Penentuan Kelayakan Pemberian Kredit Pada Nasabah Cu Merdeka Berastagi Dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan proses penentuan kelayakan pemberian kredit pada nasabah Credit Union (CU) Merdeka Berastagi dengan menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Kredit merupakan aspek penting dalam kegiatan perbankan, dan pengambilan keputusan yang cerdas dalam pemberian kredit dapat mengurangi risiko dan meningkatkan efisiensi operasional lembaga keuangan. Algoritma K-NN dipilih karena kemampuannya dalam mengidentifikasi pola dan tren dari data historis nasabah. Proses penelitian melibatkan penggunaan data latih yang mencakup riwayat kredit nasabah sebelumnya, yang kemudian digunakan untuk melatih model K-NN. Model ini kemudian diujicobakan pada data pengujian untuk mengukur akurasi dan kinerjanya dalam mengklasifikasikan nasabah sebagai layak atau tidak layak menerima kredit. Dengan memanfaatkan kecerdasan mesin, penelitian ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi yang lebih akurat dan efisien dalam menentukan kelayakan pemberian kredit. Hasil penelitian ini memiliki potensi untuk menjadi dasar bagi lembaga keuangan dalam meningkatkan sistem penilaian kreditnya, mengoptimalkan pengambilan keputusan, dan mengurangi risiko kredit. Penelitian ini menggunakan Pembagian data training 80% dan testing 20% menghasilkan akurasi 89% yang diperoleh dari data latih berjumlah 200 data dengan hasil prediksi benar 178 dan prediksi salah 22 data dengan algoritma KNN dalam penentuan kelayakan pemberian kredit.