Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Fahrizal Masyhur Fahrizal Masyhur
Telkom UNiversity
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Filtering Sms Spam Berdasarkan Naive Bayes Classifier Dan Apriori Algorithm Frequent Itemset Fahrizal Masyhur Fahrizal Masyhur; Shaufiah Shaufiah; Moc. Arif Bijaksana
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

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 Kata Kunci: SMS, Naive Bayes classifier, Apriori frequent itemset, spam
Co-Authors Moc. Arif Bijaksana Shaufiah .