Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Mukhamad Rafi Galih Saputro
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Malware Android Menggunakan Pengklasifikasi Pembelajaran Mesin Paralel Mukhamad Rafi Galih Saputro; Setyorini Setyorini; Siti Amatullah Karimah
eProceedings of Engineering Vol 10, No 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : eProceedings of Engineering

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstrak — Perkembangan android semakin pesat, sehingga mendorong pertumbuhan malware android. Data malware android memiliki dimensi tinggi, dibutuhkan algoritme untuk melakukan deteksi. Support Vector Machine (SVM) adalah algoritme pembelajaran mesin yang cocok untuk data malware android. Namun SVM memiliki keterbatasan dari segi waktu komputasi untuk data dalam jumlah besar, karena membutuhkan solusi dari masalah pengoptimalan Quadratic Programming (QP). Penelitian ini mengusulkan Parallel Support Vector Machine (PSVM) dengan metode dekomposisi Sequential Minimal Optimization (SMO) untuk melakukan deteksi atau klasifikasi malware android menggunakan dataset DREBIN. algoritme SMO yang dijamin memecahkan QP, dengan menggunakan teknik dekomposisi yaitu mendistribusikan tugas ke beberapa prosesor untuk dieksekusi secara paralel. Evaluasi berdasarkan kinerja perbandingan model Parallel SVM-SMO 4 dekomposisi dan Non-Parallel SVM-SMO dengan analisis fitur menggunakan Correlation Coefficient. Pada pengujian metrik performa dan akurasi fitur paling optimal 14 fitur dengan rata-rata akurasi 78%. Pada pengujian kinerja model, fitur paling optimal 27 fitur dengan rata-rata percepatan 9.58 dan efisiensi 2.39 pada kernel linier.Kata Kunci— DREBIN, SVM, PSVM, SMO, Dekomposisi, Koefisien Korelasi
Co-Authors Setyorini Siti Amatullah Karimah