https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Analisis Clustering Trafik Jaringan Menggunakan Metode K- Means
Muhammad Fahmi* Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, 75123 mfahmi@wicida.ac.id *Corresponding author
Ahmad Fajri Teknik Informatika, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, 75123 ahmadfajri@wicida.ac.id
Abstrak — Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membuat sebuah model clustering trafik internet dengan menggunakan  algoritma  K- means. Penggunaan  internet di  wilayah  kampus  banyak  digunakan  oleh  mahasiswa dan  staf  pegawai  untuk  keperluan  proses  belajar mengajar, ataupun membantu proses bekerja. Penggunaan internet,  pada  jam-jam  sibuk  dan  perkuliahan  yang  aktif membuat  kecepatan  internet  menjadi  lambat.  Hal  ini dipengaruhi  oleh  banyaknya  pengiriman  paket header pada flow /arus lalu lintas internet yang membuat koneksi pada  internet  menjadi  semakin  berat/lambat.  Dalam mengatasi  masalah  tersebut,  maka  diperlukan  metode clustring penggunaan  trafik  internet  dengan  algoritma  k- means yang  dapat  mengetahui  jenis  atau  trafik  internet dengan  berdasarkan  fitur  arus/ flow paket  trafik  internet menggunakan  metode  pengembangan  data mining . Data yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data  yang diambil  melalui  hasil capture  wifi selama  3  hari  di  sub bagian  Pusat  Komputer  kampus  STMIK  WiCiDa menggunakan wireshark dan bettercap yang  akan melakukan  serangan arp  spoof ,  dimana  metode  ini  akan membuat penulis diposisikan sebagai penengah dan dapat menangkap  paket  dari  semua  perangkat  di  jaringan  yang sama . Tools ini akan dijalankan di  kali linux . Data paket yang  sudah  dicapturing  dan  difilter  kemudian  akan di export dalam  bentuk  .pcap. Hasil  penelitian  ini  berupa model algoritma Clustring trafik jaringan dengan metode k-means  yang  dapat  meng- cluster kan  arus  penggunaan trafik internet dengan tiga cluster yaitu Web, Video  VoIP, Network . Pada  saat  pengujian  dengan  menggunakan  tiga cluster menghasilkan  nilai  akurasi  data  yang  baik Mendapatkan  hasil Clustring yaitu : Cluster 0 = 302638 data, Cluster 1  =  331982  data,  dan Cluster 3  =  451426 data.
Kata  Kunci — Machine  Learning,  Clustring,  Jaringan Komputer, Trafik jaringan, K-Means

## I. P ENDAHULUAN
Penggunaan  internet  di  wilayah  kampus  merupakan kebutuhan  yang  penting  untuk  mendukung  aktivitas  di kampus.  Hal  ini  menjadi  poin  penting  untuk  kampus memfasilitasi  mahasiswanya  ataupun  staf-staf  yang  ada dengan  memberikan  kelancaran  pada  saat  menggunakan internet yang disediakan dan memberikan bandwith yang sangat  besar,  namun  seringkali  besar  bandwidth  yang
dirasa  kurang,  terutama  pada  jam-jam  sibuk  dan perkuliahan yang aktif (Prathivi, 2015).
Keterbatasan  sumber  daya  jaringan  serta  semakin meningkatnya pengguna internet saat ini berdampak pada tingginya  trafik  yang  mengakibatkan  menurunnya kecepatan  akses  pada  layanan  internet  (Tasmi  et  al., 2021).
Meningkatnya jumlah pengguna internet menyebabkan banyak sektor yang menggunakan jaringan internet  untuk  menyediakan  layanan  kepada  para pelanggannya.  STMIK  WiCiDa  merupakan  salah  satu stake holder yang banyak memanfaatkan internet sebagai salah  satu  fasilitas  yang  disediakan  bagi  civitasnya. Jaringan internet merupakan salah bagian dari infrastruktur kampus yang harus dapat dijaga (Anggraeni & Andriani, 2021).
Hal ini dipengaruhi oleh banyaknya pengiriman paket header pada  flow/aliran  lalu  lintas  internet  yang membuat  koneksi  pada  internet  menjadi  semakin berat/lambat.  Sehingga  perlu  diketahui  bagaimana mengidentifikasi  trafik  internet  yang  ada  selama  ini,  hal ini  dapat  berguna  untuk  dijadikan  dasar  kebijakan manajemen  koneksi  internet  untuk  saat  sekarang  dan diwaktu yang akan datang (Yasriady, 2022).
Selain  itu  proses  mengidentifikasi  trafik  internet dapat menunjukkan aktifitas pengguna sehari-hari dalam menggunakan  platform  tersebut  dan  aplikasi  apa  saja yang digunakan oleh mayoritas pengguna selama ini. Hal tersebut  berkaitan  dengan  tujuan  utama  dan  prioritas ketersediaan  internet.  Sehingga  jangan  sampai,  internet lebih  banyak  dimanfaatkan  untuk  hal-hal  di  luar  tujuan utamanya (Amri et al., 2019).
Teknik  klasifikasi  trafik  yang  umum  digunakan didasarkan ip  address pada  pemeriksaan  langsung terhadap  konten  setiap  paket  di  beberapa  titik  di jaringan. Paket-paket IP yang berurutan memiliki 5 tupel tipe  protokol  yang  sama, source  address , port dan destination address dianggap  milik flow yang  aplikasi pengontrolnya ingin ditentukan . Pendekatan yang lebih baru  mengandalkan  karakteristik  statistik  trafik  untuk mengidentifikasi  aplikasi.  Hal  yang  mendasari  metode tersebut  adalah  bahwa  trafik  pada  jaringan  memiliki sifat  statistik,  seperti  distribusi  durasi  arus,  waktu  idle arus,  waktu  antar  paket  dan  panjang  paket  yang  unik untuk kelas aplikasi tertentu dan memungkinkan sumber aplikasi  yang  berbeda  untuk  dibedakan  satu  sama  lain (Premitasari, 2019).
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Analisis  kluster  bertujuan  untuk  mengelompokan objek  data  yang  mempunyai  kemiripan  karakteristik satu  sama  lain  dalam  kluster  yang  sama  dan  berbeda karakteristiknya  terhadap  objek  yang  berbeda  kluster (Nagari & Inayati, 2020). K-Means adalah metode yang termasuk dalam algoritma klustering berbasis jarak yang dimulai  dengan  menentukan  jumlah  kluster  yang diinginkan (Nagari & Inayati, 2020).
Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memperoleh  informasi  tentang arus penggunaan trafik  internet atau  lalu  lintas  jaringan penggunaan internet, pada jam-jam sibuk dan perkuliahan yang aktif membuat kecepatan internet menjadi lambat.

## II. S TUDI PUSTAKA

## A. Lalu Lintas Jaringan
Istilah  trafik  atau  lalu  lintas  dapat  diartikan  sebagai banyaknya informasi  yang melewati saluran komunikasi. Pemantauan  lalu  lintas  jaringan  adalah  salah  satu  cara untuk  mempelajari  dan  mengidentifikasi  penggunaan jaringan.  Pemantauan  jaringan  atau  Monitoring  jaringan adalah proses pengumpulan data lalu lintas jaringan untuk dilakukan  analisis  terhadap  data  tersebut  dengan  tujuan memaksimalkan  pemanfaatan  seluruh  sumber  daya jaringan.  Pemantauan  data  lalu  lintas  jaringan  dapat digunakan  untuk  mengetahui  aktivitas  yang  terjadi selama  koneksi  berlangsung  (Hartati  &  Arie  Wijaya, 2022).

## B. Data Mining
Data  Mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk  menguraikan  penemuan  pengetahuan  di  dalam database.  Data  mining  adalah  proses  yang  menggunakan Teknik  statistic,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database  besar. Pemilihan  tugas  Data  Mining  merupakan  pemilihan  goal dari  proses  KDD  misalnya  karakterisasi,  klasifikasi, regresi,  clustering,  asosiasi,  dan  lain-lain.  Pemilihan teknik,  metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat bergantung  pada  tujuan  dan  proses  KDD  secara keseluruhan (Darma et al., 2020).

## C. Anomali Trafik
Anomali  trafik  merupakan  sebuah  kejanggalan  alur  pada trafik data jaringan. Ini disebabkan oleh adanya aktifitas- aktifitas  dalam  jaringan  yang  menyimpang  dari  batas normal.  Anomali  yang  terjadi  bisa  dilihat  melalui kenaikan  lonjakan  pengguna  internet,  melalui  serangan pada  suatu  trafik  dan  lonjakan  yang  tidak  disengaja. Kenaikan  lonjakan  dapat  dilihat  pada  saat  adanya bencana  yang  terjadi  kejadian  yang  tidak  biasa  terjadi. Kenaikan  lonjakan  yang  terjadi  menimbulkan  penurunan performansi  dari  suatu  jaringan.  Untuk  itu  perlu dilakukan  deteksi  terhadap  anomali  yang  terjadi  (Rizqi utami, A., Purwanto, Y., Anbarsanti, 2017). D. Clustring Clustering adalah  suatu  teknik  analisis  dalam pengelompokan  objek  berdasarkan  informasi  yang
diperoleh. Pada dasarnya objek akan saling berhubungan satu sama lain untuk memaksimalkan dan meminimalkan kesamaan dari,anggota cluster. Clustering dapat dilakukan pada data yang memiliki beberapa atribut yang dipetakan  sebagai  ruang  multidimensi  (Hartati  &  Arie Wijaya, 2022).

## E. K-Means
Metode  K-Means  adalah  metode  yang  termasuk dalam  algoritma  clustering  berbasis  jarak  yang  membagi data  ke  dalam  sejumlah  cluster  dan  algoritma  ini  hanya bekerja  pada  atribut  numeric.  K-Means  adalah  suatu metode  penganalisaan  data  atau  Data  Mining  yang melakukan proses pemodelan tanpa supervisi (unsupervised)  dan  merupakan  salah  satu  metode  yang melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem    partisi (Darma et al., 2020).

## F. Machine Learning
Machine Learning atau pembelajaran mesin merupakan salah satu kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin melakukan pembelajaran berdasarkan contoh data, pembelajaran mesin memanfaatkan  hubungan  antar  variabel  dan  probabilitas untuk menghasilkan prediksi (Tasmi et al., 2021).
Berdasarkan  masukan  dan  keluaran  yang  diharapkan, pembelajaran mesin terbagi menjadi dua kelompok yaitu : Supervised  Learning,  merupakan  pembelajaran  yang bertujuan  untuk  memetakan  masukan  dan  keluaran  yang diinginkan  seperti  pada  pengelompokkan,  dengan menghasilkan  sebuah  model  yang  mampu  memetakan masukan  yang baru menjadi keluaran  yang tepat. Prinsip kerja Supervised  Learning yaitu  dengan  mempelajari sekumpulan contoh masukan dan keluaran dan menghasilkan  sebuah  model  yang  mampu  memetakan masukan  yang baru menjadi keluaran  yang tepat. Seperti yang  rerlihat  pada  Gambar  1  deskripsi  supervised learning.

## Gambar 1. Deskripsi Supervised Learning
(Shafiq et al., 2017)
Terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  diterapkan antara  lain, Naïve  Bayes ,  SVM  dan Decision  Tree . Unsupervised  Learning ,  merupakan  pembelajaran  yang memodelkan  himpunan  masukan  untuk  mempelajari  dan mencari pola-pola tertentu pada masukan yang diberikan, Clustering atau penggolongan merupakan penerapan dari pembelajaran ini. Beberapa algoritma pada pembelajaran ini  antara  lain, Birch,  Cure dan K-Mean (Shafiq  et  al., 2017).
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## III. METODOLOGI
Pada  tahapan  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan langkah-langkah  diagram  alur  berdasarkan  SKKNI  No. 299  Tahun  2020.  Dapat  di  lihat  pada  Gambar  2  diagram alur SKKNI.
Gambar 2. Diagram alur SKKNI No. 299 Tahun 2020
Adapun  penjelasan  tahapan  tersebut  adalah  sebagai berikut:
Dari  tahapan  penelitian  ini,  dijelaskan  masing-masing Langkah kerja sebagai berikut:
1. Tempat dan waktu penelitian Kegiatan  penelitian  ini  dilakukan  di  STMIK Widya  Cipta  Dharma  berada  di  jalan  M.  Yamin,  Gn. Kelua,  Kec.  Samarinda  Ulu,  Kota  Samarinda, Kalimantan Timur 75123.
2. Studi Pustaka
Studi  pustaka  pada  penelitian  ini  digunakan untuk  mempelajari teori-teori  yang dapat mendukung proses  penelitian.  Teori  yang  dipelajari  antara  lain data  mining  dan  metode  klasifikasi  menggunakan metode K-Means.
3. Capture Data Trafik
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu data yang diambil melalui hasil capture wifi selama 5 hari  di  sub  bagian  Puskom  (Pusat  Komunikasi) kampus  STMIK  Widya  Cipta  Dharma  menggunakan wireshark  dan  bettercap  yang  akan  melakukan serangan arp spoof, dimana metode ini akan membuat penulis  diposisikan  sebagai  penengah  dan  dapat menangkap  paket  dari  semua  perangkat  di  jaringan yang  sama.  tools  ini  akan  dijalankan  di  kali  linux. Data  paket  yang  sudah  dicapturing  dan  difilter kemudian akan diexport dalam bentuk .pcap .
4. Generate Data Trafik
Data trafik yang berbentuk .pcap akan dilakukan proses  generate  menggunakan  NFStream  untuk mendapatkan  informasi  secara  detail  mengenai  fitur pada  paket  header  trafik  internet  dan  mendeteksi trafik  ,  serta  mendapatkan  informasi  mengenai  arus pada  paket  trafik  yang  sudah  melalui  proses stastistika. Proses generate akan menghasilkan sebuah file .csv yang akan dilakukan proses data mining. 5. Bussiness Understanding Pada  penelitian  ini  berhubungan  langsung dengan  penggunaan  data  trafik  internet  yang terhubung dengan Puskom WiCiDa. Peneliti mengambil  data  trafik  internet  secara  langsung dengan  menggunakan  wireshark  dan  bettercap  untuk
arp  spoofing,  agar  dapat  melihat  data  trafik  internet yang  terhubung  dengan  puskom  dalam  jaringan  yang sama.  Serta  melihat  penggunaan  trafik  yang  padat oleh  aplikasi  tertentu  yang  mempengaruhinya  dan melihat kategori trafik internet pada Puskom WiCiDa. 6. Data Understanding
Tahap  ini  dimulai  setelah  mengumpulkan  arus data  trafik  internet  yang  sudah  di  generate  nfstream dan  menghasilkan  atribut  dengan  trafik  yang  lebih rinci.  kemudian  dilakukan  proses  analisis  data  trafik internet yang digunakan .
7. Data Preparation
Pada  tahap  ini  akan  melakukan  proses persiapan  data  dengan  data  trafik  internet  Puskom WiCiDa  yang  memiliki  45  atribut,  dan  perlu dilakukan proses pembersihan untuk menghilangkan data  duplikat,  dan  memilih  atribut,  serta  data  yang digunakan untuk digunakan dalam tahap pemodelan (modeling).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Data Trafik Internet
Proses  ini  diawali  dengan  menghubungkan  kedalam jaringan Puskom WiCiDa yang dijalankan  dengan  sistem operasi kali linux didalam virtual box. Agar  mendapatkan koneksi  internet,  terlebih  dahulu   melakukan  konfigurasi pada  virtualbox,  dengan  mengganti  network  adapter dengan “Bridged Adapter”. Proses ini dilakukan agar kali linux  host  dapat  terhubung  langsung  dengan  koneksi internet puskom dan jalankan perintah “nano /etc/network/interfaces”  didalam  terminal  kali  linux  dan konfigurasi ip static pada eth0. Berikut  topologi yang bisa lihat pada Gambar 3  Topologi Jaringan Wicida.
Gambar 3. Topologi Jaringan Wicida
Kemudian menjalankan perintah “service networking  restart”  pada  terminal  agar  settingan jaringan  di  kali  linux  diperbarui  dengan  konfigurasi terbaru.  Kemudian  proses  MiTM  attack  dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak bettercap dengan menjalankan perintah yang dapat dilihat pada Gambar 4 perintah menjalankan bettercap.
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar 4. Perintah Menjalankan Bettercap
Perintah  ini  akan  menampilkan  daftar  perangkat yang  akan  dilakukan  serangan  dan  terhubung  dalam jaringan  yang  sama  (Agustiara  et  al.,  2022).  Kemudian dijalankan  proses  serangan  arp  spoof  dengan  perintah yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  5  mengaktifkan serangan Arp Spoof secara penuh.
Gambar 5.  Mengaktifkan Serangan Arp Spoof Secara Penuh (Kurnia, 2019)
Proses  ini  akan  membuat  laptop  perangkat  penulis berada ditengah-tengah jalur trafik jaringan, dikarenakan  arp  spoof  akan  mengirimkan  serangan berupa arp protokol dalam jumlah sangat banyak kepada target  dan  hal  ini  akan  membuat  perangkat  target mengira pelaku sebagai  seorang user dan otomatis data akan  dikirimkan  melalui  computer  pelaku,  dengan menggunakan metode ini  laptop peneliti akan berada di tengah-tengah  skema  jaringan  dan  otomatis  arus  paket yang dikirim oleh user ataupun yang diterima oleh user didalam  jaringan  yang  sama  di  puskom  dapat  dilihat (M. Ferdy Adriant & Is Mardianto, 2015).
Arp  spoof  telah  dijalankan,  maka  dilakukan  proses menangkap trafik  Internet Puskom dengan menggunakan perangkat lunak wireshark. Data trafik ini ditangkap dari jam  09:00  –  16:00  dari  kurun  waktu  lima  hari  dan disimpan  dalam  bentuk  .csv.  Data  trafik  trafik  internet yang  dikumpulkan  memiliki  jumlah  yang  beragam, seperti  yang  terlihat  pada  tabel  1  jumlah  data  mentah trafik per hari.

## Tabel 1. Jumlah Data Mentah trafik Per Hari
Tanggal Jumlah Data 13-06-2022 18.085.931 14-06-2022 42.087.977 15-06-2022 28.606.473 16-06-2022 41.802.893 17-06-2022 47.988.765 B. Generate Data Trafik Internet
Pada tahap ini setiap data trafik internet  yang sudah dikumpulkan  akan  dilakukan  proses  mengekstrak  semua
informasi arus paket dengan file berbentuk .csv dan pcap, kemudian  dengan  menggunakan  berbagai  library python seperti vaex,  nfstream,  dask ,  dan pandas serta google collab notebook dan penyimpanan google drive . Peneliti mengawalinya  dengan  mengupload  data  trafik  internet kedalam  google  drive.  Selanjutnya  memanggil  setiap data trafik berbentuk pcap dan menggenerate setiap data trafik  internet  untuk  melakukan  proses  perhitungan terhadap  data  arus  trafik  secara  statistika  serta mengidentifikasi  jenis  trafik  puskom  dengan  fungsi NFStreamer().  Kemudian  nilai  kembali  akan  disimpan kedalam  format vaex dataframe.  Proses  ini  akan menghasilkan  sebuah  data  trafik  yang  memiliki  atribut sebanyak 45 dan proses ini menghasilkan data baru pada masing-masing  data  trafik  internet.  Contoh  data  trafik internet  pada  hari  senin  dapat  dilihat  pada  tabel  2  data hasil generate trafik internet.
Tabel 2. Data hasil generate trafik Internet
Seni n Bidirecti application_ No src_ip : onal_byt category_na es me 0 192.16 : 1614 Download 8.0.133 1 172.21 7.194.1 : 3156 Web 88 2 77.43.1 : 384 Download 32.126 … … : … … 1,0 192.16 System 89, 8.0.210 132 578 1,0 192.16 Web 89, 8.0.210 204 579
Data pada trafik internet yang sudah dilakukan proses generate  tidak  memiliki  atribut  waktu  oleh  karena  itu diperlukannya  proses  penggabungan/join  dengan  data mentah  trafik,  proses  ini  dilakukan  agar  data  trafik internet  mendapatkan  informasi  mengenai  kapan  arus trafik  itu  terjadi.  Proses  join  dilakukan  dengan  masing- masing kedua tabel terlebih dahulu membuat atribut baru yang  bernama  src_dst_address_&src_dst_port,  yang dimana  nilai  pada  atribut  ini  adalah  hasil  penggabungan string dengan 4 atribut yaitu Source_Address , Destination_Address , Source_Port
dan Destination_Port ,  setelah  kedua  tabel  membuat  atribut tersebut  maka  proses  join  trafik  internet  dengan  data mentah dilakukan.
Karena proses join kedua tabel mengakibatkan data menjadi berduplikat oleh karena itu proses menghapus data duplikat harus dilakukan, serta melakukan proses pembuatan  atribut  baru  Time_Hours,  Day,  dan Day_Time  dengan  nilai  yang  didapatkan  dari  hasil proses  join  dengan  data  mentah  trafik  internet,  kode dapat dilihat               pada Gambar 6 membuat atribut time hourse dan menghapus data duplikat.
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar.6 Membuat Atribut Time_Hours dan Menghapus Data Duplikat
Kemudian  masing-masing  dataframe  trafik  internet dari tanggal 13-17 juni akan diexport dalam format hdf5, yang  akan  membuat  pemrosesan  data  pada  tahap selanjutnya  menjadi  lebih  cepat  dengan  bantuan library vaex .  Data  yang  sudah  diubah  dengan  format  hdf5  akan dipanggil  kelima  data  tersebut  dan  digabungkan  menjadi satu  menjadi  format  vaex  dataframe.  Data  kelima  hari trafik  internet  memiliki  jumlah  data  sebesar  14.409.876 data  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  pemeriksaan berdasarkan kategori data trafik  yang tidak diketahui, hal ini  dilakukan  agar  dapat  mempermudah  proses  data mining  yang  akan  dilakukan  pada  tahap  selanjutya,  dan data  kategori  trafik  berjenis System sebanyak  12.543.120 harus dihapus dan Unspecified sebanyak 898.230. Karena data  trafik  yang  berkategori  System  memiliki  data aplikasi  ARP  yang  dilakukan  oleh  peneliti  pada  saat melakukan serangan ditahap sebelumnya, dan tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui jenis trafik internet yang pada  puskom,  maka  data  trafik  berkategori  System  harus dihapus,  proses  ini  menyisakan  data  trafik  internet menjadi  1.086.046.  Kemudian  peneliti  memisahkan  data berdasarkan  tanggalnya  dan  mengubah  data  vaex dataframe  menjadi  format  pandas,  lalu  data  diexport dalam  bentuk .csv.gz. Kode dapat  dilihat  pada  Gambar 7 memanggil data berdasarkan tanggalnya.
Gambar 7. Mengambil Data Berdasarkan Tanggalnya

## C. Tahapan Data Mining
1. Bussiness Understanding
Berdasarkan  hasil  generate  data  yang  dilakukan dengan  library  NFStream  pada  tahap  sebelumnya, menghasilkan data  trafik  internet  sebanyak  1.086.046 dengan 45 atribut. Peneliti menggunakan data tersebut untuk  menampilkan  visualisasi  mengenai  data  arus trafik  internet  Puskom  yang  ada  selama  5  hari  dari mulai jam 09:00 – 16:00, hal ini dilakukan agar dapat
membantu  manajemen  internet  di  puskom  untuk mengetahui  jenis  trafik  internet  yang  padat  pada jam tertentu  dan  membangun  model  klasifikasi  dengan menggunakan  K-Means  yang  dapat  mengkategorikan arus  paket  trafik  internet  yaitu  Download,  Game, SocialNetwork, Web.
2. Data Understanding Tahap data understanding dilakukan setelah menentukan  tujuan  dari  penelitian,  pada  tahap  ini peneliti menggunakan data trafik internet  yang berasal dari hasil menangkap trafik data internet pada Puskom WiCiDa  selama  5  hari  dan  sudah  dilakukan  proses labeling dengan menggunakan nfstream. Menghasilkan data  dengan  jumlah  1.086.046  dengan  45  atribut  yang digunakan  dalam  eksplorasi  data  serta  menggunakan fitur Application_category_name yang  akan  peneliti gunakan  untuk  memprediksi  variabel  target.  Atribut dan fitur juga disebut sebagai variabel independen dan variabel  target  dapat  disebut  sebagai  variabel dependen. Peneliti  menggunakan  variabel  independen untuk  memprediksi  variabel  dependen.  Data  trafik internet  yang  sudah  diolah  menggunakan  NFStream mengandung  informasi  mengenai  paket-paket  data yang sudah dilakukan proses perhitungan statistika dan paket-paket data ini mendekripsikan jumlah paket data yang  dikirim  oleh  user  dalam  mengakses  internet. Adapun atribut dan kelas yang digunakan dalam proses penelitian ini, dapat      dilihat pada tabel 3 deskripsi fitur trafik Internet.
Tabel 3. Deskripsi Fitur Trafik Internet
Tipe Atribut Deskripsi Atribut Jumlah Paket Src2Dst Arus paket total, byte,  mean, max, min  dan  standar  deviasi yang  dikirim  dari  alamat  asal  ke alamat tujuan 6 Paket Dst2Src Arus  paket  total,  byte,  mean, max, min  dan  standar deviasi  yang dikirim dari alamat  tujuan ke alamat asal 6 Bidirectio nal Paket Arus  paket   total,   byte,   mean, max,min  dan  standar  deviasi yang dikirim dari dua arah 6 Paket Interval Src2Dst Waktu  antar  paket  min,  mean,  max dan standar deviasi yang dikirim dari alamat asal ke alamat tujuan 4 Paket Interval Dst2Src Waktu  antar  paket  min,  mean, max dan  standar  deviasi  yang dikirim dari alamat tujuan ke alamat asal 4 Bidirectio nal Interval Waktu  antar  paket  min,  mean,  max dan standar deviasi yang dikirim dari dua arah 4 Src Alamat Alamat  asal  yang  terdiri  dari  (ip, mac, oui, dan port) 4 Dst Alamat Alamat tujuan yang terdiri dari (ip, mac, oui, dan port) 4 Protocol Nomor  idenfikasi  transport  layer protokol 1 Applicatio Nama aplikasi 1
Proses  visualisasi  data  trafik  dilakukan  untuk mendapatkan  gambaran  mengenai  jumlah  pengiriman paket  terbanyak  berdasarkan  aplikasinya,  data  yang
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
ditampilkan perharinya mulai dari tanggal 13-06-2022 s/d 17-06-2022.
Visualisasi  data  pada  hari  senin  tanggal  13-06-2022 menampilkan aplikasi STUN.GoogleHangoutDuo sebagai pengirim  paket  data  dengan ukuran  byte  terbesar yaitu  628.874.797  byte  atau  628  mb,  yang  dilakukan pada pukul 10:13. Visualisasi dapat dilihat pada gambar 8 data trafik di ambil pada tanggal 13-06-2022.
Gambar 8. Data Trafik Tanggal 13-06-2022
Visualisasi  data  pada  hari  selasa  tanggal  14-06-2022. Menampilkan  aplikasi  Quic.Youtube  menggunakan  data terbesar  diantara  yang  lain,  yaitu  sebesar  976.538.316 byte  atau  976  mb  yang  dilakukan  pada  jam  13:19. Visualisasi  dapat  dilihat  pada  gambar  9  data  trafik  di ambil pada tanggal 14-06-2022.
Gambar 9. Data Trafik Tanggal 14-06-2022 Visualisasi  data  pada  hari  rabu  tanggal  15-06-2022. Menampilkan aplikasi HTTP.Windows Update
menggunakan  data  terbesar  diantara  yang  lain,  yaitu sebesar  718.601.470  byte  atau  718,6  mb  yang  dilakukan pada  jam  12:32-12:38. Visualisasi  dapat  dilihat  pada gambar 10 data trafik di ambil pada tanggal 15-06-2022.
Gambar 10. Data Trafik Tanggal 15-06-2022
Visualisasi  data  pada  hari  kamis  tanggal  16-06-2022. Menampilkan aplikasi Zoom menggunakan data terbesar , yaitu  sebesar  643.303.985  byte  atau  643,3  mb  yang dilakukan pada jam 12:59. Visualisasi dapat  dilihat  pada gambar 11 data trafik di ambil pada tanggal 16-06-2022.
Gambar 11. Data Trafik Tanggal 16-06-2022
Visualisasi  data  pada  hari  Jumat  tanggal  17-06-2022. Menampilkan  aplikasi  Zoom  menggunakan  paket  data terbesar,  yaitu  sebesar  747.524.399  byte  atau  747,5  mb yang dilakukan pada jam 13:55 dan penggunaan aplikasi zoom  dilakukan  mulai  dari  pukul  13:55  –  14:41,  serta banyak  aplikasi  lainnya  yang  melakukan  aktivitas  dipagi
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
hari  pada  pukul  09:00  –  11:00. Visualisasi  dapat  dilihat pada gambar 12 data di ambil pada tanggal 17-06-2022.
Gambar12. Data Trafik Tanggal 17-06-2022
Data kategori trafik internet selama 5 hari memiliki 27 kategori, dari keseluruhan kategori, yang memiliki jumlah terbanyak  adalah  trafik  internet  dengan  kategori  Web yang berjumlah 503.131 dan jumlah terkecil dimiliki oleh kategori  IoT-Scada  dengan  17  data.  Hal  ini  dapat disimpulkan bahwa penggunaan trafik internet di Puskom banyak  menggunakan  jenis  trafik  internet  yang  berjenis Web.  Pada  gambar  13  menunjukkan  data  kategori  trafik Tanggal  13-06-2022  s/d  17-062022  dapat  dilihat  pada Gambar 13 hasil data kategori trafik.
Gambar 13. Data Kategori Trafik Tanggal 13-06-2022 s/d 17-062022
3. Data Preparation
Pada  tahap  ini,  peneliti  melakukan  proses pemilihan  atribut  sebanyak  11  fitur  arus  trafik  dua arah (bidirectional) dan pemilihan data sebanyak 6000 data yang mana jumlah data tersebut adalah hasil data trafik  internet  yang  didistribusikan  berdasarkan  4 kategori  yaitu  Web,  Download,  SocialNetwork  dan Game  dengan  masing-masing  kategori  mendapatkan
data  1500  serta  dan  jumlah  distribusi  data  menjadi sama, data  dapat dilihat pada tabel 4 distribusi data.
Tabel 4 Distribusi Data N o bidire ctiona l_pack ets bidire ction al_by tes : bidirecti onal_std dev_piat _ms bidirecti onal_ma x_piat_ ms applicati on_cate gory_na me 1 501 6623 64 : 383.8193 71 4869
Web 2 4 326 : 0.577350 1 Web 3 128 8603 0 : 25.72096 242 Web 4 67743 5838 2512 : 168.5567 05 42901 Web 5 3 1056 : 17.67767 0 25 Web … … … … … … … 5 9 9 5 22 9276 : 9360.205 000 36484 Game 5 9 9 6 4 384 : 2.309401 4 Game 5 9 9
7 14 8068 : 66.34061
4 240 Game
5
9 9
8 4 344 : 4.041452 7 Game 9 9 9
4 264 : 23.09401
1 40 Game
4. Modeling
Pada tahapan ini dari data trafik jaringan yang sudah di  kumpulkan  selama  5  hari  akan  di  olah    berdasarkan data  “ application_category_name ”  yang  dapat  di  lihat pada gambar 14 menjelaskan hasil data kategori trafik.
https://doi.org/10.51967/tanesa.v23i2.1736 © 2022 Politeknik Pertanian Negeri Samarinda
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY

## Gambar 14. Data Kategori Trafik
Selanjutnya Data kategori trafik akan dipisah berdasar kan data latih sebanyak 1086046 data . Akan digunakan 4 fiture berdasarkan data :
application_category_name         1086046 non-null  object Time_H           ours                      1086046 non-null  object Day                                               1086046 non-null  object Day_Time                                    1086046 non-null  object
Yang bisa di lihat pada gambar 15 data di ambil dari 4 fiture yai tu : Web, VideoIP, dan Network.
Gambar 15. Di Ambil 4 Fiture : Web, Video VoIP, Network
Kemudian  peneliti  melakukan  proses  normalisasi MinMax  pada  label  dengan  LabelEncoder.  Hasil  bisa dilihat pada Gambar.16 dan Gambar.17 Proses normalisasi  MinMax  dan  Proses  normalisasi  MinMax pada label dengan LabelEncoder
Gambar 16. Proses normalisasi MinMax
Gambar 17. Proses normalisasi MinMax pada label dengan LabelEncoder
5. Model Evaluasi K-Means Peneliti  menggunakan  visual  confusion  matrix sebagai  cara  untuk  menunjukkan  dimana  model membuat  prediksi  yang  benar  dan  membuat  prediksi yang salah. Hasil model K-Meansh dapat dilihat pada gambar  18  menentukan  cluster  dan  gambar  19  hasil uji clustering.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License CC-BY
Gambar 19. Hasil Uji Clustring = 3

## V. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  bisa  diperoleh  dari  penelitian  ini sudah  menghasilkan  sebuah  model  clustering  trafik jaringan  K-Means  dengan  banyak  cluster  =  3.  Kategori trafik  internet  dihasilkan  setelah  diseleksi  yaitu Web, Video VoIP, Network.
Dalam Clustering trafik internet dengan menggunakan  arus/ flow paket  dua  arah  dan  Data  yang dinormalisasi  dapat  mempengaruhi  hasil  akurasi  dari clustering.  Pada  saat  pengujian  dengan  menggunakan  3 cluster menghasilkan nilai akurasi yang baik Mendapatkan  hasil  Clustring  yaitu  :  Cluster  0  =  302638 data, Cluster 1 = 331982, dan Cluster 3 = 451426

## DAFTAR PUSTAKA
Agustiara,  W.,  Pratama,  A.,  Junaidi,  S.,  PGRI  Sumatera Barat  Jl  Gn  Pangilun,  S.,  Pangilun,  G.,  Padang Utara, K., Padang, K., & Barat, S. (2022). Analisis Keamanan Protokol Secure Socket Layer Terhadap Serangan  Packet  Sniffing  Pada  Website  Portal Berita Harian Umum Koran Padang. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , 6 (1).
Amri, M. A., Windarto, A. P., Wanto, A., & Damanik, I. S.  (2019).  Analisis  Metode  K-Means  Pada Pengelompokan Perguruan Tinggi Menurut Provinsi Berdasarkan Fasilitas Yang Dimiliki Desa. KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi Dan Komputer) , 3 (1), 674–679. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1677
Anggraeni,  I.,  &  Andriani,  S.  (2021).  Implementasi
Algoritma C.45 Untuk Klasifikasi Deteksi Serangan  Pada  Protokol  Jaringan. Komputasi:
Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer  Dan  Matematika ,
18 (2), 62–68.
https://doi.org/10.33751/komputasi.v18i2.3562 Darma,  S.,  Defit,  S.,  Hartama,  D.,  &  Robiansyah,  W. (2020).  Penerapan  Metode  K-Means  Dalam Pengolompokan  Jumlah  Wisatawan  Asing  Di Indonesia. Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Dan Information Science (SENARIS) 2020 , 2 , 255–261. Hartati, T., & Arie Wijaya, Y. (2022). Analisis Data Lalu
Lintas  Jaringan  di  Kantor  Canghegar  Cyber Operation  Center  Menggunakan  Algoritma  K- Means. Jurnal Ilmiah NERO , 7 (1), 2022.
Kurnia,  D.  (2019).  Pemanfaatan  Bettercap  Sebagai Teknik  Sniffing  Pada  Paket  Trafik  Jaringan  Wifi. Seminar  Nasional  Teknik  (SEMNASTEK)  UISU , 2 (1), 83–85. www.olx.co
M. Ferdy Adriant, & Is Mardianto. (2015). Implementasi Wireshark Untuk Penyadapan (Sniffing) Paket Data Jaringan. Seminar  Nasional  Cendekiawan ,  224–
228. Nagari,  S.  S.,  &  Inayati,  L.  (2020).  Implementation  of Clustering  Using  K-Means  Method  To  Determine Nutritional Status. Jurnal Biometrika Dan Kependudukan , 9 (1), 62. https://doi.org/10.20473/jbk.v9i1.2020.62-68
Prathivi,  R.  (2015).  Klasifikasi  Data  Trafik  Internet
Menggunakan  Metode  Bayes  Network  (Studi Kasus  Jaringan  Internet  Universitas  Semarang).
Jurnal Transformatika , 12 (2), 42. https://doi.org/10.26623/transformatika.v12i2.81
Premitasari,  M.  (2019).  Volume  Trafik  IP-Based  dengan Pemodelan  Jam  Sibuk. MIND  Journal , 3 (1),  1–14. https://doi.org/10.26760/mindjournal.v3i1.1-14
Rizqi  utami,  A.,  Purwanto,  Y.,  Anbarsanti,  A.  (2017).
PENGELOMPOKAN  TRAFIK  BERDASARKAN WAKTU DENGAN ALGORITMA CLUSTREAM UNTUK  DETEKSI  ANOMALI  PADA  ALIRAN TRAFIK TIME BASED TRAFFIC CLUSTERING USING CLUSTREAM ALGORITHM FOR ANOMALY  DETECTION  ON  STREAMING TRAFFIC. E-Proceeding  of  Engineering , 4 (1), 848–854.
Shafiq, M., Yu, X., Laghari, A. A., Yao, L., Karn, N. K., &  Abdessamia,  F.  (2017).  Network  Traffic Classification  techniques  and  comparative  analysis using  Machine  Learning  algorithms. 2016  2nd IEEE  International  Conference  on  Computer  and Communications,  ICCC  2016  -  Proceedings , October , 2451–2455.
https://doi.org/10.1109/CompComm.2016.7925139 Tasmi,  T.,  Maulana,  R.,  &  Husnawati,  H.  (2021). Visualisasi  Trafik  Jaringan  Dengan  Metode Support  Vector  Machine  (SVM)(Studi  Kasus: Universitas Indo Global Mandiri). Jurnal Informatika Global , 12 (2), 65–74. http://ejournal.uigm.ac.id/index.php/IG/article/view
/1939
Yasriady,  D.  (2022).  Klasterisasi  Penggunaan  Trafik Internet  Menggunakan  K-Mean  Clustering. Jurnal Sistim  Informasi  Dan  Teknologi , 4 (3),  112–117. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v4i3.141