Optimasi Algoritma C4.5 Dalam Prediksi Web Phishing Menggunakan Seleksi Fitur Genetic Algoritma - Aswan Supriyadi Sunge (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2018)
Salah satu isu terpenting saat ini dalam dunia online yaitu keamanan. Masalah keamanan terbesar salah satunya adalah Phishing yang melibatkan duplikat situs yang sah atau asli untuk menipu dengan mencuri informasi pengguna online. Memang diakui sangat sukar untuk membedakan situs asli dengan palsu. Oleh sebab itu dibutuhkan klasifikasi dalam memprediksi website yang terindikasi Phishing. Dengan klasifikasi dalam Algoritma C4.5, permasalahan tersebut dapat diselesaikan dengan menghasilkan rule dari pohon keputusan. Untuk dapat meningkatkan akurasi dari prediksi algoritma C4.5 dapat digunakan fitur seleksi dengan menggunakan algoritma genetika. Berdasarkan penerapan algorima C4.5 dihasilkan akurasi sebesar 83,81% untuk memprediksi website Phishing dan dengan seleksi fitur menggunakan algoritma genetika meningkatkan akurasi sebesar 3,22% menjadi 86,47. Dari penelitian ini algoritma genetika terbukti dapat meningkatkan akurasi untuk prediksi website phishing.