Aplikasi Filtering of Spam Email menggunakan Naive Bayes

research
  • 30 Apr
  • 2018

Aplikasi Filtering of Spam Email menggunakan Naive Bayes

Email merupakan alat yang penting digunakan untuk berkomunikasi, mentransfer file serta digunakan untuk media iklan melalui internet. Penggunaan email semakin meningkat maka banyak pihak lain yang mengirimkan email dengan pesan yang berisikan virus, penipuan, iklan dan pornografi. Email ini disebut dengan spam email atau email yang tidak diiginkan oleh penerima yang dikirim secara masal. Banyak pengguna merasa terganggu karena banyaknya waktu yang dihabiskan untuk menghapus pesan spam, biaya yang harus dikeluarkan dan besarnya bandwith jaringan yang digunakan. Untuk mengatasi masalah ini, perlu metode klasifikasi untuk membedakan antara spam dan non spam. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naïve Bayes merupakan metode penyaringan yang paling popular. Evaluasi menggunakan confusion matrix yang menghasilkan akurasi sebesar 75,9%.

REFERENSI


Adisantoso, Julio, dan Rahman, Wildan. Pengukuran Kinerja Spam Filter Menggunakan Graham’s Naïve Bayes Classifier. ISSN: 2089-6026. Jurnal Ilmu Komputer Agri-Informatika Vol. 2 No. 1. 2013.

Ananda, Dahliar. Pembangunan Aplikasi Pemfilteran Email Spam Dengan Menggunakan Metode Pembeda Markov. Jurnal Teknologi Informasi Politeknik Telkom Vol.1 No.1 Mei 2011.

Andriani, Anik. Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Decision Tree Dalam Pemberian Beasiswa Studi Kasus: AMIK “BSI Yogyakarta”. ISSN: 2089-9815. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2013, 09 Maret 2013.

Andriansyah, Miftah, dan Suhendra, Adang. Metode Penyaringan Email yang tidak Diinginkan Menggunakan Pendekatan Probabilistik. ISBN: 979-756-061-6. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2005. Yogyakarta 18 Juni 2005.

Andros, Prawita, Dimas, Karsten, Juan, dan Vinandar, Maldy. Perbandingan Algoritma Pendektesian Spam. ISSN: 2477-0040. E-ISSN: 2460-7900. Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 1 No.1 Juli 2015.

Awad, W.A, dan Elseuofi, S. M. Machine Learning Methods for Spam E-Mail Classification. International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol. 3 No. 1, Februari 2011.

Bajaj, K, dan Pieprzyk, J. A Case Study of User-Level Spam Filtering. 2014.

Gorunescu F. Data Mining Concept Model Technique. 2011.

Kadir, A. Membuat Aplikasi Web dengan PHP dan Database MySQL. Andi Offset: Yogayakarta. 2009.

Ling, Juen, Kencana, I Putu Eka N, dan Oka, Tjokorda Bagus, Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square. ISSN: 2303-1751. E-Jurnal Matematika Vol.3 (3), Agustus 2014, pp. 92-99.

Oktavian, Diar Puji. Menjadi Programmer Jempolan menggunakan PHP. Yogyakarta: Mediakom. 2010.

Saleh, Alfa. Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. ISSN: 2354-5771. Citec Journal, Vol. 2 No. 3. Mei 2015-Juli 2015.

Sukardi, Syukur, Abd, dan Supriyanto, Catur. Klasifikasi Spam Email Menggunakan Algoritma C4.5 dengan Seleksi Fitur. ISSN: 1414-9999 Jurnal Teknologi Informasi, Vol. 10 No. 1, April 2014.

Supri Prayitno, Indra. Kupas tuntas Malware. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo. 2010.

Teli, Savita Pundalik, dan Biradar, Santoshkumar. Effective Email Classification for Spam and Non-Spam. ISSN: 2277 128X. International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering Vol. 4 Issue 6, June 2014.

Widiasari, R Indrastanti, dan Bayu, Teguh Indra. Pembangunan Spam E-mail Filtering System dengan Metode Naïve Bayesian. Konferensi Nasional Sistem Informasi 2013.