JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 94 - 98

## DETEKSI E-MAIL DAN SPAM MENGGUNAKAN FUZZY ASSOCIATION RULE MINING
Fahrur Rozi 1) , Rikie Kartadie 2)
1) 2) Jurusan Pendidikan Teknologi Informasi, STKIP PGRI Tulungagung Jl Mayor Sujadi Timur no.7. Tulungagung e-mail: rozi.fahrur04@gmail.com 1) , rikie.kartadie@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Munculnya suatu e-mail komersial yang tidak diharapkan atau yang lebih sering disebut dengan spam sangat menggangu pengguna e-mail  karena dapat menambah penggunaan bandwith koneksi  internet, serta  akan menjadi suatu  sampah  yang menumpuk  sehingga  mengurangi  kapasitas  penyimpanan.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut  penelitian  bertujuan mengembangkan  suatu  metode  hybird  yang  menggabungkan  antara  logika  fuzzy  dan  association  rule  untuk  mendeteksi antara  e-mail  dan  spam.  Sehingga  dengan  adanya  metode  hybird  ini  diharapkan  e-mail  yang  diterima  dapat  diseleksi seakurat  mungkin  terhadap  munculnya  spam.  Penelitian  yang  berjudul  Deteksi  E-mail  dan  Spam  dengan  menggunakan fuzzy association rule mining ini akan terdiri dari beberapa tahap yaitu preprocsessing e-mail dan spam, ekstraksi kandidat cluster, dan pembentukan cluster tree. Tahap  preprocessing  merupakan tahap  dimana e-mail  dan spam akan diambil kata kuncinya dengan melakukan penghilangan stopwords, stemming, dan seleksi term. Tahap ekstraksi kandidat cluster terdiri dari beberapa tahap lagi yaitu, penentuan fungsi keanggotaan fuzzy dan pembentukan kandidat cluster dengan association rule. Selanjutnya adalah tahap pembentukan cluster tree yang merupakan tahap pendeteksian e-mail dan spam dengan cara mengelompokkannya ke cluster yang sesuai.
Kata Kunci : Artificial Neural Network, Cuaca, Fuzzy Inference System, Moving Average, Prediksi

## ABSTRACT
The emergence of an unsolicited commercial e-mail or more often called spam is very annoying to e-mail users because it can  increase  the  bandwidth  usage  of  internet  connection,  and  will  become  a  garbage  that  accumulate,  thus  reducing  the storage capacity. Based on the problem, the research aims to develop a hybird method that combines fuzzy logic and associ- ation rule to  detect  between e-mail  and  spam. So  with the hybird method is expected to  receive e-mail  can be  selected as accurately as possible against the emergence of spam. The research entitled E-mail and Spam Detection using fuzzy associa- tion rule mining  will  consist  of several  stages of preprocessing  e-mail  and spam, cluster candidate  extraction, and cluster tree formation. The preprocessing stage is the stage where e-mail and spam keywords will be retrieved by performing stop- words, stemming, and term selection. The cluster candidate extraction stage consists of several stages, namely,  determina- tion  of fuzzy  membership  function  and  cluster  candidate  formation  with  association  rule.  Next  is  the  stage  of  cluster  tree formation which is the stage of detecting e-mail and spam by grouping it to the appropriate cluster.
Keywords : Artificial Neural Network, Fuzzy Inference System, Moving Average, Prediction, Weather.

## I. P ENDAHULUAN
enggunaan  media  elektronik  dalam  penyampaian  surat  –  menyurat  atau  yang  sering  disebut  e-mail  sudah tidak  asing  lagi  dalam  penerapannya  dikehidupan  sehari  –  hari.  Penggunaan  e-mail  sebagai  alat komunikasi  tidak  terlepas  dari  murah  dan  cepat  dalam  penyampaiannya  ke  penerima.  Namun  dengan semakin banyaknya penggunaan e-mail semakin banyak pula penyalahgunaan e-mail dalam bidang komunikasi. Salah  satunya  adalah  munculnya  suatu  e-mail  komersial  yang  tidak  diharapkan  atau  yang  lebih  sering  disebut dengan  spam.  Munculnya  spam  sangat  menggangu  pengguna  e-mail  karena  dapat  menambah  penggunaan bandwith  koneksi  internet,  serta  akan  menjadi  suatu  sampah  yang  menumpuk  sehingga  mengurangi  kapasitas penyimpanan.  Beberapa  spam  digunakan  untuk  menyampaikan  suatu  pesan  iklan  yang  berisi  suatu  konten pornografi  atau  suatu  media  penyebar  virus.  Untuk  itu  dibutuhkan  suatu  media  yang  dapat  mendeteksi  dan menyaring spam, sehingga dapat memisahkan antara spam dan e-mail.
Penelitian  untuk  mendeteksi  keberadaan  spam  telah  banyak  dikembangkan.  Beberapa  diantaranya  adalah penelitian mengenai spam campaign detection [1], Appavu dkk membagi spam email menjadi beberapa campaign yang  kemudian  memberikan  skor  sesuai  kriteria  dari  masing  –  masing  campaign.  Penelitian  dengan menggunakan  fuzzy  yang  terintegrasi  dengan  Wordnet    telah  dikembangkan  [2].  Penggunaan  fuzzy  mampu memberikan solusi ketika suatu term penting yang dapat menjadi kata kunci dalam deteksi email dan spam jarang muncul  dalam  suatu  koleksi  e-mail  dan  spam    dan  memiliki  frekuensi  yang  kecil,  sehingga  dengan  fuzzy  term
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 94 - 98
dibangkitkan  untuk  digunakan  sebagai  kata  kunci.  Selain  dengan  menggunakan  logika  fuzzy  clustering  dengan menggunakan association rule mining [3]. Penelitian [3] membangkitkan terlebih dahulu sebuah rule untuk dapat mendeteksi antara e-mail dan spam.
Kelebihan  yang  dimiliki  association  rule  mining  dalam  clustering  e-mail  dan  spam    untuk  menentukan hubungan  yang  terjadi  antar  term,  serta  kelebihan  dari  fuzzy  dalam  clustering  e-mail  dan  spam    dengan mengintegrasikan  variabel  linguistic  term  ke  dalam  fuzzy  set,  dapat  dikembangkan  dengan  mengkombinasikan antara  fuzzy  dengan  association  rule  mining.  Penggabungan  antara  fuzzy  dan  association  rule  mining  [4]  yaitu Fuzzy  Frequent  Itemset-Based  Hierarchical  Clustering  (F2IHC)  mampu  meningkatkan  tingkat  akurasi  serta menghasilkan  cluster  yang  overlapping  dalam  clustering  dokumen.  Penelitian  yang  lain  dengan  menggunakan fuzzy association rule mining juga dilakukan oleh [5], dalam penelitiannya Rozi dkk, menggunakan fuzzy tipe-2 dan  association  rule  mining  dengan  mengintegrasikan  terhadap  Wordnet  untuk  pengelompokan  dokumen. Penggunaan  Adapative  Neuro  Fuzzy  Inference  System  juga  digunakan  untuk  peramalan  cuaca  [6][7],  metode yang digunakan menggabungkan antara ANFIS dengan metode siklis dan moving average.
Berdasarkan  kelebihan  yang  dimiliki  logika  fuzzy  dan  association  rule  mining  dalam  mendeteksi  serta mengelompokkan  suatu  e-mail  dan  spam    dengan  menentukan  hubungan  yang  terjadi  antar  term  melalui association  rule  serta  mengintegrasikan  variabel  linguistic  term  ke  dalam  fuzzy  set,  maka  dapat  dikembangkan suatu metode hybird antara logika fuzzy and association rule mining untuk deteksi e-mail dan spam.

## II. M ETODE
Rancangan sistem dalam penelitian ini terdiri atas tiga bagian utama yaitu : preprocessing e-mail dan spam ,  seleksi  fitur,  konstruksi  cluster  dengan  naïve  bayes.  Gambaran  umum  arsistektur  sistem ditunjukkan pada Gambar 1.
[Term Set] [Key Term
Set]
Nilai Support ≥ minSup Nilai Confidence ≥ minConf Tahap 1. Prepocessing Email dan Spam Tahap 2. Seleksi Fitur Tahap 3. Konstruksi Cluster Dengan Naïve Bayes
Dokumen Email dan Spam Membership Function Dengan Fuzzy Candidat e Cluster Set Classifier Evaluator All
Ekstraksi Term Remove Stop Words Stemming Seleksi Term
Candidate 1-Itemset Candidate 2-Itemset Naïve Bayes Classifier
Gambar 1. Arsistektur Sistem
a. Prepocessing Email dan Spam Pada tahap preprocessing terdapat input berupa koleksi e-mail dan spam D, daftar kata stop – word,

## E-ISSN : 2540 - 8984
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 94 - 98
minimum tf  –  idf ( α ).  Tahap  yang  dilakukan  dalam preprocessing ,  yaitu  :  ektraksi term ,  penghilangan stopwords , stemming , dan seleksi term . Dari hasil preprocessing akan didapatkan koleksi keyterm s serta frekuensinya
b. Seleksi Fitur Pada  tahap  seleksi  fitur    terdapat  empat  jenis  input  yang  digunakan,  yaitu  :  koleksi key  terms ,  fungsi keanggotaan fuzzy , minimum support , minimum confidence . Terdapat empat proses  yang harus dilalui untuk mendapatkan kandidat cluster , diantaranya : menghitung nilai membership function dengan fuzzy set  tipe-2,  menemukan candidate -1 itemset ,  menemukan candidate -2 itemset ,  dan  seleksi  kandidat cluster.

## c. Konstruksi Cluster dengan Naïve Bayes
Pada  tahap  ini  terdapat  2  jenis  sub  bagian  utama,  yaitu  :  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Classifier  Evaluator.  Pada tahap  Naïve  Bayes  Classifier  akan  dilakukan  mengenai  perhitungan  probabilistik  berdasarkan  kata  kunci  yang didapatkan dari seleksi fitur. Sementara pada tahap Classifier Evaluator adalah penentuan kecenderungan dari e- mail apakah termasuk SPAM atau non SPAM.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dijelaskan  mengenai  hasil  uji  coba  serta  evaluasi  dari  metode  yang  diusulkan  dalam penelitian  ini.  Metode  dalam  penelitian  ini  diaplikasikan  dengan  didukung  oleh  hardware  dan  software  dengan spesifikasi Processor  Intel® Core™2 Duo  T5750@2.00Ghz, memori 1014 MB, sistem operasi Windows 7, dan menggunakan Java Netbeans 6.9.1 dengan jdk1.6.0_18.

## A. Dataset
Penelitian ini menggunakan 3 jenis dataset. Penjelasan mengenai dataset tersebut dijelaskan sebagai berikut : Dataset  training  Non  SPAM  :  merupakan  koleksi  dataset  non  spam  yang  berjumlah  400  data  yang  digunakan untuk mendapatkan keyterm dari file non spam.
Dataset  training  SPAM  :  merupakan  koleksi  dataset  spam  yang  berjumlah  100  data  yang  digunakan  untuk mendapatkan keyterm dari file spam.
Dataset  uji  :  merupakan  koleksi  dataset  yang  digunakan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  file  yang  masuk. Data uji ini terdiri dari 200 data yang terdiri dari 160 data Non SPAM dan 40 dataset SPAM.

## B. Pengujian
Setiap  pengujian  yang  dilakukan  akan  dicari  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  F-Measure  dengan menggunakan data uji sejumlah 160 data non spam dengan 40 data spam.

## 1. Pengujian dengan Data Uji 1
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pencarian  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  F-Measure  dengan menggunakan  100  data  email  non  spam  dan  25  data  email  spam  berdasarkan  keyword  dari  ekstraksi  fitur  kata kunci dari data SPAM yang sama.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  500  kata  kunci  dari  HAM    (Non  SPAM)  dan SPAM  dari  hasil  ekstraksi  dengan  menggunakan  Fuzzy  Association  Rule  Mining  diadapatkan  nilai  accuracy sebesar 0.984, precision sebesar 0.9253, recall sebesar 1, dan F-Measure sebesar 0.961.

## 2. Pengujian dengan Data Uji 2
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pencarian  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  F-Measure  dengan menggunakan  200  data  email  non  spam  dan  50  data  email  spam  berdasarkan  keyword  dari  ekstraksi  fitur  kata kunci dari data SPAM yang sama.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  500  kata  kunci  dari  HAM    (Non  SPAM)  dan SPAM  dari  hasil  ekstraksi  dengan  menggunakan  Fuzzy  Association  Rule  Mining  diadapatkan  nilai  accuracy sebesar 0.968, precision sebesar 0.875, recall sebesar 0.98, dan F-Measure sebesar 0.924.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 94 - 98

## 3. Pengujian dengan Data Uji 3
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pencarian  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  F-Measure  dengan menggunakan  300  data  email  non  spam  dan  75  data  email  spam  berdasarkan  keyword  dari  ekstraksi  fitur  kata kunci dari data SPAM yang sama.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  500  kata  kunci  dari  HAM    (Non  SPAM)  dan SPAM  dari  hasil  ekstraksi  dengan  menggunakan  Fuzzy  Association  Rule  Mining  diadapatkan  nilai  accuracy sebesar 0.968, precision sebesar 0.871, recall sebesar 0.987, dan F-Measure sebesar 0.925.

## 4. Pengujian dengan Data Uji 4
Pada  pengujian  ini  akan  dilakukan  pencarian  nilai  accuracy,  precision,  recall,  dan  F-Measure  dengan menggunakan 400 data email non  spam dan  100 data email  spam berdasarkan  keyword dari ekstraksi fitur  kata kunci dari data SPAM yang sama.
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  500  kata  kunci  dari  HAM    (Non  SPAM)  dan SPAM  dari  hasil  ekstraksi  dengan  menggunakan  Fuzzy  Association  Rule  Mining  diadapatkan  nilai  accuracy sebesar 0.972, precision sebesar 0.884, recall sebesar 0.99, dan F-Measure sebesar 0.934.
Pengujian terhadap data uji yang berbeda dapat ditunjukkan didalam tabel 5.1 yang merupakan tabel pengaruh jumlah data uji terhadap nilai accuracy, precision, recall, dan F-Measure.
Tabel I. Tabel pengaruh jumlah data uji terhadap nilai accuracy, precision, recall, dan F-Measure Data Uji Data Uji 1 Data Uji 2 Data Uji 3 Data Uji 4 Accuracy 0.984 0.968 0.968 0.972 Precision 0.926 0.875 0.871 0.884 Recall 1.000 0.980 0.987 0.990 F-Measure 0.962 0.925 0.925 0.934
Berdasarkan  tabel  5.1  dapat  digambarkan  ke  dalam  grafik  pengaruh  jumlah  data  uji  terhadap  nilai  accuracy, precision, recall, dan F-Measure yang terdapat pada gambar 5.1
Gambar 5.1  Pengaruh jumlah data uji terhadap nilai accuracy, precision, recall, dan F-Measure
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan  terlihat  digambar  5.1  bahwa  penggunaan  data  uji  1  memiliki  nilai  yang paling  tinggi  diantara  yang  lain.  Tingginya  nilai  pengujian  dari  data  uji  1  terjadi  karena  data  uji  1  memiliki jumlah data yang sedikit sehingga noise yang terjadi dalam kesalahan pendeteksian e-mail semakin kecil.
0.800 0.850 0.900 0.950 1.000 1.050 Data Uji 1 Data Uji 2 Data Uji 3 Data Uji 4 P e n gu jia n Data Uji pengaruh jumlah data uji terhadap nilai accuracy , precision , recall , dan F-Measure
Accuracy Precision Recall F-Measure
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 02, Nomor 02, Desember 2017 : 94 - 98

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  dilakukan,  penggunaan  metode  Fuzzy  Association  Rule  Mining  dalam pendeteksian  SPAM  dan  non  SPAM  pada  e-mail  adalah  baik,  hal  ini  terlihat  pada  pengujian  dimana  nilai accuracy, precision, recall, dan F-Measure cukup tinggi yang mendekati nilai 1.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S. Appavu, Arravind, Athiappan, Bharatiraja, M. Pandian, and R. Rajaram, “Association Rule Mining for Suspicious Email Detection: A Data Mining Approach,” IEEE , pp. 317–324, 2007.
[2] F. Rozi, C. Fatichah, and D. Purwitasari, “Ekstraksi Kata Kunci Berdasarkan Hipernim Menggunakan Fuzzy Association Rule Mining untuk Pengelompokan Dokumen,” J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 2, pp. 190–197, 2015.
[3] F. Rozi and R. Kartadie, “Clustering Dokumen dengan Semantic Word Holonim dan Fuzzy Association Rule Mining,” Semnasteknomedia Online , vol. 5, no. 1, pp. 13–18, 2017.
[4] C. Chen, F. S. C. Tseng, and T. Liang, “Mining fuzzy frequent itemsets for hierarchical document clustering,” Inf. Process. Manag. , vol. 46, no. 2, pp. 193–211, 2010.
[5] F. Rozi and R. Kartadie, “Sinonim untuk ekstraksi kata kunci pada pengelompokan dokumen menggunakan fuzzy association rule mining,”
Semnasteknomedia Online , pp. 7–12, 2016.
[6] F. Rozi and F. Sukmana, “Metode siklis dan adaptive neuro fuzzy inference system untuk peramalan cuaca,” J. Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 7–13, 2016.
[7] F. Rozi and F. Sukmana, “Penggunaan moving average dengan metode hybrid artificial neural network dan fuzzy inference system untuk prediksi cuaca,” J. Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 38–42, 2016.