Analisis Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan CPNS - Studi Kasus : Kementerian Hukum Jawa Timur 2024 Penjaga Tahanan

Sep 10, 2026

Unggah oleh Noah

Pengadaan Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) Kementerian Hukum Jawa Timur tahun 2024 formasi penjaga tahanan menyediakan kuota 252 laki-laki dan 108 perempuan. Mengingat jumlah pendaftar yang sangat besar, seleksi perlu dilakukan secara ketat agar calon ASN yang terpilih kompeten. Penelitian menerapkan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi penerimaan peserta CPNS dan mengukur akurasi tinggi. Data berjumlah 150 dengan 7 atribut, dianalisis melalui rasio data latih:uji 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil terbaik menunjukkan akurasi 93,33% (precision 83,33%, recall 100%, f1-score 90,90%) pada skenario pertama, sedangkan skenario kedua dan ketiga mencapai 100% pada seluruh metrik.

BahasaIndonesian

KategoriPenelitian & Laporan

FormatPDF

Halaman10

Waktu Membaca15 mnt

AksesGratis untuk diunduh

Daftar Isi

PENDAHULUAN

Latar Belakang dan Relevansi Naive Bayes

Tujuan Penelitian

METODE PENELITIAN

Rancangan Sistem

Analisis Algoritma Naive Bayes Pada Penerimaan CPNS (Studi Kasus : Kementerian Hukum Jawa Timur 2024 Penjaga Tahanan) Aulia Nadia Bunga Seroja*1, Siti Mujilahwati2, Azza Abidatin Bettaliyah3 1,2, 3Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Lamongan, Jl. Veteran No.53A, Jetis, Lamongan, Jawa Timur 62211 ,(0322) 324706 e-mail: *[1](1aulianadiabungaseroja@gmail.com)[aulianadiabungaseroja@gmail.com](1aulianadiabungaseroja@gmail.com), [2](2 Moedjee@unisla.ac.id)[ Moedjee@unisla.ac.id](2 Moedjee@unisla.ac.id), [3](3 azzabettaliyah@gmail.com)[ azzabettaliyah@gmail.com](3 azzabettaliyah@gmail.com) Abstrak Pengadaan Calon PegawaiNegeri Sipil (CPNS) Kementerian Hukum Jawa Timur tahun 2024 formasi penjaga tahanan menyediakan kuota 252 laki-laki dan 108 perempuan. Denganjumlah 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 dipilihkarena 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. Hasilevaluasi 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, khususnyapada formasi penjaga tahanan di Kementerian Hukum Jawa Timur. Kata kunci—Naive Bayes, Analisis Data, Penerimaan CPNS, Penjaga Tahanan, Algoritma Klasifikasi 1. PENDAHULUAN Salah satu cara utama untuk bergabung dengan Aaratur Sipil Negara (ASN) Adalah dengan mendaftar sebagai Calon Pegawai Negara Sipil (CPNS) [1] . Antusiasme masyarakatterhadap seleksi CPNS sangat tinggi, sehingga diperlukan sistem seleksi yang ketat, objektif, dan transparan. Badan Kepegawaian Negara (BKN) sebagai penyelenggara utama mewajibkan pelamar untuk registrasi melalui situs web resminya, [sscasn.bkn.go.id](sscasn.bkn.go.id) [2]. Kementerian Hukum dan Hak Asasi Manusia (Kemenkumham) sering kali mengadakan penerimaan CPNS. Sejak tahun 2025, Lembaga Kemenkumham terdiri dari tiga lembaga berbeda: Kementerian Hukum (Kemenkum), Kementerian Hak Asasi Manusia (Kemenham) dan Kementerian Imigrasi dan Pemasnyarakatan [3] . Formasi penjaga tahanan berada di bawah naungan Kemenkum khusus wilayah Jawa Timur, dibuka 360 formasi yang terdiri dari 252 pria dan 108 wanita [4] . Sesuai pengumuman Menteri PANRB Nomor B/5457/M.SM.01.00/2024, nilai akhir CPNS 2024 terdiri dari 40% bobot SKD dan 60% SKB. Skor SKD dapat disaksikan secara langsung melalui siaran daring, sedangkan SKB diumumkan maksimal satu hari setelah tes. Hasilakhir seleksi tersedia secara terbuka melalui laman resmi instansi yang bersangkutan. Dengan banyaknya data historis CPNS yang tersedia, pendekatan berbasis data seperti metode Naive Bayes relevan untuk dikaji. Metode ini mampu memodelkan hubungan antar variabel dan memperkirakan peluang kelulusan berdasarkan data pelamar. Jika akurasi hasil klasifikasiterbukti tinggi, maka metode ini dapat diimplementasikan sebagai sistem pendukung prediksikelulusan CPNS di tahun-tahun berikutnya. Studi sebelumnya telah menunjukkan bahwa Naive Bayes Classifier telah berhasil dan mampu menghasilkan akurasi yang lebih besar dibandingkan dengan algoritma klasifikasi lainnya seperti Decision Tree dan Neural Network, karena tidak memerlukan banyak data latih dan mampu mengasumsikan independensi antar fitur yang menyederhanakan proses klasifikasi [5] .

Pertanyaan Umum

Apa tujuan penelitian ini dalam konteks penerimaan CPNS 2024 penjaga tahanan?

Menentukan kinerja algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kelulusan peserta CPNS formasi penjaga tahanan di Kementerian Hukum wilayah Jawa Timur tahun 2024, serta memperoleh tingkat akurasi tinggi.

Berapa jumlah data dan atribut yang digunakan pada model Naive Bayes?

Penelitian menggunakan 150 data dengan 7 atribut, yaitu nilai TWK, TIU, TKP, CAT, kesehatan dan pengamatan fisik, kesamaptaan dan keterampilan, serta wawancara.

Bagaimana perbandingan data latih dan data uji diuji dalam penelitian ini?

Analisis dilakukan dengan tiga skenario rasio data latih:data uji, yaitu 90:10, 80:20, dan 70:30 untuk mengevaluasi performa model.

Sep 10, 2026

Unggah oleh Noah