Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Berbasis Tree Untuk Klasifikasi Serangan Pada Intrusion Detection System (Ids)

Abstract

Saat ini banyak sekali layanan publik dan komersial yang digunakan melalui Internet, sehingga keamanan sistem menjadi isu terpenting di masyarakat dan ancaman dari peretas juga meningkat. Begitu banyak peneliti merasa sistem deteksi intrusi bisa menjadi garis pertahanan mendasar. Intrusion Detection System (IDS) merupakan sebuah kemampuan yang dimiliki oleh sebuah sistem atau perangkat untuk dapat melakukan deteksi terhadap serangan yang mungkin terjadi dalam jaringan baik lokal maupun yang terhubung dengan internet. Masalah dimulai ketika paket data yang datang sangat banyak dan harus di analisa di kemudian hari. Data mining adalah salah satu solusi mengatasi permasalahan IDS. Makalah ini mengusulkan penggunaan dataset KDDCUP’99 sebagai pengujian awal untuk menganalisis algoritma data mining pada klasifikasi serangan. Algoritma data mining yang diusulkan adalah yang berbasis Tree yaitu Hoeffding Tree, J48, Random Forest, Random Tree dan Rep Tree, kemudian dilakukan pengujian dengan Weka Tools. Hasil yang didapatkan dengan metode 10 fold cross validation pada algoritma Random Forest menghasilkan akurasi tertinggi mencapai 99,9891 %.

Kata kunci : Data Mining, Intrusion Detection System