Usulkan dua metode yang tepat dan berbeda untuk menyelesaikan masalah yang diberikan. Memprediksi apakah suatu email adalah spam atau bukan.
Tugas: Memprediksi apakah suatu email merupakan spam atau bukan.

Pedoman:
1. Dataset terdiri dari kumpulan email yang diberi label spam atau bukan spam.
2. Dataset telah diproses sebelumnya dan fitur telah diekstraksi.
3. Dataset telah dipecah menjadi dataset pelatihan dan pengujian.

Metode 1: Pengklasifikasi Naive Bayes

Langkah:
1. Muat kumpulan data yang telah diproses sebelumnya.
2. Pisahkan kumpulan data menjadi kumpulan data pelatihan dan pengujian.
3. Latih pengklasifikasi Naive Bayes menggunakan dataset pelatihan.
4. Uji pengklasifikasi Naive Bayes yang dilatih menggunakan kumpulan data pengujian.
5. Hitung keakuratan pengklasifikasi Naive Bayes.

Pedoman:
1. Pengklasifikasi Naive Bayes adalah algoritma yang sederhana dan efektif untuk klasifikasi teks.
2. Algoritme bekerja dengan menghitung probabilitas setiap kata dalam email termasuk dalam kategori spam atau bukan spam.
3. Algoritme mengasumsikan bahwa semua kata dalam email tidak bergantung satu sama lain.

Metode 2: Mendukung Mesin Vektor (SVM)

Langkah:
1. Muat kumpulan data yang telah diproses sebelumnya.
2. Pisahkan kumpulan data menjadi kumpulan data pelatihan dan pengujian.
3. Latih pengklasifikasi SVM menggunakan dataset pelatihan.
4. Uji pengklasifikasi SVM yang dilatih menggunakan kumpulan data pengujian.
5. Hitung keakuratan pengklasifikasi SVM.

Pedoman:
1. SVM adalah algoritma yang kuat untuk klasifikasi teks.
2. Algoritme bekerja dengan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan email spam dan bukan email spam.
3. Algoritme dapat menangani ruang fitur berdimensi tinggi.

Catatan: Kedua metode tersebut sesuai untuk masalah tertentu dan dapat digunakan untuk memprediksi apakah suatu email adalah spam atau bukan. Keakuratan metode dapat bervariasi tergantung pada kumpulan data dan teknik pra-pemrosesan yang digunakan.