PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan teknologi internet memunculkan berbagai metode komunikasi yang mudah, murah, dan cepat. Salah satu media yang paling populer dan sangat cepat berkembang yaitu . Media dengan cepat berkembang menggantikan media komunikasi konvensional lainnya karena memiliki beragam kegunaan. Dengan semakin berkembangnya penggunaan , yang tidak diinginkan oleh pengguna dalam jumlah banyak yang biasa disebut spam juga semakin meningkat [1]. Berdasarkan laporan tahun 2014, Symantec memprediksi jumlah global spam sebesar 60 persen, jumlah ini menurun dibandingkan tahun 2013 sebesar 62 persen [2]. Meskipun jumlahnya menurun, jumlah spam masih mendominasi jumlah keseluruhan secara global. Spam dalam penggunaannya sering dikaitkan dengan media komersial, sebuah perusahaan sering memanfaatkan media untuk mempromosikan produknya dengan cepat dan biaya rendah [3]. Selain media promosi, spam dapat mengancam keamanan dari individu ataupun grup karena mengandung virus atau program jahat lainnya [4]. Bentuk ancaman lain dari spam yaitu pengirim spam meniru otoritas resmi seperti administrator server, sekolah ataupun bank. Pengirim spam kemudian meminta informasi sensitif dari pengguna berupa password ataupun nomor kartu kredit [5] dan kemudian mengambil keuntungan dari pengguna yang merespon spam tersebut. Dalam investigasi lebih lanjut yang berkaitan dengan konten dari spam, spam memiliki struktur yang mirip dengan nonspam seperti surat dan memo [6] dengan tujuan untuk mengelabuhi spam filter. Selain klasifikasi berbasis teks, dapat diklasifikasikan berdasarkan informasi dari alamat Internet Protocol yang ada pada header seperti alamat routing dan alamat IP pengirim. Informasi tersebut kemudian digunakan untuk menentukan apakah akan masuk dalam daftar whitelist ataupun blacklist. Whitelist merupakan daftar pengirim yang masuk dalam kategori tidak berbahaya karena tidak mengirim spam. Sebaliknya blacklist merupakan 5

2 daftar pengirim yang diblokir karena mengirim spam [7]. Daftar blacklist dan whitelist dapat dengan mudah disimpan pada klien ataupun server dan diperbaharui secara berkala. Namun, pendekatan berdasarkan informasi internet memiliki kelemahan yang bertumpu pada informasi Internet Protocol. Hal ini dikarenakan Internet Protocol dapat dengan mudah diganti, bahkan dibajak oleh pihak yang tidak bertanggungjawab. Pendekatan ini juga memunculkan tingkat false positive yang tinggi pada spam filtering [8]. Maka dari itu, pendekatan terakhir yang mampu meminimalisir spam dengan tingkat false positive yang rendah yaitu pendekatan berdasarkan konten teks dari . Penelitian lain mengenai klasifikasi spam dengan pendekatan klasifikasi teks telah banyak dilakukan oleh peneliti lain seperti Amayri [3], Almeida [9], Saab [10] dan Idris [11]. Namun, penelitian yang dilakukan sebagian besar mengeksplorasi berbagai macam metode machine learning dan menggunakan metode pembobotan TF-IDF. Sedangkan metode yang mengeksplorasi tentang penggunaan pembobotan fitur yang merupakan pengembangan TF-IDF masih jarang dilakukan, walaupun metode pembobotan fitur TF-IDF memiliki perkembangan yang sangat pesat. Penelitian ini akan memodelkan klasifikasi spam yang dapat mengklasifikasikan antara spam dan nonspam berdasarkan konten teks yang dimiliki. Pengklasifikasian dilakukan dengan metode machine learning yang disertai dengan metode pembobotan fitur. Metode pembobotan fitur digunakan untuk memberikan bobot pada setiap fitur untuk menentukan relevansinya terhadap spam ataupun nonspam. Selanjutnya metode machine learning akan mengklasifikasikan berdasarkan bobot dari fitur yang telah diberikan. 1.2 Perumusan Masalah Dalam pendekatan klasifikasi spam berdasarkan konten teks, penelitian yang mengeksplorasi penggunaan berbagai pembobotan fitur masih jarang dilakukan. Sehingga terdapat tantangan untuk mendapatkan hasil 6

3 klasifikasi spam yang terbaik dengan mengeksplorasi berbagai metode pembobotan fitur dan metode machine learning. 1.3 Keaslian Penelitian Penelitian tentang klasifikasi spam telah banyak dilakukan sebelumnya. Namun, sebagian besar peneliti fokus pada penggunaan berbagai metode klasifikasi dan penggunaan metode pembobotan fitur TF-IDF. Amayri [3] melakukan komparasi berbagai kernel dari metode klasifikasi Support Vector Machines (SVM) dan juga variasi dari metode pembobotan fitur TF-IDF yaitu TF, LogTF, ITF, IDF dan TF-IDF. Perbedaan dengan penelitian ini yaitu metode klasifikasi SVM dibandingkan satu sama lain dengan perbedaan pada kernel dari SVM. Sedangkan metode pembobotan fitur yang digunakan merupakan variasi dari metode TF-IDF. Almeida [9], Saab [10] dan Idris [11] melakukan komparasi terhadap berbagai metode klasifikasi serta variasi dari metode klasifikasi tersebut untuk klasifikasi spam. Metode yang digunakan antara lain Negative Selection Algorithm-Particle Swarm Optimization (NSA-PSO), Naïve Bayes, SVM, ANN, dan Decision Tree. Perbedaan dengan penelitian ini yaitu komparasi dilakukan hanya pada metode klasifikasi. Manek [12] mengajukan metode preprocessing secara berulang dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes sebagai metode seleksi fitur. Selanjutnya metode klasifikasi yang digunakan adalah metode W-BIF. Hong [13] membangun sistem klasifikasi spam dengan menggabungkan metode klasifikasi K- Nearest Neighbor (KNN) dan metode clustering. Sedangkan untuk metode pembobotan fitur, metode yang digunakan yaitu Term Frequency (TF). Selanjutnya Youn [14] menggunakan pendekatan ontology yang diserta dengan metode Decision Tree untuk klasifikasi spam. Ringkasan dari penjelasan diatas selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 1.1 berikut ini: 7

4 Tabel 1.1 Keaslian Penelitian No. Nama Peneliti Tujuan Penelitian Metode yang Digunakan 1. Amayri dkk. [3] Melakukan komparasi dari metode klasifikasi Support Vector Machines (SVM) pada klasifikasi spam. 2. Almeida dkk. [9] Melakukan komparasi dari metode klasifikasi Naïve Bayes dengan metode Support Vector Machines (SVM) untuk klasifikasi spam. 3. Saab dkk. [10] Melakukan komparasi dari berbagai metode klasifikasi untuk klasifikasi spam. 4. Idris dkk. [11] Membangun sistem pendeteksian spam menggunakan metode Negative Selection Algorithm yang dipadukan dengan metode Particle Swarm Optimization (NSA-PSO). 5. Manek dkk. [12] Mengajukan metode RePID- OK (preprocessing berulang) untuk klasifikasi spam. 6. Hong dkk. [13] Membangun sistem klasifikasi spam dengan metode clustering. 7. Youn dkk. [14] Menggunakan pendekatan ontology untuk klasifikasi spam. Berbagai kernel dari Support Vector Machines (SVM) dan berbagai variasi dari metode pembobotan fitur TF-IDF (TF, LogTF, ITF, IDF, TF-IDF). Berbagai variasi dari metode klasifikasi Naïve Bayes dan metode klasifikasi Linier Support Vector Machines (SVM). Metode klasifikasi Support Vector Machines (SVM), LM- SVM, ANN, dan Decision Tree. Metode NSA-PSO, Support Vector Machines (SVM) dan Naïve Bayes. Metode RePID-OK, seleksi fitur dengan Naïve Bayes dan metode klasifikasi W-BIF. Metode pembobotan fitur TF dan metode klasifikasi clustering. Metode klasifikasi C4.5 (Decision Tree) dan metode ontology. 8

5 1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penelitian ini adalah memodelkan klasifikasi spam berdasarkan konten dan mengeksplorasi berbagai metode pembobotan fitur serta berbagai metode klasifikasi untuk mengetahui metode yang memiliki performa terbaik pada klasifikasi spam. 1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dengan adanya penelitian pemodelan klasifikasi spam yaitu untuk memberikan pengetahuan tentang penklasifikasian spam dengan metode pembobotan fitur dan metode klasifikasi yang terbaik serta sebagai pedoman pengembangan penelitian klasifikasi spam lebih lanjut. 9