PENENTUAN BESAR PINJAMAN DI KOPERASI SIMPAN PINJAM DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (Studi Kasus di Koperasi Simpan Pinjam BMT Bina Insani Pringapus)
Abidah Elcholiqi, Beta Noranita, Indra Waspada
Jurusan Ilmu Komputer/Informatika, FSM, Universitas Diponegoro Email : abidahel@gmail.com , betta@undip.ac.id , indra.waspada@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  memungkinkan  penyimpanan  data  dalam  skala  yang  sangat besar. Melimpahnya data menjadi tantangan dalam dunia teknologi informasi, termasuk perbankan, untuk tidak hanya mendapatkan informasi saja, tetapi juga menemukan pola untuk menghasilkan pengetahuan. Data mining merupakan kegiatan menemukan pengetahuan dari sejumlah data yang sangat besar. Dengan memanfaatkan  data  pinjaman  anggota, data  mining dapat  membantu  pengambilan  keputusan  besar pinjaman  bagi  anggota  koperasi  simpan  pinjam.  Algoritma data  mining yang  digunakan  untuk membangun  aplikasi data  mining adalah  k- nearest  neighbor (kNN).  KNN  digunakan  untuk mengklasifikasikan  besar  pinjaman  anggota  berdasarkan  jarak  kedekatan  atribut.  Percobaan menggunakan 25 sampel data dengan nilai k=8 dan k=12 menghasilkan akurasi sebesar 84%. Hasil proses mining dapat  digunakan  untuk  membantu  pegawai  koperasi  simpan  pinjam  dalam  menentukan  besar pinjaman bagi anggotanya.
Kata kunci : data mining , k- Nearest Neighbor , penentuan besar pinjaman

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan dalam bidang teknologi memberikan  manfaat  yang  luar  biasa  kepada masyarakat.  Kemajuan  tersebut  memungkinkan penyimpanan  data  dalam  skala  yang  sangat besar.  Melimpahnya  data  menjadi  tantangan dalam  dunia  teknologi  informasi  untuk  tidak hanya  mendapatkan  informasi  saja,  tetapi  juga menemukan pola untuk menghasilkan pengetahuan.  Proses  menganalisis  data  untuk menemukan  pola  yang  tersembunyi  yang  dapat dijadikan  pengetahuan  merupakan  pengertian dari data mining [7]. Data  mining dapat digunakan  untuk  berbagai  tujuan,  seperti pengelompokan,  klasifikasi,  prediksi,  dan  lain sebagainya.  Beberapa  teknik data  mining yang umum  digunakan  diantaranya  regresi, decision tree ,  jaringan  syaraf  tiruan,  k -nearest  neighbor , dan naïve bayes.
Proses data mining sudah  banyak diterapkan dalam bisnis perusahaan. Hal tersebut ditunjang  oleh  ketersediaan  data.  Tidak terkecuali dalam bidang perbankan dan koperasi simpan  pinjam, data mining sudah  digunakan untuk  membantu  penentuan  pemberian  kredit, memprediksi  penunggakan  kredit  oleh  nasabah dan lain sebagainya.
BMT  Bina  Insani  merupakan  koperasi syariah  yang  mengeluarkan  produk  pinjaman. Sesuai  dengan  badan  hukumnya  sebagai koperasi, BMT Bina Insani mengelola dana dari, oleh  dan  untuk  anggota.  Dalam  memberikan pinjaman kepada anggotanya, saat ini keputusan besarnya  pinjaman  ditentukan  oleh  kepala bagian  pembiayaan  di  kantor  pusat.  Besarnya pinjaman  yang  diberikan  tersebut  didasarkan pada  berbagai  pertimbangan,  misalnya  nilai taksiran  harga  barang  jaminan,  penghasilan anggota, dan faktor lainnya.
Seiring  dengan  kemajuan  yang  dicapai BMT  Bina  Insani  dalam  mengelola  dana anggota,  maka  BMT  Bina  Insani  membuka kantor  cabang.  Dengan  bertambahnya  kantor cabang,  maka  keputusan  besar  pinjaman  harus ditangani masing-masing kantor kas. Sedangkan untuk memutuskan pemberian pinjaman tidaklah mudah,  perlu  pengalaman  dalam  menganalisis anggota  apakah  tepat  jika  anggota  diberikan sejumlah pinjaman berdasarkan data anggota dan jaminan.  Apalagi  di  BMT  Bina  Insani  yang berbentuk  koperasi,  pengelola  harus  melakukan reorganisasi  setiap  periode  tertentu  sehingga bukan  tidak  mungkin  sering  terjadi  pergantian kepala  bagian  pembiayaan.  Oleh  karena  itu, perlu penerapan data mining untuk menganalisis
besarnya pinjaman yang sudah diberikan di masa lalu  dalam  membantu  menentukan  besar pinjaman bagi anggotanya.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1.  Pengertian Data Mining Data
mining
merupakan
kegiatan mengumpulkan  dan  memakai  data  historis  untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam set  data  berukuran  besar.  Keluaran  dari data mining dapat  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan  dimasa  depan  [5].  Secara  sederhana ,  data mining adalah kegiatan menemukan pengetahuan dari sejumlah  data  yang  sangat  besar.  Data  tersimpan dalam  bentuk  basis  data, data  warehouse ,  dan penyimpanan informasi lainnya [1].
Dengan memanfaatkan data mining , pengetahuan  menarik  atau  informasi  tingkat  tinggi dapat diperoleh dari database . Pengetahuan ini dapat digunakan oleh pemakai untuk mendukung keputusan,  proses  kontrol,  manajemen  informasi  dan pemrosesan query [1].

## 2.2.  Tahap Data Mining
Data  mining merupakan  salah  satu  tahap dalam  KDD  [1].  Proses  KDD  digambarkan  pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Proses KDD [1]
Proses KDD terdiri atas 7 tahap [1] yaitu : a. Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan data merupakan proses
menghilangkan noise, data  yang  tidak  lengkap, dan data yang tidak konsisten.
b. Integrasi Data ( Data Integration)
Seringkali data  mining menggunakan  data  dari berbagai  sumber  data  sehingga  integrasi  data harus dilakukan secara cermat..
c. Pemilihan Data (Data Selection)
Pemilihan data merupakan proses pemilihan data yang akan digunakan dalam proses data mining . d. Transformasi Data (Data Transformation)
Transformasi data merupakan proses pengubahan data sebelum digunakan untuk data mining .
e. Proses Mining Proses mining merupakan  proses  utama  dalam menemukan pola yang didapat dengan melaksanakan metode-metode data mining .
f. Evaluasi Pola (Pattern Evaluation)
Evaluasi pola merupakan proses mengidentifikasi pola  yang  didapat  dari  proses mining untuk dievaluasi apakah pola hipotesa yang ada benar- benar tercapai.
g. Presentasi Pengetahuan ( Knowledge

## Presentation)
Pengetahuan  dari  pola  yang  ada  divisualisasikan untuk  dapat  dipahami  dan  dimanfaatkan  oleh pengguna.

## 2.3.  Teknik Data Mining
Metode  pembelajaran  dibagi  ke  dalam  dua pendekatan  yaitu supervised dan unsupervised . Pendekatan unsupervised learning adalah pendekatan yang  tidak  menggunakan  latihan  maupun  label  data. Contoh  : clustering .  Data  pada  pendekatan  ini dikelompokkan  ke  dalam  beberapa  kelas  yang dikehendaki.
Sedangkan  pendekatan supervised learning adalah  metode  belajar  dengan  adanya  pelatih  dan latihan,  sebagai  contoh  adalah  regresi,  analisis diskriminan,  jaringan  syaraf  tiruan,  klasifikasi,  dan Support Vector Machine (SVM)[5].
Data  mining dibedakan  dalam  fungsi  minor dan fungsi mayor[6].
a. Fungsi Minor atau  fungsi  tambahan,  meliputi deskripsi, estimasi, dan prediksi.
b. Fungsi Mayor atau  fungsi  utama,  meliputi klasifikasi, pengelompokan dan asosiasi.
Fungsi-fungsi dalam data mining adalah sebagai berikut[3] :
a. Deskripsi Deskripsi  merupakan  analisis  sederhana  untuk menggambarkan  pola  dan  kecenderungan  yang terdapat dalam data.
b. Estimasi Estimasi  hampir  mirip  dengan  klasifikasi,  hanya saja  variabel  target  biasanya  bernilai  numerik daripada kategorial.
c. Prediksi
Prediksi  hampir  mirip  dengan  klasifikasi  dan estimasi,  tetapi  hasil  prediksi  bisa  berbeda dengan kenyataan di masa datang.
d. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  data  didistribusikan  ke  dalam beberapa kelas sebagai target variabel kategori.
e. Pengelompokan ( clustering ) Pengelompokan record ,  pengamatan,  atau memperhatikan  dan  membentuk  kelas  objek  – objek yang memiliki kemiripan
f. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam data mining adalah menemukan  atribut  yang  muncul  dalam  satu waktu.
2.4.  Algoritma k- Nearest Neighbor K- nearest neighbor adalah  salah  satu  metode pengklasifikasian dengan cara mencari jarak terdekat antara data baru dengan k tetangga terdekatnya dalam data  pelatihan  [2].  Setelah  sejumlah  k  tetangga terdekat diperoleh,  kemudian  dilakukan voting untuk menentukan  label  data  baru. Output dari  sejumlah  k yang mempunyai frekuensi paling banyak ditetapkan sebagai label untuk data baru.
Algoritma  k- nearest neighbor memiliki ketangguhan  terhadap  data  pelatihan  yang  memiliki banyak noise dan  efektif  jika  datanya  sangat  besar. Namun  algoritma ini membutuhkan biaya komputasi yang  cukup  tinggi  karena  diperlukan  perhitungan jarak data uji ke semua data pelatihan [1].
Algoritma  k- nearest neighbor dijelaskan sebagai berikut [5]:
a. Persiapan data pelatihan dan data uji
b. Menentukan nilai k
c. Penghitungan  jarak  data  uji  ke  setiap  data pelatihan. Jarak  kedekatan  dihitung  menggunakan  rumus penghitungan jarak Euclidean [5] sebagai berikut.
d. Tentukan  sejumlah  k  data  pelatihan  yang memiliki  jarak  terdekat  dengan  data  uji  dan tentukan sejumlah k data pelatihan terdekat.
e. Periksa label dari k data pelatihan terdekat
f. Tentukan label yang frekuensinya paling banyak.
g. Masukkan  data  uji  ke  dalam  kelas  dengan frekuensi paling banyak.
h. Kondisi berhenti.

## III. PEMBAHASAN
3.1.  Analisis  dan  Desain  Aplikasi Data Mining
Aplikasi yang dikembangkan digunakan untuk membantu menentukan besar pinjaman bagi anggota.
Hasil  yang  diperoleh  dari  aplikasi data mining ini berupa range nilai pinjaman.
Atribut  yang  digunakan  dalam  menentukan nilai  pinjaman  di  BMT  Bina  Insani  adalah  taksiran harga  barang  jaminan,  jumlah  penghasilan  anggota, jumlah  tanggungan  anggota,  jangka  waktu  dan karakter  anggota  dilihat  dari  pernah  atau  tidaknya mendapatkan  pinjaman  di  BMT  Bina  Insani.  Data yang  digunakan  adalah  data  pinjaman  BMT  Bina Insani  cabang  Bergas  periode  2010  hingga  Januari 2012.  Data  yang  digunakan  untuk  proses mining dibatasi  pada  akad  pinjaman  yang  menggunakan jaminan  hanya  berupa  kendaraan  bermotor  saja  dan atas nama pribadi.
Berikut  tahap  persiapan  data  yang  dilakukan dalam aplikasi data mining BMT Bina Insani.
a. Pembersihan Data Pembersihan dilakukan terhadap data yang tidak memiliki  kelengkapan  nilai  untuk  setiap  atribut yang digunakan dalam aplikasi ini.
b. Pemilihan Data Data  pinjaman  yang  digunakan  hanya  pinjaman atas  nama  pribadi  saja  dan  hanya  menggunakan jaminan berupa kendaraan bermotor.
c. Transformasi Data Semua  atribut  yang  digunakan  dinormalisasi kedalam  skala  0-1,  sedangkan  nilai  pinjaman dibagi kedalam 7 kelas seperti terlihat pada tabel 1.
Tabel 1 Kategori Kelas Pembiayaan Kelas Keterangan A Nilai pinjaman kurang dari 3 juta B Nilai pinjaman 3-6 juta C
Nilai pinjaman 6-9 juta
D
Nilai pinjaman 9-12 juta
E Nilai pinjaman 12-15 juta F Nilai pinjaman 15-25 juta
G Nilai pinjaman lebih dari 25 juta
Spesifikasi kebutuhan fungsional pada aplikasi ini  merujuk  pada  kebutuhan  akan  perancangan data mining sebagai berikut.
a. Sistem  dapat  menampilkan  data  pinjaman ( datasource )
b. Sistem dapat melayani praproses data
c. Sistem dapat melayani pemrosesan data mining
d. Sistem  dapat  menampilkan  tanggal  terakhir melakukan praproses data
Desain  tampilan  proses mining pada  aplikasi data mining BMT  Bina  Insani  ini  tampak  pada gambar 2.
Penentuan   Besar   Pinjaman   di   Koperasi   Simpan   Pinjam   dengan   Algoritma   K-­‐Nearest   Neighbor
Gambar 2 Desain tampilan proses mining
Aplikasi Data Mining

## 3.2.  Implementasi
Implementasi perancangan antarmuka
merupakan transformasi perancangan antarmuka pada aplikasi data mining BMT  Bina  Insani.  Tampilan proses mining dapat dilihat dari gambar 3. Pengguna harus  memasukkan  nilai  data  uji  kemudian  aplikasi akan  memproses mining dan  menampilkan  hasilnya. Hasil  dari  aplikasi data mining berupa  rentang  nilai pinjaman seperti terlihat pada tabel 1.
Gambar 3 Tampilan proses mining
Aplikasi Data Mining

## 3.3.  Pengujian
Pengujian  dengan  metode black - box untuk menemukan  kesalahan-kesalahan  dan  memastikan bahwa  input  yang  dibatasi  akan  memberikan  hasil aktual  yang  sesuai  dengan  hasil  yang  dibutuhkan. Sebuah program yang diuji dengan metode black - box dikatakan  diterima  jika  fungsi-fungsinya  memenuhi kriteria evaluasi hasil yang diharapkan.
Pengujian  terhadap  performa  aplikasi  dalam melakukan mining dilakukan  dengan  mengambil secara  acak  sebanyak  25  data  sebagai  data  uji  dan sisanya  digunakan  sebagai  data  pelatihan.  Nilai  k yang diujikan adalah k=7 sampai k=13. Tabel 1. Hasil data mining berupa rentang nilai pinjaman No Nilai atribut Nilai Pembiayaan Kel as Klasifikasi dengan sejumlah nilai k Ph Jk Tg Pp Jm 7 8 9 10  11  12  13 1 0.2 1 0.2  0.85  0.3 6.000.000 B B B B B B B B 2 0 0.277778 0.2  0.85  0.4 1.500.000 A A A A A A A A 3 0 0.666667 0.2  0.85  0.5 5.000.000 B B B B B B B B 4 0.2 0.333333 0.6  0.85  0.2 4.000.000 B A B B B B B B 5 0 0.166667 0 0.85  0.4 2.000.000 A A A A A A A A 6 0.2 0.333333 0.4  0.85  0.2 4.500.000 B B B B B B B B 7 0 0.5 0 0.85  0.4 6.000.000 B B B B B B B B 8 0.4 0.5 0.6  0.85  0.7 15.000.000 E E E E C C C C 9 0.2 0.333333 0.2  0.85  0.2 5.000.000 B B B B B B B B 10  0.2 0.333333 0 1 0.1 4.000.000 B B B B B B B B 11 0 0.666667 0.2  0.85  0.6 10.000.000 D D D D D D D B 12 0 0.333333 0.4  0.85  0.2 2.500.000 A A A A A A A A 13  0.2 0.666667 0.6  0.85  0.4 6.500.000 C B B B B B B B 14 0 0.666667 0.4  0.85  0.1 3.000.000 A A A A B B B B 15  0.2 0.333333 0.2  0.85  0.1 4.000.000 B B B B B B B B 16 0 0.666667 0.2  0.85 0 2.000.000 A B B B B B B B 17  0.6 0.083333 0.6 1 1 35.000.000 G G G G G G G G 18 0 0.5 0.4  0.85  0.1 1.500.000 A A A A A A A A
No Nilai atribut Nilai Pembiayaan Kel as Klasifikasi dengan sejumlah nilai k Ph Jk Tg Pp Jm 7 8 9 10  11  12  13 19 0 0.666667 0.4 1 0.1 3.000.000 A B B
B A A A A 20  0.2 0.333333 0.4  0.85  0.2 4.000.000 B B B B B B B B 21 0 0.666667 0.2  0.85  0.7 10.000.000 D D D D D D D D 22 0 0.333333 0 1 0.2 3.500.000 B A A A B B B B 23  0.4 0.666667 0.2  0.85  0.6 14.000.000 E E E C C C E E 24 0 0.333333 0.4  0.85  0.6 2.000.000 A A A A A A A A 25  0.4 0.333333 0.6  0.85  0.4 7.500.000 C C B B B B C B Jumlah klasifikasi yang sama dg kelas nilai pinjamannya 20  21  19  19  19  21  19
Keterangan : Ph  : Jumlah penghasilan Jk  : Jangka waktu pinjaman Tg  : Jumlah anak dalam tanggungan Pp  : Status pernah pinjam sebelumnya Jm  : Taksiran nilai jaminan

## 3.4.  Analisis Hasil
Analisis pengujian hasil aplikasi data mining di  atas  dapat  diambil  beberapa  informasi  sebagai berikut:
a. Pengujian data sampel dengan nilai k=9, k=10, k=11, dan k=13 menunjukkan sebanyak 19 data (76%  dari  total  data  sampel)  memiliki  hasil mining yang  sama  dengan  kelas  nilai pinjamannya.
b. Pengujian  data  sampel  dengan  nilai  k=7 menunjukkan sebanyak 20 data (80% dari total data sampel) memiliki hasil mining yang sama dengan kelas nilai pinjamannya.
c. Pengujian  data  sampel  dengan  nilai  k=8  dan k=12 menunjukkan sebanyak 21 data (84% dari total  data  sampel)  memiliki  hasil mining yang sama dengan kelas nilai pinjamannya.
d. Pengujian  data  sampel  dengan  nilai  k=8  dan k=12 menunjukkan jumlah hasil mining paling banyak sesuai dengan kelas nilai pinjamannya.

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah sebagai berikut:
a. Aplikasi  yang  dikembangkan  dapat  digunakan untuk  membantu  menentukan  nilai  pinjaman bagi  anggota  koperasi  simpan  pinjam  BMT Bina Insani.
b. Dari hasil mining menggunakan 25 sampel data uji  dengan  nilai  k=7  sampai  dengan  k=14 didapatkan nilai k=8 dan k=12 memiliki jumlah kesesuaian  antara  hasil mining dengan  kelas nilai  pinjaman  paling  banyak  yaitu  84%  dari total data sampel sehingga k=8 dan k=12 dapat digunakan sebagai k default untuk aplikasi ini. Meskipun demikian, pengguna dapat mengubah nilai k dalam proses mining.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Han  J.,  dan  Kamber,  M.,  2006,  “ Data Mining : Concept and Technique, Second Edition ”,  Morgan  Kaufmann  Publisher, San Fransisco.
[2]  Hermaduanti,  N  dan  Sri  Kusumadewi, 2008,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Berbasis  SMS  untuk  Menentukan  Status Gizi dengan
Metode K- Nearest Neighbor ”,  dalam  Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi  2008 (SNATI 2008), Yogyakarta
[3]  Larose,  Daniel  T.,  2005,  “ Discovering knowledge  in  Data  :  An  Introduction  to Data Mining” , John Willey & Sons Inc.
[4]  MacLennan, J, dkk, 2009, “ Data Mining with  Microsoft  SQL  Server  2008 ”, Willey Publishing, USA.
[5]  Santosa,  Budi,  2007,  “ Data  Mining  : Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis ”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[6]  Susanto,  S.,  dan  Dedy  Suryadi,  2010, “ Pengantar  Data  Mining  :  Menggali Pengetahuan  dari  Bongkahan  Data ”, ANDI
Offset, Yogyakarta.
Penentuan   Besar   Pinjaman   di   Koperasi   Simpan   Pinjam   dengan   Algoritma   K-­‐Nearest   Neighbor