PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN DATA PENINGKATAN KAPASITAS SDM APARATUR SIPIL NEGARA BERBASIS DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Penulis

  • Antonius Ivan Dwiarta Putra Institut Teknologi Dan Bisnis Swadharma
  • Lela Nurlaela Institut Teknologi Dan Bisnis Swadharma
  • Tuhfatul Habibah Hasibuan Institut Teknologi Dan Bisnis Swadharma

DOI:

https://doi.org/10.64626/jukomtek.v5i2.736

Kata Kunci:

Information Systems, Data Mining, Naïve Bayes, Human Resource Capacity Building, Streamlit

Abstrak

Data management regarding capacity building for State Civil Apparatus (ASN) human resources at the Directorate General of Regional Development, Ministry of Home Affairs, currently faces challenges in data processing, information presentation, and decision-making due to the suboptimal use of information technology. This study aims to develop a web-based information system for managing apparatus capacity-building data by employing the Naïve Bayes algorithm as a classification method to support decision-making. The research adopts a quantitative approach utilizing data mining methods, encompassing data collection, preprocessing, splitting data into training and testing sets, building a classification model using the Naïve Bayes algorithm, and evaluating the model via a Confusion Matrix. The system was developed using the Python programming language and the Streamlit framework, and was implemented using apparatus capacity-building data from the 2024–2026 period. The results demonstrate that the system can integrate data management processes, classify capacity-building levels into Low, Medium, and High categories, and automatically generate analytical dashboards and reports. Model evaluation yielded an accuracy rate of 66.67%, indicating that the Naïve Bayes algorithm delivers satisfactory classification performance to support decision-making in managing apparatus capacity building. Consequently, the developed system can enhance the effectiveness, efficiency, and accuracy of data management while supporting the monitoring and evaluation of competency development programs for the apparatus at the Directorate General of Regional Development, Ministry of Home Affairs.

Referensi

Abdul Kadir. (2018). Peranan brainware dalam sistem informasi manajemen jurnal ekonomi dan manajemen sistem informasi. Sistem Informasi, 1(September), 60–69. https://doi.org/10.31933/JEMSI

Amalia, A., Irma Purnamasari, A., & Ali, I. (2024). Implementasi Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Program Indonesia Pintar (Pip) Di Sekolah Dasar Negeri 04 Majalangu. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 1889–1896. https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.8311

Armah, S., & Firdaus, R. (2024). Konsep Dan Penerapan Sistem Informasi Manajemen operasional dan strategi organisasi dengan cara memberikan informasi yang tepat dan akurat. Jurnal Inovasi Manajemen, Kewirausahaan, Bisnis Dan Digital (JIMaKeBiDi), 1(3), 52.

Dewi, P S, C K Sastradipraja, D. G. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Classifier. 11, 66–80. https://doi.org/10.34010/jati.v11i1

Hilmawan, G. H. (2025). LITERATUR REVIEW : EFEKTIFITAS PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELULUSAN. Jurnal Media Akademik (JMA), 3(6), 1–11.

Kardina, M., Frinaldi, A., Eka Putri, N., & Magister Administrasi Publik, P. (2024). Penilaian Penggunaan Teknologi Informasi Dalam Pengelolaan Keuangan Daerah Dan Dampaknya Terhadap Kinerja Pelayanan Publik Di Indonesia. Professional: Jurnal Komunikasi Dan Administrasi Publik, 11(2), 615–620. https://jurnal.unived.ac.id/index.php/prof/article/view/7231

M. Afriansyah, Joni Saputra, Ardhana, V. Y. P., & Yuan Sa’adati. (2024). Algoritma Naive Bayes Yang Efisien Untuk Klasifikasi Buah Pisang Raja Berdasarkan Fitur Warna. Journal of Information Systems Management and Digital Business, 1(2), 236–248. https://doi.org/10.59407/jismdb.v1i2.438

Muthmainnah, M., Indra Syahputra, W., & Bintoro, A. (2025). Sistem Informasi Monitoring Kegiatan Berbasis WEB pada Badan Pusat Statistik Kota Lhokseumawe. Sisfo: Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 9(2), 144–159. https://doi.org/10.29103/.v9i2.26013

Romindo, R., Sirait, K. B., Riffan, V., & Wijaya, C. G. (2026). Analisis Sentimen Komentar Toxic pada Video Musik YouTube Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Minfo Polgan, 15(1), 455–466. https://doi.org/10.33395/jmp.v15i1.16190

Sri Widaningsih. (2019). Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4.5, Naive Bayes, KNN, Dan SVM. Jurnal Tekno Insentif, 13(1), 16–25.

Sumardi, Abduh, T., & Setiawan, L. (2026). EVALUASI KOMPETENSI, PELATIHAN, BEBAN KERJA, DAN PEMANFAATAN SISTEM DIGITAL DALAM PENGUATAN KINERJA ANGGOTA ITWASDA POLDA SULAWESI SELATAN. 8(2), 1070–1077. https://doi.org/10.35965/jbm.v8i2.7754

Suparmoko Muhammad. (2020). Konsep Pembangunan BerkelanjutanDalam Perencanaan Pembangunan Nasional Dan Regional. Jurnal Ekonomika Dan Manajemen, 9(1), 39–50.

Wahyuni, S. (2020). CAPACITY BUILDING STRATEGY OF PUBLIC TRAINING INSTITUTE IN IMPROVING CIVIL SERVANT ’ S COMPETENCIES Strategi Penguatan Kapasitas Lembaga Pelatihan dalam Meningkatkan Kompetensi SDM Aparatur untuk Mewujudkan Learning Organization. Bestari Ntb, 1, 32–46.

Yusian, D. R. (2018). Analisa Penerapan Data Mining Pada Penerimaan Mahasiswa Politeknik Negeri Lhokseumawe Menggunakan Algoritma K-Means. Journal of Informatics and Computer …, 4(2), 208–216. http://jurnal.uui.ac.id/index.php/jics/article/view/749

Zulkifli, R., Andryadi, A. A., Nurfadhilah, D. S., Utami, L. L., Universitas, I., Al-ghifari, S. I. U., Langlangbuana, I. U., & Kunci, K. (2026). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI MINAT MAHASISWA BARU. Journal of Information System Management (JOISM), 7(2), 252–259.

Diterbitkan

30-07-2026

Cara Mengutip

Ivan Dwiarta Putra, A., Nurlaela, L., & Habibah Hasibuan, T. (2026). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN DATA PENINGKATAN KAPASITAS SDM APARATUR SIPIL NEGARA BERBASIS DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Jurnal Komputer Dan Teknologi, 5(2), 506–519. https://doi.org/10.64626/jukomtek.v5i2.736

Terbitan

Bagian

Kebijakan Bagian

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama