Kemampuan membaca siswa Indonesia, khususnya kelas satu dan dua sekolah
dasar, masih rendah berdasarkan evaluasi PISA 2018 dan 2022. Penelitian ini
bertujuan mengembangkan website pembelajaran dan penilaian adaptif berbasis
metode Naive Bayes Classifier (NBC) dengan pendekatan distribusi normal atau
Gaussian untuk meningkatkan akurasi dan kefasihan membaca siswa. Penelitian
dilakukan di SDN 2 Gesikan, Tulungagung, dengan data penilaian berdasarkan
tiga kriteria: tingkat pemahaman, akurasi, dan waktu pengerjaan. Website ini
dilengkapi fitur pengenalan huruf, praktik menulis, video pembelajaran, praktik
membaca, teknologi pengenalan suara, dan penilaian adaptif. NBC dipilih karena
kesederhanaan, efisiensi, dan akurasi terbukti, meskipun memiliki kelemahan
pada probabilitas bersyarat nol. Hasil analisis menunjukkan siswa kelas 1 kategori
mahir memiliki rata-rata tingkat pemahaman 94,38% (±2,64), akurasi 92,88%
(±1,90), dan waktu pengerjaan 55,25 detik (±3,80), sedangkan kelas 2 mahir
mencapai 88,4% (±3,93), 90% (±3,85), dan 48,4 detik (±3,72). Pengujian data uji
kelas 1 dan 2 menunjukkan akurasi, presisi, dan recall sebesar 100%, dengan
akurasi sistem website mencapai 91,67%.