Rancang Bangun Service Application Program Interface Sistem Machine Learning Klasifikasi Teks Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Data menunjukkan angka yang sangat besar untuk penggunaan Internet di Indonesia. Bidang pendidikan, perpustakaan online adalah upaya memudahkan para peneliti untuk mencari referensi dokumen penelitian. Berdasarkan hasil observasi, UIN Jakarta sudah memiliki repositori dokumen penelitian yang baik, namun pada repositori dokumen penelitian online tersebut belum memenuhi fitur Knowledge Acquisition, kemampuan ini memungkinkan pengguna untuk memperoleh informasi pengetahuan yang tidak mudah langsung di dapat oleh pengguna. Pada penelitian ini dibangun sistem machine learning menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk mengkategorikan dokumen berdasarkan bidang penelitian informatika. Penelitian ini juga membangun sistem services API (Application Program Interface) untuk digunakan oleh berbagai macam platform dan lingkungan sistem operasi yang berbeda. Akurasi dari sistem machine learning pada penelitian ini menghasilkan persentase akurasi klasifikasi 73,2% dengan memiliki nilai parameter 0,9. Pada tahap preprocessing pemilihan unigram-bigram adalah yang terbaik, tahap preprocessing yang menggunakan stemming mempengaruhi tingkat klasifikasi sistem machine learning namun mampu meningkatkan hasil akurasi kemampuan. Penggunaan jumlah data mempengaruhi akurasi kemampuan klasifikasi machine learning, terbukti dengan data ditambah menjadi 488 akurasi meningkat menjadi 74,49, dan data bertambah menjadi 492 data maka akurasi meningkat lagi menjadi 77,78%.