<![CDATA[Dalam unit simpan pinjam pada koperasi unit desa memiliki sistem yang digunakan dalam menganalisis data nasabah dengan pencatatan pada buku, sehingga dalam mengklasifikasi peminjaman baru anggota menghabiskan banyak waktu. Dengan adanya permasalahan tersebut menimbulkan kendala yang dihadapi salah satunya sering terjadi pinjaman anggota yang jatuh tempo dalam pelunasan yang memiliki kasus sama dengan anggota lain. Pada penelitian ini bagaimana merancang sebuah sistem analisis data kredit nasabah menggunakan metode k-nearest neighbor untuk mengklasifikasi data peminjaman baru. Kriteria yang digunakan untuk perhitungan yaitu kriteria pokok pinjaman dan lama angsuran. Berdasarkan hasil perhitungan kinerja sistem yang telah dilakukan dalam mengklasifikasi peminjaman baru berdasarkan data lama koperasi diperoleh nilai kinerja sistem sebesar 74 %. Dari hasil pengujian performa dengan confusion matrix terhadap algoritma K-Nearest Neighbor yang menggunakan dua metode jarak yaitu metode Euclidien Distance diperoleh akurasi terbesar 79%, nilai presicion terbesar yaitu 81% dan recall terbesar 92% sedangkan metode Cosine Similarity dengan nilai akurasi sebesar 76%, presicion sebesar 76% dan recall sebesar 90%.]]>
Copyrights © 2020
