Algoritma Support Vector Machine (SVM) Untuk Identifikasi Komponen Abstrak Pada Jurnal Ilmiah Berbasis Teknik Klasifikasi - Titin Eka Puspitawati; Setio Basuki; Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti (Universitas Muhammadiyah Malang, 2021)
Penelitian yang dipublikasikan dalam bentuk jurnal setiap tahunya selalu ada yang baru dan semakin banyak, untuk bias dapat suatu informasi tertentuxyang akan dibutuhkan dari sebuahmpenelitian akan sulit dan memakan waktu lama. Sepertimhalnya mencari sebuahxinformsi tertentumdengen membaca keseluruhan abstrak secarapsatu-persatu yang tidak efektif. Oleh karena itu dengan harapan adanya pembangunan sistem yang mampu menganbil informasi tertemtu dari sebuagh dokumen secara tepat dan otomatis. Penelitian ini menggunakan pendekatan pembelajaran klasifikasi. Pada penelitian ini penulis menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Hasil dari sistem adalah untuk melakukan klasifikasi informasi permasalahan umum, permasalahan khusus, solusi yag diusulkan, hasil, pembahasan dan implikasi, keywords dan lain-lain dari abstrak sebuah jurnall ilmiah dan mengukur kinerja dari sistem ini.