ANALISA TINGKAT PERCERAIAN DI PENGADILAN AGAMA RANTAUPRAPAT KELAS 1B TAHUN 2024 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Abstrak

Kasus perceraian di Indonesia mengalami peningkatan secara signifikan dari tahun ke tahun, dan menjadi permasalahan sosial yang patut mendapatkan perhatian serius dari berbagai pihak. Di Pengadilan Agama Rantauprapat, tingginya jumlah perkara perceraian selama tahun 2024 mencerminkan kompleksitas hubungan rumah tangga yang tidak stabil. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi penyebab utama perceraian dengan pendekatan analisis statistik dan model klasifikasi berbasis Naive Bayes Classifier. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan pemanfaatan data sekunder dari dokumen perkara resmi. Berdasarkan hasil pengolahan data, diketahui bahwa faktor perselisihan dan konflik berkepanjangan mendominasi penyebab perceraian, yakni sebesar 43,4% dari total kasus yang tercatat. Melalui penerapan metode Naive Bayes, diperoleh model prediktif yang mampu mengelompokkan kasus perceraian baru ke dalam kategori penyebab dengan tingkat akurasi yang cukup baik. Temuan ini memberikan kontribusi bagi peningkatan strategi pencegahan perceraian dan pengembangan sistem informasi berbasis data dalam mendukung pelayanan di lingkungan Pengadilan Agama.

Divorce cases in Indonesia have been increasing significantly from year to year, becoming a social issue that requires serious attention from various parties. At the Religious Court of Rantauprapat, the high number of divorce cases throughout 2024 reflects the complexity and instability of marital relationships. This study aims to identify the main causes of divorce using a statistical analysis approach and a classification model based on the Naive Bayes  Classifier.The method used is a quantitative approach utilizing secondary data from official case documents. Based on the data analysis results, it was found that prolonged disputes and conflicts dominated the causes of divorce, accounting for 43.4% of the total recorded cases. Through the application of the Naive Bayes method, a predictive model was developed that can categorize new divorce cases into cause-based categories with a fairly good level of accuracy These findings contribute to improving divorce prevention strategies and the development of data-based information systems to support services within the Religious Court environment.