Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN SERANGAN JARINGAN KOMPUTER DENGAN METODE MACHINE LEARNING
Okki Setyawan 1 , Angge Firizkiansah 2 , Ahmad Nuryanto 3
Ilmu Komputer 1 ,  Ilmu Komputer 2 , Ilmu Komputer 3
Universitas Nusa Mandiri 1 ,  Universitas Nusa Mandiri 2 , Universitas Nusa Mandiri 3
14002429@nusamandiri.ac.id 1 , 14002408@nusamandiri.ac.id 2 , 14002431@nusamandiri.ac.id 3
Received: April 23, 2021 . Revised: May 05, 2021 . Accepted: May 22, 2021 . Published: June 20, 2021 . Issue Period: Vol.5 No.1 ( 2021), Pp.128-133
Abstrak: Jaringan  komputer  berkembang  sangat  pesat  saat  ini,  hingga  banyak  beberapa perangkat elektronik terhubung dengan internet , namun system keamanan yang diadopsi oleh perangkat  tersebut  haruslah  mumpuni  agar  tidak  mudah  terserang  ancaman  dan  bahaya. Peneliti ingin mengetahui tingkat keparahan ancaman dari suatu serangan yang dideteksi oleh firewall  menggunakan  record  data  dari  suatu  perusahaan,  dengan  menggunakan  machine learning  yaitu  K-Nearest  Neighbours  dan  Decission  Tree. Pengelompokan  tingkat  keparahan pada  sistem  keamanan  jaringan  komputer  biasa  disebut  severity.  Pada  penelitian  ini pembatasan tingkatan keparahan serangan menjadi 3 bagian dari yang tingkatan paling tinggi yaitu  critical,  high  dan  medium.  Dataset  yang  diolah  merupakan  hasil  log  pada  firewall sebanyak  5999  dengan  23  kolom  atau  fitur.  Yang  terbaik  dari  ketiga  metode  tersebut diantaranya  K-Nearest  Neighbours    mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  100%,  kemudian Decission  Tree    mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  100%.  Dengan  hasil  pengolahan  data tersebut  maka  metode  machine  learning  sangat  cocok  digunakan  untuk  mengklasifikasikan tingkat keparahan serangan jaringan komputer.
Kata kunci: Klasifikasi, Machine Learning, Jaringan.
Abstract: Computer networks are currently developing very rapidly, so that many electronic devices are connected to the internet, but the security system adopted by these devices must be qualified so they are not vulnerable to threats and dangers. Researchers want to find out how severe  the  threat  of  an  attack  is  detected  by  a  firewall  using  data  records  from  a  company, using  machine  learning,  namely  K-Nearest  Neighbors,  Decission  Tree.  Classification  of  the severity  of  a  computer  network  security  system  is  usually  called  the  severity  level.  In  this study,  the  limitation  of  the  seriousness  level  of  the  attack  was  divided  into  3  parts  from  the highest  level,  namely  critical,  high  and  medium.  The  processed  dataset  is  logging  into  the firewall as many as 5999 with 23 columns or features. The best of the three methods are K- Nearest Neighbors getting 100% accuracy and Decission Tree getting 100% accuracy  . With the results of this data processing, the machine learning method is very suitable to be used to classify the severity of computer network attacks.
Keywords: Classification, Machine Learning, Network
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com

## I. PENDAHULUAN
Jaringan  Komputer  berkembang  dengan  sangat  pesat,  baik  di  instansi-instansi  komersil,  dunia  akademik, bahkan  rumah-rumah  penduduk  yang  membutuhkan  akses  internet.  Internet  diakses  oleh  banyak  orang  tanpa terkecuali  hacker  dan  cracker.  Dengan  alasan  tertentu  mereka  melakukan  penyusupan  yang  dapat  merugikan para pemilik server dan jaringan komputer. Mereka menggunakan berbagai macam serangan jaringan komputer dengan tools yang dibuat secara mandiri ataupun yang telah ada di pasar. Kecanggihan serangan dan tools pada jaringan  komputer  berbanding  terbalik  dengan  pengetahuan  tentang  penyusupan  pada  jaringan  komputer.  Dari tahun  1980an  hingga  tahun  1990an  dimulainya  penebakan  password,  mengetahui  password,    eksploitasi pengetahuan kerentanan, menonaktifkan audit, pencurian, sampai pada sesi pembajakan. Tahun 2000an diawali dengan  serangan Denial  of  Service hingga  tahun  2014an  berkembang  menjadi  serangan Distributed  Denial  of Service dan enkripsi biner. Efek utama dari serangan jaringan komputer berupa lambatnya akses internet. Selain itu  untuk  jenis  serangan  jaringan  yang  sangat  berbahaya  dapat  mengakibatkan  rusaknya  data  pada  server, sehingga  hal  ini  sangat  merugikan  pengguna  ataupun  end  user  yang  sedang  mengakses.  Kegiatan  merusak, mengganggu, mencuri data, dan segala hal yang merugikan pemilik server pada jaringan komputer adalah suatu tindak  ilegal  dan  dapat  dijatuhkan  sangsi  secara  hukum  di  pengadilan.  Memerangi  kejahatan  internet  telah menjadi  porsi  utama  bagi  agen-agen  penegak  hukum  dan  intelijen,  baik  nasional  maupun  internasional,  tanpa kecuali para praktisi bisnis, sampai kepada para pelanggan, dan end user. Umumnya kejahatan internet dimulai dengan  mengeksploitasi  host-host  dan  jaringan  komputer  sehingga  para  penyusup  datang  melintasi  jaringan, terutama jaringan yang berbasis TCP/IP [1]. Salah satu tools yang dapat digunakan untuk melakukan tindakan preventif  terhadap  serangan  jaringan  komputer  dengan  menggunakan  firewall.  Firewall  merupakan  perangkat lunak atau sistem perangkat keras yang mengisi lalu lintas jaringan sesuai dengan aturan yang telah ditentukan sebelumnya. Oleh karena itu, firewall ditanamkan pada sistem operasi atau pusat dari arsitektur jaringan  yang digunakan.  Berdasarkan  hal  tersebut,  firewall  akan  menganalisa  apa  yang  terjadi  dan  menerapkan  tindakan dengan mengacu pada aturan yang yang telah ditetapkan sebelumnya. Firewall perlu ditempatkan di perimeter eksternal  tetapi  juga  di  dalam  jaringan  untuk  segmentasi  data  yang  aman.  Penerapan  internal  firewall  adalah praktik  terbaik  yang  relatif  baru.  Ini  sebagian  besar  didorong  oleh  kecenderungan  bahwa  kita  tidak  dapat  lagi membedakan  batas  jaringan  yang  nyata  dan  andal  antara  lalu  lintas  jaringan  internal  tepercaya  dan  lalu  lintas jaringan eksternal yang tidak tepercaya. Seseorang harus mempertimbangkan kemungkinan masalah keamanan yang  timbul  dalam  jaringan  tepercaya  juga.  Misalnya,  firewall  yang  memisahkan  dua  departemen  perusahaan dapat  memperlambat  atau  bahkan  menghentikan  penyebaran  spam,  virus,  atau  ancaman  lainnya  [2]. Machine Learning adalah cabang aplikasi dari Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) yang fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali program oleh manusia. Model yang dipakai pada  penelitian  ini  adalah K-Nearest  Neighbours, dan Decision  Tree untuk  mengklasifikasikan  tingkat keparahan  serangan  jaringan  komputer.  Pengklasifikasian  tingkat  keparahan  pada  sistem  keamanan  jaringan biasa disebut severity atau keparahan. Pada penelitian ini pembatasan tingkatan keparahan serangan menjadi 3 bagian dari yang tingkatan paling tinggi (parah) yaitu critical , high dan medium .

## II. METODE DAN MATERI
Penelitian ini dibagi menjadi 2 tahap, tahap pertama studi literatur yang menghasilkan sebuah paper, tahap kedua adalah pemodelan berisi tentang Dataset Analysis (menganalisa data yang terkumpul), Data Preparation, Data Spliting (training dan testing) dan modeling.

## 2.1. Dataset Analysis
Penelitian ini mengolah data set dari pengambilan data log pada firewall dalam bentuk format csv (comma separated value) dengan jumlah data 5999 dan 23 kolom ukuran 290 KB
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 1. Dataset
2.2. Data Preparation
a) Data Cleaning
Dari  dataset  diatas  untuk  tahap  selanjutnya  peneliti  menghapus  data  yang  tidak  digunakan. Adapun  yang  harus  dihapus  adalah  kolom  yang  bukan  menjadi  parameter  yang  berorientasi  pada hasil  yang  diinginkan.  Setelah  penghapusan  kolom  yang  tidak  diperlukan  juga  ada  data  bernilai NAN di masing-masing kolom yang harus dibersihkan atau dihapus supaya data bisa dinilai dengan valid.  Dari  pembersihan  data  tersebut  dari  data  awal  sebanyak  6466  baris  dan  23  kolom menghasilkan data yang siap diolah yaitu menjadi 5999 baris dan 10 kolom.
Gambar 2. Data Cleaning
b) Data Transformation
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pengkodean  secara  otomatis  dengan  data  encoder  pada python 3.0. Fitur-fitur yang dilakukan encoder adalah severity, attack, crlevel, dstport, crscore.
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 3. Data Transformation
c) Feature (X) dan Prediction (Y)
Gambar 4. Fitur training dan testing
2.3. Data Splitting(training dan testing)
Pengukuran dari penilitian ini adalah dengan data splitting yaitu data training sebesar 80% dan sisanya 20% sebagai data testing.
2.4. K-Nearest Neighbours
Metode  klasifikasi K-Nearest  Neighbour (K-NN)  merupakan  salah  satu  metode  dari  algoritma  yang paling sederhana yang menemukan data yang tidak teridentifikasi menggunakan data points yang diketahui ( nearest  neighbor )  dan  mengklasifikasikan  data  dengan  ssistem  voting  [1].  Jika  ditambahkan  sebuah  data yang  tidak  diketahui  labelnya,  K-NN  mengklasifikasikan  data  tersebut  dengan  menghitung  jarak  terdekat majority dengan data yang sudah ada. Untuk menghitung jarak terdekat tersebut, digunakan banyak metode, namun yang paling banyak digunakan adalah Euclidean distance . Karena  sangat  sederhana,  metode  ini  telah  banyak  digunakan  pada  berbagai  bidang,  seperti Pattern recognition , Image databases , Internet marketing , Cluster analysis dan lainnya [1]. Agar tidak terjadi voting seri pada binary classification , maka diusahakan nilai k berupa bilangan ganjil. Berikut adalah pseudocode dari metode K-Nearest Neighbor .
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Gambar 5. Data Transformation
2.5. Decission Tree
Pohon  keputusan  atau  dikenal  dengan  Decission  Tree  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang menggunakan representasi struktur pohon (tree) dimana setiap node mempresentasikan nilai dari atribut, dan daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari decision tree disebut sebagai root .

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL
Dari berbagai pendekatan machine learning yang kami telah pilih pada bab sebelumnya yaitu K- Nearest Neighbors dan  Decision Tree. bersumber dari dataset yang telah kami lakukan proses data preparation, kami telah mendapatkan hasil sebagai berikut.
3.1. K-Nearest Neighbour (KNN)
Pengolahan menggunakan metode KNN dari dataset ini menghasilkan hasil sangat baik.
Tabel 1. Hasil K-Nearest Neighbors No. KNN Hasil 1.                             1 100 % 2. 3 100 % 3. 5 100 % 4. 7 99 % 5. 9 99%

## 3.2. Decission Tree
Tidak  kalah  dengan  KNN,  pengolahan  menggunakan  model  machine  learning  decision  tree  dengan berbagai optimasi dari dataset ini menghasilkan hasil sangat baik juga.

## Tabel 2. Hasil Decision Tree
No.         Decision Tree (Pre-Pruning)        Hasil
1.                                0 100% 2. 5 100% 3. 10 100% 4. 15 100% 5. 20 100%
K <- jumlah dari nearest neighbors foreach object X in test set do hitung jarak D(X,Y) antara X dan setiap object Y neighborhood <-  k neighbors pada data  training yang
terdekat dengan X X class <- SelectClass(neighborhood)
Endfor
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
e-ISSN : 2597-3673 (Online) , p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Vol.5 No.1,  Juni  2021
Journal of Information System, Informatics and Computing Website/URL: http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Email: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Dari  hasil  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  didapatlah  tingkat  hasil  akurasi  sangat  baik  dalam menentukan tingkat keparahan serangan jaringan komputer dengan 3 metode machine learning .
Tabel 3. Hasil Pengolahan Machine Learning
No. Machine Learning Hasil 1. KNN 100% 2. Decision Tree 100%

## IV. KESIMPULAN
Metode K-Nearest  Neighbors sebesar  100%,  serta Decision  Tree  sebesar 100%  .  Dapat  diambil kesimpulan  bahwa  dari  hasil  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode machine  learning K-Nearest Neighbors (KNN)  dan Decision  Tree ,  sehingga  ketiga  metode machine  learning tersebut  mampu  optimal digunakan untuk melakukan pengelompokan atau mengklasifikasikan tingkat keparahan ( severity ) serangan jaringan komputer yang diharapkan oleh peneliti.

## REFERENSI
[1] Fadlil, A., Riadi, I., Aji, S., & Dahlan, U. A. (2017). 5665-15020-1-Pb, 3(1).
[2] Valentin,  K.,  &  Maly,  M.  (2013).  NETWORK  FIREWALL  USING  ARTIFICIAL  Kristi  ´  an  Valent  ´  ın  , Michal Mal y, 32, 1312–1327  http://www.ieee.org. [Accessed: 10 Sept. 2010].
[3] H. A. Nimr, "Defuzzification of the outputs of fuzzy controllers," presented at 5th Int. Conf. on Fuzzy Systems, 1996, Cairo, Egypt. 1996.
[4] T.  J.  van  Weert  and  R.  K.  Munro,  Eds., Informatics  and  the  Digital  Society:  Social,  ethical  and  cognitive issues : IFIP TC3/WG3.1&3.2 Open Conf. on Social, Ethical and Cognitive Issues of Informatics and ICT, July 22-26, 2002, Dortmund, Germany. Boston: Kluwer Academic, 2003.
[5] R. E. Sorace, V. S. Reinhardt, and S. A. Vaughn, “High-speed digital-to-RF converter,” U.S. Patent 5 668 842, Sept. 16, 1997.
[6] European  Telecommunications  Standards  Institute,  “Digital  Video  Broadcasting  (DVB):  Implementation guidelines  for  DVB  terrestrial  services;  transmission  aspects,” European  Telecommunications  Standards Institute , ETSI TR-101-190, 1997. [Online]. Available: http://www.etsi.org. [Accessed: Aug. 17, 1998].
[7] “A  „layman‟s‟  explanation  of  Ultra  Narrow  Band  technology,”  Oct.  3,  2003.  [Online].  Available: http://www.vmsk.org/Layman.pdf. [Accessed: Dec. 3, 2003].
[8] G. Sussman, "Home page - Dr. Gerald Sussman," July 2002. [Online]. Available: http://www.comm.pdx.edu/faculty/Sussman/sussmanpage.htm. [Accessed: Sept. 12, 2004].
[9] FLEXChip Signal Processor (MC68175/D) , Motorola, 1996.
[10] A. Karnik, “Performance of TCP congestion control with rate feedback: TCP/ABR and rate adaptive TCP/IP,” M. Eng. thesis, Indian Institute of Science, Bangalore, India, Jan. 1999.