Sms spam detection menggunakan metode Long Short Term Memory

INDONESIA:

Kebutuhan informasi ialah kebutuhan fundamental pada setiap orang untuk melakukan komunikasi. Terdapat beberapa cara untuk melakukan penyaluran informasi, salah satunya ialah melewati pengiriman Short Message Service (SMS). Meningkatnya penggunaan layanan SMS banyak dimanfaatkan oleh pihak-pihak tertentu yang tidak bertanggung jawab. Mereka mengirimkan pesan-pesan yang tidak bermanfaat dan merugikan disebut SMS spam atau teks pesan spam. Teks pesan spam yang dikirimkan melalui sms banyak yang mengandung konten ilegal, sehingga menimbulkan rasa tidak nyaman bagi penerima pesan tersebut. Pesan spam yang banyak beredar di Indonesia adalah pesan spam yang didalamnya terdapat pengumuman promosi, pengumuman hadiah, dan diskon toko atau pesan yang tidak memiliki makna yang lainnya. Pada penelitian ini digunakan metode Long Short Term Memory (LSTM) untuk mengklasifikasikan sms spam dan non spam. Data yang digunakan merupakan data SMS berbahasa indonesia. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengukur akurasi, presisi, recall, dan f-measure pada klasifikasi SMS spam. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model LSTM yang telah dirancang menunjukkan bahwa model LSTM berjalan dengan baik dengan akurasi sebesar 96,09%, presisi presisi sebesar 96,09%, recall sebesar 96,09% dan f-measure sebesar 96,09%.

ENGLISH:

The need for information is a basic need for everyone to communicate. One way to disseminate information is through the delivery of Short Message Service (SMS). Increased use of SMS services which are widely used by certain irresponsible parties. They send messages that are not useful and harmful called SMS spam or text spam messages. The text of spam messages sent via sms contains a lot of illegal content, causing discomfort to the recipient of the message. Spam messages that are widely circulated in Indonesia are spam messages in which there are announcements of announcements, prize announcements, and store discounts or messages that have no meaningful meaning. In this study, the Long Short Term Memory (LSTM) method is used to classify spam and non-spam sms. The data used is Indonesian language SMS data. The purpose of this study is to measure accuracy, precision, recall, and f-measure in the classification of SMS spam. The results of this study indicate that the LSTM model that has been designed shows that the LSTM model runs well with an accuracy of 96.09%, precision of 96.09%, recall of 96.09% and f-measure of 96.09%.

ARABIC:

معلومات كيبوتوهان إالا كيبوتوهان الأساسية بادا سيتياب أورانغ أنتوك ميلاكوكان كومونيكاسي. خدمة الرسائل القصيرة (SMS). يمكن أن يكون هناك الكثير من الأشياء التي يمكن أن يكون هناك الكثير من الأشياء. من المهم أن تكون قادرا على إرسال الرسائل القصيرة غير المرغوب فيها. إذا كنت ترغب في إرسال رسائل غير مرغوب فيها ، فأنت بحاجة إلى إرسال رسائل نصية قصيرة. الرسائل غير المرغوب فيها بيسان يانغ بانياك بيريدار من اندونيسيا عدالة بيسان البريد المزعج يانغ ديدالامنيا تيردابات بينغومومان بروموسي ، بينغومومان هاديا ، و ديسكون توكو أتاو بيسان يانغ تيداك ميميليكي ماكنا يانغ لينيا. الذاكرة قصيرة المدى طويلة (LSTM) أونتوك مينغكلاسيفيكاسيكان سمز سبام وغير سبام. البيانات يانغ ديغوناكان ميروباكان البيانات سمز برباهاسا اندونيسيا. إذا كنت ترغب في الحصول على رسالة نصية قصيرة ، فعليك أن تتذكر ، وأن تقوم بقياس الرسائل القصيرة غير المرغوب فيها. هاسيل داري بينيليتيان إيني مينونجوكان باهوا نموذج لستم يانغ تيلاه ديرانكانغ مينونجوكان باهوا نموذج لستم بيرجالان دينجان بيك دينجان أكوراسي سيبيسار 96,09 ٪ ، بريسيسي بريسيسي سيبيسار 96,09 ٪ ، أذكر سيبيسار 96,09 ٪ دان و-قياس سيبيسار 96,09٪