(Peer Review + Similarity + Document) Deteksi Spam pada Email Berbasis Fitur Konten Menggunakan Naive Bayes
Fitriyah, Nur Qodariyah (2020) (Peer Review + Similarity + Document) Deteksi Spam pada Email Berbasis Fitur Konten Menggunakan Naive Bayes. Universitas Muhammadiyah Jember, Universitas Muhammadiyah Jember.
![]() |
Text
1. Jurnal Deteksi Spam.pdf Download (698kB) |
![]() |
Text
1 Peer Review Deteksi Spam027.pdf Download (182kB) |
![]() |
Text
1 Plagiasi Deteksi Spam Pada Email Berbasis Fitur Konten Menggunakan Naïve Bayes.pdf Download (2MB) |
Abstract
Penelitian menunjukkan bahwa terdapat lebih dari 3 milyar akun email di dunia dengan frekuensi
pengiriman email sekitar 205 – 294 milyar setiap hari. Salah satu masalah yang muncul dari
pengiriman email yang luar biasa ini adalah adanya spam email. Salah satu solusi untuk mengatasi
permasalahan spam email tersebut adalah dengan teknik penyaringan spam email. Penyaringan
spam email dapat dilakukan dengan menggunakan pendekatan teori berbasis pembelajaran, yaitu
dengan klasifikasi. Penelitian ini menerapkan algoritma Naive Bayes untuk melakukan klasifikasi spam
email sehingga dari dataset email, akan dikelompokkan menjadi 2 yaitu spam email dan non- spam
email. Hasil uji dengan menggunakan k-fold cross validation sebagai pembagian data latih dan data
uji, menghasilkan kesimpulan bahwa nilai rata – rata data terklasifikasi benar adalah sebesar 3903,
sedangkan nilai rata – rata data terklasifikasi salah adalah sebesar 698, rata – rata akurasi sebesar
84.8%, sedangkan rata – rata precision dan recall berturut – turut adalah 0.86 dan 0.85. Akurasi,
precision, dan recall tertinggi diperoleh ketika menggunakan nilai k=9.
[error in script]
Item Type: | Peer Review |
---|---|
Subjects: | 600 Technology and Applied Science |
Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) |
Depositing User: | Novan Agung | novanagung8@unmuhjember.ac.id |
Date Deposited: | 05 Jan 2021 04:13 |
Last Modified: | 19 Apr 2021 03:35 |
URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/7651 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |