Infrastruktur dalam negeri seperti jalan adalah salah satu sektor terpenting dalam memacu pertumbuhan ekonomi di daerah tersebut. Jalan merupakan penghubung transportasi yang sangat berperan penting dalam kehidupan masyarakat sehari-hari. Jalan yang mengalami kerusakan perlu dilakukan pemeliharaan dan perbaikan. Keterbatasan dana yang tersedia mengakibatkan perlunya keputusan yang tepat untuk menentukan prioritas perbaikan jalan, sehingga diperlukan aplikasi yang dapat memberikan keputusan yang tepat dalam permasalahan tersebut. Penelitian ini membahas sebuah sistem yang dibangun untuk menentukan prioritas perbaikan jalan dengan membandingkan metode Naive Bayes dan Decision Tree. Metode Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan yang mendasar pada teorema Bayes, sedangkan Decision Tree suatu metode dalam pembelajaran yang akan membangun sebuah pohon keputusan untuk pemodelan dalam mencari solusi dari persoalan. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem untuk menangani prioritas perbaikan jalan. Berdasarkan pengujian 167 data uji menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki persentase akurasi sebesar 85,0299 %, sedangkan metode Decision Tree memiliki persentase akurasi 77,8443 %. Berdasarkan hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa terdapat perbedaan nilai sehingga diperoleh kesimpulan metode Naive Bayes lebih akurat dalam menentukan prioritas perbaikan jalan.

Kata Kunci : Perbaikan Jalan, Naive Bayes, Decision Tree