Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Klasifikasi Kepuasan Pelanggan Terhadap Platform E-Commerce dengan Metode K–Nearest Neighbor (K-NN)
Tio Novian Halim 1 , Ryan Martin 2 , Rista Kesia Br Hutasoit 3 , Siti Aisyah 4 1,2,3,4 Universitas Prima Indonesia, Indonesia Email: tionovianhalim@gmail.com 1 , ryanmartin090301@gmail.com 2 , rikeshhutasoit@gmail.com 3
Abstract
This  study  aims  to  determine  customer  satisfaction,  towards  e-commerce  platforms.  E- commerce  is  a  platform  that  can  make  various  types  of  payments  and  purchases  online  from  a smartphone. This research is a quantitative approach using survey techniques, namely by distributing questionnaires.  The  data  used  uses  primary  data  in  the  form  of  a  questionnaire  obtained  through google  form.  Sampling  using  Convenience  Sampling  technique  so  that  a  research  sample  of  1001 respondents was obtained. Data processing in this study using the K-Nearest Neighbor (K-NN) method, the results showed that customer satisfaction had a significant effect on e-commerce both partially. based on training and data processing calculations of the K-NN model, the two best e-commerce were obtained according to the respondents' assessment, namely Shopee and TokoPedia, with a percentage of Shopee 82.98% of 779 total respondents and TokoPedia 80.30% of 133 total respondents.
Keywords : E-Commerce,KNN,EDA,Pyht,Classification

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kepuasan  pelanggan,  terhadap  platform  e- commerce. E-commerce adalah sebuah platform yang dapat melakukan beragam jenis pembayaran dan  pembelian  secara  online  dari  smartphone.  Penelitian  ini  merupakan  pendekatan  kuantitatif dengan  menggunakan  teknik  survey  yaitu  dengan  penyebaran  kuesioner.  Data  yang  digunakan menggunakan  data  primer  berupa  kuesioner  yang  diperoleh  melalui  google  form.  Pengambilan sampel  menggunakan  teknik  Convenience  Sampling  sehingga  diperoleh  sampel  penelitian  sebanyak 1001 responden. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K- NN), Hasil penelitian menunjukkan bahwa kepuasan pelanggan berpengaruh signifikan terhadap e- commerce baik secara parsial. berdasarkan pelatihan dan perhitungan pengolahan data model K-NN didapatkan dua e-commerce terbaik sesuai dengan penilaian responden yaitu Shopee dan TokoPedia, dengan  persentase  Shopee  82.98%  dari  779  jumlah  responden  dan  TokoPedia  80.30%  dari  133 jumlah responden.
Kata kunci : E-Commerce,KNN,EDA,Pyhton,klasifikasi

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  ter-khususnya  internet  berdampak  pada banyak  bidang  kehidupan,  termasuk  perdagangan.  Perdagangan  tidak  hanya mengubah  pemasaran  produk,  tetapi  juga  proses  jual  beli.  Proses  (kegiatan) perdagangan  ini  umumnya  banyak  dikenal  sebagai  perdagangan electronic atau singkatnya E-Commerce [1]. E-Commerce adalah  sekumpulan  aplikasi,  teknologi, dan proses bisnis dinamis yang menghubungkan perusahaan maupun konsumen, serta  masyarakat  melalui  transaksi  elektronik  dan  pertukaran  barang,  layanan, dan  informasi  melalui  elektronik . Dalam  perkembangan  saat  ini  semakin  banyak platform E-Commerce yang  mengubah  gaya  hidup  masyarakat,  sehingga  kami
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
tertarik dengan  Klasifikasi  kepuasan  pelanggan  terhadap  platform E  –  Commerce ini seperti Lazada, Shopee, Tokopedia, Bukalapat, Blibli, dan lain sebagainya [2]. Semakin meningkatnya perkembangan E – Commerce yang ada di Indonesia saat  ini  terbilang  sangatlah  pesat.  Hal  itupun  dapat  dibuktikan  dari  banyaknya minat masyarakat dalam berbelanja online yang dapat kita lihat dari riset terbaru google  dan  termasuk  dalam  laporan E-conomy  SEA  2018 menunjukkan bshwasanya  ekonomi  digital  Indonesia  mengalami  peningkatan  hingga  500  %  di tahun 2018 [3]. Ditahun 2019 – 2021 dimana berbelanja online meningkat drastis dan hal ini di sebabkan oleh COVID-19 khusus nya di Indonesia. Hal ini dibuktikan oleh riset google satatistik data boks Sebanyak 88,1% pengguna internet yang ada di Indonesia memakai layanan E - Commerce guna membeli produk tertentu dalam kurun  waktu  beberapa  bulan  terakhir.  Persentase  tersebut  merupakan  yang tertinggi di dunia dalam hasil survei We Are Social pada April 2021 [4]. Data mining adalah proses mengumpulkan dan mengelolah data yang dimana bertujuan  untuk  mengekstrak  informasi  penting  pada  data.  Proses  pengumpulan dan  ekstraksi  informasi  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak dengan  bantuan  perhitungan  statistika,  matematika,  ataupun  teknologi Artificial Intelligence [5]. Algoritma  K-NN  ialah  algoritma  untuk  melakukan  Klasifikasi terhadap  objek  dengan  data  pembelajaran  yang  jaraknya  paling  dekat  dengan objek tersebut . KNN dalam data mining bekerja berdasarkan jarak terpendek dari query instance ke training data. Salah satu cara untuk menghitung jarak dekat atau jauhnya  tetangga  menggunakan  metode euclidian  distance [6].  Algoritma  ialah suatu upaya dengan urutan operasi yang disusun secara logis dan sistematis untuk menyelesaikan  suatu  masalah  untuk  menghasilkan  suatu  output  tertentu [7]. Algoritma K-NN adalah metode untuk mengklasifikasikan  fitur berdasarkan data pelatihan  yang  paling  dekat  dengan  fitur  tersebut.  Data  pelatihan  diproyeksi  ke ruang multidimensi di mana setiap dimensi mewakili fitur data  [8]. K-NN atau k- tetangga  terdekat  adalah  salah  satu  metode  yang  menerapkan  algoritma supervised , algoritma tesebut dibagi menjadi 2 jenis yaitu supervised learning dan unsupervised    learning.  Supervised    learning ialah    suatu  metode  yang mengklasifikasian    dimana  setiap  pengamat  memiliki    variabel  prediktor  yang berkaitan  dengan    variabel    respon  dengan  tujuan  guna  mendapatkan  pola  baru, sedangkan  tujuan  dari unsupervised  learning yaitu  untuk  mendapatkan    pola dalam    sebuah    data  [9].  Beberapa  penelitian  yang  pernah  dilakukan  dengan menggunakan K-NN salah satunya Klasifikasi terkait kepuasan konsumen [10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Jenis Penelitian
Adapun  jenis  penelitian  yang  dilakukan  merupakan  penelitian  data  yang diperoleh  berdasarkan  responeden  dikalangan  mahasiswa/i  Universitas  Prima Indonesia fakultas sains dan teknologi yang disebarkan peneliti agar medapatkan hasil  klasifikasi  dari  bebera  platfrom E-Commerce di  Indonesia.  Mencari  jawaban atas suatu permasalahan melalui pengumpulan fakta - fakta.  Pada tahap penelitian ini,  peneliti  menggunakan  jenis  penelitian  survey  dengan  penyebaran  kuisioner yang dilakukan secara online dan data tersebut akan diolah menggunakan metode
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
K-NN.  Tempat  penelitian  ini  dilaksanakan  di  Universitas  Prima  Indonesia  yang melibatkan  langsung  mahasiswa/I  Universitas  Prima  Indonesia  pada  Februari 2023.

## 2.2. Kerangka Penelitian
Agar  Penelitian  ini  dapat  berjalan  dengan  benar  serta  selesai  tepat  pada waktunya maka terdapat kerangka kerja penelitian. Adapun kerangka kerja pada penelitian ini ialah sebagai berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Kerangka Penelitian
2.2.1. Pengumpulan Data
Penulis  mengumpulkan  data  dari  kuisioner  dengan  tekink  survey  dimana kuisioner  tersebut  disebarkan  kepada  mahasiswa/mahasiswi  Universitas  Prima Indonesia.  Kuisioner ini juga sebagai tempat berbagi ide, inspirasi, dan informasi guna mengetahui informasi dari beberapa platform E-Commerce di Indonesia. Pengumpulan  data  ialah  mengumpulkan  data  penelitian  dari  sumber  data (subyek  sempel  penelitian).  Metode  pengumpulan  data  ini  dibutuhkan  karena digunakan sebagai dasar untuk mengumpulkan bahan penelitian [11].
Gambar 2. Dataset 10 Teratas pada kuisioner pengambilan data

## 2.2.2. Analisis Data
Penulis menganalisis data yang telah terkumpul dan data yang diperoleh dari hasil kuisoner dikalangan mahasiswa/i Universitas Prima Indonesia. Analisis data adalah  upaya  secara  sistematis  mengambil  bahan  untuk  meningkatkan pemahaman  peneliti  tentang  studi  kasus  dan  menyajikan  hasil  kerja  .  Kita  juga harus menganalisa untuk menemukan makna nya [12].
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.2.3. Penyusunan Data
Setelah  analisis  data  selesai  penulis  akan  Menyusun  atau  mengumpulkan data yang akan diolah lagi ke tahap selanjutnya. Penyusunan data yaitu menyusun data kedalam susunan yang teratur agar bisa dibaca, dilihat, serta mudah dipahami oleh  pembaca  itu  sendiri.  Penyusunan  data  terdiri  juga  cara  mendeteksi  adanya kemungkinan kesalahan, serta ketidak konsistenan dan ketidak teraturan maupun ketidak tepatan data yang telah dikumpulkan [13].

## 2.3. Pengolahan Data Menggunakan Metode KNN
Pengolahan data yang sudah diperoleh akan diolah menggunakan metode K- NN  untuk  melakukan  klasifikasi  data  [14]. Pyhton sendiri  merupakan  bahasa pemrograman  yang freeware atau  perangkat  bebas  dalam  arti  sebenarnya,  tidak ada batasan dalam penyalinan atau mendistribusikannya. Lengkap dengan source code,  debugger dan profiler ,  antar  muka  yang  terkandung  di  dalamnya  untuk pelayanan antarmuka, fungsi sistem, GUI (antarmuka pengguna)[15].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  membahas  tentang  tahapan  penelitian  mulai  dari  Persiapan data,  Preprocessing  data,  Pembentukan  Model,  Melatih  data  dan  melakukan Prediksi  serta  Memvisualisasikan  data  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang baik.  Peneliti  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  melalui  Google  Collab dengan beberapa library seperti Numpy,Pandas dan Keras dari Tensorflow.

## 3.1. Data Preprocessing
Langkah  pertama,  peneliti  melakukan  persiapan  untuk  mengolah  dataset berupa  angka  yang  akan  divisualisasikan  dalam  bentuk  grafik.  Import  Library merupakan  proses  memasukkan  dan  menggunakan  fungsi,metode,  atau  kelas dalam Pustaka atau model eksternal ke dalam program yang sedang dibangun.
Gambar 3. Kode Phyton Untuk Import Library
Dalam  tahap  ini,  peneliti  menggunakan  Platform  Google  Collab  untuk menjalankan Program Python dan mengimport library yang digunakan.
Code  berikut  merupakan  beberapa  baris  perintah  untuk  mengimpor  modul  atau pustaka  yang  diperlukan  dalam  pemrosesan  data  dan  pembuatan  model  dengan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menggunakan bahasa pemrograman Python dan beberapa pustaka populer seperti Pandas, Math, Numpy, Matplotlib, seaborn dan Scikit-learn.

## 3.1.1. Import dan menampilkan Dataset
Setelah  dataset  diimport  dalam  bentuk  excel  atau  csv  lalu  kemudian dimasukkan kedalam google collab kemudian tampilkan dataset akan muncul.
Gambar 4. Tampilan Dataset dan import data di Google Colab
Kode  tersebut  merupakan  bagian  dari  program  Python  yang  berjalan  di Google Colaboratory. Kode ini digunakan untuk mengimpor dataset dari komputer lokal  ke  Google.  Modul  "files"  diimpor  dari  pustaka  "google.colab".  Modul  ini digunakan untuk mengunggah file dari komputer lokal ke Google Colab.

## 3.1.2.  Menghapus Kolom Pada Dataset
Pada  bagian  ini  beberapa  kolom  akan  dihapus  agar  data  yang  ditampilkan berbentuk angka (numeric) dan menghilangkan NaN pada dataset tersebut.
Gambar 5. Potongan Kode Python untuk menghapus kolom yang tidak diperlukan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.1.3. Tampilan Dataset yang Sudah di Drop
Kode 'df'  digunakan untuk menampilkan data farme pada dataset yang telah di drop, dari data yang diatas bisa dilihat dataset tersebut kolom nya menjadi 21 dari 71 kolom dan kolom yang digunakan diubah dalam berbentuk skala int.
Gambar 6. Potongan Kode Python untuk menampilkan data frame yang telah didrop

## 3.1.4. Menampilkan Grafik E-commerce yang Paling Sering digunakan
Codingan  tersebut  menggunakan  library  matplotlib  dan  seaborn  untuk membuat  sebuah  grafik  statistik  (count  plot)  dari  kolom  data  'E-commerce  yang Paling  Sering  digunakan?'  pada  DataFrame  'df'.  Dengan  menggunakan seaborn(sns.countplot(data=df, x='E-commerce mana yang sering anda gunakan?') dengan  sumbu  -x mewakili  platform e-commerce  dan  sumbu  -y  mewakili  jumlah responden.
Selanjutnya,  plt.xlabel('E-commerce')  dan  plt.ylabel('Jumlah  Responden') digunakan  untuk  menetapkan  label  pada  sumbu  x  dan  sumbu  y,  sedangkan plt.title('Jumlah  E-commerce  yang  sering  digunakan')  digunakan  untuk menetapkan judul grafik.
Gambar 7. Grafik E-commerce yang Paling Sering digunakan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.1.5. Memilih Kolom Dataset yang Akan Diolah
Dalam  mengolah  data  menggunakan  KNN,  col_names  =  df.columns.tolist() adalah kode perintah dimana kita mengambil daftar nama kolom dari DataFrame 'df'  yang  diperlukan  menggunakan  metode  columns  yang  mengembalikan  Index objek,  dan  kemudian  menggunakan  metode  tolist()  untuk  mengonversinya menjadi list.
Gambar 8. Potongan Kode Python untuk Menentukan Kolom yang di perlukan

## 3.1.6. Memisahkan Fitur (features) dan Label (target) Dalam Dataset dan Normalisasi Data
Pada  kode  X  =  selected_dataset.iloc[:,  :-1].  Values    kita  mengambil  semua baris  ':'  dan  hanya  kolom  terakhir  '-1'  dari  selected_dataset.  Dan  values  untuk mengonversi  hasil  seleksi  menjadi  bentuk  array.  Dan  kolom  pada  bagian  Y  kita memilih kolom terakhir dari 'selected_dataset' sebagai label atau target yang ingin diprediksi.
Langkah ini dilakukan untuk memisahkan fitur dan label karena pada metode K-Nearest Neighbors (KNN), fitur-fitur dataset digunakan untuk menghitung jarak dan  memprediksi  label  berdasarkan  tetangga  terdekat.  Bertujuan  untuk memanipulasi dan memproses data dengan lebih mudah, serta mempersiapkannya untuk  proses  pelatihan  dan  pengujian  model  KNN.  Normalisasi  data  dengan mengubah skala atau rentang daya menjadi rentang yang lebih terstandarisasi atau normal.
Gambar 9. Potongan Kode Python untuk Memisahkan Fitur dan Label dan Normalisasi Data
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.2. Memisahkan Data Train, Data Test dan Melatih Metode KNN, Melakukan Prediksi serta Menghitung Akurasi Model
Dengan  memisahkan  data  Train  dan  data  Test,  kita  dapat  menguji  kinerja model pada  data yang  belum pernah dilihat sebelumnya, yang akan  memberikan perkiraan  lebih  realistis  tentang  seberapa  baik  model  tersebut  dapat  digunakan untuk memprediksi data baru.
Dalam  melatih  model  KNN  kami  membuat  Objek  KNN  dengan  k  =  5 menggunakan ‘KNeighborsClassifier’ kemudian    melatih  model  KNN menggunakan data training menggunkan metode ‘fit’. Setelah melatih model, kami menggunakan  model  yang  dilatih  untuk  memprediksi  label  untuk  data  test menggunakan  metode ‘predict’. Akhirnya  akan  dihitung  akurasi  prediksinya menggunakan  fungsi ‘accuracy_score’ untuk  membandingkan  label  yang diprediksi  dengan  label  sebenarnya  pada  data  set.  Lalu  hasil  dari  menghitung akurasi model tersebut adalah 84.08% Akurasi KNN.
Gambar 10. Data Train, Test dan Melatih Metode KNN

## 3.3. Menghitung Precission, Recall dan F-1 Score
Precision  mengukur  seberapa  baik  model  dalam  mengidentifikasi  positif yang  benar  dari  semua  prediksi  positif.  Recall  mengukur  seberapa  baik  model dalam  menemukan  semua instance positif.  F1-Score  adalah  metrik  yang menggabungkan  precision  dan  recall  menjadi  satu  score  yang  menverminkan keseimbangan  antara  keduanya.  Dapat  dilihat  hasil  dari  mengukur  ketiga  model tersebut pada gambar diatas.
Gambar 11. Menghitung Precission, Recall, dan F1-Score
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.4. Menampilkan  Visualisasi  Confusion  Matrix  Dalam  Bentuk  Grafik Heatmap
Kami  menggunakan ‘sns.heatmap’ dari  liblary  seaborn  untuk  membuat heatmap  dari  confusion  matrix.  Parameter ‘annot=True’ digunakan  untuk menampilkan angka-angka pada setiap sel dalam heatmap yang mewakili jumlah instance.  Parameter ‘cmap=Blues’ digunakan  untuk  mengukur  skema  warna heatmap. Parameter ‘fmt=”d”’ digunakan untuk mengatur format angka pada sel- sel heatmap sebagai bilangan bulat.
Selanjutnya,  kami  menggunkan  fungsi-fungsi  dari  matplotlib  untuk memberikan  judul  pada  heatmap (‘plt.tittle’) ,  memberikan  label  pada  sumbu  x dan  y (‘plt.xlabel’ dan ‘plt.ylabel’) dan  menampilkan  heatmap (‘plt.show()’) . Pastikan ‘y_teset’ dan ;y_pred’ dengan  label  sebenarnya  dan  label  prediksi  yang sesuai dengan data test.
Gambar 12. Menampilkan Visualisasi confusion Matrix Dalam Bentuk Grafik

## Heatmap

## 3.5. Memilih dan Menghitung Persentase Data Terhadap Kepuasan Platfrom Shopee
Kode shopee_df = df.query('`E-commerce mana yang sering anda gunakan?`= "Shopee"') ini akan menghasilkan dataframe shopee yang berisi semua baris dari dataframe  di  mana  nilai  kolom  'E-commerce  mana  yang  sering  anda  gunakan?' adalah  "Shopee".  Kemudian  Kode  value_counts  =  shopee_df['Apakah  anda  puas menggunakan  platfrom  tersebut?  '].value_counts()  ini  akan  menghitung  jumlah kemunculan  setiap  nilai  kepuasan  dalam  kolom  tersebut,  kemudian  menghitung total  kepuasan  berdasarkan  aturan  tertentu  (dalam  hal  ini,  jumlah  kemunculan nilai  kepuasan  dikalikan  dengan  nilai  kepuasan  itu  sendiri),  selanjutnya
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menghitung persentase kepuasan dengan membagi total kepuasan dengan jumlah total kemungkinan nilai kepuasan (jumlah pelanggan dikali dengan 5, karena skala kepuasan adalah dari 1 hingga 5). Lalu hasil dari menghitung persentase kepuasan pelanggan terhadap shopee adalah 82.98%
Gambar 13. Menghitung persentase kepuasan shopee

## 3.6. Menghitung Persentase Data Terhadap Kepuasan Platfrom TokoPedia
Kode value_counts = tokopedia_df['Apakah anda puas menggunakan platfrom tersebut?  '].value_counts()  ini  akan  menghitung  jumlah  kemunculan  setiap  nilai kepuasan  dalam  kolom  tersebut,  kemudian  menghitung  total  kepuasan berdasarkan  aturan  tertentu  (dalam  hal  ini,  jumlah  kemunculan  nilai  kepuasan dikalikan  dengan  nilai  kepuasan  itu  sendiri),  selanjutnya  menghitung  persentase kepuasan dengan membagi total kepuasan dengan jumlah total kemungkinan nilai kepuasan (jumlah pelanggan dikali dengan 5, karena skala kepuasan adalah dari 1 hingga  5).  Lalu  hasil  dari  menghitung  persentase  kepuasan  pelanggan  terhadap TokoPedia adalah 80.30%.
Berdasarkan  hasil  pelatihan  dan  perhitungan  pengolahan  data  model  KNN didapatkan  dua  e-commerce  terbaik  sesuai  dengan  penilaian  responden  yaitu Shopee  dan  TokoPedia,  dengan  persentase  Shopee  82.98%  dari  779  jumlah responden  dan  TokoPedia  80.30%  dari  133  jumlah  responden.  Dengan menggunakan data keseluruhan kuesioner sebanyak 1001 data.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 14. Menghitung persentase kepuasan tokopedia
Dengan memprediksi kepuasan pelanggan terhadap masing-masing platform yang  lebih  akurat,  dapat  disimpulkan  bahwa  Shopee  memiliki  nilai  kepuasan pelanggan dengan nilai 82.98% dengan jumlah 779 responden, TokoPedia 80.30% dengan  jumlah  133  responden,  Blibli  80.00%  dengan  jumlah  15  responden, BukaLapak 80.00% dengan jumlah 23 responden, Lazada 80.78% dengan jumlah 51 responden.
Tabel 1. Hasil Kepuasan Pelanggan Platafrom Kepuasan Pelanggan Terhadap E- Commerce (persentase) Jumlah Responden Shopee 82.98% 779 TokoPedia 80.30% 133 Blibli 80.00% 15 BukaLapak 80.00% 23 Lazada 80.78% 51

## 4.  SIMPULAN
Dalam  menentukan  hasil  nilai  akurasi  terhadap  kepuasan  pelanggan terhadap e-commerce dan pelatihan model KNN, dapat disimpulkan bahwa model KNN  baik  dalam  meprediksi  kepuasan  pelanggan  dengan  menggunakan  data kuesioner sebanyak 1002 dataset responden. Berdasarkan pelatihan  model KNN menunjukkan  bahwa  metode  ini  memiliki  nilai  keakuratan  yang  cukup  baik dengan akurasi KNN adalah 84.08%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nugroho  Andy  2022  “Pengertian  E-Commerce,  contoh,  Jenis  dan perkembangannya”:  https://qwords.com/blog/pengertian-e-commerce/  26  April 2022.
[2] Warta  Ekonomi  2019  "Pertumbuhan  E-Commerce  pesat  di  Indonesia"  : https://wartaekonomi.co.id/read216302/pertumbuhan-e-commercepesat? di- indonesia 9/19 Febuari 2019.
[3] Lindwina  Andrea  2021  "Penggunaan  E-Commerce  Indonesia  tertinggi  di Dunia”:/https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2021/06/04/penggunaan-
e?commerce-indonesia-tertinggi-di-dunia /4 Juni 2021.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 8, Nomor 2, Agustus 2023, pp 512-523 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[4] Setiawan  Rony  2021“Apa  itu  Data  Mining  dan  bagaimana  Metodenya  ?”/ https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data-mining/30 Oktober 2021’.
[5] Dika,  Onggito  et  al  2021.  ”  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor Untuk Menentukan Stok ObatObatan Pada Apotek: Studi Kasus Apotek Salaam” Yogyakarta : Universitas PGRI 2021.
[6] AdminL2PM  2023  “Algoritma  K-Nearest  Neighbors  (KNN)  –  Pengertian  Dan Penerapan”https://lp2m.uma.ac.id/2023/02/16/algoritma-k-nearest neighbors- knn-pengertian-dan-penerapan/ 16 Februari 2023.
[7] Wiyli  Yusanti  2012  “Algoritma  K-Nearest  Neighbour  untuk  Memprediksi  Harga Jual  Tanah”  Surabaya  :  Jurnal  Matematika,  Statistika  dan  Komputasi.,  Vol.9  No.1, 57-68, 2012.
[8] Dika,  Onggito  et  al  2021.  ”  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  K- Nearest Neighbor Untuk Menentukan Stok Obat-Obatan Pada Apotek: Studi Kasus Apotek Salaam” Yogyakarta : Universitas PGRI.
[9] Kawasati Risky 2021 “Teknik pengumpulan data Kualiatif” Sorong : Sekolah Tinggi Agama Islam Negeri (STAIN).
[10] Rijali  Ahmad  2018  “Analisis  data  Kualiatif”  Banjarmasin:  UIN  Antasari.,  Vol.7 No.33, 2018.
[11] Wiyli  Yusanti  2012  “Algoritma  K-Nearest  Neighbour  untuk  Memprediksi  Harga Jual  Tanah”  Surabaya  :  Jurnal  Matematika,  Statistika  dan  Komputasi.,  Vol.9  No.1, 57-68, 2012.
[12] Rombang Mathew Raphael Clinton, Rizal Sengkey 2019 “Purwarupa Sistem Daftar Pelanggaran  Lalulintas  Berbasis  Mini-Komputer  Raspberry  Pi”  Manado  :  Jurnal Teknik Elektro dan Komputer., Vol.8 No.3, 2019.