Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Penentuan Resiko Kredit Kepemilikan Kendaraan Bermotor

Analisis kredit adalah kajian yang dilakukan untuk mengetahui kelayakan dari suatu permasalahan kredit. Melalui hasil analisis kreditnya, dapat diketahui apakah usaha nasabah layak (feasible), marketable (hasil usaha dapat dipasarkan), profitable (menguntungkan), serta dapat dilunasi tepat waktu.
K-nearest neighbor (kNN) termasuk kelompok instance-based learning. Algoritma ini juga merupakan salah satu teknik lazy learning. kNN dilakukan dengan mencari kelompok k objek dalam data training yang paling dekat (mirip) dengan objek pada data baru atau data testing.
Metode KNN dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi kelayakan pemberian kredit. Dari hasil penelitian pada bab sebelumnya maka didapatkan nilai rata-rata precision senilai 68% dan recall senilai 51%.

Kata Kunci : kredit, K-nearest neighbor, klasifikasi, precision, recall