Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi kepuasan pelanggan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor pada Toko Buku Anugerah Ilmu di Kabupaten Kediri. Masalah utama yang dihadapi adalah pengolahan data survei kepuasan pelanggan yang masih dilakukan secara manual, sehingga menyulitkan proses klasifikasi dan analisis data. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan mengimplementasikan algoritma K-Nearest Neighbor pada 170 data survei yang dibagi dengan rasio 90:10 untuk data training dan testing. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi sistem mencapai 88,24% dengan nilai K=3, dimana sistem berhasil mengklasifikasikan data ke dalam tiga kategori kepuasan (Puas, Biasa, dan Kurang Puas). Tingkat presisi dan recall untuk kategori Puas mencapai 100%, sementara untuk kategori Biasa dan Kurang Puas sebesar 67%. Implementasi sistem ini sangat bermanfaat bagi toko dalam menganalisis data survei secara lebih cepat dan akurat untuk mendukung pengambilan keputusan strategis.
Copyrights © 2025