Seleksi Fitur Relieff Pada Klasifikasi Malware Android Menggunakan Support Vector Machine(SVM) - Irma Fitriani; Setio Basuki; Agus Eko Minarno (Universitas Muhammadiyah Malang, 2020)
Seiring berkembangnya jaman perkembangan malware android terus mengalami peningkatan setiap tahunnya.Machine Learning adalah salah satu teknik yang bisa kita gunakan dalam melakukan analisa malware android dengan 2 model pendekatan statis dan dinamis.Penulis menggunakan Support Vector Machine(SVM) untuk proses klasifikasiannya dan menggunakan kernel RBF. Fitur yang digunakan dalam penelitian ini adalah Permission dan Broadcast Receiver. Untuk menambah hasil akurasinya digunakan metode Seleksi Fitur Relieff. Dan Seleksi Fitur pembandingnya adalah Chi-Square(CHI),Correlation-based Feature Selection(CFS), dan Gain Ratio(GR). Hasil dari Seleksi Fitur Relieff akan di evaluasi dengan Seleksi Fitur pembandingnya serta juga dengan hasil klasifikasi tanpa menggunakan Seleksi Fitur. Akurasi klasifikasi Seleksi Fitur Relieff menghasilkan 33.33333%, hasil akurasi Seleksi Fitur pembanding lainnya juga memberikan hasil sama dengan Seleksi Fitur Relieff. Sedangkan hasil klasifikasi tanpa Seleksi Fitur memberikan hasil yang cukup tinggi yaitu 95%. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Seleksi Fitur tidak cocok digunakan dengan data yang sedikit karna memberikan hasil yang jauh lebih rendah dari tanpa menggunakan Seleksi Fitur.