Deteksi Dini Website Phising Berbasis Karakteristik URL Menggunakan Algoritma Random Forest sebagai Upaya Penegakan Keamanan Siber - Muhammad Faqih Alharits; Hanif Maulana Ar Rasyid; Rifky Firmansyah; Abdullah Rendra Zuriansyah; Ardiansyah Maulana; Firza Aditiya Ardiansah; Rahmawati (shofanah Media Berkah, 2026)
Phising merupakan salah satu ancaman keamanan siber yang paling merugikan, dengan modus menyamar sebagai website terpercaya untuk mencuri data sensitif pengguna. Penleitian ini mengembangkan sistem deteksi dini phising website berbasis karakteristik URL menggunakan algoritma Random Forest. Dataset yang digunakan terdiri dari 10.000 sampel URL (50% legitimate, 50% phising) dengan 48 fitur berbasis karakteristik URL. Model baseline Random Forest mencapai akurasi 98,55%, presisi 98,60%, recall 98,50%, F1-score 98,55%, dan AUC-ROC 99,09%. Hyperparameter tuning menggunakan RandomizedSearchCV menghasilkan model dengan performa serupa namun sedikit lebih rendah pada recall (98,20%). Analisis feature importance menunjukkan bahwa PctExtHyperlinks (20,69%), PctExtNullSelfRedirectHyperlinksRT (16,77%), dan FrequentDomainNameMismatch (7,78%) merupakan fitur paling informatif. Kajian etika profesi dilakukan terhadap implikasi false positive dan false negative, tanggung jawab profesional pengembang, serta kepatuhan terhadap regulasi Indonesia (UU ITE, UU PDP No. 27 Tahun 2022). Penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan machine learning berbasis Random Forest efektif untuk deteksi phishing dan dapat berkontribusi pada penegakan keamanan siber di Indonesia.