p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Algoritma Regresi Linear pada Prediksi Permohonan Paten yang Terdaftar di Indonesia
Deny Novianti a1 , Nicodias Palasara b2 , Muhammad Qomaruddin c3
a Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No. 98, Senen – Jakarta Pusat
1 denynov.dov@bsi.ac.id
b Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 02, Cipinang Melayu, Jakarta Timur
2 nico.ncp@nusamandiri.ac.id
c Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin No. 02, Cipinang Melayu, Jakarta Timur
3 muhammad.mqn@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
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. Pada penelitian didapatkan bahwa metode linear regresi layak dan efektif untuk memprediksi pendaftaran paten untuk tahun selanjutnya berdasarkan data pendaftaran dari tahun 2014 sampai tahun 2018. Analisis hasil prediksi data paten dipengaruhi oleh data dari tahun 2015 dan tahun 2017. Data dari hasil  prediksi  ini  dapat  digunakan  sebagai  dasar  untuk  persiapan  jumlah  paten  yang  harus  diperiksa  dan diterbitkan oleh Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual.
Kata kunci: Prediksi,Regresi Linear, HKI, Paten,  Data Mining

## Linear Regression Algorithm for Prediction of Patent Applications Registered in Indonesia

## Abstract
Patents are a part of Intellectual Property Rights (HKI). And with the increasing number of patents registered from various countries from year to year creates predictable opportunities for registration in the following year. Prediction is a prediction or prediction regarding the occurrence of an event or event in the future. Predictions can be qualitative (not in the form of numbers) or quantitative (in numbers). Regression analysis is a statistical method that examines the relationship between the dependent variable Y and a series of independent variables X1,…, Xp. The purpose of this method is to predict the Y value for a given X value. In this study, it was found that the linear regression method was feasible and effective for predicting patent registration for the following year based on registration data from 2014 to 2018. The study found that the linear regression method was feasible and effective for predicting patent registration for the next year based on registration data from the year 2014 to 2018. Analysis of the prediction results of patent data is influenced by data from 2015 and 2017. The data from these prediction results can be used as the basis for the preparation of the number of patents that must be examined and issued by the Directorate General of Intellectual Property.
Keywords: Predictions, Linear Regression, HKI, Patents, Data Mining

## I. P ENDAHULUAN
Istilah  paten  sering  kita  dengar  banyak  dipakai  oleh masyarakat  luas;  dan  bahkan  tak  jarang  disalah-pahami
sebagai padanan dari istilah "hak kekayaan intelektual" itu sendiri.  Namun  sesungguhnya,  paten  hanyalah  salah-satu dari sekian banyak bentuk perlindungan HKI. Paten adalah perlindungan  HKI  bagi  karya  intelektual  yang  bersifat
teknologi, atau dikenal juga dengan
istilah invensi, dan mengandung pemecahan / solusi teknis terhadap masalah yang terdapat pada teknologi yang telah ada sebelumnya [1], Perkembangan IPTEK sebuah segara tidak terlepas dari peran aktif dari proses berpikir manusia untuk mengetahui segala sesuatu di bumi ini (sebagai hasil ciptaan  Tuhan)  melalui  penelitian-penelitian  yang  kreatif dan inovatif [2].
Dalam penelitian ini digunakan tiga macam jenis paten, yaitu paten biasa, paten sederhana, dan paten pct nasional. Secara  umum,  hal-hal  ataupun  subjek  yang  dapat dipatenkan adalah Proses, Mesin, Barang (yang di produksi serta  dapat  digunakan),  Metode  Bisnis,  Perangkat  Lunak, Teknik Medis, Teknik Olahraga, dan lain sebagainya. Dan untuk  di  Indonesia,  syarat  hasil  penemuan  yang  dapat dipatenkan  yaitu  Invensi  memiliki  aspek  kebaruan,  atau dengan  kata  lain  invensi  itu  belum  pernah  diungkapkan sebelumnya, Invensi  harus  mengandung  langkah  inventif, yaitu mengandung langkah yang tidak diduga sebelumnya bagi  seseorang dengan keahlian tertentu di bidang teknik, Invensi dapat diterapkan dalam industri [3].
Dari  tahun  ke  tahun,  telah  banyak  negara  yang mendaftarkan  patennya  di  Indonesia  berdasarkan  jenis paten  yang  ada.  Ada  yang  mengalami  kenaikan  di  setiap tahunnya,  ada  juga  yang  mengalami  penurunan  ataupun stabil dalam pendaftarannya.
Regresi Linear merupakan salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  prediksi.  Regresi  linier  merupakan  satu metode  prediksi  yang  menggunakan  garis  lurus  untuk menggambarkan  hubungan  diantara  dua  variabel  (atau lebih)  [4].  Data  Mining  memiliki  beberapa  pandangan, seperti knowledge  discover ataupun pattern  recog-nition. Kedua  istilah  tersebut  sebenarnya  memiliki  ketepatan masing-masing,  istilah knowledge  discovery atau penemuan  pengetahuan  tepat  karna  digunakan  karena tujuan  utama  dari  data  mining  memang  untuk  mendapat pengetahuan yang masih tersembunyi di dalam bongkahan data [3].
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).  Prediksi kualitatif sulit dilakukan untuk memperoleh hasil yang baik karena  variabelnya  sangat  relatif  sifatnya.  Prediksi kuantitatif  dibagi  dua  yaitu:  prediksi  tunggal (point prediction )  dan  prediksi  selang  ( interval  prediction ). Prediksi tunggal terdiri dari satu nilai, sedangkan prediksi selang  terdiri  dari  beberapa  nilai,  berupa  suatu  selang (interval )  yang  dibatasi  oleh  nilai  batas  bawah  (prediksi batas bawah) dan batas atas (prediksi tinggi) [5].
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.  Model  regresi  linier  sederhana  adalah  model regresi  yang  paling  sederhana  yang  hanya  memiliki  satu variabel  bebas  X.  Analisis  regresi  memiliki  beberapa kegunaan,  salah  satunya  untuk  melakukan  prediksi terhadap  variabel  terikat  Y  [4].  Persamaan  untuk  model regresi linier sederhana adalah sebagai berikut:
Y = a + bX (1)
Y  adalah  variabel  terikat  yang  diramalkan,  X  adalah variabel  bebas, a adalah intercept ,  yaitu  nilai Y pada saat X=0,  dan  b  adalah  slope,  yaitu  perubahan  rata-rata  Y terhadap perubahan satu unit X. Koefisien a dan b adalah koefisien  regresi  dimana  nilai  a  dan  b  dapat  dicari menggunakan  persamaan  berikut.  Nilai  a  adalah  slope,  b adalah  intercep  dan  n  adalah  banyaknya  data  yang digunakan dalam perhitungan.
b = n (Σxy) −  (Σx)( Σy) (2) n(Σx2) – (Σx)2 a =   Σy  −  b(Σx) (3)
n
Metode  Regresi  Linear  telah  banyak  digunakan  dalam berbagai  penelitian,  seperti  yang  pernah  dilakukan menerapkan  algoritma  regresi  linear  untuk  memprediksi akurasi  pengiriman  produk  menggunakan  administrasi, produksi  dan  pengiriman  sebagai  atribut  yang  akan dibandingkan  dengan  target  yang  ada  yang  merupakan hasil  dari  perjanjian  antara  perusahaan  dan  pelanggan digunakan sebagai variabel dependen[6].
Dari studi ini ditemukan bahwa metode linear layak dan efektif  untuk  memprediksi  administrasi,  produksi  dan pengiriman  target  untuk  akurasi  pengiriman  produk  di perusahaan  berdasarkan  data  pelatihan  dari  Januari  2018 sampai  Juni  2018  dan  diuji  dengan  Juli  data  2018. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7],  Prediksi dapat  dilakukan  dengan  berbagai  metode,  salah  satunya metode  regresi  linier  sederhana.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  membangun  sistem  informasi geografis yang dapat menyajikan hasil prediksi pemakaian air bersih kota Bandar Lampung dalam wilayah pelayanan PDAM  Way  Rilau  Kota  Bandar  Lampung.  Data  pada penelitian  ini  diperoleh  dari  PDAM  Way  Rilau  Kota Bandar Lampung. Hasil keseluruhan pengujian menunjukkan bahwa sistem informasi geografis penyebaran dan prediksi jumlah penduduk telah sesuai baik dari  segi  fungsionalitasnya,  maupun  dari  segi  interaksi sistem dengan pengguna.
Selanjutnya  penelitian  oleh  [8] , Salah  satu  faktor  yang sangat menentukan dalam membuat rencana operasi sistem tenaga  listriktersebut  adalah  prediksi  beban  listrik  yang akan ditanggung oleh sistem tenagalistik yang bersangkutan. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi kebutuhan  energi  listrik  di  Provinsi  Lampung  hingga Tahun 2030, diharapkan dapatdijadikan sebagai masukkan dalam  melakukan  perencanaan  pembangunan  sistem tenaga  listrik.  Prediksi  kebutuhan  energi  listrik  Lampung dibagi menjadi 4 sektor yaitu : sektor rumah tangga, bisnis, publik, dan industri. Proses perancanganprediksi kebutuhan  energi  listrik  menggunakan  6  variabel  dan dibagi  menjadi  2  parameter,  yaitu:  parameter  ekonomi (produk domestik regional bruto, jumlahpenduduk, jumlah rumah  tangga)  dan  parameter  listrik  (rasio  elektrifikasi, faktor  beban,  losses).  Dengan  menggunakan  metode regresi  linier  untuk  memprediksivariabel-variabel  di  atas, diperoleh  hasil  prediksi  daya  listrik  tersambung  totalpada tahun 2028 sebesar 2.841,78 MVA (rata-rata pertumbuhannya  sebesar  2,38  %),  dan  konsumsi  energi
listrik  pada  tahun  2023  sebesar  5.934,98  Gwh  (rata-rata pertumbuhannya sebesar 3,83 %).
Lalu penelitian yang dilakukan oleh [9] , Analisis regresi merupakan  analisis  yang  bertujuan  untuk  menentukan model yang paling sesuai untuk pasangan data serta dapat digunakan  untuk  membuat  model  dan  menyelidiki hubungan antara dua variabel atau lebih. Hasil persamaan matematika  regresi  yang  mempengaruhi  jumlah  produksi adalah  variabel  kerusakan  mesin  (KM)  dan  harga  bahan baku (HBB) serta jumlah tenaga kerja (JTK) nilai konstanta 500.308  menyatakan  bahwa  jika  tidak  ada  variabel kerusakan  mesin,  harga  bahan  baku  dan  jumlah  tenaga kerja,  maka  jumlah  produksi  sebesar  500.300.  Dengan mengasumsikan diabaikannya variabel independen lainnya, jika  kedua  variabel  (X1_KM)  bernilai  positif  sebesar 47.869 dan (X2_HBB) bernilai positif sebesar 7.2700000, maka  jumlah  produksi  meningkat  sebesar  1%,  dan  jika variable (X3_JTK) bernilai negatif -3.460, jumlah produksi mengalami penurunan 1%, sebesar 3.640.
Berikutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] , Pemanfaatan  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan prediksi  kebutuhan  obat  berdasarkan  pesanan  dan  data penjualan.  Proses  prediksi  dimulai  dengan  menentukan komponen x dan y, kemudian mencari persamaan liniernya, menghitung persamaan linier dan mendapatkan persamaannya. Keluaran pada penelitian ini adalah sebuah prediksi  yang  ditampilkan  oleh  sistem  sehingga  dapat membantu  distributor  dalam  melakukan  prediksi  untuk memenuhi  kebutuhan  obat.  Berdasarkan  hasil  prediksi penjualan  dengan  nama  item  albothyle  concentrate  10  ml dengan angka di bawah atau di atas 19.662. Jika persamaan garis  regresi  bernilai  minus  maka  hasil  prediksinya  akan dianggap 0.
Penelitian  yang dilakukan oleh  [10]  Tujuan  yang ingin dicapai  adalah  untuk  mengetahuai  apakah  produksi  kopi mengalami  peningkatan  atau  penurunan  dari  waktu  ke waktu. Untuk memenuhi kebutuhan kopi  maka dilakukan prediksi  dengan  menggunakan  Regresi  linear  sederhana atau  Simple  Regresi  Linear  yang  merupakan  salah  satu metode statistik yang dipergunakan dalam produksi untuk melakukan peramalan ataupun prediksi tentang karakteristik  kualitas  maupun  kuantitas.  Simple  Regresi Linear terdiri dari satu buah variabel bebas (x) dengan satu buah  variabel  terikat  (y).  Dengan  melakukan  prediksi menggunakan  Metode  Regresi  Linear  dapat  memberikan informasi  yang  membantu  para  petani  dan  pemerintah dalam mengambil kebijakan guna meningkatkan produksi kopi  di  Kabupaten  Manggarai.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  ini  yang  melibatkan  5  periode  yaitu  dari  tahun 2011-2015 nilai tertinggi pada tahun 2015 sebesar 1.537,38 ton  dan  nilai  terendah  pada  tahun  2011  sebesar  1.109. Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan  MSE  dan MAPE di peroleh nilai MSE 43,112% dan MAPE 20,001% sehingga  pengujian  menggunakan  MAPE  jauh  lebih  baik dalam menghitung akurasi prediksi produksi kopi.
Pada penelitian yang dilakukan oleh[11] [12], Semakin banyaknya paten yang masuk  dari berbagai Negara di Asia Tenggara,  maka  akan  dapat  diketahui kelompok  Negara mana saja kah yang memiliki pendaftaran paten terbanyak selama  3  tahun  terakhir.  Pada  penelitian  ini  K-Means
digunakan  untuk  mengelompokkan  Negara  mana  sajakah yang pendaftaran patennya tertinggi dan terendah.
Lalu penelitian yang dilakukan oleh[13], Pengelompokan  karakteristik  suatu  daerah  berdasarkan kemiskinan  indikator,  sehingga  pemerintah  dapat  dengan tepat  dan  cepat  mengambil  kebijakan  penanggulangan kemiskinan di suatu daerah. Metode yang digunakan dalam hal  ini.  Penelitian  menggunakan  metode  K-Means Clustering. Pengelompokan metode dipilih karena metode ini  memiliki  kemampuan  untuk  mengklasifikasikan  data dalam jumlah besar dengan waktu proses yang lebih cepat secara efisien.
Berikutnya  penelitian[14],  bahwa  Dengan  melakukan prediksi  menggunakan  MetodeRegresi  Linear  dapat memberikan  informasi  yang  membantu  para  petani  dan pemerintah dalam mengambil kebijakan guna meningkatkan  produksi  kopi  di  Kabupaten  Manggarai. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini  yang melibatkan 5 periode  yaitu  dari  tahun  2011-2015  nilai  tertinggipada tahun  2015  sebesar  1.537,38  ton  dan  nilai  terendah  pada tahun 2011  sebesar 1.109
Penelitian  dari  [15],  Tujuan  dari  penelitian  adalah Menerapkan  metode  Regresi  Linear  dalam  menentukan harga  jual  mobil  bekas  Toyota  Avanza,  Toyota  Kijang Innova,  dan  Daihatsu  Xenia  berdasarkan  jenis  dan  tipe, tahun  pembuatan,  harga  beli  baru  dan  kisaran  harga  jual mobil  bekas.  sistem  yang  dibangun  untuk  membantu memprediksi harga jual mobil bekas dapat bermanfaat dan baik. Sistem ini menggunakan metode regresi linear untuk memprediksi  harga  jual  mobil.  Metode  regresi  linear diterapkan  pada  data  ketiga  mobil  tersebut  dan menghasilkan  persamaan  regresi  linear.  Persamaan tersebut selanjutnya diuji nilai akurasinya sebesar 80%.
Berdasarkan data tersebut, maka dapat dibuatkan sebuah prediksi  yang  digunakan  untuk  mengetahui  berapakah banyak paten yang akan di daftarkan di tahun selanjutnya. Ini bertujuan untuk memberikan informasi untuk persiapan jumlah  paten  yang  harus  diperiksa  dan  diterbitkan  oleh Direktorat  Jenderal  Kekayaan  Intelektual.  Dengan menggunakan  negara  dan  jenis  paten  sebagai  variabel independen,  serta  tahun  yang  menjadi  pedoman  dalam memprediksi perubahan dalam pendaftaran paten digunakan sebagai variabel dependen.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Data penelitian ini menggunakan data dari data base KI tahun 2016-2018.

## A. Knowledge Discovery In Database (KDD)
KDD  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang berasal dari database yang tersedia. Untuk lebih jelasnya, berikut gambaran dari metode KDD [11].
1) Selection: Pada  tahap  ini,  data  di  dapat  dari database  KI.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  diambil dimulai dari periode tahun 2015 sampai dengan tahun 2018 dengan total data sebanyak 210 data.
2) Preprocessing Data  Cleaning: Pada  tahap pembersihan  data  yang  dilakukan  termasuk  menghapus
duplikasi  data,  lalu  memeriksa  inkonsistensi  data  dan kesalahan pada data. Data yang digunakan dalam penelitian ini pada awalnya sebanyak 209 data menjadi 204 data.
Gambar 1. Metode knowledge discovery in database
3) Transformation: Setelah  melalui  tahapan  pre- Processing  sebanyak  204  data  terdiri  dari  5  atribut,  yaitu tahun 2015, 2016, 2017, dan tahun 2018.
4) Data  mining: Penelitian  ini  menggunakan algoritma  regresi  linear.  Data  yang  telah  melalui  tahap transformasi  lalu  diproses  di  Rapid  Miner  menggunakan algoritma regresi linear.
5) Evaluation :  InterpretationPola  yang  dihasilkan dari  proses  regresi  linear  bentuk  informasi  yang  mudah dimengerti dan memeriksa apakah pola atau informasi yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis sebelumnya.  Dan  diharapkan  penelitian  ini  dapat membantu mengetahui seberapa besar pendaftaran untuk di tahun selanjutnya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  perangkat  lunak untuk  menghasilkan  data  analisa  dari  algoritma  regresi linear. Perangkat lunak yang digunakan adalah Rapidminer versi 8.0, untuk dapat menggunakan aplikasi ini kita perlu mempersiapkan  data  pendaftaran  paten  yang  sudah melewati tahap pre-processing dan data transformasi data ke  dalam  format  Excel.  Berikut  ini  adalah  contoh  data pendaftaran  paten  setelah  melalui  tahap  seleksi  dalam Tabel I.
TABEL I S AMPLE D ATA P ENDAFTARAN P ATEN Negara+Jenis 2014 2015 2016 2017 2018 Taiwan_Paten 387 339 80 296 488 Antigua and Barbuda_Paten 0 0 0 0 10 Argentina_Paten 3 0 0 6 0
Armenia_Paten 0 0 0 0 2 Australia_Paten 1092 725 1553 1020 776 Negara+Jenis 2014 2015 2016 2017 2018 Austria_Paten 466 242 320 171 136
Azerbaijan_Paten 0 0 0 0 7
Bahamas_Paten 0 4 26 0 1
Barbados_Paten 3 0 0 0 0 Belarus_Paten 0 1 0 0 0 Belgium_Paten 412 1123 1114 1088 1344
Pada Tabel I diatas dengan metode Knowledge Discovery In  Database  (KDD)  setelah  melakukan  pemilihan  data, perlu  dilakukan  tahapan  data  pre-processing  dan transformasi  data.  Dari  data  pendaftaran  paten,  data  asli sebanyak 209 data menjadi 204 data.
Berikut  adalah  data  yang  telah  ditentukan  atribut  dan komponen  X,  Y  yang  akan  diproses  pada  Rapidminer seperti yang ditunjukkan pada Tabel II.
TABEL II S AMPLE D ATA YANG DIGUNAKAN DALAM PENELITIAN
2014 2015 2016 2017 2018 387 339 80 296 488 0 0 0 0 10 3 0 0 6 0 0 0 0 0 2
1092 725 1553 1020
776 466 242 320 171 136 0 0 0 0 7 0 4 26 0 1 3 0 0 0 0 0 1 0 0
0
412 1123 1114 1088 1344
Berdasarkan pengolahan data menggunakan Rapidminer versi  8,0,  dapat  dilihat  output  dari  hasil  pengolahan  data yang ditemukan di Gambar 2.

## Gambar 2. Data hasil dari rapid miner
Dari  output  yang  dihasilkan  dapat  dirumuskan  sebuah persamaan regresi matematika tahun 2015 dan tahun 2017 variabel sebagai berikut:
Prediction (yi) = Intercept + b1X1 + b2X2 + b3X3   (4) Prediction (yi) = 15.301 + (0.556 x tahun 2015) + (0.572 x tahun 2017) (5)
Nilai konstan 15.301 menyatakan bahwa jika tidak ada variabel  2015  dan  2017,  maka  target  pendaftaran  adalah sebanyak 15.301. Koefisien untuk variabel tahun 2016 (X1) adalah positif pada 0,556 menunjukkan bahwa jika variabel independen lainnya tetap dan tahun 2015 meningkat 0.5%,
target  pendaftaran  akan  meningkat  dengan  0,556. Koefisien  untuk  variabel  tahun  2017  (X2)  memiliki  nilai positif  dari  0.572  menunjukkan  bahwa  jika  variabel independen  lainnya  adalah  nilai  tetap  dan  tahun  2017 meningkat  sebesar  0.5%,  target  pendaftaran  akan meningkat  dengan  0.572.  Dari  persamaan  di  atas,  dapat dihasilkan data seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Tabel hasil perhitungan regresi linier
Dari hasil perhitungan regresi linear di atas, dapat dilihat contohnya bahwa di kolom target (Y) tahun selanjutnya di dapatkan  nilai  prediksi  3  terbesar  untuk  negara    Taiwan sebesar 377,574, Canada 1.030,598, dan China 3.149,653.
Berdasarkan  hasil  prediksi  maka  dapat  ditarik kesimpulan hasil prediksi untuk Taiwan pendaftaran paten di  tahun  selanjutnya  sebesar  378  paten,  Canada  sebesar 1.031 paten, dan China sebesar 3.150 paten.
Hasil dari rumus prediksi yang diperoleh, rumus prediksi diimplementasikan pada data testing sebanyak 20 data dan hasil yang diperoleh dari rumus prediksi memiliki akurasi 35.52%.  Dari  penelitian  sebelumnya,  yang  mengatakan bahwa  regresi  linier  adalah  layak  dan  efektif  untuk penggunaan  data  yang  mereka  harus  membuat  prediksi. Demikian  juga  dengan  penelitian  ini  dimana  hasil  yang diperoleh  dalam  pengujian  data  yang  layak  dan  efektif untuk digunakan. Data hasil prediksi tidak dipengaruhi dari tahun 2014, 2016, dan 2018.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  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. Analisis hasil  prediksi data paten dipengaruhi oleh data dari tahun 2015  dan  tahun  2017.  Data  dari  hasil  prediksi  ini  dapat digunakan  sebagai  dasar  untuk  persiapan  jumlah  paten yang  harus  diperiksa  dan  diterbitkan  oleh  Direktorat Jenderal Kekayaan Intelektual.

## D AFTAR P USTAKA
[1] HKI, “Paten - HKI.CO.ID.” .
[2] 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.
[3] A. Bastian et al. , “No Title,” no. 1, pp. 26–32.
[4] F.  R.  U.  Pujo  Sulardi,  Tacbir  Hendro,  “Prediksi  Kebutuhan  Obat Menggunakan  Regresi  Linier,” Snatif ,  pp.  153–160,  2017,  doi: 10.2298/PAN0903301G.
[5] 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.
[6] 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.”
[7] 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.
[8] M.  Syafruddin,  H.  Lukmanul  Hakim,  dan  D.  Dikpride,  “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.
[9] 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.
[10]  P.  Katemba  and  R.  K.  Djoh,  “Prediksi  Tingkat  Produksi  Kopi Menggunakan Regresi  Linear,” J.  Ilm.  FLASH ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 42–51, 2017.
[11]  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.
[12]  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.
[13]  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.
[14]  P.  Katemba  and  R.  K.  Djoh,  “Prediksi  Tingkat  Produksi  Kopi Menggunakan Regresi  Linear,” J.  Ilm.  FLASH ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 42–51, 2017.
[15]  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.