Penelitian merupakan kewajiban bagi dosen guna mengembangkan ilmunya selain mengajar. Sampai
saat ini semua penelitian dosen dikelola oleh Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
yang sering disebut LPPM. Lembaga penelitian perguruan tinggi merupakan tempat semua informasi
penelitian dosen bisa didapat, masalah yang ditemui di lembaga penelitian perguruan tinggi yaitu
proses pengelompokan pada bidang keilmuan penelitian dosen yang dilakukan oleh bagian data dan
sistem informasi LPPM, ini juga merupakan salah satu masalah yang berkaitan dengan text
classification. Klasifikasi merupakan proses penemuan model yang menggambarkan dan membedakan
kelas atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk memprediksi kelas dari objek yang label
kelasnya belum diketahui. Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana
yang berdasarkan pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat. Pada metode
ini terdapat kekurangan yang dapat berpengaruh pada akurasi yang disebabkan oleh fitur Naive Bayes
yang tidak selalu dapat diterapkan. Untuk menangani masalah tersebut, peneliti melakukan proses
seleksi fitur menggunakan Algoritma Genetika. Dataset yang digunakan yaitu data penelitian dosen
sebanyak 275 dari semua bidang keilmuan. Hasil dari eksperimen pada penelitian ini menunjukan
bahwa nilai akurasi meningkat sebesar 26,06 % dengan digunakannya Algoritma Genetika pada proses
seleksi fitur.