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

## Perbandingan Logistic Regression dan Random Forest
menggunakan Correlation-based Feature Selection untuk Deteksi Website Phishing

## Comparison of Logistic Regression and Random Forest using Correlation- based Feature Selection for Phishing Website Detection
1 Farida, 2 Ali Mustopa*
1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
2 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta Jalan Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia 55283 *e-mail: ali.m@amikom.ac.id
( received : 27 Desember 2021, revised : 6 Februari 2022, accepted : 5 November 2022)

## Abstrak
Dunia pada saat ini tengah  mengalami perkembangan pada bidang teknologi dan komunikasi secara massif, terlebih pada masa pandemi saat ini yang mengharuskan  semua proses pembelajaran bahkan bekerja  secara  daring.  Hal  ini  yang  memicu  banyaknya  kejahatan  di  dunia  internet.  Salah  satunya yaitu  mencuri  data  pengguna  internet  melalui  sebuah  website  palsu  yang  dibangun  seperti  asli  atau disebut juga website phising. Pada penelitian ini, untuk mengatasi maraknya website phising di dunia maya,  maka  diperlukan  suatu  model  klasifikasi  untuk  mendeteksi  website  yang  terindikasi  phising dengan  menggunakan  kinerja  terbaik  dari  salah  satu  algoritma  klasifikasi  logistic  regression  dan random forest. Untuk meningkatkan kinerja algoritma klasifikasi dilakukan seleksi fitur menggunkan metode  correlation-based  feature  selection (CFS)  untuk  menyeleksi  atribut  yang  paling  berpengaruh dalam  mendeteksi  web  phising.  Berdasarkan  hasil  uji  coba,  penerapan  algoritma  klasifikasi  logistic regression dan random forest dalam klasifikasi web phising dihasilkan akurasi sebesar 93,035 % dan 96.834 %, setelah dilakukan seleksi fitur dengan CFS akurasi yang dihasilkan menjadi 92.718 % dan 97.015 %. Dari uji coba terjadi peningkatan akurasi pada random forest sebesar 0,181 % dan terjadi penurunan yang tidak signifikan pada logistic regression. Hasil uji coba membuktikan bahwa seleksi fitur dengan CFS dapat menghilangkan atribut redundan dan dihasilkan akurasi algoritma klasifikasi yang tidak jauh berbeda ketika atribut lengkap dan Random Forest memiliki akurasi lebih baik setelah menggunakan CFS .
Kata  kunci: website  phishing,  klasifikasi,  logistic  regression,  random  forest,  correlation-based feature selection (CFS).

## Abstract
The world is currently experiencing mass developments in information technology, especially during the  current  pandemic,  which  requires  all  of  us  to  learn  and  even  work  online.  They  are  triggered much crime in the internet world.  One of them is stealing internet user data through a fake website built like the original or called a phishing website. In this research , a classification model is needed to detect phishing websites using the best performance from one of the logistic regression and random forest classification algorithms to overcome the rise of phishing websites in cyberspace. Classification performance  can  be  improved  using  the  correlation-based  feature  selection  (CFS)  method  to  select the most influential attribute in detecting web phishing. Based on the test results, applying the logistic regression and random forest classification algorithm in the classification of web phishing resulted in an accuracy of 93.035% and 96.834%. After feature selection with CFS, the accuracy was 92.718% and 97.015%, respectively. On the Testing, There was an increase in accuracy in RandomForest by 0.181%  and  an  insignificant  decrease  in  logistic  regression.  The  test  results  prove  that  feature selection  with  CFS  can  eliminate  redundant  attributes  and  the  resulting  classification  algorithm accuracy is not much different when the details are complete and Random Forest has accuracy better than after using CSF.
Keywords :  website  phishing,  classification,  logistic  regression,  random  forest,  correlation-based feature selection (CFS).

## 1 Pendahuluan
Dunia  pada  saat  ini  tengah  mengalami  perkembangan  pada  bidang  teknologi  dan  komunikasi secara massif, terlebih pada masa pandemi saat ini yang  mengharuskan semua  orang belajar bahkan bekerja  secara  daring.  Semua  teknologi  berhubungan  dengan  internet  tumbuh  berkembang  dengan pesat dan semakin disempurnakan dengan kehadiran pandemi. Perkembangan teknologi pasti diikuti dengan  peningkatan  penggunaan  internet.  Peningkatan  inilah  yang  memicu  banyaknya  kejahatan  di dunia  internet.  Salah  satunya  yaitu  pencurian  data  pengguna  internet  melalui  sebuah  website  palsu yang  dibangun  seperti  asli  atau  disebut  juga  website phishing . Phishing merupakan  salah  satu tindakan kejahatan dengan cara membangun halaman website  palsu dari website yang menggunakan form login[1]. Dari laporan APWG ( Anti-Phishing Working Group ), mulai pertengahan Maret 2020, penjahat  dunia  maya  meluncurkan  berbagai phishing bertema  COVID-19  dan  serangan malware terhadap  pekerja,  fasilitas  layanan  kesehatan,  dan  yang  baru  saja  menganggur  [2].  Jumlah  situs phishing yang  terdeteki  pada  kuartal  pertama  tahun  2020  adalah  165.772,  naik  dari  162.155  pada kuartal  keempat  tahun  2019[2].  Setelah  dua  kali  lipat  pada  tahun  2020,  jumlah phishing menurun selama  kuartal  pertama  tahun  2021.  Namun,  Januari  2021  adalah  rekor  tertinggi  APWG,  dengan 245.771 serangan yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam satu bulan. Sektor lembaga keuangan, webmail,  dan  media  sosial  adalah  yang  paling  sering  menjadi  korban phishing di  kuartal  ini  [3]. Berdasarkan  survey  website  adalah  sumber  ancaman phishing terbanyak  dan  cara  pencegahan  yang sering dilakukan adalah self-efficacy [4] .
Untuk mengatasi maraknya phishing yang terjadi di dunia maya, maka diperlukan sistem untuk mendeteksi  situs phishing agar  bisa  menghindari  dan  mengurangi  kerugian  pengguna  internet.  Dari beberapa  penelitian  sebelumnya,  untuk  deteksi  web phising dan non-phising digunakan  seleksi  fitur dan  metode  klasifikai.  Metode  yang  digunakan  diantaranya  yaitu Random  Forest dan Logistic Regression .  Pada  penelitian  Susanto  dilakukan  deteksi  web  phising  menggunakan  metode Binary Logistic  Regression dan  menggunakan  seleksi  atribut  yaitu Correlation-Based  Feature  Selection (CFS) dengan  hasil  akurasi  yang  tinggi  [5]. Correlation-Based  Analysis dapat  digunakan  untuk melakukan  atribut  analisis  relevansi  dan  menyaring  atribut  yang  secara  statistik  tidak  relevan  atau kurang  relevan  dari  proses  penambangan  deskriptif[6].  Pada  penelitian  Irawan  dilakukan perbandingan algoritma klasifikasi untuk menggidentifikasi web phising salah satunya yaitu Random Forest [7].  Pada  penelitian  ini,  nilai  akurasi Random  Forest masih  di  bawah  algoritma Multilayer Perceptron .  Sedangkan  pada  penelitian  Moedjahedy  nilai  akurasi Random  Forest dengan menggunakan seleksi fitur Spearman dan MICe TICe lebih tinggi daripada Logistic Regression [8] . Pada  penelitian  ini  menggunakan Random  Forest dan Logistic  Regression untuk  deteksi  web phising  meggunakan seleksi fitur berbasis korelasi atau Correlation-Based Feature Selection (CFS). Metode  ini  digunakan  peneliti  karena Random  Forest dapat  meningkatkan  akurasi  dan  dapat menangani  input  variabel  yang  besar,  menyeimbangkan  error  dalam Unbalanced  Dataset [9]. Sedangkan  untuk Logistic  Regression cocok  digunakan  untuk  memprediksi  keanggotaan  variabel independen  (prediktor)  dalam  dua  group  [10].  Sedangkan  untuk  CFS  digunakan  untuk  menghapus atribut yang tidak relavan dan redundan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  algoritma Logistic  Regression dan Random  Forest ,    manakah  algoritma  yang  lebih  akurat  untuk  deteksi  web phishing dengan diterapkannya seleksi fitur berbasis korelasi.

## 2 Tinjauan Literatur
Untuk  mendeteksi  web  phising  terdapat  banyak  metode  yang  dapat  digunakan.  Sudah  banyak peneliti yang membahas tentang web phishing diantaranya pada penelitian Susanto membahas tentang mendeteksi  web phishing menggunakan  binary  logistic  regression  dan  menggunakan Correlation- Based  Feature  Selection (CFS)  untuk  seleksi  atribut.  Penerapan binary  logistic  regression dalam mendeteksi  web phishing memperoleh  hasil  akurasi  93,99%  sebelum  seleksi  atribut  dan  93,20% setelah seleksi atribut [5].
Penelitian  terkait  web phishing juga  sempat  dilakukan  pada  penelitian  Irawan,  berbeda  dari sebelumnya,  penelitian  ini  membahas  identifikasi  web  phising  dengan  membandingkan  algoritma
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
klasifikasi.  Algoritma  yang  dibandingkan  yaitu Support  Vector  Machine,  Decision  Tree,  Random Forest ,  dan Multilayer  Perceptron .  Hasil  penelitian  ini  menunjukan  tingkat  akurasi Support  Vector Machine 84.45%  dan  nilai  AUC  0.863,  tingkat  akurasi Decision  Tree 85.20%  dan  nilai  AUC  0.92, tingkat  akurasi Random  Forest 85%  dan  nilai  AUC  0.973,  dan Multilayer  Perceptron memiliki performa terbaik dengan tingkat akurasi mencapai 93.15% dan nilai AUC 0.976[7].
Penelitian  terkait  juga  sempat  dilakukan  pada  penelitian  Sunge,  peneliti  membahas  tentang mengoptimasi  dari  algoritma  C4.5  dengan  menggunakan  seleksi  fitur  algoritma  genetika  untuk memprediksi web phishing . Naive Bayes sebagai classifier yang dapat digunakan untuk memprediksi sesuatu  berdasarkan  data  termasuk  untuk  memprediksi  apakah  situs  tersebut  termasuk  situs  phising atau  non-phising[11].  Algoritma  genetika  digunakan  untuk  optimasi  dari  hasil  data training dan testing pada algoritma C4.5. Algoritma C5.4 mempunyai nilai kinerja baik akurasi, sensitifity, presisi maupun f-measure yang paling tinggi[12]. Penerapan Algoritma C4.5 dalam identifikasi web phishing memperoleh  hasil  83.81%  dan  naik  setelah  menggunakan  seleksi  fitur  algoritma  gentika  menjadi 86.40%[13].
Pada  penelitian  ini  menggunakan random  forest dan logistic  regression untuk  deteksi  web phising meggunakan seleksi fitur berbasis korelasi atau Correlation-Based Feature Selection (CFS).

## 3 Metode Penelitian
a.  Seleksi fitur
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  diunduh  dari  UCI Machine  Learning Repository .  Untuk  data  situs phishing didapatkan  dari PhishTank dan  untuk  situs non-phishing didapatkan  dari  Moz  Top  500  dan  dari  Alexa.  Pada  penelitian  ini,  tahap  yang  dilakukan  yaitu mengkonversi  format  dataset  dari  arff  ( Attribute  Relation  File  Format )  menjadi  csv  ( Comma Seperated  Values )  yang  didapat  dari  UCI Machine  Learning  Repository. Kemudian  dilakukaan seleksi  dan  penghapusan  atribut  yang  kosong  atau  tidak  digunakan  pada  dataset.  Selanjutnya mengekstrak fitur yang digunakan untuk deteksi web phising. Pada penelitian ini menggunakan Correlation based Featured Selection (CFS) dalam seleksi fitur
b.   Uji coba
Uji    coba  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil training dan testing antara  algoritma random forest dan logistic regression yang telah diterapkan seleksi fitur berbasis korelasi (CFS) dan  belum  diterapkan  CFS.  Uji  coba  ini  dilakukan  untuk  menentukan  algoritma  mana  yang terbaik yang bisa digunakan untuk mendeteksi web phishing. Uji coba ini meliputi perhitungan accuracy , precision , recall , dan f - measure . c.   Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  implementasi  algoritma  ke  sistem  yang  dibuat.  Algoritma  yang diterapkan  yaitu  algoritma  yang  memiliki  nilai  akurasi  terbaik.  Sistem  dirancang  menggunakan framework Flask dari Bahasa Python, seperti pada Gambar 1 berikut ini;
e.  Uji Coba Sistem Deteksi Website Phising
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujia  terkait  system  deteksi  website  Phising  menggunakan sampel website yang telah dituntukan. Dari hasil tersebut diharapkan dapat terlihat keberhasilan penggunaan metode yang digunakan.

## 4 Hasil dan Pembahasan
a. Seleksi Fitur
Teknik seleksi fitur Correlation based Featured Selection (CFS) digunakan untuk melakukan pemilihan  fitur  berdasarkan  korelasi  antar  fitur,  sehingga  dapat  meningkatkan  performa  dari sistem  temu  kembali[14].  Pada  penelitian  ini  setelah  dilakukan  seleksi  menggunakan  CFS menyisakan 25 fitur dari yang sebelumnya berjumlah 30 dan selarar dengan penentuan fitur yang dilakukan oleh salim[15]. Fitur-fitur setelah dilakukan seleksi dapat dilihat pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Hasil Seleksi Fitur
No Fitur 0 having_IP_Address 1 URL_Length 2 Shortining_Service 3 having_At_Symbol 5 Prefix_Suffix 6 having_Sub_Domain 7 SSLfinal_State 8 Domain_registeration_length 9 Favicon 12 Request_URL 13 URL_of_Anchor 14 Links_in_tags 15 SFH 17 Abnormal_URL 18 Redirect 19 on_mouseover 20 RightClick 22 Iframe 23 age_of_domain 24 DNSRecord 25 web_traffic 26 Page_Rank 27 Google_Index 28 Links_pointing_to_page 29 Statistical_report

## b. Uji Coba Logistic Regression
Di bawah ini adalah hasil uji coba kinerja algoritma Logistic Regression (LR) sebelum dan sesudah diterapkan seleksi fitur berbasis korelasi (CFS) bila dilihat dari precision, recall , dan f- measure pada Tabel 2 dan 3.
Tabel 2. Kinerja Algosritma LR Sebelum Seleksi Fitur
Kelas Precision Recall F-Measure Phishing 0,9284 0,9132 0,9207 Non-phishing 0,9318 0,9439 0,9378
Tabel 3. Kinerja Algosritma LR Sesudah Seleksi Fitur Kelas Precision Recall F-Measure Phishing 0,9261 0,9081 0,9170 Non-phishing 0,9280 0,9423 0,9351
Berdasarkan  Tabel  2  dan  3,  kinerja  terbaik  dari  algoritma Logistic  Regression diperoleh sebelum  dilakukan  seleksi  fitur,  namun  nilai precision,  recall ,  dan f-measure mengalami penurunan yang tidak signifikan bahkan cenderung stabil.

## c. Uji Coba Random Forest
Dibawah  ini  adalah  hasil  uji  coba  kinerja  algoritma Random  Forest (RF)  sebelum  dan sesudah diterapkan seleksi fitur berbasis korelasi (CFS) bila dilihat dari precision, recall , dan f- measure pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4. Kinerja Algosritma RF Sebelum Seleksi Fitur Kelas Precision Recall F-Measure Phishing 0,9652 0,9632 0,9642 Non-phishing 0,9708 0,9723 0,9715 Tabel 5. Kinerja Algosritma RR Sesudah Seleksi Fitur Kelas Precision Recall F-Measure Phishing 0,9711 0,9612 0,9647 Non-phishing 0,9693 0,9772 0,9733
Berdasarkan  Tabel  4  dan  5,  kinerja  terbaik  dari  algoritma  random  forest  diperoleh  sesudah diterapkannya CFS dengan nilai precision, recall, dan f-measure lebih tinggi yang artinya lebih efektif dalam mendeteksi web phising. Berikut merupakan tabel hasil kinerja serta perbandingan algortima Logistic Regression (LR) dan Random Forest (RF) sebelum dan sesudah diterapkannya CFS. Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa kinerja Random Forest memiliki performa yang lebih baik dibandingkan logistic Regression.
Dari  hasil  pengujian  kinerja  akurasi  pada  Gambar  2 ,  Logistic  Regression mengalami penurunan  sebesar  0,317%  setelah  diterapkannya  seleksi  fitur  CFS.  Sedangkan Random  Forest mengalami peningkatan sebesar 0,181% setelah diterapkannya seleksi fitur  CFS.
Tabel 6. Hasil Kinerja Akurasi LR dan RF Sebelum dan
Sesudah Diterapkan CFS Pengujian Logistic Regression Random Forest Sebelum 93,035 % 96,834% Sesudah 92,718 % 97,015 %
Gambar 2. Perbandingan Akurasi Sebelum dan Sesudah Diterapkannya CFS
93.035 96.834 92.718 97.015 90.000 91.000 92.000 93.000 94.000 95.000 96.000 97.000 98.000 Logistic Regression Random Forest
Sebelum Sesudah
d. Sistem Deteksi Web Phishing
Dari hasil uji coba algoritma Logistic Regression dan Random Forest sebelum dan sesudah diterapkannya seleksi fitur CFS pada penelitian ini, diputuskan bahwa algoritma Random Forest menjadi  algoritma  pada  sistem  deteksi  web  phising  karena  memiliki  nilai  akurasi  ( accuracy ), precision, recall dan f-measure terbaik dibandingkan algoritma Logistic Regression sebelum dan sesudah diterapkannya seleksi fitur CFS. Sistem deteksi dibangun dengan bahasa pemrograman Python  menggunakan framework  flask yang    hanya  memiliki  satu  antarmuka  yaitu form masukkan URL seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Interface dari Sistem Deteksi Web Phising
Untuk melakukan deteksi, masukkan URL web pada form. Setelah dicari maka akan muncul kalimat “Bukan website phising” jika web dideteksi sebagai non-phising seperti pada Gambar 4, namun jika kalimat yang muncul berupa “Terindikasi sebagai web phising” artinya web dideteksi sebagai web phising seperti pada Gambar 5.
Gambar 4. Hasil Indikasi Bukan Web Phising
Gambar 5. Hasil Indikasi Web Phising
e. Uji Coba Sistem Deteksi Website Phising
Hasil  uji  coba  sistem  deteksi  website phishing dari  20  sampel  URL  yang  diuji,  algoritma random  forest dengan  seleksi  fitur  CFS  menghasilkan  17  prediksi  benar antara website phising dan non-phishing .  Sistem  mampu  memprediksi  10  web non-phising dengan  benar  dan  7  web phishing dengan  benar,  sementara  3  web phishing salah  diprediksi  sebagai non-phishing .  Ada beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  dalam  memprediksi  salah  seperti  dataset  training,  akurasi algortima,  fitur  pada  URL,  dan  ketika  melakukan  uji coba  deteksi.  Berikut  adalah  hasil  deteksi web phishing pada Tabel 7.
e-ISSN:2540-9719
Tabel 7. Hasil Deteksi Data Sampel URL Web Phising dan Non-Phising
URL Realita Hasil Deteksi https://apple.com/ Non-Phising Non-Phising https://paypal.com Non-Phising Non-Phising https://mozilla.org/ Non-Phising Non-Phising http://linkedin.com/ Non-Phising Non-Phising https://www.adobe.com/ Non-Phising Non-Phising https://baidu.com/ Non-Phising Non-Phising http://amazon.com/ Non-Phising Non-Phising https://bit.ly/ Non-Phising Non-Phising https://google.com/ Non-Phising Non-Phising https://ebay.com/ Non-Phising Non-Phising https://anonzon.kqrz03.cn/ Phishing Phising https://amazom.dnwnab.shop/ Phising Phising https://fbcontent.com Phising Phising https://y-amazon.top Phising Phising https://freenltro.ru Phising Phising https://lnkd.in/gVnPDt-w Phising Non-Phising https://yahoomailerpotr.weebly.com/ Phising Phising https://www.ingareaclientesprivada.com/ Phising Phising https://goo.su Phising Non-Phising https://unecred.com Phising Non-Phising

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  penerapan seleksi  fitur  CFS  pada  peneltian  ini,  mempengaruhi  kinerja  algoritma Logistic  Regression dan Random  Forest seperti accuracy,  precision,  recall, dan f-measure .  Hasil  uji  coba  dengan menggunakan  CFS  mengalami  kenaikan  pada Random  Forest dari  nilai  akurasi  96.834  %  menjadi 97.015  %.  Sedangkan  untuk Logistic  Regression mengalami  penurunan  yang  tidak  signifikan  pada kinerja secara keseluruhan, dengan akurasi sebesar 93,035 % menjadi 92.718 %. Dari kedua algoritma tersebut  lebih  akurat  algoritma  random  forest  setelah  diterapkan  seleksi  fitur  CFS.  Sistem  deteksi website  phising  dengan  implementasi  algoritma Random  Forest dengan  menggunakan  seleksi  fitur CFS  dilakukan  uji  coba  deteksi  menggunakan  20  sampel  URL  menghasilkan  17  prediksi  benar terhadap prediksi phising dan non-phising.

## Referensi
[1] H. Anwari and Java Creativity, Website Hantu . Jakarta: Elex Media Komputindo, 2011.
[2] APWG, “Phishing Activity Trends Report, 4th Quarter 2019,” 2019.
[3] APWG, “Phishing activity trends report 2nd Quarter 2021,” 2021.
[4] M. H. Wibowo and N. Fatimah, “Ancaman Phishing terhadap Pengguna Sosial Media dalam Dunia Cyber Crime,” J. Educ. Inf. Comun. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2017.
[5] B. M. Susanto, “Binary Logistic Regression untuk Mendeteksi Website Phising menggunakan Correlation-Based Feature Selection,” J. Teknol. Inf. dan Terap. , vol. 2, no. 2, pp. 255–260, Mar. 2019.
[6] J.  Han,  M.  Kamber,  and  J.  Pei, Data  Mining :  Concepts  and  Techniques ,  3rd  ed.  Elsevier, 2012. doi: 10.1016/C2009-0-61819-5.
[7] A.  S.  Y.  Irawan,  N.  Heryana,  H.  S.  Hopipah,  D.  Rahma,  and  others,  “Identifikasi  Website Phishing dengan Perbandingan Algoritma Klasifikasi,” Syntax J. Inform. , vol. 10, no. 01, pp. 57–67, 2021.
[8] J. H. Moedjahedy, A. Setyanto, and K. Aryasa, “Analisis Perbandingan Korelasi Spearman dan Maximal  Information  Coefficient  dalam  Seleksi  Fitur  Website  Phishing  menggunakan Algoritma Machine Learning,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 12, no. 2, p. 107, Mar. 2021, doi: 10.22303/csrid.12.2.2020.107-116.
[9] F. A. Kurniawan, Adiwijawa, and A. P. Kurniati, “Analisis dan Implementasi Random Forest dan  Classification  dan  Regression  Tree  (Cart)  untuk  Klasifikasi  pada  Misuse  Intrusion Detection System,” Telkom University, 2012.
[10] Y.  S.  Nugroho  and  N.  Emiliyawati,  “Sistem  Klasifikasi  Variabel  Tingkat  Penerimaan Konsumen terhadap Mobil menggunakan Metode Random Forest,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 24–29, 2017.
[11] F.  E.  Purwiantono  and  A.  Tjahyanto,  “Model  Klasifikasi  untuk  Deteksi  Situs  Phising  di Indonesia,” researchgate , pp. 1–11, 2017.
[12] E.  Nanda,  Istikomah,  N.  A.  Amari,  and  Y.  Pristyanto,  “Perbandingan  Klasifikasi  Algoritma K-NN,  Neural  Network,  Naïve  Bayes,  C  4.5  untuk  Mendeteksi Web  Phising,” FAHMA ,  vol. 16, no. 3, pp. 33–42, Sep. 2018.
[13] A. S. Sunge, “Optimasi Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Web Phishing Menggunakan Seleksi Fitur Genetic Algoritma,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 27–32, Dec. 2018.
[14] Y. A. Sari, R. K. Dewi, and C. Fatichah, “Seleksi Fitur menggunakan Ekstraksi Fitur Bentuk, Warna, dan Tekstur dalam Sistem Temu Kembali Citra Daun,” JUTI J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 12, no. 1, p. 1, Jan. 2014, doi: 10.12962/j24068535.v12i1.a39.
[15] T. Salim and Y. C. Giap, “Data Mining Identifikasi Website Phising menggunakan Algoritma C4.5,” TAM (Technology Accept. Model. , vol. 8, no. 2, 2017.