CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal)
Vol 12, No 2 (2020): CSRID JUNI 2020

ANALISIS PERBANDINGAN KORELASI SPEARMAN DAN MAXIMAL INFORMATION COEFFICIENT DALAM SELEKSI FITUR WEBSITE PHISHING MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING

Moedjahedy, Jimmy H. (MTI Universitas Amikom Yogyakarta)
Setyanto, Arief (MTI Universitas Amikom Yogyakarta)
Aryasa, Komang (STMIK Dipanegara Makassar)



Article Info

Publish Date
03 Mar 2021

Abstract

aan yang menipu maupun secara teknis untuk mencuri data identitas pribadi konsumen dan kredensial akun keuangan. Phishing dirancang untuk mengarahkan konsumen ke website phishing yang menipu penerima untuk membocorkan data keuangan seperti nama pengguna dan kata sandi. Dalam dataset phishing, terdapat fitur-fitur yang bisa mengkategorikan apakah sebuah website adalah website phishing atau bukan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan hasil seleksi fitur-fitur yang ada dengan menggunakan dua metode yaitu metode gabungan Maximal Information coefficient dan Total Information Coefficient dengan metode korelasi Spearman. Hasil seleksi diuji dengan lima algoritma machine learning yaitu, Logistic Regression, Naïve Bayes, J48, AdaBoost MI dan Random Forest. Hasil dari penelitian ini adalah metode gabungan Maximal Information coefficent dan Total Information Coefficient memiliki nilai akurasi 97.25 % dengan menggunakan Random Forest mengungguli metode korelasi Spearman dengan nilai akurasi 95,33%.

Copyrights © 2020






Journal Info

Abbrev

CSRID

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Potensi Utama bekerjasama dengan Assosiasi profesi bidang ilmu komputer, Indonesian Computer Electronics and Instrumentation Support Society (IndoCEISS) dan CORIS (Cooperation ...