Klasifikasi Data Paten Berdasarkan Judul dan Abstrak Menggunakan Support Vector Machine - Siregar, Fauziah Syifa R.; Eka Ratnawati, Dian (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Proses klasifikasi manual data paten di Direktorat Inovasi dan Kawasan Sains dan Teknologi (DIKST) Universitas Brawijaya memerlukan waktu lama dan rawan kesalahan, sehingga menghambat pengelolaan informasi paten secara efisien. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model klasifikasi otomatis data paten berdasarkan judul dan abstrak menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Dataset terdiri dari 617 data paten yang dikelompokkan ke dalam empat kategori: proses, metode, alat, dan formula. Tahapan text preprocessing meliputi case folding, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), sedangkan klasifikasi menggunakan SVM dengan kernel linear. Evaluasi model dilakukan dengan K-Fold Cross Validation menggunakan dua skema, yaitu 5-Fold dan 10-Fold, serta diukur menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan seluruh tahapan preprocessing menghasilkan performa terbaik dibandingkan skenario tanpa satu tahapan preprocessing. Validasi terbaik diperoleh pada 10-Fold dengan akurasi 81,20%, presisi 82,42%, recall 81,20%, dan F1-score 81,30%, sedangkan pada 5-Fold memperoleh akurasi 79,90%, presisi 80,62%, recall 79,90%, dan F1-score 79,94%. Model yang dihasilkan diharapkan dapat membantu DIKST mengotomatisasi proses klasifikasi paten sehingga pengelolaan data menjadi lebih cepat dan akurat.