http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Analisa Performa Penggunaan Feature Selection untuk Mendeteksi Intrusion Detection Systems dengan Algoritma Random Forest Classifier
Setiawan Budiman*, Andi Sunyoto, Asro Nasiri Magister Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara. Sleman, Yogyakarta, Indonesia *e-mail: setiawan.1267@students.amikom.ac.id
( received : 30 Juli 2021, revised : 5 September 2021, accepted : 28 September 2021)

## Abstrak
Semakin  penting  koneksi  data  melalui  Internet  membuat  kebutuhan  akan  keamanan  jaringan  data semakin  meningkat.  Salah  satu  tools  yang  penting  adalah Intrusion  detection  systems (IDS).  Salah satu  hal  yang  menjadi  masalah  dari penggunaan  IDS  adalah  performan  kecepatan  untuk  mendeteksi data  yang  semakin  banyak  dalam  waktu  yang  singkat.  Dalam  penelitian  ini  kami  akan  melakukan analisa  perbandingan  performa  IDS  menggunakan features  selection dengan  algoritma Random Forest  Classifier yang  disimulasikan  pada dataset UNSW-NB15,  yaitu dataset simulasi  serangan pada  jaringan network yang  dikembangan  oleh  Nour  Moustafa  &  Jill  Slay  dari University  of  New South Wales pada Australian Defence Force Academy . Tujuan dari penelitian ini adalah mempercepat waktu  proses Intrusion  detection  systems dengan machile  learning .  Penelitian  dilakukan  dengan  2 tahap,  yaitu  tahap  pertama  tanpa features  selection dan  tahap  kedua  dengan features  selection ExtraTreesClassifier .  Masing-masing  tahap  dilakukan  dengan  beberapa  kali  pengujian  dengan persentasi testing dan training data  yang  berbeda.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  penggunaan features  selection dapat  mempercepat  waktu  proses  pendeteksian  dengan  menggunakan Random Forest Classifier , walaupun ada sedikit penurun akurasi dibawah 1%.
Kata kunci: feature selection, random forest, ids, machine learning

## Abstract
Internet data connection is very important, therefore it will increasing the security issues. One of the important  tools  is  Intrusion  detection  systems  (IDS).  The  main  problems  of  using  IDS  is  the  speed performance  to  detect  more  and  more  data  in  a  short  time.  In  this  study,  we  will  perform  a comparative analysis of IDS performance using features selection with the Random Forest Classifier algorithm  which  is  simulated  on  the  UNSW-NB15  dataset,  which  is  work  as  the  attack  simulation dataset  on  the  network  developed  by  Nour  Moustafa  &  Jill  Slay  from  the  University  of  New  South Wales  at  the  Australian  Defense  Force  Academy.  The  purpose  of  this  research  is  to  speed  up  the processing time of Intrusion detection systems with machile learning. The research was conducted in 2 stages, the first stage without features selection and the second stage with features selection. Each stage  is carried  out  with  several  study  using  different  percentages  of testing  and  training  data.  The results showed that by using features selection, it can speed up the detection process time using the Random Forest Classifier, although there is a slight decrease in accuracy below 1%.
Keywords: feature selection, random forest, ids, machine learning

## 1 Pendahuluan
Dengan  semakin  berkembangnya  koneksi  Internet  di  seluruh  dunia,  maka  saat  ini  semakin banyak  juga  serangan  yang  terjadi  pada  system  jaringan  Internet.  Serangan  pada  Internet  dilakukan untuk  mendapatkan  keuntungan  baik  secara  finansial  maupun  keuntungan  lainnya  seperti permasalahan  sosial  dan  politik.  Solusi  untuk  permasalahan  ini  adalah  dengan  dikembangkannya teknologi intrusion  detection  systems  (IDS) , firewall dan  beberapa tools lainnya.  Penelitian ini akan
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
berfokus  pada  penggunaan intrusion  detection  systems  (IDS) untuk  mendeteksi  apakah  ada komunikasi  data  yang  anomali  atau  mencurigakan.  Dengan  adanya  informasi  serangan  dari  IDS, system  firewall dapat  segera  melakukan  tindakan  preventif  dengan  cara  melakukan blocking pada aktivitas network tersebut.  Saat  ini  penggunaan  IDS  semakin  diperlukan  terutama  untuk  jaringan komunikasi  sibuk  yang  terhubung  ke  seluruh  dunia. Dengan  semakin  banyaknya  data  yang  harus  di pelajari  oleh  IDS,  maka  salah  satu  kunci  keberhasilannya  adalah  akurasi  dan  kecepatan  waktu prosesnya[1].
Saat ini sudah tersedia banyak dataset dengan kualitas yang baik untuk mewakili hasil kerja dari sebuah IDS. Pada study ini digunakan dataset UNSW-NB15 yang dikembangan oleh Nour Moustafa & Jill Slay dari University of New South Wales pada Australian Defence Force Academy [2]. Dataset ini memiliki sekitar 2 juta data yang mewakili 9 jenis serangan dengan total 47 features.
Penelitian  ini  akan  melakukan  sebuah  analisa  untuk  membandingkan  kecepatan  waktu  proses pendeteksian  data  dari  IDS  antara  menggunakan features  selection dibandingkan  dengan  tidak menggunakan feature  selection .  Basis  dari  penelitian  ini  adalah  menggunakan  algoritma Random Forest  Classifier ,  termasuk  untuk feature  selection dan  klasifikasinya.  Dari  beberapa  penelitian disebutkan  bawah  penggunaan Random  Forest  Classifier memberikan  hasil  yang  lebih  baik  untuk permodelan  pada Intrusion  Detection  Systems seperti  penelitian  yang  dilakukan  dengan  judul A Survey  of  Random  Forest  Based  Methods  for  Intrusion  Detection  Systems [3]. Random  forest akan membuat  permodelan  dengan  beberapa decision  tree . Feature  selection yang  digunakan  adalah dengan  menggunakan library  sklearn  ExtraTreesClassifier yang  berbasis  pada ensemble  learning dengan menggunakan decision tree .

## 2 Tinjauan Literatur

## 2.1 Pengembangan Intrusion Detection Systems
Beberapa penelitian sejenis yang telah dilakukan menggunakan data intrusion detection systems (IDS)  memiliki  tujuan  utama  yang  sama,  yaitu  dengan  menganalisa  serta  meningkatkan  performa machine  learning  tersebut.  Penelitian  dengan  judul Performance  Analysis  of  Intrusion  Detection Systems  Using  a  Feature  Selection  Method  on  the  UNSW-NB15 Dataset[4] dilakukan  untuk memberikan  peningkatan  hasil  dengan  menggunakan  XGBoost-based feature  selection sebelum melakukan  deteksi  dengan machine  learning  Support  Vector  Machine (SVM), k-Nearest-Neighbour (kNN), Logistic  Regression (LR), Artificial  Neural  Network (ANN)  dan Decision  Tree (DT).  Hasil penelitian tersebut adalah features selection XGBoost-based dapat memberikan hasil yang lebih baik pada machine  learning  Decession  Tree (DT).  Penelitian  lainnya  dengan  judul Network  Intrusion Detection: A Comparative Study Using State-of-the-art Machine Learning Methods [5] telah dilakukan untuk mengetahui hasil penggunaan dataset IDS yang dideteksi dengan beberapa algoritma machine learning yaitu Logistic regression , SGD, Light GBM, XG-Boost, DNN, Stacked classifier . Dan hasil penelitian tersebut adalah bahwa Gradient Boosting Decision Tree akan memberikan hasil yang lebih baik.  Penggunaan  beberapa  algoritma machine  learning dengan  metode ensemble  methods dapat memberikan hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan menggunakan single klasifikasi. Hal ini dapat dilihat dari hasil penelitian dengan judul Use The Ensemble Methods When Detecting DoS Attacks in Network Intrusion Detection [6].

## 2.2 Dataset Penelitian
Ada  beberapa  jenis dataset yang  dapat  digunakan  pada  penelitian  yang  berhubungan  dengan intrusion detection systems (IDS). Salah satu yang memiliki kelengkapan data adalah UNSW-NB15. Dataset ini  dapat  didownlaod  dari  www.kaggle.com.  Penelitian  dengan  judul Analysis  of  UNSW- NB15  Dataset  Using  Machine  Learning  Classifiers [7]  telah  dilakukan  yang  tujuannya  untuk mendeteksi  hasil machine  learning dengan  beberapa  algoritma,  yaitu Naive  Bayes,  Logistic Regression , SMO, J48 dan Random Forest . Dan Random Forest dapat memberikan hasil akurasi yang paling  baik  dibanding  lainnya.  Pada  beberapa  penelitian  lain,  juga  dilakukan  dengan  menggunakan dataset lain seperti dataset KDDCUP99 tetapi dataset ini sudah mulai banyak ditinggalkan karena out of  date ,  karena  sudah  tidak  dapat  mewakili  perkembangan  simulasi  IDS  dengan  berbagai  macam kasus  dan  teknik  serangan  yang  lebih modern [8]. Dataset lain  yang  bisa  digunakan  pada  sebuah
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
penelitian  berbasis  IDS  adalah  NSL-KDD.  Ketiga dataset ini  sudah  dilakukan  perbandingan menggunakan  machine learning dengan algoritma Deep Neural Network (DNN) dan hasilnya sama- sama memberikan akurasi kurang lebih mencapai 90%[9].

## 2.3 Feature Selection
Pada  era  IoT  dan  aplikasi  berbasis web-based ,  produksi  berbagai  macam  data  penjadi  sangat cepat  dan  ini  mengakibatkan  terbentuknya big  data yang  terus  bertambah  secara  otomatis.  Hal  ini menyebabkan akan ditemukan banyak data noise yang tidak berguna, redundancy dan membutuhkan teknologi  komputasi  yang  besar  untuk  memproses  data.  Oleh  karena  itu  diperlukan  metode feature selection untuk  mengurangi jumlah features yang noisy, redundant dan irrelevant data [10]. Feature selection juga  digunakan  pada  penelitian  dengan  judul Intrusion  Detection  Model  Using  Fusion  Of Chi-Square Feature Selection And Multi Class SVM [11]. Dataset IDS yang digunakan adalah NSL- KDD.  Hasil  dari  penelitian  ini  terlihat  bahwa  dengan  menggunakan Chi-Square  feature  selection dapat  memberikan  percepatan  waktu  proses  dalam  algoritma machine  learning  Multi  Class  SVM . Selain  itu  juga  terdapat Feature  Selection dengan  menggunakan Chi-Square yang  berfokus  pada pendeteksian  serangan  DDoS  dengan  judul  Peningkatan  Akurasi  Pendeteksian  Serangan  DDoS Menggunakan Multiclassifier  Ensemble  Learning dan Chi-Square [12]  dengan  mengunakan dataset NSL-KDD. Feature  selection semakin  banyak  digunakan  untuk  melakukan  optimalisasi  sebelum dilakukan  analisa  akhir,  salah  satunya  pada  penelitian  menggunakan Naive  Bayes  Feature  Selection yang kemudian dilanjutkan dengan klasifikasi machine learnin g menggunakan algoritma SVM telah dilakukan  dengan  judul An  effective  intrusion  detection  approach  using  SVM  with  na¨ıve  Bayes feature embedding [13].

## 2.4 Random Forest
Random  forest adalah  salah  satu  teknik  klasifikasi (supervised  classification) yang  banyak digunakan  diberbagai  macam  penelitian  dan  model  kasus.  Ini  adalah  sebuah  proses  pengambilan keputusan berdasarkan pencabangan pohon atau decision tree . Tiap cabang berisi tentang pertanyaan untuk  memecahkan  sebuah  keputusan  dari  jumlah  pencabangan  ideal[14]⁠.  Terdapat  beberapa penelitian yang menyebutkan bahwa Random Forest dapat memberikan hasil akurasi yang baik pada penelitian  dengan  judul A  Comparative  Analysis  of  Logistic  Regression,  Random  Forest  and  KNN Models  for  the  Text  Classification [15].  Penelitian  tersebut  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana akurasi jika dibandingkan dengan KNN dan Logistic Regression . Hasilnya didapatkan bahwa Random Forest masih  lebih  baik  dibandingkan  dengan  KNN,  tetapi  pada  penelitian  tersebut Logistic Regression masih  memiliki  akurasi  terbiak,  oleh  karena  itu  perlu  dibuat  penelitian  lebih  lanjut  yang mencari  parameter  terbaik  agar Random  Forest menjadi  lebih  akurat.  Sedangkan  penelitian  yang dilakukan  dengan  judul Use  of  Random  Forest  in  The  Identification  of  Important  Variables [16] berfokus  pada  pencarian variable yang  lebih  penting  dengan  algoritma Random  Forest ,  pada penentuan data  crude  oil yang  dilihat  berdasarkan variable yang  paling  sering  digunakan  dari pencabangan  pohon  tersebut. Random  Forest juga  berguna  untuk  mengolah  klasifikasi big  data dan IoT yang telah dilakukan pada penelitian dengan judul Random Forest for Big Data Classification in The  Internet  of  Things  Using  Optimal  Features [17]  yang  dilakukan  pada  bidang  kesehatan  yang menggunakan data kesehatan pasien. Pengunaan IoT untuk mengumpulkan data dapat mengakibatkan feedback  data yang  besar,  itu  sebabnya  penggunaan machine  learning dengan  alrogitma Random Forest dapat membantu klasifikasi data secara akurat. Penelitian lain yang berhubungan dengan IoT pada  bagian wireless  sensor  network dilakukan  dengan  judul Fault  Detection  in  Wireless  Sensor Networks through the Random Forest Classifie [18], penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan hasil klasifikasi  terbaik  antara  beberapa  jenis  algoritma  seperti  SVM,  RF,  SGD,  MLP,  CNN,  dan  PNN untuk  memberikan data kegagalan  dan  kerentanan  yang  dibutuhkan  untuk  memperbaiki  dengan system  update dan  peningkatan  kinerja.  Hasil  yang  didapatkan  bahwa Random  Forest (RF) memberikan hasil yang terbaik dibanding algoritma lainnya.

## 3 Metode Penelitian
Penelitian ini  menggunakan  metode  yang  bersifat  kuantitatif  dan  komparatif.  Hal  ini  dilakukan karena  akan  membandingkan  beberapa  data  dengan  bahasa  program Python yang  dijalan  dengan
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
menggunakan  beberapa library seperti  sklearn  dan library pendukung  lainnya.  Penelitian  ini  akan melakukan analisis pada suatu jaringan apakah kondisnya normal atau anomali (bermasalah).
Dataset yang digunakan adalah UNSW-NB15 yang tersedia di Kaggel oleh Nour Moustafa dan Jill Slay di University of New South Wales yang dikembangkan bersama Australian Centre for Cyber Security  (ACCS) untuk  membuat  simulasi  serangan  meggunakan software  IXIA  PerfectStorm  tool . Dataset ini  memiliki  47 features dengan  9  jenis  serangan.  Dari  seluruh  serangan  tersebut,  dapat  di kategorikan dalam 2 besar yaitu kondisi jaringan normal atau anomali[2]⁠.
Langkah yang dilakukan dalam penelitian ini adalah dengan menguplaod data csv UNSW-NB15 agar dapat dibaca oleh Python. Dataset yang digunakan adalah gabungan dari UNSW-NB15 training dan testing dengan total 257.673 baris. Hal ini dilakukan agar data penelitian ini memiliki data yang cukup  besar.  Proses  berikutnya  adalah  konversi  beberapa features dari object menjadi numeric agar dapat dilakukan proses classfication .  Setelah itu penelitian ini akan dilakukan menjadi 2 bagian, yaitu pertama  dengan full  features dan  yang  kedua  menggunakan feature  selection .  Tiap  bagian  akan disajikan dalam tabel perbandingan hasil akhir dari confussion matrix . Pada proses pemilihan feature menggunakan Feature  Selection  Extra  Trees  Classifier pada library  sklearn.ensemble ExtraTreesClassifier , yaitu menentukan feature selection yang berbasis pada RandomForestClassifier ,  untuk  mendapatkan features dengan  kontribusi  sedikit  terhadap  hasil  label yang dapat memberikan akibat overfit serta mempengaruhi lamanya waktu proses akibat melakukan analisa pada feature yang tidak berpengaruh banyak pada hasil classification . Selanjutnya dilakukan pembagian  data  untuk testing dan training yaitu  dengan  komposisi 90%:10%, 80%:20%,  70%:30%, 60%:40%,  50%:50%,  sehingga  total  akan  dilakukan  dengan  5  set  data  yang  dibagi  secara  acak. Feature yang  ada  pada  data traning dan testing akan dipilih  sesuai  hasil output dari  proses Feature Selection  Extra  Trees  Classifier. Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  prediksi  dengan menggunakan Random  Forest  Classifier untuk  menentukan  hasil accuracy dan precission dengan menggunakan Confusion Matrix .
Gambar 1. Alur Penelitian

## 4 Hasil dan Pembahasan
Hasil dari penelitian ini kami tuliskan dapat bentuk beberapa tabel dan grafik agar memudahkan proses membaca hasil. Proses penelitian ini dibagi menjadi 2 bagian, yaitu proses awal sampai akhir dengan  menggunakan  semua feature sebanyak  41  yang  ada  pada dataset UNSW-NB15  dengan jumlah 257.673 baris. Setelah dilakukan konversi dengan sklearn.preprocessing LabelEncoder, maka
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
hasilnya  seluruh type  object telah  diubah  menjadi type  integer. Selanjutnya  dilakukan  penghapusan features bertype object , sehingga hasilnya dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil  Konversi Features No.  Feature Type No.  Feature Type 0 id float64 22 ackdat float64 1 spkts int64 23 smean int64 2 dpkts int64 24 dmean int64 3 sbytes int64 25 trans_depth int64 4 dbytes int64 26 response_body_len int64 5 rate float64 27 ct_srv_src int64 6 sttl int64 28 ct_state_ttl int64 7 dttl int64 29 ct_dst_ltm int64 8 sload float64 30 ct_src_dport_ltm int64 9 dload float64 31 ct_dst_sport_ltm int64 10 sloss int64 32 ct_dst_src_ltm int64 11 dloss int64 33 is_ftp_login int64 12 sinpkt float64 34 ct_ftp_cmd int64 13 dinpkt float64 35 ct_flw_http_mthd int64 14 sjit float64 36 ct_src_ltm int64 15 djit float64 37 ct_srv_dst int64 16 swin int64int64 38 is_sm_ips_ports int64 17 stcpb int64int64 39 proto_n int64 18 dtcpb int64int64 40 service_n int64 19 dwin int64 41 state_n int64 20 tcprtt float64 21 synack float64
Pada  bagian  pertama,  penulis  tidak  melakukan  proses feature  selection ,  sehingga  semua  41 features pada  tabel  1  akan  digunakan. Data UNSW-NB15  dibagi  menjadi  menjadi training dan testing .  Proses  ini  akan  dilakukan  sebanyak  5  pembagian  yaitu  dengan  komposisi  90%:10%, 80%:20%, 70%:30%, 60%:40%, 50%:50%. Langkah berikutnya adalah melakukan klasifikasi dengan Random  Forest ,  percobaan  dilakukan  masing  masing  sebanyak  4  kali  dan  didapatkan  hasil  akurasi terbaik sebagai yang pada dilihat pada tabel 2.
Pada bagian kedua, agar data yang digunakan tetap konsisten, penelitian ini dilanjutkan dengan menggunakan  komposisi dataset yang  sudah  dibagi  sebelumnya  untuk  dimasukkan  pada  pemilihan feature  selection .  Hasil output dari  proses Feature  Selection  Extra  Trees  Classifier didapatkan pengurangan  sebanyak  13 features. Selanjutnya  program  akan  menghilangkan  ke  13 feature yang tidak mempunyai pengaruh dengan nilai dibawah 0.01, seperti yang terlihat pada tabel 3. Kemudian
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dilanjutkan lagi untuk proses klasifikasi dengan Random Forest yang dilakukan sebanyak 4 kali. Hasil terbaiknya dituliskan pada tabel 2. Penulis menentukan batas nilai kurang 0.01 untuk dihapus karena hasil  output  dari Feature  Selection  Extra  Trees  Classifier rata-rata  berkisar  antara  dari  0.1  sampai 0.01,  dimana  semakin  kecil  jarak  selisihnya,  maka  semakin  tidak  berguna feature tersebut.  Contoh feature yang dihapus memiliki nilai output 0.00804461, 0.00770632 dan 0.00630018.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Random Forest Dengan dan Tanpa Feature Selection (FS)
No.  Komposisi Akurasi Waktu Proses Tanpa FS Dengan FS Tanpa FS Dengan FS 1. 90%:10% 95.31% 95.24% 50.08s 45.13s 2. 80%:20% 95.12% 95.06% 45.52s 40.96s 3. 70%:30% 95.07% 95.02% 39.94s 36.17s 4. 60%:40% 94.91% 94.90% 39.35s 33.00s 5. 50%:50% 94.78% 94.76% 27.70s 24.86s Tabel 3. Feature Dengan Kontribusi Paling Sedikit No. Feature Type No.  Feature Type 0 ct_ftp_cmd int64 8 dbytes int64 1 is_ftp_login int64 9 dinpkt int64 2 response_body_len  int64 10 djit float64 3 ct_flw_http_mthd int64 11 sjit float64 4 trans_depth int64 12 dpkts int64 5 spkts int64 6 dloss int64 7 sloss int64
Untuk  memberikan  gambaran  hasil  perbandingan  yang  lebih  mudah,  maka  data  output  dari penelitian  menggunakan dataset UNSW-NB15  dengan  komposisi  yang  terdiri  dari  5  set  pembagian data training dan testing yaitu  90%:10%,  80%:20%,  70%:30%,  60%:40%,  50%:50%  disajikan  juga dalam bentuk grafik yang dapat dilihat pada gambar 2 untuk perbandingan akurasi dan pada gambar 3 untuk  perbandingan  waktu  saat  tanpa  menggunakan feature  selection dan  dengan  menggunakan feature selection . Untuk hasil akurasi terbaik didapatkan dengan menggunakan data training sebanyak 90% dan data testing sebanyak 10% yang terlihat pada gambar 4 di bawah ini.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719
Gambar 2. Perbandingan Akurasi Antara Tanpa dan Dengan Features Selection
Gambar 3. Perbandingan Waktu Proses Antara Tanpa dan Dengan Features Selection

## Gambar 4. Akurasi Terbaik Dengan dan Tanpa Feature Selection
Dari  hasil  tabel  penelitian  ini,  terlihat  bahwa  akurasi  terbaik  didapatkan  ada  data training sebanyak 90% dan data testing sebanyak 10% karena semakin banyak data training yang diberikan, maka  semakin  banyak  contoh  data  yang  dapat  dijadikan  acuan  oleh machine  learning untuk menetukan  kesalahan  pendeteksian.  Hasil  penelitian  didapatkan  bahwa  waktu  proses  dengan menggunakan feature  selection menjadi  lebih  cepat.  Tetapi  ada  beberapa features penting  yang tercampur  dengan data  noise ,  namun  jumlahnya  sangat  sedikit  sehingga  tidak  dapat  dibedakan  saat diproses dengan Feature Selection Extra Trees Classifier . Akibatnya hasil akurasinya menjadi sedikit berkurang  namun  sangat  kecil  sekali,  hanya  kurang  dari  1%.  Oleh  karena  itu,  penggunaan feature selection masih memberikan manfaat yang lebih baik dibandingkan tanpa feature selection, yaitu pada kecepatan proses yang lebih baik.
5 Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membandingkan  performa  dari  algoritma machine  learning Random  Forest dengan  menggunakan feature  selection atau  tanpa feature  selection . Dataset yang digunakan  adalah  UNSW-NB15  dengan  kategori label normal  atau  anomali.  Jumlah dataset yang digunakan  adalah  257.673 record .  Proses  penelitian  dilakukan  dengan  beberapa  kali  ujicoba menggunakan  perbandingan  data traning dan testing sebanyak  90%:10%,  80%:20%,  70%:30%, 60%:40%,  50%:50%.  Hasil  yang  didapatkan  bahwa  penggunaan feature  selection berbasis decision tree ExtraTreesClassifier akan memberikan waktu proses yang lebih cepat dibandingkan tanpa feature selection , walaupun terdapat penurunan hasil akurasi kurang dari 1% jika dibandingkan tanpa feature selection .  Peningkatan  kecepatan  ini  memberikan  dampak  yang  lebih  penting  untuk  memberikan efisiensi waktu pada deteksi data IDS dan berkurangnya load kinerja hardware . Untuk hasil akurasi terbaik didapatkan dengan menggunakan data training sebanyak 90% dan data testing sebanyak 10%. Untuk  penelitian  yang  akan  datang,  penelitian  dapat  menggunakan feature  selection jenis  lainnya untuk mendapatkan hasil kecepatan dan akurasi yang lebih baik.
Volume 10, Nomor 3, Tahun 2021: 754-760 e-ISSN:2540-9719

## Referensi
[1] I. Sumaiya Thaseen, J. Saira Banu, K. Lavanya, M. Rukunuddin Ghalib, and K. Abhishek, “An integrated  intrusion  detection  system  using  correlation-based  attribute  selection  and  artificial neural  network,” Trans.  Emerg.  Telecommun.  Technol. ,  vol.  32,  no.  2,  pp.  1–15,  2021,  doi: 10.1002/ett.4014.
[2] N.  Moustafa  and  J.  Slay,  “UNSW-NB15:  A  comprehensive  data  set  for  network  intrusion detection  systems  (UNSW-NB15  network  data  set),” 2015  Mil.  Commun.  Inf.  Syst.  Conf. MilCIS 2015 - Proc. , no. November, 2015, doi: 10.1109/MilCIS.2015.7348942.
[3] P.  A.  A.  Resende  and  A.  C.  Drummond,  “A  survey  of  random  forest  based  methods  for intrusion detection systems,” ACM Comput. Surv. , vol. 51, no. 3, 2018, doi: 10.1145/3178582.
[4] S.  M.  Kasongo  and  Y.  Sun,  “Performance  Analysis of  Intrusion  Detection  Systems  Using  a Feature Selection Method on the UNSW-NB15 Dataset,” J. Big Data , vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00379-6.
[5] M. Rai and H. L. Mandoria, “Network Intrusion Detection: A comparative study using state- of-the-art machine learning methods,” IEEE Int. Conf. Issues Challenges Intell. Comput. Tech. ICICT 2019 , pp. 0–4, 2019, doi: 10.1109/ICICT46931.2019.8977679.
[6] H. Thanh and T. Lang, “Use the ensemble methods when detecting DoS attacks in Network Intrusion  Detection  Systems,” EAI  Endorsed  Trans.  Context.  Syst.  Appl. ,  vol.  6,  no.  19,  p. 163484, 2019, doi: 10.4108/eai.29-11-2019.163484.
[7] A.  Dickson  and  C.  Thomas, Analysis  of  UNSW-NB15  Dataset  Using  Machine  Learning Classifiers , vol. 1366. Springer Singapore, 2021.
[8] D. G. Mogal, S. R. Ghungrad, and B. B. Bhusare, “NIDS using Machine Learning Classifiers on  UNSW-NB15  and  KDDCUP99  Datasets,” Ijarcce ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  533–537,  2017,  doi: 10.17148/ijarcce.2017.64102.
[9] S.  Choudhary  and  N.  Kesswani,  “Analysis  of  KDD-Cup’99,  NSL-KDD  and  UNSW-NB15 Datasets using Deep Learning in IoT,” Procedia Comput. Sci. , vol. 167, no. 2019, pp. 1561– 1573, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.03.367.
[10] B. Venkatesh and J. Anuradha, “A review of Feature Selection and its methods,” Cybern. Inf. Technol. , vol. 19, no. 1, pp. 3–26, 2019, doi: 10.2478/CAIT-2019-0001.
[11] I.  Sumaiya  Thaseen  and  C.  Aswani  Kumar,  “Intrusion  detection  model  using  fusion  of  chi- square feature selection and multi class SVM,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , vol. 29, no. 4, pp. 462–472, 2017, doi: 10.1016/j.jksuci.2015.12.004.
[12] D. B. Satmoko, P. Sukarno, and E. M. Jadied, “Peningkatan Akurasi Pendeteksian Serangan DDoS  Menggunakan  Multiclassifier  Ensemble  Learning  dan  Chi-Square,”  vol.  5,  no.  3,  pp. 7977–7985, 2018.
[13] J.  Gu  and  S.  Lu,  “An  effective  intrusion  detection  approach  using  SVM  with  naïve  Bayes feature embedding,” Comput. Secur. , vol. 103, p. 102158, 2021, doi: 10.1016/j.cose.2020.102158.
[14] T. M. Oshiro, P. S. Perez, and J. A. Baranauskas, “How many trees in a random forest?,” Lect. Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes  Bioinformatics) , vol. 7376 LNAI, pp. 154–168, 2012, doi: 10.1007/978-3-642-31537-4_13.
[15] K. Shah, H. Patel, D. Sanghvi, and M. Shah, “A Comparative Analysis of Logistic Regression, Random Forest and KNN Models for the Text Classification,” Augment. Hum. Res. , vol. 5, no. 1, 2020, doi: 10.1007/s41133-020-00032-0.
[16] B. P. O. Lovatti, M. H. C. Nascimento, Á. C. Neto, E. V. R. Castro, and P. R. Filgueiras, “Use of  Random  forest  in  the  identification  of  important  variables,” Microchem.  J. ,  vol.  145,  no. December 2018, pp. 1129–1134, 2019, doi: 10.1016/j.microc.2018.12.028.
[17] S.  K.  Lakshmanaprabu,  K.  Shankar,  M.  Ilayaraja,  A.  W.  Nasir,  V.  Vijayakumar,  and  N. Chilamkurti, “Random forest for big data classification in the internet of things using optimal features,” Int.  J.  Mach.  Learn.  Cybern. ,  vol.  10,  no.  10,  pp.  2609–2618,  2019,  doi: 10.1007/s13042-018-00916-z.
[18] Z.  Noshad et  al. ,  “Fault  detection  in  wireless  sensor  networks  through  the  random  forest classifier,” Sensors (Switzerland) , vol. 19, no. 7, pp. 1–21, 2019, doi: 10.3390/s19071568.