## e-ISSN : 2722-4368

## Analisis Klasifikasi Keamanan dalam Shorting Malware Android dengan Algoritma K-Nearest Neighbors
Nurcholis Majid 1 , Aswan S. Sunge 2 , Suherman 3
1,2,3 Universitas Pelita Bangsa, Jl. Inspeksi Kalimalang No.9, Cibatu, Cikarang Selatan, Bekasi, Indonesia olismajid21@gmail.com
Abstrak. Perkembangan  teknologi dan popularitas  perangkat berbasis  Android  telah  membuka  pintu  lebar bagi  pengembangan  aplikasi  yang  beragam  dan  inovatif.  Namun,  kesuksesan  Android  juga  telah  menarik perhatian para penjahat cyber untuk mengembangkan Malware. Berbagai jenis perangkat dapat diinfeksi oleh malware, salah satunya adalah smartphone, dimana kasus malware terbanyak didominasi pada sistem operasi Android.  Rentannya  serangan  malware  dan dapat merugikan  para pengguna Android  sehingga  diperlukan analisis  lebih  lanjut,  pada  kasus  ini  digunakan  pendekatan  Machine  Learning  untuk  melakukan  klasifikasi data serangan malware android. Algoritma yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor. Mendapatkan hasil accuracy dengan nilai sebesar 98%, precision sebesar 98%, dan recall sebesar 98%. Hasil ini membuktikan bahwa  algoritma  K-Nearest  Neighbor  memberikan  hasil  yang  cukup  baik  dalam  mengklasifikasi  malware android.

## Kata Kunci : Data Mining, Malware, Android, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor
Abstract. Technological developments and the popularity of Android-based devices have opened wide doors for the development of diverse and innovative applications. However, Android's success has also attracted the attention of cybercriminals to develop Malware. Various types of devices can be infected by malware, one of which is smartphones, where the majority of malware cases are dominated by the Android operating system. Malware  attacks  are  vulnerable  and  can  harm  Android  users  so  further  analysis  is  needed,  in  this  case  a Machine Learning approach is used to classify Android malware attack data. The algorithm used is K-Nearest Neighbor. Get accuracy results with a value of 98%, precision of 98%, and recall of 98%. These results prove that the K-Nearest Neighbor algorithm provides quite good results in classifying Android malware.
Keyword : Data Mining, Malware, Android, Classification, K-Nearest Neighbor

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi informasi telah menyentuh hampir setiap aspek kehidupan modern. Dengan mengadopsi teknologi dengan bijaksana dan berfokus pada pembangunan yang berkelanjutan dan inklusif, kita dapat mengoptimalkan manfaat teknologi informasi bagi kesejahteraan dan kemajuan masyarakat global [1] . Inovasi  baru  terus  muncul  untuk  membentuk  masa  depan[2].  Perkembangan  teknologi  dan  popularitas perangkat  berbasis  Android  telah  membuka  pintu  lebar  bagi  pengembangan  aplikasi  yang  beragam  dan inovatif. Namun, kesuksesan Android juga telah menarik perhatian para penjahat cyber untuk mengembangkan Malware . Malware Android  memiliki  potensi  untuk  mengancam  privasi  pengguna,  menyebabkan  kerugian finansial, dan bahkan merusak fungsi perangkat.
Malware telah  menjadi  ancaman  besar  bagi  pengguna  teknologi  saat  ini.  Berbagai  jenis  perangkat dapat diinfeksi oleh malware , salah satunya adalah smartphone , di mana kasus malware terbanyak didominasi pada sistem operasi Android[3]. Peneliti keamanan siber kembali menemukan malware baru yang menyebar di Google Play Store. Malware baru bernama Fleckpe itu sudah diunduh lebih dari 620.000 kali sejak tahun 2022[4].  Data  Kaspersky  menunjukkan Malware  Fleckpe sudah  aktif  sejak  tahun  lalu  tapi  baru  kali  ini ditemukan  dan  didokumentasikan.  Kaspersky  mengklaim  mendeteksi  dan  memblokir  sebanyak  79.442 serangan malware yang menargetkan perangkat seluler di Indonesia (tidak termasuk adware dan riskware ). Kaspersky melihat kemampuan penjahat siber untuk menyebarkan elemen berbahaya ini dengan menciptakan skema yang semakin beragam[5].
Malware baru yang menyerang perangkat Android telah ditemukan oleh perusahaan keamanan Trend Micro. Memiliki nama Guerrilla , malware ini disebut telah menginfeksi jutaan perangkat Android di seluruh dunia. Malware ini akan mencuri informasi pribadi dari korbannya termasuk password , nomor kartu kredit,

## e-ISSN : 2722-4368
hingga data sensitif lain. Selain itu, Guerrilla juga bisa mengakses dan mencuri data dari aplikasi apa pun yang ada  di  perangkat  korban[6].  Rentannya  serangan malware dan  dapat  merugikan  para  pengguna  Android sehingga  diperlukan  analisis  lebih  lanjut,  pada  kasus  ini  digunakan  pendekatan Machine  Learning untuk melakukan klasifikasi data serangan malware android. Algoritma yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor . Algoritma ini bekerja dengan cara mencari nilai K data terdekat dari data yang akan diklasifikasikan, kemudian data akan diklasifikasikan berdasarkan mayoritas kelas dari data-data terdekat tersebut[7]. Adapun beberapa referensi  penelitian  yang berkaitan  dengan klasifikasi  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor sebagai berikut:
Penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma  KNN.  Berdasarkan  percobaan  penelitian menggunakan aplikasi weka untuk klasifikasi dengan algoritma KNN menggunakan jumlah data sebanyak 200 data,  dengan  jumlah  berita  objektif  sebanyak  176  dan  berita  subjektif  sebanyak  24.  Jumlah  data  yang digunakan  dalam  klasifikasi  algoritma  KNN  tidak  seimbang.  Sehingga  diperlukan  tambahan  teknik  khusus untuk menyeimbangkan kelas data yaitu teknik SMOTE . Performa klasifikasi algoritma KNN yang paling baik adalah saat nilai k=9 dengan nilai akurasi, presisi, recall dan F-measure paling tinggi dari nilai k lainnya yaitu sebesar 88,00 untuk akurasi, 0,88 untuk presisi, 1 untuk recall dan 0,93 untuk F-measure . Performa klasifikasi SMOTE +KNN yang paling baik adalah saat nilai k=1 dengan nilai akurasi, recall dan F-measure paling tinggi dari nilai k lainnya yaitu sebesar 87,50 untuk akurasi, 0,80 untuk presisi, 0,98 untuk recall , dan 0,88 untuk F- measure [8].
Penelitian yang berjudul Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance  untuk  Klasifikasi  Transportasi  Bus.  Dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakuan  dapat  disimpulkan bahwa penerapan metode K-NN dengan metode Euclidean Distance dan Manhattan Distance diperoleh hasil akurasi tertinggi dengan nilai sebesar 84%, dengan k=3. Metode Pendekatan Manhattan Distance memiliki nilai selisih 2,04% lebih tinggi dibandingkan dengan Euclidean Distance . Persentase tersebut menunjukkan bahwa Manhattan  Distance lebih  akurat  dibandingkan  dengan Euclidean  Distance sehingga Manhattan Distance bekerja dengan baik dalam memberikan rekomendasi untuk klasifikasi transportasi bus[9]. Penelitian  yang  berjudul  Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa. Kesimpulan dari penelitian ini terciptanya aplikasi untuk seleksi data penerima  beasiswa  dengan  menggunakan  algoritma  KNN.  Evaluasi  algoritma  KNN  menggunakan  metode confussion matrix menunjukkan hasil dari perhitungan rata-rata akurasi dari metode KNN ini sebesar 90,5%. Evaluasi  perbandingan  data training dan testing pada  metode  KNN  dengan cross  validation  sampling memperlihatkan hasil perhitungan rata – rata precision sebesar 89%[10].
Penelitian yang berjudul The Lao Text Classification Method Based on KNN. Data klasifikasi berita Laos yang digunakan dalam penelitian ini tidak seimbang, sehingga akan mempengaruhi efek klasifikasi dari classifier . Dalam percobaan ini, over-sampling digunakan untuk menyelesaikan masalah data klasifikasi yang tidak seimbang. Eksperimen menunjukkan bahwa pengambilan sampel berlebihan dapat meningkatkan hasil eksperimen. Ada tiga metode umum untuk menilai model klasifikasi: Confusion Matrix , Receiver Operating Characteristic curve , dan Area Under Curve . model klasifikasi masing-masing, dan kemudian menampilkan hasilnya dalam sebuah tabel. Pada test set 921 teks berita, diprediksi total 658 sampel, sehingga Accuracy = 658/921 = 71.4%, Precision = 121/161 = 75.2%, Recall = 121/135 = 89.6%[11].
Penelitian yang berjudul Face Recognition System Based on Kernel Discriminant Analysis, K-Nearest Neighbor  and  Support  Vector  Machine. System  of  face  recognition  based  on Kernel  Discriminant Analysis (KDA)  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem,  eksperimen  ekstensif  dilakukan  pada  dua database wajah  yang umum.  Hasil  percobaan  telah  membuktikan bahwa  sistem  yang  diusulkan  dapat  bekerja  pada  kondisi  yang berbeda  seperti  paparan  pencahayaan,  detail  wajah,  dan  ekspresi  wajah  yang  berbeda.  Selain  itu,  hasilnya menunjukkan bahwa sistem ini memiliki tingkat pengenalan yang tinggi dan akurasi dicapai hingga 95,25% pada database Yale dan 96% pada database ORL. Di masa depan, jenis metode lain akan diterapkan untuk meningkatkan klasifikasi seperti jaringan saraf konvolusi (CNN)[12].

## e-ISSN : 2722-4368

## METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1. Kerangka Pemikiran dan Alur Algoritma
Berdasarkan gambar diatas didapat permasalah yang ada sebagai latar belakang penelitian. Selanjutnya analisa  masalah  adalah  suatu  proses  untuk  memecahkan  atau  membuat  permasalahan  lebih  kompleks. Selanjutnya  data  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  diambil  melalui Kaggle .  Selanjutnya algoritma yang akan digunakan yaitu K-Nearest Neighbor . Setelah itu melakukan pengujian terhadap dataset .

## e-ISSN : 2722-4368

## 2.1 Upload Dataset
Langkah pertama ialah meng- upload dataset yang akan digunakan.

## 2.2 Data Gathering
Tahap  ini  digunakan  untuk  mengumpulkan  sejumlah  informasi  pada dataset mulai  dari  total keseluruhan data, jumlah kolom, tipe data yang digunakan, melihat jumlah variabel NULL atau data yang memiliki nilai kosong, dan lain-lain.
2.3 Preprocessing
Setelah dataset sudah di upload dan sudah mendapatkan informasi mengenai dataset yang digunakan, langkah selanjutnya adalah melakukan preprocessing seperti selection data , cleaning data , transform data , dan penentuan class .
2.4 Split Validation dan Penerapan Algoritma
Pada tahap ini data akan membagi jumlah keseluruhan dataset menjadi 2 yaitu data training dan data testing dengan nilai yaitu 70:30, dengan data training 70% dan data testing 30%. Setelah  membagi dataset langkah  selanjutnya  adalah  memasukkan  data training kedalam  model  algoritma.  Setelah melakukan penerapan algoritma, kemudian hasil tersebut akan diujikan dengan data testing sehingga akan mendapatkan bentuk confusion matrix sebagai nilai akhir.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 HASIL PENGUJIAN
Setelah  analisis  data  selesai,  dilanjutkan  dengan  pembahasan  hasil  dari  pengujian  yang  dilakukan untuk  mengetahui  hasil  nilai  akurasi  serta  untuk  mengetahui  hasil  klasifikasi malware android  dengan algoritma K-Nearest Neighbor .
3.1.1 Import Library Sebelum memanggil dataset yang akan digunakan adalah import dan menjalankan library pendukung seperti untuk menganalisis data, untuk komputasi numerik, dan untuk visualisasi data dalam bentuk grafik.

## Gambar 4. Import Library

## 3.1.2 Upload Dataset
Setelah library yang dibutuhkan sudah dijalankan langkah selanjutnya adalah meng- upload dataset . Format dataset yang digunakan adalah CSV ( Comma Separated Value ).

## Gambar 5. Dataset

## 3.1.3 Data Gathering
Langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  sejumlah  informasi  pada dataset mulai  dari  total keseluruhan data, jumlah kolom, tipe data yang digunakan, melihat atribut unik pada data, dan lain-

## e-ISSN : 2722-4368
lain.
1. Menampilkan informasi detail dari dataset mulai dari jumlah keseluruhan data, jumlah kolom, dan tipe data yang digunakan.
Gambar 6. Menampilkan Informasi Detail Dataset
2. Melihat isi atribut unik pada kolom class .
Gambar 7. Melihat Isi Atribut Unik Pada Class
3. Melihat  jumlah  isi  atribut  pada  setiap class yang  dimana  B  diartikan  sebagai  jinak  dan  S  diartikan sebagai malware .
Gambar 8. Melihat Jumlah Isi Atribut Pada Setiap Class
4. Melihat  ringkasan  informasi  statistik  pada dataset dan  hanya  kolom  yang  mempunyai  tipe  data numerik saja yang akan ditampilkan.
Gambar 9. Ringkasan Informasi Statistik Dataset
5. Visualisasi jumlah class dalam bentuk Bar Plot .
Gambar 10. Visualisasi Jumlah Class Dalam Bentuk Bar Plot

## e-ISSN : 2722-4368

## 3.1.4 Data Preprocessing
Pada tahap ini, data melewati proses pembersihan ( data cleaning ), transformasi data, dan seleksi data. 1. Menghapus atribut yang tidak digunakan.

## Gambar 11. Menghapus Atribut Yang Tidak Digunakan
2. Melihat jumlah missing values pada setiap kolom.
Gambar 12. Menampilkan Missing Values
3. Mengubah tipe data pada class yang sebelumnya object menjadi numerik dengan nilai 0 dan 1.
Gambar 13. Mengubah Tipe Data Menjadi Numerik

## 3.1.5 Penentuan Attribute Dan Class
Menentukan nilai atribut dan class yang akan di tampung pada variabel X untuk atribut dan variabel Y untuk class .
Gambar 14. Penentuan Class dan Atribut

## 3.1.6 Split Validation
Langkah selanjutnya dari penelitian ini adalah membagi data menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing . Data dibagi dengan bobot 70:30, dimana 70% digunakan sebagai data training dan 30% sebagai data testing .

## Gambar 15. Split Validation
Setelah  data  sudah  dibagi  menjadi  dua  lalu  selanjutnya  akan  dicek  total  masing-masing  data  guna melihat apakah sudah sesuai atau belum.

## e-ISSN : 2722-4368
Gambar 16. Total Masing-Masing Data

## 3.1.7 Transformasi Nilai Atribut Menjadi Skala
Mentransformasi nilai atribut ke dalam bentuk skala. Fungsi utama dari StandardScaler adalah untuk mengubah  fitur-fitur  numerik  dalam dataset menjadi  distribusi  normal  standar  dengan mean 0  dan simpangan baku 1.
Gambar 17. Transformasi Nilai Atribut Menjadi Skala
3.2 Pembahasan
3.2.1 Penerapan Dan Pengujian Algoritma K-Nearest-Neighbor
Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah  menerapkan  algoritma K-Nearest  Neighbor pada dataset yang sudah mengalami cleaning data dan juga pembagian data. Pada langkah ini, algoritma K-Nearest  Neighbor diterapkan  pada  data training yang  dihasilkan  pada  langkah  sebelumnya  dan menguji data testing dengan data training yang telah diterapkan pada algoritma.
Gambar 18. Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor

## 3.2.2 Hasil Pengujian Dengan Algotima K-Nearest Neighbor
Pada tahap ini, didapat hasil classification report dari hasil pengujian algoritma K-Nearest Neighbor untuk mengklasifikasi dataset yang digunakan. Hasil yang diperoleh berupa accuracy , precision , dan recall . Setelah itu hasil akhir juga di visualisasikan ke dalam confusion matrix menggunakan library seaborn .

## e-ISSN : 2722-4368

## 1. Accuracy
= 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100%
= 2787+1635 2787+1635+39+50 x 100%
= 98.02%
2. Precision
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 x 100%
= 2787 2787+39 x 100%
= 98.61% 3. Recall
= 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 x 100%
= 2787 2787+50 x 100%
= 98.23%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan algoritma K-Nearest  Neighbor dalam  mengklasifikasi malware android  berdasarkan Android Permission dapat  diterapkan  dengan  baik  dan  memberikan  hasil  yang  sangat  baik.  Dari  proses pengujian yang dilakukan mendapatkan hasil accuracy dengan nilai sebesar 98%, precision sebesar 98%, dan recall sebesar 98%. Dari pengujian data testing yang berjumlah 4511 data, diperoleh jumlah aplikasi terindeksi jinak sebesar 63% dan aplikasi terindeksi malware sebesar 37% sehingga dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  terindeksi  jinak  lebih  banyak  dibanding  aplikasi  terindeksi malware . Dengan hasil model machine learning yang diterapkan diharapkan bisa membantu dalam mengambil keputusan dengan tepat untuk pencegahan malware android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sugiarto and A. Farid, “Literasi Digital Sebagai Jalan Penguatan Pendidikan Karakter Di Era Society  5.0,” Cetta:  Jurnal  Ilmu  Pendidikan ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  580–597,  Jul.  2023,  doi: 10.37329/cetta.v6i3.2603.
[2] Thomas  Andrew,  “Network  Centric  Warfare  sebagai  Upaya  Transformasi  Perang  TNI,” DEFENDONESIA , vol. 5, no. 1, pp. 35–45, Apr. 2021, doi: 10.54755/defendonesia.v5i1.101.
[3] A.  Z.  Zaidi,  C.  Y.  Chong,  Z.  Jin,  R.  Parthiban,  and  A.  S.  Sadiq,  “Touch-based continuous mobile  device  authentication:  State-of-the-art,  challenges  and  opportunities,” Journal  of Network  and  Computer  Applications ,  vol.  191,  p.  103162,  Oct.  2021,  doi: 10.1016/j.jnca.2021.103162.
[4] Virgina  Maulita  Putri,  “Malware  Baru  Beredar  di  Play  Store,  Incar  Pengguna  Android  di Indonesia,” detik.com.
[5] Cahyandaru Kuncorojati, “Paruh Pertama 2022, Mobile Malware Masih Mengintai Indonesia,” medcom.id.
[6] Agustinus  Mario  Damar,  “Hati-Hati,  Jutaan  Perangkat  Android  Terinfeksi  Malware  Baru Berbahaya,” liputan6.com.
[7] D. Cahyanti, A. Rahmayani, and S. A. Husniar, “Analisis performa metode Knn pada Dataset pasien pengidap Kanker Payudara,” Indonesian Journal of Data and Science , vol. 1, no. 2, pp. 39–43, Jul. 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[8] A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi, and  U.  Pujianto,  “Penerapan Teknik  SMOTE  untuk Mengatasi Imbalance  Class  dalam  Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online  Menggunakan  Algoritma

## e-ISSN : 2722-4368
KNN,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 196–201, Aug. 2019, doi: 10.29207/resti.v3i2.945.
[9] R. K. Dinata, H. Akbar, and N. Hasdyna, “Algoritma K-Nearest Neighbor dengan Euclidean Distance dan Manhattan Distance untuk Klasifikasi Transportasi Bus,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 12, no. 2, pp. 104–111, Aug. 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.539.104-111.
[10]  J. Homepage, S. R. Cholil, T. Handayani, R. Prathivi, and T. Ardianita, “IJCIT (Indonesian Journal  on  Computer  and  Information  Technology)  Implementasi  Algoritma  Klasifikasi  K- Nearest Neighbor (KNN) Untuk Klasifikasi Seleksi Penerima Beasiswa,” 2021.
[11]  Z. Chen, L. J. Zhou, X. Da Li, J. N. Zhang, and W. J. Huo, “The Lao text classification method based  on  KNN,”  in Procedia  Computer  Science ,  Elsevier  B.V.,  2020,  pp.  523–528.  doi: 10.1016/j.procs.2020.02.053.
[12]  M.  Z.  Al-Dabagh,  M.  H.  Mohammed  Alhabib,  and  F.  H.  AL-Mukhtar,  “Face  Recognition System  Based  on  Kernel  Discriminant  Analysis,  K-Nearest  Neighbor  and  Support  Vector Machine,” International Journal of Research and Engineering , vol. 5, no. 2, pp. 335–338, Mar. 2018, doi: 10.21276/ijre.2018.5.3.3.