## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PREDIKSI POTENSI KUALITAS KREDIT CALON DEBITUR MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR PADA
BPR KARTASURA MAKMUR DI SUKOHARJO
Widi Setyoko (w2t_widy@yahoo.com) Muhammad Hasbi (mhasbi@sinus.ac.id) Sri Hariyati Fitriasih (fitri@sinus.ac.id)

## ABSTRAK
Dalam  melakukan  penilaian  terhadap  calon  debitur  BPR  Kartasura  Makmur  melakukan kegiatan  analisa  secara  kualitatif  dan  kuantitatif  sebelum  memberikan  pinjaman  kredit  kepada nasabah. Sehingga dibutuhkan waktu beberapa hari sebelum debitur diberikan pinjaman, padahal setiap Bank saling berlomba-lomba dalam mendapatkan debitur untuk mengejar target kredit yang sudah  direncanakan  oleh  masing-masing  Bank.  Kolektibilitas  sangat  berpengaruh  dalam kesehatan sebuah Bank oleh karena itu tiap Bank harus menjaga kolektibilitas kredit tetap lancar, dengan demikian maka analisa kredit dituntut untuk bergerak cepat dan tetap harus berhati-hati dalam  memberikan  kredit  agar  terhindar  dari  pemberian  kredit  yang tidak  tepat sasaran.Sistem Pendukung  Keputusan  dibuat  untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  atas  suatu masalah,  sistem  ini  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  yang  diimplementasikan kedalam  aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP    untuk  memprediksi  Potensi Kolektibilitas Calon Debitur setelah melalui proses seleksi data, pembersihan data dan penentuan bobot tiap-tiap atribut untuk mendapatkan data training. Dan menghasilkan laporan data prediksi potensi  kualitas  kredit  atau  kolektibilitas  calon  debitur  beserta  saran  dari  hasil  prediksi kolektibilitas kredit tersebut.Tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah untuk mempermudah  dalam  pemilihan  calon  debitur  yang  layak  diberikan  kredit  berdasarkan  kualitas kredit serta mempercepat proses anlisa kredit dan membantu menghindari pemberian kredit yang tidak tepat sasaran.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Kolektibilitas, K-Nearest Neighbor.

## I.  PENDAHULUAN
BPR  Kartasura  Makmur  sebagai  contoh perusahaan yang mengumpulkan data transaksi  debitur  /  peminjam.  Meski  memiliki data  transaksi  yang  banyak  perusahaan tersebut  belum  membuat  sebuah  kecerdasan bisnis  seperti  memprediksi  calon  debitur  yang memiliki  potensi  baik  dan  buruk  berdasarkan riwayat dari  data  transaksi  pembayaran pinjaman  debitur  lama  yang  sudah  lunas. Tujuan  kecerdasan  bisnis  adalah  untuk mengubah  data  yang  sangat  banyak  menjadi memiliki  nilai  bisnis  melalui  laporan  analistik (Kusrini dalam Indra Hasan, 2013).
Dalam  melakukan  penilaian  terhadap calon debitur BPR Kartasura Makmur melakukan  kegiatan  analisa  secara  kualitatif dan  kuantitatif,  sehingga  dibutuhkan  waktu beberapa  hari  sebelum  debitur  diberikan pinjaman, padahal setiap Bank saling berlomba-lomba  dalam  mendapatkan  debitur untuk  mengejar  target  kredit  yang  sudah direncanakan oleh  masing-masing Bank. Sistem  pendukung  keputusan  prediksi  potensi calon debitur ini akan dibuat untuk
mendapatkan  rekomendasi  alternatif  pilihan keputusan  yang  dihasilkan  oleh  sistem. Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan prediksi  potensi  calon  debitur  ini  dapat membantu memberikan alternatif  pilihan  calon debitur  yang  berpotensi  baik  dan  buruk  untuk diberikan kredit dengan cepat serta membantu menghindari pemberian kredit yang tidak tepat sasaran.

## II.  METODE PENELITIAN 2.1  Teknik Pengumpulan Data
1.  Metode Observasi
Mengadakan  penelitian  langsung  untuk mengetahui  proses  penerimaan  kredit pada PT. BPR Kartasura Makmur sehingga dapat mengetahui sitem kerjanya  dan  bentuk-bentuk  formulir input output yang  digunakan.  Hal  ini  dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan gambaran  yang  tepat  mengenai  obyek penelitian.
2.  Metode Wawancara Melakukan  tanya  jawab  langsung  pada bagian  kredit  di  PT.  BPR  Kartasura
Makmur  mengenai  proses  penerimaan kredit  mulai  dari  proses  pengajuan  kredit, analisa  kredit  sampai  dengan  kualitas kredit  /  kolektibilitas  guna  mendapatkan data dan informasi secara lengkap. 3.  Metode Kepustakaan
Penelitian dengan studi kepustakaan yaitu mengumpulkan  bahan-bahan  referensi baik  dari  buku,  artikel,  paper,  jurnal, makalah, maupun situs internet mengenai kredit, metode K-Nearest  Neighbor (KNN) serta  pemrograman  untuk  pembuatan aplikasinya, dan beberapa referensi lainya untuk menunjang pencapaian tujuan skripsi.
2.2  Metodologi Pengembangan Sistem 2.2.1 Analisis Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisis  sistem berdasarkan data dan informasi yang diperlukan untuk implimentasi metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  prediksi potensi  kualitas  kredit  calon  debitur.  Berikut analisis sistemnya :
a. Data  profil  debitur  dan  data  laporan keuangan beserta usaha dan jaminan.
b. Data jenis kualitas kredit / kolektibilitas.
c. Penerapan sistem dengan metode K-Nearest Neighbor. d. Proses analisa  kredit atau prediksi kedalam sistem.
e. Laporan  prediksi  potensi  kualitas  kredit calon debitur.
2.2.2 Analisa Kebutuhan Sistem Analisa kebutuhan sistem yang digunakan dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi  2,  yaitu Hardware dan Software, berikut rincianya : a. Perangkat Keras ( Hardware )
Perangkat keras merupakan suatu sistem utama  dari  sebuah  sistem  komputer secara fisik yang terdiri dari
komponen-komponen yang saling
berkaitan.  Kebutuhan  perangkat  keras yang digunakan dalam pembuatan sistem adalah laptop dengan spesifikasi:
-  Processor Intel Celeron 2.16 Ghz
-  RAM 2GB
-  Harddisk 500GB
b. Perangkat Lunak ( Software )
Perangkat lunak merupakan sekumpulan perintah-perintah untuk menjalankan perangkat keras, adapun perangkat lunak yang di gunakan untuk pembuatan skripsi ini adalah sebagai berikut :
-  Sistem operasi Windows 8.
-  Perangkat  lunak  Microsoft  Office,
Adobe  Dreamweaver,  notepad++  dan XAMPP.
- Web browser Google Chrome.

## 2.3  Perancangan Sistem
Langkah-langkah  yang  harus  dilalui  atau dikerjakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1)  Seleksi Data
Setelah  proses  pengumpulan  data,
dilakukan penyeleksian dengan
memilih dan memisahkan data berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan/dibutuhkan untuk kebutuhan prediksi kualitas kredit calon debitur.
2)  Pembersihan / Cleaning Data Pada proses ini dilakukan pembuangan data  pada  karakteristik  debitur  lama yang tidak akan memberikan pengaruh terhadap  hasil  prediksi  potensi  kualitas kredit.
3)  Penentuan Bobot Tiap Atribut Pemberian bobot tiap atribut yang telah didapat  dari  proses  seleksi  data  yang didasarkan  pada  atribut  yang  paling berpengaruh  untuk  pemberian  kredit BPR Kartasura Makmur.
4)  Penerapan K-Nearest Neighbor Tahap ini dipusatkan dengan
merancang sistem pendukung keputusan  prediksi  potensi  kualitas kredit  dengan  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbor.
5)  Desain Input
Merupakan  desain  sitem  pengolahan data  yang  akan  direkam  dan  selalu memerlukan adanya interface masukan.  Desain  input pada  sistem  ini antara  lain  input  data  calon  debitur, desain  input  data  debitur  lama  dan kolektibilitas, desain input relasi debitur, desain  input  prediksi  kolektibiltas  / kualitas kredit.
6)  Desain Output
Merupakan  desain  tata  letak  keluaran data-data  yang  hendak  dilaporkan. Desain  sistem  ini  antara  lain  desain output  laporan  data  calon  debitur, desain output laporan data debitur lama dan kolektibilitas, desain output laporan relasi  debitur,  desain  output  laporan prediksi kolektibiltas / kualitas kredit.

## 2.4 Implementasi
Perancangan  dan  implementasi  sistem aplikasi  yang  sudah  siap  akan  dilakukan dengan  kriteria  sistem  aplikasi  yang  dapat
digunakan  dengan  mudah  oleh  pengguna. Menerapkan  perancangan  sistem  kedalam sistem  berbasis  web  menggunakan  PHP  dan MySQL.
1. Install  aplikasi  Adobe  Dreamweaver digunakan  untuk  membuat source code php.
2. Install aplikasi XAMPP, dijalankan untuk membuat localhost, dimana  dibuat sebuah database melalui  phpmyadmin dan  digunakan  ujicoba  hasil  sistem aplikasi  yang  telah  dibuat  melalui  web browser.
3. Install aplikasi Google Chrome sebagai web browser digunakan untuk mengakses source  code php  dan database.

## 2.5 Pengujian
Pada  tahap  ini  menggunakan  metode pengujian validitas, dimana akan diuji seberapa  akurat  sistem  dapat  melakukan pekerjaannya  dibandingkan  secara  manual, akan diperoleh berapa persen keakuratan dari uji sistem tersebut.dilakukan pengujian aplikasi sistem  pendukung  keputusan  prediksi  potensi kualitas  kredit  calon  debitur  dan  mencari kesalahan  atau  kekurangan  pada  sistem aplikasi  yang  telah  dibuat  apakah  program  itu sudah  berjalan  seperti  yang  diharapkan. Pengujian berfokus pada spesifikasi fungsional dari  perangkat  lunak,  data  uji  tes  di  eksekusi selanjutnya  cek  hasil/ output dari  pemrosesan perangkat lunak apakah sudah sesuai dengan yang diharapkan.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
K-Nearest Neighbor( KNN ) termasuk kelompok instance-based learning. KNN dilakukan  dengan  mencari  kelompok k objek dalam  data training yang  paling  mirip  dengan objek  pada  data  baru  atau  data testing .  KNN merupakan  sebuah  metode  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  objek  baru  berdasarkan k tetangga terdekatnya. [1]
Sistem Pendukung Keputusan hakekatnya memiliki beberapa tujuan yaitu :
1. Membantu  manajer  dalam  pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan dukungan atas pertimbangan manajer  dan  bukan  untuk  menggantikan fungsi manajer.
3. Meningkatkan  efektifitas  keputusan  yang diambil  manajer  lebih  daripada  perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan komputasi. Komputer
memungkinkan  untuk  melakukan  banyak komputasi  secara  cepat  dengan  biaya yang rendah
5. Dukungan kualitas
6. Mengatasi  keterbatasan  kognitif  dalam pemrosesan dan penyimpanan. [2]

## IV.HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan Data
Sumber data utama yang digunakan dalam penelititan  ini  berasal  dari  data  riwayat pembayaran  kredit  5  tahun  terakhir  debitur lama  mulai  dari  tahun  2010  -  2015  di  BPR Kartasura  Makmur.  Data  tersebut  nantinya akan  diolah  untuk  mendapatkan  pengetahuan berupa  potensi  debitur  lama  yang  digunakan untuk  memprediksi  potensi  calon  debitur. Selain itu penulis juga mengumpulkan data-data  karakteristik  debitur  lama  melalui form pengajuan kredit.

## 4.2 Analisis Sistem
Data set dalam sistem diperoleh dari hasil observasi yang dilakukan di PT. BPR Kartasura Makmur.  Dari  hasil  observasi  yang  dilakukan diperoleh 61 Data. Dari  61 data tersebut akan dijadikan sebagai data training untuk menentukan  kolektibilitas  kredit.  Atribut-atribut yang  diperlukan  dalam  perancangan  sistem prediksi kualitas kredit adalah sebagai berikut :
1.  Jenis Agunan / Jaminan.
2.  Pekerjaan / Usaha.
3.  Sektor Ekonomi.
4.  Tipe Penghasilan.
5.  Jumlah Penghasilan.
6.  Jumlah Tanggungan.
7.  Tujuan Pinjaman.
8.  Status Kepemilikan Tempat Tinggal.
9.  Pendidikan Terakhir.

## 4.3 Penyeleksian Data
Pada  data  riwayat  pembayaran  kredit  5 tahun  terakhir  debitur  lama  terdapat  berbagai jenis  karakter  debitur  lama  yang  melakukan pembayaran,  mulai  dari  kualitas  kreditur  yang lancar,  kurang  lancar,  diragukan,  dan  macet. Hasil  proses  seleksi  penulis  mendapatkan  61 data yang akan dijadikan sebagai data training.
4.4 Pembersihan / Cleaning Data Dalam data-data tersebut terdapat banyak atribut dan atribut-atribut tersebut tidak semua diperlukan dalam proses mining, maka dari itu perlu  dilakukan  pembersihan  / cleaning yang bertujuan  memilih  atribut  data  yang  menjadi fokus  penelitian  dan  menghapus  atribut  yang
tidak dipakai.
1. Data riwayat kredit lama Atribut yang dipakai untuk menentukan potensi debitur lama untuk data training hanya  No,  Nama,  Tgl  Mulai,  Tgl  Jatuh Tempo, Kolek.
2. Data karakteristik debitur lama
Atribut-atribut yang akan digunakan dari data profil nasabah. Tabel 4.1 menunjukan atribut yang digunakan : Tabel 4.1 Atribut yang digunakan No Atribut 1 Pendidikan Terakhir 2 Jumlah Tanggungan 3 Tipe Penghasilan 4 Jumlah Penghasilan 5 Pekerjaan / Usaha 6 Sektor Ekonomi 7 Jenis Agunan 8 Tujuan Pinjaman 9 Status Tempat Tinggal

## 4.5 Penetuan Bobot Tiap Atribut
Proses  penetuan  bobot  yang  meliputi serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai tambah  dari  suatu  kumpulan  data  berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual.  Tabel  4.2  menunjukan  bobot tiap atribut.
Tabel 4.2 Bobot tiap atribut
No Nama Atribut Bobot 1 Status Tempat Tinggal 0.58 2 Pendidikan 0.45 3 Pekerjaan 0.95 4 Sektor Ekonomi 0.9 5 Tipe Penghasilan 0.7 6 Jumlah Penghasilan 0.85 7 Tujuan Pinjaman 0.8 8 Jenis Agunan 1 9 Jumlah Tanggungan 0.65
Total bobot dari atribut adalah 6.88, karena total bobot tidak lebih dari 1.00 maka nilai bobot ditambahkan  dengan  angka  nol  dari  bobot aslinya,  sehingga  menjadi  seperti  pada  tabel 4.3.

## Tabel 4.3 Tabel bobot bentuk ke-2
No Atribut Bobot Asli Bobot Bentuk-2 1 Status Tempat Tinggal 0.58 0.058 2 Pendidikan 0.45 0.045 3 Pekerjaan 0.95 0.095 4 Sektor Ekonomi 0.9 0.09 5 Tipe Penghasilan 0.7 0.07 6 Jumlah Penghasilan 0.85 0.085 7 Tujuan Pinjaman 0.8 0.08 8 Jenis Agunan 1 0.1 9 Jumlah Tanggungan 0.65 0.065
Selisih total bobot bentuk ke-2 dengan total yang seharusnya adalah 0.312. Selisih tersebut kemudian  di  bagi  dengan  total  atribut  0.312/9, sehingga  didapat  hasilnya  adalah  0.035  yang kemudian  didistribusikan  ke  masing-masing bobot bentuk ke-2 seperti pada tabel 4.4.

## Tabel 4.4 Penentuan bobot
No Atribut Bobot Asli Bobot Bentuk-2 Bobot Akhir 1 Status Tempat Tinggal 0.58 0.058 0.093 2 Pendidikan 0.45 0.045 0.08 3 Pekerjaan 0.95 0.095 0.13 4 Sektor Ekonomi 0.9 0.09 0.125 5 Tipe Penghasilan 0.7 0.07 0.105 6 Jumlah Penghasilan 0.85 0.085 0.12 7 Tujuan Pinjaman 0.8 0.08 0.115 8 Jenis Agunan 1 0.1 0.135 9 Jumlah Tanggungan 0.65 0.065 0.10
Penentuan  bobot  didasarkan  pada  atribut yang  paling  berpengaruh  untuk  pemberian kredit di BPR Kartasura Makmur. Setelah bobot tiap-tiap  atribut  ditentukan,  kedekatan  antara nilai-nilai dalam atribut juga ditentukan.

## 4.6 Penerapan K-Nearest Neighbor
Setelah  mendefinisikan  bobot  semua atribut,  tahap  selanjutnya  adalah  menerapkan algoritma  K- Nearest  Neighbor (KNN)  untuk memprediksi  potensi  calon  debitur  di  BPR Kartasura  Makmur.  Berikut  tabel  4.5  adalah data calon debitur yang akan diprediksi potensi kualitas kreditnya.

## Tabel 4.5 Data calon debitur
No Nama Atribut Nilai 1 Status Tempat Tinggal Ikut oran tua 3 Pendidikan Tanpa gelar 4 Pekerjaan Karyawan 5 Sektor Ekonomi Jasa 6 Tipe Penghasilan Tidak tetap 7 Jumlah Penghasilan 2200000 8 Tujuan Pinjaman Konsumsi 9 Jenis Agunan Kendaraan 10 Jumlah Tanggungan 3
1. Menentukan Nilai K
Nilai k yang optimal dalam algoritma K-Nearest Neighbor tergantung pada data. Untuk
menentukan nilai k diperlukan pengujian  terhadap  nilai k dengan pengujian data sampel sehingga memperoleh  nilai k dengan  akurasi yang  tinggi.  Dan  didapat  nilai k yang
paling  optimal  untuk  penelitian  ini adalah k = 7 2. Menghtung Jarak Dihitung  jarak  antara  data training nomer 1 dengan data testing :
) 2 ) 13 . 0 1 ( 2 ) 105 . 0 1 ( 2 ) 11 . 0 9 . 0 ( 2 ) 095 . 0 5 . 0 ( 2 ) 115 . 0 1 ( 2 ) 12 . 0 8 . 0 ( 2 ) 08 . 0 8 . 0 ( 2 ) 085 . 0 1 ( 2 ) 90 . 0 8 . 0 (( 1 , 1                   tr dt

## = 0.875
Dihitung  sampai  dengan  61  data training.
3. Penentuan Ranking
Karena  penentuan  nilai k dipeloh
k=7 maka  setelah  proses  penentuan jarak selesai selanjutnya mengumpulkan dan menggunakan kategori k mayoritas,  sehingga  dapat diprediksi dari hasil yang telah dihitung. Hasilnya seperti pada tabel 4.6.
Tabel 4.6 Hasil rangking terdekat
Data Testi ng Data Training Jarak Kolektib ilitas Rankin g 1 11 0.943 KL 1 1 13 0.929 D 2 1 18 0.925 KL 3 1 12 0.918 KL 4 1 14 0.917 D 5 1 20 0.906 KL 6 1 16 0.905 KL 7 Setelah  melakukan  perhitungan k
mayoritas  dimana  jumlah  kolektibiltas  KL lebih banyak dibandingkan kolektibilitas D, maka data testing tersebut dapat dikategorikan  sebagai  calon  debitur  yang berpotensi memiliki kualitas kredit KL atau Kurang Lancar.

## 4.7 Perancangan Aplikasi
Perancangan sistem pendukung keputusan  prediksi  potensi  kualitas  kredit calon  debitur  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor di  BPR  Kartasura Makmur dapat dilihat pada gambar 4.1.

## Gambar 1. Perancangan sistem

## 4.8 Desain Input Output
Gambar  4.2  adalah  merupakan  desain dimana pengguna memasukan informasi profil dan keadaan calon debitur.
Gambar 4.2 Desain input
Desain output hasil prediksi adalah desain yang menampilkan hasil dari kalkulasi perhitungan sistem dengan acuan dataset serta dengan  pengolahan  dari  algoritma  k-nearest neighbor  serta  dari  opsi  keadaan  yang  telah dipilih  pengguna  dalam  sistem  ini,  sehingga pengguna  dapat  memperoleh  hasil  dari konsultasi  dengan  pemilihan  keadaan  debitur. Desain output sebagai  berikut  pada  gambar 4.3 :
Gambar 4.3 Desain output

## 4.9 Implementasi
1.Halaman input calon debitur
Halaman ini digunakan untuk pengisian data profil calon debitur yang akan diprediksi kulitas kreditnya.
Setelah  formulir  data  calon  debitur selesai di isi maka baru proses prediksi dapat  dimulai.  Dibawah  ini  gambar  4.4 tampilan halaman formulir calon debitur :

## Gambar 4.4 Halaman input calon debitur
2.Halaman hasil akhir analisa Halaman  hasil  analisa  menampilkan hasil  perhitungan  /  prediksi  sistem berupa  potensi  kolektibilitas  calon debitur dan saran bagi pihak Bank atas hasil  prediksi  sistem.  Berikut  gambar 4.5  adalah  tampilan  halaman  hasil analisa :

## Gambar 4.5 Tampilan hasil analisa

## 4.10 Pengujian
1. Pengujian Fungsional
Sistem  dikatakan  memiliki  kinerja tinggi apabila output prediksi potensi kualitas kredit yang dihitung menggunakan  algoritma k-nearest neighbor memiliki  nilai  yang  sama dengan  data testing yang  akan digunakan untuk pengujian.
a. Pengolahan Data
Pada  pengujian  pengisian data terdapat beberapa fungsi dan hasil  pengujianya  sebagai  berikut pada tabel 4.5 :
Tabel 4.5 Pengujian input data
Kasus dan hasil uji (data benar) Data masuk an Yang diharapkan pengamatan Hasil Ubah data Data  dapat  di ubah dan data pada server database juga berubah Data dalam server database berubah Sesuai Hapus data Tampilan data pada form admin dan server database terhapus Tampilan data pada form admin dan server database terhapus sesuai Kasus dan hasil uji (data salah) Data masuk an Yang diharapkan Pengamatan kesimp lan
Dta isian tidak lengka p Data tidak masuk ke sever databse dan muncul peringatan Data tidak masuk ke server database dan muncul peringatan sesuai
b. Pengguna Analisa Calon Debitur Pada  pengujian,  para user diharuskan  mengisi  data  profil calon debitur  yang akan di proses baru  bisa  melakukan  pemrosesan debitur.  Berikut  tabel  4.6  hasil pengujian analisa oleh pengguna :
Tabel 4.6 Pengujian analisa

## oleh pengguna
Kamus dan hasil uji (data benar) Data masukan Yang diharapkan Pengamatan Hasil
Klik icon CEK pada data debitur Tampilan data beralih  ke halaman pemrosesa n tahap awal Tampilan beralih ke halaman pemrosesan tahap awal dan menampilkan perintah  untuk melanjutkan proses analisa sesuai Kamus dan hasil uji (data salah) Data masukan Yang diharapk an Pengamatan Hasil Data  isian tidak di isi lengkap Muncul peringata n pada tampilan dan  tidak
beralih ke halaman debitur
Muncul
peringatan pada tampilan dan tidak menampilkan hasil  masukan
data sesuai 2. Pengujian Validitas Pada  tahap  ini  menggunakan
metode  pengujian  validitas,  dimana akan  diuji  seberapa  akurat  sistem dapat melakukan pekerjaannya dibandingkan  secara  manual.Untuk mengukur  seberapa  akurat  hasil prediksi  penulis  melakukan  validasi dimana akan mengambil 22 data dari petugas  analisa  kredit  Bank  yang sudah selesai di proses analisa untuk diprediksi.  Hasilnya  dapat  dilihat pada tabel 4.7.
Tabel 4.7 Tabel hasil validitas Kode Id Calon Debitur Kolekti bilitas Asli Hasil Prediksi Kolektibilitas Hasil 1 M KL Salah 2 M M Benar 3 KL KL Benar 4 KL M Salah 5 KL D Salah 6 L L Benar 7 L L Benar 8 L L Benar 9 KL L Salah 10 L L Benar 11 L L Benar 12 L L Benar 13 L L Benar 14 L L Benar 15 L L Benar 16 L L Benar 17 L L Benar 18 L L Benar 19 L L Benar 20 L L Benar 21 L L Benar 22 L L Benar
Berdasarkan  hasil  validasi  pada
tabel  5.36  maka  dapat  disimpulkan bahwa hasil dari 22 data dari petugas analisa  kredit  Bank  yang  sudah selesai  di  proses  analisa  adalah  18 data  benar  dan  4  data  salah  dalam perhitungan  prediksi  kolektibilitas sistem.  Untuk  mencari  akurasi  dari data diatas adalah :
% 8 . 81 100 22 18 100    Akurasi x Akurasi x JumlahData Benar JumlahData Akurasi
Dari perhitungan diatas dinyatakan bahwa keberhasilan K - Nearest Neighbor dalam penelitian ini  untuk  melakukan  klasifikasi  data sudah  valid  karena  semua  data  uji yang  di  tes  sebagai  data testing nilainya  paling  dekat  dengan  data training dengan tingkat akurasi 81.8%.

## V. PENUTUP

## 5.1  KESIMPULAN
Data-data  transaksi  yang  banyak tersimpan  dalam database setelah proses analisa sampai dengan administrasi  setelah  pencairan  kredit serta  transaksi  angsuran  berkala  oleh debitur  sampai  dengan  kredit  lunas dapat
dimanfaatkan dengan
menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor yang  menghasilkan  sebuah kecerdasan  bisnis  seperti  memprediksi calon debitur yang memiliki potensi baik dan  buruk  berdasarkan  riwayat dari
data transaksi
pembayaran debitur-debitur  lama  yang  sudah  lunas kreditnya.
Sistem  yang  telah  dibuat  dapat dijadikan  acuan  untuk  menetukan langkah apa yang harus dilakukan oleh BPR Kartasura Makmur dalam
memberikan kredit kepada calon
debitur yang sudah diprediksi potensinya.Hasil proses validasi
dikatakan valid karena sistem mempunyai  hasil  yang  sama  dengan perhitungan  manual  dan  menunjukan keakuratan K-Nearest  Neighbor dalam penelitian  ini  untuk melakukan  prediksi mencapai 81,8%.

## 5.2  SARAN
1.  Data training yang  digunakan  untuk uji  coba  sebaiknya  di  bagi  sesuai dengan jenis kredit yang diambil.
2. Pada data training sebaiknya
ditambahkan lagi kriteria-kriteria penilaian calon debitur.
3. Hasil  penelitian  ini  sebaiknya  dapat diterapkan  guna  mempercepat  dan memudahkan  kepada  pihak Analis kredit  BPR  Kartasura  Makmur  untuk memberikan kredit.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Leidiana,  Henny.  2013.  Penerapan
Algoritma K-Nearest Neighbor untuk  Penentuan  Resiko  Kredit
Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor.
Jakarta.
[2]    Turban,  Eifram  &  Aronson,  Jay  E.
2001. Decision  Support  Systems and Intelligent Systems. 6th edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ. [3]  Griffin,  R.W.  2006, Management,
U.S.A : Publisher Cangange Learning. [4]  Jusuf,  Jopie.  2007.  Analisis  Kredit Untuk Account Officer. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta. [5]  Ramadhan,  Arif.  2007.  Student
Exercise Series Pemrograman Web  Database  dengan  PHP  & MySQL. PT Elex Media Komputindo. Jakarta.
[6]  Suyatno,  Thomas.  Sukada,  Made. 1997. Dasar-dasar Perkreditan. PT Gramedia Pustaka Utama. Jakarta.
[7]  Gorunescu,  Florin.  2011.  Data
Mining:  Concepts,  Models,  and Techniques. Verlag Berlin Heidelberg : Springer.