Perbandingan System Functionality, System Interactivity, dan Usability pada Instant Messaging
(IM) sebagai Media Pembelajaran Sinkron Faizatul Amalia, Admaja Dwi Herlambang, Tri Afirianto

## Peran E-Journal dalam Knowledge Sharing sebagai Basis Pengelolaan Pengetahuan di Universitas Kristen
Satya Wacana Suroyo, Andeka Rocky Tanaamah
Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak Learning Management System Open Source di Politeknik Kota
Malang Betta Wahyu RM, Dwi Wijonarko
Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak
Terpastisi dengan Metode Cost-Based
Moh Sulhan, Isa Anshori

## Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung  dengan Pendekatan Sistem Dinamik
Philip Faster Eka Adipraja, Mufidatul Islamiyah

## Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi
Trafik Jaringan Sigit Riyadi

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 6 ( enam) naskah dalam bidang sistem informasi, jaringan, pemrograman web, perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena  telah memberikan kontribusi penting pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, M.Kom Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.
Tata Usaha/Administrasi Muh. Bima Indra Kusuma

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang

## SMATIKA Jurnal
Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: jurnal@stiki.ac.id, lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI

## Perbandingan System Functionality, System Interactivity, dan
Usability pada Instant Messaging (IM) sebagai Media Pembelajaran
Sinkron  .............................................................................................. 01 - 04 Faizatul Amalia, Admaja Dwi Herlambang, Tri Afirianto Peran E-Journal dalam Knowledge Sharing sebagai Basis Pengelolaan Pengetahuan di Universitas Kristen Satya Wacana  .......... 05 - 12 Suroyo, Andeka Rocky Tanaamah Penjaminan Kualitas Perangkat Lunak Learning Management System Open Source di Politeknik Kota Malang  .................................. 13 - 18 Betta Wahyu RM, Dwi Wijonarko

## Perbandingan Subset Query pada Multiple Relasi Menggunakan
Tabel Terpartisi dan Tabel Tidak Terpastisi dengan Metode
Cost-Based.......................................................................................... 19 - 23 Moh Sulhan, Isa Anshori
Prediksi Volume Sampah TPAS Talangagung dengan Pendekatan
Sistem Dinamik  .................................................................................. 24 - 28
Philip Faster Eka Adipraja, Mufidatul Islamiyah
Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi Trafik Jaringan ..............................................................................................     29 - 36 Sigit Riyadi

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 07, Nomor 01 Tahun 2017

## Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi Trafik Jaringan
Sigit Riyadi 1)
1) STMIK Yadika Bangil-Pasuruan Email: sigitriyad@stmik-yadika.ac.id

## ABSTRAK
Semakin  meningkat  jumlah  pengguna  Layanan  internet.  Maka,  semakin  padat  pula  trafik  pada internet.  Untuk  mendapatkan  pola  trafik  pemanfaatan  adalah  melalui  proses  klasifikasi  trafik. Karena  volume  data  log  trafik  yang  sangat  besar  dan  selalu  bertambah  dengan  cepat,  maka dibutuhkan metode yang efektif dan sederhana untuk diterapkan dalam proses klasifikasi. Sehingga dipilih metode Naive Bayes, yang cukup banyak diterapkan untuk menghitung tingkat probabilitas, dalam hal ini website yang diakses dan konsumsi bandwidth, pada waktu yang akan datang. Pola yang didapatkan sebagai hasil dari penelitian ini diharapkan dapat berguna bagi para pengambil keputusan untuk pengelolaan internet pada masa yang akan datang.
Kata kunci: tren, trafik internet, naive bayes, klasifikasi.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  koneksi  internet  semakin hari  semakin  meningkat,  trafik  internet  pun meningkat.  Dengan  trafik  yang  semakin tinggi,  maka  akses/koneksi  internet  akan semakin berat/lambat. Sehingga perlu diketahui bagaimana pola trafik internet yang ada  selama  ini.  Pola  tersebut  berguna  untuk dijadikan dasar kebijakan manajemen koneksi  internet  untuk  saat  sekarang  dan  di waktu  yang  akan  datang,  bermanfaat  juga untuk  mengetahui  ada  tidaknya  pola  yang tidak  wajar  yang  bisa  jadi  mengarah  ke serangan dari luar yang semakin membebani jaringan.  Selain  itu,  pola  yang  didapatkan bisa menunjukkan aktifitas pengguna sehari- hari  seperti  apa,  yaitu  aplikasi  internet  apa saja  yang  mayoritas  dimanfaatkan  oleh pengguna  selama  ini.  Hal  tersebut  berkaitan dengan  tujuan  utama  dan  prioritas  dari ketersediaan  internet.  Sehingga  jangan sampai,  internet  lebih  banyak  dimanfaatkan untuk hal-hal di luar tujuan utamanya.
Pada penelitian-penelitian yang dilakukan  dewasa  ini  disebutkan  bahwa metode klasifikasi trafik berbasis fitur aliran statistik dapat diperbaiki dengan penambahan fitur diskritisasi. Sedangkan fitur ini mempunyai pengaruh yang sangat besar pada salah  satu  metode,  yaitu  Naive  Bayes  (NB). NB  adalah  salah  satu  metode  paling  awal yang  digunakan  untuk  klasifikasi  trafik internet,  yang  sederhana,  dan  cukup  efektif untuk mengklasifikasi peluang.
Adapun  yang  menjadi  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  mendapatkan  pola
pemanfaatan  internet  untuk  meningkatkan pengawasan  dan  manajemen  pemanfaatan layanan  akses  internet  agar  pemanfaatan layanan internet menjadi lebih tepat sasaran, efektif dan efisien.
Rumusan permasalahan yang diselesaikan  dalam  penelitian  ini  adalah bagaimana pola pemanfaatan internet, bagaimana karakter pengguna dalam memanfaatkan  layanan  akses  internet  dan bagaimana  melakukan  manajemen  koneksi yang  optimal  ke  depan  berdasarkan  pola trafik saat ini.
Penelitian yang dilakukan sebelumnya menggunakan  jenis  aplikasi  website  sebagai dasar kategori, misalnya berdasarkan aplikasi HTTP,  FTP,  streaming,  P2P,  dan  lain-lain. Sedangkan dalam penelitian ini dikhususkan pada  aplikasi  web  berdasarkan  alamat domain yang diakses atau alamat URL (pada log  server).  Dengan  mengklasifikasi  URL berdasarkan  alamat  domain  diharapkan  bisa memberikan  gambaran  tentang  web  yang menjadi  top  accessed  sesuai  bidang  yang diteliti,  apakah  bidang  pemerintahan,  media sosial, pendidikan, layanan streaming, layanan email, berita, blog atau yang lainnya.
Blok diagram penelitian yang direncanakan bisa dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Penelitian
Kontribusi  yang  diharapkan  bisa diberikan oleh penelitian ini adalah meningkatkan  kinerja  pegawai  di  suatu perusahaan  atau  kantor  khususnya  pada  jam kerja, mengoptimalkan pemakaian bandwidth  sesuai  kebutuhan,  meningkatkan keamanan  jaringan  dari  akses  pihak-pihak yang  tidak  bisa  dipertanggungjawabkan, mendukung  kebijakan  manajemen  akses layanan  internet,  dan  mengurangi  pengaruh negatif dari dunia maya.
Paper ini disusun dalam 6 bab. Bab 1 adalah  pendahuluan,  permasalahan  dan tujuan  penelitian,  Sedangkan  penelitian- penelitian lain yang terkait dengan penelitian ini dimasukkan pada bab 2. Kemudian dasar teori  yang  berkaitan  dengan  analisa  trafik jaringan dan metode Naive Bayes dijelaskan pada  bab  3.  Proses  dan  tahapan  penelitian secara  global  diterangkan  pada  bab  4.  Hasil penelitian  yang  didapatkan  dianalisa  pada bab  5.  Proses  analisa  akan  mengantarkan pada suatu kesimpulan yang dijelaskan pada bab 6.
Analisa  trafik  internet  menjadi  salah satu pekerjaan penting lagi penyedia layanan internet,  misalnya  operator  ISP.  Dengan mendapatkan  analisa  trafik  tersebut,  bisa dimanfaatkan  untuk  melakukan  monitoring dan mengevaluasi pelayanan kepada konsumen. Banyak perangkat yang digunakan  untuk  melakukan  monitoring jaringan.  Bisa  dengan  flow  monitor  atau dengan perangkat jaringan yang rumit untuk menangkap  setiap  data  paket  yang  dikirim. Selain  itu,  manfaat  yang  bisa  diambil  dari hasil  proses  klasifikasi  trafik  ini  antara  lain [1]:
a. mendeteksi  adanya  intrusi  yang  tidak diinginkan pada jaringan,
b. realokasi resource jaringan (bandwidth),
c. mendeteksi  pola  indikasi  serangan  dari luar,
d. mengidentifikasi kebutuhan masing- masing user dalam jaringan, e. memenuhi  LI  (Lawful  Interception)  dari kebijakan  pemerintah  jika  terjadi  kasus- kasus  yang  membutuhkan  record  trafik tertentu.
Metode-metode pendekatan yang baru mengklasifikasikan  trafik  dengan  mengenali pola statistik pada atribut-atribut  yang dapat diobservasi  secara  eksternal  dari  trafik.
Tujuan  utamanya  adalah  mengklaster  aliran trafik IP ke dalam kelompok-kelompok yang mempunyai kemiripan
pola, atau mengklasifikasi  satu  atau  lebih  jenis aplikasinya.  Sedangkan  klasifikasi  dengan menggunakan  Machine  Learning  (ML) membutuhkan  sejumlah  langkah,  antara  lain menentukan fitur aliran trafik, fitur maksimum dan minimum panjang paket atau fitur  interval  kedatangan  paket.  Kemudian membuat kelas lalu mengaplikasikan metode ML  yang akan digunakan berdasarkan  fitur- fitur yang ditentukan.
Penelitian  tentang  klasifikasi  trafik jaringan
sudah
banyak dilakukan. Diantaranya  oleh  Thomas  Karagiannis  yang memperkenalkan BLINC, yaitu Blind
Classification  pada  tahun  2005  [2].  Dalam penelitiannya, Thomas menyampaikan bahwa  metodenya  berbasis  observasi  dan identifikasi  pola  pada  transport  layer,  dan membaginya  menjadi  3  level,  yaitu  sosial, fungsional  dan  level  aplikasi.  Metode klasifikasinya disebut blind, karena tidak ada akses  ke  paket  payload,  tidak  mengetahui port  number  yang  digunakan,  dan  tanpa informasi  tambahan  selain  data  yang disediakan  oleh  aplikasi  kolektor  trafik. Thomas  mengklasifikasikan  trafik  akses  ke dalam  kelompok  web,  P2P,  streaming,  chat, data ftp, mail, game dan kelompok lain-lain.
Penelitian  yang  lain  dilakukan  oleh Stefen  Gebert  pada  tahun  2009  [3]  yang membuat  pemodelan  yang  bisa  digunakan untuk  simulasi  dan  emulasi  akses  jaringan. Stefen  mendapatkan  tren  akses  aplikasi  P2P dan  file  sharing  yang  sebelumnya  mencapai 40% dari trafik, mulai mengalami penurunan, dan  didominasi  oleh  aplikasi  HTTP.  Hal  ini kemungkinan  disebabkan  oleh  kebijakan tentang pemberian sanksi atas distribusi file- file video (biasanya film) tanpa ijin, sehingga pengguna  beralik  ke  aplikasi  web  semacam Youtube  atau  RapidShare.  Sehingga  akses aplikasi  HTTP  menempati  60%  dari  trafik, sedangkan P2P hanya 14% saja.
McGregor  et.al  [4]  menggunakan algoritma Expectation Maximization dengan
fokus  pada  fitur  statistik  paket  data  (min, max,  kuartil),  statistik  interval  kedatangan, byte  count,  durasi  koneksi,  jumlah  transisi antar  transaksi,  dengan  mengamati  trafik campuran  antara  HTTP,  SMTP,  FTP,  NTP, IMAP  dan  DNS.  Sedangkan  Nguyen \cite{Nguyen2006}  menggunakan  metode Supervised Naive Bayes untuk meneliti fitur panjang  paket  (min,  max,mean,standard deviasi), statistik antar paket, statistik waktu kedatangan antar paket, dan kalkulasi melalui sejumlah  kecil  paket  yang  diklasifikasikan dan  diambil  dari  bermacam-macam  titik trafik yang signifikan. Di mana ada tambahan trafik yang diteliti yaitu online game (Enemy Territory).
Park et.al [5] menggunakan algoritma Naive  Bayes  with  Kernel  Estimation, Decision Tree J48 dan Reduce error Prunning Tree,  memfokuskan  penelitian  pada  trafik WWW, Telnet, Chat (Messenger), FTP, P2P (Kazaa, Gnutella), Multimedia, SMTP, POP, IMAP,  NDS,  Oracle  dan  X11  untuk mendapatkan fitur durasi flow, jumlah aktual data paket, panjang paket, byte iklan,  waktu interval antar paket dan total aliran paket.

## 2. LANDASAN TEORI
a. Preparasi Data Sumber
Sumber  data  yang  dipergunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  log  dari server  proxy,  di  mana  proses  untuk menyiapkannya  menggunakan  salah  satu tahap web data mining. Sebelum data tersebut dimanfaatkan,  harus  dipersiapkan  dulu dengan  tahapan  data  preprocessing  adalah sebagai berikut [6]:
a. Data Cleaning Proses menghilangkan item  - item data yang  tidak  diinginkan.  Kualitas  data menentukan tingkat analisanya.
b. User Identification Merupakan  identifikasi  siapa  saja  user yang  mengakses  web  tersebut,  yang biasanya berdasarkan alamat IP.
c. Session Identification Didefinisikan sebagai sekumpulan page yang dikunjungi user yang sama
d. Path Completion Ada kemungkinan page hilang setelah terjadi transaksi.
Semua  proses  di  atas  saat  ini  sudah  bisa dilakukan oleh report generator jaringan yang bisa menyajikannya lebih mudah dilihat oleh pengguna.  Data  log  diekstrak  ke  dalam database  untuk  kemudian  dimanfaatkan sebagai data siap pakai.
b. Naïve Bayes
NBC  dipilih  karena  performa  dan kecepatan yang tinggi dalam proses klasifikasi,  dan  mudah  untuk  menghasilkan probabilitas posterior data yang dites tehadap kelasnya  [7].  Jika  diberikan  suatu  data 𝑥  = 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 maka probabilitas posteriornya ω adalah:
𝑃(𝜔|𝑥) = 𝑃(𝜔|𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) (1)
Dengan teorema Bayes, akan didapatkan:
𝑃(𝜔|𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) = (𝑃(𝜔)𝑝(𝑥1,𝑥2,…,𝑥𝑛|𝜔) 𝑃( 𝜔 | 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛) (2)
Dengan  asumsi  naive  bahwa  tiap-tiap parameter  bersifat  independen  terhadap parameter  yang  lain,  maka  persamaan  1 menjadi:
𝑃(𝜔|𝑥 ) = 1 𝐶 𝑃(𝜔) ∏ 𝑝(𝑥 𝑛 |𝜔) 𝑛 𝑖=1 (3)
di mana 𝐶 = 𝑝(𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) adalah faktor skala.
Algoritma  NB  digunakan  untuk mendapatkan  himpunan  peluang  posterior sebagai  prediksi  untuk  tiap-tiap  pengujian. Selain  menurunkan  model  fitur  independen, NBC  juga  menggabungkan  model  tersebut dengan sebuah aturan keputusan. Satu aturan umum  diambil  untuk  membuat  hipotesa bahwa  itulah  yang  paling  memungkinkan. Hal ini yang disebut MAP decision rule atau maksimum posterior.
Ada beberapa  model  yang digunakan untuk  pengklasifikasian  NBC,  salah  satunya adalah  Gaussian  Naïve  Bayes.  Ketika diterapkan  pada  data  kontinyu,  diasumsikan bahwa  nilai  kontinyu  diasosiasikan  dengan masing-masing  kelas  yang  didistribusikan sesuai  dengan  distribusi  Gaussian.  Misalnya data  training  berisi  atribut  kontinyu 𝑥 . Segementasikan  data  berdasarkan  kelas, kemudian  menghitung  mean  dan varian dari 𝑥 pada tiap kelas.
Misalnya µ c adalah mean dari nilai 𝑥 diasosiasikan terhadap kelas 𝑐 , dan 𝜎 𝑐 2 adalah varian  dari  nilai-nilai 𝑥 terhadap  kelas 𝑐 , maka  densiti  probabilitas  dari  kelas  yang diberikan, 𝑃 (𝑥  =  𝑣|𝑐), dan  bisa  dihitung dengan  memasukkan 𝑣 ke dalam persamaan untuk distribusi parameter normal µ c dan 𝜎 𝑐 2 . Yaitu:
𝑝(𝑥 = 𝑣|𝑐) = 1 √2𝜋𝜎 𝑐 2 𝑒 − (𝑣−𝜇𝑐)2 2𝜎𝑐 2 (4)
c. Estimasi Tren
Estimasi  tren  adalah  teknik  statistik untuk membantu interpretasi data [3]. Ketika serangkaian  hasil  pengukuran  dari  suatu proses  diperlakukan  sebagai  sebuah  time series,  estimasi  tren  dapat  digunakan  untuk membuat dan memperkirakan formulasi yang sama  dengan  menggunakan  relasi  waktu. Dengan  menggunakan  estimasi  tren,  bisa dibuat  model  yang  independen  dari  sesuatu yang diketahui dari sifat proses dalam sistem yang  dipahami  tidak  secara  keseluruhan. Model  tersebut  bisa  digunakan  untuk mendeskripsikan  perilaku  dari  data  yang diobservasi.
Analisa  regresi  digunakan  untuk mengetahui  di  antara  variabel  independen mana  saja  yang  mempengaruhi  variabel dependen,  dan  menemukan  formulasi  yang menghubungkan  keduanya.  Selain  itu  juga digunakan  untuk  menganalisa  kausalitas antar variabel.
Dalam regresi linier, spesifikasi model sebagai  variabel  dependen  yaitu 𝑦 𝑖 adalah kombinasi dari parameter-parameter. Contoh dalam  regresi  linier  sederhana  untuk 𝑛 data point,  ada  satu  variabel  independen  yaitu  xi dan  dua  parameter 𝑎 dan 𝑏 ,  dimana 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 . dengan persamaan: 𝑦 𝑖 = 𝑎𝑥 𝑖 + 𝑏 (5)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  dalam  beberapa tahap.  Sebagai  awal  adalah  menyiapkan datasource  yang  disebut  dengan  preparasi data.  Yang  menjadi  datasource  adalah  data hasil  report  generator  trafik  jaringan,  yang mengambil  data  log  server  proxy  dan mengesktraknya ke dalam bentuk database.
Gambar 2. Alur Penelitian
Dari  database  ini  diambil  data  yang dibutuhkan untuk penelitian sudah berbentuk dataset.
Tahap
berikutnya adalah mengkategorikan  website  yang  diakses berdasarkan  top  level  domain  dan  alamat URLnya.  Kemudian  menentukan  parameter apa  saja  yang  digunakan  selama  proses klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  akan  dianalisa untuk  dicari  polanya  dan  mencari  estimasi tren  dari  masing-masing  kategori.  Secara global,  alur  penelitian  digambarkan  seperti diagram pada Gambar 2.
Tabel 1. Struktur Tabel Datasource Tabel Atribut Hostname Id, ip, description, isResolved Sites Id, date, site Traffic Id, date, time, ip, resultCode,  bytes,  url, authuser, sitesID, usersID trafficsumaries  Id,  date,  ip,  usersID, inCache, outCache, sitesID, summaryTime

## a. Preparasi Data
Tahap  preparasi  data  source  adalah tahap pertama dalam bentuk visualisasi yang user  friendly.  Dengan  bantuana  aplikasi tersebut, diharapkan bisa memberikan sumber  data  yang  siap  pakai  untuk  proses analisa  selanjutnya.  Data  log  diolah  oleh report  generator  sehingga  didapatkan  output dataset  yang  sudah  siap  pakai.  Dataset tersebut  dalam  format  database  MySQL,
Data Source Report Generator Cek Domain Trafik Specific TLD General TLD Insert Kategori Dataset Cek Keyword Klasifikasi dg Naïve Bayes Menentukan parameter tren trafik Analisa trend dan pola trafik
yang  nantinya  akan  diambil  sebagai  data source penelitian, yang terdiri atas data trafik, website dan user pengakses.

## b. Filtering website
Tahap  filtering  website  adalah  tahap memfilter  data  website  yang  diakses,  untuk dimasukkan  ke  dalam  beberapa  kategori seperti pada Gambar 2, dimana untuk aplikasi website  dikelompokkan  dalam  kategori pemerintahan,  pendidikan,  email,  media sosial,  blog,  streaming,  berita,  online  shop, dan lain-lain.
Website dikategorikan dengan menggunakan filter pada alamat URL-nya, sebagai berikut:
a. Email: gmail.*, mail.*,ymail.*, hotmail.*, mail.yahoo.*, rocketmail.*
b. Sosial  Media:  facebook.*,  twiter.*, instagram.*, kaskus.*
c. Streaming: youtube.*, skype.*
d. Pemerintahan
: *.go.*, *.gov.*(domain),
government, pemerintah,  kementerian,  peraturan,
perundangan
e. Berita:  detik.*,  kompas.*,  *news*.*, antara*.*, liputan*.*, jawapos.*
f. Pendidikan: *.ac.*,*.sch.*, *.edu, school, sekolah
g. Blog: *.blogspot.*, *.wordpress.*, blog
h. lain-lain
c. Penentuan Parameter Tahap selanjutnya adalah penentuan
parameter yang digunakan untuk
mengklasifikasikan  website.  Parameter  yang digunakan adalah:
a. jumlah user; jumlah user yang mengakses  suatu  website  dihitung totalnya  dalam  jangka  waktu  tertentu, misalnya  untuk  waktu  seminggu,  dua minggu, atau sebulan
b. waktu  akses;  dalam  hal  ini  yang dipergunakan adalah  waktu/jam berapa saja website tersebut diakses oleh user, karena terkait jam kerja
c. durasi akses; durasi dari tiap-tiap akses d. intensitas  akses;  berapa  kali  website tersebut dikunjungi dalam jangka waktu tertentu
e. resource  bandwidth;  jumlah  bandwidth yang  dibutuhkan  untuk  mengakses website tersebut
Selain  untuk  menghitung  peluang  dari  tiap kelas,  parameter-parameter  tersebut  juga digunakan untuk menghitung tren ke depan.

## d. Klasifikasi Website
Pada  tahap  ini,  proses  klasifikasi website  dilakukan  menggunakan  metode Naive Bayes (NB). Menurut teori keputusan Bayesian, pengklasifikasi posterior
maksimum  dapat  meminimalkan  rata-rata error  klasifikasi.  Tujuannya  adalah  untuk mengestimasi  peluang  posterior  dari  data akses  website  yang  diuji  terhadap  sebuah kelas  trafik.  Misalnya  diberikan  akses website  x  =  x1,  x2,  ...,  xn,  maka  peluang posterior  terhadap  kelas  ω  adalah  dengan menggunakan  (1)  dan  (2).  Dari  tiga  tahap sebelumnya, bisa dibuat tabel untuk masing- masing kelas website, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2. di mana:
U  : jumlah user,
I   : intensitas kunjungan,
T   : waktu kunjungan D   : durasi kunjungan B   : bandwidth
Tabel 2. Tabel Probabilistik Dataset U I T D B Kelas w 1 x 11 x 12 x 13 x 14 x 15 y 11 w 1 x 21 x 22 x 23 x 24 x 25 y 21 … … … … … … … w n x n1 x n2 x n3 x n4 x n5 y n1

## e. Analisa Pola
Dari hasil training data set, bisa didapatkan besaran dari peluang masing-masing kelas untuk periode waktu tertentu. Sehingga bisa dihitung:
a. Peluang munculnya website email
b. Peluang  munculnya  website  social media
c. Peluang munculnya website streaming d. Peluang munculnya website
pemerintahan
e. Peluang munculnya website berita
f. Peluang munculnya website pendidikan
g. Peluang munculnya website blog
h. Peluang munculnya website lain-lain
Setelah  didapatkan  formulasi  dari  data training, dilakukan langkah serupa untuk data test sebagai uji coba

## f. Mengukur Akurasi
Kriteria  kunci  dari  proses  klasifikasi  adalah akurasi prediksi [1]:
a. Positif,  negatif,  akurasi,  presisi  dan recall.  Misalnya  ada  kelas  trafik  X.
Sebuah pengklasifikasi trafik digunakan untuk mengidentifikasi paket atau aliran paket pada kelas X ketika
direpresentasikan  dengan  campuran trafik tak terlihat sebelumnya. Diasumsikan, pengklasifikasi akan memberikan  dua  output,  apakah  paket tersebut  anggota  dari  kelas  X  atau bukan.  Biasanya  untuk  mengukur akurasi  pengklasifikasi  adalah  melalui matriks  yang  dikenal  dengan  False Positive,  False  Negative,  True  Positive dan  True  Negative,  yang  didefinisikan dalam Tabel 1.
b. Akurasi byte dan aliran data. Yang perlu diperhatikan adalah penggunaan satuan dalam  mengukur  akurasi.  Apakah menggunakan
prosentase atau menggunakan  jumlah  aliran  trafik (flow),  misalnya  dengan  menggunakan akurasi  byte  yang  dikirimkan  dan diklasifikasikan dengan benar.

## Tabel 1. Confusion matrix
X X X TP FN
X FP TN Dalam  Tabel  1  bisa  dilihat  pembagian klasifikasi positif negatif, dimana: 1. False Negative (FN): Prosentase anggota  kelas  X  yang  diklasifikasikan dengan  tidak  benar  sehingga  tidak masuk di kelas X
2. False Positive (FP): Prosentase anggota kelas  selain  X  yang  diklasifikasikan dengan  tidak  benar  sehingga  masuk  di kelas X
3. True Positive (TP): Prosentase anggota kelas  X  yang  diklasifikasikan  dengan benar  sehingga  masuk  di  kelas  X (100%-FV)
4. True  Negative  (TN)}:  Prosentase anggota kelas selain X yang diklasifikasikan dengan benar sehingga tidak masuk di kelas X (100%-FP) ML  juga  sering  menggunakan  matriks tambahan  yang  dikenal  sebagai  Recall  dan Presicion, yang didefinisikan sebagai berikut:
1. Recall : prosentase anggota kelas X yang diklasifikasikan dengan benar ke dalam kelas X
2. Precision : prosentase data sample yang benar-benar  mempunyai  kelas  X,  di antara  semua  yang  diklasifikasikan sebagai kelas X
Sebagai  langkah  lanjutan  setelah  proses klasifikasi  adalah  pengukuran  performa validasi.  Ada  dua  matriks  yang  digunakan, yaitu  akurasi  keseluruhan  dan  F-Measure. Akurasi keseluruhan adalah rasio dari jumlah asesmen  yang  benar  terhadap  jumlah  semua asesmen, atau bisa dituliskan:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑁+𝑇𝑃) ((𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃)) (6) F-measure digunakan untuk mengetes akurasi, yang terdiri atas dua precision 𝑝 dan recall 𝑟 ,  dengan  perhitungan: 𝑝 adalah jumlah  hasil  benar  dari  tes  dibagi  jumlah semua hasil, sedangkan 𝑟 adalah jumlah hasil benar  dibagi  jumlah  hasil  yang  seharusnya didapat. F-Measure akan  mencapai  hasil terbaik  jika  bernilai  1  dan  terburuk  0.  Bisa dituliskan sebagai berikut:
𝐹 1 = 2. 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛.𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (7)
Persamaan untuk menghitung positif real 𝛽 adalah :
𝐹 𝛽 = (1 + 𝛽 2 ) . 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 .𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (𝛽 2 .𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛)+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (8)
Menghitung  error  untuk  kedua  formula  di atas adalah:
𝐹 𝛽 = (1+𝛽 2 ) .𝑇𝑃 (1+𝛽 2 ).𝑇𝑃+𝛽 2 .𝐹𝑁+𝐹𝑃 (9)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Hasil
Sebagai data uji coba, diambil log dari server proxy. Dengan  file backup berukuran 63  MB  dari  database  aplikasi  report generator,  data  yang  diperoleh  tersebut kemudian di-restore ke database lokal untuk dijadikan data sample. Untuk tahap penelitian hingga  saat  ini,  data  yang  diamati  adalah sebagai berikut:
a. Jumlah  page  yang  dikunjungi  :  10.857 web page
b. Trafik yang terekam : 437.310 trafik Tahap  dan  rencana  kerja  yang  dilakukan adalah:
1. Mengkategorikan  secara  garis  besar kelompok website yang ada dalam table berdasarkan  Top  Level  Domain  (TLD) dan  keyword.  Untuk  itu,  dibuat  tabel Categories yang mengkorelasikan antara  alamat  URL  dan  trafik  dengan menggunakan atribut kategoriID, id_site  dan  id_trafik.  Untuk  tahap  ini, diambil  sebagai  dataset  adalah  3200 record.
2. Membuat  aplikasi  bantu  untuk  meng- insert  +  update  tabel  Categories  sesuai
dengan data sample yang akan dianalisa.
3. Menerapkan  klasifikasi  Naïve  Bayes terhadap masing-masing kategori website berdasarkan Top Level Domain (TLD) dan keyword pada URL trafik.

## b. Analisa
Dari tahap awal penelitian, khususnya dalam  filtering  website  yang  diakses berdasarkan  data  log  yang  tersimpan, diperoleh  prosentase  perbandingan  antara masing-masing kategori.
Untuk  tahap  ini,  kategori  lain-lain dikesampingkan  dulu  karena  keyword  yang dimasukkan  sampai  tahap  ini  masih  belum terlalu  banyak  dan  spesifik.  Jumlah  website yang diambil untuk dataset adalah lebih dari 3200  record.  Akan  tetapi  dalam  proses filtering,  ada  banyak  akses  website  dengan URL yang tidak terbaca oleh aplikasi karena memakai alamat IP, sehingga didapat alamat URL  yang  terfilter  sebanyak  3138  dengan jumlah  kelas  yang  terbagi  sebagaimana ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 2. Snapshot hasil filtering website berbasis URL
𝑝(𝑝𝑒𝑚𝑒𝑟𝑖𝑛𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛) = 18 3138 = 0,0057 𝑝(𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑠𝑜𝑠𝑖𝑎𝑙) = 103
3138 = 0,0328
𝑝(𝑒𝑚𝑎𝑖𝑙) = 9 3138 = 0,0029
𝑝(𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛) = 3 3138 = 0,00096
𝑝(𝑠𝑡𝑟𝑒𝑎𝑚𝑖𝑛𝑔) = 204 3138 = 0,0593 𝑝(𝑏𝑙𝑜𝑔) = 121 3138 = 0,0386 𝑝(𝑏𝑒𝑟𝑖𝑡𝑎) = 77 3138 = 0,0245 𝑝(𝑙𝑎𝑖𝑛 − 𝑙𝑎𝑖𝑛) = 2603
3138 = 0,8295

## 5. KESIMPULAN
Dari tahap filtering trafik saat ini bisa diperoleh kesimpulan
bahwa yang mempunyai  probabilitas  tertinggi  adalah kategori  lain-lain  yaitu  sebesar  0,8295, streaming (0,0593), blog (0,0386) dan media social (0,0328). Sedangkan untuk trafik yang dikategorikan website pendidikan mempunyai  probabilitas  yang  paling  kecil, yaitu 0,00096.
Untuk kategori lain-lain dalam dataset yang  diambil,  mempunyai  peluang  tertinggi karena  cakupan  keyword  terlalu  general, masih bisa dikhususkan lagi, misalnya untuk kategori  online  shop  dan  pornografi  masih dimasukkan  dalam  satu  kategori  (lain-lain) dan  TLD  tertentu  yang  bersifat  general (misalnya  .com,  .net,  .info)  untuk  tahap penelitian lebih lanjut, membutuhkan tambahan keyword yang lebih spesifik untuk mendapatkan  kategori  yang  lebih  spesifik juga. 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Jiang, L., Caia, Z., Wang, D., Zhang, H. (2012).  Improving  Tree  Augmented Naive  Bayes  for  Class  Probability
Estimation. Knowledge Based Systems 26, pp. 239-245. [2] Karagiannis,  Papagiannaki,  K.  (2005). BLINC: Multilever Traffic Classification in the Dark. SIGCOMM'05 .
[3] Liu, B. (2006). Web Data Mining. New York: Springer.
[4] McGregor, P., Hall, M., & Brunskill, J. (2004).  Flow  clustering  using  machine learning  techniques.  Development  and Society.
[5] Nguyen. (2008). A survey of techniques for Internet Traffic Classification Using Machine Learning. IEEE Communication and Survey and
Tutorial, vol. 10(4), 2008.
[6] Park,  H.R.,  &  K.CCJ.  (2006).  Internet
Traffic Classification  for Scalable QoS Provision. IEEE International .
[7] Schlosser,  D.,    Gebert,  S.,    Pries,  R., Heck, K. (2009). Internet Access Traffic
Measurement  and  Analysis. University of Wurzburg.