PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SMS SPAM MENGGUNAKAN JAVA PROGRAMMING

Eko, Ardian Pranata (2018) PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SMS SPAM MENGGUNAKAN JAVA PROGRAMMING. Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI) Malang.

	Text 05 ABSTRAK.doc Download (32kB)
	Text 13 BAB I.doc Restricted to Registered users only Download (109kB)
	Text 14 BAB II.doc Restricted to Repository staff only Download (944kB)
	Text 15 BAB III.doc Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text 16 BAB IV.doc Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text 17 BAB V.doc Restricted to Registered users only Download (61kB)

Abstract

Kata Kunci : Naive Bayes Classifier, SMS spam, Text Mining, Bahasa Indonesia, Java Programming. Short Message Service (SMS) adalah salah satu layanan komunikasi untuk mengirim dan menerima pesan singkat berupa teks pada telepon seluler (ponsel). SMS masih digunakan setiap harinya karena kemudahan penggunaan, sederhana, cepat, dan murah. Meningkatnya penggunaan SMS dimanfaatkan oleh banyak pihak untuk mendapatkan keuntungan, salah satunya adalah mengirimkan spam melalui SMS. Metode yang digunakan melakukan pendekatan probabilistik dalam melakukan inferensi yakni berbasis teorema bayes secara umum. Data latih yang digunakan pada proses pengkategorian didapat dari jurnal dan sudah memiliki kategori sebelumnya yaitu SMS spam dan bukan spam. Aplikasi pada SMS berbahasa Indonesia, yang mempunyai morfologi tertentu dalam pemrosesan pengkategorian. Aplikasi melakukan beberapa tahapan dalam melakukan pemrosesan diantaranya adalah preprocessing berupa case folding, dan parsing, transformation berupa penghapusan stopword removal dan stemming, penghitungan frekuensi dan probabilitas dan perhitungan naïve bayes. Pengkategorian yang dihasilkan oleh aplikasi dibandingkan dengan pengkategorian manual mempunyai rata rata precision sebesar 24%, recall 88% dan Confusion Matrix (Akurasi) sebesar 62%.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Applied computing > Document management and text processing
Divisions:	Engineering Sciences
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	19 Mar 2019 06:46
Last Modified:	08 Apr 2021 02:39
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/222

Actions (login required)

View Item