Analisis Performa Logistic Regression dan Support Vector Classification untuk Klasifikasi Email Phising - Brury Barth Tangkere (Dinasti Review, 2024)
Keamanan siber merupakan suatu hal yang sangat penting diperhatikan terutama dengan maraknya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi sekarang. Dengan semakin berkembangnya sektor informasi dan komunikasi serta mudahnya akses informasi, maka penting untuk dapat menjaga data pribadi sehingga tidak disalahgunakan oleh pihak tidak bertanggung jawab. Oleh karena itu, pada penelitian ini, akan melakukan proses klasifikasi email phising untuk mengetahui bahwa email yang diterima merupakan email yang aman atau tidak. Pada penelitian ini, akan menggunakan data dengan total sebanyak 18650 data yang dimana terdiri dari 11322 data email aman dan 7328 data email phising. Untuk melakukan proses klasifikasi, pada penelitian ini akan menggunakan algoritma Logistic Regression dan Support Vector Machine. Tujuan digunakannya kedua algoritma ini yaitu untuk menemukan mana algoritma yang dapat melakukan proses klasfikasi email phising dengan baik. Setelah dilakukannya pengujian klasifikasi, mendapatkan hasil bahwa proses klasifikasi dengan Logistic Regression mendapatkan akurasi sebesar 96.5% dan klasfikasi dengan Support Vector Classification mendapatkan akurasi sebesar 97.4%.