KLASIFIKASI SURAT MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES PADA SISTEM INFORMASI MANAJEMEN SURAT (Studi Kasus :Bagian Humas Setda Kabupaten Batang) - Trisetiyo, Mohamat Dodi; Wibowo, Jati Sasongko (Proceeding SENDI_U, 2019)
Dalam pengelolaan surat menyurat dibagian Humas Setda Kabupaten Batang, membutuhkan pendataan surat dan arsip surat yang begitu banyak. Selama ini proses yang dilakukan masih dengan cara manual, hal ini menimbulkan kesulitan didalam pencarian data surat jika suatu waktu diperlukan. Oleh karena itu, diperlukan adanya aplikasi sistem monitoring yang dapat membantu dalam proses pengarsipan surat, agar dapat mempercepat dalam proses pencarian surat, pengelolaan dan pengagendaan surat. Sistem ini dibuat dengan metode Naïve Bayes Classification (NBC). Metode NBC merupakan metode yang digunakan untuk klasifikasi, dalam penelitian ini data yang digunakan untuk klasifikasi adalah data yang tidak terstruktur berupa teks atau text mining.Sistem monitoring surat menggunakan metode Naïve Bayes yang dibangun berbasis web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL dengan pembatasan data input surat masuk yang berekstensi (.pdf) yang akan dikonversi dalam bentuk teks menggunakan OCR, ternyata menghasilkan nilai akurasi yang cukup rendah yaitu 33%. Hal itu disebabkan karena hasil konversi dari file PDF dengan OCR akurasinya juga cukup rendah dan menghasilkan teks yang tidak beraturan, sehingga banyak huruf yang tidak sesuai. Setelah melakukan pengujian ulang dengan cara semi manual hasil pengujian sistem didapatkan tingkat akurasi sebesar 83% dengan 6 data latih dan 6 data yang diujikan. Kata Kunci: Monitoring Surat, Text Mining, Naïve Bayes