## Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University
S4-Accredited : 85/M/KPT/2020 Journal page is available to : https://journal.ibrahimy.ac.id/index.php/JIMI

## IDENTIFIKASI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN ALGORITMA CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART)
Pungkas Subarkah 1) , Ali Nur Ikhsan 2) 1,2 Program Studi Informatika, Universitas Amikom Purwokerto
email: 1 subarkah@amikompurwokerto.ac.id, 2 alinurikhsan@amikompurwokerto.ac.id

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History:
Recieved   :  08 August 2021 Revised   :  - Accepted   :  30 December 2021
Published  :  31 December 2021
With  the  increase  in  internet  users  and  the  development  of technology, the threats to its security are increasingly diverse. One of  them  is  phishing  which  is  the  most  important  issue  in cyberspace.  Phishing  is  a  threatening  and  trapping  activity someone by luring the target to indirectly provide information to the trapper. The number of phishing crimes, this has the potential to  cause  several  losses,  one  of  which  is  namely  about  the  loss  of privacy  of  a  person  or  company.  This  study  aims  to  identify phishing  websites.  The  Classification  And  Regression  Trees (CART)  algorithm  is  one  of  the  classification  algorithms,  and  the dataset  in  this  research  taken  from  the  UCI  Repository  Learning obtained from the University of Huddersfield. The method used in this  research  is  problem  identification,  data  collection,  pre- processing  stage,  use  of  the  CART  algorithm,  validation  and evaluation  and  withdrawal  conclusion.  Based  on  the  test  results obtained  the  value  of  accuracy  of  95.28%.  Thus  the  value  of  the accuracy  obtained  using  the  CART  algorithm  of  95.28% categorized very good classification.
Keywords: Phishing Website
Identification
CART IEEE style in citing this article: P. Subarkah and A. N.  Ikhsan, “Identifikasi  Website  Phishing Menggunakan Algoritma Classification  And  Regression Trees (CART)”, Jurnal.ilmiah.informatika,  vol.  6,
no. 2, pp. 127-136, Dec. 2021.
Corresponding Author:
Pungkas Subarkah Universitas Amikom
Purwokerto
© 2021 Jurnal Ilmiah Informatika (Scientific Informatics Journal) with CC BY NC licence

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  adanya  kemajuan  teknologi, hal ini membantu bagi masyarakat dalam menunjang  aktivitas,  khususnya  dalam pemanfaatan internet, masyarakat menjadi lebih mudah dan efektif dalam berkomunikasi maupun mencari
informasisistem informasi [1].  Khususnya masyarakat Indonesia, 202,6 juta jiwa dari total  penduduk  Indonesia  274,9  juta  jiwa atau  sekitar  73,7%  penduduk  Indonesia telah aktif menggunakan internet [2].
Dengan meningkatnya pengguna internet  dan  berkembangnya  teknologi,
ancaman terhadap keamanannya semakin kian  beragam.  Salah  satunya  adalah phishing.
Phishing  merupakan  kegiatan  yang bersifat mengancam dan menjebak seseorang  dengan  cara  memancing  target untuk  secara  tidak  langsung  memberikan informasi  kepada  penjebak  [3].  Selain  itu phishing  bertujuan  untuk  mengirimkan tautan  berbahaya,  biasanya  menyamar sebagai  yang  legal,  melalui  spam  atau jejaring sosial untuk mendorong pengguna untuk  mengunjungi  dan  memperoleh informasi  pribadi  mereka  [4].  Hal  ini sejalan  dengan  pendapat  [5]  bahwa phishing  ialah  skema  cyber  berdasarkan kegiata kriminal yang menarik perhatian.
Banyaknya  kejahatan  phishing,  hal  ini berpotensi menimbulkan beberapa kerugian,  salah  satunya  yaitu  tentang kerugian privacy seseorang atau perusahaan.  Dikemukukan  oleh  APWG (Anti-Phishing  Working  Gruop)  dalam  [6] bahwa  dari  tahun  ke  tahun,  masyarakat Indonesia  semakin  sadar  tentang  adanya website  phishing.  Maka  salah  satu  upaya yang dapat dilakukan adalah dengan cara identifikasi  untuk  mendeteksi  website yang  terindikasi  phishing,  oleh  karena  itu dibutuhkanna  klasifikasi  dalam  data mining  untuk  mengetahui  data  maupun parameter  yang  dijadikan  acuan  dalam pendeteksian phishing [7].
Penelitian  terdahulu  [6]  dengan  judul model  klasifikasi  untuk  deteksi  situs phishing di Indonesia. Hasil yang didapatkan  dalam  penelitian  ini  dengan Algoritma  Multilayer  Perceptron  memiliki tingkat  akurasi  terbaik  sebesar  91,8%. Selanjutnya penelitian sejenis yang melakukan  prediksi  website  phishing  [8]. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan  gambaran  metode  yang paling  efisie  dalam  memprediksi  website phishing. Hasilnya
Algoritma SVM memperoleh nilai akurasi sebesar 92.34%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9] cukup  mendalam menggunakan  optimasi Algoritma  C4.5  dengan  seleksi  fitur Genetic  Algoritma  dalam  memprediksi web  phishing.  Berdasarkan  penerapan Algoritma C4.5 dihasilkan akurasi sebesar 83.82%  dan  dengan  menerapkan  seleksi fitur  menggunakan  Algoritma  genetika meningkat sebesar 3.22% menjadi 86.47%.
Penelitian yang dilakukan [10] dengan menerapkan Algoritma CART dan Algoritma  Naive  Bayes.  Hasil  yang didapatkan  dalam  penelitian  yaitu  dalam mengklasifikasi nasabah bank telemarketing  ialah  nilai  akurasi  CART sebesar  89.51%  lebih  besar  dari  akurasi Algoritma Naive Bayes sebesar 86.88%.
Peneliti ini akan mengujii keberhasilan dataset website phishing
dengan menerapkan  machine  learning  sehingga luarannya mendapatkan sebuah informasi dari pola yang terbentuk dan mengekstraksi sebuah informasi. Algoritma  klasifikasi  yang  digunakan ialah  Algoritma    Classification  And
Regression Trees
(CART) untuk mengindentifikasi  website  phishing.  Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh  dari  data  public  UCI  yaitu Phishing Website Data Set [11].

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan pada peneliian ini ialah  Algoritma  Classification and Regression Trees (CART). CART adalah suatu  metodologi  yang  berjalan  dengan baik  dan  cocok  sebagai  metode  untuk prediksi  dan  klasifikasi[12].  Algoritma CART mempunyai kelebihan, salah satunya  yaitu  bersifat  nonparametrik  / cocok digunakan untuk data yang berjenis numeric.    Pada  Algoritma  CART,  baris  / record  akan  diklasifikasikan  pada  varibel tujuan  berdasarkan  nilai-nilai  variabel prediktornya [13].
Alur  penelitian  digunakan  untuk
mempermudah dalam melakukan kegiaan penelitian.
Berikut langkah-langkah
penelitian  dapat  dilihat  pada  bagan  di bawah ini :
Gambar 1. Alur Penelitian
Berikut  penjelasan  tiap-tiap  alur penelitian sebagai berikut :
A. Identifikasi Masalah Pada  tahapan  ini  dilakukan  untuk menentukan  masalah  dan  menganalisis penelitian-penelitian  sebelumnya,  serta teknik yang digunakan dapat mengindentifikasi website phishing.
B. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  yaitu  tahapan
mengumpulkan  data,  pada  penelitian  ini menggunakan  data  sekunder,  diperoleh dari  database  UCI  Repository.  Pada  dataset phishing  website  terdiri  dari  2456  record dengan  atribut 31  (30 atribut dan  1  target atribut).  Target  atibut  mempunyai    dua kategori  yaitu  bukan  phishing  dan phishing[11]. Berikut jumlah dataset berdasarkan  class,  dapa dilihat  pada  tabel 1.
Tabel 1. Dataset Berdasarkan Class No Klasifikasi Jumlah Record Dataset 1 Bukan Phishing 1362 2 Phishing 1094 Jumlah 2356

## C. Tahap Pre-Processing
Pre-Processing  merupakan  tahapan yang bertujuan untuk menyeleksi data dari missing values sehingga mendapatkan data yang bersih dan siap digunakan.
D. Penggunaan Algoritma CART
Algoritma CART yang akan digunakan dalam  penelitian  ini,  dari  hasil  confusion matrix  dapat  dihitung  dari  nilai  precision, recall  dan  F-Measure.  Rincian  pehitungan confusion matrix dapat dilihat dari Tabel 2., sebagai berikut [14] :
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data
Tahap Pre-Processing
Penggunaan Algoritme CART Validasi dan Evaluasi Penarikan Kesimpulan

## Tabel 2. Confusion Matrix
Correct Classiication Classifiacation As Yes No Yes TP FN No FP TN
Dari  tabel  2.,  diatas,  adapun  rumus untuk  confusion  matrix  berasal  dari  nilai precision,  recall  dan  F-Measure  dari  sebuah nilai accuracy [15] :
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) F-Measure = 2×𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (4)
E. Validasi dan Evaluasi Tahapan validasi dan evaluasi bertujuan  untuk  mengukur  keakuratan hasil yang dicapai oleh model menggunakan  teknik  yang  digunakan yaitu  confusion  matrix  dan  10-fold  cross validation F. Penarikan Kesimpulan
Tahapan penarikan kesimpulan berfungsi untuk menyimpulkan hasil yang didapatkan dari penelitian dengan menggunakan  Algoritma  CART  yang memberikan  hasil  akurasi  terbaik  untuk mengindentifikasi  dan  klasifikasi  website phishing  berdasarkan  nilai  precision,  recall dan F-Meeasure. Tingkatan klasifikasi pada data  mining  untuk  Algoritma  sebagai berikut [16] :
1. Klasifikasi sangat baik = 0.90 – 1.00
2. Klasifikasi baik = 0.80 – 0.90
3. Klasifikasi cukup = 0.70-0.80
4. Klasifikasi rendah = 0.60-0.70

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Identifikasi Masalah
Tahapan identifikasi masalah dilakukan untuk menentukan masalah dan teknik yang baik sehingga dapat
digunakan dengan tujuan untuk mengindentifikasi website phishing. 3.2 Pengumpulan Data Tahapan ini meliputi mencari informasi yang dipakai pada penelitian ini yaitu  menggunakan  data  sekunder.  Data tersebut  didapatkan  dari  data  public  UCI Repository  Learning.  Pada  dataset  phishing website  terdiri  dari  2456  record  dengan atribut 31 (30 atribut dan 1 target atribut). Target  atibut  mempunyai    dua  kategori yaitu  bukan  phishing  dan  phishing[11]. Kedua kelas target akan dijadikan sebagai output dari dataset website phishing. Berikut penjelasan  dari  tiap  atribut  pada  dataset website phishing :
1) Atribut Having_IP_Address Adanya  IP  address  sebagai  domain pada url (biner) -1 (tidak), 1 (iya).
2) Atribut URL_Length Panjang  url  (polinominal)  -1(kurang dari 54 karakter), 0 (antara 54 sampai 75 karakter), 1 (lebih dari 75 karakter).
3) Atribut Shortining_Service Penggunaan  layanan  penyingkatan URL (biner) 0(tidak), 1 (iya)
4) Atribut Having_At_Symbol Penggunaan  simbol  "@"  pada  url (biner) 0 (tidak), 1 (iya)
5) Atribut Double_slash_redirecting Penggunaan simbol "//" pada url untuk mengalihkan website (biner) 0  (tidak), 1 (iya).
6) Atribut Prefix_Suffix Pengunaan  simbol  "-"  pada  domain dalam url (biner) -1 (tidak), 1 (iya)
7) Atribut Having_Sub_Domain Penggunaan subdomain polinominal) - 1 (tidak punya), (1 subdomain), 1 (lebih dari 1 subdomain).
8) Atribut SSLfinal_State Memiliki sertifikat SSL dimana
sertifikat  yang  dipercaya  berasal  dari penyedia  ternama  seperti  "GeoTrust,
GoDaddy, Network Solutions, Thawte, Comodo, Doster dan VeriSign"
polinominal) -1 (punya sertifikat yang dipercaya),  0  (punya  sertifikat  yang belum  dipercaya),  1  (tidak  memiliki sertifikat)
9) Atribut Domainregistrationlength Batas  berlakunya  domain  (biner)  0 (lebih  dari  1  tahun),  1  (kurang  dari  1 tahun).
10) Atribut Favicon Memiliki  favicon  dari  link  ekternal (biner) 0(tidak), 1 (iya)
11) Atribut Port Penggunaan port seperti 21, 22, 23, 445 dan lainnya (biner) 0 (tidak), 1 (iya)
12) Atribut HTTPS_token Penggunaan  https  ke  dalam  bagian domain  pada  url  (biner)  0  (tidak),  1 (iya)
13) Atribut Request_URL Persentase  permintaan  url  ekternal dari  keseluruhan  (polinominal)  -1 (kurang  dari  22%),  0  (antara  22% sampai 61%), 1 (lebih dari 61%)
14) Atribut URL_of_Anchor Persentase  penggunaan  tag  <a>  yang mengarah selain ke domain yang sama dari  keseluruhan  (polinominal)  -1 (kurang  dari  31%),  0  (antara  31% sampai 67%), 1 (lebih dari 67%)
15) Atribut Links_in_tags
Persentase  penggunaan  tag  <link>, <meta>,  dan  <script>  yang  mengarah selain  ke  domain  yang  sama  dari keseluruhan  (polinominal)  -1  (kurang dari 17%), 0 (antara 17% sampai 81%),
1 (lebih dari 81%)
16) Atribut SFH
Domain  pemrosesan  Server  Form Handler (polinominal) -1 (pada
domain  yang  sama),  0  (pada  domain
yang berbeda), 1 (kosong) 17) Atribut Submitting_to_email Penggunaan fungsi "mail() atau mailto" dalam  php  untuk  mengirim informasi user (biner) 0 (tidak), 1 (iya).
18) Atribut Abnormal_URL Kecocokan website dengan catatannya yang  ditunjukan  pada  basis  data WHOIS  (biner)  -1  (cocok),  1  (tidak cocok)
19) Atribut Redirect Jumlah  pengalihan  website  yang dilakukan  (polinominal)  -1  (kurang dari 2 kali), 0 ( 2,3, atau 4 kali), 1 (lebih dari 4 kali)
20) Atribut on_mouseover Perubahan  status  bar  ketika  event onMouseOver  aktif  (biner)  0  (tidak),  1 (iya)
21) Atribut RightClick Keadaan  klik  kanan  pada  website (biner) 0 (diaktifkan), 1 (dinonaktifkan)
22) Atribut popUpWindow Penggunaan  popUpWindow  untuk meminta  user  mengisi  data  mereka (biner) 0 (tidak) ,1 (iya)
23) Atribut Iframe Penggunaan  fungsi  iframe  (biner)  0 (tidak), 1 (iya)
24) Atribut age_of_domain Umur domain (biner) -1 (lebih dari atau sama dengan 6 bulan), 1 (kurang dari 6 bulan)
25) Atribut DNSRecord Adanya  catatan  DNS  pada  domain (biner) -1 (ada), 1 (tidak ada).
26) Atribut web_traffic Rank  lalu  lintas  website  dalam  basis data  Alexa  (polinominal)  -1  (diatas 100,000),  0  (dibawah 100,000)  ,1  (tidak terdaftar)
27) Atribut Page_Rank Nilai  PageRank  website  (biner)  -1 (lebih  dari  atau  sama  dengan  0.2)  1 (kurang dari 0.2)
28) Atribut Google_Index
Adanya website dalam indeks pencarian  Google  (biner)  -1  (iya),  1 (tidak)
29) Atribut Links_pointing_to_page Jumlah  link  eksternal  yang  menunjuk ke website (polinominal) -1 (lebih dari 2) , 0 (1 atau 2), 1 (tidak ada)
30) Atribut Statistical_report Host berasal dari Top Phishing IPs atau Top Phishing Domains yang dibuat oleh beberapa  pihak  seperti  StopBadware dan PhishTank (biner) -1 (tidak), 1 (iya)
31) Atribut Result (Label)
Hasil  identifikasi  website  (biner)  -1 (bukan phishing), 1 (phishing)
3.3 Tahap Pre-Processing Tahap  pre-processing  dilakukan  untuk memperoleh data yang benar-benar bersih atau  tidak  ada  noise  pada  atribut  dan missing  values  pada  atribut.  Hasil  yang didapatkan  pada  dataset  website  phishing yang  telah  disesuaikan  atribut  untuk digunakan  pada  aplikasi  Weka,  sebagai berikut pada tabel 3.
Tabel 3. Data Pre-processing Data Asli Data hasil pre-processing Keterangan 1 1 IP address sebagai domain pada url (biner) -1 (tidak), 1 (iya 1 1 Panjang url (polinominal) -1(kurang dari 54 karakter), 0 (antara 54 sampai 75 karakter), 1 (lebih dari 75 karakter). 0 0 Penggunaan layanan penyingkatan URL (biner) 0 (tidak), 1 (iya) 0 0 Penggunaan simbol "@" pada url (biner) 0 (tidak), 1 (iya) 1 1 Penggunaan  simbol  "//"  pada  url  untuk  mengalihkan  website (biner) 0 (tidak), 1 (iya). -1 -1 Pengunaan simbol "-" pada domain dalam url (biner) -1 (tidak), 1 (iya) -1 -1 Penggunaan  subdomain  polinominal)  -1  (tidak  punya),  (1 subdomain), 1 (lebih dari 1 subdomain). -1 -1 Memiliki  sertifikat  SSL  ,  -1  (punya  sertifikat  yang  dipercaya),  0 (punya  sertifikat  yang  belum  dipercaya),  1  (tidak  memiliki sertifikat 0 0 Batas berlakunya domain (biner) 0 (lebih dari 1 tahun), 1 (kurang dari 1 tahun 0 0 Memiliki favicon dari link ekternal (biner) 0(tidak), 1 (iya 0 0 Penggunaan  port  seperti  21,  22,  23,  445  dan  lainnya  (biner)  0 (tidak), 1 (iya) 1 1 Penggunaan  https  ke  dalam  bagian  domain  pada  url  (biner)  0 (tidak), 1 (iya) 1 1 Persentase permintaan url ekternal dari keseluruhan (polinominal) -1 (kurang dari 22%), 0 (antara 22% sampai 61%), 1 (lebih dari 61%) -1 -1 Persentase penggunaan tag <a> yang mengarah selain ke domain yang sama dari keseluruhan (polinominal) -1 (kurang dari 31%), 0 (antara 31% sampai 67%), 1 (lebih dari 67%) 1 1 Persentase  penggunaan  tag  <link>,  <meta>,  dan  <script>  yang mengarah  selain  ke  domain  yang  sama  dari  keseluruhan
Data Asli Data hasil pre-processing Keterangan (polinominal) -1 (kurang dari 17%), 0 (antara 17% sampai 81%), 1 (lebih dari 81%) -1 -1 Domain pemrosesan  Server Form Handler (polinominal)  -1 (pada domain yang sama), 0 (pada domain yang berbeda), 1 (kosong) 1 1 Penggunaan  fungsi  "mail()  atau  mailto"  dalam  php  untuk mengirim informasi user (biner) 0 (tidak), 1 (iya). 1 1 Kecocokan  website  dengan  catatannya  yang  ditunjukan  pada basis data WHOIS (biner) -1 (cocok), 1 (tidak cocok) 0 0 Jumlah  pengalihan  website  yang  dilakukan  (polinominal)  -1 (kurang dari 2 kali), 0 ( 2,3, atau 4 kali), 1 (lebih dari 4 kali) 0 0 Perubahan  status  bar  ketika  event  onMouseOver  aktif  (biner)  0 (tidak), 1 (iya) 0 0 Keadaan  klik  kanan  pada  website  (biner)  0  (diaktifkan),  1 (dinonaktifkan) 0 0 Penggunaan  popUpWindow  untuk  meminta  user  mengisi  data mereka (biner) 0 (tidak) ,1 (iya) 0 0 Penggunaan fungsi iframe (biner) 0 (tidak), 1 (iya) -1 -1 Umur domain (biner) -1 (lebih dari atau sama dengan 6 bulan), 1 (kurang dari 6 bulan) 1 1 Adanya catatan DNS pada domain (biner) -1 (ada), 1 (tidak ada). -1 -1 Rank lalu lintas website dalam basis data Alexa (polinominal)  -1 (diatas 100,000), 0 (dibawah 100,000) ,1 (tidak terdaftar) -1 -1 Nilai  PageRank  website  (biner)  -1  (lebih dari  atau  sama  dengan 0.2) 1 (kurang dari 0.2) 0 0 Adanya website dalam indeks pencarian Google (biner) -1 (iya), 1 (tidak) 1 1 Jumlah link eksternal yang menunjuk ke website (polinominal) -1 (lebih dari 2) , 0 (1 atau 2), 1 (tidak ada) 1 1 Host  berasal  dari  Top  Phishing  IPs  atau  Top  Phishing  Domains yang  dibuat  oleh  beberapa  pihak  seperti  StopBadware  dan PhishTank (biner) -1 (tidak), 1 (iya) 1 1 Hasil identifikasi website (biner) -1 (bukan phishing), 1 (phishing)
Hasil  yang  dijabarkan  pada  tabel  3., diatas merupakan hasil data pre-processing dataset website phishing ialah semua atribut tidak ada yang missing values atau nilainya lengkap  dan  siap  digunakan  pada  tahap berikutnya.
3.4 Penggunaan Algoritma CART Setelah  data  melewati  tahapan  pre-
processimg  dan  hasilnya  data  bersih  dari
missing  values  atau  atributnya  tidak lengkap. Selanjuntya dataset diolah dengan menggunakan aplikasi Weka.
Penggunaan  Algoritma  CART  dengan menggunakan  metove  evaluasi  10-fold cross-validation untuk menghasilkan confusion matrix. Pada gambar 2., merupakan  visualisasi  dataset  secara keseluruhan.
Gambar 2. Visualisasi Dataset
Dari gambar 2 dapat diketahui bahwa grafik  yang  berwarna  biru  dengan  data 1094  berlabel  phishing,  sedangkan  grafik warna  merah  dengan  data  1392  berlabel bukan phishing.
Langkah selanjutnya ialah menghitung nilai  akurasi  yang  didapatkan  dari  nilai precision, recall dan F-Measure. Dibawah ini merupakan  proses  perhitungan  nilai confusion matrix.
Tabel 3. Confusion Kelas “1” 1046 (TP) 48 (FN) 68 (FP) 1294 (TN)
Tabel  3.,  merupakan  penjabaran  dari nilai confusion matrix yang, Sedangkan nilai confusion  matrix  pada  kelas  “-1”,  bisa dilihat pada tabel 4. Tabel 4. Confusion matrix Kelas “-1” 1294 (TP) 68  (FN) 48  (FP) 1046 (TN)
Dari tabel 3 dan tabel 4., diperoleh nilai precision,  recall,  dan  F-Measure  dan  nilai akurasi  berdasarkan  confusion  matrix, sebagai berikut : Tabel 5. Nilai Akurasi dataset website phishing Class Precision  Recall  F-Measure 1 0.939 0.956 0.947 -1 0.964 0.950 0.957 Weighted Avg 0.953 0.953 0.953
Tabel  5.,  merupakan  rincian  dari  nilai precision,  recall  dan  F-Measure  dari  dataset website  phishing  dengan  Algoritma  CART menggunakan software WEKA 3.9 membutuhkan waktu 1.76 second 3.5 Evaluasi dan Validasi Tahapan evaluasi dan validasi
digunakan  untuk  mengukut  tingkat akurasi  dari  Algoritma  klasifikasi  yang disajikan pada tabel 6. Pada tabel 6., yaitu tabel yang dihasilkan oleh confusion matrix dari  pengujian  dataset    menggunakan Algoritma  CART  dengan  metode  10-fold cross validation.

## Tabel 6. Confusion Matrix Dataset Website Phishing
Website Phishing  Bukan Website Phishing Website Phishing 1046 48 Bukan Website Phishing 68 1294 2456 1114 1342
Tabel  6,  dapat  dijabarkan  sebagai berikut bahwa jumlah data hasil bentukan rule yang berkategori website phishing yang sama dengan data testing yang juga website phishing  sebanyak  1046.  Selanjutnya, jumlah  data  hasil  bentukan  rule  yang bukan website Phishing dengan data testing yang  Website  Phishing  sebanyak  48. Kemudian jumlah data hasil bentukan rule yang website phishing dan data testing yang bukan  website  phishing  sebanyak  68. Terakhir,  jumlah  data  hasil  bentukan  rule yang  bukan  website  phishing  yang  sama dengan  data  testing  yang  juga  bukan website phishing sebanyak 1294.

## 3.6 Penarikan Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang sudah dilakukan menggunakan Algoritma CART  pada  dataset  website  phishing diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  95.28%, dengan  rincian  nilai  precision  sebesar 0.953%, nilai recall sebesar 0.953% dan nilai F-Measure  sebesar  0.953%.  Hal  ini  sejalan dari  pendapat  referensi  [17]  bahwa Algoritma  CART  cocok  digunakan  untuk data  numeric  dan  data  yang  berjumlah besar.

## 4. UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  ucapkan  terima  kasih  kepada LPPM  Universitas  Amikom  Purwokerto atas  dukungannya  sehingga  penelitian terlaksana.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  mengenai  identifikasi  website phishing menggunakan Algoritma Classification  And  Regression  Trees  (CART) dapat  disimpulkan  bahwa  dari  nilai
confusion  matrix  diperoleh  hasil  akurasi sebesar  95.28%,  dengan  rincian  nilai precision sebesar 0.953%, nilai recall sebesar 0.953% dan nilai F-Measure sebesar 0.953%. Dari  hasil  nilai  akurasi  dikategorikan klasifikasi  sangat  baik.    Saran-saran  yang dapat  dianjurkan  melalui  penelitian  ini untuk penelitian selanjutnya antara lain : 1) Menambahkan  Algoritma klasifikasi yang bertujuan  untuk  perbandingan  atau komparasi  sehingga  mendapatkan  nilai akurasi  yang  lebih  baik  pada  identifikasi website  phishing.,  2)  Menambahkan  proses seleksi  fitur  dalam  identifikasi  website phishing,  dan  3)  Melakukan  proses optimasi pada Algoritma data mining guna meningkatkan  nilai  akurasi  yang  lebih baik.

## 6. REFERENSI
[1]  A.  S.  Gulo,  S.  Lasmadi,  and  K. Nawawi, “Cyber Crime dalam Bentuk Phising Berdasarkan Undang-Undang Informasi  dan  Transaksi  Elektronik,” PAMPAS J. Crim. Law, vol. 1, no. 2, pp. 68–81, 2021.
[2]  G.  P.  Riyanto,  “Jumlah  Pengguna Internet  Indonesia  2021  Tembus  202
Juta.” [Online]. Available: https://tekno.kompas.com/read/2021/
02/23/16100057/jumlah-pengguna- internet-indonesia-2021-tembus-202- juta. [Accessed: 02-Jul-2021].
[3]  M.  H.  Wibowo  and  N.  Fatimah, “Ancaman phishing terhadap pengguna  sosial  media  dalam  dunia cyber crime,” JOEICT(jurnal Educ. Inf. Commun. Technol., vol. 1, pp. 1–5, 2017.
[4]  K. L. Chiew, K. S. C. Yong, and C. L. Tan,  “A  survey  of  phishing  attacks:
Their  types,  vectors  and  technical approaches,”  Expert  Syst.  Appl.,  vol. 106, pp. 1–20, 2018.
[5]  S. S. M. Motiur Rahman, T. Islam, and M. I. Jabiullah, “PhishStack: Evaluation  of  Stacked  Generalization in Phishing URLs Detection,” Procedia Comput.  Sci.,  vol.  167,  no.  2019,  pp. 2410–2418, 2020.
[6]  F. Eka Purwiantono and A. Tjahyanto, “Model  Klasifikasi  Untuk  Deteksi Situs  Phising  Di  Indonesia,”  p.  156, 2017.
[7]  M. Al-diabat, “Detection and Prediction of Phishing Websites using
Classification  Mining  Techniques,” vol. 147, no. 5, pp. 5–11, 2016.
[8]  Z. Halim, “Prediksi Website Pemancing Informasi Penting Phising Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” Inf. Syst. Educ. Prof., vol. 2, no. 1, pp. 71–82, 2017.
[9]  A.  S.  Sunge,  “Optimasi  Algoritma C4.5  Dalam  Prediksi  Web  Phishing Menggunakan  Seleksi  Fitur  Genetic Algoritma,”  Paradigma,  vol. 10,  no.  2, pp. 27–32, 2018.
[10]  P.  Subarkah,  E.  P.  Pambudi,  S. Oktaviani, and N. Hidayah, “Perbandingan  Metode  Klasifikasi Data  Mining  untuk  Nasabah  Bank Telemarketing,” vol. 20, no. 1, 2020.
[11]  R. M. A. Mohammad, L. M. Cluskey, and  F.  Thabtah,  “Dataset  Website Phishing,”  2015.  [Online].  Available: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets /Phishing+Websites.  [Accessed:  02- Jun-2021].
[12]  A.  Moro  et  al.,  “Prognostic  factors differ  according  to  KRAS  mutational status: A classification and regression tree  model  to  define  prognostic groups after hepatectomy for colorectal  liver  metastasis,”  Surg.
(United States), vol. 168, no. 3, pp. 497– 503, 2020.
[13]  R. Timofeev, Classification and Regression  Trees  (CART)  Theory  and Aplications. Berlin: Humboldt
University, 2004.
[14]  J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei,  Data mining:  concepts  and  techniques,  Third Edit., vol. 5. USA: Elsevier, 2012.
[15]  M.  Han,  J.,  &  Kamber,  Data  Mining Concepts,  Model  and  Techniques  2nd Edition. San Fransisco: Elsevier, 2006.
[16]  F.  Gorunescu,  Data  mining  Concepts, Models  and  Techniques.  Verlen  Berlin: Springer, 2011.
[17]  P.  Subarkah,  “Penerapan  Algoritma Klasifikasi
Classification And Regression  Trees  (  CART  )  Untuk Diagnosis Penyakit Diabetes Retinopathy,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput., vol. 19, no. 2, pp. 294–301, 2020.