## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258

## Komparasi Information Gain, Gain Ratio, CFs-Bestfirst dan CFs-PSO Search Terhadap Performa Deteksi Anomali
Kurniabudi 1,* , Abdul Harris 2 , Albertus Edward Mintaria 1
1 Sistem Komputer, STIKOM Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia
2 Teknik Informatika, STIKOM Dinamika Bangsa, Jambi, Indonesia Email: 1,* kbudiz@yahoo.com, 2 abdulharris@stikom-db.ac.id, 3 albertusedwardmintaria@rocketmail.com Email Penulis Korespondensi: kbudiz@yahoo.com
Abstrak− Dimensionalitas  data  yang  besar  merupakan  salah  satu  isu  dalam  deteksi  anomali.  Salah  satu  pendekatan  yang digunakan untuk mengatasi dimensi data yang besar adalah seleksi fitur. Teknik seleksi fitur yang efektif akan menghasilkan fitur yang paling relevan dan dapat meningkatkan algoritma klasifikasi untuk mendeteksi serangan. Telah banyak penelitian tentang teknik seleksi fitur, setiap teknik menggunakan metode dan strategi yang berbeda untuk menemukan fitur yang terbaik dan relevan. Pada penelitian ini dilakukan komparasi teknik seleksi fitur Information Gain, Gain Ratio, CFs-BestFirst dan CFs-PSO Search. Fitur hasil seleksi dari ke-empat teknik tersebut selanjutnya divalidasi dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes, k-NN dan J48 . Penelitian ini menggunakan dataset ISCX CICIDS-2017. Berdasarkan hasil pengujian teknik seleksi fitur mempengaruhi  performa  algoritma Naive  Bayes,  k-NN dan J48. Semakin  relevan  dan  penting  fitur  dapat  meningkatkan performa deteksi. Hasil pengujian juga menunjukkan, bahwa jumlah fitur berpengaruh pada waktu proses/ komputasi. CFs- BestFirst menghasilkan  jumlah  fitur  yang  lebih  kecil  dibandingkan CFs-PSO  Search,  Information  Gain dan Gain  Ratio sehingga  membutuhkan  waktu  proses  yang  lebih  rendah.  Selain  itu, k-NN membutuhkan  waktu  proses  yang  lebih  tinggi dibandingkan Naive Bayes dan J48.
Kata Kunci: Seleksi Fitur; Deteksi Anomali; CICIDS-2017; Information Gain, Gain Ratio ; Correlation-Based ; PSO-Search
Abstract− Large data dimensionality is one of the issues in anomaly  detection. One approach used to overcome large data dimensions  is  feature  selection.  An  effective  feature  selection  technique  will  produce  the  most  relevant  features  and  can improve the classification algorithm to detect attacks. There have been many studies on feature selection techniques, each using different methods and strategies to find the best and relevant features. In this study, a comparison of Information Gain, Gai n Ratio, CFs-BestFirst and CFs-PSO Search techniques was compared. The selection features of the four techniques were further validated by the Naive Bayes classification algorithm, k-NN and J48. This study uses the ISCX CICIDS-2017 dataset. Based on  the  test  results  the  feature  selection  techniques  affect  the  performance  of  the  Naive  Bayes  algorithm,  k-NN  and  J48. Increasingly relevant and important features can improve detection performance. The test results also show that the number of features influences the processing / computing time. CFs-BestFirst produces a smaller number of features compared to CFs- PSO  Search,  Information  Gain  and  Gain  Ratio  so  it  requires  lower  processing  time.  In  addition,  k-NN  requires  a  higher processing time than Naive Bayes and J48.
Keywords : Feature Selection; Anomaly Detection; CICIDS-2017; Information Gain; Gain Ratio; Correlation-Based; PSO-Search

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu tantangan dalam deteksi anomali atau deteksi serangan adalah dimensionalitas data yang tinggi ( high dimensionality )[1].  Dimensionalitas  data  yang  tinggi  merupakan  dampak  dari  perkembangan  aplikasi,  protokol dan  peralatan  jaringan.  Semakin  banyak  aplikasi,  protokol  dan  peralatan  yang  terhubung  ke  jaringan  akan menghasilkan trafik yang sangat besar dan beragam.
Salah satu pendekatan yang digunakan peneliti, untuk menyelesaikan permasalahan dimensi data ini adalah dengan Feature selection (FS). FS melakukan eliminasi variable, membantu dalam memahami data, mengurangi kebutuhan komputasi, mengurangi efek “curse of dimensionality” dan meningkatkan performa mesin prediksi[2]. Secara umum terdapat 3 (tiga) metode seleksi fitur [3] menyebutkan bahwa terdapat 3 metode seleksi fitur yaitu : Filter method, wrapper method dan embeded method. Berbagai metode dan teknik seleksi fitur telah diteliti untuk menghasilkan  teknik  seleksi  fitur  yang  mampu  menghasilkan  fitur  yang  terbaik  dan  relevan,  sehingga  dapat meningkatkan kemanpuan sistem deteksi serangan.
Teknik FS pada sistem deteksi anomali merupakan topik yang menarik untuk ditelaah dan teknik FS terus berkembang,  hal  ini  seperti  disampaikan  pada  penelitian  survei  yang  dilakukan  oleh  [4]  dan  [5].  Para  peneliti mencoba menemukan teknik seleksi fitur yang paling ideal yang mampu menghasilkan subset fitur yang signifikan yang  mampu  meningkatkan  performa  sistem  deteksi.  Seperti  halnya  penelitian [6]  yang  mengimplementasikan algorithma Information Gain (IG) yang mampu mengeliminasi fitur-fitur dataset NSL-KDD yang tidak relevan, sehingga dihasil 8 (delapan) fitur dan mampu meningkatkan sistem deteksi hybrid yang diusulkan. Begitu pula [7] yang  menerapkan  IG  untuk  menghasilkan  fitur  relevan,  hasilnya  mampu  meningkatkan  performa  Intrusion Detection System (IDS).  Sedangkan [8] menggunakan Gain Ratio (GR) untuk memilih fitur terbaik dari dataset NSL-KDD, dengan teknik tersebut dihasilkan 18 fitur, dan hasil pengujian memperlihatkan peningkatan performa IDS. Dalam penelitian [9] yang juga menerapkan GR terhadap 41 fitur dataset NSL-KDD dan dihasilkan 6 (enam) fitur  terbaik,  hasil  pengujian  memperlihatkan  fitur  terbaik  ini  mampu  meningkatkan  meningkatkan  performa sistem deteksi anomali yang diusulkan. Selanjutnya pada penelitian [10] correlation-based Feature Selection (CFS) diimplementasikan  pada  dataset  KDDcup'99,  NSL-KDD  dan  GureKDDcup.  Hasil  pengujian  memperlihatkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
dengan  fitur  terpilih  dari  ketiga  dataset  mampu  meningkatkan  akurasi  algorithma  Random  Forest,  K-  Nearest Neighbour  dan C4.5. Dalam penelitian [11] teknik seleksi  fitur correlation-based  menghasilkan 17 fitur NSL- KDD  dan  hasil  pengujian  memperlihatkan  bahwa  fitur  terpilih  mampu meningkatkan  performa  deteksi  dengan Artificial Neural Network (ANN). Penelitian [12] menerapkan S-PSO untuk seleksi fitur pada dataset NSL-KDD, dengan  menggunakan  fitur  hasil  seleksi  pengujian  sistem  deteksi  memperlihat  akurasi  yang  baik.  Sedangkan penelitian [13] melakukan komparasi beberapa teknik seleksi fitur untuk mengidentifikasi dan menghilangkan fitur ganda dan tidak relevan. Hasil pengujian memperlihatkan setiap teknik seleksi fitur memberikan efek yang berbeda terhadap  model  deteksi  yang  diusulkan.  Disisi  lain,  pesatnya  perkembangan  aplikasi  dan  protokol  serta bertambahnya perangkat yang terkoneksi kedalam jaringan data, berdampak pada jumlah trafik yang sangat besar dan aliran trafik yang sangat beragam. Seringkali jumlah trafik serangan lebih kecil dibandingkan trafik normal. Sehingga sulit membedakan antara trafik normal dan serangan serta mengidentifikas jenis serangan yang hadir. Hal ini merupakan salah satu tantangan dalam menghasilkan sistem deteksi anomali yang ideal. Selain itu dengan heterogenitas  aplikasi,  protokol  dan  perangkat  jaringan,  diperlukan  data  uji  yang  handal  yang  dapat  digunakan untuk menguji sistem deteksi serangan. Pada penelitian-penelitian sebelumnya data uji menggunakan NSL-KDD. Menurut  [14]  hasil  evaluasi  terhadap  11  (sebelas)  dataset  yang  dirilis  sejak  tahun  1998  hingga  2016,  memiliki beberapa keterbatasan yaitu : i) volume trafik kurang variasi; ii) kurangnya informasi paket dan payload; iii)variasi jenis serangan masih kurang; dan iv)set fitur dan metadata terbatas. Oleh karena itu pada penelitian ini digunakan dataset CICIDS-2017
Berdasarkan hasil review penelitian-penelitian FS, setiap FS menggunakan teknik dan strategi yang berbeda untuk menemukan fitur yang paling terbaik dan relevan yang berkontribusi pada performa sistem deteksi. Oleh karena  perlu  dilakukan  analisis  terhadap  beberapa  teknik  seleksi  fitur.  Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan komparasi  teknik  seleksi  fitur Information  Gain  (IG),  Gain  Ratio  (GR),  Correlation-based  (CB),  dan  CFs-PSO Search (CF-PSO). Fitur-fitur  hasil seleksi  dari  masing-masing  teknik seleksi  fitur divalidasi  dengan algorithma klasifikasi Naive Bayes, kNN dan J48. Pemilihan algorithma klasifikasi didasarkan atas beberapa pertimbangan, algorithma naive bayes  merupakan algorithma berbasis probabilitas sederhana[15], memiliki asumsi independen yang  kuat  dan  hasil  klasifikasi  selalu  benar[16].  Sedangkan  kNN  telah  diaplikasikan  pada  berbagai  dataset keamanan  komputer  dan  menunjukkan  kesuksesan  yang  luar  biasa[17].  Menurut  [18]  dan  [19]  pada  IDS, algorithma j48 memiliki performa yang lebih baik dibanding algorithma klasifikasi decision tree yang lain. Pada penelitian ini, penggunaan algoritma yang berbeda ini untuk memvalidasi fitur-fitur yang berpengaruh signifikan terhadap performa deteksi serangan. Penelitian ini memberikan kontribusi terhadap subset fitur yang terbaik paling relevan  dalam  mendeteksi  serangan.  Hasil  eksperimen  penelitian  ini  akan  memberikan  gambaran  kemampuan algorithma klasifikasi untuk mendeteksi serangan menggunakan fitur-fitur yang dihasilkan teknik seleksi fitur.
Selanjutnya paper ini diorganisasikan sebagai berikut : pada bagian 2 dipaparkan tentang metode penelitian yang  diaplikasikan  pada  penelitian  ini.  Bagian  3  memaparkan  semua  hasil  eksperimen  dan  pembahasan.  Pada bagian 4 memuat kesimpulan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Pada penelitian ini dilakukan seleksi fitur dataset jaringan menggunakan teknik-teknik seleksi fitur seperti : IG, GR, CB, dan CF-PSO . Selanjutnya, fitur-fitur hasil seleksi  akan divalidasi  menggunakan algorithma klasifikasi Naive Bayes, k-NN, dan J48. Hasil klasifikasi selanjutnya dikomparasi. Hasil komparasi ini akan memperlihatkan, teknik seleksi fitur mana yang dapat menghasil fitur-fitur yang dapat digunakan untuk mendeteksi serangan dengan performa klasifikasi yang paling baik. Secara detail alur kerja dari penelitian disajikan pada gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258

## 2.2 Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset Intrusion Detection Evaluation Dataset (CICIDS2017) dari dataset ISCX UNB [14]. Dataset CICIDS2017 ini terdiri atas data trafik yang ditangkap pada hari kerja. Alasan penggunaan dataset ini, dataset ini mewakili kompleksitas trafik jaringan nyata. Selain itu, data ini telah dilengkapi dengan data normal (benign) dan data serangan (attack). Setiap record dataset  CICIDS2017  memiliki  78 fitur trafik. Jenis serangan yang  terdapat  pada  dataset  CICIDS2017,  merupakan  jenis  yang  umum  seperti  :  Bot,  Brute  Force, DoS/DDoS, Infiltration,  PortScan,  dan  Web  Attack[14].  Pada  penelitian  ini,  penulis  hanya  menggunakan  20%  dari  dataset CICIDS20017, kemudian dibagi menjadi 70% untuk training (Tabel 1.) dan 30% untuk data testing (Tabel 2).
Tabel 1. Data Training (70%) No. Kelas Jumlah Data % Terhadap Kelas Mayoritas % Terhadap Jumlah Data 1  Normal 318087 100 80,26 2  Bot 265 0,083 0,07 3  Brute Force 1904 0,599 0,48 4  Dos/DDos 53427 16,80 13,48 5  Infiltration 5 0,002 0,001 6  PortScan 22324 7,018 5,63 7  Web Attack 292 0,092 0,07 Total 396304 Tabel 2. Data Testing (30%) No. Kelas Jumlah Data % Terhadap Kelas Mayoritas % Terhadap Jumlah Data 1  Normal 136219 100 80,202 2  Bot 102 0,075 0,060 3  Brute Force 813 0,597 0,479 4  Dos/DDos 23018 16,898 13,552 5  Infiltration 1 0,001 0,001 6  PortScan 9558 7,017 5,627 7  Web Attack 134 0,098 0,079 Total 169845

## 2.3 Seleksi Fitur
Pada bagian ini dipaparkan beberapa teknik seleksi fitur yang digunakan pada penelitian ini, yaitu : IG, GR, CB dan PSO-S.

## 2.3.1 Information Gain (IG)
IG    merupakan    metode  seleksi  fitur  paling  sederhana  dengan  melakukan  perangkingan    atribut    dan    banyak digunakan  dalam    aplikasi    kategorisasi  teks,    analisis  data  microarray  dan  analisis  data  citra  [20].  IG  dapat membantu mengurangi  noise yang  disebabkan oleh fitur-fitur yang tidak relevan. IG mendeteksi fitur-fitur yang paling banyak memiliki informasi  berdasarkan  kelas tertentu.  Penentuan  atribut  terbaik  dilakukan  dengan menghitung  nilai  entropi  terlebih  dahulu.  Entropi  merupakan  ukuran  ketidakpastian  dapat  digunakan  untuk menyimpulkan  distribusi  fitur  dalam  bentuk  yang  ringkas[21].    Untuk  menghitung  entropy  di  tunjukkan  pada persamaan (1).
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) = ∑ −𝑃 𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 𝑃 𝑖 𝑐 𝑖 (1)
Dengan c adalah jumlah nilai yang ada pada kelas klasifikasi dan Pi  merupakan jumlah samples untuk kelas  i.  Setelah  mendapat  nilai  entropi,  maka  perhitungan  nilai  IG  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (2).
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑠) − ∑ |𝑠𝑣| |𝑠| 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆 𝑣 ) 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑠(𝐴)
(2)
Dengan A merupakan atribut, v adalah nilai yang mungkin untuk atribut A, Values(A) adalah himpunan nilai-nilai yang mungkin untuk A, |Sv| adalah jumlah sampel untuk nilai v. |S| merupakan jumlah sampel untuk seluruh sampel data dan Entropy(Sv) adalah entropi untuk sampel-sampel yang memiliki nilai v.

## 2.3.2 Gain Ratio (GR)
Salah  satu  pembobotan  menggunakan  GR,  GR  dapat  memperbaiki  data  yang  tidak  stabil,  cocok  untuk  data numerik dua kelas, sederhana sehingga komputasi lebih cepat. Untuk menghitung gain ratio diperlukan pemisahan informasi (split)[22]. Untuk split informasi digunakan persamaan (3).

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 = − ∑ 𝑠𝑖 𝑠 𝑐 𝑡=1 log 2 𝑠𝑖 𝑠 (3)
Dimana S1 sampai Sc adalah c subset yang dihasilkan dari pemecahan S dengan menggunakan atribut A yang mempunyai banyak C nilai. Selanjutnya gain ratio dihitung dengan persamaan (4)
𝐺𝑎𝑖𝑛𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = − 𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆,𝐴) 𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛(𝑆,𝐴) (4)

## 2.3.4 Correlation-Based (CB)
Algoritma correlation-based termasuk filter method yang menggunakan heuristik untuk mengevaluasi kemampuan (merit) subset fitur. Sebuah hipotesis yang menjadi dasar dari heuristik didasarkan atas pernyataan : “Good feature subsets  contain  features  highly  correlated  with  the  class,  yet  uncorrelated  with  each  other”[23].  Persamaan  5 digunakan untuk menghitung merit.
𝑀𝑠 = 𝑅 𝐹𝐶 = 𝐾𝑟𝑓𝑐 √𝐾+𝑘(𝐾−1)𝑟𝑓𝑓 (5)
Dimana ,
RFC = Korelasi antara kelas dan fitur Rfc = Korelasi nilai rerata fitur-kelas Rff = Korelasi nilai rerata fitur-fitur

## 2.3.5 CFs-PSO Search
PSO  merupakan teknik  komputasi  yang  evolusioner,  mudah  di  implementasi  dan  melakukan  komputasi  secara effisien[24]. PSO-Based sebagai  salah  satu  dari  banyak  metode  yang  terinspirasi  oleh  biologi  telah  diterapkan secara  luas. PSO-Search menggunakan  Algoritma Particle  Swarm  Optimization  (PSO) untuk  mengeksplor attribut-space atau feature-space [25]. Penelitian IDS yang menggunakan PSO search sebagai teknik seleksi fitur diantaranya  penelitian  [12]  dan  [13].  Pada  penelitian  ini  mengadopsi  teknik  [26]  yang  menggunakan  teknik Correlation-based Feature Selection (CFS) yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO) .

## 2.4 Algoritma Klasifikasi
Berdasarkan  pada  [27],  Machine  Leaning  dapat  dibedakan  menjadi  : supervised,  unsupervised,  probabilistic learning dan soft  computing .  Sedangkan  pada  penelitian  [28]  disebutkan  bahwa  data  mining    dapat  digunakan untuk menyelesaikan 4 (empat) tugas yaitu : association rule learning, clustering, classification dan regression. Setiap  peneliti  memiliki  sudut  pandang   dan  defenisi  berbeda  dalam  mengelompokkan teknik data  mining dan machine learning. Pada penelitian ini peneliti menggunakan 3 (tiga) algoritma klasifikasi yang umum digunakan pada penelitian deteksi serangan yaitu : Naive Bayes, k-Nearest Neighbor dan J48.

## 2.4.1 Naive Bayes
Klasifikasi Bayesian merupakan  klasifikasi  statistik  yang  dapat  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  kelas. Klasifikasi Bayesian didasarkan pada teorema bayes [29]. Klasifikasi Bayesian lebih dikenal sebagai klasifikasi Naïve Bayes. Naïve Bayes berasumsi bahwa pengaruh dari nilai atribut pada kelas adalah independen dengan nilai- nilai atribut lainnya..

## 2.4.2 K-Nearest Neighbor
K-Nearest Neighbor mencari sampel k pelatihan yang jaraknya paling dekat dengan sampel data uji. “Kedekatan” biasanya didefenisikan dalam bentuk metrik jarak. Metrik jarak yang paling banyak digunakan adalah Euclidean distance. Klasifikasi dengan K-NN cukup mengkonsumsi waktu dan ruang penyimpanan[30].

## 2.4.3 J48
J48 atau C4.5 merupakan  algoritma machine  learning yang  banyak  digunakan  dan  termasuk  dalam  algoritma decision tree . Algoritma ini membangun decision tree dari sekumpulan data training dengan konsep entropy[29]. Algorithm  ini  berbeda  dengan  IDE3  dalam  hal  membangun  decision  tree,  dimana J48 atau C4.5 ini,  dapat menerima atribut continous dan categorical [31].

## 2.5 Pengukuran
Seperti  tersebut  dalam  tujuan  penelitian,  bahwa  penelitian  ini  akan  melakukan  pengujian  peforma dari  metode deteksi  anomali  yang  diusulkan.  Dalam  beberapa penelitian  IDS  dan  deteksi  anomali,  untuk  mengukur  akurasi sebuah  sistem  deteksi  digunakan  matrik  akurasi  diantaranya    [27]: (i)  sensitivity  and  specificity,  (ii) misclassification rate, (iii) confusion matrix entries, (iv) precision-recall and F measures. Sedang sebagai dasar untuk evaluasi akurasi tersebut menggunakan matrik konfusi seperti pada Tabel 3 [32].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
Tabel 3. Matrik Konfusi Prediksi Normal Serangan Aktual Normal TP FP Serangan FN TN
Dalam konteks IDS tabel 3. dapat dijelaskan sebagai berikut : a. FP (False Positive) : didefenisikan sebagai jumlah aktual normal yang terdeteksi sebagai serangan
b. FN  (False  Negative)  : didefenisikan  sebagai  kesalahan  prediksi,  dimana  aktual  serangan  dideteksi  sebagai normal
c. TP (True Positive) : didefenisikan sebagai ketepatan prediksi, aktual normal terdeteksi sebagai normal
d. TN (True Negatice) : didefenisikan sebagai aktual serangan terdeteksi sebagai serangan. Untuk mengukur akurasi sistem deteksi pada penelitian ini digunakan persamaan sebagai berikut:
a. Accuracy: didefinisikan sebagai tingkat kedekatan antara nilai pengkategorian dengan nilai aktual
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN TP+TN+FP+FN (6)
b. Recall : yang didefinisikan sebagai aktual positif dikategorikan dengan benar sebagai kelas positif.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN (7)
c. Precission : didefenisikan sebagai ukuran estimasi probabilitas prediksi positif yang benar
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP (8)
d. False Positive Rate: yang didefenisikan sebagai aktual negatif dikategorikan sebagai class positif
𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒 = FP FP+TN (9)
Pada  penelitian  ini,  untuk  pengukuran  performa  klasifikasi,  peneliti  menggunakan TPR,  FPR,  Accuracy dan  waktu  proses/  komputasi.  Untuk  waktu  proses/  komputasi  dihitung  sejak  algorithma  klasifikasi  mulai djalankan hingga proses selesai.

## 2.3 Lingkungan Eksperimen
Untuk keperluan eksperimen seleksi fitur dan validasi, peneliti menggunakan Notebook dengan Processor Core i7-7500U 2,7 GHz(4 CPU) dan 8 GB RAM serta Sistem operasi Windows 10 Pro 64-bit . Untuk keperluan analisi digunakan perangkat lunak weka 3.9. Weka termasuk perangkat lunak data mining dan machine learning  Open- source. Weka pertama kali digunakan di University of Waikato, New Zealand pada tahun 1997[33]. Weka memiliki sejumlah besar skema pembelajaran untuk klasifikasi, klasterisasi dan prediksi regresi numerik[34]. .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Seleksi Fitur
Telah dijelaskan bahwa pada penelitian ini dilakukan eksperimen seleksi fitur untuk teknik IG, GR, CB dan CF- PSO . Dalam eksperimen, implementasi teknik seleksi fitur menggunakan perangkat lunak Weka 3.9.

## 3.1.1 Seleksi Fitur dengan IG
IG merupakan teknik seleksi fitur yang banyak digunakan pada penelitian sistem deteksi intrusi khususnya untuk deteksi anomali atau deteksi intrusi berbasis-anomali. Pada teknik seleksi fitur IG menggunakan Weka, pertama algoritma akan menghitung bobot untuk setia fitur. Selanjutnya akan dilakukan pemeringkatan fitur berdasarkan nilai bobot. Berikut detail instruksi seleksi fitur dengan weka,
Started weka.attributeSelection.InfoGainAttributeEval Command: weka.attributeSelection.InfoGainAttributeEval -s "weka.attributeSelection.Ranker -T - 1.7976931348623157E308 -N -1" Filter command: weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection -E "weka.attributeSelection.InfoGainAttributeEval " -S "weka.attributeSelection.Ranker -T - 1.7976931348623157E308 -N -1" Meta-classifier command: weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier -E "weka.attributeSelection.InfoGainAttributeEval " -S "weka.attributeSelection.Ranker -T - 1.7976931348623157E308 -N -1" -W weka.classifiers.trees.J48 -- -C 0.25 -M 2 Finished weka.attributeSelection.InfoGainAttributeEval weka.attributeSelection.Ranker
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  Seleksi  fitur  Pada IG penentuan  nilai  bobot  diperlukan  untuk menentukan  jumlah  dan  fitur    yang  akan  dipilih.  Fitur  terpilih  inilah  yang  nantinya  akan  digunakan  untuk mendeteksi anomali/ serangan. Pada penelitian deteksi anomali, sangat terbatas informasi untuk menentukan nilai minim  bobot,  belum  ditemuka  acuan  yang  baku.  Beberapa  peneliti  menggunakan  nilai  bobot  minimal  tertentu

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
untuk  memilih  fitur. Seperti pada penelitian  [6]  yang menggunakan dataset  NSL-KDD dengan 41  fitur. Hanya memilih  fitur yang memiliki bobot  > 0.4, menghasilkan 10 fitur. Sedangkan pada penelitian  [7] mengeliminasi fitur pada NSl-KDD yang memiliki bobot  < 0.001, sehingga tersisi  35 fitur. Dan penelitian  [35] menggunakan fitur dengan bobot > 0.600. Dengan demikian perlu dilakukan pengujian berkali-kali untuk terhadap subset fitur untuk  menentukan nilai bobot minimal dan jumlah fitur yang dipilih. Pada penelitian ini peneliti menggunakan fitur dengan bobot > 0.4 sehingga didapatkan 22 fitur terpilih seperti disajikan pata Tabel 4.

## 3.1.2 Seleksi Fitur dengan GR
Teknik  seleksi GR menggunakan  pendekatan  filter  dalam  seleksi  fitur.  Teknik  seleksi  fitur GR merupakan pengembangan dari teknik seleksi fitur IG . Jika IG dikembangkan untuk ID3 , sedangkan GR dikembangkan untuk C4.5 .  Oleh  karenanya  untuk  menghitung GR melalui  tahapan  :  menghintung  entropi,  menghitung IG dan menghitung GR . Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  alat  bantu  weka  untuk  melakukan  seleksi  fitur GR. Berikut detail perintah seleksi fitur dengan gain ratio menggunakan perangkat lunak weka,
Started weka.attributeSelection.GainRatioAttributeEval Command: weka.attributeSelection.GainRatioAttributeEval -s "weka.attributeSelection.Ranker -T - 1.7976931348623157E308 -N -1" Filter command: weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection -E "weka.attributeSelection.GainRatioAttributeEval " -S "weka.attributeSelection.Ranker -T - 1.7976931348623157E308 -N -1" Meta-classifier command: weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier -E "weka.attributeSelection.GainRatioAttributeEval " -S "weka.attributeSelection.Ranker -T - 1.7976931348623157E308 -N -1" -W weka.classifiers.trees.J48 -- -C 0.25 -M 2 Finished weka.attributeSelection.GainRatioAttributeEval weka.attributeSelection.Ranker
Sama  halnya  dengan IG ,  pada GR juga  diperlukan  intervensi  pakar  untuk  menentukan  matas  minimum  bobot. Batas ini sekaligus menentukan jumlah fitur yang akan digunakan. Biasanya penentuan batas ini, dilakukan dengan cara menguji secara berulang-ulang batas minimum, sehingga dihasilkan kelompok fitur dengan akurasi klasifikasi yang baik. Tentunya cara ini mengkonsumsi waktu pengujian. Pada penelitian ini menggunakan batas minimum bobot > 0.1, daftar fitur yang terpilih disajikan pada Tabel 4.

## 3.1.3 Seleksi Fitur dengan CB
Metode seleksi fitur berbasis korelasi mengevaluasi subset fitur dengan memilih subset fitur yang mengandung fitur  sangat  berkorelasi  dengan  klasifikasi,  namun  tidak  saling  berkorelasi. CFs mengevaluasi  subset  dengan mempertimbangkan  kemampuan  prediksi  masing-masing  fitur-fiturnya  secara  individual  dan  juga  derajat redundansi (atau korelasi) fitur-fitur tersebut. Berikut detail perintah seleksi fitur menggunakan weka.
Started weka.attributeSelection.CfsSubsetEval Command: weka.attributeSelection.CfsSubsetEval -s "weka.attributeSelection.BestFirst -D 1 -N 5" -P 1 - E 1 Filter command: weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection -E "weka.attributeSelection.CfsSubsetEval -P 1 -E 1" -S "weka.attributeSelection.BestFirst -D 1 -N 5" Meta-classifier command: weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier -E "weka.attributeSelection.CfsSubsetEval -P 1 -E 1" -S "weka.attributeSelection.BestFirst -D 1 -N 5" -W weka.classifiers.trees.J48 -- -C 0.25 -M 2 Finished weka.attributeSelection.CfsSubsetEval weka.attributeSelection.BestFirst
Metode  seleksi  fitur  berbasis  korelasi  mengevaluasi  subset  fitur  dengan  memilih  subset  fitur  yang mengandung fitur sangat berkorelasi dengan klasifikasi, namun tidak saling berkorelasi. CFs mengevaluasi subset dengan mempertimbangkan kemampuan prediksi masing-masing fitur-fiturnya secara individual dan juga derajat redundansi (atau korelasi) fitur-fitur tersebut. Hasil seleksi fitur dengan CB disajikan pada Tabel 4.

## 3.1.4 Seleksi Fitur dengan CF-PSO
CF-PSO menggunakan algoritma CFs yang dioptimasi dengan PSO untuk mencari fitur yang relevan dan paling optimal. PSO menekankan  pemilihan  fitur  yang  memiliki  akurasi  tinggi  pada  proses  klasifikasi.  Algoritma  ini mudah  diimplementasikan  karena  parameter  yang  digunakan  sedikit  dan  memiliki  kecepatan  komputasi  yang tinggi. Pada penelitian ini, implementasi  algoritma PSO ini menggunakan weka. Berikut detail perintah seleksi fitur dengan CF-PSO menggunakan weka, Started weka.attributeSelection.CfsSubsetEval Command: weka.attributeSelection.CfsSubsetEval -s "weka.attributeSelection.PSOSearch -N 20 -I 20 -T 0 -M 0.01 -A 0.33 -B 0.33 -C 0.34 -R 20 -S 1 -L \"C:\\\\Program Files\\\\Weka-3-9\"" -P 1 -E 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
Filter command: weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection -E "weka.attributeSelection.CfsSubsetEval -P 1 -E 1" -S "weka.attributeSelection.PSOSearch -N 20 -I 20 -T 0 -M 0.01 -A 0.33 -B 0.33 -C 0.34 -R 20 -S 1 -L \"C:\\\\Program Files\\\\Weka-3-9\"" Meta-classifier command: weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier -E "weka.attributeSelection.CfsSubsetEval -P 1 -E 1" -S "weka.attributeSelection.PSOSearch -N 20 -I 20 -T 0 -M 0.01 -A 0.33 -B 0.33 -C 0.34 -R 20 -S 1 -L \"C:\\\\Program Files\\\\Weka-3-9\"" -W weka.classifiers.trees.J48 -- -C 0.25 -M 2 Finished weka.attributeSelection.CfsSubsetEval weka.attributeSelection.PSOSearch
Hasil seleksi fitur dengan PSO-Search disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Fitur-Fitur Hasil Seleksi Teknik Seleksi Jumlah Daftar Fitur Terpilih (Sesuai bobot) Information Gain 22 Packet Length Std, Total Length of Bwd Packets, Subflow Bwd Bytes Destination Port, Packet Length Variance, Bwd Packet Length Mean Avg Bwd Segment Size, Bwd Packet Length Max,
Init_Win_bytes_backward, Total Length of Fwd Packets, Subflow Fwd Bytes, Init_Win_bytes_forward, Average Packet Size, Packet Length Mean, Max Packet Length, Fwd Packet Length Max, Flow IAT Max, Bwd Header Length, Flow Duration, Fwd IAT Max, Fwd Header Length, Fwd IAT Total Gain Ratio 32 Bwd Packet Length Min, Init_Win_bytes_backward, Total Length of Bwd Packets, Subflow Bwd Bytes, Destination Port, Bwd Packet Length Max, Init_Win_bytes_forward, Active Mean, Active Max
Active Min, min_seg_size_forward, Avg Bwd Segment Size, Bwd Packet Length Mean, FIN Flag Count, Bwd Packet Length Std, Min Packet Length, Fwd Packet Length Min, Max Packet Length, Idle Max Fwd Packet Length Max, PSH Flag Count, Total Backward Packets Subflow Bwd Packets, Idle Mean, Packet Length Std, Idle Min
Bwd Header Length, Packet Length Variance, Total Length of Fwd Packets, Subflow Fwd Bytes, Average Packet Size, Packet Length Mean CFs-Best-First 6 Bwd Packet Length Std, Destination Port, Total Length of Bwd Packets, Bwd Packet Length Min, Init_Win_bytes_backward, min_seg_size_forward PSO-Search 14 Bwd Packet Length Std, Destination Port, Bwd Packet Length Max, Bwd Packet Length Min, Fwd IAT Min, Bwd IAT Min, Packet Length Variance, ECE Flag Count, Subflow Bwd Bytes, Init_Win_bytes_forward, Init_Win_bytes_backward,
min_seg_size_forward, Active Mean, Active Max

## 3.2 Validasi Fitur Hasil Seleksi
Setelah  diperoleh  fitur-fitur  terpilih  melalui  proses  seleksi  fitur,  selanjut  fitur-fitur ini  akan  divalidasi.  Validasi dilakukan  menggunakan  algoritma  klasifikasi Naive  Bayes,  k-NN, dan J48 .  Proses  validasi  ini  merupakan pengujian fitur-fitur terpilih untuk mendeteksi serangan.
3.2.1 Validasi Fitur Hasil Seleksi dengan IG
Gambar 2. Nilai TPR NB, k-NN dan J48 dengan hasil seleksi fitur IG
Berdasarkan hasil pengujian diketahui bahwa dengan teknik seleksi fitur IG, algoritma klasifikasi Naive Bayes, k- NN dan J48 nilai TPR memperlihatkan ketiga algoritma mampu mendeteksi PortScan dan Brute Force dengan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
sangat baik. Grafik pada gambar 2. juga memperlihatkan dengan fitur hasil seleksi Information Gain, k-NN dan J48 juga mampu mendeteksi dengan baik trafik Normal dan DoS/DDoS. Ketiga algoritma juga mampu mendeteksi serangan Bot, meskipun dengan nilai TPR yang relatif lebih rendah yaitu Naive Bayes 0,570, k-NN 0,740 dan J48 0,698. Dan trafik J48 hanya dideteksi oleh Naive Bayes dengan TPR 0,800.
Selanjutnya  pada  gambar  3.  disajikan  perbandingan  FPR  dari  masing-masing  algoritma.  Grafik memperlihatkan  nilai  TPR  yang  rendah.  Kecuali  untuk Naive  Bayes, pada  seragan PortScan dan Bot. Dapat disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  fitur  hasil  seleksi    dengan Information  Gain ,  belum  mampu memaksimalkan kinerja klasifikasi Naive Bayes, k-NN dan J48
Gambar 3. Nilai FPR NB, k-NN dan J48 dengan hasil seleksi fitur IG

## 3.3 Validasi fitur hasil seleksi dengan GR
Pada bagian ini dipaparkan perbandingan teknik seleksi fitur Gain Ratio terhadap performa algoritma klasifikasi Naive Bayes, k-NN dan J48. Gambar 4. memperlihatkan grafik  perbandingan nilai TPR untuk jenis trafik yang dihasilkan  oleh  masing-masing  algoritma.  Hasil  memperlihatkan  bahwa  dengan  fitur  hasil  seleksi Gain  Ratio , ketiga  algoritma  mampu  mendeteksi  dengan  baik  jenis  serangan PortScan dan BruteFoce. Selanjutnya,  jika dibandinkan dengan Naive Bayes, dengan fitur hasil seleksi Gain Ratio, k-NN dan J48 mampu mendeteksi trafik Normal dan DoS/DDoS. Namun Naive Bayes, mampu mengenali serangan Web Attack dan Infiltration, melampaui kemampuan k-NN dan J48.
Selanjutnya  berdasarkan  nilai  FPR  yang  disajikan  melalui  grafik  pada  gambar  5.  Ketiga  algoritma memiliki FPR yang rendah dalam mendeteksi jenis trafik norma dan serangan. Hanya pada trafik Bot dan Web Attack,  Naive  Bayes memiliki  nilai  FPR  0,169  dan  0,063.  Dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan  fitur  hasil seleksi dengan Gain Ratio, belum mampu memaksimalkan kinerja klasifikasi Naive Bayes, k-NN dan J48.
Gambar 4. Nilai TPR NB, k-NN dan J48 dengan seleksi fitur GR
Gambar 5. Nilai FPR NB, k-NN dan J48 dengan seleksi fitur GR

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258

## 3.4 Validasi fitur hasil seleksi dengan CB
Pada bagian ini dipaparkan perbandingan performa algoritma klasifikasi Naive Bayes, k-NN dan J48 menggunakan fitur hasil seleksi dengan teknik CFs-BestFirst. Pada gambar 6. dan 7. disajikan grafik perbandingan TPR dan FPR dari masing-masing algoritma. Berdasarkan grafik nilai TPR, dengan fitur hasil seleksi CFs-BestFirst diketahui bahwa Naive Bayes, k-NN dan J48 mampu mendeteksi dengan baik jenis trafik DoS/DDoS, PortScan dan Brute Force. Selanjutnya,  dengan  fitur  seleksi CFs-BestFirst, membuat Naive  Bayes dan k-NN mampu  mendeteksi Infiltration. Sedangkan, untuk serangan Web Attack dideteksi dengan cukup oleh Naive Bayes.
Gambar 6. Nilai TPR NB, k-NN dan J48 dengan seleksi fitur CB
Berdasarkan  perbandingan  nilai  FPR  yang  disajikan  pada  gambar  7.  terlihat  bahwa Naive  Bayes menghasilkan FPR yang cukup tinggi saat mendeteksi serangan DoS/DDoS, PortScan dan Bot. Hasil pengujian klasifikasi dataset menggunakan fitur seleksi CFs-BestFirst memperlihatkan bahwa kinerja algoritma klasifikasi belum maksimal dengan fitur yang dihasilkan melalui CFs-BestFirst.
Gambar 7. Nilai FPR NB, k-NN dan J48 dengan seleksi fitur CB

## 3.5 Validasi fitur hasil seleksi dengan CF-PSO
Pada bagian ini dipaparkan perbandingan performa klasifikasi Naive Bayes, k-NN dan J48 dengan menggunakan fitur hasil seleksi CF-PSO. Gambar 8. memperlihatkan grafik perbandingan nilai TPR dari hasil klasifikasi setiap jenis  trafik  dengan  menggunakan  fitur  terpilih  hasil CF-PSO. Hasil  memperlihatkan  kinerja  yang  baik  pada algoritma k-NN dan J48 dalam mendeteksi  trafik Normal, DoS/DDoS, PortScan,  Web Attack dan Brute Force. Algoritma k-NN dan J48 juga mampu mendeteksi trafik Bot dan Infiltration namun dengan TPR yang lebih rendah. Secara keseluruhan dengan fitur hasil seleksi CF-PSO, ketiga algoritma mampu mengenal jenis trafik normal dan serangan,  hal  ini  juga  terlihat  pada  gambar  9.  Dimana  secara  umum  ketiga  algoritma  menunjukkan  FPR  yang rendah, hanya pada Naive Bayes khususnya pada trafik Bot yang memperlihatkan FPR yang tinggi .
Gambar 8. Nilai TPR NB, k-NN dan J48 dengan seleksi fitur CF-PSO

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
Gambar 9. Nilai FPR PSO Search dengan Naive Bayes, k-NN dan J48

## 3.5 Perbandingan Akurasi Naive Bayes, K-Nearest Neighbour dan J48
Pada  bagian  ini,  disajikan  perbanding  akurasi  yang  dicapai  oleh  algoritma Naive  Bayes,  k-NN dan J48 menggunakan  fitur-fitur  hasil  seleksi  dengan  teknik  seleksi  fitur IG,  GR,  CB dan CF-PSO. Pada  gambar  10. disajikan  grafik  perbandingan  teknik  seleksi  fitur  dan  algoritma  klasifikasi Naive  Bayes,  k-NN dan J48. Berdasarkan grafik, terlihat bahwa dengan fitur hasil seleksi dengan Gain Ratio memiliki nilai akurasi klasifikasi yang tertinggi untuk Naive Bayes dan k-NN jika dibandingkan yang lain.
Gambar 10. Teknik Seleksi Fitur terhadap Akurasi NB, k-NN dan J48
Namun demikian, algoritma J48 memiliki akurasi tertinggi yaitu sebesar 99,81 dengan menggunakan fitur seleksi Information Gain. Dari hasil pengujian dapat disimpulkan, bahwa jumlah fitur dan jenis fitur dapat mempengaruhi hasil klasifikasi masing-masing algoritma klasifikasi. Khususnya dalam deteksi anomali/ serangan pada data trafik jaringan. Setiap jenis serangan dikenali dengan jenis fitur yang berbeda-beda. Oleh karenanya akan sangat sulit mengidentifikasi  serangan  pada  trafik  yang  mengandung  informasi  sangat  beragam.  Untuk  keperluan  itu, diperlukan pendekatan baru untuk menghasilkan teknik seleksi fitur yang mampu menghasilkan fitur yang relevan dan optimal untuk digunakan mendeteksi serangan.
Tabel 5. Perbandingan Akurasi Algorithma Klasifikasi pada Data Training dan Testing
Data Training (70%) Data Testing (30%) NB k-NN J48 NB k-NN J48 IG 44,66 99,70 99,81 42,77 99,61 99,79 CB 63,74 97,95 98,03 63,94 97,95 97,99 GR 70,29 99,76 99,80 55,61 99,69 99,76 CF-PSO 65,59 99,72 99,79 67,52 99,44 99,80
Selanjutnya  pada  tabel  5.  disajikan  perbandingan  akurasi  menggunakan  data training dan testing. Data memperlihat secara umum perbedaan hasil klasifikasi data training dan testing tidak terlalu signifikan. Perbedaan signifikan  terjadi  pada  klasifikasi  menggunakan NB terhadap  fitur  hasil  seleksi  dengan GR .  Berdasarkan  hasil klasifikasi data testing diperoleh akurasi tertinggi dicapai J48 terhadap fitur hasil seleksi CF-PSO dengan tingkat akurasi 99,80%.
3.7 Perbandingan Teknik Seleksi Fitur terhadap Waktu Proses Naive Bayes, K-Nearest Neighbour dan J48
Pada gambar 11 disajikan waktu proses/ komputasi untuk masing-masing algoritma klasifikasi dengan fitur hasil seleksi  menggunakan IG, GT, CB dan CF-PSO. Hasil pengujian memperlihatkan Naive Bayes memiliki  waktu proses yang lebih rendah dibandingkan J48 dan k-NN. Dan sebaliknya, k-NN membutuhkan waktu  proses yang lebih tinggi dibandingkan Naive Bayes dan J48 . Pengujian juga memperlihatkan, jumlah fitur yang dianalisa sangat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
mempengaruhi waktu proses. CB menghasilkan jumlah fitur yang lebih sedikit dibandingkan CF-PSO, IG dan GR sehingga membutuhkan waktu yang lebih rendah.
Gambar 11. Perbandingan Waktu Proses

## 4. KESIMPULAN
Pengujian  memperlihatkan bahwa teknik seleksi  fitur IG, GR, CB dan CF-PSO menghasilkan nilai bobot  yang berbeda, dimana hal ini juga berdampak pada jenis dan jumlah fitur yang dihasilkan. Pada teknik seleksi fitur IG dan GR diperlukan  intervensi  pakar  untuk  menentukan  batas  minimum  bobot  fitur,  dimana  batas minimum  ini mempengaruhi jumlah dan jenis fitur yang akan digunakan pada algoritma klasifikasi untuk mendeteksi serangan. Hasil pengujian menunjukkan teknik seleksi fitur yang penulis gunakan seperti IG, GR, CB dan CF-PSO mampu meningkatkan  algoritma  klasifikasi NB,  k-NN dan J48 untuk  mengklasifikasikan  trafik  normal  dan  serangan tertentu, meskipun belum maksimal. Hal ini dapat dipengaruhi oleh jenis fitur yang terpilih. Hasil pengujian juga memperlihatkan bahwa jumlah fitur yang dianalisi sangat mempengaruhi waktu proses/ komputasi. Oleh karena itu perlu dilakukan penelitian lanjutan untuk meningkatkan performa seleksi fitur agar mampu menghasilkan fitur yang relevan dan penting. Disisi lain, permasalah data tidak seimbang ( imbalanced) juga dapat berpengaruh pada hasil  klasifikasi.  Penelitian  selanjutnya  dapat  mempertimbangkan  masalah  data imbalanced pada  perancangan sistem deteksi serangan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  LPPM  STIKOM  Dinamika  Bangsa  yang  telah  mendukung  penelitian  ini,  Penelitian  ini merupakan bagian dari program penelitian internal Dosen STIKOM Dinamika Bangsa.

## REFERENCES
[1] J. Zhang, H. Li, Q. Gao, H. Wang, and Y. Luo, “Detecting anomalies from big network traffic data using an adaptive detection approach,” Inf. Sci. (Ny)., vol. 318, no. August, pp. 91–110, 2015.
[2] G. Chandrashekar and F. Sahin, “A survey on feature selection methods,” Comput. Electr. Eng., vol. 40, no. 1, pp. 16– 28, 2014.
[3] Y. Dhote, S. Agrawal, and A. J. Deen, “A Survey on Feature Selection Techniques for Internet Traffic Classification,” Proc. - 2015 Int. Conf. Comput. Intell. Commun. Networks, CICN 2015, pp. 1375–1380, 2016.
[4] R. F. Najeeb and B. N. Dhannoon, “Classification for Intrusion Detection with Different Feature Selection Methods : A Survey ( 2014-2016),” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 7, no. 5, pp. 305–311, 2017.
[5] P. R. K. Varma, V. V. Kumari, and S. S. Kumar, A Survey of Feature Selection Techniques in Intrusion Detection System: A Soft Computing Perspective, vol. 710. Springer Singapore, 2018.
[6] S. Aljawarneh, M. Aldwairi, and M. B. Yassein, “Anomaly-based intrusion detection system through feature selection analysis and building hybrid efficient model,” J. Comput. Sci., vol. 25, pp. 152–160, 2018.
[7] M. El Boujnouni and M. Jedra, “New Intrusion Detection System Based on Support Vector Domain Description with Information Gain Metric,” Int. J. Netw. Secur., vol. 20, no. 1, pp. 25–34, 2018.
[8] N. Araújo, “Identifying Important Characteristics in the KDD99 Intrusion Detection Dataset by Feature Selection using a Hybrid Approach,” pp. 552–558, 2010.
[9] P. Kushwaha, H. Buckchash, and B. Raman, “Anomaly based intrusion detection using filter based feature selection on KDD-CUP 99,” IEEE Reg. 10 Annu. Int. Conf. Proceedings/TENCON, vol. 2017-Decem, pp. 839–844, 2017.
[10]  N. Sainis, “Feature Classification and Outlier Detection to Increased Accuracy in Intrusion Detection System,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 13, no. 10, pp. 7249–7255, 2018.
[11]  K. A. Taher, B. M. Yasin Jisan, and M. M. Rahman, “Network Intrusion Detection using Supervised Machine Learning Technique with Feature Selection,” 2019 Int. Conf. Robot. Signal Process. Tech., pp. 643–646, 2019.
[12]  V. Zhang and L. J. Zhang, “A rule generation model using S-PSO for Misuse Intrusion Detection,” ICCASM 2010 - 2010 Int. Conf. Comput. Appl. Syst. Model. Proc., vol. 3, no. Iccasm, pp. 418–423, 2010.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2258
[13]  A. Panigrahi and M. R. Patra, “An evolutionary computation based classification model for network intrusion detection,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 8956, pp. 318 – 324, 2015.
[14]  I. Sharafaldin, A. H. Lashkari, and A. A. Ghorbani, “Toward generating a new intrusion detection dataset and intrusion traffic characterization,” ICISSP 2018 - Proc. 4th Int. Conf. Inf. Syst. Secur. Priv., vol. 2018-Janua, no. Cic, pp. 108– 116, 2018.
[15]  K.  Goeschel,  “Reducing  false  positives  in  intrusion  detection systems  using data-mining techniques  utilizing  support vector  machines,  decision trees,  and naive  Bayes  for off-line  analysis,”  Conf.  Proc.  -  IEEE  SOUTHEASTCON,  vol. 2016-July, 2016.
[16]  S. Mukherjee and N. Sharma, “Intrusion Detection using Naive Bayes Classifier with Feature Reduction,” vol. 4, pp. 119–128, 2012.
[17]  G. Serpen and E. Aghaei, “Host-based misuse intrusion detection using PCA feature extraction and kNN classification algorithms,” Intell. Data Anal., vol. 22, no. 5, pp. 1101–1114, 2018.
[18]  S. Sahu and B. M. Mehtre, “Network intrusion detection system using J48 Decision Tree,” 2015 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI 2015, pp. 2023–2026, 2015.
[19]  N. F. Haq, A. R. Onik, and F. M. Shah, “An ensemble framework of anomaly detection using hybridized feature selection approach (HFSA),” IntelliSys 2015 - Proc. 2015 SAI Intell. Syst. Conf., pp. 989–995, 2015.
[20]  S. Chormunge and S. Jena, “Efficient feature subset selection algorithm for high dimensional data,” Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 6, no. 4, pp. 1880–1888, 2016.
[21]  P. Bereziński, B. Jasiul, and M. Szpyrka, “An entropy-based network anomaly detection method,” Entropy, vol. 17, no. 4, pp. 2367–2408, 2015.
[22]  H. EzzatIbrahim, S. M. Badr, and M. A. Shaheen, “Adaptive Layered Approach using Machine Learning Techniques with Gain Ratio for Intrusion Detection Systems,” Int. J. Comput. Appl., vol. 56, no. 7, pp. 10–16, 2012.
[23]  H.  Chae  and  S.  H.  Choi,  “Feature  Selection  for  efficient  Intrusion  Detection  using  Attribute  Ratio,”  Int.  J.  Comput. Commun., vol. 8, pp. 134–139, 2014.
[24]  I.  Syarif,  “Feature  Selection  of Network  Intrusion  Data  using  Genetic Algorithm  and  Particle  Swarm  Optimization,” Emit. Int. J. Eng. Technol., vol. 4, no. 2, pp. 277–290, 2016.
[25]  A. I. Madbouly and T. M. Barakat, “Enhanced relevant feature selection model for intrusion detection systems,” Int. J. Intell. Eng. Informatics, vol. 4, no. 1, p. 21, 2016.
[26]  T. Ahmad and M. N. Aziz, “Data preprocessing and feature selection for machine learning intrusion detection systems,” ICIC Express Lett., vol. 13, no. 2, pp. 93–101, 2019.
[27]  B. Dhruba K and K. Jugal K, Network Anomaly Detection A Machine Learning Perspective. 2014.
[28]  S. Agrawal and J. Agrawal, “Survey on Anomaly Detection using Data Mining Techniques,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 60, pp. 708–713, 2015.
[29]  A. Buczak and E. Guven, “A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection,” IEEE Commun. Surv. Tutorials, vol. PP, no. 99, p. 1, 2015.
[30]  D. Summeet and D. Xian, Data Mining and Machine Learning in Cybersecurity. CRC Press, 2011.
[31]  S. Aljawarneh, M. B. Yassein, and M. Aljundi, “An enhanced J48 classification algorithm for the anomaly intrusion detection systems,” Cluster Comput., pp. 1–17, 2017.
[32]  R. Goel, A. Sardana, and R. C. Joshi, “Parallel Misuse and Anomaly Detection Model,” vol. 14, no. 4, pp. 211 –222, 2012.
[33]  T. Garg and S. S. Khurana, “Comparison of classification techniques for intrusion detection dataset using WEKA,” Int. Conf. Recent Adv. Innov. Eng. ICRAIE 2014, 2014.
[34]  B. Cui and S. He, “Anomaly detection model based on hadoop platform and weka interface,” Proc. - 2016 10th Int. Conf. Innov. Mob. Internet Serv. Ubiquitous Comput. IMIS 2016, pp. 84–89, 2016.
[35]  A. Abd and A. Hadi, “Performance Analysis of Big Data Intrusion Detection System over Random Forest Algorithm,” Int. J. Appl. Eng. Res., vol. 13, no. 2, pp. 1520–1527, 2018.