Penerapan Data Mining untuk Prediksi Pengaruh Penggunaan Aplikasi Getcontact terhadap Keamanan Pengguna dalam Menerima Panggilan dan Pesan

Monika, Mayana Kris (2024) Penerapan Data Mining untuk Prediksi Pengaruh Penggunaan Aplikasi Getcontact terhadap Keamanan Pengguna dalam Menerima Panggilan dan Pesan. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.

	Text cover.pdf - Submitted Version Download (2MB)
	Text bab I.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab II.pdf - Submitted Version Download (4MB)
	Text bab III.pdf - Submitted Version Download (2MB)
	Text bab IV.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (7MB) | Request a copy
	Text bab V.pdf - Submitted Version Download (549kB)
	Text daftar pustaka.pdf - Submitted Version Download (879kB)
	Text lampiran.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kemajuan teknologi telah mengubah cara manusia berinteraksi, termasuk dalam hal berkomunikasi. Salah satu fenomena yang muncul adalah penggunaan aplikasi untuk mengidentifikasi nomor telepon yang tidak dikenal, seperti GetContact. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak penggunaan aplikasi GetContact terhadap keamanan pengguna smartphone, khususnya dalam mengidentifikasi dan mengantisipasi potensi risiko dari panggilan dan pesan yang tidak diinginkan. Namun, meskipun memberikan manfaat dalam hal keamanan, pengguna aplikasi ini juga menimbulkan kekhawatiran terkait privasi data pribadi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve bayes, yang diterapkan dengan bantuan perangkat lunak RapidMiner untuk memprediksi pengaruh penggunaan aplikasi GetContact terhadap keamanan pengguna. Data yang digunakan diperoleh dari penghuni dormitory Batamindo Blok Q17 Muka Kuning. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan aplikasi GetContact dapat meningkatkan kewaspadaan pengguna terhadap nomor asing, namun juga menimbulkan risiko terkait privasi dan keamanan data pribadi. Hasil prediksi pengaruh penggunaan aplikasi GetContact dengan Metode Naïve Bayes menunjukkan performa model yang sangat baik, dengan akurasi, presisi, recall, dan f1-score mencapai 83,33%. Evaluasi model berdasarkan dua kelompok kelas menunjukkan bahwa kelas “Ya” hasil presisi 80% dengan recall 94,12%. Sedangkan kelas “Tidak” dengan presisi 90% dan recall 69,23%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penting bagi pengguna untuk lebih berhati-hati dalam penggunaan aplikasi yang berhubungan dengan privasi, serta bagi pengembang aplikasi untuk meningkatkan kebijakan privasi dan fitur keamanan yang lebih ketat.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Aplikasi GetContact, Data Mining, Keamanan Pengguna, Naïve Bayes, RapidMiner : GetContact App, Data Mining, User Security, Naive Bayes, RapidMiner
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Susila Novmbrita
Date Deposited:	02 Nov 2024 03:21
Last Modified:	02 Nov 2024 03:21
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/6476

Actions (login required)

View Item

Downloads