DETEKSI MALWARE MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN METODE ENSEMBLE - Iik Muhamad Malik Matin; Maria Agustin; Bambang Sugiarto; Ai Nur Asri (Fakultas Teknik Universitas Wahid Hasyim, 2023)
Serangan malware telah menjadi perhatian penting di di era digital ini. Malware dapat diartikan sebagai perangkat lunak yang digunakan untuk melakukan perusakan sistem, pencurian atau pengumpulan informasi, hingga mendapatkan akses terhadap suatu sistem. Machine learning merupakan sub area dari ilmu komputer yang mampu memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Pada penelitian ini akan mendeteksi malware windows menggunakan machine learning dengan metode ensemble. Model klasifikasi yang digunakan adalah Decision Tree, Random forest, Bagging, AdaBoost dan Hist Gradient Boosting. Penelitian ini menggunakan dataset malware berbasis windows. Hasil yang didapatkan menggunakan algoritma Hist Gradient Boosting lebih tinggi yaitu sebesar 96,9% dibandingkan dengan algoritma Decision tree sebesar 93,5% algoritma Random forest sebesar 94,9% algoritma Adaboost sebesar 87,8% dan algoritma Bagging sebesar 95,8%