## JURNAL SISFOTENIKA
Vol. 13 No. 2, Juli 2023 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v13i2.1448

## Implementasi Naïve Bayes Terhadap Kesadaran Keamanan Informasi Dengan Infeksi Virus Pada Computer

## Implementation of Naïve Bayes Against Information Security Awareness with Virus Infections On Computers
Yoyon Arie Budi Suprio 1 , Moch. Najib 2
STIKOM PGRI Banyuwangi, Jl. A.Yani 80 Banyuwangi, Telp. 0333-417902
Teknik Informatika, STIKOM PGRI Banyuwangi e-mail: 1yoyonstikom@gmail.com , 2jib.stikom@gmail.com ,

## Abstrak
Dalam  perkembanagan  teknologi  yang  semakin  maju  pesat  maka  perlu  diperhatikan juga mengenai pengamanannya baik itu dari segi software maupun dari sisi datanya maka oleh sebab itu keamanan informasi merupakan pengamanan informasi dari berbagai ancaman agar informasi  yang  tersimpan  dan  penting  tersebut  tidak  disalahgunakan  oleh  pihak  yang  tidak bertanggung  jawab.  Salah  satu  ancaman  yang  dapat  mengancam  keamanan  informasi  adalah infeksi  virus.  Virus  meliputi  spyware,  ransomware,  malware  dan  sebagainya.  Oknum  tidak bertanggung  jawab  menggunakan  virus  untuk  mendapatkan  informasi  penting  dari  perangkat yang  terinfeksi  seperti  informasi  data  pribadi  serta  informasi  penting  lainnya  seperti  pada perusahaan  atau  instansi  pemerintah.  Di  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui hubungan  antara  tingkat  kesadaran  akan  keamanan  informasi  seseorang  dengan  besar kemungkinan  infeksi  virus  pada  perangkat  personal  computer  menggunakan  metode  Naïve Bayes.  Data  diperoleh  dari  kuesioner  yang  dibuat  secara  daring  menggunakan  Google  Form dan  dibagikan  melalui  media  sosial.  Dari  38  data    yang  telah  terkumpul,  sebanyak  29 responden  yang  perangkat  personal  computer-nya  terinfeksi  oleh  virus  sementara  sebanyak  9 responden yang perangkat personal computer-nya tidak terinfeksi oleh virus. Diperoleh bahwa tingkat  keamanan  informasi  sangat berpengaruh pada  besar  kemungkinan  perangkat  personal computer  seseorang  terinfeksi  oleh  virus.  Oleh  karena  itu  kita  sebagai  pengguna  teknologi informasi  yang  tidak  terlepas  dari  personal  komputerharus  lebih  hati-hati  dan  selektif  dalam menerima  informasi  dari  sumber  yang  tidak  dikenal  hal  ini  dapat  menyebabkan  terjadinya serangan virus atau malware kedalam perangkat komputer.
Kata kunci— Keamanan Informasi, Naïve Bayes, Virus

## Abstract
In the development of technology that is advancing rapidly, it is also necessary to pay attention  to  its  security  both  in  terms  of  software  and  in  terms  of  data,  therefore  information security is information security from various threats so that stored and important information is not misused by irresponsible parties. One of the threats that can threaten information security is a  virus  infection.  Viruses  include  spyware,  ransomware,  malware  and  so  on.  Persons  are  not responsible  for  using  viruses  to  obtain  important  information  from  infected  devices  such  as

## Yoyon Arie Budi Suprio, Moch. Najib
personal  data  information and other  important  information  such as  companies  or  government agencies.  In  this  study  aims  to  determine  the  relationship  between  the  level  of  awareness  of  a person's  information  security  with  the  probability  of  virus  infection  on  personal  computer devices  using  the  Naïve  Bayes  method.  Data  was  obtained  from  a  questionnaire  that  was created online using Google Form and shared via social media. From the 38 data collected, 29 respondents  had  personal  computer  devices  infected  with  a  virus  while  9  respondents  had personal computer devices not infected with viruses. It was found that the level of information security is very influential on the possibility of a person's personal computer being infected by a virus. Therefore, we as users of information technology that cannot be separated from personal computers must be more careful and selective in receiving information from unknown sources. This can cause virus or malware attacks on computer devices.
Keywords— Information Security, Naïve Bayes, Virus

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  informasi  dan  mudahnya  untuk  menyimpan atau mendapatkan suatu informasi, tuntutan akan teknologi informasi saat ini semakin diminati. Hal ini dapat dilihat dari penggunaan teknologi informasi yang digunakan saat untuk melakukan aktivitas-aktivitas  penting.  Salah  satu  keuntungan  dari  perkembangan  teknologi  informasi adalah  seseorang  dapat  dengan  lebih mudah berbicara  ataupun  saling bertukar  informasi  tanpa adanya  batasan  wilayah,  waktu  dan  tempat.  Perkembangan  teknologi  informasi  yang  sangat pesat  tersebut  berdampak  signifikan  pada  semua  lapisan  masyarakat.  Siapapun  dapat  dengan mudah  memperoleh  informasi  dari  berbagai  sumber  dengan  cepat,  akurat,  dan  murah.  Ketika nilai  dari  sebuah  informasi  semakin  meningkat,  demikian  juga  keinginan  seseorang  untuk mengakses,  memanipulasi  dan  mengontrol  informasi.  Namun,  tidak  dapat  dipungkiri  jika perkembangan teknologi informasi akan diikuti oleh adanya peningkatan kejahatan siber / cyber crime.[1] Salah satu cyber crime yang dapat mengancam keamanan informasi yaitu penyebaran infeksi  virus  pada  perangkat  komputer  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  suatu  informasi penting penggunanya maupun merusak sistem perangkat komputer tersebut.
Di  dalam  menghadapi  pengumpulan  informasi  secara  tidak  sah,  seseorang  ataupun sebuah  sistem  yang  dibuat  untuk  mencegah  tindakan  kriminal  yang  terkait  dengan  informasi tersebut  atau  meminimalkan  kerusakan  yang  disebabkan  itulah  disebut  sebagai  keamanan informasi. Selain sebuah sistem proteksi informasi yang kuat, manusia juga memainkan peranan penting  di  dalam  implementasi  keamanan  informasi.  Oleh  karena  itulah,  manusia  harus berusaha  untuk  menjaga  informasi  penting  yang  dimilikinya  dengan  baik  agar  terhindar  dari segala  bentuk  ancaman  keamanan  informasi.  Hal  yang  dapat  dilakukan  yaitu  dengan meningkatkan kesadaran akan keamanan informasi.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengetahui  hubungan  tingkat  kesadaran keamanan  informasi  seseorang  dengan  seberapa  mungkin perangkat  kompter  individu  tersebut terinfeksi  oleh  virus  yang  dapat  mengancam  keamanan  informasi  individu  tersebut. Pengklasifikasian data dilakukan dengan metode Naïve Bayes. Oleh Suryadi, A., & Harahap, E. (2018)  pada  sebuah  karyanya  yaitu  Sistem  Rekomendasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Menggunakan Naive  Bayes  Classifier  Di  Institut  Pendidikan  Indonesia.  JOUTICA, 3(2), 171– 182  tentang  Metode  Naïve  Bayes  berguna  untuk  mengetahui  pola  data  untuk  menggali kemungkinan  perangkat  komputer  individu  seseorang  terinfeksi  oleh  virus  dengan  tingkat kesadaran akan keamanan informasi. Dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya, metode klasifikasi  Naïve  Bayes  juga  dikatakan  memiliki  potensi  yang  baik  dalam  klasifikasi  data berkaitan dengan hal ketepatan dan efisiensi komputasi. Salah satu kelebihan dari metode Naïve

## Implementasi Naïve Bayes Terhadap Kesadaran Keamanan Informasi Dengan Infeksi Virus Pada Computer
Bayes  adalah  metode  tersebut  memerlukan  sedikit  data  latih  guna  menghitung  perkiraan  yang dibutuhkan untuk klasifikasi.
Pada penelitian sebelum oleh Syafitri, W pada tahun 2016 dengan metode NIST 800-30 yang merupakan National Institute of Standard and Technology Special Publication (SP) 800-30 ini  adalah  suatu  acuan  dalam  melakukan  manajemen  risiko  yang  diterapkan  dalam  sistem teknologi  informasi  yang  berstandart  pada  pemerintah  USA,  sehingga  menurut  kami  ini cenderung  tidak  menampilkan  tingkat  kesadaran  dalam  keamanan  informasi  yang  lebih  akurat yang disertai data-data valid dari para kuisioner.
Kemudian  juga  ada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Raden  Budiarto  pada tahun  2017  yang  studi  kasusnya  pada  website  Polri  halaman  15-17  yang  juga  menggunakan Metode  FMEA  dimana  ini  merupakan  sebuah  cara  untuk  merekayasa  dalam  menetapkan, kemudian  identifikasi  serta  menghapus  kegagalan  yang  telah  diketahui.  FMEA  ini  dapat diterapkan  selama  masa  hidup  sebuah  proses  atau  layanan  masih  tetap  efektif  dan  aman, sehingga  dalam  metode  ini  masih  belum  relevan  jika  diterapkan  dalam  analisa  terhadap  suatu keputusan akhir. Pada FMEA ini lebih cocok diterapkan dalam menilai suatu resiko kegagalan atau kesalahan.
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  Metode Naïve  Bayes  karena  menurut kami  metode tersebut  sangat  cocok  dalam  pengklasifikasian  data  data    probabilitas      digunakan  untuk menghitung  rentang  kemungkinan  melalui  penambahan  gabungan  frekuensi,  nilai  dari  sebuah kumpulan  data  tertentu.  Di  penelitian  ini    menggunakan  teorema  Bayes  juga  memperikrakan bahwa  seluruh  variabel  adalah  independen  atau  independen  satu  dengan  lainnya,  seperti  yang diberi  dari  nilai  variabel  kelas.    Sehingga  Metode  Naïve  Bayes    merupakan  metode pengelompokkan  data  dan  statistika  diusulkan  oleh  ilmuwan  yang  bernama  Thomas  Bayes.  Ia menghitung probabilitas waktu yang akan datang berdasarkan pengalaman sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  guna  memastikan  penyelesaian  permasalahan  dari penelitian.  Pada  kasus  tersebut  menganalisis  faktor-  faktor  pemicu  dalam    tingkat  kesadaran keamanan  informasi  dengan  besar  kemungkinan  perangkat  komputer  seseorang  terinfeksi  oleh virus.  Permasalahan-  permasalahan  tersebut,  berikutnya  dianalisa  dan  di  hitung    untuk menemukan probabilitas  permasalahan tersebut.
Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes memiliki tujuan guna  menjalankan  pengelompokkan  data  pada  sebuah  perhitungan,  selanjutnya  pola  itu  bisa diterapkan  guna  memprediksi  perhitungan  data.  Pada  metode  penelitian  ini,  menggunakan pengumpulan  data  informasi  dengan  mengajukan  kuesioner    pada  responden  yang  dibuat dengan Google Form dan di bagikan melalui media sosial  ( Whatsapp ). Hasil kuesioner akan di gunakan untuk bahan analisa informasi perhitungan Naïve Bayes.
Dalam pengumpulan data dilakukan dengan menyebar kuisioner dikalangan mahasiswa, dosen,  guru,  siswa  dan  karyawan  swasta  maupun  dari  instansi  pemerintah,  dalam  proses penyebaran  kuisioner  ini  melibatkan  mahasiswa  dalam  mengirimkan  link  kuisioner  kepada responden melaui media sosial kemudian dikumpulkan dan dianalaisa dari masing-masing hasil kuisioner  dari  responden.  Dari  data  kuisioner  yang  disebar  melalui  media  sosial  hanya  38 responden yang mengirimkannya kembali atau merespon dari kuisioner yang diberikan.
Tabel 1. Daftar Pertanyaan Variabel Pertanyaan Keterangan V1 Apakah  perangkat  komputer  Anda  Pertanyaan ini ditujukan untuk

## Yoyon Arie Budi Suprio, Moch. Najib
pernah terinfeksi oleh virus? responden apakah perangkat komputer  responden  tersebut  pernah terinfeksi virus atau tidak. K1 Apakah  Anda  menyebarkan  informasi data pribadi Anda seperti E-mail, nomor telepon,  password,    pin  dan  sebagainya ke  situs  web  yang  tidak  Anda  ketahui berbahaya atau tidak? Pada  pertanyaan  ini   bertujuan untuk mengetahui jawaban responden seberapa jauhkah responden menyebarkan data pribadi yang dapat membahayakan  data  yang  bersifat pribadi. Privasi menjadi kekhawatiran seseorang tentang kemungkinan kehilangan privasi sebagai akibat dari penyebaran informasi  pribadi  kepada  pihak ketiga [6]. K2 Apakah  Anda  pernah  mendapatkan  e- mail  atau  sms  atau  chat  yang  berisi  link atau  situs  web  dari  oknum  yang  tidak Anda kenal? Pada  pertanyaan  ini  bertujuan  untuk mengetahui seberapa maraknya pencurian  data  pribadi  melalui  pesan email  atau  sms  yang  berisi  link  atau situs  web  hingga  membahayakan korban  yang  di  tujukan  untuk responden. Link yang dibagikan bisa saja  mengandung  virus  /  malware yang  dapat  menginfeksi  perangkat seseorang tersebut [6]. K3 Apakah  Anda  pernah  mendownload atau  menginstall  file/aplikasi  tidak resmi/aplikasi crack dari situs yang tidak resmi? Pada  pertanyaan  ini  bertujuan  untuk mengetahui jawaban responden. Sebab bahayanya memasang Aplikasi dari pihak ketiga yang tidak resmi  dapat  menimbulkan  rentan disusupi  Malware,  adanya  ancaman jaringan,  smartphone  menjadi  lemot dan serangan cyber. K4 Apakah Anda pernah login dengan akun media sosial (Google, Facebook, Twitter,  WhatsApp  dan  sebagainya)  ke situs  web  yang  tidak  resmi/tidak dikenal? Kecerobohan  dimulai  dari  ketidak tahuan,  hingga  dapat  menyebabkan kesalahan  fatal  bagi  pengguna.  Pada pertanyaan  tersebut  bertujuan  untuk mengukur seberapa banyak responden  yang  masih  mengabaikan data pribadi yang bersifat berbahaya. K5 Apakah  Anda  dengan  sengaja/tidak sengaja  pernah  mengunjungi  link  yang tidak resmi/link yang mencurigakan? Pada  pertanyaan  ini  di  tujukan kepada responden bahayanya mengunjungi  situs  yang  tidak  resmi dapat mengakibatkan kebocoran data, jebakan dan penipuan. K6 Apakah Anda mendownload dan menggunakan  aplikasi  VPN  (Virtual Private Network) ? Pada  pertanyaan  tersebut  bertujuan untuk  mengukur  seberapa  banyak responden  yang  masih  mengabaikan data  pribadi  yang  bersifat  berbahaya. Bahaya  menggunakan  aplikasi  vpn adalah mengancam keamanan perangkat,  memperlambat  jaringan

## Implementasi Naïve Bayes Terhadap Kesadaran Keamanan Informasi Dengan Infeksi Virus Pada Computer
internet, bocornya data dan alamat ip
Sebelum  melakukan  kuisioner  kepada  responden,  penulis  telah  melakukan  beberapa tahapan  dalam  pengujian  validasi  pada  indikator  penilaian  pada  variabel  pertanyaan.  Dari variabel tersebut sudah dilakukan survey oleh peneliti tentang apa saja yang bisa menyebabkan sebuah personal komputer terinfeksi virus. Variabel-variabel tersebut yang sering muncul pada aktivitas baik pebulis maupun responden [12].
Naive  Bayes  Classifier  menggunakan  pengetahuan  statistika  menggunakan  teori probabilitas.  Dimana  metode  Naïve  Bayes  ini  merupakan  metode  pengelompokkan  yang diambil  dari  teori  kemungkinan  dan  teorema  bayes  dalam  perkiraan  bahwa  atribut  determinan keputusan dengan sifat bebas atau (independent).
Berikut adalah tahapan perhitungan metode tersebut:
a. Menghitung  nilai  peluang    kasus  baru  dari  setiap  hipotesa  dengan  klas(label)  yang  ada P(XK|Ci).
b. Menghitung nilai akumulasi peluang dari setiap kelas P(X|Ci).
c. Menghitung nilai P(X|Ci) x P(Ci).
d. Menentukan kelas dari kasus baru tersebut.
Kemudian  selanjutnya  adalah  Langkah-langkah  penyelesaian  klasifikasi  menggunakan rumus metode Naïve Bayes sebagai berikut :
Dimana:
X : Sampel Data
H : Hipotesa X adalah data kelas ( label ) P(H) : Peluang dari hipotesa H P(X) : Peluang dari data sampel yang diamati

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data di dalam tabel berikut adalah data latih yang didapat dari jawaban responden dari kuesioner  yang  telah  dibagikan  melalui  media  sosial.  Data  yang  didapat  adalah  sebanyak  38 data.
Data  tersebut  dilakukan  terhadap  beberapa  golongan  masyarakat  berdasarkan  usia  dan pekerjaannya.  Adapun  golongan  tersebut  adalah  dilingkungan  akademik  yaitu  Dosen, mahasiswa serta ada juga yang diluar kampus yaitu guru-guru jenjang SMP dan SMA.
Selain dari pada para akademisi peneliti  juga melakukan pada praktisi  IT dilingkungan sekitar  serta  para  pegawai  di  Instansi  Pemerintah  maupun  swasta.  Dalam  melakukan kuisioner ada  beberapa  kendala  diantaranya  adalah  kurang  pemahan  bagi  responden  tentang  bahayanya virus terhadap data sehingga ada diantara mereka yang masih kebingungan.

## Yoyon Arie Budi Suprio, Moch. Najib
No V1 K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya 2 Tidak Ya Tidak Ya Tidak Ya Ya 3 Ya Ya Ya Ya Tidak Ya Tidak 4 Ya Tidak Ya Tidak Tidak Ya Tidak 5 Ya Tidak Tidak Ya Ya Tidak Ya 6 Ya Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 7 Ya Tidak Tidak Ya Tidak Ya Ya 8 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 9 Tidak Tidak Ya Ya Tidak Tidak Tidak 10 Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya 11 Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya 12 Ya Tidak Ya Ya Ya Ya Ya 13 Ya Ya Tidak Ya Ya Ya Ya 14 Ya Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak 15 Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya 16 Ya Tidak Ya Tidak Tidak Ya Ya 17 Ya Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Tidak 18 Ya Tidak Tidak Ya Tidak Ya Ya 19 Ya Tidak Tidak Ya Tidak Ya Tidak 20 Ya Ya Ya Ya Ya Ya Tidak 21 Tidak Ya Tidak Tidak Tidak Ya Ya 22 Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya 23 Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak Ya 24 Ya Ya Tidak Ya Tidak Tidak Ya 25 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 26 Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Ya 27 Tidak Tidak Ya Ya Ya Tidak Ya 28 Ya Ya Ya Tidak Ya Tidak Tidak 29 Ya Ya Ya Tidak Ya Ya Ya 30 Tidak Ya Ya Ya Tidak Tidak Tidak 31 Ya Tidak Ya Ya Ya Ya Tidak 32 Ya Ya Ya Ya Ya Ya Ya 33 Ya Ya Tidak Tidak Tidak Ya Ya 34 Tidak Ya Tidak Ya Tidak Tidak Tidak 35 Ya Tidak Ya Ya Ya Tidak Tidak 36 Ya Tidak Tidak Tidak Ya Ya Tidak 37 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak 38 Ya Ya Tidak Tidak Ya Ya Ya
Gambar 1. Hasil Quisioner
Pada  gambar  1  diatas  menunjukan  hasil  dari  kuisioner  terhadap  para  responden sebanyak 38 Responden yang menginputkan yang terdiri dari berbagai lapisan masyarakat.
Laki-laki Perempuan Total 26 12 68,40% 31,60% Sudah Bekerja Belum Bekerja Total 15 23 39,50% 60,50% 16-24 tahun 25-50 tahun Total 29 9 76,30% 23,70% 38 38 38 Jenis Kelamin Pekerjaan Usia
Gambar 2. Data Demografi Responden
Pada  gambar  2  merupakan  data  demografi  responden  yang  telah  berpartisipasi  dalam kuisioner,  dari  data  tersebut  untuk  responden  laki-laki  yang  paling  banyak  dengan  usia  16 sampai  dengan  24  tahun  sekitar  68,4%  dengan  status  pekerjaan  belum  bekerja  yang  mencapai 60,5% dari 38 responden.
Kemudian  dari  hasil  quisioner  dengan  variabel  K1  yang  menyatakan  28  responden bahwa  komputernya  pernah  terinfeksi  virus  dan  10  responden  belum  terinfeksi.  Maka  dengan data tersebut bahwa serangan virus itu sangat berbahaya dan sebagian besar pernah mengalami.

## Implementasi Naïve Bayes Terhadap Kesadaran Keamanan Informasi Dengan Infeksi Virus Pada Computer
Dan dari data tersebut menyatakan bahwa para responden 73,6% Komputernya pernah terinfeksi virus.
Kemudian  pada  variabel  K1  didapatkan  hasil  sekitar  18  responden  atau  sekitar  47,3% menyatakan  bahwa  mereka  pernah  menyebarkan  informasi  data  pribadi  mereka  seperti  email, nomor telepon password pada web yang belum dikenali sebelumnya.
Pada variabel K2 didapatkan hasil yang menyatakan 55,26% atau 21 responden pernah mendapatkan link atau sms dari sumber yang tidak dikenal atau diketahui sebelumnya. Pada K3 bahwa  responden  yang  pernah  mendownload  atau  menginstall  aplikasi  yang  tidak  resmi sebanyak 65,78% atau sekitar 25 responden sehingga ini meruapakan salah satu ancaman pada komputer responden.
Selanjutnya  pada  variabel  K4  didapatkan  hasil  yaitu  16  responden  atau  42,1% menyatakan  bahwa  pernah  login  dengan  sosmed  ke  situs  web  yang  tidak  resmi  atau  belum dikenali  sebelumnya.  Kemudian  pada  K5  yaitu  sekitar  21  atau  55,2%  responden  mengujungi link  yang  tidak  resmi  atau  belum  dikenali  sebelumnya  atau  juga  link  yang mencurigakan.Sehingga pada hal ini rawan sekali terjadi kebocoran data pribadi responden.
Kemudian  yang  terakhir  pada  variabel  K6  yang  menyatakan  bahwa  responden  yang pernah  menggunakan  VPN  untuk  aksen  ke  web  atau  terutama  web  yang  diblokir  oleh Kementerian Kominfo sebanyak 22 responden atau sekitar 57,8% sehinga ini sangat berbahaya pada  responden  jika  sampai  ters  menerus  menggunakan  VPN yaitu  terjadinya  pengalihan data pribadinya.
Sehingga  dengan  variabel  diatas  yang  terdiri  dari  7  variabel  maka  kita  dapat menganalisa  mengenai  seberapa  besar  kesadaran  masyarakat  terhadap  keamanan  personal komputernya  terhadap  virus  ataupun  terjadinya  kebocoran  data.  Dalam  menganalisa  dan mengklasifikasikan data tersebut digunakankanlah metode Bayes untuk menentukan hasilnya.
Berikut  adalah  tabel  data  testing  yang  digunakan  untuk  menentukan  hubungan  antara tingkat  kesadaran  keamanan  informasi  dengan  besarnya  kemungkinan  perangkat  komputer terinfeksi oleh virus yang menyerangnya. Data testing yang digunakan adalah sebuah data jika seseorang  memiliki  kesadaran  akan  keamanan  informasi  rendah  sehingga  setiap  pertanyaan memiliki jawaban ‘Ya’.
Tabel 2. Data Testing
K1 K2 K3 K4 K5 K6 V1
Ya Ya Ya Ya Ya Ya ?
Setelah  menentukan  data  testing,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  P(Ci).  P(Ci) pada  data  latih  tersebut  ada  dua  yaitu  P(Ci)  untuk  responden  yang  terinfeksi  oleh  virus  dan P(Ci)  untuk  responden  yang  tidak  terinfeksi  oleh  virus.  Jumlah  data  dalam  data  latih  adalah sebanyak 38 data. Perhitungan P(Ci) data latih tersebut adalah sebagai berikut:

## Yoyon Arie Budi Suprio, Moch. Najib
Didapat  jumlah  responden  yang  terinfeksi  virus  adalah  sebanyak  29  data  sementara yang  tidak  terinfeksi  virus  adalah  sebanyak  9  data.  Berdasarkan  perhitungan  P(Ci)  tersebut didapat bahwa P(Terinfeksi Virus) lebih besar daripada P(Tidak Terinfeksi Virus).
Setelah  menghitung  P(Ci)  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  P(X|Ci).  Data perhitungan tersebut adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Perhitungan P(X|Ci) Ci = Terinfeksi
P(X|Ci) Ci = Terinfeksi Kuantitas Probabilitas X = K1 14 0,482758621 X = K2 18 0,620689655 X = K3 20 0,689655172 X = K4 15 0,517241379 X = K5 19 0,655172414 X = K6 19 0,655172414
Pada Tabel 3 merupakan Perhitungan P(X|Ci) Ci = Terinfeksi sehingga kami dapat mengetahui datanya terhadap komputer yang terinfeksi.
Tabel 4. Perhitungan P(X|Ci) Ci = Tidak Terinfeksi
P(X|Ci) Ci = Tidak Terinfeksi Kuantitas Probabilitas X = K1 4 0,444444444 X = K2 3 0,333333333 X = K3 5 0,555555556 X = K4 1 0,111111111 X = K5 2 0,222222222 X = K6 3 0,333333333
Pada  tabel  diatas  bertujuan  untuk  mengetahui  perangkat  yang  dimungkinkan  tidak terinfeksi dengan menghitung nilai masing-masing  probalitasnya.
Setelah  menghitung  kedua  P(X|Ci)  langkah  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah menentukan  nilai  kumulatif  probabilitas  dari  setiap  kelas  P(X|Ci).  Perhitungan  tersebut  dapat dilihat dari dua tabel berikut:
Tabel 5. Perhitungan nilai kumulatif probabilitas setiap kelas P(X|Ci)
P(Xtotal|Terinfeksi) 0,045881859 P(Xtotal|Tidak) 0,000677404
Didapat P(Xtotal|Terinfeksi) serta P(Xtotal|Tidak) dari perhitungan tersebut. Kemudian kedua  P(X|Ci)  tersebut  dikalikan  dengan  P(Ci)  masing-masing  kelas  untuk  menentukan  kelas data testing. Tabel di bawah ini menunjukan perhitungan tersebut:
Tabel 6. Perhitungan P(Xtotal|Ci) * P(Ci)
P(Xtotal|Terinfeksi) * P(Terinfeksi)
0,035015103
P(Xtotal|Tidak) * P(Tidak) 0,000160438
Didapat nilai P(Xtotal|Terinfeksi) * P(Terinfeksi) lebih besar daripada P(Xtotal|Tidak) * P(Tidak).  Maka  data  testing  tersebut  masuk  ke  dalam  kelas  terinfeksi.  Jadi  hasilnya  adalah semakin  rendah  kesadaran  keamanan  informasi  seseorang  maka  besar  kemungkinan perangkat komputer sesoerang tersebut terinfeksi oleh virus.

## Implementasi Naïve Bayes Terhadap Kesadaran Keamanan Informasi Dengan Infeksi Virus Pada Computer
Dalam  hasil  kuisioner  yang  didapat  dengan beberapa  atribut  atau  variabel  menyatakan bahwa  pada  atribut di  K3  yang paling  tinggi hasilnya  dengan  25  responden  atau  65,8%  sering mendownload  dan  menginstal  aplikasi  yang  sebelumnya  belum  dimengerti  dan  13  responden atau  34,2%  menyatakan   belum pernah, kemudian  atribut berikutnya yang  urutan  ke dua yaitu pada  K5  yang  menyatakan  mengunjungi  link  yang  tidak  resmi  atau  mencurigakan  sebesar  22 responden atau 57,9% dan yang tidak 16 responden 42,1%. Sedangkan atribut lainnya rata-rata 40% yang melakukan aktivitas yang mengarah ke terjadinya serangan virus.
Dengan  hasil  analisis  data  kuisioner  itu  maka  berdampak  pada  kebiasaan  responden yang  cenderung  ceroboh  dalam  kegiatan  yang  berkaitan  dengan  pemanfaatan  tekonologi informasi terhadap serangan virus yang menggunakan metode bayes.
Oleh  karena  itu  kami  sebagai  peneliti  selalu  memberikan  edukasi  bagi  mereka  yang masih awam terhadap keamanan informasi serta dampak-dampaknya jika mengabaikan.

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini  terbukti  bahwa  tingkat  keamanan  informasi  sangat  berpengaruh pada besar kemungkinan perangkat personal  computer seseorang terinfeksi oleh virus. Dari 38 data  yang  telah  terkumpul,  sebanyak  29  responden  yang  perangkat  personal  computer-nya terinfeksi oleh virus sementara sebanyak 9 responen yang perangkat personal computernya tidak terinfeksi oleh virus.
Dari variabel pertanyaan yang paling banyak dilakukan responden yaitu mendownload serta  menginstall  aplikasi  yang  belum  dimengerti  serta  mengunjungi  link  yang  sebelumnya belun  juga  dimengerti  sumber  link  tersebut  sehingga  ini  sebagai  pemicu  utama  perangkat komputer akan terinfeksi oleh virus.
Sehingga  apabila  seseorang  memiliki  tingkat  kesadaran  keamanan  informasi  rendah, maka  semakin  besar  pula  probabilitas  perangkat  seseorang  terinfeksi  oleh  virus.  Hal  ini  telah dibuktikan dari perhitungan metode Naïve Bayes yang telah dilakukan dalam penelitian tersebut berdasarkan hasil quisioner dan analisa penulis.
Oleh  karena  itu  diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini,  responen  bisa  lebih  berhati- hati  dan  meningkatkan  tingkat  kesadaran  akan  keamanan  informasi  data  pribadi  responden masing-masing agar kecil kemungkinan perangkat personal computer tidak terinfeksi oleh virus maupun malware.

## 5. SARAN
Penelitian lebih lanjut diharapkan dapat dilakukan dengan responden yang lebih banyak sehingga hasil yang didapatkan dapat lebih efektif dan lebih luas. Selain itu juga metode  yang lainnnya  dalam  pengambilan  keputusan  atau  clustering  sehingga  diharapkan  ada  pembanding yang merujuk pada metode mana yang paling tepat.  Pertanyaan-pertanyaan di dalam kuesioner juga  dapat  ditambahkan  dengan  variabel  tambahan  lainnya  yang  berkaitan  dengan  tingkat kesadaran  keamanan  informasi  agar  data  dan  informasi  yang  didapat  bisa  lebih  meluas. Perhitungan metode Naïve Bayes juga dapat dilakukan lagi dengan lebih mendetail dan dengan angka probabilitas yang tidak dibulatkan agar didapatkan hasil probabilitas akurat dan tepat.

## UCAPAN TERIMA KASIH

## Yoyon Arie Budi Suprio, Moch. Najib
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak  berikut  yang  telah  berkontribusi dan memberikan dukungan agar penelitian ini dapat terlaksana dan terselesaikan dengan baik : a. STIKOM PGRI Banyuwangi yang telah memberikan dukungan baik finansial maupun non finansial.
b. Segenap  teman  dosen,  mahasiswa,  guru dan masyarakat  yang  telah  mengisi  dan  mengirim jawaban kuesioner yang telah dibagikan melalui media sosial.
c. Saudara  Muhammad  yang  membantu  financial  secara  tidak  langsung  dalam  melakukan kuisioner.
d. Kepada  Tim  mahasiswa  yang  tergabung  dalam  penelitian  ini  yang  tidak  dapat  kami sebutkan satu persatu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ting,  S.  L.,  Ip,  W.  H.,  Tsang,  A.  H.C.  2011, International  Journal  of  Software
Engineering and Its Applications . Vol. 5, No.3, Hal 37-46
[2] Syafitri,  W.,  2016,  Penilaian  Risiko  Keamanan  Informasi  Menggunakan  Metode  NIST 800-30 ( Studi Kasus : Sistem Informasi Akademik Universitas XYZ ). 2(2), 8–13.
[3] Budiarto, Raden., 2017,. Penerapan Metode FMEA Untuk Keamanan Sistem Informasi ( Studi Kasus : Website POLRI ). 15–17.
[4] Dr. Solomon’s Virus Encyclopedia , 1995 ISBN:1-897661-002.
[5] Anugroho,  Prasetyo.,  2008,  Klasifikasi  Email  Spam  dengan  Metode  Naïve  Bayes Classifier  Menggunakan Java Programming.
[6] M. Ridwan, H. Suyono and M. Sarosa, "Penerapan Data Mining untuk  Evaluasi Kinerja Akademik  Mahasiswa  menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,"  EECCIS,  vol. VII, 2013
[7] E.  Manulu,  F.  Sianturi  and  M.  Manulu,  "Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Jumlah Pemesanan PASTRIES," Jurnal Mantik Penusa, vol. I, 2017
[8] H.  Muhamad,  C.  Prasojo,  N.  Sugianto,  L.  Surtiningsih  and  I.  Cholissodin,  "Optimasi Naïve  Bayes  Classifier  dengan  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  pada  Data Iris," Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. IV, pp. 180-184, 2017.
[9] C.  Fadlan,  S.  Ningsih  and  A.  Windarto,  "Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi Kelayakan Keluarga Penerima Beras Rastra," JUTIM, 2018.
[10] Suryadi,  A.,  &  Harahap,  E.  (2018).  Sistem  Rekomendasi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Menggunakan Naive Bayes Classifier Di Institut Pendidikan Indonesia. JOUTICA, 3(2), 171–182.
[11] Medkhar,  D.  S.,  Bote,  M.  P.,  &  Deshmukh,  S.  D.  (2013).  Heart  Disease  Prediction System  Using  Naive  Bayes.  International  Journal  Of  Enhanced  Research  In  Science Technology &  Engineering, 2(3), 1–5. http://doi.org/10.1093/infdis/139.2.232
[12] Akraman,  R.,  Candiwan,  C.,  &  Priyadi,  Y.  (2018).  Pengukuran  Kesadaran  Keamanan
Informasi
Dan  Privasi  Pada  Pengguna Smartphone  Android  Di  Indonesia.  Jurnal  Sistem  Informasi Bisnis,
8 (2), 115. https://doi.org/10.21456/vol8iss2pp115-122
[13] Babate, A., Musa, M., Kida, A., & Saidu, M. (2015). State of Cyber Security: Emerging Threats Landscape. International Journal of  Advanced Research in Computer Science & Technology, 113 - 119
[14] Jaafar, G. A., Abdullah, S. M., & Ismail, S. (2019). Review of recent detection methods for HTTP DDoS attack. Journal of Computer Networks and Communications, 1-10