## Identifikasi Serangan Lowrate Distributed Denial Of Services Dalam Jaringan Dengan Menggunakan Algoritma Adaboost
Muhammad Ilman Aqilaa 1 , Diash Firdaus 2 , Nawaf Naofal 3
1,2,3 Universitas Logistik Bisnis Internasional Jalan Sariasih Nomor. 54 Sarijadi, Kota Bandung, Jawa Barat, Indonesia e-mail: 1 ilmanaqilaa2@gmail.com , 2 diashfirdaus@gmail.com, 3 nawafnaofal@gmail.com ,
Artikel Info : Diterima : 16-02-2023 | Direvisi : 19-06-2023 | Disetujui : 28-06-2023
Abstrak -  Distributed Deniel of Service (DDoS) merupakan salah satu  serangan yang paling populer saat  ini. DDoS adalah yang bertujuan untuk menyebabkan crash pada sistem server dengan cara membanjiri paket ataupun permintaan pada jaringan. Karakteristik serangan lowrate Distributed Denial of Service (DDoS) sulit di bedakan dari arus lalu lintas jaringan normal, sehingga untuk mengidentifikasi serangan ini diperlukan sistem yang dapat mengklasifikasi serangan lowrate DDoS. Pada penelitian ini telah dilakukan identifikasi serangan lowrate DDoS dengan  menggunakan  metode AdaBoost .  Dataset  yang  digunakan  merupakan  data MachineLearningCSV yaitu bagian dari kumpulan data CICIDS-2017 yang berasal dari Konsorsium ISCX. MachineLeaningCSV terdiri dari delapan (8) sesi pemantauan traffic . Data tersebut akan di preprocessing guna mengubah data menjadi array dan dilakukan seleksi  atribut  yang paling relevan untuk mempermudah kinerja metode  AdaBoost  dalam melakukan klasifikasi.  Setelah  melakukan  pengujian  terhadap  penlitian  terhadap  deteksi  DdoS  dengan  menggunakan algoritma AdaBoost, akurasi yang dihasilkan dengan tingkat akurasi hingga 99.2%.
Kata Kunci : DdoS, AdaBoost, Machine Learning, CICIDS-2017
Abstracts - Distributed Deniel of Service (DDoS) is one of the most popular attacks today. DDoS attacks aim to crash a server system by flooding packets or requests on the network. The characteristics of lowrate Distributed Denial of Service (DDoS) attacks are difficult to distinguish from normal network traffic flow, so to identify this attack a system that can classify lowrate DDoS attacks is needed. In this research, identification of DDoS attacks has been carried out using the AdaBoost method. The dataset used is MachineLearningCSV data, which is part of the CICIDS-2017 dataset originating from the ISCX Consortium. MachineLeaningCSV consists of eight (8) traffic monitoring  traffic.  Data  will  be  preprocessed  to  convert  the  data  into  an  array  and  select  the  most  relevant attributes to facilitate the performance of the AdaBoost method in classification. After testing research on DdoS detection using the AdaBoost algorithm, the resulting accuracy is up to 99.2%.
Keywords : DdoS, AdaBoost, Machine Learning, CICIDS-2017

## 1. PENDAHULUAN
Penggunaan  teknologi  saat  ini  sangat  berkembang  pesat  dengan  nilai  guna  yang  sangat  tinggi  sehingga dapat  membantu  meringankan  setiap  kegiatan  yang  dilakukan,  ditambah  dengan  jaringan  yang  dapat menghubungkan  perangkat  satu  dengan  yang  lainnya.  Namun  dalam  satu  waktu  kegiatan  tersebut  dapat menghambat  dengan  adanya  serangan  melalui  jaringan  yaitu Distributed  Denial  of  Service atau  biasa  di  sebut DdoS. Serangan DDoS memiliki efek yang serius terhadap suatu perusahaan dan mengakibatkan kerugian yang sangat  besar. Cara kerja serangan ini yaitu dengan mengirimkan request  terhadap sebuah komputer atau server dalam  jumlah  yang  melebihi  kemampuan  komputer  itu.  Serangan  DDoS  sendiri  memiliki  beberapa  jenis, diantaranya SYN Flood , TCP Anomaly , DNS Flood , UDP Flood , ACK Flood , dan lain sebagainya (Deepa et al., 2018)
Distributed Denial of Service (DDOS) merupakan aktifitas pengiriman paket dalam jaringan dalam jumlah besar yang ditujukan untuk membanjiri jaringan dengan data sehingga suatu host menjadi tidak dapat diakses oleh pengguna yang berhak (Yang & Zhao, 2019) DDoS (Distributed Denial of Service) adalah jenis serangan yang menggunakan banyak “Zombie” PC yang masing-masing melakukan serangan DoS  (Denial  of  Service) ke  target yang  sama.  Serangan  ini  bertujuan  untuk melumpuhkan target dengan cara membanjiri jalur data dengan paket-
paket illegal. DdoS lebih terstruktur dan juga dampak yang dihasilkan lebih besar karena jumlah penyeranglebih banyak. DDoS attack akan menguras sumber daya korban seperti CPU, disk space, maupun bandwidth sehingga komputer atau system tidak dapat berfungsi dengan maksimal (Sumadi & Aditya, 2021), (Ashfaq et al., 2022)
Machine learning merupakan serangkaian teknik yang dapat membantu dalam menangani dan memprediksi data  yang  sangat  besar  dengan  cara  mempresentasikan  data-data  tersebut  dengan  algoritma  pembelajaran ( Implementasi  Deep  Learning  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Citra  Candi Berbasis  GPU ,  2017).  Menurut  (Khuphiran  et  al.,  2018)  machine  learning  dapat  didefinisikan  sebagai  metode komputasi berdasarkan pengalaman untuk meningkatkan performa atau membuat prediksi yang akurat. Definisi pengalaman disini ialah informasi sebelumnya yang telah tersedia dan bisa dijadikan data pembelajar.
Maka  dari  itu  akan  dibuatkan  deteksi  dengan  menghitung  akurasi  kemungkinan  yang  terjadi  untuk menghindari  serangan  DDoS  dengan  menggunakan  Machine  Learning  yang  mengolah  dataset  sehingga  akan menghasilkan  akurasi  dari  dataset  tersebut  menggunakan  algoritma  AdaBoost  (Yadahalli  &  Nighot,  2018). Algoritma AdaBoost digunakan pada penelitian ini dikarenakan akan menghasilkan akurasi yang tinggi. Dan untuk dataset yang akan digunakan dalam deteksi yaitu dataset CICIDS-2017 (Shailesh Singh Panwar et al., 2022), alasan pemilihan dataset tersebut dikarenakan mewakili traffiuc jaringan dunia nyata dalam percobaan.

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. AdaBoost
AdaBoost  adalah  metode  pembelajaran  ensemble  yang  terkenal  yang  menyediakan  strategi  yang  efektif untuk menghasilkan pembelajar yang kuat dengan melatih individu secara iteratif individu pembelajar. AdaBoost awalnya  digunakan  untuk  mengintegrasikan  algoritma  klasifikasi  dan  algoritma  pohon  regresi.  AdaBoost mengimplementasikan  prediksi  ensemble  sebagai  prediksi  ensembel.  AdaBoost  menerapkan  prediksi  ensemble sebagai langkah-langkah berikut: (1) dataset pelatihan didistribusikan menggunakan bobot awal; (2) base-learner dilatih berdasarkan dataset tertimbang; (3) bobot dari base-learner dan dataset akan diperbarui base-learner dan dataset akan diperbarui sesuai dengan kinerja base-learner pada putaran iterasi sebelumnya; (4) iterasi sebelumnya; (4) menghentikan iterasi jika kondisi kondisi terminasi terpenuhi; (5) menggabungkan baselearner menggunakan weighted voting. Bobot iteratif memungkinkan pembelajar berikutnya untuk fokus lebih pada kasus-kasus yang salah  klasifikasi.  Dengan  demikian,  kombinasi  dari  pembelajar  dasar  dapat  mengoreksi  bias  klasifikasi  dan cenderung menghasilkan performa yang baik (Hu, 2017). AdaBoost (Adaptive Boosting) adalah Family Boosting dari  algoritma  algoritma  Boosting.  Jenis  ini  perhatian  lebih  pada  sampel  yang  dikategorikan  salah  selama pelatihan, menyesuaikan distribusi  sampel, dan mengulangi operasi  ini hingga jumlah pelatihan pengklasifikasi nilai yang telah ditentukan sebelumnya, menyelesaikan pembelajaran dan keluar dari loop 2.2. Dataset CICIDS-2017
Dataset yang digunakan merupakan data MachineLearningCSV yaitu bagian dari kumpulan data CICIDS- 2017 yang berasal dari Konsorsium ISCX. MachineLeaningCSV terdiri dari delapan (8) sesi pemantauan traffic , dimana  masing-masing  data  tersebut  berbentuk  koma  yang  dipisahkan  oleh  suatu  nilai  (CSV).  File  tersebut berisikan traffic normal sebagai “ Benign Traffic ” dan “ Traffic Attacks ”. Traffic serangan memiliki lebih banyak detail di dalam kolom pada tabel ke dua (2). Selain Benign Traffic dan Attacks Traffic terdapat empat belas (14) serangan  dalam  dataset  ini.  Pada  karya  yang  dibuat,  penulis  mempertimbangkan  fitur  kompleks itu  merupakan serangan canggih berbasis jaringan secara modern pada atribut traffic (Kurniabudi et al., 2020)

## 2.3. Virtual Machine
Virtual machine adalah program yang berguna untuk melakukan simulasi suatu sistem PC lengkap. Yang dimaksud lengkap di sini adalah RAM, hard disk, floppy disk, prosesor, graphics card dan beberapa device lain yang umumnya terdapat pada PC. Program semacam ini mungkin tidak banyak berguna bagi sebagian orang, tapi untuk  kebutuhan  tertentu  atau  spesifik,  manfaatnya  akan  sangat  terasa,  simulasi  penerapan  Mikrotik  Router sebagai  user  manager  dalam  sebuah  jaringan  internet  hostpot  (Amarudin  &  Yuliansyah,  2018).  VirtualBox merupakan   program   open   source   terkait   virtualisasi.   Virtualisasi   yaitu   teknologi   yang memungkinkan untuk  membangun komputer PC virtual yang dapat  berfungsi secara independen dari sistem operasi. Komputer host mensimulasikan semua jenis perangkat keras yang terkait dengan mesin virtual. Jika seseorang ingin menguji dan meniru instalasi  sistem tanpa kehilangan sistem  yang ada, kemampuan ini sangat  penting. Tampaknya kita dapat memiliki beberapa jenis perangkat PC dengan beberapa sistem operasi yang memanfaatkan VirtualBox tanpa harus memiliki peralatan yang sebenarnya (Alfidzar & Zen, 2022).
Volume 3 No. 1 Juni 2023 | E-ISSN: 2777-1024

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan gambar diatas, akan dijelaskan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penilitian ini adalah sebagai berikut:
• Memulai  dengan dataset  CICIDS-2017  sebagai  penggunaan data yang akan digunakan ke dalam  machine learning untuk diolah hingga mendapatkan akurasi.
• Melakukan  proses Train dan Test terhadap  dataset  CICIDS-2017  dengan  menggunakan  library sklearn. Mendefinisikan data menjadi source dan target. Source yang digunakan menyesuaikan dengan kolom yang tersedia  pada  dataset  sebagai  “X”  terkecuali  kolom  terakhir  yang  berada  pada  ujung  sebelah  kanan  yaitu kolom “ Label ” sebagai “Y”. X dan Y adalah nama variabel yang digunakan saat mendefinisikan data source dan data target. Menjalankan proses train dan set yang nantinya akan dilanjutkan ke fase 3 yaitu penentuan model dan hasil akurasi. Dataset CICIDS2017 dibagi menjadi dua dengan 80% sebagai data pelatihan (train) dan 20% untuk pengujian (test).
• Proses  model  akan  menggunakan  algoritma AdaBoost untuk  mendapatkan  hasil  akurasi  yang  berasal  dari dataset  yang  sudah  diproses  pada  proses  sebelumnya.  Menjalankan  model  tersebut  sehingga  akurasi didapatkan. Akurasi dataset CICIDS-2017 mendapatkan nilai sebesar 99.17%.

## 3.2. Evaluasi Model
Proses selanjutnya dilanjutkan dengan melakukan perhitungan untuk menampilkan klasifikasi data dengan menggunakan  Confusion  Matrix.  Confusion  matrix  adalah  salah  satu  cara  yang  sering  digunakan  untuk mengevaluasi  kinerja  model  machine  learning,  termasuk  model  yang  dibuat  menggunakan  algoritma  decision tree. Confusion matrix adalah tabel yang menggambarkan hasil prediksi model dibandingkan dengan hasil yang sebenarnya.
Penggunaan  confusion  matrix  diperlukan  dua  kelas  yang  akan  diprediksi  oleh  model,  biasanya  disebut sebagai "positif" dan "negatif". Kemudian, kita akan menghitung jumlah true positive (TP), false positive (FP), true negative (TN), dan false negative (FN). Jumlah-jumlah tersebut akan digunakan untuk menghitung beberapa metrik yang umum digunakan untuk mengevaluasi kinerja model, seperti akurasi, presisi, dan recall (Firdaus et al., 2020).

## Gambar 1 Kerangka Penelitian
Volume 3 No. 1 Juni 2023 | E-ISSN: 2777-1024

## Table 1 Tabel Configuration Matrix
Hasil Serangan Hasil Normal Prediksi Serangan TP (True Positive) FP (False Positive) Prediksi Normal FN (False Negative) TN (True Negative)
• Accuracy adalah persentase yang akan memberikan gambaran seberapa akurat model yang digunakan dalam mengklasifikasi dengan benar:
Accurracy = (TP+TN) (TP+FP+FN+TN)
• Presisi adalah persentase yang menggambarkan akurasi antar data yang diminta dengan hasil prediksi yang diberikan oleh model:
Precision = (TP) (TP+FP)
• Recall atau sensitifity adalah presentase yang menggambarkan berhasilnya suatu  model dalam menemukan kembali sebuah informasi:
Recall = (TP) (TP+FN)
• F1 score merupakan presentase perbandingan ratarata antara precision dan recall yang dibobotkan. Accuracy yang  tepat  akan  digunakan  sebagai  acuan  performansi  algoritma  jika  dataset  memiliki  jumlah  data  False Negatif dan False Positif yang sangat mendekati.:

## F1 Score = (2∗Recall∗Precision) (Recall+Precision)
Jumlah TP menunjukkan jumlah paket yang benar-benar merupakan serangan DDoS dan diprediksi dengan benar oleh model sebagai serangan. Jumlah FP menunjukkan jumlah paket yang normal namun salah diprediksi sebagai  serangan  oleh  model.  Jumlah  FN  menunjukkan  jumlah  paket  yang  merupakan  serangan  namun  salah diprediksi  sebagai  normal  oleh  model.  Jumlah  TN  menunjukkan  jumlah  paket  yang  benar-benar  normal  dan diprediksi dengan benar oleh model sebagai normal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bab yang akan menampilkan kebutuhan dan hasil penelitian dengan hasil skor yang dihasilkan menggunakan algoritma AdaBoost.

## 4.1 Fitur yang digunakan
Terdapat  beberapa  fitur  yang  harus  diklasifikasi  pada  dataset  CICIDS-2017  kertika  akan  digunakan,  fitur yang terdapat pada dataset tersebut dianalisis untuk digunakan ke dalam model AdaBoost. Dataset CICIDS-2017 memiliki 79 fitur dan setelah dilakukan cluster atau pengelompokan data berdasarkan kemiripan atau jarak antar data menghasilkan 76 fitur yang nantinya akan digunakan dalam proses model. Berikut adalah atribut yang ada pada datase CICIDS-2017:
Volume 3 No. 1 Juni 2023 | E-ISSN: 2777-1024

## Table 2 Fitur Dataset CICDS-2017 Setelah Dilakukan Cluster

## 4.2 Value Label
Setelah dilakukan cluster fitur dataset Langkah selanjutnya adalah tahapan klasifikasi value label dataset CICIDS 2017, hasil klasifikasi value label dituangkan seperti diagram pada gambar 2 seperti berikut. Dari hasil analisis yang di tampilkan dalam bentuk diagram value diatas dihasilkan data normal dan data serangan, data serangan di defenisikan dengan kode angka 1, dan data trafik normal didefenisikan dengan angka 0. Dari kedua data tersebut, dalam dataset CICIDS 2017 diperoleh data Normal sebanyak 2096484 data atau 83% dari total data yang ada. Sedangkam untuk data serangan diperoleh sebanyak 425878 data atau 17% dari total data yang ada.
No Fitur No Fitur 1 Flow Duration 39 Max Packet Length 2 Total Fwd Packets 40 Packet Length Mean 3 Total Backward Packets 41 Packet Length Std 4 Total Length of Fwd Packets 42 Packet Length Variance 5 Total Length of Bwd Packets 43 FIN Flag Count 6 Fwd Packet Length Max 44 SYN Flag Count 7 Fwd Packet Length Min 45 RST Flag Count 8 Fwd Packet Length Mean 46 PSH Flag Count 9 Fwd Packet Length Std 47 ACK Flag Count 10 Bwd Packet Length Max 48 URG Flag Count 11 Bwd Packet Length Min 49 CWE Flag Count 12 Bwd Packet Length Mean 50 ECE Flag Count 13 Bwd Packet Length Std 51 Down/Up Ratio 14 Flow Bytes/s 52 Average Packet Size 15 Flow Packets/s 53 Avg Fwd Segment Size 16 Flow IAT Mean 54 Avg Bwd Segment Size 17 Flow IAT Std 55 Fwd Avg Bytes/Bulk 18 Flow IAT Max 56 Fwd Avg Packets/Bulk 19 Flow IAT Min 57 Fwd Avg Bulk Rate 20 Fwd IAT Total 58 Bwd Avg Bytes/Bulk 21 Fwd IAT Mean 59 Bwd Avg Packets/Bulk 22 Fwd IAT Std 60 Bwd Avg Bulk Rate 23 Fwd IAT Max 61 Subflow Fwd Packets 24 Fwd IAT Min 62 Subflow Fwd Bytes 25 Bwd IAT Total 63 Subflow Bwd Packets' 26 Bwd IAT Mean 64 Subflow Bwd Bytes 27 Bwd IAT Std 65 Init_Win_bytes_forward 28 Bwd IAT Max 66 Init_Win_bytes_backward 29 Bwd IAT Min 67 act_data_pkt_fwd 30 Fwd PSH Flags 68 min_seg_size_forward 31 Bwd PSH Flags 69 Active Mean 32 Fwd URG Flags 70 Active Std 33 Bwd URG Flags 71 Active Max 34 Fwd Header Length 72 Active Min 35 Bwd Header Length 73 Idle Mean 36 Fwd Packets/s 74 Idle Std 37 Bwd Packets/s 75 Idle Max 38 Min Packet Length 76 Idle Min
Gambar 2 Value Dan Label Dataset
Keterangan:
Tabel 1 Data Value dan Label Kode Nama Jumlah Persentase 0 Data Normal 2096484 83% 1 Data Serangan 425878 17%

## 4.3 Diagram hasil akurasi
Hasil  prediksi  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  algoritma  AdaBoost  di  peroleh  beberapa  nilai  dari accuracy, precision, recall, dan F1. Berikut adalah diagram hasil yang diperoleh dari prediksi serangan DDOS:
Gambar 3 Diagram Hasil Skor
Keterangan:

## Table 3 Keterangan Diagram

## 5. KESIMPULAN
Hasil penelitian deteksi serangan DdoS menggunakan machine learning dengan algoritma AdaBoost diperoleh beberapa jenis skor yang terdiri dari Accuracy sebesar 99.2%, Precision sebesar 97.1%, Recall sebesar 98.4%, dan F1 Score dengan  besar  97.7%.  Hasil  nilai  akurasi  akan  berbeda  tergantung  dengan  model  algoritma  yang diimplementasikan. Semakin tinggi akurasi sistem deteksi serangan DDoS, maka tingkat false positive dan false negative akan semakin rendah. Hal ini menunjukkan bahwa sistem tersebut mampu mendeteksi serangan DDoS dengan tepat dan tidak terlalu banyak mengalami kesalahan dalam mendeteksi serangan.

## REFERENSI
Alfidzar, H., & Zen, B. P. (2022). Implementasi HoneyPy Dengan Malicious Traffic Detection System (Maltrail) Menggunakan  Analisis  Deskriptif  Guna  Untuk  Mendeteksi  Serangan  DDOS  Pada  Server. Journal  of Informatics,  Information  System,  Software  Engineering  and  Applications  (INISTA) , 4 (2),  32–45. https://doi.org/10.20895/inista.v4i2.534
Amarudin,  A.,  &  Yuliansyah,  A.  (2018).  Analisis  penerapan  mikrotik  router  sebagai  user  manager  untuk menciptakan internet sehat. Tam , 9 (1), 62–66.
Ashfaq, M. F., Malik, M., Fatima, U., & Shahzad, M. K. (2022). Classification of IoT based DDoS Attack using Machine Learning Techniques. 2022 16th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM) .
Deepa,  V.,  Muthamil  Sudar,  K.,  &  Deepalakshmi,  P.  (2018).  Detection  of  DDoS  attack  on  SDN  control  plane using hybrid machine learning techniques. Proceedings of the International Conference on Smart Systems and Inventive Technology, ICSSIT 2018 , Icssit , 299–303. https://doi.org/10.1109/ICSSIT.2018.8748836 Firdaus,  D.,  Munadi,  R.,  &  Purwanto,  Y.  (2020).  DDoS  Attack  Detection  in  Software  Defined  Network  using
Jenis Skor Hasil Skor Accuracy 99.2 % Precision 97.1 % Recall 98.4 % F1 97.7 %

## Gambar 4 Confusion Matrix
Volume 3 No. 1 Juni 2023 | E-ISSN: 2777-1024
Ensemble  K-means++  and  Random  Forest. 2020  3rd  International  Seminar  on  Research  of  Information Technology and Intelligent Systems, ISRITI 2020 , 164–169.
https://doi.org/10.1109/ISRITI51436.2020.9315521 Hu, J. (2017). Automated detection of driver fatigue based on AdaBoost classifier with EEG signals. Frontiers in Computational Neuroscience , 11 (August), 1–10. https://doi.org/10.3389/fncom.2017.00072 Khuphiran,  P.,  Leelaprute,  P.,  Uthayopas,  P.,  Ichikawa,  K.,  &  Watanakeesuntorn,  W.  (2018).  Performance comparison  of  machine  learning  models  for  DDoS  attacks  detection. 2018  22nd  International  Computer Science and Engineering Conference, ICSEC 2018 , 1–4. https://doi.org/10.1109/ICSEC.2018.8712757 Kurniabudi, Stiawan, D., Darmawijoyo, Bin Idris, M. Y. Bin, Bamhdi, A. M., & Budiarto, R. (2020). CICIDS- 2017  Dataset  Feature  Analysis  with  Information  Gain  for  Anomaly  Detection. IEEE  Access , 8 ,  132911– 132921. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3009843
Shailesh Singh Panwar, Raiwani, Y. P., & Panwar, L. S. (2022). An Intrusion Detection Model for CICIDS-2017 Dataset Using Machine Learning Algorithms. 2022 International Conference on Advances in Computing, Communication and Materials (ICACCM) .
Sumadi, F. D. S., & Aditya, C. S. K. (2021). Machine learning in openflow network: Comparative analysis of ddos detection  techniques. International  Arab  Journal  of  Information  Technology , 18 (2),  221–226. https://doi.org/10.34028/IAJIT/18/2/11
Yadahalli,  S.,  &  Nighot,  M.  K.  (2018).  Adaboost  based  parameterized  methods  for  wireless  sensor  networks.
Proceedings of the 2017 International Conference On Smart Technology for Smart Nation, SmartTechCon 2017 , 1370–1374. https://doi.org/10.1109/SmartTechCon.2017.8358590
Yang,  L.,  &  Zhao,  H.  (2019).  DDoS  attack  identification  and  defense  using  SDN  based  on  machine  learning method. Proceedings - 2018 15th International Symposium on Pervasive Systems, Algorithms and Networks, I-SPAN 2018 , 174–178. https://doi.org/10.1109/I-SPAN.2018.00036