Text

Penerapan Algoritma Random Forest Untuk Analisis Dan Prediksi Phising E-Mail Menggunakan Machine Learing

---

Perkembangan teknologi informasi yang pesat membawa kemudahan dalam komunikasi digital, namun juga memunculkan ancaman keamanan siber, salah satunya serangan phishing melalui email. Metode deteksi tradisional seperti blacklist dan rule based sudah tidak memadai menghadapi serangan phishing yang semakin canggih. Oleh karena itu, diperlukan pendekatan adaptif berbasis machine learning untuk mendeteksi phishing email secara otomatis dan akurat.
Penelitian ini bertujuan menerapkan algoritma Random Forest untuk analisis dan prediksi phishing email. Dataset yang digunakan berisi berbagai fitur penting dari email, seperti struktur URL, penggunaan HTTPS, panjang alamat, kata-kata mencurigakan, dan metadata pengirim. Proses penelitian mencakup pengumpulan dan eksplorasi data, pembersihan dan praproses, rekayasa fitur, pemisahan data latih dan uji, pembangunan model Random Forest, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, f1-score, dan ROC-AUC.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Random Forest mampu mengklasifikasikan email phishing dan non-phishing dengan tingkat akurasi di atas 90%. Model ini juga terbukti robust terhadap ketidakseimbangan data serta mampu menangani berbagai tipe fitur secara efektif. Dengan demikian, penerapan algoritma Random Forest dapat menjadi solusi yang menjanjikan dalam meningkatkan sistem deteksi phishing email yang adaptif, efisien, dan akurat.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

Karya Ilmiah - Skripsi

No. Panggil

2512-00-4 ILH p

Penerbit

Medan : Universitas Potensi Utama., 2025

Deskripsi Fisik

ix, 120 hlm.; 21,5 x 30 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

1812000381

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

2025

Subjek

Skripsi Informatika

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Ilham Ramadhan

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar