• Tidak ada hasil yang ditemukan

PERANCANGAN CLIENT DENGAN PENGKLASIFIKASIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL SKRIPSI MOSES CHRISTIAN

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Membagikan "PERANCANGAN CLIENT DENGAN PENGKLASIFIKASIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL SKRIPSI MOSES CHRISTIAN"

Copied!
11
0
0

Teks penuh

(1)

PERANCANGAN EMAIL CLIENT DENGAN PENGKLASIFIKASIAN EMAIL MENGGUNAKAN

ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL

SKRIPSI

MOSES CHRISTIAN 081402050

PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2013

(2)

PERANCANGAN EMAIL CLIENT DENGAN

PENGKLASIFIKASIAN EMAIL MENGGUNAKAN ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL

SKRIPSI

Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Teknologi Informasi

MOSES CHRISTIAN 081402050

PROGRAM STUDI TEKNOLOGI INFORMASI

FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

(3)

PERSETUJUAN

Judul : PERANCANGAN EMAIL CLIENT DENGAN

PENGKLASIFIKASIAN EMAIL MENGGUNAKAN

ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL Kategori : SKRIPSI

Nama : MOSES CHRISTIAN Nomor Induk Mahasiswa : 081402050

Program Studi : SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI Departemen : TEKNOLOGI INFORMASI

Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan,

Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

M. Umar S Tjkroaminoto, ST M.Fadly Syahputra Bsc, M.Sc.IT NIP.196206242006041015 NIP. 198301292009121003

Diketahui/Disetujui oleh

Program Studi S1 Teknologi Informasi Ketua,

Prof. Dr. Opim Salim Sitompul NIP. 196108171987011001

(4)

PERNYATAAN

PERANCANGAN EMAIL CLIENT DENGAN PENGKLASIFIKASIAN EMAIL MENGGUNAKAN ALGORITMA VECTOR SPACE MODEL

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing masing disebutkan sumbernya.

Medan,

MOSES CHRISTIAN 081402050

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur hanya bagi Tuhan Yang Maha Esa yang mengizinkan penulis dapat menyelesaikan skripsi ini. Sebab kasihNya yang besar dan kesetiaanNya yang tak pernah padam.

Ucapan terima kasih penulis sampaikan kepada Bapak M. Fadly Putra,B.Sc.M.Sc.IT dan Bapak M. Umar S Tjokroaminoto, ST selaku pembimbing pada penyelesaian skripsi ini yang telah memberikan panduan dan penuh kepercayaan kepada penulis untuk menyempurnakan kajian ini. Ucapan terima kasih juga penulis sampaikan kepada Bapak Baihaqi Siregar, Ssi.,MT. dan Bapak Romi Fadillah Rahmat, B.Comp.Sc,M.Sc selaku dosen penguji. Panduan ringkas, padat, dan profesional telah diberikan kepada penulis agar dapat menyelesaikan tugas ini.

Ucapan terima kasih juga ditujukan kepada Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc dan Drs. Sawaluddin, M.IT, Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Sumatera Utara, semua dosen dan pegawai pada Program Studi Teknologi Informasi .

Tidak terlupakan penulis mengucapkan terima kasih kepada Ayahanda Drs.

Persadaan Ginting, Ibunda Dra. Krisnpenti Sembiring, adik-adik tercinta Dody dan Dea yang selalu memberikan cinta kasihnya dan dukungannya baik material dan spiritual dan yang berjasa memberikan dorongan kepada penulis selama menyelesaikan skripsi ini. Sahabat-sahabat saya Ilham Akbar, Shugy Sitepu , Pangeran David, Andryan , Harigo yang selalu memberi semangat dan terima kasih untuk doa-doa kalian. Semoga Tuhan Yang Maha Esa memberikan karunia kepada semua pihak yang telah memberikan bantuan, perhatian dan dukungan kepada penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.

(6)

ABSTRAK

Pada zaman teknologi sekarang ini, email banyak digunakan untuk mengirim informasi keseluruh dunia ini. Selama ini pengklasifikasian pada email masih dilakukan secara manual dan kurang objektif. Maka dalam penelitian ini, penulis menerapkan Metode Vector Space Model (VSM) untuk membuat suatu pengklasifikasian email secara otomatis dan lebih objektif. Dengan metode ini pengklasifikasian email dapat dilakukan secara otomatis berdasarkan address, subject, dan body dari sebuah email sehingga memudahkan pengguna email dalam pengorganisasian setiap email yang masuk kedalam inbox pengguna fasilitas email.

Sehingga aplikasi ini nantinya akan memberi kemudahan bagi user pengguna email dalam mengklasifikasikan email sesuai dengan kata kunci dan jenis field yang ada.

Kata kunci : Email, Pengklasifikasian, Text Mining, Vector Space Model.

(7)

DESIGN EMAIL CLIENT CLASSIFICATION USING VECTOR SPACE MODEL ALGORITHM

ABSTRACT

On today's age of technology, widely used email to send information throughout the world. During the classification of the email is still done manually and less objective.

So in this study, the authors apply the method of Vector Space Model (VSM) to make an automatic email classification and more objective. With this method of email classification can be done automatically based on address, subject, and body of an email that allows users to email in the organization of every incoming email into a user's inbox email facility. So this application will provide convenience for the user email users in the email classify according to keyword and type of existing fields.

Keywords: Clasification, Text Mining, Vector Space Model, Email

(8)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

Daftar Isi vii

Daftar Tabel ix

Daftar Gambar x

Bab 1 Pendahuluan 1.1 Latar Belakang 1

1.2 Rumusan Masalah 3

1.3 Batasan Masalah 3

1.4 Tujuan Penelitian 3

1.5 Manfaat Penelitian 4

1.6 Metode Penelitian 4

1.7 Sistematika Penulisan 5

Bab 2 Landasan Teori 2.1 Email 7

2.1.1 Latar Belakang Email 8

2.1.2 Sejarah Penggunaan Email 9

2.1.3 Mail Client 10

2.1.4 Sistem Penerimaan Email 11

2.2 Klasifikasi 15

2.3 Text Mining 16

2.4 Ekstrasi Dokumen 17

2.5 Model Ruang Vector 20

2.6 Ukuran Kemiripan 20

2.7 Pemrograman Visual Basic 24

2.8 Penelitian Sebelumnya 25

(9)

Bab 3 Analisis dan Perancangan

3.1 Analisis Aplikasi 26

3.1.1 Analisis Data 26

3.1.2 Spesifikasi Aplikasi 26

3.1.3 Spesifikasi Pengguna 27

3.1.4 Lingkungan Operasi 27

3.1.5 Deskripsi Aplikasi 27

3.2 Perancangan Aplikasi 30

3.2.1 Ekstraksi Dokumen 30

3.2.2.1 Case Folding 30

3.2.1.2 Tokenizing 30

3.2.2 Analisa 31

3.2.2.1 Algoritma TF/IDF (Term frequency – Inversed Document Frequency) 32 3.2.2.2 Cosine Similarity 34

3.2.3 Use Case Diagram 36

3.2.4 Activity Diagram 41

3.3 Perancangan Antar Muka 45

3.3.1 Menu Utama 45

3.3.2 Menu Email 46

3.3.3 Menu Sub Email 47

3.3.4 Menu Klasifikasi 47

Bab 4 Implementasi dan Pengujian 49

4.1 Implementasi 49

4.2 Pengujian 49

4.2.1 Tabel Pada Access 50

4.2.2 Tampilan Awal Sistem 51

Bab 5 Kesimpulan dan Saran 62

5.1 Kesimpulan 62

5.2 Saran 62

Daftar Pustaka 63

LAMPIRAN A: Listing Program 65

(10)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Kelebihan dan Kekurangan Surat, Telepon, dan Email 9

Tabel 2.2 Perbedaan POP dan Web Based Email 12

Tabel 2.3 Penelitian Sebelumnya 25

Tabel 3.1 Tabel Dokumentasi Naratif Usecase Klasifikasi Email 37

Tabel 3.2 Tabel Dokumentasi Naratif Usecase View List Email 38

Tabel 3.3 Tabel Dokumentasi Naratif Usecase Klasifikasi 39

Tabel 3.4 Tabel Dokumentasi Naratif Usecase Send Email 40

Tabel 4.1 Tabel Download 50

Tabel 4.2 Tabel Classified 51

Tabel 4.3 Tabel Perhitungan TF/IDF 58

Tabel 4.4 Tabel Perhitungan Vector Space Model 59

(11)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Cara Kerja Email 7

Gambar 2.2 Sistem Penerimaan Email 11

Gambar 2.3 Contoh Web Based Email dan Email Client 12 Gambar 2.4 Email Server 13

Gambar 2.5 SMTP Server 14

Gambar 2.6 Proses Pre-Processing Text 17

Gambar 2.7 Proses Case Folding dan Tokenizing 18

Gambar 2.8 Proses Filtering 18

Gambar 2.9 Proses Stemming 19

Gambar 2.10 Contoh Model Ruang Vector dengan dua dokumen D1 dan D2, serta Query Q1 21 Gambar 2.11 Contoh matriks term-document untuk database dengan dokumen dan t term 21 Gambar 2.12 Contoh Perhitungan bobot tf-idf 23

Gambar 3.1 Proses Processing 28

Gambar 3.2 Diagram Alir Analisa Konten 29

Gambar 3.3 Proses Case-folding dan Tokenizing 31

Gambar 3.4 Diagram Alir Pembobotan tf-idf 32

Gambar 3.5 Diagram Alir Pembobotan tf-idf 33

Gambar 3.6 Analisa tf/idf 34

Gambar 3.7 Vector Space Model 35

Gambar 3.8 Usecase Diagram Aplikasi klasifikasi Email 36

Gambar 3.9 Activity Diagram Menu Utama 41

Gambar 3.10 Activity Diagram Menu Pilihan Email 42

Gambar 3.11 Activity Diagram Menu Menu Filter 43

Gambar 3.12 Activity Diagram Menu Submenu Send Email 44

Gambar 3.16 Rancangan Antar muka menu utama 45

Gambar 3.17 Rancangan Antar muka menu email 46

Gambar 3.18 Rancangan Antar muka send email 47

Gambar 3.19 Rancangan Antar muka menu filter 48

Gambar 4.1 Tampilan Awal Sistem 52

Gambar 4.2 Tampilan Sub Menu Email 52

Gambar 4.3 Login_ Form 53

Gambar 4.4 Tampilan Form not accepted 54

Gambar 4.5 Tampilan Complete Input 54

Gambar 4.6 Tampilan Welcome 54

Gambar 4.7 Tampilan Send Email 55

Gambar 4.8 Tampilan Submenu classification 56

Gambar 4.9 Tampilan Filtering_Form 56

Gambar 4.10 Tampilan Filtering_Form berdasarkan field 57

Gambar 4.11 Tampilan Klasifikasi Berdasarkan Key dan Jenis Field 57

Gambar 4.12 Content_Form 61

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat disimpulan dengan adanya aplikasi pengamanan data menggunakan algoritma xor dapat membantu pengguna

Penelitian ini dilakukan untuk membuat solusi pemilihan minat penjurusan siswa secara otomatis berdasarkan nilai-nilai siswa pada semester 1 dan 2 dengan data tahun

Sistem yang dibangun secara umum merupakan sistem rekognisi iris mata manusia berdasarkan bentuk iris mata menggunakan Transformasi Wavelet sebagai metode ekstraksi

Lapisan kompetitif akan belajar secara otomatis untuk melakukan klasifikasi terhadap vektor yang diberikan dan akan dikelompokkan kedalam kelas yang sama berdasarkan

Dari penelitian ini, hasil yang didapat adalah pengklasifikasian suara berdasarkan jenis kelamin atau gender dapat dilakukan dengan suatu metode ekstraksi ciri

Dengan adanya IGA, akan membantu dalam pengkombinasian pola secara random/otomatis berdasarkan pembangkitan populasi awal.Dari beberapa proses tersebut , akan diperolah keluaran berupa

KESIMPULAN Hasil dari penelitian dapat disimpulkan pengklasifikasian dokumen berdasarkan metode Naive Bayes merupakan algoritma yang cocok digunakan dalam disposisi surat masuk pada

Deteksi depresi pada tulisan twitter seseorang dapat dilakukan secara otomatis menggunakan metode atau algoritma tertentu, algoritma digunakan yakni algoritma Support Vector Machine