Penelitian ini membahas permasalahan ketidakefisienan dan ketidakkonsistenan dalam proses klasifikasi retensi arsip di Dinas Perhubungan Provinsi Sulawesi Selatan yang berpotensi menyebabkan kesalahan penentuan masa simpan arsip dan keterlambatan layanan informasi. Data yang digunakan berasal dari 1330 arsip berbagai kegiatan administrasi, teknis, dan surat menyurat pada periode 2011–2023. Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Naive Bayes dengan representasi teks TF-IDF, serta pembagian data 80% pelatihan dan 20% pengujian. Hasil penelitian menunjukkan kinerja model yang sangat baik dengan akurasi 99,62%, serta nilai precision dan recall di atas 0,99 untuk kedua kelas retensi, yaitu MUSNAH (arsip yang harus dimusnahkan) dan PERMANEN (arsip yang disimpan selamanya). Model ini dapat mengklasifikasikan arsip baru tanpa label secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi, akurasi, dan mendukung digitalisasi pengelolaan arsip pemerintahan.
Copyrights © 2025