## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   1 Hal:  7-15 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Deteksi Intrusi pada Server secara Realtime Menggunakan Seleksi Fitur dan Firebase Cloud Messaging
Faizal Riza  ,
1 Dinas Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Kabupaten Bengkalis
faizal.jaringan@gmail.com

## Abstract
Intrusion  detection  is  one  of  the  fundamental  parts  of  a  security  tool,  such  as  adaptive  security  tools,  intrusion  detection systems, intrusion prevention systems and firewalls. There are various kinds of intrusion detection techniques used, the main problem  of  this  intrusion  technique  is  the  performance  problem.  The  accuracy  of  intrusion  detection  techniques  greatly affects  system  performance,  so  it  needs  to  be  improved  to  reduce  the  false  alarm  rate  and  increase  the  detection  rate  in overcoming  problems  in  performance,  multilayer  perceptron,  and  Support  Vector  Machine  (SVM).  This  technique  shows limitations  and  is  inefficient  for  use  in  large  data  sets,  such  as  system  and  network  data.  This  study  aims  to  improve  the efficiency  of  classification  techniques  for  large  data  sets.  This  technique  applies  machine  learning,  namely  SVM,  random forest,  and  extreme  machine  learning.  Development  of  Network  Security  Layer  (NSL)  and  data  mining  datasets  as benchmarks in evaluating intrusion detection mechanisms. The results of this study indicate that Extreme Learning Machine (ELM) outperforms other approaches. Utilization of Firebase Cloud Messenging because it can work with multi-platforms in addition to the availability of a filestore that can store all logs created by the JALA application.
Keywords: Attack, Intrusion Detection, Firebase, Network, Security.

## Abstrak
Deteksi intrusi merupakan salah satu bagian yang mendasar dari sebuah alat keamanan, seperti peralatan keamanan adaptif, sistem deteksi intrusi, sistem pencegahan intrusi serta firewall. Ada berbagai macam teknik deteksi intrusi yang digunakan, masalah  utama  dari  teknik  intrusi  ini  dihadapkan  dengan  masalah  kinerja.  Keakurasian  teknik  pendeteksian  intrusi  sangat mempengaruhi  kinerja  sistem,  maka  perlu  ditingkatkan  untuk  mengurangi  tingkat  alarm  palsu  dan  meningkatkan  tingkat deteksi  dalam  mengatasi  masalah  pada  kinerja,  multilayer  perceptron,  dan  Support  Vector  Machine  (SVM).  Teknik  ini menunjukkan  adanya  keterbatasan  dan  tidak  efisien  untuk  digunakan  dalam  kumpulan  data  yang  besar,  seperti  sistem  dan data  jaringan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  efisien  teknik  klasifikasi  terhadap  kumpulan  data  yang  besar. Teknik  ini  menerapkan  pembelajaran  mesin,  yaitu  SVM,  hutan  acak,  dan  mesin  pembelajaran  ekstrim.  Pengembangan Network Security Layer (NSL) dan dataset penambangan data sebagai tolok ukur dalam evaluasi deteksi intrusi mekanisme. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Extreme Learning Machine (ELM) mengungguli pendekatan lainnya. Pemanfaatan Firebase  Cloud  Messenging  dikarenakan  dapat  bekerja  dengan  multi-platform  di  samping  tersedianya  filestore  yang  dapat menyimpan semua log yang di buat oleh aplikasi JALA.
Kata kunci: Serangan, Deteksi Intrusi, Firebase, Jaringan, Kemanan.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Konektifitas  yang  semakin  meluas  dalam  sistem informasi  saat  ini  menimbulkan  tantangan  baru  bagi keamanan.  Mekanisme  keamanan  konvensional  telah berhasil  mencapai  tujuan  kerahasiaan,  integritas, orisinalitas,  dan  ketersediaan  yang  terdefinisi  dengan baik.  Namun,  dengan  meningkatnya  kompleksitas sistem dan jangkauan serangan, memberikan keamanan  melalui  metode  tradisional  semakin  sulit dicapai [1].
Penelitian Keamanan Jaringan menjadi pusat perhatian mengingat  kerentanan  ekosistem  komputasi  dengan sistem  jaringan  yang  semakin  beralih  ke  tangan peretas.  Pada  kanvas  keamanan  jaringan,  sistem deteksi  intrusi  adalah  alat  penting  yang  digunakan
untuk  mendeteksi  serangan  dunia  maya  secara  tepat waktu. Machine  Learning sering  digunakan  untuk mendeteksi intrusi karena pemahaman mereka tentang sistem  deteksi  intrusi  dalam  meminimalkan  ancaman keamanan.  Namun,  beberapa  pengklasifikasi  tunggal memiliki  keterbatasan  dan  menimbulkan  tantangan bagi  pengembangan Intrusion  Detection  System yang efektif [2].
Identifikasi  serangan  dalam  jaringan  komputer  dibagi menjadi dua kategori, yaitu deteksi intrusi dan deteksi anomali  dari  segi  informasi  yang  digunakan  dalam tahap pembelajaran. Deteksi intrusi menggunakan lalu lintas  rutin  dan  lalu  lintas  serangan.  Metode  deteksi abnormal  mencoba  untuk  memodelkan  perilaku normal  sistem,  dan  setiap  kejadian  yang  melanggar
model ini dianggap sebagai perilaku yang mencurigakan [3].
Keamanan komputer didefinisikan  sebagai  teknik dan prosedur  administratif  yang  diterapkan  pada  sistem komputer  untuk  memastikan  ketersediaan, efektivitas, dan  kerahasiaan  transfer  informasi  dalam  sistem komputer dan memastikan akses. Keamanan komputer dapat  diklasifikasikan  menjadi  tiga  bidang  yaitu pencegahan,  deteksi  dan  reaksi.  Area  kedua  dicakup oleh sistem deteksi intrusi atau biasa disebut Intrusion Detection  System (IDS),  didefinisikan sebagai identifikasi dan respons dari setiap perilaku jahat yang menargetkan  sumber  daya  komputer  dan  jaringan.  Ini dapat  diklasifikasikan  menjadi  dua  jenis  utama:  basis tanda  tangan  dan  basis  penyalahgunaan.  Basis  tanda tangan  bergantung  pada  tanda  tangan  penyerang, sedangkan  basis  penyalahgunaan  bertindak  untuk menemukan perilaku abnormal dari pengguna [4].
IDS didefinisikan sebagai pekerjaan yang menggunakan  teknik  dan  mekanisme  khusus  untuk mendeteksi  gangguan.  Intrusi  didefinisikan  sebagai upaya untuk mengkompromikan keamanan, efektivitas,  atau  mekanisme  keamanan  yang  tumpang tindih  dalam  suatu  sistem  atau  jaringan.  IDS memonitor  dan  menganalisa  kejadian-kejadian  dalam sebuah  komputer  atau  sistem  jaringan  untuk mendeteksi  tanda-tanda  penyusupan,  dimana  sistem deteksi  penyusupan  adalah  komponen  yang  dapat diprogram  atau  fisik  yang  bekerja  secara  otomatis pada  pemantauan  seperti  yang  disebutkan  di  atas untuk mengidentifikasi masalah keamanan. Penyerang yang  mengganggu  sistem  dengan  masuk  sebagai pengguna  jaringan  yang  sah  untuk  mendapatkan  hak istimewa  tambahan  dari  pengguna  biasa  yang  tidak sah  dan  pengguna  sah  yang  menyalahgunakan  hak yang  diberikan  kepada  mereka.  Namun  IDS mendeteksi  serangan  atau  perilaku  abnormal  yang terjadi  di  dalam  jaringan  dan  segera  mengeluarkan alarm  yang  mengetahui  orang  yang  bertanggung jawab atas keamanan di jaringan saat serangan terjadi dan  memintanya  untuk  mengambil  tindakan  yang diperlukan [5].
Menguji sistem pendeteksian serangan atau penyusupan menggunakan metode seleksi fitur dengan menggunakan dataset UNSW-NB-15. Hasil penelitian menunjukkan  bahawa  metode XGBoost-based  feature selection meningkatkan  ketepatan  pengujian  dari 88.13%  hingga  90.85%  untuk  skema  binary classification [6].
Membandingkan  Teknik Machine  Learning ,  yaitu, SVM, Random  Forest ,  dan Extreme  Learning Machine (ELM)  yang  diterapkan  pada  Dataset  NSL- KDD. Ketiga teknik yang disebutkan diuji kemampuannya dalam  klasifikasi. Dataset NSL-KDD digunakan  karena  dianggap  sebagai  penanda  aras dalam penilaian mekanisme pendeteksian
pencerobohan.  Hasilnya  menunjukkan  bahawa  ELM mengatasi metode lainnya [7].
Pengusulkan  penggunaan  algoritma  metode  seleksi hybrid dengan Guided  Regularized  Random  Forest- Feature  Weighting SVM  (GRRF-FWSVM)  +  Cat Boost dan diterapkan pada dataset KDD 99 Cup. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode pemilihan fitur hybrid  yang  diusulkan  dengan  klasifikasi  GRRF- FWSVM  + CatBoost sebesar  98,55%  pada  set pengujian dibandingkan dengan dua model benchmark lainnya. Model yang diusulkan telah mencapai tingkat kinerjanya dengan tingkat akurasi yang tinggi [8].
Pengusulkan  penggunaan  algoritma Convolutional Neural-based  learning  Classifier  System (CN-LCS) yang  merupakan  model  gabungan  antara Learning Classifier  System (LCS)  konvensional  dengan Convolutional Neural
Network (CNN) yang diterapkan  pada synthetic  query  dataset .  Kombinasi LCS  gaya  Pittsburgh  yang  diubah  sesuai  untuk pengoptimuman  peraturan feature  selection dan penggunaan  CNN  satu  dimensi  untuk  pemodelan  dan klasifikasi sebagai ganti peraturan tradisional mengatasi  pengeluar  pembelajaran  mesin  yang  lain [9].
Penggunakan algoritma Convolutional Neural Networks (CNN)  dengan  membandingkannya  dengan Recurrent  Neural  Network (RNN)  pada  dataset  NSL- KDD.  Sejumlah  besar Data  Mining (DM), Machine Learning (ML),  dan  teknik  kecerdasan  buatan digunakan  dalam  pengembangan  IDS,  banyak  dari penelitian  sebelumnya  di  bidang  ini  telah  berfokus pada  penggunaan  algoritma  klasifikasi  dan  teknologi agregasi  untuk  meningkatkan  operasi  deteksi  intrusi. Penelitian  ini  digunakan  untuk  meningkatkan  kinerja IDS  (akurasi  tinggi,  tingkat  deteksi,  dan  mengurangi tingkat alarm palsu) [10].
Peneliti mencadangkan model bersatu yang menggabungkan Multiscale  Convolutional  Neural Network dengan Long Short-Term Memory (MSCNN- LSTM).  Model  ini  pertama  kali  menggunakan Multiscale  Convolutional  Neural  Network (MSCNN) untuk  menganalisis ciri spasial dataset, dan kemudian menggunakan  Jaringan Long  Short-Term  Memory (LSTM) untuk memproses ciri temporal. Menggunakan Set Data UNSW-NB15. Hasil eksperimen  menunjukkan  bahawa  hasil  MSCNN- LSTM  l  tersebut  dapat  meningkatkan  ketepatan dengan berkesan berbanding dengan metode lain yang ada  dan  secara  efektif  mengurangkan  FAR  kerana secara  automatik  mempelajari  ciri-ciri  spasial- temporal,  yang  meningkatkan  prestasi  keseluruhan IDS [11].
Peneliti  membangun  DL-IDS  ( deep  learning-based intrusion  detection  system ),  yang  menggunakan rangkaian hibrid  Convolutional  Neural  Network (CNN)  dan Long  Short-Term  Memory  Network
(LSTM).  Menggunakan  Set  Data  CICIDS2017. Hasilnya  menunjukkan  bahawa  DL-IDS  masing- masing mencapai 98.67% dan93.32% dalam keseluruhan ketepatan dan skor F1, yang menunjukkan prestasi yang lebih baik daripada semua model  pembelajaran  mesin.  Juga,  dibandingkan dengan  model  CNN-only  dan  model  LSTM  sahaja, DL-IDS mencapai lebih dari 99.50% dalam ketepatan semua jenis serangan dan mencapai prestasi terbaik di antara ketiga-tiga model ini [12].
Peneliti  mengusulkan  model  pembelajaran  mendalam yang  dibangun  berdasarkan  lapisan  jaringan  saraf convolutional (CNN)  dan  menggunakan  lapisan Memori  Jangka  Pendek  (LSTM)  yang  disebut  CNN- LSTM  untuk  mengklasifikasikan  setiap  jaringan  lalu lintas. Menggunakan kumpulan data NSL-KDD. NLS- KDD  memiliki  dua set  test yaitu  KDDTest+  dan KDDTest-.  Banyak  penelitian  hanya  berfokus  pada KDDTest+ karena lebih mudah untuk diklasifikasikan daripada  KDDTest-.  Namun,  metode  yang  diusulkan dapat  menggantikan  metode  lain  yang  tersedia  di KDDTest+ atau KDDTest- [13].
Peneliti  mengusulkan  model  deteksi  intrusi  jaringan multiklasifikasi berdasarkan jaringan saraf convolutional ,  dan  algoritma  yang  dioptimalkan. Penelitian  menggunakan Dataset KDD-CUP  99  dan NSL-KDD. Dalam penelitian ini, peneliti membandingkan hasil eksperimen dengan model deep learning DNN,  LSTM-RNN,  GRU-RNN,  DBN, KNN,  ICNN,  dan  sebagainya.  Hasil  eksperimen menunjukkan  bahwa  model  deteksi  intrusi  jaringan yang  diusulkan  meningkatkan  akurasi  dan  retraksi berkurangn kadar positif palsu, dan  memperoleh hasil pendeteksian  yang  lebih  baik  untuk  mendeteksi serangan yang tidak diketahui [14].
Penelitian  mengusulkan  sistem  deteksi  intrusi  baru yang  disebut  TR-IDS,  yang  memanfaatkan  fitur statistik dan fitur muatan dengan mengimplementasikan penyematan Word dan jaringan saraf  konvolusi  teks  (Text-CNN)  untuk  mengekstrak informasi  dari  muatan  secara  efektif.  Menggunakan kumpulan  data  ISCX2012.  Teknik  penyisipan  kata mempertahankan  hubungan  semantik  antara  setiap byte dan  mengurangi  dimensi  fitur,  dan  kemudian Text -CNN  digunakan  untuk  mengekstrak  fitur  dari setiap  beban.  Eksperimen  ekstensif  menunjukkan kinerja unggul dari metode yang diusulkan [15].
Untuk  membangun  sebuah  IDS,  diperlukan  kinerja sistem  yang  mumpuni  agar  dapat  berjalan  normal. Seluruh  proses  pendeteksian  harus  dapat  dilakukan dalam  jumlah  besar  sekaligus  dengan  menerapkan arus. Bahasa pemrograman Go dapat menangani kasus kasus  seperti  yang  ditemui.  Salah  satu  pilar  inti  Go adalah  fitur  pemrograman  kurikulernya,  termasuk penguncian  memori  bersama  untuk  sinkronisasi
thread ,  dan  penggunaan  saluran  penerusan  pesan eksplisit [16].
Berdasarkan penelitian ini dalam Langkah memberikan perlindungan pada server terhadap intrusi yang ada digunakan IDS secara real time menggunakan  seleksi  fitur  dan firebase  cloud mesaaaging.
2. Metodologi Penelitian
Alur penelitian disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
2.1  Pengumpulan Data
Perancang  sistem  di  penulisan  ini,  metode  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  data  ada  beberapa metode, diantaranya:
a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  dalam  penulisan  penelitian ini  adalah  bagaimana  membuat  sebuah  aplikasi untuk  mendeteksi  serangan  atau  penyusupan terhadap  sebuah  web  server  dan  menampilkan alert  hasil  deteksi  kepada  administrator  dalam bentuk firebase messaging .
b. Observasi
Guna mengumpulkan informasi mengenai kebutuhan sistem penulis melakukan pengumpulan  data  dengan  cara  observasi mengenai  IDS, machine  learning , feature selection , dan mengamati beberapa contoh sistem yang hampir serupa sebagai perbandingan.
c. Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dengan  cara  membaca  buku dan  literatur  lainnya  yang  dapat  dijadikan  acuan berkaitan dengan penelitian untuk mengembangkan  sistem  yang  baru,  bf.  aik membaca buku konvensional maupun e-book .
d. Mengumpulkan Dataset Statistik
Peneliti  mengumpulkan  data  trafik  jaringan  dan mengklasifikasikan  data  berdasarkan  trafik normal  dan  abnormal  (anomali),  pada  penelitian ini  menggunakan datasets yang  sudah  ada  yaitu CICIDS-2019.
e. Menentukan Desain
Perancangan  sistem  ini  berfokus  pada  desain software . Software didesain agar mudah digunakan  oleh  pengguna  baik  yang  sudah profesional maupun yang masih awam. Menentukan desain ini seperti halnya menentukan  bagaimana  antar  muka  tampilan software ini, alur software dan lain sebagainya.
f. Analisis Sistem
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  studi  pustaka yang  telah  dilakukan  penulis,  masih  sedikit informasi mengenai sistem deteksi serangan atau penyusupan  terhadap web  server ,  belum  banyak yang menerapkan dan mengkaji mengenai sistem tersebut.  Hal  ini  tentu  saja  banyak  kendala  yang dihadapi  seperti  mengoptimalkan rules deteksi sehingga  sistem  dapat  lebih  akurat  mendeteksi serangan  dan  mengirim  peringatan  secara langsung kepada administrator.
g. Merancang Sistem
Berdasarkan  desain  yang  telah  ditentukan  oleh penulis,  selanjutnya  adalah  merancang  sistem, dalam  tahap  ini  penulis  merancang  sistem perangkat  lunak  pendeteksian  serangan  atau penyusupan  pada web  server .  dalam  tahap  ini penulis  mengumpulkan  dataset,  mengolah data sampling, preprocessing , dan  melakukan feature selection menggunakan  bahasa  pemrograman Python pada Google Colab. Fitur dan rules yang telah  diseleksi  kemudian  dimasukkan  ke  dalam sistem Intrusion  Detection yang  dikembangkan dengan  bahasa  pemrograman  Go,  peringatan yang  muncul  akan  dikirimkan  ke firebase messaging .
h. Sistem Testing
Testing  adalah  sebuah  tahap  pengujian  dari sistem yang penulis rancang sebelum diimplementasikan,  dalam  hal  ini  penulis melakukan pengujian sistem pendeteksian serangan  atau  penyusupan  pada web  server dengan  mensimulasikan  serangan  pada web server yang  disiapkan  dan  memonitoring  sistem dan kinerja web server hingga penulis berkesimpulan sistem ini layak untuk diimplementasikan.
i. Implementasi Sistem
Setelah  sistem  lolos  dari  tahap  testing  maka tahap  selanjutnya  adalah  implementasi  sistem, pada  tahap  ini  penulis  mengimplementasikan sistem  yang  telah  dibuat  di  sebuah web  server yang  telah  penulis  siapkan,  penulis  melakukan instalasi  perangkat  lunak  pada web  server dan sistem pun sudah siap untuk diimplementasikan.
j. Desain Mekanisme yang Diusulkan
Penelitian
ini,menggunakan pendekatan kuantitatif  digunakan  sebagai  metode  utama karena  karakteristik  tertentu,  seperti  ukuran kinerja,  evaluasi  dataset  dan  kegunaan  hasil. Penelitian  ini  menggunakan  siklus  deduktif karena  lebih  tepat  untuk  menguji  solusi  yang diusulkan. Berdasarkan kerangka yang diusulkan,  desain  penelitian  dikategorikan  ke dalam  3  fase  utama,  yaitu Pre-Processing ( Feature  Selection ), Anomaly  Detection ( Rule based  detection )  dan Post-Processing (Deteksi Serangan).
k. Fase Pre-Processing
Seleksi  fitur  merupakan  bagian  dari fase  pre- processing di  IDS  yang  bertujuan  untuk mengurangi dimensi data dengan menghilangkan fitur yang tidak relevan dan berlebihan.  Ada dua metode  umum  untuk  feature  selection:  filter  dan wrapper . Berdasarkan literatur, dua jenis metode filter adalah filtering rank dan FBSE.  Hasil dari fase  ini  adalah  sebuah  data  sampling  yang  siap dimasukkan  ke  dalam  kamus  aturan  yang menampung  aturan-aturan  yang  berguna  untuk menandai  suatu  anomali  sebagai  suatu  ancaman pada sistem jaringan [17].
l. Fase Deteksi Anomali
Pada  penelitian  kali  ini  digunakan  pendekatan dalam  deteksi  anomali  didasarkan  aturan-aturan yang telah diolah pada fase pre-processing . Cara kerjanya deteksi anomali adalah membandingkan data yang dikumpulkan untuk memeriksa apakah perilaku  yang  tidak  wajar  dapat  diberi  label sebagai  serangan.  Dalam  kasus  ini  anomali dideteksi  dari  perubahan  log  pada  web  server yang selalu terjadi terubahan dinamis pada server saat  terjadi  akses  data.  Ada  dua  pendekatan umum saat pembuatan rule atau aturan yaitu rule statis  dan  rule  dinamis.  Rule  statis  merupakan pendekatan  dimana  pengguna  telah  lebih  dahulu mendefinisikan  rule  secara  manual  sebelum pengguna  melakukan  analisis  terhadap  perilaku tidak wajar pada jaringan. Misalnya dalam kasus ini  menggunakan resource  rule dari  luar  yang telah  disediakan  di  forum-forum  internet.  Lalu pendekatan  lainnya  adalah  rule  dinamis,  yang mana  mengunakan  algoritma  data  mining  untuk mendefinisikan rule.
m. Fase Post-Processing
Pada IDS, fase post-processing biasanya merupakan  fase  ketika  serangan  yang  telah diidentifikasi  oleh  sistem,  diproses  lebih  lanjut lagi.  Prosedur  inisiasi  ulang  untuk  mendeteksi serangan serupa di masa depan jarang diabaikan, yang  akan  memakan  lebih  banyak  waktu  dan
sumber daya. Keuntungan dari pendekatan tanda tangan  atau  signature  adalah  mengurangi  waktu deteksi  untuk  mendeteksi  serangan  serupa  di masa  depan  [18].  Jadi  dalam  penelitian  ini, pendekatan  tanda  tangan  diusulkan  sebagai bagian  dari  strategi  deteksi  dimana  serangan yang benar terdeteksi oleh sistem diubah menjadi satu  set  tanda  tangan.  Analisis  lebih  lanjut penting  untuk  memastikan  serangan  yang terdeteksi ditanggapi segera setelah diidentifikasi.  Studi  sebelumnya  berfokus  pada memprioritaskan serangan yang diketahui sedangkan  lebih  sedikit  studi  yang  mengadopsi teknik  ini  untuk  memprioritaskan  serangan  yang tidak diketahui [19], [20]. Dalam studi ini, model intrusion priority (IPM) diusulkan untuk mengurutkan  serangan  yang  tidak  diketahui  dari serangan yang paling kritis diikuti oleh serangan yang  kurang  kritis  menurut  empat  tingkat keparahan: tertinggi, tinggi, rendah dan terendah.
n. Rancangan Eksperimental
o. Hybrid Feature Selection Desain  HFS  melibatkan  kombinasi  kekuatan FBSE  dan  WBSE.  Dalam  HFS,  empat  teknik pencarian  yang  berbeda  dibandingkan  untuk menemukan  metode  pencarian  terbaik  yang dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  deteksi tertinggi, yaitu best first, greedy, genetic search , dan  PSO.  Eksperimen  pendahuluan  dilakukan dengan  menghilangkan  fitur  yang  tidak  relevan dan berlebihan untuk memilih fitur yang optimal.
Awalnya,  tujuan  menggunakan  FBSE  adalah untuk  mengurangi  upaya  komputasi  WBSE dengan menyaring fitur yang tidak signifikan dan berlebihan. Selain itu, proses dilanjutkan dengan pencarian subset yang optimal untuk meningkatkan  kinerja  klasifikasi  yang  dipilih sebelumnya oleh FBSE.
p. Deteksi anomali berdasarkan rule.
Eksperimen  dan  analisis  dilakukan  untuk mendapatkan  aturan-aturan  berdasarkan  hasil processing  dari  dataset.  Rule  yang  didapatkan nantinya  dimasukkan  ke  dalam  sebuah  kamus rule  yang  menyimpan  rule-rule  pada  dataset sebelumnya.  Kemudian  nantinya  akan  dilakukan processing  terhadap  log  pada  webserver  secara rutin untuk mendapatkan rule-rule baru lagi yang akan  semakin  memperkaya  rule  pada  IDS  yang dirancang.
q. Pengukuran Hasil Evaluasi
Bagian  ini  menganalisis  metrik  kinerja  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Metrik  kinerja utama yang digunakan di bidang IDS diukur dari segi  deteksi,  akurasi,  dan  tingkat  alarm  palsu. Namun, untuk menghitung metrik kinerja utama,
indikator  utama  lainnya  seperti  ( True  Positive, True  Negative,  False  Positive  and  False Negative ) juga diperlukan. Rumus disajikan pada Persamaan (1) dan Persamaan (2).
(1)
Dimana  TPR  ( True  Positive  Rate )  merupakan  sebuah nilai keakuratan sebuah perbobaan, TP ( True Positive ) digambarkan sebagai jumlah data serangan sebenarnya yang  telah  ditandai  dengan  benar  dan  FN  ( False Negative )  adalah  jumlah  data  serangan  yang  salah terdeteksi  sebagai  data  normal.  Serangan  dapat merusak  karena  kegagalannya  untuk  dideteksi  oleh sistem.  Umumnya,  FN  sulit  untuk  dihitung  karena tidak ada cacat yang dapat ditemukan oleh IDS ketika itu  terjadi.  Sistem  deteksi  yang  ideal  harus  mencapai FN yang lebih rendah, terutama mendekati nol.
(2)
Dimana  FPR  ( False  Posite  Rate )  merupakan  jumlah data normal yang dianggap sebagai intrusi oleh sistem dibagi  dengan  jumlah  data  normal  pada  dataset.  FN ( False  Positive )  didefinisikan  sebagai  jumlah  data normal  yang  salah  terdeteksi  sebagai  data  serangan. Idealnya,  sistem  deteksi  harus  mencapai  tingkat deteksi  palsu  yang  lebih  rendah  untuk  respons penanganan  insiden  yang  lebih  baik  dan  TN  ( True Negative )  mengacu  pada  jumlah  data  normal  sejati yang telah diklasifikasikan dengan benar.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada tahapan ini, peneliti  melakukan analisa terhadap pemanfaatan feature  selection dalam  pembuatan aplikasi  IDS server yang  nantinya  data  hasil preprocessing saat feature selection akan  dijadikan sebagai rule dari  IDS.  Tahapan  dimulai  dengan pemilihan  dataset  yang  cocok  dalam  menangani serangan  pada server ,  lalu  proses pre - processing dataset tersebut  yang  outputnya  berupa  sebuah rule yang akan digunakan pada IDS, setelah rule diperoleh, kemudian  dilakukan  pengembangan  IDS  yang  akan berjalan  di web  server guna  memantau  serangan- serangan  yang ada, dan pada akhir tahapan ini adalah pengembangan  aplikasi  yang  berjalan  di  sisi  client dalam  hal  ini  akan  digunakan  oleh  admin server , aplikasi  yang  dibangun  memanfaatkan  firebase messaging  sebagai  notifikasi  secara realtime yang handal  dalam  memberikan  peringatan  kepada  admin server saat adanya percobaan serangan yang terjadi di server .
3.1 Pemilihan Dataset
Sistem  Deteksi  Intrusi  (IDS)  dan  Sistem  Pencegahan Intrusi  (IPS)  adalah  alat  pertahanan  paling  penting terhadap  serangan  jaringan  yang  canggih  dan  terus
berkembang. Karena kurangnya dataset pengujian dan validasi  yang  andal,  pendekatan  deteksi  intrusi berbasis  anomali  mengalami  kesulitan  dalam  hal performa  yang  konsisten  dan  akurat.  Ringkasan  data set disajikan pada Tabel 1.
Table 1. Ringkasan Dataset CICIDS-2017 Nama file Jenis Trafik Jumlah Rekod Monday- WorkingHours.pcap_IS CX.csv Benign 529.918 Tuesday- WorkingHours.pcap_IS CX.csv Benign SSH-Patator FTP-Patator 432.074 5.897 7.938 Wednesday- WorkingHours.pcap_IS CX.csv Benign Dos Hulk Dos GoldenEye Dos Slowloris Dos Slowhttptest Heartbleed 440.031 231.073 10.293 5.796 5.499 11 Thursday- WorkingHours- Morning- WebAttacks.pcap_ISCX .csv Benign Web Attack-Brute Force Web Attack-Sql Injection Web Attack-XSS 168.186 1.507 21 652 Thursday- WorkingHours- Afternoon- Infilteration.pcap_ISCX. csv Benign Infiltration 288.566 36 Friday-WorkingHours- Morning.pcap_ISCX.cs v Benign Bot 189.067 1.966 Friday-WorkingHours- Afternoon- Portscan.pcap_ISCX.csv Benign Portscan 127.537 158.930 Friday-WorkingHours- Afternoon- DDos.pcap_ISCX.csv Benign DdoS 97.718 128.027 Jumlah Rekod 2.830.743 3.2 Tahapan PreProsesing
Pada  tahap  ini  terdapat  4  langkah  utama  yang dilakukan,  yaitu  melakukan  persiapan dataset , melakukan Feature selection pada training data menggunakan  Information  Gain.  Lalu  terakhir didapatkan  output  dari  tahap  ini  berupa  hasil  analisis berupa  parameter  berikut  ini:  TPR,  FPR, Precision , Recall , Accuracy ,  Persentase  salah  pengklasifikasian, dan  waktu  eksekusi.  Tahap  Persiapan Dataset disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Data dari Serangan yang telah Relabelling pada 20% total Dataset
Label Baru Label Lama Jumlah Contoh Pecahan ke kelas mayoritas Pecahan ke Jumlah Contoh Normal Benign 454.396 100,000 80,250 Bot Bot 367 0,081 0,060 Brute Force FTP- Patator, SSH- Patator 2.717 0,598 0,048 Dos/DdoS DdoS,
Dos,
GoldenEy e, DoS
Hulk,
DoS Slow, httptest,
DoS slowloris, Heartblee d 76.445 16,820 13,500 Infiltration Infiltratio n 6 0,001 0,000 Portscan Portscan 31.882 7,061 5,630 Web Attack Web Attack-
Brute Force,
Web Attack- Sql Injection,
Web Attack- XSS 426 0,094 0,080 Total 566.239 3.2.1. Feature  Selection Menggunakan Information Gain
Information Gain adalah teknik feature selection yang paling  banyak  digunakan.  Information  Gain  berbasis filter dan  menggunakan  peringkat  atribut  sederhana dan mengurangi noise yang disebabkan oleh fitur yang tidak  relevan  kemudian  mendeteksi  fitur  yang memiliki  sebagian  besar  basis  informasi  di  kelas tertentu.
Entropi  adalah  ukuran  ketidakpastian  yang  dapat digunakan untuk menyimpulkan distribusi fitur dalam bentuk ringkas, prosesnya ditunjukkan pada Algoritma 1.

## Algoritma 1. Kalkulasi Feature Rank
1: fungsi Feature_Rank() 2:Input  Fn  =  Training  dataset,memproses  77 fitur f1,f2,f3... f77 3:For setiap feature Fn 4:Kalkulasi Feature Information Weight dengan Information Gain 5: Ranking fitur berdasarkan Weight
6:  Simpan  Rank,  Feature  ID,  Feature  name  dan feature Weight pada Feature_Ranked data
Fitur-fitur pada dataset diberikan ID dari 1 hingga 77. Informasi  Gain  memberi  peringkat  fitur  berdasarkan nilai  bobotnya  dan  bobot  minimum  ditentukan  secara
manual  menggunakan  pendekatan try-error yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Fitur yang dipilih berdasarkan Information Gain
Feature Weight Jumlah Fitur yang dipilih >0.6 4 >0.5 15 >0.4 22 >0.3 35 >0.2 52 >0.1 57 Semua 77 3.2.2. Analisa Performa Feature Selection Menggunakan Random Forest
Random  Forest adalah  salah  satu  metode classifier ensemble. Jika pengklasifikasi dalam ansambel adalah pengklasifikasi pohon keputusan, maka kumpulan dari pengklasifikasi  adalah  ''hutan''.  Setiap decision  tree dibuat  melalui  pemilihan  atribut  secara  acak  pada setiap node untuk pemisahan.
Secara  keseluruhan,  pengklasifikasi  RF  mampu mendeteksi dengan baik lalu lintas normal, DoS/DDoS, Port  Scan,  Brute  Force ,  dan  lalu  lintas serangan Web menggunakan  subset  fitur  35,  52,  dan 77.  Studi  literatur  mendukung  temuan  ini  sebagai pengklasifikasi  menggunakan  algoritma  pembelajaran decision tree yang kuat.
3.3 Jala IDS
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengembangan  IDS  yang peneliti  memberi  nama  JALA.  IDS  ini  dibangun dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Golang untuk mendukung kinerja yang maksimal saat berjalan di  server.  Secara  garis  besar,  cara  kerja  JALA  IDS adalah dengan membaca log yang tercatat pada server , dalam  penelitian  ini  server  yang  digunakan  adalah Apache.  Berikut  adalah  konfigurasi  pembacaan log pada server yang disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Format Log Jala pada Apache Server
Log  dibaca  dengan  mengambil  data  seperti  pada gambar  di  atas,  yaitu  dimulai  dari remote address hingga  HTTP  user  agent  yang  digunakan  oleh penyerang.  Setelah log dibaca,  kemudian  IDS  akan membandingkan log tersebut dengan model pengenalan patern regex yang  telah  diatur  di  IDS. Setelah  didapatkan  hasil  rule  dari  tahap  pre- processing,  rule  tersebut  akan  dipasang  pada config JALA  IDS.  Secara default ,  JALA  IDS  juga mengambil rule dari resources luar yang lazim dalam penyerangan pada server .
Jika  ada  serangan  yang  terdeteksi  oleh  JALA  IDS, maka  IDS  akan  menampilkan  pesan  serangan  pada terminal  dengan  warna-warna  pada  tiap  informasi yang tercatat dan mengirimkan notifikasi berupa pesan realtime  kepada  aplikasi  client  berbasis  Android
menggunakan Firebase Cloud Messaging .  Adapun pesan  yang  dikirim  nantinya  berupa  notifikasi broadcast dan  juga  riwayat  serangan  yang  dapat diperiksa kapan saja oleh admin jaringan.

## 3.4 Client Jala IDS
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengembangan  aplikasi Client JALA IDS yang berjalan pada platform mobile Android.  Aplikasi  ini  berguna  sebagai  penerima notifikasi  serangan  secara realtime yang  dikirimkan oleh  JALA  IDS  yang  berjalan  pada server .  Aplikasi ini  memanfaatkan Firebase Cloud Messaging sebagai pengirim  notifikasi  yang  menghubungkan  dengan JALA  IDS.  Lalu Cloud Firestore digunakan  sebagai penyimpanan  riwayat  serangan  yang  disajikan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Cloud Firestore Penyimpanan Riwayat Serangan dari JALA IDS
Aplikasi client JALA  IDS  dibangun  menggunakan framework Flutter  SDK  yang  berguna  agar  kode  bisa dibuild  menjadi  platform  yang  bervariatif,  mulai  dari Android,  iOS, Windows Desktop ,  bahkan  ke  Web. Namun  pada  penelitian  kali  ini,  platform  difokuskan ke  Android.  Sebagai  penghubung  antara  JALA  IDS pada server dan aplikasi client ini, digunakan Firebase SDK  yang  dikembangkan  oleh  Google.  Dimana didalam Firebase SDK ini bisa saling mengintegrasikan  berbagai  layanan Firebase yang ada, dimana dalam penelitian kali ini  yang digunakan adalah Firestore dan Firebase Cloud Messaging yang disajikan pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Dashboard Firebase JALA IDS
Dari  beberapa  tahapan  proses  di  atas,  maka  dapat menghasilkan  notifikasi  secara real  time terkait keamanan server sebagaimana terlihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Notifikasi Hasil Deteksi Final

## 4. Kesimpulan
Studi  ini  mengembangkan  algoritma  efektif  yang dapat  diterapkan  pada  IDS  praktis  dan  memainkan peran  penting  dalam  mendeteksi  aktivitas  ilegal melalui  jaringan  komputer.  Berkembangnya  jaringan serta  teknologi  informasi  akan  mengakibatkan berkembangnya  jenis  serangan  pada  masa  yang  akan datang  sehingga  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian lebih lanjut.

## Daftar Rujukan
[1] Anwar, F., Khan, B. U. I., Olanrewaju, R. F., Pampori, B. R., &  Mir,  R.  N.  (2020).  A  comprehensive  insight  into  game theory  in  relevance  to  cyber  security.  Indonesian  Journal  of Electrical Engineering and Informatics, 8(1), 189–203.
https://doi.org/10.11591/ijeei.v8i1.1810
[2] Bamhdi,  A.  M.,  Abrar,  I.,  &  Masoodi,  F.  (2021).  An ensemble  based  approach  for  effective  intrusion  detection using majority
voting. 19(2), 664–671.
https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v19i2.18325
[3] Majidpour, J., & Hasanzadeh, H. (2020). Application of deep learning  to  enhance  the  accuracy  of  intrusion  detection  in modern computer networks. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 9(3), 1137–1148.
https://doi.org/10.11591/eei.v9i3.1724
[4] Thabit  H  Thabit and  Yaser  A  Jasim.  (2017).  Applying  IT  in Accounting  Environment  and  Computer  Science  Studies.  In Environment  and  Computer  Science  Studies,  LAP-Lambert Academic Publisher, Germany. Scholars’ Press
[5] Jasim, Y. A. (2018).  Improving  Intrusion Detection Systems Using  Artificial  Neural  Networks.  ADCAIJ:  Advances  in
Distributed  Computing  and  Articial  Intelligence  Journal, 7(2),
49–65. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.14201/ADCAIJ201871496
5
[6] Kasongo, S. M., & Sun, Y. (2020). Performance Analysis of Intrusion  Detection  Systems  Using  a  Feature  Selection Method  on  the  UNSW-NB15  Dataset.  Journal  of  Big  Data, 7(1). https://doi.org/10.1186/s40537-020-00379-6
[7] Ahmad,  I.,  Basheri,  M.,  Iqbal,  M.  J.,  &  Rahim,  A.  (2018). Performance  Comparison  of  Support  Vector  Machine, Random Forest, and Extreme Learning Machine for Intrusion Detection. IEEE Access, 6(c), 33789–33795.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2841987
[8] Kavitha, G., & Elango, N. M. (2020). An approach to feature selection  in  intrusion  detection  systems  using  machine learning algorithms. International Journal of E-Collaboration, 16(4), 48–58. https://doi.org/10.4018/IJeC.2020100104
[9] Bu, S. J., & Cho, S. B. (2020). A convolutional neural-based learning classifier system for detecting database intrusion via insider  attack.  Information  Sciences,  512,  123–136. https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.09.055
[10]  Wu,  K.,  Chen,  Z.,  &  Li,  W.  (2018).  A  Novel  Intrusion Detection Model for a Massive Network Using
Convolutional  Neural  Networks.  IEEE  Access,  6(October 2017), 50850–50859. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2868993
[11]  Zhang, J., Ling, Y., Fu, X., Yang, X., Xiong, G., & Zhang, R. (2020). Model of the intrusion detection system based on the integration  of  spatial-temporal  features.  Computers  and
Security, 89, 101681. https://doi.org/10.1016/j.cose.2019.101681
[12]  Sun, P., Liu, P., Li, Q., Liu, C., Lu, X., Hao, R., & Chen, J. (2020).  DL-IDS:  Extracting  features  using  CNN-LSTM hybrid  network  for  intrusion  detection  system.  Security  and Communication Networks,
2020. https://doi.org/10.1155/2020/8890306
[13]  Hsu,  C. M.,  Azhari,  M.  Z.,  Hsieh,  H.  Y.,  Prakosa,  S.  W.,  & Leu,  J.  S.  (2020).  Robust  Network  Intrusion  Detection Scheme Using Long-Short Term Memory Based Convolutional  Neural  Networks.  Mobile  Networks  and Applications.
https://doi.org/10.1007/s11036-020-01623-2
[14]  Liu,  G.,  &  Zhang,  J.  (2020).  CNID:  Research  of  Network Intrusion Detection Based on Convolutional Neural Network. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2020.
https://doi.org/10.1155/2020/4705982
[15]  Min,  E.,  Long,  J.,  Liu,  Q.,  Cui,  J.,  &  Chen,  W.  (2018).  TR- IDS:  Anomaly-Based  Intrusion  Detection  through  Text- Convolutional Neural Network and Random Forest.  Security and
Communication Networks, 2018.
https://doi.org/10.1155/2018/4943509
[16]  Gabet,  J.,  &  Yoshida,  N.  (2020).  Static  Race  Detection  and Mutex  Safety  and  Liveness  for  Go  Programs  (extended version). ArXiv.
[17]  Liu, Z., Chang, B., & Cheng, F. (2021). An interactive filter- wrapper  multi-objective  evolutionary  algorithm  for  feature selection.  Swarm  and  Evolutionary  Computation,  65(August 2020), 100925. https://doi.org/10.1016/j.swevo.2021.100925
[18]  Meng,  Y.,  &  Kwok,  L.  F.  (2014).  Adaptive  blacklist-based packet  filter  with  a  statistic-based  approach  in  network intrusion  detection.  Journal  of  Network  and  Computer
Applications, 39(1), 83–92. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2013.05.009
[19]  Noel, S., & Jajodia, S. (2008). Optimal IDS sensor placement and  alert  prioritization  using  attack  graphs.  Journal  of Network  and  Systems  Management,  16(3),  259–275. https://doi.org/10.1007/s10922-008-9109-x
[20]  Zomlot,  L.,  Sundaramurthy,  S.  C.,  Luo,  K.,  Ou,  X.,  & Rajagopalan,  S.  R.  (2011).  Prioritizing  intrusion  analysis using  dempster-shafer  theory.  Proceedings  of  the  ACM Conference  on  Computer  and  Communications  Security, October, 59–69. https://doi.org/10.1145/2046684.2046694