Deteksi Email Phishing dan Link Phishing Menggunakan Hybrid mBert dan Fitur Numerik

Kristiandi Jaya, Yoka (2026) Deteksi Email Phishing dan Link Phishing Menggunakan Hybrid mBert dan Fitur Numerik. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Download (677kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (211kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (305kB)
	PDF BAB_III.pdf Restricted to Registered users only Download (547kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	PDF BAB_V.pdf Restricted to Registered users only Download (217kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (209kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (997kB)
	Archive (ZIP) 00000073877_2521_LembarPengesahan.pdf Restricted to Registered users only Download (66kB)

Abstract

Phishing merupakan salah satu ancaman siber yang memanfaatkan email palsu dan tautan berbahaya untuk memperoleh informasi sensitif dari korban. Email phishing dapat dibuat menyerupai pesan resmi, sedangkan link phishing sering kali menggunakan struktur URL yang menyerupai domain legitimate. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model deteksi email palsu dan link phishing menggunakan pendekatan hybrid mBERT dan fitur numerik. Penelitian dilakukan melalui dua skenario klasifikasi terpisah, yaitu klasifikasi email palsu dan klasifikasi link phishing. Model yang digunakan adalah bert-base-multilingual-cased yang digabungkan dengan fitur numerik dari email dan URL. Pada skenario email, fitur numerik diekstraksi dari karakteristik sender, subject, body, dan URL. Pada skenario URL, fitur numerik diekstraksi dari struktur URL seperti panjang URL, panjang domain, penggunaan HTTPS, IP address, karakter khusus, kata sensitif, domain entropy, dan URL entropy. Dataset email berasal dari CEAS 08.csv, SpamAssasin.csv, Nazario.csv, dan Nigerian Fraud.csv, sedangkan dataset URL berasal dari PhiUSIIL Phishing URL Dataset. Data dibagi menjadi training set, validation set, dan testing set dengan rasio 70:15:15. Data augmentation hanya diterapkan pada training set untuk menghindari data leakage. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model email memperoleh accuracy sebesar 96,34%, precision phishing sebesar 0,9699, recall phishing sebesar 0,9658, dan F1-score phishing sebesar 0,9678. Model URL memperoleh accuracy sebesar 99,65%, precision phishing sebesar 0,9990, recall phishing sebesar 0,9927, dan F1-score phishing sebesar 0,9958. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pendekatan hybrid mBERT dan fitur numerik dapat digunakan untuk mendeteksi email palsu dan link phishing dengan performa yang baik pada dataset yang digunakan.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Creators:	Kristiandi Jaya, Yoka (00000073877)
Contributors:	Afriliana, Nunik
Keywords:	email phishing, link phishing, klasifikasi biner, hybrid mBERT, fitur numerik xi Deteksi Phishing Hybrid..., Yoka Kristiandi Jaya, Universitas Multimedia Nusantara
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Date Deposited:	24 Jul 2026 08:05
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/48036

Actions (login required)

View Item