Klasifikasi Link Phishing Pada QR Code Menggunakan Arsitektur Multi-tier Berbasis Algoritma Random Forest - Daffa Alde Rayhan Nurdiyanto Putra; Supatman (Universitas Lampung, 2026)
Transformasi digital mengubah interaksi siber namun memicu ancaman rekayasa sosial baru seperti quishing atau QR Phishing. Metode ini memanfaatkan kemudahan kode QR untuk menyamarkan tautan berbahaya dari sistem keamanan otomatis. Keterbatasan metode blacklist dan model klasifikasi selapis terhadap manipulasi visual mendesak adanya solusi pertahanan yang lebih fleksibel dan komprehensif. Penelitian ini menerapkan sistem deteksi multi-tier berbasis algoritma Random Forest yang dilengkapi kemampuan pemindaian kode QR untuk memperluas jangkauan deteksi terhadap ancaman siber. Metodologi yang digunakan mencakup ekstraksi fitur leksikal URL, penggunaan Trusted Link Dataset yang terdiri dari 12 juta entri, serta pengolahan citra QR untuk mengekstrak tautan tersembunyi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest yang diterapkan dalam sistem ini mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 86%. Integrasi mekanisme deteksi berlapis ini terbukti efektif dalam memitigasi berbagai vektor serangan siber modern yang tidak terdeteksi oleh sistem statis, sekaligus memberikan kontribusi nyata bagi pengembangan sistem keamanan siber yang lebih kuat melalui pendekatan klasifikasi cerdas.