How to cite: Ade Andryani, Axel Natanael Salim, Tata Sutabri (2024) Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine, (6) 2, DOI 10.46799/syntax- idea.v6i2.3052 E-ISSN: 2684-883X
Published by: Ridwan Institute
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
Ade Andryani 1* , Axel Natanael Salim 2 , Tata Sutabri 3
1*23 Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia Email: 1* adeanri84@gmail.com, 2 axelsanti610@gmail.com, 3 tata.sutabri@gmail.com

## Abstrak
Terhadap banyaknya kasus penyalahgunaan email yang berpotensi merugikan orang lain. Email  yang  disalahgunakan  ini  biasa  dikenal  sebagai  email spam yang  mana  email tersebut  berisikan  iklan, scam ,  bahkan malware .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mendeteksi email spam dan non-spam berdasarkan isi konten menggunakan metode K- Nearest  Neighbor dan Support  Vector  Machine nilai  terbaik  dari  algoritma K-Nearest Neighbor dengan pengukuran jarak Euclidean Distance. Support Vector Machine dan K- Nearest  Neighbor dapat  mengklasifikasi  dan  mendeteksi spam email  atau non-spam email, K-Nearest Neighbor menggunakan perhitungan jarak Euclidean Distance dengan nilai K  = 1,3, dan 5. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix yang menghasilkan bahwa  motode K-Nearest  Neighbor dengan  nilai    k=3  mendapatkan  tingkat  akurasi sebesar  92%,  tingkat  presisi  sebesar  91%, recall sebesar  100%,  dan f1_score sebesar 95%. Metode Support Vector Machine mendapatkan nilai akurasi sebesar 97% dengan tingkat  akurasi  sebesar  97%, recall sebesar  100%,  dan f1_score sebesar  98%.  Hal  ini menjadikan  metode Support  Vector  Machine lebih  unggal  dibandingkan  metode K- Nearest Neighbor dalam penelitian ini. Selain itu model yang dibangun juga sudah dapat digunakan untuk memprediksi spam dan non spam dari isi konten email baru.
Kata Kunci:  Confusion Matrix, Email, KNN , Spam , SVM

## Abstract
Facing many email problems that have the potential to harm others. This abused email is commonly known as spam email, where the email contains advertisements, scams, and even  malware.  This  study  aims  to  detect  spam  and  non-spam  emails  based  on  content using the K-Nearest Neighbor method and the Support Vector Machine. The best value of  the  K-Nearest  Neighbor  algorithm  is  determined  using  Euclidean  Distance measurements. Both Support Vector Machine and K-Nearest Neighbor can classify and detect  spam emails or  non-spam emails. K-Nearest  Neighbor uses Euclidean Distance calculations with values K = 1, 3, and 5. The evaluation results use a confusion matrix, which  shows  that  the  K-Nearest  Neighbor  method  with  a  value  of  k=3  achieves  an accuracy rate of 92%, a precision level of 91%, a recall of 100%, and an F1-score of 95%. On the other hand, the Support Vector Machine method achieves an accuracy value of 97%, along with a recall of 100% and an F1-score of 98%. This makes the Support Vector  Machine  method  superior  to  the  K-Nearest  Neighbor  method  in  this  study.  In addition, the model built can also be used to predict spam and non-spam from the contents of new e-mail content.

## JOURNAL SYNTAX IDEA
p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 2, February 2024

## Keywords: Confusion Matrix, Email, KNN, Sam, SVM

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  internet  sekarang  bekembang  sangat  pesat,  banyak manfaat  yang dirasakan oleh pengguna dengan perkembangan teknologi internet, tetapi banyak pula kejahatan yang dilakukan menggunakan teknologi internet  (Laksono et al., 2020). Bentuk kejahatan siber berupa penyerangan terhadap pengguna e-mail dengan cara mengirimkan spam . Pesan spam pada  email  ini mengirimkan salinan  pesan-pesan  yang sama untuk memaksa agar pesan-pesan tersebut sampai kepada pemakai yang tidak mau menerima e-mail tersebut, akibatnya banyak pengguna merasa terganggu oleh banyaknya waktu yang dihabiskan untuk menghapus pesan spam , dan besarnya bandwidth jaringan (Sulaeman et al., 2022).
Dalam  mengatasi  masalah  tersebut,  diperlukan  upaya  untuk  menyaring  konten yang masuk ke e-mail pengguna. Penanganan terkait spam e-mail telah dilakukan pada penelitian terdahulu. Penelitian yang dilakukan oleh Laksono, dkk dengan judul “Optimasi Nilai K pada Algoritma KNN untuk Klasifikasi Spam dan Ham Email” bertujuan untuk mengetahui  pengklasifikasian spam dan ham pada  email  menggunakan  metode  KNN untuk  mengurangi  jumlah spam dengan  cara  melakukan  pengecekan  menggunakan pendekatan  nilai  K  yang  berbeda.  Hasil  dari  penelitian  ini  diketahui  bahwa  evaluasi klasifikasi  menggunakan confusion  matrix menggunakan  KNN  dengan  nilai  K  =  1 memiliki  nilai  akurasi  paling  tinggi  sebesar  91.4%,  dengan  menggunakan  distribusi frekuensi clustering menghasilkan akurasi yang tinggi sebesar 100%, sedangkan k-means clustering mengahasilkan akurasi sebesar 99% (Laksono et al., 2020). Adapula penelitian yang  dilakukan  oleh  (Hengki  &  Wahyudi,  2020)  dengan  judul  “Klasifikasi  Algoritma Naïve  Bayes  dan  SVM  Berbasis  PSO  Dalam  Memprediksi  Spam  Email  Pada  Hotline- Sapto”. Dalam penelitian ini dilakukan pengujian model dengan menggunakan Support Vector  Machine  (SVM)  dan  Support  Vector  Machine  (SVM)  berbasis  Particle  Swarm Optimazation  (PSO)  serta  Naïve  Bayes  dan  Naïve  bayes  berbasis  Particle  Swarm Optimization  (PSO),  dari  model  SVM  menghasilkan  tingkat  accuracy  sebesar  84.59% dengan nilai AUC 0.792, untuk pengujian model SVM berbasis PSO menghasilkan tingkat akurasi sebesar 85.25% dengan nilai AUC 0.892, sedangkan pengujian model Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi sebesar 80.59% dengan nilai AUC 0.942, untuk pengujian model Naïve Bayes berbasis PSO menghasilkan tingkat akurasi sebesar 81.24% dengan nilai AUC sebesar 0.892. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model SVM berbasis PSO lebih baik dari pada model lainnya (Hengki & Wahyudi, 2020).
Pengunaan metode yang berbeda membuat hasil yang berbeda pula. Oleh karena itu,  penelitian  ini  melakukan  perbandingan  metode Support  Vector  Machine (SVM) dengan K-Nearest  Neighbor (KNN)  untuk  mencari  metode  yang  optimal  dalam membedakan spam dan non spam pada e-mail. Metode yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor (KNN) dengan perhitungan jarak Euclidean dengan percobaan K = 1,3 dan 5. Kedua metode yang digunakan menggunakan confusion matrix untuk evaluasi nilai hasil.

## METODE PENELITIAN
Bagian  ini  akan  membahas  mengenai  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam penelitin ini. Langkah pertama yaitu pengumpulan data, lalu preprocessing , pembobotan kata,  penerapan  metode,  setelah  itu  evaluasi,  dan  terakhir  deteksi  konten.  Gambar  1 merupakan ilustrasi tentang alur yang dilakukan pada penelitian ini.
Gambar 1 . Flowchart Metodologi Penelitian

## 1. Pengumpulan Data
Adapun  teknik  pengumpulan  data  merupakan  sutau  cara  yang  dilakukan  oleh peneliti untuk  memperoleh data-data  yang diperlukan. Sumber data pada penelitian ini menggunakan data sekunder dimana data penelitian ini menggunakan dataset spam dan non  spam yang  berasal  dari  https://www.kaggle.com/  yang  diakses  pada  tanggal  01 Agustus  2023. Dataset yang  digunakan  terdapat  5572  data spam maupun  ham  ( non spam), data dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1. Dataset Spam Email No Komentar Class 1 U 447801259231 have a secret admirer who is looking 2 make contact with U-find out who they R*reveal who thinks UR so special-call on 09058094597 Spam 2 Oh k...i'm watching here :) Ham 3 URGENT! You have won a 1 week FREE membership in our Spam 4 SMS SERVICES. for your inclusive text credits, pls goto www.comuk.net login= 3qxj9 unsubscribe with STOP, no extra charge. help 08702840625.COMUK. 220-CM2 9AE Spam ... ... ... 5570 You are a great role model. You are giving so much and i really wish each day for a miracle but God as a reason for everything and i must say i wish i knew why but i dont. I've looked up to you since i was young and i still do. Have a great day. Ham 5571 You are awarded a SiPix Digital Camera! call 09061221061 from landline. Delivery within 28days. T Cs Box177. M221BP. 2yr warranty. 150ppm. 16 . p p3.99 Spam 5572 Yes princess! I want to please you every night. Your wish is my command... Ham 5573 Marvel Mobile Play the official Ultimate Spider-man game ( � 4.50) on ur mobile right now. Text SPIDER to 83338 for the game & we ll send u a FREE 8Ball wallpaper Spam

## 2. Text Preprocessing
Text Processing adalah proses dalam membersihkan data sebelum diolah (Afdhal et al., 2022). Pada tahapan ini terdapat 4 proses yaitu:
a. Case  Folding ,  pada  tahap  ini  dilakukan  penyeragaman  teks  menjadi  huruf  kecil, proses case folding dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Proses Case Folding
Sebelum Case Folding Free entry in 2 a wkly comp to Win FA final tkts 21st May 2005 Text FA to 87121 to receive entry questionstd txt rateTCs apply 08452810075over18s Sesudah Case Folding free entry in 2 a wkly comp to win fa final tkts 21st may 2005 text fa to 87121 to receive entry questionstd txt ratetcs apply 08452810075over18s b. Tokenizing , pada tahap ini dilakukan pemecahan kata pada kalimat, proses tokenizing dapat dilihat pada tabel 3.

## Tabel 3. Contoh Proses Tokenizing
Sebelum Tokenizing free entry in 2 a wkly comp to win fa final tkts 21st may 2005 text fa to 87121 to receive entry questionstd txt ratetcs apply 08452810075over18s Sesudah Tokenizing [free, entry, in, 2, a, wkly, comp, to, win, fa, cup, final, tkts, 21st, may, 2005, text, fa, to, 87121, to, receive, entry, questionstd, txt, ratetcs, apply, 0845810075over18s]
c. Stopword  Removal ,  pada  tahap  ini  dilakukan  penghilangan  kata  yang  termasuk kedalam  kategori stopword , stopword merupakan  kata  yang  sering  muncul  namun dianggap tidak memiliki arti, proses stopword removal dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Contoh Proses Stopword Removal Sebelum Stopword Removal [free, entry, in, 2, a, wkly, comp, to, win, fa, cup, final, tkts, 21st, may, 2005, text, fa, to, 87121, to, receive, entry, questionstd, txt, ratetcs, apply, 0845810075over18s] Sesudah Stopword Removal [free, entry, 2, wkly, comp, win, fa, cup, final, tkts, 21st, may, 2005, text, fa, 87121, receive, entry, questionstd, txt, ratetcs, apply, 0845810075over18s]
d. Stemming ,  pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  menemukan  kata  dasar  dengan menghilangkan  semua  kata  imbuhan  atau  kata  penghubung,  proses stemming dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Contoh Proses Stemming Sebelum Stemming [free, entry, 2, wkly, comp, win, fa, cup, final, tkts, 21st, may, 2005, text, fa, 87121, receive, entry, questionstd, txt, ratetcs, apply, 0845810075over18s] Sesudah Stemming [free, entri, 2, wkli, comp, win, fa, cup, final, tkt, 21st, may, 2005, text, fa, 87121, receiv, entri, questionstd, txt, ratetcs, appli, 0845810075over18]

## 3. Support Vector Machine
Support  Vector  Machine adalah  satu  dari  banyaknya  metode  regresi  atau pengklasifikasi  data  yang  menggunakan  data  dari  data-data  sebelumnya  dan pemodelannya disuprevisi terlebih dahulu. Support Vector Machine menggunakan batas kemampuan yang akan menentukan klasifikasi dari data latih sehingga terbentuk sebuah model linear yang  paling  optimal  dalam  mengklasifikasi  data.  Dalam  menyelesaikan permasalahan non-linear digunakan konsep kernel  pada ruang kerja berdimensi tinggi, dengan  mencari hyperplane yang  dapat  memaksimalkan  margin  antar  kelas  data (Mutawalli et al., 2019). Gambar 2 merupakan gambaran pengklasifikasian menggunakan Support  Vector  machine model linear .  Penggunaan  metode  Support  Vector  Machine
betujuan  untuk  klasifikasi  teks  dengan  menggunakan  bobot  indeks term sebagai  fitur (Athira Luqyana et al., 2018).
Gambar 2 . Support Vector Machine Model Linear
2.1. K-Nearest Neighbor K-Nearest  Neighbor merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  sederhana  untuk diimplmentasikan dan merupakan metode lama yang digunakan dalam pengkasifikasian. K-Nearest  Neighbor mempunyai  tingkat  efisiensi  yang  tinggi  dalam  beberapa  kasus menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam  hal  pengkasifikasian  (Asiyah  & Fithriasari,  2016).  Performa  klaksifikasi K-Nearest  Neighbor dapat  dipengaruhi  oleh beberapa hal, seperti pemilihan nilai K, pemilihan ukuran jarak, dan sebagainya (Zhang et al., 2017). Dekat atau jauhnya bisa dihutung dengan besaran jarak, dalam penelitian ini menggunakan jarak Euclidean . Euclidean adalah besarnya jarak suatu  garis lurus yang menghubungkan  antara  objek.  Jarak Euclidean digunakan  karena  data  teks  yang  ada sudah  mengalami  perubahan  menjadi  angka  pada  saat preprocessing (Laksono  et  al., 2020). Rumus jarak Euclidean dapat dilihat pada persamaan 1 sebagai berikut:
𝑑(𝑥 𝑖, 𝑥 𝑗 ) = √∑(𝑥 𝑖𝑝 − 𝑥 𝑗𝑝 ) 2 𝑃 𝑛=1 (1)
Dengan:
𝑥 𝑖𝑝 =  Data testing ke-i pada variabel ke-p 𝑥 𝑗𝑝 =  Data training ke-j pada variabel
ke-p
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =  Jarak euclidean
𝑃 =  Dimensi data variabel bebas
4. Evaluasi Model
Evaluasi  pada  pembelajaran  mesin  ini  digunakan  untuk  mengukur  performa model  klasifikasi  pada dataset yang  sudah  diketahui  labelnya  yang  dikenal  dengan Confusion Matrix . Menurut (Aldean et al., 2022) Confusion Matrix merupakan cara untuk menunjukkan  seberapa  baik  model  yang  digunakan  dapat  mengklasifikasi  setiap  label yang ada pada dataset . Ilustrasi dari confusion matrix dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6 . Tabel Confusion Matrix Predicted Class (1) Positive (0) Negative
Ac tual Cl ass (1)
P osit ive TP (True Positive) FN (False
Negative) (0) Ne ga ti ve FP (False
Positive) TN (True Negative) Sumber : (Afdhal et al., 2022) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% (2) Precission = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) F1-Score = 2 𝑥𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)
Confusion matrix terdiri dari empat kotak yaitu True Positive (TP), False Positive (FP), True  Negative (TN),  dan False  Negative (FN).  Dari  empat  kotak  tersebut,  dapat dihitung  berapa  matrik  seperti  tingkat  akurasi  ( accuracy ),  presisi  ( precision ), recall ( sensitivity ), dan f1-score. Akurasi adalah presentase jumlah prediksi yang benar dari total data,  presisi  adalah  presentase  data positif yang  benar  diklasifikasikan,  recall  adalah presentase  data positif yang  terdeteksi  benar  oleh  model,  dan f1-score adalah  rata-rata harmonik antara presisi dan recall (Santoso et al., 2023). 5. Implementasi dan Pengujian
Implementasi  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  Google  Colab dengan bahasa pemrograman Python. Tahap pengujian dilakukan untuk menguji kinerja dari  mesin  yang  telah  dibangun,  untuk  menghitung  akurasi  dan  mengidentifikasi algoritma K-Nearset  Neighbor dan Support  Vector  Machine yang  menggunakan confusion matrix untuk menghitung tingkat akurasi, tingkat presisi, recall , dan f1-Score .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari data yang digunakan, terdapat 5572 konten spam email yang terdiri dari 4825 email yang termasuk non spam dan 747  email yang termasuk email spam , sebagaimana yang ditampilkan pada gambar 3.

## Gambar 3 . Perbandingan Class Pada Dataset
Pada  gambar  4  hingga  gambar  7  merupakan  tampilan  visualisasi  hasil  dari klasifikasi  dalam  bentuk heatmap untuk  mempermudah  dalam  melihat  pola  TP  ( True Positive ),  FP  ( False  Positive ),  TN  ( True  Negative ),  TF  ( True  Negative )  (Sutabri  et  al., 2018) dari data testing.
Gambar 4 . Confusion matrix menggunakan Euclidean dengan k=3 Gambar 5 . Confusion matrix menggunakan Euclidean dengan k=5
Gambar 6 . Confusion matrix menggunakan Euclidean dengan k=7
Gambar 7 . Confusion matrix dengan metode SVM
Setelah didapatkan TP ( True Positive ), FP ( False Positive ), TN ( True Negative ), TF  ( True  Negative )  dari  visualisasi  diatas,  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan performa  dari  metode Support  Vector  Machine dan K- Nearest Neighbor menggunakan pengukuran  jarak Euclidean dengan  k  =  3,5,  dan  7.  Adapun  hasil  dari  pengujian  akan mendapatkan nilai accuracy , precission , recall , dan f1 _ score nya. Tabel 7 menunjukkan hasil  pengujian  dengan  detail  nilai accuracy,  precision,  recall, dan f1_score sebagai berikut .
Tabel 7. Tabel Pengujian Data Testing No. Metode Accuracy  Precision Recall F1- Score 1 K-Nearest Neighbor Euclidean 3 92% 91% 100% 95% 5 91% 90% 100% 95% 7 90% 89% 100% 94% 2 Support Vector Machine 97% 97% 100% 98%
Berdasarkan tabel diatas dapat dilihat performa dari metode K-Nearest Neighbor dengan pengukuran jarak Euclidean Distance dimana k=3 mendapatkan tingkat  akurasi sebesar 92%, tingkat presisi sebesar 91%, recall sebesar 100%, dan f1_score sebesar 95%. Untuk k=5 mendapatkan tingkat akurasi sebesar 91%, tingkat presisi sebesar 90%, recall sebesar 100%, dan f1_score sebesar 95%. Untuk k=7 mendapatkan tingkat akurasi sebesar 90%, tingkat presisi sebesar 89%, recall sebesar 100%, dan f1_score sebesar 94%. Metode Support Vector Machine mendapatkan nilai akurasi sebesar 97% dengan tingkat akurasi sebesar 97%, recall sebesar 100%, dan f1_score sebesar 98%. Hal ini menjadikan metode Support Vector Machine lebih unggal dibandingkan metode K-Nearest Neighbor dalam penelitian ini.
Tingkat  akurasi  yang tunjukkan  oleh metode Support Vector  Machine ini  lebih tinggi dibandingkan dengan K-Nearest Neighbor yaitu sebesar 97%, yang artinya metode Support  Vector  Machine ini  mampu  memprediksi  dengan  benar  terhadap  isi  konten dengan  class  pada  semua  data  yang  digunakan  Selanjutnya  metode Support  Vector Machine juga  mendapatkan  tingkat precision yang  lebih  tinggi  dari  pada  metode K- Nearest Neighbor yaitu sebesar 97%, hal ini menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine mampu memprediksi label yang sebenarnya dengan benar. Kedua metode yang digunakan  menunjukkan  persentase recall yang  sangat  baik  yaitu  100%,  yang  artinya kedua metode tersebut sudah sangat baik dalam mengklasifikasi data baik data isi konten email span maupun isi konten email non spam. F1_score pada metode Support Vector Machine juga  memiliki  tingkat  persentase  yang  lebih  tinggi  dari K-Nearest  Neighbor sehingga metode Support Vector Machine lebih baik dalam menggabungkan kemampuan precision dan recall nya.  Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  dari  data testing yang akan menggunakan kedua metode tersebut, hasil dari pengujian data testing dapat dilihat pada tabel 8.

## Tabel 8. Hasil Pengujian Data Testing
No. Email Class Pred KNN SVM 1 U 447801259231 have a secret admirer who is looking 2 make contact with U-find out who they R*reveal who thinks UR so special-call on 09058094597 Spam Spam Spam 2 Oh k...i'm watching here:) Ham Ham Ham 3 URGENT! You have won a 1 week FREE membership in our Spam Spam Spam 4 SMS SERVICES. for your inclusive text credits, pls goto www.comuk.net login= 3qxj9 unsubscribe with STOP, no extra charge. help 08702840625.COMUK. 220-CM2 9AE Spam Spam Spam ... ... ... ... ... 5570 You are a great role model. You are giving so much and i really wish each day for a miracle but God as a reason for everything and i must say i wish i knew why but i dont. I've looked up to you since i was young and i still do. Have a great day. Ham Ham Ham 5571 You are awarded a SiPix Digital Camera! call 09061221061 from landline. Delivery within 28days. T Cs Box177. M221BP. 2yr warranty. 150ppm. 16 . p p3.99 Spam Spam Spam 5572 Yes princess! I want to please you every night. Your wish is my command... Ham Ham Ham 5573 Marvel Mobile Play the official Ultimate Spider-man game ( � 4.50) on ur mobile right now. Text SPIDER to 83338 for the game & we ll send u a FREE 8Ball wallpaper Spam Spam Spam
Selanjutnya  dilakukan  pengecekan  terhadap  isi  konten  email  baru  yang  akan dideteksi, apakah isi konten email tersebut termasuk ke dalam email spam atau termasuk ke email non spam sebagai tahap akhir penelitian yang dapat dilihat pada gambar 8 sebagai berikut:
Gambar 8 . Hasil Deteksi Isi Konten Spam dan Non-Spam
Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas,  metode  yang  digunakan  baik K-Nearest Neighbor maupun Support  Vector  Machine sudah  mampu  mendeteksi  mana  isi  konten email yang termasuk spam maupun isi konten email yang termasuk non spam dengan baik.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  dipaparkan  pada  hasil  dan pembahasan  dapat  ditarik  kesimpulan,  yaitu  nilai  terbaik  dari  algoritma K-Nearest Neighbor dengan pengukuran jarak Euclidean Distance dimana k=3 mendapatkan tingkat akurasi  sebesar  92%,  tingkat  presisi  sebesar  91%, recall sebesar  100%,  dan f1_score sebesar 95%. Metode Support Vector Machine mendapatkan nilai akurasi sebesar 97% dengan tingkat akurasi sebesar 97%, recall sebesar 100%, dan f1_score sebesar 98%. Hal ini menjadikan metode Support Vector Machine lebih unggal dibandingkan metode K- Nearest Neighbor dalam penelitian ini. Selain itu model yang dibangun juga sudah dapat digunakan untuk memprediksi spam dan non spam dari isi konten email baru.

## BIBLIOGRAFI
Afdhal, I., Kurniawan, R., Iskandar, I., Salambue, R., Budianita, E., & Syafria, F. (2022). Penerapan  Algoritma  Random  Forest  Untuk  Analisis  Sentimen  Komentar  Di YouTube  Tentang  Islamofobia. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan  Teknologi Informasi , 5 (1), 49–54.
Aldean,  M.  Y.,  Paradise,  P.,  &  Setya  Nugraha,  N.  A.  (2022).  Analisis  Sentimen Masyarakat  Terhadap  Vaksinasi  Covid-19  di  Twitter  Menggunakan  Metode Random Forest Classifier (Studi Kasus: Vaksin Sinovac). Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications (INISTA) , 4 (2), 64–72. https://doi.org/10.20895/inista.v4i2.575
Asiyah, S. N., & Fithriasari, K. (2016). Klasifikasi Berita Online Menggunakan Metode Support Vector Machine dan K- Nearest Neighbor. Jurnal Sains Dan Seni ITS , 5 (2), 317–322.
Athira  Luqyana,  W.,  Cholissodin,  I.,  &  Perdana,  R.  S.  (2018).  Analisis  Sentimen Cyberbullying  pada  Komentar  Instagram  dengan  Metode  Klasifikasi  Support Vector Machine. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 2 (11), 4704–4713.
Hengki,  M.,  &  Wahyudi,  M.  (2020).  Klasifikasi  Algoritma  Naïve  Bayes  dan  SVM Berbasis PSO Dalam Memprediksi Spam Email Pada Hotline-Sapto. Paradigma - Jurnal Komputer Dan Informatika , 22 (1), 61–67.
https://doi.org/10.31294/p.v22i1.7842
Laksono,  E.  P.,  Basuki,  A.  d,  &  Abdurrachman  Bachtiar,  F.  (2020).  Optimasi  Nilai  K pada  Algoritma  KNN  untuk  klasifikasi  Spam  dan  Ham  Email. Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) , 4 (2), 377–383.
Mutawalli,  L.,  Zaen,  M.  T.  A.,  &  Bagye,  W.  (2019).  Klasifikasi  Teks  Sosial  Media Twitter Menggunakan Support Vector Machine (Studi Kasus Penusukan Wiranto).
Jurnal Informatika Dan Rekayasa Elektronik , 2 (2), 43.
https://doi.org/10.36595/jire.v2i2.117
Santoso,  H.,  Putri,  R.  A.,  &  Sahbandi.  (2023).  Deteksi  Komentar  Cyberbullying  pada Media  Sosial  Instagram  Menggunakan  Algoritma  Random  Forest  Cyberbullying Comment Detection on Instagram Social Media Using Random Forest Algorithm. Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA) , 13 (April), 62–72.
Sulaeman,  Nana  Suarna,  Abdul  Ajiz,  Agus  Bahtiar,  &  Fathurrohman.  (2022). Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Spam Email. KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika Dan Komputer , 6 (1), 8–14. https://doi.org/10.32485/kopertip.v6i1.130
Sutabri, T., Suryatno, A., Setiadi, D., & Negara, E. S. (2018). Improving naïve bayes in sentiment  analysis  for  hotel  industry  in  Indonesia. Proceedings  of  the  3rd International  Conference  on  Informatics  and  Computing,  ICIC  2018 ,  1–6. https://doi.org/10.1109/IAC.2018.8780444
Zhang,  S.,  Li,  X.,  Zong,  M.,  Zhu,  X.,  &  Cheng,  D.  (2017).  Learning  k  for  kNN Classification. ACM  Transactions  on  Intelligent  Systems  and  Technology , 8 (3). https://doi.org/10.1145/2990508
Copyright holder:
Ade Andryani, Axel Natanael Salim, Tata Sutabri (2024)

## First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: