Syntax Jurnal Informatika merupakan salah satu sistem informasi yang berisikan sekumpulan artikel
ilmiah yang dikelola oleh Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang.
Saat ini Syntax Jurnal Informatika tidak memiliki fitur untuk kategorisasi artikel ilmiah berdasarkan
fokus dan ruang lingkupnya. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasi artikel ilmiah ke dalam
kategori sesuai dengan fokus dan ruang lingkup yang terdapat pada laman Syntax Jurnal Informatika
secara otomatis dengan memanfaatkan proses text mining. Text mining merupakan proses yang
bertujuan untuk mendapatkan informasi penting dari teks. Metodologi penelitian yang digunakan
adalah Knowledge Discovery Database (KDD) dengan tahapan data selection, preprocessing,
transformation, modeling dan evaluation. Penelitian ini akan membandingkan klasifikasi berdasarkan
judul pada artikel. Adapun algoritma yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan
menggunakan empat kernel SVM, diantaranya adalah kernel linear, kernel polynomial, kernel sigmoid
dan kernel RBF. Pembagian data menggunakan traintestsplit dibagi menjadi empat skenario yaitu
60:40, 70:30, 80:30 dan 90:10. Hasil penelitian setelah dilakukan pengujian terhadap model diukur
dengan nilai Accuracy, Precision, Recall dan F-measure. Hasil terbaik adalah accuracy sebesar 70%,
precision sebesar 75%, recall sebesar 69% dan f-measure sebesar 71% pada skenario perbandingan
90:10 dan kernel linear.