Implementasi Metode Random Forest Klasifikasi untuk Phishing Link Detection - Kencana, Adi Kresna; Ananda, Fadhilah Dwi; Hartanto, Anggit Dwi; Hartatik, Hartatik (Intechno Journal : Information Technology Journal, 2022)
Internet sangat dibutuhkan saat ini. Masalah yang muncul dari perkembangan internet dan teknologi saat ini adalah keamanan dan privasi, dimana data privasi sangat rentan untuk dicuri oleh seseorang melalui internet. Contohnya adalah situs web phishing yang telah tersebar luas di internet yang dapat mencuri data seperti, data pribadi, data kartu kredit, perbankan online, dan data email tanpa diketahui oleh pengguna internet. Bisa dibilang sulit membedakan situs web asli atau palsu. Karenanya diperlukan klasifikasi untuk membedakan situs web asli atau palsu. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk memilih situs web phishing dari pohon keputusan. Berdasarkan penerapan algoritma Random Forest untuk mendeteksi phishing situs web, hasil akurasi adalah 94,36% dan hasil validasi adalah 94,77% menggunakan 2.457 dataset yang diperoleh dari situs web www.kaggle.com. Dari penelitian ini terbukti bahwa algoritma ini memiliki akurasi tinggi untuk memprediksi situs web phishing dan hasil yang diperoleh diimplementasikan dalam bentuk ekstensi dari browser secara realtime yang nantintya akan memberikan popup peringatan jika situs website yang dibuka adalah phishing website.