KNN (K-NEAREST NEIGHBOUR) PENERAPAN ALGORITMA KNN (K-NEAREST NEIGHBOUR)DALAM KLASIFIKASI DATA PINJAMAN ANGGOTA KOPERASI

Abstract

Koperasi Pegawai Negeri sudah menggunakan komputer sebagai sarana atau media dalam pendukung dalam pembuatan laporan dengan menggunakan aplikasi Microsoft Word dan Microsoft Excel, sehingga masih banyak ditemukan kekurangan-kekurangan dalam hal pelayanan pinjaman pada anggota koperasi.  Aplikasi klasifikasi data pinjaman anggota Koperasi Pegawai Negeri Guru-guru SD Kecamatan Seluma dibuat menggunakan bahasa pemrograman Visual Basic .Net sebagai media pembuatan aplikasi dan database SQL Server 2008 sebagai media penyimpanan hasil pengolahan data. Dalam proses klasifikasi data pinjaman anggota koperasi telah diterapkan metode K-Nearest Neighbour (KNN), dimana metode ini lebih menekankan kepada hasil proses berdasarkan pola data training yang telah dibuat. Data training yang dimaksud adalah data pinjaman anggota koperasi sebelumnya yang akan menjadi trend data untuk menentukan data pinjaman anggota selanjutnya apakah diterima atau ditolak. Dalam proses klasifikasi terdapat 7 (tujuh) kriteria yang digunakan. Ke tujuh kriteria tersebut akan digunakan sebagai parameter dalam menentukan status pinjaman anggota koperasi apakah pengajuan pinjamannya diterima atau ditolak. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, aplikasi mampu memberikan hasil klasifikasi data pengajuan pinjaman anggota secara otomatis dengan melihat nilai akhir dari masing-masing pinjaman anggota