## ANALISIS DATA MINING UNTUK PENGARUH KUALITAS PELAYANAN, PENGIKLANAN, DAN HARGA TERHADAP KEPUTUSAN KONSUMEN DALAM MEMILIH PENJUAL ONLINE
Elfrin Hulu 1) , Yonata Laia 2) , Naomita Sihombing 3 ) , Wandry Sitorus 4) , Yuliani C.  Simanjorang 5) 1,2,3,4,5 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia elfrin@gmail.com , yonata@unprimdn.ac.id, naomita@gmail.com, wandrystrs@gmail.com, yuliani@gmail.com

## Abstract
Almost everyone uses this buying option when selling online, for example, home appliances, fabrics, and many other products sold online. Some consumers complain that the service is still ineffective, and scams pretending  to  sell  products  sold  through  the  site  are  common.  As  this  study  shows,  many  of  the  jobs humans  do  today  can  be  done  by  computer  systems.  This  study  explores  how  to  identify  optimal  online sales sites using the K-NN method. The aim is to prevent consumers from making mistakes when shopping online.  It  is  hoped  that  this  system  will  help  visitors  find  simple  and  useful  websites.  All  human  activity must be innovative. This research has solved this problem and enabled the construction of an easy-to-use system. Based on calculations of load speed 2, page structure 3, interesting titles and content 4, short and recognizable links 5, and the results are useful.
Keywords : K-NN, Online Sales, Shopping, Consumers.

## 1. PENDAHULUAN
Era  digital saat  ini,  semakin  banyak masyarakat  yang  tertarik  berbelanja  secara online dalam memenuhi kebutuhan dan keinginan  mereka.  Hal  ini  disebabkan  oleh peningkatan  pengguna  internet  serta adanya infrastruktur
digital
yang terus menerus berkembang.  Perubahan  dan  kemajuan dalam teknologi pada era ini sangat memengaruhi  dunia  bisnis  serta  perdagangan yang  dikenal  dengan  perdagangan  elektronik atau e-commerce.  E-commerce merupakan platform  yang  digunakan  oleh  masyarakat banyak  guna  melakukan  transaksi  bisnis  antara penjual  dan  pembeli  yang  berbasis  online sehingga dapat dilakukan dimana saja. Marketplace  berbasis  aplikasi  android  sangat digemari  di  Indonesia,  salah  satu  toko  online yang tengah digemari oleh orang indonesia yaitu Shopee  [1].  Selain  menawarkan  kemudahan dalam  berbelanja  tentu  saja  ada  kendala  dalam penggunaanya,  baik  dalam  bentuk  pelayanan maupun produk yang dipasarkan.
Biasanya  pada  perusahaan  e-commerce, stok  barang  adalah  salah  satu  faktor  penting yang perlu diperhatikan oleh perusahaan. Jumlah barang  masuk  dan  keluar  perlu  diperhatikan, tujuannya  menjaga  stok  yang  tersedia  dalam
gudang  agar  tetap  stabil.  Stok  stabil  yang dimaksud dalam gudang adalah barang yang ada tidak melebihi stok dan tidak kehabisan stok [2]. Kekurangan  atau  kekosongan  stok  barang  pada suatu  toko/perusahaan  akan  berdampak  sangat buruk  untuk  keberhasilan  dan  kelancaran transaksi jual beli, penyebab terjadinya kekosongan  stok  adalah  tidak  adanya  informasi yang  disampaikan  dari  perusahaan  kepada supplier penyetok barang secara dini [3].
Dalam  penelitian  Global  Web  Index menyimpulkan bahwa Indonesia memiliki tingkat  paling  tinggi  penggunaan  platform e- commerce di  antara  negara  manapun  di  dunia, yang  mana  90  %  pengguna  internet  di  negara Indonesia  berada  pada  usia  16  sampai  64  tahun yang  mengindikasikan    bahwa  mereka  telah membeli  produk  dan  layanan  secara  online  [4]. Setiap  situs  penjualan  online  atau E-Commerce memiliki  jumlah  pengguna  yang  sangat  banyak sehingga  menimbulkan  pertambahan  data  yang sangat  cepat  [5].  Data  iprice  pada  kuartal  empat tahun  2021  perkembangan  data  pengguna marketplace  di  Indonesia  sudah  mencapai  382 juta pengguna, dimana penjual masih bingung di marketplace  mana  barang  dagangannya  akan dijual  [6].  Pesatnya  kenaikan  pasar  pada sebuah platform  penjualan  online  menciptakan  tingkat
saing  yang  yang  ketat  juga  antar  penjual  yang mana  penjual  harus  mencari  ide  agar  produk yang  dijual  menarik  misalnya  dengan  cara membuat  judul  produk  yang  unik,  seperti memberi  deskripsi  gratis  ongkir,  garansi,  dan lain-lain.  Di  sisi  lain,  calon  pembeli  mengalami kesulitan  untuk  mencari  produk  yang  sesuai dengan  keinginannya  karena  banyaknya  produk yang dijual [7].
Terdapat  dua  hal  yang  memengaruhi keputusan  konsumen  dalam  memilih  penjualan online  atau e-commerce yang  pertama, review atau rating yang  diberikan  pembeli  lain.  Kedua, situasi  yang  tidak  terduga.  Situasi  yang  tidak terduga  dapat  kemudian  tiba-tiba  muncul  lalu mengubah keputusan konsumen untuk mengubah  bahkan  menunda  membeli  suatu barang  pada e-commerce tertentu  [8].  Strategi yang  baik  ada  pada  koordinasi  dalam  tim  kerja, mempunyai  tema,  serta  melakukan  identifikasi faktor  pendukung  yang  sesuai  dengan  prinsip pelaksanaan  gagasan  yang  rasional,  efisien dalam  melakukan  pendanaan,  serta  mempunyai cara  untuk  mencapai  sebuah  tujuan  secara efektif  dan  efisien.  Strategi  akan  menjamin organisasi  akan  bertahan  dan  berkembang  pada masa yang akan datang [9].
Menggali  strategi  bukanlah  tugas  yang sederhana,  tantangan  utamanya  adalah  memiliki komitmen  internal  terhadap  semua  hal  yang telah  dirumuskan  sebagai  hasil  dari  strategi tersebut  [10].  Arti  penting  dari  pemahaman strategi  adalah  kemampuan  untuk  mengambil tindakan  yang  berbeda  dari  organisasi  lain. Tanpa adanya strategi, pencapaian yang diinginkan  akan  menjadi  tidak  mungkin. Pemasaran  merupakan  salah  satu  bagian  dari manajemen perusahaan dan memiliki peran yang sangat  penting  [11].  Hal  ini  disebabkan  karena pemasaran  secara  langsung  mempengaruhi kelancaran  dan  keberhasilan  perusahaan  dalam mencapai tujuannya. Pemasaran dapat dijelaskan sebagai  suatu  sistem  kegiatan  bisnis  yang melibatkan perencanaan, penetapan harga, promosi,  dan  distribusi  barang-barang  yang bertujuan  untuk  memuaskan  kebutuhan  dan mencapai pasar sasaran serta tujuan perusahaan. Dengan demikian, pemasaran merupakan serangkaian  aktivitas  yang  dirancang  untuk mencapai tujuan perusahaan melalui pemenuhan kebutuhan  dan  keinginan  pelanggan  [12].
Dalam upaya promosi, mereka akan mengarahkan  perhatian  kepada  individu  yang cocok  dengan  produk  yang  sedang  dipasarkan [13].
Dalam menyusun atau membentuk sebuah strategi  pemasaran  aspek  penilaian  kualitas produk  adalah  pertimbangan  konsumen  dalam memilih  penjual  online  yaitu  [14].  Perilaku konsumen memiliki pengaruh signifikan terhadap  keputusan  konsumen  dalam  memilih penjual online. Perilaku konsumen akan menjadi faktor  penentu  dalam  proses  pengambilan keputusan  saat  melakukan  pembelian  [15]. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengaruh  langsung  kualitas  produksi,  harga, promosi  dan  kualitas  pelayanan  terhadap kepuasan  konsumen  melalui  adanya  promosi serta menentukan akibat tidak langsung dan total terhadap  keputusan  konsumen  dalam  memilih produk [16].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka metode yang digunakan peneliti dalam melakukan  penelitian  ini  adalah  metode k- Nearest  Neighbor (KNN).  K-Nearest  Neighbor (KNN)  adalah  algoritma  yang  umum  digunakan dalam  proses  klasifikasi  atau  pengelompokan data  [17].  Metode  K-Nearest  Neighbor  umu digunakan  karena  memiliki  nilai  akurasi  yang tinggi serta rasio kesalahan kecil [18]. Algoritma ini  diaplikasikan  untuk  mengelompokkan  objek berdasarkan  data  pembelajaran  yang  jaraknya paling  dekat  dengan  objek  tersebut.  Dekat  atau jauhnya  jarak  biasanya  dihitung  berdasarkan Euclidean  Distance  [19].  Dengan  adanya  sistem ini dapat memberikan solusi rekomendasi dalam memilih penjualan online.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk pengembangan  dan  meningkatkan  pelayanan terhadap  konsumen  dengan  penerapan  metode KNN  untuk  pengaruh  kualitas  pelayanan, pengiklanan  dan  harga  terhadap  keputusan konsumen dalam memilih penjual online.
Adapun  metode  yang  terdapat  dalam  jenis penelitian ini adalah:
1. Metode Eksperimen
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menyelidiki dampak  dari  kualitas  layanan,  iklan,  dan harga terhadap keputusan pembelian konsumen pada platform penjualan online.
2. Metode Survei Penelitian  yang  dilakukan  pada  populasi baik  yang  besar  maupun  kecil,  tetapi menggunakan data sampel yang diambil dari populasi
tersebut,
bertujuan untuk mengidentifikasi  peristiwa-peristiwa  yang relatif,  distribusi  data,  dan  hubungan  antara variabel sosiologis dan psikologis.
Penelitian  kuantitatif  menggunakan  metode KNN  (K-Nearest  Neighbors)  dan  statistika objektif melalui perhitungan ilmiah berdasarkan  sampel  data.  Penelitian  ini bertujuan untuk menjawab sejumlah
pertanyaan tentang pengaruh kualitas pelayanan,  pengiklanan,  dan  harga  terhadap keputusan konsumen dalam memilih penjual online.
Kerangka  kerja  penelitian  ini  mencakup serangkaian langkah-langkah yang akan dijalankan  untuk  menyelesaikan  permasalahan yang  dibahas. Adapun  kerangka kerja penelitian yang disusun adalah sebagai berikut:
Kerja Kerangka Penelitian Pengum pulan Data Analisa Masalah Pembuatan Sistem Pengujian Sistem Implementasi Sistem

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa
Pada  penelitian  ini  mencoba  melakukan penelitian  Analisis  Datamining  Untuk  Pengaruh Kualitas  Pelayanan,  Pengiklanan  Dan  Harga Terhadap Keputusan Konsumen Dalam Memilih Penjual  Online  dengan  menerapkan  metode  K- NN.
Proses perhitungan jarak data uji dan data training dengan  jarak Euclidean adalah  sebagai berikut:
1. Hitung  jarak dengan  data 00001 sebagai berikut :
d  =  ((3  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5
d = (5)^0.5 d = 2.2361
2. Hitung  jarak dengan  data 00002 sebagai berikut : d  =  ((3  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5
d =  (5)^0.5
d =  2.2361 3. Hitung  jarak dengan  data 00003 sebagai berikut : d  =  ((3  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5 d = (5)^0.5 d = 2.2361 4. Hitung  jarak dengan  data 00004 sebagai berikut :
d  =  ((3  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5
d = (5)^0.5 d = 2.2361 5. Hitung  jarak dengan  data 00005 sebagai berikut : d  =  ((3  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 2)²)^0.5 d = (4)^0.5 d = 2 6. Hitung  jarak dengan  data 00006  sebagai berikut : d  =  ((3  -  2)²  +  (1  -  9)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5 d = (66)^0.5 d = 8.124 7. Hitung  jarak dengan  data 00007 sebagai berikut :
d  =  ((3  -  2)²  +  (1  -  9)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5
d = (66)^0.5
d = 8.124
8. Hitung  jarak dengan  data 00008 sebagai berikut :
d  =  ((3  -  2)²  +  (1  -  9)²  +  (1  -  1)²  +  (2  - 1)²)^0.5
d = (66)^0.5 d = 8.124
Nilai  jarak  diurutkan  dari  yang  paling kecil  ke  paling  besar,  dan  diambil  7 record pertama  (k  =  7)  sebagai  tetangga  terdekat, seperti terlihat pada tabel berikut.
Tabel 1. Hasil Perhitungan Jarak Nomor Data Nilai Jarak KNN 00029 1 TRUE 00030 1 TRUE 00046 1 TRUE 00047 1 TRUE 00048 1 TRUE 00049 1 TRUE 00050 1 TRUE 00022 1  FALSE 00024 1  FALSE 00025 1  FALSE 00026 1  FALSE 00027 1  FALSE 00028 1  FALSE 00021 1.4142  FALSE 00023 1.4142  FALSE 00005 2  FALSE 00001 2.2361  FALSE 00002 2.2361  FALSE 00003 2.2361  FALSE 00004 2.2361  FALSE 00044 2.2361  FALSE 00051 2.2361  FALSE 00052 2.2361  FALSE 00053 2.2361  FALSE 00054 2.2361  FALSE 00055 2.2361  FALSE 00061 2.2361  FALSE 00062 2.2361  FALSE 00063 2.2361  FALSE 00045 2.4495  FALSE 00041 3.1623  FALSE 00042 3.1623  FALSE 00043 3.1623  FALSE 00064 3.1623  FALSE 00065 3.1623  FALSE 00012 8.0623  FALSE 00019 8.0623  FALSE 00032 8.0623  FALSE
00056 8.0623  FALSE 00057 8.0623  FALSE 00058 8.0623  FALSE 00059 8.0623  FALSE 00060 8.0623  FALSE 00006 8.124  FALSE 00007 8.124  FALSE 00008 8.124  FALSE 00009 8.124  FALSE 00011 8.124  FALSE 00013 8.124  FALSE 00014 8.124  FALSE 00015 8.124  FALSE 00016 8.124  FALSE 00017 8.124  FALSE 00018 8.124  FALSE 00020 8.124  FALSE 00031 8.124  FALSE 00033 8.124  FALSE 00034 8.124  FALSE 00035 8.124  FALSE 00036 8.124  FALSE 00037 8.124  FALSE 00038 8.124  FALSE 00039 8.124  FALSE 00040 8.124  FALSE 00010 8.2462  FALSE
Lima  tetangga  terdekat  dari  perhitungan jarak dengan data uji adalah sebagai berikut:
1. Nomor  Data:  00046,  Jarak  =  1, Kriteria dipilih = c1
2. Nomor  Data:  00047,  Jarak  =  1, Kriteria dipilih = c2
3. Nomor  Data:  00048,  Jarak  =  1, Kriteria dipilih = c4
4. Nomor  Data:  00049,  Jarak  =  1, Kriteria dipilih = c6
5. Nomor  Data:  00050,  Jarak  =  1, Kriteria dipilih = c7

## B. Pemodelan Sistem
Use  case adalah  salah  satu  diagram Unified  Modeling  Language (UML)  yang  dapat
digunakan  untuk  menganalisis  dan  memodelkan sistem.  Gambar  dibawah  menunjukkan  interaksi antara  pengguna  dan  sistem  di  dalam  diagram use case .
penerapan metode k-nearest nigboar untuk menentukan kualitas buah sawit layak diterima di PT. cipta chemical medan oil ADMIN Input Kriteria Input Sepeda jenis Proses Pemilihan Hasil Pemilihan List User Login PENGGUNA Login Input Data Training Simpan Nilai Kriteria << in clude >> Hapus Nilai Kriteria << include >> Simpan Buah << include >> Hapus jenis << inc lude > > Simpan Data << include >> Hapus Data << i nclu de > > Cetak Laporan << inc lud e > > Langkah Perhitungan << i nclu de > >
Dalam  notasi Use  Case ,  hubungan “ include ”  antar use  case ,  berarti use  case X menggunakan use case Y sepenuhnya.
Proses yang terjadi di dalam aplikasi  juga dapat  digambarkan  dengan activity diagram seperti terlihat pada gambar 3.2 berikut.
USER
Melakukan login ke sistem dengan memasukkan username dan password SISTEM Menampilkan tampilan awal aplikasi Input nilai kriteria dan data Penjualan online Menyimpan nilai
ke database
Memasukkan data training Menyimpan data training ke database Menamplkan rekomendasi berupa kelas degan jumlah terbanyak Memilih proses penilaian Memproses data Jenis sesuai kriteria Menghitung jarak antara data uji dengan data training
Mengambil K-nearest neighbor

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  membahas  bagaimana menentukan  website  penjualan  online  yang terbaik dengan  metode K-NN menggunakan 4  kriteria.  Berdasarkan  perhitungan,  dengan Kecepatan loading: 2 , Website terstruktur: 3 , Judul  dan  isi  konten  menarik: 4 ,  Link  yang singkat  dan  gampang  dikenal: 5 ,  maka hasilnya: Layak .

## REFERENCES
[1] Watmah, S., Suryanto, S., & Martias, M (2021).  Komparasi  metode  K-NN, support  vector  machine  dan  random forest pada e-commerce Shopee. INSANtek , 2 (1), 15-21
[2] Pritalia, G. L. (2018). Penerapan Algoritma  C4.  5  untuk  Penentuan Ketersediaan Barang E- commerce. Indonesian Journal
of
Information Systems , 1 (1), 47-56.
[3] Salam,  A.,  &  Sholik,  M.  (2018).
Implementasi  Algoritma  Apriori  untuk Mencari  Asosiasi  Barang  yang  Dijual  di E-commerce OrderMas. Techno. com , 17 (2), 158-170. [4] R.  D.  Syah,  “Performa  Algoritma  User K-Nearest Neighbors pada Sistem Rekomendasi  di  Tokopedia,” J.  Inform. Univ.  Pamulang ,  vol.  5,  no.  3,  p.  302, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i3.6312. [5] S.  Roni  and  C.  Crysdian,  “Studi Literature Analisis Potensi Pasar Marketplace  terhadap  Penjualan,” J. Teknol. dan Manaj. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 134–142, 2022, doi: 10.26905/jtmi.v8i2.9055. [6] Mustakim and G. Oktaviani F, “Algoritma K-Nearest Neighbor Classification  Sebagai  Sistem  Prediksi Predikat  Prestasi  Mahasiswa,”  vol.  13,
no. 2, pp. 195–202, 2016.
[7] M.  A.  Muzani,  M.  I.  A.  Sukri,  S.  N.
Fauziah,  A.  Fatkhurohman,  and  D. Ariatmanto, “Data Mining Untuk Klasifikasi Produk Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  Pada Toko  Online,” Pros.  SISFOTEK  ISSN 2597-3584 ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  141–145, 2021, [Online]. Available: http://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFO
TEK/article/view/273
[8] Salma,  F.  A., Saryadi,  S., &  Wijayanto, A. (2022). PENGARUH PROMOSI DAN KEPERCAYAAN TERHADAP KEPUTUSAN  PEMBELIAN  PADA  E- COMMERCE TOKOPEDIA/92/Adm. Bisnis/2022 (Doctoral dissertation, FAKULTAS  ILMU  SOSIAL  DAN POLITIK UNIVERSITAS DIPONEGORO). [9] R.  E.  Pawening,  W.  J.  Shudiq,  and  W. Wahyuni,  “KLASIFIKASI  KUALITAS JERUK LOKAL BERDASARKAN TEKSTUR DAN BENTUK MENGGUNAKAN METODE k- NEAREST NEIGHBOR (k-NN),” COREAI J. Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 10–17, 2020, doi: 10.33650/coreai.v1i1.1640.
[10] M. Rivki and A. M. Bachtiar, “Implementasi  Algoritma  K-Nearest Neighbor Dalam Pengklasifikasian
Follower  Twitter  Yang  Menggunakan
Bahasa  Indonesia,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  13,
no. 1, p. 31, 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i1.500. [11] E.  Rahim  and  R.  Mohamad,  “Strategi Bauran  Pemasaran  (  Marketing  Mix  ) Dalam Perspektif Syariah,” MUTAWAZIN  (Jurnal  Ekon.  Syariah) , vol.  2,  no.  1,  pp.  15–26,  2021,  doi: 10.54045/mutawazin.v2i1.234.
[12] A.  Bawono,  I.  Isanawikrama,  K.  Arif,
and  Y.  J.  Kurniawan,  “PENGARUH PERILAKU KONSUMEN, BRAND IMAGE  DAN  PROMOSI  TERHADAP
KEPUTUSAN  PEMBELIAN  ONLINE
PADA  SITUS  BELANJA  ONLINE (Studi  Kasus  pada  Situs  Belanja  Online XYZ),” J. Pengabdi. dan Kewirausahaan ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  131– 144, 2018, doi: 10.30813/jpk.v2i2.1366.
[13] A.  Bawono,  I.  Isanawikrama,  K.  Arif, and  Y.  J.  Kurniawan,  “PENGARUH PERILAKU KONSUMEN, BRAND IMAGE  DAN  PROMOSI  TERHADAP
KEPUTUSAN  PEMBELIAN  ONLINE PADA  SITUS  BELANJA  ONLINE
(Studi  Kasus  pada  Situs  Belanja  Online XYZ),” J. Pengabdi. dan Kewirausahaan , vol. 2, no. 2, Nov. 2018, doi: 10.30813/jpk.v2i2.1366.
[14] A.  Hidayat,  Mustakim,  M.  Z.  Fauzi,  and I.  Syukra,  “Implementasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor dan Probabilistic Neural  Network  untuk  Analisis  Opini Masyarakat  Terhadap  Toko  Online  di Indonesia,” Semin. Nas. Teknol.
Informasi,  Komun.  dan  Ind.  11 ,  no. November, pp. 254–261, 2019.
[15] Aryandi,  J.,  &  Onsardi,  O.  (2020).
PENGARUH KUALITAS PELAYANAN DAN LOKASI TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN  KONSUMEN  PADA
CAFE  WAREG  BENGKULU. Jurnal Manajemen  Modal  Insani  Dan  Bisnis (Jmmib) , 1 (1), 117-127.
[16] S. L. Nasution, C. H. Limbong, and D. A. Ramadhan,  “PENGARUH  KUALITAS PRODUK, CITRA MEREK, KEPERCAYAAN,  KEMUDAHAN,  dan
HARGA  TERHADAP  KEPUTUSAN PEMBELIAN  PADA  E-COMMERCE SHOPEE  (Survei  pada  Mahasiswa  S1 Fakultas  Ekonomi  Jurusan  Manajemen Universitas  Labuhan  Batu),” Ecobisma (Jurnal  Ekon.  Bisnis  Dan  Manajemen) ,
vol.  7,  no.  1,  pp.  43–53,  2020,  doi: 10.36987/ecobi.v7i1.1528.
[17] D. Pribadi,  R.  Ramadhan,  R.  A.  Saputra, and  J.  M.  Hudin,  “Web  E-Commerce
Dengan Sistem Prediksi Transaksi
Penjualan  Menggunakan  Metode  K- Nearest  Neighbor,” Swabumi ,  vol.  6,  no.
1, pp. 91–97, 2018, doi:
10.31294/swabumi.v6i1.3321.
[18] M.  E.  Saputri,  “Pengaruh  Perilaku Konsumen  Terhadap  Pembelian  Online Produk  Fashion  Pada  Zalora  Indonesia the Effect of Consumer Behavior Toward the  Online  Purchase  of  Fashion  Product of Zalora Indonesia,” Sosioteknologi , vol. 15, no. 2, pp. 291–297, 2016.
[19] Kafil,  M.  (2019).  Penerapan  Metode  K Nearest Neighbors Untuk Prediksi Penjualan  Berbasis  Web  Pada  Boutiq Dealove Bondowoso. JATI (Jurnal Mahasiswa  Teknik  Informatika) , 3 (2),
59-66.
[20]   Nabila, S.  P.,  Ulinnuha,  N., &  Yusuf,  A. (2021).  Model  Prediksi  Kelulusan  Tepat Waktu  Dengan  Metode  Fuzzy  C-Means Dan  K-Nearest  Neighbors  Menggunakan Data Registrasi Mahasiswa. Network
Engineering  Research  Operation , 6 (1), 38-46.