Penerapan Algoritma KNN ( K-Nearest Neighbour ) Dalam Klasifikasi Data Pinjaman Anggota Koperasi
Deti Fusvita 1) , Asnawati 2) , Feri Hari Utami 3)*
Universitas Dehasen Bengkulu Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Jl. Meranti Raya No.32 Sawah Lebar Bengkulu, Telp. (0736) 22027 asnawati.sopian21@gmail.com , nidokruan@gmail.com

## Abstract
Civil  Servants  Cooperative  already  uses  computers  as  a  means  or  media  in  supporting  reports  making  using Microsoft Word and Microsoft Excel applications, so there are still many shortcomings in terms of loan services to cooperative members. Application of  loan data classification for members of the Civil Servants Cooperative Seluma Elementary School teachers was made using the Visual Basic Net programming language as a media for making applications and SQL Server 2008 database as a storage medium for processing data. In the process of classifying loan data for cooperative members, the K-Nearest Neighbor (KNN) method has been applied, which emphasizes the results of the process based on the training data patterns that have been made. The training data in question is the data of the previous cooperative members 'loans which will be trend data to determine the data of the members' next loans whether received or rejected. In the classification process, there are 7 (seven) criteria used. The seven criteria will be used as parameters in determining the loan status of cooperative members whether the loan application is accepted or rejected. Based on testing that has been done, the application can provide the results of the classification of members' loan submission data automatically by looking at the final value of each member loan.

## Keywords: Civil Servants Cooperative, KNN Algorithm, Member Loans, classification

## Abstrak
Koperasi  Pegawai  Negeri  sudah  menggunakan  komputer  sebagai  sarana  atau  media  dalam  pendukung  dalam pembuatan laporan dengan menggunakan aplikasi Microsoft Word dan Microsoft Excel , sehingga masih banyak ditemukan  kekurangan-kekurangan  dalam hal  pelayanan  pinjaman  pada  anggota  koperasi.    Aplikasi  klasifikasi data pinjaman anggota Koperasi Pegawai Negeri Guru-guru SD Kecamatan Seluma dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net sebagai media pembuatan aplikasi dan database SQL Server 2008 sebagai media penyimpanan hasil  pengolahan  data.  Dalam  proses  klasifikasi  data  pinjaman  anggota koperasi  telah  diterapkan metode K-Nearest Neighbour (KNN), dimana metode ini lebih menekankan kepada hasil proses berdasarkan pola data training yang telah dibuat. Data training yang dimaksud adalah data pinjaman anggota koperasi sebelumnya yang akan menjadi trend data untuk menentukan data pinjaman anggota selanjutnya apakah diterima atau ditolak. Dalam  proses  klasifikasi  terdapat  7  (tujuh)  kriteria  yang  digunakan.  Ke  tujuh  kriteria  tersebut  akan  digunakan sebagai parameter dalam menentukan status pinjaman anggota koperasi apakah pengajuan pinjamannya diterima atau  ditolak.  Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan,  aplikasi  mampu  memberikan  hasil  klasifikasi  data pengajuan pinjaman anggota secara otomatis dengan melihat nilai akhir dari masing-masing pinjaman anggota.
Kata kunci: Koperasi PNS, Algoritma KNN, Pinjaman Anggota, Klasifikasi
1. Pendahuluan
Teknologi
informasi dengan cepat mempengaruhi  kemajuan  suatu  perusahaan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan,  biaya  yang berlebihan, dan birokrasi yang tidak bertanggung jawab. Apabila  teknologi  informasi  ini  dimanfaatkan  dengan baik  maka  dapat  membantu  mengoptimalkan  segala aktivitas  yang  dilakukan  dan  dibutuhkan  oleh perusahaan.
Koperasi Pegawai Negeri Sipil telah menggunakan  komputer  sebagai  sarana  atau  media dalam  mendukung  pelaporan  dengan  menggunakan aplikasi Microsoft Word dan Microsoft Excel, sehingga masih  banyak  kekurangan  dalam  pelayanan  pinjaman kepada anggota koperasi. Identifikasi masalah sebagaimana  dimaksud  pada  bagian  ini  mengenai masalah  pelayanan  usaha  pinjaman  anggota  koperasi. Koperasi  memberikan  fasilitas  pinjaman  kepada anggotanya dengan memasukkan persyaratan yang telah ditentukan sebelumnya.
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  kajian terhadap  data  pinjaman  anggota  koperasi  untuk mengklasifikasikan  data  tersebut  melalui  kelayakan apakah  anggota  koperasi  layak  atau  tidak  layak pinjaman.  Ada  beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan  untuk  proses  klasifikasi  data,  salah  satunya adalah algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN).
Berdasarkan uraian diatas maka penulis tertarik untuk  mengangkat  judul  “Penerapan  Algoritma  KNN (K-Nearest Neighbor) dalam Klasifikasi Data Pinjaman Anggota  Koperasi”.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas maka dapat dirumuskan permasalahan yaitu Bagaimana Implementasi  Algoritma  KNN  (K-Nearest  Neighbor) pada Klasifikasi Data Pinjaman Anggota Koperasi .
2. Tinjauan Pustaka
Algoritma K-Nearest Neighbor (kadang disebut K-Nearest Neighbor / K-NN) adalah  algoritma yang  melakukan  klasifikasi  berdasarkan  kedekatan lokasi  (jarak)  suatu  data  dengan  data  lain.  Prinsip sederhana  yang  diadopsi  oleh  algoritma  K-NN  adalah bahwa jika seekor hewan berjalan seperti bebek, dukun seperti  bebek,  dan  tampak  seperti  bebek,  maka  hewan tersebut adalah bebek [1].
Dalam algoritma K-NN, data dengan dimensi q dapat dihitung jarak dari data tersebut ke data lain. Nilai jarak ini digunakan sebagai nilai kedekatan / kesamaan antara data uji dan data latih. Nilai K pada K-NN berarti K data terdekat dari data uji. Tetangga Terdekat adalah teknik klasifikasi sederhana, tetapi memiliki hasil kerja yang cukup bagus. Meski begitu, K-NN juga memiliki kelebihan  dan  kekurangan.  Metode  penelitian  yang digunakan  penulis  adalah  metode Waterfall .  Metode waterfall  sering  juga  disebut classic  life  cycle adalah yang  menggambarkan  pendekatan  sistematis  dan sekuensial  dalam  pengembangan  perangkat  lunak, dimulai dari spesifikasi kebutuhan pengguna kemudian
dilanjutkan  melalui  tahapan  perencanaan,  pemodelan, konstruksi[2].
(konstruksi), serta penyampaian sistem kepada pelanggan  /  pengguna  (deployment),  yang  diakhiri dengan  dukungan  untuk  kelengkapan  perangkat  lunak yang dihasilkan.

## 3.   Metodologi Penelitian
Tahapan  metode Waterfall ditunjukkan  pada  Gambar 3.1 Metode Waterfall
Analisa
Design
Coding & Testing
Penerapan Pemeliharaan

## Gambar 3.1. Metode Waterfall
Sistem  baru  ini  dibuat  dengan  menggunakan  Bahasa Pemrograman  Visual  Basic.  Database  Net  dan  SQL Server.  Sistem  baru  ini  adalah  bertujuan  untuk membantu  memberikan  informasi  pola  pinjaman anggota  koperasi  dan  dapat  digunakan  sebagai parameter  dalam  melakukan  peminjaman  pinjaman kepada anggota koperasi [ 3 ] .
Tabel 3.1. Penilaian Syarat Peminjaman Syarat Peminjaman Penilaian Nilai Permohonan Ada 2 Tidak Ada 1 surat kuasa Ada 2 Tidak Ada 1 surat pertanyaan Ada 2 Tidak Ada 1 Surat kuasa pemotongan gaji Ada 2 Tidak Ada 1 Fotocopy KTP Ada 2 Tidak Ada 1 KPN aktif > 3 Bulan 2 < 3 Bulan 1
Klasifikasi  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengetahui apakah  pengajuan  pinjaman  anggota  tersebut  diterima atau  ditolak.  Adapun  sampel  data  yang  digunakan, seperti tabel 3.2.
Tabel 3.2. Sampel Data Penilaian Pengajuan Pinjaman N o Kode Nama S 1 S 2
S 3 S 4
S 5 S 6 S 1 P001 Tori
✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ≥ 3 ✓
2 P002 Marzuki ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ≥ 3 ✓
3 P003 Desmi Yanteni ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ≥ 3 ✓
4 P004 Tori ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ < 3 - 5 P005 Edi Aprizal ✓ ✓ ✓ - ✓ ≥ 3 -
Adapun  Tahapan  penyelesaian  dari  Algoritma  K-NN adalah antara lain[4] :
Menentukan parameter K = jumlah banyaknya tetangga terdekat Parameter K = 1 tetangga terdekat.
Hitung jarak antara data baru dan semua data yang ada di  data  training,  Untuk  menghitung  jarak  antara  data baru  dan  semua  data  yang  ada  menggunakan  rumus Euclidean Distance [ 5][6].
𝑫(𝒙 𝟐 , 𝒙 𝟏 ) = ‖𝒙 𝟐 − 𝒙 𝟏 ‖. 𝟐 = √∑|𝒙 𝟐𝒋 − 𝒙 𝟏𝒋 |. 𝟐 𝒑 𝒋=𝟏 Tabel 3.5. Hitung Euclidean Distance No.
Kode Pinjaman 1 Kode Pinjaman 2 Distance 1 P001 P006 𝟏 2 P002 P006 𝟏 3 P003 P006 𝟏 4 P004 P006 𝟎 5 P005 P006 𝟑
Urutkan jarak tersebut dan tentukan tetangga mana yang terdekat berdasarkan jarak minimum ke-K
Tabel 3.6. Pengurutan Nilai Distance No. Kode Pinjaman 1 Kode Pinjaman 2 Distance 1 P001 P006 1 2 P002 P006 1 3 P003 P006 1 4 P004 P006 0 5 P005 P006 3
Tentukan kategori dari tetangga terdekat Pada tahap ini akan diambil tetangga terdekat berdasarkan parameter k yang telah ditentukan yaitu 1, sehingga hasilnya sebagai berikut :
Tabel 3.7 Parameter K=1 No. Kode Pinjaman 1 Kode Pinjaman 2 Distance 1 P004 P006 0 2 P001 P006 1 3 P002 P006 1 4 P003 P006 1 5 P005 P006 3
Gunakan  kategori  mayoritas  yang  sederhana  dari tetangga  yang  terdekat  tersebut  sebagai  nilai  prediksi dari data yang baru
DFD (Data Flow Diagram) Adapun DFD pada aplikasi klasifikasi  data  pinjaman  anggota  Koperasi  Pegawai Negeri Guru-guru SD Kecamatan Seluma antara lain :
aplikasi klasifikasi data pinjaman anggota
Koperasi Pegawai Negeri Guru-guru SD Kecamatan Seluma Ketua Koperasi Hasil Klasifikasi Data Pinjaman Anggota Rekap Data Anggota Administrator Data Anggota Data Pinjaman Anggota Klasifikasi Data Pinjaman Anggota

## Gambar 3.2. Diagram Konteks

## 4.   Hasil dan Pembahasan
Aplikasi  klasifikasi  data  pinjaman  anggota Koperasi  Pegawai  Negeri  Guru-guru  SD  Kecamatan Seluma  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman Visual Basic .Net sebagai media pembuatan aplikasi dan database SQL Server 2008 sebagai media penyimpanan hasil  pengolahan  data.  Dalam  proses  klasifikasi  data pinjaman anggota koperasi telah diterapkan metode K- Nearest  Neighbour  (KNN), dimana  metode  ini  lebih menekankan kepada hasil proses berdasarkan pola data training yang telah dibuat. Data training yang dimaksud adalah  data  pinjaman  anggota  koperasi  sebelumnya yang  akan  menjadi  trend  data  untuk  menentukan  data pinjaman  anggota  selanjutnya  apakah  diterima  atau ditolak.
Dalam proses klasifikasi terdapat 7 (tujuh) kriteria yang  digunakan.  Ke  tujuh  kriteria  tersebut  akan digunakan sebagai parameter dalam menentukan status pinjaman anggota koperasi apakah pengajuan pinjamannya diterima atau ditolak[7][8].
Form  input  data  pinjaman  anggota  koperasi merupakan  antarmuka  aplikasi  yang  digunakan  untuk mengolah  data  pengajuan  pinjaman  anggota  koperasi. Dalam  proses  pengajuan  pinjaman  koperasi,  anggota
akan  dinilai  berdasarkan  7  kriteria  yang  telah ditetapkan[9].  Adapun  form  input  data  pinjaman anggota koperasi terlihat pada Gambar 4.4.
Gambar 4.4. Form Input Data Pinjaman Anggota
Form  klasifikasi  anggota  adalah  koperasi  merupakan antar  muka  aplikasi  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  data  berdasarkan  data  pinjaman  anggota koperasi [ 10 ] .  Adapun  form  klasifikasi  data  pinjaman anggota koperasi terlihat pada Gambar 4.5
Gambar 4.5. Form Klasifikasi Data Pinjaman Anggota
Output Rekap Data Anggota Output rekap data anggota akan menampilkan informasi data anggota yang terdapat di Koperasi, seperti Gambar 4.6.
Gambar 4.6. Output Rekap Data Anggota

## 5.   Kesimpulan

## 5.1 Simpulan
Berdasarkan hasil dari pembahasan tersebut, maka dapat disimpulkan bahwa :
a. Aplikasi  klasifikasi  data  pinjaman  anggota Koperasi Pegawai Negeri Guru-guru SD
Kecamatan  Seluma  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Basic  .Net  sebagai  media pembuatan aplikasi dan database SQL Server 2008 sebagai media penyimpanan hasil pengolahan data.
b. Dalam  proses  klasifikasi  data  pinjaman  anggota koperasi  telah  diterapkan  metode  K-Nearest Neighbour  (KNN),  dimana  metode  ini  lebih menekankan kepada hasil proses berdasarkan pola data training yang telah dibuat. Data training yang dimaksud  adalah  data  pinjaman  anggota  koperasi sebelumnya  yang  akan  menjadi  trend  data  untuk menentukan  data  pinjaman  anggota  selanjutnya apakah diterima atau ditolak.
c. Dalam proses klasifikasi terdapat 7 (tujuh) kriteria yang  digunakan.  Ke  tujuh  kriteria  tersebut  akan digunakan  sebagai  parameter  dalam  menentukan status pinjaman anggota koperasi apakah pengajuan pinjamannya diterima atau ditolak.
d. Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan, aplikasi mampu memberikan hasil klasifikasi data pengajuan  pinjaman  anggota  secara  otomatis dengan  melihat  nilai  akhir  dari  masing-masing pinjaman anggota
5.2 Saran
Berdasarkan penelitian yang telah penulis lakukan di Koperasi  Pegawai  Negeri  Guru-guru  SD  Kecamatan Seluma, maka penulis menyarankan :
a. Dapat  menggunakan  aplikasi  klasifikasi  data pinjaman anggota, agar dapat membantu memberikan  informasi  apakah  pinjaman  anggota tersebut diterima atau ditolak.
b. Perlu  adanya  pengembangan  sistem,  dengan  cara memasukkan data training lebih banyak lagi, agar mendapatkan pola yang lebih akurat dan presisi.

## Daftar Rujukan
[1] Parvin,  Hamid.  2008.  MKNN:  Modified  K- Nearest    Neighbor.    World    Congress    on Engineering and Computer Science. USA. San Francisco.
[2] Asri,  Romantika  Mayang.  2016.  Pemodelan System Pakar Untuk Identifikasi Penyakit Pada Tanaman  Kedelai  Menggunakan  Metode Fuzzy  K-Nearest  Neighbor.  S1.  Universitas
Brawijaya Bertalya. 2009.
[3] Konsep Data Mining. Tersedia di : https://bertalya.staff.gunadarma.ac.id  Diakses 11 Agustus 2019
[4] Tan  P,  Steinbach  M,  Kumar  V  (2006)
Introduction to Data Mining. Pearson Education: Boston San Fransisco New York [2] Keller  JM,  Gray  MR,  Givens  J.A  (1985)  A Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  Algorithm  IEEE Transaction on Systems
[5] Mustaqbal,  M.Sidi,  dkk.  2015. Pengujian Aplikasi  Menggunakan  Black  Box  Testing
Boundary  Value  Analysis  (Studi  Kasus  :
Aplikasi Prediksi Kelulusan SNMPTN). Jurnal Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan.  ISSN
2407-3911.
[6] Prasetyo, Eko. 2012. Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Penerbit Andi
: Yogyakarta
[7] Risman,  Hendri.  Dkk.  2015. Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  Pada  Aplikasi Penentu  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa  Di STMIK  Sinar  Nusantara  Surakarta. Jurnal Tikomsin ISSN:2338-4018.
[8] Ritayani.  2016. Pengantar  Algoritma  dan Pemrograman. Jurna.umuslim.ac.id
[9] Sutrisno. 2013. Penerapan Data Mining Pada Penjualan  Menggunakan  Metode  Clustering Studi  Kasus  PT.  Indomarco  Palembang.
Universitas Bina Darma Palembang.
[10] Sutabri, Tata. 2012. Analisis Sistem Informasi.
Penerbit Andi : Yogyakarta