## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999

## Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes untuk Profiling Korban Penipuan Online di Indonesia
Sunardi 1 , Abdul Fadlil 1 , Nur Makkie Perdana Kusuma 2,*
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 sunardi@mti.uad.ac.id, 2 fadlil@uad.ac.id, 3 nur2008048034@webmail.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: nur2008048034@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Profiling terhadap korban kejahatan dimaksudkan untuk memudahkan target penyebaran informasi dan melakukan usaha pencegahan. Pembuatan profiling berguna sebagai cara untuk meningkatkan kewaspadaan pengguna internet terhadap cybercrime .Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  profiling  berdasarkan  sosiodemografi  korban  penipuan online melalui Instant Messenger (IM) di Indonesia yang didasarkan pada sosiodemografi korban penipuan secara daring, yaitu usia, jenis kelamin,  tingkat  pendidikan,  domisili,  pekerjaan, durasi  menggunakan  internet dalam sehari,  dan  media  Instant  Messenger yang digunakan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode statistik deskriptif yaitu dengan  Data Mining menggunakan  metode snowball sampling dengan cara melakukan sharelink melalui WhatsApp. Partisipan diberikan tautan untuk mengisi beberapa pertanyaan survey tentang sosiodemografi korban seperti usia, jenis kelamin, pekerjaan, domisili, dan tentang  penipuan online yang  pernah  di  alami  melalui aplikasi  IM.  Survei  dibuat  dengan  menggunakan  GoogleForms dan dikirimkan  secara  daring  melalui  WhatsApp  kepada  partisipan  yang  pernah  menjadi  korban  penipuan online . Teknik  Data Mining digunakan untuk menganalisa respon dari 1910 partisipan kemudian diklasifikasikan menggunakan Algoritma Naïve Bayes Hasil penelitian menunjukkan Algoritma Naïve Bayes mempunyai persentase akurasi sebesar 75,28%. Model prediksi terhadap  kerentanan  korban  penipuan online adalah  responden  yang  berjenis  kelamin  perempuan,  berusia  27,3  tahun, menggunakan Instagram dan WhatsApp, berdomisili di Provinsi Jawa Tengah, memiliki riwayat pendidikan terakhir hanya sampai dengan SMA, dan menggunakan internet lebih dari delapan jam sehari, serta berstatus sebagai Pelajar/Mahasiswa.
Kata Kunci: Penipuan Online ; Phising ; Profiling ; Korban Kejahatan Online ; Data Mining
Abstract− Profiling  of  victims  of  crime  is  intended  to  facilitate  the  targeting  of  information  dissemination  and  carry  out prevention efforts. Profiling is helpful to increase the awareness of internet users against cybercrime. This study aims to create a sociodemographic profile based on online fraud victims using Instant Messengers in Indonesia based on the sociodemography of online fraud victims, namely age, gender, education level, domicile, occupation, duration of using the internet in a day, and Instant Messenger media used. The method used in this research is the descriptive statistical method, namely Data Mining using the snowball sampling method by sharing a link via WhatsApp. Participants were given a link to fill out several survey questions about the sociodemographic of the victim, such as age, gender, occupation, domicile, and online fraud that had been experienced  through  the  IM  application.  The  survey  was  created  using  GoogleForms  and  sent  online  via  WhatsApp  to participants who had been victims of online fraud. The Data Mining technique was used to analyze the responses of 1910 participants and then classified using the Naïve Bayes Algorithm. The results showed that the Naïve Bayes Algorithm has an accuracy percentage of 75.28%. The prediction model for the vulnerability of online fraud victims is a female respondent, aged 27.3 years, using Instagram and WhatsApp,  currently living in Central Java Province, education background is high school, and the duration of using the internet more than eight hours a day, and status as a Student/College Student.
Keywords : Online Fraud; Phising; Profiling; Cybercrime Victim; Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Internet memberikan variasi bermasyarakat yang jauh berbeda dengan kehidupan nyata. Ini yang kemudian disebut dengan  dunia  maya  ( cyber ). Dunia ini merupakan ‘tempat’ semua orang yang dapat mengakses internet  untuk saling berinteraksi  satu  orang dengan satu  lain ataupun satu  orang dengan banyak orang, bahkan banyak orang dengan  banyak  orang  sekaligus  tanpa  harus  beranjak  posisi.  Syaratnya  adalah  menggunakan  perangkat  yang terhubung dengan koneksi internet melalui identitas yang disebut akun.
Instant  Messenger  (IM)  adalah  salah  satu  media  yang  sangat  diminati  sebagai  penghubung  antara  satu individu kepada individu lain (personal chat), satu individu ke banyak individu lain ( broadcast ), maupun banyak individu  sekaligus  ( group chat ).  IM  secara  umum  terbagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu application-based dan web based . Application-based diantaranya  adalah  WhatsApp  (WA),  Telegram,  Skype  Messenger,  Facebook  (Fb) Messenger,  dan  Direct  Message  Instagram  (IG). Web-based diantaranya  adalah  Meebo,  ebuddy,  AOL  Instant Messenger, Yahoo! Web Messenger, dan Google Talk.
Penggunaan IM dan jejaring sosial saat ini menjadi sebuah kebutuhan dalam hidup sosial bermasyarakat. Dengan  munculnya  aplikasi  IM  baik  berbasis  web  maupun  aplikasi,  orang  menjadi  semakin  mudah  dalam berkomunikasi  di  dalam  jaringan  maupun  antar  jaringan,  serta  memungkinkan  pengguna  untuk  bertukar  pesan berupa teks, gambar, suara, video bahkan file dengan instan secara daring hanya melalui melalui perangkat seluler [1]. IM yang sangat sering digunakan saat ini adalah Social Media Messenger , yang mempunyai keuntungan yaitu selain bisa digunakan sebagai pertukaran pesan, juga dapat digunakan sebagai media untuk bersosialisasi di dunia maya. Pengguna Social Media Messenger dapat berinteraksi dengan orang lain tanpa harus mengunduh aplikasi. Aplikasi yang mempunyai fungsi sebagai IM dan juga media sosial antara lain Facebook, WhatsApp, Instagram, Twitter, dan Telegram.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
Dengan adanya internet dan IM maka dunia maya seolah-olah tidak jauh berbeda dengan dunia nyata dalam hal berbagi informasi. Sebagaimana dengan kehidupan bermasyarakat di dunia nyata maka di dunia maya pun juga bermunculan sisi negatif dari manusia sesuai dengan teori Strain[2]: “ crime is a product of society itself ”. Di dunia maya,  kejahatan  yang  terjadi  dikenal  dengan  nama  cybercrime.  Kekhawatiran  terhadap  tindak  kejahatan  ini dirasakan di seluruh aspek bidang kehidupan. IM menjadi sebuah dilema dikarenakan akun –akun sosial media messenger tidak menutup kemungkinan adalah akun palsu. Semua orang bisa membuat akun yang tidak sesuai dengan  identitas  dirinya.  Hal  ini  memungkinkan  munculnya  celah  yang  bisa  digunakan  oleh  orang  yang  tidak bertanggung jawab untuk melakukan kejahatan siber atau penipuan secara daring.
Penipuan  secara  daring  adalah  kejahatan  yang  menggunakan  internet  untuk  keperluan  bisnis  dan perdagangan sehingga tidak lagi mengandalkan bisnis perusahaan konvensional yang nyata. Penipuan online pada prinsipnya  sama  dengan  penipuan  konvensional,  yang  membedakan  hanyalah  pada  sarana  perbuatannya  yakni menggunakan sistem elektronik (komputer, internet, perangkat telekomunikasi). Penipuan online termasuk dalam kelompok kejahatan penyalahgunaan teknologi informasi berupa Computer Related Fraud [3], [4]. Reep-van den Bergh & Junger[5] pada tahun 2018 melakukan penelitian di Eropa dengan membuat kategori enam tipe kejahatan siber, yaitu online shopping fraud , online fraud banking/payment , other cyber fraud ( such as advanced  fee  fraud ), cyber  threats/harassment , malware ,  dan hacking .  Penelitian  ini  menganalisis  persentase berdasarkan jumlah korban kejahatan siber yang terjadi di Eropa berdasarkan enam kategori tersebut dalam kurun waktu dari 2009 sampai dengan 2016.
Penggunaan IM seperti Facebook, Twitter, Google+, Instagram, WhatsApp, Telegram, MiChat, dan lain- lain  sudah  bukan  sesuatu  yang  aneh  lagi  di  Indonesia.  Persamaan  dari  semua  IM  adalah  aplikasi  yang  populer tersebut membutuhkan akun dengan registrasi berupa akun email dan/atau nomor telepon seluler. Seiring dengan banyaknya  serangan  dari cybercriminals (pelaku cybercrime ),  beberapa  perusahaan  perangkat  lunak  terutama pembuat anti - virus dan malware selalu  berusaha  untuk  menutupi  celah  dalam  sistem  yang  ada  seperti  fasilitas verifikasi dua langkah (google mail, yahoo mail, steam online , dan lainnya).
Semakin  maraknya  penggunaan  media  sosial  di  internet  juga  memberikan  kesempatan  bagi  para  pelaku kejahatan  siber  untuk  memanfaatkan  celah-celah  yang  ada[6].  Mulai  dari  kasus  penipuan  melalui  pesan  teks ataupun melalui WhatsApp seperti kasus “mama minta pulsa”, “anak ditahan polisi karena memiliki narkoba”, “ayah  kecelakaan”,  dan  masih  banyak  lagi.  Selain  menggunakan  penipuan  melalui  pesan,  terdapat  beberapa kejahatan lain di dunia maya dengan mengirimkan link melalui direct message pada media sosial (Instagram atau Facebook)  yang  dapat  membuat  penjahat  menguasai  akun  korban.  Kejahatan  ini  melibatkan  kegiatan social engineering untuk  menipu korban[7], [8]. Teknik yang sering  digunakan pelaku kejahatan online salah satunya adalah phising .
Beberapa  jenis  phishing  yang  sering  ditemukan  di  dalam  kasus  penipuan  antara  lain spearphising , manipulasi link , website forgery , phone phising , dan smishing [9]–[11]. Di Indonesia phising yang sering terjadi adalah phone phising dan smishing . Pelaku kejahatan sering sekali secara acak menghubungi calon korban melalui telepon, kemudia berpura-pura sebagai karyawan salah satu perusahaan ternama. Pelaku mengimingi calon korban dengan  hadiah  yang  besar,  namun  calon  korban  diharuskan  untuk  melakukan  transfer  uang  kepada  rekening tertentu atau diminta untuk memberikan user dan password aplikasi finansial online milik calon korban. Penipuan lain adalah dengan smishing , yang mempunyai modus yang sama.
Zulfadhilah et al.[12]  di  tahun 2016  melakukan penelitian untuk  melakukan cyber profiling  berdasarkan aktivitas log internet. Penelitian ini menunjukkan bahwa cyber profiling yang dilakukan sangat dipengaruhi oleh faktor  lingkungan  dan  aktivitas  sehari-hari. Profiling umumnya  dilakukan  terhadap  pelaku  kejahatan  tetapi profiling juga dapat digunakan untuk korban kejahatan. Apabila profiling terhadap pelaku kejahatan bertujuan agar memudahkan  menangkap  pelaku,  maka profiling terhadap  korban  kejahatan  dimaksudkan  untuk  memudahkan target penyebaran informasi dan melakukan usaha pencegahan[13]. Profiling terhadap pelaku kejahatan siber akan membantu pihak yang berwenang mempersempit lingkup pencarian sehingga menjadi lebih fokus untuk mencari di sumber-sumber lain yang tersedia dengan intensif. Teknologi memang merupakan pertahanan utama melawan serangan siber, pemahaman yang lebih baik terhadap aspek-aspek psikologis, kriminologi, dan sosiologis dapat memberikan masukan upaya perlindungan, dan menangkap pelaku kejahatan siber sebelum jarak menjadi semakin jauh[14].
Data mining dapat  digunakan  untuk  menemukan  pola  dan  korelasi  yang  menarik  dalam  data,  yang kemudian dapat  digunakan untuk menghasilkan pengetahuan. Penambangan data baru-baru ini menjadi relevan dalam pariwisata karena potensinya untuk mengungkap pola yang belum ditemukan dalam kumpulan data besar dan, tidak seperti pendekatan statistik lainnya, kemampuannya untuk  memeriksa korelasi  non-linier dalam data yang  dianalisis.  Dibandingkan  dengan  pendekatan  statistik  lainnya, data mining memiliki  asumsi  yang  lebih sedikit tentang kualitas data karena data mungkin tidak lengkap, berisik, berlebihan, dan dinamis[15].
Pola-pola  pada  data  mining  ini  bisa  bersifat  statistik;  contohnya  adalah  tingkat  pengangguran  dapat diturunkan dan diprediksi menggunakan data mining . Korelasi juga dapat digunakan dalam ranah pembelajaran mesin.  Misalnya,  menggunakan  penambangan  data  ke  dalam  program  pembelajaran  mesin  untuk  memprediksi perilaku pelanggan. Data mining juga bisa digunakan untuk membuat knowledge based system untuk memprediksi pola cybercrime dan juga pembuatan profiling[16].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
Pembuatan profiling ini  berguna  sebagai  cara  untuk  meningkatkan  kewaspadaan  pengguna  internet terhadap cybercrime [17], [18]. Penelitian ini bertujuan untuk membuat profiling dengan menggunakan Algortima Naïve Bayes berdasarkan data sosiodemografi korban penipuan online melalui IM yang berdampak pada penipuan materi (uang) ataupun pencurian akun IM. Profiling didasarkan pada demografi korban penipuan secara daring, yaitu usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pekerjaan, durasi penggunaan internet dalam sehari,  domisili, dan media IM yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  statistik  dengan  pendekatan  kuantitatif  dan  Naïve Bayes. Statistik digunakan sebagai alat untuk menyajikan, menggambarkan, atau mengilustrasikan data ke dalam bentuk tabel, gambar, dan diagram sehingga mudah untuk dipahami[19]. Penelitian ini menggunakan juga metode deskriptif dengan cara menggambarkan objek penelitian pada saat keadaan sekarang berdasarkan fakta-fakta sesuai keadaan  aslinya  berdasarkan  hasil  survei,  kemudian  dianalisis  dan  diinterpretasikan.  Sedangkan  Model  Naïve Bayes digunakan untuk membuat profile terhadap korban kejahatan daring di Indonesia.
Gambar 1 . Rancangan penelitian dengan Modified Waterfall Method
Tahapan pertama dalam penelitian ini dimulai dengan melakukan pra-penelitian, yaitu dengan mengamati fenomena  penipuan  secara  daring  menggunakan  IM  di  Indonesia.  Peneliti  membuat  sebuah  dugaan  mengenai karakteristik korban kejahatan online berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Alzubaidi  di  Arab Studi  [17] tentang karakteristik dari korban kejahatan online yaitu sociodemografi korban, perangkat (gawai) yang dimiliki korban, dan aplikasi yang dimiliki korban.
Dalam proses untuk mengumpulkan data, peneltian ini menggunakan teknik snowball sampling. Populasi dalam penelitian ini adalah pengguna IM di Indonesia yang menjadi korban penipuan online . Dalam pengumpuan data  awal,  partisipan  dipilih  secara  acak  ( simple random sampling )  yang  kemudian  dilanjutkan  menggunakan teknik snowball sampling dengan memanfaatkan aplikasi WhatsApp dari  Bulan Desember 2020 sampai dengan Desember 2021. Partisipan diberikan tautan untuk mengisi beberapa pertanyaan survei melalui Google Form yang berisikan pertanyaan tentang sosiodemografi korban penipuan online seperti: nama, nomor telepon, IM, usia, jenis kelamin, pekerjaan, domisili, dan aplikasi Instant Messenger yang digunakan korban. Setelah melakukan pengisian survei, partisipan diminta untuk meneruskan link survei online kepada kerabat atau teman menggunakan aplikasi WhatsApp.
Survei terdiri dari dua bagian. Bagian pertama berisikan dengan sociodemografi. Sosiodemografi berasal dari kata sosio (sosial) dan demografi yang dapat diartikan sebagai suatu ilmu yang mempelajari segala sesuatu yang  berkenaan  dengan  masyarakat  dan  proses  penduduk  di  suatu  wilayah  yang  perubahan-perubahan penduduknya  dipengaruhi  juga  oleh  proses-proses  sosial  dan  perubahan  sosial  masyarakat  di  dalamnya. Karakteristik sosiodemografi antara lain: umur, jenis kelamin, pendidikan, pekerjaan[20]. Bagian kedua berisikan pertanyaan terkait dengan penipuan secara daring seperti jumlah IM yang digunakan, lama penggunaan internet dalam sehari, IM yang digunakan pada saat menjadi korban penipuan secara daring.
Survei dibuat menggunakan GoogleForms untuk memudahkan melakukan pengambilan data secara daring. Penyebaran tautan dilakukan secara acak kepada pengguna media sosial aktif secara online dengan menggunakan teknik Self - Administered Questionnaires .  Teknik Self - Administered  Questionnaires merupakan  metode pengumpulan data dengan formulir terstruktur yang terdiri dari serangkaian pertanyaan tertutup dan pertanyaan terbuka. Selain teknik ini swakelola karena responden mengisinya sendiri (tanpa pewawancara), tetapi juga metode pengumpulan data mencakup wilayah tertentu sehingga memudahkan untuk mengumpulkan data dengan waktu yang relatif lebih singkat. Survei dikirimkan melalui WhatsApp pengguna IM yang ada di Indonesia. Data pribadi milik responden tidak akan dipublikasikan.
Pada  tahapan  perancangan  sistem,  data  terlebih  dahulu  dibersihkan  sesuai  dengan  kaidah  dalam  data mining. RapidMiner difungsikan sebagai tools untuk melakukan pre-processing. Atribut perancangan awal sistem terdiri dari 10 atribut dan 1 label sebagai atribut yang digunakan sebagai prediksi data, yaitu Usia, Jenis Kelamin, Jenjang Pendidikan, Pekerjaan, Durasi menggunakan internet, Domisili, Instant Messenger, Kapan pertama kali menggunakan Instant Messenger, Gawai, Sistem Operasi pada Gawai, dan Label: Pernah menjadi korban penipuan secara  daring.  Dalam  tahapan  pre-processing  dengan  RapidMiner,  terdapat  beberapa  atribut  yang  mempunyai korelasi  rendah.  Sebanyak 3  atribut tidak bisa dilanjutkan ke dalam proses analisis dengan model Naïve Bayes sehingga hanya 7 atribut dan 1 label yang bisa diteruskan. Atribut yang digunakan dalam analisis bisa dilihat pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
Tabel  1.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  model  analisis  untuk  klasifikasi  korban penipuan  daring  di  Indonesia.  Algoritma  Naïve  Bayes  selain  juga  bisa  digunakan  sebagai  metode  statistik, mempunyai kemampuan untuk melakukan klasifikasi[16], [21], [22]
Tabel 1. Dataset atribut profile korban kejahatan online Atribut Tipe Data Keterangan Usia Integer Angka Jenis Kelamin Binominal Laki-laki, Perempuan Jenjang Pendidikan Polynominal SMA, D1/D2/D3, D4/S1, S2 Pekerjaan Polynominal Pelajar/Mahasiswa, Karyawan Swasta, PNS/ASN, Guru/Pengajar/Instruktur, Wirausaha, Lainnya Durasi menggunakan internet Polynominal Kurang dari 1 jam, 1-3 jam, 4-8 jam, lebih dari 8 jam Domisili Polynominal 34 Provinsi di Indonesia Instant Messenger Polynominal Instagram, WhatsApp, Facebook, Telegram, TikTok, Twitter, Line, MiChat, Tinder Label: Binominal Ya, Tidak Pernah menjadi korban penipuan secara daring
Tahapan  keempat  adalah  mengolah  data  yang  sudah  melalui  tahapan  pre-processing  ke  dalam  model klasifikasi  dengan  Naïve  Bayes.  RapidMiner  menyediakan  kemudahan  dalam  melakukan  analisa  dalam  data mining.  Tabel  2  menampilkan  sebagian  data  dari  hasil  data  cleaning  pada  tahapan  preprocessing.  Dataset terkumpul sebanyak 1910 data dari responden.
Tabel 2. Dataset sampai dengan 30 responden
No U S I A Jenis Kelamin Jenjang Pendidi kan Pekerjaan Domisili (Provinsi) Durasi Menggunaka n Internet Dalam Sehari Instant Messenger Yang Biasa Diakses Apakah Anda Pernah Mengalam i Kejahatan Online 1. 19 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa JAWA BARAT 4 - 8 jam Instagram, WhatsApp Tidak 2. 20 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa JAWA TENGAH lebih dari 8 jam Lainnya Tidak 3. 21 Laki-Laki D1 / D2 / D3 Pelajar/Mahasiswa NTB 1 - 3 jam Telegram Tidak 4. 20 Laki-Laki SMA Pelajar/Mahasiswa DIY 4 - 8 jam Line Tidak 5. 30 Laki-Laki D4 / S1 Karyawan Swasta KEPULAUAN RIAU lebih dari 8 jam Instagram Tidak 6. 17 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa JAWA TENGAH 4 - 8 jam Instagram Ya 7. 24 Laki-Laki D4 / S1 PNS/ASN PAPUA 1 - 3 jam Instagram, WhatsApp, Twitter Ya 8. 33 Laki-Laki D4 / S1 Karyawan Swasta JAWA TENGAH lebih dari 8 jam Facebook Ya 9. 21 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa JAWA TENGAH 1 - 3 jam Instagram Ya 10. 19 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa JAWA BARAT 1 - 3 jam Instagram Ya 11. 19 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa
SUMATERA BARAT lebih dari 8 jam Instagram, Facebook,
Tiktok, WhatsApp,
Line, Twitter
Ya 12. 24 Laki-Laki D1 / D2 / D3 Karyawan Swasta KEPULAUAN RIAU 1 - 3 jam Instagram, WhatsApp Tidak 13. 24 Laki-Laki D1 / D2 / D3 Pelajar/Mahasiswa SULAWESI TENGGARA lebih dari 8 jam WhatsApp Tidak 14. 21 Perempuan D1 / D2 / D3 Pelajar/Mahasiswa KALIMANTAN TENGAH kurang dari 1 jam Instagram Tidak 15. 29 Perempuan S2 Guru/Pengajar/ Instruktur KALIMANTAN SELATAN kurang dari 1 jam Instagram, Facebook, Telegram Tidak 16. 28 Perempuan D4 / S1 Pelajar/Mahasiswa JAWA BARAT 1 - 3 jam Instagram, Tiktok, WhatsApp, Twitter Tidak 17. 45 Perempuan D1 / D2 / D3 PNS/ASN NTB 1 - 3 jam Instagram, Tiktok, WhatsApp, Tidak

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
No U S I A Jenis Kelamin Jenjang Pendidi kan Pekerjaan Domisili (Provinsi) Durasi Menggunaka n Internet Dalam Sehari Instant Messenger Yang Biasa Diakses Apakah Anda Pernah Mengalam i Kejahatan Online Telegram, Twitter 18. 21 Perempuan SMA Pelajar/Mahasiswa
JAWA TIMUR lebih dari 8 jam Instagram, WhatsApp Tidak 19. 31 Laki-Laki S2 Karyawan Swasta
JAWA TIMUR kurang dari 1 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp,
Line,
Snapchat
Tidak
20. 23 Laki-Laki D1 / D2 / D3 Karyawan Swasta KEPULAUAN RIAU kurang dari 1 jam Instagram Tidak 21. 29 Perempuan S2 Guru/Pengajar/ Instruktur SUMATERA SELATAN lebih dari 8 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya
22. 23 Perempuan D1 / D2 / D3 PNS/ASN SULAWESI SELATAN kurang dari 1 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya 23. 20 Laki-Laki D1 / D2 /
D3 Pelajar/Mahasiswa NTB lebih dari 8 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, MiChat
Ya 24. 19 Laki-Laki
SMA Pelajar/Mahasiswa KALIMANTAN TENGAH 1 - 3 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya 25. 29 Perempuan SMA
Karyawan Swasta SULAWESI SELATAN 1 - 3 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya 26. 24 Perempuan D1 / D2 / D3 Pelajar/Mahasiswa SULAWESI SELATAN 4 - 8 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya 27. 34 Perempuan D4 / S1
Karyawan Swasta KALIMANTAN TIMUR 1 - 3 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya 28. 48 Perempuan D1 / D2 / D3 PNS/ASN JAWA TENGAH 4 - 8 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter
Ya 29. 21 Perempuan SMA
Pelajar/Mahasiswa KALIMANTAN BARAT kurang dari 1 jam Instagram, Facebook, Tiktok,
WhatsApp, Line,
Snapchat
Tidak 30. 23 Laki-Laki D1 / D2 / D3 Karyawan Swasta JAWA TENGAH kurang dari 1 jam Instagram, Facebook, Tiktok, WhatsApp, Line, Twitter Tidak

## …
Pada  tahapan  analisis,  RapidMiner  memberikan  kemudahan  dengan  adanya  AutoModel  yang  secara otomatis melakukan pelatihan data (data training) bersamaan dengan analisis data. Sebanyak 60% dari total data, secara  otomatis  akan  dijadikan  sebagai  data  training.  Gambar  2  menampilkan  langkah  awal  dalam  melakukan proses  analisis  dengan  RapidMiner.  Pada  langkah  ini,  peneliti  menggunakan  atribut  [Apakah  Anda  Pernah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
Mengalami  Kejahatan  Online]  sebagai  label  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  atribut-atribut  lain  yang berkorelasi. Selain melakukan analisis dengan Model Naïve Bayes, RapidMiner juga digunakan melakukan text mining untuk  atribut  Instant  Messenger  yang  digunakan[23]–[25].  Pada  Gambar  3,  atribut  [Instant  Messenger Yang Biasa Diakses] digunakan sebagai atribut yang dilakukan text mining .
Gambar 2. AutoModel dengan RapidMiner
Gambar 3. Text Mining dengan RapidMiner

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  dibagi  menjadi  dua  tahapan,  yaitu  deskripsi  data  berdasarkan  statistik  dan  hasil  analisis  data berdasarkan  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  model  pembuatan  profil  korban  kejahatan  online.  Deskripsi berdasarkan data survey sosiodemografi yang sudah dikumpulkan dari 1910 partisipan pengguna IM. Pada tahapan preprocessing data mining , data terlebih dahulu dibersihkan (cleanse) untuk menghilangkan data yang tidak sesuai ataupun  data  yang  hilang  ( missing  value ).  Dari  1910  partisipan  yang  memberikan  respon  terhadap  survei, didapatkan 992 responden yang pernah menjadi korban penipuan online melalui IM, dan 918 tidak pernah menjadi korban penipuan online seperti terlihat pada Gambar 1. Deskripsi dibagi dalam kategori usia, jenis kelamin, jenjang pendidikan,  pekerjaan,  domisili  sekarang,  durasi  menggunakan  internet  dalam  sehari  dan  media  IM  yang digunakan. Data kemudian diolah menggunakan Auto Model RapidMiner dan di analisis dengan Algoritma Naïve Bayes dan Text Mining.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999

## 3.1 Deskripsi Korban Penipuan Online Berdasarkan Usia
Berdasarkan  data  dari  992  korban  penipuan  seperti  pada  Gambar  5,  usia  yang  paling  dominan  menjadi  korban penipuan online berada di rentang 21 sampai dengan 30 tahun sebesar 61% sedangkan yang paling sedikit berada pada rentan usia lebih dari 40 tahun.
Gambar 5. Persentase korban penipuan online berdasarkan usia
3.2 Deskripsi Korban Penipuan Online Berdasarkan Jenis Kelamin
Hasil penelitian menunjukkan bahwa perempuan lebih banyak menjadi korban penipuan online daripada laki-laki. Gambar 6 menampilkan dengan jelas tentang pada 992 responden yang menjadi korban penipuan online mayoritas adalah perempuan dengan persentase 52%.
Gambar 6. Persentase korban penipuan online berdasarkan jenis kelamin

## 3.3 Deskripsi Korban Penipuan Online Berdasarkan Jenjang Pendidikan
Jenjang Pendidikan atau pendidikan terakhir dalam survei ini dibagi menjadi empat pilihan yaitu SMA, Diploma 1/Diploma 2/Diploma, Diploma 4/S1, dan S2. Hasil pada Gambar 7 menunjukkan bahwa dari 992 partisipan yang menjadi korban yang paling sering menjadi korban penipuan online adalah responden yang pendidikan terakhirnya SMA dengan presentase 33%.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999

## 3.4 Deskripsi Korban Penipuan Online Berdasarkan Pekerjaan
Pekerjaan  dalam  hal  ini  dibagi  menjadi  enam  kategori  yaitu  Pelajar/Mahasiswa,  Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS), Karyawan Swasta, Guru/Pengajar, Wirausaha, dan Lainnya. Hasil survei dari 992 partisipan yang menjadi korban online pada  Gambar  8  menunjukkan  bahwa  yang  paling  sering  menjadi  korban  penipuan online adalah Pelajar/Mahasiswa sebesar 35%.
Gambar 8. Persentase korban penipuan online berdasarkan jenis pekerjaan
3.5 Deskripsi Korban Penipuan Online Berdasarkan Durasi Menggunakan Internet
Lama  responden  menggunakan  internet  dibuat  dalam  empat  kategori  yaitu  kurang  dari  satu  jam,  satu  sampai dengan  tiga  jam,  empat  sampai  dengan  delapan  jam,  dan  lebih  dari  delapan  jam.  Hasil  pada  Gambar  9 menunjukkan bahwa dari 992 partisipan yang menjadi korban online yang paling sering menjadi korban penipuan online dengan persentase 34% adalah responden yang menggunakan internet lebih dari delapan jam.
Gambar 9. Persentase korban penipuan online berdasarkan durasi penggunaan internet
3.6 Deskripsi Korban Penipuan Online Berdasarkan Domisili
Domisli responden dikategorikan berdasarkan 34 Provinsi yang ada di Indonesia. Gambar 10 menunjukkan bahwa dari  992  partisipan  yang  menjadi  korban online yang  paling  sering  menjadi  korban  penipuan online adalah responden yang berdomisili di Jawa Tengah.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999

## 3.7 Deskripsi Media Sosial sering digunakan
Berdasarkan hasil survei terhadap 922 partisipan yang pernah menjadi korban penipuan online , setelah dilakukan text  mining  dengan  RapidMiner,  maka  didapatkan  hasil  seperti  pada  Gambar  11.  Media  sosial  yang  sering digunakan oleh korban adalah Instagram dan WhatsApp.
Gambar 11. Grafik hasil dari text mining terhadap media sosial yang sering digunakan

## 3.8 Profiling Korban Penipuan Online dengan Algoritma Naïve Bayes
Hasil dari  analisis dengan metode Algoritma Naïve Bayes menggunakan RapidMiner memberikan hasil seperti pada  Tabel  3.  Pada  Tabel  3  bisa  dilihat  bahwa  yang  mempunyai  korelasi  paling  tinggi  terhadap  kemungkinan menjadi korban penipuan online adalah atribut Usia dengan nilai korelasi 26,1% diikuti oleh Jenis Kelamin dengan korelasi 25,2%. Pembobotan ini memberikan gambaran atribut mana yang paling mempunyai hubungan dengan korban terhadap kemungkinan menjadi korban penipuan online .
Tabel 3. Pembobotan berdasarkan Algoritma Naïve Bayes Attribute Weight by Correlation (%) Usia 26,1 Jenis Kelamin 25,2 Instant Messenger 18,9 Domisili 12,3 Pendidikan Terakhir 8,6 Durasi menggunakan internet 4,7 Pekerjaan 4,2
Berdasarkan deskripsi data sosiodemografi tentang korban penipuan online pada Gambar 2 sampai dengan 8, yang dikombinasikan dengan pembobotan menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada Tabel 3 maka bisa dibuat profile  dari  korban  penipuan online .  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  yang  mempunyai  likelihood  tinggi  sebagai korban penipuan online adalah mereka yang berjenis kelamin perempuan, berusia direntang 21 sampai dengan 30 tahun, menggunakan Instagram dan WhatsApp, berdomisili di Provinsi Jawa Tengah, memiliki riwayat pendidikan terakhir hanya sampai dengan SMA, menggunakan internet lebih dari delapan jam sehari, dan berstatus sebagai Pelajar/Mahasiswa.
Tabel 4. Profiling Korban Penipuan Online berdasarkan pembobotan Algoritma Naïve Bayes
Secara  spesifik,  RapidMiner  memberikan  gambaran  prediksi  terhadap  kemungkinan  seseorang  menjadi korban penipuan secara daring seperti pada Tabel 5. Hasil yang ditunjukan Tabel  5 merupakan model  simulasi
Atribut Kemungkinan Tinggi menjadi korban penipuan online Usia 21 – 30 tahun Jenis Kelamin Perempuan Instant Messenger Instagram, WhatsApp Domisili Jawa Tengah Pendidikan Terakhir SMA Durasi menggunakan internet Lebih dari 8 jam sehari Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
yang dibuat berdasarkan Algoritma Naïve Bayes. Tabel 4 dan Tabel 5 menunjukkan hasil yang tidak berbeda jauh, kecuali di bagian atribut Usia, dimana pada Tabel 5  menunjukkan hasil yang lebih akurat. Pada Tabel 5, pediksi usia yang mempunyai kemungkinan tinggi sebagai korban penipuan secara daring yaitu pada usia 27,3 tahun.
Tabel 5. Model Simulasi Kemungkinan Korban Penipuan Online berdasarkan Algoritma Naïve Bayes
Atribut Kemungkinan Tinggi menjadi korban penipuan online Usia 27,3 tahun Jenis Kelamin Perempuan Instant Messenger Instagram, WhatsApp, Facebook Domisili Jawa Tengah Pendidikan Terakhir SMA Durasi menggunakan internet Lebih dari 8 jam sehari Pekerjaan Pelajar/Mahasiswa
Tabel  6 menunjukkan hasil dari Confusion  Matrix yang bisa digunakan untuk menghitung nilai  akurasi, presisi, dan recall. Dapat dilihat pada Tabel 6, terdapat nilai Presisi sebesar 75,28% dan juga nilai Recall sebesar 100%. Hal ini dapat digunakan sebagai cara untuk melihat performa Model Naïve Bayes dalam penelitian ini.
Tabel 6. Confusion Matrix Kelas True Tidak  True Ya  Class Precision Pred. Tidak 0 0 0,00% Pred. Ya 109 332 75,28% Class Recall 0,00% 100%
Performa  dari  Algoritma  dari  Naïve  Bayes  dapat  dilihat  pada  Tabel  7  yang  menunjukkan  bagaimana implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  terhadap  pembuatan  profil  korban  penipuan online pada  penelitian  ini. Performa diukur berdasarkan persentase dari Accuracy, Classification Error, Precision dan Recall. Berdasarkan dari Tabel 6 dapat dikatakan bahwa implementasi Naïve Bayes sebagai model pembuatan profil korban penipuan secara daring mempunyai persentase akurasi sebesar 75,28%.
Tabel 7. Analisis Implementasi Algoritma Naïve Bayes

## 4. KESIMPULAN
Berdasakan  hasil  dan  pembahasan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  sebagai model dalam pembuatan profil korban kejahatan secara daring dengan persentase akurasi sebesar 75,28%.  Model simulasi berdasarkan Algortima Naïve Bayes menunjukkan bahwa yang mempunyai kemungkinan tinggi sebagai korban penipuan online adalah mereka yang berjenis kelamin perempuan, berusia 27,3 tahun, sering menggunakan aplikasi Instagram dan WhatsApp, berdomisili di Provinsi Jawa Tengah, dengan jenjang pendidikan terakhir SMA, menggunakan internet lebih dari delapan jam sehari, dan berstatus sebagai Pelajar/Mahasiswa.

## REFERENCES
[1] K. O. Oseni, K. Dingley, and P. Hart, “Instant Messaging and Social Networks — The Advantages in Online Research Methodology,” Int. J. Inf. Educ. Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 56–62, 2018, doi: 10.18178/ijiet.2018.8.1.1012.
[2] R. K. Merton, Social Theory and Social Structure . New York: The Free Press, 1968.
[3] Ž. Bjelajac, J. Matijašević, and D. Dimitrijević1, “Computer Fraud as a Part of Contemporary Security Challenges,” Rev. Int. Aff. , vol. LXIII, no. 1147, pp. 5–21, 2012.
[4] S. Schjolberg, “Computer-related offences,” Counc. Eur. Octopus Interface , no. September, pp. 225–229, 2004, [Online]. Available: http://www.cybercrimelaw.net/documents/Strasbourg.pdf
[5] C. M. M. Reep-van den Bergh and M. Junger, “Victims of cybercrime in Europe: a review of victim surveys,” Crime Sci. , vol. 7, no. 1, 2018, doi: 10.1186/s40163-018-0079-3.
[6] Study.com,  “Role  of  Instant  Messaging  in  Cybercrime,”  2018.  https://study.com/academy/lesson/role-of-instant- messaging-in-cybercrime.html
[7] E.  Earley,  “Understanding  social  engineering,”  2010.  https://www.helpnetsecurity.com/2010/03/18/understanding- social-engineering/
[8] N.  Y.  Conteh  and  M. D.  Royer,  “The  Unprecedented Rise in  Cybercrime  and the  Role  of the Human Vulnerability Factor,” pp. 32–43, 2021, doi: 10.4018/978-1-7998-6504-9.ch003.
[9] T. N. Jagatic, N. A. Johnson, M. Jakobsson, and F. Menczer, “Social phishing,” Commun. ACM , vol. 50, pp. 94–100,
Atribut Performa (Persentase) Accuracy 75,28% Classification Error 24,72% Precision 75,28% Recall 100%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.3999
2007.
[10]  F. Zhou, “Phishing Sites and Prevention Measures,” Int. J. Secur. its Appl. , pp. 1–10, 2015.
[11]  F. Howard and O. Komili, “Poisoned search results : How hackers have automated search engine poisoning attacks to distribute malware .,” Sophos Tech. Pap. , no. March, pp. 1–15, 2010.
[12]  M. Zulfadhilah, Y. Prayudi, and I. Riadi, “Cyber Profiling Using Log Analysis And K-Means Clustering,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 7, no. 7, 2016, doi: 10.14569/ijacsa.2016.070759.
[13]  T. Theodorus M, Akuntansi Forensik dan Audit Investigatif . Jakarta: Salemba Empat, 2012.
[14]  R. Saroha, “Profiling a Cyber Criminal,” Int. J. Inf. Comput. Technol. , vol. 4, no. 3, pp. 253–258, 2014.
[15]  A.  S.  Ritonga  and  I.  Muhandhis,  “Teknik  Data  Mining  Untuk  Mengklasifikasikan  Data  Ulasan  Destinasi  Wisata Menggunakan Reduksi Data Principal Component Analysis (Pca),” Edutic - Sci. J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 2, 2021, doi: 10.21107/edutic.v7i2.9247.
[16]  G. Michael, “Knowledge Based System for Predicting Cyber Crime Patterns Using Data Mining,” J. Crit. Rev. , vol. 7, no. 10, pp. 2043–2053, 2020.
[17]  A. Alzubaidi, “Measuring the level of cyber-security awareness for cybercrime in Saudi Arabia,” Heliyon , vol. 7, no. 1, p. e06016, 2021, doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06016.
[18]  A.  Alzubaidi,  “Cybercrime  Awareness  among  Saudi  Nationals:  Dataset,” Data  Br. ,  vol.  36,  p.  106965,  2021,  doi: 10.1016/j.dib.2021.106965.
[19]  Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2017.
[20]  M. Rita and R. Kusumawati, “PENGARUH VARIABEL SOSIO DEMOGRAFI DAN KARAKTERISTIK FINANSIAL TERHADAP  SIKAP,  NORMA  SUBYEKTIF  DAN  KONTROL  PERILAKU  MENGGUNAKAN  KARTU  KREDIT (Studi Pada Pegawai di UKSW Salatiga),” J. Manaj. dan Keuang. , vol. 9, no. 2, pp. 109–128, 2011.
[21]  S. Palaniappan, A. Mustapha, C. F. M. Foozy, and R. Atan, “Customer profiling using classification approach for bank telemarketing,” Int. J. Informatics Vis. , vol. 1, no. 4–2, pp. 214–217, 2017, doi: 10.30630/joiv.1.4-2.68.
[22]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[23]  Dr.J.Arunadevi, S.Ramya, and M. R. Raja, “A study of classification algorithms using Rapidminer,” Int. J. Pure Appl. Math. , vol. Volume 119, no. 12, pp. 15977–15988, 2018.
[24]  M. Server, R. Excel, T. Rapidminer, and R.-M. Value, “Analysis of classification algorithms with rapidminer,” pp. 517– 520.
[25]  M. Widyastuti, A. G. Fepdiani Simanjuntak, D. Hartama, A. P. Windarto, and A. Wanto, “Classification Model C.45 on Determining the Quality of Custumer Service in Bank BTN Pematangsiantar Branch,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1255/1/012002.