## Rekayasa Fitur Berbasis Machine Learning untuk Mendeteksi Serangan DDoS
Muhammad Nur Faiz 1 , Oman Somantri 2 , Arif Wirawan Muhammad 3
Intisari—Serangan  jaringan  terdistribusi  yang  disebut  juga dengan distributed denial of service (DDoS) merupakan ancaman dan  masalah  utama  keamanan  internet.  DDoS  adalah  serangan pada jaringan yang bertujuan melumpuhkan sumber daya server. Serangan  ini  meningkat  setiap  tahunnya,  terlebih  pada  kondisi pandemi COVID-19 saat ini. Salah satu bentuk penanggulangan untuk  meminimalkan  dampak  DDoS  adalah  dengan  perintah deteksi  sistem  atau  intrusion  detection  system  (IDS).  Teknik  IDS saat ini masih banyak menggunakan metode tradisional, sehingga masih jauh dari sempurna dibandingkan dengan teknik dan alat yang  digunakan  penyerang,  karena  IDS  dengan  metode tradisional  hanya  menggunakan  deteksi  berbasis  signature  atau model  deteksi  berbasis  anomali  dan  menyebabkan  banyak kesalahan.  Lalu  lintas  paket  data  jaringan  memiliki  sifat  yang kompleks, baik dari segi ukuran maupun sumbernya. Penelitian ini  memanfaatkan  kemampuan  jaringan  saraf  tiruan  untuk mendeteksi  serangan  DDoS  atau  normal.  Teknik  klasifikasi dengan  metode  jaringan  saraf  tiruan  menjadi  salah  satu  solusi. Berdasarkan  kekurangan  pada  IDS  tradisional,  penelitian  ini bertujuan  untuk  mendeteksi  serangan  DDoS  menggunakan teknik  rekayasa  fitur  berbasis  feeder  machine  learning  untuk meningkatkan pengembangan IDS. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mendapatkan  kombinasi fungsi  pelatihan  dan  arsitektur  lapisan  tersembunyi  jaringan saraf  tiruan  terbaik  untuk  menyelesaikan  permasalahan  deteksi dan  klasifikasi  paket  DDoS  dalam  jaringan  komputer  dengan memanfaatkan  dataset  UNSW-NB15  menggunakan  metode jaringan  saraf  tiruan,  sehingga  didapatkan  suatu  kombinasi antara  fungsi  pelatihan  dan  arsitektur  jaringan  tersembunyi jaringan saraf tiruan yang mampu memberikan tingkat akurasi pengenalan  DDoS  yang  tinggi.  Berdasarkan  percobaan  yang dilakukan dengan tiga skema dan menggunakan teknik arsitektur skema  jaringan  saraf  tiruan  dengan  masukan  delapan  fitur, diperoleh  akurasi  tertinggi  sebesar  98,22%.  Pemilihan  fitur memainkan  peranan  penting  dalam  ketepatan  hasil  deteksi  dan kinerja pembelajaran mesin dalam masalah klasifikasi.
Kata  Kunci—DDoS,  Seleksi  Fitur,  Jaringan  Saraf  Tiruan, Machine Learning.

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  satu  dekade  terakhir,  seiring  dengan  pengaruh  dan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) yang semakin  pesat,  aktivitas  sehari-hari  masyarakat  kini  semakin banyak  dilakukan  dengan  menggunakan  internet.  Akibatnya,
jumlah  lalu  lintas  jaringan  meningkat  dan  skala  infrastruktur jaringan  berkembang  pesat  [1].  TIK  sendiri  telah  menjadi bagian  penting  dalam  kehidupan  modern.  Seiring  dengan banyaknya  penggunaan  TIK,  banyak  jenis  serangan  terhadap jaringan  telah  digunakan,  termasuk denial  of  service (DoS), serangan man-in-the-middle , sniffer , dan malware [2], [3].
DoS  merupakan  salah  satu  ancaman  dalam  serangan infrastruktur jaringan. Salah satu varian DoS adalah distributed denial of service (DDoS). Berdasarkan Gbr. 1 [4], diperkirakan serangan DDoS akan terus meningkat setiap tahunnya. Hal ini diperparah  dengan  adanya  pandemi  COVID-19  yang mengakibatkan  semakin  banyak  manusia  beraktivitas  dengan memanfaatkan teknologi internet. Terlihat pada Gbr. 1 bahwa pada tahun 2018 terdapat 7,9 juta serangan dan angka tersebut terus meningkat hingga diprediksi pada tahun 2023 mencapai 15,4  juta  serangan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  kenaikan  rata- rata  setiap  tahunnya  adalah  1,5  juta.  Serangan  DDoS menimbulkan  ancaman  bagi  pengguna  internet  dan  semua infrastruktur  yang  ada  di  dalamnya,  termasuk bandwidth , sumber  daya  server,  integritas  data,  ketersediaan  data,  dan kerahasiaan data yang tersimpan di server [5]. Hingga saat ini, serangan  DDoS  masih  termasuk  sebagai  ancaman  utama keamanan  siber.  Deteksi  dini  memainkan  peranan  mendasar dalam  mencegah  dampak  fatal  serangan  DDoS  pada  sumber daya server [6]. Salah satu tindakan dasar yang dilakukan untuk mencegah serangan DDoS adalah dengan memasang intrusion detection system (IDS) di server untuk memantau aliran paket data  yang  masuk  ke  jaringan  internal  atau  sebaliknya  [7]. Sistem deteksi pada IDS hanya memantau dan memberikan tag (penanda) terhadap aktivitas jaringan yang mencurigakan dan langsung  dilaporkan  sebagai alert (peringatan).  Hal  ini mengakibatkan adanya volume alert yang terlalu besar karena tingginya  tingkat  rata-rata  kesalahan  pengenalan  paket  data normal sebagai paket DDoS atau sebaliknya, yang disebabkan oleh  lalu  lintas  data  jaringan  yang  bersifat  nonstasioner.
1,2 Jurusan Teknik Informatika, Politeknik Negeri Cilacap, 53212 Cilacap, INDONESIA (tlp: 0282-533329; fax: 0282-537992; email:
1 faiz@pnc.ac.id, 2 oman.somantri@pnc.ac.id)
3 Teknik  Informatika,  Fakultas  Informatika,  IT  Telkom Purwokerto,  53147  Purwokerto,  INDONESIA  (telp:  0281-641629; email: 3 arif@ittelkom-pwt.ac.id)
[Diterima: 18 November 2021, Revisi: 5 Juli 2022]
Gbr. 1 Tren global serangan DDoS 2018-2023.
Deteksi  intrusi  umumnya  terdiri  atas  dua  pendekatan. Pendekatan  pertama  adalah  deteksi  berbasis signature karena alert dihasilkan berdasarkan signature serangan yang spesifik [8]. Dalam proses deteksi dari pendekatan berbasis signature , IDS  tidak  dapat  mendeteksi  serangan  yang  belum  dikenal karena basis data ( database ) signature yang telah kedaluwarsa atau  karena signature memang  belum  tersedia.  Pendekatan kedua adalah deteksi berbasis anomali. Pada deteksi ini, perlu diciptakan suatu profil perilaku khas dalam taraf tertentu dari fitur  aktivitas  jaringan.  Profil  ini  kemudian  dijadikan  sebagai dasar untuk mendefinisikan aktivitas jaringan normal [9]. Jika ada aktivitas jaringan menyimpang terlalu jauh dari profil, alert akan  terbentuk.  IDS  berbasis  anomali  memiliki  keunggulan yaitu dapat mendeteksi teknik serangan baru [10]. Di sisi lain, IDS  berbasis  anomali  lebih  kompleks  jika  dibandingkan dengan IDS berbasis signature [11]. Dengan demikian, model pendeteksian  secara  logika  akan  banyak  menimbulkan false positive  flags ,  karena  aliran  paket  data  jaringan  komputer memiliki sifat dinamis, baik dari segi ukuran, sumber, protokol, maupun  isi  datanya  [12].  Di  sisi  lain,  IDS  berbasis signature dan  IDS  berbasis  anomali  memiliki  dua  kelemahan  utama. Kelemahan  pertama  terjadi  ketika  IDS  mendeteksi  serangan yang  diawali  dengan  protokol  SYN,  misalnya SYN  flood , karena  protokol  SYN  merupakan  protokol  yang  legal  dan mutlak  digunakan  untuk  memulai  komunikasi  antara  dua komputer/perangkat dalam suatu jaringan [13]. Oleh karena itu, IDS  biasa  sulit  menghasilkan alert terhadap  serangan  yang dimulai  dengan  artefak  protokol  SYN  [14].  Kelemahan  IDS berikutnya  terutama  disebabkan  oleh  defisit  protokol  TCP/IP yang  memudahkan  penyerang  memulai  serangan  DDoS, misalnya  dengan  menggunakan  perintah ping yang  tersedia secara default di seluruh sistem operasi atau menggunakan alat khusus  seperti  HOIC,  LOIC,  XOIC,  dan  GoldenEye  [15]. Berdasarkan kelemahan-kelemahan yang ada pada IDS biasa, penelitian  ini  bertujuan  mendeteksi  serangan  DDoS  dengan memanfaatkan  teknik machine  learning ,  sehingga  dapat menjadi  perbaikan  dalam  pengembangan  perangkat  IDS. Penelitian  ini  memanfaatkan dataset serangan  DDoS  yang bersumber dari UNSW-NB15 (University of New South Wales) untuk  diproses  lebih  lanjut  dengan  menerapkan  metode jaringan  saraf  tiruan  untuk  menghasilkan  model machine learning pendeteksi DDoS.
Beberapa penelitian sebelumnya terkait rekayasa fitur dalam deteksi  DDoS  menganalisis dataset UNSW-NB15  dengan menemukan relevansi fitur menggunakan jaringan saraf tiruan [16].  Penelitian  tersebut  mengategorikan  fitur  menjadi  lima kelompok  berdasarkan  jenisnya,  seperti  fitur  berbasis  aliran, berbasis konten, berbasis waktu, esensial, dan tambahan. Dari kelompok-kelompok  ini,  31  kemungkinan  kombinasi  fitur dievaluasi dan didiskusikan. Akurasi tertinggi dalam penelitian ini,  yaitu  93%,    diperoleh  dengan  menggunakan  39  fitur  dari kelompok  yang  dikategorikan.  Selain  itu,  dalam  penelitian tersebut  terdapat  kombinasi  dari  23  fitur  yang  dipilih menggunakan meta-estimator bernama SelectFromModel yang memilih  fitur  berdasarkan  skornya.  Sebanyak  23  fitur  yang dipilih  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  tinggi,  yaitu  97%, dibandingkan dengan 39 fitur yang sudah dijelaskan. Penelitian selanjutnya  melaporkan  bahwa  jumlah  fitur  di  KDD-99  lebih
sedikit dari UNSW-NB15 dan kelas serangan pertama di KDD- 99  (DoS)  memiliki  jumlah  fitur  paling  banyak  [12].  Akurasi pendeteksian  serangan  tersebut  juga  yang  tertinggi,  yaitu 99,40%. Hanya ada dua belas fitur untuk kelas serangan DoS di  UNSW-NB15,  sedangkan  untuk  ACC  dilaporkan  sebesar 86,57%. Jumlah fitur yang dipilih untuk kelas serangan KDD- 99  lebih  sedikit  daripada  UNSW-NB15.  Rata-rata  25,2  fitur dipilih untuk serangan di KDD-99, sedangkan untuk serangan di  UNSW-NB15,  rata-rata  19,1  fitur  yang  dipilih.  Penting untuk diperhatikan bahwa jumlah fitur terpilih terendah adalah untuk serangan Generic di UNSW-NB15, yaitu sepuluh fitur. Penelitian  terkait  rekayasa  fitur  selanjutnya  mengeksplorasi penerapan  algoritme  XGBoost  untuk  pemilihan  fitur  dalam hubungannya  dengan  beberapa  teknik machine  learning , termasuk artificial neural network (ANN), k-nearest neighbour ( k -NN), decision  tree (DT), logistic  regression (LR),  dan support  vector  machine (SVM)  untuk  mengimplementasikan IDS  yang  akurat  [7].  Metode  pemilihan  atribut  berbasis XGBoost diterapkan pada UNSW-NB15 dan sebagai hasilnya, sembilan  belas  fitur  optimal  dipilih.  Hasil  dari  penelitian  ini juga  mempertimbangkan  konfigurasi  klasifikasi  biner  dan multi-class .  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  pemilihan fitur  berbasis  XGBoost  memungkinkan  metode  seperti  DT untuk  meningkatkan  akurasi  pengujiannya  dari  88,13% menjadi  90,85%  untuk  skema  klasifikasi  biner.  Penelitian lainnya  bertujuan  untuk  menggabungkan  seluruh dataset UNSW-NB15 menjadi satu file sehingga dapat menguji model satu kali, bukan menguji model secara terpisah untuk setiap file [17]. Kemudian, digunakan dataset dari serangan sebagai label baru  sehingga  akan  mengembangkan dataset berlabel multi- class .  Penelitian  ini  juga  menyelidiki  kinerja  pembelajaran mendalam  dengan dataset yang  ditingkatkan  dalam  dua kategori  klasifikasi  (biner  dan multi-class ).  Model  yang diusulkan  menghasilkan  akurasi  99,59%  dalam  klasifikasi multi-class dan 99,26% dalam klasifikasi biner. Penelitian ini berfokus  pada  pengombinasian  fitur  terpilih  dengan  teknik information gain yang digunakan sebagai masukan klasifikasi jaringan  saraf  tiruan  untuk  meningkatkan  nilai  akurasi pendeteksi DDoS.

## II. P ENDEKATAN D ETEKSI
Pendekatan  deteksi  serangan  DDoS  yang  diterapkan  pada penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahap  yang  dijelaskan sebagai berikut.

## A. Dataset
Langkah  pertama  adalah  mendapatkan dataset serangan DDoS UNSW-NB15 yang diterbitkan oleh University of New South  Wales. Dataset UNSW-NB15  merupakan dataset serangan  yang  berisi  catatan  aliran  paket  serangan  dan  paket normal berupa file tcpdump , yang merekam aliran data selama 31  jam  [12],  [18].  Alur  paket  serangan  disimulasikan  secara sintetik  menggunakan  perangkat  lunak  Ixia,  meniru  serangan dengan footprinting rendah  kecepatan  tinggi.  Terdapat sembilan jenis serangan yang tercakup dalam dataset UNSW- NB15, seperti disajikan pada Tabel I. Pengelompokan kategori fitur dataset UNSW-NB15  dilakukan  secara  sistematis,  yaitu fitur flow , fitur dasar, fitur isi paket data, fitur waktu, dan fitur
tambahan.  Pada  dasarnya,  motivasi  pembentukan dataset UNSW-NB15  adalah  untuk  memperbaiki  permasalahan kekurangan  pada dataset KDD  CUP  99  dan  NSL-KDD  [19], [20].

## B. Seleksi Fitur
Pada  penelitian  ini,  jenis  rekaman  yang  dianalisis dikhususkan  untuk  kelompok  rekaman  DDoS  seperti  yang disajikan  pada  Tabel  I  [6]. Dataset attack  record DDoS UNSW-NB15  memiliki  fitur  seperti  pada  Tabel  I.  Keenam belas  fitur  tersebut  kemudian  dipilih  menggunakan  teknik information gain dengan tujuan mengurangi waktu komputasi dan  mendapatkan  model machine  learning dengan  akurasi tinggi. Information  gain adalah  jumlah mutual  information yang  diperoleh  dari  kombinasi  variabel  observasional  dan merupakan divergensi dari teori Kullback-Leibler [21]. Dalam hal machine  learning , information  gain berguna  untuk menyeleksi  beberapa  fitur  penting  berdasarkan  teori  yang mengukur nilai informasi yang dimiliki oleh sebuah fitur yang berhubungan dengan fitur lainnya. Untuk fitur “a”, information gain adalah  jumlah  entropi  yang  dikandung  oleh  “a”
dibandingkan dengan fitur “c”  dari semua fitur yang tersedia [22]. Fitur penting ditunjukkan dengan nilai maksimum entropi yang  dimiliki  fitur  tersebut.  Persamaan information  gain disajikan pada (1).
𝑖𝑛𝑓𝑜 𝑔𝑎𝑖𝑛 𝑎 = 𝐻(𝐶) − 𝐻  ( 𝑐 𝑎 ) 𝐻(𝑐) =   − ∑ 𝑃(𝑐) ∗ log 2 𝑃(𝑐) 𝑐𝜖𝐶 𝐻  ( 𝑐 𝑎 ) = − ∑ 𝑃(𝑐) 𝑐∈𝐴 ∗ ∑ 𝑝 ( 𝑐 𝑎 ) 𝑐∈𝐶 ∗ log 2 𝑃 ( 𝑐 𝑎 ) (1)
dengan H merupakan entropi dan P adalah probabilitas.

## C. Jaringan Saraf Tiruan
Jaringan  saraf  tiruan  adalah  paradigma  pemrosesan informasi yang terinspirasi oleh sistem sel saraf biologi, sama seperti  otak  yang  memproses  suatu  informasi.  Pada  jaringan otak  manusia  terdapat  sel  saraf  (neuron)  yang  memiliki  tiga komponen penyusun yang saling bekerja sama untuk mengolah sinyal-sinyal informasi. Tiga komponen tersebut adalah dendrit (masukan),  badan  sel  (pengolah  masukan),  dan  akson (keluaran) [23].
Gbr. 2 mengilustrasikan komponen jaringan saraf tiruan. X adalah  masukan  yang  akan  dikirim  ke  neuron  dengan  bobot kedatangan  tertentu.  Masukan  ini  akan  diproses  oleh  suatu fungsi perambatan yang menjumlahkan nilai semua bobot yang datang  yang  disimbolkan  dengan W k 1 .  Hasil  penjumlahan tersebut  dibandingkan  dengan  suatu  nilai  ambang  ( threshold ) tertentu melalui fungsi aktivasi setiap neuron. Apabila masukan melewati  nilai  ambang  tertentu,  neuron  akan  diaktifkan.  Jika tidak, neuron dinonaktifkan. Apabila neuron diaktifkan, neuron mengirimkan  keluaran  melalui  bobot-bobot  keluarannya  ke semua neuron yang berhubungan dengannya yang disimbolkan dengan Y k .
Lapisan  tersembunyi  merupakan  tiruan  dari  sel-sel  saraf konektor  pada  jaringan  saraf  biologis.  Lapisan  tersembunyi berfungsi  meningkatkan  kemampuan  jaringan  saraf  tiruan dalam menyelesaikan suatu masalah. Konsekuensi dari adanya lapisan  ini  adalah  pelatihan  menjadi  makin  sulit  atau  lama. Jumlah  lapisan  tersembunyi  yang  makin  banyak  akan meningkatkan  kemampuan  jaringan  saraf  tiruan  dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Namun, di sisi lain, hal ini  akan  memperlama  proses  pembelajaran  dan  menurunkan kinerja  jaringan.  Secara  teori,  penggunaan  satu  lapisan tersembunyi  pada  jaringan  saraf  tiruan  sudah  cukup  untuk menyelesaikan  sebuah  kasus  prediksi  [23].  Kolmogorov
Gbr. 2  Komponen jaringan saraf tiruan.
T ABEL I
F ITUR DD O S PADA UNSW-NB15 Nomor Fitur UNSW-NB15 Keterangan 1 srcip Sumber alamat IP 2 sport Sumber nomor port 3 dstip Tujuan alamat IP 4 dsport Tujuan nomor port 5 proto Protokol transaksi 6 state Indikasi ke state bagian dan protokol dependennya 7 dur Rekaman total durasi 8 sbytes Transaksi setiap byte dari sumber ke tujuan 9 dbytes Transaksi setiap byte dari tujuan ke sumber 10 sttl Nilai saat waktu berjalan dari sumber ke tujuan 11 dttl Nilai saat waktu berjalan dari tujuan ke sumber 12 sloss Paket sumber yang dikirimkan ulang atau dijatuhkan 13 dloss Paket tujuan yang dikirimkan ulang atau dijatuhkan 14 service http, dns, ssh, pop3, ftp, smtp 15 stime Rekam waktu mulai 16 Classification 0 untuk rekam jejak normal dan 1 untuk rekam jejak penyerang
menyebutkan bahwa jumlah lapisan tersembunyi terbaik untuk menyelesaikan suatu permasalahan dengan jaringan saraf tiruan adalah 2 n + 1, dengan n adalah jumlah neuron masukan [24].

## D. Matriks Kinerja
Pada  penelitian  ini  digunakan  beberapa  parameter  yang berfungsi  untuk  memudahkan  analisis  kinerja  pengenalan. Indikator  yang  digunakan  adalah true  positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN) [25]. TP adalah pengenalan paket data DDoS yang diidentifikasi oleh jaringan saraf tiruan sebagai suatu paket DDoS, sedangkan TN
adalah pengenalan paket data normal yang diidentifikasi oleh jaringan  saraf  tiruan  sebagai  suatu  paket  normal.  FP  adalah pengenalan paket data normal yang diidentifikasi oleh jaringan saraf  tiruan  sebagai  paket  DDoS  dan  FN  adalah  pengenalan paket data DDoS yang diidentifikasi oleh jaringan saraf tiruan sebagai paket normal. Dari indikator-indikator tersebut, dapat dibentuk persamaan yang menyatakan akurasi, yang disajikan pada (2).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑁+𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑃+𝑇𝑁 (2)
Gbr. 3 Kerangka kerja penelitian.
Gbr. 4 Dataset berupa . pcap dari UNSW-NB15.
Akurasi  adalah  rasio  antara  pengenalan  paket  DDoS  yang ditambah  dengan  pengenalan  paket  normal  terhadap keseluruhan  paket  data. TP merupakan  tingkat  contoh  yang diidentifikasi  dengan  benar  sebagai  serangan; TN adalah tingkat lalu lintas yang sah yang diklasifikasikan sebagai sah; FP ,  kadang-kadang  disebut  sebagai  kesalahan  tipe  I,  adalah tingkat  lalu  lintas  yang  sah  yang  diklasifikasikan  sebagai serangan;  sedangkan FN ,  kadang-kadang  disebut  sebagai kesalahan  tipe  II,  adalah  tingkat  lalu  lintas  yang  sah  yang diklasifikasikan sebagai intrusi.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5)
Recall / sensitivity menyatakan  aktual  positif  dikategorikan dengan benar sebagai kelas positif, presisi merupakan ukuran estimasi probabilitas prediksi positif yang benar, sedangkan F - score / F - measure merupakan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan.

## E. Kerangka Kerja Penelitian
Langkah  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ditunjukkan pada  Gbr.  3,  yang  dijelaskan  sebagai  berikut.  Pertama, dilakukan pengambilan dataset paket data serangan DDoS dan aliran  paket  data  normal  UNSW-NB15  dalam  bentuk .pcap [18]. Lalu dilakukan transformasi dataset .pcap menjadi format .csv untuk  diekstraksi  isinya.  Data  hasil  ekstraksi  selanjutnya dikuantifikasi  untuk  mendapatkan  fitur  lalu  lintas  jaringan. Selanjutnya,  dilaksanakan  proses  normalisasi  data  hasil
kuantifikasi dengan cara membagi setiap data hasil kuantifikasi dengan  nilai  maksimumnya,  sehingga  didapatkan  nilai  data relatif  dengan  nilai  maksimal  sebesar  1.  Langkah  berikutnya adalah  melakukan  pelatihan  data  jaringan  saraf  dari  hasil normalisasi  dengan  beberapa  kriteria  pelatihan.  Setelah  itu, dilakukan  ekstraksi  data  asli log server  dalam  bentuk  entitas- properti.  Rekayasa  fitur  ( feature  engineering )  lalu  dilakukan terhadap  data  asli log server,  yaitu  dengan compounding feature , splitting  feature , merging  feature, serta one-hot encoding .  Hasil  rekayasa  fitur  ini  dimasukkan  ke machine learning untuk  proses  deteksi  aliran  paket  data  normal  dan serangan DDoS. Terakhir, dilakukan  analisis terhadap kinerja klasifikasi machine  learning dalam  mendeteksi  aliran  paket data  normal  dan  serangan  DDoS  berdasarkan  metrik  akurasi, presisi, recall , dan F 1- score .

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  perangkat  lunak MATLAB  2019b  yang  berjalan  pada  platform  sistem  operasi Windows  10  64-bit. Dataset UNSW-NB15  ini  cukup  banyak pada basis datanya, sehingga hanya diambil seri 27.pcap atau sesudahnya. Eksperimen ini dilatih, dievaluasi, dan diuji pada Microsoft Excel dan MATLAB.
Gbr. 4 menunjukkan file . pcap atau data mentah dari UNSW- NB15.  Data  tersebut  merupakan  data  yang  siap  diolah  dan dikonversi  ke  . csv agar  lebih  mudah  dianalisis.  Terdapat 1.067.724 dataset pada file 27.pcap . Gbr. 5 menunjukkan hasil konversi dari .pcap ke .csv . Data tersebut nantinya akan diolah dan  diuji.  Pada  data  terebut  terdapat  49  fitur,  kemudian disederhanakan  dengan  mencari  indeks  bias  per  blok  sesuai fitur yang dipilih.
Gbr. 5 Ekstraksi dataset .
Dalam  penelitian  ini,  tiga  skema  fitur  digunakan  sebagai masukan  dari  pengklasifikasi  jaringan  saraf  tiruan untuk mengetahui  efektivitas  pelatihan  dan  akurasi  klasifikasi  yang dihasilkan  dari  proses  pemilihan  fitur.  Berdasarkan  skema masukan seleksi fitur, terbentuk tiga skema arsitektur jaringan saraf  tiruan  yang  berbeda, yang  didasarkan  pada  teori  bahwa penggunaan satu lapisan tersembunyi pada jaringan saraf tiruan sudah cukup untuk menyelesaikan sebuah kasus prediksi [26]. Skema  arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  tersebut  tersaji  pada Tabel II. Di sisi lain, Kolmogorov menyebutkan bahwa jumlah lapisan  tersembunyi  terbaik  untuk  menyelesaikan  suatu permasalahan  dengan  jaringan  saraf  tiruan  adalah  2 n +  1, dengan n adalah  jumlah  neuron  masukan.  Berdasarkan  teori yang dipaparkan oleh Kolmogorov tersebut, pada penelitian ini dibentuk variasi arsitektur jaringan saraf tiruan untuk mencari akurasi  tertinggi  dalam  menyelesaikan  permasalahan  deteksi paket jaringan DDoS [24], [27].
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  tiga  kali  percobaan  dengan skema  dan dataset dari  UNSW-NB15  untuk  mencari  tingkat akurasi tertinggi. Tingkat akurasi ini didasarkan pada masukan fitur.  Proses  rekayasa  fitur  dilakukan  dengan  memilih  fitur kemudian mengombinasikannya sesuai dengan Tabel II. Hasil percobaan pertama ditunjukkan pada Tabel III. Terlihat bahwa akurasi  tertinggi  dari  percobaan  pertama  adalah  98,24%. Percobaan pertama juga memiliki nilai presisi, recall , dan F 1- score lebih  tinggi  dibandingkan  yang  lain.  Skema  1  ini merupakan skema dengan pemilihan tujuh fitur.
Tabel  IV  memperlihatkan  bahwa  percobaan  kedua mendapatkan akurasi tertinggi dengan nilai 99,73%. Percobaan kedua  juga  memiliki  nilai  presisi, recall ,  dan F 1- score lebih tinggi dibandingkan yang lain. Skema ini adalah skema dengan pemilihan sembilan fitur.
Tabel V menunjukkan bahwa akurasi pada percobaan ketiga adalah  97,13%.  Percobaan  ketiga  juga  memiliki  nilai  presisi,
recall ,  dan F 1- score lebih  tinggi  dibandingkan  yang  lain. Skema 3 merupakan skema dengan pemilihan lima belas fitur.
Tabel  VI  menyajikan  kesimpulan  hasil  eksperimen  yang dilakukan.  Dapat  dilihat  bahwa  dengan  tujuh  fitur  yang diseleksi,  dapat  diperoleh  tingkat  akurasi  97,76%,  sedangkan dengan memilih hampir semua fitur (lima belas), justru tingkat akurasi lebih kecil. Eksperimen selanjutnya dengan kombinasi delapan  fitur  memperoleh  98,22%.  Hasil  eksperimen  dengan delapan fitur ini menunjukkan akurasi tertinggi. Grafik akurasi ditunjukkan pada Gbr. 6.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan, ditemukan  bahwa  seleksi  fitur  berperan  penting  dalam menentukan  akurasi  hasil  deteksi  dan  efisiensi  pelatihan machine learning dalam masalah klasifikasi. Pada penelitian ini, kombinasi  delapan  fitur  utama  dari dataset yang  digunakan sebagai  masukan  klasifikasi  jaringan  saraf  tiruan,  yaitu  fitur nomor 2, 6, 9, 10, 12, 15, 1, dan 3, menghasilkan nilai akurasi tertinggi  sebesar  98,22%,  dibandingkan  kedua  fitur  lainnya. Skema  kombinasi  delapan  fitur  tersebut  juga  menghasilkan model  jaringan  saraf  tiruan  yang  memiliki  efisiensi  pelatihan terbaik.  Pada  akhirnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  untuk menutupi kekurangan IDS biasa dalam menyelesaikan masalah pendeteksian  serangan  DDoS,  berdasarkan dataset UNSW- NB15  dan  jaringan  saraf  tiruan,  dibutuhkan  delapan  fitur terpilih dari enam belas fitur yang tersedia.
T ABEL II
S KEMA A RSITEKTUR J ARINGAN S ARAF T IRUAN
Nomor Skema Neuron Masukan Total Neuron Lapisan Tersembunyi Neuron Keluaran 1 7 15 2 (Normal dan DDoS) 2 8 17 2 (Normal dan DDoS) 3 15 31 2 (Normal dan DDoS) T ABEL III H ASIL P ERCOBAAN DENGAN S KEMA 1 Percobaan Akurasi Presisi Recall F1- Score 1 98,24% 98,53% 97,52% 98,03% 2 97,71% 96,73% 96,68% 96,71% 3 97,34% 96,95% 96,22% 96,58% T ABEL IV H ASIL P ERCOBAAN DENGAN S KEMA 2 Percobaan Akurasi Presisi Recall F1- Score 1 97,79% 98,12% 99,72% 98,92% 2 99,73% 98,89% 99,94% 99,41% 3 97,15% 97,27% 99,12% 98,19%
Gbr. 6 Grafik tingkat akurasi percobaan.
T ABEL V
H ASIL P ERCOBAAN DENGAN S KEMA 3 Percobaan Akurasi Presisi Recall F1-Score 1 95,02% 93,20% 96,74% 97,10% 2 97,13% 96,52% 99,29% 97,93% 3 96,22% 95,55% 95,01% 96,00% T ABEL VI
K ESIMPULAN H ASIL P ERCOBAAN DENGAN T IGA S KEMA
Jumlah Fitur yang Terseleksi Akurasi  Presisi Recall F1- Score Jumlah fitur ada 7 dengan nomor fitur: 2, 6, 9, 10, 12, 1, 3 97,76%  97,40%  96,81%  97,10% Jumlah fitur ada 8 dengan nomor fitur: 2, 6, 9, 10, 12, 15, 1, 3 98,22%  98,09%  99,59%  97,93% Jumlah fitur ada 15 96,12%  95,02%  97,01%  96,00%
97,76% 98,22% 96,12% 95,00% 96,00% 97,00% 98,00% 99,00% 7 Fitur 8 Fitur 15 Fitur
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat  mengombinasikan beberapa fitur dan algoritme yang lain agar dapat meningkatkan akurasi dalam deteksi serangan DDoS.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Selama penulisan dan jalannya penelitian ini, penulis tidak memiliki  konflik  dengan  berbagai  pihak  mana  pun.  Setiap informasi yang disampaikan merupakan hasil asli sebagaimana yang  didapatkan  saat  melakukan  penelitian  dan  tidak dipengaruhi oleh opini atau kepentingan pribadi.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kolaboratif  yang dilakukan oleh tiga penulis. Berikut ini merupakan pembagian kontribusi  masing-masing  penulis  yang  terlibat  dalam penelitian  ini.  Konseptualisasi,  Muhammad  Nur  Faiz  dan Oman  Somantri;  penulisan  penyusunan  draf  asli  dan administrasi, Muhammad Nur Faiz, Oman Somantri, dan Arif Wirawan Muhammad; perangkat lunak dan pengumpulan data, Muhammad Nur Faiz; pengawasan dan validasi, Arif Wirawan Muhammad.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penelitian ini dapat terlaksana atas dukungan berbagai pihak, terutama Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Politeknik Negeri Cilacap.

## R EFERENSI
[1]  K.  Kurniabudi,  A.  Harris,  dan  A.  Rahim,  “Seleksi  Fitur  dengan Information  Gain  untuk  Meningkatkan  Deteksi  Serangan  DDoS Menggunakan Random Forest,” Techno.COM , Vol. 19, No. 1, hal. 56–66, Feb. 2020.
[2]  S. Haider, dkk., “A Deep CNN Ensemble Framework for Efficient DDoS Attack Detection in Software Defined Networks,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 53972–53983, Feb. 2020.
[3]  H.  Parmar  dan  A.  Gosai,  “Analysis  and  Study  of  Network  Security  at Transport Layer,” Int. J. Comput. Appl. , Vol. 121, No. 13, hal. 35–40, Jul. 2015.
[4]  Cisco  “Cisco  Annual  Internet  Report  (2018–2023),”  2020,  [Online], https://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/executive- perspectives/annual-internet-report/white-paper-c11-741490.html.
[5]  I. Cvitić, D. Peraković, M. Periša, dan M. Botica, “Novel Approach for Detection of IoT Generated DDoS Traffic,” Wirel. Netw. , Vol. 27, No. 3, hal. 1573–1586, Jun. 2021.
[6]  A.W.  Muhammad,  C.F.M.  Foozy,  dan  A.  Azhari,  “Machine  Learning- Based  Distributed  Denial  of  Service  Attack  Detection  on  Intrusion Detection  System  Regarding  to  Feature  Selection,” Int.  J.  Artif.  Intell. Res. , Vol. 4, No. 1, hal. 1–8, Jun. 2020.
[7]  S.M. Kasongo dan Y. Sun, “Performance Analysis of Intrusion Detection Systems Using a Feature Selection Method on the UNSW-NB15 Dataset,” J. Big Data , Vol. 7, hal. 1–20, Nov. 2020.
[8]  M. Merouane, “An Approach for Detecting and Preventing DDoS Attacks in  Campus,” Autom.  Control  Comput.  Sci. ,  Vol.  51,  No.  1,  hal.  13–23, Mar. 2017.
[9]  Z.  Ahmad,  dkk.,  “Anomaly  Detection  Using  Deep  Neural  Network  for IoT Architecture,” Appl. Sci. , Vol. 11, No. 15, Jul. 2021.
[10]  O.F.  Rashid,  “DNA  Encoding  for  Misuse  Intrusion  Detection  System Based  on  UNSW-NB15  Data  Set,” Iraqi  J.  Sci. ,  Vol.  61,  No.  12,  hal. 3408–3416, Des. 2020.
[11]  N. Moustafa dan J. Slay, “UNSW-NB15: A Comprehensive Data Set for Network Intrusion Detection Systems (UNSW-NB15 Network Data Set),” 2015 Mil. Commun., Inf. Syst. Conf. (MilCIS) , 2015, hal. 1–6.
[12]  M.S. Al-Daweri, K.A.Z. Ariffin, S. Abdullah, dan M.F.E.Md. Senan, “An Analysis  of  the  KDD99  and  UNSW-NB15  Datasets  for  the  Intrusion Detection System,” Symmetry , Vol. 12, No. 10, hal. 1-32, Okt. 2020.
[13]  J.H. Corrêa, P.M. Ciarelli, M.R.N. Ribeiro, dan R.S. Villaça, “ML-Based DDoS  Detection  and  Identification  Using  Native  Cloud  Telemetry Macroscopic Monitoring,” J. Netw. Syst. Manag. , Vol. 29, No. 2, hal. 1– 28, Jan. 2021.
[14]  M. Tayyab, B. Belaton, dan M. Anbar, “ICMPV6-Based DOS and DDoS Attacks  Detection  Using  Machine  Learning  Techniques,  Open Challenges, and Blockchain Applicability: A Review,” IEEE Access , Vol. 8, hal. 170529–170547, Sep. 2020.
[15]  G.A. Jaafar, S.M. Abdullah, dan S. Ismail, “Review of Recent Detection Methods  for  HTTP  DDoS  Attack,” J.  Comput.  Netw.  Commun. ,  Vol. 2019, hal. 1–10, Jan. 2019.
[16]  S.  Rajagopal,  K.S.  Hareesha,  dan  P.P.  Kundapur,  “Feature  Relevance Analysis  and  Feature  Reduction  of  UNSW  NB-15  Using  Neural Networks  on  MAMLS,”  dalam Advanced  Computing  and  Intelligent Engineering. Advances in Intelligent Systems and Computing , Vol. 1082, B. Pati, C. Panigrahi, R. Buyya, dan K.C. Li, Eds., Singapura, Singapura: Springer, 2018, hal. 321–332.
[17]  A.M.  Aleesa,  M.  Younis,  A.A.  Mohammed,  dan  N.M.  Sahar,  “Deep- Intrusion Detection System with Enhanced UNSW-NB15 Dataset Based on Deep Learning Techniques,” J. Eng. Sci. Technol. , Vol. 16, No. 1, hal. 711–727, 2021.
[18]  N. Moustafa dan J. Slay, “The Evaluation of Network Anomaly Detection Systems:  Statistical  Analysis  of  the  UNSW-NB15  Data  Set  and  the Comparison with the KDD99 Data Set,” Inf. Secur. J., A Global Perspec. , Vol. 25, No. 1–3, hal. 18–31, Apr. 2016.
[19]  A.  Thakkar  dan  R.  Lohiya,  “A  Survey  on  Intrusion  Detection  System: Feature  Selection,  Model,  Performance  Measures,  Application Perspective,  Challenges,  and  Future  Research  Directions,” Artif.  Intell. Rev. , Vol. 55, hal. 453-563, Jan. 2021.
[20]  N.  Kunhare  dan  R.  Tiwari,  “Study  of  the  Attributes  Using  Four  Class Labels  on  KDD99  and  NSL-KDD  Datasets  with  Machine  Learning Techniques,” 2018 8th Int. Conf. Commun. Syst., Netw. Technol. (CSNT) , 2018, hal. 127–131.
[21]  B.  Bouyeddou,  B.  Kadri,  F.  Harrou,  dan  Y.  Sun,  “Nonparametric Kullback-Leibler  Distance-Based  Method  for  Networks  Intrusion Detection,” 2020 Int. Conf. Data Anal. Bus., Ind., Way Towards Sustain. Econ. (ICDABI) , 2020, hal. 1–5.
[22]  S. Khan, A. Gani, A.W.A. Wahab, dan P.K. Singh, “Feature Selection of Denial-of-Service  Attacks  Using  Entropy  and  Granular  Computing,” Arab. J. Sci. Eng. , Vol. 43, No. 2, hal. 499–508, Feb. 2018.
[23]  G.S. Kushwah dan V. Ranga, “Voting Extreme Learning Machine Based Distributed Denial of Service Attack Detection in Cloud Computing,” J. Inf. Secur. Appl. , Vol. 53, hal. 1-12, Agu. 2020.
[24]  J.  Schmidt-Hieber,  “The  Kolmogorov–Arnold  Representation  Theorem Revisited,” Neural Netw. , Vol. 137, hal. 119–126, Mei 2021.
[25]  G.  Kocher  dan  G.  Kumar,  “Analysis  of  Machine  Learning  Algorithms with  Feature  Selection  for  Intrusion  Detection  using  UNSW-NB15 Dataset,” Int. J. Netw. Secur., Its Appl. , Vol. 13, No. 1, hal. 21–31, Jan. 2021.
[26]  M.  Madhiarasan  dan  S.N.  Deepa,  “Comparative  Analysis  on  Hidden Neurons Estimation in Multi Layer Perceptron Neural Networks for Wind Speed Forecasting,” Artif. Intell. Rev. , Vol. 48, No. 4, hal. 449–471, Des. 2017.
[27]  A.  Sagheer,  M.  Zidan,  dan  M.M.  Abdelsamea,  “A  Novel  Autonomous Perceptron Model for Pattern Classification Applications,” Entropy , Vol. 21, No. 8, hal. 1-24, Agu. 2019.