Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Bachri, Chris Moulana
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Email Spam menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) Bachri, Chris Moulana; Gunawan, Wawan
JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Vol 10, No 1 (2024): Volume 10 No 1
Publisher : Program Studi Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jp.v10i1.73306

Abstract

Deteksi email spam merupakan isu penting dalam keamanan siber di Indonesia, yang menempati posisi delapan teratas di dunia dalam hal pengiriman spam. Untuk mengatasi tantangan ini, penelitian ini memperkenalkan penggunaan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Dengan kemampuan superior dalam mempelajari dan mengenali pola dari dataset besar, CNN menawarkan pendekatan berbasis kecerdasan buatan yang lebih efektif daripada metode tradisional. Penelitian ini mengembangkan model CNN dengan menganalisis teks dari 15.271 email berbahasa Inggris dan Indonesia dengan menggunakan teknik pembersihan teks dan Tokenization. Hasilnya menunjukkan keefektivitasan CNN yang signifikan dalam mengklasifikasikan email dengan tingkat akurasi tinggi sebesar 99.67% untuk data uji 20%, 99.64% untuk data uji 30%, dan 99.63% untuk data uji 40%. Berdasarkan hasil pengujian tersebut menunjukkan bahwa algoritma CNN berpotensi kuat dalam meningkatkan keamanan digital.
Co-Authors Wawan Gunawan