SISTEM REKOMENDASI RUMAH KOS PADA DAERAH MENDALO MUARO JAMBI BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE K-NEARST NEIGHBOR (KNN)

Abstrak

Sistem rekomendasi memiliki peran penting termasuk dalam mencari tempat tinggal sementara bagi mahasiswa baru. Provinsi Jambi, khususnya daerah Mendalo Muaro Jambi, memiliki dua perguruan tinggi besar yang setiap tahunnya menerima mahasiswa baru. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem rekomendasi rumah kos berbasis web dengan menerapkan metode K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). Dalam proses pengembangan, perancangan sistem dilakukan menggunakan Unified Modeling Language (UML) sebagai tools perancangan, sementara pengujian sistem dilakukan dengan metode Black Box Testing dan Uji Kepuasan Pengguna Sistem dengan hasil kepuasan pengguna sebesar 88.8% dalam kategori “Sangat Layak” berdasarkan skala likert, untuk memastikan sistem berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem rekomendasi ini mampu memberikan rekomendasi rumah kos yang sesuai dengan kebutuhan mahasiswa berdasarkan data yang telah diklasifikasikan menggunakan metode KNN. Dengan adanya sistem ini, diharapkan mahasiswa dapat lebih mudah dalam menemukan rumah kos yang sesuai dengan preferensi mereka, sehingga dapat mendukung kenyamanan dan kelancaran proses belajar mereka selama menempuh pendidikan di Mendalo Muaro Jambi.

The recommendation system plays a crucial role, including in helping new students find temporary housing. Jambi Province, particularly the Mendalo area in Muaro Jambi, is home to two major universities that accept new students each year. This study aims to develop a web-based boarding house recommendation system by applying the K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) method. In the development process, system Design was carried out using Unified Modeling Language (UML) as the Design tool, while system testing was conducted using the Black Box Testing method and User Satisfaction Testing of the system resulted in a user satisfaction score of 88.8%, categorized as “Highly Feasible” based on the Likert scale. The research results show that this recommendation system is capable of providing boarding house recommendations that align with students’ needs based on data classified using the KNN method. With this system, it is expected that students will find it easier to locate a boarding house that suits their preferences, thereby supporting their comfort and the smooth progress of their studies while pursuing education in Mendalo Muaro Jambi.