Judul: Pengukuran kinerja Spam Filter menggunakan metode Naive Bayes Classifier Graham
Abstrak: Email spam has become a major problem for internet users and providers. After several failed attempt to filter spam based on heuristic approach such as black-listing or rule-based filtering, content-based filtering using naive Bayes classifier has become the standard for spam filtering today. However, the naive Bayes classifier exists in different forms. This research aims to compare two different forms of naive Bayes which are multinomial naive Bayes using boolean attribute and Graham version of naive Bayes which is popular among several commercial and open source spam filter applications. This research also compares performace of two different methods for data trainings which are train-everything (TEFT) and Train-on-Error (TOE). Finally, this research attempts to identify several hard-to-classify emails. The evaluation result showed that multinomial naive Bayes had better performances compared to Graham naive Bayes. The result also showed that TEFT successfully outperforms TOE in term of accuracy.
Keyword: 

Judul: Spam Filter Menggunakan Model Klasifikasi Multivariate Bernoulli dan Multinomial Naïve Bayes
Abstrak: Pertumbuhan pengguna email memicu peningkatan spam email sehingga diperlukan teknik spam filter. Model klasifikasi Naïve Bayes (NB) adalah salah satu metode supervised learning yang dapat digunakan untuk spam filter karena tingkat akurasi yang tinggi dan mudah diimplementasikan. Multivariat Bernoulli NB menggunakan atribut Boolean sedangkan Multinomial NB menggunakan frekuensi term, adalah dua model NB yang sering digunakan untuk fungsi klasifikasi. Pemilihan fitur ciri yang baik juga berpengaruh pada peningkatan akurasi klasifikasi. Penelitian ini mencoba memodelkan spam filter menggunakan model klasifikasi Multivariat Bernoulli dan Multinomial NB kemudian membandingkan akurasinya. Seleksi fitur chi-square dipilih dengan harapan dapat menghasilkan fitur ciri yang lebih baik. Model Multinomial NB tanpa seleksi fitur menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 95.31%, sedangkan untuk tingkat akurasi terendah didapatkan pada model Multivariate Bernoulli tanpa seleksi fitur sebesar 89.69%. Seleksi fitur chi-square meningkatkan akurasi model Multivariate Bernoulli sebesar 3.31%, sedangkan Multinomial NB mengalami penurunan akurasi sebesar 1.98%.
Keyword: multinomial, multivariat bernoulli

Judul: Perencanaan Lanskap Kampung Cipondoh sebagai Kawasan Relokasi Penduduk Waduk Jatigede Kabupaten Sumedang
Abstrak: Kampung Cipondoh merupakan kawasan relokasi yang lokasinya dipilih sendiri oleh penduduk yang terkena dampak pembangunan Waduk Jatigede. Kampung Cipondoh terletak di Dusun Sukamulya, Desa Pawenang, Kecamatan Jatinunggal, Sumedang. Perencanaan kawasan dilakukan berdasarkan hasil analisis dari aspek-aspek kesesuaian untuk pengembangan permukiman baik potensi maupun kendalanya dengan tetap mempetimbangkan fungsi penggunaan lahan yang sudah ada. Konsep dasar perencanaan yang dikembangkan pada penelitian ini adalah merencanakan suatu tatanan lanskap permukiman perdesaan bagi penduduk relokasi. Hasil penelitian ini berupa peta rencana lanskap yang meliputi rencana ruang, aktivitas, fasilitas, sirkulasi, dan vegetasi. Rencana ruang dibagi menjadi ruang inti, ruang pendukung dan ruang penyangga. Rencana ruang didukung oleh rencana aktivitas, fasilitas, sarana dan prasarana untuk kebutuhan umum di suatu permukiman. Rencana sirkulasi dibedakan menjadi jalan lingkungan dan jalan setapak. Rencana vegetasi dibagi menjadi vegetasi penaung, budidaya, dan pelindung. Berdasarkan perhitungan daya dukung untuk ruang permukiman menunjukkan bahwa Kampung Cipondoh dapat menampung sebanyak 346 rumah untuk relokasi penduduk yang terkena dampak pembangunan Waduk Jatigede. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan masukan dan bahan pertimbangan bagi pemerintah Kabupaten Sumedang dalam merencanakan dan mengembangkan lanskap kawasan relokasi.
Keyword: kampung, perencanaan, permukiman, relokasi