KLASIFIKASI RISIKO KARTU KREDIT MENGGUNAKAN ALGORITMA WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR BERBASIS FORWARD SELECTION

Salah satu bentuk dari risiko kartu kredit adalah kartu kredit bermasalah, yang menggambarkan suatu situasi dimana persetujuan pengembalian pinjaman pada kartu kredit mengalami risiko kegagalan. Dalam teknik klasifikasi terdapat beberapa algoritma yang dapat digunakan, salah satu algoritma yang sering digunakan yaitu Weighted k-nearest neighbor (WKNN). Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja algoritma Weighted k-nearest neighbor (WKNN) dengan menerapkan fitur forward selection yang digunakan untuk menyeleksi setiap fitur yang tidak terpakai saat memulai iterasi fitur, hasil dari penelitian memperlihatkan bahwa dengan menambahkan forward selection kinerja dari algoritma Weighted k-nearest neighbor (WKNN) mendapatkan nilai yang lebih baik yaitu 86,4 %, dibandingkan menggunakan algoritma Weighted k-nearest neighbor (WKNN) tanpa forward selection yaitu sebesar 60,1%.