Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Pengelolaan Arsip Digital di Kelurahan Pondok Kacang Timur Berbasis Website - Hadityatama, Akbar; Yulianto, Muhamad Arief (Journal of Artificial Intelligence and Innovative Applications (JOAIIA), 2026)
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.