Abstrak — Email  merupakan  fasilitas  yang  mutlak diperlukan  dalam berbagai  bidang.  Pentingnya  email  dan jumlahnya yang begitu banyak menyebabkan penyalahgunaan. Salah satu penyalahgunaan yang sering ditemui  adalah  email  iklan  yang  dikirimkan  oleh perusahaan  penyedia  konten  internet  saat  pengguna mendaftar  pada  situs  perusahaan  tersebut.  Terdapat metode  agar  email  iklan  dari  perusahaan-perusahaan tersebut  bisa  secara  otomatis  dikenali  yaitu  klasifikasi. Data email berbentuk teks, sehingga jauh lebih rumit dan perlu  proses  untuk  mempersiapkan  data.  Salah  satu prosesnya  adalah  pembobotan  ads  atau  adicity.  Untuk metode  klasifikasi  yang  digunakan  adalah  Naive  Bayes Classifier  (NBC)  yang  secara  umum  sering  digunakan dalam  data  teks  dan  Perceptron  yang  diketahui  keduanya merupakan  metode  yang  cukup  sederhana  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks.  Kedua metode  tersebut  akan  dibandingkan  untuk  mengetahui hasil  klasifikasi  yang  paling  baik.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  NBC  lebih  unggul  dibanding Perceptron,  dan  pada  NBC  False  Positive  Ratio  lebih mudah untuk dikontrol.
Kata  Kunci:  email,  iklan,  klasifikasi,  naïve  bayes, perceptron

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  saat  ini  telah  tumbuh  dengan luar biasa pesat, khususnya di bidang teknologi komunikasi dan informasi. Dengan keberadaan internet, segala informasi dan  berita  dapat  diterima  dan  diakses  oleh  setiap  orang. Bahkan  dengan  internet,  setiap  orang  dapat  mengirim  dan menerima  pesan  dari  satu  orang  ke  orang  lainnya  dengan mudah  menggunakan  sebuah  pesan  elektronik,  ataupun dengan  mengunakan  media  sosial.  Pesan  elektronik  yang lebih dikenal sebagai email merupakan fasilitas yang saat ini menjadi  sarana  yang  mutlak  diperlukan  dalam  berbagai bidang,  mulai  dari  bidang  industri,  pendidikan,  kesehatan, dll.  Tetapi  tidak  semua  orang  menggunakan  email  dengan baik  dan  benar,  bahkan  dapat  menyebabkan  kerugian  bagi orang  lain.  Hal  ini  dikarenakan  fasilitas  email yang  murah dan  mudah  digunakan  oleh  setiap  orang,  sehingga mengakibatkan banyaknya penyalahgunaan pada penggunaan  email  itu  sendiri,  atau  yang  biasa  disebut dengan  email  spam  atau bulkmail yang  biasanya  berisi beragam  tujuan,  diantaranya  adalah  penipuan  (berkedok amal, undian lottere), pencucian uang atau money loundring (menawarkan transaksi pekerjaan yang berhubungan dengan transaksi bank), atau bahkan menyebarkan virus. [1].
Ads atau  iklan  tidaklah  berbahaya,  dibandingkan  dengan spam, Ads tidak mengandung unsur penipuan ataupun virus, hanya  saja Ads dirasa  sudah  sangat annoying atau mengganggu [2].
Ads umumnya  tidak  dikenali  oleh  teknik  spam blocking karena  IP  para  pengirim Ads bukanlah  termasuk  ke  dalam Global  Balcklist .  Ada  beragam  metode  dalam  teknik learning (machine)  yang  dapat  digunakan  untuk  memilah Ads seperti Random  Forest ,  SVM  (Support  Vector Machine),  KNN  (K  Nearest  Neighbors),  dan  masih  banyak lagi.  Dan  dari  beragam  teknik  tersebut  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  Adalah  jaringan  syaraf  tiruan Perceptron , Naive  Bayes  Classifier dan  Regresi  Logistik . Digunakannya  ketiga  metode  tersebut  karena  secara  umum sering digunakan dalam data teks.
Perceptron melatih  jaringan  untuk  mendapatkan keseimbangan antara kemampuan jaringan untuk mengenali pola  yang  digunakan  selama  pelatihan  serta  kemapuan jaringan untuk memberikan respon yang benar terhadap pola masukan  yang  serupa  (tetapi  tidak  sama)  dengan  pola  yang dipakai  selama  pelatihan  [3].  Penelitian  oleh  Owen  & Richard  [4]  dengan  menggunakan  jaringan  syaraf  tiruan perceptron untuk  klasifikasi  email  spam  menghasilkan 5,02% error pada iterasi sebanyak 1000 kali.
Metode kedua yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve  Bayes  Classifier (NBC ), NBC  telah  banyak digunakan dalam penelitian mengenai text mining dan spam filtering ,  beberapa  kelebihan  NBC  diantaranya  adalah sederhana  tapi  memiliki  akurasi  yang  tinggi  [5].  Penelitian berkaitan  dengan  metode  NBC  telah  dilakukan  diantaranya oleh  Durajati,  C  &  Gumelar,  A,  B  [6]  menggunakan  NBC, menghasilkan  ketepatan  klasifikasi  sebesar  87%  dan menyimpulkan  bahwa  semakin  banyak  data  training semakin  baik.  Nugroho,  P  [7]  menggunakan naïve  bayes classifier untuk mengklasifikasikan email spam menghasilkan  tingkat  error  sebesar  4,83%,  dan  juga menyimpulkan  bahwa naïve  bayes  classifier mempunyai tingkat  error  yang  besar  jika  terdapat  selisih  pada  jumlah keyword  yang  ada  di  data  training.  Kurniawan,  Effendi,  & Sitompul  [8],  menggunakan  NBC  dengan confix-stripping stemmer, menyimpulkan  bahwa  hasil  cukup  baik  untuk proses  klasifikasi  namun  hanya  memakai  empat  kategori untuk  pengelompokan  artikel  berita  Lestari  [9],  melakukan klasifikasi  tipe  kepribadian  orang  dengan  menggunakan NBC dan menghasilkan ketepatan klasifikasi sebesar 92,5%. Dalam  penelitian  ini,  kedua  metode  non-parametrik  (Naïve Bayes  dan  Perceptron)  akan  dibandingkan  dengan  metode parametrik  yaitu  Regresi  Logistik  dan  dicari  metode  yang menghasilkan tingkat galat paling kecil.

## Ads Filtering Mengunakan Jaringan Syaraf Tiruan Perceptron, Naïve Bayes Classifier, dan Regresi Logistik
Achmad Fachrudin Rachimawan dan Brodjol Sutijo Utama Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : brodjol_su@satistika.its.ac.id

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Advertisement
Pengertian Ad atau  iklan  menurut  bahasa  adalah memperkenalkan suatu barang, produk dan mempromosikan barang  atau  pun  jasa  baik  secara  online  mau  pun  offline yang  disampaikan  melalui  media  dan  di  biaya  oleh pemrakarsa  yang  dikenal  serta  di  tunjuk  sebagian masyarakat  melalui,radio,  televisi,  surat  kabar,  majalah  dan lain-lain.  Dan  iklan  juga  di  definisikan  sebagai  pesan  yang menawarkan  produk  yang  ditujukan  kepada  masyarakat lewat suatu media masa [10].

## B. Text Mining
Istilah data  mining adalah  mencari  pola  dalam  data. Demikian  pula  dengan text  mining tentang  mencari  pola dalam  teks. Text  mining adalah  proses  menganalisis  teks untuk  mengekstrak  informasi  yang  berguna  untuk  tujuan tertentu [11].

## C. Klasifikasi Text
Klasifikasi  teks  merupakan  proses  menemukan  pola baru  yang  belum  terungkap  sebelumnya.  Klasifikasi  teks dilakukan  dengan  memproses  dan  menganalisa  data  dalam jumlah  besar.  Dalam  prosesnya,  klasifikasi  teks  melibatkan struktur yang mungkin terdapat pada teks dan mengekstraks informasi  yang  relevan  pada  teks.  Dalam  menganalisis sebagian  atau  keseluruhan  teks  yang  tidak  terstruktur, klasifikasi  teks  mencoba  mengasosiasikan  sebagian  atau keseluruhan  satu  bagian  teks  dengan  yang  lainnya berdasarkan aturan-aturan tertentu. [5].

## D. Praproses Text
Karena  pada  setiap  penelitian text  mining melibatkan data  atau  informasi  dari  sumber  data  yang  berbeda-beda, maka metode penanganan data dalam tahapan praproses pun menjadi  berbeda-beda,  sehingga  metode  yang  akan digunakan  diketahui  setelah  dilakukan  praproses  [12]. Information  gain bisa  dianggap  masuk  ke  dalam  praproses teks,  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas  suatu  atribut dalam mengklasifikasikan data. Tahapan dalam Information Gain adalah dengan membuat:
a. Wordlist atau dictionary , dari seluruh jumlah email (5056) dikodekan  menjadi  angka-angka,  dengan  cara  dibuat daftar  seluruh  kata  yang  pernah  muncul  pada  email tersebut.  Misal  dari  seluruh  email  ditemukan  terdapat 200.000  kata,  maka  setiap  kata  dalam  tiap  email  akan diganti  dengan  menggunakan  angka-angka  berdasar jumlah angka yang ditemukan.
b. Feature  Vectors  Content, Memilih  (misal)  sebanyak  100 kata dari  keseluruhan  kata  yang  terdapat  pada  email. Tiap  kata  mengadung  sebuah  fitur  yang  di  dalamnya terkandung bobot untuk tiap-tiap kata.
c. Features  (Words)  Selection ,  setelah  diambil  ketentuan tentang  banyaknya Vectors  Content yang  diambil,  maka selanjutkan  akan  dipilih  kata-kata  yang  mewakili  atau merepresentasikan  email  dengan  bobot  tertinggi  yang kemudian  dipersiapkan  untuk Vectors  Content .  Dengan langkah,
1. Menghitung Bobot Ad ( Ad-icity) Dinotasikan: Pr(w|A)  =  peluang  bahwa  sebuah  kata  muncul  di email non iklan.
Pr(w|B)  =  peluang  bahwa  sebuah  kata  muncul  di email iklan.
Ad-icity bisa ditulis:
Pr( | ) ( ) Pr( | ) Pr( | B)
w A Ad icity w
w A w    (1)
Tiap  peluang  dihitung  berdasarkan  proporsi  yang  relevan dalam data training.
2. Selection  of  Word ,  dalam  proses  ini  dilakukan rangking untuk tiap kata, dan (misal dengan jumlah 100)  kata  dengan  rank  tertinggi  kemudian  dipilih. Praktek  intuitifnya  adalah  untuk  menetapkan peringkat  tinggi  untuk  kata-kata  yang Ad-icity yang jauh dari 0,5 (tinggi atau lebih rendah). Jika Ad-icity mendekati  nilai  1,  maka  dapat  dikatakan  kata tersebut  adalah  indikator Ads yang  baik,  dan sebaliknya  jika  mendekati  0  maka  dapat  dikatakan kata tersebut adalah indikator normal yang baik. Namun  akan  ditemukan,  bahwa  hanya  melihat  dari Adicity tidaklah  cukup,  kata  dengan  kedua  Peluang Pr(w|A)  dan  Pr(w|B)  nya  terlalu  kecil  tidak  bisa dijadikan sebuah indikator yang baik. Walaupun Ad- icity kata tersebut jauh dari 0.5 (mendekati 0 atau 1).
Maka  perlu  dilihat  pula  seberapa  besar  selisih absolut seperti berikut:
|Pr(w|A) - Pr(w|B)| Proses pemilihan kata akan berlangsung:
 Saring atau temukan kata dengan | Ad-icity – 0.5| < 0.05
 Saring  atau  temukan  kata  yang  jarang,  yaitu  yang muncul  di  kedua  kategori  yang  kurang  dari threshold yang diberikan (1%).
 Untuk  tiap  kata  yang  tidak  tersaring,  hitung |Pr(w|A) - Pr(w|B)|
 Pilih kata dengan |Pr(w|A) - Pr(w|B)| terbesar.
d. Shuffling (pengacakan)
Rasio Ad-normal berubah-ubah (dinamis) dari waktu ke waktu, dan itu adalah suatu hal yang menarik, dari masalah ini  ditemukan  bahwa  Naïve  Bayes  classifier  menyesuaikan dengan cepat untuk rasio baru  yang  dilatih secara bertahap. Maka  data  yang  digunakan  diambil  secara  acak  baik  pada pelatihan dan uji set sebelum digunakan, sehingga rasio Ad- normal  dari  waktu ke  waktu dapat dipelajari oleh algoritma yang telah dibentuk. [1]
E. Perceptron
Perceptron  juga  termasuk  salah  satu  bentuk  jaringan syaraf  yang  sederhana.  Perceptron  biasanya  digunakan untuk  mengklasifikasikan  suatu  tipe  pola  tertentu  yang sering  dikenal  dengan  pemisahan  secara  linear.  Pada dasarnya,  perceptron  pada  jaringan  syaraf  dengan  satu lapisan  memiliki  bobot  yang  bisa  diatur  dan  suatu  nilai ambang  ( threshold ).  Algoritma  yang  digunakan  oleh aturan perceptron ini akan  mengatur parameter-parameter bebasnya melalui proses pembelajaran. Nilai threshold (  ) pada  fungsi  aktivasi  adalah  non  negative.  Fungsi  aktivasi ini  dibuat  sedemikian  rupa  sehingga  terjadi  pembatasan antara daerah positif dan daerah negative.
Garis pemisah antara daerah positif dan daerah nol memiliki pertidaksamaan:
w 1 x 1 + w 2 x 2 + b >  (2)
Sedangkan  garis  pemisah  antara  daerah  negative  dengan daerah nol memiliki pertidaksamaan:
w 1 x 1 + w 2 x 2 + b < -  (3) Algortma Perceptron sama  dengan delta  rule ,  yang membedakan  hanya  pada Perceptron garis  pemisah menggunkan threshold atau suatu nilai ambang batas, jika pada delta rule garis pemisah menggunakan nilai 0.

## F. Delta Rule
Pada  delta  rule  akan  mengubah  bobot  yang menghubungkan  antara  jaringan  input  ke  output  (y_in) dengan  nilai  target  (t).  Hal  ini  untuk  dilakukan  untuk meminimalkan  error  selama  pelatihan  pola.  Delta  rule untuk memperbaiki bobot ke-I (untuk setiap pola) adalah:
 w i =  (t – y_in) * x i (4)
dengan:
 x   = vector input  y_in = input jaringan ke input output Y
   n i i i w x in y 1 * _ (5)
 t   = target (output)
Nilai  w  baru  diperoleh  dari  nilai  w  lama  ditambah  dengan  w, w i = w i +  w i (6)

## G. Naïve Bayes Classifier
Teorema  Bayes  merupakan  teorema  yang  mengacu konsep  probabilitas  bersyarat  [3].  Secara  umum  teorema Bayes dapat dinotasikan pada persamaan berikut:
(7)
Metode naive bayes classification (NBC),  merupakan salah  satu  metode  yang  dapat  mengklasifikasikan  teks. Kelebihan  NBC  adalah  algoritmanya  sederhana  tetapi memiliki  akurasi  yang  tinggi.  Dalam  algoritma  NBC  setiap dokumen direpresentasikan dengan pasangan atribut “a 1 , a 2 , a 3 ,...,  a n ”  dimana  a 1 adalah  kata  pertama,  a 2 adalah  kata kedua  dan  seterusnya.  Sedangkan  V  adalah  himpunan kategori email. Pada saat klasifikasi algoritma akan mencari probabilitas  tertinggi  dari  semua  kategori  dokumen  yang diujikan  (V MAP ).  Adapun  persamaan  V MAP adalah  sebagai berikut:
(8)
Nilai P( v j ) dihitung pada saat data training , didapat dengan rumus sebagai berikut:
(9)
Dimana | doc j | merupakan jumlah dokumen (email) yang memiliki  kategori j dalam training .  Sedangkan  | training | merupakan  jumlah  dokumen  (email)  dalam  contoh  yang digunakan  untuk training .  Untuk  probabilitas  kata a i untuk setiap kategori P( a i |v j ), dihitung pada saat training .
(10)
Dimana n i adalah jumlah kemunculan kata a i dalam email yang  berkategori v j , sedangkan n adalah  banyaknya  seluruh kata  dalam  email  dengan  kategori v j dan  | kosakata |  adalah banyaknya kata dalam contoh pelatihan.

## H. Regresi Logistik
Regresi  logistik  adalah  salah  satu  model  untuk menduga  hubungan  antara  peubah  respon  kategori  dengan satu  atau  lebih  peubah  prediktor  yang  kontinyu  ataupun kategori. Peubah respon yang terdiri dari dua kategori yaitu “ya  (sukses)”  dan  “tidak  (gagal)”,  dan  dinotasikan 1=”sukses”  dan  0=”gagal”,  maka  akan  mengikuti  sebaran Bernoulli [13], menyatakan model regresi logistik:
0 1 1 2 2 0 1 1 2 2 exp( ... ) ( ) 1 exp( ... ) i i p ip i i i p ip X X X X X X X                    (11)
Dengan  π(x)  adalah  peluang  kejadian  sukses  dengan  nilai probabilita 0≤π(x)≤1 dan βj adalah nilai parameter dengan j =  1,2,......,p.  π(x)  merupakan  fungsi  yang  non  linier, sehingga perlu dilakukan transformasi ke dalam bentuk logit untuk  memperoleh  fungsi  yang  linier  agar  dapat  dilihat hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  tidak  bebas. Dengan  melakukan  transformasi  dari  logit  π(x),  maka didapat persamaan  yang lebih sederhana.  Proses pendugaan parameter  dari  regresi  logistik  menggunakan  metode  MLE. Menurut Agresti [13], metode MLE memberikan nilai duga bagi β dengan cara  memaksimumkan fungsi likelihood dan mensyaratkan  bahwa  data  mengikuti  sebaran  Bernoulli. Fungsi  likelihood  untuk  model  regresi  logistik  dikotomus adalah:
1
1 1 ( ) ( , ) ( ) (1 ( )) i i n n y y i i i i f y x x            
 (12)
Agar nilai fungsi mencapai maksimum maka turunan parsial pertama  terhadap  disamadengankan  nol.  Persamaan  hasil turunan  masih  nonlinier,  maka  dibutuhkan  metode  iterasi Newton-Raphson  [14].  Pengujian  signifikansi  parameter model regresi logistik dilakukan secara simultan dan secara parsial.  Pengujian  secara  simultan  dilandaskan  pada hipotesis:
0 1 2 H : ... 0 j        (tidak  ada  pengaruh  antara peubah prediktor terhadap peubah respon) H 1 :  paling  sedikit  ada  satu β j ≠  0  (ada  pengaruh  antara peubah prediktor terhadap peubah respon) dengan statistik uji G adalah:
2 0 1 2 ln ( ) L X p L        (13)
Dengan 2 X adalah  derajat  bebas  yang  nilainya  sama dengan  banyaknya  parameter,  di  mana  H 0 akan  ditolak  jika nilai statistik uji G ≥ dengan tingkat kepercayaan (1-α)100. Sedangkan  pengujian  secara  parsial  dilandaskan  pada hipotesis:
H0: β j = 0 (tidak ada pengaruh antara masing-masing peubah prediktor terhadap peubah respon)
H1: β j ≠  0  (ada  pengaruh  antara  masing-masing  peubah prediktor terhadap peubah respon) Rumus statistik uji Wald adalah:
        | | P A P B A P A B P B      argmax | j MAP j i j i v V V P v P a v      j doc j P v training    1 | i i j
n
P a v n kosakata
  
; j = 0,1,2, .......,p ( ) j Z Se      
    (14)
Hipotesis  nol  ditolak  jika  |W|  >  Zα/2  artinya  peubah prediktor berpengaruh nyata terhadap peubah respon.
Hosmer  dan  Stanley  [14]  menyatakan  bahwa  peubah respon  dengan  dua  kategori  (biner)  dengan  ketentuan  jika π(x) ≥ 0.5 maka hasil prediksi adalah 1, jika π(x) < 0.5 maka hasil  prediksi  adalah  0.  Klasifikasi  menggunakan  model peluang dengan persamaan sebagai berikut:
0 1 1 ( ) logit   ( ) ln ... 1 ( ) i i i p ip i x x X X
x                   (15)
Dengan  π(x)  adalah  peluang  kejadian  sukses  dan  i adalah kategori atau kelas data (email).

## I. Pengukuran Performa
Pengukuran  performa  dilakukan  untuk  melihat  hasil yang  didapatkan  dari  klasifikasi.  Terdapat  beberapa  cara untuk  mengukur  performa,  beberapa  cara  yang  sering digunakan  adalah  dengan  menghitung  akurasi  dan False Positive Ratio [18].
Akurasi  merupakan  persentase  dari  total  dokumen  yang teridentifikasi secara tepat dalam proses klasifikasi.
100% jumlah klasifikasi benar akurasi
jumlah dokumen uji coba   (16)
False  positive  ratio  adalah  persetase  dari  jumlah  email  Ad yang  gagal  dikenali  dibandingkan  dengan  jumlah  email normal.
jumlah False Positive
100% jumlah email normal (bukan Ads) FPR   (17)

## III.  METODELOGI PENELITIAN

## A. Sumber Data
Data yang digunakan merupakan email berbahasa inggris berjumlah  5056  yang  merupakan  inbox  dari  sebuah perusahaan selama kurun waktu
3
bulan http://spamassassin.apache.org/publiccorpus/.
Email  dikategorikan  menjadi  dua,  yaitu  email  yang mengandung  iklan  atau Ads dan  email  yang  tidak mengandung  iklan.  Dengan  proporsi  jumlah  email  iklan sebanyak  1549  dan  email  yang  tidak  mengandung  iklan sebanyak  3507.  Email  diproses  menggunakan  software  R dan sublime Text 2 (Unregistered Version).

## B. Langkah Analisis
1. Menyiapkan  data  email,  membaginya  menjadi  email berisi iklan dan tidak berisi iklan.
a) Email  yang  diambil  untuk  tahap  pelatihan  dan pengujian  merupakan  sampel  dari  masing-masing kategori email.
b) Data  sampel  tersebut  dibagi  menjadi  data training dan  data testing dengan  proporsi  50:50,  60:40, 70:30, 80:20, dan 90:10.
2. Praproses Teks
Information  gain bisa  dianggap  masuk  ke  dalam praproses  teks,  digunakan  untuk  mengukur  efektivitas suatu  atribut  dalam  mengklasifikasikan  data.  Tahapan dalam Information Gain adalah dengan membuat:
a. Wordlist atau dictionary ,  dari  seluruh  jumlah  email (5000)  dikodekan  menjadi  angka-angka,  dengan cara dibuat daftar seluruh kata yang pernah muncul pada  email  tersebut.  Misal  dari  seluruh  email ditemukan terdapat 200.000 kata,  maka  setiap kata dalam tiap email akan diganti dengan menggunakan  angka-angka  berdasar  jumlah  angka yang  ditemukan.  Dengan  kata  lain  tiap  kata  akan menjadi  variabel  predictor  untuk  respon  jenis email.
b. Feature  Vectors  Content, Memilih  sebanyak  100 kata dari  keseluruhan  kata  yang  terdapat  pada email.  Tiap  kata  mengadung  sebuah  fitur  yang  di dalamnya terkandung bobot untuk tiap-tiap kata.
c. Features  (Words)  Selection ,  setelah  diambil ketentuan tentang banyaknya Vectors Content yang diambil,  maka  selanjutkan  akan  dipilih  kata-kata yang  mewakili  atau  merepresentasikan  email dengan bobot tertinggi yang kemudian dipersiapkan untuk Vectors Content .
d.  Melakukan  pengacakan  pada  data  yang  digunakan sebai  input  baik  pada  data training maupun  data testing agar klasifikasi semakin baik.
3. Klasifikasi  email  menggunakan  jaringan  syaraf tiruan perceptron .
Algoritma  pelatihan  perceptron  adalah  sebagai berikut:
a. Inisialisasi semua bobot dan bias (umumnya wi = b 0)
b. Tentukan  laju  pemahaman  (=α).  Untuk penyederhanaan  biasanya  α  diberi  nilai  =  1 Selama ada elemen vector masukan yang respon unit  keluarannya  tidak  sama  dengan  target, lakukan:
1) Set aktivasi unit masukan xi = si ( i = 1,…n)
2) Hitung respon unit keluaran: net = Σ xiwi + b 3)  Perbaiki  bobot  pola  yang  mengandung kesalahan (y ≠ t )
Ada  beberapa  hal  yang  perlu  diperhatikan  dalam algoritma tersebut:
a) Iterasi  dilakukan  terus  hingga  semua  pola memiliki keluaran jaringan yang sama
b) dengan  targetnya  (  jaringan  sudah  memahami pola).  Iterasi  tidak  berhenti  setelah  semua  pola dimasukan.
c) Perubahan  bobot  hanya  dilakukan  pada  pola yang  mengandung  kesalahan  (keluaran  jaringan ≠  target).  Perubahan  tersebut  merupakan  hasil kali unit masukan dengan target laju pemahaman. Perubahan bobot hanya akan terjadi kalau unit masukan ≠ 0.
4. Klasifikasi  teks  menggunakan  NBC  dengan tahapan
a) Membagi  data  menjadi testing dan training , pada  data training telah  diketahui  jenis  dari kategori email.
b) Menghitung  probabilitas  dari  V j ,  dimana  V j merupakan kagetori email, yaitu j 1 = Non- Ads , j 2 = Ads.
c) Menghitung probabilitas kata w k pada kategori v j .
d) Model  probabilitas  NBC  disimpan  dan digunakan untuk tahap data testing .
e) Menghitung  probabilitas  tertinggi  dari  semua kategori yang diujikan (V MAP ).
f) Mencari  nilai  V MAP paling  maksimum  dan memasukkan  email  tersebut  pada  kategori dengan V MAP maksimum.
g) Menghitung  nilai  akurasi  dari  model  yang terbentuk.
5. Klasifikasi  email  menggunakan  Regresi  Logistik dengan tahapan
a) Membagi  data  menjadi testing dan training , pada  data  training  telah  diketahui  jenis  dari kategori email.
b) Melakukan uji independensi dengan menggunakan data training.
c) Membuat model regresi logistik antara variabel bebas dan variabel terikat kemudian melakukan  pengujian  serentak  dan  parsial terhadap model yang diperoleh.
d) Mengintepretasi  model  logistic  biner  dan  juga odds ratio yang diperoleh.
e) Menghitung ketepatan klasifikasi model regresi logistik.
6. Membandingkan  performansi  metode  jaringan syaraf perceptron ,  NBC,  dan  Regresi  Logistik berdasarkan  tingkat  akurasi  ketepatan  klasifikasi, False  positive  ratio dan  waktu  yang  digunkana untuk running .

## IV.  ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Praproses Data
Data email yang telah dikumpulkan kemudian dilakukan praproses  yaitu  menentukan wordlist dan Feature  Vector Content, Setelah  itu  akan  dipilih  100  varibel  dengan  bobot tertinggi.
Tabel 1 Hasil Analisa Statistika Deskriptif Word Vector (Word Selection) Kata Kata Ramp ! Ads Cc Illu http 2000 Hpl enron
: : your
: :
Selanjutnnya  kata  dengan  jumlah  huruf  kurang  dari  2 akan  ditambahkan  suatu  pengenal  agar  dapat  terbaca  oleh software  R saat  dilakukan  pemanggilan word  vector. Hasil yang didapat akan tampak seperti berikut ,
Tabel 2 Penambahan Suatu Pengenal Pada Kata Kata Hasil ! --> char_! Cc -->
som_cc
Berikut merupakan frekwensi kata yang muncul pada tiap kategori Email :
Tabel 3 Frekwensi Kemunculan Kata pada Email Non-Ads Jumlah Iklan (Ads) Jumlah
2000 4290 2000 78 ads 2 Ads 1900 char_! 1083 char_! 2459 enron 6293 Enron 0 hpl 2416 Hpl 0 http 233 http 983 Illu 0 Illu 1201 ramp 27311 Ramp 2 som_cc 1719 som_cc 12 your : : 1867 : : your : : 1952 : :
Dalam  uji Naive  Bayes  Classifier (NBC)  maupun Jaringan  Syaraf  Tiruan Perceptron ini  akan  dibagi  menjadi dua  yaitu  data training dan  data testing dengan  partisi sebesar 50, 60, 70, 80, 90 pada data training.

## B. Klasifikasi  Email  Iklan  menggunakan  Metode  Naive Bayes Classifier
Naive Bayes merupakan suatu metode klasifikasi dengan menggunakan  probabilitas  keanggotaan  dalam  suatu  kelas. Pada  penelitian  ini, Naive  Bayes digunakan  untuk mengklasifikasikan  apakah  suatu  email  yang  masuk mengandung  iklan  ataukah  tidak.  Berikut  adalah  hasil klasifikasi email iklan menggunakan metode Naïve Bayes.
Tabel 4.
Performa NBC pada Tiap Partisi Training Testing Dataset Error Train Akurasi Error Test Akurasi 50: 50 0.057 0.943 * 0.054 0.946 60: 40 0.076 0.924 0.079 0.921 70: 30 0.069 0.931 0.095 0.905 80: 20 * 0.052 0.948 0.066 0.934 90: 10 0.075 0.925 0.085 0.915 Dataset falsepos train falsepos test 50: 50 0.070 * 0.074 60: 40 0.105 0.106 70: 30 0.094 0.127 80: 20 * 0.066 0.089 90: 10 0.101 0.113
dapat  diketahui  bila  akurasi  terbaik  pada  data training diperoleh  pada  partisi  80:20,  dan  50:50  pada  data testing, dan partisi yang sama untuk false positive ratio.
1. Intervensi Probabilitas Prior
nilai false  positive  ratio pada  data training dan testing masih  tinggi  dan  melebihi  error rate ,  hal  ini  harus ditanggulangi  mengingat false  positive (email  bukan  iklan yang  terklasifikasi  sebagai  email  iklan)  pada  penelitian berkaitan  dengan  email  selalu  diupayakan  untuk  mencapai angka  0  dengan  rasio  0%.  Maka  dilakukan  intervensi probabilitas prior.
Tabel 5. Performa NBC dengan Epsilon Range 0.2 Training Testing Dataset Error Akurasi Error Akurasi 50: 50 0.095 0.905 0.103 0.897 60: 40 0.103 0.897 0.098 0.902 70: 30 0.099 0.901 0.107 0.893 80: 20 0.105 0.895 0.086 * 0.914 90: 10 * 0.087 0.913 0.107 0.893 Dataset False Positive Ratio False Positive Ratio 50: 50 0.0083 0.0064 60: 40 0.0105 * 0.0099 70: 30 * 0.0008 0.0140 80: 20 0.0093 0.0141 90: 10 0.0140 0.0141
Berdasarkan Tabel 5 diketahui nilai error terendah untuk NBC  dengan  epsilon  range  sebesar  0.2  terletak  pada partisi 90:  10  pada  data training dan  partisi  80:  20  pada  data
testing. Sedangkan  untuk false  positive ratio terletak  pada partisi  70:  30  pada  data training dan  60:  40  pada  data testing.  False  Positive  Ratio terendah  mencapai  angka 0.08%, sudah sangat kecil hingga mendekati nol.
C. Perceptron
Algororitma pada perceptron merubah dan  meng- update bobot  hingga  bobot  tidak  mengalami  perubahan lagi Hasil klasifikasi training  testing untuk  tiap  partisi  data  dengan menggunakan  perceptron  dengan  bobot  awal  0  bisa  dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Performa Perceptron dengan Bobot Awal 0 Dataset error train Akurasi error test Akurasi 50: 50 0.213 0.787 0.108 0.892 60: 40 0.374 0.627 0.254 0.746 70: 30 0.244 0.756 0.085 0.915 80: 20 0.288 0.712 0.086 0.914 90: 10 * 0.197 0.803 * 0.072 0.928 Dataset error test w Akurasi falsepos 50: 50 0.163 0.837 0.115 60: 40 0.208 0.792 0.146 70: 30 0.139 0.861 0.098 80: 20 * 0.136 0.864 * 0.097 90: 10 0.139 0.861 0.098
Berdasarkan Tabel 6 diketahui bahwa nilai akurasi pada error tanpa meng- update bobot pada data testing lebih tinggi ketimbang  melakukan update bobot  pada  tiap  iterasi pelatihan dalam data testing .
1. Global Optimization pada Perceptron
Permasalahan  optimasi  terletak  pada  tujuan  untuk mendapatkan  atau  menemukan  solusi  terbaik  dari  semua solusi yang mungkin. Untuk menemukan kemungkinan lain dalam  memperoleh  hasil  klasifikasi,  dalam  penelitian  ini akan  digunakan  nilai  initial  bobot  atau  bobot  awal  yang berbeda-beda .
Tabel 7 Performa Perceptron dengan Bobot Awal yang Berbeda-Beda (Partisi Data 70: 30) seed 1 seed 2 seed 3 seed 4 seed 5 error train 0.2442 * 0.1762 0.1801 0.2155 0.3517 error test 0.0851 * 0.0760 0.0863 0.0863 0.2751 error test w 0.1392 * 0.1224 0.1392 0.1302 0.3241 falsepos 0.0980 * 0.0862 0.0980 0.0917 0.2278 seed 6 seed 7 seed 8 seed 9 seed 10 error train 0.3445 0.2793 0.3119 0.3373 0.3445 error test 0.2809 0.2893 0.2887 0.2822 0.2822 error test w 0.3254 0.1656 0.2532 0.3177 0.3125 falsepos 0.2287 0.1162 0.1779 0.2232 0.2196 seed 11 seed 12 seed 13 seed 14 error train 0.3599 0.3616 0.3870 0.4887 error test 0.2738 0.2738 0.2622 0.6211 error test w 0.3151 0.3138 0.2957 0.3840 falsepos 0.2214 0.2205 0.2078 0.2704
. Dari  tabel  7  di  atas  diketahui  bahwa  error  terkecil terletak pada run ke 2

## D. Regresi Logistik
Metode  ketiga  yang  digunakan  untuk  klasifikasi  email iklan  adalah  regesi  logistik.  Pada  bab  regresi  logistik  ini akan  dihitung  ketepatan  klasifikasi  seperti  pada  kedua metode sebelumnya.

## Tabel 8
Performa Regresi Logistik
Dataset error train akurasi error test akurasi falsepos
50:50 0.190 0.810 0.098 0.902 0.151 60:40 0.120 0.880 0.212 0.788 0.198 70:30 0.180 0.820 0.129 0.871 0.102 80:20 0.108 0.892 0.106 0.894 0.197 90:10 0.099 0.901 0.110 0.890 0.102
Dari tabel di atas dapat diketahui bahwa akurasi terbaik dari  regresi  logistik  terdapat  pada  partisi  70:30  yaitu  saat false positive ratio menyentuh angka terkecil.

## E. Perbandingan NBC, Perceptron, dan Regresi Logistik
Setelah  mengetahui  hasil  masing-masing  ketepatan klasifikasi  pada  ketiga  metode  maka  langkah  selanjutnya adalah membandingkannya. Berikut merupakan perbandingan antara kedua metode berdasarkan akurasi, dan false  positive  ratio. Untuk  nilai  yang  diambil  sebagi pembanding adalah nilai partisi yang memiliki false positive ratio terkecil.
Tabel 9
Perbandingan Hasil Ketepatan Klasifikasi Antara NBC dan Perceptron
data Testing Testing Tanpa Optimasi Optimasi NBC (Intervensi Prob Prior) Perceptron (Bobot Awal) Metode Akurasi FP Ratio Akurasi FP Ratio NBC * 0.946 * 0.074 0.902 * 0.009 Perceptron 0.928 0.098 * 0.924 0.0862 Regresi Logistik 0.871 0.102 - -
NBC  lebih  unggul  atau  lebih  baik  dibanding  Perceptron dan  Regresi  Logistik  dalam  mengklasifikasikan  email  iklan pada  data Testing tanpa  optimasi,  namun  akurasi  NBC berada  di  bawah  Perceptron  pada  data Testing dengan optimasi,  hal  ini  dikarenakan False  Positive  Ratio NBC yang  mampu  ditekan  sampai  mendekati  0,  yaitu  0,9%. Berdasarkan  hasil  di  atas,  pada  NBC False  Positive  Ratio lebih mudah untuk dikontrol.
V. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  analisis  diperoleh  kesimpulan  Metode Naive Bayes Classifier dapat melakukan klasifikasi email iklan dan non  iklan  dengan  sangat  baik.  Hasil  akurasi  tertinggi  yang didapatkan  pada  saat  data testing tanpa  intervensi probabilitas  prior adalah  94,6%  dengan False  Positive Ratio 7,4%.  Dan  dengan  intervensi  Probabilitas  Prior menghasilkan akurasi 90,2% dan False Positive Ratio 0,9%, Perceptron  dalam  melakukan  klasifikasi  email  juga menghasilkan  akurasi  yang  cukup  baik.  Menggunakan  data testing tanpa optimasi didapatkan Akurasi 92,8% dan False Positive  Ratio 9,8%  dan  dengan  optimasi  menghasilkan akurasi  92,4%  dan False  Positive  Ratio 8,62%. Regresi Logistik  memiliki  tingkat false  positive  ratio tertinggi  pada partisi data 70: 30, yaitu sebesar 0.102. Dan hasil penelitian menunjukkan  bahwa  pada  NBC  False  Positive  Ratio  lebih mudah untuk dikontrol.
Saran  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian  ini  adalah perlunya GUI (Graphical User Interface) agar menjadi suatu bentuk  otomatisasi  yang  benar-benar  bisa  diterapkan  dalam kehidupan sehari-hari

## 2 DAFTAR PUSTAKA
[1]  Suyanto.  (2014). Artificial  Intelligence,  Searching  - Reasoning - Planning-Learning . Informatika . Bandung: Informatika Bandung.
[2]  Alo,  Liliweri.  (2011). Komunikasi  Serba  Ada  Serba Makna. Jakarta. Kencana Prenada Media Group.
[3]  Siang,  J.J.  2005. Jaringan  Syaraf  Tiruan  &
Pemrogramannya Menggunakan
MATLAB . Yogyakarta: ANDI.
[4]  Kufadinimbwa,  Owen  &  Gotora,  Richard  (2012).  Spam Detection Using Artificial Neural Networks (Perceptron Leraning  Rule). Department  of  Computer  Science,
Faculty of Sciences, University of Zimbabwe.
[5]  Miller,  T.  (2005). Data  and  Text  Mining  A  Business
Application. New Jersey, USA: Prentice Hall.
[6]  Darujati,  C.,  &  Gumelar,  A.B.  (2012).  Pemanfaatan Teknik  Supervised  Untuk  Klasifikasi  Teks  Bahasa Indonesia, Jurnal Bandung Text Mining , 16(1),pp.5-1 – 5-8.
[7]  Anugroho,  Prastyo  &  Winarno  Idris  (2012).  Klasifikasi
Email  Spam  dengan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Classifier  Menggunakan  Java  Programming. Politeknik  Negeri  Surabaya [14]  Agresti,  A.,  (2002). Categorical  Data  Analysis  Second  Edition .  New  York: John Wiley & Sons.
[8]  Kurniawan,  B.,  Effendi,  S.,  &  Sitompul,  O.  S.  (2012). Klasifikasi  Konten  Berita  Dengan  Metode. JURNAL DUNIA  TEKNOLOGI  INFORMASI  Vol.  1,  No.  1 ,  14-
19.
[9]  Lestari, N.  A., Putra, I. G., & Cahyawan,  A.  A. (2013). Personality Types Classification for Indonesian Text in Partners  Searching  Website  Using  Naïve  Bayes Methods. IJCSI  International  Journal  of Asian,  J.  A. (2007).  Stemming  Indonesian:  A  Confix-Stripping Approach. ACM  Trnsactions  on  Asian  Language Information Processing (TALIP), 6(4),, 1-33.
[10]  Kasali,  Rhenald.  (1995). “Manajemen  Periklanan” .
Pustaka Grafiti, Jakarta.
[11]  Witten,  I.  H.,  Frank,  E.,  &  Hall,  M.  A.  (2011). Data Mining  Practical  Machine  Learning  Tools  and
Techniques. USA: Elsevier.
[12]  Moch.  Agus  Taufiqurrahman,  Suyanto,  Moch  Arif Bijaksana, 2007, “Analisa Dan
Implementasi
Personalized Spam  Filtering Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan”  Jurusan  Teknik  Informatika,  STT Telkom, Bndung.
[13] Agresti, A., (2002). Categorical Data Analysis Second Edition . New York: John Wiley & Sons.
[14]  Hosmer,  David  W.  &  Lemeshow,  Stanley.  (2000). Applied Logistik Regression . Willey
3