Diterima 20 Mei 2021,  Direvisi 25 Mei 2021,  Diterima untuk publikasi 27 Mei 2021

## Identifikasi Website Phishing dengan Perbandingan Algoritma Klasifikasi
Agung Susilo Yuda Irawan 1* , Nono Heryana 2 , Hopi Siti Hopipah 3 , Dyas Rahma Putri 4 1,2,3,4 Jln. Hs. Ronggo Waluyo Puseurjaya Telukjambe Timur Karawang Jawa Barat Email: *agung@unsika.ac.id
Abstrak.  Phishing merupakan  salah  satu  kejahatan  siber  yang  bersifat mengancam  dan  menjebak  seseorang  dengan  cara  memancing  korban  untuk secara  tidak  langsung  memberikan  informasi  kepada  penjebak.  Sebagian  besar phishing menggunakan link yang mengarah pada website palsu untuk menjebak target. Phishing berpotensi  menimbulkan  kerugian  baik  dalam  hal privacy , eksploitasi  data,  bahkan  kerugian  finansial.  Jumlah  website  phishing  yang merugikan  pun  tumbuh  sangat  cepat.  Maka  salah  satu  upaya  yang  dapat dilakukan yaitu melakukan penerapan klasifikasi untuk dapat mendeteksi website phishing .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  performa  terbaik  dalam penerapan    algoritme    klasifikasi    yaitu Support    Vector    Machine,  Decision Tree,  Random  Forest, dan Multilayer  Perceptron .  Berdasarkan  hasil  penelitian, performa  terbaik terdapat  pada  algoritme Multilayer Perceptron dengan  tingkat akurasi mencapai 93.15% dan nilai AUC 0.976.
Kata kunci: klasifikasi, website phishing, multilayer perceptron.

## 1 Pendahuluan
Kemajuan  teknologi  telah  banyak  membantu  memudahkan  aktivitas masyarakat.  Khususnya  dalam  pemanfaatan  internet, masyarakat  menjadi  lebih mudah  dan  efektif  dalam  berkomunikasi  maupun  mencari  informasi  [1]. Begitupun  masyarakat  Indonesia,  175,4  juta  atau  sekitar  64%  penduduk Indonesia telah aktif menggunakan internet [2]. Seiring meningkatnya pengguna internet  dan  berkembangnya  teknologi,  ancaman  terhadap  keamanannya  pun semakin beragam. Salah satunya adalah phishing. Phishing merupakan kegiatan yang  bersifat  mengancam  dan  menjebak  seseorang  dengan  cara  memancing target  untuk  secara  tidak  langsung  memberikan  informasi  kepada  penjebak ( pisher ) [3].
Phishing termasuk  salah  satu  jenis  kejahatan  siber  yang  marak  terjadi  melalui jaringan  komputer.  Teknik  ini  rawan  terjadi  pada  situs  jejaring  sosial  seperti facebook, instagram , bahkan email. Sebagian besar pisher menjalankan aksinya melalui  beberapa  bentuk  penipuan  dengan  membuat link yang  mengarah  pada situs web palsu [4]. Link tersebut dapat memikat pengguna untuk mengklik dan

## 58 Agung Susilo Yuda Irawan, Nono Heryana, Hopi Siti

## Hopipah, Dyas Rahma
memulai  unduhan  malware,  atau  memasukkan  informasi  pribadi  ke  situs  web palsu yang memiliki tampilan mirip dengan yang asli.
Gambar 1 Perbandingan Website Phishing (kiri) dan yang otentik (kanan)
Maraknya phising tentunya  berpotensi  menimbulkan  kerugian  dalam  hal privacy ,  bahkan  mungkin terjadi  penyalahgunaan  (eksploitasi)  data  yang  dapat merugikan  finansial  [4] . Menurut  APWG (Anti-Phishing  Working  Group) dalam [5] menyebutkan bahwa dari tahun ke tahun, masyarakat sudah semakin sadar  terhadap website  phishing. Namun  jumlah website  phishing yang merugikan  pun  tumbuh  lebih  cepat.  Hal  tersebut  dapat  mengurangi  rasa  aman masyarakat  dalam  melakukan  sebuah  transaksi online ,  padahal  di  Indonesia sendiri  masyarakat  sudah  mulai  beralih  menggunakan  transaksi online .  Maka salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  yaitu  melakukan  penerapan  klasifikasi untuk dapat mendeteksi website phishing.
Penelitian  sebelumnya  [5]  dengan  judul  Model  Klasifikasi  untuk  Deteksi Situs Phishing di  Indonesia,  menguji  beberapa  algoritma  seperti  SMO (Sequential Minimal  Optimization) , Naive  Bayes , Bagging dan Multilayer  Perceptron. Multilayer Perceptron termasuk ke dalam Jaringan Syaraf Tiruan. Algoritme ini meniru  struktur  dan  fungsi  otak  manusia  sebagai  model  nya.  Hasilnya, algoritme Multilayer  Perceptron memiliki  tingkat  akurasi  terbaik  sebesar 91.8%, bahkan unggul dalam aspek lain seperti precision, recall, dan f-measure.
Penelitian  lain  [6]  melakukan  prediksi website  phishing menggunakan perbandingan  algoritme Suport  Vector  Machine (SVM) ,  Decision  Tree, dan Naïve  Bayes. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  metode paling  efisien  dalam  memprediksi website  phishing. Hasilnya  algoritme  SVM lebih  baik  dibandingkan  algoritme  lainnya  dengan  nilai  akurasi  92.34%  dan nilai AUC 0.977.

## Identifikasi Website Phising dengan Perbandingan Algoritma... 59
Selain  itu,  penelitian  [7]  melakukan  optimasi  algoritme  C4.5  dengan  seleksi fitur  Genetic  Algoritme  dalam  prediksi web  phishing .  Algoritme  C4.5  ini banyak  digunakan  karena  mudah  dipahami  dimana  cabang  pohon  disimpulkan dalam  bentuk  klasifikasi  berdasarkan  kelas  atau  label.  Hasilnya,  penggunaan algoritme  genetika  berhasil  meningkatkan  akurasi  sebesar  3.22%  dari  yang semula 83.81% menjadi 8.47%.
Pada  penelitian  ini,  dataset  merupakan  data  publik  yang  menggunakan  tiga kategori  dalam  penentuan website yaitu legitimate,  suspicious, dan phishing. Penelitian ini membandingkan empat algoritme klasifikasi yaitu support vector machine (SVM), decision tree, random forest, dan multilayer perceptron untuk membandingkan performa terbaik dalam mendeteksi website phishing.

## 2 Metode Penelitian
Tahapan  pada Cross-Industry  Standard  Process  Model  for  Data  Mining (CRISP-DM)  akan  diterapkan  pada  penelitian  ini.  Adapun  tahapannya  terdiri dari:

## 2.1 Business Understanding
Business  understanding melakukan  pemahaman  tujuan  berdasarkan  pada perspektif  bisnis  lalu  diubah  ke  dalam  definisi  masalah data  mining. Selanjutnya  penentuan  solusi  yang  akan  diusulkan  untuk  menangani permasalahan  yang  ada.  Adapun  permasalahan  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana  mendeteksi website berpotensi phishing berdasarkan  beberapa atribut  pada  data.  Solusi  yang  ditawarkan  yaitu  perbandingan  algoritme  SVM, decision  tree,  random  forest, dan Multilayer  Perceptron untuk  mengetahui performa terbaik dalam menentukan website berpotensi phishing.

## 2.2 Data Understanding
Data  understanding berfungsi  untuk  memahami  dan  mengidentifikasi  kualitas data,  setelah  itu  menemukan  pengetahuan  awal  untuk  membentuk  hipotesis. Data  yang  digunakan  merupakan  data  publik  yang  mengumpulkan  arsip  data Phishtank (www.phishtank.com),  yang  merupakan  situs  komunitas  gratis  di mana  pengguna  dapat  mengirimkan,  memverifikasi,  melacak,  dan  berbagi  data phishing .
Terdapat  beberapa  karakter  atau  kriteria  sebuah website untuk  dapat  dikatakan
60

## Agung Susilo Yuda Irawan, Nono Heryana, Hopi Siti Hopipah, Dyas Rahma
phishing. Karakter phishing digolongkan menjadi Address Bar based  Feature, Abnormal  based  Feature, HTML and  Javascript  based  Features dan Domain based Feature [8] .

## 2.3 Data Preparation
Tahap  ini  merupakan  tahap  persiapan  data  untuk  digunakan  pada  tahap selanjutnya.  Biasanya  cenderung  dilakukan  berulang  kali  sampai  data benar- benar sesuai dengan kebutuhan. Data preparation terdiri dari data cleaning, attribute selection, dan penentuan label pada atribut data.

## 2.4 Modelling
Tahap  selanjutnya  yaitu  pemilihan  teknik  pemodelan  dengan  teknik data mining. Untuk  penelitian  ini,  dilakukan  perbandingan  pada  empat  algoritme klasifikasi,  diantaranya Support  Vector  Machine (SVM), Decision  Tree, Random Forest, dan Multilayer Perceptron .

## 2.5 Evaluation
Evaluasi  digunakan  untuk  menganalisis  hasil  penerapan  model berdasarkan  tujuan  penelitian,  untuk  selanjutnya  dilakukan  penentuan keputusan  terhadap  penggunaan  hasil data  mining. Adapun  parameter evaluasi pada penelitian ini yaitu tingkat akurasi.

## 2.6 Deployment
Tahapan terakhir yaitu tahap penyebaran, dilakukan untuk merepresentasikan  hasil  pengetahuan  dan  informasi  yang  didapatkan  ke dalam bentuk yang mudah dipahami pengguna.

## 3 Hasil Dan Pembahasan
Dengan  memanfaatkan  sumber  data, dapat  diterapkan  teknik data  mining yang bertujuan untuk mengetahui performa terbaik dalam klasifikasi website phishing dengan  membandingkan  empat  algoritme  yaitu  SVM, decision  tree,  random forest, dan Multilayer Perceptron .
Data yang digunakan diambil dari sumber data publik www.kaggle.com, yang  berisi  kumpulan  data website  phishing. Dataset  berjumlah  1353 data,  yang  terdiri  dari  10  atribut  termasuk  1  kelas  yang  dijadikan  label. Terdapat  702  URL phishing ,  103  URL  mencurigakan,  dan  548  URL otentik. Adapun keterangan mengenai atribut data terdapat pada tabel 1 .

## Identifikasi Website Phising dengan Perbandingan Algoritma... 61
Tabel 1. Atribut Dataset
No. Nama Atribut Keterangan Kategori Nilai Referensi 1 SFH (Server Form Handler) Memiliki string kosong atau tidak Abnormal Based Features 1 = Legitimate (valid), 0 =
Suspicious (Mencurigakan),
-1 = Phishing 2 popUpWindow
Biasanya web asli tidak akan meminta pengguna untuk mengirim informasi pribadi melalui pop up HTML and JavaScript based Features 3 SSLfinal_State Memiliki SSL atau tidak Abnormal Based Features
4 Request_URL Request URL memeriksa apakah objek eksternal yang ada pada halaman web (misal gambar, video, dll) 5 URL_of_Anchor URL yang terhubung dengan link lain 6 web_traffic Mengukur popularitas jumlah pengunjung website. Domain based Features 7 age_of_domain Usia domain dihitung sejak domain diregistrasi 8 URL_Length Panjang URL, web phishing cenderung menggunakan URL yang panjang untuk menyembunyikan link palsu Address Bar Based 9 having_IP_Address Jika domain menggunakan IP Address, maka merupakan website phishing 10 Result Kategori apakah legitimate, suspicious, atau phishing
Penerapan algoritme pada pemodelan ini dibantu dengan pemrograman Python. Terdapat  4  proses  yang  dilakukan,  untuk  mengetahui  performa  terbaik. Parameter  pengujian  terdiri  dari  nilai  akurasi  berdasarkan  hasil data  training dan data testing , nilai recall, precision , f1- score, dan nilai AUC. Alur penelitian ini terdapat pada gambar 2.

## Hopipah, Dyas Rahma
Gambar 2 Alur Penelitian Sebagai  parameter  tambahan,  peneliti  menambahkan  nilai  AUC  beserta grafik  ROC.  Nilai  AUC  diklasifikasikan  ke  dalam  5  kategori,  seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Nilai AUC Nilai AUC Klasifikasi 0.90 - 1.00 Excellent Classification 0.80 - 0.90 Good Classification 0.70 - 0.80 Fair Classification 0.60 - 0.70 Poor Classification 0.50 - 0.60 Failure 3.1 Penerapan Pada Algoritma Support Vector Machine (SVM) Tabel 3. Performa pada algoritme SVM Akurasi Data Rata-Rata Training  Testing  Precision Recall F1- score AUC 0.844 0.845 0.58 0.63 0.60 0.863
Dari  Tabel  3,  hasil  akurasi  pengujian  dengan  menggunakan  algoritme SVM  adalah  84.4%  untuk  data training ,  dan  84.5%  untuk  data testing .

## Identifikasi Website Phising dengan Perbandingan Algoritma... 63
Untuk  nilai precision,  recall,  f1-score dan  nilai AUC diambil  hasil  rata- rata.

## Gambar 3 Kurva ROC Algoritme SVM
Berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  dari  evaluasi  model  menggunakan evaluation matrix, maka didapatkan kurva ROC seperti Gambar 4. Rata- rata  nilai  AUC  yang  didapatkan  adalah  0.863,  yang  berarti  masuk kategori Good Classification.

## 3.2 Penerapan pada Algoritme Decision Tree
Tabel 4. Performa pada algoritme Decision Tree
Akurasi Data Rata-Rata Training  Testing  Precision Recall F1- score AUC 0.881 0.823 0.56 0.61 0.59 0.92
Berdasarkan  Tabel  4,  hasil  akurasi  pengujian  dengan  menggunakan algoritme Decision  Tree adalah  88.1%  untuk  data training ,  dan  82.3% untuk  data testing .  Nilai  rata-rata  untuk precision,  recall,  dan  f1-score pada algoritme Decision Tree lebih kecil dibandingkan dengan algortime SVM.

## Hopipah, Dyas Rahma
Gambar 4 Kurva ROC Algoritme Decision Tree
Berdasarkan  kurva  ROC  pada  Gambar  4.  Rata-rata  nilai  AUC  yang didapatkan  adalah  0.92,  yang  berarti  masuk  kategori Excellent Classification. Artinya,  tingkat  error  pada Decision  Tree lebih  kecil dibandingkan algoritme SVM.

## 3.3 Penerapan pada Algoritme Random Forest
Tabel 5. Performa pada algoritme Random Forest Akurasi Data Rata-Rata Training  Testing  Precision Recall F1- score AUC 0.877 0.823 0.53 0.58 0.56 0.973
Hasil akurasi  pengujian dengan menggunakan algoritme Random Forest yang  dijelaskan  pada  Tabel  5  adalah  87.7%  untuk  data training ,  dan 82.3%  untuk  data testing .  Nilai  AUC  yang  didapatkan  semakin  tinggi, yang  artinya  tingkat  error  pada  penerapan  algoritme Random  Forest semakin kecil dibandingkan algoritme SVM dan Decision Tree.
Identifikasi Website Phising dengan Perbandingan Algoritma... 65
Gambar 5 Kurva ROC Algoritme Random Forest
Berdasarkan Gambar 5, hasilnya masuk kategori Excellent Classification dengan rata-rata nilai AUC sebesar 0.973.

## 3.4 Penerapan pada Algoritme Multilayer Perceptron
Tabel 6. Performa pada algoritme Multillayer Perceptron
Akurasi Data Rata-Rata Training  Testing  Precision Recall F1- score AUC 0.963 0.900 086 0.84 0.85 0.976
Penerapan  algoritme  yang  terakhir  adalah Multilayer  Perceptron yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel 6, yaitu 96.3% untuk data training , dan 90% untuk data testing . Parameter keseluruhan pada algoritme Multilayer Perceptron ini  menghasilkan  nilai  yang  tertinggi  dibandingkan  tiga algoritme lainnya yaitu SVM, Decision Tree dan Random Forest.

## Hopipah, Dyas Rahma
Gambar 6 Kurva ROC Algoritme Multilayer Perceptron
Begitupun nilai AUC seperti pada Gambar 6, mendapatkan nilai tertinggi sebesar 0.976 yang masuk kategori Excellent Classification.

## 4 Kesimpulan
Hasil  penelitian  pada  klasifikasi website  phishing menggunakan  perbandingan empat algoritme yaitu Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest dan Multilayer  Perceptron menghasilkan  performa  yang  baik.  Performa  model algoritme  yang  mendapatkan  nilai  paling  tinggi  adalah  algoritme Multilayer Perceptron, dengan akurasi sebesar 93.15% dan nilai AUC 0.976.
Kontribusi  dari  penelitian  ini  yaitu  mengusulkan  model  klasifikasi  untuk mendeteksi website apakah  termasuk  ke  dalam  kategori legitimate (otentik), suspicious (meragukan) , atau phishing.
Penelitian  selanjutnya  dapat  melakukan  penerapan  algoritme  lain  atau peningkatan akurasi dengan tambahan feature selection. Selain itu, model klasifikasi  yang  telah  dibuat  juga  dapat  diimplementasikan  kedalam sebuah sistem untuk deteksi website phishing
5 Referensi
[1] A.  S.  Gulo,  S. Lasmadi, and  K.  Nawawi,  “Cyber Crime  dalam Bentuk  Phising Berdasarkan  Undang-Undang  Informasi  dan  Transaksi  Elektronik,”  vol.  1,  pp. 68–81, 2020.
[2] B.  Ludwianto,  “Riset:  64%  Penduduk  Indonesia  Sudah  Pakai  Internet,”

## Identifikasi Website Phising dengan Perbandingan Algoritma... 67
Kumparan , 2020.
[3] M. H. Wibowo and N. Fatimah, “Ancaman Phishing Terhadap Pengguna Sosial Media  Dalam  Dunia  Cyber  Crime,” JOEICT(jurnal  Educ.  Inf.  Commun. Technol. , vol. 1, pp. 1–5, 2017.
[4] S. R. Rahayu, “Phishing,” 2019.
[5] F. Eka Purwiantono and A. Tjahyanto, “Model Klasifikasi Untuk Deteksi Situs Phising Di Indonesia,” Institut Teknologi Sepuluh November, 2017.
[6] 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).
[7] A.  S.  Sunge,  “Optimasi  Algoritma  C4.5  Dalam  Prediksi  Web  Phishing Menggunakan Seleksi Fitur Genetic Algoritma,” Paradigma ,  vol.  10,  no.  2,  pp. 27–32, 2018, doi: 10.31294/p.v%vi%i.4021.
[8] A. Fatkhurohman and E. Pujastuti, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Meningkatkan Keamanan Data Dari Website Phising,” J. Teknol. Inf. , vol.
XIV, no. October 2018, pp. 115–124, 2019.