Aninda Yustika Rini Pengarang Nahar Mardiyantoro, M.Kom. Dosen Pembimbing 1 Saifu Rohman, M.Kom. Dosen Pembimbing 2 Saifu Rohman, M.Kom. Penguji 2 Nahar Mardiyantoro, M.Kom. Penguji 1

Pesan-pesan berisiko semakin mudah tersebar melalui layanan pesansingkat (SMS), yang menjadikan pengguna semakin rentan terhadap ancamandigital. Pesan tersebut mencakup konten tidak informatif, promosi berlebihan, hingga penipuan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan dan mengevaluasialgoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan pesan teks berbahasa Indonesiake dalam tiga kategori, yaitu pesan normal, penipuan, dan promosi. Modeldikembangkan melalui tahapan preprocessing (cleaning, case folding, tokenizing, stopwords removal dan stemming), ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF, danpemodelan Naïve Bayes. Dataset yang digunakan berjumlah 1.140 pesan yangkemudian dibagi menjadi 80% data latih dan 20% data uji. Sistem inidiimplementasikan dalam bentuk aplikasi web berbasis framework Streamlit. Hasilevaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model memilikitingkat akurasi sebesar 92,54%, dengan nilai precision, recall dan F1-score yangkonsisten tinggi di setiap kategori. Hasil ini menunjukkan bahwa algoritma NaïveBayes efektif digunakan dalam klasifikasi pesan SMS. Kata Kunci : Naïve Bayes, TF-IDF, Klasifikasi Pesan, SMS.