Implementasi Algoritma Machine Learning untuk Pengelolaan Laporan pada Website Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu (DPMPTSP) Kota Surabaya - Iqbal Zaki, Naufal; Qoiriah, Anita (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2025)
Dinas Penanaman Modal dan Pelayanan Terpadu Satu Pintu (DPMPTSP) Kota Surabaya menghadapi tantangan dalam pengelolaan laporan perizinan akibat tingginya volume data dan proses manual yang kurang efisien. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Machine Learning dalam sistem pengelolaan laporan berbasis web guna mengotomatisasi proses klasifikasi dan prediksi secara cerdas. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk memprediksi jenis layanan, sedangkan Regresi Linear digunakan untuk memprediksi durasi layanan. Dataset yang digunakan terdiri dari 3.434 entri laporan perizinan bulan November 2024 yang telah melalui proses preprocessing. Hasil pelatihan model Naive Bayes menunjukkan akurasi sebesar 95–96%, dengan presisi tertinggi 97% pada skenario pembagian data 70:30 serta F1-Score yang stabil pada angka 96%. Model Regresi Linear menunjukkan performa terbaik pada skenario 85:15 dengan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0,38 hari dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 8,42%. Sistem ini terbukti mampu mengurangi kesalahan manual, mempercepat pemrosesan laporan, dan meningkatkan keandalan hasil prediksi. Antarmuka sistem yang interaktif dan mudah digunakan telah diuji oleh 18 responden, dengan tingkat kepuasan mencapai 100%. Hasil ini menunjukkan bahwa implementasi algoritma Machine Learning secara signifikan dapat meningkatkan efisiensi dan akurasi pelayanan publik, serta berpotensi menjadi model rujukan bagi pengembangan sistem serupa di instansi pemerintahan lainnya. Kata Kunci— Machine Learning, Naive Bayes, Regresi Linear, Laporan Perizinan, DPMPTSP Surabaya.