Analisis dan Implementasi Personal Spam Filtering Menggunakan Evolving Artificial Neural Networks (Studi Kasus ECML PKDD 2006 Discovery Challange)

Agus Indra Ratmoko

Informasi Dasar

83 kali
113061044
005.1
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

ABSTRAKSI: Dewasa ini email menjadi sarana pengiriman pesan yang murah, mudah dan cepat. Pada perkembanganya ada pihak-pihak yang menyalahgunakan email untuk mengirim pesan yang tidak diharapkan penerima, pesan ini dinamakan spam email. Akibat spam ini pengguna dirugikan dengan biaya dan waktu yang tidak sedikit. Oleh karena itu diperlukan spam filtering untuk memisahkan spam dari inbox pengguna.

Pada tugas akhir ini dikembangkan suatu sistem spam filtering untuk mengidentifikasi spam email dengan menggunakan Artificial Neural Networks (ANN). Semakin optimal ANN maka semakin optimal pula performansi dalam mengklasifikasikan email. Dengan menggunakan Evolutionary Programming (EP) dapat diperoleh struktur dan bobot yang optimal.

Data yang digunakan adalah data email ECML PKDD 2006 Discovery Challenge dengan data yang sudah dikodekan menjadi bag-of-word vector space sehingga tidak diketahui isi dari email yang sebenarnya.

Dari hasil pengujian didapatkan nilai AUC terbaik adalah 0.767853.Kata Kunci : spam filtering, Artificial Neural Networks, EvolutionaryABSTRACT: Nowadays, email is the way to send the message with low cost, easy and fast characteristic. Now there are many peoples unappropriate use to send unsolicited messages. These messages are called spam email. Because of this, spam waste much user’s time and money. Therefore, users need to develop spam filtering that can decide and distinguish spam or non-spam in users’ inbox.

In this final task, developed a spam filtering system to identify the messages wheter they are spam or non-spam by using Artificial Neural Networks (ANN). An optimum ANN can optimally classify the emails. By using Evolutionary Programming (EP) can be obtained ANN with optimal structure and weight.

The used data is emails data from ECML PKDD 2006 Discovery Challenge with email has been encoded as bag-of-word vector space so we don’t know the content of that email.

The highest AUC value of the experiment is 0.767853.Keyword: spam filtering, Artificial Neural Networks, Evolutionary Programming,

Subjek

Informatika Teori dan Pemrograman
 

Katalog

Analisis dan Implementasi Personal Spam Filtering Menggunakan Evolving Artificial Neural Networks (Studi Kasus ECML PKDD 2006 Discovery Challange)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

Agus Indra Ratmoko
Perorangan
Suyanto, Agung Toto Wibowo
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2010

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini