ABSTRAK – Sekarang ini, keberadaan Short Message Service (SMS) yang menunjukkan tindakan penipuansemakin meningkat dan iklan – iklan yang tidak penting sangat mengganggu bagi pengguna SMS (Spam).Oleh karenanya, pendeteksian atau filtering SMS Spam secara otomatis sangat diperlukan. Penelitian ini akanmembangun sistem SMS Filtering yang mengklasifikasikan antara SMS Spam dengan bukan Spam (Ham).Metode yang digunakan dalam klasifikasi menggunakan Metode Bayesian Filter. Sebelum klasifikasi data akandi preprocessing terlebih dahulu dengan teknik tokenizing, casefolding, stemming, dan stopwords. Dalam kasusini terdapat juga false positive dan false negative, dimana metode melakukan kesalahan pada pengklasifikasian,dengan itu metode Bayesian Filter ini dekembangkan dengan fitur chi – square untuk membatu kekurang yangada pada Bayesian Filter untuk mengurangi kesalah pengklasifikasian. Implementasi mobile Androidditambahkan dengan rule berupa jika sender tidak ada di kontak list user maka SMS yang masuk akanmelakukan proses klasifikasi. Hasil yang didapatkan pada aplikasi mobile Android dapat mendeteksi danmengklasifikasikan SMS Spam dengan nilai akurasi 94.74%.Kata kunci : SMS Spam, Android, Aplikasi Mobile, dan Bayesian Filter.
Copyrights © 2015