DETEKSI MALWARE ANDROID BERDASARKAN SYSTEM CALL MENGGUNAKAN ALGORTIMA SUPPORT VECTOR MACHINE

Android merupakan salah satu sistem operasi berbasis linux pada smartphone yang memiliki banyak fungsi sehingga dapat membantu kinerja penggunanya. Kelebihan Android adalah bersifat open source code sehingga memudahkan para pengembang untuk membuat dan memodifikasi aplikasi yang belum tersedia di sistem operasi Android sesuai dengan kebutuhan. Seiring dengan perkembangan teknologi, juga memicu berkembangnya file-file jahat atau biasa disebut dengan malware. Aktivitas berbahaya yang diakibatkan oleh malware sangat merugikan bagi para korbannya, sehingga dibutuhkan cara untuk mengatasinya. Umumnya pendeteksian malware menggunakan metode signature- basedakan tetapi metode ini mudah untuk dikelabui oleh malware yang memiliki kemampuan polimorfik. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan
pendeteksian jenis malware Android secara Dinamis dan melakukan klasifikasi jenis malware menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Metode pada penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahapan yaitu pengumpulan data penelitian, pengambilan informasi dari system call, pra-proses data, seleksi fitur, pelatihan data, pengolahan data dalam pengujian, dan pengujian klasifikasi. Berdasarkan dari penelitian ini menunjukkan hasil akurasi yang cukup tinggi, yaitu dataset tanpa seleksi fitur sebesar75.5556% dan dataset dengan metode seleksi fitur Wrapper SubsetEval Sebesar 73.3333%. Dapat disimpulkan dari akurasi tersebut bahwa system call dapat digunakan sebagai pengembangan klasifikasi jenis malware Android untuk ke depannya.