## ANALISA DATASET SOFTWARE DEFINED NETWORK INTRUSION MENGGUNAKAN ALGORITMA DEEP LEARNING H2O
Rizal 1 , Martanto 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1) Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2) Program Studi manajemen informatika, STMIK IKMI Cirebon
3) Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon rizal120398@gmail.com

## ABSTRAK
Software-defined networking Intrusion (SDNI) baru-baru ini menjadi salah satu solusi paling menjanjikan untuk Internet masa depan. Dengan sentralisasi logis dari pengontrol dan tampilan jaringan global, SDN Intrusion menawarkan  peluang  untuk  meningkatkan  keamanan  jaringan.  Pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Omar  Jamal Ibrahim, dan Wesam S. Bhaya menjelaskan tentang dataset SDN intrusion bahwa dengan menggunakan algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  diperoleh  dengan  nilai  akurasi  sebesar  97.77%,  sehingga  menurut  peneliti  ini masih bisa untuk di kaji lagi dengan menggunakan algortima yang berbeda. Sebagai proses pencarian informasi dari sekumpulan data yang akan dijadikan pengetahuan baru dapat dimanfaatkan maka dari itu data mining juga seringkali dikenal dengan sebutan Knowledge Discovery in Database (KDD). Metode klasifikasi yang digunakan yaitu Deep Learning H2O yaitu suatu metode menggunakan algoritma multilayer yang di sebut neural networks. Tujuan  dari  algoritma  ini  mencoba  untuk  mengambil  suatu  kesimpulan  berdasarkan  struktur  logika  yang  di berikan  secara  berkelanjutan.  Peneliti  menggunakan  software  aplikasi  Rapid  Miner  sebagai  bantuan  dalam menganalisis dataset. Dari hasil penelitian terbukti bahwa algoritma Deep Learning H2O yang digunakan lebih baik.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  evaluasi  penelitian  bahwa  algoritma Deep  Learning H2O  mampu menganalisa nilai recall 100.00% dan tingkat akurasi sebesar 99.66% sehingga model klasifikasi menggunakan algoritma Deep Learning H2O lebih baik saat diterapkan pada dataset yang digunakan.
Kata kunci: Machine Learning, Deep Learning H2O, Software defined network Intrusion
1. PENDAHULUAN
Software  defined  network  intrusion (SDNI) merupakan  paradigma  baru  dalam  manajemen jaringan  yang  memberikan  fasilitas untuk melakukan konfigurasi,  virtualisasi,  dan  mengelola  infrastruktur jaringan  secara  terpusat.  Manajemen  jaringan  secara terpusat dilakukan pada SDNI Controller yang dimana memisahkan network data plane dari control functions [1]. Software  defined  network  intrusion (SDNI) mengelola  dan  mengkonfigurasi  jaringan  melalui abstraksi tingkat tinggi. Sifat SDNI yang dinamis dan dapat  diprogram  menghadapi  banyak  masalah keamanan  yang  menuntut  solusi  keamanan  yang inovatif [2].
Software  defined  network  intrusion (SDNI) menawarkan  potensi  untuk  secara  efektif  mendeteksi dan  memantau  masalah  keamanan  jaringan  yang timbul  dari  fitur-fitur  baru  yang  dapat  diprogram. Namun, terlepas dari fitur jaringan ini, ada  beberapa  kelemahan  dari  ancaman  online. Penjahat  dunia  maya  menyuntikkan  lalu  lintas berbahaya  ke  SDNI  dan  mencuri  informasi  sensitif dari  mereka.  Serangan  jaringan  pada  SDNI  dapat dideteksi  menggunakan  pemantauan  lalu  lintas.  Data yang Anda pilih mencakup log lalu lintas waktu nyata yang dikumpulkan setiap hari. Data pertama milik file capture paket atau PCAP dan kemudian dikonversi ke file tabular [3].
Arsitektur  SDN  yang  khas  terdiri  dari  lapisan infrastruktur  sebagai  lapisan  kontrol  dan  lapisan
aplikasi.    SDN  menggunakan  berbagai  antarmuka, seperti antarmuka Northbound dan Southbound, untuk komunikasi  antar  pesawat.  Antarmuka  Northbound (NBI)  digunakan  antara  lapisan  aplikasi  dan  lapisan kontrol,  sedangkan  Antarmuka  Southbound  (SBI) memungkinkan  lapisan  kontrol  untuk  berkomunikasi dengan lapisan data [2].
Penelitian  terdahulu  dengan  judul  “ Intrusion Detection in Software defined network intrusion Using Deep Learning Approach “menjelaskan bahwa SDNI menawarkan pengumpulan data implisit, kemampuan beradaptasi,  programabilitas,  dan  tampilan  sistem  di seluruh  dunia.  Oleh  karena  itu,  dipandang  sebagai pilihan  ideal  untuk  mengatur  informasi  bermacam- macam dan penyelidikan. Sedangkan penulis menganalisis  dataset  mengenai  keakuratan  SDNI dalam mengangani serangan cyber [4].
Implementasi untuk jaringan SDNI sudah pernah di  bahas  dalam  penelitian  sebelumnya,  diantaranya adalah penelitian yang dilakukan oleh Huseyin Polat, Onur Polat, dan Aydin Cetin yang berjudul “ Detecting DDoS Attacks in Software-Defined Networks Through Feature  Selection  Methods  and  Machine  Learning Models ” menjelaskan bahwa Jaringan yang ditentukan perangkat lunak (SDNI) memiliki beberapa keunggulan,  termasuk  pengelolaan,  penskalaan,  dan peningkatan  kinerja.  Fitur  spesifik  diperoleh  dari SDNI  untuk  dataset  dalam  kondisi  normal  dan  di bawah  lalu  lintas  serangan  DDoS.  Kemudian  dataset baru  dibuat  menggunakan  metode  seleksi  fitur  dari
dataset  yang  ada.  Dataset  dibuat,  dilatih,  dan  diuji menggunakan  model  klasifikasi  Support  Vector Machine (SVM), Naive Bayes (NB), Artificial Neural Network  (ANN),  dan  K-nearest  Neighbor  (KNN). Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  penggunaan wrapping  feature  selection  dengan  classifier  KNN mencapai akurasi tertinggi (98,3%) dalam mendeteksi serangan  DdoS  [5].  Akar  permasalahan  dalam penelitian  ini  yaitu,  belum  adanya  Implementasi Algoritma deep  learning H2O  Pada  Analisa  Dataset Software defined network intrusion ( SDNI ). Untuk itu diperlukan pengembangan terhadap penelitian terdahulu  dengan  membuat  model  proses  baru  dan mengimplementasikan  algoritma  SDNI  pada  model proses  tersebut.  Harapan  dari  penelitian  ini  yaitu diperolehnya  suatu  model  proses  dengan  nilai recall dan tingkat akurasi lebih baik untuk mengklasifikasikan data lebih besar lagi.
Pemasalahan  pada  serangan  cyber  tersebut menjadi perhatian besar karena meningkatnya masalah keamanan di jaringan saat ini. Berdasarkan permasalahan  tersebut  berbagai  macam  algoritma telah  diusulkan  yang  dapat  mendeteksi.  Untuk mengatasi  masalah  tersebut  dibutuhkan  suatu  tools yang  mampu  mendeteksi  lebih  awal  terjadinya indruder atau kegiatan yang merugikan suatu jaringan. Dalam  hal  ini deep  learning merupakan  suatu  solusi yang  sangat  tepat  untuk  keperluan  tersebut. Pendekatan  yang  digunakan  untuk  menganalisis serangan cyber menggunakan  dataset  SDN intrusion adalah algoritma deep learning .
Tujuan  dari  penelitian  yang  peneliti  buat  ini yaitu,  mengetahui  tingkat  akurasi  dan  menentukan nilai  akurasi  tertinggi  serta  membuat  model  proses terhadap klasifikasi dataset Software defined network intrusion (SDNI)  dengan  menggunakan  algoritma deep  learning H2O.  Algoritma  ini  memungkinkan dapat memprediksi akurasi yang tinggi. Deep learning H2O sendiri didasarkan pada jaringan saraf tiruan feed forward  multi-layer yang  dilatih  dengan  penurunan gradien stokastik menggunakan backpropagation . Berdasarkan  pada  pemaparan  masalah  tersebut, maka judul penelitian yang di usulkan adalah “Analisa Dataset  Software defined network intrusion  Intrusion Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning  H2O ”. Adapun yang menjadi alasan dilakukannya penelitian dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  mendapatkan tingkat  akurasi  yang  di  peroleh  terhadap  model  yang dibuat  sebagai  sistem  untuk  menganalisa  datasaet serangan  cyber  yang  ada  dalam Software  defined network  intrusion (SDNI)  dengan  menggunakan metode deep learning. Data yang dipilih berisi catatan lalu  lintas  real-time  yang  telah  ditangkap  setiap  hari. Oleh  karena  itu  semua  orang  dapat  melihat  dan mengetahui serangan apa saja yang ada di dunia maya setiap harinya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  penelitian  dengan  judul  A  Survey  on Intrusion  Detection  System  for  Software  defined network  intrusions  (SDNI), tujuan  dari  penelitian  ini adalah Software  defined  network  intrusion (SDNI) suatu bentuk sistem keamanan yang terbaru yang dapat di  program  dan  terpusat  guna  menghadapi  serangan cyber  dan  keamanan  yang  menuntut  mekanisme keamanan  inovatif  seperti  sistem  deteksi  intrusion (IDS) [2].
Pada  penelitian  dengan  judul  “Voting-based intrusion  detection  framework  for  securing  software- defined  networks”  mengulas  ancaman  yang  terjadi ketika di dunia internet seperti serangan Dis- tributed denial  of  service (DDoS)  yang  di  anggap  sebagai serangan  cyber  destruktif  utama  yang  membuat layanan controller tidak tersedia untuk pengguna yang yang  sah.  DDoS  berusaha  untuk  menghabiskan sumber daya sistem dengan  membanjirnya  lalu  lintas di  server  atau  layanan  yang  ditargetkan.  Banjir  lalu lintas  ini  memaksa  penurunan  kinerja  sistem,  yang membuat layanan tidak tersedia untuk pengguna yang sah.  Serangan  DDoS  menargetkan  sumber  daya pengontrol dan saluran komunikasi antara pengontrol dan sakelar. Ancaman seperti DDoS pada pengontrol SDNI  dapat  melumpuhkan  seluruh  jaringan.  Oleh karena  itu,  perlu  dicari  mekanisme  pendeteksian serangan  DDoS  yang  efisien  dan  akurat  di software defined network intrusion (SDNI) [6].
Pada  penelitian  dengan  judul  “Survey  on  SDNI based  network  intrusion  detection  system  using machine  learning  approaches”  mengulas  tentang mendeteksi  adanya  serangan  mencurigakan  yang melewati  jaringan  diperlukan  bantuan  dari Network intrusion detection systems (NIDS). Network intrusion detection systems (NIDS) dirancang untuk mendeteksi aktivitas  berbahaya  termasuk  virus,  worm,  serangan DDoS.  Faktor  penentu  keberhasilan  untuk  NIDS adalah  kecepatan,  akurasi,  dan  keandalan  deteksi abnormalitas.  Teknik  machine  Learning  (ML) diterapkan  untuk  mengembangkan  NIDS  guna meningkatkan akurasi deteksi dan tingkat alarm palsu yang  rendah.  Algoritma  C4.5  merupakan  salah  satu algoritma  yang  digunakan  guna  membuat  pohon keputusan. Metode pohon keputusan mengganti fakta yang  sangat  besar  menjadi  pohon  keputusan  yang merepresentasikan  ketentuan  /  aturan.  Ketentuan  / aturan  bisa  dengan  mudah  dipahami  menggunakan bahasa  alami.  Dengan  mengklasifikasi  data  log  IDS dengan algoritma C4.5 bisa mengurangi terbentuknya kesalahan  IDS  dalam  memastikan  kegiatan  yang termasuk  serangan  ataupun  bukan.  Hasil  penelitian menampilkan  data  log  IDS  bisa  diklasifikasikan dengan algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi  model yaitu 96.371% yang membuktikan kalau model ini bisa digunakan dalam memastikan kegiatan yang termasuk serangan ataupun bukan [3].
Pada penelitian dengan  judul  “Intrusion Detection in Software defined network intrusion Using Deep  Learning  Approach”  yang  mengulas  tentang Teknologi  Software-Defined  Networking  (SDNI), yang semakin berkembang dan digunakan secara luas, juga merupakan salah satu metode untuk menghadapi serangan  yang  terjadi.  Software-Defined  Networking (SDNI)  secara  keseluruhan  dengan  packet  sampling dan berbasis pembelajaran mendalam telah mendapatkan banyak pertimbangan dari para ilmuwan.  Kerangka  kerja  SDNI  terdiri  dari  tiga  area terpisah diantaranya yaitu bidang kontrol data, bidang kontrol  dan  bidang  aplikasi.  Convolutional  Neural Network  memberikan  akurasi  yang  lebih  baik  untuk klasifikasi  multiclass  dalam  dataset  IDS-2018, Peningkatan  zaman  menyebabkan  sedikit  penurunan untuk akurasi BoT-IoT selama pengujian dengan 128 dan  256  batch.  Sebaliknya,  dalam  percobaan  dengan 512  batch  ada  sedikit  peningkatan  dalam  ketepatan. Untuk  kumpulan  data  IDS-2018,  peningkatan  zaman dan ukuran batch tidak berpengaruh signifikan [4].

## 2.2. Rapid Miner
Rapid Miner ialah aplikasi data mining berbasis open-source yang terkemuka dan ternama. Didalamnya  terdapat  aplikasi  yang  berdiri  sendiri untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin  data  mining seperti  untuk  loading  data,  transformasi  data, pemodelan data, dan metode visualisasi data. Aplikasi ini digunakan buat aplikasi bisnis serta komersial dan buat  riset,  pembelajaran,  pelatihan,  pembuatan prototype dengan  kilat,  serta  pengembangan  aplikasi dan  menunjang  seluruh  langkah  proses  pendidikan mesin  tercantum  persiapan  data,  visualisasi  hasil, validasi serta pengoptimalan. RapidMiner dibesarkan dengan model open core [7] .

## 2.3. Data Mining
Data  mining  memiliki  pengertian  lain  yaitu knowledge  discovery ataupun pattern recognition merupakan  suatu  istilah  yang  digunakan  untuk mendapatkan  pengetahuan  yang  tersembunyi  dari kumpulan data aturan sangat besar. Tujuan utama data mining  adalah  untuk  menemukan,  menggali,  atau menambang  pengetahuan  dari  data  atau  informasi yang kita miliki.
proses  data  mining  adalah  menemukan  pola yang bermakna dari pola dengan menggunakan teknik statistik dan matematika untuk mengurutkan sejumlah besar  data  yang  disimpan  dalam  repositori,  yang menggunakan  teknologi  penalaran  pola  serta  teknik- teknik statistik dan matematika.
Menurut  Larose,  data  mining  dibagi  menjadi beberapa  kelompok  berdasarkan  tugas  tugas  yang dapat dilakukan, yaitu:
1. Deskripsi Untuk  mencari  metode  yang  menggambarkan pola  serta  kecenderungan  yang  ada  dalam informasi. Deskripsi dari pola serta kecenderungan yang kerap membagikan
mungkin  uraian  buat  sesuatu  pola  ataupun kecenderungan.
2. Estimasi Ditaksir  nyaris  sama dengan klasifikasi, kecuali variabel  sasaran  ditaksir  lebih  kearah  numeric daripada kearah jenis. Model dibentuk memakai record lengkap yang sediakan nilai dari variabel sasaran selaku nilai prediksi.
3. Prediksi Prediksi  hampir  sama  dengan  klasifikasi  dan estimasi, kecuali bahwa dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang.
4. Klasifikasi Dalam  klasifikasi,  terdapat  target  variabel kategori sebagai contoh, penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, sedang dan rendah.
5. Pengklusteran
Pengklusteran  ialah  pengelompokkan  record, pengamatan ataupun mencermati serta membentuk kelas objek- objek yang mempunyai kemiripan. Kluster merupakan kumpulan record yang  mempunyai  kemiripan  satu  dengan  yang yang  lain  serta  mempunyai  ketidakmiripan dengan  record  dalam  kluster  lain.  Algoritma pengklusteran  berupaya  buat  melaksanakan pembagian  terhadap  totalitas  informasi  jadi kelompok- kelompok yang mempunyai kemiripan  (homogen),  yang  mana  kemiripan record  dalam  satu  kelompok  hendak  bernilai optimal,  sebaliknya  kemiripan  dengan  record dalam kelompok lain hendak bernilai minimun.
6. Asosiasi Tugas  asosiasi  dalam  data  mining  merupakan menciptakan  atribut  yang  timbul  dalam  sesuatu waktu. Dalam dunia bisnis lebih universal diucap analisis keranjang belanja [8].

## 2.4. Algoritma H2O
Deep  learning  H20  adalah  framework  machine learning  open  source  dengan  implementasi  teruji penuh dari beberapa algoritma Machine learning yang diterima  secara  luas.  Kerangka  kerja  DLH2O  yang diusulkan digunakan untuk  mengoptimalkan  masalah klasifikasi  multikelas  untuk  unit  perawatan  intensif. H2O terdiri dari tiga lapisan. Lapisan pertama adalah lapisan  pra-pemrosesan  yang  terutama  bertanggung jawab untuk integrasi data dan pembersihan data. Pada lapisan  ini,  dataset  juga  dibagi  menjadi  subset pelatihan,  validasi  dan  pengujian.  Lapisan  kedua adalah  lapisan  pemilihan  fitur  dimana  usulan  ACP- WOA  ( Whale  Optimization  Algorithm )  digunakan untuk memilih fitur terbaik yang akan digunakan pada lapisan ketiga yaitu lapisan Deep Learning .
Lapisan  DL  menggunakan  fitur  pilihan  terbaik bersama  dengan  konfigurasi  jaringan  saraf  terbaik untuk  melatih  jaringan  saraf.  Pada  sub  bagian berikutnya, lapisan kerangka DLH2O yang diusulkan akan dijelaskan secara rinci.  Kerangka kerja DLH2O bertujuan untuk menemukan subset fitur yang optimal
dan  meminimalkan  kesalahan  klasifikasi  melalui varian  baru  yang  diusulkan  dari  Whale  Optimization Algorithm (WOA) yang disebut ACP-WOA [9].

## 2.5. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses untuk menemukan suatu  kelas  data  suatu  objek  yang  belum  diketahui berdasarkan  data  sebelumnya,  klasifikasi  termasuk kedalam metode pembelajaran atau supervised karena membutuhkan  pembelajaran  data  sebelumnya  untuk menentukan hasil dari data baru [10]. Klasifikasi memiliki 4 komponen dasar yaitu: 1. Class, merupakan  variabel  yang  menjadi  label atau hasil suatu objek.
2. Predictor ,  merupakan  variabel  yang  menjadi atribut  dari  data  yang  akan  digunakan  pada klasifikasi.
3. Training  dataset ,  merupakan  data  yang  telah memiliki label sebelumnya.
4. Testing dataset, merupakan data baru yang akan dilakukan proses klasifikasi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan Data
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode penelitian  yang  di  gunakan  adalah  eksperimen. Penelitian  eksperimen  adalah  suatu  penelitian  yang bertujuan  untuk  menguji  pengaruh  suatu  variabel terhadap  variabel  lain  dan  menjelaskan  hal  hal  yang terjadi  melalui  upaya  maipulasi  atau  pengontrolan varibel  –  variabel  tersebut  atau  hubungan  diantara mereka  agar  ditemukan  hubungan,  pengaruh  atau perbedaan  salah  satu  variabel  atau  lebih.  Metode penelitian  eksperimen  jelas  berbeda  dengan  metode penelitian  lainnya.  Penelitian  eksperimen  dilakukan dengan  membandingkan  satu  atau  lebih  kelompok eksperimen  yang  diberi  perlakuan  dengan  satu  atau lebih  kelompok  pembanding  yang  tidak  diberi perlakuan.
Pengumpulan  data  informasi  dilakukan  dengan cara  membaca  referensi  dari  buku  maupun  internet terkait serangan cyber, dataset SDNI ( Software defined network  intrusion )  dan  deep  learning.  Observasi dilakukan dengan mengakses sumber dari https://archive.ics.uci.edu/  yang  menyediakan  dataset SDNI ( Software defined network intrusion).

## 3.2. Metode Analisis Data
Pada metode analisis data ini penulis melakukan pencarian  data  mengenai  serangan  cyber,  dataset SDNI ( Software defined network intrusion ). Observasi dilakukan dengan mengakses sumber dari https://www.kaggle.com/datasets/subhajournal/sdn- intrusion-detection sehiingga  penulis  mendapatkan dataset  SDNI  tersebut.  Penulis  membuat  tahapan penelitian  ini  dengan  menggunakan  flowchart,  yang berfungsi sebagai untuk memberikan sebuah gambaran  alur  pengerjaan  atau  proses.  Proses digambarkan  melalui  bagan-bagan  atau  simbol  agar informasi yang disajikan lebih mudah dipahami.
Gambar 1. Flowchat Proses algoritma deep learning H2O
Dalam  pengujian  data  set  yang  pertama  yaitu melakukan  proses  pencarian  data  di  website www.kaggle.com . Kemudian berlanjut ketahap selection  yang  berfungsi sebagai pemisah antara data yang  ingin  di  proses  ke data  mining .  Selanjutnya masuk  ke tahap  transformation  yang  berfungsi  untuk mentransformasi  bentuk  data  yang  belum  memiliki entitas  yang  lebih  jelas  ke  dalam  bentuk  data  yang valid atau  siap  untuk  dilakukan  proses Data  Mining. Pada pengujian validasi menggunakan split validation dengan  ratio  data training  80%  dan  ratio  data testing 20%,  proses  dilakukan  pengujian  split  validation menggunakan RapidMiner versi 9.9 dengan melakukan  pemodelan  algoritma  deep  learning  H2O. Selanjutnya memasukan apply model dan performance,  validation  merupakan  proses  untuk mengevaluasi keakuratan prediksi dari model Setelah itu pada proses ini menghasilkan confusion matrix dan akurasi dari model.

## 3.3. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang penulis gunakan dalam penelitian  Analisa  Dataset Software  defined  network intrusion Menggunakan  Algoritma  Deep  Learning H2O dimana didalamnya terdapat proses data mining dan  proses  data  mining  yang  digunakan  yaitu klasifikasi  Algoritma  H2O.  H2O  adalah  perangkat lunak  untuk  pembelajaran  mesin  dan  analisis  data,
yang  dapat  mengerjakan  proses  seperti tree,  linier model, unsupervised lierning.
Tujuan  dikembangkannya  H2O  adalah  untuk memudahkan  user  dalam  penggunaan  seperti, melakukan  penskalaan  pada  big  data,  pengkodean yang  terdokumentasi  dengan  baik  untuk  mendukung proses komersil, berjalan pada sistem pihak ketiga, dan memiliki support  programming  language yang  luas [11].
Gambar 2. Proses Knowledge Discovery in Database [11]
Berdasarkan gambar 2 berikut tahapan – tahapan yang akan dilakukan dalam penelitian ini:
1. Data Selection
Peneliti melakukan Seleksi data dari sekumpulan data  operasional  dilakukan  saat  sebelum  sesi penggalian data dalam KDD diawali. Data hasil seleksi  hendak  digunakan  untuk  proses  Data mining ditaruh dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
2. Preprocessing / Cleaning Peneliti melakukan Proses pembersihan
mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkosisten, dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti kesalahan cetak (tipografi).
3. Trasformation
Pada  fase  ini  peneliti  melakukan  transformasi bentuk  data  yang  belum  memiliki  entitas  yang lebih jelas ke dalam bentuk data yang valid atau siap untuk dilakukan proses Data Mining. 4. Data Mining Peneliti  melakukan  proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih  dengan menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu. Teknik,  metode,  atau  algoritma  dalam  Data mining sangat bervariasi.
5. Interpratation / evaluation Pada  fase  terakhir  peneliti  melakukan  proses pembentukan  keluaran  yang  bersumber  pada proses Data Mining pola informasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Pada  tahapan  yang  pertama  dilakukan  data selection  menggunakan  operator  Read  CSV  yang berfungsi untuk memanggil data yang akan digunakan dengan berekstensi csv seperti tampak pada gambar 3.
Gambar 3. Operator Read CSV
Setelah  memilih  operator  yang  akan  digunakan lakukan Import Configuration Wizard untuk memanggil  data  yang  akan  di  proses  pada  operator Read CSV seperti tampak pada gambar tabel 1 Tabel 1. Parameter Read CSV Parameter Nilai csv file SDN_Intrusion.csv column separator , trim lines false (default) use quotes true (default) starting row 1 (default) parse numbers true (default) decimal character . (default) first row as names true (default) data set meta data information semua atribut (80 atribut) di baca Read not matching values as missing
true ( default)

## 4.2. Set Rule
Langkah selanjutnya yaitu memilih operator Set Role  yang  berfungsi  untuk  mengubah  peran  lebih attributes.
Gambar 4. Operator Set Role
Pada  operator  Set  Role,  parameter  yang digunakan tampak pada tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Parameter Set Role
Parameter Nilai attribute name No target role Id set additional roles Attribute name Target role Class label
Hasil dari penggunaan operator Set Role tampak pada  gambar  5  Dari  80  atribut,  terdapat  2  atribut spesial yaitu No dan Class, dan 78 atribut merupakan atribut  reguler  dengan  jumlah  record  sebanyak 1048083 record.
Gambar 5. Statistik Hasil Pembacaan Set Role

## 4.3. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ini  bertujuan  untuk menghilangkan missing  value pada  data  yang  akan digunakan  sehingga  pada  saat  diproses  tidak  muncul kesalahan  atau  masalah.  Berikut  table  sebelum dilakukan preprocessing sebagai berikut.
Tabel 3. Data sebelum dilakukan Preprocessing
Gambar 6. Missing Value
Pada  tahap  ini  peneliti  harus  menghapus beberapa record karena berisi INF supaya data berjalan dengan baik dan normal. Preprocessing data dilakukan menggunakan software
RapidMiner, setelah
preprocessing  data  dilakukan  didapat  hasil  bahwa dalam  data  tersebut  tidak  ada missing  value ,  baik dalam atributes maupun label .  Hal  ini  dapat  dilihat pada gambar 6.

## 4.4. Transformation
Pada  tahap  transformation  ini  untuk  penelitian yang  penulis  buat  tidak  riperlukan  dikarenakan  data yang ada sudah melewati tahap cleansing dan tidak ada lagi data yang missing. Untuk algoritma yang penulis buat menggunakan algortima deep learning H2O yang mana  bisa  membaca  beberapa  karakteristik  type  data seperti polynominal, integer, numerik.

## 4.5. Data Mining
Setelah  melakukan  preprocessing  pada  data tahapan  selanjutnya  yaitu  data  mining  menggunakan operator split data yang berfungsi untuk menghasilkan jumlah subset yang diinginkan dari ExampleSet yang
diberikan. ExampleSet dipartisi menjadi subset sesuai dengan ukuran relatif yang ditentukan.
Gambar 7. Operator Split Data
Setelah  memilih  operator yang akan digunakan, parameter  yang  digunakan  tampak  pada  tabel  4 sebagai berikut.
Tabel 4. Parameter Split Data Parameter Nilai partitions Training Testting 0.8 0.2 Sampling type Linier sampling Used local random seed false (default)
Langkah  berikutnya  untuk  menentukan  model pada penelitian  yang  sedang  dilakukan pilih operator algoritma Deep Learning H2O.
Gambar 8. Operator Deep Learning H2O
Setelah  memilih operator yang akan digunakan, parameter  yang  digunakan  tampak  pada  tabel  5 sebagai berikut.
Tabel 5. Parameter Deep Learning H2O Parameter Nilai activation rectifier hidden layer sizes 50,100,50 Epochs 2 train samples per iteration -2 (default) adaptive rate true (default) Epsilon 1.0e-8 Rho 0.99 standardize true L1 1.0e-5 (default) L2 0.0 (default) max w2 10.0 (default) expert parameters semua atribut (80 atribut) di baca
Untuk  parameters  deep  learning  sendiri  pada bagian  activation  yang  di  pilih  adalah  rectifier  yang berfungsi  sebagai  memilih  nilai  maksimum  (0,X) dimana  X  adalah  nilai  input,  dan  untuk  hidden  layer sizes  peneliti  memilih  50,  100,  50  yang  berfungsi untuk  melihat  jumlah  dan  ukuran  setiap  lapisan tersembunyi dalam model. Fungsi dari operator Deep Learning  yaitu  memungkinkan  dapat  memprediksi akurasi  yang  tinggi,  karena  deep  learning  sendiri didasarkan  pada  jaringan  saraf  tiruan feed  forward multi-layer yang  dilatih  dengan  penurunan  gradien stokastik  menggunakan backpropagation . Lankah selanjutnya  adalah  yaitu  memilih  operator  Apply Model  yang  berfungsi  untuk  untuk  mendapatkan prediksi  pada  data  yang  tidak  terlihat  atau  untuk memodifikasi  data  dengan  menerapkan  model preprocessing.
Gambar 9. Operator Apply Model
Setelah  memilih operator yang akan digunakan, parameter  yang  digunakan  tampak  pada  tabel  6 sebagai berikut.
Tabel 6. Paramater Apply Model Parameter Nilai application parameters default create view default
Apply Model sendiri Model pertama kali dilatih dalam  ExampleSet  oleh  operator  lain.  Ini  sering merupakan algoritma pembelajaran. Tujuannya biasanya untuk mendapatkan prediksi data yang tidak terlihat,  atau  untuk  menerapkan model pra- pemrosesan  untuk  memodifikasi  data.  Setelah memasukkan  operator  Apply  Model  tambahkan operator  Performance  untuk  mengevaluasi  kinerja statistic dari kalsifikasi.
Gambar 10. Operator Performance
Setelah  memilih operator yang akan digunakan, parameter  yang  digunakan  tampak  pada  tabel  7 sebagai berikut.
Tabel 7. Parameter Performance Parameter Nilai Main criterion First accuracy True (default) Classification eror False (default) Kappa False (default) Weighted mean recall False (default) Weighted mean precision False (default) Spearman rho False (default) Kendall tau False (default) Absolute error False (default) Skip underfined labels true (default) Use exsample weights true (default) Class weights semua atribut (80 atribut) di baca
Setiap  proses  harus  berisi  hanya  satu  operator dari  kelas  ini,  yang  harus  menjadi  operator  root  dari proses  tersebut.  Operator  ini  menyediakan  satu  set parameter  yang  relevan  secara  global  dengan  proses, seperti  logging  dan  parameter  inisialisasi  generator angka  acak.  Jika  semua  operator  sudah  di  gunakan akan  menghasilkan  model  klasifikasi  seperti  pda gambar 11.
Gambar 11. Model Klasifikasi Deep Learning H2O

## 4.6. Eksperimen
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  penulis buat  bahwasanya  untuk  pengujian/eksperimen  yang pertama  dalam  algortima  deep  learning  H2O  ini mengambil tingkat value sebesar (50,50), (50,100,50), (30,30,40) untuk epoch sendiri sebesar 10, dan tingkat Accuracy nya sebesar 99,66%. Pada eksperimen yang kedua  penulis  mengambil  tingkat  value  sebesar (50,50),  (50,100,50),  (30,30,40),  dan  epoch  sendiri sebesar 2, dan menghasilkan tingkat accuracy sebesar 99,66%.  Pada  eksperimen  yang  ketiga  penulis mengambil tingkat value sebesar (50,50), (50,100,50), (30,30,40),  dan  epoch  sendiri  sebesar  100,  dan menghasilkan  tingkat  accuracy  sebesar  99,66%. Seperti pada tabel 8.
Tabel 8. Parameter Deep Learning H2O
Parameter Nilai hidden layer sizes 2 (50, 50) (default) 3 (50, 100, 50) 3 (30, 30, 40) Epochs 10 (default) 2 100
Pada tabel  9  dijelaskan  bahwa  dalam  parameter deep learning H2O  yang di ubah adalah hidden  layer sizes  dan  epochs.  Terdapat  tiga  eksperimen  yang
peneliti  buat  yaitu  untuk  hidden  layer  sizes  di  buat menjadi  beberapa  nilai  di  antaranya  2  (50,50) (default),  3  (50,100,50),  3  (30,30,40)  dan  untuk  nilai epochs nya peneliti  mengambil 3  nlai diantaranya 10 (default), 2, dan 100.
Tabel 9. Eksperimen terhadap algoritma Deep
Learning H2O No. Eksperimen Split Value Epoch  Accuracy 1 80%, 20% (50,50) 10 99,66% (50,100,50) 10 99,66% (30,30,40) 10 99,66% 2 (50,50) 2 99,66% (50,100,50) 2 99,66% (30,30,40) 2 99,66% 3 (50,50) 100 99,66% (50,100,50) 100 99,66% (30,30,40) 100 99,66% No. Eksperimen Split Value Epoch  Accuracy 1 70%, 30% (50,50) 10 99,66% (50,100,50) 10 99,66% (30,30,40) 10 99,66% 2 (50,50) 2 99,66% (50,100,50) 2 99,66% (30,30,40) 2 99,66% 3 (50,50) 100 99,66% (50,100,50) 100 99,66% (30,30,40) 100 99,66%
Dari  hasil  eksperimen  tesebut  dapat  di  jelaskan bahwasanya  untuk  penelitian  yang  penulis  buat  ini hasilnya  tetap  sama,  walaupun  sudah  banyak eksperimen yang penulis buat ini mulai dari perubahan hidden  layernya,  epochsnya,  semunya  sama  dengan nilai accuracy 99,66%. Dikarenakan penulis menggunakan sampling typenya yaitu linier sampling yang  berfungsi  sebagai  dengan  sampling  linier, ExampleSet hanya dipartisi tanpa mengubah urutan.

## 4.7. Eksperimen Split Data
Dalam  operator  Split  Data  peneliti  mengambil dua  eksperimen  untuk  nilai  Training  dan  Testting, Untuk  Paramater  yang  di  ubah  iyalah  parameter partitions dan sampling type. Peneliti mengambil nilai Eksperimen untuk nilai Training yaitu 0,8 (80%) dan 0,7  (70%)  dan  nilai  Testting  yaitu  0,2  (20%),  dan 0,3(30%).  Sedangakan  untuk  sampling  typenya peneliti mengambil linier sampling.
Tabel 10. Eksperimen dari Operator Split Data Parameter Value Partitions Training Testting 0,8 (80%) 0,2 (20%) 0,7 (70%) 0,3 (30%) Sampling Type Linier Sampling
4.8. Tingkat Accuracy Performance
a. Untuk  serangan  yang  terjadi  di  pred  BENIGN bagian  atribut  benign  memprediksi  sebanyak 208910 atribut.
b. Untuk  serangan  yang  terjadi  di  pred  BENIGN bagian atribut DDOS menghasilkan 297 atribut.
c. Untuk  serangan  yang  terjadi  di  pred  BENIGN bagian  atribut  Web  Attack  Brute  Force mengahsilkan 364 atribut.
d. Untuk  serangan  yang  terjadi  di  pred  BENIGN bagian atribut Web Attack XXS menghasilkan 24 atribut.
e. Untuk  serangan  yang  terjadi  di  pred  BENIGN bagian  atribut  Web  Attack  Sql  Injection menghasilkan 22 atribut.
f. Untuk class  precision atau  tingkat  kecocokan antara  bagian  data  yang  di  ambil  dengan informasi yang di butuhkan menghasilkan tingkat akurasi sebesar 99.66%. Sedangkan untuk atribut Class  Recall menghasilkan  100.00%  tingkat keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali sebuah informasi.
Klasifikasi  Software  defined  Network  Intrusion menggunakan  algoritma  deep  learning  H2O  didapat dengan  tingkat  nilai  akurasi  sebesar  99.66%  dengan ratio 0.8:0.2 dapat di lihat pada gambar 12.
Gambar 12. Hasil Akurasi Algortima Deep Learning

## 4.9. Tingkat Exsample Set Apply Model
Terdapat  empat  penjelasan  yang  penulis  buat mengenai exsample set apply model ini di antaranya:
1. Dalam  record  ke  340434,  dan  class  BENIGN ternyata  data  memprediksi  class  yang  hasilnya BENIGN  kembali  dengan  nilai  confidence (BENIGN)  sebesar  0.9999999999996345  yang  di bulatkan menjadi 1.000, untuk  class BENIGN dan prediction  classnya  BENIGN  yang  bernilai  1  itu sudah  benar  tidak  adanya  pembulatan  lagi,  untuk confidence  (  DDOS)  sebesar  0.000,  confidence (web  Attack  Brute  Force)  sebesar  0.000, confidence  (Web  Attack  XXS)  sebesar  0.000, confidence  (SQL  Injection)  sebesar  0.000  seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 13. Hasil Prediction class Benign
2. Dalam record ke 72326, dan class DDoS ternyata data  memprediksi  class  yang  hasilnya  BENIGN kembali dengan nilai confidence (Benign) sebesar 0.9999999999996345  yang  di  bulatkan  menjadi 1.000, untuk confidence (DDOS) sebesar 7.4922323591673E-15  yang  di  bulatkan  menjadi 0.000,  confidence  (web  Attack  Brute  Force) sebesar  0.000,  confidence  (Web  Attack  XXS) sebesar  0,  confidence  (SQL  Injection)  sebesar 0.000 seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 14. Hasil Prediction Class DDOS
3. Dalam record 328064, dan class Web Attack Brute Force  ternyata  data  memprediksi  class  yang hasilnya BENIGN kembali dengan nilai confidence  (Benign)  sebesar1,  untuk  confidence (DDOS) sebesar 0, confidence (Web Attack Brute Force)  sebesar  9.328278207903015E-24  yang  di bulatkan menjadi 0, confidence (Web Attack XXS) sebesar  0,  confidence  (SQL  Injection)  sebesar  0, seperti pada gambar di bawah ini.
4.
Gambar 15. Hasil Prediction Class Web Attack Brute Force
5. Dalam Record 725547, dan class Web Attack XXS ternyata  data  memprediksi  class  yang  hasilnya BENIGN  kembali  dengan  nilai  confidence (BENIGN)  sebesar  1,  untuk  confidence  (DDOS) sebesar  0,  confidence  (Web  Attack  Brute  Force) sebesar 0, confidence (Web  Attack  XXS) sebesar 9.110052429258203E-37 yang di bulatkan menjadi  0,  confidence  (SQL  Injection)  sebesar  0, seperti pada gambar di bawah ini
Gambar 16. Hasil Prediction Class Web Attack XXS
6. Dalam  record  112843,  dan  class  SQL  Injection ternyata  data  memprediksi  class  yang  hasilnya BENIGN  kembali  dengan  nilai  confidence (BENIGN)  sebesar  1,  untuk  confidence  (DDOS) sebesar  0,  confidence  (Web  Attack  Brute  Force) sebesar 0, confidence (Web  Attack XXS) sebesar 0, confidence (SQL Injection) sebesar 5.600858028193965E-29 yang di bulatkan menjadi 0, seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 17. Hasil Prediction Class SQL Injection

## 4.10. Pembahasan
Dari data di atas dapat di simpulkan dari 1048572 data training yang di proses bahwa  model klasifikasi menggunakan  algoritma Deep  Learning memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dengan tingkat akurasi 99.66%. dibandingkan dengan penelitian sebelumnya yang  dilakukan  oleh  Husein  Polat,  Onur  Polat,  dan Aydin  Cetin  dengan  menggunakan  algoritma  KNN (K-Nearest Neighbors) diperoleh dengan nilai akurasi sebesar 98.3%. Penelitian sebelumnya yang di lakukan oleh  Omar  Jamal  Ibrahim,  dan  Wesam  S.  Bhaya dengan  algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM) diperoleh  dengan  nilai  akurasi  97.77%.  Hal  ini menandakan bahwa algoritma deep learning lebih baik
dari algoritma KNN, SVM pada penelitian sebelumnya, dan hasil dari dataset tersebut di tentukan oleh beberapa kriteria dari setiap atribut.
Pada penelitian  sebelumnya Husein Polat, Onur Polat, dan Aydin Cetin menggunakan feature selection yang  mana  dataset  dibuat  menggunakan  metode pemilihan  fitur  dataset  yang  sudah  ada.  Metode pemilihan fitur direkomendasikan untuk menyederhanakan  model,  memfasilitasi  interpretasi, dan mengurangi waktu pelatihan. Kedua set data yang dibuat  dengan  dan  tanpa  seleksi  fitur  menggunakan model  klasifikasi  support  vector  machine  (SVM), naive  Bayes  (NB),  artifical  neural  networks(ANN), dan  k-nearest  neighbor  (KNN).  Sedangkan  untuk peneliti bereksperimen menggunakan feature selection parameter yang berfungsi untuk mengubah suatu layer yang menjadikan tingkat akurasi yang tinggi. Peneliti juga bereksperimen menambahkan operator split data dan mengubah paremeter partitions dan sampling type dan  mengahasilkan  tingkat  akurasi  yang  baik  dan penelitian sebelumnya.
Disamping menggunakan metode feature selection, peneliti  terdahulu  juga  menggunakan Embedded-based  feature  selection yaitu  algoritma pemilihan  fitur  yang  disematkan  dengan  algoritma klasifikasi.  Algoritma  ini  melakukan  seleksi  fitur dengan mengidentifikasi fitur-fitur yang berkontribusi paling besar terhadap akurasi model. Pada metode ini, algoritma  pembelajaran  menggunakan  proses  seleksi variabel untuk melakukan seleksi fitur dan klasifikasi secara bersamaan. Untuk penelitian yang peneliti buat yaitu  menggunakan  algoritma deep  learning  H2O yang  berfungsi  untuk  memproses  data  yang  tidak tersturktur,  yang  memungkinkan  dapat  memprediksi akurasi  yang  tinggi,  karena  deep  learning  sendiri didasarkan  pada  jaringan  saraf  tiruan feed  forward multi-layer yang  dilatih  dengan  penurunan  gradien stokastik menggunakan backpropagation . Di samping itu peneliti melakukan ekperimen terhadap parameternya,  yaitu  mengubah  nilai  epochs,  dan hidden layersnya yang membuat tingkat akurasi yang tinggi.
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Lasso yang  merupakan  salah  satu  algoritma  pemilihan  fitur berbasis  embedding.  Fitur  penting  dari  algoritma Lasso  menghilangkan  bobot  dari  fitur  yang  paling tidak penting. Artinya, pemilihan atribut terjadi secara alami  seperti  ini,  mengurangi  kumpulan  fitur. Sedangakan peneliti menggunakan tetap menggunakan  algortima  deep  learning  H2O  akan tetapi  peneliti  bereksperimen  untuk  menambahkan operator aplly model dan performance yang berfungsi untuk  mendapatkan  prediksi  data  yang  tidak  terlihat, atau  untuk  menerapkan  model  pra-pemrosesan  untuk memodifikasi  data.  Peneliti  mengubah  hidden  layers menjadi  beberapa  menjadi  3  nodes  yaitu  50,50 (default)  50,100,50,  dan  200,300,200  dan  epochs menjadi  2,  10  (default),  3.  Ketika  bereskperimen tersebut  peneliti  menghasilnya  tingkat  akurasi  tingga pada  3  node  50,100,50  dan  untuk  epochs  2  yaitu
dengan  tingkat  akurasi  sebesar  99.66%.  Hal  ini menunjukan  bahwa  menggunakan  algortiman  deep learning H2O dengan algoritma KNN, SVM, dan NB lebih baik  di bandingkan  dengan  penelitian sebelumnya

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan  didapatkan  kesimpulan  sebagai  berikut: Peneliti menerapkan metode deep learning H2O untuk menganalisis dataset SDN intrusion dengan menggunakan tools rapid  miner  dan  menggunakan beberapa  operator  diantaranya:  Operator  Read  CSV, Operator Set Role, Operator Split Data, Operator Deep Learning  H2O,  Operator  Apply  Model,  Operator Performance.   Cara untuk menganalisis dataset SDN intrusion menggunakan  algortima deep  Learning ini peneliti  menggunakan Knowledge  Discovery  in Databases (KDD)  yang  menjadi  nilai  penting  yaitu, berdasarkan  nilai  recall  sebesar  100.00%,  tingkat akurasi sebesar 99.66% membuktikan bahwa algoritma Deep Learning pada penelitian  ini  berjalan dengan baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Syahputra , M. Q., Akbi, D. R., & Risqiwati, D.
(2020).  Deteksi  Dan  Mitigasi  Serangan  DDoS Pada  Software  Defined  Network  Menggunakan Algoritma  Decision  Tree. Jurnal  Repositor , 2 (11),
1491.
https://doi.org/10.22219/repositor.v2i11.795
[2] Hande, Y., & Muddana, A. (2020). A survey on intrusion  detection  system  for  software  defined networks  (SDN). International  Journal  of Business Data Communications and Networking , 16 (1),
28–47. https://doi.org/10.4018/IJBDCN.2020010103
[3] Sultana ,  N.,  Chilamkurti,  N.,  Peng,  W.,  & Alhadad,  R.  (2019).  Survey  on  SDN  based network  intrusion  detection  system  using machine  learning  approaches. Peer-to-Peer Networking  and  Applications , 12 (2),  493–501. https://doi.org/10.1007/s12083-017-0630-0
[4] Susilo ,  B.,  &  Sari,  R.  F.  (2021).  Intrusion Detection  in  Software  Defined  Network  Using
Deep  Learning  Approach. 2021  IEEE  11th
Annual Computing and Communication Workshop  and  Conference,  CCWC  2021 ,  807– 812. https://doi.org/10.1109/CCWC51732.2021.9375
951
[5] Polat ,  H.,  &  Polat,  O.  (2020).  Detecting  DDoS Attacks in Software-Defined Networks Through Feature  Selection  Methods  and  Machine Learning Models. Mdpi .
[6] Swami ,  R.,  Dave,  M.,  &  Ranga,  V.  (2020). Voting-based  intrusion  detection  framework  for securing software-defined
networks. Concurrency  and  Computation:  Practice  and Experience , 32 (24), 1–16. https://doi.org/10.1002/cpe.5927
[7] Nofitri ,  R.,  &  Irawati,  N.  (2019).  Integrasi Metode Neive Bayes Dan Software Rapidminer Dalam Analisis Hasil Usaha Perusahaan Dagang. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Informasi) , 6 (1), 35–42. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393
[8] Supriadi ,  A.,  P,  P.,  &  Qurniawan,  H.  (2021). Metode  Data  Mining  Klasifikasi  Pada  Kualitas Pelayanan  Terhadap  Nasabah  Bank  Syariah Mandiri  dengan  Model  C4.5. Jurasik  (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika) ,
6 (1),
150.
https://doi.org/10.30645/jurasik.v6i1.279
[9] Elsayad, A. S., Desouky, A. I. E., Salem, M. M., &  Badawy,  M.  (2020).  A  Deep  Learning  H2O Framework  for  Emergency  Prediction  in Biomedical  Big  Data. IEEE  Access , 8 ,  97231– 97242.
[10] Ayudhitama ,  A.  P.,  &  Pujianto,  U.  (2020). Analisa  4  Algoritma  Dalam  Klasifikasi  Liver Menggunakan  Rapidminer. Jurnal  Informatika
Polinema , 6 (2), 1–9. https://doi.org/10.33795/jip.v6i2.274
[11] Mazdadi , M. I., Ramadhani, R., Saragih, T. H., & Haekal,  M.  (2021).  Klasifikasi  Tanaman  Jarak Pagar  Menggunakan  Algoritme  Deep  Learning
H2O. Jurnal Komputasi , 9 (1). https://doi.org/10.23960/komputasi.v9i1.2774