## WFraud Alert Sebagai Prediksi Pesan Penipuan WhatsApp Menggunakan Naïve Bayes
1 Ganis Sanhaji, Julian 3 , 2 Herlan Syah
1,2,3 Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Islam Nusantara, Kota Bandung, Indonesia Email:ganissanhaji90@gmail.com, julianfikoma@gmail.com, syahherlan13333333@gmail.com
Abstrak− Penelitian ini menggambarkan dampak serius kejahatan siber dalam bentuk penipuan online terhadap masyarakat dan ekonomi Indonesia, penelitian ini juga membahas risiko dan kerugian finansial yang diakibatkan oleh penipuan online. Tujuan utama dari penelitian ini adalah membuat aplikasi WFraud Alert yang memiliki tujuan khusus untuk mengidentifikasi pesan  WhatsApp  dengan  membedakan  antara  pesan  normal,  pesan  penipuan,  dan  pesan  judi  online.  Pada  pendeskripsian masalah yang di teliti dapat terlihat bahwa penelitian ini berfokus pada dampak serius kejahatan siber, khususnya penipuan online,  terhadap  masyarakat  dan  ekonomi  Indonesia.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  dan  mengukur dampak  penipuan  online  dengan  menggunakan  data  yang  dikeluarkan  oleh  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika (Kominfo). Berdasarkan laporan dari Agustus 2018 hingga 16 Februari 2023, teridentifikasi sebanyak 1.730 konten penipuan online. Selama lima tahun sebelumnya, kerugian akibat penipuan online di Indonesia mencapai total sekitar Rp 18,7 triliun. Aplikasi  WFraud  Alert  ini  memiliki  tujuan untuk  mengidentifikasi  pesan  WhatsApp  yang  terdiri  dari  pesan  normal,  pesan penipuan dan pesan judi online. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data primer sebanyak 156 data, yang terdiri dari pesan normal, penipuan, dan judi online. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk melatih model aplikasi WFraud Alert. Algoritma Naive Bayes tetap relevan dan efektif dalam menangani masalah klasifikasi dalam berbagai konteks, terutama dalam Natural Language Processing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi ini memiliki performa yang kuat, dengan presisi  mencapai  91%, recall mencapai  91%,  dan F1-score mencapai  91.  Hasil  dari  aplikasi  WFraud  Allert  telah  berhasil menjadi solusi yang efektif dalam mengidentifikasi penipuan dalam pesan WhatsApp.
Kata Kunci: Naïve Bayes, WhatsApp, Klasifikasi
Abstract− This research illustrates the serious impact of cybercrime in the form of online fraud on Indonesian society and the economy. This research also discusses the risks and financial losses caused by online fraud. The main objective of this research is to create a WFraud Alert application which has the specific aim of identifying WhatsApp messages by distinguishing between normal messages, fraudulent messages and online gambling messages. In the description of the problem examined, it can be seen that this research focuses on the serious impact of cybercrime, especially online fraud, on Indonesian society and the economy. The aim of this research is to identify and measure the impact of online fraud using data released by the Ministry of Communication and Information (Kominfo). Based on reports from August 2018 to February 16 2023, 1,730 pieces of online fraudulent content were identified. Over the previous five years, losses due to online fraud in Indonesia reached a total of around IDR 18.7 trillion. The WFraud Alert application aims to identify WhatsApp messages consisting of normal messages, fraudulent messages and online gambling messages. This research uses quantitative methods with 156 primary data, consisting of normal messages, fraud and online gambling. The Naive Bayes algorithm is used to train the WFraud Alert application model. The Naive Bayes algorithm remains relevant and effective in dealing with classification problems in various contexts, especially  in  Natural  Language  Processing.  The  research  results  show  that  this  application  has  strong  performance,  with precision reaching 91%, recall reaching 91%, and F1-score reaching 91. The results of the WFraud Alert application have succeeded in becoming an effective solution in identifying fraud in WhatsApp messages.
Keywords : Naïve Bayes, WhatsApp, Classification

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  telah  menciptakan  konektivitas  global  yang sebelumnya tak terbayangkan, membuka pintu bagi pertukaran informasi yang cepat dan efisien di seluruh dunia melalui berbagai platform  media sosial  yang saat ini telah  menjadi bagian integral dari  kehidupan  kita. Media sosial telah memainkan peran kunci dalam mengubah paradigma berkomunikasi dengan menghapuskan hambatan geografis,  waktu,  dan  jarak  secara  tegas,  memberikan  kita  kemampuan  untuk  berinteraksi  dan  berkomunikasi dengan  siapa  pun,  di  mana  pun,  dan  kapan  pun,  tanpa  perlu  melakukan  pertemuan  tatap  muka  fisik.  Dengan kemampuan ini, kebutuhan akan efisiensi dalam interaksi sosial pun semakin terpenuhi dengan sangat baik.[1]
Sebagai contoh kasus, dalam situasi ketika seorang teman mengalami sakit dan tidak dapat hadir di sekolah, mereka dapat dengan mudah mengejar pelajaran yang telah mereka lewatkan melalui berbagai platform media sosial  seperti  WhatsApp.  Bahkan  dalam  kasus  yang  lebih  mendalam,  ketika  kita  berhadapan  dengan  situasi  di mana  pertemuan  fisik  dengan  keluarga,  kerabat,  teman  lama,  atau  seseorang  yang  telah  berpisah  selama  satu dekade  atau  lebih  seakan  menjadi  hal  yang  mustahil,  media  sosial  menjadi  jembatan  yang  sangat  berharga, memungkinkan  kita  untuk  menjaga  komunikasi  dan  memelihara  hubungan  dengan  orang-orang  tersebut  tanpa batasan  geografis  dan  waktu.  Sehingga  dengan  kejadian  tersebut  media  sosial  khususnya  Whatsapp  ini  dapat menimbulkan indikasi atau peluang terjadinya penipuan atau tindak kejahatan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab  melalui pesan  WhatsApp. Dari beberapa kasus  yang beredar,  pesan penipuan dalam konteks WhatsApp telah  menjadi  isu  yang  semakin  memprihatinkan.  Penipuan  sering  kali  disamarkan  sebagai  komunikasi  resmi,
memerlukan  keahlian  untuk  mengidentifikasinya.  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  telah  berupaya melawan penipuan online dengan pemblokiran ribuan situs berita palsu. Permasalahan semakin kompleks dengan munculnya pesan yang mengelabui penerima, seperti permintaan pulsa atau tindakan kejahatan lainnya.
Kementerian Komunikasi dan Informatika telah mengidentifikasi sekitar 800 ribu situs berita palsu yang tersebar  luas  di  berbagai  wilayah  Indonesia.  [2]Menariknya,  pada  tahun  2016,  Kemkominfo  juga  melakukan pemblokiran terhadap 773 ribu situs web yang terbagi dalam 10 kategori yang berbeda. Kategori-kategori tersebut mencakup  pornografi,  narkoba,  perjudian,  isu-isu  SARA  (Suku,  Agama,  Ras,  dan  Antargolongan), penipuan/dagang  ilegal,  radikalisme,  kekerasan  anak,  keamanan  internet,  dan  pelanggaran  hak  kekayaan intelektual (HKI). Berdasarkan laporan dari Agustus 2018 hingga 16 Februari 2023, teridentifikasi sebanyak 1.730 konten penipuan online. Selama lima tahun sebelumnya, kerugian akibat penipuan online di Indonesia mencapai total sekitar Rp 18,7 triliun. Tindakan ini merupakan langkah signifikan dalam menjaga integritas serta keamanan informasi  di  ranah  digital  di  Indonesia.  Angka-angka  ini  mencerminkan  dampak  serius  yang  ditimbulkan  oleh kejahatan  siber  dalam  bentuk  penipuan  online  terhadap  masyarakat  dan  ekonomi  Indonesia.  Oleh  karena  itu, sangatlah penting bagi masyarakat untuk memprediksi konten isi pesan WhatsApp agar terhindar dari penipuan yang sering terjadi didalam masyarakat.[3]
Persepsi  masyarakat  terhadap  pesan  penipuan  di  WhatsApp  telah  menjadi  isu  yang  semakin memprihatinkan.  Pesan-pesan  semacam  ini  sering  kali  mengecoh  penerima  dengan  menyamar  sebagai komunikasi resmi, mengingatkan kita akan pentingnya mengenali contoh-contoh pesan penipuan WhatsApp yang beragam.  Dalam  kasus  pertama,  pesan-pesan  yang  meminta  pulsa  telah  menjadi  permasalahan  yang  berulang selama beberapa tahun terakhir. Penipu sering kali mengambil identitas seseorang yang kita kenal untuk meminta pulsa, bahkan mereka dapat mengaku sebagai orang terdekat yang membutuhkan transfer uang atau diperintahkan untuk klik link dengan website yang tidak jelas. Sejumlah alasan seperti kecelakaan, pengobatan, biaya sekolah, atau alasan lainnya seringkali menjadi bahan penipuan yang digunakan.
Kajian  mengenai  klasifikasi  pesan  spam  dalam  bahasa  Indonesia  telah  menjadi  subjek  penelitian  yang cukup signifikan di  masa lalu. Penelitian-penelitian sebelumnya  telah  mencoba berbagai  metode pembelajaran mesin, termasuk namun tidak terbatas pada Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier (NBC) , yang  telah  menunjukkan  performa  yang  baik  dalam  melakukan  klasifikasi,  meskipun  masih  ada  ruang  untuk peningkatan  lebih  lanjut  guna  mencapai  tingkat  performa  yang  dianggap  sebagai  "ideal".  Naive  Bayes  adalah suatu  teknik  klasifikasi  yang  mendasarkan  pada  perhitungan  kemungkinan  yang  relatif  sederhana,  namun memiliki  kemampuan  untuk  menggambarkan  seluruh  spektrum  kemungkinan  dengan  cara  yang  memadukan beragam  kombinasi  dan  frekuensi  nilai-nilai  yang  terdapat  dalam  basis  data  yang  dianalisis.  Secara  lebih mendalam, kinerja klasifikasi pesan spam dalam bahasa Indonesia masih memiliki potensi pengembangan yang signifikan.  Salah  satu  pendekatan  yang  dapat  dieksplorasi  adalah  melalui  penerapan  metode  yang  mampu menjalankan tugas klasifikasi teks dengan lebih efektif dan efisien secara keseluruhan. Dalam konteks ini, teknik- teknik  terbaru  dalam  pembelajaran  mesin  seperti  jaringan  saraf  tiruan  ( neural  networks ),  yang  melibatkan arsitektur seperti LSTM ( Long Short-Term Memory ) atau CNN ( Convolutional Neural Networks ), mungkin bisa menjadi solusi yang menjanjikan untuk mengatasi kompleksitas bahasa dalam pesan SMS berbahasa Indonesia.
Algoritma Naïve Bayes memiliki kelebihan yaitu tidak perlu memerlukan banyak data dalam pemprosesan datanya sehingga pada kemampuan ini untuk memberikan performa yang baik bahkan ketika data yang tersedia terbatas. Algoritma ini mampu menghasilkan estimasi yang cukup akurat meskipun hanya dengan dataset yang terbatas.  Hal  ini  membuatnya  menjadi  pilihan  yang  menarik  dalam  situasi  di  mana  ketersediaan  data  sangat terbatas atau sulit diperoleh. Selain kelebihan Naïve Bayes juga memiliki kekurangan yaitu Algoritma ini sering diakui  sebagai  estimator  yang  kurang  baik,  sehingga  diperlukan  kehati-hatian  dalam  menafsirkan  hasil probabilitas dari metode 'predict_proba'. Hal ini disebabkan oleh asumsi bahwa semua fitur dalam model dianggap sebagai fitur yang independen satu sama lain. Namun, dalam konteks situasi nyata, mencari rangkaian fitur yang benar-benar independen bisa menjadi tugas yang rumit dan sulit ditemukan. [4]
Selain  itu,  dalam  upaya  meningkatkan  kualitas  klasifikasi  spam,  penting  untuk  mempertimbangkan pendekatan  lintas-disiplin,  yang  mungkin  melibatkan  metode  pengolahan  bahasa  alami  ( Natural  Language Processing -  NLP).  Dengan  menerapkan  teknik-teknik  NLP  seperti Tokenisasi,  Stemming ,  Lemmatisasi,  dan penggunaan Word  Embeddings seperti  Word2Vec  atau  GloVe,  model  klasifikasi  dapat  lebih  baik  memahami struktur dan makna teks bahasa Indonesia, yang seringkali kaya akan variasi. Selain pemrosesan teks itu sendiri, aspek lain yang dapat memperbaiki performa klasifikasi termasuk penyaringan dan pembersihan data pelatihan untuk mengeliminasi noise dan sampel yang tidak relevan. Demikian pula, pertimbangan untuk menambahkan fitur  tambahan  seperti  informasi  pengirim,  waktu  pengiriman,  atau  atribut  lainnya  yang  dapat  memberikan wawasan tambahan dalam klasifikasi spam.[5]
Dalam  upaya  ini,  penggabungan  hasil  dari  beberapa  model  pembelajaran  mesin  menggunakan  teknik ensemble  learning  dapat  menjadi  pendekatan  yang  efektif  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  konsistensi  hasil klasifikasi.  Pembaruan  dan  pengembangan  dataset  yang  lebih  besar  dan  bervariasi  juga  merupakan  langkah penting  dalam  menghadapi  permasalahan  klasifikasi  pesan  spam  dengan  lebih  efektif  dan  akurat.  Selanjutnya, dalam mengukur kemajuan dan hasil penelitian ini, evaluasi dan validasi yang ketat menggunakan metrik yang
sesuai  merupakan  aspek  yang  tidak  dapat  diabaikan.  Dengan  pendekatan  holistik  yang  mencakup  teknologi pembelajaran mesin, pengolahan bahasa alami, dan pengembangan dataset, diharapkan akan ada perbaikan yang signifikan dalam klasifikasi pesan spam berbahasa Indonesia, mendekati atau bahkan mencapai performa yang ideal.[6]
Berdasarkan uraian di atas, penelitian ini akan memanfaatkan Algoritma Naive Bayes sebagai algoritma utama  untuk  melakukan  pengklasifikasian  pesan  WhatsApp  yang  menggunakan  bahasa  Indonesia.  Metode  ini akan digunakan dalam rangka mengidentifikasi dan memisahkan pesan-pesan berdasarkan konteks dan kategori tertentu, sehingga memungkinkan untuk memahami isi pesan WhatsApp secara lebih mendalam dan efisien.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Tahapan ini merupakan suatu pendekatan yang secara terperinci menjelaskan seluruh prosedur yang terlibat dalam pembuatan program yang bertujuan untuk melakukan prediksi pesan penipuan di platform Whatsapp. Proses ini melibatkan  peneliti  dalam  mengumpulkan  data  yang  relevan  dan  signifikan  untuk  kemudian  diolah  menjadi sebuah informasi yang dapat digunakan untuk pengklasifikasian pesan tersebut. Seluruh langkah-langkah dalam proses ini, sebagaimana diilustrasikan dalam Gambar 1 yang terdapat dalam flowchart penelitian.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Dari  Gambar  1  kita  dapat  pahami  bahwa  tahap  mulai  adalah  proses  menentukan  ide  penelitian  yang  akan dilakukan  dan  dilanjutkan  dengan  proses  pencarian  data  yang  sesuai  dengan  ide  penelitian.  Setelah  kita menentukan ide lanjut ketahap selanjutnya yaitu pengumpulan data. Kami mengumpulkan dari aplikasi WhatsApp masing-masing yang disatukan ke Microsoft Excel lalu kami ubah dalam bentuk CSV. Data yang kami peroleh berupa data normal sebanyak 52 data, data promosi judi online sebanyak 52 data, dan data penipuan sebanyak 52 data.  Jika  dijumlahkan  maka  semuanya  ada  156  data.  Selanjutnya  yaitu  tahap  teks  preprocessing,  Proses preprocessing  dalam  analisis  data  atau  pembelajaran  mesin  (machine  learning)  melibatkan  dua  tahap  yang dilakukan  secara  terpisah  pada  data  training  dan  data  testing.  Tujuan  utama  dari  pemisahan  ini  adalah  untuk memudahkan dan memastikan integritas dalam seluruh proses analisis data dan pembelajaran mesin. Proses ini juga memiliki tujuan lainnya, yaitu melakukan berbagai langkah transformasi dan penyiapan data guna mencapai
dua sasaran utama: pertama, membersihkan data teks dari berbagai noise dan gangguan yang mungkin terkandung di  dalamnya,  dan  kedua,  mempersiapkan  data  teks  sedemikian  rupa  sehingga  memungkinkan  pemrosesan selanjutnya untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat. Teks preprocessing yang kami gunakan ada 4 yaitu, case folding, word normalization, filtering, dan stemming.
1. Case Folding
Case  folding  adalah  langkah  yang  hampir  selalu  diterapkan  dalam  pemrosesan  teks,  dan  ini  dilakukan  dengan alasan yang sangat penting. Data teks yang kita peroleh seringkali tidak terstruktur dan memiliki konsistensi yang rendah  dalam  penggunaan  huruf  kapital.  Selain  mengubah  huruf,  case  folding  juga  dapat  melibatkan  langkah- langkah  tambahan,  seperti  penghapusan  URL  yang  terdapat  dalam  teks,  serta  eliminasi  tanda  baca  yang  tidak relevan.  Kami  disini  merubah  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil,  menghapus  url  dari  pesan  yang  didapatkan, menghapus angka dari pesan, dan menghapus tanda baca. [7]Berikut proses case folding yang telah kami buat dapat dilihat dari Gambar 2.

## Gambar 2. Proses case folding
Dalam proses ini dapat kita lihat bahwa proses case folding yang telah kami lakukan berjalan dengan baik. Proses ini sudah merubah huruf kapital menjadi huruf kecil, menghapus url dari pesan yang diterima, menghapus angka dari pesan dan menghapus tanda baca. Sebagai lebih jelasnya dapat dilihat dari Tabel 1 proses case folding yang telah kami proses.
Tabel 1. Proses case folding
Pesan Asli Case Folding
MAM'PIR  SK'RG  JU'GA  K  MA'FIA  CA'SH  AD'A PR'OMO FR'EE CH'IP DE'PO 100 DPT 200 KA'KEK ZE'US L'G GA'COR B'GT DF'TR SK'RG bit.ly/3Y6MEV8 mampir skrg juga k mafia cash ada promo free chip depo    dpt    kakek  zeus  lg  gacor  bgt  dftr  skrg bitlyymev

## 2. Word Normalization
Word  normalization  adalah  satu  dari  sekian  banyak  tahapan  esensial  dalam  proses  teks  preprocessing  yang dilakukan untuk  mempersiapkan data  teks sebelum analisis lebih  lanjut. Fokus  utama dari  word normalization adalah mengatasi variasi bentuk kata-kata yang mungkin ada dalam teks dan mengubahnya menjadi bentuk yang lebih  konsisten  serta  seragam.  Seringkali  pesan  yang  diterima  masih  berupa  singkatan  yang  membuat  para pengguna  aplikasi  WhatsApp  kebingungan,  dengan  proses  word  normalization  kita  dapat  mengubah  dari  kata singkat menjadi kata yang seharusnya. [8]Berikut proses word normalization yang telah kami buat dapat dilihat dari Gambar 3.
Gambar 3. Proses word normalization
Dalam proses ini dapat kita lihat bahwa proses word normalization yang telah kami lakukan berjalan dengan baik. Proses ini sudah sudah melakukan tugasnya yaitu membuat kata singkatan menjadi kata yang seharusnya. Sebagai lebih jelasnya dapat dilihat dari Tabel 2 proses word normalization yang telah kami proses.
Tabel 2. Proses word normalization
Case Folding Word Normalization
mampir skrg juga k mafia cash ada promo free chip depo dpt  kakek zeus lg gacor bgt dftr skrg bitlyymev mampir sekarang juga k mafia cash ada promo free chip depo dapat kakek zeus lagi gacor banget daftar sekarang bitlyymev

## 3. Filtering (Stopword Removal)
Menurut  Triawati  (2009),  konsep  stoplist  atau  stopword  adalah  komponen  penting  dalam  pemrosesan  teks, terutama  dalam  pendekatan  bag-of-words.  Stopword  merupakan  suatu  proses  dalam  pemrosesan  bahasa  alami yang  melibatkan  pembuangan  atau  penghilangan  imbuhan-imbuhan  yang  terdapat  dalam  kata-kata  yang  ada dalam  sebuah  teks,  dan  seringkali  dikenal  sebagai  stoplist.  [9]Hal  ini  dilakukan  karena  kata-kata  yang mengandung imbuhan tersebut seringkali tidak memiliki nilai informatif yang signifikan dalam konteks analisis teks atau klasifikasi teks. Tahapan pembersihan stopword ini sebenarnya merupakan langkah awal yang signifikan dalam proses pengolahan teks. Dengan menghilangkan stopwords, kita dapat mengurangi noise dan meningkatkan ketepatan  analisis  teks.  Pada  proses  ini  kami  menghilangkan  beberapa  kata  yang  sering  muncul  dalam  pesan diantaranya yaitu skrg, jt, gacor, dan situs. Berikut proses stopword removal yang telah kami buat dapat dilihat dari Gambar 4.
Gambar 4. Proses stopword removal
Dalam proses ini dapat kita lihat bahwa proses stopword removal yang telah kami lakukan berjalan dengan baik. Proses ini sudah sudah melakukan tugasnya yaitu menghapus beberapa kata yang ingin kita hapus. Sebagai lebih jelasnya dapat dilihat dari Tabel 3 proses stopword removal yang telah kami proses.
Tabel 3. Proses stopword removal
Pesan Asli Filtering MAM'PIR  SK'RG  JU'GA  K  MA'FIA  CA'SH  AD'A PR'OMO FR'EE CH'IP DE'PO 100 DPT 200 KA'KEK ZE'US L'G GA'COR
B'GT DF'TR SK'RG bit.ly/3Y6MEV8 mampir  k  mafia  cash  promo  free  chip  depo  dpt kakek zeus lg bgt dftr bitlyymev

## 4. Stemming
Stemming merupakan salah satu teknik penting dalam teks preprocessing yang digunakan untuk mengubah kata- kata dalam teks ke bentuk dasarnya dengan menghapus akhiran kata. Stemming adalah salah satu teknik penting dalam  preprocessing  data  teks  yang  digunakan  untuk  menghilangkan  infleksi  kata  sehingga  kata-kata  tersebut dapat direduksi ke bentuk dasarnya. Teknik stemming sangat berguna dalam analisis teks karena memungkinkan kata-kata  yang  berasal  dari  akar  yang  sama  dianggap  sebagai  bentuk  yang  sama,  sehingga  mengurangi kompleksitas  dalam  pemahaman  teks.  [10]Berikut  salah  satu  contoh  proses  pesan  yang  telah  melalui  proses stemming yang terdapat pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses stemming
Dalam proses ini dapat kita lihat bahwa proses stemming yang telah kami lakukan berjalan dengan baik. Proses ini  sudah  sudah  melakukan  tugasnya  yaitu  menghilangkan  infleksi  kata  sehingga  kata-kata  tersebut  dapat direduksi ke bentuk dasarnya. Sebagai lebih jelasnya dapat dilihat dari Tabel 4 proses stemming yang telah kami proses.
Tabel 4. Proses stemming Pesan Asli Stemming Anda Terpilih Sebagai Pemenang Resmi Mendapatkan Hadiah  Rp.50,000,000  Juta  Dari  GIVEAWAY  RANS ENTERTAINMENT Dengan Kode Pln Pemenang
pilih  menang  resmi  hadiah  rp  juta  giveaway  rans entertainment kode pln menang

## 2.2 Analisis Data

## 2.2.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang kami lakukan merujuk pada beragam strategi dan metode yang diterapkan untuk menghimpun informasi yang relevan dengan tujuan studi. Kami menggunakan teknik mengumpulkan data Primer. Proses pengumpulan data primer adalah tahapan yang berkaitan dengan pengambilan informasi atau data secara langsung dari sumber asli atau subjek yang relevan dengan penelitian atau studi yang sedang berlangsung. Data yang kami miliki sebanyak 156 pesan yang mencakup pesan normal, penipuan, dan judi online yang kita peroleh dari aplikasi WhatsApp masing-masing yang kami kumpulkan lalu kami rekap di Microsoft Excel untuk dibuat file CSV. [11]Berikut tabel rincian jenis pesan yang digunakan pada Tabel 5.
Tabel 5. Jenis-jenis pesan yang digunakan
Jenis Pesan Label Jumlah Normal 0 52 Judi Online 1 52 Penipuan 2 52
Setelah kami kumpulkan datanya dan telah di konversi ke file CSV. Kami menentukan library yang akan dipakai dan meload dataset yang telah kami buat. Berikut langkah pemanggilan library dan meload dataset yang dilakukan terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6 . Memanggil library dan meload dataset

## 2.2.2. Pelabelan Data
Pelabelan data dari penelitian ini peneliti melakukan pelabelan secara manual dengan  menyesuaikan label data yaitu label 0,1, dan 2. Label 0 dikategorikan sebagai pesan WhatsApp yang normal, label 1 dikategorikan sebagai pesan WhatsApp promosi judi online, dan label 2 dikategorikan sebagai pesan WhatsApp penipuan. Pelabelan ini sudah  dilakukan  dan  dapat  dilihat  teks  beserta  labelnya  di  tabel  2. Pada  bagian  ini  juga  merupakan  salah  satu proses  untuk  mendapatkan  hasil  representasi  corpus  yang  diharapkan.  Kami  melakukannuya  secara  manual melalui Microsoft Excel lalu di konversi ke file CSV. Karena jika memakai otomatis harus menggunakan aplikasi tambahan. [12]Berikut contoh teks beserta labelnya sebagai identifikasi data yang tercantum pada Tabel 6.
Tabel 6. Teks beserta labelnya
Teks Label Assalamualaikum warahmatullahi wabarakatuh pak selamat siang saya ijin bertanya pak apakah hari ini bapak sedang di kampus pak? 0 Berani depo minimal 20rb aja ak bantu kknya maxwin 1juta skrg jga di game yang kk kuasai ak setting maxwin di bet 200 lngsung di buy freespin pertama ak berani jaminkan kemenangan 100% akun kamu di situs akuLINK : https://bit.ly/Linkgacorgressya 1 Nasabah Yth" Harap ke kantor Hari ini karena REKENING tabungan Anda ERROR & harus Dimonitor ulang. Sebelum Ke kantor harap hubungi WAWAN 081221188837 tks 2

## 2.3. Naïve Bayes
Naive  Bayes,  dalam  hakikatnya,  menggambarkan  suatu  kerangka  kerja  matematis  yang  tumbuh  dari  akar-akar teori statistik dan probabilitas. Meskipun telah menjadi landasan yang cukup mapan dalam dunia komputasi dan ilmu  data,  algoritma  ini  terus  mempertahankan  relevansinya  dalam  era machine  learning  (ML) yang  tengah berkembang pesat, terutama  ketika dikaitkan dengan  masalah-masalah  yang terus berubah dalam domain NLP atau Natural  Language  Processing .  [13]Salah  satu  keunggulan  utama  dari  Naive  Bayes  adalah  sifatnya  yang sederhana,  namun  memiliki  kemampuan  bersaing  yang  cukup  kuat  dengan  berbagai  model  algoritma  lainnya dalam berbagai aplikasi analisis data. Sebagai ilustrasi, kita dapat melihat bagaimana aplikasi Naive Bayes telah membawa  manfaat  besar  dalam  hal  seperti  klasifikasi  dokumen,  di  mana  algoritma  ini  dapat  secara  efisien mengelompokkan  dan  mengidentifikasi  dokumen  berdasarkan  ciri-ciri  tertentu.  Selain  itu,  dalam  pertempuran melawan  banjir  pesan  spam  yang  mengganggu,  Naive  Bayes  telah  menjadi  senjata  utama.  Yang  membuatnya semakin  menonjol  adalah  kemampuannya  untuk  beroperasi  dengan  cukup  baik  bahkan  saat  hanya  memiliki
jumlah data pelatihan yang terbatas, karena mampu memperkirakan parameter-parameter yang diperlukan dengan efisien. Dengan demikian, Naive Bayes telah membuktikan diri sebagai alat yang tak ternilai dalam menangani berbagai permasalahan klasifikasi dalam berbagai konteks dunia nyata.
Dasar  dari  penggunaan  Naïve  Bayes  dalam  pemrograman  adalah  rumus  Bayes,  di  mana  peluang  kejadian  h sebagai D ditentukan oleh peluang D saat h terjadi, peluang h, dan peluang D. Persamaan yang digunakan dapat diungkapkan sebagai berikut :
P(h|D) = 𝑃(𝐷|ℎ) 𝑃(ℎ)

## 𝑃(𝐷)
Keterangan : h : Hipotesis data dari suatu kelas yang telah ditentukan D : Data yang belum ada kelasnya P(h) : Probabilitas dari suatu analisis P(D) : Probabilitas dari data D P(h|D) : Probabilitas data h berdasarkan kondisi D P(D|h) : Probabilitas D berdasarkan hipotesis A
Model  klasifikasi  Naïve  Bayes  yang  dikenal  sebagai  Multinomial  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  merupakan sebuah  pendekatan  yang  disederhanakan  dari  Metode  Bayes.  Model  ini  secara  khusus  cocok  untuk  tugas klasifikasi teks atau dokumen sebagai berikut :
V MAP = arg max P (v j | a 1 , a 2 , a 3 , … a n )
Dengan dua rumus tersebut dapat kita gabungkan menjadi :
VMAP = agr max (Vj eV) P ( a1,a2,a3,… an  | Vj) 𝑃 (𝑎1,𝑎2,𝑎3,...𝑎𝑛)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab ini akan menjelaskan temuan hasil penelitian yang terkait dengan aplikasi yang telah kami kembangkan, yang kami  beri  nama  WFraud  Alert,  yang  dirancang  untuk  memprediksi  pesan  penipuan  WhatsApp  menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes.

## 3.1 Modelling
Melalui  pelatihan  model  Naive  Bayes,  hal  ini  membuka  pintu  untuk  mengimplementasikan  pendekatan  yang sangat  berguna  dalam  dunia  analisis  data.  Dengan  mendasarkan  diri  pada  teorema  Bayes  dan  mengasumsikan independensi antara variabel-variabel dalam data, model Naive Bayes memungkinkan kita untuk memanfaatkan probabilitas  dalam  upaya  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  kategori-kategori  yang  sesuai.  Berikut modelling untuk aplikasi WFraud Allert yang kami buat terdapat pada Gambar 7.
Gambar 7. Modelling Aplikasi

## 3.2 Evaluasi Model
Aplikasi WFraud Allert telah membuktikan dirinya sebagai sebuah solusi pendeteksi penipuan pesan WhatsApp yang sangat efektif. Dalam serangkaian pengujian dan evaluasi, performa aplikasi kami telah menunjukkan hasil yang sangat baik. Presisi aplikasi mencapai tingkat 91%, yang mengindikasikan bahwa sebagian besar dari pesan yang diklasifikasikan sebagai penipuan adalah benar-benar penipuan. Selain itu , Recall aplikasi mencapai tingkat 91%, yang berarti bahwa sebagian besar pesan penipuan yang ada berhasil dideteksi oleh aplikasi. Selain itu, F1- score aplikasi mencapai tingkat 91%, yang merupakan kombinasi yang seimbang antara presisi dan recall .  Hasil ini menunjukkan bahwa aplikasi kami memiliki kemampuan yang kuat dalam membantu pengguna WhatsApp melindungi diri dari penipuan dan pesan berbahaya.  Selain itu tingkat hasil akurasi dari kelas kami juga cukup baik yaitu untuk kelas 0 memiliki akurasi 8,24% dari 11 sampel, kelas 1 memiliki 10,7% dari 9 sampel dan kelas 2 memiliki 7,55% dari 12 sampel. Kami berkomitmen untuk terus meningkatkan dan mengembangkan aplikasi ini untuk memberikan perlindungan yang lebih baik kepada pengguna kami dalam menghadapi beberapa ancaman penipuan  pesan  WhatsApp  yang  terus  berkembang  dan  terjadi  di  masyarakat.  Berikut  Evaluasi  Model  untuk aplikasi WFraud Allert yang telah kami buat terdapat pada Gambar 8.
Gambar 8. Evaluasi model dan tingkat akurasi setiap kelas

## 3.3. Confussion Matrix
Confusion matrix adalah tabel yang menyatakan klasifikasi jumlah data uji yang benar dan jumlah data uji yang salah. Tabel ini secara rinci memisahkan hasil prediksi model menjadi empat kategori utama, yakni True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).[14] Dengan menyajikan informasi ini, confusion matrix memberikan wawasan mendalam tentang performa model dalam  mengklasifikasikan instance- instance pada setiap kelas. Meskipun umumnya diterapkan dalam konteks masalah klasifikasi biner, confusion matrix juga sangat bermanfaat dalam evaluasi model klasifikasi multikelas, membantu mengidentifikasi sejauh mana  model  dapat  mengenali  berbagai  kelas  target  dengan  akurasi  dan  memberikan  pemahaman  yang  lebih komprehensif  terkait  jenis  kesalahan  prediksi  yang  mungkin  terjadi.  Kami  menggunakan  3  kelas  yaitu  kelas pertama pesan normal, kelas kedua pesan judi online dan pesan ketiga yaitu pesan penipuan.
Rumus confusion matrix untuk menghitung accuracy, precision, dan recall keadaan 3 kelas seperti berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑃  +  𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃)

## 𝑇𝑃  +  𝐹𝑁
Keterangan:
TP (True Positive) = ini adalah jumlah dari satu kelas true yang bisa di prediksi dengan benar pada kelas true.
False Positive (FP) = ini adalah kondisi dimana kelas true yang prediksinya salah pada kelas false, sedangkan False Negatif (FN) = ini adalah dimana kondisi pada kelas false yang di prediksi salah pada kelas true.
Berikut data confussion matrix yang kami proses dalam aplikasi pendeteksi penipuan pesan WhatsApp yang kami buat terdapat pada Gambar 8.
Gambar 9. Confussion matrix

## 4. KESIMPULAN
Dapat  disimpulkan,  Aplikasi  WFraud  Alert  menunjukkan  kualitas  unggul  dalam  mengidentifikasi  dan mengklasifikasikan  pesan  WhatsApp,  terutama  terkait  dengan  penipuan  dan  promosi  judi  online.  Performa aplikasi ini tidak hanya mencerminkan keefektifan algoritma Naive Bayes, tetapi juga menyoroti peran penting langkah-langkah  teks  preprocessing  dalam  mempersiapkan  data  teks  untuk  analisis  lebih  lanjut.  Penting  untuk diakui  bahwa  aplikasi  ini  tidak  hanya  memberikan  kontribusi  dalam  mendeteksi  penipuan  online,  tetapi  juga memiliki  dampak  praktis  dalam  melindungi  pengguna  dari  ancaman  keamanan  siber.  Keakuratannya  dalam mengklasifikasikan  pesan  WhatsApp  menggambarkan  sebuah  solusi  yang  efektif  dalam  menghadapi permasalahan  yang  muncul  dari  komunikasi  digital,  di  mana  serangan  siber  melalui  pesan  penipuan  semakin canggih.  Penerapan  algoritma  Naive  Bayes  bukan  hanya  sekadar  pilihan  yang  cerdas,  tetapi  juga  merupakan keputusan strategis yang mempertahankan relevansinya dalam era yang terus berkembang. Dalam konteks Natural Language  Processing,  di  mana  bahasa  terus  berubah  dan  berkembang,  Naive  Bayes  terbukti  efektif  dalam menangani klasifikasi, bahkan dalam situasi di mana data pelatihan terbatas.
Hasil  performa  Aplikasi  WFraud  Alert  yang  mencapai  presisi  91%,  recall  91%,  dan  F1-score  91% menciptakan  dasar  yang  kuat  bagi  aplikasi  ini  sebagai  alat  yang  andal.  Presisi  yang  tinggi  menunjukkan kemampuan  aplikasi  untuk  meminimalkan  jumlah  positif  palsu,  sedangkan  recall  yang  tinggi  menandakan kemampuannya untuk mengidentifikasi sebagian besar kasus positif. F1-score yang cukup tinggi mencerminkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall.
Sebagai  tindak  lanjut,  penelitian  ini  memberikan  pemahaman  yang  lebih  dalam  tentang  pengembangan aplikasi  sejenis,  serta  potensi  integrasi  teknik-teknik  terbaru  dalam  pembelajaran  mesin,  seperti  jaringan  saraf tiruan  dan  Word  Embeddings.  Seiring  dengan  pertumbuhan  kompleksitas  ancaman  siber,  langkah-langkah inovatif  seperti  ini  menjadi  kunci  untuk  menjaga  relevansi  dan  efektivitas  solusi  keamanan.  Dengan  kata  lain, Aplikasi WFraud  Alert bukan hanya  mencapai tujuannya dalam  menghadapi tantangan penipuan online, tetapi juga membuka pintu untuk pengembangan dan peningkatan lebih lanjut dalam bidang keamanan siber dan Natural Language Processing.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Kami ingin mengungkapkan rasa terima kasih yang tulus kepada sejumlah pihak yang telah memberikan dukungan  yang  tak  ternilai  dalam  proses  penelitian  yang  penulis  lakukan.  Pertama-tama,  ucapan  terima  kasih kepada  orang  tua  kami,  yang  telah  memberikan  dukungan  moral  dan  motivasi  yang  konsisten  sepanjang perjalanan ini. Selanjutnya, kami juga ingin menyampaikan penghargaan kepada Ketua Prodi Teknik Elektro di Universitas Islam Nusantara, yang telah memberikan bimbingan dan arahan yang berharga dalam pengembangan penelitian ini. Tidak kalah penting, terima kasih kepada teman-teman yang telah berperan sebagai pilar dukungan
sosial  dan  akademis,  memberikan  wawasan,  masukan,  dan  semangat  yang  membantu  kami  meraih  hasil  yang bermakna  dalam  penelitian  ini.  Semua  dukungan  ini  telah  menjadi  fondasi  yang  kuat  bagi  kemajuan  dan keberhasilan penelitian kami, dan kami sangat bersyukur atas kontribusi mereka.

## REFERENCES
[1] Veronika, “Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi: Sejarah, Dampak, Tantangan, dan Peluang.    ,” Kompasiana.
[2] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 1, 2019.
[3] Lenny, “Kominfo Catatkan 1.730 Kasus Penipuan Online, Kerugian Ratusan Triliun,” Kata Data.
[4] LERAVIO, “Naive Bayes: Pengertian, Kelebihan, dan Implementasinya,” ADMIN LERAVIO.
[5] R. Rachman, R. N. Handayani, and I. Artikel, “Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 8, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[6] R. S. Stmik and N. Mandiri, “Komparasi Algoritma Support Vector Machine, Naïve Bayes Dan C4.5 Untuk Klasifikasi SMS,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology , vol. 2, no. 2, 2017.
[7] D. Delvia Arifin and Ma. Bijaksana, “SMS Filtering Menggunakan Naive Bayes Classifier dan FP-Growth Algorithm Frequent Itemset,” e-Proceeding of Engineering , 2019, [Online]. Available: http://www.ranks.nl/stopwords.
[8] R. Dwiyansaputra, G. Satya Nugraha, F. Bimantoro, and A. Aranta, “DETEKSI SMS SPAM BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN TF-IDF DAN STOCHASTIC GRADIENT DESCENT CLASSIFIER (Indonesian SMS Spam Detection using TF-IDF and Stochastic Gradient Descent Classifier),” JTIKA , 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[9] L. D. Utami, L. Yusuf, and D. Nurlaela, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vectors Machine pada Analisis Sentimen SMS HAM dan SPAM,” Jurnal Informatika dan Teknologi , vol. 4, no. 2, 2021, doi: 10.29408/jit.v4i2.3665.
[10] U. Banten Jaya, J. Syeh Nawawi Albantani, and S. -Banten, “PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM KLASIFIKASI SMS SPAM BERBAHASA INDONESIA,” SAINTEK | Jurnal Sains & Teknologi , 2019.
[11] H. Herwanto, N. L. Chusna, and M. S. Arif, “Klasifikasi SMS Spam Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, p. 1316, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3119.
[12] Zia Ayu Nuansa Gumilang, “IMPLEMENTASI NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ASOSIASI UNTUK  ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN APLIKASI E-COMMERCE SHOPEE PADA SITUS GOOGLE PLAY,” YOGYAKARTA, 2018.
[13] M. Ibrahim, E. Bu, and I. Lubis, “RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Mendeteksi Tingkat Krediblitas Hoax News/ Fake News Pada Sosial Media Di Indonesia Berbasis Android (Studi Kasus : Kantor Tribun Medan),” Media Online) , vol. 1, no. 1, 2020, [Online]. Available: https://djournals.com/resolusi
[14] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.