## Deteksi Serangan Low Rate DDoS pada Jaringan Tradisional menggunakan Algoritma Decision Tree
Fadil Febriansyah 1 , Zian Asti Dwiyanti 2 , Diash Firdaus 3
1,2 Teknik Informatika, 3 Informatika
1,2 Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, 3 Institut Teknologi Nasional, Indonesia Email: 1 fadilfebriansyah76@gmail.com , 2 ziandwiasti23@gmail.com , 3 diashfirdaus@gmail.com

## Abstrak
Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) menjadi salah satu serangan yang dapat melumpuhkan lalu lintas dan  servis  jaringan  dengan  cara  membebani  server,  network  link  dan  perangkat  jaringan  (switch,  router,  dll.) dengan traffic network yang sangat tinggi. Deteksi DDoS dapat dilakukan dengan menggunakan machine learning, salah satunya dengan menggunakan algoritma Decision Tree. Decision Tree adalah salah satu metode yang sering digunakan  dalam  data  mining  dan  machine  learning  untuk  memprediksi  hasil  atau  mengambil  keputusan berdasarkan input yang diberikan. Dalam aplikasinya untuk mendeteksi serangan Low Rate DDoS (Distributed Denial  of  Service)  pada  jaringan  tradisional,  decision  tree  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan terjadinya serangan Low rate DDoS berdasarkan beberapa fitur yang dianggap penting dalam mengidentifikasi serangan tersebut. Fitur-fitur tersebut bisa berupa jumlah traffic yang masuk ke jaringan, tipe traffic yang masuk, atau karakteristik traffic lainnya. Untuk mendeteksi serangan low rate DDoS pada jaringan tradisional dengan menggunakan dataset CICIDS 2017. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode decision tree dengan algoritma Gini Index lebih baik dari Entropy untuk mendeteksi low rate DDoS (Distributed Denial of Servcice)  pada jaringan tradisional  berdasarkan  nilai  Accuracy,  Precision  ,  dan  F1  Score,  yaitu  dengan  nilai  99,740%,  99,113%,  dan 99,231%.
Kata kunci : Decision tree , DDoS, Machine learning , CICIDS2017, Gini Index , Entropy
Detection of Low Rate DDoS Attacks on Traditional Networks using the Decision Tree Algorithm

## Abstract
Distributed  Denial  of  Service  (DDoS)  attacks  are  attacks  that  can  paralyze  network  traffic  and  services  by overloading servers, network links and network devices (switches, routers, etc.) with very high network traffic. DDoS detection can be done using machine learning, one of which is using the Decision Tree algorithm. Decision Tree is a method that is often used in data mining and machine learning to predict results or make decisions based on  the  input  provided.  In  its  application  to  detect  Low  Rate  DDoS  (Distributed  Denial  of  Service)  attacks  on traditional networks, decision trees can be used to predict the possibility of Low rate DDoS attacks based on several features that are considered important in identifying such attacks. These features can be the amount of traffic that enters the network, the type of traffic that comes in, or other traffic characteristics. To detect low rate DDoS attacks on traditional networks using the CICIDS 2017 dataset. The results of the analysis show that the decision tree method with the Gini Index algorithm is better than Entropy for detecting low rate DDoS (Distributed Denial of Service) on traditional networks based on Accuracy, Precision, and F1 Score, with values of 99.740%, 99.113% and 99.231%.
Keywords : Decision tree, DDoS, Machine learning, CICIDS2017, Gini Index , Entropy

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  merupakan  salah satu hal yang paling banyak dibahas ketika mengkaji isu  industri  4.0  yang  erat  dengan  konektivitas internet,  penggunaan  teknologi  yang  lebih  banyak dalam  kehidupan  sehari-hari,  dan  kegiatan ekonomi.Terlepas  dari  peran  teknologi  dalam jaringan  internet,  manfaat  dengan  adanya  revolusi industri  4.0  pertukaran  informasi  dapat  dengan
mudah dilakukan kapan saja serta dimana saja tanpa batasan waktu hanya dengan jaringan internet.(Jose, 2021)
Dengan  semakin  banyak  memanfaatkan  teknologi jaringan  komputer    selain  mendapatkan  banyak manfaat seperti mempermudah pekerjaan, penggunaan jaringan komputer juga rentan terhadap serangan.  Serangan Distributed  Denial  of  Service (DDoS)  menjadi  salah  satu  serangan  yang  dapat melumpuhkan lalu lintas dan servis jaringan dengan cara membebani server, network link dan perangkat
7 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 6, No. 1, Mei 2023, hlm. 7 of 11
jaringan (switch, router, dll.) dengan traffic network yang sangat tinggi.(Syahputra et al., 2020)
Permasalahan  yang  sering  terjadi  di perusahaan  atau  instansi  biasanya  terdapat server down sehingga  ketika  kita  mengakses  jaringan tersebut  jaringan  tidak  dapat  diakses.  Hal  ini  tentu sangat  mengganggu  kegiatan  yang  ada  di perusahaan.Dengan  semakin  banyak  permasalahan pada  jaringan  komputer  di  era  4.0  ini,  maka diperlukan  sebuah  model machine  learning untuk melakukan  pendeteksian  adanya  serangan low  rate DDoS.  Diharapkan  model machine  learning ini mampu  bekerja  dengan  baik  dalam  mendeteksi serangan low rate DDoS.(Pangestu & Solichin, 2022) Oleh  sebab  itu,  sangat  penting  untuk merealisasikan sistem deteksi low rate DDoS untuk menjaga  keamanan  jaringan.  Dalam  penelitian  ini akan dilakukan deteksi serangan low rate DDoS pada Jaringan  Tradisional  menggunakan  algoritma Decision  Tree .  Manfaat  utama  menggunakan algoritma Decision  tree adalah  kemampuan  untuk memecah  proses  pengambilan  keputusan  yang kompleks  menjadi  lebih  sederhana,  sehingga pengambil  keputusan  lebih  baik  menafsirkan  solusi untuk masalah.(Charbuty & Abdulazeez, 2021)
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  teknologi machine  learning (ML)  telah  digunakan  untuk mengembangkan sistem cerdas dengan cara melatih mesin  untuk  membuat  keputusan.  Dengan menggunakan  dataset  sebagai  input  dan  classifier sebagai metodenya, ML dapat mengidentifikasi data baru yang memiliki kemiripan dengan data yang telah dikenal.  Ada  banyak  algoritma  ML  yang  dapat digunakan untuk membangun framework atau model ML,  dan  masing-masing  algoritma  memiliki kelebihan  dan  kekurangan  yang  berbeda  tergantung pada dataset dan fitur yang digunakan.

## 1.A. Decision Tree
Decision  tree merupakan  metode  klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Metode decision  tree mengubah  fakta  yang  sangat  besar menjadi  pohon  keputusan  yang  mempresentasikan aturan. Aturan dapat dengan mudah dipahami dengan bahasa  alami.(Lakshmi  et  al.,  2016) Decision  tree adalah algoritma yang digunakan dalam data mining dan machine  learning untuk  membuat  pohon keputusan yang digunakan untuk memprediksi hasil atau  mengambil  keputusan  berdasarkan  sejumlah input. Algoritma ini bekerja dengan membuat pohon keputusan yang terdiri dari node-node yang mewakili pertanyaan  atau  kondisi,  dan  edge-edge  yang menghubungkan node-node tersebut.

## Gambar 1. Struktur Decision Tree
Sumber : https://glints.com/id/lowongan/decision-tree-adalah/
Setiap  node  pada  pohon  keputusan  akan membagi  data  menjadi  dua  kelompok:  yang memenuhi  kondisi  node  tersebut  dan  yang  tidak memenuhi  kondisi  node  tersebut.  Proses  ini  akan dilakukan kembali untuk setiap kelompok data yang terbentuk  hingga  terdapat  keputusan  yang  dapat diambil.  Dengan  demikian, decision  tree dapat digunakan untuk memprediksi hasil atau mengambil keputusan  berdasarkan  pertanyaan-pertanyaan  yang diajukan kepada data yang tersedia.
Ada  beberapa  teknik  yang  biasa  digunakan dalam membangun pohon keputusan, di antaranya:
● ID3  ( Iterative  Dichotomiser 3):  Algoritma  ini menggunakan metode entropy dan information gain untuk memutuskan pertanyaan yang paling tepat  untuk  diajukan  pada  setiap  node  pada pohon keputusan.(Yusa et al., 2016)
● C4.5: Algoritma ini mirip dengan ID3, namun menggunakan  metode  gain  ratio  yang  lebih advance  untuk  memutuskan  pertanyaan  yang paling tepat untuk diajukan pada setiap node.
● CART  ( Classification  and  Regression  Trees ): Algoritma ini menggunakan metode Gini Index untuk  memutuskan  pertanyaan  yang  paling tepat untuk diajukan pada setiap node.(Yusa et al., 2016)

## 1.B. Gini & Entropy
Gini  adalah  ukuran  ketidakseimbangan  dalam distribusi dari sebuah atribut dari sekumpulan objek data.  Nilai  gini  yang  lebih  rendah  menunjukkan distribusi yang lebih merata (less skewed).(Mauludin Rohman & Adinugroho, 2021)
Entropy adalah ukuran ketidakpastian (impuritas) dari sebuah atribut dari sekumpulan objek data  dalam  satuan  bit.  Entropy  biasanya  digunakan dalam  pengklasifikasian  data  di  mana  entropy  yang lebih rendah menunjukkan kelas yang lebih homogen (kurang bervariasi).(Mauludin Rohman &
Adinugroho, 2021)
Fadil Febriansyah,dkk, Deteksi  Serangan Low Rate DDoS Pada Jaringan Tradisional … 8

## 1.C. Pengukuran Performa
Untuk  pengukuran  performa  pada  penelitian ini akan menggunakan confusion matrix seperti yang disajikan pada tabel 1. Confusion matrix adalah salah satu cara yang sering digunakan untuk mengevaluasi kinerja  model machine  learning ,  termasuk  model yang  dibuat  menggunakan  algoritma decision  tree . Confusion matrix adalah tabel yang menggambarkan hasil prediksi model dibandingkan dengan hasil yang sebenarnya.
Untuk  menggunakan confusion  matrix ,  kita perlu  memilih  dua  kelas  yang  akan  diprediksi  oleh model,  biasanya  disebut  sebagai  "positif"  dan "negatif".  Kemudian,  kita  akan  menghitung  jumlah true positive (TP), false positive (FP), true negative (TN),  dan false  negative (FN).  Jumlah-jumlah tersebut akan digunakan untuk menghitung beberapa metrik  yang  umum  digunakan  untuk  mengevaluasi kinerja  model,  seperti  akurasi,  presisi,  dan recall.(Mauludin Rohman & Adinugroho, 2021)
Tabel 1. Confusion Matrix Hasil Serangan   Hasil Normal Prediksi Serangan TP ( True Positive ) FP ( False Positive ) Prediksi Normal FN ( False Negative ) TN ( True Negative )
● Akurasi  adalah  persentase  dari  prediksi  yang benar  dari  seluruh  prediksi  yang  dilakukan model.  Akurasi  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus :
Accuracy = !" $ !% !"$!%$&"$&% ×100%
● Presisi  adalah  persentase  dari  prediksi  positif yang  benar  dari  seluruh  prediksi  positif  yang dilakukan model. Presisi dapat dihitung dengan menggunakan rumus :
Precision = !" &"$!" ×100%
● Recall adalah  persentase  dari  prediksi  positif yang  benar  dari  seluruh  data  positif  yang  ada pada  dataset. Recall dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus :
Recall = !" !"$&% ×100%
● F1  score merupakan  rata-rata  harmonis  dari presisi  dan recall . F1  score dapat  dihitung dengan menggunakan rumus :
F1 Score = ' × (*+,-./.01×+,-233) *+,-./.01 $ +,-233 ×100%
Jumlah  TP  menunjukkan  jumlah  paket  yang benar-benar  merupakan  serangan  DDoS  dan
diprediksi  dengan  benar  oleh  model  sebagai serangan.  Jumlah  FP  menunjukkan  jumlah  paket yang normal namun salah diprediksi sebagai serangan oleh  model.  Jumlah  FN  menunjukkan  jumlah  paket yang  merupakan  serangan  namun  salah  diprediksi sebagai normal oleh model. Jumlah TN menunjukkan jumlah paket yang benar-benar normal dan diprediksi dengan benar oleh model sebagai normal.(NOR et al., 2022)
Dengan  menghitung  jumlah-jumlah  tersebut, kita  dapat  menghitung  beberapa  metrik  yang  biasa digunakan  dalam  mengevaluasi  performa  model, seperti akurasi, presisi, recall dan f1 score. Semakin tinggi  nilai  metrik-metrik  tersebut,  semakin  baik performa model tersebut dalam mendeteksi serangan DDoS pada jaringan tradisional.

## 1.D. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  CICIDS2017.  CICIDS2017  adalah  dataset yang  digunakan  dalam  konferensi  " Canadian Conference  on  Computer  and  Information  Science (CICIS)"  pada  tahun  2017.  Dataset  ini  merupakan kumpulan  data  yang  dikumpulkan  dari  jaringan tradisional  yang  mengalami  serangan  DDoS ( Distributed  Denial  of  Service ).  Dataset  ini  terdiri dari  beberapa  tipe  serangan  DDoS  yang  umum, seperti  HTTP  Flood,  UDP  Flood,  SYN  Flood,  dan lainnya.(Panigrahi & Borah, 2018)
Dataset  CICIDS2017  biasa  digunakan  dalam penelitian  dan  pengembangan  algoritma  untuk mendeteksi  serangan low  rate DDoS  pada  jaringan tradisional.  Dataset  ini  juga  dapat  digunakan  untuk melatih model machine learning , seperti model yang dibangun  dengan  menggunakan  algoritma decision tree ,  untuk  memprediksi  serangan low  rate DDoS. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
Tabel 2. Data Penelitian Jenis Data Jumlah Persen Serangan 425878 83% Normal 2096484 17% Total 2522362 100%
9 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 6, No. 1, Mei 2023, hlm. 9 of 11

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini peneliti memaparkan kerangka penelitian,  metoda  dan experiment  setup yang digunakan pada penelitian.

## 2.A. Kerangka Penelitian
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan beberapa  tahapan  kegiatan,  yang  disusun  dalam kerangka penelitian pada gambar berikut :

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  3,  dapat  dijelaskan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
● Pengumpulan  data,  pada  tahap  pengumpulan data  pada  penelitian  ini  yaitu  menggunakan dataset dari CICIDS2017.
● Dalam  data  set  tersebut  terdapat  79  atribut  , namun  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini hanya  41  atribut  dengan  menggunakan library sklearn.feature_selection yaitu  selectKBest  dan chi2.
● Setelah  dilakukan feature  selection ,  dataset tersebut  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu 70%  untuk  pelatihan  ( train )  dan  30%  untuk pengujian ( test ). ● Kemudian, dataset train akan dilatih menggunakan algoritma decision tree (DT). Dua algoritma  yang  digunakan  dalam  pembuatan pohon keputusan ( decision tree ) untuk mengukur kemurnian suatu kelas dalam sebuah node yaitu Gini dan Entropy.
● Model  evaluation.  Untuk  mengevaluasi  hasil pengujian,  beberapa  metrik  untuk  mengukur kinerja  model  yang  umum  digunakan  adalah akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1  score.  Dengan
menghitung  metrik-metrik  tersebut,  kita  dapat mengetahui  seberapa  baik  model  yang  telah dibuat  dapat  digunakan  untuk  memprediksi serangan low  rate DDoS  pada  jaringan tradisional.

## 2.B. Experiment Setup
Experiment  Setup  yang  dibutuhkan  untuk mendeteksi Low Rate DDoS menggunakan Machine Learning sebagai berikut.
Tabel 3. Experiment Setup No. Kebutuhan Keterangan 1 System OS Virtual Ubuntu dan Kali Linux 2 Simulation Tools Mininet, VirtualBox 3 Dataset CICIDS2017 4 CPU Intel core i3 5 RAM 8GB 6 Operating System Windows 10 7 Supporting Tools Jupyter Notebook Sklearn Library Matplotlib Library Python3

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  hasil  dan  pembahasan  merupakan  hasil dari decision  tree gini  index  dan  entropy  untuk mendeteksi  serangan low  rate DDoS  pada  jaringan tradisional.  Berikut  merupakan  atribut  yang digunakan dalam penelitian :
Tabel 4. Features No. Features No. Features
1 Destination Port 22  Bwd IAT Std 2 Flow Duration 23  Bwd IAT Max 3 Total Length of Bwd Packets 24  Bwd IAT Min 4 Fwd Packet Length Mean 25  Fwd Packets/s 5 Fwd Packet Length Std 26  Bwd Packets/s 6 Bwd Packet Length Max 27 Max Packet Length 7 Bwd Packet Length Mean 28 Packet Length Mean 8 Bwd Packet Length Std 29 Packet Length Std 9 Flow Bytes/s 30 Packet Length Variance 10  Flow Packets/s 31 Average Packet Size 11  Flow IAT Mean 32 Avg Fwd Segment Size 12  Flow IAT Std 33 Avg Bwd Segment Size
Fadil Febriansyah,dkk, Deteksi  Serangan Low Rate DDoS Pada Jaringan Tradisional … 10 No. Features No. Features 13  Flow IAT Max 34 Subflow Bwd Bytes 14  Flow IAT Min 35  Active Mean 15  Fwd IAT Total 36  Active Std 16  Fwd IAT Mean 37  Active Max 17  Fwd IAT Std 38  Idle Mean 18  Fwd IAT Max 39  Idle Max 19  Fwd IAT Min 40  Idle Min 20  Bwd IAT Total 41  Label 21  Bwd IAT Mean Setelah  mengevaluasi  kedua  algoritma  yang telah dilakukan, tahap selanjutnya adalah membandingkan  performa  masing-masing  metode dengan  menghitung  nilai accuracy , precission , recall , dan F1 Score .

## 1.E. Hasil  Implementasi  Metode Decission  Tree

## Algoritma Gini Index
Hasil  yang  diperoleh  dari  implementasi menggunakan metode decision tree dengan algoritma gini index untuk deteksi low rate DDoS dapat dilihat pada gambar confusion matrix dibawah ini :
Gambar 4. Confusion Matrik Gini Index

## Keterangan :
Tabel 5. Confusion Matrix Gini Index Jenis Metrix Hasil Score Accuracy 99.739 % Precision 99.111 % Recall 99.344 % F1 Score 99.228 %
Dari confusion matrix untuk decision tree yang menggunakan  algoritma  gini  index  terdapat  data normal  yang  diperoleh  nilai true  positif sebanyak 627811 dan true negative sebanyak 1135, ini berarti bahwa  dari  data  normal  teridentifikasi  sebanyak
1135. Sementara itu, untuk data serangan, diperoleh nilai true  positif sebanyak  831  dan true  negative sebanyak  126932.  Ini  berarti  bahwa  dari  data serangan teridentifikasi sebanyak 126932.

## 1.F. Hasil  Implementasi  Metode Decission  Tree

## Algoritma Entropy
Hasil  yang  di  peroleh  dari  implementasi menggunakan metode decision tree dengan algoritma entropy  untuk  deteksi low  rate DDos  dapat  di  lihat pada gambar confusion matrix di bawah ini :
Gambar 5. Confusion Matrix Entropy
Keterangan :
Tabel 6. Confusion Matrix Entropy Jenis Metrix Hasil Score Accuracy 99.739 % Precision 99.108 % Recall 99.351 % F1 Score 99.229 %
Dari confusion matrix untuk decision tree yang menggunakan  algoritma  gini  index  terdapat  data normal  yang  diperoleh  nilai true  positif sebanyak 627813 dan true negative sebanyak 1142, ini berarti bahwa  dari  data  normal  teridentifikasi  sebanyak 1142. Sementara itu, untuk data serangan, diperoleh nilai true  positif sebanyak  829  dan true  negative sebanyak  126925.  Ini  berarti  bahwa  dari  data serangan teridentifikasi sebanyak 126925.

## 1.G. Hasil Perbandingan
Setelah  melakukan  implementasi  terhadap semua metode selanjutnya melakukan perbandingan kedua  algoritma  dalam  perhitungan Accuracy , Precision , Recall dan F1 score .
11 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 6, No. 1, Mei 2023, hlm. 11 of 11
Tabel 7. Hasil Perbandingan Metrik Gini Index Entropy Accuracy 99.740 % 99.739 % Precision 99.113 % 99.108 % Recall 99.349 % 99.351 % F1 Score 99.231 % 99.229 %
Dapat  disimpulkan  dari  tabel  diatas  bahwa algoritma  Gini  Index  memiliki  nilai Accuracy Precission dan F1 Score yang lebih tinggi, sementara algoritma  Entropy  memiliki  nilai  Recall  yang  lebih tinggi.  Oleh  karena  itu,  pilihan  terbaik  tergantung pada  prioritas  yang  ingin  dicapai.  Jika  yang diutamakan  adalah  keakuratan  dalam  memprediksi, maka  algoritma  Gini  Index  mungkin  lebih  sesuai. Namun,  jika  yang  diutamakan  adalah  Recall,  maka metode Entropy mungkin lebih sesuai.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  dapat  disimpulkan sebagai berikut.
• Berdasarkan nilai Gini Index Accuracy , Precision dan F1  Score untuk mendeteksi low  rate DDoS  pada  jaringan tradisional  lebih  baik  dari  Entropy  karena Accuracy , Precision dan F1 Score yaitu  dengan nilai 99.740 % , 99.113 % dan 99.231 %.
• Berdasarkan  nilai Recall untuk  mendeteksi low rate DDoS  pada  jaringan  tradisional,  Entropy lebih  baik  dari  pada  Gini  Index.  Dengan  nilai Recall sebesar 99.351 % .
Berdasarkan hasil analisis tersebut, disarankan untuk  menggunakan  algoritma  Gini  Index  dalam mendeteksi low rate DDoS pada jaringan tradisional jika  prioritasnya  adalah  memperoleh  hasil  yang akurat  dalam  memprediksi  .  Namun,  jika  yang diutamakan  adalah Recall ,  maka  disarankan  untuk menggunakan  algoritma  Entropy.  Selain  itu, disarankan untuk mengevaluasi kembali hasil analisis tersebut  dengan  menggunakan  data  yang  lebih banyak  dan  melakukan  perbandingan  dengan algoritma-algoritma  lain  untuk  memastikan  hasil yang optimal.

## DAFTAR PUSTAKA
CHARBUTY,  B.,  &  ABDULAZEEZ,  A.  (2021). Classification  Based  on  Decision  Tree Algorithm  for  Machine  Learning. Journal  of Applied Science and Technology Trends , 2 (01), 20–28. https://doi.org/10.38094/jastt20165 JOSE,  H.  S.  (2021).  Politisasi  Agenda  Keamanan Siber  Pada  Era  Industri  4.0  di  Forum
Multilateral. Populika , 9 (2), 70–85. https://doi.org/10.37631/populika.v9i2.390
LAKSHMI, B. N., INDUMATHI, T. S., & RAVI, N.
(2016).  A  Study  on  C.5  Decision  Tree Classification  Algorithm  for  Risk  Predictions During  Pregnancy. Procedia  Technology , 24 , 1542–1549. https://doi.org/10.1016/j.protcy.2016.05.128
MAULUDIN ROHMAN, M., & ADINUGROHO, S. (2021).  Analisis  Sentimen  pada  Ulasan Aplikasi  Mobile  JKN  Menggunakan  Metode Maximum  Entropy  dan  Seleksi  Fitur  Gini Index  Text. Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 5 (6),  2646– 2654. http://j-ptiik.ub.ac.id
NOR, S., MUSLIM, M. A., & ASWIN, M. (2022). Pengenalan  Pola  Dasar  Angka  berdasarkan Gerakan  Tangan  menggunakan  Machine Learning. ELKOMIKA:  Jurnal  Teknik  Energi Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika , 10 (3), 595. https://doi.org/10.26760/elkomika.v10i3.595
PANGESTU,  R.,  &  SOLICHIN,  A.  (2022).
Klasifikasi  Serangan  Jaringan  Menggunakan Metode  Decision  Tree  Berbasis  Website Classification  Of  Network  Attacks  Using Website-Based  Decision  Tree  Method. Klasifikasi  Serangan  Jaringan  Menggunakan Metode  Decision  Tree  Berbasis  Website Classification  Of  Network  Attacks  Using Website-Based  Decision  Tree  Methodng
Website-Based Decision Tree Method ,
September , 614–620.
PANIGRAHI, R., & BORAH, S. (2018). A detailed analysis of CICIDS2017 dataset for designing Intrusion  Detection  Systems. International Journal of Engineering and Technology(UAE) ,
7 (3.24 Special Issue  24), 479–482.
SYAHPUTRA, M. Q., AKBI, D. R., & RISQIWATI, D.  (2020).  Deteksi  Dan  Mitigasi  Serangan DDoS  Pada  Software  Defined  Network Menggunakan Algoritma Decision Tree. Jurnal Repositor , 2 (11), 1491. https://doi.org/10.22219/repositor.v2i11.795 YUSA,  M.,  UTAMI,  E.,  &  LUTHFI.  TAUFIQ,  E. (2016). Evaluasi Performa Algoritma Klasifikasi  Decision  Tree  ID3,  C4.5,  dan CART Pada Dataset Readmisi Pasien Diabetes. Infosys (Information System) Journal , 4 (1), 23– 34.