## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.1717

## Klasifikasi Keatraktifan e-Commerce Indonesia Menggunakan Algoritma Regresi Logistik
Agus Riyanto 1,* , Richky Faizal Amir 2
1 Ilmu Komputer, Software Engineer, STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
1 Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1,* 14002119@nusamandiri.ac.id, 2 richky.cfj@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: 14002119@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Pesatnya Perkembangan internet memberi pengaruh yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, data  mining merupakan pencarian proses nilai tambah salah satu dari rangkaian  knowledge discovery in databases (KDD). Pemanfaatan data mining dilihat dari dua aspek, yaitu komersil dan keilmuan. Pengumpulan dataset pengujian dilakukan dengan melakukan observasi terhadap obyek penelitian pada situs analisis yang menyediakan informasi vital dan data perkiraan web e-commerce lokal. Penelitian dilakukan dengan eksplorasi dan eksperimen, metode penelitian standar digunakan pada pengujian yaitu cross industry  standart process  for  data  mining  (CRISP-DM)  yaitu terdiri dari 6  fase  dengan  framework  Weka  3-8-3.  Algoritma regresi logistik merupakan suatu metode analisis data yang merumuskan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Hasil pengujian nilai keatraktifan e-commerce pada confusion matrix, 5 dikategorikan memiliki probabilitas yang tinggi  tujuan  investasi  dan  profilenya,  1  dikategorikan  memiliki  prospek  probabilitas  investasi  dengan  profile  baik,  2 dikategorikan  mempunyai  probabilitas  investasi  baik  dengan  profile  yang  menjanjikan dan  1  dengan  probabilitas  investasi menjanjikan dan profile kurang baik serta 31 secara probabilitas dan profile kurang baik. Sementara hasil untuk kelas Asal confusion matrix adalah 31 di identifikasi dari lokal Indonesia dengan kebingungan 5, 4 dari Global dengan ketidakpastian 0.
Kata Kunci: e-Commerce, Regresi Logistik, Weka, Variabel Respon atau Predictor
Abstract −The rapid development of the internet gives a significant influence in various aspects of life, data mining is the search for value-added processes one of a series of knowledge discovery in databases (KDD). Utilization of data mining can be seen from two aspects, namely commercial and scientific. The collection of test datasets is done by observing the research object  on  the  analysis  site  that  provides  vital  information  and  forecast  data  for the  local  e-commerce  web.  The  study  was conducted by  exploration  and  experimentation,  the standard  research  method  used  in  testing  is  the  cross industry  standard process for data mining (CRISP-DM) which consists of 6 phases with the Weka framework 3-8-3. Logistic regression algorithm is a method of data analysis that formulates the response variable with one or more predictor variables. The results of testing the value of e-commerce attractiveness in the confusion matrix, 5 are categorized as having high probability of investment objectives and profiles, 1 are categorized as having good investment probability prospects, 2 are categorized as having good investment probabilities with promising profiles and 1 with promising investment probabilities and profiles not good and 31 i n terms of probability and profile is not good. While the results for the Origin class confusion matrix are 31 identified from local Indonesia with confusion 5, 4 from Global with uncertainty 0.
Keywords : e-Commerce, Logistics Regression, Weka, Response Variable or Predictor Variable.

## 1. PENDAHULUAN
Pesat pengaruh global termasuk dalam dunia bisnis tidak luput dari internet yang terus berkembang, pemanfaatan informasi  dengan akses internet, menjadikan sarana transaksi  kegiatan perdagangan dengan istilah e-commerce [1].  Jumlah  pengguna  internet  yang  tiap  tahun  meningkat  di  Indonesia  berpengaruh  baik  akan  perkembangan Industri e-commerce lokal. Sampai tahun 2014 pengguna internet di Indonesia tercatat mencapai 82 juta. menurut catatan  riset  asosiasi e-commerce Indonesia,  dari  Kemenkominfo  “Indonesia  merupakan  urutan  ke-8  pengguna internet terbesar di dunia”.
Usaha mikro, kecil dan menengah (UMKM) mempunyai prospek produktifitas dan berdaya saing melalui adaptasi information,  communication  and  technology ( ICT )  termasuk  mengadopsi e-commerce .  Pemerintah sebagai salah satu stakeholder , adaptasi e-commerce harus memahami kondisi riil di lapangan [2]. Berdasarkan hal  tersebut,  identifikasi  dan  tujuan  penelitian  ini  bagaimana  menganalisa  dan  mengklasifikasikan  daya  tarik keatraktifan ( interest ) nilai pasar dari e-commerce lokal terhadap pasar global dengan berbagai pengaruh perilaku penggunaan internet.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Model
Tahapan penelitian yang menggambarkan urutan logis untuk mendapatkan hasil penelitian sesuai dengan harapan dan gambaran sistem.  Dalam  hal  untuk menghasilkan output , secara umum pada gambar 1 menjelaskan desain rancangan kerangka kerja model (sistem) yang diusulkan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.1717
Gambar 1. Desain rancangan kerangka kerja model sistem yang diusulkan

## 2.2 Dataset penelitian
Jumlah  data  yang  diperoleh  dari  pengumpulan  data  yaitu  sebanyak  ±1200 record ,  persiapan  juga  dilakukan mengkonversi  nilai-nilai  redundan  atau  nilai  yang  terlalu  beragam  kedalam  kelompok  yang  lebih  kecil  untuk mempermudah  pembentukan  model.  Dari  kumpulan  set  data  tersebut  akan  melewati  beberapa  tahap  persiapan awal data ( preparation data ). Pada tahapan preprocessing set data dilakukan cleaning data, nilai-nilai yang error ( noisy ) dihilangkan seperti nilai atribut yang kurang atau nilai yang tidak tersedia sehingga terjadi duplikasi nilai set  data.  Kualitas  set  data  yang  terbentuk  merepresentasikan  konsistensi,  kelengkapan  dan  keakuratan  set  data dalam model pembelajaran algoritma.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.1717

## 2.3. Algoritma Regresi logistik
Regresi logistik adalah salah satu analisa multi variabel, untuk memprediksi variabel terkait atas variabel bebas. Model  algoritma  ini  alternatif  uji  jika  asumsi  distribusi  variabel  multi  normal  pada  variabel  bebasnya  tidak terpenuhi  ketika  analisa  pemisahan  dilakukan.  Asumsi  ini  tidak  terpenuhi  karena  variabel  bebas  terdiri  antara campuran  variabel  kategori  (non metric )  dan  kontinyunitas  ( metric ).  Misalkan,  probabilitas  bahwa  orang  yang menderita  paru-paru  pada  waktu  tertentu  terprediksikan  adanya  dari  informasi  usia,  kebiasaan  merokok,  jenis kelamin dan lainnya [3].

## 2.3 Kerangka Penelitian
Tahap pertama dalam penelitian yang dilakukan adalah pengumpulan data. Untuk keperluan tersebut  dilakukan observasi  terhadap obyek penelitian ( e-commerce lokal) dengan  penelusuran online pada media situs-situs web analisis e-commerce yang  menyediakan  informasi  vital  dan  data  perkiraan  situs  web e-commerce ,  dengan menggunakan metode matematika dan statistik memperkirakan nilai situs web, pendapatan iklan menurut pasar, kategori dan traffic pengunjung serta view pages . Penelusuran literatur untuk menggali sejarah, kedudukan kantor organisasi dan ada tidaknya investasi korporasi grup bisnis Internasional. Situs penyedia analisis yang dikunjungi yaitu statshow .com dan similarweb .com.
Dalam  penulisan  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan top  and  down ,  pendekatan  ini  dimulai  dengan mendefiniskan  sasaran  yang  kemudian  dilakukan  analisis  kebutuhan  informasi  ke  pemrosesan  dan  pembuatan dataset beserta labelnya. Pengumpulan data input dari tahapan ini adalah perumusan masalah dalam menentukan indikator  apa  saja  yang  dapat  dikategorikan  sebagai  situs  web e-commerce lokal  Indonesia  kedalam  dataset. Metode penelitian dilakukan dengan menggunakan cara eksplorasi dan eksperimen. Pada ekperimen ini peneliti menggunakan metode penelitian standar yang digunakan pada data mining yaitu cross industry standart process for data mining ( CRISP-DM ) yaitu terdiri dari 6 fase dengan langkah-langkahnya adalah business-understanding, data-uderstanding, data-preparation, modelling, evaluation dan deployment [4].
Evaluasi dilakukan untuk menguji metode model algoritma mana yang diusulkan mendapatkan hasil yang lebih  baik.  Pengukuran  kinerja  model  dilakukan  dengan  menggunakan confusion  matrix .  Kinerja  yang  diukur akurasi  secara  umum  juga under  area  roc  curve (auc),  hasil confusion  matrix didapatkan  menggunakan  proses validasi 10- fold cross validation [5].
2.4 Penelitian Terkait
a. Ketepatan Klasifikasi Metode Regresi Logistik dan CHAID dengan Pembobotan Sampel
Kesimpulan penelitian ini didapatkan akurasi sampel klasifikasi angkatan kerja  kabupaten Temanggung sebesar 96,4 % dengan metode regresi logistik [6].
b. Analisis Pengaruh Lokasi Dan Karakteristik Konsumen Dalam Memilih Minimarket Dengan Metode Regresi Logistik Dan Cart
Penelitian yang dilakukan tentang perilaku memilih minimarket terhadap pengaruh lokasi dan karakter konsumen didapatkan akurasi sebesar 88 % dengan metode regresi logistik [7].
Gambar 3. 10- fold cross validation performance k-fold

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Persiapan dan pemahaman terhadap obyek penelitian dengan menggali informasi, mencari pola, aturan pola antara hubungan kombinasi item dalam suatu rentang waktu, pengelompokan obyek, memperkirakan ciri dan pemetaan obyek  dalam  nilai  prediksi  yang  terbaik  membantu  pada  saat  proses  pengolahan  data  yang  akan  dilakukan, pengujian  dataset  dari  algoritma  yang  digunakan  dan  untuk  mencari  performa  dari  metode  klasifikasi.  Di pengolahan data, merupakan tahap proses integrasi dan transformasi data yang bertujuan untuk mendapatkan data yang siap digunakan untuk penelitian dalam format xls/csv diolah dan disimpan dalam format arff. Implementasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.1717
dari model sistem ke dalam suatu aplikasi machine  learning . Tahapan ini sebagai media representatif dari metode yang diusulkan. Perangkat lunak pemrograman yang digunakan untuk penelitian ini adalah WEKA versi 3.8.
Gambar 4. Transformasi data dalam format arff
Gambar 5. Preprocessing dataset
Pengujian  validasi  dataset  menggunakan  10- fold  cross  validation dengan  algoritma  Regresi  Logistik. Variabel (fitur) yang digunakan dalam data ini mencakup: nama, umur, dar ( daily average reviews ), rangking ios, rangking android, rangking web e-commerce global, rangking web e-commerce Indonesia, website rangking, mv (monthly visitors), follower twitter, follower instagram, follower facebook, jumlah karyawan, direct link visitor , referrals visitors , mesin pencarian visitors , iklan media social lainnya, mailist visitors , display iklan dan asal e-commerce . Dengan target pengujian dataset terhadap kelas variabel nilai indeks dan asal e-commerce . Hasil pengujian dataset untuk kelas Ninves_N (indeks investasi) e-commerce lokal Indonesia sebagai berikut;

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.1717
Gambar 6. Pengujian dataset dengan regresi logistik untuk kelas ninvest_n
Tabel 1. Tabel hasil pengujian dataset dengan regresi logistik untuk kelas ninvest_n
Regresi Logistik Precision Recall F-Measure ROC Area 0,907 0,900 0,903 0,963 Confusion Matrix a b c obyek 5 1 0 a = ok 2 0 0 b = prospek 0 1 31 c = kurang
Hasil dari pengujian untuk kelas Ninvest_N dataset pada gambar 6. Dan tabel 1. didapatkan hasil nilai keatraktifan e-commerce  pada Confusion  Matrix adalah  5  dikategorikan  ok/baik  memiliki  probabilitas  yang  tinggi  tujuan investasi  dan profile nya,  1  dikategorikan  memiliki  prospek  probabilitas  investasi  dengan profile yang  baik,  2 dikategorikan  mempunyai  probabilitas  investasi  baik  dengan profile yang  menjanjikan  (prospek)  dan  1  dengan probabilitas  investasi  menjanjikan  (prospek)  dan profile yang  kurang  baik  serta  31  yang  kurang  baik  secara probabilitas dan profile kurang baik.
Gambar 7. Pengujian dataset dengan regresi logistik untuk kelas asal

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i2.1717
Tabel 2. Tabel hasil pengujian dataset dengan regresi logistik untuk kelas asal
Regresi Logistik Precision Recall F - Measure ROC Area 0,797 0,775 0,786 0,743 Confusion Matrix a b 31 5 a = IDN 4 0 b = Global
pada gambar 7. dan tabel 2. hasil pengujian untuk kelas Asal sebagai berikut ini, asal e-commerce pada Confusion Matrix adalah 31 di identifikasi dari Indonesia dengan ketidakpastian/kebingungan 5, 4 teridentifikasi dari Global dan 0 diidentifikasi dari lokal.
Gambar 3. Tabel perbandingan hasil penelitian terkait
Model Algoritma Hasil Perhitungan Akurasi (%) Obyek penelitian peneliti Regresi Logistik 62,86 klasifikasi  status  gizi balita. Palupi  Purnama  Sari,  Made  Susilawati  dan  I Gusti Ayu Made Srinadi (Universitas Udayana) Regresi Logistik 88 klasifikasi kecenderungan konsumen mini-market Rokhana  Dwi  Bekti,  Noviana  Pratiwi,  Maria Titah  Jatipaningrum  dan  Dina  Auliana  (Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta) Regresi Logistik 90.7 dan 79.7 Prediksi  keatraktifan  e- commerce Indonesia pada tujuan investasi dan profile nya serta asal Agus Riyanto (STMIK Nusa Mandiri, Jakarta)
Hasil  perbandingan  dengan  penelitian  terkait  menunjukan  dari  masing-masing  kinerja  model  klasifikasi terhadap obyek penelitiannya terangkum dijelaskan pada Tabel 3.

## 4. KESIMPULAN
Pengujian dataset menggunakan algoritma regresi logistik terhadap beberapa variabel e-commerce lokal memiliki korelasi  yang  kuat  dalam  hubungan  multi  variabel  fitur  pada  satu  rentang  waktu,  pengelompokan  obyek, memperkirakan ciri dan pemetaan obyek terhadap klasifikasi keatraktifannya, sebagai berikut;
a. Pengujian  terhadap  kelas  Ninvest_N  (nilai  investasi)  didapatkan  Precision  0.907,  Recall  0.900, F-Measure 0.903 dengan kurva ROC 0.963.
b. Pengujian kelas Asal hasilnya Precision 0.797, Recall 0.775, F-Measure 0.786 dengan kurva ROC 0.743.
c. Kedua poin diatas menggambarkan bahwa e-commerce asal Indonesia mempunyai nilai investasi yang baik terhadap pasar e-commerce lokal dan global.

## REFERENCES
[1] W. Febriantoro, “Kajian Dan Strategi Pendukung Perkembangan E-Commerce Bagi Umkm Di Indonesia,” J. MANAJERIAL , vol. 17, no. 2, p. 184, 2018.
[2] M. Pradana, “Klasifikasi Bisnis E-Commerce Di Indonesia,” Modus , vol. 27, no. 2, p. 163, 2016.
[3] S. Dewi, “Pada Prediksi Keberhasilan Pemasaran Produk Layanan Perbankan,” Techno Nusa Mandiri , vol. XIII, no. 1, pp. 60–66, 2016.
[4] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prekdiksi  Penjualan  Wallpaper  Menggunakan  Algoritma  C4.5  STMIK  Royal  Ksiaran,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 2, pp. 9–13, 2016.
[5] M. E. Lasulika, “Prediksi Harga Komoditi Jagung Menggunakan K-Nn Dan Particle Swarm Optimazation Sebagai Fitur Seleksi,” Ilk. J. Ilm. , vol. 9, no. 3, p. 233, 2017.
[6] P. Juwita and P. Hendikawati, “Ketepatan Klasifikasi Metode Regresi Logistik dan CHAID dengan Pembobotan Sampel,” Prism. Pros. Semin. Nas. Mat. , vol. 1, no. 3, pp. 684–695, 2018.
[7] R. D. Bekti, N. Pratiwi, M. T. Jatipaningrum, and D. Auliana, “Analisis Pengaruh Lokasi Dan Karakteristik Konsumen Dalam Memilih Minimarket Dengan Metode Regresi Logistik Dan Cart,” Media Stat. , vol. 10, no. 2, p. 119, 2017.