KLASIFIKASI TIPE KONSUMEN BERDASARKAN RIWAYAT TRANSAKSI MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) - Al Izzati Karimah; Wanayumini (JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH, 2026)
Abstract: Advances in digital technology have generated consumer transaction history data that can be used to analyze consumer behavior and types. However, this data has not yet been optimally utilized in the consumer segmentation process. This study aims to develop a consumer type classification system based on transaction history using the K-Nearest Neighbor (KNN) method. The dataset used was sourced from Kaggle and included variables such as product type, brand, category, quantity, price, and payment method. The research stages included data collection, preprocessing, model training and testing, and evaluation of classification results. The system was built using PHP and MySQL. The KNN method was used to group consumers into Regular, Premium, and Optimal categories. Testing results using 100 data points and setting K=5 showed an accuracy of 65%; the study found that the K-Nearest Neighbor (KNN) method successfully classified the data. Keywords: Classification, Consumer Type, Transaction History, Data Mining, K-Nearest Neighbor (KNN). Abstrak: Perkembangan teknologi digital menghasilkan data riwayat transaksi konsumen yang dapat dimanfaatkan untuk menganalisis perilaku dan tipe konsumen. Namun, data tersebut belum dimanfaatkan secara optimal dalam proses pengelompokan konsumen. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi tipe konsumen berdasarkan riwayat transaksi menggunakan metode K-Nearest Neighbor (KNN). Dataset yang digunakan berasal dari Kaggle dengan variabel jenis produk, merek, kategori, kuantitas, harga, dan metode pembayaran. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, prapemrosesan, pelatihan dan pengujian model, serta evaluasi hasil klasifikasi. Sistem dibangun menggunakan PHP dan MySQL. Metode KNN digunakan untuk mengelompokkan konsumen ke dalam kategori Reguler, Premium, dan Optimal. Hasil pengujian menggunakan 100 data dan mencari K=5 menunjukkan hasil akurasi sebanyak 65%, dari penelitian yang dilakuakn Metode K-Nearest Neighbor (KNN) berhasil mengklasifikasikan dengan baik. Kata Kunci: Klasifikasi, Tipe Konsumen, Riwayat Transaksi, Data Mining, K-Nearest Neighbor (KNN).