Analisis Potensi Marketplace Terhadap Penjualan Menggunakan K-Nearest Neighbors
Article Sidebar
Published:
Nov 30, 2025
Keywords:
KKN, Marketplace, Produk
Main Article Content
Abstract
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah pola konsumsi Masyarakat, terutama dalam berbelanja daring melalui platform e-commerce di Indonesia seperti Shopee, Tokopedia, dan Bukalapak. Namun, pelaku usaha masih kesulitan menentukan platform yang paling potensial untuk memasarkan produknya akibat kurangnya informasi dan kemampuan analisis data. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis potensi pasar produk di ketiga marketplace tersebut menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Data yang digunakan diperoleh melalui scraping dari masing-masing platform pada tahun 2022, dengan total 2.250 record yang mencakup variabel harga, jumlah penjualan, ulasan, dan diskon. Hasil analisis berdasarkan marketplace dan kategori menunjukkan pola yang jelas, Shopee unggul pada kategori fashion (skor 0,5293), Bukalapak pada elektronik (skor 1,0000), dan Tokopedia pada otomotif (skor 0,1653). Evaluasi menunjukkan bahwa model KNN mampu mengklasifikasikan produk ke dalam kategori terlaris dan tidak terlaris dengan akurasi sebesar 84,62%, dan nilai AUC sebesar 0,9185, yang menunjukkan kemampuan model dalam membedakan produk dengan potensi penjualan tinggi sedang dan rendah. Temuan ini memberikan wawasan strategis bagi pelaku usaha dalam pengambilan keputusan terkait pemasaran dan manajemen stok. Studi ini menekankan pentingnya menggunakan analisis berbasis data untuk meningkatkan daya saing di pasar digital.
Article Details
How to Cite
Sya’roni. (2025). Analisis Potensi Marketplace Terhadap Penjualan Menggunakan K-Nearest Neighbors. Jurnal Sistem Dan Informatika (JSI), 19(2), 1-9. https://doi.org/10.30864/jsi.v19i2.724
Section
Articles
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Sistem dan Informatika (JSI) bersifat open access, yaitu dapat diakses secara umum tanpa dikenakan biaya. Penulis yang menerbitkan artikelnya di JSI setuju dengan ketentuan berikut:- JSI menggunakan perjanjian lisensi ekslusif, yaitu penulis memegang hak cipta atas artikel dan memberikan hak publikasi kepada Jurnal Sistem dan Informatika (JSI).
- JSI mempunyai hak ekslusif untuk mempublikasi dan mendistribusikan artikel secara sebagian atau keseluruhan, dan memberikan hak kepada orang lain sesuai dengan lisensi yang digunakan.
- JSI berhak untuk menyediakan artikel dalam berbagai bentuk dan media, sehingga artikel dapat digunakan untuk teknologi terbaru bahkan setelah dipublikasikan.
- JSI berhak untuk menegakkan hak-hak atas nama penulis pada artikel terhadap pihak ketiga. Misalnya dalam kasus plagiarisme atau pelanggaran hak cipta.
- Artikel harus dirujuk, link terhadap lisensi harus disediakan, dan jika terdapat bagian artikel yang diubah harus ditandai.
- Jika artikel disadur sehingga terdapat perubahan, hasil saduran harus didistribusikan menggunakan lisensi yang sama.
- Tidak diperkenankan untuk membatasi orang lain terhadap apa yang diperbolehkan oleh lisensi.
References
[1] APJII, “Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) ,” Jun. 2022, Accessed: Aug. 13, 2025. [Online]. Available: https://apjii.or.id/berita/d/apjii-di-indonesia-digital-outloook-2022_857
[2] Roni S and C. Crysdian, “Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Studi Literature Analisis Potensi Pasar Marketplace terhadap Penjualan Article Info ABSTRACT,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika (JTMI), vol. 8, no. 2, pp. 134–142, 2022, [Online]. Available: http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi
[3] C. Y. Hazizah and T. Widiyaningtyas, “Analisis Metode Collaborative Filtering menggunakan KNN dan SVD++ untuk Rekomendasi Produk E-commerce Tokopedia,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 8, no. 2, pp. 595–604, Dec. 2024, doi: 10.29408/edumatic.v8i2.27793.
[4] R. Rahmawati and E. Suwarni, “Ulasan Produk dan Jumlah Produk Terjual Dampaknya pada Keputusan Pembelian di Marketplace Shopee,” JURNAL DIMMENSI |, vol. 03 No 1, no. 1, pp. 46–53, Feb. 2023, doi: https://doi.org/10.32897/dimmensi.v3i1.2539.
[5] S. Bahri and A. M. Widodo, “PENERAPAN ALGORITMA PENGKLASIFIKASI UNTUK MENGUKUR KEPUASAN PELANGGAN E-COMMERCE (STUDI KASUS : SHOPEE),” Marketgram Journal, vol. 03, no. 01, pp. 101–114, 2024, [Online]. Available: https://e-journal.naureendigition.com/index.php/mj
[6] Intan Purwasih, Kiki Setiawan, Frencis Matheos Sarimole, and Tundo, “Klasifikasi Penjualan Produk Terlaris Pada Kedai Ira Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” IJCCS, vol. 8, No.2, pp. 695–706, Aug. 2024, Accessed: Aug. 13, 2025. [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/teknika/article/view/9100
[7] R. S. Nurhalizah, R. Ardianto, and P. Purwono, “Analisis Supervised dan Unsupervised Learning pada Machine Learning: Systematic Literature Review,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 61–72, Aug. 2024, doi: 10.54082/jiki.168.
[8] T. Fardaningsih and A. Lutfiyani, “INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi Perbandingan Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee dan Lazada pada Situs Google Play Store Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor dan Naive Bayes,” Media Cetak, vol. 4, no. 3, pp. 563–578, 2025, doi: 10.55123/insologi.v4i3.5646.
[9] M. Saifurridho and U. Hayati, “Jurnal Informatika Terpadu ANALISIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE,” Jurnal Informatika Terpadu, vol. 10, no. 1, pp. 21–26, 2024, [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT
[10] A. Verma, C. Nagar, S. Haryani, and S. Jain, “Prediction of E-Commerce Shoppers’ Purchasing Intention using Knn Algorithm,” in Atlantis Press, 2025, pp. 63–72. doi: 10.2991/978-94-6463-716-8_6.
[11] S. Chairunnisa Nandaresta and C. Warman, “SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika) Universitas Nusa Putra, 12 Agustus 2023,” SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika), vol. 3, 2023, Accessed: Aug. 13, 2025. [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/216/131
[12] A. Oktian Permana and Sudin Saepudin, “Perbandingan algoritma k-nearst neighbor dan naïve bayes pada aplikasi shopee,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 4, no. 1, pp. 25–32, Apr. 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4474.
[13] D. Sugiarto et al., “PERBANDINGAN KINERJA KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN PRODUK PEMBELIAN BERAS DI MARKETPLACE SHOPEE,” Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, vol. 17, no. 1, 2023, doi: 10.47111/JTI.
[14] Ahmad Muflih Wafir and Zaehol Fatah, “PREDIKSI PRODUK PENJUALAN DI SUPERMARKET DENGAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN),” JURNAL ILMIAH SAINS TEKNOLOGI DAN INFORMASI, vol. 3, no. 1, pp. 75–82, Dec. 2024, doi: 10.59024/jiti.v3i1.1056.
[15] A. Halim Lubis and R. Rizky Nasution, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” 2024. [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[16] B. Susilo, N. A. Ramdhan, and O. S. Bachri, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Penjualan Produk Digital,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 4, pp. 1466–1476, Sep. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i4.1517.
[17] N. Nabiilah, S. Rohimah, and S. K. P. Loka, “Analyzing Customer Sentiment Towards Marketplace Reviews Using Classification Algorithms,” IJATIS: Indonesian Journal of Applied Technology and Innovation Science, vol. 2, no. 1, pp. 23–30, Feb. 2025, doi: 10.57152/ijatis.v2i1.1774.
[18] A. K. Febrian, Y. H. Chrisnanto, D. Pupita, N. Sabrina, and J. Achmad Yani, “SNESTIK Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika Studi Komparasi Metode Klasifikasi K-Nearest Neghbor dan Naïve Bayes dalam Mengidentifikasi Kepuasan Pelanggan Terhadap Produk,” SNESTIK, pp. 333–338, Mar. 2022, doi: 10.31284/p.snestik.2022.2717.
[19] F. S. Aditama, D. Krismawati, and S. Pramana, “MULTICLASS CLASSIFICATION OF MARKETPLACE PRODUCTS WITH MACHINE LEARNING,” MEDIA STATISTIKA, vol. 17, no. 1, pp. 25–35, Oct. 2024, doi: 10.14710/medstat.17.1.25-35.
[2] Roni S and C. Crysdian, “Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika Studi Literature Analisis Potensi Pasar Marketplace terhadap Penjualan Article Info ABSTRACT,” Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika (JTMI), vol. 8, no. 2, pp. 134–142, 2022, [Online]. Available: http://http://jurnal.unmer.ac.id/index.php/jtmi
[3] C. Y. Hazizah and T. Widiyaningtyas, “Analisis Metode Collaborative Filtering menggunakan KNN dan SVD++ untuk Rekomendasi Produk E-commerce Tokopedia,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 8, no. 2, pp. 595–604, Dec. 2024, doi: 10.29408/edumatic.v8i2.27793.
[4] R. Rahmawati and E. Suwarni, “Ulasan Produk dan Jumlah Produk Terjual Dampaknya pada Keputusan Pembelian di Marketplace Shopee,” JURNAL DIMMENSI |, vol. 03 No 1, no. 1, pp. 46–53, Feb. 2023, doi: https://doi.org/10.32897/dimmensi.v3i1.2539.
[5] S. Bahri and A. M. Widodo, “PENERAPAN ALGORITMA PENGKLASIFIKASI UNTUK MENGUKUR KEPUASAN PELANGGAN E-COMMERCE (STUDI KASUS : SHOPEE),” Marketgram Journal, vol. 03, no. 01, pp. 101–114, 2024, [Online]. Available: https://e-journal.naureendigition.com/index.php/mj
[6] Intan Purwasih, Kiki Setiawan, Frencis Matheos Sarimole, and Tundo, “Klasifikasi Penjualan Produk Terlaris Pada Kedai Ira Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” IJCCS, vol. 8, No.2, pp. 695–706, Aug. 2024, Accessed: Aug. 13, 2025. [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/teknika/article/view/9100
[7] R. S. Nurhalizah, R. Ardianto, and P. Purwono, “Analisis Supervised dan Unsupervised Learning pada Machine Learning: Systematic Literature Review,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 61–72, Aug. 2024, doi: 10.54082/jiki.168.
[8] T. Fardaningsih and A. Lutfiyani, “INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi Perbandingan Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Shopee dan Lazada pada Situs Google Play Store Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor dan Naive Bayes,” Media Cetak, vol. 4, no. 3, pp. 563–578, 2025, doi: 10.55123/insologi.v4i3.5646.
[9] M. Saifurridho and U. Hayati, “Jurnal Informatika Terpadu ANALISIS ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI SHOPEE,” Jurnal Informatika Terpadu, vol. 10, no. 1, pp. 21–26, 2024, [Online]. Available: https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JIT
[10] A. Verma, C. Nagar, S. Haryani, and S. Jain, “Prediction of E-Commerce Shoppers’ Purchasing Intention using Knn Algorithm,” in Atlantis Press, 2025, pp. 63–72. doi: 10.2991/978-94-6463-716-8_6.
[11] S. Chairunnisa Nandaresta and C. Warman, “SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika) Universitas Nusa Putra, 12 Agustus 2023,” SISMATIK (Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika), vol. 3, 2023, Accessed: Aug. 13, 2025. [Online]. Available: https://sismatik.nusaputra.ac.id/index.php/sismatik/article/view/216/131
[12] A. Oktian Permana and Sudin Saepudin, “Perbandingan algoritma k-nearst neighbor dan naïve bayes pada aplikasi shopee,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), vol. 4, no. 1, pp. 25–32, Apr. 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4474.
[13] D. Sugiarto et al., “PERBANDINGAN KINERJA KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN PRODUK PEMBELIAN BERAS DI MARKETPLACE SHOPEE,” Jurnal Teknologi Informasi : Jurnal Keilmuan dan Aplikasi Bidang Teknik Informatika, vol. 17, no. 1, 2023, doi: 10.47111/JTI.
[14] Ahmad Muflih Wafir and Zaehol Fatah, “PREDIKSI PRODUK PENJUALAN DI SUPERMARKET DENGAN METODE ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (KNN),” JURNAL ILMIAH SAINS TEKNOLOGI DAN INFORMASI, vol. 3, no. 1, pp. 75–82, Dec. 2024, doi: 10.59024/jiti.v3i1.1056.
[15] A. Halim Lubis and R. Rizky Nasution, “PENERAPAN DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK ELEKTRONIK TERLARIS MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” 2024. [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
[16] B. Susilo, N. A. Ramdhan, and O. S. Bachri, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Penjualan Produk Digital,” MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, vol. 4, no. 4, pp. 1466–1476, Sep. 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i4.1517.
[17] N. Nabiilah, S. Rohimah, and S. K. P. Loka, “Analyzing Customer Sentiment Towards Marketplace Reviews Using Classification Algorithms,” IJATIS: Indonesian Journal of Applied Technology and Innovation Science, vol. 2, no. 1, pp. 23–30, Feb. 2025, doi: 10.57152/ijatis.v2i1.1774.
[18] A. K. Febrian, Y. H. Chrisnanto, D. Pupita, N. Sabrina, and J. Achmad Yani, “SNESTIK Seminar Nasional Teknik Elektro, Sistem Informasi, dan Teknik Informatika Studi Komparasi Metode Klasifikasi K-Nearest Neghbor dan Naïve Bayes dalam Mengidentifikasi Kepuasan Pelanggan Terhadap Produk,” SNESTIK, pp. 333–338, Mar. 2022, doi: 10.31284/p.snestik.2022.2717.
[19] F. S. Aditama, D. Krismawati, and S. Pramana, “MULTICLASS CLASSIFICATION OF MARKETPLACE PRODUCTS WITH MACHINE LEARNING,” MEDIA STATISTIKA, vol. 17, no. 1, pp. 25–35, Oct. 2024, doi: 10.14710/medstat.17.1.25-35.
