## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 9 Issue 3 2022 Pages 920-929 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v9i3.611 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## ANALISIS PERBANDINGAN AKURASI K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES UNTUK  KLASIFIKASI DATA SERANGAN JARINGAN KOMPUTER
Muhammad Iqbal 1* , Rd. Rohmat Saedudin 2 , & Muhammad Fathinuddin 3 1,2,3 Universitas Telkom, Indonesia *e-mail: emuhammadiqbal@student.telkomuniversity.ac.id
Abstract: There are many organizations and individuals who do not understand network security  so  that  they  get  potential  attacks  and  experience  system  damage.  To  prevent potential attacks, an Intrusion Detection System (IDS) was developed. Some of the non- machine  learning  methods  used  are  not  yet  accurate,  so  they  require  a  more  accurate machine  learning  method  to  detect  attacks.  To  solve  the  problem,  in  this  study,  a comparison  is  made  using  the  K-Nearest  Neighbor  and  Naïve  Bayes  methods  to  detect computer network attacks optimally. In this study, the implementation uses the K-Nearest Neighbor  and  Naïve  Bayes  methods  in  detecting  HTTPDoS  attacks  using  the  ISCX testbed  dataset  on  June  14,  2012  which  consists  of  157,867  packets  and  as  many  as  19 features.  This  study  analyzes  the  comparison  of  methods  that  will  result  from  the classification  process  with  the  confusion  matrix  and  ROC  curve.  The  final  result  of  the research is that the KNN method produces an accuracy percentage of 99.994% and has a very good data classification quality compared to the Naïve Bayes accuracy percentage of 39.885%.

## Keywords: KNN, IDS, Nave Bayes, Classification, Attack
Abstrak: Banyaknya organisasi maupun individu yang belum paham terhadap keamanan jaringan  sehingga  mendapatkan  potensi  serangan  dan  mengalami  kerusakan  sistem. Untuk  melakukan  pecegahan  potensi  serangan  dikembangkan  yaitu Intrusion  Detection System (IDS). Dari beberapa metode non-machine learning yang digunakan belum akurat, sehingga  memerlukan  metode  dengan  machine  learning  yang  lebih  akurat  untuk mendeteksi  serangan.  Untuk  mengatasi  permasalahan,  dalam  penelitian  melakukan perbandingan  menggunakan  metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve  Bayes untuk mendeteksi  serangan  jaringan  komputer  dengan  optimal.  Dalam  penelitian  ini, implementasi  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  dalam mendeteksi serangan HTTPDoS dengan menggunakan dataset ISCX testbed 14 Juni 2012 yang  terdiri  dari  157.867  paket  dan  sebanyak  19  fitur.  Penelitian  ini  menganalisis perbandingan  metode  yang  akan  dihasilkan  dari  proses  klasifikasi  dengan  confusion matrix  dan  kurva  ROC.  Pada  hasil  akhir  penelitian  yang  diperoleh  adalah  metode  KNN menghasilkan persentase akurasi sebesar 99,994% dan memiliki kualitas klasifikasi data yang sangat baik dibandingkan persentase akurasi Naïve Bayes 39,885%.
Kata Kunci: KNN, IDS, Naïve Bayes, Klasifikasi, Serangan
Copyright (c) 2022 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Keamanan jaringan  adalah hal  yang penting untuk diperhatikan, terutama pada  era  teknologi  saat  ini  (Nugroho  et  al.,  2019;  Zabar  and  Novianto,  2015).
Banyaknya  organisasi  maupun  individu  yang  tidak  peduli  terhadap  masalah keamanan  yang  dimiliki  (Purba  and  Efendi,  2021).  Sehingga  ketika  jaringan mendapatkan  serangan  dan  mengalami  kerusakan  sistem,  disaat  itu  juga  harus mengeluarkan biaya untuk melakukan perbaikan sistem yang dirusak (Triyansyah and  Fitrianah,  2018).  Informasi  yang  diperoleh  dari  Pusat  Operasi  Keamanan Operasi  Keamanan  Siber  Nasional  (Pusopskamsinas)  Badan  Siber  dan  Sandi Negara  (BSSN)  mencatat  bahwa  ada  sekitar  88.414.296  serangan  telah  terjadi sejak  1  Januari  hingga  12  April  2020  (Al  Fikri  and  Djuniadi  2021;  Marcus, Rosyadi, and Pamuji 2021; Panggabean 2018).
Jumlah  serangan  maksimum  terjadi  pada  12  Maret  2020  mencapai 3.344.470 serangan, kemudian jumlah serangan menurun secara signifikan ketika kebijakan Work  From  Home (WFH)  diterapkan  di  berbagai  tempat  (Saputra, 2019).  Untuk  melakukan  pecegahan  terhadap  potensi  serangan  sudah dikembangkan  oleh  suatu  sistem  atau  metode  yang  dikenal  dengan Intrusion Detection  System (IDS). Intrusion  Detection  System (IDS)  merupakan  sebuah aplikasi  perangkat  lunak  atau  perangkat  keras  yang  dapat  mendeteksi  aktivitas yang  diduga  mencurigakan  pada  sistem  atau  jaringan  (Al  Fikri  and  Djuniadi, 2021).
Dari  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  untuk  membandingkan metode  klasifikasi  data  serangan  jaringan  komputer.  Penelitian  yang  dilakukan oleh Fibrianda and Bhawiyuga (2018) menyatakan bahwa kinerja algoritma Naive Bayes  lebih  baik  dibanding  dengan  kinerja  algoritma  SVM.  Penelitian  kedua melakukan perbandingan dengan metode K-Nearest  Neighbor dan Decision Tree oleh  Ilham  Ramadhan,  Parman  Sukarno  dan  Muhammad  Arief  Nugroho.  Hasil dari penelitiannya menyatakan bahwa kinerja algoritma K-Nearest Neighbor lebih baik  dibandingkan  dengan  kinerja  algoritma Decision  Tree .  Terdapat  penelitian terkait  berikutnya  yaitu  tentang  perbandingan  nilai  akurasi  dari  metode Probabilistic Neural Network dan Naive Bayes .
Kinerja  dari  algoritma  Naïve  Bayes  lebih  baik  dibandingkan  dengan algoritma Probabilistic  Neural  Network (Kusy  and  Kowalski  2018;  Zeinali  and Story 2017). Perbedaan penelitian ini dengan sebelumnya yaitu pada penelitian ini menganaliis  perbandingan  akurasi  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  untuk
klasifikasi data serangan jaringan komputer.

## METODE
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  kualitatif  dengan  desain membandingkan  antara  dua  alogaritma  yang  berbeda  kemudian  menemukan algoritma  yang  paling  baik  untuk  tingkat  akurasinya  dalam  mengklasifikasikan dari suatu dataset (Sugiyono, 2018; Sugiono, 2019). Penulis mengidentifikasi tiga langkah  umum  untuk  pemecahan  masalah  yang  sistematis.  Pada  tahap  awal penulis  melakukan  identifikasi  masalah  berdasarkan  pada  studi  kasus  yang  akan diteliti. Penulis mendefinisikan beberapa masalah diantaranya bagaimana akurasi dari  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve  Bayes  untuk  klasifikasi  data  serangan jaringan  komputer  dan  bagaimana  perbandingan  akurasi  dari  kedua  algoritma yang digunakan. Selanjutnya menentukan tujuan diantaranya hasil akurasi dari K- Nearest  Neighbor dan Naïve Bayes dan perbandingan hasil dari kedua  algoritma yang digunakan yang dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Perancangan Lingkungan Pengujian
Kemudian  pada  proses  terakhir  dilanjutkan  dengan  melakukan  pemilihan dataset yang akan digunakan didalam penelitian ini. Pada tahap pengumpulan data ini  menggunakan  dataset  ISCX  dan  menggunakan  dua  metode  evaluasi, diantaranya  Uji  Dependabilitas  dan  Uji  Konfirmabilitas/Objektivitas.  Terkait teknik pengolahan dijelaskan pada gambar 2.
Gambar 2. Pengolahan Data

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Confusion Matrix
Pada perhitungan confusion matrix menampilkan jenis paket, jumlah paket yang  terdeteksi,  accuracy,  precision,  recall  dan  f1  score.  Lalu  jenis  paket  terdiri diantaranya  True-Negative,  False-Positive,  False-Negative,  dan  True-Positive. Jumlah  paket  adalah  jumlah  data  yang  telah  dideteksi  oleh  setiap  jenis  paket (Caelen, 2017; Zeng, 2020).
Pada  hasil  perhitungan  confusion  matrix  yang  telah  dilakukan  pada  saat proses  klasifikasi  dengan  metode  K-Nearest  Neighbor  dapat  di  jabarkan  hasil yang didapat dijelaskan dibawah ini:
Gambar 3. Script Accuracy, Precision, Recall, F1 Score KN
Pada  tabel  1,  disajikan  hasilkan  dari  masing-masing  nilai  accuracy, precision, recall, dan juga f1 score dari modul classify K-Nearest Neighbor seperti berikut ini:
Tabel 1. Perhitungan Confusion Matrix K-Nearest Neighbor
Pada  tabel  1  disajikan  hasil  dari  perhitungan  confusion  matrix menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor  dengan  menunjukkan  jumlah  paket yang terdeteksi sebagai True-Negative sebanyak 2 data, False-Positive sebanyak 0 data,  False-Negative  sebanyak  2  data  dan  True-Positive  sebanyak  19997  data, menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  99,995%,  precision  sebesar  100%,  recall sebesar 99,994% dan F1 score sebesar 99,997%. Dari nilai  yang dihasilkan pada tabel diatas menunjukkan bahwa memiliki arti yaitu perbandingan dari setiap data yang  ada,  kemudian  data  yang  ditentukan  tersebut  dapat  dipastikan  benar-benar merupakan  data  serangan  atau  data  normal  dari  total  accuracy  data  sebesar 99,995%  benar.  Selanjutnya  dilihat  dari  hasil  precision  antara  informasi  yang diminta dengan jawaban  yang diberikan oleh sistem  memiliki persentase  sebesar 100% sangat tepat. Lalu jika dilihat dari tingkat keberhasilan recall yaitu sebesar 99,994%.  Dalam  pengujian  klasifikasi  ini  bisa  dikatakan  cukup  berhasil  untuk kualitasnya karena mencapai nilai precision dan recall yang cukup tinggi.
Jenis Paket Jumlah Paket Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1 Score (%) True Negative 2 99,995% 100% 99,994% False
Positive 0
False Negative 1
99,997% True
Positive
19997
Gambar 4. Hasil Confusion Matrix KNN
Selanjutnya untuk hasil perhitungan confusion matrix yang dilakukan pada proses  klasifikasi  dengan  metode  Naïve  Bayes,  maka  dapat  dijabarkan  hasilnya melalui penjelasan dibawah ini:
Gambar 5. Script Accuracy, Precision, Recall, F1 Score Naive Bayes
Pada  tabel  2,  disajikan  hasilkan  dari  masing-masing  nilai  accuracy, precision, recall, dan juga f1 score dari modul classify Naïve Bayes seperti berikut ini:
Tabel 2. Perhitungan Confusion Matrix Naive Bayes
Pada  tabel  2,  disajikan  hasil  dari  perhitungan  confusion  matrix  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dengan  menunjukkan  jumlah  paket  yang terdeteksi sebagai True-Negative sebanyak 2 data, False-Positive sebanyak 0 data, False-Negative  sebanyak  12023  data  dan  True-Positive  sebanyak  7975  data, menghasilkan  nilai  accuracy  sebesar  39,885%,  precision  sebesar  100%,  recall sebesar 39,878% dan F1 score sebesar 57,019%. Dari nilai  yang dihasilkan pada tabel diatas menunjukkan bahwa memiliki arti yaitu perbandingan dari setiap data yang  ada,  kemudian  data  yang  ditentukan  tersebut  dapat  dipastikan  benar-benar merupakan  data  serangan  atau  data  normal  dari  total  accuracy  data  sebesar 39,885%  benar.  Selanjutnya  dilihat  dari  hasil  precision  antara  informasi  yang diminta dengan jawaban  yang diberikan oleh sistem  memiliki persentase  sebesar 100% sangat tepat. Lalu jika dilihat dari tingkat keberhasilan recall yaitu sebesar 39,878%.  Dalam  pengujian  klasifikasi  ini  untuk  kualitasnya  mencapai  nilai precision tinggi dan recall yang rendah.
Berdasarkan  hasil  dari  nilai  True-Positive  dan  False-Positive  yang didapatkan  melalui  perhitungan  confusion  matrix  yang  dilakukan  selama klasifikasi  pada  modul  classify  dengan  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor, menghasilkan kurva ROC pada gambar 6 seperti dibawah:
Jenis Paket Jumlah Paket Accuracy (%) Precision (%) Recall (%) F1 Score (%) True Negative 2 39,885% 100% 39,878% False
Positive 0
False Negative 12023
57,019% True Positive 7975
Gambar 6. Kurva ROC dengan Cross Validation KNN
Pada  gambar  6  menjelaskan  bahwa  nilai  dari  AUC  yang  dihasilkan  oleh kurva    dari  ROC  K-Nearest  Neighbor  adalah  sebesar  0,9  yang  dimana  memiliki arti bahwa nilai diagnostik termasuk kategori sangat baik dalam proses klasifikasi. Selanjutnya  berdasar  hasil  dari  nilai  True-Positive  dan  False-Positive  yang didapatkan  melalui  perhitungan  confusion  matrix  yang  dilakukan  selama klasifikasi  pada  modul  classify  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes, menghasilkan kurva ROC pada gambar 7 seperti dibawah:
Gambar 7. Kurva ROC dengan Cross Validation Naive Bayes
Pada  gambar  7  menjelaskan  bahwa  nilai  dari  AUC  yang  dihasilkan  oleh kurva    dari  ROC  Naïve  Bayes  adalah  sebesar  0,8  yang  dimana  memiliki  arti bahwa nilai diagnostik termasuk kategori sedang dalam proses klasifikasi.

## SIMPULAN
Klasifikasi menggunakan metode K-Nearest Neighbor hasil dari confusion
matrix menghasilkan accuracy 99,995%, precision 100%, recall 99,994%, dan f1 score  99,997%.  Dalam  validasi  teknik  klasifikasi,  penulis  menggunakan  kurva ROC dengan teknik Cross Validation, menghasilkan AUC sebesar 90% termasuk kedalam kategori sangat  baik untuk klasifikasi. Klasifikasi menggunakan metode Naïve  Bayes  hasil  dari  confusion  matrix  menghasilkan  accuracy  39,885%%, precision 100%, recall 39,885%, dan f1 score 57,019%.
Dalam  validasi  teknik  klasifikasi,  penulis  menggunakan  kurva  ROC dengan  teknik  Cross  Validation,  menghasilkan  AUC  sebesar  80%  berarti termasuk kedalam kategori baik untuk klasifikasi. Pada kedua classifier dikatakan sangat  baik  karena  memiliki  persentase  precision  yang  tinggi,  sedangkan  recall pada  classifier  Naïve  Bayes  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  classifier  K- Nearest Neighbor yang lebih unggul. Berdasar hasil dari nilai AUC yang didapat K-Nearest  Neighbor  sebesar  90%  sedangkan  Naïve  Bayes  sebesar  80%  dapat dikatakan  bahwa  K-Nearest  Neighbor  adalah  algoritma  yang  lebih  baik  dalam melakukan klasifikasi data serangan jaringan komputer.

## DAFTAR RUJUKAN
Caelen,  Olivier.  2017.  “A  Bayesian  Interpretation  of  the  Confusion  Matrix.”
Annals of Mathematics and Artificial Intelligence 81(3–4).
Fibrianda,  Mercury  Fluorida,  and  Adhitya  Bhawiyuga.  2018.  “Analisis Perbandingan  Akurasi  Deteksi  Serangan  Pada  Jaringan  Komputer  Dengan Metode  Naïve  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  (SVM).” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer II(9).
Al  Fikri,  Khashaaisha,  and  Djuniadi.  2021.  “Keamanan  Jaringan  Menggunakan Switch  Port  Security.” InfoTekJar :  Jurnal  Nasional  Informatika  dan Teknologi Jaringan 5(2).
Kusy,  Maciej,  and  Piotr  A.  Kowalski.  2018.  “Weighted  Probabilistic  Neural Network.” Information Sciences 430–431.
Marcus,  Ronald  David,  Hudan  Eka  Rosyadi,  and  Fandi  Yulian  Pamuji.  2021.
“Prototype  Sistem  Administrasi  Dan  Keamanan  Jaringan  Komputer Berbasis  DHCP  Server  Mikrotik.” Briliant:  Jurnal  Riset  dan  Konseptual 6(3).
Nugroho, Fendy Prasetyo, Robi Wariyanto Abdullah, Sri Wulandari, and Hanafi.
2019.  “Keamanan  Big  Data  Di  Era  Digital  Di  Indonesia.” Jurnal  Informa 5(1).
Panggabean,  Parningotan.  2018.  “Analisis  Network  Security  Snort  Metode Intrusion  Detection  System  Untuk  Optimasi  Keamanan  Jaringan Komputer.” Jursima 6(1).
Purba,  Winrou  Wesley,  and  Rissal  Efendi.  2021.  “Perancangan  Dan  Analisis
Sistem Keamanan Jaringan Komputer Menggunakan SNORT.” AITI 17(2). Saputra,  D  Dio  Azmi.  2019.  “Keamanan  Jaringan  Komputer.” Keamanan Jaringan Komputer .
Sugiyono.  2018. Metode  Penelitian  Kualitatif,  Kuantitatif,  Dan  R&D . CV.Alfabeta.
———.  2019. Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  Dan  R&D .  1st  ed. Bandung: Penerbit Alfabeta.
Triyansyah,  D.,  and  D.  Fitrianah.  2018.  “Analisis  Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk  Menentukan  Strategi  Marketing.” InComTech 8(3): 163–82.
Zabar,  Adzan  Abdul,  and  Fahmi  Novianto.  2015.  “Keamanan  Http  Dan  Https Berbasis Web Menggunakan Sistem Operasi Kali Linux.” Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika 4(2).
Zeinali,  Yasha,  and  Brett  A.  Story.  2017.  “Competitive  Probabilistic  Neural Network.” Integrated Computer-Aided Engineering 24(2).
Zeng,  Guoping.  2020.  “On  the  Confusion  Matrix  in  Credit  Scoring  and  Its Analytical Properties.” Communications in Statistics - Theory and Methods 49(9).