Deteksi Sms Spam Menggunakan Vector Space Model Dengan K-means - Rio Pratama; Shaufiah Shaufiah; Ibnu Asror (eProceedings of Engineering, 2018)
Media komunikasi yang saat ini lazim digunakan oleh masyarakat untuk berinterkasi adalah telepon genggam(mobile phone). Salah satu layanan yang banyak digunakan untuk berkirim pesan adalah Short Message Service(SMS). Sms dipilih karena tarifnya yang murah, namun saat ini sms juga dimanfaatkan oleh pihk yang tidak bertanggung jawab untuk menyebarkan unsolicited commercial advertisement(Sms Spam). Bagi sebagian orang menganggap sepele masalah ini, namun tidak sedikit juga yang merasa terganggu dengan adanya sms spam ini. Pada tugas akhir ini penulis melakukan analisa algoritma untuk mendeteksi sms spam dengan menggunakan data sms yang telah dikumpulkan oleh penulis sebelumnya. Metode yang digunakan dalam kasus ini adalah Vector Space Model dan K-means clustering. Dimana Vector Space Model dapat mengenali pola sms dengan mengubah kata menjadi nilai bobot kata dan k-means clustering yang berfungsi sebagai metode yang mengelompokan bobot kata tersebut sehingga setelah dilakukan berbagai skenario pengujian dihasilkan akurasi 60% artinya kedua metode ini sudah mampu untuk mendeteksi serta mengklasifikasikan antara sms spam dan sms bukan spam (sms ham) namun belum terlalu optimal disebabkan kurangnya jumlah sms sebagai data training. Kata kunci : SMS, Sms Spam, Vector Space Model, K-Means Clustering, klasifikasi, Sms Ham.