IMPLEMENTASI ALGORITMA HAVERSINE DAN K-NEAREST NEIGHBORS (KNN) PADA APLIKASI PENCARIAN KOS BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN FLUTTER - khoirul mustofa; Ahmad Heru Mujianto (Journal of Technology and Information System, 2025)
Pencarian kos yang efisien dan akurat menjadi kebutuhan penting bagi masyarakat, khususnya mahasiswadan pekerja perantau. Penelitian ini mengusulkan solusi digital berupa aplikasi pencarian kos berbasisAndroid yang dibangun menggunakan framework Flutter. Aplikasi ini mengimplementasikan algoritmaHaversine untuk menghitung jarak geografis antara pengguna dan lokasi kos, serta algoritma K-NearestNeighbors (KNN) untuk merekomendasikan kos terdekat berdasarkan parameter tertentu seperti harga,fasilitas, dan jarak. Data kos disimpan dalam basis data Firebase, dan sistem menggunakan GPS untukmenentukan posisi pengguna secara real-time.Hasil pengujian kuantitatif dan fungsional menunjukkanbahwa kombinasi kedua algoritma inti memberikan peningkatan signifikan pada kualitas rekomendasi.Implementasi Algoritma Haversine menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi, di mana hasil perhitunganjaraknya memiliki tingkat kesamaan mendekati 98% bila dibandingkan dengan data rute dari Google Maps.Sementara itu, Algoritma KNN yang diterapkan untuk sistem rekomendasi terbukti 100% berhasil dalammengurutkan dan menyajikan daftar kos berdasarkan kedekatan lokasi sesuai dengan skenario pengujianAlpha. Dengan demikian, aplikasi ini mampu memberikan rekomendasi yang tidak hanya akurat secarageografis tetapi juga relevan secara fungsional, dan diharapkan dapat menjadi solusi praktis bagi penggunadalam menemukan kos yang sesuai dengan preferensi mereka