Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kesiapan Administrasi pada KUA Kecamatan Kapuas Barat - rahma meina; Finki Dona Marleny; Windarsyah Windarsyah (Utiliti Project Solution, 2026)
Kantor Urusan Agama (KUA) merupakan instansi pemerintah yang bertanggung jawab menyelenggarakan pelayanan pencatatan serta pengelolaan administrasi pernikahan bagi masyarakat Muslim sesuai ketentuan yang berlaku. Pengelolaan data yang masih manual menyebabkan kesulitan dalam memverifikasi kesiapan administrasi calon pengantin secara cepat dan akurat. Penelitian terdahulu masih terbatas pada dataset kecil, kriteria tunggal berbasis usia, dan tanpa cross-validation, sehingga belum tersedia model klasifikasi kesiapan administrasi pernikahan yang komprehensif dan andal. Penelitian ini menerapkan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan kesiapan administrasi pernikahan berdasarkan kombinasi usia, pendidikan, dan status pernikahan pada KUA Kecamatan Kapuas Barat, dengan memanfaatkan 1.010 record data periode 2021–2025 yang dipisahkan menjadi 70% data pelatihan dan 30% data pengujian, diimplementasikan melalui Python dan scikit-learn. Evaluasi dengan Confusion Matrix menghasilkan akurasi 92,67%, presisi 93,33%, recall 98,44%, dan F1-Score 95,82%, sementara K-Fold Cross Validation (k=10) menghasilkan rata-rata akurasi 90,10% dengan standar deviasi 2,77%. Hasil ini membuktikan bahwa Naive Bayes efektif untuk klasifikasi kesiapan administrasi pernikahan dengan akurasi melampaui penelitian sebelumnya (84%), serta berkontribusi sebagai model pendukung keputusan berbasis data mining bagi petugas KUA dalam verifikasi administrasi yang lebih cepat, konsisten, dan akurat.