Pendeteksian Situs Web Phishing dengan Metode Klasifikasi Menggunakan Pembelajaran Mesin ANN dan SVM - Hariandja, Benevito (Faculty of Information Technology, Universitas Tarumanagara, 2025)
Internet merupakan teknologi yang penting di masa yang serba digital ini. Pengguna dapat dengan mudah melakukan berbagai hal mulai dari mencari informasi hingga melakukan transaksi dengan mengunjungi situs di internet. Dengan kemajuan internet ini, banyak juga pelaku penipuan yang membuat situs untuk menarget orang awam yang tidak jeli atau paham untuk mencuri informasi sensitif mereka seperti data, kata sandi, dan berbagai kredensial privat lainnya. Potensi penerapan pembelajaran mesin untuk validasi keaslian situs menjadi salah satu hal yang bisa diterapkan untuk menjaga pengguna. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk membantu manusia mengklasifikasi dan mendeteksi adanya situs yang berbahaya dan juga untuk mencegah terjadinya penipuan dalam skala besar. Pada penelitian ini algoritma pembelajaran mesin yang digunakan adalah Artificial Neural Network (ANN) dan Support Vector Machine (SVM) yang dilatih dari dataset yang mengambil situs-situs di internet. Dari eksperimen dan tes yang dilakukan, akurasi pembelajaran mesin menghasilkan hasil yang memuaskan dengan akurasi rata-rata ANN mencapai 96% dan SVM mencapai 94%. Hal ini menunjukan potensi penerapan pembelajaran mesin untuk keamanan dan pendeteksian situs yang berbahaya.