Desain Penilaian Risiko Privasi pada Aplikasi Seluler Melalui Model Machine Learning Berbasis Ensemble Learning dan Multiple Application Attributes - R. Ahmad Imanullah Zakariya; Kalamullah Ramli (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Aplikasi berbasis Android banyak dikembangkan dan tersedia secara bebas di berbagai sumber aplikasi karena sistem operasi Android yang bersifat open-source.  Namun, tidak semua penyedia aplikasi memberikan informasi detail mengenai aspek keamanan aplikasi, sehingga pengguna mengalami kesulitan untuk menilai dan memahami risiko keamanan privasi yang mereka hadapi. Pada penelitian ini kami mengusulkan desain penilaian risiko privasi melalui pendekatan analisis permission dan informasi atribut aplikasi. Kami menggunakan ensemble learning untuk mengatasi kelemahan dari penggunaan model klasifikasi tunggal. Penilaian likelihood dilakukan dengan mengombinasikan prediksi ensemble learning dan informasi multiple application attributes, sementara penilaian severity dilakukan dengan memanfaatkan jumlah dan karakteristik permission. Sebuah matriks risiko dibentuk untuk menghitung nilai risiko privasi aplikasi dan dataset CIC-AndMal2017 digunakan untuk mengevaluasi model ensemble learning dan desain penilaian risiko privasi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa penerapan ensemble learning dengan algoritma klasifikasi Decision Tree (DT), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Random Forest (RF) memiliki performa model yang lebih baik dibandingkan dengan menggunakan algoritma klasifikasi tunggal, dengan accuracy sebesar 95.2%, nilai precision 93.2%, nilai F1-score 92.4%, dan True Negative Rate (TNR) sebesar 97.6%. Serta, desain penilaian risiko mampu menilai aplikasi secara efektif dan objektif.