Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Spam Email
Abstract
Bulletin ilmiah ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi spam email. Klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam adalah tantangan penting dalam manajemen email. Metode Naïve Bayes telah terbukti efektif dalam mengatasi masalah ini, dan kami menyajikan studi kasus penerapannya dalam mengidentifikasi email spam.
1. Pendahuluan
Penggunaan email sebagai alat komunikasi utama telah meningkatkan jumlah email spam yang masuk ke kotak masuk kita. Klasifikasi email spam adalah langkah kunci dalam mengurangi gangguan ini. Metode Naïve Bayes, yang berdasarkan pada teori probabilitas, telah berhasil digunakan dalam klasifikasi email spam.
2. Metode Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi yang berdasarkan pada teorema Bayes. Ini mengasumsikan bahwa atribut-atribut yang digunakan untuk klasifikasi adalah independen satu sama lain. Ini adalah pendekatan yang sederhana namun efektif dalam banyak aplikasi, termasuk klasifikasi email spam.
3. Penerapan pada Klasifikasi Email Spam
Studi kasus ini melibatkan pengumpulan dataset email yang terdiri dari email spam dan bukan spam. Kemudian, langkah-langkah berikut diterapkan:
Preprocessing Data: Data email dibersihkan dan diubah menjadi representasi vektor.
Pelatihan Model: Model Naïve Bayes dilatih dengan dataset pelatihan yang berisi email yang sudah diberi label.
Evaluasi Model: Model dievaluasi menggunakan dataset pengujian dan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall.
4. Hasil dan Diskusi
Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes berhasil dalam mengklasifikasikan email spam dengan tingkat akurasi yang baik. Hal ini membuktikan keefektifan metode ini dalam mengatasi masalah klasifikasi email spam.
5. Kesimpulan
Penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi email spam adalah pendekatan yang berhasil dalam mengurangi masalah spam di kotak masuk email. Metode ini memiliki tingkat akurasi yang baik dan dapat digunakan dalam aplikasi dunia nyata untuk mengatasi masalah serupa.
References
Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2000). Pattern Classification (2nd ed.). Wiley-Interscience.
Sahami, M. (1996). A Bayesian Approach to Filtering Junk E-Mail. In Learning for Text Categorization - Papers from the 1998 Workshop (Vol. 62, No. 1997, pp. 98-105).
McCallum, A., Nigam, K., Rennie, J., & Seymore, K. (1998). A machine learning approach to spam filtering. In Proceedings of the workshop on text mining (Vol. 98, pp. 1-12).
