Analisis dan Implementasi Deteksi Citra Spam Menggunakan Gray Level Co-occurences Matrix dan Naive Bayes
ABDURRAHMAN JUNDULLAH
Informasi Umum
Kode
16.04.2396
Klasifikasi
006.42 - Computer science-Image processing
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Image Processing - Computer Image
Dilihat
211 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Image Spam merupakan salah satu teknik spamming dengan mengirimkan spam melalui citra pada isi pesan. Untuk mengetahui citra pada data merupakan spam, sistem melakukan proses pengolahan data dengan ekstraksi ciri. Penelitian ini menggunakan GLCM sebagai ekstraksi citra berbasis tekstur dengan output parameter contrast, correlation, energy, homogeneity dan entrophy. Kemudian parameter output GLCM tersebut menjadi masukan untuk proses klasifikasi naive bayes. Naïve Bayes digunakan untuk mengimplementasi sistem yang dibangun agar mampu mengklasifikasikan kumpulan citra kedalam kelas image spam atau non-spam. Berdasarkan hasil observasi, diketahui bahwa sistem yang dibangun memiliki performansi klasifikasi f1-measure rata-rata 93%.
- IFG444 - TUGAS AKHIR II
- CSH4Y3 - TOPIK KHUSUS 2 ICM
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | ABDURRAHMAN JUNDULLAH |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Muhammad Syahrul Mubarok, Adiwijaya |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2016 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
