Pemodelan Pengguna berdasarkan Klasifikasi SMS Menggunakan Support Vector Machine pada Perangkat Bergerak Android

Authors

  • Muhammad Fikry

DOI:

https://doi.org/10.24014/sitekin.v12i2.1026

Keywords:

klasifikasi topik, pemodelan pengguna, perangkat bergerak, Support Vector Machine

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%.

References

Bozkir, A.S., dan Sezer, E., Mobile Mind: A Fully Mobile Platform Based Machine Learning Application, Hacettepe University, Computer Engineering Department, Ankara, Turkey, 2011.

Figura, J., Machine Learning for Google Android, Thesis. Institute of Formal and Applied Linguistics, Faculty of Mathematics and Physics, Charles University in Prague, 2012.

Gerber, S., Fry, M., Kay, J., Kummerfeld, B., Pink, G., dan Wasinger, R., PersonisJ: Mobile, Client-Side User Modelling, UMAP, LNCS 6075, pp. 111–122, Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2010.

Herbrich, R., dan Graepel, T., Handbook of Natural Language Processing. 2010.

Johnson, A., dan Taatgen, N., User Modeling, Handbook of Human Factors in Web Design, Lawrence Erlbaum Associates, pp. 424–439, 2005.

Oliveira, R., Karatzoglou, A., Concejero, P., Armenta, A., dan Oliver, N., Towards a Psychographic User Model From Mobile Phone Usage, Vancouver, BC, Canada, 2011.

Park, M.H., Hong, J.H., dan Cho, S.B., Location-Based Recommendation System Using Bayesian User's Preference Model in Mobile Devices, J. Indulska et al. (Eds.): UIC 2007, LNCS 4611, pp. 1130–1139, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2007.

Sahs, J., dan Khan, L., A Machine Learning Approach to Android Malware Detection, Intelligence and Security Informatics Conference (EISIC), 2012.

Tsang, S.L., dan Clarke S., Mining User Models for Effective Adaptation of Context-aware Applications, International Journal of Security and its Applications Vol. 2, No. 1, January, 2008.

Downloads

Published

2015-06-30

Issue

Section

Articles