Lembaga Dewan Perwakilan Rakyat Republik Indonesia (DPR RI) merupakan lembaga tinggi negara yang mewakili rakyat di Bidang Pemerintahan. DPR memiliki tugas salah satunya ialah mendengarkan aspirasi atau pengaduan dari masyarakat. Adapun bidang pengaduan masyarakat yaitu Bidang Hukum, Bidang Ekonomi dan Bidang Perburuhan. Sulitnya mengelompokkan data pengaduan masyarakat dengan bidangnya maka dibuatlah penelitian ini untuk mengklasifikasikan data pengaduan masyarakat sesuai dengan bidangnya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dengan pendekatan kemiripan teks menggunakan cosine similarity. Hasil dari penilitian ini adalah suatu aplikasi yang dapat melakukan otomatisasi klasifikasi pengaduan masyarakat berdasarkan bidang keluhannya sehingga akan memudahkan administrator untuk mengelola keluhan-keluhan tersebut.

The House of Representatives of the Republic of Indonesia (DPR RI) is a high state institution representing the people in the Field of Government. One of the DPR's duties is to listen to the aspirations or complaints from the public. The field of public complaints is the Legal, Economic and Labor Sector. The difficulty of classifying community complaints data with their fields is thus made this research to classify community complaint data according to their fields. This research was conducted using the K-Nearest Neighbor algorithm with a text similarity approach using cosine similarity. The result of this research is an application that can automate the classification of public complaints based on the field of complaints so that it will be easier for administrators to manage these complaints.