## Deteksi Serangan pada Jaringan Kompleks IoT menggunakan Recurrent Neural Network
Eko Arip Winanto 1 , Kurniabudi 1,* , Sharipuddin 2 , Ibnu Sani Wijaya 2 , Dodi Sandra 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Komputer, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1 ekoaripwinanto@unama.ac.id, 2,* kbudiz@yahoo.com, 3 sharipuddin@unama.ac.id, 4 ibnu_sw@unama.ac.id,
5 doedy234@unama.ac.id Email Penulis Korespondensi :kbudiz@yahoo.com Submitted 08-12-2022 ; Accepted 25-12-2022 ; Published 30-12-2022

## Abstrak
Jaringan  yang  kompleks  dalam  Internet  of  Things  sendiri  menjadi  tantangan  untuk  menjaga  keamanan  dalam  jaringan.  Dengan kompleksitas  jaringan  termasuk  data,  protokol,  ukuran,  komunikasi,  standar,  dan  lainnya,  menjadi  sulit  untuk  menerapkan  sistem deteksi intrusi (IDS). Salah satu cara untuk meningkatkan IDS pada jaringan IoT yang kompleks adalah dengan menggunakan metode deep learning untuk mendeteksi serangan yang terjadi pada jaringan kompleks IoT. Recurrent neural network (RNN) adalah metode deep learning yang meningkatkan deteksi jaringan IoT yang kompleks karena memperhitungkan input saat ini dan juga apa yang telah dipelajari dari input yang diterima sebelumnya. Saat membuat keputusan tentang RNN, pertimbangkan masukan saat ini serta apa yang telah dipelajari dari masukan yang diterima sebelumnya. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan metode RNN sebagai metode untuk meningkatkan kinerja sistem deteksi serangan pada jaringan IoT yang kompleks. Hasil dari pengujian ini menunjukkan hasil yang memuaskan dengan meningkatkan performa dari sistem deteksi akurasi pada jaringan kompleks IoT yang mencapai 87 %.
Kata Kunci: IDS; deep learning; RNN; Complex networks; IoT

## Abstract
The complex network in the Internet of Things is challenging to maintain network security. With network complexity including data, protocols, sizes, communications, standards, and more, it becomes difficult to implement an intrusion detection system (IDS). One way to improve IDS on complex IoT networks is by using deep learning to detect attacks that occur on complex IoT networks. Recurrent neural network (RNN) is a deep learning method that enhances the detection of complex IoT networks because it takes into account the current input as well as what has been learned from previously received inputs. When making decisions about RNNs, consider current information as well as what has been learned from previous input. Therefore, this study proposes the RNN method to improve the  performance  of  attack  detection  systems  on  complex  IoT networks. The  results  of  this  experiment  show  satisfactory  results  by increasing the performance of the accuracy detection system in complex IoT networks which reaches 87%.
Keywords : IDS; deep learning; RNN; Complex networks; IoT

## 1. PENDAHULUAN
Internet of Things (IoT) memasuki periode yang berkembang pesat dengan ekspansi yang luar biasa dalam segi ukuran, ruang  lingkup  dan  kompleksitas  dan  terhubung  ke  jaringan  serta  menjangkau  berbagai  tingkat  organisasi  [1]. Kompleksitas  pada  jaringan  IoT (complex  network) tidak  hanya  terbatas  dari  perbedaan  perangkat  tetapi  juga  dari services, protocol, jalur komunikasi, data, tipe jaringan dan lainnya. Dikarenakan kompleksitas dari jaringan IoT ini maka salah satu tantangan pada jaringan komplek IoT adalah isu tentang keamanan.
Deteksi serangan pada jaringan kompleks IoT perlu dilakukan karena jaringan IoT yang kompleks seringkali terdiri dari banyak perangkat yang terhubung ke internet dan saling terkoneksi satu sama lain. Hal ini membuat jaringan tersebut rentan terhadap serangan cyber, seperti serangan malware, phishing, dan serangan Denial of Service (DoS). Serangan tersebut dapat merusak perangkat IoT, mengakses data pribadi yang tersimpan di perangkat, atau bahkan memanfaatkan kelemahan keamanan dari perangkat untuk masuk ke jaringan lain. Oleh karena itu, penting untuk mengadakan deteksi serangan  pada  jaringan  kompleks  IoT  agar  dapat  mengidentifikasi  dan  menangani  serangan  sebelum  mereka  dapat merusak sistem atau mengakses data yang tidak seharusnya.
Untuk mengadakan deteksi serangan pada jaringan kompleks IoT, perusahaan atau organisasi dapat menggunakan berbagai  alat  keamanan  seperti  sistem  deteksi  intrusi  (IDS)  untuk  memonitor  aktivitas  jaringan  dan  mengidentifikasi serangan yang mungkin terjadi. Intrusion detection system (IDS) adalah sebuah sistem yang sangat penting dalam jaringan komplek IoT yang berfungsi untuk mendeteksi sebuah tindakan kejahatan yang terjadi didalam jaringan [2][3]. Dengan kompleksitas jaringan di dalam IoT juga menjadi tantangan dalam membangun sistem IDS [4] yang efisien dan memiliki performa yang tinggi. Salah satu solusi yang menjanjikan adalah deep learning [5]. Pada penelitian [6-7] menunjukkan bahwa penerapan deep learning dapat diimplementasikan kedalam klasifikasi lalu  lintas  jaringan  dan  intrusion  detection  systems  (IDS).  Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  sudah menggunakan  deep  learning. Pada  penelitian  [8]  mengusulkan  pendekatan  berbasis deep  belief  network (DBN)  untuk mendeteksi serangan di jaringan IoT. Begitu pula [9][10] telah mengusulkan metode DBN pada jaringan IoT. Selain itu pada  [11]  mengusulkan  model  hibrid  untuk  meningkatkan  kinerja  dari  DBN  dengan  autoencoder,  hasil  deteksi menunjukan bahwa terdapat peningkatan kinerja dari pada DBN tunggal. Ada pun gap penelitian IDS  deep learning yang perlu ditingkatkan adalah akurasi deteksi pada jaringan kompleks IoT.
Menurut  penelitian  [12]  salah  satu  metode deep  learning yaitu recurrent  neural  network  (RNN) memiliki  fitur lebih yang dapat digunakan untuk meningkatkan performa dari deteksi serangan yaitu RNN dapat mempertimbangkan input saat ini dan juga apa yang telah dipelajari dari input yang diterima sebelumnya untuk mendeteksi sebuah serangan. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  melakukan  deteksi  serangan  pada  jaringan  komplek  IoT  menggunakan  metode deep learning yaitu  RNN.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan  kinerja  dari  sistem  deteksi  serangan  pada jaringan komplek IoT menggunakan RNN. Pemilihan metode RNN ini dikarenakan RNN memiliki karakteristik yang sesuai  untuk  sistem  deteksi  serangan  pada  jaringan  komplek  IoT  [13].  Pada  metode  RNN  perlu  adanya  pemahaman tentang konsep bagaimana metode ini bekerja untuk deteksi deteksi serangan pada jaringan komplek IoT. Terdapat dua konsep dalam RNN dan metode deep learning lainnya yaitu RNN and feed-forward neural networks yang sesuai namanya dari  cara  mereka menyebarkan  informasi.  Dalam feed-forward  neural  networks, informasi  hanya  bergerak  dalam  satu arah dari lapisan input, melalui lapisan tersembunyi, ke lapisan output. Informasi bergerak langsung melalui jaringan. Feed-forward neural networks tidak memiliki memori input yang mereka terima dan buruk dalam memprediksi apa yang akan  terjadi  selanjutnya.  Karena feed-forward  neural  networks hanya  mempertimbangkan  input  saat  ini  dan  tidak memiliki fitur tentang urutan waktu. Feed-forward neural networks tidak bisa mengingat apapun tentang apa yang terjadi di masa lalu kecuali pelatihannya. Sedangkan dalam RNN, informasi berputar melalui sebuah loop [14]. Ketika membuat keputusan,  RNN  mempertimbangkan  input  saat  ini  dan  juga  apa  yang  telah  dipelajari  dari  input  yang  diterima sebelumnya. Sehingga pada penelitian ini mengusulkan metode RNN sebagai metode untuk meningkatkan performa dari sistem  deteksi  serangan  pada  jaringan  komplek  IoT.  Selain  itu  penelitian  ini  memiliki  beberapa  kontribusi  adalah  : Melakukan ekstraksi fitur pada jaringan kompleks IoT menggunakan PCA dan mengusulkan sistem deteksi pada jaringan komplek IoT menggunakan RNN.
Sisa makalah ini disusun sebagai berikut. Bagian 2 secara singkat membahas dataset dan setup eksperimental yang digunakan dalam penelitian ini. Bagian 3 menjelaskan lebih detail tentang eksperimen dan hasil temuan penelitian ini. Akhirnya, Bagian 4 memberikan kesimpulan dan pekerjaan potensial di masa depan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Experiment Setup
Penelitian ini bertujuan untuk mengusulkan metode RNN untuk mendeteksi serangan yang terjadi pada jaringan kompleks IoT. Ada beberapa tahapan penelitian yang harus dilakukan untuk dapat mencapai tujuan dari penelitian ini, maka perlu dirancang alur penelitian yang ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Konfigurasi Eksperimen
Gambar 1 adalah konfigurasi eksperimen yang didesain pada penelitian ini. Oleh karena itu pada penelitian ini dapat dibagi menjadi tiga tahapan yaitu:
a. Melakukan  ekstraksi  fitur  dari  dataset  komplek  IoT  menggunakan  metode  PCA  serta  membagi  dataset  untuk data training dan data testing.
b. Selanjutnya adalah melakukan training model RNN untuk deteksi serangan menggunakan dataset training sehingga diperoleh model RNN yang akan digunakan untuk proses pengujian.
c. Terakhir,  melakukan  pengujian  menggunakan  model  RNN  dengan  diujikan  menggunakan  dataset  training  serta menghitung keberhasilan seperti akurasi, presisi dan recall.

## 2.2 Dataset
Penelitian ini akan menggunakan dataset IoT yang kompleks dari Comnets Lab Unsri [8][10]. Untuk merepresentasikan jaringan IoT yang kompleks di lingkungan nyata dalam kumpulan data ini, beberapa perangkat keras digunakan: sensor (kelembaban  tanah,  MQ2,  Funduino,  DHT22,  dll.),  perangkat  node  (PC,  Raspy  dan  Arduino). Middleware meliputi: XBee,  w1d  D1 dan Wi-Fi untuk  menghubungkan  antara middleware dan  server.  Pada  dataset  ini  terdapat  beberapa skenario serangan dan tipe serangan yang jinak, TCP flood dan zbassocflood pada Xbee disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jenis jenis database
No Nama Dataset Jenis Serangan Jumlah paket 1 normalserver Benign 12792 2 seranganserver TCP flood, Benign 3135393 3 normalnode_xbee Benign 568 4 serangannode_xbee Zbassocflood, Benign 19426 5 Normal_serangan_node_xbee  Zbassocflood, Benign 22441 6 normalmid1 Benign 1739 7 seranganmid1 TCP flood, Benign 1175059 8 Normal_serangan_server TCP flood, Benign 1191320 9 normalmid2 Benign 2102 10 seranganmid2 TCP flood, Benign 1555706 11 Normal_serangan_mid2 TCP flood, Benign 1603038 12 normalnode_wifi Benign 7806 13 serangannode_wifi TCP flood, Benign 2399420 14 Normal_serangan_node_wifi TCP flood, Benign 2426599
Pada Tabel 1 adalah jenis dataset yang terdiri dari beberapa jenis dari dataset serangan TCP flood, benign dan zbassocflood . Kemudian dataset ini berjumlah 14 file dataset yang terdiri dari paket serangan dan paket normal. Jenis dataset IoT ini memiliki karakteristik yaitu dataset protocol WIFI dan Xbee.

## 2.3 Features Extraction Menggunakan PCA
Pemilihan  fitur  merupakan  proses  yang  sangat  penting  dalam  sebuah Intrusion  Detection  System, dan  performa  atau akurasi dari sebuah Intrusion Detection System (IDS) akan sangat bervariasi ketika dilengkapi dengan input fitur yang beragam.  Selain  itu,  lalu  lintas  yang  padat  di  jaringan  kompleks  di Internet  of  Things dan  fitur  multidimensi  akan mempengaruhi hasil proses klasifikasi [15] . Dengan banyaknya data yang diproses di IDS, maka perlu dilakukan ekstraksi fitur untuk mengurangi biaya komputasi saat memproses data mentah di sistem sensor IoT [16]. Ekstraksi fitur bertujuan untuk  mengekstraksi  fitur  dari  fitur  asli  yang  sudah  ada  dan  memodifikasi  fitur  pada  ukuran  yang  lebih  kecil  untuk mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan akurasi [17][18]. Pada penelitian mengusulkan Principal Components Analysis (PCA)  untuk  mengurangi  dimensi  dari  dataset.  Detail  dari  penggunaan pseudocode  PCA pada  penelitian  ini ditampilkan di bawah ini. Pada penelitian  ini akan mereduksi dimensi menjadi 8 fitur dan akan digunakan pada proses training dan deteksi.

## Tabel 2. Pseudocode PCA
Pseudocode PCA sklearn.decomposition import PCA dataset ← load dataset (x_train, y_train),(x_test, y_test) ← dataset_IoT pca ←PCA(n_componnets=8) x_pca ← pca.fit_transform((x_train, y_train),(x_test, y_test))

## 2.4 Sistem Deteksi Menggunakan RNN
Recurrent  Neural  Network  (RNN) adalah  salah  satu  algoritma  dari deep  learning yang  lagi  trend  saat  ini.  Terdapat beberapa metode deep learning yang telah dikenalkan oleh para peneliti sebelumnya seperti Deep Belief Network (DNN) [19] , AutoEncoder [20], Convolution Neural Network (CNN) [21] dan lainnya. RNN memiliki alur tahapan yang terdiri dari tiga layers yaitu input layer, hidden layer dan output layers seperti yang terdapat pada gambar 2. Fitur dari RNN yang membedakan dari metode deep learning yang lainnya adalah ada weights hidden atau bobot unit dalam hidden layers. Didalam hidden layers RNN memungkinkan hasil output dalam hidden layers sebelumnya ( Wh) digunakan untuk proses training pada hidden  layers tersebut,  sehingga  hasil  dari  proses  training  menjadi  lebih  baik  karena  menggunakan pengetahuan dari proses training sebelumnya.
Gambar 2. Desain dari algoritma RNN
Tahapan umum pada algoritma RNN untuk mendeteksi serangan pada jaringan komplek IoT dapat dibagi menjadi tiga tahapan yaitu :
a. Inputs - Di metode RNN inputan akan berupa dataset yang telah di fitur ekstraksi menggunakan PCA dengan recurrent layer, yaitu [x0, x1, x2], …, [x_{n-2 }, x_{n-1}, x_{n}].
b. Recurrent  layer -  dalam feed-forward  neural  network ,  node  tersembunyi  akan  memiliki dua  parameter: bobot  dan bias.  Namun, recurrent  layer memiliki  tiga  parameter  untuk  dioptimalkan:  bobot  untuk  input,  bobot  untuk  unit tersembunyi, dan bias. hal ini akan tetap menjadi tiga parameter meskipun memiliki jumlah node yang lebih banyak.
c. Training - feedforward neural network biasa dilatih menggunakan algoritma backpropagation. Sementara itu, melatih RNN  menggunakan  versi backpropagation yang  sedikit  dimodifikasi,  yang  mencakup  pembukaan  waktu  untuk melatih bobot jaringan. Algoritma didasarkan pada komputasi vektor gradien dan disebut backpropagation in time atau disingkat BPTT.
Pada  penelitian  ini  mengusulkan  menggunakan  RNN  untuk  mendeteksi  serangan  pada  jaringan  kompleks  IoT, untuk lebih detail dari metode RNN yang didesain untuk penelitian ini dapat dilihat pada pseudocode RNN dibawah ini.
Tabel 2. Pseudocode RNN
Pseudocode RNN import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM (x_train, y_train),(x_test, y_test) ← dataset_IoT model = Sequential() model.add(LSTM(10/8,input_shape ← (x_train.shape[1:]), activation ←'relu', return_sequences ←True)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(128, activation ← 'relu')) model.add(Dropout(0.1)) model.add(Dense(32, activation ← 'relu')) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(10, activation ←'softmax')) opt ← tf.keras.optimizers.Adam(lr ← 0.001, decay ←1e-6) model.compile(loss←'sparse_categorical_crossentropy', optimizer←opt, metrics←['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs←3, validation_data=(x_test, y_test)) classification_report(y_test,y_predict,target_names=serangan) confusion_matrix(y_test, y_predict)

## 2.5 Environment Setup
Semua experiment di dalam percobaan ini dilakukan pada komputer yang menjalankan sistem operasi Ubuntu 20 LTS, dengan spesifikasi prosesor Intel Core i7  2,60 GHz dan RAM 12 GB. Untuk keperluan analisis, digunakan python dengan perangkat lunak seleksi fitur, scikit belajar, tensorflow dan Keras untuk RNN.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  membahas hasil  percobaan yang  dilakukan.  Pembahasan  meliputi  hasil  reduksi  fitur  dan  pengujian  kinerja algoritma RNN.

## 3.1 Hasil Features Extraction
Pada tahap ini dataset harus dikonversi ke dimensi yang lebih kecil. Tujuannya adalah untuk mengurangi beban komputasi dan meningkatkan kinerja sistem deteksi pada jaringan kompleks IoT. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode PCA untuk mereduksi dimensi atribut dataset tanpa menghilangkan karakteristik datanya.
Tabel 3. Hasil PCA Jumlah fitur Hasil PCA 8 0.03906421, -0.03521358, -0.01257638, -0.03453761, -0.02599266, -0.00253226,  0.06773333, -0.01350402
8 -0.07097025, -0.04464164, 0.03906215, -0.03371358, -0.01257658, -0.06450761, -0.06832974, -0.09220405, 0.04445121,
8 -0.01357658, -0.03450761, -0.07832974, -0.09225405, 0.07090025, -0.74464164, 0.03905621, 0.07010025,
Tabel 3 menunjukkan hasil ekstraksi fitur yang dilakukan dengan metode PCA. Dari tabel hasil  dapat diketahui bahwa  dalam  penelitian  ini  mengkonversi  menjadi  8  atribut.  Hasil  ekstraksi  fitur  ini  digunakan  untuk  mengolah  data training  IDS  menggunakan  RNN.  Pada  proses  PCA,  record  diubah  menjadi  nilai  dengan  range  0  sampai  1.  Setelah konversi,  nilai  dari  fitur  menjadi  range  yang  lebih  kecil.  Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  sumber  daya  IDS menggunakan metode RNN.

## 3.2 Hasil Pengujian Sistem Deteksi
Dalam  studi  ini,  dua  langkah  harus  diambil  untuk  menggunakan  RNN  untuk  deteksi  serangan  di  jaringan  IoT  yang kompleks. Langkah pertama adalah melakukan pembelajaran untuk mendapatkan bobot dan bias hirarki jaringan RNN. Hasil  pembelajaran  DBN  berupa  nilai  bobot  dan  bias  yang  digunakan  dalam  proses  penemuan  jaringan  IoT  yang kompleks.  Berikut  adalah  proses  deteksi  yang  digunakan  RNN  untuk  mendeteksi  serangan  pada  jaringan  IoT  yang kompleks.
Pengujian selanjutnya adalah pengujian IDS pada jaringan IoT yang kompleks dengan input dataset hasil ekstraksi fitur menggunakan PCA. Hasilnya berasal dari pengujian yang menunjukkan bahwa RNN dapat mendeteksi serangan dengan tingkat keberhasilan yang cukup tinggi pada catatan TCP dengan kesalahan deteksi yang rendah. Hal ini dapat diketahui  dari  nilai  FP  dan  FN  terkecil  pada  tabel  3  yaitu  konfusi  matriks.  Saat  menguji  dataset  Xbee,  paket  normal memiliki beberapa kesalahan deteksi. Ini terjadi untuk kumpulan data yang berisi data normal dan serangan.
Tabel 4. Hasil Confusion Matrix Pengujian Sistem deteksi RNN
No Dataset TP TN FP FN 1 normalserver 0 5098 0 0 2 seranganserver 1249585 4498 0 0 3 normalnode_xbee 0 202 0 0 4 serangannode_xbee 3622 3667 109 350 5 Normal_serangan_node_xbee 4397 4130 182 413 6 normalmid1 0 749 0 0 7 seranganmid1 374585 95358 0 0 8 Normal_serangan_server 1478604 5211 0 0 9 normalmid2 0 836 0 0 10 seranganmid2 489381 132810 0 0 11 Normal_serangan_mid2 499745 141391 1 0 12 normalnode_wifi 0 3111 0 0 13 serangannode_wifi 895720 63967 0 0 14 Normal_serangan_node_wifi 911032 59553 0 0
Tabel 4 adalah hasil konfusi matriks yang memberikan hasil yang kurang efektif karena kesalahan deteksi paket normal masih terjadi tetapi masih dalam batas yang dapat ditoleransi. Pada Tabel 4 menampilkan hasil FA dan FN pada dataset  normal_serangan_node_xbee  dan  serangannode_xbee  yang  cukup  tinggi  sehingga  ini  diartikan  sebagai  hasil deteksi yang kurang optimal.
Tabel 5 adalah hasil pengujian dari pengujian RNN pada IDS jaringan kompleks IoT. Hasil pengujian terdiri dari 3 parameter yaitu akurasi, presisi dan recall. hasil pengujian diperoleh akurasi yang cukup memuaskan untuk beberapa dataset. Hasil akurasi terbaik diperoleh pada dataset yang memiliki variasi paket yang bervariasi. Hasil rata-rata akurasi pada pengujian deteksi menggunakan RNN pada jaringan kompleks IoT mencapai 87.55%. Selain itu pada parameter presisi dan recall memperoleh hasil yang cukup memuaskan. Hasil yang kurang memuaskan diperoleh pada dataset xbee yang hanya mencapai 51% serta pada beberapa dataset mid yang bertipe paket WIFI.
Tabel 5. Hasil Pengujian Sistem deteksi RNN
No Dataset Akurasi Presisi Recall 1 normalserver 100 1.00 1.00 2 seranganserver 99.64 1.00 1.00 3 normalnode_xbee 100 1.00 1.00 4 serangannode_xbee 51.26 0.50 0.51 5 Normal_serangan_node_xbee  51.70 0.50 1.00 6 normalmid1 100 1.00 1.00 7 seranganmid1 79.72 0.80 1.00 8 Normal_serangan_server 99.64 1.00 1.00 9 normalmid2 100 1.00 1.00 10 seranganmid2 78.65 0.79 1.00 11 Normal_serangan_mid2 77.94 0.78 1.00 12 normalnode_wifi 100 1.00 1.00 13 serangannode_wifi 93.33 0.93 1.00 14 Normal_serangan_node_wifi 93.86 0.94 1.00
Gambar 3. Hasil Pengujian Akurasi, Presisi dan Recall
Gambar 3 adalah hasil pengujian deteksi serangan pada jaringan komplek IoT menggunakan RNN yaitu akurasi, presisi dan recall. Dari gambar ini dapat dilihat bahwa perbandingan performa dari hasil pengujian pada setiap dataset menggunakan  RNN.  Hasil  akurasi  dan  presisi  menunjukkan  performa  yang  hampir  mirip  dari  pola  grafiknya  yang mencapai 99 sampai 80 persen. Pada grafik recall menunjukkan kinerja yang setabil yaitu mencapai 1 atau 100 persen. Kemudian pada grafik akurasi dan presisi menunjukkan hasil performa yang kurang stabil untuk setiap dataset akan tetapi masih dalam ambang batas yang bagus. Dari pengujian ini dapat disimpulkan bahwa RNN berhasil mendeteksi serangan yang terjadi pada jaringan kompleks IoT.

## 4. KESIMPULAN
Jaringan kompleks IoT seperti perbedaan protokol, end-device, sensor, data yang terkoneksi kedalam jaringan internet maka akan meningkatkan isu dari keamanan. Salah satu solusi yang menjanjikan adalah mengusulkan menggunakan deep learning pada IDS di jaringan kompleks IoT. Pada penelitian ini menggunakan RNN untuk metode deteksi pada jaringan
kompleks  IoT.  Fokus  dari  pekerjaan  ini  adalah  meningkatkan  performa  dari  sistem  deteksi  jaringan  kompleks  IoT menggunakan RNN. Hasil dari penelitian ini berhasil mendeteksi serangan pada jaringan kompleks IoT. Pada penelitian ini menggunakan tiga parameter pengukuran yaitu akurasi, presisi dan recall. Dari hasil perhitungan akurasi, presisi dan recall menunjukkan  performa  dari  RNN  dengan feature  extraction  (PCA) berhasil  dalam  mendeteksi  serangan  pada jaringan  kompleks  IoT  dengan  akurasi  mencapai  87.55%.  Penelitian  kedepan  adalah  mengusulkan  penggunaan  RNN untuk jaringan kompleks IoT lebih baik lagi. Salah satunya mengusulkan menggunakan metode deep learning yang lain seperti CNN dan fitur seleksi lainnya untuk mengidentifikasi serangan pada jaringan kompleks IoT.

## REFERENCES
[1]   W.  Li,  S.  Tug,  W.  Meng,  and  Y.  Wang,  “Designing  collaborative  blockchained  signature-based  intrusion  detection  in  IoT environments,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 96, pp. 481–489, 2019, doi: 10.1016/j.future.2019.02.064.
[2]   E. A. Winanto, M. Y. Idris, D. Stiawan, and M. S. Nurfatih, “Designing Consensus Algorithm for Collaborative Signature- based Intrusion Detection System,” vol. 1, 2020.
[3]   E.  A.  Winanto,  M.  Y.  bin  Idris,  D.  Stiawan,  M.  S.  N.  Fatih,  and  Sharipuddin,  “PoAS:  Enhanced  Consensus  Algorithm  for Collaborative  Blockchain  Intrusion  Detection  System,”  in 2020  3rd  International  Conference  on  Information  and Communications Technology (ICOIACT) , Nov. 2020, pp. 513–518, doi: 10.1109/ICOIACT50329.2020.9332078.
[4]   E. A. Winanto, D. Stiawan, and A. Heryanto, “Visualisasi Serangan Remote to Local ( R2L ) Dengan Clustering K-Means,” Pros. Annu. Res. Semin. 2016 , vol. 2, no. 1, pp. 359–362, 2016.
[5]   Y. Li, R. Ma, and R. Jiao, “A hybrid malicious code detection method based on deep learning,” Int. J. Secur. its Appl. , vol. 9, no. 5, pp. 205–216, 2015, doi: 10.14257/ijsia.2015.9.5.21.
[6]   I. Sohn, “Deep belief network based intrusion detection techniques: A survey,” Expert Syst. Appl. , vol. 167, p. 114170, 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114170.
[7]   S. Mahdavifar and A. A. Ghorbani, “Application of deep learning to cybersecurity: A survey,” Neurocomputing , vol. 347, pp. 149–176, 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2019.02.056.
[8]   S. Sharipuddin et al. , “Intrusion detection with deep learning on internet of things heterogeneous network,” IAES Int. J. Artif. Intell. , vol. 10, no. 3, p. 735, 2021, doi: 10.11591/ijai.v10.i3.pp735-742.
[9]   N. Balakrishnan, A. Rajendran, D. Pelusi, and V. Ponnusamy, “Deep Belief Network enhanced intrusion detection system to prevent security breach in the Internet of Things,” Internet of Things , no. xxxx, p. 100112, 2019, doi: 10.1016/j.iot.2019.100112.
[10]   S. Sharipuddin et al. , “Enhanced Deep Learning Intrusion Detection in IoT Heterogeneous Network with Feature Extraction,”
Int. J. Electr. Eng. Informatics , vol. 9, no. 3, pp. 747–755, 2021, doi: 10.52549/ijeei.v9i3.3134.
[11]   A. Bhardwaj, V. Mangat, and R. Vig, “Hyperband Tuned Deep Neural Network With Well Posed Stacked Sparse AutoEncoder for Detection of DDoS Attacks in Cloud,” IEEE Access , vol. 8, pp. 181916–181929, 2020, doi: 10.1109/access.2020.3028690.
[12]   C. Yin, Y. Zhu, J. Fei, and X. He, “A Deep Learning Approach for Intrusion Detection Using Recurrent Neural Networks,” IEEE Access , vol. 5, pp. 21954–21961, 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2762418.
[13]   H. HaddadPajouh, A. Dehghantanha, R. Khayami, and K. K. R. Choo, “A deep Recurrent Neural Network based approach for Internet  of  Things  malware  threat  hunting,” Futur.  Gener.  Comput.  Syst. ,  vol.  85,  pp.  88–96,  2018,  doi: 10.1016/j.future.2018.03.007.
[14]   M. M. Hassan, A. Gumaei, A.  Alsanad, M. Alrubaian, and G. Fortino, “A hybrid deep learning model for efficient intrusion detection in big data environment,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 513, pp. 386–396, 2019, doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.10.069.
[15]   B.  Yan  and  G.  Han,  “Effective Feature  Extraction via  Stacked  Sparse  Autoencoder  to  Improve  Intrusion  Detection  System,” IEEE Access , vol. 6, no. c, pp. 41238–41248, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2858277.
[16]   Y.  N.  Kunang,  S.  Nurmaini,  D.  Stiawan,  A.  Zarkasi,  and  F.  Jasmir,  “Automatic  Features  Extraction  Using  Autoencoder  in Intrusion Detection System,” Proc. 2018 Int. Conf. Electr. Eng. Comput. Sci. ICECOS 2018 , vol. 17, pp. 219–224, 2019, doi: 10.1109/ICECOS.2018.8605181.
[17]   Kurniabudi, D. Stiawan, Darmawijoyo, M. Y. Bin Bin Idris, A. M. Bamhdi, and R. Budiarto, “CICIDS-2017 Dataset Feature Analysis  with  Information  Gain  for  Anomaly  Detection,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  132911–132921,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3009843.
[18]   S. Sharipuddin et al. , “Features Extraction on IoT Intrusion Detection System Using Principal Components Analysis (PCA),” Proc. EECSI 2020 - 1-2 Oct. 2020 , pp. 114–118, 2020.
[19]   T. Kumar, P. Kumar, M. Nappi, and S. Bakshi, “Satellite IoT Based Road Extraction from VHR Images Through Superpixel- CNN Architecture,” Big Data Res. , vol. 30, p. 100334, 2022, doi: 10.1016/j.bdr.2022.100334.
[20]   Y.  Meidan, M.  Bohadana,  and  D.  Breitenbacher,  “N-BaIoT  —  Network-Based  Detection of  IoT Botnet  Attacks  Using  Deep Autoencoders,” IEEE Pervasive Comput. , no. September, pp. 12–22, 2018.
[21]   T. K. Behera, P. K. Sa, M. Nappi, and S. Bakshi, “Satellite IoT Based Road Extraction from VHR Images Through Superpixel- CNN Architecture,” Big Data Res. , vol. 30, p. 100334, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.bdr.2022.100334.