Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan sebuah Sistem Informasi Aktivitas Pembelajaran FISIKA yang disingkat SIAP FISIKA. Penelitian ini termasuk ke dalam bidang penelitian Natural Language Processing (NLP) yang melakukan kerja pemrosesan data teks menggunakan teknologi kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI). Beberapa algoritma Machine Learning (ML) digunakan untuk memodelkan dan mengklasifikasi teks materi pelajaran dalam kelas “Topik Pelajaran Fisika” yang benar. Selanjutnya dilanjutkan dengan perekomendasian aktivitas belajar yang memiliki nilai cosine similarity > 0.1 dengan teks materi pelajaran. Dari proses pelatihan dan pengujian, algoritma Multinomial Naïve Bayes (MultiNB) memberikan rata – rata nilai akurasi terbaik yaitu sebesar 83.12 %. Akurasi maksimum didapatkan dengan menggunakan kombinasi MultiNB dan teknik ekstraksi fitur unigram yaitu sebesar 88.32 %.In this research, a development of an Information System for PHYSICS Learning Activities, which is abbreviated as SIAP FISIKA, was carried out. The research itself belongs to the field of Natural Language Processing (NLP) which performs text data processing using Artificial Intelligence (AI) technology. Machine Learning (ML) algorithms were used to model and classify the text of Physics lessons into correct class of topic in Physics. The process then is followed by recommending learning activities that have a cosine similarity value > 0.1 to the text. From the training and test, the Multinomial Naïve Bayes (MultiNB) algorithm gives the best average accuracy of 83.12%. The maximum accuracy is obtained by using a combination of MultiNB and unigram feature extraction technique, which is 88.32
