## DETEKSI SERANGAN SIBER PADA JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST
Laode Ikhwanul Uzlah, Rizal Adi Saputra, Isnawaty Teknik Informatika, Universitas Halu Oleo Jln. H.E.A Mokodompit No. 8 Kampus Baru UHO Bumi Tridharma Anduonohu rizaladisaputra@uho.ac.id

## ABSTRAK
Serangan  siber  merupakan  ancaman  yang  signifikan  bagi  keamanan  jaringan  komputer.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memfokuskan  pada  pengembangan  model  deteksi  serangan  siber  menggunakan metode Random  Forest berdasarkan  dataset  serangan  siber  yang  relevan.  Dengan  mengintegrasikan  teknologi machine  learning dan  analisis  dataset  yang  cermat,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  untuk meningkatkan keamanan siber. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 66.13%, dengan tantangan terutama dalam  mengenali  serangan  (kelas  1).  Meskipun  demikian,  model  berhasil  memprediksi  dengan  baik  pada  data baru, menunjukkan potensi untuk deteksi proaktif. Hasil deteksi dibuktikan dengan distribusi probabilitas model terhadap  kelas  yang  diprediksi.  Keseluruhan,  penelitian  ini  membuktikan  efektivitas Random  Forest dalam mendeteksi serangan siber, memberikan landasan untuk peningkatan lebih lanjut.
Kata kunci :  analisis dataset, deteksi proaktif, keamanan siber, Random Forest, serangan siber

## 1. PENDAHULUAN
Serangan  siber  merupakan  ancaman  serius  bagi organisasi  dan  instansi  yang  mengandalkan  jaringan komputer  dalam  operasionalnya  [1].  Fenomena meningkatnya  ancaman  serangan  siber  terjadi  di seluruh  dunia,  seiring  dengan  pertumbuhan  jumlah pengguna  internet.  Ancaman  ini  dapat  merusak penyedia  layanan  seperti  situs  web,  email,  dan  cloud melalui  retas  sistem  atau  pencurian  data  pengguna layanan,  yang  berpotensi  merugikan  pihak  penyedia layanan dan pengguna [2].
Keberadaan  internet,  selain  mempermudah aktivitas  sehari-hari  [3],  juga  membawa  konsekuensi meningkatnya  risiko  keamanan  siber.  Pertimbangan keamanan ini semakin penting bagi penyedia layanan, seiring dengan meningkatnya pengguna internet yang dapat menjadi sasaran potensial ancaman siber [2].
Serangan siber, dilakukan oleh jaringan komputer  atau  telekomunikasi,  mencakup  target seperti  website,  sistem  komputer,  dan  komputer pribadi.  Kemajuan  teknologi  informasi  dan  internet memudahkan  para  pelaku  serangan  untuk  beroperasi dengan lebih mudah, hemat biaya, dan efisien. Insiden serangan siber melibatkan spionase industri dan target pemerintah  penting,  yang  dapat  menimbulkan kecemasan dan ketidakamanan akibat risiko kehilangan data pribadi dan kekayaan. Serangan siber bukan hanya menjadi alat politik di dunia siber, tetapi juga  dapat  digunakan  dalam  konteks  ekonomi. Berbagai  jenis  serangan  cyber  umumnya  termasuk malware [4] yang mencari kelemahan perangkat lunak dan dapat menginfeksi perangkat dengan virus, worm, atau  trojan  horse  [5].  Serangan  DDoS  (Distributed Denial  of  Service)  [6]  dapat  melumpuhkan  server dengan  membanjiri  lalu  lintas  jaringan  [7]  bertujuan untuk mengganggu ketersediaan layanan [1].
Selain  itu,  serangan  phishing  [3],  taktik  penipuan dengan  mengelabui  target  untuk  mencuri  informasi
sensitif,  menjadi  salah  satu  ancaman  utama  [8]. Penjahat  dunia  maya  menggunakan  web  phishing untuk mengeksploitasi kerentanan browser, menyebarkan malware melalui URL jahat [9], dengan tujuan  mendapatkan  akses  ke  jaringan,  mencuri informasi, dan diam-diam memantau sistem komputer target [1].
Oleh  karena  itu,  diperlukan  sistem  deteksi serangan  siber  yang  efektif  dengan  pengumpulan dataset  yang  relevan  [10].  Dalam  upaya  mendeteksi ancaman  siber  secara  dini,  pendekatan  yang  diambil dalam penelitian ini adalah membangun sebuah model deteksi  serangan  siber  berbasis  metode  Random Forest.  Dengan  menggabungkan  kekuatan  teknologi machine  learning  dan  pengumpulan  dataset  yang relevan,  penelitian  ini  berkontribusi  pada  upaya peningkatan keamanan siber, terutama dalam mendeteksi serangan siber secara proaktif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Tinjauan pustaka yang dijelaskan peneliti dalam penelitian ini menggunakan beberapa referensi seperti buku, monografi, dan jurnal. Berikut tinjauan pustaka yang mendukung teoritis dari penelitian ini.

## 2.1. Serangan Siber
Serangan siber  merupakan ancaman yang serius terhadap  keamanan  informasi  dan  infrastruktur teknologi  [1].  Seiring  dengan  kemajuan  teknologi informasi dan ketergantungan pada internet, serangan siber  telah  menjadi semakin canggih dan  merugikan. Serangan  ini  dapat  mencakup  berbagai  bentuk, termasuk malware ,  serangan  DDoS, phishing ,  dan banyak lagi [2].
a. Malware
Malware adalah  jenis  serangan  siber  yang mencakup  berbagai  program  berbahaya,  seperti virus , worm , dan trojan horse [4]. Malware dapat
merusak atau mencuri data, merusak fungsionalitas sistem,  dan  bahkan  dapat  memanipulasi  operasi perangkat  lunak [5].
b. Serangan DdoS Serangan  DDoS  ( Distributed  Denial  of  Service ) bertujuan untuk melumpuhkan server atau jaringan dengan  cara  membanjiri  lalu  lintas  internet, menyebabkan penurunan ketersediaan layanan [6]. Serangan ini dapat menyebabkan crash sistem dan mengakibatkan ketidakmampuan sistem merespons permintaan pengguna yang sah [7]. c. Phising Phishing adalah  taktik  penipuan  yang  melibatkan usaha  untuk  mendapatkan  informasi  sensitif  dari korban  [3]  dengan  menyamar  sebagai  entitas tepercaya. Umumnya dilakukan melalui email atau situs web palsu  [8], phishing bertujuan  untuk memancing      korban      agar      memberikan informasi pribadi, seperti kata sandi atau data kartu kredit [9].

## 2.2. Deteksi Serangan Siber
Deteksi  serangan  siber  menjadi  aspek  kritis dalam menjaga keamanan sistem informasi. Pendekatan yang dapat digunakan antara lain: a. Random Forest dalam Deteksi Serangan Metode Random  Forest ,  sebagai  algoritma pembelajaran  mesin,  dengan  kemampuannya mengatasi  kompleksitas  data  dan  kemampuan untuk  mengidentifikasi  pola  yang  kompleks, Random Forest dapat menjadi pilihan efektif untuk deteksi serangan.
b. Penggunaan Dataset dalam Deteksi Pengumpulan dataset yang relevan dan representatif  [10]  menjadi  langkah  kritis  dalam membangun model deteksi serangan yang handal. Dataset yang baik memungkinkan pelatihan model dengan  berbagai  pola  serangan,  meningkatkan kemampuan  model  untuk  mengenali  ancaman yang beragam.
c. Teknik Analisis Data dan Resampling Penggunaan teknik analisis data, seperti resampling data per bulan, dapat membantu dalam memahami  tren  serangan  siber  dan  distribusi serangan  pada  rentang  waktu  tertentu.  Ini memungkinkan  analisis  yang  lebih  mendalam untuk meningkatkan pemahaman tentang karakteristik serangan.

## 2.3. Metode Random Forest
Random  Forest merupakan  salah  satu  metode ensemble  learning yang  menggabungkan  beberapa decision  tree [1].  Metode  ini  dikembangkan  oleh Breiman  (2001)  dan  bekerja  dengan  membangun sejumlah decision  tree dari  subset  data  latih  yang dipilih  secara  acak.  Kemudian  hasil  prediksi  dari semua decision  tree dikombinasikan  dengan voting untuk mendapatkan prediksi akhir (Liaw dan Wiener, 2002).
Kelebihan  dari Random  Forest antara  lain mampu menangani data dengan banyak fitur, dan tidak mudah overfitting [2]. Random  Forest juga  telah terbukti  efektif  dalam  mendeteksi anomaly pada jaringan komputer (Ahmed dkk., 2016). Kemampuan Random Forest dalam klasifikasi data tidak seimbang juga  menjadi  keunggulannya  untuk  kasus  deteksi serangan siber (Moskovitch dkk., 2008).
Berdasarkan  keunggulan  tersebut,  penelitian  ini akan  menerapkan Random  Forest untuk  membangun model deteksi serangan siber.
Gambar 1. Tahapan penelitian
Tahapan  penelitian  seperti  pada  gambar  1 memiliki 8 tahapan, yaitu:
a. Mengumpulkan  dataset  yang  relevan  untuk pelatihan model.
b. Melakukan pemrosesan data awal ( preprocessing ) seperti  pembersihan  data,  penanganan missing value , dan transformasi fitur jika diperlukan.
c. Membagi dataset menjadi data latih dan data uji.
d. Membangun banyak decision tree (pohon keputusan)  secara  terpisah  dengan  menggunakan subset acak dari fitur dan sampel data latih.
e. Mengombinasikan  prediksi  dari  semua decision tree menggunakan metode voting mayoritas untuk regresi atau klasifikasi.
f. Mengevaluasi  performa  model Random  Forest pada  data  uji  menggunakan  metrik  evaluasi  yang sesuai.
g. Jika  performa  model  belum  memenuhi  kriteria, akan  dilakukan  optimasi hyperparameter atau teknik lain untuk meningkatkan performa.
Mulai Kumpulkan Dataset Preprocessing Bagi Dataset Loop Bangun Decision Tree Prediksi Evaluasi
Optimasi
Selesai
h. Setelah performa model memenuhi kriteria, model Random Forest siap digunakan untuk memprediksi data baru.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijabarkan  mengenai  data yang  digunakan  pada  penelitian  serta  tahapan  atau proses  penelitian  deteksi  serangan  siber  seperti berikut:

## 3.1. Dataset
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  serangan  siber  ( cybersecurity_attacks ) ekstensi .csv yang didapat dari data public dengan url https://bit.ly/ CyberSecurityAttacks . Dataset yang digunakan dalam penelitian ini menyajikan informasi seputar  serangan  siber  pada  jaringan  komputer,  serta memiliki  25  fitur  dan  sekitar  40  ribu  baris  data serangan  yang  terjadi  dalam  rentang  waktu  beberapa tahun.  Beberapa  fitur  yang  terdapat  dalam  dataset melibatkan:
a. Timestamp : Waktu terjadinya serangan.
b. Anomaly Scores : Skor anomali yang mencerminkan tingkat keanehan suatu kejadian.
c. Source  Port : Port sumber  yang  terlibat  dalam serangan.
d. Packet Length : Panjang paket data yang terlibat. e. Attack Type : Jenis serangan yang terdeteksi.
f. Action  Taken :  Tindakan  yang  diambil  sebagai respons terhadap serangan.
Tujuan  penggunaan  dataset  ini  adalah  untuk melatih  model Random  Forest guna  memahami  dan mendeteksi pola-pola serangan siber.
3.2. Preprocessing Data Proses preprocessing data  dilakukan  untuk memastikan kebersihan dan  konsistensi data  sebelum dilibatkan  dalam  pelatihan  model Random  Forest . Tahapan preprocessing melibatkan: a. Penghapusan  Kolom:  Beberapa  kolom  seperti ' Malware  Indicators ',  ' Alerts/Warnings ',  ' Proxy Information ', ' Firewall Logs ', dan 'IDS/IPS Alerts ' dihilangkan karena kolom-kolom tersebut memiliki  sejumlah  besar  nilai  yang  hilang  dan dianggap  kurang  relevan  untuk  tujuan  deteksi serangan.
b. Konversi Timestamp : Kolom ' Timestamp ' dikonversi  ke  objek datetime .  Hal  ini  dilakukan agar  informasi  waktu  dapat  diinterpretasikan dengan benar dalam analisis.

## 3.3. Visualisasi Data
Visualisasi  data  dilakukan  untuk  memberikan gambaran mengenai karakteristik dataset dan distribusi serangan siber.

## 3.3.1. Grafik Serangan per Bulan
Grafik  serangan  per  bulan  digunakan  untuk menunjukkan  tren  jumlah  serangan  siber  selama periode waktu tertentu. Dengan  me resample data per
bulan, plot disajikan  dengan  tampilan  berupa  grafik linier  yang  menunjukkan  tren  keseluruhan  serangan setiap bulan.
Gambar 2. Jumlah serangan siber dalam periode waktu tertentu
Dari  grafik  pada  gambar  2,  terlihat  bahwa jumlah  serangan  mengalami  fluktuasi  dalam  empat tahun  terakhir,  yaitu  tahun  2020,  2021,  2022,  dan 2023.  Pada  tahun  2020,  jumlah  serangan  mencapai puncaknya pada bulan Juli, yaitu sekitar 800 serangan. Jumlah  serangan  kemudian  menurun  pada  bulan Januari  tahun  2021,  tetapi  kembali  meningkat  pada bulan  Juli.  Selanjutnya,  jumlah  serangan  terus meningkat  hingga  mencapai  sekitar  1.000  serangan pada bulan Juli tahun 2022 hingga Januari tahun 2023, dan kembali menurun pada paruh kedua tahun 2023.

## 3.3.2. Diagram Batang untuk Fitur Kategorikal
Untuk  mendapatkan  pemahaman  lebih  lanjut tentang jenis serangan dan hubungannya dengan fitur kategorikal,  dilakukan      visualisasi     menggunakan diagram batang untuk setiap kolom seperti ' Protocol ', ' Attack  Signature ',  ' Action  Taken ',  dan  ' Network Segment '.  Setiap  diagram  batang  memberikan informasi  tentang  jumlah  serangan  untuk  masing- masing  kategori  dalam  fitur  terkait,  dengan  warna berbeda membedakan jenis serangan
Gambar 3.  Jumlah jenis serangan untuk setiap protocol
Dari  diagram  batang  pada  gambar  3, menunjukkan  jumlah  serangan  berdasarkan  jenisnya dan protokol yang digunakan. Berdasarkan
protokolnya,  protokol  TCP  adalah  protokol  yang paling  rentan  terhadap  serangan,  dengan  jenis serangannya  yang paling  umum  mendominasi adalah serangan Malware .
Gambar 4. Jumlah jenis serangan untuk setiap tanda serangan
Dari  diagram  batang  pada  gambar  4, menunjukkan jumlah jenis serangan untuk setiap tanda serangan.  Semakin  banyak  jenis  serangan  yang dimiliki  oleh  suatu  tanda  serangan,  semakin  besar kemungkinan tanda serangan tersebut dapat mengidentifikasi  dan  mencegah  serangan  tersebut. Dengan demikian, diagram batang tersebut menunjukkan  bahwa  serangan Malware dan  DDoS merupakan  jenis  serangan  yang  paling  perlu diwaspadai oleh sistem keamanan.
Gambar 5. Jumlah jenis serangan untuk setiap tindakan yang diambil
Dari  diagram  batang  pada  gambar  5, menunjukkan jumlah serangan siber berdasarkan jenis serangan  dan  tindakan  yang  diambil.  Tindakan  yang diambil terhadap serangan siber tersebut adalah dicatat ( Logged ), diblokir ( Blocked ), atau diabaikan ( Ignored ). Berdasarkan data tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  serangan  siber  jenis Malware adalah jenis serangan siber yang paling banyak terjadi dan paling sering dicatat. Sementara itu, serangan siber jenis DDoS dan Intrusion adalah jenis serangan siber yang paling sering diblokir.
Gambar 6.  Jumlah jenis serangan untuk setiap segmen jaringan
Dari  diagram  batang  pada  gambar  6, menunjukkan  jumlah  serangan  yang  terjadi  di  setiap segmen  jaringan.  Diagram  ini  menunjukkan  bahwa segmen  A  mengalami  serangan Malware terbanyak, diikuti oleh segmen B dan segmen C. Serangan DDoS terjadi paling banyak di segmen C, diikuti oleh segmen A  dan  segmen  B.  Serangan Intrusion terjadi  paling banyak  di  segmen  B,  diikuti  oleh  segmen  A  dan segmen C.
3.3.3. Box Plot untuk Fitur Numerik
Fitur numerik seperti 'Anomaly Scores ', ' Source Port ', dan ' Packet Length ' divisualisasikan menggunakan box  plot .  Setiap box  plot memberikan informasi  tentang  distribusi  nilai  fitur  numerik  dan keberadaan outlier untuk  masing-masing  jenis serangan,  dengan  warna  pada box  plot membedakan jenis serangan yang berbeda.
Gambar 7. Jumlah jenis serangan untuk setiap skor anomali
Box  plot pada  gambar  7  menunjukkan  jumlah serangan  berdasarkan  jenis  serangan.  Secara  umum, dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  serangan Malware , DDoS,  dan Intrusion memiliki  pola  yang  sama. Sebanyak  50%  dari  jumlah  serangan  ketiga  jenis serangan  tersebut  berada  pada  rentang  20  hingga  60, yang berarti bahwa sebagian besar serangan memiliki tingkat keparahan sedang .
Gambar 8. Jumlah jenis serangan untuk setiap port sumber
Box  plot pada  gambar  8  menunjukkan  jumlah serangan berdasarkan jenis serangan dan port sumber. Berdasarkan box  plot tersebut,  dapat  disimpulkan bahwa,  serangan Malware yang  berasal  dari port sumber  0-30000  lebih  banyak  daripada  serangan Malware yang berasal dari port sumber 30000-40000. Serangan  DDoS  yang  berasal  dari port sumber  0- 30000  lebih  sedikit  daripada  serangan  DDoS  yang berasal  dari port sumber  30000-40000.  Serangan Intrusion yang berasal dari port sumber 0-30000 lebih banyak daripada serangan Intrusion yang berasal dari port sumber 30000-40000.

## Gambar 9. Jumlah jenis serangan untuk setiap panjang paket
Box plot pada gambar 9 menunjukkan distribusi panjang  paket  untuk  tiga  jenis  serangan.  Distribusi panjang  paket  yang  miring  ke  kanan  menunjukkan bahwa  ada  lebih  banyak  serangan  dengan  panjang paket  yang  lebih  pendek  daripada  serangan  dengan panjang  paket  yang  lebih  panjang.  Ini  dapat disebabkan oleh beberapa faktor, seperti jenis malware yang  digunakan,  tujuan  serangan,  atau  lingkungan jaringan tempat serangan terjadi.

## 3.4. Pelatihan Model
Proses     pelatihan     model Random     Forest melibatkan:

## 3.4.1. Pemilihan Fitur dan Target
Fitur yang dipilih sebagai variabel independen melibatkan  ' Anomaly  Scores ',  ' Source  Port ',  dan ' Packet  Length ',  sementara      variabel      dependen adalah   ' Action Taken '.

## 3.4.2. Pembagian Data
Setelah pemilihan fitur, data dibagi menjadi set pelatihan ( training se t) dan set pengujian ( testing set ) dengan  menggunakan  fungsi train _ test _ split yang disediakan oleh pustaka scikit - learn ( sklearn ).  Rasio pembagian  antara set pelatihan  dan set pengujian ditentukan sebesar 70:30,  yang  berarti 70%  dari  data akan digunakan untuk melatih model, sementara 30% akan  digunakan  untuk  menguji  kinerja  model  yang telah dilatih.

## 3.4.3. Parameter  Model
Selanjutnya,  parameter  model Random Forest diatur dengan inisialisasi n_ estimators =200, max _ depth =10, dan random _ state =42. Inisialisasi  ini memberikan  jumlah  pohon  keputusan  sebanyak  200, batasan  kedalaman  setiap  pohon  hingga  10,  dan penetapan  nilai seed untuk random  state agar  hasil dapat direproduksi.

## 3.5. Evaluasi Model
Evaluasi kinerja model Random Forest dilakukan dengan menggunakan metrik:
3.5.1. Akurasi
Akurasi digunakan untuk menunjukkan seberapa  baik  model  dapat  memprediksi  secara keseluruhan.  Untuk  menghitung  nilai  akurasi  dapat menggunakan rumus persamaan berikut:

## Akurasi = Jumlah prediksi benar Total jumlah prediksi
Rumus  ini  memberikan  persentase  seberapa baik model dapat memprediksi dengan benar, dan nilai akurasi  berkisar  antara  0  (tidak  akurat)  hingga  1 (sangat akurat). Semakin tinggi nilai akurasi, semakin baik modelnya dalam melakukan prediksi yang benar.

## 3.5.2. Classification Report
Classification Report memberikan insight lebih lanjut mengenai precision , recall , dan f1- score untuk setiap kelas (aksi yang diambil).
a. Precision Untuk menghitung nilai precision dapat menggunakan rumus persamaan berikut:

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 =
𝑇𝑃

## 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
Keterangan :
True Positives (TP): Jumlah observasi positif yang benar-benar diklasifikasikan sebagai positif.
(1)
(2)
False  Positives (FP):  Jumlah  observasi  negatif yang keliru diklasifikasikan sebagai positif. Precision mengukur seberapa banyak dari prediksi positif yang sebenarnya benar. Semakin tinggi nilai precision , semakin baik model dalam menghindari membuat prediksi positif palsu.
b. Recall
Untuk menghitung nilai recall dapat menggunakan rumus persamaan berikut:

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
Keterangan : True Positives (TP): Jumlah observasi positif yang benar-benar diklasifikasikan sebagai positif. False  Negatives (FN):  Jumlah  observasi  positif yang keliru diklasifikasikan sebagai negatif. Recall mengukur seberapa banyak dari keseluruhan kelas yang berhasil diidentifikasi oleh model.  Semakin  tinggi  nilai recall ,  semakin  baik model  dalam  menemukan  semua instance dari kelas yang benar.
c. F1- Score
Untuk menghitung nilai f1 -score dapat menggunakan rumus persamaan berikut:
F1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  ×  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  +  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
F1- score merupakan  rata-rata  harmonik  antara precision dan recall .  Hal  ini  memberikan  gambaran keseluruhan  tentang  seberapa  baik  model  dapat mengkombinasikan precision dan recall .
3.5.3. Confusion Matrix Confusion Matrix menyajikan jumlah  prediksi yang  benar  dan  salah  untuk  masing-masing  kelas, memberikan  gambaran  lebih  detail  tentang  performa model.  Untuk  menentukan confusion  matrix dapat menggunakan rumus berikut:
[ 𝑇𝑁 𝐹𝑃 𝐹𝑁 𝑇𝑃 ]

## Keterangan :
True  Positives (TP):  Jumlah  observasi  positif  yang benar-benar diklasifikasikan sebagai positif. True  Negatives (TN):  Jumlah  observasi  negatif  yang benar-benar diklasifikasikan sebagai negatif. False  Positives (FP):  Jumlah  observasi  negatif  yang keliru diklasifikasikan sebagai positif.
False  Negatives (FN):  Jumlah  observasi  positif  yang keliru diklasifikasikan sebagai negatif.

## 3.5.4. Validasi Silang
Validasi  silang  menggunakan StratifiedKFold dengan  5  lipatan  digunakan  untuk  mendapatkan estimasi  akurasi  yang  lebih  reliabel,  memastikan bahwa  model  mampu  menggeneralisasi  dengan  baik
ke  data  yang  tidak  terlihat  selama  pelatihan.  Untuk menghitung  nilai  validasi  silang  dapat  menggunakan rumus persamaan berikut:
𝐶𝑉 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 1 𝐾 ∑ 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 𝑖 𝐾 𝑖=1 Keterangan:
K : jumlah lipatan dalam validasi silang Score i : nilai performa model pada lipatan ke- i . Score ini  dapat  berupa  akurasi,  presisi, recall , atau  metrik  evaluasi  lainnya,  tergantung  pada  jenis masalah dan kebutuhan analisis.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Evaluasi Model Hasil evaluasi model Random Forest menunjukkan  kinerja  yang  memuaskan  pada  data pengujian dan validasi silang.
Tabel 1. Hasil evaluasi model Metric Precision Recall F1 Score Support Class ‘0’ Class ‘1’ 0.66 0.37 1.00 0.00 0.80 0.00 7941 4059 Accuracy 0.6613 12000 Macro Avg 0.52 0.50 0.40 12000 Weighted Avg 0.56 0.66 0.53 12000 Conf. Matrix [ 7929 12 4052 7 ] CV Scores Mean CV Accuracy [0.6625    0.661125    0.662    0.661375 0.661875] 0.661725
Pada  tabel  1  tersebut  terlihat  bahwa  akurasi model  mencapai  66.13%,  dan  hasil  validasi  silang memberikan  estimasi  akurasi  yang  reliabel  dengan rata-rata  sebesar  66.17%.  Namun,  saat  dilihat  lebih rinci  melalui Classification  Report ,  dapat  di identifikasi  tantangan  lebih  lanjut.  Dari report , terindikasi  bahwa  model  cenderung  memiliki  kinerja yang  baik  dalam  mengidentifikasi  kelas  0  (tidak  ada serangan), namun memiliki tantangan dalam mengenali  kelas  1  (serangan).  Oleh  karena  itu,  perlu investigasi lebih lanjut untuk meningkatkan kemampuan deteksi serangan.

## 4.2. Deteksi Serangan pada Data Baru
Selain  evaluasi  model  pada  data  yang  telah digunakan untuk pelatihan dan pengujian, peneliti juga mengevaluasi  kemampuan  model  dalam  mendeteksi serangan  pada  data  baru.  Dalam  tahap  ini,  peneliti menyajikan  hasil  deteksi  untuk  data  baru  yang diberikan pada model.
(3) (4) (5) (6)
Tabel 2. Hasil deteksi serangan Anomaly Scores Source Port Packet Length Detection Result 15.79 12345 1500 0
Dari  tabel  2  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  hasil deteksi ( Detection Result) yang diperoleh adalah 0, ini berarti  model  mendeteksi  bahwa  data  baru  yang diberikan  tidak  menunjukkan  adanya serangan (kelas 0) atau  tindakan  yang  diambil  adalah ' Blocked '.
Gambar 10. Distribusi probabilitas untuk setiap kelas
Pada  gambar  10,  menunjukkan  sebuah  grafik yang menggambarkan distribusi probabilitas untuk dua kelas kunci, yaitu " Logged " dan " Blocked ". Dari grafik tersebut  terlihat  bahwa  probabilitas  kunci  " Logged " lebih  tinggi  daripada  kunci  " Blocked ".  Probabilitas kunci " Logged " mencapai 0,6, sedangkan probabilitas kunci  " Blocked "  hanya  0,4.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  kunci  " Logged "  lebih  mungkin  ditemukan daripada kunci " Blocked ".
Sehingga  hasil  deteksi  menunjukkan  bahwa model  dengan  sukses  mengidentifikasi  kelas  untuk data  baru.  Dengan  kata  lain,  model Random  Forest berhasil  memprediksi bahwa  data  baru  tersebut  tidak mencerminkan  serangan  yang  perlu  diantisipasi  atau direspons lebih lanjut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam    konteks    ancaman    siber    yang    terus berkembang,  model Random  Forest menawarkan pendekatan  yang  kuat  untuk  deteksi  serangan. Meskipun  perlu  pemahaman  lebih  lanjut  terhadap kelas serangan, hasil penelitian ini menggaris bawahi potensi  model  dalam  meningkatkan  keamanan  siber. Penggunaan  dataset  yang  relevan  dan  proses preprocessing yang cermat menjadi kunci keberhasilan  dalam  membangun  model  yang  handal. Secara keseluruhan, Random Forest dapat menjadi alat efektif  dalam  pertahanan  siber,  dengan  upaya  lebih lanjut  untuk  mengatasi tantangan spesifik pada  kelas serangan  tertentu.  Pada  penelitian  mendatang, disarankan  untuk  memperluas  dataset  dengan mencakup variasi serangan yang lebih luas, khususnya pada kelas serangan yang menantang. Penelitian lebih lanjut  juga  dapat  mempertimbangkan  peningkatan parameter  model  dan  eksplorasi  metode ensemble
learning lainnya  untuk  meningkatkan akurasi.  Selain itu,  kolaborasi  antara  peneliti  dan  praktisi  keamanan siber  diperlukan  untuk  memvalidasi  model  dalam konteks  penggunaan  dunia  nyata,  memastikan implementasi  yang  sukses  dalam  meningkatkan keamanan sistem informasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S.  Rabbani  and  P.  Korespondensi,  “Prediksi Kategori  Serangan  Siber  dengan  Algoritma Klasifikasi Random Forest Menggunakan
Rapidminer,” SMATIKA    STIKI  Inform.  J. ,  vol. 13, no. 2, pp. 284–293, 2023.
[2]  K. G. Fiqri, A. T. Hanuranto, and C. Setianingsih, “Analisa  Perbandingan Klasifier Decision Tree, Random Forest, Dan Adaboost Dalam Mendeteksi  Serangan  Comparative  Analysis Decision  Tree,  Random  Forest,  And  Adaboost Classifier  On  Detecting  Attack,” e-Proceeding Eng. , vol. 7, no. 1, p. 403, 2020.
[3]  A. Ferdita Nugraha, R. Faticha, A. Aziza, and Y. Pristyanto,  “Penerapan  metode  Stacking  dan Random  Forest  untuk  Meningkatkan  Kinerja Klasifikasi pada Proses Deteksi Web Phishing,” J. Infomedia Tek. Inform. Multimed. Jar. , vol. 7, no. 1, pp. 39–44, 2022.
[4]  D.  S.  Bhayangkara,  H.  Dwi  Putranto,  F.  Toriq, and  F.  Wijayanto,  “Analisis  Static  Malware Menggunakan Algoritma Random Forest Machine Learning,” J. Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 172–176, 2023.
[5]  Y.  Wanli  Sitorus,  P.  Sukarno,  S.  Mandala,  F. Informatika,  and  U.  Telkom,  “Analisis  Deteksi Malware Android menggunakan metode Support Vector  Machine  &  Random  Forest,” e- Proceeding Eng. , vol. 8, no. 6, p. 12504, 2021.
[6]  I. Maulana and Alamsyah, “Optimalisasi Deteksi Serangan DDoS Menggunakan Algoritma Random  Forest,  SVM,  KNN  dan  MLP  pada Jaringan Komputer,” Indones. J. Math. Nat. Sci. , vol. 46, no. 2, pp. 83–92, 2023.
[7]  S.  Komputer  and  S.  D.  Bangsa,  “Seleksi  Fitur dengan  Information  Gain  untuk  Meningkatkan Deteksi Serangan DDoS Menggunakan Random Forest,” Techno.COM , vol. 19, no. 1, pp. 56–66, 2020.
[8]  S.  Diantika,  “Penerapan  Teknik  Random Oversampling Untuk Mengatasi Imbalance Class Dalam Klasifikasi Website Phishing Menggunakan  Algoritma  Lightgbm,” J.  Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 19–25, 2023.
[9]  G. D. Setyawan, A. Yuswanto, A. M. Ridwan, B. Wibowo,  and  M.  Firmansyah,  “Implementasi Metode  Adasyn  Dalam  Deteksi  Url  Berbahaya Menggunakan Machine Learning: Demi Meningkatkan Keamanan Siber Di Era Digital,” TEKNOKOM ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  123–126,  Aug. 2023.
[10]  O.  Adiputra  and  E.  Setiawan,  “Klasifikasi Malicious URL Menggunakan Algoritma Improved  Random  Forest  dan  Random  Forest Berbasis Web,” J. SAINS DAN Inform. , vol. 09, no. 01, pp. 8–14, 2023.