APLIKASI PENDETEKSI PEMBAJAKAN AKUN TWITTER MENGGUNAKAN PEMODELAN MANDATORY DAN OPTIONAL

CHRISTIANTY, HAPPY AYU (2014) APLIKASI PENDETEKSI PEMBAJAKAN AKUN TWITTER MENGGUNAKAN PEMODELAN MANDATORY DAN OPTIONAL. Undergraduate thesis, INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER.

Text 5110100011-undergraduate thesis.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Eksistensi sosial media sering kali dimanfaatkan sebagai
media dalam melakukan tindak kejahatan dunia maya. Dampak
yang ditimbulkan akibat adanya tindak kejahatan tersebut sangat
mengganggu dan merugikan para pengguna sosial media.
Dalam Tugas Akhir ini dibagun sebuah aplikasi pendeteksi
pembajakan pada akun Twitter yang terdiri dari modul komunikasi
client dengan protokol HTTP, komunikasi antara client dan server
dengan protokol TCP, proses pembelajaran kebiasaan pengguna
dalam mengirimkan tweet menggunakan analisis behavioral,
proses pengambilan keputusan menggunakan metode klasifikasi
K-Nearest Neighbors, dan proses pengiriman notifikasi dari server
kepada client. Sistem melakukan proses pembobotan atribut
dengan menggunakan pemodelan mandatory dan optional pada
masing-masing atribut untuk mendapatkan hasil dari proses
pembelajaran kebiasaan pengguna oleh sistem.
Sistem telah berhasil diimplementasikan dan dilakukan
serangkaian uji coba fungsionalitas, sistem dan performa. Uji coba
fungsionalistas dilakukan dengan menguji proses dan jalannya
suatu fungsi di dalam sistem mulai dari masukan hingga keluaran
yang didapat. Pada uji coba sistem dilakukan dengan menguji
penggunaan nilai k pada algoritma KNN, pengambilan batas
bawah pada pemodelan mandatory, dan persentase pembobotan
atribut mandatory serta optional. Sedangkan pada uji coba
performa dilakukan dengan mengetahui waktu yang dibutuhkan
untuk proses yang terjadi antara client dan server dalam mengolah
data.
Dari hasil uji coba fungsionalitas dapat dilihat perbandingan
akurasi pada model yang diujikan. Hasil dengan akurasi yang
paling optimal digunakan untuk membentuk model dan jalannya
proses hingga mampu mendapatkan hasil yang sesuai. Selain itu,
hasil uji coba fungsionalitas dan performa ikut mendukung dalam
menbangun sistem yang mampu memberikan hasil yang cukup
baik.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	RSIf 005.12 Chr a
Uncontrolled Keywords:	analisis behavioral, deteksi pembajakan, K-Nearest Neighbors, pemodelan mandatory dan optional, Twitter
Subjects:	H Social Sciences > HT Communities. Classes. Races T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Information Technology > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Users 13 not found.
Date Deposited:	19 Dec 2016 07:55
Last Modified:	19 Dec 2016 07:55
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/1095

Actions (login required)

View Item