<![CDATA[Phishing merupakan salah satu ancaman siber yang paling sering dialami oleh pengguna email, yang bertujuan untuk mencuri informasi pribadi seperti kata sandi dan data keuangan. Permasalahan ini semakin meningkat dengan perkembangan teknologi komunikasi digital yang memudahkan pelaku serangan untuk menargetkan korban secara massal. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis terhadap teknik dan metode serangan phishing melalui email serta dampaknya terhadap keamanan informasi pengguna. Metode yang digunakan meliputi pengumpulan dan analisis data dari insiden phishing yang dilaporkan oleh pengguna, serta pengujian berbagai algoritma deteksi phishing berbasis machine learning. Pengumpulan data dilakukan melalui survei dan pengamatan langsung terhadap pola serangan pada beberapa layanan email populer. Algoritma yang diuji termasuk Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode deteksi berbasis machine learning memiliki tingkat akurasi yang tinggi dalam mengidentifikasi email phishing, dengan Random Forest mencapai akurasi sebesar 93%. Penelitian ini juga menemukan bahwa edukasi pengguna mengenai tanda-tanda phishing dan penerapan langkah-langkah keamanan yang ketat dapat secara signifikan mengurangi risiko menjadi korban serangan phishing. Implementasi hasil penelitian diharapkan dapat meningkatkan kesadaran dan perlindungan pengguna email terhadap ancaman phishing.]]>
