Bukalapak merupakan salah satu perusahaan di Indonesia yang bergerak di bidang ECommerce. Tercatat pada tahun 2019, Bukalapak mengalami peningkatan pertumbuhan pengguna sebanyak 230% jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Sayangnya pertumbuhan pengguna juga diikuti dengan peningkatan jumlah komplain yang terjadi di Bukalapak. Tercatat pada tahun 2020, komplain Bukalapak meningkat sebanyak 50% di akhir tahun 2020 jika dibandingkan dengan di awal tahun 2020. Peningkatan komplain tersebut menyebabkan meningkatnya average handle time pada komplain yang menyebabkan turunya kepuasan pengguna. Hal tersebut tentunya menjadi perhatian bagi pihak manajemen. Pada penelitian kali ini, dilakukan klasifikasi kategori komplain yang ada di Bukalapak. Penelitian ini bertujuan untuk mencari tahu, model klasifikasi apa yang cocok digunakan dalam menentukan kategori komplain yang masuk ke Bukalapak. Adapun model klasifikasi yang digunakan di dalam penelitian ini yaitu, Logistic Regression, k Nearest Neighbor, dan Support Vector Machine. Sedangkan data yang digunakan merupakan data komplain dari Januari 2021 hingga Desember 2021. Dari hasil penelitian, ditemukan bahwa model klasifikasi logistic regression memiliki nilai akurasi paling tinggi di antara 2 model lainya. Model logistic regression berhasil mendapatkan nilai akurasi sebesar 83,9%. Posisi kedua di tempati oleh model k Nearest Neighbors dengan akurasi sebesar 65,3%. Terakhir ditempati oleh model Support Vector Machine dengan nilai akurasi sebesar 40.5%.

---

Bukalapak is one of the companies in Indonesia that is engaged in E-Commerce. It was recorded that in 2019, Bukalapak experienced a 230% increase in user growth compared to the previous year. Unfortunately, the growth in users is also followed by an increase in the number of complaints that occur in Bukalapak. It was recorded that in 2020, Bukalapak complaints increased by 50% at the end of 2020 when compared to the beginning of 2020. The increase in complaints led to an increase in the average handle time for complaints which led to a decrease in user satisfaction. This is certainly a concern for the management. In this study, the classification of complaints categories in Bukalapak will be carried out. This study aims to find out what classification model is suitable to be used in determining the category of complaints in Bukalapak. The classification model that will be used in this research is Logistic Regression, k Nearest Neighbor, and Support Vector Machine. While the data that will be used is data on complaints from January 2021 to December 2021. From the results of the study, it was found that the logistic regression classification model had the highest value among the other 2 models. The logistic regression model managed to get an accuracy value of 83.9%. The second position is occupied by the k Nearest Neighbors model with an accuracy of 65.3%. Last occupied by the SVM model with an accuracy value of 40.5%