Naive Bayes for Spam Detection
Nafasa Muth Ma`nah, Parman Sukarno, Erwid Musthofa Jadied · eProceedings of Engineering · 2019
Abstrak Spam merupakan suatu upaya yang dilakukan secara sengaja untuk memanipulasi mesin pencarian, yang mana bertujuan untuk meningkatkan rating sebuah website. Terdapat banyak sekali serangan malicious yang dapat dilakukan pada spam, hal ini ditandai dengan adanya anomaly data. Serangan ini dilakukan dengan memanfaatkan data pribadi target. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, digunakan metode naive bayes untuk mendeteksi spam dengan membandingkan model PCA dan tanpa PCA. Dari hasil per- bandingan kedua model tersebut didapat bahwa hasil akurasi model PCA lebih baik daripada model tanpa PCA yaitu 100% dibandingkan dengan model tanpa PCA yaitu sebesar 99,74%. Kata kunci : Naive Bayes, PCA, tanpa PCA, Spam Abstract Spam is a manipulate the search engine to increase the rating of a website. Malicious attacks can do for spam, this is indicated of anomaly data. This attack was carried out to utilize the target’s personal data. Overcome this problems, the Naive Bayes method used to detect spam by comparing PCA and without PCA models. From the results of the comparison of the two models, it is found that the accuracy of the PCA model is better than non-PCA, which is 100% for PCA model and 99.74% for without PCA. Keywords: Naive Bayes, PCA, without PCA, Spam