkan performance  vector yang  dapat mengukur sejauh mana model mampu mengidentifikasi kelas-kelas. Gambar 18 menampilkan  hasil  dari  pengujian  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor dengan  nilai  K  =  3, hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  nilai  K  =  3 menghasilkan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang baik  dalam  memprediksi  pemberian  kredit  di  sektor finansial. Oleh karena itu, nilai K = 3 dipilih sebagai nilai optimal untuk algoritma KNN pada penelitian ini. Pada  dataset  penelitian  mencapai  tingkat accuracy sebesar 86.15%, precision sebesar 90.74%, dan recall sebesar 92.45%. dengan rincian prediksi Y dan true Y sebanyak  49  data,  prediksi  N  dan true Y  sebanyak  4 data, prediksi Y dan true N sebanyak 5 data, prediksi N dan true N sebanyak 7 data.
Berikut adalah perhitungan manual dari tingkatan akurasi yang dihasilkan rapidminer yang:
1) Accuracy
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
49 + 7
49 + 7 + 4 + 5 56 65 = 86.15%
2) Precision 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 49 49 + 5 49 53 = 90.74% 3) Recall 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 49
49 + 4 49 54 = 92.45%
Gambar 19. Result history
Gambar 19 merupakan daftar riwayat pengujian menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor dengan tools RapidMiner ,  daftar  tersebut  dimana  berisi informasi  waktu  eksekusi  yang  hanya  membutuhkan waktu 0 second atau 0 detik, sehingga dapat diartikan bahwa  eksekusi  dengan  menggunakan  algoritma K- Nearest Neighbor ini berjalan dengan cepat.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Data  yang  bersumber  dari www.kaggle.com dengan  judul  “ Finance  Loan  Approval  Prediction Data ” sebanyak 324 data testing , yang terdiri dari 13 atribut,  12  sebagai  penentu  dalam  perhitungan  pada data mining dan 1 atribut sebagai label hasil. Setelah diimplementasikan pada algoritma K-Nearest Neighbor dengan  nilai  K  3  maka  menghasilkan tingkatan accuracy sebesar 86.15%, precision sebesar 90.74%,  dan recall sebesar 92.45%.  sehingga  dapat dikatakan  bahwa  algoritma  KNN  membantu  untuk mengambil  keputusan  dalam  pemberian  kredit  pada sektor  finansial  dengan  mudah  dan  cepat.  Dari  hasil penelitian  yang  sudah  dibahas  ini  menyarankan  agar diadakan  penelitian  lebih  lanjut  guna  meningkatkan nilai akurasi untuk menentukan kelayakan pemberian kredit.  Selain  itu  jumlah  data  yang  lebih  besar  atau metode yang berbeda dapat digunakan pada penelitian selanjutnya  agar  dapat  menghitung  nilai  performa yang baru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M  Syukri  Mustafa  and  Wayan  Simpen, “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Untuk  Memprediksi  Pasien  Terkena Penyakit  Diabetes  Pada  Puskesmas  Manyampa Kabupaten Bulukumba,” Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi , vol. 8, pp. 1– 10, Feb. 2019.
[2]  A.  Susilo,  “Perbandingan  Kinerja  K-Nearest Neighbors  dan  Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Perilaku  Nasabah  Pada  Pembayaran  Kredit Bank,” Jurnal Sains dan Teknologi (JSIT) , vol. 3, no.  3,  pp.  364–379,  Nov.  2023,  doi: 10.47233/jsit.v3i3.1264.
[3]  S.  Harlina,  “Data  Mining  Pada  Penentuan Kelayakan  Kredit  Menggunakan  Algoritma  K- NN  Berbasis  Forward  Selection,” Creative Communication  and  Innovative  Technology Journal , vol. 11, pp. 236–244, Jul. 2018.
[4]  Rahmadini,  E.  E.  L.  Lubis,  A.  Priansyah, Yolanda R.W.N, and T. Meutia, “Penerapan Data Mining  Untuk  Memprediksi  Harga  Bahan Pangan  Di  Indonesia  Menggunakan  Algoritma
K-Nearest Neighbor,” Jurnal Mahasiswa
Akuntansi Samudra (JMAS) , vol. 4, pp. 223–225, Aug. 2023.
[5]  S.  Kom.  ,  M.  Kom.  Dicky  Nofriansyah  and  M. Sc.  DR.  Ir.  Gunadi  Widi  Nurcahyo, Algoritma Data  Mining  dan  Pengujian .  Yogyakarta: Deepublish, 2019.
[6]  M Faisal, Wiranti Sri Utami, and Sarah Parmica, “Implementasi  Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN) Dalam Memprediksi Indeks Kemiskinan,” Journal Sensi Online , vol. 9, no. 1, pp. 11–23, Feb. 2023.
[7]  Edi  Junaedi,  Amril  Mutoi  Siregar,  and  Euis Nurlaelasari, “Implementasi C4.5 Dan Algoritma K  Nearest  Neighbor  Untuk  Prediksi  Kelayakan Pemberian  Kredit  Menggunakan  RapidMiner
Studio,” Scientific Student Journal for Information, Technology and Science , vol. 3, no. 1, pp. 83–90, Jan. 2022.
[8]  Hardiana  Said,  Nurhafifah  Matondang,  and Helena  Nurramdhani  Irmanda,  “Penerapan Algoritma
K-Nearest Neighbor
Untuk   Memprediksi  Kualitas  Air  Yang  Dapat
Dikonsumsi,” Jurnal Teknologi Informasi Techno.com , vol. 23, pp. 256–267, May 2022.
[9]  Taufik  Hidayat,  Yuni  Handayani,  and  Ahmad Syaifudin,  “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Untuk Meningkatkan Penjualan Produk  Meuble  dan  Furniture,” Jurnal  Ilmiah Rekayasa dan Manajemen Sistem Informasi , vol. 9, pp. 118–124, Feb. 2023.
[10]  F. Gullo, “From Patterns in  Data to Knowledge Discovery:  What  Data  Mining  Can  Do,” Phys Procedia ,  vol.  62,  pp.  18–22,  Feb.  2015,  doi: 10.1016/j.phpro.2015.02.005.