PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENGADUAN JURU PARKIR LIAR MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS

FAIZ ABDULGHANI SARIKA. Penelitian ini mengembangkan Sistem Informasi
Pengaduan Juru Parkir Liar berbasis web menggunakan algoritma K-Nearest
Neighbors (KNN) dengan bimbingan SEPTIANO ANGGUN PRATAMA.
Penelitian bertujuan meningkatkan efektivitas pengelolaan laporan juru parkir liar
di Kota Palu melalui klasifikasi laporan secara otomatis. Sistem dikembangkan
menggunakan metode Agile, sedangkan proses klasifikasi memanfaatkan dua
variabel masukan, yaitu Lokasi dan Identitas Petugas, yang diproses menggunakan
One-Hot Encoding. Optimasi parameter dilakukan menggunakan GridSearchCV
dengan 5-Fold Cross Validation, menghasilkan parameter terbaik k = 3, weights =
uniform, dan p = 1 (Manhattan Distance). Hasil pengujian menggunakan Confusion
Matrix dan Classification Report menunjukkan model KNN memperoleh akurasi
sebesar 98%, dengan nilai precision, recall, dan f1-score yang seimbang pada
kedua kelas. Pengujian fungsional menggunakan metode Black Box Testing
menunjukkan seluruh fitur sistem berjalan sesuai kebutuhan. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa sistem mampu mendukung proses pelaporan juru parkir liar
secara efektif serta membantu proses klasifikasi laporan secara otomatis.
Kata kunci: Agile, Flask, K-Nearest Neighbors, React, Sistem Informasi
Pengaduan Juru Parkir Liar, Web.