Muhammad Ikhlasul Amal

Perkembangan teknologi mobile yang pesat telah membuka pintu keuntungan baru dalam hal konektivitas dan produktivitas. Namun, dampaknya terhadap keamanan menjadi semakin signifikan, terutama terkait dengan serangan malware pada perangkat mobile. Ancaman ini membawa risiko serius terhadap kerahasiaan dan integritas data pengguna. Pada penelitian ini malware yang akan menjadi objek penelitian ialah malware trojan, yaitu jenis malware yang menunjukkan dirinya sebagai aplikasi jinak atau tidak berbahaya, untuk menarik korban agar mengunduh dan menginstal malware. Trojan menyimpan informasi sistem di dalam dirinya sendiri, atau membuka komputer yang terinfeksi ke akses jarak jauh dan mengirimkan informasi ke komputer lain melalui internet. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menghadapi tantangan tersebut melalui pendekatan analisis forensik, dengan menggunakan metode machine learning, khususnya algoritma decision tree dalam melakukan deteksi dan visualisasi serta menerapkan prosedur proses investigasi forensik digital dari National Institute of Standards and Technology (NIST) sebagai alur penelitian dari tahap awal yaitu pengumpulan data (Data Collection) sampai tahap akhir yaitu pelaporan (Reporting). Penelitian yang telah dilakukan berhasil mempereloh hasil akurasi terbaik menggunakan metode decision tree dalam rasio validasi perbandingan data training 40% dan data testing 60% dengan performa akurasi sebesar 99.87%, nilai recall 97.03 %, nilai presisi 98.44%, dan nilai F1-Score 97.73% serta nilai spesifitas 98.37 %. dan mempereloh nilai visualisasi skor pengujian 100% dan skor validasi 99,91%.