## Institute of Research and Publication Indonesia
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 1 Iss. 2 October 2021, pp: 144-154 P-ISSN: 2797-2313 ISSN(E): 2775-8575

## Detection Distributed Denial of Service (DDoS) Using Sugeno's Fuzzy Logic

## Deteksi Distributed Denial of Service (DDoS) Menggunakan Fuzzy Logic Sugeno
Hartanto Tantriawan 1 *, Rajif Agung Yunmar 2 , Andhika Setiawan 3 , Meiji Suryadi 4
1,2,3,4 Prodi Teknik Informatika, Jurusan Teknologi Produksi dan Industri Institut Teknologi Sumatera
E-Mail: 1 hartanto.tantriawan@if.itera.ac.id , 2 rajif@if.itera.ac.id,
3 andika.setiawan@if.itera.ac.id, 4 meijisuryadi1998@gmail.com
Received Jun 2nd 2021; Revised Jun 27th 2021; Accepted Aug 3rd 2021 Corresponding Author: Hartanto Tantriawan

## Abstract
The Industrial Revolution 4.0 brings a new era of information technology. In this era, information becomes very easy to obtain  on  the internet.  However,  the  development of internet  technology also harms  the development  of  internet  crime. Distributed  Denial of Service (DDOS) is one example of corruption in cyberspace. DDOS attackers is flooding the target website with so much data that the website cannot serve requests from real users. Therefore, we carried out this research on  DDOS  detection  using  fuzzy  logic  algorithms.  This  research  was  conducted  by  analyzing  network  traffic  using Wireshark. Traffic data was processed using Sugeno's Fuzzy Logic to see whether the spell belongs to DDOS. The results of detection research using Sugeno fuzzy logic could detect DDoS attacks by 70%.
Keyword: Distributed Denial of Service (DDoS), Fuzzy Logic Sugeno, Matlab, Wireshark.

## Abstrak
Revolusi Industri 4.0 membawa era baru teknologi informasi. Pada era ini, informasi menjadi sangat mudah didapatkan di  internet.  Namun  demikian  perkembangan  teknologi  internet  juga  membawa  dampak  buruk  dengan  berkembangnya kejahatan  internet.  Salah  satu  kejahatan  internet  adalah Distributed  Denial  of  Service (DDOS).  Penyerang  DDOS membanjiri  website  target  dengan  data  yang  banyak  sehingga  website  tersebut  tidak  mampu  melayani  permintaan  dari pengguna asli. Oleh karena itu penelitian deteksi DDOS menggunakan algoritma fuzzy logic ini kami lakukan. Penelitian ini  dilakukan  dengan  menganalisis  lalu  lintas  jaringan  menggunakan Wireshark .  Data  lalu  lintas  di  olah  menggunakan Fuzzy Logic Sugeno agar dapat di deteksi apakah serangan tersebut termasuk ke dalam DDOS.  Hasil penelitian deteksi menggunakan fuzzy logic sugeno mampu mendeteksi serangan DDoS sebesar 70 %..
Kata Kunci: Distributed Denial of Service (DDoS), Logika Fuzzy Sugeno, Matlab, Wireshark.

## 1. PENDAHULUAN
Sampai  saat  ini,  Internet  adalah  salah  satu  teknologi  yang  paling  populer.  Mampu  mencari  berbagai informasi  dalam  sebuah  website  merupakan  salah  satu  keunggulan  dari  internet.  Website  adalah  sebuah sistem  di mana informasi  berupa teks HTML, gambar, dan audio. File yang diminta dalam format HTML dibalas oleh server melalui browser [1]. Untuk mengakses ini, pengguna membuat permintaan ke situs  web yang membutuhkan respons dari server,  yang biasa disebut sebagai server web  [2].
Di  dunia  teknologi,  kejahatan    internet  meningkat  pesat.  Penjahat  (penyerang)  membuat  lalu  lintas jaringan  menjadi  anomali  dengan  membanjiri  server  web  dengan  data  dalam  jumlah  besar.  Ini  dikenal sebagai  serangan  penolakan Deteksi  Distributed  Denial  of  Service (DDoS).  Serangan  ini  menyebabkan kegagalan  server  karena  ia  menerima    banyak  permintaan  dalam  waktu  singkat  [2].  Dalam  banyak  kasus, serangan  DDoS  tidak  diketahui  oleh  korban.  Banjir  SYN    adalah  salah  satu  metode  melakukan  serangan DDoS. Banjir SYN  adalah salah satu paket  yang paling sulit dideteksi dalam lalu lintas jaringan [3]. Karena SYN flood, host  terus  menunggu paket dengan menyimpannya di  backlog [4].
User  Diagram  Protocol (UDP)  flood    bekerja  dengan  membanjiri    host  jarak  jauh    secara  acak. Sumber daya pada host akan bermasalah (error) karena banjir UDP, membuat situs web menjadi tidak dapat diakses  [4].  Logika  fuzzy,  sebuah  teknologi  komputasi  lunak,  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  serangan DDoS  yang  kompleks  [5].  Soft  computing  sendiri  disebut  sebagai  sistem  yang  memiliki  keahlian  seperti manusia dan dapat belajar serta beradaptasi dengan lingkungan [6].
Wireshark digunakan  untuk  merekam  aktivitas  dari  jaringan.  Software  ini    bekerja  dengan  cara menangkap semua paket yang melewati jaringan dan menampilkan datanya. Low Orbit Ion Cannon (LOIC) digunakan dalam proses simulasi serangan DDoS, dimana aplikasi ini digunakan dalam melakukan serangan DDoS berupa Internet Control Message Protocol (ICMP), Transmission Control Protocol (TCP), dan User Data  Protocol (UDP)  [7].  Serangan  LOIC  dengan  port, Internet  Protocol (IP),  metode  (methods)  dan ancaman  (threat)  [8].  Kemudian  MATLAB    digunakan  untuk  proses  logika  fuzzy.  MATLAB  merupakan salah satu software untuk pembelajaran linier [9].
Penelitian  Indra  Wahyu  Nugroho  berjudul  "Rancang  Bangun  Aplikasi  Intrussion  Detection  System (IDS) dengan  menggunakan  Metode Fuzzy " menjelaskan  bahwa  metode fuzzy berperan dalam  mendeteksi spesifisitas  aktivitas  jaringan  [10].  Logika  fuzzy  merupakan  salah  satu  bentuk  soft  computing,  yaitu  suatu sistem  yang  memiliki  kemampuan  seperti  manusia  dan  belajar  serta  beradaptasi  dengan  perubahan lingkungan [11]. Pada tahun 2020, penelitian yang dilakukan oleh Nadila Sugianti  berjudul Deteksi serangan DDoS  berbasis Hypertext  Transfer  Protocol (HTTP)  menggunakan  logika  fuzzy  Sugeno  berhasil mengembangkan sistem yang dapat mendeteksi serangan DDoS berbasis HTTP dengan akurasi 90% [2].
Maka dari itu untuk mengurangi permasalahan diatas, dilakukan lah penelitian ini yang mana nantinya mampu  mendeteksi  serangan  –  serangan  yang  akan  dilakukan  terhadap  web  dari  user  sehingga  dapat melakukan pemcegahan sebelum menjadi sulit untuk ditangani.

## 2. BAHAN DAN METODE
Metode penelitian terdiri dari tahap perancangan hingga tahap pelaksanaan penelitian. Penelitian ini dibagi menjadi beberapa tahap berikut:

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1 . Tahapan Penelitian
Gambar  1  menggambarkan  proses  penelitian  secara  terurut.  Tahap  pertama  adalah  studi  literatur terkait penelitian (DDoS dan Fuzzy Logic). Tahap selanjutnya adalah mendapatkan sampel data. Sampel data didapatkan  melalui  simulasi  serangan  DDoS.  Hasil  simulasi  serangan  DDoS  terdapat  log  aktivitas  jaringan yang  dapat  digunakan  sebagai  data  penelitian.  Kemudian  data  penelitian  tersebut  akan  di  kelompokan  dan diolah  menggunakan  fuzzy  logic  sugeno.  Langkah  terakhir  adalah  analisis.  Analisa  dilakukan  untuk mengetahui  apakah  aktivitas  tersebut  adalah  aktivitas  illegal  yang  berasal  dari botnet ataupun attacker atau bukan merupakan aktivitas legal yang bukan bagian dari botnet (DDoS) [2].

## 2.2 Pengambilan Sampel Data
Selama rentang  sepuluh detik akan diambil sebanyak sepuluh data. Pengambilan data akan di iterasi sebanyak  sepuluh  kali.  Simulasi  akan  dilakukan  dengan  tiga  kali  lalu  lintas  normal  serta  tujuh  kali menggunakan  serangan  DDoS.  Data  yang  di  dapat  akan  dibedakan  berdasarkan  empat  variabel  input,  yaitu jumlah paket, jumlah user, panjang paket, dan rate (ms). Pembagian variable dataset terdapat pada Gambar 2.
Semesta pembicara dari masing – masing variable yang sudah di dapatkan di sajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 . Semesta Pembicara Fungsi Variabel Semesta Pembicara Input Jumlah User [0 – 12] Pajang Paket [0 – 5120] Rate (ms) [0 – 4] Jumlah Paket [0 – 32000] Output Status [0 - 1] Studi Literatur Simulasi serangan DDoS Pengambilan Sampel Data Pengolahan dan Pengelompokan Data Analisis dan Deteksi Seragnan DDoS
Gambar 2 . Sampel Data
Tabel 2 . Data Uji No Jumlah User Panjang Paket Rate (ms) Jumlah Paket Status 1 3 1143 0.216 2015 Normal 2 3 318 0.012 127 Normal 3 10 307 0.011 103 Normal 4 10 799 0.888 7304 DDoS 5 9 830 1.032 8784 DDoS 6 6 745 1.672 13620 DDoS 7 6 722 0.830 8514 DDoS 8 6 754 1.634 15076 DDoS 9 4 743 3.056 31138 DDoS 10 11 735 2.636 27487 DDoS
Simulasi serangan dilakukan menggunakan tiga data normal dan tujuh data DDoS, sehingga diperoleh data uji seperti yang ditampilkan pada Tabel 2.

## 2.3 Pengolahan dan Pengelompokkan Data
Berdasarkan data yang sudah di ambil, data akan diolah dan dikelompokkan menggunakan fuzzy logic sugeno. Perhitungan fuzzy serta penentuan fungsi keanggotaan bimpunan fuzzy dan de-fuzzy-fikasi dihitung menggunakan software MATLAB.
Proses  logika  fuzzy    digambarkan  dengan  flowchart  seperti  pada  Gambar  3.    Data  sampel    berupa jumlah  paket,  jumlah  pengguna,  panjang  paket  dan  rate/ms  yang  diperoleh  aplikasi  Wireshark  dimasukkan satu per satu. Tetapkan fungsi keanggotaan ke nilai antara batas atas dan  bawah dari variabel input yang ada. Jenis    fungsi  keanggotaan    fuzzy  meliputi  linier  ke  bawah,  linier  ke  atas,  trapesium,  dan  segitiga.  Dalam penelitian ini, penulis menggunakan fungsi keanggotaan himpunan fuzzy segitiga.
µ(x) =
{ 0            ; 𝑥 ≤ 𝑎 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 𝑐 (𝑥−𝑎)
(𝑏−𝑎) ; 𝑎  ≤ 𝑥  ≤ 𝑏 (𝑐−𝑥) (𝑐−𝑏) ; 𝑏  ≤ 𝑥  ≤ 𝑐
(1)
Berdasarkan  variabel  input,  tahap  penentuan  rule  menggunakan  aturan  berbasis  if-then.  Proses  de- fuzzy-fikasi  didapatkan  dari  menghitung  nilai  rata-rata  yang  diperoleh  dari  rule.  Output  de-fuzzy-fikasi merupakan  nilai  1  (sebagai  data  yang  berupa  serangan  DDoS)  atau  0  (sebagai  data  yang  dianggap  bukan serangan DDoS). Hasil data yang diperoleh ditampilkan sebagai nilai akhir dengan satuan persen (%).

## 2.3.1 Tahap Fuzzy-fikasi
Tahap  fuzzy-fikasi  adalah  tahap  mengelompokkan  nilai  variable  jumlah  paket,  jumlah  user,  panjang paket, dan rate (ms) menjadi beberapa kelompok. Pada Gambar 4 menjelaskan proses fuzzy-fikasi. Variable jumlah paket terbagi menjadi tiga kategori: sedikit, sedang, dan banyak. Variable jumlah user terbagi dalam dua kategori: sedikit dan banyak. Variable rate dapat dibagi menjadi dua kategori: kecil dan besar. Variable panjang  paket  dapat  dibagi  menjadi  tiga  jenis:  sedikit,  sedang,  panjang.  Kemudian  setiap  kategori
Data set Jumlah User Jumlah Paket Panjang Paket Rate (ms)
dikategorikan  ke  dalam  nilai  domain.  Hal  ini  ditunjukkan  pada  Tabel  3.  Pembentukan  variable  fuzzy memiliki nilai semesta pembicara dari nilai yang minimum hingga maksimum [6].
Gambar 4 . Proses Fuzzy-fikasi
Gambar 3 . Flowchart Fuzzy
Tabel 3. Himpunan Fuzzy

## 2.3.2. Tahap Inferensi
Pada tahap inferensi,  proses pencarian nilai keanggotaan dari setiap variabel input ke variabel output dilakukan  dengan  menggunakan  fungsi  implikasi  MIN.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai    α  – predikat dari setiap rule. Nilai α – predikat tersebut digunakan untuk menghitung output dari hasil inferensi.
Jumlah User
Sedikit Banyak
Rasio
Kecil Besar Jumlah Paket Sedikit Sedang Banyak Panjang Paket Sedikit
Sedang Panjang Fungsi Variabel Himpunan
Nilai Domain Input Jumlah User Sedikit [0 – 6] Banyak [5 – 12] Pajang Paket Sedikit [0 – 1700] Sedang [1500 – 3400] Panjang [3200 – 5120] Rate (ms) Kecil [0 – 2.25] Besar [1.75 – 4] Jumlah Paket Sedikit [0 – 1000] Sedang [500 – 10000] Banyak [5000 – 32000] Output Status Normal [0] DDOS Ringan [0.1-0.99] DDoS [1]
Mulai Input Data ke-n Fungsi Himpunan Fungsi Keanggotaan Rule Defuzzyfikasi Output Analisis Presentasi DDOS Data Sudah Cukup ? Hasil Selesai

## 2.3.3. Tahap De-fuzzy-fikasi
Pada  metode  fuzzy  logic  sugeno,  tahap  de-fuzzy-fikasi  dihitung  dengan  fungsi  rata-rata  (Weight Average) seperti pada persamaan (2).
Z = ∑ 𝛼𝑖𝑧𝑖 ∑ 𝛼𝑖 (2)

## 2.3.4. Rule Based
Fase ini  membuat rule  fuzzy  yang  digunakan  untuk  mendeteksi serangan DDoS. Rule  Based dibuat berdasarkan  jumlah  data  yang  diperoleh  dari  proses  simulasi  yang  dilakukan.  Jumlah  rule  yang  digunakan adalah 36, seperti yang disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Rule Based No Aturan Variable Input Variable Output R1 Jika [[Jumlah_User = Sedikit] dan [Panjang_Paket = Sedikit] dan [Rate = Kecil] dan [Jumlah_Paket = Sedikit]] Bukan DDoS R9 Jika [[Jumlah_User = Sedikit] dan [Panjang_Paket = Sedang] dan [Rate = Besar] dan [Jumlah_Paket = Sedikit]] Bukan DDoS R21 Jika [[Jumlah_User = Sedikit] dan [Panjang _Paket = Panjang] dan [Rate = Besar] dan [Jumlah_Paket = Banyak]] DDoS . . . . . . . . . R36 Jika [[Jumlah_User = Banyak] dan [Panjang_Paket = Panjang] dan [Rate = Besar] dan [Jumlah_Paket = Banyak]] DDoS

## 3. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## 3.1. Implementasi Data
Pada penelitian ini,  nilai  keanggotaan dihitung  menggunakan  metode  fuzzy logic  sugeno. Data  yang digunakan dalam uraian ini berasal dari proses simulasi serangan DDoS yang diambil menggunakan aplikasi wireshark.

## 3.1.1. Fuzzy-fikasi
Pada subbagian ini, dilakukan proses fuzzy-fikasi terhadap variable input: jumlah user, jumlah paket, panjang paket, rate. Fungsi kurva segitiga digunakan untuk  memperoleh fungsi  keanggotaan setiap variable input, sebagai berikut:
a) Fungsi Keanggotaaan Jumlah User
Fungsi keanggotaan himpunan fuzzy pada variable Jumlah User adalah: sedikit dan banyak.
µSedikit =
{ 0            ; 𝑥 ≤ 0 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 6
(𝑥−0)
(3−0) ; 0  ≤ 𝑥  ≤ 3 (6−𝑥) (6−3) ; 3  ≤ 𝑥  ≤ 6 (3) µBanyak = { 0             ; 𝑥 ≤ 5 𝑎𝑡𝑎𝑢  ≥ 12
(𝑥−5) (8−5) ; 5  ≤ 𝑥  ≤ 8 (12−𝑥) (12−8) ; 8 ≤ 𝑥  ≤ 12 (4)
b) Fungsi Keanggotaaan Panjang Paket
Variabel panjang paket memiliki fungsi keanggotaan himpunan fuzzy sebagai berikut: Sedikit, Sedang, Panjang.
µSedikit =
{
0                    ; 𝑥 ≤ 0 𝑎𝑡𝑎𝑢  ≥ 1700
( 𝑥−0 ) ( 850−0 ) ; 0  ≤ 𝑥  ≤ 850
( 1700−𝑥 ) ( 1700−850 ) ;  850  ≤ 𝑥  ≤ 1700 (5)
µSedang = { 0                ; 𝑥 ≤ 1500 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 3400 ( 𝑥−1500 ) ( 2450− 1500 ) ; 1500  ≤ 𝑥  ≤ 2450
( 3400−𝑥 ) ( 3400−2450 ) ; 2450  ≤ 𝑥  ≤ 3400
(6) µPanjang =
{
0               ; 𝑥 ≤ 3200 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑥 ≥ 5120 ( 𝑥−3200 ) ( 4160−3200 ) ; 3200  ≤ 𝑥  ≤ 4160
(5120−𝑥) (5120−4160) ; 4160  ≤ 𝑥  ≤ 5120 (7)
Berdasarkan  fungsi  keanggotaan  dari  empat  variabel  maka  diperoleh  derajat  keanggotaan  setiap variable seperti pada tabel berikut:
a. Jumlah User
Derajat  keanggotaan  yang  didapatkan  berdasarkan  fungsi  keanggotaan  dari  variable  jumlah user disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Derajat Keanggotaan Jumlah User Data ke- Jumlah User Sedikit Banyak 1 1 0 2 1 0 3 0 0.5 4 0 0.5 5 0 0.75 6 0 0.333333 7 0 0.333333 8 0 0.333333 9 0.6666667 0 10 0 0.25
b. Panjang Paket
Derajat  keanggotaan  yang  didapatkan  berdasarkan  fungsi  keanggotaan  dari  variable  panjang  paket dapat diperhatikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Derajat Keanggotaan Panjang Paket Data ke- Panjang Paket Sedikit Sedang Panjang 1 0.655294 0 0 2 0.374118 0 0 3 0.361176 0 0 4 0.94 0 0 5 0.976471 0 0 6 0.876471 0 0 7 0.849412 0 0 8 0.887059 0 0 9 0.874118 0 0 10 0.864706 0 0
Hal sama dilakukan pada variable rate dan jumlah paket.

## 3.1.2. Inferensi
Pada  subbab  ini  dilakukan  inferensi  menggunakan  metode  Sugeno  Orde-0,  yang  mana  hasil  akan berupa  konstanta  [0  1].  Berdasarkan  dataset  hasil  simulasi  serangan  DDoS  berikut  adalah  proses  inferensi metode Sugeno Orde-0.
Data ke-1 α – predikat R = µSedikit_U ∩ µSedikit_P ∩ µKecil_R ∩ µSedikit_J = MIN {µSedikit_U [3], µSedikit_P[1143], µKecil_R[0,216], µSedikit_J [2015]} = MIN {1; 0,655294; 0,192; 0} = 0
Berdasarkan perhitungan di atas, maka didapatkan nilai MIN (α-predikat) masing – masing Rule yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. α-predikat Data ke-1 Data ke- Jumlah User Panjang Paket Rate Jumlah Paket OUTPUT (z1) MIN (α 1 ) 1 1 0.655294 0.192 0 0 0 2 1 0.655294 0.192 0.3367 0 0.192 3 1 0.655294 0.192 0 0 0 4 1 0.655294 0 0 0 0 5 1 0.655294 0 0.3367 0 0 6 1 0.655294 0 0 1 0 7 1 0 0.192 0 0 0 8 1 0 0.192 0.3367 0 0 9 1 0 0.192 0 0 0 10 1 0 0 0 0 0 11 1 0 0 0.3367 1 0 12 1 0 0 0 1 0 13 1 0 0.192 0 0 0 14 1 0 0.192 0.3367 0 0 15 1 0 0.192 0 1 0 16 1 0 0 0 1 0 17 1 0 0 0.3367 1 0 18 1 0 0 0 1 0 19 0 0.655294 0.192 0 0 0 20 0 0.655294 0.192 0.3367 0 0 21 0 0.655294 0.192 0 1 0 22 0 0.655294 0 0 1 0 23 0 0.655294 0 0.3367 1 0 24 0 0.655294 0 0 1 0 25 0 0 0.192 0 0 0 26 0 0 0.192 0.3367 1 0 27 0 0 0.192 0 1 0 28 0 0 0 0 1 0 29 0 0 0 0.3367 1 0 30 0 0 0 0 1 0 31 0 0 0.192 0 1 0 32 0 0 0.192 0.3367 1 0 33 0 0 0.192 0 1 0 34 0 0 0 0 1 0 35 0 0 0 0.3367 1 0 36 0 0 0 0 1 0 Jumlah 0.192
Dari  perhitungan  fuzzy-fikasi  yang  dilakukan  terhadap  semua  data,  maka  didapat  hasil  jumlah  α- predikat pada tiap data dijasikan pada Tabel 8.
Tabel 8. α-predikat Seluruh Data Data ke- 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 α-predikat 0.1920 0.1066 0.0097 0.6706 0.5234 0.3333 0.5574 0.3333 0.6385 0.2500

## 3.1.3. Defuzzy-fikasi
Metode  yang  dipakai  dalam  proses  de-fuzzy-fikasi  (sugeno)  adalah Weighted  Average yang  mana aturan α-predikat yang dipakai adalah yang tidak sama dengan nol.
Z         = ∑(𝑧1∗𝛼1) ∑ 𝛼1
(8)
= 0 0.192 = 0
Berdasarkan perhitungan de-fuzzy-fikasi, maka di dapatkan nilai Z pada tiap  – tiap data adalah yang disajikan pada Tabel 9:
Tabel 9. De-fuzzy-fikasi (Z) Seluruh Data Data Data I Data II Data III Data IV Data V Data VI Data VII Data VIII Data IX Data X z 0 0 0 0.254 0.535 1 0.466 1 1 1

## 3.2 Implementasi pada Matlab
Proses perhitungan fuzzy sugeno dapat dilakukan menggunakan bantuan library yang telah disediakan oleh  aplikasi  MATLAB.  Tahap  ini  akan  dilakukan  fuzzy-fikasi  dan  penentuan  rule  base  berdasarkan  apa yang telah penulis tentukan sebelumnya.
Proses dimulai dengan menambahkan variable input dan variable output serta merubah nama variable sesuai dengan  yang  telah  penulis  tentukan  sebelumnya.  Kemudian  ubah  “And  Method”  menjadi  “MIN”  untuk proses inferensi berikutnya. Hal ini dapat lebih jelas dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Variable Input dan Output

## 3.2.1. Fuzzy-fikasi
Proses  fuzzy-fikasi  pada  aplikasi  matlab  sama  dengan  proses  fuzzy-fikasi  yang  telah  dilakukan sebelumnya dengan mengelompokan variable – variable menjadi beberapa himpunan.
a. Jumlah User
Gambar 6 menjelaskan bahwa variable jumlah user menggunakan dua himpunan: sedikit dan banyak. Maka  ubah  nama  himpunan  sesuai  yang  telah  ditentukan  kemudian  masukan  parameter  masing- masing himpunan. Dengan parameter sedikit yaitu [0 3 6] dan banyak [5 8 12]. Ubah juga range dari variable menjadi [0 12].
b. Panjang Paket
Gambar 7 menjelaskan bahwa variable panjang paket menggunakan 3 himpunan yaitu sedikit, sedang, dan  banyak.  Maka  ubah  nama  himpunan  sesuai  yang  telah  ditentukan  kemudian  masukan  parameter masing – masing himpunan. Dengan parameter sedikit yaitu [0 850 1700], sedang [1500 2450 3400] dan panjang [3200 4160 5120]. Ubah juga range dari variable menjadi [0 5120].

## 3.2.2. Rule Based
Pada  tahapan  ini  penulis  memasukan  aturan  –  aturan  yang  sebelumnya  telah  dibuat  pada  Tabel  4 kedalam  aplikasi  MATLAB.  Untuk  lebih  jelas  rule  base  yang  telah  di  buat  pada  aplikasi  MATLAB  dapat dilhat pada Gambar 8. Berdasarkan hasil yang didapatkan pada aplikasi MATLAB diatas, maka didapatkan hasil pada masing–masing data yang disajikan pada Tabel 10.
Gambar 6. Fuzzy-fikasi Jumlah User
Gambar 7. Fuzzy-fikasi Panjang Paket
Hal yang sama dilakukan pada variable Rate dan Jumlah Paket
Tabel 10. Hasil Uji Data Data Uji Matlab Hasil Data ke-1 Normal Normal Sesuai Data ke-2 Normal Normal Sesuai Data ke-3 Normal Normal Sesuai Data ke-4 DDoS DDOS Ringan Tidak Sesuai Data ke-5 DDoS DDoS Ringan Tidak Sesuai Data ke-6 DDoS DDoS Sesuai Data ke-7 DDoS DDoS Ringan Tidak Sesuai Data ke-8 DDoS DDoS Sesuai Data ke-9 DDoS DDoS Sesuai Data ke-10 DDoS DDoS Sesuai
Berdasarkan Tabel 10, dari sepuluh data yang digunakan sebagai data uji didapatkan hasil tujuh data berhasil dideteksi  dengan  benar  dan  tiga  tidak  benar  dengan  konstanta  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Dengan menggunakan persamaan (9)
𝑇𝑖𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝐾𝑒𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑡𝑎𝑛  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐾𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎 𝑛 × 100%
(9)
maka  didapatkan  tingkat  keakuratan  fuzzy  logic  sugeno  dalam  penelitian  ini  adalah  70  %  dengan  error sebesar 30%.
Gambar 8. Rule Base pada Aplikasi Matlab

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dapat  melakukan  identifikasi  terhadapat  lalu  lintas  yang  normal  dan  tidak  normal berdasarkan  variable  jumlah  user,  panjang  paket,  rate,  dan  jumlah  paket.  Penelitian  ini  dapat  mendeteksi serangan  DDoS  secara  akurat  menggunakan  fuzzy  logic  sugeno  dengan  tingkat  keakuratan  70% menggunakan  aplikasi  MATLAB  dan  70%  menggunakan  perhitungan  manual.  Proses  fuzzy-fikasi  dan penetapan rule based akan menentukan hasil akhir dari keluaran nilai konstanta. Nilai de-fuzzy-fikasi yang di dapat diantara nilai 0 dan 1 akan masuk kedalam output DDoS Ringan. Saran yang bisa penulis berikan untuk penelitian berikutnya adalah penggunaan data uji yang lebih banyak agar mendapatkan hasil yang lebih rinci. Proses  pengujian  dapat  menggunakan  atau  menambahkan  parameter  lain  agar  mendapat  hasil  yang  lebih maksimal.  Menambahkan  proses  mitigasi  atau  penyelesaian  masalah  terhadap  data  yang  sudah  terdeteksi sebagai DDoS. Menggunakan sumber dan pengkajian yang lebih mendalam untuk penentuan rule based nya.

## 5. PENGHARGAAN
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Institut  Teknologi  Sumatera  atas  bantuan  dana  penelitian ini  melalui  Program  Hibah  Penelitian  ITERA  Smart  2019  dengan  nomor  kontrak  B/321/IT9.C1/PT.01.03/ 2019.

## REFERENSI
[1] P.  A.  Nugraha,  M.  A.  Irwansyah,  and  H.  Priyanto,  “Rancang  Bangun  Web  Server  Berbasis  Linux Dengan Metode Load Balancing ( Studi Kasus : Laboratorium Teknik Informatika ),” vol. 3, no. 1, pp. 1–5, 2016.
[2] N. Sugianti, Y. Galuh, S. Fatia, and K. F. H. Holle, “Deteksi Serangan Distributed Denial of Services (DDOS) Berbasis HTTP Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno,” Jiska, vol. 4, no. 3, pp. 18–26, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.uin-suka.ac.id/saintek/JISKA/article/view/1658.
[3] L. P. Ayuningtias, M. Irfan, and J. Jumadi, “Analisa Perbandingan Logic Fuzzy Metode Tsukamoto, Sugeno, Dan Mamdani (Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru Fakultas Sains Dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Gunung Djati Bandung),” J. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, 2017, doi: 10.15408/jti.v10i1.5610.
[4] I.  P.  D.  A.  N.  Port,  S.  D.  A.  N.  Wireshark,  D.  N.  Apriliani,  M.  A.  Sasmita,  and  T.  Windari,  “Kata Kunci :,” vol. 1, pp. 6–16, 2017.
[5] R. A. Purnomo, D. Syauqy, and M. H. Hanafi, “Implementasi Metode Fuzzy Sugeno Pada Embedded System Untuk Mendeteksi Kondisi Kebakaran Dalam Ruangan,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 4, pp. 1428–1435, 2018.
[6] J.  Warmansyah  and  D.  Hilpiah,  “Penerapan  metode  fuzzy  sugeno  untuk  prediksi  persediaan  bahan baku,” vol. 9, no. 2, pp. 12–20, 2019.
[7] M.  Hilmi  Hafid,  “Investigasi  Log  Jaringan  Untuk  Deteksi  Serangan  Distributed  Denial  Of  Service (Ddos) Dengan Menggunakan Metode General Regression Neural Network Skripsi Oleh : Muhammad Hilmi Hafid,” 2019.
[8] S.  Dwiyatno,  A.  P.  Sari,  A.  Irawan,  and  Safig,  “Pendeteksi  Serangan  Ddos  (Distributed  Denial  Of Service) Menggunakan Honeypot Di PT. Torini Jaya Abadi,” Simika, vol. 2, no. 2, pp. 64–80, 2019.
[9]              B.  Cahyono,  “Penggunaan  Software  Matrix  Laboratory  (Matlab)  Dalam  Pembelajaran  Aljabar Linier,” Phenom.  J. Pendidik. MIPA, vol. 3, no. 1, p. 45, 2016, doi: 10.21580/phen.2013.3.1.174.
[10]      I.  W.  Nugroho,  Harianto,  and  I.  D.  G.  R.  Mardiani,  “Rancang  Bangun  Aplikasi  Intrusion  Detection System Dengan Menggunakan Metode Fuzzy,” J. Control Netw. Syst., vol. 3, no. 1, pp. 37–45, 2014, [Online]. Available: http://jurnal.stikom.edu/index.php/jcone.
[11]    A. W. Muhammad and I. Riadi, “Analisis Statistik Log Jaringan Untuk Deteksi,” Ilk. J. Ilm., vol. 8, no. 3, pp. 220–225, 2016.