Situs Phising merupakan sebuah website yang dibuat oleh penjahat internet semirip mungkin agar
menyerupai situs asli untuk mengelabui pengguna internet dengan membuatnya seperti mengakses situs
dari website resmi. Dalam mengatasi banyaknya situs phising yang ada dalam penelitian ini digunakan
metode klasifikasi Extreme Learning Machine (ELM) dikarenakan ELM merupakan salah satu algoritma
yang sering digunakan dalam klasifikasi dan regresi pada machine learning, Pada Pengujian algoritma ini
menggunakan Dataset dari Data mendeley yang dilakukan pengujian sebanyak 10 kali dan didapat akurasi
sebesar 82-84% dengan waktu diantara 5-11 µs, dan dalam penelitian ini ELM dibandingkan dengan
beberapa algoritma machine learning lainnya seperti Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes dan
Decision Tree, hasil yang diperole ELM memiliki akurasi yang tidak begitu besar dibandingkan dengan
SVM dan Decision Tree, tetapi dalam waktu pemrosesan ELM masih mengungguli SVM, jika dilihat dari
sisi akurasi Decision Tree lebih baik, ELM sendiri dapat ditingkatkan akurasinya dengan cara
memperbaiki model klasifikasi yang ada.