Prediksi Kategori Serangan Siber dengan Algoritma Klasifikasi Random Forest Menggunakan Rapidminer
DOI:
https://doi.org/10.32664/smatika.v13i02.934Kata Kunci:
Confusion Matrix, Data Mining, Prediksi, Random Forest, Rapidminer, Serangan SiberAbstrak
Serangan siber menjadi ancaman serius bagi organisasi atau lembaga yang menggunakan jaringan komputer dalam operasinya, salah satunya Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Palembang. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma klasifikasi Random Forest pada platform Rapidminer untuk memprediksi kategori serangan siber pada Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Palembang. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data serangan siber dari perangkat firewall selama periode tertentu. Data tersebut diproses menggunakan Rapidminer dengan algoritma Random Forest untuk memprediksi kategori serangan siber. Hasil penelitian ini memberikan nilai akurasi yang tinggi sehingga memungkinkan pihak yang bertanggung jawab untuk segera mengambil tindakan pencegahan atau response terhadap serangan siber yang merugikan Dinas Komunikasi dan Informatika Kota Palembang. Hasil yang didapatkan dari evaluasi menggunakan confusion matrix dan accuracy score, didapatkan nilai akurasi 99.84% dan nilai out of bag error 0.16.
Referensi
R. Hendra Wicaksana, A. Imam Munandar, P. L. Samputra, J. Salemba, R. No, dan J. Indonesia, “Studi Kebijakan Perlindungan Data Pribadi dengan Narrative Policy Framework: Kasus Serangan Siber Selama Pandemi Covid-19 A Narrative Policy Framework Analysis of Data Privacy Policy: A Case of Cyber Attacks During the Covid-19 Pandemic,†Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komunikasi, vol. 22, no. 2, hlm. 143–158, doi: 10.33164/iptekkom.22.2.2020.143-158.
I. G. Secretariat, “Cyber Crime: Covid-19 Impact,†Lyon, France, 2020.
D. A. Sudarmadi dan A. J. S. Runturambi, “Strategi Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) Dalam Menghadapi Ancaman Siber di Indonesia,†Jurnal Kajian Stratejik Ketahanan Nasional, vol. 2, no. 2, hlm. 157–178, 2019.
K. Khariwal, J. Singh, dan A. Arora, “IPDroid: Android malware detection using intents and permissions,†2020 Fourth World Conference on Smart Trends in Systems, Security and Sustainability (WorldS4), vol. IEEE, hlm. 197–202, 2020.
H. Yang, Y. Zhang, Y. Hu, dan Q. Liu, “Android malware detection method based on permission sequential pattern mining algorithm,†Journal on Communications, vol. 34, no. Z1, hlm. 107–115, 2013.
M. Ignasius, J. Lamabelawa1, dan B. Sukarto2, “Analisis Data Kunjungan Wisatawan Mancanegarake Ntt Dengan Metode Prediksi Time Series.†[Daring]. Tersedia pada: https://ntt.bps.go.id
A. K. Hermawan dan A. Nugroho, “Analisa Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Ginjal Kronik Dengan Algoritma Regresi Linier,†Bulletin of Information Technology (BIT), vol. 4, no. 1, hlm. 37–48, 2023, doi: 10.47065/bit.v3i1.
E. P. K. Orpa, E. F. Ripanti, dan T. Tursina, “Model Prediksi Awal Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision Tree C4. 5,†JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 7, no. 4, hlm. 272–278, 2019.
D. Luthfah, “Serangan Siber Sebagai Penggunaan Kekuatan Bersenjata dalam Perspektif Hukum Keamanan Nasional Indonesiaâ€.
T. Vimy, S. Wiranto, R. Rudiyanto, P. Widodo, dan P. Suwarno, “Ancaman Serangan Siber Pada Keamanan Nasional Indonesia,†Jurnal Kewarganegaraan, vol. 6, no. 1, hlm. 2319–2327, 2022.
Y. Ilhamdi dan Y. N. Kunang, “Analisis Malware Pada Sistem Operasi Windows Menggunakan Teknik Forensik,†Bina Darma Conference on Computer Science.
J. Pendidikan dan D. Konseling, “Optimasi Metode Naïve Bayes dengan Particle Swarm Optimization untuk Sistem Deteksi Serangan D-Dos Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai,†vol. 4, 2022.
N. B. Putri dan A. W. Wijayanto, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing,†Komputika : Jurnal Sistem Komputer, vol. 11, no. 1, hlm. 59–66, Jan 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i1.4350.
T. Imam dkk., “JJIIFKOM (Jurnal Ilmiah Informatika & Komputer) STTR Cepu Analisis Serangan dan Keamanan pada SQL Injection: Sebuah Review Sistematik.â€
P. R. Silalahi dkk., “Analisis Keamanan Transaksi E-Commerce Dalam Mencegah Penipuan Online,†Jurnal Manajemen, 2022.
F. Rahmat, “Deteksi Malware Ransomware Pada Platform Android Menggunakan Metode Random Forest,†Universitas Sriwijaya, 2021.
Y. I. Kurniawan, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining,†Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 4, p. 455, Oct. 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854803.
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Penulis telah menyetujui bahwa pemegang hak cipta adalah SMATIKA Jurnal. Dan Author berhak menyebarkan artikel tanpa seijin SMATIKA jurnal.
