Dengan meningkatnya aktivitas di dunia maya seperti jejaring sosial, perbankan elektronik, dan e-commerce, ancaman URL phishing semakin sulit diidentifikasi oleh pengguna umum. Penelitian ini memperkenalkan GuardSurfing: alat deteksi URL phishing berbasis XGBoost yang diimplementasikan sebagai ekstensi browser dengan backend ringan untuk inferensi real-time. Pada data uji, sistem mencapai akurasi 0.970, presisi 0.973, recall 0.993, dan F1-score 0.984. Desain privacy-by-design (hanya string URL, tanpa mengambil konten halaman) memungkinkan latensi rendah dan jejak komputasi minimal. Secara empiris, dibandingkan baseline Logistic Regression, SVM, dan Random Forest pada protokol evaluasi identik, XGBoost menunjukkan keseimbangan terbaik antara sensitivitas (recall) dan stabilitas (F1), didukung penanganan ketidakseimbangan kelas (scale_pos_weight) dan penalaan threshold berorientasi F1/Recall. Sistem ini efektif membantu melindungi pengguna dari ancaman phishing dengan pendekatan yang efisien, mudah digunakan, dan dapat diperbarui berkala untuk menghadapi pola serangan terbaru.
Copyrights © 2025