Penerapan Metode Modified K-Nearest Neighbor pada Pengklasifikasian Status Pembayaran Kredit Barang Elektronik dan Furniture

Klasifikasi merupakan serangkaian proses pembentukan model dari suatu objek ke dalam kelompok untuk memprediksi kelas yang belum diketahui sebelumnya. Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) salah satu metode klasifikasi pengembangan algoritma (K-NN) menambahkan validitas serta weight voting (pembobotan) mengatasi tingkat akurasi rendah K-NN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hasil pengklasifikasian status pembayaran kredit barang elektronik dan furniture pada MK-NN. Data digunakan adalah data debitur PT. KB Finansia Multi Finance Tahun 2020 dengan lancar tidak menggunakan 7 variabel bebas yaitu usia, jumlah tanggungan, lama tinggal, pendapatan, masa kerja, besar kredit, peminjaman kredit. Berdasarkan penelitian telah dilakukan, diperoleh nilai sebesar 84,61% K optimal = 5 proporsi 90% : 10%.