## DETEKSI WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN TEKNIK FILTER PADA MODEL MACHINE LEARNING
Vikky Aprelia Windarni 1) , Anggit Ferdita Nugraha 2) , Surya Tri Atmaja Ramadhani 3) , Dewi Anisa Istiqomah 4) , Fiyas Mahananing Puri 5) , Adi Setiawan 6)
1) Teknologi Informasi, Universitas AMIKOM Yogyakarta
2) Teknik Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
3) Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
4) Manajemen Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta
5) Sistem Informasi, Universitas AMIKOM Yogyakarta
6) Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana email: vikkyaprelia@amikom.ac.id 1) , anggitferdita@amikom.ac.id 2) , surya@amikom.ac.id 3) , dewianisaist@amikom.ac.id 4) , fiyas@amikom.ac.id 5) , adi.setiawan@uksw.edu 6)

## Abstraksi
Phishing merupakan  bentuk  serangan  pada  dunia  maya  yang  cukup  popular,  dimana  pengguna  dibuat  untuk mengunjungi  situs web yang  tidak  sah.  Pengguna  ditipu  untuk  mengungkapkan  informasi  pribadinya  seperti username,  password, informasi  kartu  kredit  dan  sebagainya.  Maraknya phishing membuat  kerugian  dalam hal privacy ,  bahkan  terjadi penyalahgunaan  data  yang menyebabkan kerugian  finansial.  Tujuan  dari  penelitian  ini adalah peneliti ingin menggunakan machine learning dengan memanfaatkan fitur filter yang ada didalamnya yaitu pearson correlation dan menerapkan 3 metode Naïve Bayes , Decision Tree dan Random Forest untuk menentukan metode  yang  paling  efektif  dalam  mendeteksi web  phishing .  Terdapat  4  alur  penelitian  yang  digunakan  oleh peneliti, yaitu (1) Tahap persiapan, (2) Metode yang digunakan, (3) Analisa, dan (4) Evaluasi. Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode Decision Tree memiliki  nilai  akurasi  94,4%  dan  metode Random  Forest memiliki  akurasi  sebesar  96,3%.  Sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  metode  yang paling  efektif  untuk  mendeteksi web  phishing adalah menggunakan Random Forest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%. Pada penelitian selanjutnya dapat dilakukan pada kasus yang sama dengan menggunakan algoritma yang berbeda.
Kata Kunci : Decision Tree, Naïve Bayes, Random Forest, Website Phishing

## Abstract
Phishing is a fairly popular form of cyber attack, in which users are tricked into visiting legitimate websites. Users are tricked into disclosing personal information such as usernames, passwords, credit card information and so on. The rise of phishing makes losses in terms of privacy, even damages data which causes financial losses. The purpose of this study is that researchers want to use machine learning by utilizing the filter features in it, namely Pearson correlation and applying 3 methods of naïve Bayes, decision tree and random forest to determine the most effective method for detecting phishing websites. There are 4 research paths used by researchers, namely (1) the preparation stage, (2) the method used, (3) analysis, and (4) evaluation. From the results of this study, it was found that the application of the naïve Bayes method had an accuracy value of 60.4%, the decision tree method had an accuracy value of 94.4% and the random forest method had an accuracy of 96.3%. So, it can be concluded that the most effective method for detecting phishing websites is using a random forest because it has an accuracy rate of 96.3%. In further research, it can be carried out in the same case using a different algorithm.
Keywords : Decision Tree, Naïve Bayes, Random Forest, Website Phishing

## 1. Pendahuluan
Di era teknologi yang semakin berkembang ini orang- orang  tidak  bisa  lepas  dari  sebuah  internet  maupun gadget.  Perkembangan  internet  sejalan  dengan perkembangan  perangkat  lunak  yang  semakin canggih. Internet adalah sebuah media informasi yang
berguna untuk mencari sebuah informasi yang up to date dan  dapat  diakses  secara  global,  akan  tetapi internet juga dapat digunakan oleh cybercrime untuk mencuri  data-data  pribadi  pengguna  dengan  cara menggunakan phishing .
Phishing adalah  sebuah  aktivitas  penipuan  dengan menggunakan  alamat  elektronik  palsu  maupun
website palsu untuk mendapatkan informasi tentang data pribadi seperti informasi pribadi (nama, alamat, jenis  kelamin,  tanggal  lahir),  informasi  akun  (nama pengguna  dan  kata  sandi)  atau  informasi  keuangan (informasi kartu kredit dan akun) [1]. Seseorang yang melakukan phishing biasanya disebut dengan phiser, phiser akan mengirim email yang tampaknya berasal dari bank, layanan dari sebuah website atau malware . Phishing  website adalah  salah  satu  metode phising yang  dilakukan cybercrime dengan  cara  membuat website tiruan  yang  mirip  dengan website aslinya. Website yang sering menjadi sasaran phising adalah website yang  berkaitan  dengan online  banking , karena  potensi  yang  diambil  lebih  tinggi dibandingkan dengan website yang lainnya.
Machine Learning (ML) adalah suatu algoritma atau program  komputer  yang  dapat  membuat  sistem menjadi  cerdas  dengan  cara  mempelajari  data-data yang  tersedia  di  mana  algoritma  atau  program tersebut  tidak  didefinisikan  secara  eksplisit  [2]. Implementasi mechine  learning untuk  dapat menyelesaikan permasalahan memiliki 3 syarat, yaitu membutuhkan  memori  yang  besar  dan  dibutuhkan proses pelabelan dan tidak jarang hasil yang muncul tidak  akurat.  Bidang machine  learning berkaitan dengan  bagaimana  membangun  sebuah  computer agar  meningkat  secara  otomatis  berdasarkan  dari pengalaman sebelumnya [3].
Terdapat beberapa jurnal yang melakukan penelitian tentang web  phishing ,  seperti  jurnal  yang  berjudul Phising Website Detection Using Machine Learning [4], Phishing  Website  Detection  Based  on  Machine Learning: A Survey [5], Phishing Website Detection Using  Machine  Learning [6], Phishing  Website Detection  Based  on  Effective  Machine  Learning Approach [7] , An Effective Detection Approach For Phishing Websites Using URL and HTML Features [8], Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing [9] dan Identifikasi Website  Phishing dengan  Perbandingan Algoritma Klasifikasi [10]. Pada  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan mechine learning dengan  memanfaatkan  fitur  filter  yang terdapat di dalamnya. Salah satu fitur filter yang akan digunakan  adalah person  correlation.  Person correlation adalah  seleksi  fitur  yang  mengukur hubungan  linier  antara  2  variabel  [11].  Filter digunakan untuk memilih fitur website phishing dan setelah  dilakukan  filter  maka  akan  dilakukan penerapan  3  metode  pada machine  learning yaitu naïve bayes, decision tree dan random forest . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan metode yang paling efektif untuk mendeteksi website phising .

## 2. Metode Penelitian
Terdapat 4 alur penelitian yang akan digunakan, yaitu dimulai  dari  (1)  Tahap  persiapan,  (2)  Metode  yang akan digunakan, (3) Analisa dan (4) Evaluasi, seperti dijelaskan pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahap Penelitian
Pada tahap persiapan dilakukan dengan menyiapkan dataset yang  sebelumnya  sudah  disispkan  dengan cara  menggunduh  gratis  melalui website UCI Machine  Learning [12]. Dataset yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini  adalah dataset yang bersifat benchmark dan  didalam dataset tersebut terdapat  11055  data  dengan  30  fitur  yang  tersedia, seperti yang ditunjukan pada Tabel 1 [13].
T ABEL 1 F ITUR W EBSITE P HASHING Section Nama Fitur Deskripsi Having IP Address Website  akan  terindikasi website  phishing ketika menggunakan  IP  Address atau menggunakan hexadecimal URL Lenght Wesbite  akan terindikasi
sebagai  website        phishing ketika  panjang  dari  URL addressnya sekitar 54  karakter Shortining Service Website akan terindikasi website phishing ketika menggunakan short  URL seperti “Tiny URL” Having at (@) Symbol Website  akan terindikasi website phishing  ketika  URL website  mengandung  simbol “@” Double Slash (//) Redirecting Website yang tidak terindikasi phishing  letak dari “//” berbeda untuk HTTP dan HTTPS.  HTTP  terletak  di karakter  nomor 6  sementara HTTPS  terletak  di  karakter nomor 7 Prefix Suffix Website yang terindikasi website phishing yang mengandung suatu prefix atau suffix di dalam URL address Address Bar  Based Faeture Having S ub Domain Website yang terindikasi phishing,  domain  dan  sub domain terlalu  banyak dot (.) di
URL  address SSL Final State Jika  website  menggunakan HTTPS  dan  sertifikat   tidak kadaluarsa  maka  website tersebut kemungkinan bukan website phishing Domain Registration Length Website  yang  terindikasi phishing adalah ketika mempunyai  domain  yang singkat  dan  tidak  lama
Section Nama Fitur Deskripsi seperti website yang terpercaya Favicon Jika  favicon  di  ambil dari domain luar (external domain) maka  terindikasi  website phishing Port Jika  ada  port  yang  terbuka selain  menggunakan  port HTTP  (80),  maka  website tersebut  merupakan  indikasi adanya    phishing HTTPS Token Website  yang  terindikasi phishing tidak mempunyai token  autentikasi  seperti website yang terpercaya Request URL Website  yang  terpercaya, semua  media berada di dalam satu  URL  dan  domain yang sama URL of Anchor Anchor  adalah  suatu  tag <a> yang  mereprentasikan berapa banyak yang terhubung  ke link  URL lainnya, semakin         banyak maka  website    tersebut terindikasi  phishing Abnormal Based Feature Links in Tags Website  yang  terpercaya menggunakan <meta> tag untuk  metadata, <script> untuk  membuat  client-side script,  dan <link> untuk menghubungkan ke  link lainnya SFH  (Server form Handler) Jika domain URL menggunakan  SFH  yang blank  (tidak      diisi)  atau menggunakan  domain  yang berbeda Submitting to  Email Website  yang  terindikasi phishing mengirimkan  link website menggunakan email yang tidak terpercaya Abnormal URL Website  yang    terpercaya diidentifikasi dengan menggunakan WHOIS database  yang  sebelumnya sudah terdaftar Redirect Website  yang  terindikasi phishing  semakin  banyak melakukan redirect URL On Mouseover Website phishing menggunakan  event  untuk mengubah     status bar HTML and Javascript Based Feature Right Click Website phishing menonaktifkan  klik  kanan agar tidak bisa melihat source page Pop Up Window Website  phishing  terdapat pop  up  windows  yang mencurigakan Iframe Website phishing menyembunyikan  halaman lain  secara  tersembunyi agar tidak terlihat Age of Domain Umur domain untuk website sekitar 6 bulan DNS Record DNS  yang  tidak  ada  di database  WHOIS terindikasi phishing
Section Nama Fitur Deskripsi Web Traffic Website phishing mempunyai traffic  yang mencurigakan Domain Based Feature Page Rank 95% website Phishin  tidak    terdapat  di page rank    pencarian Google Index Website yang terpercaya  akan  terindex google Link Pointing to Page Website  terpercaya  akan menampilkan hubungan dengan website lainnya Statistical Report Tergantung  dari    laporan perodik sehingga mengetahui      beberapa website  phishing
Dapat  dilihat  pada  Tabel  1,  terdapat  4  karakteristik phishing ,  yaitu Address  Bar  Based  Feature, Abnormal  Based  Feature,  HTML  and  Javascript Based  Feature dan Domain  Based  Feature .  Pada hasil  akhir  akan  didaptakan  3 value , value 1 mengidentifikasi website tersebut  bebas  dari phashing , value 0 mengidentifikasi website tersebut mencurigakan  dan value -1  mengidentitifikasi website phashing . Dalam dataset ini dilakukan filter menggunakan pearson  correlation .  Nilai  yang dihasilkan pada pearson correlation terletak pada [- 1;1],  dimana  nilai  -1  berarti  korelasi  negative sempurna,  jika  +1  berarti  korelasi  positif  sempurna dan  0  berarti  tidak  ada  korelasi  linier  antara  kedua variable  tersebut  [14].  Nilai pearson  correlation dapat dihitung menggunakan rumus persamaan (1).
𝑟 𝑥𝑦 = 𝑛 ∑ 𝑥𝑖𝑦𝑖− ∑ 𝑥𝑖  ∑ 𝑦𝑖
√𝑛 ∑ 𝑥𝑖 2−(∑ 𝑥 𝑖)2√√𝑛 ∑ 𝑦𝑖 2−(∑ 𝑦 𝑖)2
(1)
Filter pearson  correlation yang  diambil  yaitu  yang hasilnya  diatas  0.1  atau pearson  correlation >  0.1 sehingga terdapat fitur yang sesuai pada Tabel 2.
T ABEL 2 H ASIL F ILTER P EARSON C ORRELATION Nama Fitur Hasil Pearson Correlation Prefix Suffix 0.348606 Having Sub Domain 0.298323 SSL Final State 0.714741 Domain Registratin Length 0.225789 Request URL 0.253372 URL of Anchor 0.692935 Links in Tags 0.248229 SFH 0.221419 Age of Domain 0.121496 Web Traffic 0.346103 Page Rank 0.104645
Pada  Tabel  2,  terdapat  12  fitur  setelah  di  lakukan filter
menggunakan pearson correlation , selanjutnya data akan dipisah menjadi data training dan data  testing dengan  bobot  70%  untuk data training dan  30%  untuk data  testing .  Pada  tahap selanjutnya akan masuk ke dalam tahap metode yang
digunakan  serta  analisis.Terdapat  3  metode  yang akan digunakan pada penelitian ini, yaitu:

## 2.1 Naïve Bayes
Naïve bayes classifier ditemukan oleh seorang ilmuan Inggris  Bernama  Thomas  Bayes,  naïve  bayes classifier  merupakan  metoda  pembelajaran  mesin yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  dan statistik. Naïve bayes adalah salah satu algoritma di dalam machine  learning dengan  metode  klasifikasi yang  berkaitan  dengan  toerema  bayes.  Metode  ini cocok digunakan untuk menentukan dan mendeteksi adanya website  phising .  Naïve  bayes  dirumuskan pada persamaan (2) [15].
𝑃 (𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃(𝑋) . 𝑃(𝐻)
(2)
Dimana, X : Data dengan class yang belum diketahui H :  Hipotesis  data  menrupakan  suatu  class spesifik P(H|X)  :  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi X P(H) : Probabilitas hipotesis H P(X|H)  :  Probabilitas  hipotesis  X  berdasarkan kondisi H P(X) : Probabilitas X

## 2.2 Decision Tree
Decision tree atau Clasification and Regression Tree (CRT)  adalah  seuatu  algoritma  pada machine learning yang memiliki fungsi untuk mengekplorasi data serta menemukan hubungan dari beberapa data yang  ada  di  dalam dataset .  Perhitungan  di  dalam decision  tree berkaitan  dengan Entropy dan Gain.Entropy , di rumuskan pada persamaan (3) dan (4) [16].
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡ℎ𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑠 𝑖 | |𝑠| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠 𝑖 ) (3) Dimana, S : Himpunan kasus A : Atribut N : Jumlah partisi atribut A |Si| : Jumlah kasus pada partisi ke-i |S|
: Jumlah kasus dalam S Sementara itu, perhitungan nilai entropy dapat dilihat pada persamaan (4) berikut.
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (4) Dimana, S : Himpunan kasus A : Fitur n : Jumlah partisi S pi : Proporsi dari Si terhadap S

## 2.3 Random Forest
Random forest adalah sebuah algoritma yang berkerja dengan  membuat  sejumlah  pohon  klasifikasi  secara acak.  Pohon-pohon  tersebut  dibuat  dengan menggunakan  sampel  yang  berbeda  dari  kumpulan data  yang  sama  dan  dapat  menggunakan  jenis  fitur yang berbeda setiap membuat pohon, sehingga semua pohon  dibuat  secara  acak  dengan  memanfaatkan subset  berbeda  dari  kumpulan  data  yang  sama  dan fitur  diambil  secara  acak  untuk  membuat  sebuah pohon.  Random  forest  adalah  kombinasi  dari tree yang ada di dalam decision tree, semakin banyak tree maka  akan  semakin  baik  tingkat  akurasi  hasilnya. Dengan  melakukan  hal  tersebut,  Random  Forest memastikan  bahwa  data  tidak overhit ,  seperti  pada decision tree.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dataset website phishing dari UCI Machine Learning menjadi dataset untuk uji coba dalam penelitian ini, hal yang akan dilakukan pertama kali pada dataset ini adalah  dilakukan  filter  menggunakan pearson correlation .  Pengambilan pearson  correlation lebih dari 0.1 sehingga dataset yang awalnya mempunyai 30  fitur,  setelah  dilakukan filter  dengan pearson correlation menjadi  12  fitur.  Selanjutnya dilakukan testing data  sebanyak  30%  menggunakan  3  metode model  yaitu  naïve  bayes,  decision  tree  dan  random forest,  sehingga  didapatkan  akurasi  seperti  yang ditunjukan pada Tabel 3.
T ABEL 3 H ASIL A KURASI Metode Akurasi Naives Bayes 60,4 % Decision Tree 94,4 % Random Forest 96,3 %
Berdasarkan hasil nilai akurasi yang ditunjukan pada Tabel  3,  nilai  akurasi  pada  masing-masing  metode memiliki  hasil  yang  berbeda.  Pada  metode  naïve bayes memiliki nilai akurasi sebesar 60,4%, metode decision  tree  memiliki  nilai  akurasi  94,4%  dan metode  random  forest  memiliki  akurasi  sebesar 96,3%. Sehingga dapat disimpulakan bahwa metode yang  paling  efektif  untuk  mendeteksi  website phishing adalah menggunakan random forest karena memiliki tingkat akurasi sebesar 96.3%

## 4. Kesimpulan
Penerapan  metode  random  forest  merupakan algoritma  yang  paling  efektif  mendeteksi  website phishing  setelah  dilakukan  filter  menggunakan pearson  correlation  karena  memiliki  tingkat  akurasi sebesar  96,3%.  Untuk  penelitian  selanjutnya  dapat dilakukan  pada  kasus  yang  sama,  akan  tetapi menggunakan  algoritma  yang  lainnya  untuk menemukan algoritma yang lebih baik.

## Daftar Pustaka
[1]
S.  H.  Wibowo et  al. , Cyber  Crime  Di  Era
Digital .  Sumatra  Barat:  Pt  Global  Eksekutif Teknologi , 2022.
[2] P.  D.  Kusuma, Machine  Learning  Teori,
Program  dan  Studi  Kasus .  Yogyakarta:  Cv  Budi Utama, 2022.
[3] T.  M.  Mitchell, Machine  Learning .  New York: In McGraw Hill Series in Computer Science, 1997.
[4] R.  Kiruthiga  and  D.  Akila,  “Phishing Website  Detection  Using  Machine  Learning,” International  Journal  of  Recent  Technology  and Engineering (IJRTE) , vol. 8, no. 2S11, Sep. 2019.
[5] C.  Singh  and  Meenu,  “Phishing  Website Detection Based on Machine Learning: A Survey,” in 2020 6th International Conference on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS) , Mar. 2020.
[6] A. Mandadi, S. Boppana, V. Ravella, and R. Kavitha,  “Phishing  Website  Detection  Using Machine Learning,” in 2022 IEEE 7th International conference for Convergence in Technology (I2CT) , IEE, Apr. 2022.
[7] G. H. Lokesh and G. Boregowda, “Phishing website  detection  based  on  effective  machine learning  approach,” Journal  of  Cyber  Security Technology ,  pp.  1 – 14,  Aug.  2020,  doi: https://doi.org/10.1080/23742917.2020.1813396.
[8] A.  Aljofey et  al. ,  “An  Effective  Detection Approach  For  Phishing  Websites  Using  URL  and HTML Features,” Sci Rep , May 2022.
[9] N. B. Putri and A. W. Wijiyanto, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Data Mi ning  Dalam  Klasifikasi  Website  Phishing,”
Komputika:  Jurnal  Ssitem  Komputer ,  vol.  11,  pp.
59 – 66, Apr. 2022.
[10] A. S. Y. Irawan, N. Heryana, H. S. Hopipah, and  D.  R.  Putri,  “Identifikasi  Website  Phishing dengan Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi,” SYNTAX:  Jurnal  Informatika ,  vol.  10,  pp.  57 – 67,
May 2021. [11] P.  Samuels  and  M.  Gilchrist, Pearson Correlations . Affiliation: Birmingham City University, 2014. [12] “Phishing Websites,” UCI Machine Learning , Feb. 2015. https://archive.ics.uci.edu/dataset/327/phishing+we bsites (accessed Aug. 03, 2023).
[13] R.  M.  Mohammad,  F.  Thabtah,  and  L. McCluskey,  “Phishing  Websites  Features,”  in International  Conferece  For  Internet  Technology And  Secured  Transactions  (CITST) ,  London,  UK, 2012, pp. 492 – 497.
[14] F. R. S. Rangkuti, M. A. Fauzi, Y. A. Sari, and E. D. L. Sari,
“Analisis Sentimen   Opini   Film   Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Ensemble Feature dan Seleksi  Fitur  Pearson  Correlation  Coefficient,” Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer , vol. 2, pp. 6354 – 6361, Dec. 2018.
[15] A.  Fatkhurohman  and  E.  Pujastuti, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Meningkatkan  Keamanan  Data  Dari  Website Phising,” Jurnal  Teknologi  Informasi ,  vol.  XIV,
Mar. 2019.
[16] E.  T.  Luthfi  and  Kusrini, Algoritma  Data Mining . Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2009.