Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Pengelolaan Arsip Digital di Kelurahan Pondok Kacang Timur Berbasis Website
DOI:
https://doi.org/10.32493/joaiia.v7i2.57611Keywords:
Pengelolaan Arsip Digital, Naive Bayes, Klasifikasi Surat, Sistem Informasi, KelurahanAbstract
Pengelolaan arsip di lingkungan kelurahan merupakan aspek penting dalam mendukung kelancaran pelayanan administrasi kepada masyarakat. Namun, pengelolaan arsip yang masih dilakukan secara manual atau semi-digital sering kali menimbulkan permasalahan seperti kesulitan pencarian dokumen dan ketidakteraturan penyimpanan arsip. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pengelolaan arsip digital berbasis website yang mampu membantu staf Kelurahan Pondok Kacang Timur dalam menyimpan, mengelola, dan mengklasifikasikan dokumen secara terstruktur dan mudah diakses. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes yang diterapkan pada proses klasifikasi arsip digital berdasarkan kategori dokumen. Pengujian kinerja model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Berdasarkan hasil pengujian, model Naïve Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 0,9683 atau 96,83%, dengan nilai precision sebesar 0,9687, recall sebesar 0,9689, dan F1-score sebesar 0,9676. Hasil classification report menunjukkan bahwa sebagian besar kategori arsip, seperti AW, SKK, SKTM, dan SPN, memiliki nilai F1-score yang sangat tinggi pada rentang 0,98 hingga 0,99, sedangkan kategori SKT menunjukkan nilai F1-score sebesar 0,95. Meskipun kategori SKU memiliki nilai recall yang lebih rendah dibandingkan kategori lainnya, secara keseluruhan nilai macro average dan weighted average berada pada angka 0,97, yang menandakan bahwa model memiliki kinerja yang baik, stabil, dan konsisten dalam melakukan klasifikasi arsip. Dengan demikian, penerapan algoritma Naïve Bayes pada sistem pengelolaan arsip digital ini diharapkan dapat meningkatkan efisiensi pencarian dokumen serta mendukung peningkatan kinerja pelayanan administrasi di Kelurahan Pondok Kacang Timur.
References
[1] A. Harijanto, A. Fauzi, and S. Rahmadani, “Penerapan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi retensi arsip di Politeknik Negeri Malang,” Jurnal Pengolahan Data, vol. 10, no. 2, pp. 45–52, 2018.
[2] A. Indey and R. Supangat, “Implementasi algoritma Naive Bayes dalam sistem pengarsipan surat berbasis kecerdasan buatan di Papua,” Jurnal Ilmiah Informatika, vol. 12, no. 1, pp. 34–41, 2024.
[3] F. R. Gerung, G. P. Maramis, and E. R. S. Moningkey, “Penerapan algoritma Naive Bayes pada arsip surat Kantor Kecamatan Motoling Barat,” Jurnal Rekayasa Manajemen Informatika (REMik), vol. 9, no. 1, pp. 55–64, 2025.
[4] D. R. Maharani, A. Putra, and N. Lestari, “Penerapan algoritma Naive Bayes untuk pengelolaan status retensi arsip digital,” Jurnal Sistem Informasi dan Kearsipan, vol. 7, no. 1, pp. 21–30, 2025.
[5] D. H. Kalokasari, “Implementasi multinomial Naive Bayes untuk sistem klasifikasi surat keluar,” Skripsi, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, Jakarta, Indonesia, 2022.
[6] A. Endrawan and M. Napiah, “Analisis pengelolaan kearsipan menggunakan algoritma machine learning pada Fakultas Arsitektur Lansekap dan Teknologi Lingkungan, Universitas Trisakti,” Sci-Tech Journal, vol. 3, no. 2, pp. 193–203, 2024.
[7] N. I. Zaki and A. Qoiriah, “Implementasi algoritma machine learning untuk pengelolaan laporan pada website DPMPTSP Kota Surabaya,” JINACS: Journal of Informatics and Computer Science, vol. 6, no. 4, pp. 1063–1075, 2025.
[8] A. A. Sudianto, Wahyuni, and A. Yusnita, “Penerapan metode Naïve Bayes pada manajemen pengelolaan arsip surat Dinas Kesatuan Bangsa dan Politik Provinsi Kalimantan Timur,” Jurnal Informatika, vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[9] I. Kasim, Yuyun, and S. Sahibu, “Klasifikasi surat digital menggunakan algoritma Naïve Bayes,” Jurnal IT STMIK Handayani, vol. 13, no. 2, pp. 57–66, 2020.
[10] C. L. Rohmat, D. E. Putri, Martanto, and W. Prihartono, “Rancang bangun sistem informasi arsip surat menggunakan metode waterfall pada Dinas Lingkungan Hidup Kota Cirebon,” Informatics for Educators and Professionals: Journal of Informatics, vol. 7, no. 2, pp. 186–195, 2023.
[11] I. K. Zega, N. Medina, D. Aprilila S, and Yennimar, “Implementasi algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi kemampuan pemrograman mahasiswa teknik informatika menggunakan dataset kuesioner,” Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia (JPTI), vol. 4, no. 11, pp. 377–389, 2024.
[12] H. Hartono, A. Hajjah, and Y. N. Marlim, “Penerapan metode Naïve Bayes classifier untuk klasifikasi judul berita,” Jurnal SimanteC, vol. 12, no. 1, pp. 37–46, 2023.
[13] S. Alifah, D. E. Ratnawati, and B. D. Setiawan, “Klasifikasi data paten berdasarkan judul menggunakan metode Naïve Bayes classifier (Studi kasus: Direktorat Inovasi dan Kawasan Sains dan Teknologi (DIKST) Universitas Brawijaya),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2017.
[14] Erlangga, A. K. Saputra, and A. H. N. Kushariantoko, “Analisis performansi Naïve Bayes pada klasifikasi plagiarisme dokumen berdasarkan pembobotan teks menggunakan algoritma TF-IDF,” Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, vol. 14, no. 2, pp. 115–122, 2024.
[15] M. N. Baharudin and I. K. D. Nuryana, “Implementasi algoritma decision tree untuk klasifikasi surat pada aplikasi mobile e-surat Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Kediri berbasis Android,” JINACS, 2022.
