## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  112-117 e-ISSN: 2686-3154

## Klasterisasi Penggunaan Trafik Internet Menggunakan K-Mean Clustering
Dedy Yasriady 1 
1 Dinas Komunikasi Statistik dan Persandian Kota Pekanbaru
yasriady@gmail.com

## Abstract
The use of internet traffic in a government office needs to be monitored carefully to obtain efficient and effective use. The internet line that has been provided is an official facility funded by the people's budget, so it needs to be monitored carefully. Domain  Name  System  (DNS)  provides  rich  and  interesting  data,  and  can  be  extracted  to  reveal  information  that  can  be analyzed for various purposes such as security measures, measuring traffic usage levels, bandwidth restrictions, user profiling to other policies implemented in a network. This study aims to make a clustering of the use of internet traffic so as to provide benefits that can be used to Improve Network Services (QoS), make efficiency of bandwidth usage and create user profiles. This research was conducted based on DNS Log which is operated on a network connected to the internet. In this study, it is shown how to consolidate traffic on port 53/udp to collect DNS logs, so that in this way the activities of internet users can be recorded in a centralized server until finally used as a primary data source. The datasets used are information extraction from the  DNS  Server  log  file  (dnsmasq)  which  was  retrieved  for  5  working  days  in  the  period  of  working  hours.  The  total extracted datasets used are 213 records. The available data is then processed to get the target cluster by utilizing the concept of data mining using the K-Mean Clustering method. The results classify the use of internet traffic into 3 clusters, namely high,  medium  and  low.  Each  cluster  consists  of  Kla1  is  23,  Kla2  is  3,  and  Kla3  is  160.  This  research  can  be  used  as  a reference in grouping internet traffic so that communication lines are well and smoothly maintained.
Keywords: K-Mean, Clustering, Dnsmasq, Data Mining, Internet Traffic.

## Abstrak
Penggunaan  trafik  internet  dalam  suatu  kantor  pemerintah  perlu  diawasi  secara  cermat  untuk  memperoleh  efisiensi pemakaiannya  secara  baik  dan  tepat  guna.  Jalur  internet  yang  telah  disediakan  merupakan  fasilitas  resmi  dibiayai  dari anggaran yang bersumber rakyat sehingga perlu diawasi secara cermat. Domain Name System (DNS) menyediakan data yang kaya dan menarik, serta dapat diekstraksi untuk mengungkap informasi yang bisa dianalisis bagi berbagai keperluan seperti tindakan keamanan, mengukur tingkat penggunaan trafik, pembatasan bandwidth , user profiling hingga kebijakan lain yang diterapkan dalam suatu jaringan. Penelitian ini bertujuan membuat klasterisasi terhadap penggunaan trafik internet sehingga memberikan  manfaat  yang  dapat  digunakan  untuk  meningkatkan  layanan  jaringan  (QoS),  melakukan  efisiensi  terhadap pemakaian bandwidth serta  membuat profile pengguna.  Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan DNS  Log yang  dioperasikan pada  suatu  jaringan  yang  terhubung  ke  internet.  Pada  penelitian  ini  diperlihatkan  bagaimana  melakukan  konsolidasi  trafik pada port 53/udp guna  mengumpulkan DNS  log , sehingga dengan cara ini aktivitas pengguna internet dapat dicatat dalam sebuah server terpusat  hingga  akhirnya  digunakan  sebagai  sumber  data  primer. Datasets yang  digunakan  merupakan ekstraksi informasi berasal dari log file DNS Server ( dnsmasq ) yang diambil  selama 5 hari kerja dalam periode jam kerja. Total datasets hasil ekstraksi yang digunakan adalah sebanyak 213 records . Data-data yang tersedia selanjutnya diolah untuk mendapatkan  target  klaster  dengan  memanfaatkan  konsep  data  mining  menggunakan  metode K-Mean  Clustering .  Hasil mengelompokkan penggunaan trafik internet menjadi 3 klaster yaitu tinggi, sedang dan rendah. Masing-masing klaster terdiri dari Kla1 adalah 23, Kla2 adalah 3, dan Kla3 adalah 160. Penelitian ini dapat dijadikan rujukan dalam pengelompokan trafik internet sehingga jalur komunikasi terjaga dengan baik dan lancar.
Kata kunci: K-Means, Klasterisasi, Dnsmasq , Data Mining, Trafik Internet
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Klasterisasi  terhadap  penggunaan  trafik  jaringan internet selama jam kerja [1] yang dilakukan oleh para pegawai  pada  Kantor  Pemerintahan  harus  dilakukan untuk  menjaga  kelancaran  dalam  komunikasi  data. Klasterisasi dapat digunakan untuk menemukan profile pengguna  sehingga  diharapkan  memberikan  manfaat dalam  meningkatkan  layanan  jaringan  (QoS)  [2]  serta melakukan  efisiensi  terhadap  pemakaian bandwidth
internet.  QoS  dapat  dimanfaatkan  sebagai  data  primer berupa datasets yang  bersumber  dari log  file yang dihasilkan oleh Domain Name System (DNS) Server.
DNS  menyediakan  data  yang  kaya  dan  menarik,  serta dapat dilakukan ekstraksi untuk mengungkap informasi yang  menjadi  dasar  analisis  bagi  berbagai  keperluan seperti  tindakan  keamanan  [3],  [4] bandwidth management hingga  kebijakan  lain  yang  diterapkan dalam  suatu  jaringan  [5].  Data  dapat  diidentifikasi
dengan  memanfaatkan  Knowledge  Discovery  in Databas e (KDD).
KDD  merupakan  suatu  proses  dalam  melakukan identifikasi  pola  yang valid ,  baru  dan  berguna  serta dapat  dipahami  dari  sekumpulan  data  yang  besar  dan kompleks  [6].  Inti  proses  yang  dilakukan  dalam KDD adalah  Data  Mining  [7].  Data  Mining  melibatkan kesimpulan  dari  algoritma  yang  mengeksplorasi  data, mengembangkan  model  serta  menemukan  pola  yang sebelumnya  tidak  diketahui  [8].  Proses  penambangan atau  mining  dapat  dilakukan  dengan  metode  statistik, matematika  hingga  teknologi  kecerdasan  buatan (Artificial  Intelligent)  dan  Machine  Learning  yang bertujuan  untuk  mengekstrak  serta  mengidentifikasi informasi dan pengetahuan potensial terkandung dalam suatu database besar [9].
Network  Traffic  Profiling  dapat  diolah  dengan menggunakan  Algoritma  K-Mean  pada  Data  Mining. Trend pola  jaringan  yang  diakses  pengguna  internet serta  menghasilkan  profil  trafik  jaringan  pada  volume lalu  lintas  data  yang  tinggi  menghasilkan  tiga  klaster berdasarkan  penggunaan  trafik,  yaitu  tinggi,  sedang dan  rendah  sesuai  dengan  protokol  layanan  dan  IP Address yang berbeda [10]. Dalam mendeteksi domain berbahaya dengan proses klasterisasi terhadap sejumlah  besar  data  trafik  DNS  dalam  menemukan domain  berbahaya  juga  tepat  dengan  menggunakan metode  K-Mean  [11].  Penelitian  yang  memanfaatkan DNS  log  dalam  membuat  klasterisasi  penggunaan trafik  internet  sangat  diperlukan  dalam  menjaga kelancaran  trafik  [12],  [13]  maka  penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasterisasi  penggunaan  trafik internet menggunakan K-Mean Clustering.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini disajikan pada Gambar 1.
MENGIDENTIFIKASI MASALAH MELAKUKAN STUDI LITERATUR MENGUMPULKAN DATA MENGANALISIS DATA DAN MELAKUKAN PRE- PROCESSING MENGIMPLEMENTASI KLASTERISASI K-MEAN MENGGUNAKAN PYTHON MELAKUKAN PEMBAHASAN HASIL DAN KESIMPULAN MENGANALISIS MASALAH MENGUJI HASIL PENELITIAN MENENTUKAN TUJUAN

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dimulai dengan mengidentifikasi masalah, menganalisa masalah, menentukan tujuan, melakukan studi literatur hingga  membuat  pembahasan  hasil  dan  kesimpulan dijelaskan sebagai berikut.
a. Mengidentifikasi Masalah
Identifikasi dilakukan guna menemukan akar permasalahan  sehingga  mencapai  hasil  sesuai  dengan yang diharapkan. Dalam penelitian   ini,  masalah  yang berhasil  diidentifikasi  adalah  tidak  tersedianya  suatu mekanisme dalam memantau dan mengawas penggunaan trafik internet.
b. Menganalisis Masalah
Hal  ini  dilakukan  agar  permasalahan  dapat  dipahami secara  baik  untuk  kemudian  diselesaikan  dengan langkah-langkah  yang  sesuai.  Setelah  melakukan observasi  dan  analisis,  ditemukan  beberapa  hal  yang menjadi  penyebab,  diantaranya  tidak  tersedia log  file yang  mencatat  setiap  aliran DNS  query ,  sehingga  bisa dikatakan  tidak  tersedia  data  awal  yang  menjadi landasan  untuk  memulai  penelitian.  Selama  proses observasi  lebih  lanjut,  juga  ditemukan  tidak  adanya konsolidasi  pencatatan query tersebut  sehingga  sulit untuk mendapatkan data primer dalam sebuah log file.
c. Menentukan Tujuan
Setelah  memahami  masalah  yang  ada,  pada  tahap  ini dilanjutkan  dengan  menetapkan  tujuan  dari  penelitian. Tujuan  yang  hendak  dicapai  dari  penelitian  ini  adalah menemukan klaster penggunaan trafik internet berdasarkan domain yang  menjadi  target  kunjungan menjadi  3  kelompok  yang  terdiri  klaster  tinggi, menengah dan rendah.
d. Melakukan Studi Literatur
Kegiatan  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  referensi ilmiah  serta  teori  yang  mendasari  penelitian,  di samping  untuk  meningkatkan  pemahaman  dalam mengembangkan  ide  dan  gagasan  yang  mendukung pelaksanaan penelitian.
e. Mengumpulkan Data
Pada tahap ini, dilakukan pengumpulan data yang akan menjadi objek penelitian.
f. Menganalisis Data dan Melakukan Pre-Processing
Tahap  ini  laksanakan  untuk  menganalisis  data  sudah diperoleh  dari  objek  penelitian  serta  mempersiapkan data-data tersebut sehingga layak untuk diproses.
g. Mengimplementasikan Klasterisasi K-Mean
Bagian  terakhir  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan pembahasan terhadap hasil yang diperoleh. Pada tahap ini  juga  dilakukan  perumusan  kesimpulan  yang diperoleh selama melakukan penelitian.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Pengumpulan Data
Pengolahan  data  dimulai  dari  proses  mengumpulkan data, Pre-Processing ,  proses  Klasterisasi  hingga mendapatkan  hasil  keluaran  dan  visualisasi  berupa grafik  yang  menunjukkan  keberadaan  klaster  yang
dihasilkan.  Pada  tahap Pre-Processing terdiri  dari beberapa  tahap  seperti  seleksi  data, cleaning dan transformasi data.
Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dalam  jaringan dengan  melakukan redirect seluruh  DNS  Traffic (port 53/udp)  pada  satu server yang  terpusat.  Topologi jaringan  dalam  mengumpulkan  DNS  Log  disajikan pada Gamabr 2.
Komputer klien DNS Server DNS Server Router Mikrotik CCR-1072 Router Mikrotik CCR-1072 Internet Internet D N S R eq u es t, p o rt 5 3 u d p d an t cp Se m ua D NS re qu es t a ka n be ra sa l d ar i d ns m as q lan gs un g k e i nt er ne t Metode pengumpulan data: · DNS Query dari komputer pengguna (client) di-redirect ke dnsmasq server. · Dilakukan logging terhadap aktivitas DNS query.
Gambar 2. Topologi Jaringan untuk Mengumpulkan DNS Log
Langkah-langkah  dan  metode  yang  digunakan  dalam mengumpulkan data adalah sebagai berikut:
a. Seluruh trafik internet dari komputer klien mengalir melewati Router utama.
b. DNS Traffic (port 53/udp dan 53/tcp) yang berasal dari pengguna di- redirect ke Server DNS , dnsmasq kemudian meneruskan DNS request tersebut secara ke internet secara normal.
c. Dengan  adanya redirect ini,  maka  layanan  DNS query menjadi  terpusat  pada single server . Konfigurasi logging pada server kemudian diaktifkan  untuk  mencatat  seluruh DNS  request yang terjadi.
Langkah  terakhir  yang  dilakukan  dalam  pengumpulan data  ini  adalah  membuat  tabel datasets yang menyimpan  informasi DNS  Query untuk  setiap  akses yang dilakukan oleh pengguna terhadap domain tujuan berdasarkan  periode  yang  telah  ditentukan.  Dalam  hal ini, data yang digunakan berasal  dari log file selama 5 hari  kerja  mulai  dari  13-Juli-2022  hingga  19-Juli-202, selama  jam  kerja  dan  tidak  termasuk  hari  libur  Sabtu dan Minggu dan waktu istirahat sekitar pukul 12:00 s/d 13:00.  Untuk  setiap  harinya,  kelompok  data  dibagi menjadi  2  sesi,  yaitu  sesi  Pagi  sebelum  istirahat  dan sesi Siang setelah jam istirahat. Hal ini bertujuan untuk memudahkan  dalam  melakukan profiling atau  analisis lebih  detail  terhadap  waktu-waktu  pengguna  dalam melakukan  aktivitas online .  Proses  yang  dilakukan dalam mempersiapkan datasets adalah sebagai berikut:
a. Memilih kolom ClientIP secara distinct (unik) dari tabel dnslog dan  memasukkannya  kedalam  tabel datasets .
b. Menghitung  jumlah DNS  Request yang  dilakukan tiap  pengguna  ( ClientIP )  untuk  setiap  hari  yang dibagi  menjadi  2  sesi  pagi  dan  siang.  Sesi  pagi dibatasi  pada  waktu  08:00  s/d  12:00,  sedangkan sesi siang adalah pukul 13:00 s/d 17:00.
Setelah  selesai  membuat datasets ,  dilanjutkan  dengan pra proses lain yang diperlukan sehingga data menjadi ready untuk  diproses.  Dari  hasil cleaning dan  seleksi data  yang  dilakukan  pada datasets tersebut,  diperoleh sebanyak  213 records yang  siap  untuk  diproses menggunakan K-Mean.
3.2. Normalisasi Data
Data  untuk  penelitian  yang  diterima  langsung  dari sumbernya  cenderung  memiliki  rentang  dengan  skala yang  berbeda  cukup  jauh.  Begitu  juga  pada  penelitian ini,  data  yang  terdapat  pada  kolom  atribut  terlihat cenderung  memiliki  rentang  yang  sangat  jauh.  Suatu atribut  bisa  mengandung  nilai  min-max  sangat  rendah sementara  atribut  lain  bisa  jadi  memilki  rentang  min- max  yang  sangat  tinggi.  Untuk  beberapa  algoritma, tingginya  perbedaan  nilai  (range)  tersebut  dapat menyebabkan  kecenderungan  variabel  dengan  rentang yang  lebih  besar  memiliki  pengaruh  tidak  semestinya pada  hasil  yang  diperoleh  [ 6 ],  untuk  itu  maka  perlu dilakukan  normalisasi  terhadap  data  yang  diproses. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan, pada penelitian  ini  normalisasi  data  dilakukan  dengan menggunakan metode Min-Max Normalization, sesuai dengan Persamaan 1.
𝑋 𝑚𝑚 ∗ = 𝑋−min⁡(𝑋) 𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒(𝑋) = 𝑋−min⁡(𝑋) max(𝑋)−min⁡(𝑋) (1)
Dimana 𝑋 𝑚𝑚 ∗ adalah nilai hasil normalisasi. Sedangkan X  adalah  adalah  nilai  setiap  atribut pada  masing- masing data yang akan dinormalisasi.
3.3. Proses Klasterisasi K-Mean
Klasterisasi menggunakan algoritma K-Mean merupakan  proses  yang  sederhana  untuk  digunakan serta memberikan hasil yang efektif dalam melakukan pengelompokan  data.  Tahapan  proses  disajikan  pada Gamabr 3.
Data Menentukan Jumlah Cluster Menentukan Pusat Cluster (Centroid) Menhitung Jarak Antar Data dengan Euclidean Distance Alokasikan Setiap Data ke Centroid Terdekat CLUSTERING Selection Cleaning Transformation PREPROCESSING Menampilkan Hasil Klasterisasi OUTPUT

## Gambar 3. Tahapan Proses Klasterisasi
Algoritma ini melaksanakan proses klasterisasi sebagai berikut [ 6 ]:
a. Langkah 1: Tentukan jumlah klaster (k).
b. Langkah  2:  Secara  random,  tentukan  sejumlah  k record yang menjadi pusat klaster ( centroid ) untuk masing-masing klaster.
c. Langkah 3: Untuk masing-masing record , temukan pusat  klaster  terdekat.  Sehingga  masing-masing pusat  klaster  “memiliki”  sebuah subset dari kumpulan data. Pada tahap ini kita memiliki klaster yang terdiri dari Kla 1 , Kla 2 , …, Kla 3 . d. Langkah  4:  Untuk  setiap  klaster  k,  temukan kembali centroid , dan update lokasi masing-masing pusat klaster menjadi nilai centroid yang baru.
e. Langkah  5:  Ulangi  langkah  3  hingga  5  hingga terjadi konvergensi.
Pada  langkah  3,  untuk  mencari  kriteria  jarak  terdekat yang  dimaksud,  dapat  menggunakan  persamaan Euclidean Distance :
𝑑 𝑒𝑢𝑐𝑙𝑖𝑑𝑒𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) = ⁡ √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (2)
Tahapan  klasterisasi  dilakukan  dalam  beberapa  sub proses seperti menentukan jumlah klaster, menentukan centroids ,  menghitung  jarak  setiap  data  menggunakan Euclidean  Distance ,  mengalokasikan  tiap  data  ke centroid terdekat, serta melakukan pengulangan hingga anggota  tiap  klaster  tidak  lagi  berubah,  sebagaimana diperlihatkan pada flow chart pada Gambar 4.
Start Number of Cluster K Centroid Distance of objects to centroid Group based on minimum distance No object move group? End Y N Gambar 4. Algoritma K-Mean Clustering
Jumlah  klaster  yang  dihasilkan  merupakan  hasil  yang hendak  dicapai.  Dalam  penelitian  ini,  jumlah  klaster yang  akan  dibentuk  adalah  3  kelompok  berdasarkan jumlah  akses  terhadap  situs  yang  dikunjungi,  yaitu klaster tinggi, sedang dan rendah.
3.4. Menentukan Nilai Centroid Awal dan Atribut
Centroid awal  perlu  ditetapkan  terlebih  dahulu sebelum  melakukan  perhitungan  lebih  lanjut.  Nilai untuk  centroid  awal  dapat  ditentukan  secara  acak dengan  mengambil  sebanyak  3  baris  sesuai  dengan jumlah  klaster  yang  akan  dibuat.  Kemudian  dibuat perhitungan  jarak  masing-masing  data  terhadap  pusat klaster ini dengan persamaan Euclidean Distance .
Proses klasterisasi dilakukan dengan mengikuti konsep awal yang ditetapkan sebagai berikut:
a. Jumlah  klaster  yang  akan  dibentuk  adalah sebanyak 3 klaster (tinggi, sedang dan rendah).
b. Data yang dijadikan sebagai centroid awal adalah:
i. Centroid  1  (Kla1):  diambil  dari  IP 10.110.1.46
ii. Centroid  2  (Kla2):  diambil  dari  IP
10.110.1.10
iii. Centroid  3  (Kla3):  diambil  dari  IP
10.110.1.106
c. Total jumlah data sebanyak 213.
d. Jumlah  variabel  atau  atribut  yang  digunakan adalah  10  yang  terdiri  dari  sample  data  5  hari kerja.  Masing-masing  hari  kerja  dibagi  menjadi  2 sesi pagi dan siang:
i. A1 = Tanggal 13 Jul 2022, sesi Pagi ii. A2 = Tanggal 13 Jul 2022, sesi Siang iii. B1 = Tanggal 14 Jul 2022, sesi Pagi iv. B2 = Tanggal 14 Jul 2022, sesi Siang
v. C1 = Tanggal 15 Jul 2022, sesi Pagi vi. C2 = Tanggal 15 Jul 2022, sesi Siang
vii. D1 = Tanggal 18 Jul 2022, sesi Pagi viii. D2 = Tanggal 18 Jul 2022, sesi Siang ix. E1 = Tanggal 19 Jul 2022, sesi Pagi
x. E2 = Tanggal 19 Jul 2022, sesi Siang
e. Normalisasi Min-Max terhadap data yang tersedia.
f. Data  yang  dijadikan  sebagai centroid awal  dapat dilihat pada Tabel 1.
Setelah  penentuan  nilai centroid awal,  selanjutnya dilakukan  penghitungan  nilai  jarak  setiap  data  ke  titik pusat  ( centroid )  awal  yang  diselesaikan  menggunakan formula Euclidean  Distance (2).  Nilai  Centroid disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Centroid Awal
ClientIP A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2 E1 E2 Kla1 10.110.1.46 0.486 0.496 0.358 0.220 0.005 0.014 0.968 0.295 0.023 0.097 Kla2 10.110.1.10 0.708 0.005 0.032 0.000 0.008 0.087 0.211 0.148 0.016 0.000 Kla3 10.110.1.106 0.079 0.003 0.017 0.005 0.670 0.000 0.005 0.000 0.027 0.101

## 3.5. Iterasi Pertama
Setelah penentuan centroid awal, jarak minimum setiap data ke pusat klaster ini dapat dilakukan menggunakan formula  Euclidean  Distance  (D).  Perhitungan  jarak masing-masing  data  terhadap  pusat  klaster  Kla1 dilakukan sesuai dengan proses berikut ini:
a.  Data  pertama  (D1),  dengan  IP  10.110.1.10 mempunyai  jarak  ke  pusat  klaster  Kla1  sebagai berikut:
D1 = ((0.71 - 0.49) 2 + (0.01 - 0.50) 2 + (0.03 - 0.36) 2 + (0.00 - 0.22) 2 + (0.01  -  0.01) 2 +  (0.09  - 0.01) 2 +  (0.21  -  0.97) 2 +  (0.15  -  0.30) 2 + (0.02 - 0.02) 2 + (0.00 - 0.10) 2 ) ^ 0.5
b.  Data  kedua  (D2),  dengan  IP  10.110.1.100  dapat dihitung  jarak  ke  pusat  klaster  Kla1  sebagai berikut:
D2  =  ((0.04  -  0.49)2  +  (0.03  -  0.50)2  +  (0.03  - 0.36)2  +  (0.00  -  0.22)2  +  (0.04  -  0.01)2  + (0.16  -  0.01)2  +  (0.05  -  0.97)2  +  (0.38  - 0.30)2  +  (0.02  -  0.02)2  +  (0.01  -  0.10)2)  ^ 0.5
= 1.20
c.  Perhitungan  untuk  data  ketiga  dan  seterusnya menggunakan cara yang sama.
Selanjutnya  untuk  pusat  klaster  Kla2,  penghitungan jarak masing-masing  data dilakukan dengan cara yang sama dengan langkah sebelumnya, yaitu:
a.  Data  pertama  (D1),  dengan  IP  10.110.1.10 mempunyai  jarak  ke  pusat  klaster  Kla2  sebagai berikut:
D1 = ((0.71 - 0.71) 2 + (0.01 - 0.01) 2 + (0.03 - 0.03) 2 + (0.00 - 0.00) 2 + (0.01 - 0.01) 2 + (0.09 - 0.09) 2 + (0.21 - 0.21) 2 + (0.15 - 0.15) 2 + (0.02 - 0.02) 2 + (0.00 - 0.00) 2 ) ^ 0.5
= 0.00
Nilai  D2  adalah  0  karena  data  ini  merupakan centroid  awal  untuk  klaster  Kla2  yang  sedang dihitung.
b.  Data  kedua  (D1),  dengan  IP  10.110.1.100  dapat dihitung  jarak  ke  pusat  klaster  Kla2  sebagai berikut:
D2 = ((0.04 - 0.71) 2 + (0.03 - 0.01) 2 + (0.03 - 0.03) 2 +  (0.00  -  0.00) 2 +  (0.04  -  0.01) 2 +  (0.16  - 0.09) 2 + (0.05 - 0.21) 2 + (0.38 - 0.15) 2 + (0.02
- 0.02) 2 + (0.01 - 0.00) 2 ) ^ 0.5
= 0.73
c.  Perhitungan untuk data ketiga dan seterusnya dapat dilakukan dengan cara yang sama.
Dari  pengelompokan  yang  dilakukan  pada  iterasi pertama  diperoleh  hasil  klaster  sementara  dengan anggota sebagai berikut:
a. Anggota  Klaster  1  (Kla1)  terdiri  dari  14  ClientIP sesuai  nomor urut:  13, 23, 29, 41, 63, 66, 81, 127, 128, 160, 186, 200, 211, 213.
b. Klaster  2  (Kla2)  mempunyai  anggota  sementara sebanyak  52  ClientIP  terdiri  dari:  1,  2,  4,  5,  7,  9, 12, 17, 19, 20, 21, 24, 26, 32, 38, 40, 43, 51, 62, 85, 93,  107,  108,  111,  113,  119,  125,  130,  132,  133, 135,  138,  141,  145,  147,  150,  151,  154,  157,  158, 162,  165,  178,  180,  185,  188,  189,  190,  195,  203, 206, 207.
c. Sedangkan  pada  Klaster  3  (Kla3)  pada  iterasi pertama  ini  mempunyai  anggota  sebanyak  147 ClientIP  yaitu:  3,  6,  8,  10,  11,  14,  15,  16,  18,  22, 25, 27, 28, 30, 31, 33, 34, 35, 36, 37, 39, 42, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 64, 65, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 82, 83, 84, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 94, 95,  96,  97,  98,  99,  100,  101,  102,  103,  104,  105, 106,  109,  110,  112,  114,  115,  116,  117,  118,  120, 121,  122,  123,  124,  126,  129,  131,  134,  136,  137, 139,  140,  142,  143,  144,  146,  148,  149,  152,  153, 155,  156,  159,  161,  163,  164,  166,  167,  168,  169, 170,  171,  172,  173,  174,  175,  176,  177,  179,  181, 182,  183,  184,  187,  191,  192,  193,  194,  196,  197, 198, 199, 201, 202, 204, 205, 208, 209, 210, 212.
Dari  beberapa  kali  iterasi  yang  dilakukan,  posisi anggota  masing-masing  klaster  tidak  lagi  mengalami perubahan  terdeteksi  pada  iterasi  ke-10.  Artinya kondisi final sudah diperoleh pada iterasi ke-9. Dengan pusat klaster ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pusat Klaster Iterasi Ke-9
ClientIP A1 A2 B1 B2 C1 C2 D1 D2 E1 E2 Kla1 10.110.1.46 0.085 0.058 0.166 0.104 0.114 0.118 0.413 0.317 0.465 0.421 Kla2 10.110.1.10 0.358 0.439 0.267 0.169 0.171 0.111 0.148 0.095 0.129 0.048 Kla3 10.110.1.106 0.035 0.050 0.068 0.057 0.103 0.072 0.096 0.075 0.074 0.056
Nilai  centroid  masing-masing  pusat  klaster  ke-9  ini diperoleh  dari  rata-rata  anggota  klaster  pada  iterasi sebelumnya  (iterasi  ke-8).  Berdasarkan  nilai-nilai  ini, maka analisis jarak masing-masing  data terhadap pusat klaster (iterasi ke-9) adalah sebagai berikut:
a. Data  pertama  (D1),  dengan  IP  10.110.1.10 mempunyai  jarak  ke  pusat  klaster  Kla1  sebagai berikut:
D1 = ((0.71 - 0.08) 2 + (0.01 - 0.06) 2 + (0.03 - 0.17) 2 +  (0.00  -  0.10) 2 +  (0.01  -  0.11) 2 +  (0.09  - 0.12) 2 + (0.21 - 0.41) 2 + (0.15 - 0.32) 2 + (0.02 - 0.46) 2 + (0.00 - 0.42) 2 ) ^ 0.5
= 0.94
b.  Data  kedua  (D2),  dengan  IP  10.110.1.100  dapat dihitung jarak ke pusat klaster Kla1.
D2 = ((0.04 - 0.08) 2 + (0.03 - 0.06) 2 + (0.03 - 0.17) 2 + (0.00 - 0.10) 2 + (0.04 - 0.11) 2 + (0.16 - 0.12) 2 + (0.05 - 0.41) 2 + (0.38 - 0.32) 2 + (0.02 - 0.46) 2 + (0.01 - 0.42) 2 ) ^ 0.5
= 0.73
c.  Perhitungan  untuk  data  ketiga  dan  seterusnya menggunakan cara yang sama.
Selanjutnya untuk  pusat  klaster  Kla2,  pada iterasi  ke-9 ini  penghitungan  jarak  masing-masing  data  dilakukan dengan cara yang sama, yaitu:
a.  Data  pertama  (D1),  dengan  IP  10.110.1.10 mempunyai  jarak  ke  pusat  klaster  Kla2  sebagai berikut:
D1= ((0.71 - 0.36) 2 + (0.01 - 0.44) 2 + (0.03 - 0.27) 2 + (0.00 - 0.17) 2 + (0.01 - 0.17) 2 + (0.09 - 0.11) 2 + (0.21 - 0.15) 2 + (0.15 - 0.09) 2 + (0.02 - 0.13) 2 + (0.00 - 0.05) 2 ) ^ 0.5
= 0.67
Nilai  D2  adalah  0  karena  data  ini  merupakan  centroid awal untuk klaster Kla2 yang sedang dihitung ini.
d.  Data  kedua  (D1),  dengan  IP  10.110.1.100  dapat dihitung jarak ke pusat klaster Kla2 sebagai berikut:
D2 = ((0.04 - 0.36) 2 + (0.03 - 0.44) 2
+ (0.03 - 0.27) 2 + (0.00 - 0.17) 2 + (0.04 - 0.17) 2 + (0.16 - 0.11) 2 + (0.05 - 0.15) 2 + (0.38 - 0.09) 2 + (0.02 - 0.13) 2 + (0.01 - 0.05) 2 ) ^ 0.5
= 0.69
e.  Perhitungan untuk data ketiga dan seterusnya dapat dilakukan dengan cara yang sama.
3.6. Mengelompokkan Data Berdasarkan Klaster
Berdasarkan hasil kalkulasi yang dilakukan pada iterasi ke-9,  maka  penelitian  yang  dilakukan  telah  berhasil mengelompokkan data pada klaster masing-masing:
Kla1 = 23, Kla2= 3, Kla3 =160.

## 3.7. Pengujian Dengan Software Weka
Hasil  analisis  dan  perancangan  yang  telah  dilakukan dapat diuji menggunakan aplikasi yang tersedia saat ini. Pada  penelitian  ini,  pengujian  dilakukan  dengan menggunakan software Weka, Gambar 5 menunjukkan hasil pengujian tersebut.

## Gambar 5. Hasil Pengujian Menggunakan Weka

## 4. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  klasterisasi  menggunakan  K-Mean mampu  menghasilkan  3  klaster  penggunaan  trafik
internet  berdasarkan datasets yang  berasal  dari dnsmasq  log .  Sebelum  diproses  lebih  lanjut,  data mentah ( raw data ) dari log file tersebut terlebih dahulu ditransformasikan  menjadi datasets yang  sesuai. Analisis  metode  K-Mean  dapat  dilakukan  secara manual menggunakan aplikasi Microsoft Excel, dengan hasil  pengujian  pada  aplikasi  Weka menunjukkan  hasil dengan  klaster  yang  sama  yaitu    Kla1  sebanyak  23, Kla2 sebanyak 30, dan Kla3 terdiri dari 160.

## Daftar Rujukan
[1] Hadi,  H.  A.,  Dwilestari,  G.,  Faqih,  A.,  &  Nuris,  N.  D.  (2022). Manajemen  Authentifikasi  User  Menggunakan  Metode  Radius Server  pada  RS  Jantung  Hasna  Medika. KOPERTIP:  Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, 6 (2), 34-41. DOI: https://doi.org/10.32485/kopertip.v6i2.133
[2] Rubangiya,  R.,  Hartati,  T.,  &  Wijaya,  Y.  A.  (2022).  Analisis Data Lalu Lintas Jaringan Di Kantor Cangehgar Cyber Operation Center Menggunakan Algoritma K-Means. Network Engineering Research Operation, 7 (1), 75-84. DOI:
http://dx.doi.org/10.21107/nero.v7i1.327
[3] Salam,  N.  N.  (2013).  Analisis  Implementasi  Kebijakan  Publik: Studi Kasus Pemblokiran Konter Pornografi di Internet (Doctoral dissertation,  Fisipol  UGM  Politik  dan  Pemerintahan  dh.  Ilmu Pemerintahan).
[4] Amiel,  T.,  &  Sargent,  S.  L.  (2004). Individual  differences  in Internet  usage  motives.  Computers  in  Human  Behavior ,  20(6),
711–726. https://doi.org/10.1016/j.chb.2004.09.002
[5] Dakhgan,  A.,  Hadi,  A.,  Al  Saraireh,  J.,  &  Alrababah,  D.  (2017,
October).  Passive  DNS  Analysis  Using  Bro-IDS.  In  2017 International Conference on New Trends in Computing Sciences (ICTCS) (pp. 121-126). IEEE.
https://doi.org/10.1109/ICTCS.2017.47
[6] Maimon, O., & Rokach, L. (2010). Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (2nd ed. 2010 ed.) . Springer.
[7] Larose,  D.  T.  (2014). Discovering  Knowledge  in  Data:  An Introduction to Data Mining. Wiley.
[8] Ginantra, N. L. W. S. R., Arifah, F. N., Wijaya, A. H., Septarini, R. S., Ahmad, N., Ardiana, D. P. Y., ... & Negara, E. S. (2021). Data mining dan penerapan algoritma. Yayasan Kita Menulis.
[9] Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  Liang,  T.,  &  McCarthy,  R.,  V. (2004). Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems  (7th ed.) . Prentice Hall.
[10] Mohd  Ariffin,  M.  A.  (2020). Network  Traffic  Profiling  Using
Data  Mining  Technique  in  Campus  Environment.  International Journal  of  Advanced  Trends  in  Computer  Science  and Engineering, 9(1.3), 422–428. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2020/6691.32020 [11] Wang,  Q.,  Li,  L.,  Jiang,  B.,  Lu,  Z.,  Liu,  J.,  &  Jian,  S.  (2020).
Malicious  Domain  Detection  Based  on  K-means  and  SMOTE.
Lecture Notes in Computer Science , 468–481. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50417-5_35
[12] Cui,  H.,  Yang,  J.,  Liu,  Y.,  Zheng,  Z.,  &  Wu,  K.  (2014). Data Mining-based  DNS  Log  Analysis .  Annals  of  Data  Science,  1(3–
4), 311–323. https://doi.org/10.1007/s40745-014-0023-7
[13] Grzinic,  T.,  Perhoc,  D.,  Maric,  M.,  Vlasic,  F.,  &  Kulcsar,  T.
(2014).  CROFlux  &#x2014; Passive  DNS  method  for  detecting fast-flux  domains. 2014  37th  International  Convention  on Information  and  Communication  Technology,  Electronics  and Microelectronics (MIPRO). https://doi.org/10.1109/mipro.2014.6859782