Pradana, Ridho Vemby (2019) IMPLEMENTASI KLASIFIKASI WEBSITE PHISING ATAU LEGAL DENGAN METODE NAÏVE BAYES MENGGUNAKAN BAHASA PYTHON. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (4MB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (2MB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (10MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (594kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (948kB) |
Abstract
Saat ini hampir setiap perusahaan atau lembaga memiliki situs website sendiri untuk memenuhi dan menunjang kebutuhan dalam menjalankan tujuan bisnis mereka. Namun dari berbagai banyak situs website saat ini terdapat oknum atau pihak yang ingin mengambil data-data pribadi pengguna seperti id, password, dan bahkan data rekening/kartu kredit untuk kepentingan pribadi mereka dengan cara memancing/mengundang mereka masuk ke situs website palsu (phishing) mereka yang dibuat hampir sama dengan situs website asli. Pengunjung yang masuk ke website palsu tersebut diminta data-data pribadi mereka dan dapat merugikan pengunjung website palsu tersebut. Dari masalah ini maka website phising bisa dikatakan adalah tindak penipuan terhadap masyarakat. Cara untuk dapat mengetahui bagaimana membedakan antara situs website legal atau phising yaitu dengan data mining. Data mining adalah proses penggalian atau ekstraksi data mulai dari pengumpulan, pemilahan, teknik statistik, machine learning, matematika, dan kecerdasan buatan untuk mencari pengetahuan, pola, atau informasi dari sekumpulan data yang sangat besar. Dalam data mining terdapat beberapa fungsi salah satu diantaranya adalah klasifikasi. Klasifikasi adalah pengelompokkan kedalam suatu kategori yang sudah didefinisikan, dalam penelitian ini kategori itu adalah legal dan phising. Klasifikasi sendiri memiliki beberapa algoritma, dan dalam penelitian ini algoritma yang digunakan adalah naïve bayes. Setelah proses data mining selesai dan didapat pola/pengetahuan bagaimana mengklasifikasikan website legal atau phising maka selanjutnya diimplementasikan dengan membuat website menggunakan bahasa python. Hasil penelitian dari proses data mining dengan algoritma naive bayes didapat tingkat akurasi 92,80%, presisi 92,23%, dan recall 95,10%. Dari hasil tersebut dibuat program berupa website klasifikasi yang dapat digunakan pengguna untuk mengecek apakah suatu website termasuk website legal atau phising. Hasil dari implementasi website dengan bahasa python didapat tingkat akurasi sebesar 60% baik untuk klasifikasi website legal atau website phising.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Website, Phising, Data mining, Klasifikasi, Naive bayes, Python | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 13 Mar 2024 03:06 | ||
| Last Modified: | 13 Mar 2024 03:06 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/24128 |
Actions (login required)
 |
View Item |