Pemodelan Pengguna berdasarkan Klasifikasi SMS Menggunakan Support Vector Machine pada Perangkat Bergerak Android
Abstract
Perangkat bergerak, seperti smartphone dan tablet, memiliki peranan penting dalam kehidupan sehari-hari penggunanya. Berdasarkan interaksi pengguna perangkat bergerak dapat dibuat suatu model yang merepresentasikan pengguna tersebut. Dalam penelitian ini, dilakukan pemodelan pengguna perangkat bergerak dengan implementasi proof-of-concept berupa rancang bangun aplikasi Android yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan SMS pada perangkat bergerak dengan menggunakan SVM (Support Vector Machine). Model klasifikasi SVM dibangun dengan menggunakan 640 SMS sebagai data latih dengan kernel gaussian RBF, serta pemilihan feature dengan metode DF. Dari hasil pengujian terhadap 160 SMS sebagai data uji, diperoleh akurasi untuk topik Pribadi sebesar 88.75%, diikuti topik Pekerjaan sebesar 5%.