ABSTRAKSI: E-mail spam adalah pengiriman secara massal pesan identik yang tidak diinginkan ke sejumlah penerima. Isi pesan spam biasanya berupa iklan-iklan, publikasi secara elektronik yang kadang juga tidak sedikit berisi penipuan. Spam kini menyebar dengan luas dan menimbulkan efek negatif untuk pengguna e-mail. Bila setiap hari seseorang menghabiskan waktunya untuk memisahkan e-mail spam dan bukan spam, dapat mengurangi efektifitas kerja mereka.
Dalam tugas akhir ini, digunakan teknik klasifikasi yaitu, metode Support Vector Machine yang dimodifikasi dengan paradigma Granular Computing dan algoritma Cumulative Margin Width dalam membangun sebuah sistem e-mail spam filtering yang diharapkan memiliki akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi e-mail spam.
Kata Kunci : e-mail spam, klasifikasi, granular, support vector machines, cumulative margin width.ABSTRACT: E-mail Spam is delivery of massively similar message which undesirable to a number of receiver. The content of spam message usually in the form of advertisement, publicizing in electronic which sometimes containing deception. Spam nowadays disseminate broadly and generate the negative effect for the e-mail user. If every day people pass the time to dissociate the e-mail spam and non spam, this will lessen their job effectiveness.
This final project uses one of classification technique that is Support Vector Machines, modified by Granular Computing and Cumulative Margin Width algorithm to develop an e-mail spam filtering which expected a high accuracy in identifying e-mail spam message.Keyword: e-mail spam, classification, granular, support vector machines, cumulative margin width.