Pengembangan Mekanisme Identifikasi Duplikasi Akun Toko pada Pembentukan Repositori Marketplace untuk Penyusunan Statistik  E-Commerce 
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengembangan Mekanisme Identifikasi Duplikasi Akun Toko pada Pembentukan Repositori Marketplace untuk Penyusunan Statistik E-Commerce Dina Salsabila ( 221709635 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Saat ini BPS mulai melakukan pengumpulan data marketplace untuk menggambarkan keadaan e-commerce di Indonesia. Dalam proses pengumpulan data sering terjadi duplikasi data akun toko yang mempunyai akun toko lebih dari satu marketplace sehingga berdampak pada hasil analisis data marketplace menjadi bias. Untuk mengurangi duplikasi data , maka penelitian ini mengkaji pengembangan mekanisme untuk mengidentifikasi duplikasi akun toko antar marketplace yang berbeda. Algoritma kesamaan kata yang digunakan yaitu Levenshtein Distance untuk kesamaan nama toko dan Cosine Similarity untuk kesamaan etalase , deskripsi dan nama produk. Hasil pengujian dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut-turut yaitu nama toko , nama produk , etalase toko , dan deskripsi toko. Hasil prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Berdasarkan hasil tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace , sehingga bisa membentuk repositori marketplace untuk penyusunan statistik e-commerce. Kata Kunci— Marketplace , algoritma kesamaan kata , Levenshtein Distance , Cosine Similarity , regresi logistik biner. I. LATAR BELAKANG teknologi Pesatnya informasi perkembangan dan komunikasi menyebabkan terjadinya banyak perubahan salah satunya dalam penyebaran informasi dengan menggunakan survei Asosiasi tercatat pada hasil internet. Seperti Penyelenggara Jasa Internet Indonesia ( APJII ) periode 2019 - kuartal II / 2020 [ 1 ] , jumlah pengguna internet di Indonesia naik menjadi 73.7 % dari total populasi 266.91 juta jiwa penduduk Indonesia atau mencapai 196,71 juta pengguna. Jumlah ini meningkat 25,5 juta atau 8,9 % dibandingkan pada 2018 lalu. Pertumbuhan internet dan teknologi informasi saat ini tentunya mempengaruhi dalam proses pengumpulan data , pengolahan hingga penyajian data. Selain dalam hal pengumpulan data , perkembangan internet , teknologi dan informasi juga berpengaruh dalam segi ekonomi. Dalam aspek ekonomi lahir istilah baru yaitu ekonomi digital. Hal ini ditandai dengan banyaknya perubahan sistem penjualan dari offline menuju online. Konsep ekonomi digital pertama kali diperkenalkan oleh Tapscott ( 1997 ) , yaitu merupakan sebuah fenomena sosial yang mempengaruhi sistem ekonomi , dimana fenomena tersebut mempunyai karakteristik sebagai instrument sebuah ruang intelijen , meliputi informasi , berbagai akses informasi dan terhadap pemrosesan informasi [ 2 ] . Komponen ekonomi digital yang berhasil diidentifikasi pertama kalinya yaitu industry TIK , aktivitas e-commerce , dan distribusi digital barang dan jasa. informasi , kapasitas E-commerce merupakan salah satu bagian dari ekonomi digital. E-commerce berdasarkan Organization for Economic Co-Operation and Development ( OECD ) 2011 adalah penjualan atau pembelian barang / jasa , yang dilakukan melalui jaringan komputer dengan metode yang secara spesifik dirancang untuk tujuan menerima atau melakukan pesanan , tetapi pembayaran dan pengiriman utama barang / jasa tidak harus dilakukan secara online [ 3 ] . Seiring berjalannya waktu dengan semakin banyaknya jumlah pengguna smartphone dan pengguna internet , semakin banyak pula orang yang mulai berjualan maupun berbelanja melalui internet. Penjualan dan pembelian barang online bisa dilakukan secara langsung antara penjual dan pembeli melalui media sosial atau website , dan bisa menggunakan platform digital sebagai perantara antara penjual dan pembeli. Platform digital atau disebut juga marketplace adalah sebuah lokasi jual beli produk dimana penjual dan konsumen bertemu di suatu marketplace / platform digital. Dilansir dari Statista.com [ 4 ] , tiga platform e-commerce terbesar di Indonesia yaitu Shopee , Tokopedia , dan Bukalapak. Adanya marketplace sebagai platform untuk jual-beli ini mempermudah masyarakat untuk melakukan kegiatan ekonomi secara praktis dan cepat. Dari sisi pembeli , platform ini memudahkan pembeli untuk mendapatkan informasi suatu produk dari berbagai toko online dan bisa memilih serta membandingkan produk dengan mudah dan cepat. Sedangkan dari sisi penjual , platform ini memudahkan dalam sistem berjualan sehingga penjual tidak perlu memikirkan strategi penjualan dan lainnya. Dengan berbagai kemudahan yang ditawarkan oleh berbagai marketplace ini , maka jumlah orang yang dengan mendaftarkan tokonya ke berbagai online marketplace. semakin meningkat berjualan online satu Data marketplace dapat dianalisis untuk melihat banyaknya toko yang berjualan online , banyak barang terjual , serta omzet penjualan. Salah tantangan dalam analisis data marketplace adalah dalam menghitung jumlah akun toko yang sebenarnya di marketplace. Selain itu juga pada penghitungan jumlah barang terjual dan omzet penjualan dari toko tersebut. Hal ini disebabkan karena penjual dapat mempunyai toko online lebih dari satu marketplace dengan nama akun toko yang 1 / 8 mirip. Banyaknya duplikasi data berupa akun toko dengan nama yang mirip di berbagai marketplace akan berdampak pada analisis data marketplace tersebut. Berdasarkan permasalahan tersebut , penelitian ini mengkaji pengembangan mekanisme untuk identifikasi duplikasi akun toko dari berbagai marketplace yang berbeda. Penelitian ini menggunakan empat variabel yang dapat mengidentifikasi kesamaan akun toko yaitu nama toko , etalase toko , deskripsi toko dan nama produk. Hasil dari penelitian ini adalah didapatkan mekanisme untuk identifikasi duplikasi akun toko dan mekanisme untuk membentuk daftar toko online yang unik berdasarkan kesamaan kepemilikan akun toko sehingga dapat terbentuk repositori marketplace untuk penyusunan statistik e- commerce. II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Merancang mekanisme untuk identifikasi akun toko yang sama dari berbagai marketplace yang berbeda. 2. Merancang mekanisme untuk menghasilkan daftar akun toko yang unik berdasarkan kesamaan kepemilikan akun toko. III. PENELITIAN TERKAIT Penelitian terdahulu yang menjadi rujukan penelitian ini yaitu penelitian [ 5 ] yang melakukan analisis pada data marketplace. Penelitian tersebut mengidentifikasi kesamaan akun toko berdasarkan kesamaan nama toko dan lokasi toko. Selain itu , penelitian tersebut juga mengasumsikan kesamaan toko berdasarkan jenis barang yang dijual. Apabila jenis barang yang dijual memiliki kesamaan minimal 50 % maka toko tersebut diidentifikasi merupakan toko yang sama. Berangkat dari hasil penelitian [ 5 ] tersebut , maka penelitian ini mengkaji mekanisme untuk identifikasi duplikasi akun toko berdasarkan kesamaan akun toko dengan menggunakan beberapa variabel yang menjadi penciri kesamaan akun toko. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma kesamaan kata untuk menghitung kesamaan dari variabel yang diuji. Beberapa penelitian terkait algoritma kesamaan kata yang digunakan pada penelitian ini dapat dijabarkan sebagai berikut. a. Levenshtein Distance Levenshtein Distance merupakan algoritma yang sederhana untuk mengukur kesamaan antara dua string. Algoritma ini menghitung kesamaan kata berdasarkan banyaknya operasi yang dilakukan untuk mengubah suatu string menjadi string yang lain , mencakup pengubahan , penghapusan , ataupun penambahan suatu karakter [ 6 ] . Beberapa penelitian yang menggunakan Levenshtein Distance yaitu. 1. Penelitian [ 6 ] menguji kemiripan dokumen teks menggunakan algoritma Levenshtein Distance untuk membantu menentukan plagiarisme. Hasil pengujian menunjukkan nilai similaritas yang tinggi yaitu diatas 77 % sampai 100 % untuk dokumen yang tinggi. Sedangkan untuk tingkat kemiripannya dokumen dengan tingkat kemiripan yang rendah maka nilai similaritas nya dibawah 40 % . Hasil penelitian juga menunjukan bahwa data dengan Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik preprocessing membuat nilai similaritas menjadi lebih baik , filtering stopword dan penggunaan stemming , namun juga membutuhkan waktu yang lebih lama untuk proses pengujiannya. terutama 2. Penelitian kinerja [ 7 ] mengukur algoritma Levenshtein Distance dalam mendeteksi kemiripan antar dokumen teks dengan melihat perbedaan dari penggunaan stopword removal , stemming dan sorting pada preprocessing datanya. Hasil terbaik didapatkan dari data yang melalui proses stopword removal , stemming dan sorting sekaligus. 3. Penelitian [ 8 ] membandingkan metode perhitungan kemiripan kata dengan algoritma Levenshtein Distance dan Jaro-Winkler. Hasil pengujian menunjukkan algoritma Levenshtein Distance memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi daripada Jaro-Winkler. Namun , kedua algoritma ini hanya dapat menemukan kemiripan dari kata-kata mirip yang memiliki sedikit kesalahan penulisan dan tidak dapat menangani kata-kata yang mirip dari sisi makna kata. tersebut , penelitian Berdasarkan peneliti menggunakan algoritma Levenshtein Distance untuk mengukur kesamaan akun toko berdasarkan nama toko. Hal ini dikarenakan nama toko cenderung singkat sehingga cocok untuk dihitung kesamaannya dengan Levenshtein Distance. Pada pengujian kesamaan nama toko ini hanya dilakukan pengubahan kata menjadi huruf kecil dan tidak dilakukan preprocessing data lainnya seperti stopword removal dan stemming. b. Cosine Similarity Cosine Similarity merupakan salah satu algoritma yang populer untuk mengukur kesamaan teks. Kelebihan dari algoritma ini adalah tidak terpengaruh pada panjang pendeknya suatu dokumen dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi [ 9 ] . Beberapa penelitian yang menggunakan Cosine Similarity yaitu. 1. Penelitian [ 9 ] mendeteksi kemiripan teks skripsi menggunakan algoritma Cosine Similarity dan pembobotan TF-IDF. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian dengan stemming menghasilkan nilai kemiripan rata-rata lebih tinggi 10 % daripada tanpa stemming. Penelitian ini menghasilkan nilai similaritas diatas 50 % untuk dokumen yang tingkat kemiripannya tinggi , sedangkan untuk dokumen tidak dengan berplagiat menghasilkan nilai similaritas dibawah 40 % . 2. Penelitian tingkat kemiripan rendah atau [ 10 ] melakukan pengklasifikasian komentar secara otomatis dengan menggunakan metode Cosine Similarity. Metode preprocessing yang dilakukan yaitu case folding , tokenisasi , pengubahan slang word , stopword removal dan stemming. Pengujian dilakukan dengan k-fold cross validation dengan k=10 dan didapatkan akurasi model klasifikasi sebesar 80.87 % . 3. Penelitian [ 11 ] menggunakan skema pembobotan Indexing yang dikomparasi kata Class-Based 2 / 8 dilakukan dengan skema pembobotan TFIDF dan TFICF. Selanjutnya penghitungan Cosine Similarity dan dilakukan pengklasifikasian teks dengan metode K-Nearest Neighbor. Metode preprocessing yang dilakukan yaitu tokenisasi , case folding , Nchars filter , number filter , punctuation filter , stopword removal dan membandingkan antara stemming dan tanpa stemming. Hasil penelitian tersebut ditemukan bahwa akurasi optimal dilakukan stemming dan dengan dengan preprocessing pengukuran Cosine Similarity berbasis term weighting TFIDF. Berdasarkan penelitian tersebut , algoritma Cosine Similarity digunakan untuk mengidentifikasi kesamaan akun toko berdasarkan variabel etalase toko , deskripsi toko dan nama produk. Variabel tersebut melalui tahapan preprocessing untuk meningkatkan nilai kesamaannya. Penelitian kesamaan berdasarkan data yang melalui tahapan stemming dan tanpa stemming untuk melihat pengaruh dari proses stemming terhadap skor kesamaan akun toko. ini membandingkan hasil Untuk penghitungan kesamaan akun toko dari keseluruhan variabel maka dilakukan penyusunan model dengan regresi logistik biner. Regresi logistik biner adalah metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon Y yang bersifat biner dengan variabel prediktor X yang berskala kategori atau interval [ 12 ] . Penelitian terkait model regresi logistik biner dapat dijabarkan sebagai berikut. 1. Penelitian [ 12 ] menggunakan model regresi logistik biner dan uji proporsi dua populasi. Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu 5 variabel independen dan 1 variabel dependen yaitu status usia muda ( tidak berstatus NEET dan berstatus NEET ) . 2. Penelitian [ 13 ] menggunakan metode regresi logistik biner untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi keputusan penduduk lansia untuk bekerja. Penelitian ini menggunakan 8 variabel independen dan 1 variabel dependen yaitu keputusan lansia dalam memilih untuk bekerja ( bekerja atau tidak bekerja ) . Berdasarkan penelitian tersebut , maka penyusunan model kesamaan akun toko dilakukan dengan model regresi logistik biner. Hal ini dikarenakan tujuan dari pembentukan model adalah untuk memprediksi apakah suatu toko merupakan toko yang sama atau toko yang berbeda , dimana variabel tersebut terdiri dari dua kategori sehingga cocok untuk diuji dengan model regresi logistik biner. IV. METODE PENELITIAN A. STUDI PUSTAKA Penelitian dilakukan dengan studi pustaka penelitian terkait algoritma kesamaan kata , wawancara ke mahasiswa Polstat STIS yang menjadi tim projek PKL Riset Big Data Kajian Digital Ekonomi , dan diskusi dengan Subject Matter yaitu BPS Subdit Pengembangan Model Statistik. B. SUMBER DATA Sumber data pada penelitian ini merupakan data sekunder yang diambil dari hasil PKL Tahun Akademik 2019 / 2020 Prodi Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Diploma IV Riset Big Data Kajian Digital Ekonomi. Penelitian tersebut mengumpulkan data marketplace Tokopedia dan Bukalapak yang ada di Provinsi D.I. Yogyakarta. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah daftar toko dan daftar produk pada marketplace di bulan Februari 2020 , serta daftar etalase dan deskripsi toko yang dikumpulkan secara manual pada periode 25 Februari 2021 - 4 Maret 2021. C. METODE ANALISIS Dalam menyusun mekanisme untuk identifikasi duplikasi berdasarkan kesamaan akun toko antar marketplace dilakukan pengolahan data menggunakan aplikasi Jupyter Notebook dengan bahasa pemrograman Python 3.8 dimana alur penelitian dapat dilihat pada Gambar 1. Gambar 1. Alur penelitian Pada penelitian ini dilakukan pembentukan data training terlebih dahulu untuk mengidentifikasi kesamaan akun toko. Data training ini dibuat dengan menggunakan algoritma kesamaan kata yaitu algoritma Levenshtein Distance untuk melihat kesamaan nama toko. Pada tahap ini , peneliti hanya mengambil daftar toko yang mempunyai perbedaan nama toko dengan nilai Levenshtein Distance yang dibatasi pada jarak 0 ( nol ) sampai 1 ( satu ) dikarenakan keterbatasan penelitian untuk melakukan anotasi secara manual. Untuk memastikan kebenaran kesamaan akun toko tersebut maka dilakukan pengecekan manual kesamaan akun toko antar marketplace dan mengumpulkan data etalase dan deskripsi toko dari daftar toko tersebut. Setelah didapatkan data etalase dan deskripsi toko tersebut , kemudian dilakukan eliminasi akun toko yang berbeda dari data training tersebut. Tahapan selanjutnya yaitu menghitung kesamaan akun toko berdasarkan konten atau isi dari toko online tersebut. Variabel yang digunakan pada kesamaan konten toko ini yaitu etalase toko , deskripsi toko , dan nama produk. Pertama dilakukan preprocessing data untuk tiap variabel tersebut. Preprocessing ini mencakup mengganti seluruh huruf menjadi huruf kecil , menghapus tanda baca , menghapus non-ASCII encoding , menghapus spasi yang berlebih , dan membuang stopwords. 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Penelitian ini dilakukan dengan membandingkan dua metode preprocessing yaitu dengan stemming dan tanpa stemming. Stemming adalah proses pengubahan kata berimbuhan menjadi kata dasar. Alur preprocessing data dapat dilihat pada Gambar 2. dari akurasi Setelah didapatkan nilai Cosine Similarity , kemudian dilihat besarnya untuk mengidentifikasi kesamaan akun toko berdasarkan variabel etalase , deskripsi dan nama produk. Tingkat akurasi dihitung dari banyaknya toko dengan nilai Cosine ≥ 0.5 dibagi dengan jumlah toko di data training tersebut. algoritma tersebut Langkah selanjutnya dilakukan penyusunan model dari kesamaan nama toko yang merupakan hasil dari algoritma Levenshtein Distance dan kesamaan konten toko yaitu etalase , deskripsi dan nama produk yang merupakan hasil dari algoritma Cosine Similarity. Penyusunan model dilakukan dengan regresi logistik biner dengan menggunakan aplikasi SPSS versi 26. Dalam penyusunan model terdapat empat variabel independen yaitu nama toko , etalase toko , deskripsi toko dan nama produk , serta satu variabel dependen yaitu status kesamaan akun toko. Pada variabel dependen terdapat dua kategori yaitu 0 jika merupakan toko yang berbeda dan 1 jika merupakan toko yang sama. D. EVALUASI Evaluasi dari algoritma kesamaan akun toko menggunakan beberapa pengukuran yaitu pengecekan kesamaan akun toko secara manual dan persentase banyaknya toko yang memiliki nilai skor kesamaan akun toko ≥ 0.5 untuk kesamaan nama toko , etalase , deskripsi dan nama produk. Adapun evaluasi dari pemodelan yaitu dengan melihat goodness of fit dari model yang dihasilkan dan total akurasi dari ketepatan klasifikasi oleh model yang terbentuk. V. KERANGKA PIKIR Gambar 2. Alur preprocessing Selanjutnya dilakukan penghitungan nilai Cosine Similarity untuk data training tersebut. Untuk menghitung nilai Cosine Similarity ini dilakukan dengan merubah teks menjadi vektor atau feature extraction dan selanjutnya dilakukan penghitungan nilai Cosine Similarity. Alur Cosine Similarity dapat dilihat pada Gambar 3. Gambar 3. Alur Cosine Similarity Gambar 4. Kerangka pikir Penelitian ini dilakukan dengan mengidentifikasi variabel yang dapat menjadi penciri untuk kesamaan akun toko antar marketplace dengan mengamati halaman toko. Selanjutnya 4 / 8 dilakukan identifikasi algoritma pendukung untuk mengecek kesamaan akun toko yaitu algoritma Levenshtein Distance dan algoritma Cosine Similarity. Setelah didapatkan variabel yang berpengaruh untuk menjadi penciri kesamaan akun toko antar marketplace , kemudian dilakukan penyusunan model untuk menghitung kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda. Langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian terhadap model yang dibuat. Setelah model diuji kemudian dilakukan pembentukan repositori marketplace yang berisi daftar toko yang unik sehingga didapatkan jumlah toko sebenarnya di kedua marketplace tersebut. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Pada penelitian ini dilakukan penyusunan mekanisme untuk identifikasi duplikasi akun toko antar marketplace yang berbeda dengan melakukan pengujian menggunakan algoritma kesamaan kata. Variabel yang digunakan untuk pengujian kesamaan akun toko antar marketplace yaitu nama toko , etalase toko , deskripsi toko , dan nama produk yang dijual. Tahap pertama dari penelitian ini adalah membentuk data training yang merupakan hasil pengujian kesamaan akun toko berdasarkan nama toko. Untuk mengidentifikasi kesamaan nama toko antar marketplace yang berbeda , digunakan algoritma Levenshtein Distance dengan nilai distance maksimal 1. Hasil penghitungan Levenshtein Distance untuk kesamaan nama toko pada marketplace Bukalapak dan Tokopedia di Sleman didapatkan sejumlah 959 toko yang mempunyai nama yang mirip di kedua marketplace tersebut. Untuk memastikan kebenaran dari kesamaan akun toko pada data training , maka dilakukan pengecekan manual serta pengumpulan data etalase dan deskripsi toko berdasarkan daftar toko hasil penghitungan Levenshtein Distance tersebut. Dari 959 toko , terdapat 202 toko yang dieliminasi dari daftar data training , dengan rincian 143 akun toko ( 14.91 % ) yang berbeda kepemilikan dan 59 toko ( 6.15 % ) yang berstatus tidak aktif , tutup sementara ataupun toko tidak ditemukan. Kemudian terdapat 228 toko ( 23.77 % ) tetapi dapat dipastikan yang kesamaan kepemilikan tokonya dan 529 toko ( 55.16 % ) yang aktif dan mempunyai barang. Sehingga pada penelitian ini , digunakan dua model data training yaitu data training model pertama yang memuat daftar toko yang aktif dan mempunyai barang dan daftar toko yang tidak mempunyai barang sebanyak 757 toko dan data training model kedua yang hanya memuat daftar toko yang aktif dan mempunyai barang sebanyak 529 toko. tidak mempunyai barang Langkah selanjutnya dilakukan pembersihan data atau tahap preprocessing data untuk data etalase , deskripsi toko dan nama produk. Setelah data bersih dilakukan vektorisasi teks dan dihitung kesamaan akun toko dengan algoritma Cosine Similarity. Berikut adalah hasil kesamaan akun toko dari variabel etalase , deskripsi dan nama produk. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 5. Persentase kemiripan akun toko berdasarkan etalase Gambar 6. Persentase kemiripan akun toko berdasarkan deskripsi Gambar 7. Persentase kemiripan akun toko berdasarkan nama produk Berdasarkan hasil penghitungan Cosine Similarity tersebut diketahui bahwa data dengan preprocessing stemming mempunyai persentase nilai Cosine ≥ 0.5 yang lebih tinggi dibandingkan data tanpa preprocessing stemming. Perbedaan yang cukup signifikan terdapat pada variabel deskripsi toko yang dapat dilihat pada Gambar 6 dengan selisih sekitar 1-2 % . Hal ini dikarenakan deskripsi toko cenderung lebih panjang dan mempunyai banyak kata yang berimbuhan , sehingga proses stemming menjadikan nilai kesamaan akun toko berdasarkan deskripsi toko menjadi lebih tinggi. 5 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Hasil penghitungan tersebut juga menunjukkan bahwa persentase nilai kemiripan ≥ 0.5 lebih tinggi untuk data training toko yang model kedua dimana hanya memuat daftar mempunyai barang di etalasenya. Adapun nilai kemiripan yang paling besar diperoleh oleh variabel nama produk yang ditunjukkan pada Gambar 7 sebesar 57-78 % . Hal ini dikarenakan toko cenderung memberikan penamaan produk yang sama pada berbagai tokonya. Kemudian disusul oleh variabel etalase toko yang ditunjukkan pada Gambar 5 sebesar 30-36 % karena rata-rata toko mendaftarkan produknya ke dalam etalase. Selanjutnya nilai kemiripan akun toko terkecil berdasarkan deskripsi toko yang ditunjukkan pada Gambar 6 sebesar 24-26 % . Hal tersebut disebabkan tidak semua toko mencantumkan deskripsi tokonya dan bisa saja memberikan deskripsi yang berbeda antar marketplace. Rata-rata skor Cosine Similarity untuk variabel etalase , deskripsi dan nama produk dapat dilihat pada Tabel I. TABEL I RATA-RATA SKOR COSINE SIMILARITY KESAMAAN AKUN TOKO ANTAR MARKETPLACE YANG BERBEDA Metode preprocessing Variabel Data training model 1 Data training model 2 Tanpa stemming Etalase toko 28.96 % 34.01 % Deskripsi toko Nama produk 27.38 % 28.46 % 52.04 % 70.77 % Etalase toko 29.12 % 34.10 % 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑆𝑖𝑚𝑖𝑙𝑎𝑟𝑖𝑡𝑦 = ( 1 − 𝑑𝑖𝑠𝑡 max ( 𝑆 , 𝑇 ) ) ( 1 ) Keterangan : dist max ( S , T ) : nilai Levenshtein Distance antara string 1 dan string 2 : panjang string terbesar antara string 1 dan string 2 Selanjutnya dilakukan penyusunan model untuk menghitung kesamaan akun toko dari keempat variabel yaitu nama toko , etalase toko , deskripsi toko dan nama produk. Pemodelan ini dilakukan untuk melihat bobot dari tiap variabel kesamaan akun toko dan memprediksi status kesamaan akun toko dengan menggunakan model regresi logistik biner. Pada penelitian ini , kategori dari peubah respon nya adalah toko yang berbeda dengan label 0 dan toko yang sama dengan label 1. Data yang dilatih dalam model ini berjumlah 900 toko yang terdiri dari data training model pertama yang dapat dipastikan kesamaan tokonya sebanyak 757 toko dan data toko yang berbeda sebanyak 143 toko. Pemodelan juga dijalankan pada dua data yang berbeda , yaitu data dengan variabel yang melalui proses stemming dan data dengan variabel tanpa melalui proses stemming. Berikut adalah hasil uji parsial dalam regresi logistik biner. TABEL II HASIL PENGOLAHAN UJI PARSIAL REGRESI LOGISTIK BINER Tanpa Stemming Dengan stemming Deskripsi toko Nama produk 28.13 % 29.25 % Variabel B P-value Exp ( B ) 52.76 % 71.69 % Etalase 3.083 0.178 21.815 Berdasarkan tabel diatas , dapat dilihat bahwa secara rata-rata skor Cosine Similarity , terdapat perbedaan yang cukup signifikan untuk variabel produk dimana data training model 2 memiliki rata-rata skor kemiripan yang lebih tinggi sekitar 18 % daripada data training model 1. Sedangkan variabel etalase memiliki perbedaan rata-rata skor sekitar 4-5 % lebih tinggi pada data training model 2 , dan variabel deskripsi hanya memiliki perbedaan rata-rata skor sekitar 1 % lebih tinggi pada data training model 2. Sementara itu walaupun rata-rata skor Cosine Similarity lebih tinggi pada data dengan stemming , namun perbedaannya tidak jauh berbeda dengan data tanpa stemming. Setelah didapatkan nilai kesamaan untuk tiap variabel yaitu Levenshtein Distance untuk nama toko , dan Cosine Similarity untuk etalase toko , deskripsi toko , dan nama produk , maka terlebih dahulu dilakukan transformasi nilai Levenshtein Distance menjadi bobot similarity. Bobot similarity dari Levenshtein Distance diasumsikan pada rentang 0 ( nol ) hingga 1 ( satu ) , dimana nilai 1 adalah nilai maksimum yang menunjukkan bahwa dua kata adalah sama identik [ 7 ] . Transformasi tersebut dilakukan dengan rumus sebagai berikut. Deskripsi 1.373 0.186 3.946 Produk 6.475 0.000 648.590 Nama toko 57.613 0.000 1.050E+25 Constans -52.562 0.000 0.000 Stemming Variabel B P-Value Exp ( B ) Etalase 2.959 0.197 19.278 Deskripsi 1.327 0.197 3.770 Produk 6.328 0.000 560.097 Nama toko 57.758 0.000 1.214E+25 6 / 8 Constans -52.699 0.000 0.000 Berdasarkan Tabel II , diketahui bahwa data dengan stemming maupun tanpa stemming mempunyai hasil yang sama. Variabel etalase dan deskripsi toko mempunyai p-value > 0.05 yang artinya gagal tolak H0 atau dapat dikatakan bahwa dengan tingkat signifikansi lima persen , tidak terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel etalase dan deskripsi toko terhadap status kesamaan toko. Sedangkan variabel nama produk dan nama toko mempunyai p-value < 0.05 yang artinya tolak H0 atau dapat dikatakan bahwa dengan tingkat signifikansi lima persen , terdapat pengaruh yang signifikan dari variabel nama produk dan nama toko. Model persamaan regresi logistik biner untuk data tanpa stemming ditunjukkan pada persamaan ( 3 ) dan ( 4 ) dan untuk data dengan stemming ditunjukkan pada persamaan ( 5 ) dan ( 6 ) : Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Toko yang berbeda Toko yang sama Total Ketepatan Klasifikasi 127 16 88.8 % 18 739 97.6 % Kesamaan Akun Toko Toko yang berbeda Toko yang sama Total Akurasi 96.2 % Stemming Kesamaan Akun Toko Toko yang berbeda Toko yang sama Persentase Total Ketepatan Klasifikasi 127 16 88.8 % 17 740 97.8 % 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 ( 𝑝 ( 𝑥 ) ) = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝛽2𝑋2 + ⋯ + 𝛽𝑛𝑋𝑛 ( 2 ) 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 ( 𝑝 ( 𝑥 ) ) = −52.562 + 3.083𝑋1 + 1.373𝑋2 + 6.475𝑋3 + 57.613𝑋4 Kesamaan Akun Toko Toko yang berbeda Toko yang sama ( 3 ) Total Akurasi 96.3 % 𝑝 ( 𝑥 ) = 𝑒 ( −52.562+3.083𝑋1+1.373𝑋2+6.475𝑋3+57.613𝑋4 ) ( 1 + 𝑒 ( −52.562+3.083𝑋1+1.373𝑋2+6.475𝑋3+57.613𝑋4 ) ) ( 4 ) 𝐿𝑜𝑔𝑖𝑡 ( 𝑝 ( 𝑥 ) ) = −52.699 + 2.959𝑋1 + 1.327𝑋2 + ( 5 ) 6.328𝑋3 + 57.758𝑋4 𝑝 ( 𝑥 ) = 𝑒 ( −52.699+2.959𝑋1+1.327𝑋2+6.328𝑋3+57.758𝑋4 ) ( 1 + 𝑒 ( −52.699+2.959𝑋1+1.327𝑋2+6.328𝑋3+57.758𝑋4 ) ) ( 6 ) Keterangan : p ( x ) X1 X2 X3 X4 : Predicted Probability hasil pemodelan [ 0-1 ] : Nilai Cosine Similarity etalase : Nilai Cosine Similarity deskripsi : Nilai Cosine Similarity nama produk : Bobot similarity dari Levenshtein Distance nama toko Hasil klasifikasi dari pemodelan dengan regresi logistik biner dapat dilihat pada Tabel III. Klasifikasi untuk status kesamaan akun toko ini didasarkan dari nilai predicted probability yang didapatkan dari pemodelan diatas. Jika p ( x ) ≥ 0.5 maka prediksi klasifikasinya adalah 1 atau toko yang sama , sedangkan jika p ( x ) < 0.5 maka prediksi klasifikasinya adalah 0 atau toko yang berbeda [ 14 ] . Berdasarkan tabel diatas , diketahui bahwa baik untuk data tanpa stemming maupun dengan stemming mempunyai hasil prediksi yang sama untuk toko yang berbeda dengan persentase ketepatan klasifikasi sebesar 88.8 % . Namun terdapat perbedaan prediksi kesamaan toko dari daftar toko yang sama , dimana pada data tanpa stemming sebanyak 18 toko yang seharusnya merupakan toko yang sama tetapi diprediksi menjadi toko yang berbeda , sedangkan pada data dengan stemming sebanyak 17 toko yang seharusnya merupakan toko yang sama tetapi diprediksi menjadi toko yang berbeda. Sehingga persentase ketepatan klasifikasi dari prediksi toko yang sama pada data tanpa stemming sebesar 97.6 % dan pada data dengan stemming sebesar 97.8 % . Adapun total akurasi untuk data tanpa stemming sebesar 96.2 % dan pada data dengan stemming sebesar 96.3 % . Berdasarkan hasil tersebut diketahui bahwa dengan adanya proses stemming dapat meningkatkan nilai skor kesamaan akun toko , sehingga persentase akurasi dalam pengklasifikasian juga semakin meningkat. Walaupun perbedaan tersebut tidak signifikan , dapat meningkatkan total akurasi dari model yang digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda Namun , jika dilihat dari segi waktu , data dengan proses stemming membutuhkan waktu dua kali lama dibandingkan data tanpa stemming. stemming dengan adanya namun lebih TABEL III HASIL KLASIFIKASI REGRESI LOGISTIK BINER Tanpa Stemming Kesamaan Akun Toko Persentase Adapun untuk tahap evaluasi dari model dilakukan dengan melihat goodness of fit dari pengujian Hosmer and Lemeshow Test , dimana H0 : model telah cukup menjelaskan data dan H1 : model tidak cukup menjelaskan data. Nilai goodness of fit dari Hosmer and Lemeshow Test pada data tanpa stemming dan stemming masing-masing sebesar 0.999 dan 0.992. Dengan nilai p-value > 0.05 maka keputusan yang diambil adalah gagal tolak H0 , artinya model yang terbentuk telah cukup untuk menjelaskan data. Hal ini menunjukkan bahwa persamaan 7 / 8 regresi logistik biner dapat digunakan untuk menjelaskan hubungan variabel penciri kesamaan akun toko pada status kesamaan akun toko. Setelah didapatkan model untuk memprediksi duplikasi berdasarkan kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda , selanjutnya dilakukan pembentukan repositori marketplace. Berikut adalah ringkasan dari pembentukan repositori marketplace di Kabupaten Sleman. TABEL IV HASIL PEMBENTUKAN REPOSITORI MARKETPLACE Marketplace Raw data ( data asli ) Tanpa Stemming Stemming Toko sama Toko beda Toko sama Toko beda Bukalapak 3682 Tokopedia 57411 755 2927 56656 756 2926 56655 Jumlah 61093 60338 60337 jumlah Berdasarkan Tabel IV dapat diketahui toko sebenarnya dari kedua marketplace pada Kabupaten Sleman untuk data tanpa stemming dan dengan stemming berturut-turut sebanyak 60338 dan 60337 akun toko dari total data asli ( raw data ) sebanyak 61093 akun toko , dengan asumsi bahwa kesamaan akun toko diidentifikasi berdasarkan kesamaan nama toko dengan perbedaan maksimal satu karakter dan kesamaan etalase , deskripsi dan nama produk yang telah melalui tahapan analisis. Hasil repositori marketplace ini kemudian bisa digunakan untuk penyusunan statistik e-commerce. VII. PENUTUP Berdasarkan pengujian yang dilakukan , terdapat empat variabel yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi duplikasi berdasarkan kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda yaitu nama toko , etalase toko , deskripsi toko , dan nama produk. Hasil matching berdasarkan nama toko , didapatkan bahwa dari 959 toko yang nilai Levenshtein Distance maksimal 1 terdapat 78.94 % toko yang dapat dipastikan kesamaan kepemilikannya. Adapun hasil matching berdasarkan nama produk , etalase , dan deskripsi toko dengan Cosine Similarity memiliki persentase nilai kemiripan ≥ 0.5 berturut-turut sebesar 57-78 % , 30-36 % , dan 24-26 % . Hasil pemodelan dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut- turut adalah nama toko , nama produk , etalase toko dan deskripsi toko. Adapun prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Terlihat bahwa perbedaan hasil untuk data dengan dan tanpa stemming tidak jauh berbeda , namun dengan adanya proses stemming pada preprocessing data dapat meningkatkan akurasi untuk prediksi kesamaan akun toko walaupun stemming membutuhkan waktu dua kali lipat lebih lama dibandingkan tanpa stemming. Adapun evaluasi dari model dengan menggunakan uji Hosmer and Lemeshow diketahui bahwa model telah cukup menjelaskan data. Berdasarkan hasil Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda , sehingga bisa membentuk repositori marketplace yang berisi daftar toko yang unik sebagai dasar untuk penyusunan statistik e- commerce. DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] APJII , “Survei Internet APJII 2019-2020 [ Q2 ] , ” [ Online ] . Available : https : / / www.apjii.or.id. [ Diakses 11 2020 ] . [ 2 ] D. Tapscott , The Digital Economy : Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence , New York : McGraw-Hill Inc , 1997. [ 3 ] OECD , OECD Guide to Measuring the Information Society 2011 , OECD Publishing , 2011. [ 4 ] Statista , “Top 10 e-commerce sites in Indonesia as of 4th quarter 2020 , Available : by traffic , ” https : / / www.statista.com / statistics / 869700 / indonesia-top-10-e- commerce-sites. [ Accessed 11 2020 ] . [ Online ] . monthly [ 5 ] Politeknik Statistika STIS , “Pemanfaatan BIG DATA dalam Mengetahui Pertumbuhan Jumlah Akun Toko , Jumlah Barang Terjual dan Besaran Omzet Penjualan Marketplace , ” Jakarta , 2020. [ 6 ] N. H. Ariyani , S. and R. Ramadhan , “Aplikasi Pendeteksi Kemiripan Isi Teks Dokumen Menggunakan Metode Levenshtein Distance , ” semanTIK , vol. 2 , no. 1 , 2016. [ 7 ] B. Pratama and S. Pamungkas , “Analisis Kinerja Algoritma Levenshtein Distance dalam Mendeteksi Kemiripan Dokumen Teks , ” Jurnal LOG ! K @ , vol. 6 , no. 2 , 2016. [ 8 ] R. Fauzan , J. Riadi and F. Sholihin , “Perbandingan Metode Perhitungan Kemiripan Kata , ” in SNRT ( Seminar Nasional Riset Terapan ) , Banjarmasin , 2018. [ 9 ] A. Riyani , M. Z. Naf'an and A. Burhanuddin , “Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen , ” Jurnal Linguistik , vol. 2 , no. 1 , 2019. [ 10 ] M. Habibi and Sumarsono , “Implementation of Cosine Similarity in an Automatic Classifier for Comments , ” JISKa , vol. 3 , no. 2 , pp. 110-118 , 2018. [ 11 ] S. W. Iriananda , M. A. Muslim and H. S. Dachlan , “Identifikasi Kemiripan Teks Menggunakan Class Indexing Based dan Cosine Similarity untuk Klasifikasi Dokumen Pengaduan , ” MATICS Jurnal Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 10 , no. 2 , 2018. [ 12 ] D. N. Sari and I. Ahmad , “Analisis NEET pada Usia Muda di Indonesia tahun 2017 , ” Skripsi Politeknik Statistika STIS , Jakarta , 2019. [ 13 ] M. R. Fachriyan Nur and I. S. Oktora , “Determinan Penduduk Lansia dalam Menentukan Bekerja di Kawasan Indonesia Timur Indonesia , ” Skripsi Politeknik Statistika STIS , Jakarta , 2019. [ 14 ] J. Harlan , Analisis Regresi Logistik , Depok : Gunadarma , 2018. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pengembangan Mekanisme Identifikasi Duplikasi Akun Toko pada Pembentukan Repositori Marketplace untuk Penyusunan Statistik E-Commerce Dina Salsabila ( 221709635 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Takdir , SST. , M.T. Ringkasan— Saat ini BPS mulai melakukan pengumpulan data marketplace untuk menggambarkan keadaan e-commerce di Indonesia. Dalam proses pengumpulan data sering terjadi duplikasi data akun toko yang mempunyai akun toko lebih dari satu marketplace sehingga berdampak pada hasil analisis data marketplace menjadi bias. Untuk mengurangi duplikasi data , maka penelitian ini mengkaji pengembangan mekanisme untuk mengidentifikasi duplikasi akun toko antar marketplace yang berbeda. Algoritma kesamaan kata yang digunakan yaitu Levenshtein Distance untuk kesamaan nama toko dan Cosine Similarity untuk kesamaan etalase , deskripsi dan nama produk. Hasil pengujian dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut-turut yaitu nama toko , nama produk , etalase toko , dan deskripsi toko. Hasil prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Berdasarkan hasil tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace , sehingga bisa membentuk repositori marketplace untuk penyusunan statistik e-commerce. Kata Kunci— Marketplace , algoritma kesamaan kata , Levenshtein Distance , Cosine Similarity , regresi logistik biner.
VII. PENUTUP Berdasarkan pengujian yang dilakukan , terdapat empat variabel yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi duplikasi berdasarkan kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda yaitu nama toko , etalase toko , deskripsi toko , dan nama produk. Hasil matching berdasarkan nama toko , didapatkan bahwa dari 959 toko yang nilai Levenshtein Distance maksimal 1 terdapat 78.94 % toko yang dapat dipastikan kesamaan kepemilikannya. Adapun hasil matching berdasarkan nama produk , etalase , dan deskripsi toko dengan Cosine Similarity memiliki persentase nilai kemiripan ≥ 0.5 berturut-turut sebesar 57-78 % , 30-36 % , dan 24-26 % . Hasil pemodelan dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut- turut adalah nama toko , nama produk , etalase toko dan deskripsi toko. Adapun prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Terlihat bahwa perbedaan hasil untuk data dengan dan tanpa stemming tidak jauh berbeda , namun dengan adanya proses stemming pada preprocessing data dapat meningkatkan akurasi untuk prediksi kesamaan akun toko walaupun stemming membutuhkan waktu dua kali lipat lebih lama dibandingkan tanpa stemming. Adapun evaluasi dari model dengan menggunakan uji Hosmer and Lemeshow diketahui bahwa model telah cukup menjelaskan data. Berdasarkan hasil Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace yang berbeda , sehingga bisa membentuk repositori marketplace yang berisi daftar toko yang unik sebagai dasar untuk penyusunan statistik e- commerce.
duplikasi data , maka penelitian ini mengkaji pengembangan mekanisme untuk mengidentifikasi duplikasi akun toko antar marketplace yang berbeda. Algoritma kesamaan kata yang digunakan yaitu dan nama produk. Hasil pengujian dengan regresi logistik biner diketahui bahwa variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap status kesamaan akun toko berturut-turut yaitu nama toko , nama produk , etalase toko , dan deskripsi toko. Hasil prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming 96.3 % dan 96.2 % . Berdasarkan hasil tersebut maka model ini bisa digunakan untuk memprediksi kesamaan akun toko antar marketplace , sehingga bisa membentuk repositori marketplace untuk penyusunan statistik e-commerce. Kata Kunci— Marketplace , algoritma kesamaan empat variabel yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi duplikasi berdasarkan kesamaan akun toko antar marketplace bahwa dari 959 toko yang nilai Levenshtein Distance maksimal 1 terdapat 78.94 % toko etalase , dan deskripsi toko dengan Cosine Similarity memiliki persentase nilai kemiripan ≥ 0.5 , etalase toko dan deskripsi toko. Adapun prediksi kesamaan akun toko dengan model tersebut memiliki total akurasi untuk data dengan dan tanpa stemming berturut-turut sebesar 96.3 % dan 96.2 % . Terlihat bahwa perbedaan hasil untuk data Adapun evaluasi dari model dengan menggunakan uji Hosmer and Lemeshow diketahui bahwa model telah cukup menjelaskan
O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE I-METODE B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O