## Sistem Informasi Prediksi Penilaian Kredit Perbankan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Classification
I Wayan Supriana 1 , Made Agung Raharja 2 , Putu Wida Gunawan 3
1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dhyana Pura
Universitas Dhyana Pura
Mangupura, Indonesia
Email: supriana@undhirabali.ac.id 1 , agungraharja@undhirabali.ac.id 2 , putu.wida@gmail.com 2

## ABSTRAK
Keberadaan  lembaga  perbankan  sangat  penting  bagi  kehidupan  masyarakat,  terutama digunakan untuk menghimpun dana baik dalam bentuk deposito, giro, tabungan dan lainnya. Disamping hal itu lembaga perbankan juga dapat berperan sebagai penyalur bantuan dana dalam bentuk kredit kepada masyarakat dan badan usaha yang memerlukan. Permasalahan dalam  penyeluran  kredit  menyebabkan  kredit  macet  dari  nasabah  sehingga  menyebabkan kerugian pada bank tersebut. Penilaian kredit merupakan salah satu tahapan penting yang harus  dilakukan  oleh  pihak  bank  sebelum  kredit  diberikan  kepada  pemohon  kredit.  Proses penilaian  kredit  tergolong  kedalam  permasalahan  semi  terstruktur  yang  cukup  kompleks, oleh  sebab  itu  dibutuhkan  pengembangan  sistem  untuk  memprediksi  kelayakan  terhadap pengajuan  kredit.  Sistem  yang  dibangung  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K- Nearest  Neighbor  Classification  dengan  menilai  calon  debitur  dari  data  training  yang digunakan.  Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  algoritma  K-Nearest  Neighbor Classification  dapat  dimodelkan  dalam  penilaian  kredit  perbankan.  Nilai  k  yang  digunakan adalah  3,  5,  7  dan  9,  Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  akurasi  terbaik  yaitu  81,82% dengan nilai K=5, K=7 dan K=9.
Kata kunci: Perbankan, Kredit, Debitur, K-Nearest Neighbor Classification

## ABSTRACT
The  existence  of  banking  institutions  is  very  important  for  the  community,  mainly  used  to raise  funds  in  the  form  of  deposits,  demand  deposits,  savings  and  others.  Besides  this, banking institutions can help channel funds in the form of loans to the public and business entities  that  request  them.  The  problem  with  saving  credit  caused  bad  credit  because  it caused  losses  to  the  bank.  Credit  assessment  is  one  of  the  important  steps  that  must  be carried out by the bank before credit is given to credit applicants. The process of considering credit  is  classified  as  semi-structured  which  is  quite  complex,  therefore  it  is  necessary  to develop a system to predict the feasibility of credit applications. The system built in this study uses  the  K-Nearest  Neighbor  Classification  algorithm  with  the  acquisition  of  prospective debtors  from  the  training  data  used.  Based  on  the  research  that  has  been  done,  the  K- Nearest Neighbor Classification algorithm can be modeled in the Banking Credit Agreement. The k values used are 3, 5, 7 and 9, the system test results prove the best test is 81.82% with K = 5, K = 7 and K = 9
Keywords : Banking, Credit, Debtor, K-Nearest Neighbor Classification

## PENDAHULUAN
Perbankan  adalah  lembaga  keuangan yang bertindak sebagai penopang perekonomian  masyarakat  kelas  bawah sampai  kelas  atas  (Aryawan,  2008). Keberadaan  lembaga  keuangan  ini  sangat
penting  bagi  kehidupan  masyarakat  yaitu dalam  menghimpun  dana  masyarakat  baik dalam  bentuk  deposito,  giro,  tabungan  dan lainnya.  Disamping  itu  lembaga  perbankan juga  berperan  dalam  menyalurkan  bantuan dana dalam bentuk kredit kepada
masyarakat dan badan usaha yang memerlukan pendanaan.
Meningkatnya  daya  saing  dalam  dunia perbankan  saat  ini  mendorong  pihak  bank menerapkan berbagai solusi dalam menyelesaikan permasalahan yang menghambat proses atau prosedur pendanaan yang disalurkan kepada masyarakat.  Penyaluran  kredit  adalah  salah satu  permasalahan  yang  dihadapi  lembaga perbankan  saat  ini  karena  banyak  indikator atau  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan sebelum pendanaan tersebut disalurkan.
Permasalahan  dalam  penyeluran  kredit sehingga  menyebabkan  kredit  macet  dari nasabah  akan  menyebabkan  kerugian  pada bank, hal ini karena pendapatan terbesar dari bank  berasal  dari  bunga  kredit.  kegiatan simpan  pinjam  merupakan  kegiatan  utama dari  perbankan.  Apabila  memperhatikan neraca  bank,  akan  terlihat  bahwa  sisi  aktiva bank didominasi oleh besarnya jumlah kredit. Demikian  juga  bila  diamati  sisi  pendapatan bank,  akan  diketahui  bahwa  pendapatan terbesar bank adalah dari pendapatan bunga dan provisi kredit.
Proses  penyaluran  kredit  oleh  suatu bank  dilakukan  melalui  beberapa  tahapan sampai  akhirnya  diputuskan  apakah  kredit yang  dimohon  oleh  calon  debitur  kepada pihak  bank  (kreditur)  layak  diberikan  atau tidak. secara umum tahapan dalam pemberian kredit adalah sebagai berikut:
1)  Pengumpulan  informasi  tentang  calon dibitur
2)  Penilaian/analisis proposal kredit
3)  Keputusan kredit
4)  Pelaksanaan/pencairan kredit
Prosedur  penentuan  pemberian  kredit memerlukan  waktu  yang  cukup  lama terutama  pada  tahapan  analisis  proposal kredit. Hal ini karena analisis proposal kredit merupakan tahapan terpenting dalam proses pemberian  kredit  oleh  perbankan.  Indikator atau  kriteria  yang  dipertimbangkan  pada tahap  ini  bukan  saja  bersifat  kuantitatif  tapi cenderung  bersifat  kualitatif  yang  banyak melibatkan  unsur  subyektivitas  daripada obyektivitas.
Permasalahan
dalam melakukan
analisis akan berakibat munculnya  kredit  bermasalah  di  kemudian hari.
Jumlah debitur yang semakin meningkat  dari  waktu  ke  waktu  tentunya akan  menyulitkan  pihak  kreditur  dalam manajemen kreditnya. Berkas transaksi akan semakin  menumpuk  jika  pengerjaannya
belum sepenuhnya menggunakan komputer. Kualitas  informasi  (revelancy,  accuracy, timeliness, usabality, offordability, adaptability,  accessibility)  yang  dihasilkan juga  tidak  akan  maksimal.  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  sistem  yang  benar-benar dapat  membantu  dan  menghemat  waktu dalam tahap analisis ini.
Proses  penilaian  kelayakan  kredit merupakan  permasalahan  semi  terstruktur yang  cukup  rumit  karena  ada  banyak  faktor penilaian,  oleh  sebab  itu  dibutuhkan  sebuah sistem untuk memprediksi kelayakan terhadap pengajuan kredit oleh calon debitur. Analisis  penentuan  indikator  atau  kriteria pengajuan kredit memiliki kesamaan terhadap  data-data  debitur  berdasarkan kedekatan  data  lama  dengan  data  baru (Leidiyana,  2004).  Dalam  penelitian  ini  akan menerapkan  penggunaan  sistem  informasi berbasis komputer dan model yang digunakan  untuk  menganalisis  calon  debitur adalah  algoritma  k-nearest  neighbor.  Dasar algoritma digunakan sebagai model klasifikasi dalam penelitian ini adalah proses pelatihan  data  sangat  cepat,  sederhana  dan mudah  dipelajari,  tahan  lama  terhadap  data pelatihan  yang  memiliki  derau  serta  efektif jika  data  pelatihan  besar  (Mutrofin  dkk, 2014).
Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN) adalah  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap sekumpulan data berdasarkan pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumya.  Algoritma  ini  juga  merupakan salah  satu  teknik  lazy  learning.  K-NN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan  objek  pada  data  baru  atau  data testing  (Jayanti,  2014).  Tahapan  Langkah Algoritma K-NN adalah sebagai berikut 1)  Menentukan parameter k (jumlah
tetangga paling dekat) maksimum sebesar 25% dari data latih
2)  Menghitung  kuadrat  jarak  eucliden  objek terhadap data training yang diberikan
3)  Mengurutkan hasil no 2 secara ascending  (berurutan  dari  nilai  tinggi  ke rendah)
4)  Mengumpulkan  kategori  Y  (Klasifikasi nearest neighbor berdasarkan nilai k)
5)  Menggunakan  kategori  nearest  neighbor yang  paling  mayoritas  maka  dapat dipredisikan kategori objek
Secara  umum  untuk  mendefinisikan jarak  antara  dua  objek x dan y ,  digunakan
rumus  jarak  Euclidean  adalah  sebagai berikut:

## (1)
Pada  penelitian  ini  proses  penilaian kredit  diharapkan  lebih  tepat  dan  akurat sehingga  penyaluran  kredit  yang  dilakukan tidak menjadi masalah dikemudian hari.

## METODE
Pengembangan
sistem dalam penelitian  ini  menggunakan  model System Development Life Cycle (SDLC)

## A.  Analisis
Proses  penilaian  kredit  perbankan merupakan  hal  yang  tidak  mudah  dan  harus memperhatikan  berbagai  aspek  dari  proses identifikasi yang sifatnya valid. Prinsip-prinsip penilaian kredit dalam penelitian ini menggunakan analisis 5C yaitu:
1) Character :  sifat  atau  watak  seseorang calon debitur
2) Capacity :  kemampuan  calon  debitur dalam membayar kredit
3) Capital :  mengetahui  sumber  pembiayaan lain  dari  calon  debitur  terhadap  usaha yang akan dibiayai oleh bank
4) Callateral :  jaminan  yang  diberikan  calon debitur  baik  yang  bersifat  fisik  maupun non fisik
5) Condition :  menilai  calon  debitur  dari kondisi  ekonomi  sekarang  dan  untuk  di masa  yang  akan  datang  sesuai  sektor masing-masing.
Luaran  dari  proses  penilaian  ini  dapat dimanfaatkan sebagai dasar dalam penerimaan  kelayakan  proposal  kredit  bagi
nasabah.  Kendala  yang  ditemukan  dalam proses  penilaian  kelayakan  proposal  kredit adalah sebagai berikut:
1)  Waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan proses  penilaian  kelayakan  proposal kredit  cukup  lama  karena  belum  adanya sistem  komputer  yang  mendukung penilaian
2)  Sulitnya menentukan kelayakan proposal kredit  karena  penentuan  kelayakan menggunakan  kriteria  kuantitatif  dan syarat-syarat adminitrasi
3)  Berkas-berkas analisis kredit yang cukup banyak 4)  Hasil analisis yang kadangkala mengecewakan debitur
Berdasarkan  hasil  analisis  terhadap permasalahan proses penilaian kredit perbankan,  maka  dibutuhkan  informasi sebagi berikut:
1)  Informasi tentang debitur pemohon kredit
2)  Informasi  tentang  prosedur  pemberian kredit 3)  Informasi tentang hasil penilaian berdasarkan kriteria-kriteria yang
diinginkan  oleh  pihak  bank  dalam  hal  ini penganalisis kredit
4)  Informasi  tentang  layak  atau  tidak layaknya seorang calon debitur mendapatkan kredit 5)  Laporan hasil penilaian kelayakan proposal kredit
Berdasarkan  informasi  sistem  maka dapat diuraikan analisis kebutuhan fungsional yang digambarkan dalam diagram use  case yang  menjelaskan  hubungan antara  aktor  sebagai  pengguna  dengan sistem  yang  dibangun.  Diagram use  case disajikan pada gambar 1.
Gambar 1. Diagram Use Case Sistem Penilaian Kredit Perbankan
Selanjutnya  menentukan  kebutuhan non-fungsional  sistem  yang  merupakan kebutuhan  untuk  mendapatkan  umpan  balik yang  resposnsif  dari  pengguna  sistem (Menarianti, 2015) antara lain:
§ Performa: sistem dapat melaksakan perintah-perintah secara menyeluruh dalam waktu yang singkat berdasarkan input data yang diberikan.
§ Informasi:  sistem  dapat  memberikan informasi mengenai data dalam sistem
§ Ekonomi: sistem mampu beroperasi secara optimal  tanpa  memerlukan  biaya  yang tinggi
§ Kontrol:  sistem  yang  sudah  jalan  tetap dilakukan  pengawasan  sehingga  sistem selalu  bekerja  secara  optimal  dan  hasil yang  dikeluarkan  memenuhi  kebutuhan pengguna.
§ Efisiensi:  sistem  yang  dibangun  dirancang secara  sederhana  sehingga  pengguna mampu memahami
pada
saat menggunakannya.
§ Pelayanan:  sistem  yang  dibangun  dapat dikembangkan  ke  tingkat  yang  lebih kompleks untuk pengembangan berikutnya.
Tingkat  akurasi  sistem  yang  dibangun diukur  berdasarkan  sekenario  pengujian menggunakan persamaan sebagai berikut:
% 100 x uji data benar uji data Akurasi å å = (2)

## B. Perancangan
Tahap berikutnya merupakan perancangan setelah langkah analisis selesai dilakukan. Tahapan penilaian proposal kredit menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor, pada  model  ini  proses  klasifikasi  kredit berdasarkan  indikator  5C  yang  digunakan.
Proses  penilaian  klasifikasi  ditentukan berdasarkan K tetangga terdekat antara data uji  dengan  data  latih  sistem.  Proses klasifikasi dilakukan melalui dua tahapan:
§ Preprocessing  data  merupakan  proses awal yang bertujuan untuk mempersiapkan history  data  debitur  yang  akan  mengalami pengolahan pada proses selanjutnya. Pada tahap ini data disiapkan untuk menjadi data latih  sistem  yaitu  mengidentifikasi  dengan mentransformasi  data  ke  suatu  format yang  prosesnya  lebih  mudah  dan  efisien. Selain  itu  pada  tahap  ini  juga  dilakukan penghapusan  data  berupa:  gangguan ( noisy ),  data  tidak  konsisten  ( inconsisten ) dan  data  tidak  lengkap  ( incomplate ). Jumlah  data  latih  sebanyak  40  data berdasarkan  data  primer  di  lapangan terdapat  40  data  nasabah  terklasifikasi melalui  prinsip-prinsip  5C  pada  tahun 2018.  Sementara  data  uji  sebanyak  11 data  uji  dari  sebaran  data  nasabah  di daerah  tabanan.  Sehingga  jumlah  data latih dan data uji sebanyak 55 data set.
§ Klasifikasi data merupakan tahap klasifikasi  data  pengajuan  proposal  kredit dengan model K-Nearest Neighbor, algoritma ini melakukan klasifikasi proposal kredit  berdasarkan  pembelajaran  data history  proposal  kredit  atau  yang  sudah terklasifikasi sebelumnya atau data training (Mustakin,  2016).  Proses  pembelajaran dilakukan berdasarkan hasil query instance yang    baru  diklasifikasi  berdasarkan mayoritas  kedekatan  jarak  dari  katagori yang ada di K-Nearest Nieghbor (Nugraha, 2017).
Flowchart  proses  klasifikasi  kelayakan proposal kredit digambarkan pada gambar 2.
Flowcahart pada gambar 2
menguraikan mengenai proses pada penilaian  kredit  dengan  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor,  secara  rinci dapat diuraikan sebagai berikut:
1.  Baca data inputan
2.  Proses preprosesing data input a.  lakukan pembersihan data dari noisy, incomplete dan inconsisten
b.  normalisasi proses pembersihan dengan nim-max normalisation
3.  Proses klasifikasi
a.  hitung jarang data uji terhadap semua data latih sistem
b.  mengurutkan  jarak  data  uji  dengan data  latih  dari  yang  terkecil  sampai terbesar  dengan  jumlah  K  tetangga terdekat (25% dari data latih)
4. Hasil  klasifikasi  adalah  data  mayoritas dengan K tetangga terdekat
5. Selesai
Analisis  kebutuhan  pengguna  sistem menunjukkan proses yang akan terjadi pada sistem  yang  dikembangkan  melalui  desain sistem  berupa Data  Flow  Diagram (DFD) yang disajikan pada gambar 3.
Proses  pertama  adalah  proses  login untuk  level  user  administrator  yang  memiliki kewenangan sebagai user untuk proses input komponen  kelengkapan  data  administrasi, data  indikator  penilaian,  data  latih  penilaian dan  data  user.  Level  berikutnya  adalah pengguna  sistem  yaitu  account  officer  yang memiliki  fungsionalitas  mencari  data  debitur lama  dengan  menambahkan  penilaian  data debitur serta menginputkan data debitur baru dengan  menginputkan  data  kelengkapan administrasi  dan  penilaian  data  debitur. Proses  selanjutnya  adalah  penilaian  data
debitur  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor. Proses  terakhir  adalah  pelaporan  proses penilaian  dengan  menentukan  layak  atau tidaknya  proposal  kredit  yang  diajukan berdasarkan indikator sistem.
Selanjutnya  desain Entity  relationship diagram (ERD)  pada  sistem  informasi penilaian  kredit  perbankan  menggunakan algoritma  K-Nearest  Neighbor  classification, terdapat  6  entitas  yang  terlibat  dalam  relasi yaitu  user,  debitur,  indikator,  detail  indikator, data latih dan kelayakan kredit.

## Gambar 4. Entity Relationship Diagram

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian dari analisis dan desain yang  sudah  dilakukan  akan  di  uraikan sebagai berikut
A.  Hasil Tahap Analisis Proses predisksi penilaian kredit dilakukan  melalui  identifikasi  kelengkapan administrasi dan selanjutnya penilaian dengan  analisis  5C.  Adapun  penilaian  calon debitur  dilakukan  pada  bank  BPD  cabang Kediri Tabanan, berikut data salah satu calon
debitur  yang  dinilai.  Kode_Debitur  = 20180309001,  Nama  =  Ni  Nyoman  Suci Anggreni,  Alamat  =  Kediri  Kaba-Kaba, No_Tlp  =  081273122232,  No_Angka_Kredit = ak021, Tipe_Kredit = konsumtif, Bentuk_Kredit  =  pembelian  kendaraan bermotor,  Jumlah_Kredit  =  20.000.000, platfon  =  15.000.000,  Bunga  =  11,65  % pertahun,  Tgl_Jatuh_Tempo  =  3  september 2023, provisi = 5% dari pinjaman, Jaminan = bpkb  kendaraan  roda  dua,  Nilai_Jaminan  = 20.000.000,  Nama_Pemutus_Kredit  =  Indah
Pradnya,  Jabatan  =  Manajer  Pemasaran.
Berdasarkan
analisis kelengkapan adminitrasi memiliki nilai sedang.
Proses penilaian selanjutnya adalah 5C dengan  analisis  yang  sudah  dilakukan  maka calon debitur diatas dengan nilai: character =
bagus, capability =  bagus, capital =  buruk, collateral = bagus, condition = bagus. Proses klasifikasi dengan metode K-Nearest
Neighbor  maka  jarak  data  uji  dengan  data latih diperoleh seperti tabel 1. Tabel 1. Jarak Data Pengujian dengan Data Latih Data Latih Jarak Kelayakan Kredit Data Latih Jarak Kelayakan Kredit 1 1.22 Tidak Layak 21 1.41 Tidak Layak 2 1.00 Tidak Layak 22 1.32 Tidak Layak 3 1.58 Layak 23 1.22 Layak 4 1.41 Layak 24 0.71 Layak 5 1.87 Tidak Layak 25 1.22 Tidak Layak 6 1.66 Tidak Layak 26 1.22 Layak 7 1.41 Tidak Layak 27 1.12 Layak 8 1.22 Tidak Layak 28 0.50 layak 9 1.12 Layak 29 1.32 Layak 10 1.32 Tidak Layak 30 1.32 Tidak Layak 11 1.41 Layak 31 1.12 Layak 12 1.41 layak 32 1.87 Tidak Layak 13 1.22 layak 33 1.12 Layak 14 1.00 Tidak Layak 34 1.41 Layak 15 1.22 Layak 35 1.58 Tidak Layak 16 1.58 Tidak Layak 36 0.71 Layak 17 1.32 Layak 37 1.00 Layak 18 1.12 layak 38 1.50 Tidak Layak 19 1.66 Tidak Layak 39 0.00 Layak 20 1.12 Layak 40 1.32 Tidak Layak Sebagai contoh nilai K yang digunakan pada kasus diatas adalah 9 Sehingga jarak di urutkan  dari  jarak  terkecil  sebanyak  9  data, kemudian data ini akan ditentukan mayoritas data untuk menentukan klasifikasi. Tabel 2. Pengurutan Data Uji Data Latih Jarak Kelayakan Kredit 39 0.00 Layak 28 0.50 layak 24 0.71 Layak 36 0.71 Layak 2 1.00 Tidak Layak 14 1.00 Tidak Layak 37 1.00 Layak 9 1.12 Layak 18 1.12 layak
Berdasarkan  pengurutan  data  uji  maka penilaian  kredit  atas  nama  calon  debitur  Ni Nyoman Suci Anggreni dengan alamat Kediri
Kaba-Kaba    dengan  mayoritas  kelayakan kredit  dengan  label  layak  maka  dapat disimpulkan  kredit  yang  diajukan  layak diterima proposal kreditnya.

## B.  Hasil Tahap Analisis
Perhitungan  manual  pada  hasil  tahap analisis  jika  dibangingkan  penilaian  melalui sistem  maka  setiap  proses  pada  sistem dapat disajikan pada gambar 5.
Gambar 6. Hasil Penilaian Kelayakan Kredit
Melalui proses penilaian dengan sistem,  klasifikasi  yang  dihasilkan  berada pada  tingkat  yang  sama  dengan  proses manual  yaitu  layak  diterima  proposal kreditnya. Selanjutnya akan dilakukan pengujian terhadap 10 calon dibitur berdasarkan perhitungan sistem. Nilai K yang digunakan  adalah  3,  5,  7  dan  9,  nilai  ini ditentukan  lebih  besar  dari  satu,  bernilai ganjil untuk menghindari jumlah kelas bernilai sama  serta  maksimum  sebesar  25%  dari sebaran  data  latih.  Pada  uraian  dibawah  ini hasil yang disajikan berdasarkan nilai K=9
1)  Calon  debitur  Ni  Nyoman  Mudereni  asal dari  Wanasari,  dengan  hasil  sepuluh rangking  terbaik  yaitu  layak  sebanyak  5 item  dan  tidak  layak  sebanyak  4  item. Sehingga  pada  proses  penilaian  dengan sistem dapat dinyatakan calon debitur ini tidak layak diterima pengajuan kreditnya.
2)  Calon  debitur  I  Made  Arta  Berana  asal dari  Tunjuk,  dengan  hasil  sepuluh rangking  terbaik  yaitu  layak  sebanyak  6 item  dan  tidak  layak  sebanyak  3  item. Sehingga  pada  proses  penilaian  dengan sistem dapat dinyatakan calon debitur ini layak diterima pengajuan kreditnya.
3)  Calon  debitur  I  Nyoman  Budiastra  asal dari  Tunjuk,  dengan  hasil  sepuluh rangking  terbaik  yaitu  layak  sebanyak  9 item  dan  tidak  layak  sebanyak  0  item. Sehingga  pada  proses  penilaian  dengan sistem dapat dinyatakan calon debitur ini layak diterima pengajuan kreditnya.
4)  Calon  debitur  I  Wayan  Narki  asal  dari Penebel,  dengan  hasil  sepuluh  rangking terbaik  yaitu  layak  sebanyak  9  item  dan tidak  layak  sebanyak  0  item.  Sehingga pada  proses  penilaian  dengan  sistem dapat  dinyatakan  calon  debitur  ini  layak diterima pengajuan kreditnya.
5)  Calon debitur Ni Wayan Nandra asal dari Sudimara, dengan hasil sepuluh rangking terbaik  yaitu  layak  sebanyak  5  item  dan tidak  layak  sebanyak  4  item.  Sehingga pada  proses  penilaian  dengan  sistem dapat  dinyatakan  calon  debitur  ini  layak diterima pengajuan kreditnya.
6)  Calon debitur I Ketut Mertadana asal dari Penebel,  dengan  hasil  sepuluh  rangking terbaik  yaitu  layak  sebanyak  9  item  dan tidak  layak  sebanyak  0  item.  Sehingga pada  proses  penilaian  dengan  sistem dapat  dinyatakan  calon  debitur  ini  layak diterima pengajuan kreditnya.
7)  Calon  debitur  I  Made  Sukarwa  asal  dari Selemadeg, dengan hasil sepuluh rangking  terbaik  yaitu  layak  sebanyak  3 item  dan  tidak  layak  sebanyak  6  item. Sehingga  pada  proses  penilaian  dengan sistem dapat dinyatakan calon debitur ini tidak layak diterima pengajuan kreditnya.
8)  Calon  debitur  I  Wayan  Rameg  asal  dari Beraban,  dengan  hasil  sepuluh  rangking terbaik  yaitu  layak  sebanyak  9  item  dan tidak  layak  sebanyak  0  item.  Sehingga pada  proses  penilaian  dengan  sistem dapat  dinyatakan  calon  debitur  ini  layak diterima pengajuan kreditnya.
9)  Calon debitur Ni Wayan Suryani asal dari Grogak,  dengan  hasil  sepuluh  rangking terbaik  yaitu  layak  sebanyak  9  item  dan tidak  layak  sebanyak  0  item.  Sehingga pada  proses  penilaian  dengan  sistem dapat  dinyatakan  calon  debitur  ini  layak diterima pengajuan kreditnya.
10) Calon  debitur  Yuni  Nurhayati  asal  dari Grogak,  dengan  hasil  sepuluh  rangking
terbaik  yaitu  layak  sebanyak  6  item  dan tidak  layak  sebanyak  3  item.  Sehingga pada  proses  penilaian  dengan  sistem dapat  dinyatakan  calon  debitur  ini  layak diterima pengajuan kreditnya.
Sementara  untuk  penilaian  manual  yang sudah  dilakukan  oleh  bank  BPD  cabang Kediri  menghasilkan  data  disajikan  pada tabel 3.
Tabel 3. Data Penilaian Debitur Bank BPD Kediri Tabanan  Bulan Januari Tahun 2018
No Nama Debitur Alamat Kelayakan Penilaian Kredit 1 Ni Nyoman Suci Anggraeni Sesandan Layak 2 Ni Nyoman Mudereni Wanasari Tidak Layak 3 I Made Arta Berana Tunjuk Layak 4 I Nyoman Budiastra Tunjuk Layak 5 I Wayan Narki Penebel Tidak Layak 6 Ni Wayan Nandra Sudimara Layak 7 I Ketut Mertadana Penebel Layak 8 I Made Sukarwa Selemadeg Tidak Layak 9 I Wayan Rameg Beraban Layak 10 Ni Wayan Suryani Grogak Layak 11 Yuni Nurhayati Grogak Tidak Layak Hasil pengujian sistem jika
disandingkan  dengan  data  penilaian  pihak bank  BPD  cabang  Kediri  Tabanan  dengan data  yang  sama  dengan  data  uji  sistem, bahwa  penilaian  mendekati  proses  penilaian manual.  Pada  pengujian  11  data  di identifikasi  dan  di  klasifikasi  oleh  sistem dengan 1 perbedaan klasifikasi jika dibandingkan  dengan  proses  penilaian manual  dari  data  analisis  pihak  bank  BPD cabang Kediri Tabanan. Demikian juga untuk nilai  K=5,  K=7  hasil  yang  diperoleh  dari sistem sama dengan pengujian dengan K=9, sehingga akurasi yang dihasilkan oleh sistem dapat dihitung sebagai berikut.
% 82 , 81 % 100 11 9 = = x Akurasi Persentase
Hasil  akurasi  dari  pengujian  sistem dengan K=5, K=7 dan K=9 diperoleh sebesar 81,82%  sistem  mampu  mengidentifikasi calon  debitur  Bank  BPD,  dengan  tingkat kesalahan sebesar 18,18% melalui data latih sebanyak 40 data dan 11 data uji. Sementara untuk  nilai  K=3  nilai  perhintungan  dengan sistem menghasilkan akurasi sebesar 72,22%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  uraian  penelitian,  maka kesimpulan yang dihasilkan sebagai berikut:
§ Analsis  dan  pemodelan  sistem  prediksi penilaian kredit perbankan dapat dilakukan
pengembangan  aplikasinya  berdasarkan faktor penilaian dari bank § Metode K-Nearest Neighbor dapat diterapkan  dan  mampu  mengklasifikasi penilaian  kredit  debitur  untuk  menentukan layak atau tidaknya sebuah proposal kredit dengan  tingkat  akurasi  sebesar  81,82% untuk K=5, K=7 dan K=9.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terimakasih  kepada  UNDHIRA (Universitas  Dhyana  Pura)  melalui  Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat  dan  Fakultas  Ilmu  Keshatan, Sains  dan  Teknologi  Universitas  Dhyana Pura  yang  telah  membiayai  pelaksanaan penelitian  ini,  serta  bank  BPD  cabang  Kediri Tabanan.

## DAFTAR PUSTAKA
Aryawan, I Wayan, 2008, Rancangan Sistem
Pendukung Keputusan Penilaian
Kelayakan  Proposal  Kredit ,  Skripis, Universitas Udayana.
Jayanti,  R.D.  “ Aplikasi  Metode  K-Nearest Neighbor  Dan  Analisa  Diskriminan Untuk  Analisa  Resiko  Kredit  Pada Koperasi  Simpan  Pinjam  Di  Kopinkra Sumber  Rejeki ”.  Prosiding  Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi (SNAST). Yogyakarta. 2014.
Leidiyana.  “ Penerapan  Algoritma  K-Nearest Neighbor  Untuk  Penentuan  Resiko
Kredit Kepemilikan Kendaraan Bemotor ”.  Jurnal  Penelitian  Ilmu
Komputer,  System  Embedded  & Logic,  Vol  :  1.  STMIK  Nusa  Mandiri. 2010.
Menarianti,  I.  2015.  “Klasifikasi  Data  Mining Dalam  Menentukan  Pemberian  Kredit Bagi Nasabah Koperasi” Jurnal Ilmiah Teknosains, Vol.1, No1, 2015 Mustakin.  Oktaviani,  G.  2016.  “ Algoritma  K- Nearest Neighbor Classification
Sebagai  Sistem  Prediksi  Predikat Prestasi  Mahasiswa ”.  Jurnal  Sains, Teknologi  dan  Industri,  Vol.13,  No.2
2016.
Mutrofin,  S.  Izzah,  A.  Kurniawardhani,  A. Masrur,
M. 2014. “ Optimasi Klasifikasi Modified K Nearest Neighbor  Menggunakan  Algoritma
Genetika ” Jurnal Gamma, Vol. 10, No.
1, 2014.
Nugraha,  D.W,  Putri,  R.R.M  dan  Wihandika,
R.C,  2017.  “ Penerapan  Fuzzy  K- Nearest  Neighbor  (FK-NN)  Dalam Menentukan Status Gizi Balita ”. Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer, Vol.1, No.9, 2017