KLASIFIKASI STATUS PEMERIKSAAN DIGITALISASI KOLEKSI PERPUSTAKAAN BADAN PUSAT STATISTIK REPUBLIK INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE LINEAR

Abstract

Perpustakaan Badan Pusat Statistik Republik Indonesia (BPS RI) berperan sebagai pusat informasi yang menunjang kegiatan akademik sekaligus menyediakan data dan literatur ilmiah. Proses quality control dalam kegiatan digitalisasi koleksi perpustakaan selama ini dilakukan secara manual, sehingga rentan terhadap inkonsistensi dan membutuhkan waktu yang tidak sedikit. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan status pemeriksaan digitalisasi koleksi perpustakaan BPS RI secara otomatis menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) Linear dengan pendekatan One-vs-Rest. Data yang digunakan merupakan catatan hasil quality control periode Agustus hingga Desember 2025 yang terdiri dari 2657 baris dan 9 kolom. Data tersebut bersifat tidak terstruktur sehingga memerlukan serangkaian proses preprocessing sebelum dianalisis lebih lanjut. Tahapan pemodelan mencakup preprocessing teks, transformasi fitur menggunakan TF-IDF, serta pelatihan model klasifikasi untuk memprediksi tiga kategori status, yaitu “Baik”, “Perlu Perbaikan”, dan “Tidak Ada Status”. Hasil evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 93%, presisi 91%, recall 77%, dan F1-Score 81%, yang mengindikasikan bahwa model mampu mengklasifikasikan status digitalisasi dengan baik meskipun terdapat ketidakseimbangan antar kelas. Model yang dihasilkan diharapkan dapat memberikan rekomendasi status digitalisasi secara otomatis, sehingga meningkatkan efisiensi, konsistensi, dan objektivitas proses quality control di Perpustakaan BPS RI.