Banyaknya jumlah bahan pustaka berupa buku-buku baru yang tersedia diperpustakaan setiap tahun menyebabkan petugas perpustakaan mengalami kesulitan dalam melakukan proses klasifikasi buku. Demikian pula yang dihadapi petugas perpustakaan di STMIK Kadiri Kediri yang menjadi obyek penelitian ini. Penentuan jenis atau kategori buku pada awalnya dilakukan secara manual yakni dengan memilih daftar jenis atau kategori buku yang tersedia dalam sistem yang lama. Proses yang dilakukan ini banyak menimbulkan kesalahan karena dilakukan berdasarkan pada pengetahuan petugas dari membaca judul maupun sinopsis buku yang diproses yang pada akhirnya menyebabkan buku-buku tidak berada pada rak maupun kategori yang semestinya sehingga menyulitkan pengguna perpustakaan untuk mencari bahan pustaka yang diperlukan. Berdasarkan pada permasalahan tersebut maka dalam penelitian ini dibangun sebuah aplikasi berbasis desktop menggunakan compiler Delphi dimana dalam aplikasi tersebut memuat tahapan stemming dengan Porter Stemmer untuk bahasa Indonesia dan tahap klasifikasi dengan Naïve Bayes Classifier. Untuk mengetahui tingkat akurasi Naïve Bayes, maka dilakukan uji coba beberapa kali dengan jumlah data training dan testing yang berbeda tiap kategori. Hasil uji coba dari 900 dokumen yang terbagi menjadi 100 buku tiap kategori yang terbagi dalam data training dan data testing dalam penelitian ini menyimpulkan bahwa tingginya akurasi klasifikasi didapatkan dengan banyaknya penggunaan dokumen sebagai data training dan sebaliknya akurasi akan menurun dengan semakin sedikitnya penggunaan dokumen sebagai data training