ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## ANALISIS PERBANDINGAN DETECTION TRAFFIC ANOMALY DENGAN METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Imam Riadi 1 , Rusydi Umar 2 , Fadhilah Dhinur Aini 3
1 imam.riadi@is.uad.ac.id, 2 rusydi_umar@rocketmail.com, 3 fadhilah1708048025@webmail.uad.ac.id Program Studi Sistem Informasi 1 , Program Studi Teknik Informatika 2,3

## Universitas Ahmad Dahlan

## Abstrak
Intrusion  Detection  System  (IDS)  merupakan  sebuah  perangkat  lunak  atau  perangkat  keras yang  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  aktivitas  yang  tidak  wajar  dalam  jaringan.  Situasi sering  muncul  dari  berbagai  akses  jaringan  berupa  informasi  atau  data  yang  dapat  menimbulkan masalah.  Deteksi  merupakan  sistem  untuk  mendeteksi  aktivitas  yang  bersifat  mengganggu  akses data  dalam  sebuah  informasi.  IDS  memiliki  dua  metode  dalam  melakukan  pendeteksian  yaitu  Rule Based (Signature Based) dan Behavior-Based. Traffic Anomaly dapat mendeteksi peningkatan jumlah akses pengguna dan sewaktu – waktu akan terjadi sebuah serangan dari pihak lain terhadap jaringan tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan  2  Metode  algoritma  yaitu  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector Machine (SVM).  Hasil Naïve Bayes melalui sampel data grafik Distributions dan Radviz memiliki nilai probabilitas  0.1  dan  nilai  probabilitas  paling  tinggi  yaitu  0.8.  Untuk  Support  Vector  Machine  (SVM) menghasilkan grafik yang memiliki lebih besar nilai akurasinya.
Kata kunci: Klasifikasi Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Intrusion Detection System ( IDS),Traffic Anomaly

## Abstract
Intrusion  Detection  System  (IDS)  is  a  software  or  hardware  that  can  be  used  to  detect  any abnormal  activity  in  the  network.  Situations  often  arise  from  various  network  access  in  the  form  of information  or  data  that  can  cause  problems.  Detection  is  a  system  for  detecting  activities  that  are disturbing data  access  in  information.  IDS  has  two  methods  of  doing detection,  namely Rule  Based (Signature Based) and Behavior-Based. Anomaly traffic can detect an increase in the number of user access and at any time there will be an attack from another party on the network. This study uses 2 algorithm methods are Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). Naïve Bayes results through the  Distributions  and  Radviz  graph  data  samples  have  a  probability  value  of  0.1  and  the  highest probability value is 0.8. Support Vector Machine (SVM) produces a graph that has greater accuracy. Keywords: Classification Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM), Intrusion Detection System (IDS), Traffic Anomaly

## 1.  Pendahuluan
. Intrusion Detection System (IDS) merupakan sistem perangkat lunak atau perangkat keras yang dapat digunakan untuk mendeteksi adanya aktivitas yang mencurigakan dalam sistem jaringan komputer  [1].  Dalam  permasalahan  IDS  ini  telah  didekati  oleh  beberapa  algoritma  seperti Naïve Bayes ,  support  vector  machine  (SVM)  dan  algoritma  lainnya.    Naive  Bayes  adalah  sebuah  metode atau algoritma klasifikasi sederhana yang mampu berkontribusi pada keputusan akhir dan pada setiap atributnya  memiliki  sifat  independent. Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  di  dalam  data mining untuk mengklasifikasikan data. Cara kerja dari metode Naïve Bayes menggunakan parameter yang telah ada. Konsep dasar Naïve Bayes adalah Teorema Bayes. Teorema yang digunakan dalam statiska  untuk  menghitung  suatu  peluang,  Bayes  Optimal  Classifier  menghitung  peluang  dari  satu kelas  dari  masing – masing  kelompok    atribut  yang  ada  dan  menentukan  kelas  mana  yang  paling optimal.  Proses pengelompokan atau klasifikasi dibagi menjadi dua fase yaitu learning/training dan testing/classify Pada  fase learning ,  sebagian  data  yang  telah  diketahui  kelas,  datanya  diumpankan untuk  membentuk  model  perkiraan.  Kemudian pada  fase testing, model  yang  sudah  terbentuk  diuji dengan sebagian data [2]. Traffic Anomaly merupakan suatu keadaan yang tidak stabil terjadi di lalu lintas  jaringan  sehingga  rentannya  sebuah  jaringan  untuk  di  serang.  Anomali  trafik  tersebut  dapat melumpuhkan jaringan dari sisi file yang target dari penyusup [3].
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Traffic Anomaly dapat mendeteksi peningkatan jumlah akses pengguna dalam sewaktu waktu akan terjadi sebuah serangan dari pihak lain terhadap jaringan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Deteksi Traffic Anomaly
Gambar  1  diatas  merupakan  data  grafik  menunjukan  pengiriman  packet  dan  penerimaan packet menggunakan akses jaringan wireless.

## 2.  Metode
Adapun  beberapa  penelitian  yang  terkait  yang  pernah  dilakukan  oleh  Penelitian  [4]  membahas tentang  “Perbandingan  IDS  Snort  dan  IDS  Suricata  dalam  mendeteksi  serangan  TCP  SYN Flood”, mendapatkan  hasil  yang  positif.  Dengan  terbukti  kedua  hasil  IDS  dalam  mendeteksi  aktivitas  tanpa harus  mengalami  kendala.  Pada  penelitian  tersebut  disimpulkan  bahwa  metode  Intrusion  Detection System  (IDS)  Snort  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  Intrusion  Detection  System  (IDS)  Suricata serta  mempunyai  nilai  akurasi  lebih  tinggi  dibandingkan  Intrusion  Detection  System  (IDS)  Suricata lebih rendah
Penelitian  [5] membahas  tentang  “Implementasi  Metode  Support  Vector  Ma chine  untuk melakukan  Klasifikasi  Kemacetan  lalu  lintas  pada  twitter”,  dalam  penelitian  ini  melakukan  scenario yang  telah  dilakukan  dapat  dlihat  bahwa  tinggi  rendahnya  akurasi  dipengaruhi  oleh  jumlah  dataset yang digunakan. Hasil penguian tersebut dapat dirata – rata akurasi tertinggi yaitu 98.67% pada data jumlah dataset 934.
Penelitian  [6] membahas  tentang  “Sistem  Deteksi  Intrusi  dengan  Snort”,  sistem  yang menghasilkan  sebuah  log  yang  tersimpan  dalam database dan  alert  yang  dihasilkan  dapat ditampilkan dan dianalisis dalam tampilan web.
Penelitian [7] membahas tentang “Analisa dan Perband ingan Bukti Forensik Aplikasi Media Sosial  Facebook dan  Twitter  Pada  Smartphone  Android”,  penelitian  ini  dilakukan  untuk menemukan dan  membanding  bukti-bukti  forensic  dengan  menjalankan  11  skenario  diantaranya  adalah pengembalian file yang dihapus, pencarian bukti forensic berupa nama akun, lokasi, nomor telepon, tanggal lahir, photo profile, cover photo, posting.
Penelitian  [8] membahas  tentang  “Analisis  Live  Forensik  Untuk  Perbandingan  Keamanan Email Pada  Sistem  Operasi  Proprietary”,  menghasilkan  ekperimen  yang  dilakukan  dengan menggunakan Personal Computer Sistem Operasi Windows 10 64bit, browser Mozila Firefox 49.0.1. Email ini  merupakan  akun  yang  terintegrasi  dengan  akun  sosial  media  lain  untuk  itu  harus  terjaga keamanannya.  Metode  live  forensics  merupakan  suatu  teknik  untuk  menemukan  barang  bukti  pada data  volatile  termasuk  username  dan  password.  Jasa  penyedia  email  terus  berkembang  dengan menambahkan berbagai fitur demi kenyamanan pengguna termasuk fitur kemanan.
Penelitian  [9] membahas  tentang  “Analisis  Statisti k  Log  Jaringan  Untuk  Deteksi  Serangan DDOS berbasis Neural Network”, mendeteksi serangan DDoS dengan metode neural network dengan fungsi Fixed  Moving  Average Window  (FMAW)  menghasilkan  presentase  rata-rata  pengenalan terhadap 3 kondisi jaringan yaitu normal, slow DDoS, Dan DDoS  sebesar 90,52%.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  metoda machine  learning yang  memanfaatkan perhitungan  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes. Algoritma  Naive  bayes  proses  klasifikasi  statistik  yang  bisa  digunakan  dalam  melakukan  prediksi suatu probabilitas pada keanggotaan sebuah class [10].
Support  Vector  Machine  merupakan  sebuah  metode  yang  membandingan  suatu  seleksi parameter  standart  nilai  diskrit  yang disebut kandidat  set.  Untuk mengklasifikasikan akurasi  Support Vector Machinie (SVM) diperkenalkan oleh Vapnik, Boser dan Guyon pada tahun 1992.
Metode Support Vector Machine memiliki 5 komponen yang berfungsi di antaranya:
• SVM Linear
• SVM Polynomial
• Kernel RBF ( Radio Basis Function )
• Kernel MLP ( Multi Layer Perceptrom )
• Tangent Hyperbolic ( sigmoid )
Metode  Support  Vector  Machine Sigmoid merupakan  sebuah  parameter  yang  dibuat  untuk memudahkan  dalam  pemecahan  klasifikasi  data  yang  dihubungkan  ke  scatter  plot  untuk mendapatkan hasil titik deteksi yang diakses oleh para pengguna dari IP address [11]
Intrusion  Detection  System  merupakan  sebuah  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak yang  mampu  melakukan  suatu  deteksi  pada  suatu  aktifiktas  yang  mencurigakan  yang  terjadi  pada jaringan  komputer.  IDS  mempunyai  beberapa  kategori  yaitu Network-based  Intrusion  Detection System (NIDS) dan Host-based Inrusion Detection System (HIDS). [12]
Data traffic yang  diproses  melalui  klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  SVM  yang  selanjutnya dilakukan  pengujian  hingga  menghasilkan  nilai  dari  Data  table,  Distributions,  Radviz,  Scatter  Plot dapat dilihat  gambar 2 .
Gambar 2. Alur Pengujian
Merupakan alur pengujian yang memproses semua data yang sudah di inputkan kedalam file dengan menghubungkan ke data table dan scatter plot, lalu data table dihubungkan ke Naïve bayes, Radviz,  Distribusi.  Terakhir  Support  Vector  Machine  (SVM)  dihubungkan  ke  Scatter  Plot  untuk menghasilkan sebuah grafik.
File Data Table Naïve Bayes Radviz Distributions Scatter Plot SVM
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Tahap-tahap yang dilakukan dalam penelitian ini dalam bentuk diagram alir  gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Alir Penelitian
Penjelasan diagram alir yang ditunjukkan pada gambar 3 sebagai berikut:
a)  Deteksi Anomaly Traffic
Anomaly detections merupakan suatu monitoring untuk memantau pergerakan yang terjadi pada sistem jaringan. Jika terjadi penyerangan terhadap sistem maka anomaly traffic akan mendeteksi jumlah peningkatan pada jaringan tersebut.
b)  Pencarian data dilakukan melalui Wireshark yang terhubung dengan jaringan internet untuk mengetahui adanya akses Traffic Anomaly yang mencurigakan seperti packet yang berwarna hitam gambar 4.
Gambar 4. Pencarian Data
c)  Data merupakan proses suatu pengumpulan dari hasil capture melalui wireshark yang terhubung dengan akses jaringan internet lalu dikonfigurasi dalam bentuk .csv, sehingga dapat diolah lebih lanjut menggunakan kedua metode tersebut gambar 5.
Mulai Deteksi Anomali Wireshark Pengumpulan Data
Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM)
Selesai
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 5. Pengumpulan Data
d)     Metodologi  penelitian  perbandingan  Naïve  Bayes  dan  SVM.  Naïve  Bayes  Classifier  disebut sebagai multinomial naïve bayes merupakan model penyederhanaan dari algoritma bayes yang cocok dalam pengklasifikasikan text atau dokumen [13].
Persamaan rumus Navie Bayes sebagai berikut:

## P (A|B) = ( P (B|A) * P(A))/P(B)) …………………………………………………………(1)
Peluang kejadian A bersyarat B ditentukan dari peluang B saat A, peluang A dan Peluang B berubah menjadi.
P (A|B) = ( P (D|Ci) * P(Ci)) / P(D)) ……………………………………………………...(2)
Keterangan:
P(V j ) :  Probabilitas setiap dokumen terhadap sekumpulan dokumen.
P(W k |V j ) :  Probabilitas kemunculan kata W k pada suatu dokumen dengan  kategori class V j
e)  Metode Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  suatu  parameter  atau  atribut  untuk mengklasifikasikan data  kedalam  set  pengujian.  Pengujian dilakukan  dalam  satu  set  berisi  nilai target  serta  beberapa  fitur  lainnya.  Tujuan  SVM  adalah  untuk  menghasilkan  model  yang dihubungkan  dengan Scatter  Plot yang  menghasilkan  sebuah  grafik  perbandingan  data  [14]. Scatter Plot merupakan sebuah grafik yang bisa digunakan untuk melihat suatu pola hubungan antara 2 variabel. Untuk bisa menggunakan scatter plot, skala data harus digunakan dalam skala interval dan rasio [15].

## 4.  Hasil dan Pembahasan
Analisis  perbandingan  menggunakan  Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine  diperoleh bahwa hasil nilai akurasi probabilitas tertinggi dari data akses TCP dengan proses simulasi pengujian data  yang  di  akses  melalui traffic  anomaly yang  diakses  melalui  tools wireshark dan  menghasilkan format data dalam bentuk cvs.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 6. Inputan Dokumen File
Gambar  6  merupakan  hasil  inputan  dokumen  /  file  yang  akan  di  proses  dengan  data  table yang akan di hasilkan pada Gambar 7 sebagai berikut :

## Gambar 7. Data traffic
Untuk proses selanjutnya akan dihasilkan melalui Scatter Plot, Ridviz dan Distributions yang berupa grafik pada gambar  8 menghasilkan grafik Scatter Plot yang telah diproses melalui SVM sebagai berikut :
Gambar 8. Hasil Grafik Scatter Plot
Gambar 8 menghasilkan grafik scatter plot ini terbagi 4 grafik yang digunakan untuk melihat suatu pola dengan skala data yang digunakan skala interval, rasio, dan penyebaran data. Untuk hasil pada warna biru pertama scatter plot menganalisis penyebaran data dari hasil SVM menunjukkan pola grafik  menyebar  lebih  sedikit,  untuk  warna  biru  kedua  penyebaran  data  menunjukkan  hasil  grafik banyaknya  pengumpulan  data  menggunakan TCP. Sedangkan  grafik  untuk  warna  merah  pertama penyebaran  data  menggunakan HTTP mempunyai  data  yang  banyak  menyebar  ke  suatu  area  dan warna  merah  kedua  mempunyai  pola  grafik  kumpulan  datanya  lebih  banyak  terkumpul  dalam  satu area.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Proses  selanjutnya  hasil  perbandingan  Naïve  bayes  melalui  Grafik  Distributions  dan  Radviz sebagai berikut:
Gambar 9 Grafik Distributions                                  Gambar 10. Grafik Radviz
Hasil Naïve Bayes melalui grafik Distributions dan Radviz gambar 10 . G ambar 9 menghasilkan grafik warna biru HTTP presentase dengan nilai akurasi 800 frekuensi dengan probabilitas 0.4 dan warna  biru TCP kedua  nilai  akurasinya  probabilitas  0.1.  Sedangkan  warna  merah HTTP memiliki nilai akurasi 1900 frekuensi dan nilai probabilitasnya TCP melebihi dari 0.8. Hasil dari grafik radvid dengan  IP  192.168.10.232  berwarna  biru  dengan  penyebaran  data  lebih  banyak  dibandingkan dengan IP  23.52.171.89 penyebaran datanya lebih sedikit.

## 5.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  analisis perbandingan  menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine diperoleh  bahwa  nilai  akurasi  yang  di  hasilkan  oleh  Naïve  Bayes  melalui  sampel  data  grafik Distributions dan Radviz memiliki nilai probabilitas 0.1 dan nilai probabilitas paling tinggi yaitu 0.8 sedangkan  hasil  Support  Vector  Machine  (SVM)  memiliki  nilai  akurasi  yang  paling  banyak penyebaran  menggunakan  Scatter  Plot.  Nilai  yang  maksimal  dalam  analisis  perbandingan menggunakan metode Naïve Bayes.
Saran mengenai proses dari analisis perbandingan tersebut dapat dilakukan dengan proses perbandingan dengan metode - metode lain dan menggunakan aplikasi, tools yang memberi para pengguna untuk mengembangkan hal tersebut jauh lebih baik dari sebelumnya.

## Daftar Pustaka
[1] M.  Jannah,  Hustinawati,  and  R.  Wildani,  “Implementasi  Intrusion  System  (Ids)  Snort  Pada Laboratorium Jaringan Komputer,” UG J. , vol. 6 No 5, pp. 1 – 4, 2012.
[2] M. Sudarma and D. P. Hostiadi, “Ko munikasi Pada Nework Traffic Menggunakan Naïve Bayes Sebagai,” Icsgteis , no. November, pp. 59 – 64, 2013.
[3] Y.  Purwanto  and  F.  Y.  Suratman,  “Perancangan  Dan  Analisis  Deteksi  Anomali  Berbasis Clustering  Menggunakan  Algoritma  Modified  K-Means  Dengan  Timestamp  Initialization  Pada Sliding Window Design And Analysis Of Anomaly Detection Based Clustering Using Modified K- Means Algorithm With Timesta.”
[4] E.  Risyad,  M.  Data,  and  E.  S.  Pramukantoro,  “Perbandingan  Performa  Intrusion  Detection System  (  IDS  )  Snort  Dan  Suricata  Dalam  Mendet eksi  Serangan  TCP  SYN  Flood,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 9, pp. 2615 – 2624, 2018.
[5] E. Susilowati, M. K. Sabariah, and A. A. Gozali, “Implementasi Metode Support Vector Machine Untuk  Melakukan  Klasifikasi  Kemacetan  Lalu  Lintas  Pada  Twitter  Implementation  Support Vector  Machine  Method  for  Traffic  Jam  Classification  on  Twitter,” E-Proceeding  Eng. ,  vol.  2, no. 1, pp. 1 – 7, 2015.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 1  April 2019

## Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
[6] A. P. Wicaksono, J. Raya, D. Po, and B. Purwokerto, “Sistem Deteksi Intrusi d engan Snort ( Intrusion Detection System with Snort ),” vol. III, pp. 31– 34, 2014.
[7] W. A. Mukti, S. U. Masruroh, D. Khairani, and B. Forensik, “Analisa Dan Perbandingan Bukti Forensik Aplikasi Media Sosial Facebook Dan Twitter Pada Smartphone Android,” vol. 10, no. 1, pp. 73 – 84, 2017.
[8] M.  N.  Faiz,  R.  Umar,  and  A.  Yudhana,  “Analisis  Live  Forensics  Untuk  Perbandingan Kemananan  Email  Pada  Sistem  Operasi  Proprietary,” J.  Ilm.  Ilk. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  242 – 247, 2016.
[9] A.  W.  Muhammad,  I.  Riadi,  and  Sunard i,  “Analisis  Stat istik  Log  Jaringan  Untuk  Deteksi Serangan  Ddos  Berbasis  Neural  Network,” J.  Ilm.  Ilk. ,  vol.  8,  no.  Desember,  pp.  220 – 225,
2016.
[10] I. N. T. Wirawan and I. Eksistyanto, “Penerapan Naive Bayes Pada Intrusion Detection System Dengan Diskrit isasi Variabel,” J. Ilm. Teknol. Inf. , vol. 13, pp. 182 – 189, 2015.
[11] N. T. Thomopoulos, Statistical Distributions . 2017.
[12] J.  Gondohanindijo,  “Sistem  Untuk  Mendeteksi  Adanya  Penyusup  (  IDS :  Intrusion  Detection System ),” Semarang , vol. 2, pp. 46 – 54, 2011.
[13] Y. S. Nugroh o, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013 , pp. 1 – 11, 2009.
[14] C. Yang, G. N. Odvody, C. J. Fernandez, J. A. Landivar, R. R. Minzenmayer, and R. L. Nichols, “E valuating unsupervised and supervised image classification methods for mapping cotton root rot,” Precis. Agric. , vol. 16, no. 2, pp. 201 – 215, 2015.
[15] S. P. H. Pb, “Scatterplots and Correlation,” Growth (Lakeland) , 2003.