Abstract :
Teknologi informasi di era modern saat ini menjadi hal yang cukup
berpengaruh dalam berbagai kegiatan. Kebanyakan kegiatan yang dilakukan
tidak lepas dari penggunaan teknologi informasi. Penerapan teknologi
informasi ini dilakukan agar dapat memudahkan pekerjaan yang dilakukan
sehingga dapat mempercepat waktu penyelesaian pekerjaan tersebut. Adapun
contoh kegiatan yang menerapkan teknologi informasi didalamnya adalah
kegiatan klasifkasi buku-buku perpustakaan buku otomatis yang dapat
memudahkan pustakawan dalam melakukan kegiatan klasifikasi. Salah satu
jenis sistem klasifikasi buku adalah dewey decimal classification (DDC). DDC
merupakan sistem klasifikasi buku yang mengelompokan buku berdasarkan
bidangnya. Namun, pengetahuan dan pemahaman tentang sistem klasifikasi
DDC tidak banyak diketahui oleh orang-orang awam melainkan hanya
diketahui oleh pustawakan-pustakawan saja. Sehingga dalam melakukan
kegiatan klasifikasi buku berbasis sistem klasifikasi ataupun mengetahui
jenis-jenis buku sesuai dengan klasifikasinya, orang-orang awam belum bisa
untuk melakukannya. Untuk itulah diperlukan suatu sistem klasifikasi DDC
secara otomatis agar dapat memudahkan dan membantu non-pustakawan
dalam menjalankan sistem klasifikasi DDC ataupun mengenali jenis-jenis buku
sesuai dengan klasifikasinya. Dari rumusan masalah tersebut, peneliti tertarik
untuk melakukan penelitian tentang sistem klasifikasi DDC dengan
menggunakan pendekatan support vector machine (SVM) dan neural network
(NN). Adapun tujuan dari penelitian ini untuk membandingkan kedua metode
support vector machine (SVM) dan neural network (NN) dalam klasifikasi data
DDC Indonesia melalui perbandingan tersebut dapat teridentifikasi metode
mana yang lebih unggul. Hasil akurasi tertinggi yaitu 0.80 metode neural
network (NN) dan dari perbandingan ini menunjukan support vector machine
(SVM) lebih unggul dibandingkan neural network (NN).