Teknika
Vol 11 No 2 (2022): Juli 2022

Aplikasi Klasifikasi SMS Berbasis Web Menggunakan Algoritma Logistic Regression

Fitran Dwi Pramakrisna (Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah)
Faisal Dharma Adhinata (Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah)
Nia Annisa Ferani Tanjung (Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Jawa Tengah)



Article Info

Publish Date
22 Jun 2022

Abstract

Jenis SMS spam adalah jenis pesan teks yang tidak diinginkan atau tidak diminta yang dikirim ke ponsel pengguna, seringkali untuk tujuan komersial. Untuk mengatasi masalah spam, diperlukan teknik untuk memilah kata atau kalimat termasuk spam atau bukan spam. Pada penelitian ini diusulkan menggunakan machine learning untuk mengklasifikasikan pesan mana yang spam dan mana yang tidak spam. Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 1140 pesan, dimana sudah diberi label 0 untuk pesan yang tidak spam dan 1 untuk pesan yang spam. Algoritma yang digunakan untuk kasus ini adalah Logistic Regression. Hasil penelitian menunjukkan model memiliki tingkat akurasi untuk mengklasifikasi pesan, sebesar 97%. Aplikasi yang dikembangkan untuk menerapkan hasil pemodelan machine learning menggunakan bentuk sebuah website sederhana dengan bantuan Flask framework dari Python. Hasil akhir dari aplikasi ini adalah model machine learning yang dapat dibuka melalui website.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

teknika

Publisher

Subject

Computer Science & IT Electrical & Electronics Engineering Engineering

Description

Teknika is a peer-reviewed journal dedicated to disseminate research articles in Information and Communication Technology (ICT) area. Researchers, lecturers, students, or practitioners are welcomed to submit paper which has topic below: Computer Networks Computer Security Artificial Intelligence ...