Klasifikasi Data Paten Berdasarkan Judul Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Direktorat Inovasi dan Kawasan Sains dan Teknologi (DIKST) Universitas Brawijaya) - Alifah, Syafira; Eka Ratnawati, Dian; Darma Setiawan, Budi (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Paten adalah salah satu perlindungan Hak Kekayaan Intelektual yang dimiliki inventor karena hasil penemuannya (invensi) dalam jangka waktu tertentu. Pendaftaran paten di lingkungan Universitas Brawijaya dapat diajukan ke Direktorat Inovasi dan Kawasan Sains dan Teknologi (DIKST). Klasifikasi secara manual pada jumlah paten yang banyak membutuhkan waktu dan beresiko terjadi kesalahan dalam pengelompokan nya, sehingga perlu dilakukan klasifikasi data paten secara otomatis. Penelitian ini menerapkan algoritma klasifikasi Naïve Bayes untuk mengategorikan paten berdasarkan judul. Judul paten akan diolah melalui langkah-langkah seperti text preprocessing, penerapan TF-IDF, klasifikasi Naïve Bayes, serta tahap validasi. Salah satu tahap pada text preprocessing akan dilakukan pengurangan untuk mengetahui pengaruh text preprocessing terhadap performa algoritma Naïve Bayes. Kategori data yang diolah dalam penelitian ini adalah Metode, Proses, Alat, dan Formula dengan jumlah keseluruhan data, yaitu 376. Hasil penelitian klasifikasi paten berdasarkan judul menunjukkan performa lebih unggul menggunakan seluruh tahapan text preprocessing dengan accuracy sebesar 83.77%, precision sebesar 86.52%, recall sebesar 83.77%, dan f-measure sebesar 83.44%.