## ANALISA CLUSTERING  PHISING DENGAN  K-MEANS DALAM MENINGKATKAN KEAMANAN KOMPUTER
Suhardi Rustam Suhardirstm@gmail.com Universitas Ichsan Gorontalo

## Abstrak
Hampir  setiap aksi  kejahatan  di  siber  merupakan    suatu  kondisi  mengenai  aktivitas  kriminal dengan menggunakan komputer atau jaringan komputer sebagai alat bantu dan juga sebagai target. Penipuan  di  website  akademik  yang  paling  memiliki  resiko.  Aksi  Phishing  ini  semakin  marak terjadi.Tercatat secara global, jumlah penipuan bermodus phising 42% dari modus selain phising yang dinyatakan dalam website Anti-Phishing Working Group (APWG) dalam laporan bulanannya, mencatat ada  12.845  e-mail  baru  dan  unik  serta  2.560  situs  palsu  yang  digunakan  sebagai  sarana  phishing, Selain  terjadi peningkatan  kuantitas,  kualitas  serangan  pun  juga  mengalami  kenaikan,  perlu  adanya usaha  yang  dilakukan  oleh    para  administrator  jaringan  dalam  meningkatkan  pengawasan  dalam memonitoring  aktivitas  di  jaringan,  dalam  aksi  pencurian  data  akan  melakukan  aksi  memanipulasi seseorang  dengan  tampilan  situs  web  tertentu.  Dalam  penelitian  ini  sekumpulan  dataset  akan diklasterisasi menggunakan k-means, algoritma K-Means akan mengelompokan dataset, menghasilkan identifikasi pishing yang lebih akurat dan bermutu.dengan hasil penelitian ini iterasi=10, K-Fold=2 nilai index davis bouldin = 0.119 Kata Kunci : Klustering, Phising, K-Means, Keamanan Komputer, Data Mining

## Abstract
Almost  the  crime  in  cyber  is  a  condition  of  criminal  activity  using  computers  or  computer networks  as  tools  and  also  as  a  target. Fraud  in  academic  websites  the  most  at  risk.  The  action  of Phishing is on the rise. Recorded globally, the number of fraudulent mode phishing 42% of the mode in addition to phishing which is stated in the website Anti-Phishing Working Group (APWG) in its monthly report, noting there 12.845 e-mail new and unique as well as 2.560 a fake site that is used as a means of phishing, in Addition to increase the quantity, the quality of the attacks is also increasing, the need for the  work  done  by  the  network  administrator  in  improving  surveillance  in  monitoring  activity  on  the network, in the action of data theft will perform the action of manipulating someone with the appearance of  a  particular  web  site.  In  this  study  a  set  of  datasets  will  be  clustering  using  k-means,  K-Means algorithm will classify the dataset, resulted in the identification of phishing that is accurate and certifiable. With the results of this research iteration=10, the K-Fold=2 the of the Bouldin Davis index = 0.119. Keywords: Clustering, Phishing, K-Means Clustering, Computer Security, Data Mining

## 1.  Pendahuluan
Hal  yang  merisaukan  dari  perkembangan  teknologi  informasi  yang  senantiasa  berubah  serta cepatnya dari perkembangan software, keamanan merupakan suatu isu yang sangat krusial dan setiap orang mempertaruhkan waktu dan biaya untuk melindungi data privasi di internet[1], mahalnya biaya perlindungan data baik itu perlindungan fisik, data maupun aplikasi.  Hampir seluruh aktivitas sehari- hari di tuangkan ke dalam internet,  interaksi dengan internet dengan memberikan data pribadi pada saat memiliki akun tertentu yang terhubung ke data global. dan Masalah keamanan dan kerahasiaan data  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dari  suatu  sistem  informasi.  Keamanan  komputer  adalah suatu  cabang  teknologi  yang  dikenal  dengan  nama  keamanan  informasi  yang  diterapkan  pada komputer. Sasaran keamanan komputer antara lain adalah sebagai perlindungan informasi terhadap pencurian atau korupsi, atau pemeliharaan ketersediaan.
Aksi Phishing ini semakin marak terjadi.Tercatat secara global, jumlah penipuan bermodus phising 42% dari modus selain phising yang dinyatakan dalam website Anti-Phishing Working Group (APWG) dalam  laporan  bulanannya,  mencatat  ada  12.845  e-mail  baru  dan  unik  serta 2.560  situs palsu  yang digunakan sebagai sarana phishing.Selain terjadi peningkatan kuantitas, kualitas serangan pun juga mengalami kenaikan. Artinya, situs-situs palsu itu ditempatkan pada server yang tidak menggunakan protokol standar sehingga terhindar dari pendeteksian, perlu adanya usaha yang dilakukan oleh  para administrator jaringan dalam meningkatkan pengawasan lalu lintas data di jaringan komputer dengan berbagai  cara.  Pada  penelitian  sebelumnya  mengatasi  ancaman  penipuan  dengan  menonaktifkan
layanan-layanan  komputer  di  jaringan,  penelitian  sebelumnya  analisa  phising  hanya  membahasa artribut SSL final_state yang dipercaya dan tidak dipercaya oleh penyedia ternama[2].
Penelitian ini akan membahas bagaimana mengidentifikasi Pishing dengan  k-means Klustering dan Bagaimana  menerapkan  Algoritma  K-Means  Klustering,  perlu  dibuatkan  analisa  yang  akan  menjadi rujukan  bagi  administrator,  pengawas  dan  perencana  jaringan  dan  system  informasi.  Selain  itu Clustering merupakan  metode  yang  digunakan  dalam  data  mining  yang  cara  kerjanya  mencari  dan menglompokkan  data mempunyai  kemiripan karakteristik  antara  data  satu  dengan  data  lainnya yang  telah  diperoleh.  Ciri  khas  dari  teknik  data  mining[3].  Metode clustering yang  mempunyai  sifat efesien dan cepat yang dapat digunakan  salah satunya   adalah metode k-means, metode ini bertujuan untuk membuat cluster objek berdasarkan atribut menjadi k partisi.cara kerja metode ini adalah mula – mula ditentukan cluster yang akan dibentuk, pada elemen pertama dalam tiap cluster dapat dipilih untuk dijadikan  sebagai  titik  tengah  ( centroid ),  selanjutnya akan dilakukan pengulangan langkah – langkah hingga    tidak    ada    objek    yang    dapat dipindahkan lagi[4]. kluster merupakan suatu teknik klasifikasi tanpa pengawasan, menurut kriteria kesamaan tertentu untuk  mengklasifikasikan  dataset,  sehingga  objek  dari  kelas  yang  mungkin  sama,  tapi  itu  adalah keragaman mungkin antara objek yang berbeda, Fungsi yang paling penting dari algoritma klustering mengukur kesamaan untuk menentukan bagaimana menutup dua pola data ke satu sama lain.
Pada algoritma k-means,  dikenal membutuhkan parameter input sebanyak k, parameter input k sebagai atribut dan membagi sekumpulan n, dimana n adadalh jumlah seluruh atribut objek kedalam parameter input cluster sehingga tingkat kemiripan antar anggota dalam satu cluster tinggi sedangkan tingkat kemiripan atribut dengan anggota pada cluster lain sangat rendah. Kemiripan atribut terhadap cluster diukur dengan kedekatan objek terhadap nilai mean pada cluster atau dapat disebut sebagai centroid cluster atau pusat massa, jika tingkat kemiripan tersebut tinggi maka atribut tersebut dinyatakan sebagait atribut phising dan diberikan saran untuk memonitoring atribut tersebut agar segera diberikan penanganan.  Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  pengetahuan  administrator,  pengawas, pengguna  dan  perencana  jaringan  computer  semakin  meningkat  sehingga  keamanan  jaringan computer dapat ditingkatkan.

## 2. Metode
Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah metode data sampel, alasan menggunakan metode ini adalah bahwa pengambilan dataset dari hasil pencarian dan studi dataset dari kumpulan dataset UCI yang terbaik. Metode ini sangat sesuai diterapkan dalam penelitian ini karena sebelum uji coba  dataset  tersebut  di  preprosessing  untuk  menghasilkan  dataset  yang  valid  sebelum siap  diolah dalam program rapidminer 5, RapidMiner sebagai tools data mining memiliki antarmuka yang nyaman, dimana analisa dikonfigurasi dalam sebuah process view . Dalam konsep modular untuk process view ini,  setiap  langkah  analisis  digambarkan  dengan  sebuah  operator  dalam  proses  analisis.  Operator- operator ini memiliki port untuk input dan output dimana operator tersebut dapat berkomunikasi dengan operator lain untuk mendapatkan input data atau mengirim data yang telah diubah dan menggenerasi model. Davies-Bouldin Index merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mengukur validitas cluster pada suatu metode pengelompokan, kohesi didefinisikan sebagai jumlah dari kedekatan data terhadap titik pusat cluster dari cluster yang diikuti, Evaluasi menggunakan Davies Bouldin Index ini memiliki skema evaluasi internal cluster , dimana baik atau tidaknya hasil cluster dilihat dari kuantitas dan  kedekatan  antar  data  hasil cluster[5], dapun  skema  dalam  menggunakan  metode  data  sampel adalah sebagai berikut [6].

## 2.1 Diagnosa Data Sampel
Dalam  tahapan  ini  dimulai  dari  Identifikasi  masalah  merupakan  proses  awal  bagaimana memahami  persoalan  yang  ada,  seringnya/meningkatnya  gangguan/ancaman  penipuan  melalui jaringan  internet,  hal  ini  yang  menjadi  persoalan  bagi  administrator/pengawas/perencana  jaringan komputer saat ini, selanjutnya pada penentuan metode penelitian yang dilakukan dalam penelitian saat ini  adalah  metode  data  sampel,  metode  ini  melakukan  pengujian  terhadap  sejumlah  data  atau keseluruhan data sampel, pembersihan atribut/preprosessing juga di gunakan untuk  menggurangi nilai atribut yang tidak valid dalam data sampel , sehingga metode ini layak digunakan, juga tahap lain yaitu perumusan masalah dalam penelitian ini merumuskan masalah yaitu bagaimana menerapkan algoritma k-means  dalam  menganalisa  clustering  phising,  adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah  mampu mengklastering data phising dengan metode k-means.

## 2.2 Perencanaan Data Sampel
Untuk  indentifikasi  variabel  data  sampel  dalam  perencanaan  ini  yaitu  menentukan  variabel- variabel yang memiliki kaitan yang dekat antar variabel dan kemudian dari data sampel akan ditentukan besaran jumlah data dari 500 s/d 1000 record data.

## 2.2.3 Penentuan alur
Berikut ini merupakan alur penelitian

## Gambar 2 alur penelitian

## 2.3 Pengolahan Data Sampel
Penting diperhatikan dalam pengolahan data sampel yaitu pembersihan data atau yang sangat dikenal  preprosessin g Dataset  yang  akan  diproses  terlebih  dahulu  dilakukan  preprosessing  untuk membersihkan atribut yang tidak berkaitan atau nilai dari atribut yang tidak valid, selanjutnya adalah pengolahan data dimana pengolah data merupakan pengecekan kembali nilai dan atribut data sehingga bisa  diolah  dengan  tool  rapidminer  5,  kesiapan  tahap  inilah  yang  harus  diperhatikan  sebelum pembentukan prototype, Prototype merupakan gambar tampilan yang akan dibuat.

## 2.4 Pengujian data
Pengujian data dengan menggunakan tool rapidminer 5 secara berulang dengan menggunakan parameter yang disediakan rapidminer 5 sampai menghasilkan nilai maksimal.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Implementasi Algoritma K-Means
Dapat  dilihat  pada  gambar  3  di  bawah merupakan diagram alur  dari metode k-means  yang digunakan  dalam  pengelompokkan  pishing,      pada      umumnya  kinerja  metode  k-means  secara berurutan adalah sebagai berikut :
1.  Menentukan banyaknya cluster (k)
2.  Menentukan centroid
3.  Apakah nilai centroidnya berubah? a.Jika ya, hitung jarak data dari centroid b.Jika tidak, selesai.
4.  Mengelompokkan data berdasarkan jarak terdekat

## Gambar 3 Alur Implementasi Algoritma K-Means

## 3 . 2   Preprocessing
Preprocessing  Pada sebuah penelitian data mining terdapat  data    yang    akan    diolah    dengan metode  yang telah  ditentukan  sebelumnya,  pada  penelitian ini data yang digunakan adalah dataset pishing  yang  akan  diolah  menggunakan  metode  k-means  untuk  mengelompokkan  data  variable serangan tersebut kedalam kelompok variabel yang “sering” dan “tidak sering” berdasarkan beberapa variabel  inputan.  Variabel  inputan  yang  digunakan  dalam  pengelompokkan  pishing  tersebut  adalah Having_IP_Address, Shortining Service, Having_At_Symbol, double_slash_redirecting, Favicon, port, on_mouseover, RightClick, Iframe, Google_Index dan Statistical_report .  Kemudian variabel tersebut akan diolah menggunakan metode k-means yang kemudian menghasilkan output kelompok pishing.
Data  penelitian  yang  sedang  dilakukan merupakan data pishing sebanyak 300 data yang akan dikelompokkan ke dalam cluster “ sering(C1) ” dan cluster “ tidak sering (C2) ” pengelompokkan tersebut diolah menggunakan algoritma k- means. Sampel dari dataset pishing dapat  dilihat  pada  tabel  1  di bawah ini.
Gambar  4  Model K-Means pada Rapidminer
Gambar  4  Model  K-Means  pada  Rapidminer,  yang  di  mulai  dari  pembacaan  dataset  yang dimasukkan  melalui  Microsoft  excel  yang  telah  diklasifikasi  variable  dan  menghilangkan outlier gangguan  nilai  untuk  memudahkan  pembacaan  nilai numeric , Replace  Missing  Value merupakan operator untuk membersihkan nilai data ke dalam tipe data numeric , operator Clustering merupakan model  operator  untuk  metode  K-Means  untuk  menghitung  jarak  dari  setiap  kluster  data,  operator Performance untuk pengukur validasi dengan menggunakan metode index davis bouldin.

## Gambar  5 Grafik Centroid K-Means Klustering

## 3.4 Analisis dan Validasi Hasil
Tabel 1 Hasil Validasi K-Means Validasi Iterasi K K-Means Davie Bouldin Index 2 2 2.021 3 2 1.915 4 2 2.113 5 2 1.991 6 2 2.811 7 2 2.132 8 2 2.211 9 2 1.071 10 2 0.119
Tabel 1, Hasil Validasi Metode  K-Means, dengan validasi Index Davis Bouldin sebagai Performance, iterasi  (banyaknya  dataset  di  jalankan)  10,  dengan  K-Fold  (pembagi  kluster)  2  maka  hasil  validasi metode  k-means  adalah  0.119.  hal  ini  juga ditunjukan pada gambar  6  Grafik  Validasi  K-Means,  Dbi (Davies bouldin index), kluster yang memiliki nilai Dbi terendah dianggap sebagai kluster yang paling tepat . seperti di bawah ini.
Gambar 6 Grafik Validasi K-Means
Gambar 7 Plot K-Means Klustering
Gambar 7 Plot K-Means Klustering, merupakan hasil klustering dataset pisihing dengan cluster_0 dan cluster_1.

## 3.5 Hasil Uji Coba
Tabel 2  Hasil Eksperimen Data Pishing
Tabel  2  hasil  Eksperimen  Data  Pishing,  dengan  Dataset  Pishing,  menggunakan  metode  K- Means, iterasi=10, K-Fold=2 menghasilkan index davis bouldin = 0.119, dengan pengukuran ini maka Dataset  Pishing  memiliki  validasi  mendekati  dengan  0  maka  hasil  nilai  index  davis  bouldin  =  0.119 memiliki informasi yang lebih baik.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  eksperimen  dan  pembahasan,  maka  dengan  ini  dapat  simpulkan  bahwa pengujian model dengan menggunakan algoritma k-means untuk data pishing mendapatkan nilai IDB ( davies bouldin index ) = 0.119, k-fold =2, iterasi = 10   sebagai nilai ukur terhadap validasi data pishing. Maka pengujian model dengan menggunakan k-means dengn IDB ( davies bouldin index ) adalah Lebih baik dalam memberikan pemecahan untuk permasalahan identifikasi pishing untuk keamanan computer yang lebih akurat dan bermutu.

## 5.  Terima Kasih
Saya  mengucapkan  banyak  terima  kasih  atas  sharing  ilmu  dari  rekan  sesama  dosen  dan peneliti pemula di fakultas ilmu komputer universitas ichsan gorontalo
ILKOM Jurnal Ilmiah Volume 10 Nomor 2 Agustus 2018

## Daftar Pustaka
[1]   Musriha, Gilang R. 2014. Pengaruh Intensitas Pemakaian Internet Terhadap  Penggunaan Internet untuk Berbelanja Online yang Dimoderasi oleh Consumer Innovativeness Di Surabaya
[2]   Salim, Tomy. 2017. Data Mining Mengidentifikasi Website Phising Menggunakan Algoritma C.45. Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Volume 8
[3]  Arora, P., Deepali, D., dan Varshney, S. 2015. Analysis of K-Means and KMedoids Algorithm For Big Data. International Conference on Information Security & Privacy (ICISP2015), (hal. 507-512). Nagpur,India.
[4]   Agusta Yudi.2007. K-Means – Penerapan, Permasalahan dan Metode Terkait. Jurnal Sistem dan Informatika Vol. 3
[5]  Bates, A. & Kalita, J. 2016. Counting clusters in twitter posts. Proceedings of the 2 nd International Conference on Information Technology for Competitive Strategies , pp. 85
[6]   Hasibuan,  A  Zaenal  .2007.  Metodelogi  Penelitian  Pada  Bidang  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi. 20 Juli 2018