Deteksi Iklan pada Twit menggunakan Metode Naive Bayes

Abstrak

Twitter merupakan salah satu media sosial yang penggunanya selalu bertambah setiap harinya. Dengan kemudahan penyebaran informasi melalui Twitter, beberapa orang menggunakan Twitter sebagai tempat mereka mempromosikan dagangan dengan menulis iklan. Iklan tersebut untuk beberapa pengguna Twitter cenderung menggangu, karena iklan tersebut tidak relevan dengan informasi yang ingin mereka baca. Iklan tersebut bisa dilakukan klasifikasi agar bisa memisahkan antara twit iklan dengan twit bukan iklan. Proses klasifikasi twit iklan dilakukan dengan menggunakan metode Naive Bayes. Pada proses klasifikasi data twit dikumpulkan untuk dijadikan data latih dan data uji, kemudian dilakukan preprocessing kepada data twit tersebut yang selanjutnya akan dilakukan pembobotan dengan menggunakan metode term frequency. Fitur yang digunakan dalam klasifikasi dengan Naive Bayes yaitu fitur bag-of-word. Hasil klasifikasi didapat dari perbandingan hasil posterior yang didapat dari setiap kelas. Tingkat kinerja dari hasil yang didapat dengan metode Naive Bayes menggunakan fitur bag-of-word memiliki nilai precision 0,96, recall 1, f-measure 0,98, dan accuracy 0,98.