## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2022 Vol. 4 N o .   1 Hal:  7-12 e-ISSN: 2686-3154

## Klasifikasi Tingkat Kepuasan Pengguna dengan Menggunakan Metode K-Nearest Neighbour (KNN)
Surya Diansyah 1 
1 Independent Researcher

## suryadiansyah171@gmail.com

## Abstract
Pekanbaru is one of the largest cities in Riau Province which is known as a civil city. Pekanbaru is also a city with a fairly high density of vehicles and causes a higher level of congestion. A sustainable transportation system can be a solution to current transportation problems and public transportation itself plays a role in providing effective and efficient transportation facilities for  the  community.  The  purpose  of  classifying  the  level  of  satisfaction  of  Trans  Metro  Pekanbaru  bus  users  is  to  obtain knowledge and rules for the satisfaction level of Trans Metro Pekanbaru bus passenger services. The data processed in this study  were  170  datasets  sourced  from  questionnaires  given  to  Trans  Metro  Pekanbaru  bus  passengers.  Based  on  the  data collection,  what  is  done  first  is  to  find  the  optimal  k  value  using  the  k-Fold  Cross  Validation  method,  while  to  find  the classification  of  the  level  of  service  satisfaction  of  bus  users  using  the  K-Nearest  Neighbor  method.  The  results  of  the classification of the level of satisfaction of bus users using the k-nearest neighbor method are as many as 0 people who are very satisfied,  5  people  are  satisfied  and  0  people  are  not  satisfied  with  the  services  provided.  Meanwhile,  the  accuracy  level generated  based  on  the  test  results  has  an  accuracy  rate  of  94.12%  with  the  optimal  k  value  is  k  =  5.  The  results  of  this classification can be used as a reference for Trans Metro Pekanbaru buses for policies in Pekanbaru Trans Metro bus services.
Keywords: Data Mining, Classification, K Nearest Neighbor, Trans Metro Pekanbaru Bus, k-Fold Cross Validation.

## Abstrak
Pekanbaru  merupakan  salah  satu  kota terbesar  di Provinsi  Riau yang  dikenal dengan  sebutan kota  madani.  Pekanbaru  juga merupakan kota dengan tingkat kepadatan kendaraan yang cukup tinggi dan menyebabkan tingkat kemacetan juga semakin tinggi. Sistem transportasi yang berkelanjutan bisa menjadi solusi dalam permasalahan transportasi pada saat ini dan angkutan umum sendiri berperan menyediakan sarana mobilitas yang efektif serta efesien bagi masyarakat. Tujuan melakukan klasifikasi terhadap tingkat kepuasan pelayanan pengguna bus Trans Metro Pekanbaru untuk mendapatkan pengetahuan dan rule tingkat kepuasan pelayanan penumpang bus Trans Metro Pekanbaru. Data yang diolah dalam penelitian ini sebanyak 170 dataset yang bersumber dari kuesioner yang diberikan ke penumpang bus Trans Metro Pekanbaru. Berdasarkan data set tersebut maka yang dilakukan terlebih dihahulu  adalah mencari nilai k optimal menggunakan metode k-Fold Cross Validation sedangkan untuk mencari klasifikasi tingkat kepuasan pelayanan pengguna bus dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Hasil dari klasifikasi  tingkat  kepuasan  pengguna  bus  dengan  menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  adalah  sebanyak  0  orang menyatakan  sangat  puas,  5 orang  puas  dan 0  orang  tidak  puas  dengan pelayanan yang diberikan. Sedangkan  untuk  tingkat akurasi yang dihasilkan berdasarkan hasil pengujian memiliki tingkat akurasi sebesar 94.12% dengan nilai k optimal adalah k = 5. Hasil klasifikasi ini dapat menjadi acuan bagi bus Trans Metro Pekanbaru untuk kebijakan dalam pelayanan penumpang bus Trans Metro Pekanbaru.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, K Nearest Neighbor, Bus Trans Metro Pekanbaru,  k-Fold Cross Validation.
© 2022 JSisfotek
1. Pendahuluan
Transportasi merupakan unsur yang sangat berpengaruh  dalam  roda  perekonomian,  artinya  jika sektor transportasi ini tidak digarap dengan baik maka dapat  dipastikan  pengembangan  serta  pemerataan pembangunan  dan  hasil  –  hasilnya  tidak  dapat dinikmati  secara  optimal  untuk  seluruh  rakyat. Kemajuan  transportasi  umum  diperlukan  untuk direncanakan  dan  direalisasikan  untuk  menghadapi perkembangan  kota  bersama  dengan  pertumbuhan penduduk dan ekonomi [ 1 ].
Pada era globalisasi yang penuh tantangan dan peluang pemerintah  hendaknya  memberikan  dan  menciptakan pelayanan  yang  optimal  dan  berorientasi  pada kebutuhan dan kepuasan masyarakat, guna
meningkatkan daya saing dalam pemberian pelayanan dibidang jasa. Peran pelayanan yang semakin menonjol dan berpengaruh maka tidaklah heran apabila masalah pelayanan  mendapat  perhatian  besar,  baik  oleh masyarakat  umum  maupun  dalam  kaitan  dengan kegiatan perusahaan [ 2 ]. Oleh karena itu, di Indonesia pelayanan  umum  masih  perlu  pembenahan  yang sungguh  –  sungguh  dalam  berbagai  sektor  yang menjadi pendukung terhadap pelayanan umum seperti halnya  transportasi  umum.  Hampir  semua  kota  besar yang  ada  di  Indonesia  memiliki  transportasi  umum termasuk  kota  Pekanbaru  yang  telah  beroperasi  dari tahun  2009  yang  ditetapkan  berdasarkan  surat keputusan menteri perhubungan NO KP. 111 yaitu bus Trans  Metro  Pekanbaru  yang  mulai  beroperasi  pada pertengahan  tahun  2009  sebagai  transportasi  umum
Pekanbaru. Sistem pembayaran tiket bus Trans Metro Pekanbaru  sudah  menerapkan  E-Money  pembayaran non  tunai  berupa  kartu  Brizzi  yang  didapat  dari kerjasma  antara  Pemerintah  Kota  Pekanbaru  dengan BRI.  E-money  sendiri  ialah  bentuk  uang  tanpa  fisik (cashless  money)  yang  menyimpan  nilai  uang  dalam bentuk data digital [ 3 ].
Pemilihan  Trans  Metro  Pekanbaru  adalah  untuk memecahkan  masalah  kemacetan  di  kota  Pekanbaru. Trans Metro Pekanbaru sendiri idenya adalah memberi alternatif  transportasi  masal  bagi  warga  Pekanbaru. Trans Metro Pekanbaru sebagai angkutan umum yang mampu  memberikan  pelayanan  publik  yang  cepat, aman, nyaman, efisien dan bertaraf internasional.
Kualitas  pelayanan  merupakan  faktor  yang  sangat penting dalam mencapai kepuasan penumpang, kualitas pelayanan  baik  seharusnya  memperhatikan  standar pelayanan [ 4 ]. Usaha pelayanan jasa, paling tidak ada 4 faktor  yang  harus  diperhatikan  untuk  memberikan kepuasan  kepada  pengguna  yaitu  aspek  kecepatan, keramahan, ketepatan, dan kenyamanan [ 5 ]. Sedangkan paling  tidak  ada  lima  kriteria  penentu  kualitas  jasa pelayanan  agar  pengguna  dapat  terpuaskan  yaitu keandalan, responsif, keyakinan, empati dan berwujud [ 6 ].  Dengan  diterapkan  beberapa  kriteria  tersebut membuat  pengguna  bus  merasa  nyaman  dan  puas dalam  menggunakan  bus  Trans  Metro  Pekanbaru, pengguna akan beralih dari menggunakan transportasi pribadi  ke  bus  Trans  Metro  Pekanbaru.  Namun,  pada tahun 2017 transportasi online mulai beroperasi di kota Pekanbaru.  Karena  Transportasi  online  menawarkan kemudahan, biaya yang lebih murah, kenyamanan dan keamanan yang lebih terjamin, maka tidak mengherankan  jika  banyak  orang  yang  beralih  dari moda  transportasi  konvensional  ke  moda  transportasi online [ 7 ]. Fenomena transportasi online saat ini sedang ramai  diperbincangkan,  karena  pemesanan  berbasis aplikasi  yang  mudah  di  unduh  oleh  pengguna smartphone  baik  sistem  android  ataupun  IOS  [ 8 ]. Pemesanan  melalui  aplikasi  yang  sederhana  membuat Ojek  online  diterima  dengan  cepat  di  kalangan masyarakat, serta berbagai macam pilihan layanan yang diberikan  sehingga  mampu  memenuhi  kebutuhan masyarakat dalam bidang jasa [ 9 ].
Klasifikasi adalah proses pembelajaran secara terbimbing (supervised learning). Klasifikasi digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang kelasnya  belum  diketahui.  Metode  klasifikasi  yang umum digunakan antara lain: Decision tree, K- Nearest Neighbor,  Naïve  Bayes,  Neural  Network,  C4.5  dan Support Vector Machine [ 10 ].
Dalam  membuat  pola  klasifikasi  tingkat  kepuasan pengguna  penelitian  menerapkan  data  mining.  Data Mining  didefinisikan  sebagai  sebuah  proses  untuk menemukan  hubungan,  pola  dan  tren  baru  yang bermakna  dengan  menyaring  data  yang  sangat  besar [ 11 ].  Dengan  ini  melihat  sifat  dasar  data  yang
dimodelkan  sebagai  matriks  data,  yang  menekankan pandangan  geometris  dan  aljabar,  serta  interpretasi probabilistik dari data [ 12 ]. Adapun metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah k-Nearest Neighbor,  yaitu  algoritma  pengklasifikasi  data sederhana  dimana  perhitungan  jarak  terpendek dijadikan  ukuran  untuk  mengklasifikasi  suatu  kasus baru berdasarkan ukuran kemiripan [ 13 ].
Dalam hal waktu mengeksekusi, seiring bertambahnya  jumlah  data-data,  kecepatan  eksekusi metode yang ada meningkat, sedangkan tidak adanya perubahan signifikan yang diamati pada metode yang diusulkan  karena  penyaringan.  Dalam  hal  ini,  data- data  yang  ditingkatkan  bukanlah  data  untuk pembelajaran  tetapi  data  untuk  lokasi.  Dapat dipastikan bahwa metode yang diusulkan menunjukkan akurasi pengenalan lokasi yang sangat baik  dengan  sekitar  97,5%  sedangkan  metode  yang ada menunjukkan sekitar 90,6% [ 14 ]
Metode K-NN dapat
digunakan untuk mengklasifikasikan ke dalam standar indeks antropometri . Nilai K yang digunakan adalah k = 3 sampai  K  =  21,  hasil  akurasi  tertinggi  dari  data pengujian  indeks  WFA  adalah  85.24%  dengan menggunakan  nilai  k  =  3,  k  =  5,  k  =  7,  k  =  9  dan akurasi  terendah  84.76%  dengan  menggunakan  k  = 15. Akurasi tertinggi dalam indeks HFA pada Tabel. 10  selalu  73,81%.  Akurasi  tertinggi  dalam  indeks WFA pada Tabel. 11 adalah 73,33% dengan nilai k = 3, dan akurasi terendah 72,38% dengan nilai k = 5, k =  7,  k  =  9  dan  k  =  15.  Sedangkan  akurasi  terendah pada indeks WFH adalah 72,38% dengan menggunakan nilai k = 5, k = 7, k = 9 dan k = 15 [ 15 ].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasian tingkat kepuasan pelanggan dengan mengukur jarak Euclidean Distance antara data training dengan data testing menggunakan  metode  K-NN.  mengukur tingkat  akurasi  pengklasifikasian  tingkat  kepuasan pelanggan menggunakan metode K-NN.

## 2. Metodologi Penelitian
Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer.  Dimana  data  tersebut  diperoleh  dari  hasil kuisioner yang disebarkan kepada pengguna Bus Trans Metro Pekanbaru. Obyek dari penelitian ini adalah hal- hal  yang  berkaitan  dengan  pelayanan  kepada pelanggan.
Setelah  data  yang  diperlukan  diperoleh,  kemudian ditentukan  variabel-variabel  yang  akan  digunakan dalam  penelitian.  Variabel  respon  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah kepuasan, yaitu pelanggan yang  sangat  puas,    puas  dan  tidak  puas  terhadap pelayanan Bus Trans Metro Pekanbaru.
Kerangka kerja pada penelitian ini merupakan tahapan- tahapan  penyelesaian  masalah  yang  akan  dibahas. Untuk  melihat  kerangka  kerja  penelitian,  bisa diperhatikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Melakukan Identifikasi Masalah
Tahap  ini  menentukan  rumusan  masalah  yang  terjadi sehingga dilakukan peninjauan yang akan diteliti untuk mengamati serta melakukan eksplorasi dalam menggali permasalahan yang ada. Adapun masalah yang dapat di identifikasi adalah:
a. Belum  dilakukannya  klasifikasi  tingkat  kepuasan pengguna Bus Trans Metro Pekanbaru khususnya di area  Panam  Pekanbaru  oleh  PT  Transportasi Pekanbaru Madani.
b. Belum maksimalnya fasilitas sarana dan prasarana pendukung pada Trans Metro Pekanbaru.
c. Kurangnya  informasi  mengenai  tingkat  kepuasan pengguna bus Trans Metro Pekanbaru.
2.2.Memahami Permasalahan yang telah ditentukan
Tahap  ini  memahami  permasalahan  yang  telah ditentukan,  seperti  ruang  lingkup  atau  batasannya. Dengan  menganalisa  permasalahan,  maka  masalah tersebut  dapat  dipahami  dengan  baik.  Tahap  analisa masalah ini menggambarkan proses untuk menentukan tingkat  akurasi  klasifikasi  kepuasan  pengguna  bus Trans Metro Pekanbaru.
Teknik  analisa  masalah  yang  dilakukan  ada  beberapa cara yaitu:
a. Tahap identifikasi yaitu mengidentifikasi permasalahan  mengenai  klasifikasi  kepuasan pengguna bus Trans Metro Pekanbaru.
b. Tahap  pemahaman  yaitu  memahami  secara  dalam tentang permasalahan mengenai klasifikasi kepuasan  pengguna  bus  Trans  Metro  Pekanbaru dengan cara pengumpulan data yang dibutuhkan,
c. Tahap analisa yaitu mencari nilai akurasi tertinggi pada klasifikasi dan mengumpulkan informasi yang dibutuhkan.
2.3. Mempelajari Beberapa Literatur
Untuk  mencapai  suatu  tujuan  maka  perlu  dipelajari berbagai  macam  literatur.  Literatur  tersebut  di  seleksi sesuai  kebutuhan  untuk  penelitian.  Literatur  yang dipelajari tersebut diambil dari berbagai macam sumber seperti  artikel,  jurnal  ilmiah  tentang  K-NN,  Data mining, klasifikasi,  kepuasan pelanggan, serta sumber lain yang mendukung.
2.4. Melakukan Pengunpulan Data pengumpulan data yang diperlukan untuk mengklasifikasi  tingkat  kepuasan  pelanggan  bus transportasi menggunakan data yang akurat agar kasus pada  laporan  tesis  ini  berkaitan  dan  sesuai  yang dikerjakan penulis. Berikut metode pengumpulan data yang digunakan dalam pembuatan laporan tesis:
a.   Kuisioner
Pada  tahap  ini  dilaksanakan  penelitian  melakukan kuisioner  dengan  menyebarkan  lembaran  ke pengguna  Trans  Metri  Pekanbaru  khusunya kecamatan tampan.
b.   Wawancara
Wawancara  merupakan  pengumpulan  informasi untuk  mendapatkan  data  secara  langsung  dari sumbernya.  Pada  proses  wawancara  dilakukan dengan pengguna Trans Metro Pekanbaru khususnya  kecamatan  tampan,  petugas  bagian operasional  PT.Transportasi  Pekanbaru  dan  HRD PT.  Transportasi  Pekanbaru.  Proses  wawancara dilakukan dengan mengajukan pertanyaan, kemudian mencatat jawawan-jawaban dan meminta penjelasan  mengenai  hal-hal  yang  terkait  dengan penelitian.
2 .5. Mengolah Data
Pada tahap pengolahan data ini yang dilakukan pertama kali  yaitu  mengumpulkan  dataset  yang  berasal  dari studi  literatur  dan  lapangan,  dataset  ini  terdiri  dari atribut  dan  parameter  yang  diperlukan  untuk melakukan  klasifikasi.  Kemudian  dilakukan  data mining  dimana  dataset  yang  telah  di  kumpulkan dijadikan data training dan data testing yang kemudian diolah dengan menggunakan metode klasifikasi K-NN, serta  pengujian  menggunakan  aplikasi  Rapidminer [ 16 ]. Proses klasifikasi yang diterapkan adalah dengan mengetahui jarak terdekat / terkecil terhadap data baru dengan menggunakan perhitungan Euclidean Distance. Data testing digunakan untuk memperkirakan keakuratan klasifikasi [ 17 ].
2.6. Melakukan Pengujian Data
Pada tahap ini dilakukan pengujian data untuk menilai keakuratan  jarak  pengguna  berdasarkan  data  traning.
Nilai K digunakan untuk mendapatkan  k yang optimal sehingga  didapatkan  akurasi  tertinggi,  K  yang digunakan  pada  pengujian  adalah  K=3  sampai  K=21. Hasil  pengolahan  K  dengan  persentase  tertinggi digunakan sebagai hasil yang akurat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam memudahkan dalam menganalisa dan perancangan sistem. Perlu dibuat bagan alir analisa dan perancangan seperti Gambar 2.
Gambar 2. Bagan Alur Analisa dan Perancangan
3.1. Data
Proses pengumpulan data diawali dengan mengumpulkan  informasi  yang  berhubungan  dengan masalah penelitian. Informasi-informasi tersebut dapat diperoleh  melalui  peninjau  literatur  yang  relevan  dan konsultasi  dengan  para  ahli.  Melalui  usaha-usaha  ini peneliti berusaha memahami benar-benar isu penelitian,  konsep,  dan  variable-variabel  yang dipergunakan oleh peneliti lain dalam mempelajari hal yang serupa di masa lalu, dan hipotesis-hipotesis yang pernah  diteliti  pada  waktu  lalu.  Perlu  juga  dipahami ciri-ciri  orang  yang  menjadi  responden  kita  dalam penelitian.
Kernudian  masalah  dalam  kasuș  penelitian  di identifikasi untuk mendapatkan tujuan dari penelitian. Dalam melakukan pengumpulan data terbagi dua, yaitu pengumpulan data primer dan sekunder. Pengumpulan data  primer  dilakukan  secara  menyebarkan  kuisioner kepada  pengguna  bus  dan  wawancara  untuk mendapatkan data tingkat kepuasan pengguna terhadap pelayanan  bus  Trans  Metro  Pekanbaru.  Pengumpulan data  sekunder  didapatkan  dari  penelitian  sebelumnya. Pada  tahap  pengumpulan  data  ini  juga  akan  dianalisa data yang didapatkan.
Hasil  dari  pengumpulan  data  akan  dijadikan  sebagai data  training  dalam  penelitian.  Untuk  rekap  data training bisa dilihat pada Tabel l.
Tabel 1. Rekap Data Training No Klasifikasi Jumlah Data 1 Sangat Puas 22 2 Puas 123 3 Mengecewakan 25
Pada  data  training  terdapat  15  atribut  dimana,  P1 merupakan atribut dari kriteria akses menuju halte, P2 merupakan  atribut  dari  kriteria  kondisi  halte,  P3 merupakan  atribut  dari  kriteria  pembelian  tiket,  P4 merupakan  atribut  dari  kriteria  keamanan  halte,  P5 merupakan  atribut  dari  kriteria  informasi,  P6 merupakan  atribut  dari  kriteria  harga,  P7  merupakan atribut  dari  kriteria  ketepatan  waktu,  P8  merupakan atribut dari kriteria waktu tunggu, P9 merupakan atribut dari  kriteria  waktu  perjalanan,  P10  merupakan  atribut dari kriteria sikap petugas, P11 merupakan atribut dari kriteria sikap supir, P12 merupakan atribut dari kriteria tempat  duduk,  P13  merupakan  atribut  dari  kriteria kebersihan  bus,  P14  merupakan  atribut  dari  kriteria keamanan  bus,  P15  merupakan  atribut  dari  kriteria kenyamanan bus.
Data  training  sudah  ditransformasikan  ke  dalam  nilai bobot  pada  masing  –  masing  kriteria.  Parameter  dan nilai bobot bisa dilihat di Tabel 2.
Tabel 2. Data Bobot Nama Parameter Value Bobot Akses Menuju Halte Sangat Mudah, Mudah, Sulit 3,2,1 Kondisi Halte Bersih, Kotor, sangat Kotor 3,2,1 Pembelian Tiket Sangat Mudah, Mudah, Sulit 3,2,1 Keamanan Halte Aman, Tidak Aman, Sangat Tidak Aman 3,2,1 Informasi Sangat Mudah, Mudah, Sulit 3,2,1 Harga Sangat Wajar, Wajar, Tidak Wajar 3,2,1 Ketepatan Waktu Sesuai, Kadang-kadang, Tidak Pernah 3,2,1 Waktu Tunggu Sangat Wajar, Wajar, Tidak Wajar 3,2,1 Waktu Perjalanan Sangat Wajar, Wajar, Tidak Wajar 3,2,1 Sikap Pegawai Sangat Ramah, Ramah, Tidak Ramah 3,2,1 Sikap Supir Aman dan Nyaman, Ugal- ugalan 2,1 Mendapatkan Tempat Duduk Selalu, Sering, Kadang-kadang, 3,2,1 Kebersihan Bus Sangat Bersih, Bersih, Kotor 3,2,1 Keamanan Bus Sangat Aman, Aman, Tidak Aman 3,2,1 Kenyaman Bus Nyaman, Tidak Nyaman 2,1

## 3.2. Metode K – Nearest Neighbour
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan bagian dari algoritma  supervised  learning,  yakni  hasil  dari  query instance  yang  baru,  diklasifikasikan  berdasarkan  data terbanyak  dari  kategori  yang  ada.  Kelas  yang  paling banyak  muncul  yang  akan  menjadi  kelas  hasil klasifikasi.  Data  yang  diambil  adalah  data  yang  telah dihitung rata-rata dari data awal.
Selanjutnya  adalah  menghitung  kuadrat  jarak  Euclid (Euclidean  Distance)  dari  masing-masing  record terhadap data testing yang diberikan. Untuk menghitung  kuadrat  jarak  Euclid  menggunakan Persamaan1.
𝑗(𝑡, 𝑢) = ∑ √(𝑡 − 𝑢) 2 𝑛 𝑘=1 (1)
Menerangkan  bahwa  t  merupakan  nilai  pada  data training, u merupakan nilai pada data testing, n adalah banyak data dan j(t,u) adalah jarak antara data training dan data testing.
Langkah-langkah  untuk  menghitung  algoritma  K-NN adalah Menentukan nilai K, menghitung kuadrat jarak euclidean  masing-masing  data  testing  terhadap  data training  yang  diberikan,  mengurutkan  data  hasil perhitungan  jarak  euclidean  terkecil,  mengumpulkan label  terbanyak  (klasifikasi  Nearest  Neighborhood), label  mayoritas  merupakan  kelompok  klasifikasi  dari data training.
3.2.1. Menentukan Jumlah K
Nilai  K  pada  metode  K-NN  bertujuan  untuk menentukan jumlah tetangga terdekat dari data training. Jumlah K ini dipilih berdasarkan pada keakuratan hasil yang  didapat.  Untuk  mendapatkan  nilai  K  tersebut diperlukan  perbandingan  dari  beberapa  nilai  K  yaitu K=3  sampai  K=21.  Untuk  nilai  K  pada  penelitian  ini yaitu  k  =  5  dikarenakan  k=5  memiliki  akurasi  yang paling tinggi.
3.2.2. Menghitung Jumlah Kuadran Jarak Euclidean
Pada  tahap  selanjutnya  menghitung  jarak  setiap  data testing ke  masing-masing  data training menggunakan rumus Euclidean  Distance .  Pada  data testing pertama yang akan dihitung nilai jarak Euclidean Distance.
Pada perhitungan data training pertama memiliki jarak ke data data testing adalah:
𝑥 1,1
= √ (2 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (3 − 2) 2 + (3 − 2) 2 +(2 − 3) 2 + (2 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 3) 2 +(2 − 2) 2 + (2 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2 +(2 − 3) 2 + (2 − 2) 2 + (2 − 2) 2

## = 3
Pada perhitungan data training ke 170 memiliki jarak ke data data testing adalah:
𝑥 1,170
= √ (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (3 − 2) 2 + (3 − 2) 2 +(3 − 3) 2 + (3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (3 − 3) 2 +(3 − 2) 2 + (3 − 1) 2 + (2 − 2) 2 + (3 − 2) 2 +(3 − 3) 2 + (3 − 2) 2 + (2 − 2) 2 = 4,79
3.2.3.  Mengurutkan  Data  Nilai  Jarak  Euclidean  dari Kecil ke Besar
Setelah  dilakukan  perhitungan  dengan Euclidean Distance dan  mendapatkan  nilai  jarak  setiap  data testing  terhadap  data  training,  maka  dilakukan pengurutan atau perangkingan data dari yang terkecil. Hasil  perangkingan  jarak  tersebut  bisa  di  lihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Perangkingan
No ED Akar Rank K5 33 5 2.236068 1 Puas 74 5 2.236068 2 Puas 124 5 2.236068 3 Sangat Puas 140 5 2.236068 4 Sangat Puas 9 5 2.44949 5 Puas
3.2.4. Confusion Matrix
Dengan metode K-Nearest Neighbor, berdasarkan data training,  pada  Tabel  1  diketahui  dari  170  data,  22 diklasifikasikan  Sangat  Puas,  lalu  130  data  diprediksi puas  dan  18  data  mengecewakan.  Bisa  dilihat  pada Gambar 3.

## Gambar 3. Gambar Akurasi

## 3.2.4. Penentuan Klasifikasi
Setelah  data  diurut  seperti  pada  tabel  4,  data  filter sebanyak k optimal yaitu = k5. Maka dari keseluruhan hasil  perhitungan  jarak  dengan  data  training  yang berjumlah  170  data,  hasil  perhitungan  diurutkan  dari terkecil  hingga  terbesar.  Setelah  diurutkan,  dilihat mayoritas  klasifikasi  yang  muncul  dari  perhitungan jarak yang terkecil. Dapat dilihat pada tabel pengurutan data, mayoritas klasifkasi yang muncul adalah “Puas”. Sehingga  data  testing  yang  diklasifikasikan  termasuk klasifikasi “Puas”.

## 4. Kesimpulan
Dari hasil pengujian yang dilakukan didapatkan akurasi perhitungan jarak klasifikasi tingkat kepuasan pengguna bus dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbour, dimana k = 5 memiliki akurasi yang tinggi yaitu  sebesar  94.12%  dengan  error  sebesar  5.88%. Sehingga  penelitian  ini  dapat  menjadi  rujukan  dalam mengklasifikasikan pengguna jasa.

## Daftar Rujukan
[1]. Febtriko,  A.,  &  Yulianti,  W.  (2019).  Application  Of  The Concept  And  Monitoring  Of  Robot  Line  Follwer  As  a Prototype  Of  Pekanbaru  Trans  Metro  Bus  Towards  The Revolution  Industry  4.0  (Penerapan  Konsep  &  Monitoring Robot  Line  Follwer  Sebagai  Prototipe  Bus  Trans  Metro Pekanbaru Menuju Era Revo. Jurnal KomtekInfo, 6(2), 117– 126. http://dx.doi.org/10.35134/komtekinfo.v6i2.50.
[2]. Siahaan,  S.  (2018).  Faktor  yang  Berpengaruh  terhadap Pemanfaatan  Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan  Swasta.  Jurnal Penelitian  &  Pengembangan  Pelayanan  Kesehatan,  87–94. https://doi.org/10.22435/jpppk.v2i2.183
[3]. Ilyas,  R.  (2017).  Time  Value  of  Money  dalam  Perspektif Hukum Islam.
AL-’ADALAH, 14(1), 157. http://dx.doi.org/10.24042/adalah.v14i1.1991.
[4]. Putri,  M.  N.  (2017).  Analisis  Kualitas  Pelayanan  & Pengendalian Kualitas Jasa Berdasarkan Persepsi Pengunjung
(Studi Kasus: Kualitas Pelayanan Di Kantor Pos Pa&g). Jurnal Matematika UNAND, 6(2), 70.
http://dx.doi.org/10.25077/jmu.6.2.70-77.2017.
[5]. Piri,  H.  G.  (2013).  Kualitas  pelayanan  jasa  pengaruhnya terhadap  loyalitas  pelanggan  pada  Steiner  Salon  Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi,
1(4).
http://dx.doi.org/10.35794/emba.1.4.2013.2724
[6]. Ichsan,  R.  N.,  &  Karim,  A.  (2021).  Kualitas  Pelayanan Terhadap Kepuasan  Nasabah  Pt.  Jasa  Raharja Medan.  Jurnal Penelitian  Pendidikan  Sosial  Humaniora,  6(1),  54-57. https://doi.org/10.32696/jp2sh.v6i1.729
[7]. Aziah, A., & Rabia, P. (2018). Analisis Perkembangan Industri Transportasi Online di Era Inovasi Disruptif (Studi Kasus PT Gojek Indonesia). Cakrawala, 18 (2), 149–156. https://doi.org/10.31294/jc.v18i2.4117
[8]. Fakhriyah,  P.  (2020).  Pengaruh  layanan  transportasi  online (Gojek) terhadap perluasan lapangan kerja bagi masyarakat di Kota  Cimahi.  Comm-Edu  (Community  Education  Journal). http://dx.doi.org/10.22460/comm-edu.v3i1.3719
[9]. Purbohastuti,  A.  W.  (2018).  Faktor  Penyebab  Beralihnya Konsumen  Ojek  Pangkalan  Menjadi  Ojek  Online.  Tirtayasa Ekonomika, 13(2),
238
https://dx.doi.org/10.35448/jte.v13i2.4306.
[10]. Fansyuri, M. (2020). Analisa Algoritma Klasifikasi K-Nearest Neighbor  Dalam  Menentukan  Nilai  Akurasi  Terhadap Kepuasan Pelanggan (Study Kasus Pt. Trigatra Komunikatama).  Jurnal  Ilmiah  Humanika,  3(1),  29-33.: https://dx.doi.org/10.36085/jsai.v3i453.5433.
[11]. Febriyanto, D. B., Handoko, L., Wahyuli, W., Aisyah, H., & Rumini,  R.  (2018).  Implementasi  Algoritma  C4.  5  Untuk Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Pembeli  Online  Shop.
JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  5(6),  569-575. http://dx.doi.org/ 10.30865/jurikom.v5i6.1000 [12]. Walhidayat,  W.,  Devega,  M.,  &  Handayani,  S.  (2021).  Data Mining  (Klasterisasi)  Perbandingan  Mahasiswa  Yang
Mendaftar  Terhadap  Mahasiswa  Yang  Diterima.  Zonasi: Jurnal Sistem Informasi, 3(1), 59-70. http://dx.doi.org/ 10.31849/zn.v3i1.7638
[13]. Julita,  R.  (2020).  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  Dalam Mengklasifikasi  Penilaian  Peserta  Didik.  JSAI  (Journal Scientific  and  Applied  Informatics),  3(3),  149–155. https://dx.doi.org/10.36085/jsai.v3i3.1163.
[14]. Lee, S., Kim, J., & Moon, N. (2019). Random forest and WiFi fingerprint-based  indoor  location  recognition  system  using smart  watch.  Human-centric  computing  and  information sciences, 9(1),
1-14.
https://dx.doi.org/10.1186/s13673-019-0168-7.
[15]. Sendari,  S.,  Widyaningtyas,  T.,  &  Maulidia,  N.  A.  (2019). Classification of Toddler Nutrition Status with Anthropometry using  the  K-Nearest  Neighbor  Method.  2019  International Conference  on  Electrical,  Electronics  and  Information Engineering (ICEEIE). https://dx.doi.org/10.1109/iceeie47180.2019.8981408.
[16]. Elfaladonna,  F.,  &  Rahmadani,  A.  (2019).  Analisa  Metode Classification-Decission  Tree  dan  Algoritma  C.  45  untuk Memprediksi  Penyakit  Diabetes  dengan  Menggunakan Aplikasi  Rapid  Miner.  SINTECH  (Science  And  Information
Technology) Journal, 2(1), 10-17.
https://dx.doi.org/ 10.31598/sintechjournal.v2i1.293 .
[17]. Dinata, R. K., Akbar, H., & Hasdyna, N. (2020). Algoritma K- Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance  untuk  Klasifikasi  Transportasi  Bus.  ILKOM  Jurnal
Ilmiah, 12(2), 104-111.
https://dx.doi.org/ 10.33096/ilkom.v12i2.539.104-111 .