<![CDATA[Proses penilaian kinerja di Kedai XYZ saat ini dilakukan secara langsung tanpa kriteria yang jelas, sehingga menimbulkan subjektivitas dalam pengambilan keputusan terkait pengangkatan Team Leader. Kondisi ini menyulitkan manajemen untuk menilai secara objektif dan sering kali mengandalkan data serta performa yang tidak terukur. Salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengembangkan sistem penilaian kinerja yang lebih objektif dan terstruktur. Metode ini merupakan prediksi sederhana berbasis probabilitas dengan menggunakan teorema Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peringkat kinerja pegawai di Kedai XYZ. Metode klasifikasi Naïve Bayes digunakan untuk menganalisis kelompok data melalui perhitungan probabilitas. Berdasarkan hasil dari evaluasi confusion matrix algoritme naïve bayes, diklasifikasikan menjadi tiga kelas matrix yaitu precision, recall, dan accuracy. Kelas 1 memiliki precision 100% tetapi recall 64% menunjukkan bahwa semua data kelas 1 diidentifikasi dengan beberapa kesalahan identifikasi data kelas lain, kelas 2 memiliki precision 93% dan recall 84%, menunjukkan performa yang cukup baik, sedangkan kelas 3 precision 67% dan recall 50%, menunjukkan kesulitan yang akurat untuk mengidentifikasi. Secara keseluruhan, model ini cukup akurat. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi kinerja pegawai, hasil dari percobaan pertama mendapatkan hasil yang baik dengan 2 klasifikasi baik dan 1 klasifikasi cukup. Maka dapat diambil kesimpulan bahwa sistem yang sudah dikembangkan dapat menentukan pegawai terbaik di Kedai XYZ. Kata kunci: Naïve Bayes, Klasifikasi, confussion matrik]]>
