Penerapan K-Means Clustering dalam Analisis URL Phishing untuk Identifikasi Risiko Keamanan Menggunakan Model PCA - Sitompul, Tua Delima; Davina Putri Ananta; Muhammad Rafif Hanif; Wati, Masna; Haviluddin (Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI), 2025)
Phishing merupakan ancaman siber yang terus berkembang, dan metode deteksi berbasis daftar hitam memiliki keterbatasan signifikan dalam mengidentifikasi situs phishing baru. Penelitian ini menerapkan K-Means Clustering untuk mengelompokkan URL phishing berdasarkan karakteristiknya, menggunakan dataset PhiUSIIL Phishing URL dengan 235.795 sampel. Melalui preprocessing data yang komprehensif, analisis jumlah klaster optimal menggunakan Silhouette Score menghasilkan k = 2 dengan skor 0,972 pada pendekatan hibrid yang menggunakan fitur URLLength dan IsDomainIP. Hasil visualisasi melalui PCA dan t-SNE menunjukkan pemisahan klaster yang sangat jelas, mengonfirmasi bahwa kombinasi sederhana dari dua fitur dapat secara efektif membedakan URL phishing dari URL normal. Penelitian ini membuktikan bahwa K-Means Clustering menawarkan solusi yang lebih adaptif dibandingkan metode berbasis daftar hitam dalam deteksi phishing, dengan kemampuan mengenali pola serangan baru tanpa memerlukan data berlabel.