IMPLEMENTASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DALAM KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN PADA KOPERASI PONDOK PESANTREN “ROUDLOTUT
THOLIBINâ€
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Author
M. HABIB AL HARIS (STUDENT ID : 2120180168)
RAHMAT IRSYADA (LECTURER ID : 0727029401)
SAHRI SAHRI (LECTURER ID : 0730129003)
RAHMAT IRSYADA (LECTURER ID : 0727029401)
SAHRI SAHRI (LECTURER ID : 0730129003)
Subject
600 Teknologi
Datestamp
2022-09-06 11:56:58
Abstract :
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Koperasi Pondok Pesantren ?Roudlotut Tholibin?. Seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, tentunya banyak memberikan dampak pada seluruh aspek kehidupan manusia. Tidak bisa dipungkiri bahwa segala hal yang dulunya bersifat manual sekarang telah bersifat otomatis dan lebih praktis. Dengan berkembangnya teknologi informasi pada saat ini yang semakin berkembang pesat, kebutuhan akan informasi menjadi hal yang sangat penting dan dibutuhkan dalam berbagai sektor, salah satunya adalah sektor perekonomian, Dalam lingkup Pondok Pesantren Roudlotut Tholibin Balen terdapat badan usaha yaitu Koperasi. Koperasi Pondok Pesantren (Kopontren) Roudlotut Tholibin memiliki salah satu fasilitas yaitu kredit. Berdasarkan hasil wawancara dengan manager Koperasi Pondok Pesantren (Kopontren) Roudlotut Tholibin Drs. H. Fatkur Rosyid ?proses peminjaman terdapat suatu problem dimana koperasi mengalami kendala kemacetan pada arus kas masuk, di karenakan terdapat debitur atau peminjam yang menunggak dalam proses pelunasan?. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah algoritma klasifikasi data sederhana dimana penghitungan jarak terpendek dijadikan ukuran untuk mengklasifikasikan suatu kasus baru berdasarkan ukuran kemiripan. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam penentuan pemberian pinjaman dengan melakukan pembobotan nilai dari setiap atribut yang ditentukan, kemudian melakukan perhitungan dengan melakukan pengurangan antara nilai atribut kasus lama yang ada di data sampel dengan data kasus baru, kemudian setelah itu hasil pengurangan tadi dilakukan pemangkatan dan pengakaran, setalah itu di lakukan perangkingan atau pengurutan dari nilai yang terkecil ke yang terbesar dengan berdasarkan nilai K yang telah ditentukan. Disini peneliti menggunakan nilai K=4, Berdasarkan pengujian black box dan pengujian kelayakan sistem. Sistem yang telah dibangun sangat layak diterapkan dalam sistem pendukung keputusan, dengan hasil valid pada pengujian black box dan dengan perolehan presentase 88% pada uji kelayakan system.
Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Kelayakan Pemberian Pinjaman Pada Koperasi Pondok Pesantren ?Roudlotut Tholibin?. Seiring dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat saat ini, tentunya banyak memberikan dampak pada seluruh aspek kehidupan manusia. Tidak bisa dipungkiri bahwa segala hal yang dulunya bersifat manual sekarang telah bersifat otomatis dan lebih praktis. Dengan berkembangnya teknologi informasi pada saat ini yang semakin berkembang pesat, kebutuhan akan informasi menjadi hal yang sangat penting dan dibutuhkan dalam berbagai sektor, salah satunya adalah sektor perekonomian, Dalam lingkup Pondok Pesantren Roudlotut Tholibin Balen terdapat badan usaha yaitu Koperasi. Koperasi Pondok Pesantren (Kopontren) Roudlotut Tholibin memiliki salah satu fasilitas yaitu kredit. Berdasarkan hasil wawancara dengan manager Koperasi Pondok Pesantren (Kopontren) Roudlotut Tholibin Drs. H. Fatkur Rosyid ?proses peminjaman terdapat suatu problem dimana koperasi mengalami kendala kemacetan pada arus kas masuk, di karenakan terdapat debitur atau peminjam yang menunggak dalam proses pelunasan?. Algoritma K-Nearest Neighbor adalah algoritma klasifikasi data sederhana dimana penghitungan jarak terpendek dijadikan ukuran untuk mengklasifikasikan suatu kasus baru berdasarkan ukuran kemiripan. Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam penentuan pemberian pinjaman dengan melakukan pembobotan nilai dari setiap atribut yang ditentukan, kemudian melakukan perhitungan dengan melakukan pengurangan antara nilai atribut kasus lama yang ada di data sampel dengan data kasus baru, kemudian setelah itu hasil pengurangan tadi dilakukan pemangkatan dan pengakaran, setalah itu di lakukan perangkingan atau pengurutan dari nilai yang terkecil ke yang terbesar dengan berdasarkan nilai K yang telah ditentukan. Disini peneliti menggunakan nilai K=4, Berdasarkan pengujian black box dan pengujian kelayakan sistem. Sistem yang telah dibangun sangat layak diterapkan dalam sistem pendukung keputusan, dengan hasil valid pada pengujian black box dan dengan perolehan presentase 88% pada uji kelayakan system.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
