Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi

Articles

Vol. 11 No. 4 (2026): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi, ISSN 3025-1311

PENERAPAN METODE MULTINOMIAL NAÏVE BAYES DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KEMAMPUAN ATLET RENANG DI WEPOOL CINERE

Submitted
September 24, 2026
Published
2026-09-24

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis website guna mengklasifikasikan tingkat kemampuan atlet renang di WePool Cinere secara objektif dan cepat. Proses evaluasi kemampuan atlet yang berlangsung secara manual sering kali menghadapi hambatan dalam pemantauan penguasaan teknik dasar serta ketepatan analisis perkembangan atlet secara konsisten. Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah Research and Development (R&D) yang diselaraskan dengan tahapan pengambilan keputusan Simon, mencakup tahap intelligence, design, choice, dan implementation. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP native, basis data MySQL, dan antarmuka berbasis Bootstrap. Data uji diklasifikasikan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes berdasarkan kriteria penguasaan gaya bebas, gaya dada, gaya punggung, gaya kupu-kupu, teknik pernapasan, serta durasi latihan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan kemampuan atlet ke dalam empat tingkat kategori (sangat baik, baik, cukup baik, dan kurang baik) berdasarkan kalkulasi probabilitas posterior terbesar. Pengujian fungsionalitas menggunakan metode blackbox testing. Sistem ini terbukti dapat membantu pelatih dan administrator WePool Cinere dalam mengelola data atlet, melakukan evaluasi terkomputerisasi, serta menyajikan laporan perkembangan atlet secara transparan dan efisien.

References

  1. [1] Bani Pilitan, R., Prahagia, Y., & Nuraini, F. (2025). Manfaat Renang Terhadap Pengurangan Tingkat Stres pada Mahasiswa PJKR UMMUBA. Jurnal Muara Olahraga, 7(2), 384–394. https://doi.org/10.52060/jmo.v7i2.2996
  2. [2] Commons, C., & Rules, U. A. (2015). Creative Commons License Deed. 10(6), 2–3.
  3. [3] Erwan, E., Rahman, A. B., & Muhammad, S. A. (2023). Konsep Sistem, Jenis-Jenis dan Model Sistem. Jurnal Pendidikan Dan Konseling, 5(2), 2685–9352.
  4. [4] Fadira Az-zahra, & Syafira Putri Yuliadi. (2025). Analisis Perbandingan Kinerja Website Statis dan Dinamis dalam Optimalisasi Layanan Informasi Digital. Jurnal Sadewa: Publikasi Ilmu Pendidikan, Pembelajaran Dan Ilmu Sosial, 3(4), 91–100. https://doi.org/10.61132/sadewa.v3i4.2430
  5. [5] Gustina, Z., Husnayayin, A., Eka, D., & Dewi, C. (2024). Karakteristik, Langkah-Langkah, Research And Development, Pendidikan. 09, 490–501.
  6. [6] Handayani, D., & Azis, M. A. (2023). (Studi Kasus Pt Xyz). VII(September), 1–8.
  7. [7] Kalsum Siregar, U., Arbaim Sitakar, T., Haramain, S., Nur Salamah Lubis, Z., Nadhirah, U., & Sains dan Teknologi, F. (2024). Pengembangan database Management system menggunakan My SQL. SAINTEK: Jurnal Sains, Teknologi & Komputer, 1(1), 8–12.
  8. [8] Mulyana, A., Pingkan, A. D., Yulianti, D., Luthfiatunnisa, F. F., Shidiqqa, Q. Q. A., Sabirah, R., & Azzahra, S. F. (2024). Manfaat Pembelajaran Renang untuk Pertumbuhan dan Perkembangan Anak di Sekolah Dasar. Indo-MathEdu Intellectuals Journal, 5(3), 3213–3221. https://doi.org/10.54373/imeij.v5i3.1251
  9. [9] M. Rhifky W., & Fahmi R. (2023). Pemodelan Sistem Penerimaan Anggota Baru Dengan UML. Jurnal Minfo Polgan, 12(1), 1514-1521. https://doi.org/10.33395/jmp.v12i1.12870
  10. [10] Olanrewaju, R. O., Olanrewaju, S. A., & Nafiu, L. A. (2022). Multinomial Naïve Bayes Classifier: Bayesian versus Nonparametric Classifier Approach. European Journal of Statistics, 2. https://doi.org/10.28924/ada/stat.2.8
  11. [11] Purwanti, S., Ardan, T. S., Pratiwi, C., Diagram, A., Diagram, C., Sequence, D., Sistem, D., & Informasi, S. (2024). DESAIN SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN UNIFIED MODELING LANGUAGE (UML) Pendahuluan Kajian Teori Metode Hasil dan Pembahasan. 11(1), 32–38.
  12. [12] Qomariah, S. (2022). Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tadjwid Berbasis Android. Jurnal Informatika Wicida, 12(2), 69–75. https://doi.org/10.46984/inf-wcd.2239
  13. [13] Resti, Y., Irsan, C., Neardiaty, A., Annabila, C., & Yani, I. (2023). Fuzzy Discretization on the Multinomial Naïve Bayes Method for Modeling Multiclass Classification of Corn Plant Diseases and Pests. Mathematics, 11(8). https://doi.org/10.3390/math11081761
  14. [14] Rohi Abdulloh. (2022). 7 Materi Pemrograman Web Untuk Pemula. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
  15. [15] Rusdi Efendi, Yoppy Sazaki, & M. Ihsansan Jambak. (2023). Analisis Komparatif Metode Weighted Product (WP) dan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Pendidikan Sains dan Komputer, 3(2), 205-215. https://doi.org/10.47709/jpsk.v3i02.3347
  16. [16] Setiaji, Fajar, A., Ari, A., & Juan, Fachrizal. (2024). Implementasi Model Unified Modelling Language (UML) Pada Perancangan Sistem Informasi Data Kependudukan dan Bantuan Sosial. Jurnal Informatika Teknologi dan Sains, 2, 306–312.
  17. [17] Sova, E., Siahaan, J. A., Harahap, D. N., & Assidiqie, H. (2023). Impression: Jurnal Teknologi dan Informasi. Jurnal Teknologi Dan Informasi, 2(1).
  18. [18] Srirahayu, A., & Pribadie, L. S. (2023). Review Paper Data Mining Klasifikasi Data Mining. Jurnal Ilmiah Informatika Global, 14(1). https://doi.org/10.36982/jiig.v14i1.2981
  19. [19] Vergania, R., & Agustin, Y. H. (2026). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Kondisi Kelahiran Bayi. Jurnal Algoritma, 23(1), 1424–1432. https://doi.org/10.33364/algoritma/v.23-1.3247
  20. [20] Yuniar, V., Kurniawati, S. R. I. E., & Audi, R. P. (2026). EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN BERENANG PADA ANAK USIA 5 TAHUN. 02(1), 4–7.

Similar Articles

11-20 of 321

You may also start an advanced similarity search for this article.