Bisnis merupakan kegiatan yang rutin dilakukan oleh banyak masyarakat, salah satu bisnis yang menjajikan adalah bisnis yang menyediakan kebutuhan barang elektronik untuk memeuhi kebutuhan kehidupan sehari-hari, peminat yang tinggi menyebabkan pebisnis harus lebih berhati-hati dan selektif dalam melihat pola customers yang ingin melakukan transaksi demi mengindari resiko bisnis dengan tepat. Para pebisnis melakukan sistem kredit untuk meningkatkan penjualan dalam kurun waktu lama, tetapi kendala yang sering terjadi adalah banyak pelanggan yang menggunakan jasa kredit sering melakukan keterlambatan dalam pembayaran hingga membuat keuangan perusahaan tidak stabil sehingga perlu prediksi seseorang untuk menentukan customer yang berpotensi melakukan kredit macet barang elektronik menggunakan sebuah sistem yang membantu pemilik usaha untuk mempermudah mengolah data dan prediksi pola kredit macet barang elektronik yang sudah terbentuk dari data sebelumnya mengunakan pendekatan algoritma KNN, sehingga hasilnya memperihatkan kedekatan nilai terhadap data customers lama baik yang membayar dengan layak dan yang melakukan pembayaran dengan macet dan dapat diperoleh proses pengolaha lebih mempercepat pengolahan data dengan hasil tepat dalam proses penyelesaian masalah.