Deteksi Email Spam dan Non Spam Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes - Azmiardhy Zulkifli Farmadiansyah; Ahmad Fathan Hidayatullah; Fayruz Rahma (AUTOMATA, 2021)
Penggunaan email yang mudah saat ini banyak sekali dimanfaatkan banyak orang sehingga menimbulkan dampak positif maupun negatif. Email negatif biasa kita sebut dengan email spam yang berisi berupa iklan, penipuan, virus dan malware yang berpotensi untuk merugikan orang lain. Sehingga masalah tersebut memerlukan penanganan untuk mengatasinya.  Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah model klasifikasi email spam dan non spam berbahasa Indonesia dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan bahwa algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan fitur N-gram telah berhasil melakukan klasifikasi sangat baik dengan nilai akurasi 89% hingga 94%, Nilai precision 89% hingga 99%, recall 97%, dan F-Score 97%