Klasifikasi Pesan Spam Dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine
Perkembangan pesan spam semakin hari semakin besar jumlahnya. Pesan spam bisa dikirim ke email dan pesan SMS. Pesan spam ini biasanya berisikan penipuan dan virus yang berbahaya. Oleh karena itu harus dibuat sebuah sistem yang dapat menyaring pesan spam tersebut. Salah satu caranya dengan klasifikasi teks. Dengan permasalahan ini akan dibuat sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi pesan spam dengan menggunakan metode klasifikasi Support Vector Machine. Pengklasifikasian ini juga akan menggunakan dimensionality reduction dengan metode Singular Value Decomposition untuk mempercepat waktu pemodelan serta meningkatkan akurasi. Sebelumnya fitur akan diekstraksi memakai N-gram yang dikombinasikan dengan TF-IDF sehingga bisa didapatkan nilai akurasi yang lebih baik.
spam, klasifikasi teks, N-gram, TF-IDF, Singular Value Decompostion, Support Vector Machine
Tujuan yang ingin dicapai dalah penelitian Tugas Akhir ini adalah:
a. Memperoleh pengaruh seleksi fitur Singular Value Decomposition pada akurasi dan waktu eksekusi.
b. Memperoleh performansi klasifikasi Support Vector Machine dengan berbagai kernel pada akurasi dan waktu eksekusi.
Sistem yang akan dibangun pada penelitian ini merupakan sistem yang dapat melakukan klasifikasi pesan spam secara otomatis. Dalam penelitian ini data diambil dari pesan SMS. Pada sistem ini terdapat tujuh proses besar yaitu pengambilan dataset, splitting dataset, preprocessing, ekstraksi fitur, seleksi fitur, klasifikasi, evaluasi.