Komparasi Algoritma Naive Bayes dan K Nearest Neighbor dalam Kepuasan Pengguna Fitur Tiktok Shop
The Comparison Of Naive Bayes and K Nearest Neighbor Algorithms in User Satisfaction Of Tiktok Shop Features
Hadirnya teknologi yang semakin canggih membuat aktivitas masyarakat yang kini dilakukan dengan online, salah satunya transaksi jual beli. Minat penggunaan masyarakat di Indonesia dalam melakukan transaksi jual beli online meningkat dari tahun ke tahun. Berbagai platform e-commerce memenuhi pasar Indonesia, salah satunya fitur pada aplikasi Tiktok. Pada tahun 2021, Shopify dan Tiktok mengenalkan fitur Tiktok Shop sebagai social commerce. Namun, masih banyak pengguna yang memberikan review ataupun rating yang kurang pada Google Play Store serta App Store mengenai fitur Tiktok Shop.
Fenomena ini menarik perhatian peneliti untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi kepuasan pelanggan terhadap fitur Tiktok Shop. Penilaian kepuasan pengguna diperlukan untuk mengetahui apakah sudah memenuhi ekpestasi dari para pengguna atau belum. Indikator penilaian kepuasan pengguna berdasarkan konstruk model DeLone and McLean IS Success. Penelitian ini akan menggunakan algoritma Naive Bayes dan K Nearest Neighbor karena hasil tingkat akurasi yang pernah dilakukan dalam melakukan klasifikasi data memberikan hasil yang baik dan akan dibandingkan. Penelitian ini juga akan mencari tahu faktor-faktor apa saja yang memiliki pengaruh paling tinggi terhadap kepuasan pengguna fitur Tiktok Shop pada pada aplikasi Tiktok. Dalam mencari tahu faktor-faktor yang memiliki pengaruh yakni menggunakan Gain Ratio dan mengurutkannya berdasarkan yang paling tinggi hingga terendah. Hasil yang didapatkan yakni service quality menjadi pengaruh paling tinggi pada kepuasan pengguna fitur Tiktok Shop, selanjutnya variabel system quality, dan variabel pada urutan terakhir adalah information quality. Hasil dari perbandingan algoritma, Naive Bayes memiliki bobot akurasi terbaik sebesar 98.36% dengan 70% pelatihan data dan 30% pengujian data.
Kata Kunci — Tiktok Shop, Naive Bayes, K Nearest Neighbor, Kepuasan Pengguna, Algoritma
The presence of increasingly advanced technology has led to various activities of the community being conducted online, including buying and selling transactions. The interest of users in Indonesia in engaging in online buying and selling transactions has been increasing from year to year. Various e-commerce platforms have entered the Indonesian market, including a feature on the TikTok application. In 2021, Shopify and TikTok introduced the TikTok Shop feature as a social commerce platform. However, there are still many users who have provided less favorable reviews or ratings on the Google Play Store and the App Store regarding the TikTok Shop feature.
This phenomenon has attracted researchers' attention to determine the factors that influence customer satisfaction with the TikTok Shop feature. Evaluating user satisfaction is necessary to determine whether it meets users' expectations or not. The indicators for assessing user satisfaction are based on the DeLone and McLean IS Success model. This study will use the Naive Bayes and K Nearest Neighbor algorithms because previous classification results have shown good accuracy, and they will be compared. The study aims to identify the factors that have the highest influence on user satisfaction with the TikTok Shop feature in the TikTok application. To identify these factors, the Gain Ratio will be used, and they will be ranked from highest to lowest. The results indicate that service quality has the highest influence on user satisfaction with the TikTok Shop feature, followed by system quality, and information quality is ranked last. In terms of algorithm comparison, Naive Bayes achieved the best accuracy rate of 98.36% with 70% of the data used for training and 30% for testing.
Keywords — Tiktok Shop, Naive Bayes, K Nearest Neighbor, User Satisfaction, Algorithms