Deteksi Pesan Phishing pada Media Sosial Menggunakan Metode Naïve Bayes

Abstract

Penelitian ini membahas deteksi pesan phishing pada media sosial menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes  berbasis klasifikasi teks. Dataset yang digunakan adalah SMS Spam Collection yang terdiri dari 5.572 pesan dengan dua kelas, yaitu ham dan spam/phishing. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks (lowercase, penghapusan tanda baca, stopword removal, dan stemming), vektorisasi menggunakan Bag-of-Words, serta pembagian data latih dan uji dengan perbandingan 80:20. Evaluasi Kinerja model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes mampu mencapai akurasi sebesar 98,65%, dengan recall kelas spam sebesar 0,93 yang menandakan kemampuan tinggi dalam mendeteksi pesan phishing meskipun dataset tidak seimbang. Temuan ini membuktikan bahwa metode Naïve Bayes efektif, efisien, dan dapat diadaptasi untuk sistem deteksi phishing otomatis pada media sosial berbasis teks pendek.