ABSTRAKSI: Pengklasifikasian e-mail apakah e-mail tersebut adalah suatu spam atau ham akan sangat membantu kita dalam menyaring e-mail yang masuk ke inbox kita untuk menyingkirkan e-mail yang tidak diinginkan (spam). Hal tersebut tentu saja perlu dilakukan secara otomatis berdasarkan aturan atau rule yang kita inginkan. Namun dengan semakin berkembangnya teknik spamming memaksa kita untuk meningkatkan variasi rule tersebut dan tentu saja penentuan rule pun perlu dilakukan secara otomatis.
Oleh karena itu diperlukan suatu metode pembelajaran tentang mekanisme pembangkitan rule secara otomatis berdasarkan data-data yang sudah ada. Teknik ini dapat menemukan rule secara otomatis dan diharapkan dapat berlaku umum untuk data-data yang belum diketahui. Salah satu teknik yang dapat dipakai adalah dengan metode yang sesuai dengan konsep Cyc Ontology.
Dengan konsep Cyc Ontology dapat dihasilkan suatu fungsi atau program yang dapat menghasilkan suatu rule berdasarkan kemiripan nilai semantik dari suatu data dalam e-mail dengan data-data yang sudah ada. Hal ini yang menjadi acuan dalam proses klasifikasi.
Dalam tugas akhir ini, dibuat perangkat lunak untuk mengimplementasikan konsep Cyc Ontology untuk proses pembangkitan rule dan klasifikasi pada spam filtering. Hasil yang didapat menunjukkan bahwa penentuan rule yang lebih kompleks memberikan akurasi yang lebih tinggi.Kata Kunci : spam filtering, rule, klasifikasi, cyc, ontologi.ABSTRACT: E-mail classification whether the e-mail is a spam or ham will greatly assist us in filtering e-mails in our inbox to get rid of unwanted ones which is called spam. It certainly needs to be done automatically based on desire rule. But with the growing spamming techniques force us to increase the variation of these rules and of course the determination of the rule also needs to be done automatically.
Therefore we need a learning method of automatic rule generation mechanism based on data that already exists. This technique can find the rules automatically and is expected to be generally applicable for unclassified data. One technique that can be used is the method in accordance with the concept of Cyc Ontology.
With Cyc Ontology concepts can be generated by a function or program that can generate a rule based on the similarity of the semantic value of an e-mail with data that already exists. This is the reference in the process of classification.
In this final project, we made software to implement the concept of Cyc Ontology for rule generation and classification processes on the spam filtering. The results indicate that the determination of a more complex rule gives a higher accuracy.Keyword: spam filtering, rule, classification, cyc, ontology.