Implementasi Data Mining Menggunakan Metodde Naive Bayes Untuk Analisis Perkembangan Anak Autisme Berbasis Web Di Yayasan Eva Lentera - Aldi Hermawan; Okta Irawati (RIGGS: Journal of Artificial Intelligence and Digital Business, 2026)
Pengelolaan data perkembangan anak autisme di Yayasan Eva Lentera Sahaja yang masih dilakukan secara manual menyebabkan proses pencatatan, evaluasi, dan penyusunan laporan belum berjalan secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem data mining berbasis web dengan menerapkan algoritma Naive Bayes untuk menganalisis perkembangan anak autisme. Sistem dikembangkan menggunakan model Waterfall, sedangkan proses klasifikasi menerapkan algoritma Naive Bayes yang dipadukan dengan teknik Laplace Smoothing untuk meningkatkan ketepatan perhitungan probabilitas. Penilaian perkembangan dilakukan berdasarkan lima kriteria, yaitu nilai, kehadiran, perilaku, kemandirian, dan sosialisasi sehingga menghasilkan empat kategori perkembangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengelola data perkembangan secara terkomputerisasi serta menghasilkan klasifikasi yang sesuai dengan perhitungan manual. Pengujian fungsional juga membuktikan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai rancangan. Penerapan sistem ini membantu terapis dan pengelola yayasan dalam melaksanakan evaluasi perkembangan anak secara lebih cepat, objektif, dan efisien.