History: Received  : 16- Mei 2023 Revised  : 07 Juni 2023 Accepted  : 11 Juni 2023 Published : 12 Juni 2023
Publisher: LPPM Universitas Darma Agung Licensed: This work is licensed under Attribution-NonCommercial-No Derivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)

## Jurnal Darma Agung
Volume: 31, Nomor: 3, Juni 2023, 1-10
https://doi.org.10.46930/v.31.i33207
Implementasi Algoritma Principal  Component Analysis (PCA)  dan  K- Nearest  Neighbor    (KNN)  Untuk  Memprediksi  Kelayakan  Kredit Pengguna Smartphone Di Indonesia Pada Masa  Pandemi Covid-19
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 ,Vian Ardiyansyah Saputro 2
1,2 Politeknik Astra, Jawa Barat, Indonesia
Corresponding : raden.rara@polytechnic.astra.ac.id . vian.saputro@polytechnic.astra.ac.id )

## Abstrak
Dalam  penelitian  ini,  kami  bertujuan  untuk  memprediksi  kelayakan  kredit pengguna smartphone di Indonesia  selama  masa Pandemi COVID-19 menggunakan algoritma machine  learning .  Algoritma Principal  Component  Analysis (PCA)  dan  K- means  digunakan  untuk  mereduksi  dimensi  dataset  dan  mengelompokkan kelayakan kredit  dari sejumlah 1050 data set responden yang terdiri dari dua belas pertanyaan  kepada  pengguna smartphone di  Indonesia  selama  pandemi  COVID-19. Algoritma  klasifikasi K-Nearest  Neighbor (KNN)  juga  digunakan  untuk mengklasifikasikan  kelayakan  kredit  pengguna smartphone di  Indonesia.  Pengujian yang  dilakukan  meliputi  pengujian  akurasi,  presisi, recall ,  dan  F1-score.  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  algoritma  klasifikasi  K-Nearest  Neighbor memiliki  akurasi  sebesar  0.85,  presisi  sebesar  0.87,  recall  0.84,  dan  F1 score sebesar 0.85  dalam  mengklasifikasikan  kelayakan  kredit  pengguna smartphone di  Indonesia pada masa pandemi COVID-19.
Kata kunci: kelayakan kredit, smartphone , pandemi, machine learning

## Abstract
In  this  research  work,  we  aimed  to  predict  the  credit  worthiness  of  smartphone  users  in Indonesia  during  the  COVID-19  pandemic  using  machine  learning  algorithms.  Principal Component Analysis (PCA) and K-means algorithms were used to reduce dataset dimensions and  classify  credit  worthiness  from  a  total  of  1050  respondent  dataset  consisting  of  twelve questions to smartphone users in Indonesia during the COVID-19 pandemic. The K-Nearest Neighbor  (KNN)  classification  algorithm  was  also  used  to  classify  the  credit  worthiness  of smartphone users in Indonesia. The tests carried out included testing for accuracy, precision, recall,  and  F1-  score.  The  results  of  this  study  indicated  that  the  KNN  classification algorithm has an accuracy of 0.85, a precision of 0.87, a recall of 0.84, and an F1 score of 0.85 in classifying the creditworthiness of smartphone users in Indonesia during the COVID-19 pandemic.
Keywords: creditworthiness, smartphone, pandemic, machine learning
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..

## PENDAHULUAN
Bank  adalah  lembaga  yang  paling  dikenal  oleh  kebanyakan  orang  dewasa  ini. Kredit merupakan salah satu produk perbankan yang membantu masyarakat dalam memenuhi  kebutuhan  sehari-hari,  namun  masih  ada  sebagian  masyarakat  yang tidak dapat memperoleh kredit dikarenakan cara tradisional yang masih digunakan oleh  lembaga  keuangan  khususnya  perbankan  (Alfat  et  al.  2019)  (Shema  2019). Berdasarkan riset, pengguna smartphone di Indonesia dapat mencapai 269 juta orang pada  tahun  2026  .    Penggunaan  data  pengguna smartphone dapat  digunakan  untuk menilai  skor  kredit  pengguna,  mengurangi  dokumen,  mengurangi  waktu pengiriman  pinjaman,  dan  meningkatkan  pemilihan  pengguna  yang  memenuhi syarat  (Martínez  S{nchez  and  Pérez  Lechuga  2016).    Juga,  pengeluaran  orang  dan kondisi keuangan mereka mungkin memiliki hubungan dengan penggunaan data di ponsel  cerdas  mereka  (Alfat  et  al.  2019).  Kemampuan  membayar  dan  kemauan membayar  merupakan  variabel  yang  mempengaruhi  kelayakan  kredit.  Faktor keuangan  berkaitan  dengan  kemampuan  membayar  sedangkan  faktor  personal berkaitan  dengan  kemauan  membayar  (Kousayri  2020).  Namun  terjadi  perubahan kondisi  keuangan  yang  dialami  oleh  masyarakat  Indonesia  yang  juga  pengguna smartphone di masa pandemi COVID-19 karena menurut (Muhyiddin and Nugroho 2021),  Indonesia  mengalami  krisis  ekonomi  dimana  beberapa  orang  kehilangan pekerjaan dan lebih dari 80% perusahaan melihat penurunan yang signifikan dalam keuntungan.  Produksi  turun  dan  jalur  distribusi/logistik  terganggu  akibat pembatasan mobilitas Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM).
Kondisi  krisis  ekonomi,  ditambah  dengan  pembatasan  mobilitas  selama pelaksanaan  Komunitas  Pembatasan  Kegiatan  (PPKM),  mengakibatkan  penurunan pendapatan  masyarakat  dan  minat  belanja  yang  menyebabkan  penurunan  dalam ekspansi  kredit  dan  menunjukkan  likuiditas  yang  cukup  di  sektor  perbankan (Muhyiddin and Nugroho 2021). Selain itu, bank dan lembaga keuangan lainnya di Indonesia  juga  mengalami  peningkatan  tingkat  gagal  bayar  pinjaman  akibat  krisis ekonomi di masa pandemi (Rizwan, Ahmad, and Ashraf 2020).
Kontribusi  dari  makalah  ini  adalah  mengelompokkan  dan  mengklasifikasikan kelayakan kredit pengguna smartphone di Indonessia berdasarkan dua belas variabel menggunakan  algoritma mahine  learning yang  dapat  membantu  lembaga  keuangan di Indonesia, khususnya perbankan dalam menilai kelayakan kredit calon pelanggan selama masa pandemi.
Dua  belas  variabel  kelayakan  kredit  yang  paling  berpengaruh  bagi  pengguna smartphone di  Indonesia  adalah  produsen/  merk smartphone ,  frekuensi  mengganti smartphone , pekerjaan, penggunaan data untuk game, penggunaan data untuk media sosial,  biaya  internet,  alasan  mengganti smartphone ,  pengeluaran  uang  untuk  data, menjaga keinginan pribadi , usia, menghabiskan sisa uang, dan bayar sendiri (Alfat et al. 2019).
Setelah melakukan pengumpulan dataset pengguna smartphone di Indonesia pada masa  pandemi COVID-19 ,  Langkah  selanjutnya  yaitu  menentukan  metode  untuk memprediksi  kelayakan  kredit  pengguna smartphone di  Indonesia  pada  masa
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
pandemi  COVID-19.  Hasil  nya,  algoritma Principal  Component  Analysis (PCA)  dan algoritma  K-means  dipilih  dalam  penelitian  ini.  Algoritma  PCA  digunakan  untuk mereduksi dimensi data untuk mendapatkan nilai K terbaik, yaitu pusat cluster awal dan  jarak  dengan  beberapa  fitur  bobot  (Mousavian  Anaraki,  Haeri,  and  Moslehi 2021). Sementara itu, algoritma clustering K-means digunakan untuk mengekstraksi kelompok  secara  efisien  dari  sekumpulan  dataset  yang  besar.  Proses clustering mencerminkan  sejauh  mana  elemen  data  dan  klien  tertentu  dihubungkan  (Kavitha 2016).  Setelah  proses clustering ,  algoritma  klasifikasi machine  learning (ML)  KNN digunakan  untuk  mengklasifikasikan  pengguna smartphone berdasarkan cluster mereka. Alasan menggunakan algoritma KNN karena merupakan metode penilaian kredit yang sering digunakan (Mukid et al. 2018).

## METODE PENELITIAN

## a. Kuesioner
Kuesioner  dirancang  agar  para  peneliti  dapat  mengekstraksi  informasi  yang berguna.  Metode  pertanyaan  tertutup  digunakan  untuk  memungkinkan  para peneliti memilih apa yang mereka yakini untuk mengungkapkan pendapat mereka. Metode Likert digunakan untuk menentukan lima tingkat jawaban..  Dari (1) hingga (5),  rata-rata  aritmetika  berkisar  dari  (1,5  hingga  2,5)  menunjukkan  persetujuan rendah, bidang dari (2,5 hingga 3,5) menunjukkan persetujuan sedang, dan rentang dari (3,5 hingga 5) menunjukkan persetujuan tinggi *5+.
Dua  belas  pertanyaan  yang  diajukan  dalam  kuesioner  adalah  diklasifikasikan ke  dalam  tiga  kategori  berbeda:  latar  belakang  (2  pertanyaan),  parameter penggunaan  smartphone  (8  pertanyaan),  kepercayaan  (2  pertanyaan)  (Alfat  et  al. 2019)  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Implementasi  kedua  belas  variabel tersebut diwujudkan dalam bentuk kuesioner, pertanyaan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 1 Kedua belas variable dan kategorinya
Kategori Variabel Latar belakang  Usia Pekerjaan
Kepercayaan Menghabiskan sisa uang Menjaga aset Penggunaan Produsen/ merk smartphone
Penggunaan data internet untuk permainan ( game )
Penggunaan data internet untuk media sosial
Pengeluaran biaya untuk smartphone
Pengeluaran biaya internet Frekuensi mengganti smartphone
Alasan mengganti smartphone Membayar mandiri
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
Tabel 2. Kedua belas Variabel dan Implementasinya dalam bentuk pertanyaan
kuesioner Variabel Pertanyaan Kuesioner Usia Berapakah usia Anda? Pekerjaan Apa pekerjaan Anda? Menghabiskan sisa uang Jika anda memiliki sisa uang  sebesar Rp 100.000 (seratus ribu rupiah), maka  Anda  lebih  memilih  untuk    menabungnya  daripada menghabiskannya. Menjaga aset Saya lebih memilih menabung uang saya dari pada menghabiskannya Produsen/ merk smartphone Apa merk smartphone Anda? Penggunaan  data  internet untuk permainan ( game )
Berapa  penggunaan  data  untuk game yang  Anda  keluarkan  dalam satu bulan? Penggunaan  data  internet untuk media sosial Berapa  besar  penggunaan  data  media  sosial  (facebook,  twitter, instagram, tiktok) Anda dalam satu bulan? Pengeluaran  biaya  untuk smartphone Berapa biaya yang Anda keluarkan untuk smartphone (pulsa, game , dll)
dalam satu bulan? Pengeluaran biaya internet Berapa  biaya  yang  anda  dikeluarkan  untuk  membeli  paket  data internet dalam satu bulan? Frekuensi mengganti smartphone Berapa  kali  Anda  mengganti smartphone dalam  jangka  waktu  satu tahun terakhir? Alasan mengganti smartphone Apa alasan Anda mengganti smartphone terakhir kali? Membayar mandiri Siapa yang membayar biaya penggunaan smartphone (pulsa) Anda? b. Responden
Survei dilakukan pada Juli-Agustus 2021 selama Pandemi COVID-19 dan diikuti oleh  1050  responden  yang  merupakan  pengguna smartphone di  Indonesia  dari berbagai  usia  dan  ekonomi  dan  latar  belakang.  Rentang  usia  responden  antara  10 tahun  hingga  lebih  dari  60  tahun.  Pekerjaan  responden  terdiri  dari  21%  adalah karyawan  swasta,  11%  adalah  PNS,  7%    karyawan  perusahaan  BUMN,  6%  adalah guru/dosen, 10% adalah pengusaha, 16% mahasiswa, dan 2% petani. Sisanya, sekitar 27% bekerja sebagai pekerja lepas dan profesi lainnya.
Jumlah  responden  yang  terlibat  dalam  survei  ini  dengan  memperhitungkan jumlah  penduduk  Indonesia  pada  tahun  2021  yaitu  272  juta  jiwa  *20+.  Dengan memilih tingkat kepercayaan 99% dan margin of error 5% maka jumlah responden minimal  adalah  663  orang  *21+.  Responden  diberi  tautan  ke  kuesioner  online. Kemudian,  berdasarkan  penggunaan smartphone mereka,  para  responden  secara sukarela menjawab kuesioner tersebut.
c. Implementasi Algoritma PCA dan Kmeans
Proses  penghilangan outlier diterapkan  sebelum  proses Principal  Component Analysis (PCA) karena PCA mudah terpengaruh dengan adanya outlier (Jolliffe and Cadima 2016). Dari korelasi heatmap antar variabel yang ditunjukkan pada Gambar 1,  dapat  disimpulkan  bahwa  hanya  9  dari  12  variabel  yang  memiliki  korelasi  antar variabel.  Tiga  variabel  yang  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap  kondisi pengguna smartphone di Indonesia pada masa pandemi adalah frekuensi pergantian smartphone, alasan berganti smartphone , dan bayar mandiri. Hasil tersebut semakin
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
meyakinkan  penulis  bahwa  kondisi  keuangan  pengguna  smartphone  di  Indonesia telah berubah selama krisis ekonomi di masa pandemi.

## Gambar. 1 menunjukkan diagram heatmap korelasi antar variabel

## HASIL Dan PEMBAHASAN
Setelah  menghitung  dataset  yang  terdiri  dari  dua  belas  pertanyaan  yang disebutkan  di  atas  dengan  algoritma  PCA  dan  K-means,  tiga  klaster  kelayakan kredit  pengguna smartphone di  Indonesia  dihasilkan  selama  pandemi  COVID-19 seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  2  dan  Tabel  3  di  bawah  ini.  Selanjutnya, dataset  baru  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu:  pelatihan  dan  pengujian,  dengan pembagian 80%:20%. Seperangkat pelatihan yang terdiri dari delapan puluh persen sampel  yang  dipilih  secara  acak  dari  kumpulan  data  digunakan  untuk  membuat model  prediktif.  Dua  puluh  persen  sampel  yang  tersisa  digunakan  sebagai  sampel buta untuk menilai kekokohan model prediktif.
Klaster  1  terdiri  dari  pengguna smartphone yang  menghabiskan  uang  paling banyak  untuk smartphone mereka  dibandingkan  dengan  yang  lain,  tetapi kecenderungan  mereka  untuk  menyimpan  dan  menjaga  aset  mereka  tinggi. Sementara  itu,  klaster  2  terdiri  dari  pengguna smartphone yang  paling  sedikit membelanjakan  uangnya  untuk smartphone mereka,  tetapi  kecenderungan  mereka untuk  menyimpan  dan  menjaga  asetnya  tinggi.  Klaster  terakhir  adalah  klaster  3 yang terdiri dari pengguna smartphone yang membelanjakan uangnya cukup banyak untuk smartphone- nya,  namun  kecenderungan  mereka  untuk  menyimpan  dan menjaga  asetnya  paling  rendah  dibandingkan  yang  lain.  Dari  total  1050  responden diperoleh  hasil  sebagai  berikut.  Sebanyak  358  responden  masuk  dalam  klaster  1. Sedangkan  sebanyak  389  responden  masuk  dalam  klaster  2  dan  sisanya  sebanyak 303 responden masuk dalam klaster 3.
Algoritma machine learning klasifikasi KNN yang diuji dalam penelitian ini dapat membangun model pembelajaran mesin yang baik dengan hasil uji akurasi, presisi, recall , dan skor F1 lebih dari 80% seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Gambar 2. Visualisasi klaster dataset pengguna smartphone di Indonesia dengan menggunakan algoritma PCA Tabel 3. Hasil klaster berdasarkan variabel Variabel Klaster 1  Klaster 2  Klaster 3 Usia Medium Tua Muda
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
Pengeluaran biaya untuk smartphone Tertinggi  Terendah Sedang Pengeluaran biaya internet Tertinggi  Terendah Sedang Penggunaan data internet untuk media sosial  Tertinggi  Terendah Sedang Menjaga aset Tinggi Tinggi Sedang Menghabiskan sisa uang Tinggi Tinggi Rendah
Tabel 4. Hasil Uji Performa Algoritma KNN dalam memprediksi kelayakan pengguna smartphone pada masa pandemic COVID-19 Algoritma Performa Akurasi  Presisi  Recall  F1-score KNN 0.85 0.87 0.84 0.85

## Pembahasan
Credit Scoring menggunakan data penggunaan smartphone Sebelum  adanya credit  scoring ,  bank  umum  sering  menilai  risiko  kredit  pemohon pinjaman  dengan  sangat  subyektif  yaitu  mengandalkan  petugas  kontrol  risiko (Wang et al. 2020). Merujuk lima karakteristik model kredit (5C), lima kriteria harus diperiksa  saat  menetapkan  kelayakan  kredit  peminjam.  5  C  tersebut  adalah Kapasitas  (Capacity),  Modal  (Capital),  Karakter  (Character),  Kondisi  (Condition), dan  Agunan  (Collateral)  yang  merupakan  sumber  pembayaran  alternatif  tersebut tidak wajib menjadi prasyarat untuk persetujuan kredit.
Sayangnya, proses standar tradisional ini memiliki beberapa kelemahan seperti:
1) Keputusan kredit dipengaruhi oleh mood pengelola bank yang bisa berbeda- beda setiap harinya,
2) Keputusan kredit tidak dapat diganggu gugat karena keputusan manajer,
3) Tidak ada keputusan baku untuk diturunkan, serta
4) Dalam  beberapa  keadaan,  kerugian  dapat  diperoleh  dari  persepsi  manusia yang digunakan sebagai evaluasi (Alfat et al. 2019).
Dewasa  kini,  pengumpulan  data  dari  penyedia  telekomunikasi,  platform  media sosial, atau pengambilan data secara langsung dari handset seluler melalui aplikasi seluler  dilakukan  oleh  beberapa  perusahaan  dan  lembaga  pemberi  pinjaman  yang menargetkan  konsumen  yang  sebelumnya  tidak  memiliki  rekening  bank  (Shema 2019), karena sumber informasi alternatif untuk credit scoring dapat diperoleh dari pengalaman dalam menggunakan smartphone (Ots, Liiv, and Tur 2020).
Sebuah  studi  yang  dilakukan  oleh  Daniel  Björkegren  dan  Darrell  Grissen  berhasil menemukan  solusi  atas  masalah  yang  dihadapi  penduduk  negara  berkembang  di Amerika Selatan, khususnya terkait kesulitan dalam memperoleh persetujuan kredit dan  perpanjangan  kredit  dari  lembaga  keuangan  karena  kurangnya  sejarah keuangan  formal.  Sumber  informasi  alternatif,  seperti  riwayat  penggunaan  ponsel dapat  memprediksi  kelayakan  kredit  pada  individu  yang  sebelumnya  tidak memiliki rekening bank. Menurut penelitian tersebut, orang-orang di kuintil teratas hampir tiga kali lebih mungkin mengalami gagal bayar dibandingkan mereka yang berada di kuintil terbawah (Alfat et al. 2019).
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..

## Algoritma PCA
Di  bidang  pengurangan  dimensi  kumpulan  data  besar,  salah  satu  metode  yang sering  digunakan  adalah  PCA.  PCA  juga  merupakan  salah  satu  algoritma  yang dapat  mengkarakterisasi  subruang.  Transformasi  ortonormal  pada  PCA menghasilkan variable linear independen dari kumpulan data yang memiliki potensi untuk  dikorelasikan  (Migenda,  Möller,  and  Schenck  2019).  PCA  juga  merupakan metode  statistik  yang  menggantikan  banyak  elemen  asli  dengan  beberapa  elemen penting .

## Algoritma K-means
Di  bidang  pengurangan  dimensi  kumpulan  data  besar,  salah  satu  metode  yang sering  digunakan  adalah  PCA.  PCA  juga  merupakan  salah  satu  algoritma  yang dapat  mengkarakterisasi  subruang.  Transformasi  ortonormal  pada  PCA menghasilkan variable linear independen dari kumpulan data yang memiliki potensi untuk  dikorelasikan  (Migenda  et  al.  2019).  PCA  juga  merupakan  metode  statistik yang menggantikan banyak elemen asli dengan beberapa elemen penting.
Langkah  1:  Tentukan  pusat  klaster  pertama  dengan  memilih  jumlah  cluster  k  dari dataset n objek data.
Langkah 2: Hitung seberapa jauh setiap objek data dalam dataset selain  i,  di mana i=0,1,2,…k-1 dan semua k pusat cluster c dengan j, di mana j=0,1,2,..k-1. Alokasikan jarak  setiap  objek  data  dalam  dataset  dengan  i  ke  cluster  yang  paling  dekat dengannya.
Langkah 3: Evaluasi kembali nilai setiap pusat cluster j.
Langkah 4: Jika pusat klaster masih tidak berubah, ulangi Langkah 2 dan Langkah 3. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
KNN  adalah  algoritma lazy  learning non-parametrik.  Algoritma  ini  adalah  teknik non-parametrik  yaitu  tidak  membuat  asumsi    tentang  distribusi  data  yang mendasarinya. Algoritma ini sangat berguna, karena di dunia nyata hampir semua data  praktis  tidak  mengikuti  asumsi  teoritis  yang  dibuat.  Sebagian  besar  algoritma lazy  learning -  terutama  KNN  -  membuat  keputusan  berdasarkan  seluruh  dataset pelatihan (Mukid et al. 2018).  KNN merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang paling  sederhana,  yang  sering  digunakan  sebagai  tolol  ukur  untuk  pengklasifikasi yang  lebih  kompleks.    Fix  dan  Hodges  memperkenalkan    metode    klasifikasi  pola yang kemudian dikenal dengan aturan k-nearest neighbor (Beckmann, Ebecken, and Pires de Lima 2015). Klasifikasi K-nearest neighbor biasanya didasarkan pada jarak Euclidean  antara  sampel  uji  dan  sampel  yang  ditentukan  sampel  pelatihan.    Ide dasar dari algoritma K-NN adalah setiap kali  titik prediksi baru muncul, k tetangga terdekatnya dipilih dari data pelatihan. Kemudian prediksi titik baru  dapat berupa rata-rata  nilai k tetangga terdekatnya (Zhang and Wang 2016).
a. Penelitian yang Berkaitan
Penelitian  yang  berkembang  tentang  keakuratan  data smartphone dalam memprediksi  kelayakan kredit pengguna telah menemukan pola yang tepat bahwa dari aktivitas keuangan real-time yang tercermin dalam data smartphone pintar dapat membantu  meningkatkan pengetahuan kelayakan kredit dari pengguna smartphone
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
(Shema 2019). Contoh kasus mobiScore yang berpotensi mencetak dan memberikan kredit kepada jutaan orang yang saat ini ditolak (Pedro, Proserpio, and Oliver 2015). Di  sisi  lain,  dengan  memadukan  catatan  demografis  dan  riwayat  detail  panggilan (CDR) dengan catatan keuangan dari lembaga keuangan negara yang sama, sebuah organisasi kredit mikro di Negara Karibia mampu menurunkan gagal bayar hampir setengah dari total kredit dengan tetap mempertahankan tiga perempat debiturnya (Shema  2019).  Sementara  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Ruiz  et  al.  2017) menggunakan  CDR  dan  data  yang  diperoleh  dari smartphone konsumen digabungkan  dengan  data  sistem  penilaian  kredit  tradisional  yang  menghasilkan pemilihan  prosedur  penyaringan  aplikasi  pinjaman,  meningkatkan  tingkat persetujuan, dan menurunkan tingkat keterlambatan.
Di sisi lain, faktor jaringan sosial antar jaringan individu seperti usia, jenis kelamin, etnis,  bahasa,  faktor  ekonomi,  geografi,  urbanisasi,  dan  epidemi  dapat  dipelajari melalui  penilaian  penilaian  kredit  menggunakan  data  CDR  (Savero,  Nasir,  and Safitri  2017).  Selanjutnya,  penelitian  tentang  model credit  scoring keuangan  mikro berdasarkan informasi jaringan media sosial yang diambil dari akun Facebook yang dilakukan  oleh  De  Cnudde  et  al.  menemukan  bahwa  jaringan  eksplisit  orang  yang berinteraksi  lebih  prediktif  daripada  jaringan  eksplisit  orang  yang  tidak,  tetapi jaringan  orang  yang  menunjukkan  perilaku  serupa  mengungguli  kedua  jaringan eksplisit (Hazra 2017).

## SIMPULAN
Hasil penelitian ini menyajikan prediksi kelayakan kredit pengguna smartphone di Indonesia  selama  pandemi  COVID-19  menggunakan  algoritma machine  learning KNN. Sebanyak 1050 responden berpartisipasi menjawab 12 pertanyaan yang terdiri dari  tiga  kategori  kunci.  Merujuk  pada  perhitungan  PCA  dan  K-means,  penelitian kami  menyimpulkan  bahwa  ada  tiga  klaster  pengguna smartphone di  Indonesia selama  ini  krisis  ekonomi  di  masa  pandemi.  Ketiga  klister  yang  dihasilkan diharapkan  dapat  membantu  lembaga  keuangan  di  Indonesia,  khususnya perbankan untuk memprediksi kelayakan kredit calon nasabah sehingga bank dapat mengurangi risiko gagal pinjaman selama pandemi di masa yang akan dating
Penelitian  ini  juga  menghasilkan  empat  uji  coba  performa  algoritma  KNN  yang digunakan,  yaitu  uji  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Hasil  untuk  uji  akurasi yaitu 0.85, uji presisi sebesar 0.87, uji recall sebesar 0.84, uji F1-score sebesar 0.85. Di masa  depan,  penelitian    untuk  mengembangkan  penilaian  kelayakan  kredit  dari calon  nasabah  lembaga  perbankan  yang  juga  pengguna smartphone berdasarkan kinerja  algoritma machine  learning dan  fitur-fitur  penting  yang  berubah  sebagai akibat  pengaruh  wilayah  geografis  dan  kondisi  ekonomi  suatu  negara  merupakan hal yang menarik bagi topik penelitian untuk pembahasan lebih lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
Alfat, Lathifah, Mia Rizkinia, Riri Fitri Sari, and Daniela M. Romano. 2019. ‚Feature Selection of Credit Score Factor Based on Smartphone Usage Using MCFS.‛ Pp.
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
1–5 in 2019 4th Technology Innovation Management and Engineering Science International Conference (TIMES-iCON) . IEEE.
Beckmann, Marcelo, Nelson F. F. Ebecken, and Beatriz S. L. Pires de Lima. 2015. ‚A KNN Undersampling Approach for Data Balancing.‛ Journal of Intelligent Learning Systems and Applications 7(04):104–16.
Hazra, Avijit. 2017. ‚Using the Confidence Interval Confidently.‛ Journal of Thoracic Disease 9(10):4125.
Jolliffe, Ian T., and Jorge Cadima. 2016. ‚Principal Component Analysis: A Review and Recent Developments.‛ Philosophical Transactions of the Royal Society A:
Mathematical, Physical and Engineering Sciences 374(2065):20150202.
Kavitha, K. 2016. ‚Clustering Loan Applicants Based on Risk Percentage Using K- Means Clustering Techniques.‛ International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering 6(2):162–66.
Kousayri, Husain. 2020. ‚Creditworthiness Standards between Theory and Practice (a Field Study on the Syrian Commercial Bank in Lattakia).‛ Available at SSRN 3591460 .
Martínez S{nchez, José Francisco, and Gilberto Pérez Lechuga. 2016. ‚Assessment of a Credit Scoring System for Popular Bank Savings and Credit.‛ Contaduría y Administración 61(2):391–417.
Migenda, Nico, Ralf Möller, and Wolfram Schenck. 2019. ‚Adaptive Dimensionality Adjustment for Online ‘Principal Component Analysis.’‛ Pp. 76–84 in Intelligent Data Engineering and Automated Learning–IDEAL 2019: 20th International Conference, Manchester, UK, November 14–16, 2019, Proceedings, Part I 20 . Springer.
Mousavian Anaraki, Seyed Alireza, Abdorrahman Haeri, and Fateme Moslehi. 2021.
‚A Hybrid Reciprocal Model of PCA and K-Means with an Innovative Approach of Considering Sub-Datasets for the Improvement of K-Means Initialization and Step-by-Step Labeling to Create Clusters with High Interpretability.‛ Pattern Analysis and Applications 24(3):1387–1402.
Muhyiddin, Muhyiddin, and Hanan Nugroho. 2021. ‚A Year of Covid-19: A Long Road to Recovery and Acceleration of Indonesia’s Development.‛ Jurnal Perencanaan Pembangunan: The Indonesian Journal of Development Planning 5(1):1– 19.
Mukid, M. A., T. Widiharih, A. Rusgiyono, and A. Prahutama. 2018. ‚Credit Scoring Analysis Using Weighted k Nearest Neighbor.‛ P. 12114 in Journal of Physics:
Conference Series . Vol. 1025. IOP Publishing.
Ots, Henri, Innar Liiv, and Diana Tur. 2020. ‚Mobile Phone Usage Data for Credit Scoring.‛ Pp. 82–95 in Databases and Information Systems: 14th International Baltic
Rara Kartika Kusuma Winahyu 1 , Vian Ardiyansyah Saputro 2 , Implementasi Algoritma Principal Component Analysis (PCA)……..
Conference, DB&IS 2020, Tallinn, Estonia, June 16–19, 2020, Proceedings 14 . Springer.
Pedro, Jose San, Davide Proserpio, and Nuria Oliver. 2015. ‚MobiScore: Towards Universal Credit Scoring from Mobile Phone Data.‛ Pp. 195–207 in User Modeling, Adaptation and Personalization: 23rd International Conference, UMAP 2015, Dublin, Ireland, June 29--July 3, 2015. Proceedings 23 . Springer.
Rizwan, Muhammad Suhail, Ghufran Ahmad, and Dawood Ashraf. 2020. ‚Systemic Risk: The Impact of COVID-19.‛ Finance Research Letters 36:101682.
Ruiz, Saulo, Pedro Gomes, Luís Rodrigues, and João Gama. 2017. ‚Credit Scoring in Microfinance Using Non-Traditional Data.‛ Pp. 447–58 in Progress in Artificial Intelligence: 18th EPIA Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2017, Porto, Portugal, September 5-8, 2017, Proceedings 18 . Springer.
Savero, Daniel Oscar, Azwir Nasir, and Devi Safitri. 2017. ‚Pengaruh Komisaris Independen, Komite Audit, Kepemilikan Instutisional Dan Kepemilikan Manajerial Terhadap Integritas Laporan Keuangan (Studi Empiris Pada Perusahaan Manufaktur Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2012- 2014).‛ Jurnal Online Mahasiswa (JOM) Bidang Ilmu Ekonomi 4(1):75–89.
Shema, Alain. 2019. ‚Effective Credit Scoring Using Limited Mobile Phone Data.‛ Pp. 1–11 in Proceedings of the Tenth International Conference on Information and Communication Technologies and Development .
Wang, Yuelin, Yihan Zhang, Yan Lu, and Xinran Yu. 2020. ‚A Comparative Assessment of Credit Risk Model Based on Machine Learning——a Case Study of Bank Loan Data.‛ Procedia Computer Science 174:141–49.
Zhang, Yao, and Jianxue Wang. 2016. ‚K-Nearest Neighbors and a Kernel Density Estimator for GEFCom2014 Probabilistic Wind Power Forecasting.‛ International Journal of Forecasting 32(3):1074–80.