## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
91 - 103 104 - 113 114 - 123
124 - 134 135 - 149 150 - 159
160 - 175 176 - 181 Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Berbasis Tree Untuk Klasifikasi Serangan Pada I (IDS) ntrusion Detection System Agus Navirgo, Ahmad Habibbullah management software technology data system software database system
Perancangan Sistem Informasi Projek Manajemen Menggunakan Metode Extreme (studi Kasus: Perusahaan Kontraktor) Programming Berbasis Desktop Hadi Sanjaya, Johannes Fernandes Andry
Rancang Bangun Sistem Informasi Kependudukan Desa Bangun Rejo  Berbasis E-government

## Nurjoko, Sushanty Saleh, Sifaul Khoiri
Sistem Informasi Terintegrasi Tugas Akhir/skripsi Berbasis Web (Studi Kasus: Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Hendra Kurniawan, Wicakso Bandung Bondowoso
Perancangan Model Arsitektur
Sistem Informasi Biro Administrasi Akademik
Enterprise dan Kemahasiswaan (BAAK) Menggunakan Kerangka Kerja The Open Group Architecture
Framework (TOGAF) Arifin Andi Abd Karim
Penerapan
(Studi Kasus: Spesialis Penyakit Jantung
Knowledge Management System
dan Spesialis Penyakit Dalam di RSUD Abdul Moeloek)
Sasiya Nadira, Rini Nurlistiani, Hendra Kurniawan, Agus Rahardi, Halimah
Optimasi Fungsi Keanggotaan Menggunakan Algoritma Genetika Untuk
Fuzzy Mamdani
Penentuan Penerima Beasiswa

## Emirza Wira Saputra
Pemberian Reward Terhadap Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Ferly Ardhy, Dwi Marisa Effendi

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)
Editor Ahli Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  02,  No.  02  bulan  Oktober  2019  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem  Informasi  Institut  Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, Oktober 2019

## Redaksi Jurnal Simada

## IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA BERBASIS TREE UNTUK KLASIFIKASI SERANGAN PADA INTRUSION DETECTION SYSTEM (IDS)
Agusa Navirgo 1 , Ahmad Habibbullaah 2
2 Sekolah Global Surya
1 agus.navirgo.1821210003@mail.darmajaya.ac.id
2 ahmad.habibullaah.1821210004@mail.darmajaya.ac.id

## Abstract
Saat  ini  banyak  sekali  layanan  publik  dan  komersial  yang  digunakan  melalui  Internet,  sehingga  keamanan  sistem  menjadi  isu terpenting  di  masyarakat  dan  ancaman  dari  peretas  juga  meningkat.  Begitu  banyak  peneliti  merasa  sistem  deteksi  intrusi  bisa menjadi garis pertahanan mendasar. Intrusion Detection System (IDS) merupakan sebuah kemampuan yang dimiliki oleh sebuah sistem atau perangkat untuk dapat melakukan deteksi terhadap serangan yang mungkin terjadi dalam jaringan baik lokal maupun yang terhubung dengan internet. Masalah dimulai ketika paket data yang datang sangat banyak dan harus di analisa di kemudian hari.  Data  mining  adalah  salah  satu  solusi  mengatasi  permasalahan  IDS.  Makalah  ini  mengusulkan  penggunaan  dataset KDDCUP’99 sebagai pengujian awal untuk menganalisis algoritma data mining pada klasifikasi serangan. Algoritma data mining yang  diusulkan  adalah  yang  berbasis  Tree  yaitu  Hoeffding  Tree,  J48,  Random  Forest,  Random  Tree  dan  Rep  Tree,  kemudian dilakukan pengujian dengan Weka Tools. Hasil yang didapatkan dengan metode 10 fold cross validation pada algoritma Random Forest menghasilkan akurasi tertinggi mencapai 99,9891 %.
Keywords: Data Mining; Intrusion Detection System; Decision Tree J48; Hoeffding Tree; Rep Tree; Random Forest; Random Tree; KDD dataset

## Abstrak
Saat  ini  banyak  sekali  layanan  publik  dan  komersial  yang  digunakan  melalui  Internet,  sehingga  keamanan  sistem  menjadi  isu terpenting  di  masyarakat  dan  ancaman  dari  peretas  juga  meningkat.  Begitu  banyak  peneliti  merasa  sistem  deteksi  intrusi  bisa menjadi garis pertahanan mendasar. Intrusion Detection System (IDS) merupakan sebuah kemampuan yang dimiliki oleh sebuah sistem atau perangkat untuk dapat melakukan deteksi terhadap serangan yang mungkin terjadi dalam jaringan baik lokal maupun yang terhubung dengan internet. Masalah dimulai ketika paket data yang datang sangat banyak dan harus di analisa di kemudian hari.  Data  mining  adalah  salah  satu  solusi  mengatasi  permasalahan  IDS.  Makalah  ini  mengusulkan  penggunaan  dataset KDDCUP’99 sebagai pengujian awal untuk menganalisis algoritma data mining pada klasifikasi serangan. Algoritma data mining yang  diusulkan  adalah  yang  berbasis  Tree  yaitu  Hoeffding  Tree,  J48,  Random  Forest,  Random  Tree  dan  Rep  Tree,  kemudian dilakukan pengujian dengan Weka Tools. Hasil yang didapatkan dengan metode 10 fold cross validation pada algoritma Random Forest menghasilkan akurasi tertinggi mencapai 99,9891 %.
Kata Kunci : Data Mining ; Intrusion Detection System ; Decision Tree J48 ; Hoeffding Tree; Rep Tree; Random Forest; Random Tree; KDD dataset

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan sistem atau jaringan menjadi hal yang sangat penting saat ini, khususnya dalam pengamanan informasi yang terdapat dalam sistem atau jaringan tersebut. Informasi memiliki sifat integrity , availability (ketersediaan), dan confidentiality (kerahasiaan). Informasi bagi sebuah perusahaan adalah modal yang sangat penting dan jika salah satu satu dari sifat tersebut terganggu, maka keamanan sistem atau jaringan dari perusahaan tersebut harus segera dilakukan perbaikan.
Menurut  G.  J.  Simons,  keamanan  sistem  informasi  adalah  bagaimana  kita  dapat  mencegah  penipuan  ( cheating ) atau, paling tidak, mendeteksi adanya penipuan di sebuah sistem yang berbasis informasi, dimana informasinya sendiri tidak  memiliki  arti  fisik.  Selain  itu  keamanan  sistem  informasi  bisa  diartikan  sebagai  kebijakan,  prosedur,  dan pengukuran  teknis  yang  digunakan  untuk  mencegah  akses  yang  tidak  sah,  perubahan  program,  pencurian,  atau kerusakan  fisik  terhadap  sistem  informasi.  Hal  penting  di  kehidupan  sehari  hari  yang  harus  diperhatikan  dalam keamanan sistem informasi dan jaringan komputer yaitu kehilangan data/ data loss dan penyusup/ intruder .
Kerusakan pada sistem informasi mengakibatkan data tidak dapat diakses atau bahkan hilang dan hal tersebut dapat terjadi  setiap  saat.  Ada  banyak  hal  yang  dapat  menyebabkan  kerusakan  tersebut  terjadi,  diantaranya  bencana, maintenance (perawatan),  kesalahan  perangkat  lunak, hardware (perangkat  keras)  dan human  error (kesalahan manusia). Membuat system backup dan recovery data dapat meminimalisir kehilangan data/ data loss .
Menurut  Bace  dan  Mell,  penyusupan/ intrusion adalah  kegiatan  yang  merusak  atau  menyalahgunakan  sistem  atau setiap usaha yang melakukan compromise integritas kepercayaan atau ketersediaan suatu sumber daya komputer dan tidak bertanggung pada berhasil atau tidaknya aksi tersebut sehigga ini berkaitan dengan suatu serangan pada sistem komputer.
Berdasarkan  data  yang  dirilis  oleh  Symantec  pada  Internet  Security  Threat  Report  tahun  2019  Indonesia  masuk peringkat  ke-9  dari  157  negara  yang  terdeteksi  mendapat  ancaman  kejahatan  siber  terbanyak  pada  2018.  Ranking Indonesia ini naik dibandingkan tahun sebelumnya, yaitu urutan ke-14 dari 157 negara
Gambar 1. Peringkat Ancaman Kejahatan Siber di Dunia (Top Ten)
Gambar 2. Ancaman dan serangan pada ICS (publikasi BSI – Federal Office for Information Security)
Penggunaan Intrusion Detection System (IDS) yang digunakan bersama dengan firewall menjadi standar keamanan sistem dan jaringan. IDS ada bukan untuk menggantikan firewall , begitu juga sebaliknya. IDS yang telah ada memiliki
keterbatasan dalam kemampuan beradaptasi dengan sejumlah besar data dan jenis serangan baru. Sehingga muncul dugaan bahwa IDS  yang ada sudah hampir tidak dapat mendeteksi semua serangan serangan yang berbahaya yang dilakukan  dengan  teknik  yang  baru,  tersembunyi  atau  keduanya  dengan  jumlah  yang  besar.  Permasalahan  ini menyebabkan diperlukan sebuah sistem yang dapat membantu analis dalam proses analisis data dan dapat menemukan serangan yang tidak dapat ditemukan oleh analis atau sensor.
Deteksi  intrusi  bertujuan  untuk  menginspeksi  dan  menemukan  gangguan  ke  sumber  daya  informasi,  dengan melakukan pengamatan, analisis dan mencari bukti berbagai kegiatan percobaan intrusi di sistem dan jaringan. Tiga metoda Intrusion  Detection  System (IDS)  berdasarkan  bagaimana  cara  untuk  mendeteksi  serangan  tersebut,  yaitu berbasis  aturan  ( rule  based/signature  based  detection )  atau misuse  detection ,  berbasis  anomali  ( anomaly  based detection ) dan stateful protocol analysis .
Penelitian  mengenai Intrusion  Detection  System (IDS)  sudah  dimulai  sejak  tahun  1980  hingga  saat  ini  masih berlanjut untuk mencari metoda intrusion detection yang lebih baik dalam kinerja dan performanya. Untuk mengatasi masalah keterbatasan ini, H.Liao et al dalam survei tentang IDS menilai perlu adanya pengetahuan dan terobosan baru untuk memperbaiki keterbatasan teknik, performa dan kinerja IDS  yang ada sekarang. Sugiantoro dalam penelitian nya untuk sistem deteksi penyusupan merekomendasikan teknik mobile agent sebagai teknologi baru dalam Intrusion Detection System secara NIDS, tapi masih perlu penelitian lebih lanjut untuk menerapkan secara global model mobile agent ini.
Data  mining adalah  salah  satu  solusi  mengatasi  permasalahan  IDS.  Banyak  masalah  baru  yang  muncul  telah dipecahkan dengan metoda data mining seperti masalah statistik, algoritme komputasi, teknologi database , komputasi tingkat tinggi, machine learning , pengenalan pola, dan sebagainya. Masalah pada network setting menjadi salah satu tantangan dalam data mining .

## 2. KERANGKA TEORI
IDS (Intrusion  Detection  System) merupakan  sistem  untuk  mendeteksi  adanya  “intrusion”  yang  dilakukan  oleh “intruder” atau “pengganggu atau penyusup” di jaringan. IDS (Intrusion Detection System) sangat mirip seperti alarm, yaitu IDS (Instrusion Detection System) akan memperingati bila terjadinya atau adanya penyusupan pada jaringan. IDS (Intrusion Detection System) dapat didefinisikan sebagai kegiatan yang bersifat anomaly, incorrect, inappropriate yang terjadi di jaringan atau host. IDS (Intrusion Detection System) adalah sistem keamanan yang bekerja bersama Firewall untuk mengatasi Intrusion.
Taksonomi pada IDS dibagi menjadi lima bagian.  Setiap  bagian  tersebut  haru  diperhitungkan  berdasarkan tujua  penggunaannya  dan  keuntungan  kerugianny  Kelima  hal  tersebut  adalah  lokasi,  fungs  penyebarannya,  waktu pendeteksiannya da mekanisme pendeteksiannya (Pharate, dkk., 2015). Gambar 2 menjelaskan tentang taksonomi dari IDS.

## Gambar 4 . Tahapan Membangun IDS
Untuk membangun IDS setidaknya diperlukan 5 (lima) tahapan yaitu Data Collection, Data Preprocessing, Intrusion Recognition,  Reporting  dan  Respone.  IDS  ()  juga  memiliki  cara  kerja  dalam  menganalisa  apakah  paket  data  yang dianggap sebagai intrusion oleh intruser. Cara kerja IDS () dibagi menjadi dua, yaitu :
a. Knowledge  Based (Misuse Detection)
Knowledge  Based pada  IDS (Intrusion  Detection  System) adalah  cara  kerja  IDS (Intrusion  Detection  System) dengan  mengenali  adanya  penyusupan  dengan  cara  menyadap  paket  data  kemudian  membandingkannya  dengan database rule pada IDS (Intrusion Detection System) tersebut. Database rule tersebut dapat berisi signature – signature paket serangan. Jika pattern atau pola paket data tersebut terdapat kesamaan dengan rule pada database rule pada IDS (Intrusion Detection System) , maka paket data tersebut dianggap sebagai seranganm dan demikian juga sebaliknya, jika  paket  data  tersebut  tidak  memiliki  kesamaan  dengan  rule  pada  database  rule  pada  IDS (Intrusion  Detection System) , maka paket data tersebut tidak akan dianggap serangan.
b. Behavior Based (Anomaly Based)
Behavior Base adalah cara kerja IDS (Intrusion Detection System) dengan mendeteksi adanya penyusupan dengan mengamati adanya kejanggalan – kejanggalan pada sistem, aatu adanya keanehan dan kejanggalan dari kondiri pada saat  sistem  normal,  sebagai:  adanya  penggunaan  memory  yang  melonjak  secara  terus  menerus  atau  terdapatnya koneksi secara paralel dari satu IP dalam jumlah banyak dan dalam waktu yang bersamaan. Kondisi tersebut dianggap kejanggalan yang selanjutnya oleh IDS (Intrusion Detection System) Anomaly Based ini dianggap sebagai serangan.
Intrusion  itu  sendiri  didefinisikan  sebagai  kegiatan  yang  bersifat  anomaly,  incorrect,  inappropite  yang  terjadi  di jaringan  atau  di  host tersebut.  Intrusion  tersebut kemudian  akan  diubah  menjadi  “ rules ”  ke  dalam  IDS (Intrusion Detection System) . Sebagai contoh, intrusion atau gangguan seperti port scanning yang dilakukan oleh intruder. Oleh karena  itu IDS (Intrusion  Detection System) ditujukan untuk  meminimalkan kerugian  yang dapat ditimbulkan dari intrusion. Kelebihan yang akan di dapatkan dengan menggunakan IDS (Intrusion Detection System) sebagai metode Keamanan:
1. Memiliki Akurasi keamanan yang baik
IDS (Intrusion Detection System) haruslah memiliki akurasi atau ketelitian, jadi IDS (Intrusion Detection System) yang baik adalah IDS (Intrusion Detection System) yang memiliki ketelitian yang baik untuk mengenal intrusion
atau gangguan. Pada saat sekrarang ini IDS (Intrusion Detection System) telah memiliki ketelitian tinggi, yaitu mampu secara realtime  mendeteksi dan  melakukan  blocking terhadap tindakan  yang  mencurigakan. Selain  itu IDS () juga harus mampu memeriksa dan menganalisa pattern objek secara menyeluruh seperti paket – paket data baik Header Paket maupun Payload yang dipergunakan serta membedakan paket data yang keluar masuk dalam lalu lintas jaringan sehingga dapat mengenal benar karateristik trafic.
2. Mampu Mendeteksi dan Mencegah Serangan.
IDS (Intrusion  Detection  System) haruslah  dapat  mendeteksi  serangan  dn  juga  mampu  untuk  melakukan pencegahan terhadap serangan tersebut, IDS (Intrusion Detection System) yang baik dalam mengatasi serangan adalah IDS (Intrusion Detection System) yang memiliki karateristik:
 Dapat beroperasi secara in-line .
 Memiliki kehandalan dan ketersediaan.
 Deliver high performance.
 Kebijakan policy pada IDS (Intrusion Detection System) yang dapat diatus sesuai dengan yang dibutuhkan.
3. Memiliki cakupan yang Luas dalam Mengenal Proses Attacking
IDS (Intrusion Detection System) haruslah memiliki pengetahuan yang luas, dapat mengenal serangan apa yang belum  dikenalnya,  seperti  contoh  IDS (Intrusion  Detection  System) harus  mampu  mendeteksi  serangan  DOS mempergunakan analisis  signature dan  mampu  mendeteksi segala sesuatu  yang  mencurigakan.  IDS (Intrusion Detection System) yang baik dalam pengenalan attacking adalah IDS (Intrusion Detection System) yang memiliki karateristik:
 Memiliki  AI  ()  sehingga  IDS (Intrusion  Detection  System) tersebut  dapat  mempelajari  sendiri  serangan  – serangan yang datang.
 Mampu melakukan proses deteksi trafic dan pembersihan terhadap host ( Layer  3 – Layer 7 ).
 Mampu melakukan scanning TCP dan UDP.
 Mampu memeriksa keberadaan backdoor.
4. Dapat memeberikan Informasi tentang ancaman – ancaman yang terjadi.
5. Memiliki tingkat Forensik  yang canggih dan  mampu  menghasilkan reporing  yang  baik. Memiliki  sensor yang dapat dipercaya untuk memastikan pendeteksian dan pencegahan.
2.1 Data Mining
Data mining adalah teknologi yang mengombinasikan metode analisis tradisional dan algoritma yang canggih agar proses data besar lebih cepat diproses. Data mining biasa disebut dengan sebutan yang sering digunakan untuk mencari pengetahuan  yang  tersembunyi  didalam database.  Data  mining menggunakan  teknik  statistika,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learining untuk  mengekstraksi  dan  menganalisa  informasi  yang  terdapat  dalam database besar. (Turban et al, 2005).
Analisis yang dilakukan data mining lebih maksimum dibandingkan sistem pendukung keputusan tradisional yang banyak  digunakan. Data mining mengatasi  masalah-masalah  bisnis  dengan  cara  tradisional  yang  menggunakan banyak waktu da biaya  yang tinggi. Data mining menjelajahi  basis data untuk mengetahui pola  yang tersembunyi, serta mencari informasi agar dapat memprediksi yang bisa saj dilupakan oleh pembisnis karena kemungkinan besar mereka tidak menduganya.
Pada  perkembangan  teknologi  saat  ini,  proses  pengumpulan  data  serta  penyimpanannya  telah  mudah  dijalankan walaupun data tersebut berukuran besa sehingga data mining melakukan proses pencarian secara mudah dan otomati
mencari informasi yang berguna dalam penyimpanan data yang mempunyai ukura yang besar. Istilah ini biasa disebut dengan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang digunakan secara bergantian untuk memberikan penjelasan tentang  prose  pencarian  informasi  yang  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar.  Sebenarnya  konsep  ini berkaitan satu sama lain walaupun konsepnya berbeda.

## 2.2 Teknik Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  untuk  mencari  nilai  tambah  dari  beberpa  data  yang  tidak  bisa  dilakukan  secara manual, Data  Mining menganalisa  secara  otomatis  dari  data  yang  berukuran  sangat  besar  dengan  fungsi  untuk menemukan  pola  yang  sangat  penting  terkadang  tidak  diketahui  keberadaannya,  dan Data  Mining dapat  memilih informasi  yang  bermanfaat  dari  database  yang  tersembunyi  yang  sebelumnya  tidak  dikenali.  Proses  ini  mendekati teknis  yang  berbeda  seperti Clustering,  Data  Summarization,  Learning  Classification,  Rules. Tidak  semua  proses disebut Data  Mining dalam  mencari  informasi,  misalnya  pencarian  rekaman  individu  menggunakan database management  system atau  pencarian web yang  menggunakan query kesemua search  engine yang  berkaitan  dengan information retrieval dan data mining digunakan untuk meningkatkan kemampuannya.
Data mining adalah serangkaian proses untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa pengetahuan yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual.  Perlu  diingat  bahwa  kata mining sendiri  berarti  usaha  untuk mendapatkan sedikit data berharga dari sejumlah besar data dasar. Karena itu data mining sebenarnya memiliki akar yang  panjang  dari  bidang  ilmu  seperti  kecerdasan  buatan (artificial  intelligent),  machine  learning, statistik  dan basisdata. Beberapa teknik  yang sering disebut-sebut dalam  literatur data  mining antara lain  yaitu association  rule mining, clustering, klasifikasi, neural network, genetic algorithm dan lain-lain.
Klasifikasi  biasanya  berhubungan  dengan  peramalan  kategori  kelas  dan  menggolongkan  data  atau  membangun sebuah model yang berdasarkan dengan pelatihan data untuk menetapkan dan nilai-nilai kelas dalam sebuah golongan atribut dan menggunakan golongan data baru.  Klasifikasi sering digunakan dalam bidang persetujuan kredit, target marketing,  diagnose  medis,  dan  analisa  keefektifan  sebuah  keputusan.  Langkah  klasifikasi  dengan  menguraikan sebuah himpunan kelas yang telah ditentukan dan menggunakan model yang berfungsi untuk mengklasifikasi tuple data  yang  label  kelasnya  belum  diketahui.  Model-model  tersebut  disajikan  sebagai  kaidah  klasifikasi,  pohon keputusan, atau rumus matematis. Macam-macam klasifikasi yang sering digunakan adalah Decision Tree, Bayesian Network, Adaptive Bayesian Network, Naïve Bayes, Random Forest, Random Tree dan lain sebagainya.

## 2.3 Tahapan Data Mining
Salah  satu  tuntutan  dari data mining ketika  diterapkan  pada  data  berskala  besar  adalah  diperlukan  metodologi sistematis  tidak  hanya  ketika  melakukan  analisa  saja  tetap  juga  ketika  mempersiapkan  data  dan  juga  melakukan interpretasi dari hasilnya sehingga dapat menjadi aksi ataupun keputusan yang bermanfaat. Data mining seharusnya dipahami sebagai suatu proses, yang memiliki tahapan-tahapan tertentu dan juga ada umpan balik dari setiap tahapan ke tahapan sebelumnya. Pada umumnya proses data mining berjalan interaktif karena tidak jarang hasil data mining pad awalnya tidak sesuai dengan harapan analisnya sehingga perlu dilakukan desain ulan prosesnya.
Sesuai yang tercantum dalam buku “Advances in Knowledge Discovery dan Data mining” terdapat definis i sebagai berikut: Knowledge discovery (data mining) in databases (KDD) adalah keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi pola (pattern) dalam data, dimana pola yang ditemukan bersifat sah (valid), baru (novel), dapat bermanfaat (potentially usefull), dapat dimengerti (ultimately understandable ). (Vapnik, 1998). Istilah data mining
dan Knowledge Discovery In Databases (KDD) sering kali digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut  memiliki konsep  yang  berbedaakan  tetap  berkaitan  satu  sama  lain.  Dan  salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD adalah data mining. Proses KDD secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Data Selection
Pemilihan  (seleksi)  data  dan  sekumpulan  data  operasional  perlu  dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
b. Pre-processing / Cleaning
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning pada data yang menjadi fokus  KDD.  Proses cleaning mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan pada data, seperti kesalahan cetak (tipografi). Juga dilakukan proses enrichment, yaitu pros es “memperkaya” data yang sudah ada dengan data atau informasi lain yang relevan dan diperlukan untuk KDD, seperti data atau informasi eksternal.
c. Transformation Coding
Proses  transformasipada  data  yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk  proses data  mining. Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
d. Data mining
Proses  mencari pola atau informasi  menarik dalam data terpilih dengan  menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi.
2.4 Machine Learning
a. Machine  Learning dapat  digunakan  untuk  melakukan  penggalian  informasi  pada  data  set  yang  tersedia. Dengan  menggunakan  perhitungan  statistika  dan  algoritma  yang  matematis,  machine  learning  dapat mengetahui informasi yang tersembunyi, pola dan hubungan antar atribut dalam sebuah data set. Fungsi ini menjadi sangat berguna untuk mengetahui data yang mencurigakan.
b. Machine  Learning juga  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  serangan  pada  jaringan  (J.  dan  Muthukumar,
2015).  Pengembangan  terhadap  penggunaan  machine  learning  telah  dikembangkan  untuk  mengetahui algoritma yang terbaik untuk detect ion engine pada IDS Tabel 1 menunjukkan perbandingan performa antar algoritma yang diimplementasikan pada IDS .
Tabel 1. Akurasi Algoritma Machine Learning Algoritma Akurasi Adaboost 92.2073 Hyperpipes 92.2363 J48 96.25 74 Naïve Bayes 90.5504 OneR 94.5741 Random Forest 35.8247 Random Tree 96.225 8 ZeroR 92.2073

## 2.5 Weka
Weka  merupakan  suatu  perangkat  lunak  yang  berisikan  koleksi  dari  perangkat  visualisasi  dan  algoritma  untuk analisis data dan predictive modelling, termasuk  dengan tampilan antar muka  yang  mudah diakses oleh pengguna. Produk asli Weka ini sebenarnya adalah TCL/TK yakni sebuah pemodelan algoritma yang diimplementasikan dalam bahasa pemrograman lain, termasuk utiliti pemprosesan data dalam bahasa C, dan Makefile sistem untuk dijalankan sebagai eksperimen machine learning. Versi perangkat lunak ini pada awalnya dibuat sebagai alat untuk menganalisis data agrikultura, tetapi setelah muncul versi Weka yang dikembangkan sejak dari tahun 1997, maka kini Weka banyak digunakan dalam berbagai area aplikasi yang lainnya, terutama dibidang edukasi dan penelitian.
Beberapa kelebihan utama Weka antara lain:
a. Merupakan perangkat lunak gratis yang dapat disebarluaskan dan digunakan yang memiliki naungan lisensi dibawah GNU General Public License.
b. Bersifat  sangat portable karena  dapat  diimplementasikan  dalam  pemrograman  Java  dan  dapat  berjalan diberbagai platform sistem komputer saat ini.
c. Berisikan koleksi yang meliputi berbagai teknik pre-processing dan teknik permodelan data.
d. Mudah digunakan oleh pemula karena terdapat antar muka grafis yang mudah dipahami bagi orang awam sekalipun.
Weka  juga  mendukung  berbagai  tugas  standar  untuk data  mining, lebih  spesifik  dibidang  seperti  data pre- processing, clustering, classification, regression, visualisasi dan seleksi fitur. Algoritma yang didukung Semua teknik dari Weka diprediksikan berdasarkan asumsi bahwa data adalah sebuah data tunggal yang datar atau relasi, dimana setiap  point  data  dideskripsikan  dengan  nomor  dari  atribut.  Weka  juga  mendukung  akses  ke  database  SQL menggunakan Java  Database  Connectivity dan  dapat  memproses  hasilnya  dikembalikan  kebentuk  queri databas e.
Meskipun  hal  ini  bukanlah  suatu  multi-relational data  mining tapi  ada  perangkat  lunak  terpisah  yang  mampu mengkonversi koleksi dari tabel database yang terhubung kepada sebuah tabel  yang cocok untuk diproses  melalui Weka. Classifier yang ada di Weka antara lain Decision Stump, j48, NB Tree, Rep Tree, Random Forest, Random Tre, Hoefding Tree , dan lain sebagainya.

## 3. METODOLOGI
Dalam  pelaksanaan  dan  pengimplementasian  sistem  deteksi  serangan  menggunakan  algoritma  berbasis  tree penulisa melakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Survei tentang berbagai metode untuk menangani masalah deteksi intrusi.
b. Pre-processing
Data intr usi yang digunakan untuk percobaan diambil dari dataset KDD CUP’99, yang mana dataset ini sudah menjadi  patokan  oleh  banyak  peneliti.  “10%  dari  KDD  CUP”dipilih  dari  KDD  CUP’99  dataset  untuk mengevaluasi  rules  dan  pengujian  data  guna  mendeteksi  intrusi,  koneksi  diberi  label  normal  atau  attack, dikategorikan dalam 4 kelas kategori utama yaitu:
a. DOS (Denial -of-Service - serangan yang berusaha menggagalkan layanan server), termasuk di dalamnya : Apache2, arppoison back, Crashiis, dosnuke, Land, Mailbomb, SYN Flood, (Neptune), Ping of Death (POD), Process Table, selfping, Smuff.
b. PROBE  (seperti  Port  Scanning  yang  berusaha  mencari  kelemahan  sistem  yang  ada),  misal  :  insidesniffer, Ipsweep, ls_domain, Mscan, NTinfoscan, Nmap, queso, resetscan, Saint, Satan.
c. U2R ( unauthorized access to  root  privileges )  yang melakukan akses  yang bukan haknya ke superuser dari jaringan  dalam),  termasuk  dalam  kategori  ini  :  anypw,  casesen,  Eject,  Ffbconfig,  Fdformat,  Loadmodule, ntfsdos, Perl, Ps, sechole, Xterm, yaga.
d. R2L ( unauthorized remote login to machine ) yang melakukan akses yang tidak bukan haknya dari jarak jauh), termasuk dalam kategori ini: Dictionary, Ftpwrite, Guest, Httptunnel, Imap, Named, ncftp, netbus, netcat, Phf, ppmacro, Sendmail, sshtrojan, Xlock, Xsnoop.
Tabel 2. Kelas dan Serangan Kelas Serangan DOS apache, back, land, mailbomb, neptune, pod, processtable, smurf, teardrop, udpstorm PROBE ipsweep, mscan, nmap, portsweep, saint, satan U2R buffer_overflow, loadmodule, perl, rootkit, ps, sqlattack, xterm R2L ftp_write, guess_password, imap, multi hop
Dataset KDD CUP’99 tersedia pada dengan total data 494.021 record secara detail ditunjukkan pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Rincian Distribusi Kelas dan Serangan Serangan Jumlah record Kelas Jumlah record tiap kelas Back 2203 DOS Land 21 DOS Neptune 107201 DOS 391458 Pod 264 DOS Smurf 280790 DOS Teardrop 979 DOS Satan 1589 PROBE Ipsweep 1247 PROBE Nmap 231 PROBE 4107 Portsweep 1040 PROBE Normal 97278 NORMAL 97278 Guess_passwd 53 R2L ftp_write 8 R2L Imap 12 R2L Phf 4 R2L Multihop 7 R2L 1126 Warezmaster 20 R2L Warezclient 1020 R2L Spy 2 R2L Buffer_overflow 30 U2R Loadmodule 9 U2R Perl 3 U2R 52 Rootkit 10 U2R
Pada dataset KDD CUP terdapat 1 data normal data dan 22 jenis serangan yang dikelompokkan kedalam 4 kategori serangan  yaitu DOS, Probe, R2L, dan U2R. Dalam penelitian  ini penulis  hanya  menggunakan 247.010 record dari 494.021. Pemilihan record dilakukan dengan cara menerapkan remove percentage 50 proses pada weka. Distribusi data yang terpilih ditunjukkan pada tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Rincian Distribusi Kelas dan Serangan
Label Kelas Jumlah record Dos 220145 Probe 788 Normal 26053 R2L 1 U2R 23
Eksperimen dilakukan pada Hardware HP EliteOne 800 G2 23-in Touch AiO Intel Core ™ I7 677 CPU @ 3,41 GHz 3.41 GHz RAM 4 GB dan Software Windows 10 serta menggunakan  WEKA 3.9 unntuk pengolahan dataset. Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  Algoritma  berbasis  Tree  yaitu  Hoeffding  Tree,  J48,  Random  Forest, Random Tree dan Rep Tree yang diuji pada metode 10 Fold Cross Validation dan Split 66 %.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  diuraikan  hasil  eksperimen  yang  telah  dilakukan.  Hasil  uji  pada  metode  10  Fold  Cross Validation terhadap kelas label ditunjukkan pada tabel 6 dan grafik 1 berikut ini.
Tabel 5. Hasil Uji Dengan Metode 10 Fold Cross Validation
Algoritma Klasifikasi Jenis Serangan NORMAL DOS PROBE R2L U2R Hoeffding Tree 26006 220203 761 0 40 J48 26069 220143 783 0 15 Random Forest 26068 220141 785 0 16 Random Tree 26058 220145 781 1 25 Rep Tree 26063 220160 770 0 17
Grafik 1 . Hasil Uji Dengan Metode 10 Fold Cross Validation
Kemudian dilanjutkan dengan metode split 66% terhadap kelas label dengan hasil pada tabel 6 dan grafik 2 berikut ini:
26006 26069 26068 26058 26063 220203 220143 220141 220145 220160 761 783 785 781 770 0 0 0 1 0 40 15
16 25 17 0 50000 100000 150000 200000 250000 Hoeffding Tree J48 Random Forest Random Tree Rep Tree

## METODE UJI 10 FOLD CROSS VALIDATION
NORMAL DOS PROBE R2L U2R
Tabel 6 . Hasil Uji Dengan Metode Split 66%
Algoritma Klasifikasi Jenis Serangan NORMAL DOS PROBE R2L U2R Hoeffding Tree 8757 74980 243 0 3 J48 8763 74967 250 0 3 Random Forest 8762 74969 249 0 3 Random Tree 8752 74973 250 0 8 Rep Tree 8755 74976 248 0 4
Grafik 2 . Hasil Uji Dengan Metode Split 66%
Selanjutnya Hasil perbandingan kedua metode uji yang diperoleh berdasarkan output pada tool WEKA ditunjukkan pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 8. Evaluasi Performansi Algoritma Klasifikasi CCI ICI MAE (%) RMSE (%) RAE (%) Time Build Model (s) Metode Uji Jumlah % Jumlah % Hoeffding Tree 83.947 99,9571 36,00 0,0429 0,0005 0,0104 0,7559 61,84 Split 66 % Hoeffding Tree 246.874 99,9449 136,00 0,0551 0,0005 0,0103 0,6628 62,59 10-fold cross- validation Random Forest 83.971 99,9857 12 0,0143 - 0,0038 0,0639 100,16 split 66 % Random Forest 246.983 99,9891 27 0,0109 - 0,0036 0,0545 91,64 10-fold cross- validation J48 83.963 99,9762 20,00 0,0238 - 0,0057 0,0634 12,44 split 66 % J48 246.959 99,9794 51,00 0,0206 - 0,0051 0,0528 11,74 10-fold cross- validation Random Tree 83.966 99,9798 17 0,0202 - 0,0052 0,0381 1,03 split 66 % Random Tree 246.958 99,9789 52 0,0211 - 0,0052 0,0395 1,08 10-fold cross- validation 8757 8763 8762 8752 8755 74980 74967 74969 74973 74976 243 250 249 250 248 0 0 0 0 0 3 3 3 8 4 0 10000 20000 30000 40000 50000 60000 70000 80000 Hoeffding Tree J48 Random Forest Random Tree Rep Tree METODE UJI SPLIT 66% NORMAL DOS PROBE R2L U2R
Rep Tree 83.962 99,9750 21 0,0250 0,0001 0,0057 0,0786 8,77 split 66 % Rep Tree 246.950 99,9757 60 0,0243 0,0001 0,0056 0,0770 8,83 10-fold cross- validation
Beberapa  metrik  evaluasi  kinerja  yang  bisa  digunakan  untuk  analisis  kemampuan  model  deteksi  intrusi,  namun untuk  penelitian  ini  ditetapkan  fungsi  evaluasi  kinerja  digunakan  seperti: Correctly  Classified  Instances  (CCI), Incorrectly Classified Instances (ICI), Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Relative Absolute Error (RAE). Random Forest mencapai akurasi tertinggi yaitu 99.9891 % yang di uji dengan metode 10 Fold Cross Validation dan waktu build model 91,64 detik. Keakuratannya sedikit menurun jika di uji pada metode Split 66% menjadi 99.9857 % namun waktu komputasi model menjadi naik hingga 100,16 detik yang merupakan waktu build model tertinggi. Kemudian Random Tree dengan tingkat akurasi 99,9798 % yang diuji dengan metode split  66 %. Keakuratannya sedikit menurun namun waktu komputasi model turun hingga 1,03 detik yang merupakan tingkat efisiensi waktu yang paling optimal.
Hoeffding Tree dengan tingkat akurasi 99, 9571 % dan 99, 9449 % menjadi yang terendah, masing-masing diuji dengan  metode Split 66%  dan  10  Fold  Cross  Validation,  menghasilkan  waktu build  model 61,  84 detik  dan  62,59 detik.  Tingkat false positif terendah dicapai oleh Hoeffding Tree yang diuji pada 2 (dua) metode Split 66% dan 10 Fold Cross Validation , ini karena Hoeffding Tree berupaya mengoptimalkan margin antara kelas negatif dan inti kelas positif. Tingkat kesalahan pada tiap-tiap eksperimen adalah sangat rendah, hal ini dapat dilihat dari MAE sudah pada angka 0 untuk Random Forest, J48 dan Random Tree . Waktu build model paling optimal pada Random Tree dan Rep Tree berada pada kisaran kurang dari 10 detik yakni berada di kisaran angka 1 detik dan 8-9 detik.

## 5. KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  dikembangkan  lima  model  untuk  memecahkan  masalah  deteksi  intrusi  Menggunakan algoritma Hoeffding Tree, Random Tree, J48, Random Forest  dan Rep Tree untuk klasifikasi  serangan. Penerapan metode uji pada Split 66 % dan 10 Fold Cross Validation dapat meningkatkan tingkat akurasi meskipun sangat kecil yakni pada kisaran 0,0007 s/d 0,0122% untuk klasifikasi serangan dengan menggunakan dataset intrusi KDD CUP’99. Algoritma Random Forest rata-rata memiliki tingkat akurasi tertinggi baik eksperimen dengan metode Split 66 % dan 10 Fold  Cross Validation yaitu 99, 9857% dan 99,9891%. Sedangkan waktu build  model tersingkat  pada Random Tree baik eksperimen dengan  metode Split 66 % dan 10 Fold Cross Validation dengan waktu 1,03 detik dan 1,08 detik.

## 5.2 Saran
Agar kelima algoritma yakni Hoeffding Tree, J48, Random Forest, Random Tree dan Rep Tree dapat dieksperimen dengan software lain  seperti  Rapidminer  yang  dikombinasikan  dengan  pemilihan  fitur  (fitur selection )  untuk memperoleh tingkat akurasi yang sangat tinggi dan waktu build model tersingkat.

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwala, Preeti., Sharmab, Sudhir Kumar., 2015. Analysis of KDD Dataset Attributes - Class wise For Intrusion Detection, 3rd International Conference on Recent Trends in Computing 2015 (ICRTC-2015).
Bilal,  Ahmad.,  2017.  Intrusion  Detection  With  Tree-Based  Data  Mining  Classification  Techniques  By  Using  Kdd Dataset, European Jurnal Of Computer Science and Information Technology. Vol. 5. No. 6, pp. 11-18, December 2017.
Chandolikar,  P.  N.  S..,  Nandavadekar,  P.  Dr.  V.D.,  2012.  Selection  of  Relevant  Feature  for  Intrusion  Attack Classification by Analyzing KDD Cup 99, MIT Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 85–90, 2012.
Federal  Office  for  Information  Security  (BSI),  2019.  Industrial  Control  System  Security  Top  10  Threats  and Countermeasures 2019.
J., J. & Muthukumar, D. B., 2015. Intrusion Detection System (ID S): Anomaly Detection Using Outlier Detection Approach. Procedia Computer Science , Volume 48, pp. 338-346.
KDD Cup 1999 Data.” [Online]. Available: http://kdd.ics.uci.edu/databases/kddcup99/kddcup99.html. [Accessed: 02- Agustus-2019].
Lakshmi Devasena C., 2014. Comparative Analysis of Random Forest, REP Tree and J48 Classifiers for Credit Risk Prediction, International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), (ICCCMIT-2014), 30-36.
Lee, W.,  S, Stolfo., 1998. Data Mining Approaches for Intrusion Detection. 7th USENIX Security Symposium, San Antonio, TX.
Modi,  Urvashi.,  Jain,  Prof.  Anurag.,  2015.  A  survey  of  IDS  classification  using  KDD  CUP  99  dataset  in  WEKA, International Journal of Scientific & Engineering Research, Volume 6, Issue 11, November-2015.
R. Bace., P. Mell., 2001. Intrusion Detection System, NIST Spec. Publ. Intrusion Detect. Syst., pp. 1–51, 2001.
Symantec Corporation., 2019. Internet Security Threat Report 2019 Appendices, Internet Secur. Threat Rep., vol. 24, February, 2019.
Turban, Efraim., E Jay., Aronson., Liang Ting-Peng., 2005. Decision  Support System and Intelligent  System. Andi Offset.
Weka machine learning tool available on http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html.
Witten, I. et al., 1999. Weka: practical machine learning tools and techniques with java implementations.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261
email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA