## Survei Penerapan M odel M achine Learning Dalam Bidang Keamanan Informasi

## Arif Rachmat
School of Electrical Engineering and Informatics Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia a@iainpalu.ac.id
Abstract—This  paper  provides  a  survey that  discusses the  spread  used  of  machine learning  models  and algorithm for problems in information security. The breadth of the various types of techniques and methods by machine learning on this survey also figured by given examples of each model in the application for problems related to information security. The results of the study can be concluded that the use of machine learning in information  security  has  spread  widely  in  its  use.  Some  methods  are  published  in  standard  ways,  with expectations  this  paper  will  give  the  insight  to  develop  better  models  of  machine  learning  applications  in information security.
Keywords— information security, machine learning, model, algorithm.
Article history:
Received: 22 March 2019 Received in revised form: 27 March 2019 Accepted: 22 April 2019 Available online: April 2019

## I. P ENDAHULUAN
Dalam penelitian ilmu komputer machine learning merupakan salah satu kajian utama yang  sedang  populer  saat  ini,  dan  penelitian  tersebut  telah  berdampak  pada  penerapan dalam banyak aplikasi. Dalam bidang keamanan informasi, masih belum banyak tersedia aplikasi potensial untuk machine learning .
Dalam  survei  ini,  akan  memperlihatkan  berbagai  macam  teknik  pemodelan  dari algoritma  yang  digunakan  dalam machine  learning .  Untuk  setiap  metode  yang  dibahas, dalam  tulisan  ini  akan  memberikan  tinjauan  umum,  diikuti  oleh  contoh  yang  dapat menggambarkan  aplikasi  terkait  keamanan  informasi,  yang  di  mana  metode  yang digunakan dapat terbukti bermanfaat. Informasi yang disajikan di sini dimaksudkan untuk memberikan gambaran secara ringkas, dan untuk memberikan wawasan tentang bagaimana penerapan  berbagai  aplikasi  yang  di  mana  pemodelan  dan  algoritma machine  learning dapat memberikan manfaat lebih baik pada kemanan informasi.
Signifikansi  melaksanakan  penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan  informasi  terkini kepada  para  peneliti  bidang  keamanan  informasi  bahwa  bidang machine  learning dan kecerdasan  buatan  dapat  memberikan  peluang  yang  lebih  baik  dalam  melakukan  analisa lebih cepat dan tepat dalam mendeteksi malware dan network intrusion .
Pada  bagian  II.  Metodologi  Penelitian  akan  dibahas  bagaimana  tulisan  ini  dapat dirangkum  dengan  menggunakan  pendekatan  metodologi systematic  literature  review (SLR) .  Untuk  lebih  memahami  lebih  mendalam  mengenai  tulisan  dan  makalah  terkait penelitian machine  learning pada  area  keamanan  informasi  yang  telah  ada  sebelumnya, maka tulisan ini melakukan SRL yang mana SLR merupakan sebuah studi sekunder untuk mengmpulkan  penelitian  yang  berhubungan  dengan  penelitian  utama. SLR diharapkan dapat  membantu  dalam  menemukan  solusi  tentang  penelitian  sebelumnya.  Tujuan utamanya dalam tulisan ini adalah untuk merangkum  model algoritma machine learning yang digunakan sekaligus contoh  penerapan aplikasi yang telah berjalan. Pemahaman ini dapat  digunakan  selanjutnya  untuk  mengembangkan  penelitian  selanjutnya.  Untuk mendapatkan  hasil  komprehensif,  maka  area  pencarian  penelitian  dilakukan  pada  mesin
pencarian Google dengan menerapkan string query tertentu tanpa batasan tahun publikasi. Disamping  itu  pencarian  juga  dilakukan  khusus  pada  dua  database  penelitian  terbesar dalam  bidang  ilmu  komputer  yakni  IEEE  Xplore  dan  ACM  dengan  membatasi  tahun terbitan makalah mulai tahun 2015 hingga 2019.
Pada    bagian  selanjutnya  yakni  bagian  III.  Hasil  Survei,  akan  ditampilkan  hasil  yang relevan  dari  studi  literatur    yang  dihasilkan  dan  pada  bagian  IV.  Analisi, tulisan  ini  aka n membuat analisis dari hasil survi, kemudian pada bagian V. Kesimpulan, tulisan ini akan memberikan pendapat kesimpulan dari keseluruhan hasil penelitian ini dan saran penelitian yang dapat dilakukan kedepan.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Tinjauan Literatur Sistematis (Systematic Literature Review)
Tinjauan  literatur  sistematis  ( SLR )  adalah  studi  sekunder  untuk  memetakan, mengidentifikasi,  mengevaluasi  secara  kritis,    mengkonsolidasikan  dan  mengumpulkan hasil  studi  utama,  yang  relevan  pada  topik  penelitian  terten tu  [1] ⁠ [2] ⁠ . SLR menjadi metode  standar  untuk  mendapatkan  jawaban  dengan  melakukan  tinjauan  pustaka berdasarkan studi terkait sebelumnya.
Tinjauan  literatur  pada  penelitian  ini  adalah  untuk  lebih  memahami  jenis  model algoritma  dan  jenis  aplikasi  dalam  pendekatan  metode  yang  menggunakan  penerapan machine  learning.  Untuk  mendapatkan  hasil  yang  komprehensif,  pada  makalah  ini dilakukan  penelitian  pada  mesin  pencari  Google  search  dengan  mengambil  temuan pencarian  50  hasil  pertama  tanpa  mempedulikan  tahun  publik asi,  serta  jenis  makalah. Pencarian juga dilakukan pada dua database literatur online  yang  populer di bidang ilmu komputer, yakni IEEE Explore dan Association for Computing Machinery (ACM) digital library mulai dari tahun 2017 sampai 2019.
SLR melakukan  proses  identifikasi,  evaluasi  dan  interpretasi  terhadap  hasil  pencarian yang sekiranya dapat menjawab pertanyaan penelitian ( research question / RQ ). SLR terdiri dari beberapa tahapan yang secara komprehensif dapat digambarkan dalam urutan proses penyaringan  informasi. SLR juga  sebagai  sarana  pendekatan  terstruktur  dan  sistematis dalam mengidentifikasi, memilih dan mensintesis literatur terbaru yang relevan dengan RQ yang telah didefinisikan.

## B. Pertanyaan penelitian (Research Question)
Tujuan dari pertanyaan penelitian ( RQ ) adalah untuk mempertahankan fokus terhadap tinjauan  literatur.  Hal  ini  agar  lebih  mengarahkan  penelitian  ini  terhadap  proses pengambilan  data  yang  relevan  terhadap  kebutuhan  penelitian.  Pada  Tabel  1. menggambarkan pertanyaan penelitian pada penelitian ini.
Tabel 1.

## Pertanyaan Penelitian
Id Pertanyaan Penelitian M otivasi RQ1 Model algoritma machine learning apa yang digunakan? Melakukan identifikasi model algoritma primer apa yang digunakan RQ2 Apa sajakah aplikasi yang terkait? Melakukan identifikasi terhadap aplikasi yang menerapkan model algoritma yang digunakan

## C. Temuan Penelitian
Agar  dapat  menjawab  pertanyaan  penelitian  yang  telah  didefinisikan  diatas,  maka penelitian ini melakukan pencarian pada makalah penelitian yang diterbitkan pa da database pustaka  jurnal  populer  dengan  kata  kunci  spesifik  untuk  pencarian,  dimulai  pada  tanggal 28 Maret 2019 hingga tanggal 31 Maret 2019. Kata kunci tersebut  adalah " (machine AND learning AND (model OR algorithm)) AND information security ". Tabel 2. menampilkan hasil pada pencarian tersebut.
Tabel 2. Hasil Pencarian.
Index Database Jurnal Jumlah M akalah 1 IEEE Explore 777 2 ACM Digital Library 2.858 3 Google Search 50 Total 3.685
Pada  penelitian  ini  menerapkan  beberapa  insklusi  dan  eksklusi,  dengan  harapan  hasil pencarian  fokus  pada  hasil  yang  relevan  yang  berhubungan  secara  langsung.  Tabel  3. memperlihatkan kriteria yang telah ditetapkan sebagai inklusi dan eksklusi.
Tabel 3. Kriteria Inklusi dan Eksklusi.
Kriteria Inklusi I1 : Makalah berbentuk jurnal, majalah atau terbitan berkala kecuali hasil pencarian Google search I2 : Pada abstrak tergambarkan metode atau model algoritma yang digunakan dan contoh penerapan I3 : Makalah ditulis dalam bahasa inggris I4 : Makalah dapat diakses secara penuh tanpa batasan Eksklusi E1 : Makalah dengan pembahasan sejenis dalam database jurnal berbeda E2 : Makalah tidak berhubungan langsung terhadap keamanan informasi
Pada  Figure  1.  menampilkan  proses  penyaringan  berdasarkan  kriteria  inklusi  dan eksklusi, yang penyaringan tersebut dalam tulisan ini melihat terhadap judul dan metadata, abstrak, authorized access , dan akses penuh terhadap makalah.

## Figure 1.  Proses Filtering Makalah
Dari  hasil  awal  pencarian  yang  memberikan  3.685  hasil,  kemudian  dilakukan pemfilteran  inklusi  pertama,  yakni  kriteria I1 diterapkan  kriteria  tersebut  berupa  aturan hasil pencarian makalah harus berbentuk jurnal, majalah atau terbitan berkala untuk  hasil pencarian  yang  bersumber  dari  IEEE  Explore  dan  ACM  digital  library,  namun  tidak diberlakukan  untuk  hasil  pencarian  dari  Google  search,  dan  hasilnya  terdapat  488  judul makalah lolos saringan. Kemudian dilakukan pemfilteran I2 yakni membaca cepat terhadap abstrak  yang  mengharuskan  tergambarkan  metode  atau  model  algoritma  atau  contoh terapan  aplikasi.  Dari  penyaringan  ini  dihasilkan  121  makalah  yang  ditetapkan  lolos  ke pemfilteran  berikutnya.  Kemudian  dilakukan  penyaringan I3 makalah  yang  harus  full berbahasa  inggris,  dan  kemudian  menghasilkan  108  makalah,  kemudian  dilanjutkan
pemfilteran I4 yakni  makalah  harus  dapat  diakses  seca ra  penuh  tanpa  batasan,  yang menghasilkan 77 makalah.
Langkah selanjutnya melakukan pemfilteran ekslusi yang pertama yakni hasil pencarian yang sama akan diabaikan dari sumber pencarian berbeda E1 , yang kemudian memberikan hasil  pencarian  yang  unik  sejumlah  59  makalah.  Selanjutnya  pemfilteran  terakhir E2 dilakukan dengan membaca makalah secara komprehensif. Pada makalah yang tidak terkait langsung terhadap keamanan informasi akan diabaikan disini, dan pada proses terakhir ini menghasilkan makalah sejumlah 53 buah.
Setelah  menerapkan  kriteria  inklusi  dan  eksklusi  di  atas,  beberapa  artikel  yang diterbitkan  dalam  jurnal  berkala  atau  proses  konferensi,  kemudian  dilakukan pemeringkatan  berdasarkan  rangking  scopus  pada  jurnal  dan  melakukan  rekap  terhadap prosiding hasil konferensi. Proses rekap juga melihat kepada hasil pencarian yang berupa thesis , whitepaper dan  makalah  lainnya    untuk  memenuhi  kriteria  dan  dapat  digunakan sebagai referensi utama untuk SLR .
Tabel 4. Jenis Publikasi.
Index Jenis Jumlah 1 Buku 7 2 Makalah 5 3 Jurnal berkala Q1 9 4 Jurnal berkala Q2 5 5 Jurnal berkala Q3 0 6 Jurnal berkala Q4 1 7 Jurnal 7 8 Proceeding 18 9 Thesis 1 Total 53
Pada  Tabel  4.  menunjukkan  hasil  proses  perekapan  dan  rangking,  sedangkan  media publikasi dari masing-masing makalah ilmiah ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Media Publikasi.
Index Jenis Jumlah 1 AAAI 1 2 ACM 4 3 ACM Computing Surveys 1 4 BMC Bioinformatics 1 5 British Machine Vision Conference 1 6 Cambridge university 1 7 Computers and Security 1 8 CRC Press 1 9 Elsevier 1 10 Freie Universitat Berlin 1 11 HSE University 1 12 IEEE 10 13 IEEE Transactions on Image Processing 2 14 IEEE Transactions on Neural Networks 1 15 IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 1 16 Information Sciences 1 17 Institute For Signal And Information Processing Linear 1 18 Journal in Computer Virology 1 19 Journal of Computer Security 1 20 Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 4 21 Journal of the American Statistical Association 1 22 Nara Institute of Science and Technology 1 23 National Science Foundation 1 24 Princeton university 2 25 R Journal 1 26 San Jose University 1 27 Springer 6 28 The University of Alabama at Birmingham 1 29 USENIX Symposium 1 30 Unknown 2 Total 53

## III. H ASIL S URVEY
A. Hidden Markov Model (HMM) Beberapa tinjauan mengenai model HMM dibahas pada tutorial beberapa penulis [3] ⁠ . Seperti namanya model markov memiliki rantai yang tersembunyi yang tidak dapat diamati secara  langsung,  Figure  2.  memperlihatkan  garis  putus -putus  sebagai  tirai  yang menghalangi untuk dapat dipantau secara langsung.
Figure 2. Hidden Markov Model
Dengan menggunakan HMM , terdapat beberapa keunggulan diantaranya karena bersifat probabilistik,  maka  kita  dapat  memperoleh  informasi  yang  berguna  pada  prosesnya. Aplikasi  yang  terkait  dengan HMM digunakan  secara  luas  dalam  ilmu  komputer,  dan sebagai  contoh  dalam  keamanan  informasi  telah  diterapkan  pada  an alisis malware [3] ⁠ [4] ⁠ . Diawal  kemunculannya,  malware  dapat  dikenali  dengan  baik  melalui  pattern khas  pada  kode  binari  tubuh  malware,  kemudian  dalam  perjalannya  malware bermetamorfosis untuk menghindari deteksi ciri khas pada tubuh malware. HMM berhasil diimplementasikan oleh perusahaan antivirus untuk mendeteksi perubahan struktur internal malware  setelah  menjangkit  [5] ⁠ .  Selain  itu HMM juga  dimanfaatkan  dalam  sistem pendeteksi serangan ( intrusion detection system/IDS ) [6] ⁠ [7] ⁠ .

## B. Support Vector Machines (SVM)
SVM merupakan  salah  satu  model  algoritma  yang  populer  dalam machine  learning . Dengan konsep sederhana namun untuk dapat dipahami secara mandalam bisa sangat sulit karena  karakteristiknya.  Dari  sudut  pandang  secara  komprehensif, SVM mempunyai  ciri berusaha memberikan jarak maksimum class pada data menggunakan istilah hyperplane , dengan  memaksimalkan  jarak  antar  kelas,  yang  dapat  diilustrasikan  pada  Figure  3.  Trik kernel  diterapkan  pada SVM untuk  meningkatkan  jarak  antar class dengan  tanpa memberikan  beban  komputasi  yang  tinggi.  Meskipun  usaha  trik  kernel  tidaklah  mudah namun memberikan hasil yang memuaskan [8] ⁠ [9] ⁠ .
Figure 3.  Ilusttrasi model SVM dengan memaksimalkan jarak
Dalam  aplikasinya, SVM menjadi  salah  satu  model  yang  terbaik  dalam  mendeteksi malware [10] ⁠ [11] ⁠ , yang ditunjukan dalam hasil skor penilaian malware yang berusaha melakukan perubahan bentuk, dapat dengan baik di deteksi perubahannya oleh model SVM [12] ⁠ . SV M juga  diaplikasikan  dalam  menganalisis  gambar  spam  pada  email [13] ⁠ [14] ⁠ dan  juga  menganalisis  spam  berdasarkan  teks  [15] ⁠ ,  serta  pada  intrusion detection systems sistem [16] ⁠ [17] ⁠ [18] ⁠ , analisis serangan terhadap jaringan [19] ⁠ .

## C. Clustering
Dalam  melakukan  pengelompokan  data,  terkadang  data  yang  ingin  dikelompokan belum memiliki label khusus, dan para peneliti menginginkan agar mesin dapat melakukan pengelompokan  tersebut  berdasarkan  karakteristik  kemiripan  data  yang  dimiliki.  Dalam prosesnya teknik clustering melakukan eksplorasi data yang berupaya mendapatkan insight terhadap  nilai  data  yang  anomali.  Pada  awal  penelitian clustering ,  terdapat  beberapa makalah lawas yang telah membahasnya  [20] ⁠ [21] ⁠ . Penerapan metode clustering yang populer salah satunya adalah K-Means , prinsip kerjanya adalah melakukan proses berulang untuk  menghitung  nilai  tengah  dari  masing-masing edge ,  kemudian  mengelompokannya berdasarkan  nilai  kedekatan  paling  mirip.  Dalam  pengelompokannya  merujuk  terhadap pemberian nilai K yang telah didefinisikan. Metode clustering lainnya yakni Expectation maximization  (EM), dengan  prosedur  yang  mirip K-Means ,  tetapi  dalam  menetapkan pengelompokan menggunakan probabilitas terdistribusi gaussian dapat dilihat pada Figure 4.  dengan  ciri  khas  pengelompokan  berbentuk elips ,  sementara  untuk  metode  lainnya terkadang tidak beraturan.
Figure 4.  Ilusttrasi clustering dengan metode EM
Model  clustering  telah  diteliti  dan  diterapkan  secara  luas,  yang  khusus  fokus  dalam keamanan  informasi  sebagai  contoh  dalam  melakukan  deteksi,  analisis  dan  klasifikasi terhadap malware .  Pada  percobaan  clustering  malware  telah  dilakukan  oleh  beberapa penelitian [22] ⁠ [23] ⁠ [24] ⁠ . Berbagai jenis clustering juga telah diterapkan pada berbagai masalah kemanan informasi lainnya termasuk deteksi spam [25] ⁠ , dan serangan terhadap jaringan  [26] ⁠ ,  serta  telah  dibuktikan  dapat  melakukan  mendeteksi  serangan  penyusup dalam  jaringan  [27] ⁠ ,  deteksi  botnet  dalam  aktifitas  jaringan  [28] ⁠ ,  serta  berbagai  isu pelanggaran privasi  [29] ⁠ serta banyak aplikasi lainnya.

## D. Linear Discriminant Analysis
Linear  Discriminant  Analysis  (LDA) dibangun  berdasarkan  pengembangan  metode principal  component  analysis  (PCA) dan SVM ,  akan  tampak  bahwa PCA dan SVM memiliki  beberpa  kemiripan  satu  sama  lain.  Namun  pada LDA memberikan  informasi " missing  link "  yang  menghubungkan  diantara PCA dan SVM ,  dan  untuk  alasan  inilah penelitian LDA menjadi  menarik  untuk  diteliti  lebih  jauh.  Untuk  informasi  lebih  lanjut tentang LDA beberapa  makalah  telah  membahasnya  dengan  baik  [30] ⁠ [29] ⁠ dalam menambah insight mengenai metode LDA . Untuk mengilustrasikan proses proyeksi LDA , perhatikan  contoh-contoh  yang  muncul  pada  Figure  5.  dan  Figure  6.  Pada  Figure  5., terdapat proyeksi dalam dua kelas (lingkaran dan kotak) ke hyperplane di mana class tidak dipisahkan  dengan  baik.  Sebaliknya,  data  yang  diproyeksikan  pada  Figure  6.  lebih  baik dipisahkan. Dalam LDA , proyeksi data pelatihan ke hyperplane yang terbaik adalah dengan memisahkan  set  pelatihan,  seperti  contohnya  dengan  cara  mendefinisikan  pemisahan berdasarkan  oleh  ukuran  yang  menggabungkan  pemisahan  antara  kelas  dengan  ukuran ideal nilai yang lebih besar atau lebih kecil.
Figure 5.  Ilusttrasi clustering dengan metode EM
Dalam  aplikasinya, LDA telah  diterapkan  dalam  memecahkan  permas alahan  dalam pengenalan  biometrik,  termasuk  didalamnya  pengenalan  wajah  [31] ⁠ [32] ⁠ [33] ⁠ dan pengenalan cara berjalan [34] ⁠ .

## E. K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor ( k-NN )  adalah  salah  satu  metode  dalm  membangun  model pengelompokan  dalam  machine  learning  yang  relatif  mudah  dipahami,  sebab pengelompokan    data  dilakukan  dengan  hanya  melihat  tetangga  terdekat  dari  sebuah dataset.  Dalam k-NN ,  tidak  terdapat  fase  eksplisit  yang  dilakukan,  karena  jika  pelabelan dalam  dataset  telah  ditentukan  maka  model  tidak  dapat  lagi  dilatih,  beberapa  makalah berikut menjelaskan tentang hal tersebut [35] ⁠ . Dalam aplikasinya teknik k-NN digunakan secara luas di berbagai penerapan seperti contohn ya intrusion detection [36] ⁠ , otentikasi dasar  biometrik  dalam  keystroke  dynamics  [37] ⁠ dan  mengamankan  query  dalam teknologi cloud [38] ⁠ .

## F. Random Forest
Random forest (RF) merupakan salah satu metode pemodelan machine learning paling populer,  dimana  prinsip  kerjanya  berdasarkan decision  tree ,  oleh  sebab  itu  relatif  mudah dipahami. Desicion  tree memiliki  struktur  data  lebih  sederhana  untuk  dibangun,  bersifat intuitif  dan  mudah  digabungkan  dengan  metode -metode  lainya.  Kekurangan  utama decision  tree adalah  bahwa  cenderung  akan  menyesuaikan  data  pelatihan  yang  biasanya tidak diinginkan untuk suatu algoritma machine learning .
Dalam  mengilustrasikan decision  tree ,  semisal  kita  telah  memiliki  dataset  yang  telah memiliki diberi label malware dan bukan malware , kemudian dilakukan training terhadap data,  hasil  pengamatan  menunjukkan  bahwa  contoh  data malware cenderung  memiliki ukuran  lebih  kecil  namun  memilikin  nilai  entropi  lebih  tinggi  dibanding  yang  bukan malware . Maka kita dapat menggunakan informasi tersebut me njadi salah satu parameter dalam membangun rule decision tree , dapat dilihat pada Figure 7., dimana jarak ambang batas untuk nilai besar dibandingkan dengan nilai kecil serta entropi rendah dibandingkan dengan entropi tinggi akan menjadi dasar aturan pada data latih. Desicion tree ini kemudian dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  uji  sebagai malware atau  bukan berdasarkan nilai entropinya. Kebalikan dari Figure 7., dapat dilihat pada Figure 8.
Figure 7.  Contoh ilustrasi decision tree pada random forest
Figure 8.  Contoh ilustrasi decision tree pada random forest dengan fitur berbeda
Terlihat pada Figure 7. contoh data dengan ukuran " large " akan selalu diklasifikasikan sebagai  bukan malware dengan  tanpa  melihat  entropi,  sedangkan  pada  Figure   8.  dengan nilai  entropi  rendah  akan  selalu  diklasifikasikan  sebagai  bukan malware .  Secara  umum semakin  dekat  ke root  decision maka  akan  cenderung  berpengaruh  terhadap  klasifikasi akhir.
Dalam konteks decision tree , informasi yang dapat dihitung sebagai e ntropi diperoleh dari parent node dikurangi nilai rata-rata entropi child node . Pada saat membuat decision tree ,  maka  akan  dapat  diukur  informasi  yang  diperoleh  dari  setiap  fitur  yang  ada,  dan melakukan pemilihan secara greedy , yakni tanpa mempertimbangkan lagi nilai pada \ node sebelumnya  apakah  lebih  kecil  atau  tidak.  Dengan  cara  seperti  ini  maka  fitur  dengan perolehan  nilai  tertinggi  akan  paling  dekat  dengan root .  Hal  ini  diharapkan  untuk mengurangi perhitungan entropi. Manfaat lainnya adalah kita dapat m enyederhanakan tree dengan memangkas fitur-fitur yang tidak berpengaruh signifikan terhadap hasil.
Untuk  menghindari  kecenderungan  model  dari decision  tree yang  terlalu overfit terhadap data, maka teknik “ bagging ”  dapat diimplementasikan. Bagging dapat konsisten dalam memilih ( overlapping ) data latih, dan membangun decision tree pada setiap sub set. Kemudian dapat dengan baik memperoleh klasifikasi secara keseluruhan, sebagai contoh menggunakan  voting  dalam bagged  decision  tree .  Dalam random  forest konsep bagging diterapkan  secara  umum  lebih  lanjut  untuk  menyimpan  ninlai  fitur  dan  data,  penelitian tentang random forest terdapat pada mekalah berikut [39] ⁠ [40] ⁠ .
Random  forest telah  diimplementasikan  secara  ekstensif  untuk  memecahkan  masalah keamanan  informasi,  termasuk  didalamnya  permasalahan intrusion  detection  system [41] ⁠ [42] ⁠ , deteksi malware [43] ⁠ [44] ⁠ pemalsuan  PDF  [45] ⁠ ,  pengenalan  wajah [46] ⁠ , deteksi celah kemanan software [47] ⁠ , dan lainnya.

## G. Boosting
Boosting merupakan  salah  satu  teknik  dalam  menggabungkan  beberapa  metode pengklasifikasian yang lemah dan cenderung menghasilkan error menjadi klasifikasi yang lebih baik [48] ⁠ , dengan memberikan boost pada fitur yang dianggap lemah agar terhindar dari error tersebut.  Terdapat  banyak  teknik machine  learning yang  dapat  diterapkan sebagai contoh penggabungan skor HMM , skor PCA , dan skor LDA dengan menggunakan SVM untuk mem bangun classifier [49] ⁠ .
Adaboost  ( adaptive  boosting )  adalah  salah  satu  metode boosting terbaik  yang digunakan dan secara luas diterapkan sebagai algoritma. Dalam setiap iterasi dari adaboost sifat greedy digunakan,  dalam  artian  bahwa  classifier  dipilih  secara  manual  untuk dikuatkan  oleh  adaboost.  Ini  merupakan  pendekatan  adaptif  yang  dilakukan  dalam membangun classifier. Penerapan pada aplikasi yang menggunakan metode boosting telah terbukti  berguna  sebagai  intrusion  detection  [50] ⁠ ,  deteksi phising [51] ⁠ ,  dan  analisis malware [52] ⁠ [53] ⁠ .

## IV. A NALISIS
Pemanfaatan model machine learning dalam membangun aplikasi keamanan informasi telah  menjadi  keharusan  untuk  saat  ini.  Para  peneliti  terus  mengembangkan  model  da n algoritma  serta  melakukan  optimalisasi  dari  sisi  kemampuan  analisis  terhadap  metode - metode  terbaru  serangan  keamanan  informasi  dan  pelanggaran  terhadap  data  privasi pengguna.
Tabel 6. Jenis Publikasi.
Index Penerapan M odel by M ethod 1 Malware Analysis HMM, SVM, Clustering, RF, Boosting 2 Intrusion Detection System HMM, k-NN, RF, Boosting 3 Spam Analysis SVM, Clustering, Boosting 4 Network Analysis SVM, Clustering 5 Privacy Analysis Clustering 6 Biometric Analysis LDA, k-NN, RF 7 Cloud Security k-NN 8 Software Analysis RF
Dari tujuh metode yang menghasilkan model yang telah dibahas diatas, menghasilkan delapan  kelompok  fungsi  aplikatif,  yang  terbukti  mampu  dengan  baik  dalam  melakukan upaya  preventif,  prediktif,  deteksi  dan  monitoring  dalam  keamanan  informasi.  Jika diurutkan dari aplikasi yang paling banyak digunakan yakni penganan malware , intrusion detection system , spam analysis dan biometric analysis , network analysis , privacy , cloud computing dan software analysis .
Beberapa  sektor  dalam  kemanan  informasi  yang  menjadi  trend  saat  ini  yakni  tentang sistem  terdistribusi  dan  informasi internet  of  things belum  banyak  disentuh  dengan pengaplikasian model machine learning dalam melakukan upaya mengamankan transmisi data, hal ini yang kemudian dapat dilakukan penelitian lebih lanjut.

## V. K ESIMPULAN
Dalam survei ini telah dibahas secara singkat metode -metode machine learning dalam menghasilkan model yakni HMM , SVM , VQ , LDA , k-NN , dan RF serta terdapat juga teknik boosting . Dalam setiap kasus, dalam tulisan ini juga menyediakan contoh berbagai aplikasi keamanan  informasi  terkait,  yang  dimana  secara  teknis  model machine  learning yang dihasilkan terbukti bermanfaat. Sejumlah besar petunjuk untuk literatur yang relevan telah diberikan,  termasuk  referensi  dan  artikel  pengantar  lainnya  tentang  masing -masing  dari berbagai metode. Untuk mempelajari lebih dalam topik yang dibahas di sini.

## R EFERENCES
[1] A. Dresch, D. P. Lacerda, and J. A. V. Antunes, Design science research : a method for science and technology advancement . Springer.
[2] B.  Kitchenham et  al. ,  “Systematic  literature  reviews  in  software  engineering  –  A tertiary study,” Inf. Softw. Technol. , vol. 52, no. 8, pp. 792 –805, Aug. 2010.
[3] M.  Stamp,  “A  Revealing  Introduction  to  Hidden  Markov  Models,”  no.  October 2018, pp. 1–11, 2018.
[4] A.  Kalbhor,  T.  H.  Austin,  E.  Filiol,  S.  Josse,  and  M.  Stamp,  “Dueling  hidden Markov models for virus analysis,” J. Comput. Virol. Hacking Tech. , vol. 11, no. 2, pp. 103–118, May 2015.
[5] W.  Wong  and  M.  Stamp,  “Hunting  for  metamorphic  engines,” J.  Comput.  Virol. , vol. 2, no. 3, pp. 211 –229, Nov. 2006.
[6] T. Okamoto and Y. Ishida, “Framework of an Immunity -Based Anomaly Detection System  for  User  Behavior,”  in Knowledge-Based  Intelligent  Information  and Engineering  Systems ,  Berlin,  Heidelberg:  Springer  Berlin  Heidelberg,  2007,  pp. 821–829.
[7] R. Posadas, C. Mex-Perera, R. Monroy, and J. Nolazco-Flores, “Hybrid Method for Detecting  Masqueraders  Using  Session  Folding  and  Hidden  Markov  Models,” Springer, Berlin, Heidelberg, 2006, pp. 622–631.
[8] N.  Cristianini  and  J.  Shawe-Taylor, An  Introduction  to  Support  Vector  Machines and  Other  Kernel-based  Learning  Methods .  Cambridge:  Cambridge  University Press, 2000.
[9] R. Berwick and V. Idiot, “An Idiot’s guide to Support vector machines (SVMs),” 2003.
[10] I.  Firdausi,  C.  lim,  A.  Erwin,  and  A.  S.  Nugroho,  “Analysis  of  Machine  learning Techniques  Used  in  Behavior-Based  Malware  Detection,”  in 2010  Second International  Conference  on  Advances  in  Computing,  Control,  and Telecommunication Technologies , 2010, pp. 201–203.
[11] Y. Ye, T. Li, D. Adjeroh, and S. S. Iyengar, “A Survey on Malware Detection Using Data Mining Techniques,” ACM Comput. Surv. , vol. 50, no. 3, pp. 1–40, Jun. 2017.
[12] K.  Rieck,  P.  Trinius,  C.  Willems,  and  T.  Holz,  “Automatic  Analysis  of  Malware Behavior using Machine Learning,” J. ofComputer Secur. , pp. 1–30, 2011.
[13] M. Kamble and C. Dule, “Image Spam Detection : A Review,” 2017.
[14] A.  Annadatha  and  M.  Stamp,  “Image  spam  analysis  and  detection,” J.  Comput. Virol. Hacking Tech. , vol. 14, no. 1, pp. 39–52, Feb. 2018.
[15] H. Drucker, Donghui W u, and V. N. Vapnik, “Support vector machines for spam categorization,” IEEE Trans. Neural Networks , vol. 10, no. 5, pp. 1048–1054, 1999.
[16] W.  Hu  and  W.  Hu,  “Robust  Support  Vector  Machines  for  Anomaly  Detection,” PROC. 2003 Int. Conf. Mach. Learn. Appl. (ICMLA’03 , pp. 23--24, 2003.
[17] S. Mukkamala, G. Janoski, and A. Sung, “Intrusion detection using neural networks and  support  vector  machines,”  in Proceedings  of  the  2002  International  Joint Conference on Neural Networks. IJCNN’02 (Cat. No.02CH37290) , pp. 1702–1707.
[18] L. Khan, M. Awad, and B. Thuraisingham, “A new intrusion detection system using support vector machines and hierarchical clustering,” VLDB J. , vol. 16, no. 4,  pp. 507–521, Aug. 2007.
[19] T. Sohn, J. Seo, and J. Moon, “A Study on the Covert Channel Detection of TCP/IP Header  Using  Support  Vector  Machine,”  Springer,  Berlin,  Heidelberg,  2003,  pp. 313–324.
[20] Kumar, “Cluster Analysis: Basic Concepts and Algorithms,” Psychology .
[21] B.  Mirkin,  “Choosing  the  number  of  clusters,” Wiley  Interdiscip.  Rev.  Data  Min. Knowl. Discov. , vol. 1, no. 3, pp. 252–260, 2011.
[22] U.  Narra,  F.  Di  Troia,  V.  A.  Corrado,  T.  H.  Austin,  and  M.  Stamp,  “Clustering versus SVM for malware detection,” J. Comput. Virol. Hacking Tech. , vol. 12, no. 4, pp. 213–224, Nov. 2016.
[23] J. Kinable and O. Kostakis, “Malware classification based on call graph clustering,” J. Comput. Virol. , vol. 7, no. 4, pp. 233–245, Nov. 2011.
[24] R.  Perdisci,  W.  Lee,  and  N.  Feamster,  “Behavioral  Clustering  of  HTTP -Based Malware  and  Signature  Generation  Using  Malicious  Network  Traces,” USENIX Symp. Networked Syst. Des. Implement. NSDI , pp. 26–26, 2010.
[25] C.  Wei,  A.  Sprague,  and  G.  Warner,  “Clustering  malware -generated spam  emails with a novel fuzzy string matching algorithm,” no. 205, p. 889, 2009.
[26] L. Portnoy, L. Portnoy, E. Eskin, and S. Stolfo, “Intrusion detection with unlabeled data using clustering,” Proc. ACM  CSS Work. DATA Min. Appl. TO Secur. (DMSA - 2001 , pp. 5--8, 2001.
[27] and  W.  L.  Guofei  Gu1,  Roberto  Perdisci,  Junjie  Zhang,  “BotMiner:  Clustering Analysis  of  Network  Traffic  for  Protocol-  and  Structure-Independent  Botnet Detection Guofei,” USENIX Secur. Symp. , no. January 2008, pp. 139–154, 2008.
[28] J.  Vaidya  and  C.  Clifton,  “Privacy-preserving k -means  clustering  over  vertically partitioned  data,”  in Proceedings  of  the  ninth  A CM  SIGKDD  international conference on Knowledge discovery and data mining  - KDD ’03 , 2003, p. 206.
[29] S. Kaya, B. Cicioǧlu Aridoǧan, and M. Demirci, “Linear Discriminant Analysis - A Brief Tutorial,” Mikrobiyol. Bul. , vol. 38, no. 4, pp. 421–427, 2004.
[30] M. Sakai, N. Kitaoka, and S. Nakagawa, “Power linear discrimi nant analysis,” 2007 9th Int. Symp. Signal Process. its Appl. ISSPA 2007, Proc. , no. 2, 2007.
[31] M. Kan, S. Shan, D. Xu, and X. Chen, “Side-Information based Linear Discriminant Analysis  for  Face  Recognition,”  in Procedings  of  the  British  Machine  Vision Conference 2011 , 2011, p. 125.1-125.0.
[32] Chengjun  Liu  and  H.  Wechsler,  “Gabor  feature  based  classification  using  the enhanced fisher linear discriminant model for face recognition,” IEEE Trans. Image Process. , vol. 11, no. 4, pp. 467 –476, Apr. 2002.
[33] J.  Lu,  K.  N.  Plataniotis,  and  A.  N.  Venetsanopoulos,  “Regularization  studies  of linear discriminant analysis in small sample size scenarios with application to face recognition,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 26, no. 2, pp. 181–191, 2005.
[34] N.  V.  Boulgouris  and  Z.  X.  Chi,  “Gait  Recognition  Using  Radon  Transform   and Linear  Discriminant  Analysis,” IEEE  Trans.  Image  Process. ,  vol.  16,  no.  3,  pp. 731–740, Mar. 2007.
[35] Z.  Yao  and  W.  L.  Ruzzo,  “A  Regression-based  K  nearest  neighbor  algorithm  for gene function prediction from heterogeneous data,” BMC Bioinformatics , vol. 7, no. S1, p. S11, Mar. 2006.
[36] Y.  Liao  and  V.  R.  Vemuri,  “Use  of  K -Nearest  Neighbor  classifier  for  intrusion detection,” Comput. Secur. , vol. 21, no. 5, pp. 439–448, Oct. 2002.
[37] J.  Hu,  D.  Gingrich,  and  A.  Sentosa,  “A  k-Nearest  Neighbor  Approach  for  User Authentication  through  Biometric  Keystroke  Dynamics,”  in 2008  IEEE International Conference on Communications , 2008, pp. 1556–1560.
[38] Y. Elmehdwi, B. K. Samanthula, and W. Jiang, “ Secure k-nearest neighbor query over encrypted data in outsourced environments,” in 2014 IEEE 30th International Conference on Data Engineering , 2014, pp. 664–675.
[39] A. Liaw and M. Wiener, “Classification and Regression by randomForest,” R news , vol. 2, no. December, pp. 18 –22, 2002.
[40] Y. Lin and Y. Jeon, “Random Forests and Adaptive Nearest Neighbors,” Journal of the  American  Statistical  Association ,  vol.  101.  Taylor  &  Francis,  Ltd.American Statistical Association, pp. 578–590.
[41] J. Zhang and M. Zulkernine, “A hybrid network intrusion detection technique using random forests,” in First International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES’06) , 2006, p. 8 pp.-269.
[42] S. Thaseen and C. A. Kumar, “An analysis of s upervised tree based classifiers for intrusion  detection  system,”  in 2013  International  Conference  on  Pattern Recognition, Informatics and Mobile Engineering , 2013, pp. 294–299.
[43] B. Sanz, I. Santos, C. Laorden, X. Ugarte -Pedrero, P. G. Bringas, and G. Álvarez, “PUMA:  Permission  Usage  to  Detect  Malware  in  Android,”  Springer,  Berlin, Heidelberg, 2013, pp. 289 –298.
[44] I.  Santos,  F.  Brezo,  X.  Ugarte-Pedrero,  and  P. G.  Bringas,  “Opcode sequences as representation of executables for data-mining-based unknow n malware detection,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 231, pp. 64–82, May 2013.
[45] C. Smutz and A. Stavrou, “Malicious PDF detection using metadata and structural features,”  in Proceedings  of  the  28th  Annual  Computer  Security  Applications Conference on - ACSAC ’12 , 2012, p. 239.
[46] V. Ghosal, P. Tikmani, and P. Gupta, “Face Classification Using Gabor Wavelets and Random Forest,” in 2009 Canadian Conference on Computer and Robot Vision , 2009, pp. 68–73.
[47] V. H. Nguyen and L. M. S. Tran, “Predicting vulnerable s oftware components with dependency graphs,” in Proceedings of the 6th International Workshop on Security Measurements and Metrics - MetriSec ’10 , 2010, p. 1.
[48] R. R. Rojas, “AdaBoost and the Super Bowl of Classifiers A Tutorial Introduction to Adaptive Boosting,” Writing , pp. 1–6, 2009.
[49] M.  Stamp, Introduction  to  machine  learning  with  applications  in  information security . .
[50] Weiming Hu, Wei Hu, and S. Maybank, “AdaBoost-Based Algorithm for Network Intrusion  Detection,” IEEE  Trans.  Syst.  Man,  Cybern.  Part  B ,  vol.  38,  no.  2,  pp. 577–583, Apr. 2008.
[51] D. Miyamoto, H. Hazeyama, and Y. Kadobayashi, “A  Proposal of the AdaBoost - Based Detection of Phishing Sites.” 2007.
[52] A.  M.  Aswini  and  P.  Vinod,  “Droid  permission  miner:  Mining  prominent permissions for Android malware analysis,” in The Fifth International Conference on the Applications of Digital Information and Web Technologies (ICADIWT 2014) , 2014, pp. 81–86.
[53] M.  S.  Khan,  S.  Siddiqui,  R.  D.  McLeod,  K.  Ferens,  and  W.  Kinsner,  “Fractal based adaptive boosting algorithm for cognitive detection of computer malware,” in 2016  IEEE  15th  International  Conference  on  Cognitive  Informatics  & Cognitive Computing (ICCI*CC) , 2016, pp. 50–59.