Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Pemilihan Algoritma Terbaik Untuk Klasifikasi Jenis E-Mail dengan Metode TF-IDF
Denisa Fitria 1 , Yana Cahyana 2 , Dwi Sulistya 3 ,  Kiki Ahmad Baihaqi 4 1,2,3,4 Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia Email: if20.denisafitria@mhs.ubpkarawang.ac.id 1 , yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id 2 , dwi.sulistya@ubpkarawang.ac.id 3 , kikiahmad@ubpkarawang.ac.id 4
Abstract
Spam e-mail is a very annoying message because it is sent en masse to hundreds, thousands or even  millions of  e-mail  addresses.  To  overcome  the  increasing prevalence  of  e-mail  spam,  a  filter  is needed, one of which is with a classification that can separate e-mail spam and non-e-mail spam. This problem can be minimized by creating an anti-spam model that aims to classify e-mail and provide information on e-mail that is predicted as spam. This research uses text mining which is represented in the  form  of  inverse  document  frequency  (TF-IDF).  The  research  method  used  to  analyze  the application of this data uses the process of knowledge discovery in database (KDD) stages. The data contains  6046  rows  and  3  columns  containing  unnamed,  body  and  label  attributes.  After understanding  and  testing,  it  was  decided  to  use  two  related  e-mail  datasets,  namely  the CompleteSpamAssasin  and  lingSpam  datasets.  In  data  distribution,  there  are  77.2%  non-spam  data and 22.8% spam data. The Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) method is used to determine the weight of words based on frequency in a document. The distribution of data that will be used as training data and testing  data is 80:20. This study tested e-mail data using machine learning algorithms, namely  the Logistic Regression algorithm which displays 98% accuracy, the 59% Decision Tree algorithm and  the Support Vector Machine algorithm  displays 95%  accuracy results. So it can be  concluded  that  the  best  algorithm  that  can  be  used  for  email  type  classification  is  the  Logistic Regression algorithm.
Keywords : E-mail, Spam, TF-IDF, Algorithms, Classification
Abstrak
Spam  e-mail  adalah  pesan  yang  sangat  mengganggu  karena  dikirimkan  secara  massal  ke ratusan,  ribuan  bahkan  jutaan  alamat  e-mail.  Untuk  mengatasi  semakin  maraknya  spam  e-mail diperlukan  suatu  filter,  salah  satunya  dengan  klasifikasi  yang  dapat  memisahkan  spam  e-mail  dan non-spam  e-mail.  Permasalahan  tersebut  dapat  diminimalisir  dengan  membuat  sebuah  model  anti spam  yang  bertujuan  dapat  mengklasifikasikan  e-mail  dan  memberikan  informasi  e-mail  yang diprediksi sebagai spam. Penelitian ini menggunakan text mining yang direpsentasikan dalam bentuk inverse  document  frequency  (TF-IDF).  Metode  pada  penelitian  yang  digunakan  untuk  menganalisis dalam penerapanan data ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery in database (KDD). Data berisi 6046 baris dan 3 kolom yang berisi atribut  unnamed, body dan label. Setelah dilakukan pemahaman  dan  pengujian  diputuskan  untuk  menggunakan  dua  dataset  e-mail  yang berhubungan yaitu  dataset  CompleteSpamAssasin  dan  lingSpam.  Pada  distribusi  data  terdapat  77.2%  data  non spam  dan  22.8%  data  spam.  Metode  Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-IDF) digunakan  sebagai  penentu  bobot  pada  kata  berdasarkan  frekuensi  dalam  suatu  dokumen. Pembagian  data  yang  akan  dijadikan  data  training  dan  data  testing  adalah  80:20.  Penelitian  ini menguji data e-mail menggunakan  algoritma  machine learning yaitu algoritma  Logistic Regression yang menampilkan akurasi sebesar 98%, algoritma Decision Tree 59% dan algoritma Support Vector Machine  menampilkan hasil  akurasi  sebesar  95%.  Maka  dapat  disimpulkan  algoritma  terbaik  yang dapat digunakan untuk klasifikasi jenis email  adalah algoritma Logistic Regression.
Kata kunci : E-mail, Spam, TF-IDF, Algoritma, Klasifikasi
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  menyatakan  bahwa komunikasi  melalui  pesan  menjadi  alasan  ke-2  terbanyak  seseorang  pengguna intenet. Salah satu media komunikasi melalui pesan berbasis internet yang banyak digunakan  yaitu  Elektronik  Mail  ( E-mail). [1] E-mail telah  mengalami perkembangan  yang  signifikan  setiap  tahunnya,  peningkatan  fitur  yang  telah dikembangkan  mampu  memenenuhi  kebutuhan  pengguna.  Secara  umum, e-mail terus  meningkatkan  fitur-fitur  dan  kapasitas  yang  besar  untuk  membantu kebutuhan pengguna yang semakin kompleks, sehingga mudah dan efisien untuk digunakan  diberbagai  situasi  [2].  Diantara  semua  media  informasi e-mail adalah sarana  informasi  yang  sederhana,  termurah  dan  tercepat  [3].  Namun  karena kemudahannya, beberapa pihak memanfaatkannya untuk mengirimkan spam yang isinya  adalah  promosi,  pornografi,  virus  dan  konten-konten  tidak  penting.  Tentu saja  tidak  seorangpun  ingin  menerima e-mail berisi spam karena  mengganggu sekaligus berbahaya,  dimana banyak URL tersembunyi yang dapat menyebabkan pelanggaran keamanan system host [4] Spam e-mail adalah pesan yang sangat mengganggu karena dikirimkan secara secara massal ke ratusan, ribuan bahkan jutaan Alamat e-mail . Hal tersebut akan menyebabkan semakin padatnya queue untuk menghapus spam e-mail dari inbox dan  terbuangnya bandwith yang  tersedia  [5].  Berdasarkan  laporan  CISCO  pada April 2019 terdapat 85% dari seluruh e-mail yang dikirimkan terklasifikasi sebagai e-mail spam [1]. Banyak penyedia e-mail mengizinkan penggunanya menggunakan aturan dasar kata kunci yang fungsinya untuk filter e-mail secara otomatis. Namun, pendekatan  tersebut  tidak  begitu  berguna  karena  sulit  dan  tidak  ingin menyesuaikan e-mail mereka  [6].  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  untuk  klasifikasi spam e-mail seperti Logic  Regression,  Naïve  Bayess, Random  Forest,  C5.5,  K-Nearest  Neighbor  (KNN) dan Decision  Tree .  Dari  metode- metode  tersebut,  naïve  bayes  adalah  metode statistic sederhana  yang  memiliki akurasi baik dan error rate minimum pada proses klasifikasi [7], [8]. Untuk  mengatasi  permasalah  semakin  maraknya spam e-mail diperlukan suatu filter, salah satunya dengan klasifikasi yang dapat memisahkan spam e-mail dan non spam e-mail . Permasalahan tersebut dapat diminimalisir dengan membuat sebuah  model  anti spam yang  bertujuan  dapat  mengklasifikasikan e-mail dan memberikan  informasi e-mail yang  diprediksi  sebagai spam e-mail .  Penelitian  ini menggunakan text  mining ,  merupakan  proses  ekstrasi  informasi  dari  berbagai sumber tertulis. Text mining pada penelitian direpsentasikan dalam bentuk inverse document frequency (TF-IDF). Sebelum melakukan pengujian modelling klasifikasi akan dilakukan tahap preprocessing terhadap dokumen e-mail yang terdapat pada dataset. Pengujian data spam e-mail dilakukan melaui platform Google Colab yang merupakan platform cloud untuk pemrograman python. Algortima yang digunakan dalam pengujian adalah algortima voting yang berisi algoritma Logistic Regression, Decision Tree, dan Support Vector Machine . Penelitian sebelumnya terkait klasifikasi spam email yang dilakukan oleh [9] model  dan  teknik  yang  telah  dikembangkan  untuk  deteksi  e-mail  tidak  ada  yang dapat  menunjukan  akurasi  sampai  100%.  Diantara  semua  model  yang  diusulkan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
para peneliti sebelumnya baik  algoritma machine learning ataupun deep learning mencapai  tingkat  kesuksesan  terbanyak.  Penelitian  menggunakan  dua  set  data open-source , satu untuk melatih model dan yang lainnya untuk menguji ketahanan dan  kekokohan  model  terhadap  data.  Model  transformer BERT  (Bidirectional Encoder  Representations  from  Transformers) yang  telah  disesuaikan  untuk mendeteksi spam. Begitupun dengan penelitian yang dilakukan oleh [10] dan [11] menggunakan  metode  Naïve  Bayes  nilai  akurasi  dapat  mencapai  81.40%  dengan AUC 0,78. Metode Support Vector Machine (SVM) yang digunakan pada penelitan [12] dan [13] nilai akurasi yang didapat sebesar 98,24% dengan nilai AUC 0.935. Bahkan  menurut    [14]  SVM  adalah  algoritma  machine  learning  yang  kuat  dan banyak digunakan untuk klasifikasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  pada  penelitian  yang  digunakan  untuk  menganalisis  dalam penerapanan data mining ini menggunakan proses tahapan knowledge discovery in database atau  disingkat  sebagai  (KDD),  tahapan  KDD  pada  penelitian  ini  terdiri dari Data,  Data  cleaning,  Data  transformation,  Data  mining,  Evaluation. Sebelum melakukan  proses  data  maka  diperlukan  langkah  preprocessing  data  pada penelitian ini untuk dapat meningkatkan kualitas dan hasil model yang baik.
Gambar 1. Metode Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 alur penelitian maka dapat dijelaskan sebagai berikut:
a) Data,  Dimulai  dengan  pengumpulan  dataset  untuk  dilakukan  pemilihan data/target data.
b) Data Cleaning , merupakan proses pembersihan data sebelum data digunakan kedalam model.
c) Data Transformation , pada tahap ini dilakukan pemberian inisialisasi terhadap data.
d) Data  Mining ,  pada  tahap  ini  yang  dilakukan  adalah  penerapan  metode  atau algoritma untuk pencarian pengetahuan.
e) Evaluation , pada tahap ini akan diketahui apakah hasil dari tahap sebelumnya dapat menjawab tujuan yang telah ditentukan.

## 2.1. Data cleaning
Data  cleaning,  tujuan  tahap  ini  yaitu  data  dibersihkan  agar  dapat  diterima kedalam  model.  Terdapat  beberapa  pengecekan  informasi  penting  pada  data, termasuk missing  value,  noise  removal,  duplicate  data ,  dan distribute  data . Kemudian  dilakukan  penghapusan  karakter  khusus,  tanda  baca  dan  simbol  yang tidak  relevan.  Melakukan  konversi  teks  ke  huruf  kecil  untuk  memastikan konsistensi setiap kata.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2.2. Data Transformation
Data  Transformasi,  pada  data  transformasi  ini  dilakukan stemming , tokenization dan remove stop words. Stemming dilakukan untuk mereduksi kata ke bentuk dasar agar dapat membantu identifikasi pola umu dan karakteristik dari spam email. Tokenization bertujuan  untuk  memisahkan  teks  menjadi  kata-kata agar  dapat  dianalisis  secara  terpisah.  Seperti  :  “  Ini  adalah  contoh  tokenisasi” menjadi  “ini”,  “adalah”,  “contoh”,  “tokenisasi”.  Sedangkan stopwords berarti penghapusan  kata-kata  yang  kurang  memiliki  makna  yang  berarti  atau  tidak memberikan  kontribusi  yang  signifikan  dalam  analisis spam .  Contoh  kata  yang dihapus  :  “dan”,  “  dengan”,  “adalah”,  “atau”.  Natural  Languange  Toolkit  (NLTK) menjadi library yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  mengambil  kata stop word s  pada  text  berbahasa  inggris.  Kemudian  NLTK  dapat  digunakan  untuk membersihkan  text  dari  kata-kata  penghenti  umum  yang  tidak  memberikan kontribusi yang signifikan.

## 2.3. Data Mining
Data mining merupakan proses menemukan hubungan baru yang bermakna dan  pola  dengan  sebagian  besar  data  yang  disimpan  dalam  perangkat penyimpanan  dengan  menggunakan  teknologi.  Pengenalan  pola  adalah  teknik statistik dan matematika, dan data mining adalah kombinasi dari beberapa disiplin ilmu yang menggabungkan teknik pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik basis data, dan visualisasi untuk menangani masalah pengambilan informasi dari setiap jenis data [15].
Vektorisasi  juga  dilakukan  sebagai  langkah  kunci  dalam  ektraksi  fitur  pada pengunaan  data text untuk machine  learning dan  analisis  data.  Vektorisasi digunakan dengan tujuan mengubah data text menjadi respresentasi numeric agar dapat  digunakan  dengan  algoritma machine  learning [16].  Proses  vektorisasi dilakukan  agar model machine learning dapat diproses dalam bentuk yang dapat dihitung dan diolah secara matematis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  karena memberikan bobot pada kata berdasarkan frekuensi dalam suatu dokumen. Dalam perhitungan bobot menggunakan TF-IDF, dihitung terlebih dahulu nilai TF perkata dengan bobot masing-masing kata sebagai 1. Sedangkan formulasi untuk DF pada persamaan 1[17].
DF(word) = log  td/df
(1)
Cara kerja dalam mencari nilai term frequency melalui persamaan 1 yaitu : Tft,d = 1 + 10 Log tf
(2)
Berikut  adalah  penjelasan  setiap  variabel  bahwa  tf  adalah term  frekuency atau banyaknya kata pada dokumen; Tft,d adalah term frekuency atau banyaknya kata t pada dokumen d atau pembobotan local. Mencari nilai inverse document-frequency melalui persamaan 2 : Idft = 10 log n/dft
(3)
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Berikut  adalah  penjelasan  setiap  variabel  bahwa  Idft  adalah inverse  document- frequency atau pembobotan global; n adalah banyaknya dokumen; dan dft adalah banyaknya dokumen yang memiliki kata t.
2.4 . Evaluation Setelah  data  berhasil  melewati  tahap preprocessing sampai  pembobotan dengan  ektraksi  fitur  TF-IDF,  selanjutnya  pengujian  model  dengan  beberapa algoritma  klasifikasi.  Sebelum  pengujian  model,  dilakukan  pembagian  data training dan data  testing .  Setelah  itu  dilakukan  proses validation  model menggunakan algoritma Logistic Regression dengan mempalajari pola dalam  data dan  menggabungkan  interprebilitas  yang  baik.  Kemudian  validasi  model menggunakan algoritma Decision Tree yang dilatih dengan data training yang telah dibagi.  Pembuatan  model  dilakukan  dengan  pendekatan  untuk  memahami hubungan yang kompleks antara fitur-fitur dalam dataset. Dilakukan pula validasi menggunakan algoritma unggulan oleh para peneliti sebelumnya, yaitu algoritma Support Vector Machine (SVM).
Pembuatan  model  dilakukan  dengan  bantuan library  python yaitu  SVC  dari sklearn. Akurasi dari model dihitung dengan data testing memanggil fungsi akurasi kemudian  menampilkan  hasilnya.  Akurasi  menyebutkan  seberapa  akurat  model yang digunakan dalam mengklasifikasi data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun teknik pengumpulan data didapatkan dari sumber data, sumber data pada  penelitian  menggunakan  data  skunder  dimana  data  berisi  data e-mail yang berasal dari https://www.kaggle.com/ sebuah platform daring penyedia berbagai dataset untuk keperluan  penelitian maupun pengembangan. Data diperoleh pada 03 November 2023 pukul 18:29. Data  berisi  8651 baris dan  3 kolom  yang berisi atribut unnamed,  body  dan  label .  Setelah  dilakukan  pemahaman  dan  pengujian diputuskan  untuk  menggunakan  dua  dataset e-mail yang  berhubungan  yaitu dataset CompleteSpamAssasin dan lingSpam .  Pada  dataset spamassasin mengandung label digunakan sebagai analisis header e-mail , analisis isi e-mail dan pemberian  label e-mail berisi spam atau  non- spam .  Sehingga  pada  dataset  ling digunakan untuk melatih model bahasa dan mengevaluasi kinerja model. Dengan menggunakan  jenis  data  ini,  diharapkan  mampu  mengembangkan  model  deteksi spam , yang dapat membedakan dengan baik antara e-mail spam dan non- spam .
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar  2 . Dataset Spam E-mail

## 3.1. Data Distribustion
Menampilkan  distribusi  data  karena  diperlukan  untuk  keputusan  tahapan sebelum preprocessing. Seperti pemilihan fitur, normalisasi dan pemilihan metode vektorisasi teks. Pada distribusi data spam Assasin terdapat 77.2% data non spam dan 22.8% data spam . ditampilkan dengan visualisasi barchart sebagai berikut :
Gambar  3 . Distribusi pada data

## 3.2. Stop Word dan Tokenization
Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah  pengecekan  dan  pembersihan  data dilakukan dengan penghapusan karakter khusus, tanda baca dan simbol yang tidak relevan.  Melakukan  konversi  teks  ke  huruf  kecil  untuk  memastikan  konsistensi setiap kata pada dokumen didalam data. Kata pada data ditunjukan menggunakan word  cloud  sebagai representasi visual  sekelompok  kata  yang  frekuensi kemunculnya  banyak,  berikut  adalah  hasil  visulisasi word  cloud yang  telah dilakukan pembersihan data, tokenisasi dan remove stop words yang ditampilkan terpisah:
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar  4. Worcloud setelah preprocessing
Terdapat  6082  baris e-mail yang  terklasifikasi non  spam dan  1800  baris e- mail terklasifikasi spam dari  7882  baris  data  yang  telah  dilakukan  tahap preprocessing. Berikut  adalah  contoh  proses stop  words sebelum  dan  pada  tex didalam data:
Table 1 . Cara kerja Stop Word Before After This is an example sentence with some stop words…… Tokenization is an important process in natural language processing… example sentence stop words…… Tokenization important process natural language processing…

## 3.3. Vektorization
Proses vektorisasi pada penelitian ini dilakukan agar model machine learning dapat  diproses  dalam  bentuk  yang  dapat  dihitung  dan  diolah  secara  matematis. Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Term  Frequency- Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  karena  memberikan  bobot  pada  kata berdasarkan  frekuensi  dalam  suatu  dokumen.  Ini  adalah  tahap  pembobotan dengan ektraksi fitur TF-IDF sebelum tahap pemodelan.
Gambar  5. Tahap pembobotan TF-IDF
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 3.4. Data Split
Dalam  klasifikasi,  pengujian  dalam  dataset  yang  akan  digunakan  dengan melihat keakuratan dan kinerja suatu metode sangatlah penting. Pembagian data yang akan dijadikan data training dan data testing adalah 80:20, yaitu 80% sebagai data training ,  dan  20%  sebagai  data testing .  Setelah  proses  dekomposisi  atau pembobotan pada tahap ektraksi fitur telah selesai, maka dapat dilakukan proses klasifikasi dengan menggunakan metode yang akan diuji. Setelah pembagian data tersebut  maka  dapat dilakukan  Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  untuk mengidentifikasi topik topik yang muncul dalam sebuah dokumen, pada tahap ini pula LDA berfungsi untuk memberikan wawasan tambahan dalam analisis dataset. Namun  untuk  membangun  model  klasifikasi  efektif  diperlukan  langkah-langkah khusus dan teknik spam lainnya.

## 3.5. Evaluation Model
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  kinerja  model  dengan  membandingkan akurasi  terbaik  terhadap  tiga  algortima  klasifikasi  yaitu Logistic  Regression, Decision Tree, dan Support Vector Machine . Ditampilkan pula hasil confusion matrix dari setiap algoritma klasifikasi:
Gambar  6. Confusion Matrix Algoritma
Classification  report bekerja  dengan  membandingkan  prediksi  yang dihasilkan  oleh  algoritma  dengan  data.  dari  hasil classification    report tersebut dapat  dilihat  seberapa  baik  model  dalam  memprediksi  data.  Berikut  merupakan hasil  dari  uji  performa  yang  dilakukan  oleh  ketiga  algoritma  klasifikasi  yaitu Logitistic Regression, Decision Tree, Random Forest dan Support Vector Machine.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar  7. Perbandingan Algoritma Klasifikasi
Dapat dilihat pada Gambar 7 bahwa algoritma dengan akurasi terbaik untuk klasifikasi pada data email adalah algoritma Logistic Regression. Algoritma Logistic Regression mampu  menampilkan  hasil  akurasi  mencapai  98%  dimana  nilai tersebut  mengalahkan  algoritma  klasifikasi  lainnya.  Bahkan  lebih  baik  dari algoritma Support Vector Machine.

## 4.  SIMPULAN
Penelitian ini berhasil menampilkan bagaimana metode pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) khususnya TF-IDF pada ektraksi fitur untuk pemilihan kata-kata yang paling informatif sebagai media yang dapat membedakan antara e-mail spam dan e-mail non spam . TF-IDF membantu dalam reduksi dimensi data  dengan  cara  memberikan  bobot  pada  setiap  kata,  sehingga  mampu mengidentifikasi  kata-kata  yang  paling  relevan  untuk  klasifikasi.  Dengan menggunakan metode TF-IDF, model klasifikasi dapat memanfaatkan representasi numeric kata dalam data untuk mengenali pola dan memisahkan e-mail spaam dan e-mail non- spam .  Pada  penelitian  ini  untuk  mengklasifikasikan  data e-mail menggunakan algoritma machine learning yaitu algoritma Logistic Regression yang menampilkan  akurasi  sebesar  98%,  algoritma  Decision  Tree  yang  menampilkan hasil  akurasi  sebesar  59%,  dan  algoritma  Support  Vector  Machine  menampilkan hasil akurasi sebesar 95%. Maka dapat disimpulkan algoritma terbaik yang dapat digunakan untuk penelitian ini adalah algoritma Logistic Regression.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  S.  Lutfiyani  And  N.  Retnowati,  “Implementasi  Pendeteksian  Spam  Email Menggunakan  Metode  Text  Mining  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Decision Tree J48,” Jurnal Komputer Dan Informatika , Vol. 9, No. 2, Pp. 244–252, Oct. 2021, Doi: 10.35508/Jicon.V9i2.5304.
[2] M.  Budi  Hartono,  A.  Kisnu  Darmawan,  And  P.  Sistem  Informasi,  “Komparasi  Deep Learning  Dan  Traditional  Machine  Learning  Untuk  Email  Spam  Filtering,” Jurnal
Minfo Polgan , Vol. 12, No. 2, 2023, Doi: 10.33395/Jmp.V12i2.12474.
[3] N.  Adila,  S.  Khasanah,  And  T.  Sutabri,  “Strategi  Perancangan  Sistem  Amavis  Dan Spamassassin Pada Spam Mail,” 2023.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 9, Nomor 1, Februari 2024, pp 398-407 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[4] N.  Ahmed,  R.  Amin,  H.  Aldabbas,  D.  Koundal,  B.  Alouffi,  And  T.  Shah,  “Machine Learning Techniques For Spam Detection In Email And Iot Platforms: Analysis And Research  Challenges,” Security  And  Communication  Networks ,  Vol.  2022.  Hindawi Limited, 2022. Doi: 10.1155/2022/1862888.
[5] “Arif+Hidayat”.
[6] N.  Ahmed,  R.  Amin,  H.  Aldabbas,  D.  Koundal,  B.  Alouffi,  And  T.  Shah,  “Machine Learning Techniques For Spam Detection In Email And Iot Platforms: Analysis And Research  Challenges,” Security  And  Communication  Networks ,  Vol.  2022.  Hindawi Limited, 2022. Doi: 10.1155/2022/1862888.
[7] M. Jazzar, R. F. Yousef, And D. Eleyan, “Evaluation Of Machine Learning Techniques For Email Spam Classification,” International Journal Of Education And Management
Engineering , Vol. 11, No. 4, Pp. 35–42, Aug. 2021, Doi: 10.5815/Ijeme.2021.04.04.
[8] F.  Rahma,  A.  Z.  Farmadiansyah,  And  A.  F.  Hidayatullah,  “Deteksi  Surel  Spam  Dan Non Spam Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes.”
[9] I.  Abdulnabi  And  Q.  Yaseen,  “Spam  Email  Detection  Using  Deep  Learning Techniques,”  In Procedia  Computer  Science ,  Elsevier  B.V.,  2021,  Pp.  853–858.  Doi: 10.1016/J.Procs.2021.03.107.
[10]  N. Suarna, A. Ajiz, And A. Bahtiar, “Kopertip: Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika Dan  Komputer  Perbandingan  Kinerja  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  C.45  Dalam Klasifikasi Spam Email”, [Online]. Available: Http://Jurnal.Kopertipindonesia.Or.Id/8
[11]  H.  Iswanto,  E.  Seniwati,  Y.  Astuti,  And  D.  Maulina,  “Comparison  Of  Algorithms  On Machine  Learning  For  Spam  Email  Classification,” International  Journal  Of Information System & Technology Akreditasi , Vol. 5, No. 4, Pp. 446–455, 2021.
[12]  A.  Karim,  S.  Azam,  B.  Shanmugam,  K.  Kannoorpatti,  And  M.  Alazab,  “A Comprehensive  Survey  For  Intelligent  Spam  Email  Detection,” Ieee  Access ,  Vol.  7. Institute  Of  Electrical  And  Electronics  Engineers  Inc.,  Pp.  168261–168295,  2019. Doi: 10.1109/Access.2019.2954791.
[13]  M.  Wahyudi,  “Klasifikasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan  Svm  Berbasis  Pso  Dalam Memprediksi  Spam  Email  Pada  Hotline-Sapto,”  Vol.  22,  No.  1,  2020,  Doi: 10.31294/P.V21i2.
[14]  D.  Pakpahan,  V.  Siallagan,  And  S.  Siregar,  “Classification  Of  E-Commerce  Product Descriptions With The Tf-Idf And Svm Methods,” Sinkron , Vol. 8, No.  4,  Pp. 2130– 2137, Oct. 2023, Doi: 10.33395/Sinkron.V8i4.12779.
[15]  A. M. Siregar, “Accounting Information System Perbandingan Algoritme Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca.”
[16]  F. D. Adhiatma And A. Qoiriah, “Penerapan Metode Tf-Idf Dan Deep Neural Network Untuk  Analisa  Sentimen  Pada  Data  Ulasan  Hotel,” Journal  Of  Informatics  And Computer Science .
[17]  P. Djodi, “Informasi Dan Teknologi Ilmiah (Inti),” 2022.