Saputra, Sofyan Adi (2023) ANALISIS PENERAPAN PENYARINGAN PESAN SPAM PADA SMS MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (728kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (217kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (460kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (501kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (891kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (50kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (127kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/other.png) |
Other (SOURCE CODE)
Source Code 19.11.3196 Sofyan Adi Saputra.rar Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi 19.11.3196 Sofyan Adi Saputra.pdf Restricted to Repository staff only Download (476kB) |
Abstract
SMS (Short Message Service) merupakan salah satu layanan komunikasi yang perkembangannya paling pesat. Pesatnya perkembangan layanan SMS tidak hanya berdampak positif untuk kehidupan namun juga menimbulkan masalah yang serius dikarenakan oknum yang tidak bertanggungjawab. Pesan spam merupakan masalah umum yang berada pada berbagai layanan pengolahan dan pengiriman pesan khususnya layanan SMS. Pesan spam terkadang berisi berbagai macam pesan berupa promosi, iklan, dan sejenisnya. Namun tak jarang pesan spam juga berisi pesan sejelis tautan berbahaya yang berisi virus, malware, penipuan, dan sejenisnya. Tujuan peneliti dalam melakukan penelitian yaitu untuk mengembangkan sistem yang secara otomatis dapat mengklasifikasikan dan memfilter pesan SMS sebagai spam atau non-spam (ham). Sistem yang diusulkan menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes untuk klasifikasi teks, yang merupakan metode dikembangkan dalam NLP (Natural Language Processing). Dataset yang digunakan untuk pelatihan (training) dan pengujian (testing) sistem adalah kumpulan pesan SMS berlabel spam atau ham. Sistem filter ini dibuat dengan Google Colab dengan bahasa pemrograman Python. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Algoritma Multinomial Naïve Bayes adalah metode yang efektif untuk penyaringan teks SMS dengan nilai accuracy, precision, recall, dan F1-Score yang tinggi. Sistem mencapai akurasi 87% dalam mengklasifikasikan pesan SMS sebagai spam atau ham menggunakan dataset Bahasa Inggris dan 77% menggunakan dataset Bahasa Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan keefektifan penggunaan metode Multinomial Naive Bayes dalam pemfilteran teks SMS dan memberikan dasar untuk penelitian selanjutnya pada bidang ini.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | SMS, Spam, Filter, Multinomial Naïve Bayes | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 13 Apr 2023 03:15 | ||
| Last Modified: | 27 Jul 2023 02:57 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/18493 |
Actions (login required)
 |
View Item |