MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 8 | No. 1 | Halaman 52 - 64
Juni 2023

## Teknik SMOTE Sebagai Solusi Imbalance Class dalam Model Deteksi Intrusi DDoS dengan Metode PCA-Random Forest
BACHTIAR RAMADHAN 1 , DIASH FIRDAUS 2 , ARGYA RIJAL RAFI 3
1,3 D4 Teknik Informatika, Universtias Logistik dan Bisnis Internasional 2 Teknik Elektro, Telkom University Email : 1204077@std.ulbi.ac.id
Received 30 November 201x | Revised 30 Desember 201x | Accepted 30 Januari 201x

## ABSTRAK
Keamanan  sistem  informasi  adalah  faktor  yang  harus  diperhatikan.  Keamanan sistem informasi mampu mendeteksi serangan yang terjadi pada sistem informasi. Salah  satunya  adalah  serangan  DDoS.  Hal  ini  disebabkan  DDoS  dapat menimbulkan  ancaman  dalam  jumlah  besar  yang  dapat  menganggu  sistem. Serangan  DDoS  di  dunia meningkat  6%  setiap  tahunnya.  Untuk mengatasi hal tersebut, dilakukan penelitian dengan pendekatan machine learning. Dataset yang digunakan  adalah  CICDDos  2017  dan  CICDDoS  2019  dari  University  of  New Brunswick. Untuk menghasilkan data yang baik, dilakukan SMOTE untuk mengatasi imbalance class, dan feature selection menggunakan PCA sehingga menghasilkan 15  fitur  pilihan.  Kemudian  dilakukan  pemodelan  menggunakan  Random  Forest Classifier. Hasil penelitian ini adalah nilai akurasi sebesar 99.94%, presisi sebesar 99.90%, recall sebesar 99.97%, dan f1-score sebesar 99.94%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan teknik PCA-Random Forest dapat mendeteksi serangan DDoS dengan baik.
Kata kunci : DDoS, SMOTE, PCA-Random Forest

## ABSTRACT
Information  system  security  is  a  factor  that  must  be  considered.  Information system security is able to detect attacks that occur on information systems. One of them is a DDoS attack. This is because DDoS can cause a large number of threats that can disrupt the system. DDoS attacks in the world are increasing 6% every year. To overcome this, we conducted research using a machine learning approach.  The  dataset  used  is  CICDDoS  2017  and  CICDDoS  2019  from  the University  of  New  Brunswick.  To  produce  good  data,  SMOTE  is  performed  to overcome class imbalance, and feature selection uses PCA to produce 15 selected features. Then modeling is done using the Random Forest Classifier. The results of this study are 99.94% accuracy, 99.90% precision, 99.97% recall, and 99.94% f1-score. From these results, it can be concluded that  the PCA-Random Forest technique can detect DDoS attacks properly.
Keywords : DDoS, SMOTE, PCA-Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Pada revolusi industri 4.0, kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi semakin cepat. Pada revolusi industri 4.0, komunikasi dan pergerakan antara mesin dan manusia didukung oleh kecerdasan dan internet of things (Prasetyo & Trisyanti, 2018) . Akibatnya, menimbulkan keadaan  di  mana  manusia  sangat  bergantung  pada  teknologi  informasi.  Sistem  keamanan siber  menjadi  krusial  karena  maraknya  kebutuhan  masyarakat  akan  penggunaan  sistem informasi  di  berbagai  bidang,  antara  lain  perbankan,  bisnis,  pendidikan,  dan  lain-lain.  Ini termasuk deteksi intrusi (Zuech et al., 2015) .  Serangan cyber menjadi mimpi buruk bagi semua pihak yang menggunakan teknologi informasi (Lin et al., 2022) . Traffic lalu lintas yang  padat  serta  keragaman  dan  pengenalan  jenis  intrusi  baru  memberikan  tantangan kontemporer untuk deteksi intrusi. Serangan DDoS (Distributed Denial of Service) merupakan salah satu jenis serangan yang sering dialami. Pada tahun 2018, intrusi DDoS adalah yang paling  umum  dan  terkenal (Alison  DeNisco  Rayome,  2019)  (Cisco,  2020) .  Serangan DDoS akan menyerang targetnya dengan cara membuat banyak permintaan dengan jumlah yang sangat besar ke target, sehingga target mengalami penolakan permintaan normal atau menurunkan kualitas layanan (David & Thomas, 2015) . Bagi sejumlah pihak, serangan ini mengakibatkan kerugian yang sangat besar, antara lain penurunan pendapatan, kegagalan manufaktur,  rusaknya  reputasi,  kejahatan  pencurian,  dan  lain-lain.  Ini  memotivasi  banyak pihak untuk mengembangkan strategi deteksi dan pencegahan yang efektif (Singh et al., 2016) .
Berdasarkan permasalahan yang dijelaskan, maka penelitian ini mencoba untuk merancang teknik  deteksi  intursi  DDoS  menggunakan  metode  pendekatan machine  learning.  Machine learning merupakan subbidang artificial intelligence yang berfokus pada pembelajaran data, sehingga  tercipta  sistem  yang  dapat  belajar  sendiri  tanpa  perlu  terus  menerus  dilatih  oleh manusia.  Dengan  demikian,  dengan  memanfaatkan machine  learning  sebagai  solusi  akan menciptakan  sistem  deteksi  yang  efisien (Santoso  et  al.,  2020)  (Kurniawan  & Yulianingsih,  2021)  (Widodo,  2020) .  Metode machine  learning  yang  akan  digunakan adalah  algoritma Random  Forest  Classifier  yang  digabung  dengan  algortima  Principal Component Analysis (PCA). Algoritma PCA digunakan untuk mencari rekomendasi faktor-faktor yang  mempengaruhi serangan  DDoS.  PCA  adalah  teknik  yang  handal  untuk  mengekstraksi struktur dari suatu dataset (Ismawan, 2015) (Herianto, 2016) . Sehingga pemilihan faktor- faktor spesifik menggunakan algoritma PCA dimaksudkan untuk menciptakan teknik deteksi yang memiliki akurasi yang baik. Gabungan antara Random Forest Classifier dengan algoritma PCA  sebagai  ekstraksor  faktor  akan  menghasilkan  deteksi  yang  ideal.  Evaluasi  model  diuji berdasarkan classification report dan confusion matrix yang terdiri dari precision, recall, f1- score, dan accuracy (Atimi & Enda Esyudha Pratama, 2022) (Fathan Hidayatullah & Sn, 2014) .
Pada penelitian (Chris et al., 2019) digunakan algoritma SVM yang dapat memisahkan traffic normal dan traffic serangan. Pada penelitian tersebut, SVM melakukan deteksi serangan DDoS pada arsitektur Software Defined Network (SDN) dan menghasilkan akurasi sebesar 98,87%. Kemudian pada penelitian (Wahyuni & Adytia, 2018) untuk mendeteksi DDoS digunakan metode XGBoost yang merupakan salah satu metode yang powerfull dan Decision tree yang merupakan  metode  yang  cukup  mudah  digunakan  dan  keakuratannya  yang  baik .  Pada penelitian tersebut, XGBoost menghasilkan akurasi sebesar 99,92% dan Decision tree sebesar 99,87%. Kemudian pada penelitian yang dilakukan (Firmansyah et al., 2022) , digunakan metode Naïve  Bayes  untuk  mendeteksi  DDoS.  Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma kategorisasi. Prosedur algoritma ini mampu memprediksi probabilitas informasi anggota kelas. Keuntungan menggunakan Naïve Bayes adalah bahwa prosedur ini hanya membutuhkan data
training yang sedikit untuk mengidentifikasi tujuan standar yang diperlukan. Dari penelitian ini dihasilkan akurasi model sebesar 82,45%.
Kemudian  pada  penelitian (Harto  &  Basuki,  2021) digunakan  model  Random  Forest. Random  Forest  merupakan  metode  ensamble  dari  decision  tree.  Decision  tree  berfungsi sebagai diagram alir yang berbentuk seperti pohon yang memiliki akat yang digunakan untuk mengumpulkan  data  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  sementara.  Pada  tahap akhir, random forest adalah suara terbanyak dari setiap keputusan tersebut. Dari penelitian tersebut, dihasilkan akurasi model sebesar 92,80%.
Pada penelitian ini, dataset yang digunakan adalah kombinasi dari dataset CICDDoS 2017 dan CICDDoS  2019 (University  of  New  Brunswick,  2019) .  Namun,  ditemukan  bahwa kumpulan data yang dimaksud memiliki kelas yang tidak seimbang (imbalance class). Tentu saja,  kumpulan  data  yang  seimbang  diperlukan  agar  model  pembelajaran  mesin  dapat memberikan hasil yang efektif. Oleh karena itu, diperlukan suatu metode untuk mengimbangi perbedaan kelas tersebut. Teknik Over-Sampling Minoritas Sintetis adalah salah satu metode over-sampling (SMOTE). Kapasitas algoritma klasifikasi untuk mengatasi ketidakseimbangan kelas dapat ditingkatkan dengan penggunaan SMOTE (Suryana et al., 2020) (Sutoyo & Asri Fadlurrahman, 2020) . Dengan teknik ini, SMOTE akan melakukan duplikasi data secara sintetis sehingga permasalahan over sampling dapat teratasi dengan baik (Rais & Subekti, 2019) .
Berdasarkan hasil penelitian di atas, maka pada penelitian ini merancang strategi pemodelan yang baik dalam mendeteksi DDoS dengan menggunakan algoritma Random Forest Classifier sebagai model prediksi, Principal Component Analysis sebagai penyeleksi faktor-faktor yang mempengaruhi  terhadap  serangan  DDoS,  dan Syntetic  Minority  Over-Sampling  Technique sebagai  solusi  dalam  mengatasi over-sampling  data.  Kemudian,  model  yang  dibuat  akan dievaluasi berdasarkan standar evaluasi yaitu Classification Report, dan Confusion Matrix.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. DDoS (Denial Distributed of Services)
Serangan  DDoS  adalah  tindakan  mengirimkan  banyak  paket  melalui  jaringan  dalam  upaya membanjirinya dengan data dan membuat situs tidak dapat dijangkau oleh pengguna yang berwenang (Yasin & Mohidin, 2018) . Serangan ini merupakan ancaman yang berat bagi keamanan sistem dan melelahkan sistem target dengan lalu lintas yang berbahaya. Hampir setiap  lapisan  dalam  tumpukan  TCP/IP  rentan  terhadap  beragam  serangan  DDoS  yang mengancam  keamanan  dan  ketersediaan  jaringan.  Serangan  DDoS  dikategorikan  sebagai serangan  konektivitas,  serangan bandwidth,  serangan  limitation  exploitation,  serangan resource exhaustion, serangan data corrupt, proses disrupsi, dan lain-lain. Tingkat ancaman dari suatu serangan tergantung pada faktor-faktor seperti jenis serangan, jumlah host yang disusupi  dan  menyerang,  sumber  daya  penyerang,  protokol  serangan,  sumber  daya destination, dan keamanan situs destination (Lin et al., 2022) .

## 2.2. Random Forest Classifier
Random  Forest  merupakan  metode  machine  learning  yang  berbasis  klasifikasi  dan  regresi dimana terdapat proses agregasi decision tree (Dhawangkhara & Riksakomara, 2017) (Meng et al., 2021) .

## Gambar 1. Arsitektur Random Forest
(Rahul, 2020)
Gambar 1 merupakan arsitektur dari RF. RF menggunakan teknik bootstrap untuk mengekstrak sampel acak dari sampel asli dan membangun pohon keputusan tunggal (Fouedjio, 2020) . Pada setiap node decision tree, pemilihan titik pengurutan menggunakan subspace fitur acak (Nehra & Nagaraju, 2022) . Terakhir, gabungan decision tree ini mendapatkan hasil prediksi akhir dengan suara terbanyak. RF ditentukan dengan mencari nilai entropi terlebih dahulu, kemudian mencari nilai informasi gain. Oleh karena itu, random forest menghasilkan sedikit kesalahan, memiliki akurasi klasifikasi yang baik, dapat menangani volume data pelatihan yang sangat besar, dan efisien dalam menangani data yang tidak lengkap.

## 2.3.  PCA (Principal Component Analysis)
Dalam PCA, variabel awal digabungkan secara linear untuk membuat sistem koordinat baru yang berasal dari sistem rotasi asli. Jika data yang ada memiliki banyak variabel dan terdapat keterkaitan antar variabel, pendekatan principal component analysis sangat membantu. Nilai costs yang terkait dengan komputasi nilai eigen dan vektor eigen, yang mewakili distribusi data dari kumpulan data, untuk PCA (Fauzi et al., 2020) . Penggunaan PCA sebagai feature selection  adalah  untuk  memilih  variabel  sesuai  dengan  besarnya  koefisien (Astuti  & Adiwijaya,  2019) .  PCA  akan  menggantikan  variabel  yang  lebih  atau  kurang  berkorelasi dengan kombinasi linier dari variabel asli (Marestiani & Surono, 2022) .

## 2.5 SMOTE (Syntetic Minority Over-sampling Technique)
Data  dari  kelas  minoritas  akan  diduplikasi  menggunakan  data  sintetik  yang  dibuat  dengan mereplikasi data dari kelas minoritas melalui pendekatan over-sampling yang dikenal dengan SMOTE. Dalam SMOTE, contoh kelas dari kelas minoritas diambil, dan setelah menemukan k- nearest neighbors setiap instance, over-sampling membuat instance sintetik yang diturunkan dengan  menduplikasi instance  kelas  minoritas.  Akibatnya,  ini  dapat  mencegah  masalah overfitting  yang  ekstrim (Erlin  et  al.,  2022) .  Langkah  pertama  untuk  SMOTE  adalah mengalikan nilai varians antara nilai tetangga terdekat dari kelas minoritas dan nilai vektor fitur di kelas minoritas dengan angka acak antara 0 dan 1. Vektor fitur digabungkan dengan komputasi  hasil  untuk  membuat  nilai  vektor  baru (Jishan  et  al.,  2015) .  Perhitungan matematisnya bisa dilihat pada Persamaan (1).
𝑋 𝑛𝑒𝑤 = 𝑋 𝑖 + (𝑋 ′ 𝑖 − 𝑋 𝑖 ) × 𝛿 (1)
Keterangan : 𝑋 𝑖 = vektor dari fitur pada kelas minoritas
𝑋′ 𝑖 = k-nearest neighbors untuk 𝑋 𝑖 𝛿 = angka acak antara 0 sampai 1

## 2.6 Evaluasi Model
Evaluasi model yang dilakukan untuk melihat seberapa baik model dalam melakukan deteksi. Model  tersebut  dievaluasi  dengan  melihat  nilai error  pada  deteksi.  Terdapat  beberapa perhitungan  untuk  melihat  nilai error  tersebut,  yaitu  dengan  Classification  Report  dan Confusion  Matrix.  Untuk  menguji  klasifikasi  pada  algoritma  yang  dibangun,  perhitungan tersebut  merupakan  perhitungan  yang  tepat  untuk  melihat  deteksi  intrusi  DDoS (Fathan Hidayatullah & Sn, 2014) (Hastuti, 2012) . Menghitung nilai presisi, recall, dan ukuran f1 merupakan tahapan yang diperlukan untuk menilai kinerja algoritma guna menentukan nilai akurasi. Kemampuan sistem untuk membedakan antara data benar dan salah dikenal sebagai akurasi,  dan  tujuan  pengukuran  f1  adalah  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem  secara keseluruhan dengan menghitung akurasi dan nilai perolehan. Perhitungan ditampilkan dalam Gambar 2 padat berikut.

## Gambar 2. Confusion Matrix

## (Mohd, 2019)
TP  ( True  Positive)  adalah  prediksi  positif  dan  nilai  sebenarnya  positif,  TN  (True  Negative) adalah prediksi negatif dan nilai sebenarnya negatif, FP ( False Positive) merupakan prediksi positif dan nilai sebenarnya negatif, dan FN ( False Negatif) merupakan prediksi negative dan nilai sebenarnya positif (Devella & Adi Putra, 2021) (Khasanah et al., 2021) . Rumus dari evaluasi klasifikasi dapat dilihat pada Persamaan (2), (3), dan (4) berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)

## 2.7 Metodologi Penelitian
Adapun metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada  Gambar 3 sebagai berikut.
Gambar 3. Metodologi Penelitian
Untuk melakukan pemodelan machine learning untuk melakukan deteksi intrusi DDoS terdapat beberapa tahapan sebagai berikut.
1. Phase-I, mengumpulkan data yang relevan dengan objek penelitian. himpunan data berdasarkan data yang sudah ada yang diambil dari CICDDoS 2019.
2. Phase-II, melakukan analisa dan cleaning data. Setelah itu, dilakukan proses pemilihan fitur menggunakan algoritma principal component analysis. Diketahui bahwa data yang digunakan mengalami imbalanced class, dilakukan teknik over-sampling menggunakan Syntetic  Minority  Over-Sampling  Technique  (SMOTE).  Setelah  data  balanced,  data
dibagi  menjadi  dua,  yaitu  data training  untuk  melakukan  training  model,  dan  data testing untuk melakukan testing model.
3. Phase-III, data yang telah disiapkan, digunakan untuk pemodelan  machine learning menggunakan random forest classifier. Sehingga terbentuk model deteksi intrusi.
4. Phase-IV,  mengevaluasi  model  dari  hasil  prediksi  yang  menggunakan  data  training menggunakan classification  report,  r-squared,  mean  absolute  error  (MAE),  mean squared error (MSE) untuk melihat apakah model machine learning menghasilkan hasil yang baik atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Pada penelitian ini, dataset yang digunakan adalah kombinasi dari dataset CICDDoS 2017 dan CICDDoS  tahun  2019    yang  dihimpun  oleh University  of  New  Brunswick.  CICDDoS  2019 berisikan trafik normal dan serangan. Dataset ini digunakan sebagai bahan untuk melakukan training machine learning. Hal tersebut disebabkan dataset ini mewakili beberapa hal seperti kompleksitas,  heterogenitas,  interaksi  yang  lengkap  dan  lain  sebagainya.  Dalam  himpunan data ini terdapat serangan DDoS termasuk LDAP, MSSQL, NetBIOS, UDP, UDP-Lag, dan Syn. Data yang diambil dari semua serangan sebanyak 848595 data dan 84 fitur yang digunakan untuk melakukan training model dan testing model. Berikut perbandingan data serangan dan data normal pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 4. Jumlah Data Serangan DDoS dan Normal Gambar 5. Perbandingan Data Serangan DDoS dan Normal

## 3.2 Over-sampling menggunakan SMOTE
Pada Gambar 4 dan Gambar 5 dapat  dilihat bahwa data serangan lebih banyak dari pada data normal. Sebaran distribusi data antar kelas yang sangat besar dapat menyebabkan training model  yang  kurang  maksimal.  Kelas  minoritas,  yang  memiliki  sampel  lebih  sedikit,  akan dikalikan dengan data buatan yang dihasilkan oleh SMOTE, menghasilkan distribusi data yang lebih merata saat menggunakan SMOTE.

## Gambar 6. Perbandingan Data Setelah Over-sampling
Sebelum  melakukan over-sampling,  dataset  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  training  yang berjumlah 80% dari jumlah data dan data testing yang berjumlah 20% dari dataset. Untuk menghasilkan akurasi yang baik, data training akan dilakuka proses over-sampling. Setelah melewati  proses over-sampling  menggunakan  SMOTE,  data  serangan  DDoS  dengan  data normal memiliki jumlah yg sama, terlihat pada Gambar 6 masing-masing kelas berjumlah 50% data atau berjumlah 454848 data. Dengan kata lain, over-sampling SMOTE berhasil digunakan untuk meningkatkan jumlah dataset untuk mencapai dataset yang seimbang.
3.3 Feature Selection menggunakan PCA Setelah  data balance,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  feature  selection.  Feature selection digunakan untuk memilih faktor yang paling berpengaruh terhadap deteksi DDoS. Untuk memilih feature selection digunakan algoritma Principal Component Analysis sebagai algoritma penyeleksi faktor-faktor tersebut. Proses perhitungannya diawali dengan normalisasi data agar data berada dalam range tertentu. Kemudian dilakukan perhitungan nilai variance antar variabel, dan nilai vector eigen dihitug dan menentukan component principal.

## Gambar 7. Nilai Eigen
Hasil  perhitungan  PCA  menghasilkan  nilai  eigen  0.15275399,  0.12290177,  0.1016543, 0.08158821, 0.04996097. Kemudian untuk menentukan variabel apa saja yang benar benar mempengaruhi serangan DDoS dengan menggunakan metodologi rotasi faktor varimax yang menjelaskan  hubungan  antara  variabel  asli  (korelasi)  antara  variabel  baru  ( principal
component) yang dibentuk dengan PCA yang disebut sebagai nilai loading. Nilai loading yang dipilih adalah nilai loading yang di atas 0.2 (rendah - tinggi) yang dianggap mempengaruhi deteksi DDoS. Variabel lain yang di bawah 0.2 dianggap tidak atau kurang berpengaruh.
Tabel 2. Fitur Pilihan Hasil Feature Selection Dengan PCA No Nama Variabel No Nama Variabel 1 Fwd Pkt Len Max 9 Pkt Len Std 2 Fwd Pkt Len Min 10 Syn Flag Cnt 3 Fwd Pkt Len Mean 11 Fwd Seg Size Avg 4 Bwd Pkt Len Mean 12 Bwd Seg Size Avg 5 Bwd Pkt Len Std 13 Idle Mean 6 Flow Byts/s 14 Idle Max 7 Flow IAT Std 15 Idle Min 8 Pkt Len Min
Dari analisis tersebut terlihat pada tabel 2 dihasilkan 15 variabel yang dianggap mempengaruhi dari 77 variabel. Kemudian feature selection ini akan digunakan pada proses training model machine learning.

## 3.4 Modelling menggunakan Random Forest Classifier
Setelah melewati proses feature selection, data yang tersebut dibagi menjadi 2, yaitu data traning  sebanyak  80%  dan  data  testing  sebesar  20%.  Setelah  itu,  dilakukan  pemodelan dengan algoritma Random Forest Classifier untuk deteksi DDoS. Kemudian hasil pemodelan dievaluasi menggunakan confusion matrix.
Gambar 8. Classification Report
Gambar 9. Confusion Matrix Berdasarkan hasil dari pemodelan PCA-Random Forest menggunakan dataset hasil SMOTE, hasil yang didapat adalah nilai akurasi sebesar 99,94%, presisi sebesar 99,90%, recall sebesar 99,97%,  dan f1-score  sebesar  99,94%.  Kemudian  hasil  tersebut  dibandingkan  dengan penelitian  yang  sudah  ada.  Kemudian  pada  Gambar  9,  diketahui  data  yang true  positive sebanyak 113510 data, true negative sebanyak 113819 data, false positive sebanyak 105 data, dan false  negative  sebanyak  28  data.  Kemudian  hasil  pemodelan  PCA-Random  Forest dibandingkan dengan algoritma berdasarkan State-of-the-art pada Gambar 10 yang terdiri dari SVM, Decision Tree, XGBoost, Naïve Bayes, dan Random Forest.

## Gambar 10. Perbandingan Akurasi Model

## 4. KESIMPULAN
Dalam penelitian ini, dikumpulkan dataset terkait serangan DDoS dan normal. Dataset yang berjumlah 84 fitur di seimbangkan jumlah data serangan dan normal dengan metode syntetic minority  over-sampling  technique  (SMOTE),  kemudian  fitur-fitur  tersebut  diseleksi  oleh algoritma principal component analysis (PCA) sehingga dihasilkan 15 fitur pilihan. Dari dataset tersebut  dilakukan training  dan  testing  dengan  menggunakan  salah  satu  model  machine learning  yaitu  Random  Forest  Classifier.  Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai akurasi sebesar 99.94%, presisi sebesar 99.90%, recall sebesar 99.97%, dan f1-score sebesar 99.94%. Kemudian hasil tersebut dibandingkan dengan penelitian yang sudah ada. Kemudian pada  Gambar  8,  diketahui  data  yang true  positive  sebanyak  113510  data,  true  negative sebanyak 113819 data, false positive sebanyak 105 data, dan false negative sebanyak 28 data. Artinya,  teknik PCA-Random  Forest  dengan  metode  SMOTE  sebagai  over-sampling  data mampu mendeteksi serangan DDoS secara akurat.

## DAFTAR RUJUKAN
Alison DeNisco Rayome. (2019, March 18). DDoS attacks on the rise: Largest attack ever hit
1.7 Tb/second.
Astuti, W., & Adiwijaya, A. (2019). Principal Component Analysis Sebagai Ekstraksi Fitur Data Microarray  Untuk  Deteksi  Kanker  Berbasis  Linear  Discriminant  Analysis. Jurnal  Media Informatika Budidarma, 3(2), 72 – 77. https://doi.org/10.30865/mib.v3i2.1161
Atimi, R. L., & Enda Esyudha Pratama. (2022). Implementasi Model Klasifikasi Sentimen Pada Review  Produk  Lazada  Indonesia. Jurnal  Sains  Dan  Informatika,  8(1),  88 – 96. https://doi.org/10.34128/jsi.v8i1.419
Chawla, N.  v.,  Bowyer,  K.  W.,  Hall,  L.  O.,  &  Kegelmeyer,  W.  P.  (2002).  SMOTE:  Synthetic minority  over-sampling  technique. Journal of Artificial Intelligence Research, 16, 321 – 357. https://doi.org/10.1613/jair.953
Chris,  J.,  Sihombing,  J.,  Kartikasari,  D.  P.,  &  Bhawiyuga,  A.  (2019).  Implementasi  Sistem Deteksi dan Mitigasi Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) menggunakan SVM Classifier  pada  Arsitektur  Software-Defined  Network  (SDN). Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 3(10), 9608 – 9613. http://j-ptiik.ub.ac.id Cisco. (2020, March 9). Cisco Annual Internet Report (2018 – 2023) White Paper.
David, J., & Thomas, C. (2015). DDoS attack detection using fast entropy approach on flow- based network traffic. Procedia Computer Science, 50, 30 – 36. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.04.007
Devella, S., & Adi Putra, C. (2021). Penggunaan Fitur Saliency-SURF Untuk Klasifikasi Citra Sel Darah Putih Dengan Metode SVM. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 8(4),
1998 – 2009. http://jurnal.mdp.ac.id
Dhawangkhara,  M.,  &  Riksakomara,  E.  (2017).  Prediksi  Intensitas  Hujan  Kota  Surabaya dengan  Matlab  Menggunakan  Teknik  Random  Forest  dan  CART  (Studi  Kasus  Kota Surabaya). Jurnal Teknik ITS, 6(1), A94 – A99.
Erlin, E., Desnelita, Y., Nasution, N., Suryati, L., & Zoromi, F. (2022). Dampak SMOTE terhadap Kinerja  Random  Forest  Classifier  berdasarkan  Data  Tidak  seimbang. MATRIK :  Jurnal Manajemen,  Teknik  Informatika  Dan  Rekayasa  Komputer,  21(3),  677 – 690. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i3.1726
Fathan Hidayatullah, A., & Sn, A. (2014). Analisis Sentimen dan Klasifikasi Kategori Terhadap Tokoh Publik Pada Twitter. Seminar Nasional Informatika. http://www.situs.com
Fauzi,  A.,  Supriyadi,  R.,  &  Maulidah,  N.  (2020).  Deteksi  Penyakit  Kanker  Payudara  dengan Seleksi Fitur berbasis Principal Component Analysis dan Random Forest. Jurnal Infortech, 2(1). http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/infortech96
Firmansyah, R., Utami, E., & Pramono, E. (2022). Evaluation of Naive Bayes, Random Forest and Stochastic Gradient Boosting Algorithm on DDoS Attack Detection. 1st International Conference on Science and Technology Innovation (ICoSTEC).
Fouedjio, F. (2020). Exact Conditioning of Regression Random Forest for Spatial Prediction.
Artificial Intelligence in Geosciences, 1, 11 – 23.
https://doi.org/10.1016/j.aiig.2021.01.001
Harto, M. K., & Basuki, A. (2021). Deteksi Serangan DDoS Pada Jaringan Berbasis SDN Dengan Klasifikasi  Random  Forest. Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer, 5(4), 1329 – 1333. http://j-ptiik.ub.ac.id
Hastuti,  K.  (2012).  Analisis  Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Mahasiswa Non Aktif. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan.
Herianto, dan. (2016). Pemilihan Fitur untuk Monitoring dan Klasifikasi Kondisi Pahat. In Forum Teknik (Vol. 37, Issue 1).
Ismawan,  F.  (2015).  Hasil  Ekstraksi  Algoritma  Principal  Component  Analysisi  (PCA)  untuk Pengenalan Wajah dengan Bahasa Pemrograman Java Eclips IDE. Jurnal Sisfotek Global, 5(1), 26 – 30.
Jishan, S. T., Rashu, R. I., Haque, N., & Rahman, R. M. (2015). Improving accuracy of students’ final  grade  prediction  model  using  optimal  equal  width  binning  and  synthetic  minority over-sampling technique. Decision Analytics, 2(1). https://doi.org/10.1186/s40165-014- 0010-2
Khasanah,  N.,  Komarudin,  R.,  Afni,  N.,  Maulana,  Y.  I.,  &  Salim,  A.  (2021).  Skin  Cancer Classification  Using  Random  Forest  Algorithm. Jurnal  SISFOTENIKA,  11(2),  137 – 147. https://doi.org/10.30700/jst.v11i2.1122
Kurniawan, A., & Yulianingsih, Y. (2021). Pendugaan Fraud Detection pada kartu kredit dengan
Machine Learning. KILAT, 10(2), 320 – 325. https://doi.org/10.33322/kilat.v10i2.1482
Lin, H., Wu, C., & Masdari, M. (2022). A comprehensive survey of network traffic anomalies and DDoS attacks detection schemes using fuzzy techniques. Computers and Electrical Engineering, 104, 108466. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108466
Marestiani, F., & Surono, S. (2022). Forecasting Using K-means Clustering and RNN Methods with PCA Feature Selection. Journal of Data Science, 4. https://ipublishing.intimal.edu.my/jods.html
Meng, F., Tan, Y., & Bu, Y. (2021). Target Aggregation Regression based on Random Forests. Procedia Computer Science, 199, 517 – 523. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.063 Mohd, Z. (2019, December 10). Demystifying the Confusion Matrix Using a Business Example. Toward Data Science.
Nehra, P., & Nagaraju, A. (2022). Host utilization prediction using hybrid kernel based support vector regression in cloud data centers. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 34(8), 6481 – 6490. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2021.04.011 Prasetyo, B., & Trisyanti, U. (2018). Revolusi Industri 4.0 dan Tantangan Perubahan Sosial.
Prosiding SEMATEKSOS 3, 22 – 27.
Rahul, R. (2020, June 16). Random Forest Classification and it’s Mathematical Implementation . Medium.
Rais, A. N., & Subekti, A. (2019). Integrasi SMOTE dan Ensemble AdaBoost Untuk Mengatasi Imbalance Class Pada Data Bank Direct Marketing. JURNAL INFORMATIKA, 6(2), 278 – 285. http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
Santoso, B., Azminuddin, & Zohrahayaty. (2020). Machine Learning & Reasoning Fuzzy Logic Algoritma, Manual, Matlab, & Rapid Minier. Penerbit Deepublish.
Singh, N. A., Singh, J., & De, T. (2016). Distributed denial of service attack detection using naive bayes classifier through info gain feature selection. ACM International Conference Proceeding Series, 25-26-August-2016. https://doi.org/10.1145/2980258.2980379
Suryana, N., Pratiwi, & Tri Prasetio, R. (2020). Penanganan Ketidakseimbangan Data pada Prediksi  Customer  Churn  Menggunakan  Kombinasi  SMOTE  dan  Boosting. IJCIT (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information  Technology),  6(1),  31 – 37. https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Sutoyo, E., & Asri Fadlurrahman, M. (2020). Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class  dalam  Klasifikasi  Television  Advertisement  Performance  Rating  Menggunakan Artificial Neural Network. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika, 6(3), 379 – 385.
University of New Brunswick. (2019). DDoS Evaluation Dataset (CIC-DDoS2019).
Wahyuni, & Adytia, P. (2018). Perbandingan Algoritma Machine Learning Dalam Mendeteksi Serangan  DDOS. Jurnal  Teknologi  Informasi  Komunikasi  (e-Journal),  10(1),  161 – 166. https://doi.org/10.38204/tematik.v9i2.1070
Widodo, E. (2020). Prediksi Penjurusan IPA, IPS dan BAHASA dengan Menggunakan Machine Learning. Jurnal Pelita Teknologi, 15(1), 37 – 48.
Yasin, A., & Mohidin, I. (2018). Dampak Serangan DDoS pada Software Based Openfow Switch di Perangkat HG553. Jurnal Technopreneur (JTech), 6(2), 72. https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.206
Zuech, R., Khoshgoftaar, T. M., & Wald, R. (2015). Intrusion detection and Big Heterogeneous Data: a Survey. Journal of Big Data, 2(1). https://doi.org/10.1186/s40537-015-0013-4