Mayang Sari
Fakultas Teknologi Informasi -UNISKA MAB Banjarmasin

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Naive Bayes Classifier Untuk Deteksi Email Spam Mayang Sari; Galih Mahalisa
Technologia : Jurnal Ilmiah Vol 15 No 4 (2024): Technologia (Oktober)
Publisher : Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari, di bawah koordinasi UPT Publikasi dan Pengelolaan Jurnal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31602/tji.v15i4.15944

Abstract

Seiring dengan semakin maraknya penggunaan email, masalah spam menjadi semakin serius. Email spam tidak hanya mengganggu produktivitas pengguna, tetapi juga dapat mengandung malware atau phising yang membahayakan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi yang akurat untuk mendeteksi email spam menggunakan algoritma Naive Bayes. Dataset ini yang bersifat publik digunakan sebagai data latih dan uji. Proses preprocessing dilakukan dengan tahap tokenisasi, penghapusan stop word, dan stemming. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan n-gram (unigram dan bigram) untuk menangkap pola kata yang berurutan. Model Naive Bayes Multinomial dipilih karena kesederhanaannya dan efektifitasnya dalam menangani data teks. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model yang dibangun mampu mencapai akurasi sebesar 97% dalam mengklasifikasikan email sebagai spam atau non-spam. Visualisasi confusion matrix mengindikasikan bahwa model cenderung salah mengklasifikasikan email yang mengandung kata-kata teknis atau istilah yang tidak umum sebagai spam. Penelitian ini menyimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat menjadi pilihan yang baik untuk deteksi email spam, namun perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengatasi tantangan seperti evolusi teknik spammer dan ketidakseimbangan data.