75
Dion Ajie Poetra, 2016
SISTEM PRED IKSI SPAM ACCOUNT PAD A MED IA SOSIAL TWITTER D ENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Kesimpulan dari penelitian Sistem Prediksi Spam Account Pada Media Sosial Twitter Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 adalah sebagai berikut.
1. Atribut-atribut yang ada cukup berpengaruh pada klasifikasi kategori akun. Atribut seperti Retweet ratio yang merupakan akar (root) dari pohon keputusan memiliki perbedaan yang jelas antara akun kategori spam
dengan akun non-spam. Akun non-spam lebih banyak melakukan retweet dibandingkan dengan akun spam. Hal ini juga terjadi pada atribut mention ratio akun non-spam yang lebih besar, menandakan akun non-spam gemar berinteraksi antar sesama pengguna twitter. Atribut lainnya seperti interval waktu dalam menghasilkan tweet (interval all tweet dan interval one tweet) menghasilkan nilai yang kecil, menandakan jarak antar tweet berdekatan satu dengan yang lain. Ini membuktikan bahwa akun spam
menghasilkan spam tweet dengan menghasilkan jumlah tweet yang banyak dalam waktu relatif singkat.
2. Sistem klasifikasi yang dihasilkan berjalan dengan baik dalam melakukan klasifikasi akun. Algoritma C4.5 yang digunakan dalam melakukan klasifikasi menghasilkan akurasi sebasar 95%. Nilai akurasi ini lebih besar dibandingkan dengan nilai akurasi dari sebagian besar penelitian-penelitian sebelumnya.
76
Dion Ajie Poetra, 2016
SISTEM PRED IKSI SPAM ACCOUNT PAD A MED IA SOSIAL TWITTER D ENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
Universitas Pendidikan Indonesia | repository.upi.edu| perpustakaan.upi.edu 5.2 Saran
Berikut merupakan saran-saran pada penelitian ini untuk pengembangan lebih lanjut.
77
Dion Ajie Poetra, 2016
SISTEM PRED IKSI SPAM ACCOUNT PAD A MED IA SOSIAL TWITTER D ENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
