Evaluasi Kinerja Algoritma K-Nn Menggunakan K-Fold Cross Validation Pada Data Debitur KSP Galih Manunggal

Abstract

Bisnis simpan pinjam di era sat ini semakin banyak beredar di masyarakat, baik itu online maupun konvensional. Banyak juga perusahaan penyedia jasa simpan pinjam kepada para konsumen atau nasabahnya atau disebut sebagai debitur yang kurang mempertimbangkan kemampuan nasabahnya dalam mengembalikan uang pinjamannya. Sebenarnya banyak algoritma yang mampu dimanfaatkan dalam mengatasi atau memprediksi seorang debitur tersbut nantinya layak untuk diberi pinjaman atau tidak. Salah satunya adalah algoritma k-nearest neighbour, dimana algorima ini nantinya akan melakukan klasifikasi varibel dasar penilaian seorang debitur. Sudah banyak juga algoritma k-nn diterapkan ke sistem pendukung keputusan memprediksi seorang debitur itu layak memperoleh pinjaman atau atau tidak disebuah bank maupun di koperasi simpan pinjam. Akan tetapi, akurasi algoritma k-nn hasilnya berbeda-beda di beberapa kasus yang sudah ada. Kali ini, pada penelitian ini algoritma k-nn akan dicaritahu seberapa besar akurasinya menggunakan k-fold Cross Validation jika diterapkan kedalam sample data Debitur di KSP Galih manunggal. Hasil dari k-fold cross validation nantinya bisa mengetahui rata-rata keberhasilan dari suatu sistem dengan cara melakukan perulangan dengan mengacak atribut masukan sehingga sistem tersebut teruji untuk beberapa atribut input yang acak.