Metode Penyaringan Email yang Tidak Diinginkan Menggunakan Pendekatan Probabilistik - Miftah Andriansyah; Adang Suhendra (Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATI), 2005)
Sekarang ini, email menjadi salah satu entitas yang penting dalam hal komunikasi, baik personal,koorporat, pemerintah dan komunitas lainnya. Meluasnya penggunaan email sebagai media komunikasimempunyai dampak negative yang bermuara pada bertambahnya beban/biaya ekonomis, diantaranya, masalahkeamanan, privasi dan efisiensi, time cost, dan lain lain. Email yang pada awalnya dimaksudkan hanya sebagaialat komunikasi menjadi lebih luas penggunaannya mulai dari aktifitas ekonomi, hingga aktifitas berdampaknegative, yang menjadi fokus penulisan ini. Dampak negative yang dihasilkan bisa berupa email yang tidakdiinginkan (misal, junk mail atau spam) oleh pengguna baik institusi maupun pribadi hingga email yangmengandung virus, worm atau entitas lainnya yang dapat merugikan pengguna Untuk menangkal dampakdampaknegative (penggunaan email) yang mungkin terjadi diperlukan proses pemilihan/penyaringan terhadapkonten yang melekat pada email tersebut.Ada dua kategori metode penyaringan berdasarkan cara kerjanya, yaitu: statik dan dinamik (aktif).Metode statik banyak digunakan pada software penyaringan email generasi lama. Metode dinamik merupakanparadigma baru yang menggantikan konsep statik, dimana kedua metode tetap menggunakan pinsip matematik,namun yang membedakannya adalah penggunaan pendekatan probabilistik pada metode penyaringan dinamik,dimana suatu email dikategorikan baik atau buruk (tidak diinginkan) terkait dengan kejadian-kejadiannyadimasa lalu, untuk itu, metode dinamik bias disebut metode probabilistik.Dalam banyak penelitian menyebutkan bahwa metode probabilistik dapat menyaring email yang tidakdiinginkan dengan tingkat keakuratan lebih dari 95%, untuk itu penggunaan konsep penyaring email denganmetode probabilistik untuk mengurangi dampak ekonomi negative penggunaan email sebagai elemen aktifitasekonomi.Kata kunci: email, metode probabilistik, Filter Bayes, anti- spam,