IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KEBUTUHAN ASET PADA YAYASAN PENDIDIKAN GKPS

Abstract

Pengelolaan aset di Yayasan Pendidikan GKPS yang masih dilakukan secara manual sering menimbulkan kendala seperti kehilangan data dan kesulitan memantau kondisi aset. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem informasi manajemen aset berbasis web dengan algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi kebutuhan aset di 30 sekolah yayasan. Dataset berjumlah 1.613 entri mencakup kondisi barang (baik, rusak sedang, rusak berat) serta tahun pembelian. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing, pembagian data latih (80%) dan uji (20%), serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil pengujian menunjukkan algoritma Bernoulli Naïve Bayes mencapai akurasi 93,33%, dengan presisi 0,94 dan recall 0,79 pada kelas “Diusulkan”. Sistem ini terbukti membantu klasifikasi kondisi aset, menghasilkan laporan prediksi, serta mendukung pengambilan keputusan dalam pengadaan barang. Dengan demikian, algoritma Naïve Bayes dapat diimplementasikan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi pengelolaan aset pendidikan.