Klasifikasi Dokumen Karya Ilmiah Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Dan PCA

Abstract

Publishing a scientific paper is one way of attending a seminar or meeting. Before being presented at the seminar, scientific essays must first be registered before being classified according to their categories. As a result of the increasing total number of scientific papers that have been registered, the conference committee was overwhelmed in the classification process and it took quite a long time. So, a tool that can spontaneously identify the themes of scientific essays is needed and classify them according to known themes. One of the methods used to organize documents according to their categories is classification. In this research, the method used in classifying documents into 7 categories of computer science is Support Vector Machine and PCA. In this application experiment, 210 training data and 70 test data were taken. In this experiment, it shows that the method used is suitable for classifying scientific paper documents with a value of 95%.

Mempublikasikan sebuah karya ilmiah adalah salah satu cara dalam mengikuti sebuah seminar atau pertemuan. Sebelum dipresentasikan didalam seminar, Karangan ilmiah wajib terlebih dahulu didaftarkan sebelum digolongkan sesuai dengan kategorinya. Akibat semakin bertambahnya total karangan ilmiah yang sudah didaftarkan, membuat panitia konferensi kewalahan dalam proses pengklasifikasikannya dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Sehingga sangat dibutuhkannya suatu alat yang bisa otomatis mengidentifikasikan tema karangan ilmiah dan mengolongkannya menurut tema yang sudah diketahui. Satu diantara metode yang digunakan untuk menyusun dokumen menurut kategorinya adalah klasifikasi. Di penelitian ini metode yang digunakan dalam mengklasifikasikan dokumen ke dalam 7 kategori keilmuan komputer adalah Support Vector Machine dan juga PCA. Pada percobaan aplikasi ini diambil sebanyak 210 data latih dan 70 data uji . Pada percobaan ini memperlihatkan bahwa metode yang dipakai cocok untuk melakukan clasification dokumen karangan ilmiah dengan hasil sebanyak95%.