Perbandingan Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Prediksi Perceraian: Studi kasus Pengadilan Agama Cimahi

Perceraian di Pengadilan Agama Cimahi setiap tahun terus mengalami kenaikan, setiap bulannya rata-rata menerima 800 perkara cerai, dari 800 perkara tersebut, 75% perkara perceraian rumah tangga, sedangkan sisanya perkara lain, seperti nikah isbat dan waris. Berdasarkan masalah tersebut perlu adanya tindakan berupa prediksi untuk mengetahui seberapa banyak perceraian disetiap bulannya. Salah satu teknik pengolahan data yang cocok dalam membantu proses prediksi terjadinya suatu perceraian yaitu dengan menggunakan teknik data mining seperti algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor. Algoritma ini memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi. Tingkat akurasi yang terbaik di antara kedua algoritma ini dapat diketahui dengan cara melakukan perbandingan. Perbandingan algoritma bertujuan untuk mendapatkan algoritma yang dianggap paling baik pada proses memprediksi suatu permasalahan, setelah melakukan perbandingan maka dapat disimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi 72,5% dan algoritma K-Nearest Neigbor menghasilkan akurasi 57,5%. Kata Kunci : Perbandingan, Prediksi Perceraian, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor