How to cite: Ade Andryani 1 , Axel Natanael Salim 2 , Tata Sutabri 3 (2024) Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine , (6) 3, https://doi.org/ 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
Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma 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 uses the K-Nearest Neighbor method and the Support  Vector  Machine  to  detect  spam  and  non-spam  emails  based  on  content. The best value of the K-Nearest Neighbor algorithm is determined using Euclidean Distance  measurements.  Support  Vector  Machine  and  K-Nearest  Neighbor  can classify and detect spam 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%,  a  recall  of  100%,  and  an  F1-score  of  98%.
JOURNAL SYNTAX IDEA p–ISSN: 2723-4339 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 3, Maret 2024
Ade Andryani 1 , Axel Natanael Salim 2 , Tata Sutabri 3
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.

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

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi telah berkembang sangat pesat yang membawa dunia ke era  digital  yang  serba  instan  (Megawati,  2021)  Perkembangan  teknologi  internet sekarang  berkembang  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). With  the  rapid  growth  of computer  and  network  systems  in  recent  years,  there  has  also  been  a  corresponding increase  in  cyber-crime (Wang,  2007) The  number  of  victims  in  this  type  of  crime  is partly triggered by low public awareness (Setyawan et al., 2023) Bentuk kejahatan siber berupa penyerangan terhadap pengguna e-mail dengan cara mengirimkan spam . Email is one of the most widely used ways to communicate, with millions of people and businesses relying  on  it  to  communicate  and  share  knowledge  and  information  on  a  daily  basis. Nevertheless, the rise in email users has occurred a dramatic increase in spam emails in recent  years (Zavrak  &  Yilmaz,  2023) Attackers  are  becoming  more  skilled  in  recent years, using sophisticated technology to produce look-alike emails that make it difficult to distinguish between real and fake ones (Sibi Chakkaravarthy et al., n.d.) 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). Spam emails are unwanted and unsolicited messages. The major problems in email spam detection  methods  are  low  detection  rates  and  a  high  likelihood  of  false  alarms.  This study  proposes  a  hybrid  correlation-based  deep  learning  model  for  email  spam classification using a fuzzy inference system (Ayo et al., 2024)
Through  digitization  as  well  as  globalization,  communication  in  the  workplace has changed massively, and email communication is nowadays one important—if not the most  important—communication  tool.  Many  people  at  work,  especially  managers,  feel overwhelmed  by  the  sheer  volume  and  content  of  the  emails  that  they  have  to  handle (Letmathe  &  Noll,  2024)  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. K-medoids  clustering  is  used  for  fault detection  and  classification,  while  weighted  k-Nearest  neighbor  regression  is  used  to locate the fault (Gangwar & Shaik, 2023) 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
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
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”. The Support Vector Machine (SVM) method is one of the popular machine learning algorithms as it gives high accuracy. However, like most machine learning algorithms, the resource consumption of the SVM algorithm in terms of time and memory increases linearly as the dataset grows (Mutlu & Acı, 2022) 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

## A. 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, please go to www.comuk.net login= 3qxj9 and unsubscribe with STOP at no extra charge. Help 08702840625.COMUK. 220-CM2 9AE Spam ... ... ... 5570 You are a great role model. You are giving so much, and I wish each day for a miracle, but God has a reason for everything, and I must say I wish I knew why, but I don't. 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 Spam Mulai Pengumpulan Data leaning ase olding okeni ing Stop ord emoval Stemming Pembobotan Kata (    D )
mplementasi dan Pengujian Kesimpulan dan Saran Selesai
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
from landline. Delivery within 28 days. T Cs Box177. M221BP. 2yr warranty. 150ppm. 16. p p3.99 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 our mobile right now. Text SPIDER to 83338 for the game & we'll send you a FREE 8 Ball wallpaper. Spam

## B. Text Preprocessing
Text  Processing adalah  proses dalam membersihkan data sebelum diolah. Pada tahapan ini terdapat 4 proses yaitu :
1. 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 questions txt rateTCs apply 08452810075over18s Sesudah Case Folding free entry in 2 a wkly comp to win a final tkts 21st may 2005 text fa to 87121 to receive entry questions txt rates apply 08452810075over18s 2. 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 a final tkts 21st may 2005 text fa to 87121 to receive entry questions txt rates apply 08452810075over18s Sesudah Tokenizing [free, entry, in, 2, a, wkly, comp, too, win, fa, cup, final, tkts, 21st, May 2005, text, fa, to, 87121, too, receive, entry, questions, txt, rates, apply, 0845810075over18s]
3. 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, too, win, fa, cup, final, tkts, 21st, May 2005, text, fa, to, 87121, too, receive, entry, questions, txt,
Ade Andryani 1 , Axel Natanael Salim 2 , Tata Sutabri 3
rates, apply, 0845810075over18s] Sesudah Stopword Removal [free, entry, 2, wkly, comp, win, fa, cup, final, tkts, 21st, may, 2005, text, fa, 87121, receive, entry, questions, txt, rates, apply, 0845810075over18s]
4. 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, questions, txt, rates, apply, 0845810075over18s] Sesudah Stemming [free, entry, 2, wkli, comp, win, fa, cup, final, tkt, 21st, may, 2005, text, fa, 87121, receive, entri, questions, txt, ratetcs, apply, 0845810075over18]

## a. 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).
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
Support Vector Machine Model Linear
b. 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

## c. 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).

## d. 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.
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine

## 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.
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
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 Clas s Pred KN N SV M 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 Spa m Spa m Spa m 2 Oh k...i'm watching here:) Ham  Ham  Ham 3 URGENT! You have won a 1 week FREE membership in our Spa m Spa m Spa m 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 Spa m Spa m Spa m ... ... ... ... ... 557 0 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 557 1 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 Spa m Spa m Spa m 557 2 Yes princess! I want to please you every night. Your wish is my command... Ham  Ham  Ham 557 3 Marvel Mobile Play the official Ultimate Spider-man game ( � 4.50) on ur mobile right now. Text SPIDER to Spa m Spa m Spa m
83338 for the game  we ll send u a FREE 8Ball
wallpaper
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
Deteksi Email Spam dan Non-Spam Berdasarkan Isi Konten Menggunakan Metode K Nearest Neighbor dan Support Vector Machine
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.
Ayo, F. E., Ogundele, L. A., Olakunle, S., Awotunde, J. B.,  Kasali, F. A. (2024). A hybrid correlation-based deep learning model for email spam classification using fuzzy inference system. Decision Analytics Journal , 10 , 100390. Gangwar, A. K.,  Shaik, A. G. (2023). k-Nearest neighbour based approach for the protection of distribution network with renewable energy integration. Electric Power Systems Research , 220 , 109301.
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.
Letmathe, P.,  Noll, E. (2024). Analysis of email management strategies and their effects on email management performance. Omega , 124 , 103002. Megawati, S. (2021). Pengembangan sistem teknologi internet of things yang perlu dikembangkan negara indonesia. JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) , 5 (1), 19–26.
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
Mutlu, G.,  Acı, Ç. İ. (2022). SVM-SMO-SGD: A hybrid-parallel support vector machine algorithm using sequential minimal optimization with stochastic gradient descent. Parallel Computing , 113 , 102955.
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.
Setyawan, A., Setyabudi, C. M.,  Nita, S. (2023). Strategy To Build Public Awareness In Preventing Online Fraud Crimes In The Jurisdiction Of The Cimahi Police. International Journal of Social Service and Research , 3 (10), 2641–2649. Sibi Chakkaravarthy, S., Devi Priya, V. S., Tarun Reddi, M. S. T. R.,  Khan, M. K. (n.d.). A Comprehensive Examination of Email Spoofing: Issues and Prospects for Email Security .
Sulaeman, Nana Suarna, Abdul Ajiz, Agus Bahtiar,  Fathurrohman. (2022).
Perbandingan Kinerja Algoritma Naïve Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Spam Email. OPERTIP : J    l Ilm        j m   I f  m   k  D     m , 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
Ade Andryani 1 , Axel Natanael Salim 2 , Tata Sutabri 3
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
Wang, S.-J. (2007). Measures of retaining digital evidence to prosecute computer-based cyber-crimes. Computer Standards  Interfaces , 29 (2), 216–223.
Zavrak, S.,  Yilmaz, S. (2023). Email spam detection using hierarchical attention hybrid deep learning method. Expert Systems with Applications , 233 , 120977. 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 1 , Axel Natanael Salim 2 , Tata Sutabri 3 (2024)
First publication right:

## Syntax Idea
This article is licensed under: