(untitled) (Information System Journal, 2023)
Phishing merupakan bentuk serangan pada dunia maya yang cukup popular, dimana pengguna dibuat untuk mengunjungi situs web yang tidak sah. Pengguna ditipu untuk mengungkapkan informasi pribadinya seperti username, password, informasi kartu kredit dan sebagainya. Maraknya phishing membuat kerugian dalam hal privacy, bahkan terjadi penyalahgunaan data yang menyebabkan kerugian finansial. Tujuan dari penelitian ini adalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitu pearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes, Decision Tree dan Random Forest untuk menentukan metode yang paling efektif dalam mendeteksi web phishing. Terdapat 4 alur penelitian yang digunakan oleh peneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Tree memiliki nilai akurasi 94,4% dan metode Random Forest memiliki akurasi sebesar 96,3%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa metode yang paling efektif untuk mendeteksi web phishing adalah menggunakan Random Forest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasus yang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.