Algoritma Regresi Linear pada Prediksi Permohonan Paten yang Terdaftar di Indonesia

Deny Novianty, Nico dias Palasara, Muhammad Qomaruddin

Abstract


Paten merupakan salah satu bagian dari Hak Kekayaan Intelektual (HKI). Dan dengan semakin banyaknya paten yang mendaftar dari berbagai negara dari tahun ke tahun, membuat peluang untuk dapat diprediksi pendaftarannya pada tahun berikutnya. Prediksi merupakan dugaan atau prediksi mengenai terjadinya suatu kejadian atau peristiwa di waktu yang akan datang. Prediksi bisa bersifat kualitatif (tidak berbentuk angka) maupun kuantitatif (berbentuk angka). Analisis regresi adalah suatu metode statistik yang mengamati hubungan antara variabel terikat Y dan serangkaian variabel bebas X1,…,Xp. Tujuan dari metode ini adalah untuk memprediksi nilai Y untuk nilai X yang diberikan. penelitian ini di dapatkan bahwa metode linear regresi layak dan efektif untuk memprediksi pendaftaran paten untuk tahun selanjutnya berdasarkan data pendaftaran dari tahun 2014 sampai tahun 2018.

Keywords


Prediksi,Regresi Linear, HKI, Paten, Data Mining

Full Text:

PDF

References


HKI, “Paten - HKI.CO.ID.” .

K. Hidayah, “Perlindungan Hak Paten Dalam Kajian Hukum Islam Dan Peran Umat Islam Dalam Bidang Iptek,” J. Jure, vol. 4, no. 1, pp. 85–95, 2012, doi: 10.18860/j-fsh.v4i1.2160.

A. Bastian et al., “No Title,” no. 1, pp. 26–32.

F. R. U. Pujo Sulardi, Tacbir Hendro, “Prediksi Kebutuhan Obat Menggunakan Regresi Linier,” Snatif, pp. 153–160, 2017, doi: 10.2298/PAN0903301G.

M. H. Adiya and Y. Desnelita, “Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD Pekanbaru,” vol. 01, pp. 17–24, 2019.

W. Gata, H. B. Novitasari, R. Nurfalah, R. Hernawati, and M. J. Shidiq, “Analysis of Regression Algorithm to Predict Administration , Production , and Delivery to Accuracy of Delivery of Products in Cosmetic Industry.”

A. Hijriani, K. Muludi, and E. A. Andini, “Implementasi Metode Regresi Linier Sederhana Pada Penyajian Hasil Prediksi Pemakaian Air Bersih Pdam Way Rilau Kota Bandar Lampung Dengan Sistem Informasi Geofrafis,” Inform. Mulawarman J. Ilm. Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, p. 37, 2016, doi: 10.30872/jim.v11i2.212.

“Metode Regresi Linier Untuk Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Jangka Panjang (Studi Kasus Provinsi Lampung),” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 2, no. 2, 2014.

S. Sulistyono and W. Sulistiyowati, “Peramalan Produksi dengan Metode Regresi Linier Berganda,” PROZIMA (Productivity, Optim. Manuf. Syst. Eng., vol. 1, no. 2, p. 82, 2018, doi: 10.21070/prozima.v1i2.1350.

P. Katemba and R. K. Djoh, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. FLASH, vol. 3, no. 1, pp. 42–51, 2017.

F. Gullo, “From Patterns in Data to Knowledge Discovery : What Data Mining Can Do,” Phys. Procedia, vol. 62, pp. 18–22, 2015, doi: 10.1016/j.phpro.2015.02.005.

D. Novianti and N. Palasara, “Klasterisasi Negara Pendaftar Paten Di Indonesia Menggunakan K-Means,” Sistemasi, vol. 8, no. 3, p. 446, 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i3.541.

N. I. Febianto and N. Palasara, “Analisa Clustering K-Means Pada Data Informasi Kemiskinan Di Jawa Barat Tahun 2018,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 8, no. 2, p. 130, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.653.

P. Katemba and R. K. Djoh, “Prediksi Tingkat Produksi Kopi Menggunakan Regresi Linear,” J. Ilm. FLASH, vol. 3, no. 1, pp. 42–51, 2017.

M. Mona, J. Kekenusa, and J. Prang, “Penggunaan Regresi Linear Berganda untuk Menganalisis Pendapatan Petani Kelapa. Studi Kasus: Petani Kelapa Di Desa Beo, Kecamatan Beo Kabupaten Talaud,” d’CARTESIAN, vol. 4, no. 2, p. 196, 2015, doi: 10.35799/dc.4.2.2015.9211.




DOI: http://dx.doi.org/10.26418/justin.v9i2.43664

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2021 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)

ara komputer
View My Stats

Creative Commons License
All article in Justin is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License