Deteksi URL Phishing Menggunakan Hybrid Deep Learning CNN dan XGBoost dengan Teknik Balancing SMOTE-ENN - Paskalis Reynaldy Elroy Gabriel (Prosiding Seminar Nasional Informatika Bela Negara (SANTIKA), 2025)
Serangan phishing melalui URL palsu merupakan ancaman keamanan siber yang terus berkembang dan merugikan pengguna internet. Penelitian ini mengusulkan sistem deteksi phishing menggunakan pendekatan hibrida yang menggabungkan Convolutional Neural Network (CNN) untuk ekstraksi fitur otomatis dan XGBoost sebagai classifier. CNN dilatih secara supervised learning untuk mengekstrak 64 fitur high-level dari karakter URL, kemudian digabungkan dengan 40 fitur heuristik yang mencakup panjang URL, jumlah karakter khusus, entropi, dan suspicious keywords. Untuk mengatasi ketidakseimbangan dataset (rasio 1:1,81), diterapkan teknik SMOTE-ENN yang mengombinasikan oversampling dan cleaning data. Model dilatih menggunakan dataset 4.856 URL dengan rasio 80:20 untuk training dan testing. Hasil eksperimen menunjukkan performa yang sangat tinggi dengan akurasi 97.12%, precision 0.9855 untuk kelas phishing, recall 0.9644, F1-score 0.9748 untuk kelas phishing, dan AUC-ROC 0.9960. Hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV menghasilkan cross-validation F1-score 0.9991. Model mampu melakukan inferensi dengan kecepatan 4.855 URL/detik, menjadikannya cocok untuk implementasi real-time.