Analisis dan Implementasi Deteksi Citra Spam Menggunakan Gray Level Co-occurences Matrix dan Naive Bayes - abdurrahman Jundullah (Indonesia Symposium on Computing, 2016)
Image Spam merupakan salah satu teknik spamming dengan mengirimkan spam melalui citra pada isi pesan. Pesan spam dapat dijadikan sebagai peluang untuk pelaku cybercrime dalam melakukan proses pencurian data. Untuk mengetahui citra pada data merupakan spam, sistem melakukan proses pengolahan data dengan ekstraksi ciri. Penelitian ini menggunakan GLCM sebagai ekstraksi citra berbasis tekstur dengan output parameter contrast, correlation, energy, homogeneitydan entrophy. Kemudian parameter output GLCM tersebut menjadi masukan untuk prosesklasifikasi naivebayes. Naïve Bayes digunakan untuk mengimplementasi sistem yang dibangun agar mampu mengklasifikasikan kumpulan citra kedalam kelas imagespam atau non-spam. Berdasarkan hasil observasi, diketahui bahwa sistem yang dibangun memiliki performansi klasifikasi f1-measure rata-rata 93%.