Klasifikasi Pengaruh Negatif Game online Bagi Remaja Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - Siregar, Romadon Goring; Lubis, Aidil Halim; Ikhsan, Muhammad (DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan pengaruh negatif game online bagi remaja menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data diperoleh dari 265 siswa/siswi SMA Negeri 2 Padang Bolak dan diklasifikasikan ke dalam tiga tingkat: Ringan, Sedang, dan Parah. Sebanyak 250 data digunakan untuk pelatihan dan 15 data untuk pengujian. Hasil pengujian menunjukkan bahwa 12 dari 15 data berhasil diklasifikasikan dengan benar (akurasi 80%). Precision dan recall tertinggi terdapat pada kelas Ringan dan Sedang, sementara kelas Parah tidak terdeteksi. Naïve Bayes efektif untuk klasifikasi ringan dan sedang, namun perlu perbaikan untuk kelas parah.