## PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) DAN DECISION TREE DALAM DETEKSI PAKET MALIS PADA JARINGAN
Bib Nugraha Kasmara 1 , Endah Tri Esti Handayani 2 , Novi Dian Nathasia 3
Informatika, Universitas Nasional 1,2,3
bibnk27@gmail.com 1
Submitted February 11, 2024; Revised March 13, 2024; Accepted March 13, 2024

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  paket  malis  dan membandingkan performa dua algoritma, yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Decision Tree (DT).  Dataset  UNSW-NB15  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  telah  melalui  tahap preprocessing, feature selection, dan data split. Tahap preprocessing termasuk transformasi data dan  pemilihan  fitur  yang  relevan  untuk  mendeteksi  paket  malis.  Selanjutnya,  eksperimen dilakukan untuk menguji variasi nilai K pada K-NN dan mengukur akurasi, recall, precision, dan F1-Score. Hasilnya menunjukkan bahwa K-NN memiliki akurasi 91.54%, sedangkan DT memiliki 92.41%. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree (DT)  memiliki  kinerja  yang  sedikit  lebih  baik  daripada  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dalam mendeteksi  paket  malis.  Oleh  karena  itu,  dalam  memilih  algoritma  untuk  deteksi  keamanan jaringan,  penting  untuk  mempertimbangkan  kebutuhan  dan  tujuan  spesifik  penelitian  serta karakteristik data yang digunakan.
Kata Kunci: KNN, Decision Tree,  Paket Malis

## Abstract
This  research  aims  to  classify  malicious  packet  data  and  compare  the  performance  of  two algorithms,  namely  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  and  Decision  Tree  (DT).  The  UNSW-NB15 dataset used in this study has undergone preprocessing, feature selection, and data split stages. The  preprocessing  stage  includes  data  transformation  and  selection  of  relevant  features  to detect malicious packets. Subsequently, experiments were conducted to test various values of K in K-NN and measure accuracy, recall, precision, and F1-Score. The results show that K-NN has an accuracy of 91.54%, while DT has 92.41%. The conclusion of this research indicates that the Decision Tree (DT) algorithm performs slightly better than K-Nearest Neighbor (K- NN) in detecting malicious packets. Therefore, in selecting an algorithm for network security detection, it is important to consider the specific needs and goals of the research as well as the characteristics of the data used.
Keywords: KNN, Decision Tree, Accuracy, Malicious Packets

## 1. PENDAHULUAN
Tanpa  disadari,  masyarakat semakin terintegrasi dengan teknologi informasi [1].
Jaringan komputer dan sistem digital telah menjadi  tulang  punggung  sebagian  besar aktivitas, baik dalam skala pribadi maupun
organisasi [2]. Seiring dengan perkembangan tersebut, kompleksitas ancaman  terhadap  keamanan  siber  juga semakin  meningkat,  termasuk  serangan melalui  paket  berbahaya  yang  dapat
membahayakan integritas dan ketersediaan data  [3].  Dalam  upaya  melindungi kelangsungan fungsi jaringan dan menjaga kepercayaan  pengguna  terhadap  sistem digital,  penting  untuk  mengembangkan solusi yang efektif dan responsive [4].
KNN adalah salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana dan efisien [5], sementara DT adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk tugas  regresi  dan  klasifikasi  [6].  Decision tree terdiri dari akar (root), brach node, dan leaf  node  .  Prosesnya  dilakukan  secara rekursif  dari  root  hingga  leaf  node    untuk memecah  proses  pengambilan  keputusan menjadi  lebih  sederhana  [7].  Studi sebelumnya telah menggunakan DT untuk sistem  deteksi  intrusi  dengan  tingkat akurasi mencapai 99,15% dan menggunakan  data  KDDCUP’99  sebagai datasetnya  [8].  Dataset  KDDCUP’99 memberikan  pemahaman  terbaik  tentang berbagai  serangan  intrusi  adalah  dataset KDD.  Dataset  KDDCUP'99  merupakan salah  satu  dataset  yang  tersedia  untuk Sistem  Deteksi  Intrusi  jaringan,  namun memiliki masalah utama [9].
Penelitian ini berfokus  pada perbandingan dua  metode  klasifikasi  yaitu  algoritma  K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Decision Tree  dalam  mendeteksi  paket  malis menggunakan dataset UNSW-NB15. UNS- NB15 adalah sebuah dataset yang dikembangkan  oleh  University  of  New South  Wales  (UNSW),  Australia,  untuk penelitian  keamanan  jaringan.  Dataset  ini berisi  berbagai  jenis  serangan  siber  yang direkam dalam lingkungan jaringan terkontrol,  seperti  serangan  DoS,  DDoS, probing, dan brute-force[10]. Kedua algoritma  tersebut  merupakan  pendekatan yang  umum  digunakan  dalam  analisis keamanan  jaringan  [11].  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  berupaya  mengidentifikasi metode terbaik dalam mengenali ancaman[12]. Hasil penelitian ini diharapkan  dapat  memberikan  panduan
bagi para profesional dan peneliti keamanan  siber  untuk  memilih  strategi deteksi  yang  paling  efektif  dan  selaras dengan  kebutuhan  spesifik  lingkungan mereka [13].
Dalam  penelitian  Okki  Setyawan,  Angge Firizkiansah,  Ahmad  Nuryanto,  pada penelitian  yang  berjudul  “ Klasifikasi Tingkat  Keparahan  Serangan  Jaringan Komputer Dengan Metode Machine Learning”, Jaringan komputer berkembang pesat dan keamanannya penting. Penelitian ini menggunakan rekaman data perusahaan untuk  mengevaluasi  keparahan  serangan yang  dideteksi  oleh  firewall.  Metode machine  learning  yang  digunakan  adalah K-Nearest  Neighbours  dan  Decision  Tree. Dataset  terdiri dari 5999 entri log  firewall dengan 23 fitur. Hasil penelitian menunjukkan  akurasi  100%  untuk  kedua metode. Dengan demikian, machine learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan serangan jaringan computer [14].
Selain itu, dalam Penelitian yang diterbitkan  oleh  Rasi  Nuraeni,  Aso Sudiarjo, Randi Rizal berjudul “ Perbandingan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  Dan  Algoritma  Decision  Tree Untuk  Analisa  Sistem  Klasifikasi  Judul Skripsi ”.  Studi  ini  membandingkan algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dan Decision  Tree  dalam  mengklasifikasikan judul  tesis  di  Program  Studi  Teknik Informatika Universitas Perjuangan Tasikmalaya. Data diperoleh melalui studi literatur  dan  dianalisis  menggunakan rapidminer. Hasilnya menunjukkan akurasi Naive Bayes sebesar 80,33% dan Decision Tree  sebesar  60,33%  dari  55  judul  tesis dengan 3 kategori [15].
Tujuan  dari  penelitian  ini  dibuat  adalah untuk  menguji  akurasi  yang  digunakan untuk Menilai kinerja algoritma K-Nearest Neighbor  (K-NN)  dan  Decision  Tree berdasarkan metrik evaluasi seperti akurasi, recall, precision, dan F1-score dan
menentukan algoritma mana yang memiliki akurasi  lebih  baik  dari  kedua  algoritma tersebut dalam mendeteksi paket malis.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodologi yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  seperti, Pada  gambar  alur  metode  penelitian  ini pada Gambar berikut.
Gambar 1. Metode Penelitian

## Input Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini yaitu dataset UNSW_NB15, sebuah dataset yang menyajikan data normal dan data yang mengandung serangan jaringan. Dataset ini diperoleh  dari  Kaggle  dataset  library dengan judul UNSW_NB15.

## Gambar 2. Dataset UNSW_NB15
Data  tersebut  memiki  45  atribut.  Berikut beberapa  atribut-atribut  yang  ada  pada dataset UNSW_NB15:
Tabel 1. Atribut Dataset UNSW_NB15
No. Nama Atribut Deskripsi 1 id Nomor  identifikasi  unik untuk setiap rekaman. 2 dur Durasi total rekaman. 3 proto Protokol transaksi. 4 service Layanan yang terkait dengan  transaksi  (contoh: http, ftp, smtp). 5 state Menunjukkan  keadaan  dan protokol  terkait  (misalnya, ACC,  CLO,  CON,  ECO, ECR,  FIN,  INT,  MAS, PAR, REQ, RST). 6 spkts Jumlah  paket  dari  sumber ke tujuan. 7 dpkts Jumlah paket dari tujuan ke sumber. 8 sbytes Byte  transaksi  dari  sumber ke tujuan. 9 dbytes Byte  transaksi  dari  tujuan ke sumber.
Berdasarkan  fitur-fitur  yang  ada  pada  data tersebut,  seseorang  dapat  diklasifikasikan menjadi  dua  kelas  target  “ classification ”, yaitu data normal dan data yang mengandung serangan jaringan.

## Preprocessing Data
Tahap Pada tahapain ini, dataset dilakukan serangkaian  langkah  untuk  menyiapkan data  yang  diperlukan  sebelum  digunakan dalam  pemodelan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree  untuk  deteksi  paket  malis  pada jaringan. Pertama memisahkan data features,  non-numeric,  numeric_feature dan non  log .  Lalu  melakukan  transformasi log pada data yang sudah dipisahkan untuk menormalkan  distribusi  data.  Setelah  itu, fitur-fitur  tersebut  digabungkan  kembali dengan  fitur  non-numerik  yang  telah diidentifikasi sebelumnya.
Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  skor Mutual  Information  (MI)  untuk  masing- masing fitur terhadap variabel target, yaitu label  deteksi  paket.  Fitur-fitur  yang memiliki  MI score di  atas  suatu  ambang
batas (misalnya 0.2) dipilih untuk digunakan  dalam  pemodelan.  Data  yang telah melalui tahap pemilihan fitur tersebut disimpan  untuk  digunakan  pada  tahap selanjutnya.  Berikut  adalah  atribut-atribut yang relevan setelah dilakukannya preprocessing data:
Tabel 2. Atribut Relevan
Atribut Relevan sbytes dttl smean dinpkt sload sttl dbytes dload ct_state_ttl dpkts rate tcprtt dur synack dmean label

## Feature Selection
Pada  tahap  feature  selection,  dilakukan metode cross-validation K-Fold diterapkan sepuluh kali, di mana data pelatihan dipecah menjadi  bagian  training  dan  testing.  Pada fase pelatihan, model K-Nearest Neighbors (K-NN)  dilatih,  dan  metrik  akurasi digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model,  dengan  hasilnya  dicatat.  Proses  ini diulangi  untuk  berbagai  nilai  K  guna memperoleh nilai K yang optimal.

## Data Split
Sebelum tahap analisis algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dan Decision Tree (DT), pembagian  data  dilakukan  untuk  membagi dataset menjadi dua set utama: set pelatihan (train) dan set pengujian. Proses ini penting untuk  menguji  dan  memvalidasi  kinerja algoritma  pada  data  yang  tidak  pernah dilihat  sebelumnya,  sehingga  memastikan generalisasi  yang  baik.  Set  pelatihan digunakan  untuk  melatih  model  dan menyesuaikannya  dengan  pola  yang  ada dalam  data,  sehingga  Penelitian  dapat memberikan evaluasi yang obyektif terhadap kemampuan K-NN dan DT dalam deteksi  paket  malis  pada  jaringan  dengan
melakukan  split  data  sebelum  analisis algoritma.

## KNN
Analisis KNN dilakukan dengan menerapkan  metode  cross-validation  K- Fold  sebanyak  sepuluh  kali.  Selanjutnya, dilakukan  standarisasi  data  menggunakan kode  program  " StandardScaler ”.  Setelah itu,  model  dilatih  menggunakan  neighbor yang  telah  terpilih  dari  tahap feature selection .

## Tabel 3. Parameter KNN
Parameter Nama Parameter Nilai Neighbor 7

## Decision Tree
Konfigurasi  parameter  yang  digunakan pada  algoritma  Decision  Tree  adalah criterion dan max_depth. Tabel 6 menunjukan  parameter  Decisio  Tree  yang digunakan.

## Tabel 4. Parameter Decision Tree
Parameter Nama Parameter Nilai Criterion entropy max_depth 4

## Perhitungan Peforma
Pada tahapan ini dilakukan proses perhitungan  performa  dari  tahapan  testing di  setiap  algoritma.  Metric  performa  yang digunakan  adalah  accuracy,  precision, recall, f1 score, dan waktu eksekusi proses training  dan  testing.  Setiap  algoritma dengan parameternya masing-masing dihitung  performanya  di  setiap  cross validation  dan  kemudian  dihitung  rata- ratanya. Parameter disebuah algoritma yang memiliki performa terbaik akan dipilih dan kemudian  dibandingkan  dengan  algoritma
yang lain yang memiliki parameter dengan performa yang terbaik.

## Algoritma Penelitian
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam algoritma KNN dan Decision Tree yaitu:
1. Pe i ngu i mpu i lan data dilaku i kan de i ngan me i ngambil data dari kaggle i . 2. Pre i proce i ssing data dilakukan untuk menyiapkan  atribut  yang  relevan sebelum pelatihan model. Ini melibatkan  pemisahan  fitur  data, transformasi  log  untuk  normalisasi distribusi, dan penggabungan kembali fitur-fitur yang telah diidentifikasi.
3. Me i laku i kan  pre i proce i ssing  te i rhadap data, se i pe i rti pemisahan data features,  transformasi  log,  dan penggabungan  kembali  fitur-fitur. Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan skor Mutual Information (MI) untuk pemilihan fitur dengan  MI score di atas  ambang  batas  (misalnya  0.2). Data  hasil  seleksi  fitur  disimpan untuk penggunaan tahap berikutnya.
4. Menginput data yang sudah dipreprocessing.
5. Melakukan feature selection dengan cara  dataset  dibagi  menjadi  train (80%)  dan  test  (20%).  Dilakukan metode  cross-validation  K-Fold sebanyak sepuluh kali, di mana data pelatihan dibagi lagi menjadi training  dan  testing.  Model  K- Nearest  Neighbors  (K-NN)  dilatih pada  bagian  pelatihan.  Evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi,  dicatat hasilnya. Proses ini diulangi untuk berbagai nilai K.
6. Melakukan  split  data  menjadi menjadi train (80%) dan test (20%).
7. Melakukan  analisis  pada  algoritma knn dengan cara menerapkan cross- validation  K-Fold  sepuluh  kali, dilanjutkan dengan standarisasi data menggunakan " StandardScaler ", dan  model  dilatih  dengan  neighbor
yang  terpilih  dari  tahap feature selection . 8. Melakukan  analisis  pada  algoritma decision tree dengan cara menerapkan  cross-validation  K- Fold  sepuluh  kali,  dilanjutkan dengan memakai parameter criterion. 9. Me i laku i kan  pre i diksi  me i nggu i nakan mode i l te i rlatih. 10. Me i mbu i at  laporan  klasifikasi  yang be i risi accuracy, pre i cision, re i call, f1- score dan heatmap confusion matriks.
11. Membuat  visualisasi  grafik  yang menunjukkan  nilai  entropy  untuk setiap atribut dalam dataset.
12. Membuat  4  node  terbaik  algoritma decision tree menggunakan parameter criterion dan max_depth.
Bahasa  pemgrograman  yang  digunakan adalah  Python,  menggunakan  software Google  Collaboratory  atau  Google  Colab. Serta  lokasi  penelitian  ini  dilakukan  di daerah kediaman peneliti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  memulai  langkah  analisis dengan  menjelaskan  karakteristik  dataset yang  digunakan.  UNSW-NB15  adalah dataset  yang  menjadi  subjek  penelitian karena  berisi  informasi  tentang  paket jaringan, termasuk klasifikasi apakah paket tersebut termasuk dalam kategori malis atau tidak.

## Data Setelah Preprocessing
Pada  tahap  ini,  dataset  UNSW-NB15 melalui  berbagai  proses  preprocessing untuk  memastikan  kualitas  data  dan integritasnya. Nilai yang hilang, transformasi  fitur,  penghapusan  data  tidak relevan, dan penanganan outliers dilakukan. Pertama, nilai yang hilang diatasi menggunakan strategi pengisian nilai yang sesuai. Kemudian, transformasi fitur diterapkan  untuk  beberapa  variabel  untuk
memenuhi  kebutuhan  analisis.  Didasarkan pada  standar  tertentu,  data  tidak  relevan dihapus,  dan  outliers  ditemukan  dan ditangani untuk mengurangi efeknya. Oleh karena  itu,  setelah  preprocessing,  dataset yang dihasilkan menjadi dasar yang bersih dan terstruktur, siap untuk digunakan dalam analisis lebih lanjut yang berkaitan dengan deteksi  paket  malis.  Berikut  adalah  script yang digunakan untuk transformasi data:

## Gambar 3. Preprocessing Data
Berdasarkan  script  tersebut  dilakukan pemisahan  data  feature,  non  numeric  dan non log.
Selanjutnya
melakukan transformasi  log  dan  menggabungkan semua feature menjadi satu dataframe yang diubah. Kemudian membuang nilai mutual informasion  yang  dibawah  0.2.  Data disimpan  menjadi  data  baru  yang  relevan untuk  melanjutkan  Langkah  berikutnya. Berikut adalah data hasil dari preprocessing:
Gambar 4. Data Hasil Preprocessing

## Hasil Feature Selection
Setelah proses preprocessing, tahap feature selection  dilakukan  untuk  menentukan subset  fitur  yang  paling  relevan  dalam konteks deteksi paket malis. Langkah awal melibatkan perhitungan nilai Mutual Information (MI) untuk setiap fitur terhadap label  kelas  pada  dataset  yang  telah  di- preprocess.  Fitur-fitur  yang  memiliki  nilai MI  di  atas  ambang  batas  tertentu  dipilih sebagai  subset  fitur  yang  signifikan.
Selanjutnya,  dilakukan  penentuan  nilai terbaik untuk parameter k dalam algoritma K-Nearest  Neighbors  (KNN).  Eksperimen dilakukan  dengan  menggunakan  variasi nilai k, yaitu 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19. Hasil  eksperimen  menunjukkan  pada Gambar  3.3  bahwa  kinerja  model  KNN mencapai akurasi tertinggi adalah nilai k=7 dengan  akurasi  91.55%.  Oleh  karena  itu, nilai k=7 dipilih sebagai parameter optimal untuk  implementasi  selanjutnya  pada algoritma KNN.

## Gambar 5. Hasil Feature Selection

## Analisis K-Nearest Neighbors
Hasil  evaluasi  klasifikasi  K-NN  dengan nilai  k  terbaik  (k=7)  menunjukkan  tingkat akurasi sebesar 91.54%. Tingkat akurasi ini menunjukkan seberapa baik model mampu memprediksi dengan benar dataset pengujian  secara  keseluruhan.  Nilai  recall sebesar 90.17% dan nilai ketepatan sebesar 94.21%  menunjukkan  kemampuan  model untuk  menemukan  paket  malis  sebanyak mungkin.
F1-Score,  yang  menyatukan  informasi recall dan precision, memiliki nilai 92.15%. Ini  adalah  metrik  yang  relevan  untuk mengukur  seberapa  baik  sebuah  model berhasil menghadapi trade-off antara recall dan precision.

## Gambar 6. Confusion Matrix KNN

## Analisis Decision Tree
Hasil  evaluasi  klasifikasi  Decision  Tree menggunakan  beberapa  metrik  evaluasi yang  biasa  digunakan.  Metrik  seperti akurasi,  recall,  precision,  dan  F1-Score memberikan  informasi  berbeda  tentang bagaimana  model  bekerja.  Hasil  evaluasi menunjukkan  bahwa  model  Decision  Tree mampu  mencapai  akurasi  sebesar  92.41%, yang  mencakup  kemampuan  model  untuk mengklasifikasikan  secara  benar.  Nilai pengembalian sebesar 92.72%
menunjukkan  kemampuan  model  untuk menemukan  sebagian  besar  paket  malis secara  efektif,  dan  nilai  akurasi  sebesar 93.46%  menunjukkan  seberapa  presisi model  dalam  mengklasifikasikan  paket sebagai malis. Skor F1-nya, yang
menggabungkan pengembalian dan akurasi, menunjukkan  bahwa  model  Decision  Tree mampu Analisis
ini meningkatkan
pemahaman  kami  tentang  kehandalan model  Decision  Tree  untuk  melakukan klasifikasi pada dataset paket malis.

## Gambar 7. Confusion Matrix Decision Tree

## Visualisasi Feature Importance pada Decision Tree
Visualisasi ini memberikan gambaran jelas tentang  karakteristik  terpenting  dalam pengklasifikasian paket malis oleh Decision Tree.  Hal  ini  penting  untuk  pemahaman lebih lanjut tentang komponen utama dalam deteksi  paket  malis  dengan  algoritma Decision Tree.
Gambar 8. Visualisasi Feature Importance

## Gambar 9.  Feature Importance Decision Tree

## Visualisasi Decision Tree Classifier
Visualisasi  ini  memberikan  gambaran parameter  entropy  yang  digunakan  untuk membangun decision tree classifier dengan
kedalaman  maksimum  sebanyak  4  node. Visualisasi ini memungkinkan untuk memahami  bagaimana  algoritma  Decision Tree membuat keputusan berdasarkan fitur- fitur yang relevan. Dalam  classifier, setiap node menunjukkan pembagian atau keputusan  berdasarkan  nilai  fitur  tertentu. Di setiap node, proporsi kelas "Normal" dan "Malicious" ditampilkan dengan persentase,  memberikan  gambaran  visual tentang distribusi  kelas pada setiap tingkat keputusan.  Visualisasi ini  membantu peneliti  dan  pembaca  memahami  dan menganalisis  cara  model  Decision  Tree membuat  keputusan  untuk  dataset  yang digunakan.

## Gambar 10.  Decision Tree Classifier
Perbandingan Peforma Hasil evaluasi menunjukkan bahwa, meskipun  perbedaan  akurasi  yang  kecil, algoritma  K-Nearest  Neighbors  (K-NN) dan Decision Tree memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Model K-NN mencapai akurasi sebesar  91.54%  dan  Decision  Tree mencapai akurasi sebesar 92.41%.
Recall menggambarkan kemampuan model untuk  mendeteksi  sebagian  besar  paket malis  secara  efektif,  sementara  Decision Tree sedikit lebih baik dalam hal ini. Nilai recall  K-NN  adalah  90.17%,  sedangkan nilai Decision Tree 92.72%.
Dalam  hal  precision,  nilai  K-NN  sebesar 94.21%  dan  nilai  Decision  Tree  sebesar 93.46%  menunjukkan  seberapa  presisi model  dalam  mengklasifikasikan  paket sebagai  malis.  K-NN  menonjol  dalam  hal ini, meskipun perbedaan kecil.
Analisis ini menunjukkan bahwa model K- NN memiliki nilai 92.15% F1-Score, yang merupakan  gabungan  dari  akurasi  dan recall,  dan  Decision  Tree  memiliki  nilai 93.09% F1-Score. Ini memberikan
gambaran  lengkap  tentang  bagaimana kedua  algoritma  bekerja  sama  dalam deteksi paket malis.

## 4. SIMPULAN
Simpulan  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Decision  Tree  memiliki  performa  yang cukup  baik  dalam  mendeteksi  paket  malis pada dataset  UNCW-NB15. Decision Tree mencapai  akurasi  92.41%,  sedangkan  K- NN  mencapai  akurasi  91.54%.  Meskipun Decision Tree sedikit lebih akurat daripada K-NN,  K-NN  memiliki  keunggulan  dalam recall  dan  F1-Score.  Oleh  karena  itu, pemilihan  antara  kedua  algoritma  ini sebaiknya bergantung pada prioritas deteksi yang  diinginkan:  apakah  mengutamakan keakuratan  umum  atau  mendeteksi  paket malis lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Setiawan,  A.  Nugraha,  and  A. Luthfiarta, “Komparasi Teknik Feature  Selection  Dalam  Klasifikasi Serangan IoT Menggunakan
Algoritma  Decision  Tree,” Jurnal Media  Informatika  Budidarma ,  vol. 8, pp. 83–93, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i1.6987. [2] Maulana  I  and  Alamsyah  A, “Optimalisasi  Deteksi  Serangan DDoS Menggunakan Algoritma Random  Forest,  SVM,  KNN  dan MLP  pada  Jaringan  Komputer,”
Indonesian  Journal  of  Mathematics and Natural Sciences , vol. 46, no. 2. 2023, doi: 10.15294/ijmns.v46i2.48231. [3] N. M. Balamurugan, R. Kannadasan,
M.  H.  Alsharif,  and  P.  Uthansakul, “A  Novel  Forward-Propagation Workflow  Assessment  Method  for Malicious
Packet Detection,”
Sensors ,  vol.  22,  no.  11,  Jun.  2022,
doi: 10.3390/s22114167.
[4] K.  B.  Dasari  and  N.  Devarakonda, “Detection of different DDoS attacks using machine learning classification Algorithms,” Ingenierie des Systemes d’Information , vol. 26, no. 5,  pp.  461–468,  Oct.  2021,  doi:
10.18280/isi.260505.
[5] M.  F.  Kamarudin  Shah,  M.  Md-
Arshad, A. Abdul Samad, and F. A. Ghaleb,  “Comparing  FTP  and  SSH Password Brute Force Attack Detection using k-Nearest Neighbour  (k-NN)  and  Decision Tree in Cloud Computing,” International  Journal  of  Innovative Computing , vol. 13, no. 1, pp. 29–35, May 2023, doi: 10.11113/ijic.v13n1.386. [6] R.  Firdaus,  A.  Id  Hadiana,  and  F. Kasyidi,  “Model  Deteksi  Botnet Menggunakan  Algoritma  Decision Tree Dengan Untuk Mengidentifikasi  Serangan  Click Fraud,” Journal  of  Informatics  and
Communications Technology , vol. 4,
no.  2,  pp.  10–020,  2022,  doi:
10.52661.
[7] H.  At  Thooriqoh,  M.  H.  Naufal Azzmi,  Y.  Ari  Tofan,  and  A.  M. Shiddiqi, “Malicious Traffic Detection  In  Dns  Infrastructure Using  Decision  Tree  Algorithm,” JUTI:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi Informasi , vol. 20, no. 1, pp. 45–53, Jan. 2022, doi: 10.12962/j24068535.v19i3.a1054. [8] A. Pathak and S. Pathak, “Study on Decision  Tree  and  KNN  Algorithm for  Intrusion  Detection  System.”
[Online]. Available: www.ijert.org
[9] Y. Ariyanto, V. A. H. Firdaus, and H.
Pramana, “Klasifikasi Jenis serangan
DOS dan Probing pada IDS menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor,” SEMINAR INFORMATIKA APLIKATIF POLINEMA (SIAP) , 2020, [Online]. Available: http://kdd.ics.uci.edu
[10]  M. N. Faiz, O. Somantri, and A. W. Muhammad,  “Machine  Learning- Based Feature Engineering to Detect DDoS  Attacks,” Jurnal  Nasional Teknik Elektro dan Teknologi
Informasi , vol.  11. no. 3, 2022, doi: 10.22146/jnteti.v11i3.3423.
[11]  M. F. Alamsyah, T. P. Satriawan, F. N.  Ramadanis,  R.  A.  Mulyawan,  C. Edmond, and R. Firmansyah, “Analisa Komparasi Algoritma Naïve  Bayes,  Decision  Tree  Dan KKN  Untuk  Klasifikasi  Kebakaran Hutan  Pada  Wilayah  Aljazair,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu Komputer ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  72–86, 2023, doi: 10.59581/jusiik- widyakarya.v1i2.425.
[12]  A.  Campazas-Vega,  I.  S.  Crespo- Martínez, Á. M. Guerrero-Higueras, C.  Álvarez-Aparicio,  V.  Matellán, and C. Fernández-Llamas, “Analyzing  the  influence  of  the sampling  rate  in  the  detection  of malicious  traffic  on  flow  data,” Computer  Networks ,  vol.  235,  Nov.
2023, doi:
10.1016/j.comnet.2023.109951.
[13]  F.  S.  Pattiiha  and  H.  Hendry, “Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree untuk Analisis Sentimen  Tweet  Twitter  Terkait Opini Terhadap PT PAL Indonesia,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 506–514, Apr. 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[14]  O. Setyawan, A. Firizkiansah, and A.
Nuryanto, “Klasifikasi Tingkat Keparahan Serangan Jaringan Komputer  Dengan  Metode  Machine Learning,” Journal  of  Information System, Informatics and Computing , vol. 5, no. 1, pp. 128–133, Jun. 2021, doi: 10.52362/jisicom.v5i1.443.
[15]  R.  Nuraeni,  A.  Sudiarjo,  and  R. Rizal,  “Perbandingan  Algoritma
Naïve Bayes Classifier Dan Algoritma  Decision  Tree  Untuk
Analisa  Sistem  Klasifikasi  Judul Skripsi,” Innovation In Research Of Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 26–31,
2021.