Implementasi Metode Normalisasi dan Seleksi Fitur dalam Optimasi Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Klasifikasi Data Bank
Authors: Hadi Rosalia , Suwirmayanti Ni Luh Gede Pivin , Kusuma I Gusti Ngurah Ady , Saryanti I Gusti Ayu Desi , Novayanti Putu Devi 
Published: December 2024

Abstrak - Dalam era transformasi digital perbankan, pengelolaan data yang semakin besar dan kompleks menjadi tantangan utama. Data transaksi keuangan, profil nasabah, dan kegiatan perbankan menjadi sumber berharga untuk pengambilan keputusan cerdas. Penggunaan teknik klasifikasi, terutama K-Nearest Neighbor (KNN), menjadi esensial untuk menganalisis dan memahami informasi tersembunyi dalam dataset perbankan. Meskipun KNN memiliki keunggulan dalam implementasi dan interpretasi, sensitivitas terhadap skala dan dimensi atribut menjadi hambatan. Oleh karena itu, penerapan metode normalisasi dan seleksi fitur menjadi kritis untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma, terutama dalam lingkungan data heterogen perbankan. Data perbankan, berupa pengajuan kredit memiliki kompleksitas tersendiri dan menciptakan tantangan dalam pengelolaan dan analisis. KNN, sebagai metode klasifikasi non-parametrik berbasis instansi, meskipun sederhana, memiliki kelemahan sensitivitas terhadap skala dan dimensi atribut, yang dapat mempengaruhi perhitungan jarak dalam proses klasifikasi. Dalam optimalisasi KNN pada data perbankan, normalisasi dan seleksi fitur menjadi fokus utama. Pada penelitian ini dapat dilihat bahwa nilai tertinggi dalam proses klasifikasi menggunakan metode KNN terletak pada penggunaan normalisasi data dan seleksi fitur menggunakan Gain Ratio dengan tingkat akurasi sebesar 84.03 sedangkan nilai terendah terletak pada penggunaan tanpa normalisasi data dan tanpa seleksi fitur dimana menghasilkan tingkat akurasi sebesar 57.64. sehingga dalam hal ini normalisasi dan seleksi fitur memiliki peran penting dalam menaikkan tingkat akurasi dalam klasifikasi data perbankan.Kata Kunci: K-Nearest Neighbor, Normalisasi, Seleksi Fitur, Perbankan  Abstract - In the era of digital banking transformation, managing the increasingly large and complex data is a major challenge. Financial transaction data, customer profiles, and banking activities are valuable sources for making intelligent decisions. The use of classification techniques, especially K-Nearest Neighbor (KNN), is essential to analyze and understand the hidden information in banking datasets. Although KNN has advantages in implementation and interpretation, its sensitivity to scale and attribute dimension is a limitation. Therefore, the application of normalization and feature selection methods becomes critical to improve the accuracy and efficiency of the algorithm, especially in the heterogeneous data environment of banking.Banking data, in the form of credit applications, has its own complexity and creates challenges in management and analysis. KNN, as a non-parametric instance-based classification method, although simple, has the weakness of being sensitive to scale and attribute dimension, which can affect the distance calculation in the classification process.In the optimization of KNN on banking data, normalization and feature selection are the main focus. This study shows that the highest value in the classification process using the KNN method lies in the use of data normalization and feature selection using Gain Ratio with an accuracy rate of 84.03, while the lowest value lies in the use of data without normalization and without feature selection, which results in an accuracy rate of 57.64. Thus, in this case, normalization and feature selection play an important role in increasing the accuracy of classification in banking data.Keywords: K-Nearest Neighbor, Normalization, Feature Selection, Bank