Penerapan Metode K-Nearest Neighbors Dalam Mendeteksi Website Phishing

Arfian Jauhar Himawan
DOI: https://doi.org/10.33650/coreai.v5i2.10484



Abstract

Penerapan metode K-Nearest Neighbors (KNN) dalam mendeteksi website phishing merupakan langkah penting untuk melindungi pengguna dari ancaman siber. Phishing adalah teknik penipuan yang bertujuan mencuri informasi sensitif dengan menyamar sebagai entitas terpercaya. Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi menggunakan algoritma KNN untuk mengklasifikasikan website sebagai phishing atau non-phishing. Proses dimulai dengan pengumpulan dataset yang berisi contoh website phishing dan non-phishing, diikuti dengan ekstraksi fitur relevan seperti struktur URL dan konten. Model KNN dilatih dan diuji, menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi phishing. Temuan ini menegaskan bahwa KNN adalah alat efektif dalam meningkatkan keamanan siber, dengan potensi untuk mengatasi variasi serangan phishing yang lebih kompleks.

Full Text:

References

. Petrosyan. Ani, “Number of global phishing sites Q3 2013- Q3 2024”, Statista, 9 Desember 2024. [Online], Tersedia : https://www.statista.com/statistics/266155/number-of-phishing-domain-names-worldwide/ [Diakses: 30 Desember 2024]

. Statista, "Websites Most Affected by Phishing," 2024. [Online]. Available: https://www.statista.com/statistics/266161/websites-most-affected-by-phishing/. [Diakses: 30 Desember 2024].

. Suhartanto. Crysania, “RI Peringkat Ketiga, Negara dengan Serangan Phising Terbanyak di Asean 2023”, Teknologi Bisnis, 18 Maret 2024. [Online], Tersedia : https://teknologi.bisnis.com/read/20240318/84/1750246/ri-peringkat-ketiga-negara-dengan-serangan-phising-terbanyak-di-asean-2023 [Diakses: 30 Desember 2024]

. Dicoding. "Apa itu Phishing dan Bagaimana Cara Mencegahnya," Dicoding Indonesia, https://www.dicoding.com/academies/184/tutorials/38728 [Diakses: 30 Desember 2024].

. K. S. Nugroho, "Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Unsupervised Machine Learning," Medium, Nov. 17, 2020. [Online]. Available: https://ksnugroho.medium.com/confusion-matrix-untuk-evaluasi-model-pada-unsupervised-machine-learning-bc4b1ae3f. [Diakses: 30 Desember 2024].

. Rahayu, S., Mz, Y., Bororing, J. E., & Hadiyat, R. (2022). Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP. Edumatic J. Pendidik. Inform, 6(1), 98-106.

. Pawening, R. E., Shudiq, W. J. F., & Wahyuni, W. (2020). Klasifikasi Kualitas Jeruk Lokal Berdasarkan Tekstur dan Bentuk Menggunakan Metode k-Nearest Neighbor (k-NN). COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi, 1(1), 10-17.

. Homaidi, A., & Fatah, Z. (2024). Implementasi Metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Klasifikasi Penyakit Jantung. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(3), 1720-1728.

. Arifin, Z., Shudiq, W. J., & Maghfiroh, S. (2019). Penerapan Metode Knn (K-Nearest Neighbor) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Kip (Kartu Indonesia Pintar) Di Desa Pandean Berbasis Web Dan Mysql. NJCA (Nusantara Journal of Computers and Its Applications), 4(1), 27-34.

. Aisyah, A., & Anraeni, S. (2022). Analisis penerapan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) pada dataset citra penyakit malaria. Indonesian Journal of Data and Science, 3(1), 17-29.

. Shudiq, W. J. F., As, A. H., & Rahman, M. F. (2020). Penentuan Metode Terbaik Dalam Menentukan Jenis Pohon Pisang Menurut Tekstur Daun (Metode K-NN dan SVM). Jurnal Teknologi dan Manajemen Informatika, 6(2), 128-136.

. Rismala, R., Ali, I., & Rinaldi, A. R. (2023). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Prediksi Penjualan Sepeda Motor Terlaris. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1), 585-590.

. Widad, N. R., Shudiq, W. J. F., & Nadhiroh, A. Y. (2024). Designing a Website-Based Tracking of Sales Information System to Improve Business Performance at Estoh Jember Company. Jurnal Indonesia Sosial Teknologi, 5(10).

. Hidayat, M. T., & Laluma, R. H. (2022). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Gizi Balita. Infotronik: Jurnal Teknologi Informasi dan Elektronika, 7(2), 64-69.

. Permatasari, U. O. R., Shudiq, W. J. F., & Jasri, M. (2024). Prediksi Kelayakan Mahasiswa sebagai Penerima Beasiswa Bank Indonesia pada Tahap Seleksi Administrasi di Universitas Nurul Jadid Menggunakan Algoritma K Nearest Neighbor. Journal of Electrical Engineering and Computer (JEECOM), 6(1), 252-260.


Dimensions, PlumX, and Google Scholar Metrics

10.33650/coreai.v5i2.10484


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Arfian Jauhar Himawan

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


Creative Commons License
 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

COREAI: Jurnal Kecerdasan Buatan, Komputasi dan Teknologi Informasi

Published by Technic Faculty of Nurul Jadid University, Probolinggo, East Java, Indonesia.