JURNAL GAUSSIAN, Volume 8, Nomor 4, Tahun 2019, Halaman 407 - 417 Online di: http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian
KLASIFIKASI CALON DEBITUR KREDIT PEMILIKAN RUMAH (KPR) MULTIGUNA TAKE OVER MENGGUNAKAN METODE k NEAREST NEIGHBOR DENGAN PEMBOBOTAN GLOBAL GINI DIVERSITY INDEX
Inas Hasimah 1 , Moch. Abdul Mukid 2 , Hasbi Yasin 3 1,2,3 Departemen Statistika FSM Universitas Diponegoro mamukid@yahoo.com

## ABSTRACT
House credit (KPR) is  a credit facilities for buying or other comsumptive needs with  house  warranty.  The  warranty  for  KPR  is  the  house  that  will  be  purchased.  The warranty for KPR multiguna take over is the house that will be owned by debtor, and then debtor  is  taking  over  KPR  to  another  financial  institution.  For  fulfilled  the  credit  to prospective debtor is done by passing through the process of credit application and credit analysis. With the credit analysis, will acknowledge the ability of debtor for repay a credit. Final  decision  of  credit  application  is  classified  into  approved  and  refused.  k  Nearest Neighbor by attributes weighting using Global Gini Diversity Index is a statistical method that  can  be  used  to  classify  the  credit  decision  of  prospective  debtor.  This  research  use 2443 data of KPR multiguna take over’s prospective debtor in 2018 with credit decision of prospective  debtor  as  dependent  variable  and  four  selected  independent  variable  such  as home ownership status, job, loans amount, and income.  The best classification result of k- NN  by  Global  Gini  Diversity  Index  weighting  is  when  using  80%  training  data  set  and 20% testing data set with k=7 obtained  APER value 0,0798 and accuracy 92,02%.
Keywords: KPR Multiguna Take Over, Classification, KNN by Global Gini Diversity Index weighting, Evaluation of Classification

## 1. PENDAHULUAN
Rumah  merupakan  kebutuhan  dasar  setiap  manusia.  Ketersediaan  lahan  semakin berkurang seiring dengan bertambahnya populasi penduduk dan mengakibatkan harga beli tanah  maupun  rumah  menjadi  tinggi.  Menurut  Ayodya  (2016)  keadaan  tersebut menyebabkan  masyarakat  yang  berpenghasilan  rendah  mempunyai  kemungkinan  kecil untuk  membeli  rumah  secara  tunai.  Sehingga  salah  satu  alternatif  yang  dapat  ditempuh oleh  pemerintah  dalam  rangka  mewujudkan  masyarakat  yang  adil  dan  makmur  adalah dengan kebijakan pemberian kredit untuk kepemilikan rumah dan menunjuk bank maupun lembaga keuangan non bank sebagai penyalur Kredit Pemilikan Rumah (KPR).
Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR)  adalah  kredit  yang  digunakan  untuk  membeli  atau untuk  kebutuhan  konsumtif  lainnya  dengan  jaminan  atau  agunan  berupa  rumah.  Agunan yang  diperlukan  untuk  KPR  adalah  rumah  yang  akan  dibeli  itu  sendiri  untuk  KPR pembelian. Sedangkan dalam KPR Multiguna atau KPR Refinancing yang menjadi agunan adalah  rumah  yang  sudah  dimiliki  (Kuswati,  2015).  Selama  jangka  waktu  berjalannya KPR,  terkadang  adakalanya  nasabah  melakukan  permohonan  KPR  di  bank  lain  atau lembaga  keuangan  lain,  kondisi  tersebut  disebut  dengan  peralihan  kredit  ( take  over ). Dalam kaitannya dengan KPR Multiguna take over , peralihan atas pemindahan kewajiban yang  dimaksud  adalah  pembiayaan  untuk  pengambilalihan  kredit  dari  KPR  Multiguna
bank  lain  yang  telah  berjalan  selama  jangka  waktu  tertentu.  Walaupun  sebagian  besar nasabah  menyatakan  cukup  puas  terhadap  tingkat  suku  bunga  yang  dibebankan  kepada mereka,  namun  60%  nasabah  menyatakan  bahwa  besarnya  tingkat  suku  bunga  tetap menjadi  perhatian  utama  nasabah  ketika  akan  mengajukan  pinjaman  (Direktorat  Kredit, BPR, dan UMKM BI, 2009). Oleh karena itu, pengajuan untuk KPR Multiguna take over dapat disebabkan karena nasabah ingin memperoleh tingkat suku bunga yang lebih rendah.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  atribut-atribut  yang  berhubungan  dengan keputusan  akhir  kredit  serta  mengklasifikasikan  data  calon  debitur  KPR  Multiguna take over tahun 2018 pada Bank X di Provinsi DKI Jakarta menggunakan metode klasifikasi k Nearest Neighbor dengan pembobotan Global Gini Diversity Index.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1.   Kredit
Menurut  Pasal  1  angka  11  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  Tahun 1998,  kredit  adalah  penyediaan  uang  atau  tagihan  yang  dapat  dipersamakan  dengan  itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dengan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam untuk melunasi utangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga.
Pemberian  suatu  fasilitas  kredit  mempunyai  beberapa  tujuan  yang  hendak  dicapai yang tentunya tergantung dari tujuan bank itu sendiri. Tujuan pemberian kredit juga tidak akan terlepas dari misi bank tersebut didirikan. Dalam praktiknya tujuan pemberian suatu kredit sebagai berikut (Kasmir, 2010) :
1. Mencari keuntungan
2. Membantu usaha nasabah
3. Membantu pemerintah

## 2.2.   Kredit Pemilikan Rumah (KPR)
Cara  pendanaan  yang  paling  umum  ditempuh  para  calon  pembeli  rumah  adalah dengan fasilitas Kredit Pemilikan Rumah (KPR) atau hipotik konvensional. Hipotik adalah suatu bentuk ikatan perjanjian antara pembeli rumah (peminjam uang) dan yang memberi pinjaman uang, biasanya bank.  (Tim Penulis Indira, 1996).

## 2.3.   Kredit Pemilikan Rumah (KPR) Multiguna Take Over
Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR)  dan  Kredit  Multiguna  termasuk  dalam  kredit konsumsi. Kredit konsumsi adalah pemberian kredit untuk keperluan konsumsi, keperluan konsumsi  yang  dimaksud  adalah  pemenuhan  akan  kebutuhan  hidup  termasuk  kebutuhan untuk tempat tinggal, dalam hal ini adalah rumah. Menurut Kementerian Pekerjaan Umum dan  Perumahan  Rakyat  (2017),  Pembiayaan  multiguna  adalah  pembiayaan  untuk pengadaan  barang  dan/atau  jasa  yang  diperlukan  oleh  debitur  untuk  pemakaian/konsumsi dan  bukan  untuk  keperluan  usaha  (aktivitas  produktif)  dalam  jangka  waktu  yang diperjanjikan.  Sehingga  Kredit  Pemilikan  Rumah  (KPR)  Multiguna  adalah  kredit perorangan  yang  diajukan  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidup.  Salah  satu  bentuk  dari refinancing adalah peralihan kredit atau biasa dikenal  dengan take over kredit. Take  over kredit  adalah  pemindahan  atas  kewajiban  dari  kreditur  satu  kepada  kreditur  lain.  Dalam kaitannya  dengan  KPR  Multiguna Take  Over ,  pemindahan  kewajiban  yang  dimaksud adalah pembiayaan untuk pengambilalihan kredit dari KPR Multiguna bank lain yang telah berjalan selama jangka waktu tertentu.

## 2.4.   Data Mining
Menurut  Gorunescu  (2011),  secara  sistematis  ada  tiga  langkah  utama  dalam data mining , yaitu :
1. Eksplorasi / pemrosesan awal data
2. Membangun model dan melakukan validasi terhadapnya
3. Penerapan

## 2.5.   Seleksi Atribut menggunakan Uji Independensi
Menurut Han dan Kamber (2006), dalam data mining seringkali membutuhkan data integration , yaitu penggabungan data dari banyak tempat-tempat penyimpanan data. Dalam data  integration ,  redundansi  menjadi  salah  satu  masalah  penting.  Beberapa  redundansi dapat  dideteksi  dengan  uji  independensi.  Dicontohkan  dua  atribut,  dengan  menggunakan uji  independensi  dapat  mengukur  kekuatan  satu  atribut  menyiratkan  atribut  yang  lain berdasarkan data yang ada. Untuk data kategorik (diskrit), suatu hubungan korelasi antara dua  atribut,  A  dan  B,  dapat  dicari  dengan  uji  independensi  menggunakan  statistik  uji χ 2 (chi-square). Misalkan A memiliki nilai yang berbeda sebanyak c, dinamakan a 1 , a 2 , … , a c . B  memiliki  nilai  yang  berbeda  sebanyak  r,  dinamakan b 1 , b 2 , … , b r .  Tupel  data  yang dideskripsikan  oleh  A  dan  B  dapat  ditunjukkan  dalam  tabel  kontingensi,  dengan  nilai sebanyak c dari A membentuk kolom-kolom dan nilai sebanyak r dari B membentuk baris- baris. Tampilan tabel kontingensi yang dimaksud adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Tabel Kontingensi r × c
𝑎 1 𝑎 … 𝑎 𝑐 Total 𝑏 1 𝑛 11 𝑛 …1 𝑛 𝑐1 𝑛 11 + 𝑛 …1 + 𝑛 𝑐1
𝑏 2 𝑛 12 𝑛 …2 𝑛 𝑐2 𝑛 12 + 𝑛 …2 + 𝑛 𝑐2
𝑏 … ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑏 𝑟 𝑛 1𝑟 𝑛 …𝑟 𝑛 𝑐𝑟 𝑛 1𝑟 + 𝑛 …𝑟 + 𝑛 𝑐𝑟
Total 𝑛 11 + 𝑛 12 + ⋯ + 𝑛 1𝑟 𝑛 …1 + 𝑛 …2 + ⋯ + 𝑛 …𝑟 𝑛 𝑐1 + 𝑛 𝑐2 + ⋯ + 𝑛 𝑐𝑟 𝑁
Misalkan (A i , B j ) menyatakan kejadian bahwa atribut A memiliki nilai a i dan atribut B  nilai b j atau  dapat  dituliskan  di  mana (A = a i , B = b j ) .  Tiap  dan  setiap  kemungkinan kejadian  bersama (A i , B j ) akan  memiliki  sel  tersendiri  pada  tabel  kontingensi.  Nilai χ 2 (juga dikenal dengan Pearson χ 2 statistic ) dihitung dengan rumus berikut :
𝜒 2 = ∑ ∑ (𝑜 𝑖𝑗 − 𝑒 𝑖𝑗 ) 2 𝑒 𝑖𝑗 𝑟 𝑗=1 𝑐 𝑖=1 (1)
dengan o ij adalah  frekuensi  observasi  (perhitungan  aktual) dari kejadian bersama (A i , B j ) dan e ij adalah frekuensi harapan dari (A i , B j ) , e ij dapat dihitung dengan :
𝑒 𝑖𝑗 = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝐴 = 𝑎 𝑖 ) × 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝐵 = 𝑏 𝑗 ) 𝑁 (2)
di  mana  N  adalah  jumlah  tupel  data, 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝐴 = 𝑎 𝑖 ) adalah  jumlah  tupel  yang  memiliki nilai 𝑎 𝑖 untuk A, dan 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝐵 = 𝑏 𝑗 ) adalah jumlah tupel yang memiliki nilai 𝑏 𝑗 untuk B.
Jumlahan  pada  persamaan  (1)  dihitung  dari  nilai-nilai  yang  terletak  pada  sel  r × c.  Perlu diperhatikan  bahwa  sel-sel  yang  paling  berkontribusi  untuk  nilai 𝜒 2 adalah  jika  nilai aktualnya  berbeda  dengan  nilai  harapannya.  Uji    independensi  menggunakan  statistik  uji 𝜒 2 memiliki hipotesis bahwa atribut A dan atribut B adalah independen. Uji ini didasarkan pada  suatu  tingkat  signifikansi,  dengan  derajat  kebebasan (𝑟 − 1)   ×   (𝑐 − 1) .  Jika hipotesis  ditolak,  maka  dapat  dikatakan  bahwa  atribut  A  dan  atribut  B  secara  statistik berhubungan.

## 2.6.   Klasifikasi
Menurut Prasetyo (2012), klasifikasi  merupakan suatu  pekerjaan menilai objek data untuk  memasukkannya  ke  dalam  kelas  tertentu  dari  sejumlah  kelas  yang  tersedia.  Dalam klasifikasi ada dua pekerjaan utama yang dilakukan, yaitu (1) pembangunan model sebagai prototipe  untuk  disimpan  sebagai  memori  dan  (2)  penggunaan  model  tersebut  untuk melakukan  pengenalan  /  klasifikasi  /  prediksi  pada  suatu  objek  data  lain  agar  diketahui kelas dari objek data tersebut dalam model yang sudah disimpannya.

## 2.7.   k-Nearest Neighbor (k-NN)
Menurut  Prasetyo  (2012), Nearest  Neighbor merupakan  teknik  klasifikasi  yang sederhana,  tetapi  mempunyai  hasil  kerja  yang  cukup  bagus.  Meskipun  begitu,  k-NN  juga mempunyai  kelebihan  dan  kekurangan.  Beberapa  karakteristik  k-NN  adalah  sebagai berikut :
1. Karena k-NN masuk kategori lazy learning yang menyimpan sebagian atau semua data dan  hampir  tidak  ada  proses  pelatihan,  k-NN  sangat  cepat  dalam  proses  pelatihan (karena memang tidak ada), tetapi sangat lambat dalam proses prediksi.
2. Hal yang rumit adalah menentukkan nilai k yang paling sesuai.
3. Karena k-NN pada prinsipnya memilih tetangga terdekat, parameter jarak juga penting untuk  dipertimbangkan  sesuai  dengan  kasus  datanya.  Euclidean  sangat  cocok  untuk menggunakan  jarak  terdekat  (lurus)  antara  dua  data,  tetapi  Manhattan  sangat  teguh ( robust ) untuk mendeteksi outlier dalam data.

## 2.8.   Attributes Weighting in Nearest Neighbor Classification
Menurut Chen dan Guo (2015), dalam penerapan k-NN untuk melakukan klasifikasi terhadap  data  kategorik,  diperlukan  cara  khusus  dalam  menghitung  jarak  antar  data  yang ada.  Salah  satu  cara  khusus  dalam  menghitung  jarak  antar  data  yang  paling  sering diterapkan adalah menggunakan Simple Matching Coefficient (SMC).
Dalam  penelitian  ini  digunakan  sebuah  metode  klasifikasi  terhadap  data  kategorik yang  menggunakan  metode  klasifikasi nearest  neighbor dengan  pembobotan  atribut menggunakan jarak Weighted Simple Matching Coefficient (WSMC).

## 2.8.1.   Simple Matching Coefficient (SMC)
Misalkan  terdapat  kumpulan  data training tr = {z 1 , z 2 , … , z N } dengan z i = (x i ,  y i ) menjadi  sampel  ke-i  dengan i = 1,2, … , N yang  mana  N  menyatakan banyaknya  sampel.  Pada  bagian  ini x i = (x i1 ,  x i2 , … , x iD ) adalah  objek  data  yang dilengkapi dengan D sebagai atribut kategorik dan y i kelas asli dari x i dengan y i ∈ {1 , 2 , … , M} dengan M adalah  jumlah  kelas  yang  mengandung  kumpulan  data training .  Variabel m menunjukkan  kelas,  dengan m = 1,2, … , M. Kumpulan  untuk kategori-kategori yang ada dilambangkan dengan S d , sementara suatu kategori yang terdapat  pada S d dilambangkan  dengan s d ∈   S d (Chen  dan  Guo,  2015).
Penghitungan  jarak    menggunakan Simple  Matching  Coefficient (SMC)  yang didefinisikan sebagai berikut :
𝑆𝑀𝐶(𝐱 𝑖 , 𝐱 𝑗 ) = ∑ 𝐼(𝑥 𝑖𝑑 ≠ 𝑥 𝑗𝑑 ) 𝐷 𝑑=1 (3)
dengan I(. ) adalah fungsi indikator dengan I (𝑡𝑟𝑢𝑒) = 1 dan I (𝑓𝑎𝑙𝑠𝑒) = 0 .
2.8.2      Weighted  Simple  Matching  Coefficient  (WSMC)  dengan  Metode pembobotan Global Gini Diversity Index Weighted Simple Matching Coefficient (WSMC) adalah perhitungan statistik yang  hampir  sama  dengan Simple  Matching  Coefficient yang  melakukan perbandingan  untuk  tiap  atribut  dengan  atribut  yang  lain,  namun  dalam implementasinya  setiap  atribut  tidak  akan  dihitung  secara  rata,  namun  dengan memberikan bobot  terhadap tiap atribut sehingga secara tidak langsung mengurangi pengaruh  data  yang  akan  mengacaukan  klasifikasi.  Metode  penghitungan  ini  dapat digunakan  secara  efektif  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  yang  bersifat kategorik (Chen dan Guo, 2015).
Pengukuran  jarak  baru  akan  dinotasikan  dengan WSMC global sesuai  dengan metode  pembobotan  global  yang  digunakan.  Pada  metode  global,  atribut  dikaitkan dengan vektor bobot 𝛡 = (ω 1 , … , ω d , … , ω D ) dan jarak WSMC antara objek data 𝐱 i dan 𝐱 j diberikan pada persamaan (Chen dan Guo, 2015) :
𝑊𝑆𝑀𝐶 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 (𝐱 𝑖 , 𝐱 𝑗 , ϖ) = ∑ 𝜔 𝑑 (𝐺𝐺) ×  𝐼(𝑥 𝑖𝑑 ≠ 𝑥 𝑗𝑑 ) 𝐷 𝑑=1 (4)
Bobot 𝜔 𝑑 didefinisikan dengan :
𝜔 𝑑 (𝐺𝐺) = 𝑒𝑥𝑝 [− 𝑀 𝑀 − 1 ( ∑ 𝑝(𝑠 𝑑 )  ×  𝐺𝐺(𝑠 𝑑 ) 𝑠 𝑑 ∈ 𝑆 𝑑 )] (5)
Indeks global gini rata-rata dari atribut ke- 𝑑 dirumuskan dengan :
𝐴𝐺𝐺(𝑑) = 𝑀 𝑀 − 1 ( ∑ 𝑝(𝑠 𝑑 )  ×  𝐺𝐺(𝑠 𝑑 ) 𝑠 𝑑 ∈ 𝑆 𝑑 ) (6)
Sehingga persamaan (5) dapat ditulis menjadi sebagai berikut :
𝜔 𝑑 (𝐺𝐺) = 𝑒𝑥𝑝[−(𝐴𝐺𝐺(𝑑))] (7)
𝐺𝐺 (𝑠 𝑑 ) dihitung dengan :
𝐺𝐺(𝑠 𝑑 ) = 1 − ∑ [𝑝(𝑚|𝑠 𝑑 )] 2 𝑀 𝑚=1 (8)
𝑝(𝑚|𝑠 𝑑 ) adalah peluang untuk perhitungan derajat kontribusi tiap atribut terhadap tiap kelas. 𝑝(𝑚|𝑠 𝑑 ) dihitung dengan :
𝑝(𝑚|𝑠 𝑑 ) = ∑ 𝐼(𝑥 𝑑 = 𝑠 𝑑 ) (𝐱,𝑦) ∈ 𝑐 𝑚 ∑ 𝐼(𝑥 𝑑 = 𝑠 𝑑 ) (𝐱,𝑦) ∈ 𝑡𝑟 (9)
Selanjutnya berikut adalah persamaan untuk menghitug 𝑝(𝑠 𝑑 ) adalah :
𝑝(𝑠 𝑑 ) = 1 𝑁 ∑ 𝐼(𝑥 𝑑 = 𝑠 𝑑 ) (𝐱,𝑦) ∈𝑡𝑟 (10)
N menunjukkan  banyaknya  data.  Kelas  untuk  data testing yang  terpilih  adalah berdasarkan :
𝑦 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑚 ∑ 𝐼(𝑚 = 𝑦 𝑗 ) (𝐱 𝑗 ,𝑦 𝑗 )∈𝑁𝑁 𝑧 (11)

## 2.9.   Evaluasi Ketepatan Hasil Klasifikasi
Menurut  Prasetyo  (2012),  sebuah  sistem  yang  melakukan  klasifikasi  diharapkan dapat  melakukan  klasifikasi  semua  set  data  dengan  benar,  tetapi  tidak  dapat  dipungkiri bahwa kinerja suatu sistem tidak bisa 100% benar, sehingga sebuah sistem klasifikasi juga harus  diukur  kinerjanya.  Umumnya,  pengukuran  kinerja  klasifikasi  dilakukan  dengan matriks konfusi ( confusion matrix ).
Tabel 2. Matriks Konfusi untuk Klasifikasi Dua Kelas
𝑓 𝑖𝑗 Kelas hasil prediksi (𝑗) Kelas =1 Kelas = 0 Kelas asli (𝑖) Kelas =1 𝑓 11 𝑓 10 Kelas = 0 𝑓 01 𝑓 00
Metode  klasifikasi  yang  baik  akan  menghasilkan  sedikit  kesalahan  klasifikasi (Johnson  dan  Wichern,  2007).  Pada  penelitian  ini  digunakan  pengukuran  kinerja klasifikator  berupa  akurasi, Apparent  Error  Rate (APER),  sensitivitas  dan  spesifisitas dengan penjelasan sebagai berikut :

## 2.9.1.  Akurasi dan APER
Berdasarkan  pada  Tabel  2,  untuk  menghitung  akurasi  dan  APER  digunakan formula sebagai berikut :
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖       = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛
= 𝑓 11 + 𝑓 00 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00 (12)
𝐴𝑃𝐸𝑅        = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛
= 𝑓 10 + 𝑓 01 𝑓 11 + 𝑓 10 + 𝑓 01 + 𝑓 00 (13)

## 2.9.3.   Sensitivitas dan spesifisitas
Menurut Han dan Kamber (2006), ukuran sensitivitas dan spesifisitas dapat digunakan untuk mengetahui seberapa baik metode klasifikasi mengenali hasil yang positif dan seberapa baik dapat mengenali hasil yang negatif.
Tabel 3. Matriks Konfusi untuk Sensitivitas dan Spesifisitas
Predicted class Actual class 𝑐 1 𝑐 2 𝑐 1 true positives (TP) false negatives (FN) 𝑐 2 false positives (FP)
true negatives (TN)
Ukuran sensitivitas dan spesifisitas diperoleh sebagai berikut :
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(14)
𝑠𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 (15)

## 2.9.4.   Metode Hold-out
Hold-out adalah  salah  satu  metode  evaluasi  klasifikator  di  mana  set  data (yang sudah diketahui label kelas aslinya) dipecah menjadi dua bagian terpisah, yaitu set data latih dan set data uji. Model klasifikasi kemudian dibangun berdasarkan set data latih dan kemudian kinerjanya diukur berdasarkan set data uji (Prasetyo, 2014).

## 3.   METODE PENELITIAN

## 3.1.   Sumber Data dan Variabel Penelitian
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Data yang dimaksud  adalah  data  calon  debitur  tahun  2018  yang  mengajukan  permohonan  KPR Multiguna take over ke Bank X di Provinsi DKI Jakarta terdiri atas hasil keputusan akhir kredit  disetujui  dan  ditolak.  Variabel  dependen  adalah  hasil  keputusan  akir  kredit sedangkan  variable  independen  yang  terpilih  melalui  uji  independensi  menggunakan statistik  uji χ 2 (chi-square)  dan  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  adalah  variabel kepemilikan rumah, pekerjaan, pinjaman yang diajukan, serta penghasilan.

## 3.2.   Metode Analisis Data
Langkah dalam analisis data penelitian ini adalah :
1. Melakukan  uji  independensi  variabel  dependen  dengan  masing-masing  variabel independen
2. Mendeskripsikan data
3. Mengelompokkan data ke dalam masing-masing kelas
4. Membagi data menjadi dua bagian yaitu sebagai data training dan data testing
5. Melakukan tahap penghitungan bobot yaitu menghitung nilai bobot untuk tiap atribut
6. Melakukan tahap klasifikasi data  yaitu menghitung jarak (kedekatan lokasi) antara tiap data testing ke semua data training . Jarak yang digunakan adalah WSMC global .
7. Mengurutkan nilai jarak WSMC global dari yang terkecil hingga terbesar
8. Mengambil  jarak WSMC global terkecil  sejumlah 𝑘 tetangga  terdekat  sesuai  dengan 𝑘 yang dibutuhkan
9. Menetapkan kelas hasil dari proses klasifikasi.  Kelas  yang dipilih adalah  kelas dengan nilai maksimum dari jumlah kelas yang muncul diantara sejumlah 𝑘 tetangga terdekat 10. Menghitung APER hasil klasifikasi
11. Melakukan  kembali  langkah  6 − 10  hingga  diperoleh  nilai  APER  yang  paling  rendah dengan mengganti nilai 𝑘
4.   HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Uji Independensi antara Variabel Dependen dengan Variabel  Independen Langkah-langkah uji independensi menggunakan statistik uji χ 2 (chi-square)  adalah sebagai berikut :
a. Hipotesis H 0 : Variabel X dan Variabel Y tidak berhubungan H 1 : Variabel X dan Variabel Y berhubungan
b. Taraf Signifikansi
α = 0,05
c. Kriteria Uji
H 0 ditolak jika 𝜒 2 > 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 atau Sig. < α = 0,05
d. Keputusan :
Tabel 4. Keputusan Uji 𝝌 𝟐 antara variabel independen (X) dengan variabel dependen (Y) Variabel 𝜒 2 db 𝜒 2 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Sig. Keputusan X 1 1,278 3 7,815 0,734 H 0 diterima X 2 3,289 1 3,841 0,070 H 0 diterima X 3 237,264 2 5,991 0,004 H 0 ditolak X 4 0,086 1 3,841 0,769 H 0 diterima X 5 12,022 2 5,991 0,002 H 0 ditolak X 6 2,457 3 7,815 0,483 H 0 diterima X 7 2,670 3 7,815 0,445 H 0 diterima X 8 6,517 3 7,815
0,089 H 0 diterima X 9 8,563 3 7,815 0,036 H 0 ditolak X 10 12,203 2 5,991 0,002 H 0 ditolak
Artinya masing-masing variabel X 3 , X 5 , X 9 , dan X 10 berhubungan dengan variabel dependen  (Y).  Sehingga  untuk  selanjutnya  variabel-variabel  independen  (X)  yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah variabel kepemilikan rumah, variabel pekerjaan, variabel pinjaman yang diajukan, dan variabel penghasilan.

## 4.2.   Metode k Nearest Neighbor dengan Pembobotan Global Gini Diversity Index
Pengolahan data menggunakan program MatLab R2015b dengan menjalankan script dari  Wijaya  (2017)  yang  telah  dilakukan  modifikasi  oleh  peneliti.  Proporsi  data training dan  data testing dipilih  berdasarkan  nilai  APER  terkecil  dari output program  MatLab R2015b  yang telah diujicobakan ke proporsi data training dan data testing sebesar 60:40, 70:30,  80:20  dan  90:10.  Uji  coba  yang  dilakukan  dengan  mengubah  nilai k. Berdasarkan pengolahan  yang  telah  dilakukan,  terpilih  nilai  APER  terkecil  adalah  0,0798  yaitu  pada proporsi 80:20 dengan k =7.
1. Tahap Penghitungan Bobot
Berikut adalah hasil perhitungan bobot atribut ke-d atau dilambangkan 𝜔 𝑑 (𝐺𝐺) dengan bantuan program MatLab R2015b yang dapat dilihat pada Tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil 𝜔 𝑑 (𝐺𝐺)
Atribut ke- (𝑑) 𝜔 𝑑 (𝐺𝐺) 1 0,7357 2 0,7361 3 0,7355 4 0,7365
2. Tahap Klasifikasi Data Berikut adalah perhitungan jarak WSMC untuk data testing ke-1 :
 𝑊𝑆𝑀𝐶 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 (𝐱 1 , 𝐱 1 , ϖ) = ∑ 𝜔 𝑑 × 4 𝑑=1 𝐼 (𝑥 1𝑑 ≠ 𝑥 1𝑑 ) =   [(0,7357 ×  0) +   (0,7361 × 1) +   (0,7355  × 1) +   (0,7365  × 1 )] = 2,2082
 𝑊𝑆𝑀𝐶 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 (𝐱 2 , 𝐱 1 , ϖ) =   ∑ 𝜔 𝑑 4 𝑑=1 x 𝐼 (𝑥 2𝑑 ≠ 𝑥 1𝑑 ) =   [(0,7357 ×  0) + (0,7361 × 1) +   (0,7355  × 1) +   (0,7365  × 1)] = 2,2082  𝑊𝑆𝑀𝐶 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 (𝐱 3 , 𝐱 1 , 𝜛) = ∑ 𝜔 𝑑 4 𝑑=1 × 𝐼(𝑥 3𝑑 ≠ 𝑥 1𝑑 ) = [(0,7357 ×  0) +   (0,7361 ×
0) +   (0,7355  × 0) +   (0,7365  × 1)] = 0,7365
 𝑊𝑆𝑀𝐶 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 (𝐱 4 , 𝐱 1 , 𝜛) = ∑ 𝜔 𝑑 4 𝑑=1 × 𝐼(𝑥 4𝑑 ≠ 𝑥 1𝑑 ) =   [(0,7357 ×  0) +   (0,7361 × 1) +   (0,7355  × 1) +   (0,7365  × 1)] = 2,2082 dan  seterusnya  sampai  perhitumgan  jarak WSMC untuk  data testing ke-1 dengan data training ke-1954 :
 𝑊𝑆𝑀𝐶 𝑔𝑙𝑜𝑏𝑎𝑙 (𝐱 1954 , 𝐱 1 , 𝜛) = ∑ 𝜔 𝑑 × 4 𝑑=1 𝐼(𝑥 1954𝑑 ≠ 𝑥 1𝑑 ) = [(0,7357 ×  0) +
(0,7361 × 1) +   (0,7355  × 0) +   (0,7365  × 1)] = 0,7361
Hasil  perhitungan  jarak WSMC data testing ke-1  ke  semua  data training yang  telah dilakukan  pengurutan  dari  nilai  terkecil  hingga  terbesar  dapat  dilihat  pada  Tabel  6 sebagai berikut :
Tabel 6. Jarak WSMC global No. Jarak WSMC global 1 0 2 0 3 0 ⋮ ⋮ 976 1,4720 977 1,4720 ⋮ ⋮ 1952 2,9439 1953 2,9439 1954 2,9439
Berdasarkan proses klasifikasi yang telah dilakukan, diperoleh tabel matriks konfusi seperti terlihat pada Tabel 7 sebagai berikut :
Tabel 7. Matriks Konfusi Metode k Nearest Neighbor dengan Pembobotan Global Gini Diversity Index
Hasil Observasi ( Actual Class ) Hasil Prediksi ( Predicted Class) Kelas 0 (disetujui) Kelas 1 (ditolak) Kelas 0 (disetujui) 447 1 Kelas 1 (ditolak) 38 3
Sehingga  berdasarkan  pada  Tabel  7,  diperoleh  nilai  APER  dan  akurasi  sebagai berikut :
𝐴𝑃𝐸𝑅              = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑒𝑐𝑎𝑟𝑎 𝑠𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛
= 𝑓 01 + 𝑓 10 (𝑓 00 + 𝑓 01 + 𝑓 10 + 𝑓 11 ) = 1 + 38 (447 + 1 + 38 + 3)
= 0,0798
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖          = (1 − 𝐴𝑃𝐸𝑅) × 100 % = (1 − 0,0798) × 100 %

## = 92,02 %
Sementara itu, untuk nilai sensitivitas dan spesifisitas  diperoleh sebagai berikut :
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 = 447 447 + 1 = 0,9978 𝑆𝑝𝑒𝑠𝑖𝑓𝑖𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑁 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 = 3 38 + 3
= 0,0244

## 5.   KESIMPULAN
Berdasarkan pada hasil dan pembahasan, atribut yang berpengaruh terhadap keputusan akhir  kredit  adalah  atribut  kepemilikan  rumah,  pekerjaan,  pinjaman  yang  diajukan,  dan penghasilan. Diperoleh nilai APER sebesar 0,0798 dan nilai akurasi sebesar 92,02 % pada proporsi  hold-out  80:20  dengan  k=7.  Sementara  itu  untuk  nilai  sensitivitas  atau  proporsi yang  teridentifikasi  secara  benar  sebagai  kelas  0  atau  keputusan  akhir  kredit  disetujui adalah  sebesar  0,9978.  Nilai  spesifisitas  atau  proporsi  yang  teridentifikasi  secara  benar sebagai kelas 1 atau keputusan akhir kredit ditolak adalah sebesar 0,0244.

## DAFTAR PUSTAKA
Ayodya,  D.  2016. Analisis  Pengaruh  Diferensiasi  Produk,  Kualitas  Produk,  Kualitas Layanan,  dan  Sikap  Konsumen  terhadap  Keputusan  Pengambilan  KPR  (Kredit Pemilikan Rumah) . Diponegoro Journal of Management Vol. 4, No. 3.
[BI]  Bank  Indonesia.  2009.  Hasil Kajian  Kredit  Konsumsi  Mikro,  Kecil,  dan  Menengah untuk Kegiatan Produktif . Jakarta : BI. Chen,  L.,  Guo  G.  2015. Nearest  neighbor  classification  of  categorical  data  by  attributes weighting . Expert Systems with Applications Vol. 42, No. 6 : Hal.3142–3149. Gorunescu, F. 2011. Data Mining : Concepts, Model, and Techniques. Jerman : Springer. Han,  J.,  Kamber,  M.,  2006. Data  Mining  :  Concepts  and  Techniques .  San  Francisco  : Morgan Kaufmann Publishers.
Johnson,  R.A.,  Winchern,  D.W.  2007. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis .  Sixth Edition. New Jersey : Prentice Hall International, Inc.
Kasmir. 2010. Dasar-Dasar Perbankan. Jakarta : PT. RAJAGRAFINDO PERSADA. [Kementerian PUPR] Kementerian Pekerjaan Umum dan Perumahan Rakyat. 2017. Kamus Istilah Pembiayaan Perumahan. Jakarta : Kementerian PUPR. Kuswati, S.M. 2015. Cara Gampang Membeli Rumah tanpa Modal . Publishing Langit.
Prasetyo,  Eko.  2012. Data  Mining  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan  MATLAB . Yogyakarta : Penerbit ANDI Yogyakarta.
Prasetyo,  Eko.  2014. Data  Mining  Mengolah  Data  menjadi  Informasi  Menggunakan MATLAB . Yogyakarta : Penerbit ANDI Yogyakarta.
Republik  Indonesia.  1998.  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  10  tahun  1998 tentang Perbankan. Jakarta.
Tim Penulis  Indira. 1996. Kredit Pemilikan Rumah Tabel Pembayaran Hipotik . Jakarta : PT Indira.
Wijaya, R., Suciati, N., Khotimah, W.N. 2017. Implementasi Nearest Neighbor pada Data Kategorik  dengan  Pembobotan  Atribut  menggunakan  Weighted  Simple  Matching Coefficient. Jurnal Teknik ITS Vol. 6, No. 2 : Hal. 2337-3520.