## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Studi Perbandingan Deteksi Intrusi Jaringan Menggunakan Machine Learning:

## (Metode SVM dan ANN)
Comparative Study of Network Intrusion Detection Using Machine Learning: (SVM and ANN Method)
Tony Tan 1 , Hendi Sama 2 , Gautama Wijaya 3 , Osei Enoch Aboagye 4 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Internasional Batam, Indonesia 1234 tony@uib.ac.id 1 , hendi@uib.ac.id 2 , gautama.wijaya@uib.ac.id 3 , 2031172.osei@uib.edu* 4

## Abstrak
Machine  Learning  berkaitan  dengan  penggunaan  algoritma  untuk  membuat  mesin  berfungsi.  Algoritma  supervised machine  learning  belajar  pada  dataset  untuk  membuat  prediksi  berdasarkan  pengetahuan  yang  mereka  peroleh  saat belajar.  Machine  Learning  memiliki  dampak  signifikan  dalam  keamanan  siber.  Sistem  deteksi  intrusi  (IDS),  sistem pencegahan intrusi (IPS) dan firewall tradisional membantu mendeteksi intrusi tetapi sayangnya, kebanyakan dari mereka memberi  false  alarm,  dapat  memiliki  kerentanan  dan  dapat  salah  konfigurasi.  Penggunaan  algoritma  machine  learning telah  terbukti  lebih  efektif  dalam  deteksi  intrusi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  efektivitas  Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Artificial Neural Network (ANN) untuk intrusi deteksi. Penelitian ini menggunakan metode  eksperimen  dengan  melatih  dan  menguji  SVM  dan  ANN  pada  Dataset  KDD  Cup  99  di  Google  Colaboratory. Skor  akurasi  pelatihan  dan  pengujian,  waktu  pelatihan  dan  pengujian,  Receiver  Operating  Characteristic  Curve  (Kurva ROC) dan kecepatan jaringan adalah parameter untuk perbandingan. Hasil dari eksperimen menunjukkan bahwa; Kedua model  bagus  untuk  mendeteksi  intrusi  karena  SVM  dan  ANN  memiliki  skor  di  atas  90%.  SVM  lebih  efektif  daripada ANN dalam deteksi intrusi dengan akurasi pelatihan dan pengujian 99,87% dan 99,81%. Juga AUC untuk SVM adalah 1 untuk semua lima kelas dan mengambil lebih sedikit waktu dalam melatih dataset. Kata kunci: Machine Learning; Jaringan; Deteksi Intrusi; SVM; ANN.

## Abstract
Machine Learning deals with the use of algorithms to make machines function. Supervised Machine learning algorithms learn  on  datasets  to  make  predictions  based  on  the  knowledge  they  obtain  while  learning.  Machine  Learning  have  a significant impact on cybersecurity. Intrusion detection systems (IDS), Intrusion prevention systems (IPS) and traditional firewall help to detect intrusion but unfortunately, most of them suffer false alarms, could have vulnerabilities, and could be misconfigured. The use of machine learning models has proved to be more effective in intrusion detection. This study aims to compare the effectiveness of Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) in detecting intrusions. The study uses an experimental method by training and testing SVM and ANN on the KDD Cup 99 Dataset in the Google Colaboratory. Train and test accuracy scores, train and test times,  Receiver operating characteristic curve (ROC Curve), and internet speed were the parameters for the comparison. Results from the experiments show that; Both models are good for intrusion detection since SVM and ANN had scores above 90%. SVM is more effective than ANN in intrusion detection with a training and testing accuracy of 99.87% and 99.81%. Also AUC for SVM is 1 for all the five classes and took less time in training the dataset.
Keywords: Machine Learning;  Network;  Intrusion Detection; SVM; ANN.
Naskah diterima 16 Juli 2023; direvisi 16 Agustus 2023; dipublikasi 1 September 2023. JATI is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Machine  learning berkaitan  dengan  perangkat-perangkat,  data  dan  algoritma  [1].  Dalam machine learning ,  data  disediakan  untuk  algoritma  untuk  dipelajari  dan  diklasifikasikan  [2].  Ada  dua  jenis machine learning yaitu; supervised  machine  learning dan unsupervised  machine  learning [15].  Seperti  namanya, supervised  machine  learning berfungsi  di  bawah  pengawasan. supervised  machine  learning harus  dilatih untuk  dapat  memprediksi  antar  objek. Unsupervised  machine  learning tidak  memerlukan  pengawasan. Artinya, unsupervised  machine  learning dapat  memprediksi  data  yang  tidak  berlabel  tanpa  melalui  bentuk pelatihan apa pun.
Memastikan  keamanan  jaringan,  data,  dan  sumber  daya  lainnya  lebih  menantang.  Penerapan  algoritma machine  learning mengurangi  kesulitan  memeriksa traffic jaringan.  Menerapkan machine  learning dapat mengingatkan pengguna komputer tentang situs web berbahaya sebelum masuk ke masalah serius [3]. Dalam komputasi awan, machine learning memeriksa login pengguna yang tidak normal ke dalam aplikasi. Machine

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
learning mempelajari  pola traffic jaringan  untuk  membedakan  antara  aktivitas  normal  dan  tidak  normal. Tanpa  dekripsi, machine  learning mampu  memprediksi  anomali  dalam  paket  terenkripsi  dalam  jaringan. Search  engine seperti Chrome menggunakan  mekanisme machine  learning untuk  menjelajahi  jaringan  dan menyarankan situs web yang aman untuk pengguna. Dengan algoritma, Chrome dapat memisahkan situs web asli dari situs web berbahaya. Ini telah membantu melindungi pengguna komputer. Tanpa machine learning , keamanan komputer akan kehilangan lebih banyak fitur yang digunakan untuk perlindungan data.
Dalam  keamanan  siber, machine  learning telah  membantu  dalam  banyak  hal. Machine  learning telah membantu  memungkinkan  deteksi  dan  penyesuaian  ancaman  otomatis.  Sangat  sulit  untuk  menganalisis volume  data  yang  besar.  Mengelola  data  dalam data  mining digabungkan  dengan  penggunaan  machine learning.  Sebagian  besar  langkah-langkah  keamanan  di  perangkat  menuntut machine  learning .  Pengenalan wajah  menggunakan  algoritma machine  learning untuk  menganalisis  miliaran  piksel  dalam  gambar.  Sekali lagi,  pengenalan  suara,  dan  sidik  jari  semuanya  keamanan  langkah-langkah  yang  menggunakan machine learning . Bahkan sulit bagi manusia untuk membedakan antara beberapa suara dan wajah, serta bagi mesin learning untuk  dapat  mengklasifikasikan  atau  mencocokan  detail  data  kompleks  tersebut  memberi  tahu seberapa kuat ia bekerja.
Deteksi  intrusi  adalah  salah  satu  aspek  penting  dari  keamanan  siber.  Deteksi  intrusi  sangat  sulit  karena mengganggu  menuntut  keterampilan  dan  teknik  tingkat  tinggi.  Tanda  intrusi  berbeda  dalam  banyak  hal. Tanda  tangan  atau  cetakan  intrusi  dalam  sejumlah  besar traffic jaringan  dapat  disembunyikan  sepenuhnya dari  administrator server  [4]. Traffic jaringan  terakumulasi  untuk  membentuk  sejumlah  besar  data  dan  ini menimbulkan masalah bagi administrator.
[5]  Mengunakan machine  learning untuk  deteksi  intrusi.  SVM  dan  ANN  digunakan  sering  sekali  [6]. Beberapa serangan dan teknik intrusi yang ditemukan dalam dataset yang digunakan entah bagaimana serupa. Meskipun dataset yang digunakan dalam penelitian sebelumnya seperti [7], [8], [9] berbeda namun semuanya cocok  untuk  proyek  deteksi  intrusi.  Sebagian  besar  karya  sebelumnya  menyebutkan  KDD  Dataset.  Dapat dilihat  bahwa  sebagian  besar  karya  sebelumnya  berbicara  tentang  serangan  DOS  [10],  [11],  [12].  Hal  ini dikarenakan DOS sangat marak di internet. Hasil penelitian [13], [14], [15] menunjukkan bahwa pendekatan machine learning sangat efektif. Penerapan machine learning terbukti lebih berhasil.
Deteksi  intrusi  menggunakan  pendekatan  machine  learning  sangat  efektif [16] .  Algoritma machine learning menganalisis  data  besar,  mengklasifikasikan,  mencocokkan,  mendeteksi,  dan  melaporkan  jejak penyusupan. Algoritma supervised machine learning belajar pada datataset dan fitur-fiturnya [17]. Algoritma mampu mendeteksi apa yang telah mereka pelajari dan bahkan fitur yang baru. Algoritma machine learning yang  diterapkan  dalam  deteksi  intrusi  selama  bertahun-tahun  meliputi; Support  Vector  Machine (SVM), Artificial  Neural  Network (ANN), Decision  Tree , Random  Forest [10]  dan Logistic  Regression .  Algoritma telah diakui mampu mendeteksi intrusi secara akurat dengan jumlah false alarm yang lebih sedikit. SVM  dan  ANN  dipilih  untuk  penelitian  ini  karena  keduanya  adalah  algoritma supervised  machine learning yang  mengklasifikasikan  dataset  dengan  akurasi  tinggi  [18].  Salah  satu  aspek machine  learning yang menunjukkan seberapa baik algoritma memprediksi adalah True Positive Rate (TPR) mereka. TPR yang tinggi  menunjukkan  bahwa  algoritma  melakukan  prediksi  yang  benar.  Penelitian  sebelumnya  telah mengidentifikasi SVM dan ANN sebagai algoritma yang memiliki akurasi dan TPR yang lebih tinggi [19]. SVM dan ANN sering digunakan dalam banyak penelitian untuk deteksi intrusi. Ini menunjukkan seberapa efektif mereka dalam mengerjakan tugas-tugas kompleks.
Machine  learning telah  diakui  efektif  dalam  deteksi  intrusi  tetapi  karena  algoritma machine  learning banyak,  orang  akan  bingung  tentang  mana  yang  lebih  efektif.  Penelitian  ini  membandingkan  SVM  dengan ANN  untuk  mengetahui  mana  yang  lebih  efektif  dan  harus  diimplementasikan  dalam  deteksi  intrusi.  Hasil dari  proyek  akan  memberikan  gambaran  tentang  bagaimana  kedua  algoritma  memprediksi  intrusi. Menyatakan seberapa efektif salah satu dari dua algoritma tersebut, akan menjadi panduan bagi para peneliti dan  administrasi  jaringan  di  berbagai  perusahaan  dalam  pilihan  algoritma  mereka  untuk  deteksi  intrusi. Proyek ini bertujuan untuk menyarankan algoritma untuk deteksi intrusi.
Ada  harapan  bahwa  SVM  dan  ANN  akan  mendeteksi  intrusi  pada dataset dan  memberikan  hasil  yang diinginkan.  Memprediksi  dengan  akurasi  yang  diinginkan  akan  berkontribusi  hingga  keamanan  siber.  Ini akan memungkinkan administrator jaringan untuk mendeteksi tindakan penyerang yang tinggi dan kompleks. Jika  serangan  dalam  dataset  terdeteksi  secara  akurat  setelah  proyek  penelitian,  dapat  diimplementasikan dalam situasi kehidupan nyata untuk meningkatkan keamanan komputer.

## 2. Metode Penelitian
Untuk  mencapai  tujuan  penelitian  ini  [13], dataset yang  sangat  diakui  dipilih  untuk  algoritma  untuk melatih dan memprediksi.  Penulis ikuti kerangka untuk keberhasilan proyek. Kerangka menguraikan semua

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
langkah yang diambil selama proses implementasi. Kerangka yang digunakan untuk penelitian deteksi intrusi ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Deteksi Intrusi
2.1  Menyiapkan Dataset
Dalam  proyek  ini, Dataset KDD  CUP  99  dianalisa  menggunakan  algoritma  SVM  dan  ANN  untuk mendeteksi intrusi. Dataset ini dikumpulkan di Laboratorium MIT Lincoln , yang dibawah Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) [8], [20]. Dataset KDD CUP 99 dikelompokkan menjadi; data pelatihan dan,  dan  data  pengujian  [4].  Data  pelatihan  memiliki  data  yang  dikumpulkan  dalam  tiga  minggu.  Minggu pertama  dan  ketiga  tidak  mengandung  serangan.  Minggu  kedua  memiliki  serangan  dari dataset 1998  dan banyak serangan baru yang berbeda. Data pengujian memiliki dua minggu serangan yang berbeda. Tahap ini memastikan ketersediaan dataset . Dataset diunduh dari situs web Kaggle. Dataset telah dapat diakses semua orang  pada  tautan  https://www.kaggle.com/code/abhaymudgal/intrusion-detection-system/input.  Data unduhan disimpan  di Google Drive untuk  proyek  tersebut. Penulis  membaca  dataset  untuk  mengetahui  apa isinya di Google Colaboratory . Membiasakan diri dengan semua komposisi atau fitur dataset sangat penting. Dataset KDD Cup 99 memiliki 42 fitur (kolom) [21]. Dari 42, 41 fitur adalah fitur independen dan yang terakhir,  'normal'  depenpen.  Ini  untuk  memastikan  hasil  yang  akurat  [22].  Hanya  32  fitur  yang  digunakan untuk  deteksi  intrusi.  Algoritma  mengklasifikasikan  serangan  dari  data  normal  (deteksi).  Adapun  total  42 fitur [1], [22], [25]  pada dataset ditampilkan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Fitur Dataset KDD Cup 99 No  Fitur Deskripsi 1 Durasi Berapa lama koneksi 2 Protocol_type Jenis protokol jaringan 3 Service Jenis service pada destinasi 4 Flag Status koneksi normal atau error 5 Src_byte Total byte dari sumber 6 Dst_byte Total byte dari destinasi 7 Land 1 jika koneksi dari/ke destinasi yang sama; 0 jika sebaliknya 8 Wrong_fragment Total fragment yang salah 9 Urgent Total traffic yang urgent 10 Hot Total indikator yang hot 11 Num_failed_logins Total login yang gagal 12 Logged_in 1 jika login sukses; 0 jika gagal 13 Num_compromised Total kondisi yang dikompromi 14 Root_shell 1 jika root shell diperoleh; 0 jika tidak 15 Su_attempted 1 jika penyerang coba perintah su root; 0 jika tidak 16 Num_root Total root yang diakses 17 Num_file_creations
Total file yang dibuat 18 Num_shells
Total perintah shell
19 Num_access_files Total kegiatan pada file 20 Num_outbound_cmds Total perintah outbound 21 Is_host_login 1 jika login tamu; 0 jika tidak 22 Is_guest_login 1 jika login tamu; 0 jika tidak 23 Count Total koneksi ke tamu yang sama 24 Srv_count Total koneksi ke service yang sama 25 Serror_rate
Persentase koneksi dengan error SYN

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
26 Srv_serror_rate
Persentase koneksi dengan error SYN 27 Rerror_rate Persentase koneksi dengan error REJ 28 Srv_rerror_rate Persentase koneksi dengan error REJ 29 Same_srv_rate Persentase koneksi ke service yang sama 30 Diff_srv_rate Persentase koneksi ke service yang beda 31 Srv_diff_host_rate Persentase koneksi tamu yang beda 32 Dst_host_count Persentase koneksi ke tamu yang sama 33 Dst_host_srv_count Total koneksi ke service yang sama 34 Dst_host_same_srv_rate Persentase koneksi ke service yang sama 35 Dst_host_diff_srv_rate
Persentase koneksi ke service yang beda dari tamu yang sama
36 Dst_host_same_src_port_rate
Persentase koneksi dari sumber port yang sama
37 Dst_host_srv_diff_host_rate
Persentase koneksi dari service yang sama ke tamu yang beda 38 Dst_host_serror_rate Koneksi dengan error SYN 39 Dst_host_srv_serror_rate Presentase koneksi dengan error SYN 40 Dst_host_rerror_rate Presentase koneksi dengan error REJ 41 Dst_host_srv_rerror_rate Presentase koneksi dengan error SYN 42 Label 1 atau 0; ya atau tidak
Ada  total  22  serangan  dalam dataset pelatihan.  22  serangan  tersebut  dikategorikan  ke  dalam  empat  (4) kelompok serangan utama: Denial of Service (DOS), Remote to User (R2L), User to Root (U2R) [2], [7] dan Probing [23].  Data  pengujian  berisi  serangkaian  serangan yang berbeda  untuk  memastikan  algoritma  dapat mendeteksi serangan baru. Sangat penting untuk mempertimbangkan era di mana dataset diambil  - akhir 90- an. Serangan DOS sangat umum saat itu [24]. DOS memiliki hitungan 391458 yang bahkan lebih banyak dari koneksi  normal.  U2R  tidak  begitu  umum.  U2R  tercatat  hanya  52  koneksi.  Tabel  2  menunjukkan  jenis serangan dan kategori utama pada Dataset KDD Cup 99.
Tabel 2. Tipe Serangan pada Dataset KDD Cup 99 DOS R2L U2R Probe Back,  Land,  Neptune, Pod, Smurf, Teardrop Ftp_write, Guess_passwd, Imap, Multihop, Phf, Spy, Warezclient, Warezmaster Buffer_overflow, Loadmodule, Perl, Rootkit, Ipsweep, Nmap, Portsweep, Satan,
Transmission  Control  Protocol (TCP), User  Datagram  Protocol (UDP)  dan Internet  Control  Message Protocol (ICMP)  [9]  adalah  tiga  protokol  yang  ditargetkan  untuk  serangan  tersebut  [20].  Fungsi  semua protokol  mempengaruhi  jumlah  serangan  yang  mereka  dapatkan.  ICMP  adalah  yang  paling  ditargetkan karena  fakta  bahwa  ia  menangani  manajemen  dan  pemecahan  masalah.  Penyerang  ingin  memiliki  kontrol manajerial atas sistem. Protokol jaringan dan jumlah total koneksi yang sesuai pada dataset ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Protokol Jaringan pada Dataset KDD Cup 99 No  Protokol Total Koneksi 1 ICMP 283602 2 TCP 190065 3 UDP 20354
Alarm dalam Dataset KDD Cup 99 ada pada Tabel 4. Dapat dilihat bahwa koneksi dan akhiran Normal (SF) adalah yang paling banyak. Koneksi dicoba, dilihat dan tidak ada respons (SO) adalah yang terbanyak kedua dan koneksi ditolak (REJ) adalah yang ketiga. Sisa bendera memiliki catatan lebih sedikit. Adapun 11 alarm yang berbeda pada Dataset KDD Cup 99 ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Alarm Dataset KDD Cup 99
No Alarm Total Jumlah Alarm 1 SF 378440 2 S0 87007 3 REJ          26875

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
4 RSTR          903 5 RSTO          579 6 SH             107 7 S1              57 8 S2              24 9 RSTOS0 11 10 S3              10 11 OTH 8
2.2  Pra-pemrosesan Data dan Seleksi Fitur
Pada  tahap  ini,  semua  nilai null dataset dihapus  [25].  Untuk  memeriksa  intrusi,  fitur  yang  dianggap sebagai noise dihapus  dari dataset (seleksi  fitur).  Menghapus  nilai null memastikan hasil  yang  akurat  [26]. Nilai null akan  membuat  kebisingan  dalam  pelatihan  dan  pengujian  jika  tidak  dihapus.  Tidak  semua  fitur dataset berguna. Beberapa fitur yang tidak diperlukan untuk memberikan yang diinginkan hasil tidak dipilih untuk penelitian. Tahap ini memilih semua fitur yang diperlukan untuk eksperimen.
2.3 Pelatihan dan Pengujian Algoritma pada Dataset
Proses dimulai dengan memasang di MyDrive untuk mengakses Dataset KDD Cup 99. Dataset kemudian dianalisis  dengan  SVM  dan  ANN  untuk  menemukan  serangan.  Algoritma  mengklasifikasikan  data  yang normal dari serangan dengan jumlah yang sesuai.
Pada tahap ini, Algoritma dilatih pada data pelatihan yang memiliki serangkaian serangan intrusi. Penting untuk memahami apa arti pelatihan. Pelatihan adalah ketika algoritma belajar  [27].
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan dataset pengujian.  Pengujian  adalah  ketika  algoritma memprediksi setelah belajar. Inilah sebabnya mengapa  data pelatihan berbeda dari data pengujian. Serangan baru  di  data  pengujian  disajikan  ke  algoritma  untuk  dideteksi.  Mampu  memprediksi  serangan  baru  dalam data uji berarti algoritma siap mendeteksi serangan baru dalam jaringan.
Setelah pelatihan dan pengujian, Kurva ROC diplot untuk algoritma untuk mengevaluasi kinerja mereka dan membuat kesimpulan akhir.
2.4  Evaluasi Hasil
Evaluasi  kinerja  algoritma  dalam  deteksi  intrusi  dilakukan  berdasarkan  beberapa  parameter  yaitu  hasil dari  pelatihan,  pengujian,  kekuatan  jaringan  dan  Kurva  ROC.  Secara  detail,  parameter  untuk  mengukur kinerja algoritma adalah; akurasi pelatihan, akurasi pengujian, waktu pelatihan, waktu pengujian, kecepatan jaringan  dan Area  Under  the  ROC  Curve (AUC).  Jika  suatu  algoritma  mendapatkan  akurasi  90%  ke  atas, maka dinyatakan baik untuk deteksi intrusi.
Kurva ROC, adalah plot grafis yang menggambarkan kemampuan diagnostik sistem pengklasifikasi biner karena  ambang  diskriminasinya  bervariasi  [6].  AUC  menunjukkan  seberapa  baik  dan  akurat  algoritma mengklasifikasikan  kelas  [28].  AUC  dilakukan  dengan  metode multiclass menggunakan  ovr  ( one-versus- rest ). Status probalitas diatur ke true untuk algoritma karena probabilitas false secara default . Ada lima (5) kelas  dan  AUC  selesai  mengambil  satu  kelas  melawan  empat  lainnya.  Hasil  akhir untuk  proyek ditentukan pada Kurva ROC. Hasil  dari algoritma diukur pada Kurva ROC.  Di antara SVM dan ANN, yang memiliki hasil  tertinggi  pada  Kurva  ROC  disimpulkan  paling  efektif  untuk  mendeteksi  intrusi.  Parameter  untuk mengukur  kinerja  pada  Kurva  ROC  adalah; True  Positive  Rate (TPR)  dan False  Positive  Rate (FPR)  [4]. TPR  adalah  jumlah True  Positive (TP)  dan  FPR  adalah  jumlah False  Positive (FP).  Nilai  AUC  [26]  yang tinggi  menunjukkan  kinerja  yang  baik.  AUC  0,70-0,80  (dapat  diterima),  AUC  0,80-0,90  (sangat  baik)  dan AUC 0,90 ke atas (luar biasa). TPR dan FPR dapat dihitung menggunakan persamaan 1 dan 2 yang berbunyi [4];
TPR  = TP TP+FN
(1)
dan
TPR  = FP FP+TN (2)
2.5 Support Vector Machine (SVM) Algoritma  SVM  adalah  algoritma supervised  machine  learning [29].  SVM  sangat  efektif  dalam menganalisis data untuk klasifikasi. SVM menilai data secara intensif untuk mengklasifikasikannya menjadi

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
data normal dan data berbahaya. Karena kemampuannya untuk mengklasifikasikan, telah digunakan selama bertahun-tahun dalam deteksi intrusi. Algoritma SVM yang dikembangkan oleh Vlandimir Vapnik  dipercaya oleh banyak administrator keamanan. SVM mengklasifikasikan data tidak linier. Arsitektur Algoritma SVM yang menunjukkan bagaimana SVM mengklasifikasikan data telah ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur Algoritma SVM

## 2.6 Artificial Neural Network (ANN)
Algoritma  ANN  juga  merupakan  algoritma supervised  machine  learning [30].  ANN  datang  sebelum SVM dan telah diimplementasikan dalam keamanan siber untuk berbagai tujuan. ANN telah digunakan untuk mendeteksi  intrusi  selama  beberapa  tahun.  Karena  efektivitasnya  dalam  deteksi  intrusi,  ANN  digolongkan sebagai  salah  satu  algoritma  yang  paling  banyak  diterapkan.  ANN  memiliki  lapisan  dalam  arsitekturnya. Lapisannya  adalah  input,  hidden  dan  output.  Lapisan  input  bereaksi  terhadap  data  input.  Lapisan  hidden mengatur  data  sehingga  dapat  dipahami  oleh  lapisan  output.  Lapisan  output  bereaksi  terhadap  informasi tentang bagaimana algoritma mempelajari tugas. Dalam arsitektur, setiap neuron di lapisan hidden terhubung ke setiap neuron di lapisan input dan output [31]. ANN mengklasifikasikan data linier. Arsitektur Algoritma ANN ditunjukkan pada Gambar 3.
Gamber 3. Arsitektur Algoritma ANN
3.7 Perangkat Lunak yang Digunakan Google Colaboratory digunakan  untuk  penelitian  ini.  Seperti  namanya, Google Colaboratory adalah laboratorium online yang  dapat  diakses  oleh  semua  orang  yang  menjalankan  program Python yang  dapat dieksekusi.  Aplikasi  online  ini  digunakan  bersama  dengan Google drive yang  berisi  dataset  untuk eksperimen.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Sesi ini berbicara tentang hasil dari eksperimen. Algoritma dibandingkan menggunakan akurasi pelatihan, akurasi pengujian [32], waktu pelatihan, waktu pengujian, AUC dan kecepatan jarigan. Algoritma dilatih dan

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
diuji pada Dataset KDD CUP 99 untuk menghitung parameter. Eksperimen menunjukkan hasil menarik yang dapat  digunakan  untuk  membuat  kesimpulan  yang  akurat.  Setiap  algoritma  dalam  eksperimen  ini  diberi sumber daya yang sama dan adil untuk melatih dan menguji pada dataset . Intel ® Core (TM) i5-7300U CPU @  2.60GHz, 2712  Mhz, 2 Core ( s ),  4 Logical Processor (s),  8GB  RAM,  238.5  GB  [5]  penyimpanan  adalah spesifikasi yang digunakan.
Ditemukan bahwa, SVM memiliki akurasi pelatihan dan akurasi pengujian 99,87% dan 99,81% masing- masing.  Di  sisi  lain,  ANN  memiliki  akurasi  pelatihan  dan  akurasi  pengujian  99,86%  dan  99,85%  masing- masing. Hasil ini menunjukkan SVM dan ANN baik untuk proyek deteksi intrusi karena baik SVM dan ANN memiliki akurasi di atas 90%. SVM berkinerja lebih baik dari ANN dalam  akurasi pelatihan dengan margin 0,01% [33]. Juga, ANN berkinerja lebih baik dari pada SVM dalam akurasi pengujian dengan margin kecil 0,04%. Margin menunjukkan bahwa SVM belajar lebih akurat dari pada ANN. Di sisi lain, ANN terdeteksi dengan  baik  setelah  belajar  daripada  SVM.  Juga  margin  menunjukkan  bahwa  SVM  relatif  efektif  daripada ANN.  SVM  memiliki  kemampuan  untuk  mengatasi  masalah  dimensi  tinggi  [14].  Sementara  itu,  dalam penelitian [19], [34] menunjukkan bahwa ANN lebih efektif daripada SVM dalam deteksi intrusi. Disebutkan di  metode  bahwa  data  pengujian  memiliki  serangan  di  data  pelatihan  ditambah  banyak  serangan  yang berbeda. Ini untuk memastikan bahwa algoritma dapat mendeteksi serangan baru. Karen keduanya memiliki skor  akurasi  pengujian  di  atas  90%  berarti  mereka  siap  mendeteksi  serangan  baru  secara  akurat.  Tabel  5 menunjukan hasil akurasi pelatihan dan pengujian SVM dan ANN.
Tabel 5. Akurasi Pelatihan dan Pengujian Algoritma Akurasi Pelatihan Akurasi Pengujian SVM 99.87% 99.81% ANN 99.86% 99.85%
Sehubungan  dengan  waktu,  SVM  mengambil  120  detik  (2 menit)  dan  60  detik  (1  menit)  untuk  melatih dan  menguji dataset masing-masing.  Sementara  itu,  ANN  sesuai  dengan  waktu  latihan  dan  pengujian  660 detik (11 menit) dan 10s. Di sini dapat melihat bahwa SVM membutuhkan lebih sedikit waktu untuk berlatih. ANN  mengambil  tambahan  9  menit  untuk  berlatih  dibandingkan  dengan  SVM.  9  menit  adalah  perbedaan besar. ANN mengalahkan SVM dalam waktu pengujian dengan 50 detik waktu yang tidak terlalu signifikan. Waktu latihan dan pengujian sesuai dengan akurasi pelatihan dan pengujian. Waktu pelatihan adalah waktu yang  digunakan  untuk  memisahkan  data,  memproses  data,  dan  mengevaluasi  data  oleh  algoritma.  SVM membutuhkan waktu 2 menit untuk mempelajari dataset dengan akurasi 99,87%. Ini adalah kinerja yang luar biasa.  Untuk  menguji,  SVM  membutuhkan  waktu  1  menit.  Sementara  itu,  ANN  menggunakan  11  menit untuk belajar pada dataset untuk akurasi 99,86%. Setelah belajar, ANN hanya menggunakan 10 detik waktu untuk memprediksi. [35] Mengatakan dalam penelitian mereka bahwa algoritma yang  efektif membutuhkan waktu  lebih  sedikit  untuk  bekerja  pada  dataset.  Tabel  6  menunjukan  hasil  waktu  pelatihan  dan  pengujian SVM dan ANN.
Tabel 6. Waktu Pelatihan dan Pengujian Algoritma Waktu Pelatihan Waktu Pengujian SVM 2 menit 1 menit ANN 11 menit 10 detik
AUC  menunjukkan  bahwa  SVM  memiliki  kinerja  yang  lebih  besar  daripada  ANN.  Pada  Kurva  ROC, AUC untuk DOS adalah 1,00, AUC untuk  normal adalah 1,00, AUC untuk Probe adalah 1,00, AUC untuk R2L adalah 1,00 dan AUC untuk U2R juga 1,00 dalam kasus SVM. Untuk ANN, AUC untuk DOS adalah 1,00, AUC untuk normal adalah 1,00, AUC untuk Probe adalah 1,00, AUC untuk R2L adalah 1,00 dan AUC untuk U2R adalah 0,99. Dapat disimpulkan bahwa SVM melakukan klasifikasi yang baik dibandingkan ANN dalam  penelitian  ini  karena  SVM  dapat  AUC  1.00  untuk  semua  kelas  tapi  ANN  tidak.  Karena  jika  model mendapat  AUC  sekitar  0,90  menunjukkan  kinerja  yang  luar  biasa  [21],  baik  SVM  dan  ANN  memiliki prediksi yang sangat baik. Hasilnya menunjukkan bahwa keduanya bagus. Dataset juga memiliki pengaruh besar  pada  kinerja  mereka. Dataset KDD  CUP  99  telah  diakui  sebagai dataset dengan  kualitas  yang membantu  dalam  deteksi  intrusi  yang  akurat.  Ini  adalah  salah  satu  dataset  yang  paling  banyak  digunakan dalam deteksi intrusi [36]. Meskipun teknik dalam intrusi terus berubah namun teknik dalam dataset masih digunakan sampai sekarang. Hasil AUC untuk SVM dan ANN dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gamber 5 masing-masing.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 4. AUC ROC SVM

## Gambar 5. AUC ROC ANN
Karena  algoritma  dilatih  dan  diuji  secara  online  menggunakan Google Colaboratory ,  kualitas  jaringan memiliki  pengaruh  pada  hasil.  Pelatihan  dan  Pengujian  membutuhkan  jaringan  yang  cepat  dan  kuat. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan Wireless Fidelity (WI-FI) kampus dengan pita jaringan 5 GHz. Jarak dari laptop ke adaptor WI-FI adalah 2 meter. Adaptor diposisikan di koridor dan laptop ditempatkan di ruangan yang berdekatan. 5GHz tidak pergi jauh dan tidak memiliki kekuatan tembus dinding dibandingkan dengan 2,4 GHz, namun karena jaraknya pendek, kecepatannya masih utuh. Tes kecepatan diperiksa selama pelatihan  dan  pengujian  semua    algoritma  (baik  SVM  dan  ANN).  Kecepatan  unduh  10,10  Mbps  dan kecepatan  unggah  10,1  Mbps  direkam  untuk  SVM  dan  ANN.  Karena  kecepatannya  sama  untuk  kedua agoritma,  perbandingan  bergantung  pada  parameter  lain.  Hasil  dari  tes  kecepatan  jaringan  WI-FI  yang digunnakan telah ditunjukkan pada Gambar 6.

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)

## Gambar 6. Kecepatan Jaringan
Selama  bertahun-tahun,  perusahaan  telah  menggunakan  banyak  mekanisme  untuk  keamanan.  Upaya perusahaan untuk mengurangi intrusi dan melindungi data meliputi:
Enkripsi. Enkripsi data adalah proses pengkodean data. Dua status di mana data dapat dienkripsi adalah enkripsi transit dan enkripsi saat istirahat. Enkripsi transit mengenkripsi data yang bergerak (data dikirim dari satu  tempat  ke  tempat  lain)  [21]  dan  enkripsi  saat  istirahat  mengenkripsi  data  pada  drive.  Smartphone meminta  pin  untuk  mendapatkan  akses  ke  konten  mereka.  Di  pc,  beberapa  aplikasi  dapat  digunakan  untuk mengunci  folder  dan  drive.  Itu  cotoh-contoh  enkripsi  istirahat.  Enkripsi  mengubah  teks  biasa  menjadi  teks sandi yang tidak dapat dibaca tanpa dekripsi [19]. Enkripsi dan dekripsi menggunakan kunci dan algoritma untuk  melindungi  data. Virtual  Private  Network (VPN)  digunakan  untuk  mengenkripsi  data  di  jaringan publik. VPN sangat berguna karena membantu melindungi data dari penyerang seperti man-in-the-middle . Selain  enkripsi,  perusahaan  menggunakan  firewall.  Firewall  adalah  aplikasi  atau  perangkat  yang menganalisis traffic jaringan  untuk  mengizinkan  atau  menolaknya  menggunakan  seperangkat  aturan  [37]. Aturan firewall didasarkan pada alamat IP, nama  domain, protokol, program, port, dan kata kunci. Firewall yang diinstal pada host adalah firewall berbasis host . Microsoft Windows Defender dan aplikasi pihak ketiga adalah contoh firewall berbasis host . Firewall berbasis host melindungi host yang diinstal. Firewall berbasis jaringan  melindungi  seluruh  sumber  daya  dalam  jaringan.  Firewall  dapat  menjadi  perangkat  mandiri, perangkat  bawaan  yang  digunakan  untuk  menilai  traffic.  Jenis  firewall  tingkat  aplikasi  meliputi;  firewall penyaringan  paket,  firewall  stateful,  firewall  dinamis,  dan  firewall  proxy. Next-Generation Firewall adalah firewall baru dan canggih. Firewall ini memiliki inspeksi tingkat aplikasi, sistem pencegahan intrusi, intelijen ancaman  eksternal,  penyaringan  lokasi  sumber  daya  universal  (URL),  pemindaian  email  dan  pencegahan kehilangan data (DLP). Cara-cara itu membantu perusahaan tetapi tidak cukup untuk deteksi intrusi [38].
Sekarang penelitian ini telah mencapai akurasi tinggi deteksi intrusi dengan algoritma, dapat menerapkan untuk  mendeteksi  intrusi  di  perusahaan.  SVM  dan  ANN  telah  membuktikan  bahwa  mereka  dapat menganalisis  paket  jaringan  dan  mendeteksi  serangan  yang  telah  mereka  latih  dan  bahkan  serangan  baru. Masyarakat menghadapi banyak teknik intrusi. Serangan intrusi yang dihadapi perusahaan saat ini meliputi:
Rute  asimetris.  Router  adalah  perangkat  yang  menggabungkan  dua  atau  lebih  jaringan  bersama-sama. Rute adalah proses memilih rute untuk paket di jaringan. Penentuan jalur yang diambil oleh paket tergantung pada  bagaimana  administrator  jaringan  mengkonfigurasi  router  untuk  bekerja.  Router  menerima  paket  dari jaringan dan mengirimkannya ke jaringan lain. Router diperlukan karena jaringan memiliki protokol jaringan (IP)  dan gateway default  yang  berbeda.  Ada  rute  statis,  rute  dinamis  dan  rute  default.  Perutean  statis menggunakan  perintah  'IP route ...'  dan  dinamis  menggunakan  'router  eigrp...'  Dengan  perutean  asimetris, penyerang  menggunakan  banyak  rute  ke  target  untuk  menghindari  deteksi  [39].  Jaringan  yang  tidak dikonfigurasi untuk rute asimetris akan mudah ditangkap oleh metode ini.
Teknik  intrusi  kedua  adalah  serangan  khusus  protokol.  Perangkat  memiliki  banyak  protokol  berbeda. Banyak  port  dan  slot  membantu  mereka  mengetahui  ke  mana  paket  harus  dikirim  dan  tujuan  lainnya. Beberapa  protokol  yang  digunakan  meliputi;  IP,  TCP,  UDP,  Protokol  Resolusi  Alamat  (ARP),  ICMP. Protokol  ini  dapat  dibuka,  ditutup,  dan  menerima  atau  menolak  paket.  Dalam  serangan  khusus  protokol, penyerang  menemukan  protokol  terbuka  atau  protokol  yang  hidup  untuk  intrusi.  Banyak  alat  atau  perintah yang digunakan untuk mengumpulkan informasi protokol dari suatu sistem. Beberapa di antaranya termasuk pemindaian port atau alat sidik jari TCP/IP. Contohnya adalah Nmap, Nessus, Angry IP Scanner , Wireshark . Setelah footprinting ,  pencacahan,  pemindaian,  dan  analisa  kerentanan  selesai,  penyerang  akan  menemukan jalan ke dalam sistem.
Buffer  Overflow adalah  teknik  intrusi  yang  lebih  efektif.  Dengan  metode  ini,  perintah  ditulis  dalam beberapa  sesi  memori  sistem  [40].  Perintah  akan  digunakan  dalam  aktivitas  penyerang.  Hal  ini  dapat menyebabkan Distributed Denial of Service (DDOS) atau backdoor dalam sistem. Cara ini sulit dicegah jika ukuran buffer dijaga tetap kecil.
Skrip  antarmuka gateway umum  adalah  intrusi  juga.  Teknik  digunakan  untuk  memastikan  komunikasi antara klien dan server tetapi mereka dapat meninggalkan jalan bagi penyusup [41].

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Traffic  flooding adalah  metode  di  mana  penyerang  mengirim  banyak  paket  ke  port  TCP.  Hal  ini menyebabkan banyak traffic dan beberapa memaksa layanan server web berhenti atau tidak tersedia (DOS) [42].
Karena algoritma supervised machine learning , SVM dan ANN dapat mempelajari semua teknik intrusi dan  mendeteksi  mereka  dan  teknik  baru.  SVM  dan  ANN  terdeteksi  dengan  AUC  tinggi.  Pada  AUC, True Positive lebih  tinggi  daripada True  Negative .  Ini  menunjukkan  bahwa  semua  alarm  yang  ditiup  oleh algoritma akurat. Keakuratan itu berarti masalah false alarm  yang ditunjukkan oleh alat IDS dan IPS dapat dihilangkan  jika  algoritma  digunakan  untuk  mendeteksi  intrusi  daripada  IDS  dan  IPS  tersebut.  Akurasi deteksi  adalah  apa  yang  dibutuhkan  karena  jika  alat  yang  tersedia  memiliki  lebih  banyak false alarm, administrator  TI  membuang  lebih  banyak  waktu  untuk  menganalisis  paket  yang  bukan  koneksi  buruk  atau intrusi. Buang-buang waktu sangat mengurangi produksi di perusahaan.
Penggunaan  algoritma machine  learning untuk  deteksi  intrusi  telah  mendapatkan  banyak  popularitas dalam  beberapa  tahun  terakhir  [24]. Itulah  mengapa  penting  untuk  meneliti  metode  ini untuk  mendapatkan lebih  banyak  pengetahuan  dan  juga  mengajarkan  masyarakat  tentang  seberapa  efektif  algoritma machine learning dalam  deteksi  intrusi.  Ada  banyak dataset untuk  proyek  deteksi  intrusi  dan  dataset  meliputi; CAIDA,  CICIDS  2017  dan  ADFA-LD  dan  ADFA-WD.  Algoritma  kadang-kadang  digabungkan  untuk metode hibrida untuk deteksi intrusi. Metode hibrida terbukti lebih efektif juga. Misalnya, dalam penelitian ini,  SVM  dan  ANN  digunakan  secara  terpisah  untuk  mendeteksi  intrusi  dan  dalam  beberapa  proyek,  SVM dan  ANN  dapat  digabungkan  untuk  bekerja  sama.  Harus  diketahui  bahwa  algoritma  memiliki  fitur  yang berbeda.  Algoritma  memiliki  kekuatan  dan  kelemahan.  Karena  itu,  metode  hibrida  mencakup  kelemahan. Data  dapat  berupa  gambar  dan  teks,  linier  dan  tidak  linier  dan  beberapa  algoritma  bekerja  dengan  baik dengan gambar dan yang lain dengan teks.
Dalam proyek ini, SVM berkinerja lebih baik daripada ANN. Tetapi karena hasilnya menunjukkan bahwa kedua  algoritma  tersebut  baik  untuk  deteksi  intrusi,  SVM  dan  ANN  dapat  dipilih  dan  diimplementasikan dalam  deteksi  intrusi  hibrida.  Metode  hibrida  bekerja  lebih  efektif  karena  menggabungkan  dua  atau  lebih algoritma.  Penulis  akan  melanjutkan  untuk  mengimplementasikan  SVM  dan  ANN  dalam  intrusi  hibrida menggunakan hasil proyek ini sebagai dasar.

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  algoritma machine  learning diimplementasikan  untuk  mendeteksi  intrusi  pada Dataset KDD  Cup  99 digunakan. Dataset KDD  Cup 99  dikumpulkan di  MIT Lincoln  Laboratory ,  yang di bawah Defense  Advanced  Research  Project  Agency (DARPA). Support  Vector  Machines (SVM)  dan Artificial Neural Network (ANN) adalah dua algoritma supervised machine learning yang digunakan dalam proyek  ini.  Parameter  yang  berbeda  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  algoritma.  Parameter  meliputi; akurasi pelatihan, akurasi pengujian, waktu pelatihan, waktu penguujian, AUC dan kecepatan jaringan. AUC dilakukan  dalam  metode multiclass menggunakan  ovr  ( one-versus-rest ). Status probabilitas  diatur  ke true untuk algoritma karena probabilitas false secara default. Ada lima (5) kelas dan AUC selesai mengambil satu kelas  melawan  empat  lainnya.  Hasil  dari  eksperimen  (pelatihan,  pengujian  dan  AUC)  pada Dataset KDD CUP  99  yang  diunduh  dari  Kaggle  menunjukkan  bahwa  SVM  dan  ANN  dapat  secara  efektif  mendeteksi serangan intrusi. SVM memiliki akurasi pelatihan dan pengujian masing-masing 99,87% dan 99,81%. SVM dilatih  dan  diuji  masing-masing  dalam  waktu  2  menit  dan  1  menit.  Pada  AUC,  SVM  memiliki  1,00  untuk semua kelas (normal, DOS, U2R, R2L dan Probe). ANN memiliki akurasi pelatihan dan pengujian masing- masing 99,86% dan 99,85%. ANN dilatih dan diuji dalam waktu masing-masing 11 menit dan 10 detik. Pada AUC, ANN memiliki 1,00 untuk normal, DOS, Probe dan R2L tetapi 0,99 untuk U2R. Melihat hasil di atas, dapat  disimpulkan  bahwa  kedua  algoritma  tersebut  baik  untuk  deteksi  intrusi  tetapi  SVM  lebih  efektif daripada  ANN.  Oleh  karena  itu  saya  merekomendasikan  SVM  untuk  deteksi  intrusi.  Proyek  ini  dapat diimplementasikan di perusahaan untuk menganalisis paket jaringan, mendeteksi dan melaporkan serangan di sistem mereka. Proyek ini sangat berguna bagi semua orang. Mahasiswa yang mempelajari keamanan siber dan administrator server dapat memperoleh banyak wawasan tentang deteksi intrusi dari proyek ini. Metode hibrida  bekerja  lebih  efektif  karena  menggabungkan  dua  atau  lebih  algoritma.  Pada  proyek  selanjutnya, penulis  akan  menggunakan  SVM  dan  ANN  dalam  hybrid  intrusion  detection.  Keterbatasan  penelitian  ini adalah bahwa ia menggunakan dataset lama untuk proyek tersebut.

## Daftar Pustaka
[1] C.  Annamalai,  “Combinatorial  and  Multinomial  Coefficients  and  its  Computing  Techniques  for Machine Learning and Cybersecurity,” The Journal of Engineering and Exact Sciences , vol. 8, no. 8, pp. 14713–01i, 2022, doi: 10.18540/jcecvl8iss8pp14713-01i.
[2] M.  Ahsan,  R.  Gomes,  M.  M.  Chowdhury,  and  K.  E.  Nygard,  “Enhancing  Machine  Learning

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Prediction in Cybersecurity Using Dynamic Feature Selector,” Journal of Cybersecurity and Privacy , vol. 1, no. 1, pp. 199–218, 2021, doi: 10.3390/jcp1010011.
[3] A.  Halbouni,  T.  S.  Gunawan,  M.  H.  Habaebi,  M.  Halbouni,  M.  Kartiwi,  and  R.  Ahmad, Machine Learning  and  Deep  Learning  Approaches  for  CyberSecurity:  A  Review ,  vol.  10,  no.  March  2021. Springer International Publishing, 2022. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3151248.
[4] I.  D.  Aiyanyo,  H.  Samuel,  and  H.  Lim,  “A  systematic  Review  of  Defensive  and  Offensive Cybersecurity  With  Machine  Learning,” Applied  Sciences  (Switzerland) ,  vol.  10,  no.  17,  pp.  1–26, 2020, doi: 10.3390/app10175811.
[5] L.  Yang,  J.  Li,  L.  Yin,  Z.  Sun,  Y.  Zhao,  and  Z.  Li,  “Real-time  Intrusion  Detection  in  Wireless Network: A Deep Learning-based Intelligent Mechanism.,” IEEE Access , vol. 8, no. August 2020, pp. 170128–170139, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3019973.
[6] D. Upadhyay, J. Manero, M. Zaman, and S. Sampalli, “Learning Classifiers for Intrusion Detection on Power Grids,” Ieee Transactions on Network and Service Management , vol. 18, no. 1, pp. 1104–1116, 2021.
[7] L. Le Jeune, T. Goedeme, and N. Mentens, “Machine Learning for Misuse-Based Network Intrusion Detection: Overview, Unified Evaluation and Feature Choice Comparison Framework,” IEEE Access , vol. 9, no. April 2021, pp. 63995–64015, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3075066.
[8] A. Kim, M. Park, and D. H. Lee, “AI-IDS: Application of Deep Learning to Real-Time Web Intrusion Detection,” IEEE Access , vol. 8, pp. 70245–70261, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2986882.
[9] C.  Liu,  Z.  Gu,  and  J.  Wang,  “A  Hybrid  Intrusion  Detection  System  Based  on  Scalable  K-Means+ Random Forest and Deep Learning,” IEEE Access , vol. 9, no. May 2021, pp. 75729–75740, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3082147.
[10] T. Moulahi, S. Zidi, A. Alabdulatif, and M. Atiquzzaman, “Comparative Performance Evaluation of Intrusion Detection Based on Machine Learning in In-Vehicle Controller Area Network Bus,” IEEE Access , vol. 9, no. 4, pp. 99595–99605, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3095962.
[11] L. Nie et al. , “Intrusion Detection for Secure Social Internet of Things Based on Collaborative Edge Computing:  A  Generative  Adversarial  Network-Based  Approach,” IEEE  Transactions  on Computational Social Systems , vol. 9, no. 1, pp. 134–145, 2022, doi: 10.1109/TCSS.2021.3063538.
[12] R.  Vijayanand  and  D.  Devaraj,  “A  Novel  Feature  Selection  Method  Using  Whale  Optimization Algorithm and Genetic Operators for Intrusion Detection System in Wireless Mesh Network,” IEEE Access , vol. 8, no. March 2020, pp. 56847–56854, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2978035.
[13] M.  Wang,  K.  Zheng,  Y.  Yang,  and  X.  Wang,  “An  Explainable  Machine  Learning  Framework  for Intrusion  Detection  Systems,” IEEE  Access ,  vol.  8,  no.  April  2020,  pp.  73127–73141,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988359.
[14] M.  Haggag,  M.  M.  Tantawy,  and  M.  M.  S.  El-Soudani,  “Implementing  a  Deep  Learning  Model  for Intrusion Detection on Apache Spark Platform.,” IEEE Access , vol. 8, no. August 2020, pp. 163660– 163672, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3019931.
[15] A. Fatani, M. A. Elaziz, A. Dahou, M. A. A. Al-Qaness, and S. Lu, “IoT Intrusion Detection System Using Deep Learning and Enhanced Transient Search Optimization,” IEEE Access , vol. 9, no. August 2021, pp. 123448–123464, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3109081.
[16] S. Zhang, X. Xie, and Y. Xu, “A Brute-Force Black-Box Method to Attack Machine Learning-Based Systems  in  Cybersecurity,” IEEE  Access ,  vol.  8,  no.  July  2021,  pp.  128250–128263,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3008433.
[17] G. Apruzzese et al. , “The Role of Machine Learning in Cybersecurity,” Digital Threats: Research and Practice , vol. 4, no. 1, 2023, doi: 10.1145/3545574.
[18] I.  Chua,  T.H.,  Salam,  “Evaluation  of  Machine  Learning  Algorithms  in  Network-Based  Intrusion Detection System.,” Lecture Notes in Electrical Engineering , vol. 740, no. 2021, pp. 229–236, 2021, doi: 10.1007/978-981-33-6393-9_24.
[19] S. Sajja, G., Mustafa, M., Ponnusamy, R., Abdufattokhov, “Machine Learning Algorithms in Intrusion Detection  and  Classification,” Annals  of  the  Romanian  Society  for  Cell  Biology ,  vol.  25,  no.  6,  pp. 12211–12219, 2021, [Online]. Available: http://annalsofrscb.ro/index.php/journal/article/view/7837
[20] K.  S.  Kajal,  A.,  Nandal,  “A  Hybrid  Approach  for  Cyber  Security:  Improved  Intrusion  Detection System Using ANN-SVM,” Indian Journal of Computer Science and Engineering , vol. 11, no. 4, pp. 412–425, 2020, doi: 10.21817/indjcse/2020/v11i4/201104300.
[21] V. Sstla, V. K. K. Kolli, L. K. Voggu, R. Bhavanam, and S. Vallabhasoyula, “Predictive Model for Network Intrusion Detection System Using Deep Learning,” Revue d’Intelligence Artificielle , vol. 34, no. 3, pp. 323–330, 2020, doi: 10.18280/ria.340310.
[22] A.  M.  Salih,  A.A.,  Abdulazeez,  “Evaluation  of  Classification  Algorithms  for  Intrusion  Detection

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
System: A Review,” Journal of Soft Computing and Data Mining , vol. 2, no. 1, pp. 31–40, 2021, doi: 10.30880/jscdm.2021.02.01.004.
[23] C.  C.  O’Mahony,  D.G.,  Curran,  T.J.,  Harris,  J.P.,  Murphy,  “Interference  and  Intrusion  in  Wireless Sensor Networks,” IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine , vol. 35, no. 2, pp. 1–14, 2020, doi: 10.1109/MAES.2020.2970262.
[24] G. C. Padmaja, B., Sravan, K.S., Patro, E.K.R., Sekhar, “A System to Automate the Development of Anomaly-Based  Network  Intrusion  Detection  Model,” Journal  of  Physics:  Conference  Series ,  vol. 2089, no. 1, pp. 1–15, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/2089/1/012006.
[25] B. Venkataramana, K. C. Mouli, and A. Eenaja, “Network Intrusion Detection By SVM & ANN With Feature  Selection,” International  Journal  of  Creative  Research  Thoughts  (IJCRT) ,  vol.  8,  no.  6,  pp. 3704–3708, 2020, [Online]. Available: http://ijcrt.org/viewfull.php?&p_id=IJCRT2006506
[26] N. Alagrash, Y., Drebee, A., Zirjawi, “Comparing the Area of Data Mining Algorithms in Network Intrusion  Detection,” Journal  of  Information  Security ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  1–18,  2020,  doi: 10.4236/jis.2020.111001.
[27] T. S.  Ustun, S.  M. Suhail Hussain, A. Ulutas,  A. Onen, M. M. Roomi, and D. Mashima, “Machine Learning-based  Intrusion  Detection  for  Achieving  Cybersecurity  in  Smart  Grids  Using  IEC  61850 GOOSE Messages,” Symmetry , vol. 13, no. 5, pp. 1–15, 2021, doi: 10.3390/sym13050826.
[28] A. Imran, H., Zulfiqar, M.A., Arshad, “Machine Learning Based Intrusion Detection System,” Journal of  Computational  and  Cognitive  Engineering ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  140–149,  2021, doi: 10.4018/978-1- 7998-3327-7.ch011.
[29] M.  M.  Mijwil,  I.  E.  Salem,  and  M.  M.  Ismaeel,  “The  Significance  of  Machine  Learning  and  Deep Learning  Techniques  in  Cybersecurity:  A  Comprehensive  Review,” Iraqi  Journal  for  Computer Science and Mathematics , vol. 4, no. 1, pp. 87–101, 2023, doi: 10.52866/ijcsm.2023.01.01.008.
[30] C. F. M. Maseer, K.Z., Yusof, R., Bahaman, N., Mostafa, S.A., Foozy, “Benchmarking of Machine Learning for Anomaly Based Intrusion Detection Systems in the CICIDS2017 Dataset,” IEEE Access , vol. 9, no. 22 January, pp. 22351–22370, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3056614.
[31] M.  Elsisi,  M.  Q.  Tran,  K.  Mahmoud,  Di.  E.  A.  Mansour,  M.  Lehtonen,  and  M.  M.  F.  Darwish, “Towards  Secured  Online  Monitoring  for  Digitalized  GIS  against  Cyber-Attacks  Based  on  IoT  and Machine  Learning,” IEEE  Access ,  vol.  9,  no.  May  2021,  pp.  78415–78427,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3083499.
[32] Y.  Kasongo,  M.S.,  Sun,  “Performance  Analysis  of  Intrusion  Detection  Systems  Using  a  Feature Selection Method on the UNSW-NB15 Dataset,” Journal of Big Data , vol. 7, no. 1, pp. 1–20, 2020, doi: 10.1186/s40537-020-00379-6.
[33] S.  B.  Dilip,  R.,  Samanvita,  N.,  Pramodhini,  R.,  Vidhya,  G.S.,  Telkar,  “Performance  Analysis  of Machine  Learning  Algorithms  in  Intrusion  Detection  and  Classification,” Communications  in Computer and Information Science , vol. 1591 CCIS, no. May, pp. 283–289, 2022, doi: 10.1007/978- 3-031-07012-9_25.
[34] J.  Lansky et  al. ,  “Deep Learning-Based  Intrusion  Detection  Systems:  A  Systematic  Review,” IEEE Access , vol. 9, no. July 2021, pp. 101574–101599, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3097247.
[35] K. Shin, Y., Kim, “Comparison of Anomaly Detection Accuracy of Host-Based Intrusion Detection Systems  Based  on  Different  Machine  Learning  Algorithms,” International  Journal  of  Advanced Computer Science and Applications , vol. 11, no. 2, pp. 252–259, 2020, doi: 10.14569/ijacsa.2020.0110233.
[36] Y.  K.  Rokade,  M.D.,  Sharma,  “MLIDS:  A  Machine  Learning  Approach  for Intrusion  Detection  for Real  Time  Network  Dataset,” 2021  International  Conference  on  Emerging  Smart  Computing  and Informatics, ESCI 2021 , vol. 15,
no. March, pp. 533–536, 2021, doi: 10.1109/ESCI50559.2021.9396829.
[37] S.  Dini,  P.,  Saponara,  “Analysis,  Design,  and  Comparison  of  Machine-Learning  Techniques  for Networking  Intrusion  Detection,” Designs , vol. 5, no. 1, pp. 1–22, 2021, doi: 10.3390/designs5010009.
[38] K.  Shaukat,  S.  Luo,  V.  Varadharajan,  I.  A.  Hameed,  and  M.  Xu,  “A  Survey  on  Machine  Learning Techniques  for  Cyber  Security  in  the  Last  Decade,” IEEE  Access ,  vol.  8,  no.  2020,  pp.  222310– 222354, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3041951.
[39] A. Sharma, P.K., Gosain, D., Sagar, H., Kumar, C., Dogra, “SiegeBreaker: An SDN Based Practical Decoy Routing System,” Proceedings on Privacy Enhancing Technologies , vol. 2020, no. 3, pp. 243– 263, 2020, doi: 10.2478/popets-2020-0051.
[40] Y.  Butt,  M.,  Ajmal,  Z.,  Khan,  Z.I.,  Idrees,  M.,  Javed,  “An  In-Depth  Survey  of  Bypassing  Buffer Overflow  Mitigation  Techniques,” Applied  Sciences  (Switzerland) ,  vol.  12,  no.  13,  pp.  1–31,  2022,

## Jurnal Teknologi dan Informasi (JATI)
Volume 13 Nomor 2 Edisi September 2023 P-ISSN 2088-2270, E-ISSN 2655-6839 DOI 10.34010/jati.v13i2
doi: 10.3390/app12136702.
[41] P. Tanakas, A. Ilias, and N. Polemi, “A Novel System for Detecting and Preventing SQL Injection and Cross-Site-Script,” International  Conference  on  Electrical,  Computer,  and  Energy  Technologies, ICECET 2021 , vol. 1, no. September, pp. 1–7, 2021, doi: 10.1109/ICECET52533.2021.9698688.
[42] N. F. Syed, Z. Baig, A. Ibrahim, and C. Valli, “Denial of Service Attack Detection Through Machine Learning  for  the  IoT,” Journal  of  Information  and  Telecommunication ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  482–503, 2020, doi: 10.1080/24751839.2020.1767484.