http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Perbandingan Pengujian Deteksi Phising menggunakan Metode SVM dengan Kernel RBF dan Linear
Comparison of Phishing Detection Tests using the SVM Method with RBF and Linear Kernels
Rumini*, Norhikmah, Ali Mustofa, Sulistyo Pradana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta Jalan Ring Road Utara, Condong Catur, Depok, Sleman, Yogyakarta, Indonesia *e-mail: rumini@amikom.ac.d
( received : 14 Mei 2023, revised : 17 Juni 2023, accepted : 23 Juli 2023)

## Abstrak
Phising adalah  sebuah  tindakan  kriminal  untuk  mencuri  informasi  pribadi  orang  lain  menggunakan entitas electronic, salah satunya adalah website.  Informasi ini dicuri dari website yang telah diakses yang  mengandung phising atau  dengan  kata  lain  masuk  ke  dalam  kategori  website  phising.  Tujuan dari web phising adalah membuat pengguna percaya bahwa mereka berinteraksi dengan situs resmi. Umumnya informasi yang dicari phisher (pelaku phising) adalah berupa username, password , baik itu akun media sosial atau akun nomor kartu kredit dengan cara diarahkan ke sebuah situs website palsu. Maka dari itu perlu adanya deteksi web phising yang  bermanfaar untuk melindungi user dari tindak pencurian  informasi  pengguna.  Penelitian  ini  membahas  dua  kernel  dalam  metode  SVM  ( Support Vector  Machine) untuk  deteksi  web phising yaitu  kernel RBF ( Radial  Basis  Function) dan kernel linear . Akurasi yang didapatkan dengan ketiga kernel menghasilkan nilai akurasi yang berbeda-beda. Hasil  akurasi  pengujian  sistem  deteksi  web  phising  dengan  Kernel  Linear  sebesar  92.582  %  dan Kernel  Radial  Basis  Function  sebesar  96.426  %.  Akurasi  paling  tinggi  dengan  metode  SVM  untuk deteksi web phising yaitu menggunakan kernel RBF (Radial Basis Function) yang dapat memberikan hasil deteksi yang akurat terhadap web yang mengandung phising. Kata kunci : SVM, phising, kernel, RBF, deteksi

## Abstract
Phishing is a criminal act to steal other people's personal information using electronic entities, one of which is  a  website.  This  information  is  stolen from  websites  that  have  been  accessed  which  contain phishing or in other words enter into the category of phishing websites. The aim of web phishing is to make  users  believe  that  they  are  interacting  with  a  legitimate  site.  Generally,  the  information  that phishers are looking for is in the form of usernames, passwords, be it social media accounts or credit card account numbers by being directed to a fake website. Therefore, it is necessary to have phishing web  detection  which  is  useful  to  protect  users  from  acts  of  theft  of  user  information.  This  study discusses  two  kernels  in  the  SVM  (Support  Vector  Machine)  method  for  web  phishing  detection, namely the RBF (Radial Basis Function) kernel and the linear kernel. The accuracy obtained with the three  kernels  produces  different  accuracy  values.  The  results  of  the  accuracy  of  testing  the  web phishing  detection  system  with  a  Linear  Kernel  of  92,582%  and  a  Radial  Basis  Function  Kernel  of 96,426%.  The  highest  accuracy  with  the  SVM  method  for  detecting  web  phishing  is  using  the  RBF (Radial  Basis  Function)  kernel  which  can  provide  accurate  detection  results  for  web  containing phishing.
Keywords : SVM, phising, kernel, RBF, detection

## 1 Pendahuluan
Perkembangan  Ilmu  Pengetahuan  dan  Teknologi  (IPTEK),  khususnya  pada  bidang  Teknologi dan  Informasi  saat  ini  sudah  mengalami  kemajuan  yang  pesat  dan  memberikan  banyak  manfaat, sehingga  memudahkan  hampir  semua  kegiatan  penyebaran  informasi,  pengelolaan  keuangan,  dan metode  pembayaran  dapat  dilakukan  dengan  Teknologi  melalui  jaringan  internet  dengan  media
e-ISSN:2540-9719
Website. Kemajuan Teknologi Informasi yang serba digital membawa orang berminat ke dalam dunia bisnis online karena dirasakan lebih mudah dan praktis berkomunikasi dan memperoleh informasi.
WeAreSocial  merupakan  sebuah  perusahaan  agensi  marketing  sosial  terpercaya,  yang mengeluarkan  laporan  setiap  tahun  mengenai  data  jumlah  pengguna  website,  dan  media  sosial  dari seluruh dunia. Laporan terbaru mengungkapkan bahwa pengguna internet mengalami perkembangan rata-rata lebih dari satu juta pengguna baru setiap hari. Jumlah orang yang menggunakan internet telah meningkat  selama  setahun  terakhir.  Ada  4,39  miliar  pengguna  internet  pada  tahun  2019,  meningkat 366 juta(9 persen) dibandingkan Januari 2018. Rata-rata pengguna internet dunia menghabiskan 6 jam dan  42  menit  online  setiap  hari[1].  Disisi  lain,  dengan  kemajuan  internet  ini  juga  memiliki  dampak negatif yang mengkhawatirkan pada berkembangnya tindak kejahatan online atau dapat disebut juga “CYBERCRIME”. Disertai juga dengan maraknya website pishing.
Phising adalah  sebuah  tindakan  kriminal  untuk  mencuri  informasi  pribadi  orang  lain menggunakan  entitas  electronic,  salah  satunya  adalah  website[2].   Informasi  ini  dicuri  dari  website yang telah diakses yang mengandung phising atau dengan kata lain masuk ke dalam kategori website phising .  Tujuan  dari  web phising adalah  membuat  pengguna  percaya  bahwa  mereka  berinteraksi dengan situs resmi. Umumnya informasi yang dicari phisher(pelaku phising ) adalah berupa username, password, baik itu akun media sosial atau akun nomor kartu kredit dengan cara diarahkan ke sebuah situs website palsu. Maka dari itu perlu adanya deteksi web phising yang berguna untuk melindungi user dari tindak pencurian informasi pengguna..
Menurut  buku  dengan  judul  No-tech  hacking  oleh  Johnny  Long  mengutarakan  bahwa  senjata paling  ampuh  dalam  dunia  hacker  adalah  social  engineering[3].  Serangan  Web Phising memuncak pada tahun 2005 dan phising merupakan cara untuk memikat agar korban dengan mudah jatuh dalam perangkap  penipuan,  dengan  mencari  kelemahan  di  dalam  website  ,dan  kelemahan  e-mail,  pada dasarnya phising menggunakan  hampir  semua  teknik  hacking  yang  digunakan  untuk  membuat umpan[4.  Hacking  merupakan  tindak  kejahatan  komputer  untuk  mengakses,  mencuri,  merusak  data secara tidak sah[5].
Support  Vector  Machine (SVM)  dikembangkan  oleh  Bose,  Guyon,  dan  Vapnik,  pertama  kali diperkenalkan  pada  tahun  1992  di  Annual  Workshop  On  Computational  Learning  Theory. Support Vector  Machine merupakan  salah  satu  metode  dalam  supervised  learning  yang  biasanya  digunakan untuk klasifikasi seperti Support Vector Classification dan regresi Support Vector Regression. SVM juga dapat mengatasi masalah klasifikasi dan regresi linear maupun non linear[6] . Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk menerapkan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk  klasifikasi  Web Phising untuk  mengklasifikasikan  dan  memaksimalkan  Data  Set  yang  akan diolah,  Sehingga  dapat  memberikan  manfaat  dalam  menghasilkan  akurasi  yang  maksimal  untuk mendeteksi  web phising .  Dengan  menerapkan  hasil  akurasi  tertinggi  dari  2  kernel  yang  diuji  yaitu kernel linear dan kernel RBF

## 2 Tinjauan Literatur
Tinjauan  Literatur  mengenai  penelitian-penelitian  yang  terkait.  Penelitian  sebelumnya  dengan judul  ”Prediksi  Website  Pemancing  Informasi  Penting Phising Menggunakan Support  Vector Machine (SVM)” Algoritma yang digunakan Support Vector Machine , Topik yang diteliti sama yaitu web phising ,  Menggunakan  dataset  publik  yang  sama  yaitu  dari UCI  Machine  Learning  Repository Sedangkan perbedaan antara keduanya terletak pada penerapan dan perbandingan yang dilakukan oleh Zuhri Halim, pada penelitian yang dilakukan oleh Zuhri Halim adalah melakukan perbandingan antara Support  Vector  Machine dengan Naive  Bayes dan Decision  Tree .  Sedangkan  dalam  penelitian  yang saya  lakukan  adalah  untuk  menerapkan  Algoritma Support  Vector  Machine untuk  klasifikasi  web phising . Dan berbeda pada bagian pre-processing [7].
Peelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Klasifikasi  Email  Spam  dengan  Menggunakan  Metode Support Vector Machine dan k-Nearest Neighbor” Algoritma yang digunakan Support Vector Machine. Topik yang diteliti sama yaitu web phising . Sedangkan perbedaan antara keduanya terletak pada sumber data yang  digunakan  oleh  Sheila  Novelia  dan  Brodjol  Sutijo  ,  yaitu  menggunakan  6000  email  dengan format  hml.  Sedangkan  dataset  yang  saya  gunakan  adalah UCI  Machine  Learning  Repository (www.uci.edu).  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Sheila  Novelia  dan  Brodjol  Sutijo  adalah melakukan  perbandingan  antara Support  Vector  Machine dengan k-Nearest  Neighbor .  Sedangkan
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dalam  penelitian  yang  saya  lakukan  adalah  untuk  menerapkan  Algoritma Support  Vector  Machine untuk klasifikasi web phising . Dan berbeda pada bagian pre-processing . Dan terdapat perbedaan juga pada object yang diteliti yaitu pada penelitian Sheila Novelia dan Brodjol Sutijo menggunakan object email  untuk  diklasifikasi,  Sedangkan  dalam  penelitian  saya  menggunakan object web phising untuk diklasifikasi [8].
Pada  Judul,  “Phishing  Websites  Classification  using  Hybrid SVM and KNN Approach”,  Algoritma yang  digunakan  Support  Vector  Machine.  Sedangkan  perbedaan  antara  keduanya  terletak  pada sumber  data,  sedangkan  dataset  yang  saya  gunakan  adalah UCI  Machine  Learning  Repository (www.uci.edu).  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Altyeb  Altaher  adalah  mengintegrasi  antara Support Vector Machine dengan k-Nearest Neighbor . Sedangkan dalam penelitian yang saya lakukan adalah untuk menerapkan Algoritma Support Vector Machine untuk klasifikasi web phising [9].

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian menggunaka Metode Support Vector Machine (SVM). Alur penelitian adalah melakukan  perencanaan dan pengumpulan  data,  data  Web Phising dan non  Phising didapatkan  dari UCI Machine Learning Repository . Proses training set merupakan bagian dataset latih untuk membuat prediksi  atau  menjalankan  fungsi  dari  sebuah  algoritma.  Hasil  dari  training  set  akan  menjadi  acuan bagi sistem untuk  menentukan sebuah inputan data web phising atau bukan phishing , untuk  melihat keakuratan/performanya. Proporsi test set sebesar 20% dan train set 80%.
Selanjutnya dilakukan proses perhitungan SVM, yaitu klasifikasi dengan kernel linear dan kernel gaussian ( radial  basis  function , RBF )  dengan  melakukan  import  library  SVM  dengan  query  form sklearn  import  svm,  dan  meng-import  library accuracy_score dari  library  from sklearn.metrics . Library  SVM  berfungsi  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  menggunakan  SVC( Support  Vector Clasification ),  SVC  merupakan  perintah  untuk  menjalankan  model  SVM.  Library accuracy_score memiliki  fungsi  untuk  menampilkan  hasil  dari  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  SVM.  Selanjutnya dilakukan pengujian dalam proses klasifikasinya.
Fungsi  kernel  yang  paling  sederhana  adalah  kernel  linear  yang  digunakan  untuk klasifikasi  data  linear,  kernel  linear  digunakan  ketika  data  yang  dianalisis  sudah  terpisah secara linear. Kernel linear cocok ketika terdapat banyak fitur dikarenakan pemetaan ke ruang dimensi  yang  lebih  tinggi  tidak  benar-benar  meningkatkan  kinerja.  Persamaan  untuk  fungsi kernel linear adalah:
𝑲(𝒙, 𝒙 𝒌 ) =   𝒙 𝒌 𝒕 𝒙 (1)
Sedangkan untuk kernel RBF ( Radial basis fucnctuon/Gaussian ) digunakan untuk klasifikasi data  non-linear, Kernel  RBF atau  juga  disebut kernel  Gaussian adalah  konsep  kernel  yang paling  banyak  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi  data  yang  tidak  dapat dipisahkan secara linear. Kernel  ini dikenal  memiliki performa  yang baik dengan parameter tertentu, dan hasil dari pelatihan memiliki nilai error yang kecil dibandingkan dengan kernel lainnya. Rumus persamaan untuk fungsi kernel RBF adalah [10]:
𝑲(𝒙, 𝒙 𝒌 ) = 𝒆𝒙𝒑{−||𝒙 − 𝒙 𝒌 }|| / 𝟐 𝟐 𝝈 𝟐 (2)
Hasil akurasi yang didapatkan dengan melakukan pengujian deteksi phising dengan metode SVM kernel  RBF dan kernel  Linear .  Hasil  pengujian  dengan  akurasi  terbaik  untuk  deteksi phising adalah dengan SVM kernel RBF . Penarikan kesimpulan dirumuskan berdasarkan analisis hasil pengujian dan mengacu pada tujuan dari penelitian yang dilakukan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  penulis  melakukan  pengujian  dengan  2  cara.  Pertama  adalah  dengan pengujian melalui perbandingan jumlah data training dan testing, yang bertujuan untuk mencari nilai akurasi terbesar dengan proporsi test set sebesar 20% dan train set 80%. Kedua adalah pengujian jenis kernel, bertujuan untuk mengetahui rata-rata akurasi terbaik dari kernel yang akan digunakan.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 3.1. Pengujian Deteksi Phising
Pengujian deteksi phising dengan langkah-langkah pengujian deteksi phising yaitu menyiapkan URL  yang  dicurigai  sebagai  phising,  sebagai  contoh, https://tallals.com/ , https://kakudobno.ru , https://recambiosscooter.es/signin/  dan menyiapkan  URL  yang  tidak  dicurigai  sebagai  phising, contoh, https://google.com/ , https://dicoding.com/ . Gambar 2 menunjukkan hasil deteksi sistem untuk klasifikasi web non- phising yaitu situs google dengan akurasi 96,68%.
Gambar 1. Hasil deteksi “ non-Phising ”
Pada  tahapan  uji  klasifikasi  dari  gambar  3  menunjukkan  bahwa  situs https://kakudobno.ru merupakan situs yang terdeteksi web phising dengan nilai akurasi sebesar 96,60%.
Gambar 2. Hasil deteksi “ phising ” 3.2. Pengujian Jenis Kernel
Pada penelitian ini dilakukan perbandingan hasil akurasi dari klasifikasi Support Vector Machine menggunakan dua kernel yang berbeda yaitu kernel Linear dan kernel Radial Basis Function (RBF). Berikut hasil klasifikasi Support Vector Machine dengan data test dan data train sebanyak 11056 dari UCI Machine Learning. Hasilnya ada pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Kernel Linear Dan Rbf
ALGORITMA  KERNEL  HASIL AKURASI SVM Linear 92.582 % SVM RBF 96.426%

## 3.1 Confusion Matrix
Confusion matrix  suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada  konsep  data  mining  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Pada  pengukuran  kinerja menggunakan confusion matrix , terdapat 4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat  istilah  tersebut  adalah True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP) dan False  Negative (FN).  Nilai True  Negative (TN)  merupakan  jumlah  data  negatif  yang  terdeteksi
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dengan  benar,  sedangkan False  Positive (FP)  merupakan  data  negatif  namun  terdeteksi  sebagai  data positif.  Sementara  itu, True  Positive (TP)  merupakan  data  positif  yang  terdeteksi  benar. False Negative (FN)  merupakan  kebalikan  dari True  Positive ,  sehingga  data  posifit,  namun  terdeteksi sebagai  data  negatif.  Pada  tabel  menunjukan  hasil  dari  confusion  matrix  metode Support  Vector Machine .
Tabel 2. Hasil Confution Matrix Metode Support Vector Machine True no Phising True Phising Pred. No phising 911 52 Pred phising 35 1213
Jumlah  True  Positive  (TP)  adalah  911  diklasifikasikan  sebagai  1  sesuai  dengan  prediksi  yang dilakukan  dengan  Algoritma  Support  Vector  Machine,  lalu  False  Negative  (FN)  sebanyak  52  data diprediksi  sebagai  1  tetapi  ternyata  -1,  kemudian  True  Positive  (TN)  sebanyak  1213  data  sesuai dengan  prediksi,kemudian  False  Positife  (FP)  sebanyak  35  data  diprediksi  -1   ternyata  1.  Tingkat akurasi  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  adalah  sebesar 96% dan dapat dihitung untuk mencari nilai accuracy.
Accuracy= TP+TNTP+TN+FP+FN=911+1213911+1213+35+52=0,9606   (1)
Keterangan =
TP = True Positive TN = True Negative FN= False Negative FP= Fasle Positive

## 3.3 Evaluasi Pengujian
Klasifikasi  web Phising dengan  menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  dengan Kernel Linear dan Kernel RBF terhadap data test dan data training telah selesai dilakukan. Dari hasil pengujian  dengan  menggunakan  data  test  dan  data  training  yang  sama  dengan  banyaknya  dataset 11056 didapatkan hasil akurasi pengujian dengan Kernel Linear sebesar 92.582 % dan Kernel Radial Basis  Function sebesar  96.426  %. Algoritma  Support  Vector  Machine dengan kernel  radial  basis function untuk  klasifikasi  Website Phising memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  daripada kernel  linear . Dari  pengujian  yang  dilakukan  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  96.426  %.  Dari  hasil  pengujian tersebut  dapat  dilihat  bahwa Algoritma  Support  Vector  Machine dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan Website Phising .

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian bahwa Algoritma Support Vector Machine telah berhasil diterapkan untuk deteksi Phising dan mendapatkan hasil akurasi yang lebih baik daripada penelitian sebelumnya, berdasarkan hasil pengujian kernel dapat diketahui bahwa hasil akurasi kernel Radial Basis Function ( RBF )  lebih  baik  daripada  kernel  Linear  untuk  mengklasifikasikan  Web  Phising.  Hasil  akurasi pengujian dengan Kernel Linear sebesar 92.582 % dan Kernel Radial Basis Function ( RBF ) sebesar 96.426 %

## Referensi
[1]  “Data,”  2022.  https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/03/23/ada-2047-juta-pengguna- internet-di-indonesia-awal-2022
[2]  R.  M.  Mohammad,  F.  Thabtah,  and  L.  McCluskey,  “An  assessment  of  features  related  to phishing websites using an automated technique,” in 2012 International Conference for Internet Technology and Secured Transactions, ICITST 2012 , 2012, pp. 492–497.
e-ISSN:2540-9719
[3]  B.  S.  Dharma  Pratiwi,  Sheila  Noveila,  Suprih  Ulama,  “Klasifikasi  Email  Spam  dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine dan k-Nearest Neighbor,” J. Sains Dan Seni Its Vol. 5No.2(2016)2337-3520(2301-928XPrint) , vol. 5, 2016, [Online]. Available: http://ejurnal.its.ac.id/index.php/sains_seni/article/view/16685
[4]  Weiss  S., Text  Mining :  Perspective  Methods  for  Analysis  and  Prediction  Model  Discovery Using RapidMiner . Indurkhya, edutor. New Jersey L Springer Science & Business Media., 2010.
[5]  J. S. R. Feldman, The Text Mining Handbook . New York: Cambridge University Press, 2007.
[6]  S. B. Maryuni, “Identifikasi Website Phising Dengan Seleksi Atribut Berbasis Korelasi,” Semin. Nas. Teknol. dan Komunikasi(SENTIKA) .
[7]  Z.  Halim,  “Prediksi  Website  Pemancing  Informasi  Penting  Phising  Menggunakan  Support Vector  Machine  (SVM),” Inf.  Syst.  Educ.  Prof. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  71–82,  2017,  [Online]. Available: http://download.portalgaruda.org/article.php?article=535068&val=10928&title= Prediksi Website Pemancing Informasi Penting Phising Menggunakan Support Vector Machine (SVM)
[8]  S.  N.  D.  Pratiwi  and  B.  S.  S.  Ulama,  “Klasifikasi  Email  Spam  dengan  Menggunakan  Metode Support Vector Machine dan k-Nearest Neighbor,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 5, no. 2, pp. 344– 349, 2016.
[9]  A.  Altaher,  “Phishing  Websites  Classification  using  Hybrid  SVM  and KNN  Approach,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 8, no. 6, pp. 90–95, 2017, doi: 10.14569/ijacsa.2017.080611.
[10]  Suyanto, Machine Learning, Tingkat dasar dan Lanjut . Bandung:Informatika, 2018.
[11]  “‘What  is  Python  Good  For?’.  General  Python  FAQ.  Python  Software  Foundation.” https://docs.python.org/3/faq/general.html#what-is-python-good-for.
[12]  “‘What is Python? Executive Summary’. Python documentation. Python Software Foundation.” https://www.python.org/doc/essays/blurb/
[13]  “General Python FAQ,” python.org.
Python Software Foundation.
https://docs.python.org/3/faq/general.html#what-is-python.
[14]   and  F.  T.  Abdelhamid,  Neda,  Aladdin  Ayesh, Phishing  detection  based  associative classification data mining.‖ Expert Systems with Applications . 2014.