Blog merupakan salah satu alat yang bisa digunakan untuk media komunikasi yang dapat berisi berbagai informasi dari tulisan-tulisan yang disebut blog post. Komunikasi yang dilakukan oleh penulis dan pembaca dapat dilakukan melalui komentar yang merupakan satu sasaran mudah untuk spamming. Spamming merujuk pada proses yang menyediakan informasi yang tidak diinginkan dan informasi yang tidak relevan kepada user. Dari berbagai komentar tersebut, kita dapat mengklasifikasikannya menjadi komentar spam dan non-spam melalui analisa struktur komentar itu sendiri dan analisa hubungan komentar dengan blog post yang dibahas. Tujuan penelitian ini adalah melakukan proses klasifikasi yang akan diusulkan dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) yang merupakan konsep klasifikasi yang dilakukan dengan cara mencari hyperplane (batas keputusan) terbaik sebagai fungsi pemisah dua buah kelas data pada ruang input. Berdasarkan pengujian dengan melakukan seleksi fitur dan proses klasifikasi menggunakan metode SVM menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 53,57%, untuk precision didapatkan rata-rata sebesar 37,93%, untuk recall didapatkan rata-rata sebesar 57,89%, sedangkan untuk F-Measure sebesar 45,83%.
展开▼
