Nurwitantyo, Raditya Andre (2014) Rancang bangun middleware pendeteksi pesan SPAM pada twitter. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
5110100014-Undergraduate_Thesis.pdf Download (5MB) | Preview |
Abstract
Bertambah tingginya penggunaan sosial media, menjadikan
sosial media sebagai salah satu sarana dalam melakukan tindak
kejahatan dalam dunia maya.
Dalam Tugas Akhir ini dibagun sebuah aplikasi middleware
pendeteksi tweet spam yang dikirimkan kepada pengguna yang
terdiri dari modul komunikasi protokol HTTP untuk mengakses
server Twitter, komunikasi antara client dan server dengan
protokol TCP, proses analisis kebiasaan pesan tweet, analisis
kebiasaan pada profil pengirim tweet, proses analisis pesan tweet
yang dilakukan dengan melakukan klustering untuk setiap tweet
yang akan diperiksa menggunakan metode K-means, dan proses
pengambilan keputusan menggunakan metode klasifikasi decision
tree.
Sistem telah berhasil diimplementasikan dan dilakukan
serangkaian uji coba fungsionalitas, kasus, dan performa. Uji coba
fungsionalistas dilakukan dengan menguji proses dan jalannya
suatu fungsi di dalam sistem mulai dari masukan hingga keluaran
yang didapat yaitu analisis kebiasaan tweet dan analisis kebiasaan
pada profil pengirim tweet. Pada uji coba kasus dilakukan dengan
menguji penggunaan jumlah kata pada tiap shingle untuk
memeriksa kesamaan teks, penentuan nilai k pada metode
pengelompokan K-Means, dan penententuan model untuk
pengambilan kuputusan menggunakan metode klasifikasi decision
tree. Sedangkan pada uji coba performa dilakukan dengan mengetahui waktu yang dibutuhkan untuk proses yang terjadi
antara client dan server dalam mengolah data.
Dari hasil uji coba fungsionalitas dapat dilihat perbandingan
akurasi pada model yang diujikan. Hasil dengan akurasi yang
paling optimal digunakan untuk membentuk model dan jalannya
proses hingga mampu mendapatkan hasil yang sesuai. Selain itu,
hasil uji coba fungsionalitas dan performa ikut mendukung dalam
menbangun sistem yang mampu memberikan hasil yang cukup
baik.
====================================================================================================
Since the number of social media networks users has been
highly increasing, it makes social media become one of the target
of committing a crime in cyberspace.
A middleware application for detecting spam tweets that sent
to users has been built for this final project. This application
consists of a communication module that using HTTP to access the
Twitter server, the communication between client and server using
TCP, analysing process of message behavior, analysing tweet
using K-means clustering method, and decision-making process
using decision tree classification method.
The system has been successfully implemented and carried
out a series of test functionality, system, and performance.
Functionality testing is done by giving inputs and see the outputs.
Then system testing was done by testing the number of word that
used in every shingle to check the text similarity, determine the
value of k in K-means, and determine the model to make a decision
using one a classification method decision tree. Lastly, the
performance testing is done by giving the time required for the
process that occured between the client and the server in
processing the data.
From the test results we can see the comparison of the
accuracies on the tested models. Model with best results was used,
thus we could get appropriate result. Moreover, from the results of functionality and percormance testing, the system could give good
results.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | RSIf 006.42 Nur r |
| Uncontrolled Keywords: | Decision tree; deteksi spam; K-means; twitter; W-shing resemblance |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76.758 Software engineering |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis |
| Depositing User: | - Taufiq Rahmanu |
| Date Deposited: | 25 Jul 2019 03:17 |
| Last Modified: | 25 Jul 2019 03:17 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/65632 |
Actions (login required)
 |
View Item |