Klasifikasi Pesan Biasa, Operator, Spam, dan Debt Collector Menggunakan K-Nearest Neighbor.docx

Indonesia

Penulis

  • Dian Christien Arisona a:1:{s:5:"en_US";s:22:"Universitas Hasanuddin";}
  • Gusti Ngurah Adhi Wibowo Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo
  • Siswanto Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo
  • Gunawan Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

DOI:

https://doi.org/10.24252/insypro.v8i2.41264

Abstrak

Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN) untuk memprediksi kategori pesan yang merupakan pesan biasa, pesan spam, pesan operator, serta pesan debt collector.   KNN merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang biasa digunakan untuk klasifikasi teks, prediksi dilakukan dengan memperhatikan jarak antar objek pengamatan. Data yang merupakan pesan teks yang dikumpulkan dari SMS, whatsapp, serta email  tentunya membutuhkan preproses  casefolding, stemming, tokenizing, serta stopwords terlebih dahulu agar dapat di modelkan dengan metode KNN. Hasil penelitian menunjukkan akurasi pada data uji yang diperoleh yaitu sebesar 93% dan jika fokus pada kategori pesan debt collector diperoleh recall pada data uji sebesar 83%. Penelitian ini diharapkan dapat dikembangkan lebih lanjut agar dapat diterapkan pada aplikasi untuk mengenali kategori pesan yang berasal dari debt collector sehingga mengurangi rasa tidak nyaman yang dirasakan oleh korban.

Biografi Penulis

Gusti Ngurah Adhi Wibowo, Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

Siswanto, Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

Gunawan, Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo

Unduhan

Diterbitkan

2023-11-23

Cara Mengutip

[1]
D. C. Arisona, G. N. Adhi Wibowo, S. Siswanto, dan G. Gunawan, “Klasifikasi Pesan Biasa, Operator, Spam, dan Debt Collector Menggunakan K-Nearest Neighbor.docx: Indonesia”, INSYPRO, vol. 8, no. 2, Nov 2023.

Terbitan

Vol 8 No 2 (2023)

Bagian

Vol.8, No.2 (November 2023)

Lisensi

Each article is copyrighted © by its author(s) and is published under license from the author(s).

When a paper is accepted for publication, authors will be requested to agree with the Creative Commons Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 4.0 Netherlands License.