Implementasi Ekstraksi Informasi Pada Surat Keputusan Menggunakan Metode Support Vector Machine

Ekstraksi informasi merupakan suatu metode dari text mining yang bertujuan untuk mencari, mengambil ataupun mengolah informasi – informasi yang terkandung dalam suatu objek. Pada hasil penelitian ekstraksi informasi pada dokumen sebelumnya memiliki kekurangan karena metode yang digunakan nya ialah rule-based . Maka dalam penelitian ini akan digunakan metode Support Vector Machine sebagai algoritma machine learning untuk mengekstraksi informasi dengan pengklasifikasian setiap kalimat pada surat keputusan. Sebelum surat keputusan diklasifikasi oleh SVM akan melalui tahap preprocessing terlebih dahulu yaitu tahap converting menggunakan API pdftables.com yang berada di luar sistem lalu filtering,tagging, dan tokenization yang berada di dalam sistem. Setelah dilakukan preprocessing akan fitur dari tiap kalimat akan di ekstraksi dan diberi bobot. Bobot fitur akan digunakan oleh SVM dalam pelatihan maupun pengujian. Berdasarkan hasil pengujian confusion matrix didapatkan hasil yang sangat baik dan dapat disimpulkan metode SVM dapat diterapkan dalam sistem ekstraksi informasi surat keputusan dengan hasil akurasi yang sangat tinggi yakni 99,87%.