Penerapan Metode Naïve Bayes untuk Mengklasifikasikan Email Sampah

Abstract

Abstrak:
Buletin ilmiah ini membahas tentang penerapan metode Naïve Bayes dalam studi kasus pengklasifikasian email sebagai spam spam atau bukan spam.. Klasifikasi spam adalah masalah umum dalam mengelola kotak masuk pengguna. Penelitian ini menjelaskan implementasi metode Naïve Bayes dan mengevaluasi efektivitas algoritma ini dalam mengidentifikasi spam..
Pendahuluan:
Email adalah salah satu alat komunikasi paling populer di dunia saat ini. Namun, spam masih menjadi masalah yang mengganggu dan hanya membuang-buang waktu pengguna. Untuk mengatasi masalah ini, metode klasifikasi seperti Naïve Bayes telah diterapkan.

Metode:
Kumpulan data:
Data pelatihan mencakup email yang diklasifikasikan sebagai spam atau non-spam.
Pemrosesan awal data:
Teks email dibersihkan dan diproses, karakter khusus dihapus, teks diubah menjadi vektor fitur.
Naïve Bayes:
Menerapkan algoritma Naïve Bayes untuk menghitung kemungkinan sebuah email adalah spam atau bukan berdasarkan karakteristik teks.
Hasil:
Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki akurasi yang baik dalam mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.Performa algoritme ini diukur dengan metrik seperti akurasi, presisi, dan perolehan.

Kesimpulan:
Penerapan metode Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam dengan akurasi yang baik. Algoritme ini dapat membantu Anda mengelola kotak masuk dan mengurangi kerumitan yang disebabkan oleh spam.
Saran untuk penelitian lebih lanjut:
Penelitian di masa depan dapat mempertimbangkan untuk mengembangkan model klasifikasi yang lebih kompleks dan menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk meningkatkan kinerja.Penanganan email spam semakin rumit.
Catatan:
Buletin ilmiah ini adalah contoh singkat dan penelitian aktual apa pun memerlukan analisis lebih dalam dan data yang sesuai.