Analisis Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan CPNS (Studi Kasus : Kementerian Hukum Jawa Timur 2024 Penjaga Tahanan) - Seroja, Aulia Nadia Bunga; Mujilahwati, Siti; Bettaliyah, Azza Abidatin (Universitas Mulawarman, 2025)
Pengadaan Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) Kementerian Hukum Jawa Timur tahun 2024 formasi penjaga tahanan menyediakan kuota 252 laki-laki dan 108 perempuan. Dengan jumlah pendaftar yang sangat besar, proses seleksi harus dilakukan secara ketat untuk memastikan terpilihnya calon ASN yang kompeten. Penerapan algoritma Naive Bayes untuk melakukan prediksi penerimaan peserta CPNS, bertujuan untuk menganalisis kinerjanya pada formasi penjaga tahanan tahun 2024 dan memperoleh tingkat akurasi tinggi. Naive Bayes dipilih karena kemampuan klasifikasi yang baik dan proses perhitungannya yang efisien. Data yang digunakan berjumlah 150, dengan 7 atribut : nilai TWK, TIU, TKP, CAT, kesehatan dan pengamatan fisik, kesamaptaan dan keterampilan, serta wawancara. Analisis dilakukan dengan perbandingan data latih dan data uji ke dalam tiga scenario yaitu 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil evaluasi memperlihatkan analisis pertama menghasilkan akurasi 93,33%, precision 83,33%, recall 100%, dan f1-score 90,90%. Analisis kedua dan ketiga mencapai nilai sempurna 100% untuk seluruh metrik. Hasil menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes sangat tepat dan pantas digunakan untuk memprediksi penerimaan CPNS, khususnya pada formasi penjaga tahanan di Kementerian Hukum Jawa Timur.