## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SVM UNTUK ANALISIS PENYALAHGUNAAN KEJAHATAN CARDING
Putri Ramayanti 1 , Tata Sutabri 2
1,2 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma Palembang email : putriramabidar@gmail.com
Abstrak: Carding merupakan salah satu wujud aksi kejahatan siber( cybercrime ) yang berkaitan dengan dunia perbankan ialah kartu kredit. Kejahatan tersebut merupakan metode pencurian no kartu kredit dari web sah ataupun spammer serta memakainya demi keuntungan pribadi. Permasalahan penipuan ini susah diidentifikasi sehingga yang sering dirasakan oleh korban carding merupakan  kemunculan  rasa  ragu  yang  terus  menerus  dikala  hendak  memakai  sistem  belanja  kartu  kredit.  Berdasarkan permasalahan ini, maka peneliti  ingin dapat menganalisa kejahatan carding tersebut menggunakan dua algoritma machine learning yaitu Naïve  Bayes dan Support  vector  machine sehingga  dapat  membantu  mendeteteksi  kejahatan carding . Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwasanya penyalahgunaan kejahatan carding dapat di prediksi secara akurat baik  itu  menggunakan Algoritma Naïve  Bayes dan Support  vector  machine . Akan tetapi Algoritma  Support Machine  lebih akurat daripada Naïve Bayes . Algoritma Support Machine mendapatkan skor 99% lebih tinggi 1% daripada Naïve Bayes . Hal ini dikarenakan Pengklasifikasi Support vector machine menawarkan akurasi tinggi dan bekerja dengan baik.
Kata Kunci : Carding, Machine Learning, Naïve Bayes, dan Support vector machine.
Abstract: Carding is a type of cybercrime related to banking, or credit cards. This crime is a method of stealing credit card numbers from legitimate websites and spammers and using them for personal gain. Due to the difficulty in identifying this fraud issue, card victims often experience lingering suspicions when attempting to use credit card buying schemes. Based on this problem, researchers hope to be able to analyze card crime using two machine learning algorithms that help detect card crime: Naive Bayes and Support vector machine. Based on the results of our research, we can conclude that both the Naive Bayes algorithm and Support vector machines can be used to accurately predict carding crime exploits. However, support machine algorithms are more accurate than Naive Bayes. The Support Machine Algorithm produces 1's values  that are 99% higher than Naive Bayes. This is because support vector machine classifiers provide high accuracy and work well.
Keywords : Carding, Machine Learning, Naïve Bayes, and Support vector machine.

## PENDAHULUAN
Akhir-akhir ini Kenaikan kegiatan transaksi di platform  digital  sepanjang  masa  pandemi  ikut mengerakan kegiatan transaksi memakai kartu kredit. Berlanjutnya tren kenaikan transaksi digital ini bakal mengimbangi tekanan di lini travel yang lebih dahulu jadi pasar utama layanan kartu kredit.
Tidak  hanya  itu,  kenaikan  transaksi  digital juga  bisa  mengimbangi  kemampuan  tekanan  pada transaksi  kartu  kredit  yang  bisa  jadi  terjalin  akibat pembatasan mobilitas sejak pandemic covid -19. Bersumber  pada  informasi  Bank  Indonesia, volume  belanja  kartu  kredit  bulanan  meningkat secara  tahunan  sejak  2021.  Semakin  meningkatnya volume aktivitas kartu kredit maka  mengakibatkan munculnya  tindak  kejahatan  yang  sering  disebut cyber-crime .  Dan  salah  diantaranya  kejahatan carding. pembobolan  kartu  kredit  lewat carding merupakan  salah  satu  contoh  yang  kerap  muncul. Tidak tanggung jumlah korbannya sangatlah banyak.
Carding merupakan  salah  satu  wujud  aksi kejahatan  siber( cybercrime )  yang  berkaitan  dengan dunia  perbankan  ialah  kartu  kredit.  Kejahatan tersebut merupakan metode pencurian no kartu kredit dari  web  sah  ataupun spammer serta  memakainya buat pembelian gift card prabayar.
Kartu gift itu setelah itu dijual kembali dengan tujuan buat  memperoleh  keuntungan dalam nominal uang  yang  sangat  besar.  Apabila  dipaparkan  dalam dunia  nyata  hingga  permasalahan  kejahatan carding merupakan permasalahan pencurian. Bagi salah satu unit  FBI  ialah  IFFC( Internet  Fraud  Complaint Centre ), carding merupakan  pemakaian  yang  tidak legal  dari  kartu  kredit  ataupun  kartu  debit fraudulently .
Dilansir   dari  banyak  sumber,  aktivitas  ini bertujuan buat mendapatkan keuntungan berupa uang ataupun  properti  di  mana  kartu  kredit  ataupun  no kartu debit bisa dicuri ataupun dibeli dari web website palsu atau bia disebut juga scheme .
Bisa  dikatakan  kalau  penyalahgunaan  kartu ataupun carding merupakan  modus  sangat  simpel sebab owner kartu kurang waspada, sehingga pelaku kejahatan  bisa  memanfaatkan  hal  tersebut  untuk melakukan tindak kriminal carding .
Di samping itu, banyak pula warga Indonesia yang  belum  mengerti  menimpa  apa  itu carding walaupun di Indonesia sendiri permasalahan satu ini telah lumayan kerap terjalin.
Permasalahan penipuan ini susah diidentifikasi  sehingga  yang  sering  dirasakan  oleh korban carding merupakan  kemunculan  rasa  ragu yang  terus  menerus  dikala  hendak  memakai  sistem belanja kartu kredit.
Berdasarkan  permasalahan  ini,  maka  peneliti akan  mencoba  untuk  mendeteksi  penyalah  gunaan kejahatan  karding  dengan  menggunakan  machine learning. Machine  learning memiliki  banyak  sekali algoritma. Maka peneliti akan mencoba menemukan algoritma  mana  yang  paling  effective  untuk permasalaan tersebut. Algoritma yang akan dibandingkan  adalah  algoritma naïve  bayes dan support vector machine .

## TINJAUAN PUSTAKA
Machine Learning ialah salah satu cabang dari ilmu  kecerdasan  buatan,  spesialnya  yang  menekuni tentang  gimana  komuputer  sanggup  belajar  dari informasi buat tingkatkan kecerdasannya.
Machine  learning mempunyai  fokus  pada pengembangan  suatu  sistem  yang  sanggup  belajar sendiri buat memutuskan suatu, tanpa wajib kesekian kali de program oleh manusia.  Dengan begitu mesin tidak  cuma  dapat  menciptakan  ketentuan  buat perlikau  maksimal  dalam  pengambilan  keputusan, tetapi  pula  dapat  menyesuaikan  diri  dengan pergantian  yang  terjalin.  Dalam  pendidikan  mesin, mesin  mengenalisis  kumpulan  informasi  yang  besar buat menciptakan pola.

## Traditional Programming

## Gambar 1. Perbedaan Pemrograman Tradisional dan Machine Learning
Penulis  melalui  Algoritma  pendidikan  mesin butuh  melatih  komputer  sedemikian  rupa  sehingga dapat menguasai model objek yang dikenali manusia. Pada  pemrograman  traditional,  informasi  serta program dijalankan pada pc buat menciptakan output , sebaliknya  pada  pemrograman  memakai machine learning ,  informasi  serta output dijalankan  pada komputer  buat  membuat program ,  serta  setelah  itu program tersebut  digunakan  dalam  pemrograman tradisional.
Istilah inggris dimiringkandikategorikan jadi 4 jenis.  Keempat  jenis  tersebut  merupakan supervised learning ataupun algoritma terbimbing, un supervised learning ataupun  algoritma  tidak  terbimbing,  semi supervised learning serta reinforcement learning.
Gambar 2. Tipe-tipe Machine Learning
Berikut  merupakan  uraian  terperinci  untuk jenis Machine  Learning Supervised. Supervised Learning merupakan  Metode Machine  Learning dengan  memakai  informasi  latih  buat  melakukan pembelajaran.  informasi  latih  tersebut  merupakan informasi  yang  telah  berlabel.  Tujuancara  ini merupakan  untuk  mengenali  label input yang  baru dengan  memakai  fitur  yang  ada  agar  dapat menghasilkan prediksi  ataupun klasifikasi.  Sebagian algoritma yang tercantum dalam supervised learning merupakan  regresi  liner  bergkita,  decision  tree, random  forest, naïve  bayes  classifier ,  nearest neighbor, support  vector  machine ,  serta  artificial neural network.
Penulis  akan  membahas  lebih  detail Naïve Bayes  classifier dan support  vector  macine . Dikarenaka di penilitian ini, penulis akan membandingkan  kedua  algoritma  tersebut  untuk menganalisa kejahatan carding . Berikut  adalah  penjelasan  detail  kedua algoritma tesebut :
1. Naïve Bayes Classifier Algoritma Naive  Bayes adalah  salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  paling  penting untuk membantu masalah klasifikasi. Itu berasal dari teori  probabilitas  Bayesian  dan  digunakan  untuk klasifikasi  teks, di  mana data dimensi  tinggi  dilatih. Beberapa contoh terbaik dari algoritme Naive Bayes adalah analisis sentimen, klasifikasi artikel baru, dan pemfilteran spam .  Algoritma  klasifikasi  digunakan untuk mengklasifikasikan pengamatan baru ke dalam kelas  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  untuk  data yang  tidak  diinisialisasi.  Algoritma Naive  Bayes dikenal  karena  kesederhanaan  dan  efisiensinya. Algoritma  ini  mempercepat  pembuatan model dan membuat  prediksi.  Saat  membuat model ML,  lebih baik  menerapkan  teorema  Bayes.  Menerapkan algoritme Naive  Bayes memerlukan  keterlibatan developer ML yang berpengalaman

## 𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻) ∗ 𝑃(𝐻) 𝑃(𝐸)
Ini  adalah  algoritma  yang  memeriksa probabilitas  setiap  objek,  propertinya,  dan  termasuk grup  mana.  Ini  juga  dikenal  sebagai  pengklasifikasi probabilistik.  Algoritma Naive  Bayes tunduk  pada pembelajaran  yang  diawasi  dan  terutama  digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi.
Probabilitas adalah dasar dari algoritma Naive Bayes .  Algoritma  ini  didasarkan  pada  hasil
Computer
Data
Program
Output Computer Output Program Data Data Berlabel Data tidak berlabel
Smart Agent Data Berlabel
Data tidak berlabel
Training Data Proses Supervised Learning
UnSupervised Learning Semi Supervised Learning
Reinforcement Learning
Model Model
Model
probabilistik yang dapat diberikannya untuk masalah yang  belum  terpecahkan  dengan  prediksi.  Berikut adalah  detail  lebih  lanjut  tentang  probabilitas,  teori Bayesian, dan probabilitas bersyarat:
1.1 Probabilitas
Probabilitas membantu memprediksi terjadinya  suatu  peristiwa  dari  semua  kemungkinan hasil.  Persamaan  matematika  untuk  probabilitas adalah sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑤𝑎  = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑤𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑚𝑒𝑛𝑔𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑘𝑎𝑛 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙
0 < = probabilitas kejadian < = 1. Hasil positif berarti  kejadian  karena  probabilitas.  Probabilitas selalu antara 0 dan 1, di  mana 0 berarti probabilitas suatu  peristiwa  tidak  mungkin  terjadi  dan  1  berarti tingkat keberhasilan suatu peristiwa mungkin terjadi. Untuk  pemahaman  yang  lebih  baik,  juga  dapat mempertimbangkan  kasus  di  mana  memprediksi buah  berdasarkan  warna  dan  teksturnya.  Berikut adalah  beberapa  kemungkinan  asumsi  yang  dapat dibuat. Kita dapat memilih buah yang tepat yang Kita pikirkan, atau bingung dengan buah yang serupa dan membuat  kesalahan.  Bagaimanapun,  kemungkinan memilih buah yang benar adalah 50%.
1.2 Bayes Theory
Teori  Bayesian  mencoba  untuk  sampai  pada hipotesis  (H)  dari  serangkaian  bukti  (E)  yang diberikan.  Itu  bermuara  pada  dua  hal  yaity probabilitas  hipotesis  sebelum  bukti  P(H)  dan probabilitas  setelah  bukti  P(H|E).  Teori  Bayesian dijelaskan dengan persamaan berikut:
𝑃(𝐻|𝐸) = 𝑃(𝐸|𝐻) ∗ 𝑃(𝐻)
𝑃(𝐸)
➢ P(H|E) menunjukkan
bagaimana
peristiwa  H  terjadi  ketika  peristiwa  E terjadi.
➢ P(E|H)  menyatakan  berapa  kali  kejadian E  terjadi  jika  kejadian  H  terjadi  terlebih dahulu.
➢ P(H) menyatakan probabilitas kejadian X akan terjadi dengan sendirinya.
➢ P(E) menyatakan probabilitas kejadian Y akan terjadi dengan sendirinya. Aturan Bayes adalah metode untuk menentukan  P(H|E)  dari  P(E|H).  Singkatnya,  ini memberi  kita  cara  untuk  menghitung  probabilitas hipotesis berdasarkan bukti yang diberikan. 1.3 Conditional Probabilitas
Probabilitas  bersyarat  adalah  bagian  dari probabilitas.  Ini  mengurangi  kemungkinan  menjadi kecanduan  satu  peristiwa.  Kita  dapat  menghitung probabilitas  bersyarat  untuk  dua  peristiwa  atau lebih.Jika  Kita  mengambil  peristiwa  X  dan  Y, probabilitas  bersyarat  dari  peristiwa  Y  didefinisikan sebagai  probabilitas  peristiwa  yang  terjadi  ketika peristiwa  X  telah  berlalu.  Ditulis  sebagai  P(Y|X). Rumus matematika untuk ini adalah sebagai berikut:
𝑃(𝑌|𝐴) = 𝑃(𝑋 𝑎𝑛𝑑 𝑌) 𝑃(𝑋)
Dengan  data  pelatihan,  kita  dapat  melatih model dan  menjalankannya.  kemudian  kita  perlu memvalidasi  data  untuk  mengevaluasi model dan membuat prediksi baru. Terakhir,kita harus menamai atribut input "bukti"  dan  melabelinya  sebagai " output " dalam data pelatihan.
Menggunakan
probabilitas bersyarat, dilambangkan sebagai P(E|O), kita dapat menghitung probabilitas pembuktian dari keluaran yang diberikan. Tujuan akhir kita adalah untuk menghitung P(O|E)  -  probabilitas  keluaran  berdasarkan  atribut saat  ini.  Jika  soal  memiliki  dua  hasil,  kita  dapat menghitung probabilitas setiap hasil dan mengatakan siapa yang menang. Di sisi lain, jika Anda memiliki banyak  atribut input ,  diperlukan  algoritma Naive Bayes . 2. Support vector machine Support  vector  machine (SVM)  adalah algoritma  pembelajaran  mesin  terawasi  yang  dapat digunakan  untuk  tantangan  klasifikasi  dan  regresi. Namun,  ini  terutama  digunakan  dalam  masalah klasifikasi.  Dalam  algoritma  SVM,  kita  dapat merepresentasikan setiap titik data sebagai titik dalam ruang  n-dimensi  (di  mana  n  adalah  jumlah  fitur tertentu  yang  kita  miliki),  di  mana  nilai  setiap  fitur adalah  nilai  koordinat  tertentu.  Kemudian  kita melakukan  klasifikasi  dengan  mencari hyperplane yang  memisahkan  kedua  class  dengan  sangat  baik (seperti gambar dibawah ini).

## Gambar 3. Gambar klasifikasi SVM
Vektor  pendukung  hanyalah  koordinat  dari satu  pengamatan.  Klasifikasi  SVM  adalah  batas terbaik yang memisahkan dua kelas ( hyperplane /line).
Berikut adalah cara kerja SVM
1. Linear SVM
Pengoperasian algoritma SVM dapat dipahami  dengan  sebuah  contoh.  Misalkan  kita memiliki kumpulan data dengan dua label (hijau dan biru) dan kumpulan data tersebut  memiliki dua fitur x1  dan  x2.  Kita  menginginkan  pengklasifikasi  yang dapat mengklasifikasikan sepasang koordinat (x1,x2) sebagai hijau atau biru. Kita bisa melihat dari gambar di bawah ini:

## Gambar 4. ruang 2-D
Karena  ini  adalah  ruang  2-D,  kita  dapat dengan mudah memisahkan kedua kelas dengan garis lurus.  Namun,  ada  beberapa  baris  yang  dapat memisahkan  kelas-kelas  ini.  Perhatikan  gambar  di bawah ini:

## Gambar 5. algoritma SVM
Dengan demikian, algoritma SVM membantu menemukan garis atau batas keputusan terbaik; Batas atau  wilayah  terbaik  ini  disebut hyperplane . Algoritma  SVM  mencari  titik  terdekat  dari  garis kedua kelas. Titik-titik ini  disebut  vektor dukungan. Jarak  antara  vektor  dan hyperplane disebut  margin. Dan  tujuan  SVM  adalah  memaksimalkan  margin tersebut. Hyperplane dengan tepi maksimum disebut hyperplane optimal.
Gambar 6. Support Vector

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode penelitian dengan beberapa tahap proses penelitian seperti yang terlihat pada gambar berikut:

## Gambar 7. Desain Penelitian
Berikut ini merupakan uraian dari desain riset yang  terdapat  pada  gambar  11  di  atas:1.Identifikasi Permasalahan: Didalam sesi ini riset dimulai dengan melaksanakan penelitian pendahuluan untuk mengenali  kasus  yang  berkaitan  dengan  topik  yang diteliti agar penulis memperoleh apa yang sebetulnya jadi  permasalahan  untuk  dipecahkan.  2.  Formulasi Permasalahan: Didalam sesi ini periset merumuskan permasalahan yang sudah didapatkan supaya masalah tersebut  bisa  dijawab  dengan  baik  melalui  riset.  3. Memastikan  Tujuan  Riset:  Pada  sesi  ini  tujuan penelitian ialah mengenali gimana machine learning mengetahui  tindak  kejahatan carding memakai  2 algortima  yang  berbeda.4.  Mempelajari  Data:  Pada sesi  ini  penulis  mencari  dan  menekuni  sumber- sumber  pengetahuan  berbentuk  buku-buku  teori, jurnal- jurnal riset, serta sumber pustaka otentik yang lain  yang  berkaitan  dengan  penelitian.5.  Analisis Data: menganalisa data- data yang berkaitan dengan tindak  kejahatan carding didapatkan  lewat  sumber data  di  internet  yakni Kaggle. 6.  Mengolah  Data dengan Machine  Learning menggunakan  dua algoritma  yaitu Naïve  Bayes dan  SVM  :Data-data yang telah dianalisa setelah itu diolah menggunakan Dua  algoritma  sebelum  merumuskan  hasil.7. Kesimpulan: Sesi  terakhir dalam penelitian ini ialah merumuskan  hasil  penelitian  yang  berisi  jawaban terhadap  rumusan  permasalahan  bersumber  pada data-  data  yang  terdapat.  Periset  pula  membagikan saran.
Sumber  data  yang  digunakan  adalah  data kejahatan carding yang  bersumber  dari  Kaggle. Dimana sudah terdapat label dimana pelanggan yang yang  mengalami  kejahatan  dan  yang  bukan mengalami kejahatan carding .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  melatih,  memvalidasi,  dan  menguji model ,  penulis  membuat  kumpulan  data  terdiri  dari 1296675 data carding .  Data carding ini  dulu
Identifikasi Masalah Perumusan Masalah
Menentukan Tujuan Penelitian
Mempelajari Data
Analisis Data Mengolah Data dengan Machine Learning(Naive Bayes & SVM) Kesimpulan Kedua Algoritma
dikumpulkan  dari  dataset  yang  bersumber  dari Kaggle. Berikut table total dataset.
Tabel 1. Dataset Carding yang dikumpulkan Total Sample 1296675 Total training sample 1037340 Total testing sample 259335
Berikut  adalah  langkah-langkah  melakukan pemrograman untuk data diatas.
1. Memanggil library yang dibutuhkan
Berikut adalah kode program untuk memanggil library yang dibutuhkan .
Gambar 8. Memanggil Library Library yang  digunakan  adalah sklearn dimana  sudah  tersedia  algoritma naïve  bayes & support vector machine .
2. Memanggil  dataset  carding  yang  bersumber dari Kaggle Berikut adalah kode program untuk memanggil dataset carding dan memasukan ke dalam variable ‘df’.
Gambar 9. Memanggil dataset Data  dipanggil  menggunakan library pandas dimana library tersebut  umumnya  dipakai  untuk pengolahan data dalam bentuk table.
3. Mengubah  semua  data  kedalam  bentuk bilangan
Berikut adalah kode program untuk mengubah  semua  data  ke  dalam  bilangan.  Agar komputer dapat memproses semua data tersebut.

## Gambar 10. Encoding semua dataset
Pada  dasarnya  komputer  hanya  mengenal bilangan.  Oleh  karena  data  yang  digunakan  dalam bentuk  teks  maka  harus  di  ubah  dulu  dalam  bentuk bilangan.

## 4. Memilah data training dan data testing
Selanjutnya  pada  dataset  perlu  dilakukan pemisahan data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%.

## Gambar 11. Pemilahan data training dan testing
Untuk  mengukur  keberhasilan  suatu model atau algoritma adalah dengan cara mengukur tingkat akurasi.  Oleh  karena  itu  data  harus  dipisah  menjadi dua bagian yaitu training dan testing .
5. Memanggil Naïve Bayes Classifier
Langkah selanjutnya memanggil naive bayes classifier dan  kemudian  melakukan  fiting model dengan data training serta target.
Gambar 12. Memanggil naïve bayes
Program diatas  digunakan  untuk  membuat model naïve bayes dengan data training .
6. Melakukan  Prediksi  pada  Data  Testing menggunakan naïve bayes
Berikut adalah
langkah prediksi menggunakan naïve bayes
Gambar 13. Prediksi Data Testing Setelah model berhasil dibuat setelah itu akan dilakukan testing agar mengetahui tingkat akurasinya.
7. Menghitung Akurasi naïve bayes
Berikut  adalah  tingkat  akurasi  dari model prediksi naïve bayes yang telah dibuat. Skor akurasi model dengan naïve bayes adalah 98%
Gambar 14. Skor Akurasi Naïve Bayes Gambar  diatas  menunjukan  tingkat  akurasi model naïve  bayes .  Didapatkan  hasil  pengukuran 98.02%.

## Gambar 15.  Perhitungan Akurasi Naïve Bayes
Gambar  diatas  menunjukan  tingkat  akurasi model naïve bayes sampai dengan 98%
8. Memanggil Linear SVM Classifier Langkah selanjutnya memanggil Linear SVM classifier dan  kemudian  melakukan  fiting model dengan data training serta target.
Gambar 16. Memanggil Linear SVM Classifier Program diatas  digunakan  untuk  membuat model Support Vector Machine dengan data training
9. Melakukan Prediksi pada Data Testing menggunakan Linear SVM
Berikut adalah langkah prediksi
menggunakan Linear SVM .
Gambar  diatas  adalah program untuk memprediksi data.

## 10. Menghitung Akurasi Linear SVM
Berikut  adalah  tingkat  akurasi  dari model prediksi Linear SVM yang telah dibuat. Skor akurasi model dengan Linear SVM adalah 99%.

## Gambar 18. Skor Akurasi Linear SVM
Gambar  diatas  menunjukan  tingkat  akurasi model Support  Vector  Machine .  Didapatkan  hasil pengukuran 99.37%.

## Gambar 19.  Perhitungan Akurasi Linear SVM
Gambar  diatas  menunjukan  tingkat  akurasi model Support Vector Machine sampai dengan 99%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian,  analisis,  data  dan hasil,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwasanya penyalahgunaan kejahatan carding dapat  di  prediksi secara akurat baik itu menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support  vector  machine .  Akan  tetapi Algoritma Support  Vector  Machine lebih  akurat daripada Naïve  Bayes .  Algoritma Support  Vector Machine mendapatkan  skor  99%  lebih  tinggi  1% daripada Naïve  Bayes .  Hal  ini  dikarenakan Pengklasifikasi Support vector machine menawarkan akurasi  tinggi  dan  bekerja  dengan  baik  di  ruang dimensi  tinggi.  Pengklasifikasi  SVM  pada  dasarnya menggunakan  subset  dari  titik  pelatihan,  sehingga output hanya memakan sedikit memori.
Sebaiknya untuk penelitian kejahatan carding selanjutnya  bisa  dengan  metode  deep  learning. Dengan begitu tingkat akurasi yang  didapatkan jauh lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tata  Sutabri,  2012, Komputer  dan  Masyarakat, Penerbit Andi, Yogyakarta
[2] Tata  Sutabri,  R.  Pandi  Selvam,  K.  Shankar,  Phong Thanh  Nguyen,  Wahidah  Hashim,  Andino  Maseleno, 2019, Machine  Learning  for  Healthcare  Diagnostics,
Blue  Eyes  Intelligence  Engineering  &  Sciences Publication, BHOPAL, Madhya Pradesh 462021, IN
[3] Heri  Syahputra,  2021, Perancangan  Sistem  Pakar Untuk  Mengidentifikasi  Keamanan  Transaksi  Online Website  E-commerce  Dengan  Menggunakan  Metode Certainty  Factor, Jurnal  Informasi  dan  Teknologi
Ilmiah (INTI)
[4] Fatima  Salahdine,  Zakaria  El  Mrabet,  Naima Kaabouch,  2022, Phishing  Attacks  Detection  A Machine Learning-Based Approach,
Cornell
University, New York City.
[5] Fatima  Salahdine,  Zakaria  El  Mrabet,  Naima Kaabouch,  2022, Phishing  Attacks  Detection  A
Machine Learning-Based Approach,
Cornell
University, New York City.
[6] Wildan  Cika  Pradana,  Mochtar  Yahya,  Halimahtus Mukminna,  2022, SISTEM  DIAGNOSIS  PENYAKIT KULIT  PADA  MANUSIA  DENGAN  METODE FORWARD CHAINING BERBASIS ANDROID , JINTEKS, Sumbawa.
[7] Mazmur Triputra, Eri Sasmita Susanto, Wilia Ismiyarti, 2019, RANCANG BANGUN APLIKASI KLASIFIKASI
PLAGIARISME DENGAN MEMANFAATKAN MACHINE LEARNING BERBASIS ANDROID , JINTEKS, Sumbawa.
[8] Nengah Widya Utami, 2022, TEXT MINIG CLUSTERING  UNTUK  PENGELOMPOKAN  TOPIK DOKUMEN PENELITIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN COSINE
SIMILARITY , JINTEKS, Sumbawa.
[9] Weifeng  Li,  Hsinchun  Chen,  Jay  F.  Nunamaker  Jr, 2017, Identifying  and  Profiling  Key  Sellers  in  Cyber Carding  Community:  AZSecure  Text  Mining  System , AZSecure Text Mining System, Journal of Management Information Systems.
[10] Chayal, N.M., Patel, N.P, 2021 , Review of Machine Learning  and  Data  Mining  Methods  to  Predict Different Cyberattack s, Springer, Singapore
[11] Hao Hua Sun Yin, Klaus Langenheldt, Mikkel Harlev, Raghava  Rao  Mukkamala  &  Ravi  Vatrapu,  2019, Regulating  Cryptocurrencies:  A  Supervised  Machine Learning  Approach  to  De-Anonymizing  the  Bitcoin Blockchain ,  Journal  of  Management  Information Systems.
[12] Rami  Mustafa  A.  Mohammad,  2022, An  Enhanced Multiclass  Support  Vector  Machine  Model  and  its Application  to  Classifying  File  Systems  Affected  by  a Digital  Crim, Journal  of  King  Saud  University  - Computer and Information Sciences.
[13] Xuqiao Yu, 2020, Phishing Websites Detection Based on Hybrid Model of Deep Belief Network and Support Vector Machine , IOP Publishing Ltd.
[14] A. V. Kachavimath, S. V. Nazare and S. S. Akki, 2020, Distributed  Denial  of  Service  Attack  Detection  using Naïve  Bayes  and  K-Nearest  Neighbor  for  Network Forensics , 2nd International Conference on Innovative
Mechanisms  for  Industry  Applications  (ICIMIA), Bangalore.
[15] W. A. Al-Khater, S. Al-Maadeed, A. A. Ahmed, A. S. Sadiq and M. K. Khan, 2020, Comprehensive Review of Cybercrime Detection Techniques , IEEE Access.