Filtering SMS Spam Berdasarkan Naive Bayes Classifier dan Apriori Algorithm Frequent Itemset
FAHRIZAL MASYHUR
Informasi Umum
Kode
16.04.095
Klasifikasi
C -
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Text Mining
Dilihat
6 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
SMS masih menjadi salah satu pelayanan terpenting dalam media komunikasi. Namun karena SMS murah dan banyak digunakan, maka banyak muncul SMS spam. Untuk menanggulanginya, dalam tugas akhir ini penulis menggunakan Naive Bayes Classifier dan Apriori Algorithm Frequent Itemset. Penulis memilih Naive Bayes Classifier dikarenakan Naive Bayes Classifier dianggap sebagai salah satu algoritma learning yang efektif. Sedangkan Apriori Algorithm Frequent Itemset merupakan algoritma yang cocok untuk menanggulangi data dan transaksi yang banyak. Dalam kasus klasifikasi SMS spam menggunakan Naive Bayes Classifier, setiap kata yang di anggap sebagai data dan setiap sms dianggap transaksi. Hasilnya, dengan menggabungkan Apriori Algorithm Frequent Itemset pada Naive Bayes Classifier, terdapat peningkatan daripada menggunakan klasik Naive Bayes Classifier pada data SMS Corpus v.0.1 Big. Akurasi rata-rata Naive Bayes Classifier sebesar 97,22 sedangkan akurasi rata-rata Naive Bayes Classifier dan Apriori Algorithm Frequent Itemset mengalami peningkatan menjadi 97,33.
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | FAHRIZAL MASYHUR |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Shaufiah, M. Arif Bijaksana |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2016 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
