UWKSUWKS

KARSA NUSANTARAKARSA NUSANTARA

Phishing merupakan salah satu bentuk kejahatan siber yang sering terjadi melalui platform pesan instan seperti WhatsApp. Pesan phishing memanfaatkan teknik manipulasi bahasa untuk mengecoh pengguna, terutama dalam konteks lokal yang menggunakan bahasa daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan merancang sistem deteksi phishing berbasis Artificial Intelligence (AI) dengan pendekatan bahasa lokal Surabaya. Sistem ini dibangun dengan memanfaatkan model pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing) untuk memahami dan mengenali pola-pola phishing dalam dialek Surabaya. Dataset dikumpulkan dari simulasi pesan phishing dan non-phishing yang disusun menggunakan kosakata khas Surabaya. Model AI dilatih menggunakan algoritma klasifikasi seperti TF-IDF dan Logistic Regression. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendekatan bahasa lokal meningkatkan akurasi sistem dalam mendeteksi phishing dibandingkan dengan pendekatan bahasa Indonesia umum. Rancangan sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kesadaran dan perlindungan masyarakat lokal terhadap ancaman phishing digital yang kian berkembang.

Sistem pendeteksi phishing berbasis AI menggunakan model IndoBERT berhasil diimplementasikan dengan integrasi FastAPI dan Node.Sistem dapat mengklasifikasikan pesan phishing dengan akurasi tinggi, bahkan pada bahasa lokal dialek Surabaya.Integrasi antara platform WhatsApp dan backend berjalan responsif, sehingga pesan phishing dapat terdeteksi serta ditindaklanjuti secara otomatis.Semua aktivitas pendeteksian disimpan di database MySQL, memfasilitasi pelacakan dan analisis lanjutan.Sistem ini dapat dijadikan dasar pengembangan lebih lanjut untuk keamanan pesan di platform WhatsApp berbasis bahasa lokal.

Penelitian selanjutnya dapat meneliti penggunaan model pembelajaran mesin secara online (online learning) untuk memperbarui sistem deteksi phishing secara real-time serta mengadaptasi pola ancaman baru. Selain itu, studi mengenai integrasi sistem ini dengan platform pesan lain seperti Telegram dan Viber dapat meningkatkan cakupan keamanan multi‑platform. Terakhir, evaluasi dampak penerapan sistem terhadap tingkat kesadaran dan perilaku pengguna lokal dapat memberikan insight berharga bagi pengembangan kebijakan kebijakan keamanan siber yang lebih efektif.

  1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - ACL Anthology. bert... doi.org/10.18653/v1/N19-1423BERT Pre training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ACL Anthology bert doi 10 18653 v1 N19 1423
Read online
File size620.53 KB
Pages9
DMCAReport

Related /

ads-block-test