ABSTRAK Nama : Budi Hartadi Program Studi : Magister Ilmu Komputer Judul : Ekstraksi Informasi Pidana Pada Teks Undang-Undang Berbahasa Indonesia Dengan Pendekatan Klasifikasi Pembimbing : Dr. Indra Budi, S.Kom., M.Kom. Undang-Undang adalah Peraturan Perundang-undangan yang dibentuk oleh Dewan Perwakilan Rakyat dengan persetujuan Presiden. Undang-Undang memiliki sifat mengikat secara umum. Semua ketentuan pada Undang-Undang berlaku untuk seluruh rakyat Indonesia, termasuk ketentuan pidana di dalamnya. Oleh karena itu, setiap warga negara Indonesia perlu memahami informasi sanksi pidana pada Undang-Undang. Melalui penelitian ini, peneliti mengajukan metode untuk mendapatkan informasi pidana dari Undang-Undang. Pendekatan yang dilakukan adalah dengan melakukan klasifikasi tiap pasal, ayat, dan poin huruf pada UndangUndang. Penelitian ini menggunakan tiga metode klasifikasi, yaitu Support Vector Machine, Classification and Regression Tree, dan Ripple Down Rules Learner. Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Classification and Regression Tree memberikan hasil terbaik, dengan F1-score mencapai 93,3%. Kata Kunci: Ekstraksi informasi, informasi pidana, Undang-Undang, Klasifikasi, Support Vector Machine, Classification and Regression Tree, Ripple Down Rules Learner