Analisis tingkat kepuasan pengguna terhadap layanan shopee food menggunakan metode algoritma k-means clustering

• Harry Darmawan
• 2023

---

Seiring kemajuan teknologi penelitian dan teknologi (sains dan teknologi), data mining menjadi teknik yang lebih penting untuk mengubah data menjadi informasi, data mining adalah proses pengekstrasian pengetahuan dari data yang berukuran besar untuk menemukan pola-pola baru sehingga mendapatkan sebuah pengetahuan dan informasi baru. Hal inipun di manfaatkan oleh salah satu perusahaan seperti PT. Shopee Internasional Indonesia (Shopee food) yang memiliki data kepuasan pengguna (rating) terhadap layanan yang ditawarkannya, namun sampai saat ini shopee food masih tertinggal dari segi pelayanan dari beberapa platform seperti gojek dan grab, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil pengelompokan tingkat kepuasan layanan shopee food, berdasarkan hasil observasi dan wawancara kepada 100 responden dengan memberikan 9 pertanyaan kuesioner menggunakan google form, dan data tersebut diolah menggunakan metode algoritma k-means clustering dengan menggunakan microsoft excel dan software rapidminer, dengan menggunakan 2 cluster , Berdasarkan hasil perbandingan dengan cara manual dan software terdapat sedikit perbedaan yang hasil manual Cluster 1(Puas) berjumlah 61 dan Cluster 2(Tidak Puas) berjumlah 39. Sedangkan hasil dari softwarenya Cluster 0(Puas) berjumlah 66, Cluster 1(Tidak Puas) berjumlah 34.

• Analisis
• Tingkat Kepuasan Pengguna
• Data Mining
• Algoritma K-Means Clustering

Anggraini, F., & Budiarti, A. (2020). Pengaruh Harga, Promosi, dan Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Dimediasi Kepuasan Pelanggan Pada Konsumen Gojek. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE), 8(3), 86–94. https://doi.org/10.26740/jupe.v8n3.p86-94
Aryanti, N. N. S. (2021). Efektifitas Google Form Sebagai Media Evaluasi Di Masa Pandemi. Cetta: Jurnal Ilmu Pendidikan, 4(3), 329–342. http://jayapanguspress.penerbit.org/index.php/cetta
Asyuti, S., & Setyawan, A. A. (2023). Data Mining Dalam Penggunaan Presensi Karyawan Denga Cluster Means. Jurnal Ilmiah Sains Teknologi Dan Informasi, 1(1), 01–10. https://jurnal.alimspublishing.co.id/index.php/JITI/article/download/6/6
Hasibuan, R. M., Dr. Fitriani Harahap, S.Pd., M., & Armansyah Lubis, S.E., M. . (2021). Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Pelanggan Di Cafe Vanilla Panyabungan. Jurnal Misi Institut Pendidikan Tapanuli Selatan (IPTS), 4(3), 175–182.
Lingke, D. Y. R. (2022). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Segmentasi Pelanggan B-Clean Laundry Banyuwangi. Seminar Nasional CORIS 2022. https://corisindo.stikom-bali.ac.id/penelitian/index.php/semnas/article/view/90%0Ahttps://corisindo.stikom-bali.ac.id/penelitian/index.php/semnas/article/download/90/68
Nabila, Z., Rahman Isnain, A., & Abidin, Z. (2021). Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi (JTSI), 2(2), 100. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
Octaviani, F. L., & Cahyadi, E. R. (2022). Competitive of Digital Platform for Food Delivery Services in Dki Jakarta Province. Jurnal Aplikasi Bisnis Dan Manajemen, 8(3), 973–984.
Setyoningrum, N. R. (2020). Analisis Tingkat Kepuasan Pengguna Sistem Informasi Kerja Praktek dan Skripsi (SKKP) Menggunakan Metode End User Computing Satisfaction (EUCS). Journal of Applied Informatics and Computing, 4(1), 17–21. https://doi.org/10.30871/jaic.v4i1.1645