## BINARY LOGISTIC REGRESSION UNTUK MENDETEKSI WEBSITE PHISING MENGGUNAKAN CORRELATION-BASED FEATURE SELECTION
Bekti Maryuni Susanto Jurusan Teknologi Informasi, Politeknik Negeri Jember email: bekti.polije@gmail.com

## ABSTRACT
Internet  provides  the  facility  to  find customers  worldwide  without  limitation  use  e-commerce market is effective. As a result the number of customers that rely on the Internet in the purchase has increased dramatically. In the field of computer security, phishing is a criminal activity that is trying  to  get  sensitive  information  illegally.  Sensitive  information  could  include  usernames, passwords and credit card details. This study aims to select the features or attributes in order to obtain the  most  influential  attributes  in detecting phishing  websites. Selection feature using the correlation-based feature selection. Some of the most important attributes will be selected using the CFS and is applied to the binary logistic regression algorithms. Based on the research results show that CFS is able to eliminate redundant attributes. The subset of attributes generated have this level of accuracy is not much different from the full attributes. This level of accuracy before the selection  of  attributes  93.99%  and  93.20%  after  the  selection  attribute.  Subsequent  studies applying other methods of feature selection and compared the results with the study.
Keywords: Binary Logistic Regression, Website Phising, Correlation-based Feature Selection

## I. P ENDAHULUAN
Internet  memberikan  fasilitas
untuk  mencapai  pelanggan  di  seluruh dunia tanpa batasan pasar menggunakan e-commerce  yang  efektif.  Sebagai dampaknya  jumlah  pelanggan  yang bergantung  pada  Internet  dalam pembelian mengalami peningkatan secara  dramatis.  Ratusan juta  dolar ditransfer  melalui  Internet  setiap harinya.  Peningkatan  ini  membuat penipu  tergoda  untuk  melancarkan operasi  penipuan  melalui  Internet. Menurut  Aaron  dan  Manning  dalam Mohammad,  McCluskey,  &  Thabtah (2013) Phishing adalah bentuk ancaman web  yang  didefinisikan  sebagai  seni meniru  website  suatu  perusahaan otentik  bertujuan  untuk  memperoleh informasi pribadi.
Pada  bidang  keamanan  computer, phising  adalah  aktivitas  criminal  yang berusaha  untuk  mendapatkan  informasi sensitive  secara  tidak  sah.  Informasi sensitive tersebut bisa berupa username, password, dan detil kartu kredit. Phising dilakukan  dengan  menyamar  menjadi entitas  yang  bisa  dipercaya  dalam komunikasi  electronic  (Dhanalakshmi, Prabhu,  &  Chellapan,  2011).  Website phising  secara  luas  melancarkan serangan  social  engineering  untuk menipu  orang  pada  informasi  pribadi
termauk  nomor  kartu  kredit,  informasi akun  bank,  nomor  pin  dan  identitas pribadi untuk digunakan untuk menyerang mereka. Berbagai  penelitian  telah  dilakukan dalam  mendeteksi website  phising. Diantaranya Predicting Phishing Websites  using  Neural  Network  trained with  Back-Propagation  (Mohammad, McCluskey, & Thabtah, 2013) menunjukkan  bahwa  neural  network merupakan  teknik  yang  baik  dalam mendeteksi  website  phising.  Hasil terbaik dicapai  saat  hidden  layer  2  dan learning  rate  0,7  dengan  MSE  sebesar 0,022.  Penelitian  lain  yang  berjudul Intelligent Rule based Phishing Websites
Classification (Mohammad, McCluskey, & Thabtah, Intelligent Rule based Phishing Websites Classification, 2014) menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma  C4.5  dalam  mendeteksi website  phising  mengungguli  algoritma RIPPER,  PRISM  dan  CBA.  Namun demikian  setelah  dilakukan  pemilihan atribut  CBA  memiliki  tingkat  error  yang paling  rendah  yaitu  4,75%.  Penelitian lain  yang  berjudul  Phishing  Websites Detection based on Phishing Characteristics  in  the  Webpage  Source Code  (Alkhozae  &  Batarfi,  2011) menunjukkan  bahwa  website  phising dapat  ditentikan  tingkat  keamananya
dengan mengekstrak karakteristik phising  melalui  standard W3C.  Hasilnya website  phising  memiliki  tingkat kemanan  yang  rendah  dibandingkan dengan website legitimate. Penelitian  ini  bertujuan  untuk menyeleksi feature atau atribut sehingga diperoleh atribut yang paling berpengaruh  dalm  mendeteksi  website phising. Pemilihan feature menggunakan metode Correlation-based feature selection  (Hall,  1999).  Beberapa  atribut terpenting  akan  dipilih  menggunakan metode  CFS  dan  diterapkan  ke  dalam algoritma binary logistic regression.
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah untuk  meminimalkan  waktu  komputasi yang  dibutuhkan  dalam  mendeteksi website  phising.  Waktu  komputasi  yang semakin  kecil  akan  mengurangi  jumlah sumber  daya  computer  yang  digunakan. Sehingga  konsumsi  energi  listrik  akan terkurangi.
II. M ETODE P ENELITIAN Pelaksanaan penelitian ini dilakukan  dengan  kegiatan  sebagai berikut. a. Studi Literatur Mempelajari  definisi/istilah  pada web  phising,  mempelajari  literatur tentang identifikasi web phising. b. Persiapan data Pada  penelitian  ini  menggunakan dataset web phising yang didownload  dari  UCI  Machine Learning Repository.
c. Seleksi atribut Dari  dataset  yang  ada  dilakukan seleksi atribut menggunakan metode correlation based feature selection.
d. Evaluasi
Pada  tahap  ini,  dataset  yang  sudah direduksi  atributnya  diterapkan pada  algoritma  binary  logistic regression.  Dataset  dibagi  menjadi dua  data  training  dan  data  testing. Pembagian dataset ini menggunakan 10 X-Validation. Selanjutnya dihitung nilai  akurasi  berdasarkan  pada eksperimen yang dilakukan.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  yang  dicapai  sesuai  dengan metode  yang  telah  dijelaskan,  adalah sebagai berikut.

## 1. Studi Literatur
Phising  adalah  sebuah  tindakan kriminal  untuk  mencuri  informasi pribadi  orang  lain  menggunakan  entitas electronic, salah satunya adalah website.
Sebuah  website  dikategorikan  menjadi website  phising  apabila  memenuhi karakteristik phising. Karakteristik phising  tersebut  digolongkan  menjadi empat  golongan  utama  yaitu,  Address Bar  based  Feature,  Abnormal  based Feature,  HTML  and  JavaScript  based Feature  dan  Domain  based  Feature (Mohammad,  McCluskey,  &  Thabtah,  An Assessment  of  Features  Related  to Phishing  Websites  using  an  Automated Technique, 2012).
Pada  Address  Bar  based  Feature terdapat 12 feature, yang akan dijelaskan sebagai berikut:
a. Using the IP Address Jika  sebuah  IP  address  digunakan sebagai alternative nama domaian di dalam URL, seperti “http://125.98.3.123/fake.html”,  hal ini mengindikasikan seseorang berusaha  untuk  mencuri  informasi pribadinya.
Rule : IF {(If  The  Domain  Part  has  an  IP  Address → Phishing@Otherwise→ Legitimate)
b. Long  URL  to  Hide the  Suspicious Part Rule: IF ℎ < 54 → = Legitimate ℎ ≥ 54 ≤ 75 → = ℎ → = Phishing
c. Using  URL  Shorthening  Services “Tiny URL”
Rule : IF TinyURL → Phishing Otherwise → Legitimate

## d. URL’s having “@” Symbol
Rule: IF Url Having @ Symbol → Phishing Otherwise → Legitimate

## e. Redirecting Using “//”
Rule: IF ThePosition of the Last Occurrence of " //" in the URL > 7
→ Phishing Otherwise → Legitimate f. Adding Prefix or Suffix Separated by (-) to the domain Rule: IF Domain Name Part Includes (−) Symbol → Phishing
Otherwise → Legitimate

## g. Sub Domain dan Multi Sub Domain
Rule: IF Dots In Domain Part = 1 → Legitimate Dots In Domain Part = 2 → Suspicious
Otherwise → Phishing
h. HTTPS Rule:
IF
Use https and Issuer Is Trusted ≥ 1 Years → Legitimate Using https and Issuer Is Not Trusted → Suspicious
Otherwise → Phishing

## i. Domain Registration Length
Rule:
IF Domains Expires on ≤ 1 years → Phishing
Otherwise → Legitimate
j. Favicon Rule:
IF Favicon Loaded From External Domain → Phishing Otherwise → Legitimate

## k. Using Non-Standard Port
Rule: IF Port # is of the Preffered Status → Phishing Otherwise → Legitimate
l. The Existence  of  “HTTPS”  Token  in the Domain Part of the URL
Rule: IF Using HTTP Token in Domain Part of The URL → Phishing

## Otherwise → Legitimate
Pada  Abnormal  based  Fetaure terdapat enam feature, yaitu: a. Request URL Rule: IF % of Request URL < 22% → %of Request URL ≥ 22% and 61% → Suspicious Otherwise → feature = Phishing
b. URL of Anchor Rule :
IF % of URL Of Anchor < 31% → % of URL Of Anchor ≥ 31% And ≤ 67% → Suspicious
Otherwise → Phishing c. Links in <Meta>, <Script> and <Link> tags Rule: IF{(% of Links in "<Meta>","<Script>" and "<"Link>\""<17% → Legitimate IF(%  of  Links  in  <Meta>","<Script>" and  "<"Link>\"" ≥17%  And≤81%  → Suspicious )Otherwise→ Phishing)┤
d. Server Form Handler (SFH) Rule: IF SFH is " about: blank" Or Is Empty → Phishing
SFH Refers To A Different Domain → Suspicious Otherwise → Legitimate e. Submitting Information to Email Rule: IF{(Using ""mail()\" or \"mailto:\"  Function  to  Submit  User Information" →  Phishing@Otherwise
→ Legitimate)┤
f. Abnormal URL
Rule: IF The Host Name Is Not Included In URL
→ Phishing Otherwise → Legitimate
Pada  HTML  and  JavaScript  based Feature terdapat lima feature, yaitu: a. Website Forwarding
Rule: IF ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ ofRedirect Page ≤ 1 → Legitimate
of Redirect Page ≥ 2 < 4 → Otherwise → Phishing b. Status Bar Cuztomization
Rule: IF onMouseOver Changes Status Bar → Phishing It Does′t Change Status Bar → Legitimate

## c. Dissabling Right Click
Rule:
IF Right Click Disabled → Phishing
Otherwise → Legitimate

## d. Using Pop-up Window
Rule: IF Popoup Window Contains Text Fields → Phishing Otherwise → Legitimate
e. IFrame Redirection

## Rule: IF Using iframe → Phishing Otherwise → Legitimate
Pada  Domain  based  Feature terdapat tujuh feature, yaitu; a. Age of Domain Rule: IF Age Of Domain ≥ 6 months → Legitimate Otherwise → Phishing

## b. DNS Record
Rule: IF no DNS Record For The Domain → Phishing Otherwise → Legitimate
c. Website Traffic Rule:
IF Website Rank < 100,000 →
Website Rank > 100,000 →
Otherwise → Phish

## d. Page Rank
Rule: IF PageRank < 0.2 → ℎ ℎ Otherwise → Legitimate e. Google Index Rule: IF Webpage Indexed by Google → Legitimate
Otherwise → Phishing
f. Number of Links Pointing to Page Rule: IF{(Of Link Pointing to The Webpage=0 → Phishing Of  Link  Pointing  to  The  Webpage>0 and≤2→Suspicious Otherwise → Legitimate)
g. Statistical-Reports based Feature
Rule:  IF{(Host  Belongs  to  Top Phishing IPs or Top Phishing Domains → Phishing Otherwise → Legitimate)

## 2. Binary Logistic Regression
Model regresi  logistik  biner digunakan  untuk  melihat  apakah variabel  tak  bebas  yang  berskala dikotomi  (Y  =  0  dan  Y  =  1) dipengaruhi  oleh  variabel  bebas  baik yang  kategorik  maupun  numerik. Bentuk umum model peluang regresi logistik dengan k variabel diformulasikan  sebagai  berikut  : Fungsi  tersebut  merupakan  fungsi linier sehingga perlu dilakukan transformasi ke dalam bentuk logit agar dapat  dilihat  hubungan  antar  variabel respon  dengan  penjelas.  Dengan melakukan  transformasi  logit  dari  phy (x)  ,  didapat  persamaan  yang  lebih sederhana yang merupakan fungsi linier data parameter-parameternya, yaitu: Apabila  terdapat  sebanyak  p peubah  bebas  dan  peubah  ke-j merupakan merupakan peubah kategorik,  maka  akan  terdapat peubah boneka  sebanyak  k-1,  dengan  dummy variabel  k j dinamakan  D ju dengan koefisien  B ju ,  u  = 1,2,…..,  k j-1 .  Sehingga model transformasi logit dapat dituliskan  seperti  persamaan  berikut ini: 3. Correlation-based Feature Selection Banyak faktor yang menentukan kesuksesan machine learning pada suatu tugas  tertentu. Faktor yang paling menentukan adalah kualitas dan representasi dari data example. Secara
teori, memiliki lebih banyak atribut atau feature seharusnya menghasilkan kekuatan yang membedakan. Akan tetapi, pengalaman praktis dengan machine  learning tidak semua kasus menunjukkan demikian. Banyak algoritma    learning dapat dipandang sebagai penciptaan estimasi probabilitas label kelas yang diberikan seperangkat feature. Data ini kompleks dan mempunyai distribusi dimensi yang    tinggi. Sayangnya, algoritma induksi hanya bisa diterapkan pada data yang terbatas. Hal ini membuat estimasi banyak parameter probabilitas menjadi sukit dilakukan(Hall, 1999).
Feature  selection  atau seleksi atribut adalah proses mengidentifikasi dan menghapus      informasi yang  tidak relevan dan redundan sebanyak mungkin(Hall,1999). Pengurangan dimensi data ini memungkinkan algoritma machine learning untuk bekerja lebih cepat dan lebih efektif. Pada beberapa kasus akurasi klasifikasi dapat ditingkatkan;  lainya hasilnya lebih sederhana dan mudah dipelajari dan diintrepretasikan. Algoritma feature selection menampilkan pencarian melalui seperangkat  subset feature dan  sebagai konsekuensinya, harus mengarah pada empat kriteria dasar pencarian (Langley, 1994):
1. Starting Point atau titik awal. Pemilihan titik awal untuk pencarian seperangkat subset akan mempengaruhi  arah pencarian. Salah satu pilihan dengan memulai nol feature dan secara berurutan menambahkan atribut. Pada kasus ini, pencarian dikatakan bergerak maju di dalam ruang pencarian. Sebaliknya, pencarian dimulai dengan semua feature kemudian      secara berurutan mengurangi feature  sampai nol, ini dikatakan pencarian bergerak mundur. Alternatif lain dengan mencari dari titik tengah kemudian bergerak keluar.
2. Search  Organization.  Pencarian  subset yang  mendalam  menjadi  penghalang pencarian semua atribut. Misal terdapat N  atribut  maka  ada  2N  kemungkinan subset. Strategi heuristik lebih mungkin dari   pada   pencarian  yang   mendalam dan      dapat  memberikan      hasil      yang bagus,      walaupun      tidak  menjamin
menemukan subset yang optimal. 3. Evaluation strategy. Bagaimana seperangkat  feature  dievaluasi  adalah faktor  yang  paling  membedakan diantara algoritma seleksi atribut untuk machine learning. Salah satu paradigma disebut  filter,  yang  beroperasi  secara independen  dari  algoritma  machine learning    apapun.    Pada    metode    filter ini  feature  yang  tidak  diinginkan dikeluarkan dari data sebelum dilakukan    pembelajaran.    Pendekatan lain  adalah  sebuah  algoritma  induksi tertentu  diterapkan  untuk  memilih atribut, metode ini disebut wrapper.
4. Stoping    criterion.    Sebuah    pemilih atribut harus memutuskan kapan untuk menghentikan pencarian pada sepernagkat  feature.  Tergatung  dari strategi  evaluasi  yang  digunakan, pemilih  atribut  bisa  menghentikan  atau menambahkan  atribut  ketika  tidak  ada lagi atribut alternatif yang meningkatkan  merit subset feature saat ini. Correlation-based  feature  selection yang  selanjutnya  disebut  seleksi  atribut berbasis  korelasi  atau    CFS  adalah  sebuah algoritma filter  sederhana yang meranking subset  berdasarkan  fungsi  evaluasi heuristik  berbasis  korelasi (Hall,  1999). Berdasarkan hipotesis bahwa subset atribut yang bagus berisi atribut  yang  mempunyai korelasi    tinggi    terhadap  kelas  dan  tidak saling berkorlasi  satu  sama  lain.  Korelasi yang  tinggi  satu  sama  lain  atribut menandakan  atribut  tersebut  redundan. Atribut  yang  berkorelasi  rendah  terhadap kelas  adalah  atribut  yag  tidak      relevan. Atribut      yang      tidak      relavan      dan redundan    harus    dihapus.    Rumus    untuk pencarian  subset  atribut    berdasarkan korelasi  adalah  (Hall, 1999)

## 4. Hasil dan Pembahasan
T ABEL I

## H ASIL P ENGUJIAN PADA A LGORITMA L OGISTIC
R EGRESSION Sebelum Seleksi Atribut Sesudah Seleksi Atribut Correctly Classified Instances (%) 93,99 93,20
Incorrectly Classified Instances (%) 6,01 6,80 Kappa statistic 0,88 0,86 Mean absolute error 0,09 0,1 Root mean squared error 0,21 0,22 Relative absolute error (%) 17,50 19,34 Root relative squared error (%) 42,38 44,36 Total Number of Instances 11055.00 11055.00 T ABEL 2. A TRIBUT S ETELAH F EATURE R EDUCTION
Prefix_Sufix having_Sub_Domain SSLfinal_State Request_URL URL_of_Anchor Links_in_tags SFH
web_traffic Google_Index Result Berdasarkan hasil eksperimen menunjukkan  bahwa  setelah  dilakukan seleksi  atribut  menggunakan  metode correlation-based  feature  selection,  terjadi penurunan  jumlah  true  positif  dan  true negatif.  Selain  itu  juga  terjadi  peningkatan false positif dan false negatif. Kedua hal ini yang  mempengaruhi  penurunan  tingkat akurasi. Jumlah  atribut  sebelum  dilakukan seleksi atribut adalah 31, setelah dilakukan seleksi  atribut  jumlah  atribut  jauh berkurang  menjadi  9  atribut.  Walaupun terjadi  penurunan  jumlah  atribut  yang cukup  signifikan  namun  berdasarkan  hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  tingkat akurasi  tidak  jauh  berbeda,  hanya  selisih 0,8%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  seleksi atribut  menggunakan  metode  correlation- based feature selection mampu menghilangkan  atribut  yang  tidak  relevan serta redundan.

## IV. K ESIMPULAN D AN S ARAN
Berdasarkan uraian pada pada bagian- bagian  sebelumnya  dapat  disimpulkan bahwa  CFS  mampu  menghilangkan  atribut
redundan.  Subset  atribut  yang  dihasilkan mempunyai tingkat akurasi yang tidak jauh berbeda  dengan  atribut  lengkap.  Tingkat akurasi sebelum seleksi atribut 93,99% dan akurasi setelah seleksi atribut 93,20%.
Penelitian  selanjutnya  menerapkan metode  feature  selection  lainya  dan dibandingkan  hasilnya  dengan  penelitian ini.
V.

## D AFTAR P USTAKA
[1 ]  Alkhozae, M., & Batarfi, O. (2011). Phishing Websites  Detection  based  on  Phishing Characteristics  in  the  Webpage  Source Code . International Journal of Information and  Communication  Technology  Research ,
283-291.
[2]  Dhanalakshmi, R., Prabhu, C., & Chellapan, C. (2011). Detection  Of  Phishing  Websites And  Secure  Transactions. International Journal Communication & Network Security (IJCNS) , 15-21.
[3]    Hall,  M.  (1999). Correlation-based  Feature Selection  for  Machine  Learning. Hamilton: Thesis University of Waikato.
[4]  Langley,  P.  (1994).  Selection  of  Relevant Feature  in  Machine  Learning. AAAI Symposium  on  Relevance  . Los  Angeles: AAAI.
[5]  Mohammad, R., McCluskey, T., & Thabtah, F. A.  (2012).  An  Assessment  of  Features Related  to  Phishing  Websites  using  an Automated Technique. International Conferece  For  Internet  Technology  And Secured  Transactions. (ss.  492-497).
London: ICITST 2012
[6]  Mohammad, R., McCluskey, T., & Thabtah, F. A.  (2013).  Predicting  Phishing  Websites using  Neural  Network  trained  with  Back- Propagation. Proceedings of the 2013 World Congress  in  Computer  Science,  Computer Engineering,  and  Applied  Computing. WORLDCOMP  2013 (ss.  682-686).  Las Vegas:  World  Congress  in  Computer Science,  Computer  Engineering,  and Applied Computing.
[7]  Mohammad, R., McCluskey, T., & Thabtah, F. A.  (2014).  Intelligent  Rule  based  Phishing Websites  Classification. IET  Information Security , 153-160.