PREDIKSI KELANCARAN PEMBAYARAN CICILAN CALON DEBITUR DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR

Sri Ayu Rizky, Rolly Yesputra, Santoso Santoso

Abstract


Abstract: In this research, a prediction system has been successfully developed to predict whether or not a prospective money borrower will run smoothly. Prospective borrowers who will borrow, some of the data that meet the criteria will be inputted by the office clerk into a prediction application system interface to be processed using the Data Mining method, namely the K-Nearest Neighbor Algorithm with the Codeigniter programming language 3. The results of the Euclidean calculation process are based on predetermined criteria Between training data (training) to testing data (test) will be displayed with a table that has been sorted from smallest to largest containing 9 closest neighbors according to the K value that has been determined, namely 9. The nine neighbors will be taken the dominant category. This dominant category can be used as a guideline that makes it easier for the leader to make a decision on the next borrower.

           
Keywords: Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor; Prospective Borrowers;

 

 

Abstrak: Dalam penelitian ini telah berhasil dibuat sebuah sistem prediksi untuk memprediksi lancar atau tidak lancarnya seorang calon peminjam uang. Calon peminjam uang yang akan meminjam, sebagian datanya yang memenuhi kriteria akan diinputkan petugas kantor ke dalam sebuah interface sistem aplikasi prediksi untuk diolah menggunakan metode Data Mining yaitu Algoritma K-Nearest Neighbor dengan bahasa pemrograman Codeigniter 3. Hasil proses perhitungan Euclidean berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan antara data training (latih) ke data testing (uji) tersebut akan ditampilkan dengan sebuah tabel yang sudah diurutkan dari yang terkecil ke terbesar berisi 9 tetangga terdekat sesuai dengan nilai K yang sudah ditentukan yaitu 9.  Sembilan tetangga tersebut akan diambil kategori yang dominan. Kategori yang dominan tersebut bisa dijadikan suatu pedoman yang memudahkan pimpinan dalam mengambil sebuah keputusan kepada calon peminjam selanjutnya.

 

Kata kunci: Debitur; Data Mining; Euclidean; K-Nearest Neighbor


Full Text:

PDF

References


E. P. W. Mandala, “Data Mining Algoritma Nearest Neighbor Untuk Memprediksi Tingkat Resiko Pinjaman Dana Di Bank Perkreditan Rakyat,” JIK J. Ilmu Komputer., vol. 1, no. 2, hal. 91–103, 2016.

I. W. Supriana, M. A. Raharja, dan P. W. Gunawan, “Sistem Informasi Prediksi Penilaian Kredit Perbankan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor Classification,” JST (Jurnal Sains dan Teknol., vol. 8, no. 1, hal. 44, 2019, doi: 10.23887/jst-undiksha.v8i1.16470.

M. Reza Noviansyah, T. Rismawan, dan D. Marisa Midyanti, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Indeks Cuaca Kebakaran Berdasarkan Data Aws (Automatic Weather Station) (Studi Kasus: Kabupaten Kubu Raya),” J. Coding, Sist. Komput. Untan, vol. 06, no. 2, hal. 48–56, 2018.

H. Risman, D. Nugroho, dan Y. Retno, “Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Pada Aplikasi Penentu Penerima Beasiswa Mahasiswa Di Stmik Sinar Nusantara Surakarta,” TIKomSiN, hal. 19–25, 2012

P. S. Ramadhan, “Penerapan K-Nearest Neighbor dalam Pendeteksian Abcessus,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 2, hal. 61–70, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1003.

I. A. D. P. Sari, B. Hidayat, dan U. Sunarya, “Pengenalan Aksara Bali Dengan Metode Local Binary Pattern,” e-Proceeding Eng., vol. 2, no. 2, hal. 2697–2704, 2015.

M. Destiningrum dan Q. J. Adrian, “Sistem Informasi Penjadwalan Dokter Berbassis Web Dengan Menggunakan Framework Codeigniter (Studi Kasus: Rumah Sakit Yukum Medical Centre),” J. Teknoinfo, vol. 11, no. 2, hal. 30, 2017.

Yesputra, Rolly, Marpaung Nasrun, “Penerapan Arsitektur Model View Contoller (Mvc) Pada Sistem Informasi E-Skripsi Stmik Royal,” j. Inform. Sains dan Teknol., vol. 3, no. 2, hal. 281–290, 2018.

Y. I. Kurniawan dan T. I. Barokah, “Klasifikasi Penentuan Pengajuan Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,” J. Ilm. Matrik, vol. 22, no. 1, hal. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.

E. Laksono, A. Basuki, F. Bachtiar, “Optimasi Nilai K pada Algoritma KNN untuk Klasifikasi Spam dan Ham Email,” vol. 1, no. 10, hal. 377–383, 2021.




DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078

Article Metrics

Abstract view : 115 times
PDF - 71 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.