## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987

## Komparasi Teknik Feature Selection Dalam Klasifikasi Serangan IoT Menggunakan Algoritma Decision Tree
Dicky Setiawan * , Adhitya Nugraha, Ardytha Luthfiarta
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia Email: 1,* 111202013089@mhs.dinus.ac.id, 2 adhitya@dsn.dinus.ac.id , 3 ardytha.luthfiarta@dsn.dinus.ac.id Email Penulis Korespondensi: 111202013089@mhs.dinus.ac.id
Abstrak −Kehadiran Internet of Things (IoT) telah merevolusi bagaimana cara kita berinteraksi dengan dunia dalam kehidupan sehari-hari  dengan  memungkinkan  berbagai  perangkat  terhubung  ke  internet  dan  mentransmisikan  data.  Namun,  semakin luasnya penggunaan dari teknologi IoT ini juga membawa ancaman serius terhadap keamanan siber dan meningkatkan adanya serangan  IoT.  Kebutuhan  akan  model  klasifikasi  yang  kuat  menjadi  semakin  jelas  untuk  mengantisipasi  masalah  tersebut. Penelitian ini berfokus pada pengembangan model klasifikasi serangan IoT dengan mengkomparasikan teknik feature selection yang memanfaatkan data dari CIC IoT Dataset 2023. Penelitian ini menghadapi tantangan seperti ketidakseimbangan data dan kompleksitas  penanganan  berbagai  fitur.  Untuk  mengatasi  tantangan  tersebut,  penelitian  ini  menggunakan  teknik  random undersampling  untuk  menyeimbangkan  data  dan  memanfaatkan  berbagai  metode  feature  selection,  antara  lain  filter  based, wrapper based, dan embedded based. Selain itu, penelitian ini juga mencoba menggunakan algoritma decision tree. Temuan mengungkapkan  bahwa  penerapan  teknik  wrapper  based  sebagai  feature  selection  bersama  dengan  algoritma  decision  tree menghasilkan  akurasi  tertinggi  sebesar  87,32%  dalam  mengklasifikasikan  jenis  serangan  IoT.  Hal  ini  menekankan  bahwa penggunaan teknik dan algoritma yang masih jarang digunakan sekalipun dapat memberikan hasil akurasi yang cukup baik.
Kata Kunci: Internet of Things (IoT); Serangan IoT; Imbalance Data; Seleksi Fitur; Klasifikasi; Decision Tree
Abstract− Presence of Internet of Things (IoT) has revolutionized how we interact with the world on our daily life by enabling various devices to connect the internet and transmit data. However, the increasingly widespread use of IoT technology also brings serious threats to cyber security and increases the number of IoT attacks. The need for robust classification models is becoming  increasingly  clear  to  anticipate  these  problems.  This  research  focuses  on  developing  an  IoT  attack  classification model by comparing feature selection techniques that utilize data from the CIC IoT Dataset 2023. This research faces challenges such  as  data  imbalance  and  the  complexity  of  handling  various  features.  To  overcome  these  challenges,  this  research  uses random undersampling techniques to balance the data and utilizes various feature selection methods, including filter based, wrapper based, and embedded based. Apart from that, this research also tries to use a decision tree algorithm. The findings reveal that the application of wrapper based techniques as feature selection together with a decision tree algorithm produces the highest accuracy of 87.32% in classifying IoT attack types. This emphasizes that the use of techniques and algorithms that are still rarely used can provide fairly good accuracy results.
Keywords : Internet of Things (IoT); IoT Attack; Imbalance Data; Feature Selection; Classification; Decision Tree

## 1. PENDAHULUAN
Sejatinya Internet Of Things (IoT) telah memainkan peran penting dalam kehidupan masyarakat di dunia pada saat ini. IoT merupakan konsep tentang revelousi cara interaksi manusia dengan dunia sekitar [1]. IoT memungkinkan berbagai perangkat untuk terhubung ke internet dan mengirim data tanpa interaksi manusia. IoT sendiri bertujuan untuk  membantu  kehidupan  sehari-hari  kita  dengan  memungkinkan  perangkat  cerdas  di  sekitar  kita  untuk  bisa mengerjakan  pekerjaan  atau  tugas  sehari-hari  [2].  Pemanfaatan  IoT  juga  memungkinkan  untuk  dikembangkan lebih mendalam seiring berkembangnya era revolusi industri 4.0, dimana mesin dan manusia bekerja sama dengan bantuan Internet of Things (IoT) [3]. IoT memungkinkan terjalinnya komunikasi mesin antar mesin, manusia antar mesin, dan manusia dengan komputer, hal tersebut dapat dilakukan dengan mengkomunikasikan  informasi atau data yang melalui internet [4]. Perkembangan dan implementasi IoT memberikan dampak seperti kemudahan dan kenyamanan  dalam  kehidupan  manusia  [5].  Namun  seiring  dengan  perkembangan  IoT,  selain  menjadi  potensi untuk menjadi sumber inovasi, juga menjadi ancaman serius yang tak terhindarkan terhadap keamanan pada sistem yang  rentan.  Dengan  masifnya  IoT  saat  ini,  tentu  juga  tidak  terlepas  dari  konsekuensi  berupa  ancaman  dan serangan  bercakupan  luas  terhadap  perangkat  IoT  [6].  Situasi    ini    merupakan  potensi  risiko  besar  dalam  hal keamanan, karena banyak titik  masuk  yang  mungkin  memiliki  kerentanan  keamanan [7]. Kerentanan keamanan inilah yang memberikan peluang bagi penyerang untuk melancarkan aksinya.
Guna mengantisipasi beberapa serangan yang ada pada IoT, maka penelitian ini mencoba untuk merancang model  klasifikasi  menggunakan  pendekatan  machine  learning  yang  sebelumnya  dilakukan  feature  selection terlebih dahulu. Klasifikasi  merupakan proses  pemilahan dan  membedakan kelas data  melalui proses pencarian fungsi  dan  model  sehingga  sebuah  model  dapat  digunakan  untuk  meramal  atau  memperkirakan  kelas  objek pengamatan yang belum diketahui [8]. Machine learning sendiri merupakan adopsi dari pembelajaran berdasarkan data  dengan  tujuan  menghasilkan  prediksi  masa  mendatang  yang  diaplikasikan  melalui  algoritma  matematika, machine learning juga ditujukan untuk memperoleh kecerdasan melalui tahapan bernama pelatihan (training) dan pengujian  (testing)  [9].  Metode  machine  learning  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  adanya  serangan  pada jaringan IoT dengan menganalisa perilaku dari perangkat IoT [10]. Berdasarkan hal-hal tersebut, machine learning dapat dimanfaatkan sebagai solusi dan pendekatan yang efektif dalam bidang klasifikasi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
Dalam penerapan klasifikasi data, permasalahan  yang kerap dijumpai adalah ketidakseimbangan  jumlah data  (imbalance  data)  antara  kelas  yang  berbeda.  Walaupun  terdapat  banyak  metode  klasifikasi  yang  efektif, sayangnya  tidak  semua  metode  sesuai  ketika  kondisi  data  tidak  seimbang,  hal  ini  dikarenakan  metode-metode yang ada bergantung pada asumsi persebaran data pada kelas-kelas yang ada telah merata [8]. Kemudian juga data dengan dimensi dan fitur yang besar juga seringkali menjadi masalah dalam pengolahan data dimana komputasi menjadi lebih berat.
Sejumlah penelitian terkait klasifikasi serangan IoT dengan menggunakan algoritma machine leaning telah banyak  diteliti  dengan    menggunakan  beberapa  algoritm.  Adapun  penelitian  terdahulu  dalam  penelitian  [11] dengan dataset yang sama (CIC IoT Dataset 2023) juga telah menggunakan beberapa algoritma dalam melakukan klasifikasi serangan IoT untuk delapan kelas tanpa penerapan teknik  feature selection dengan  hasil  diantaranya logistic  regression  menghasilkan  akurasi  sekitar  83,31%,  perceptron  dengan  akurasi  sekitar  86,63%,  adaboost dengan akurasi sekitar 35,13%, random forest dengan akurasi sekitar 99,43%, dan Deep Neural Network (DNN) menghasilkan akurasi  sekitar 99,11%. Selanjutnya pada penelitian  [3]  juga  melakukan klasifikasi  serangan IoT dari dataset CICDDos 2017 dan CICDDoS 2019 untuk dua kelas yang telah dilakukan  sampling dengan teknik Syntetic  Minority  Over-Sampling  Technique  (SMOTE)  dimana  dalam  penelitian  ini  menggunakan  perpaduan antara  teknik  Principal  Component  Analysis  (PCA)  sebagai  feature  selection  (memilih  15  fitur  saja)  dengan algoritma random forest yang kemudian menghasilkan akurasi sebesar 99,94%. Kemudian pada penelitian  [12], juga  melakukan  klasifikasi  serangan  IoT  untuk  empat  kelas  dan  menghasilkan  akurasi  tertinggi  yakni  98,3% dengan penggabungan teknik wrapper based (memilih enam fitur saja) dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Pada  penelitian  [13]  dengan  dataset  CICIDS-2017  versi  MachineLearningCSV  menghasilkan  akurasi  sebesar 99,87% dari 15 fitur sebagai fitur-fitur yang optimal untuk deteksi anomali menggunakan algoritma random forest. Terdapat juga dalam penelitian [14] dengan menggunakan dataset BOT-IoT yang kemudian dipilih 10 fitur terbaik menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 97% dengan menggunakan algoritma KNN.
Ditinjau dari  beberapa permasalahan dan penelitian  yang ada,  maka pada penelitian  ini akan  melakukan eksperimen  dengan  melakukan  penanganan  imbalance  data,  dan  mengkomparasikan  beberapa  teknik  feature selection  terhadap  algoritma  machine  learning.  Teknik  feature  selection  yang  digunakan  seperti  filter  based, wrapper  based,  dan  embedded  based.  Kemudian  algoritma  machine  learning  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  decision  tree.  Adapun  data  yang  digunakan  yaitu  berkaitan  dengan  serangan  IoT  dengan dilakukan  sampling  menggunakan  teknik  random  undersampling  dan  menggunakan  delapan  kelas.  Kemudian, evaluasi model diuji berdasarkan classification report dan confusion matrix. Dari penelitian ini, bertujuan untuk mencari  teknik  feature  selection  yang  tepat  melalui  penggabungan  dengan  algoritma  decision  tree  untuk menghasilkan akurasi yang terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Alur penelitian dari komparasi teknik feature selection dipadukan algoritma decision tree pada klasifikasi serangan IoT dapat dilihat pada gambar 1 terkait tahapan yang terlibat dalam alur penelitian ini
Gambar 1. Alur Penelitian
Fase pertama yaitu pengumpulan data penelitian yang relevan, dalam hal ini dataset CIC IoT Dataset 2023 dengan  label kelas sebanyak 34 label, kemudian dilakukan klasifikasi  lagi  menjadi 8  label kelas. Dilanjut pada fase kedua yakni dengan melakukan data cleaning dengan deteksi nilai yang hilang (missing value) dan deteksi data duplikat (duplicate value). Setelah data dinyatakan bersih,  maka fase ketiga dilakukan handling imbalance class  dengan  teknik  random  undersampling.  Kemudian  pada  fase  keempat  dilakukan  proses  pemilihan  fitur

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
(feature selection) menggunakan beberapa teknik diantaranya Filter Based, Wrapper Based, dan Embedded Based. Fase  terakhir  adalah  modelling  dan  evaluation.  Pada  tahap  modelling  data  akan  terbagi  menjadi  training  dan testing,  bagian  training  digunakan  dalam  proses  pelatihan  model  sedangkan  testing  digunakan  dalam  proses pengujian,  setelah  data  terbagi  maka  dilakukan  modelling  dengan  menggunakan  beberapa  algoritma  machine learning, kemudian dilakukan evaluasi dan pengujian berdasarkan classification report dan confusion matrix secara berurutan.

## 2.1 Sumber Data
Pada penelitian ini dataset yang digunakan adalah dataset CIC IoT Dataset 2023 yang dihimpun oleh University of New Brunswick. CIC IoT Dataset 2023 berisikan beberapa jenis serangan. Dataset ini adalah bahan data utama dalam percobaan eksperimen terhadap teknik feature selection sebelum dilakukan permodelan dengan algoritma decision  tree.  Hal  yang  mendasari  penggunaan  dataset  ini  adalah  karena  dataset  ini  dinilai  layak  karena  telah mencakup kriteria-kriteria seperti heterogenitas data, kompleksitas data, dan interaksi yang lengkap serta faktor- faktor pendukung lainnya.

## 2.2 Data Cleaning
Sebelum memasuki fase yang lebih mendalam, memastikan bahwa data telah bersih merupakan hal  yang penting dalam  pemrosesan  data.  Data  cleaning  merupakan  tahapan  pembersihan  data  dengan  menghapus,  data  yang terdapat error, data tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap dari koleksi data. Data yang sudah dibersihkan kemudian dapat digunakan untuk proses penggalian pengetahuan (discovery knowledge) [15]. Pada penelitian ini, untuk  memastikan  bahwa  data  yang  ada  telah  bersih  maka  dilakukan  penerapan  handling  missing  value  untuk deteksi nilai yang hilang dan handling duplicate value untuk mendeteksi dan menghapus data yang duplikat.

## 2.3 Handling Imbalance Class
Ketidakseimbangan data atau imbalance data adalah kondisi dimana distribusi data pada kelas data tidak seimbang sehingga  mengakibatkan  jumlah  data  pada  suatu terlampau  lebih  banyak  atau  lebih  sedikit  daripada  kelas  data lainnya  [16]. Penerapan algoritma klasifikasi  secara langsung tanpa melakukan penanganan ketidakseimbangan kelas tersebut akan mengakibatkan penurunan performa algoritma serta menghasilkan hasil yang tidak maksimal [17].  Ketidakseimbangan  data  juga  berpotensi  menimbulkan  bias  atau  kecenderungan  nilai  akurasi  yang  lebih tinggi pada kelas mayoritas [18]. Berkaitan dengan hal tersebut, maka perlu dilakukan teknik sampling agar data yang ada  menjadi  seimbang. Teknik  yang digunakan dalam  hal  ini adalah  random undersampling  (RUS). RUS merupakan teknik sampling  yang bertujuan menyamakan jumlah data, antara data mayoritas dan data minoritas dengan cara mengambil beberapa jumlah data dari data mayoritas [16]. Dengan demikian, seluruh label kelas akan disamakan jumlahnya dengan jumlah label kelas minoritas dengan memilih secara acak (random).

## 2.4 Feature Selection
Data  dengan  dimensi  yang  tinggi  menyebabkan  prevalensi  data  yang  cenderung  noise,  tidak  relevan,  dan berlebihan [19]. Setelah dataset dinyatakan seimbang (balance), maka fase selanjutnya adalah dilakukan  feature selection.  Feature selection    atau pemilihan  fitur dilakukan untuk  mengurangi dampak dimensi pada kumpulan data melalui pencarian subkumpulan fitur yang mendefinisikan data secara efisien [20]. Fase ini dilakukan untuk memilih  fitur-fitur  mana  saja  yang  berkaitan  erat  dengan  klasifikasi  serangan  IoT.  Dalam  penelitian  ini,  hanya dipilih 10  fitur saja untuk dapat dilakukan pemrosesan pada  fase selanjutnya. Terdapat beberapa teknik  feature selection yang nantinya akan digabungkan dengan algoritma decision tree guna membandingkan mana yang lebih efektif dengan akurasi terbaik.
Teknik  yang  akan  dicoba  pertama  yaitu  filter  based,  merupakan  teknik  feature  selection  yang  selanjutnya juga digunakan dalam penelitian  ini. Dengan teknik  feature selection  berbasis  filter (filter  based) berkontribusi terhadap  pencapaian  hasil  fitur  yang  dihitung  menggunakan  metode  statistik  [12].  Teknik  filter  based  akan memanfaatkan metode statistik dengan menilai atribut-atribut yang ada, filter based akan melakukan pengurutan atau rangking terhadap atribut berdasarkan cara kerja atribut tersebut. Filter based akan menghasilkan matriks yang berisi  hasil  identifikasi dari setiap atribut dimana  atribut yang relevan akan disimpan dalam dataset dan atribut yang tidak relevan akan dibuang atau dihapus [12] (gambar 2).

## Gambar 2. Alur Filter Based
Pada penelitian ini, uji statistik yang diterapkan dalam teknik  filter based ini adalah Analysis of Variance (ANOVA). ANOVA bekerja dengan menganalisa keterkaitan antara sampel data dengan kelas dan fitur, kemudian signifikansi suatu variabel dalam memprediksi nilai rata-rata fitur tersebut akan diukur atau dinilai [21].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
Teknik  feature  selection  yang  digunakan  selanjutnya  yaitu  Wrapper  Based.  Dengan  teknik  ini,  metode feature  selection  akan  langsung  digabungkan  dengan  menggunakan  algoritma  decision  tree  dalam  pemrosesan. Teknik wrapper based bertujuan untuk mencari atribut yang paling ideal dengan mencoba seluruh fitur yang ada dalam klasifikasi algoritma [12]. Apabila kumpulan fitur ideal telah terpilih, maka proses selesai (gambar 3).

## Gambar 3. Alur Wrapper Based
Metode  ini  mungkin  lebih  berhasil  dibandingkan  metode  statistik,  namun,  tergantung  pada  algoritma klasifikasi  yang  digunakan  [12].  Pada  penelitian  ini,  teknik  wrapper  based  yang  ada  menggunakan  metode Recursive Feature Elimination (RFE) digabungkan dengan algoritma decision tree. Secara berulang (iteratif),  RFE akan membangun model dan kemudian memilih yang terbaik berdasarkan koefisien [22].
Kemudian  terdapat  juga  teknik  embedded  based  dalam  melakukan  feature  selection.  Teknik  ini  bekerja sedemikian rupa sehingga fitur-fitur terbaik dipilih selama proses pembelajaran dengan menggunakan algoritma machine  learning  untuk  menguji  kualitas  subset  fitur  yang  dipilih  [19].  Embedded  based  dikembangkan  untuk menggabungkan  keunggulan  dari  filter  based  dan  wrapper  based  [12].  Teknik  ini  memilih  fitur  dengan mengidentifikasi fitur yang paling berkontribusi terhadap keakuratan model [12] (gambar 4).

## Gambar 4. Alur Embedded Based
Pada penelitian ini, teknik embedded based juga digabungkan algoritma decision tree untuk memilih fitur terbaiknya.

## 2.5 Modelling Dengan Algoritma Decision Tree
Sebelum melakukan modelling dari data yang ada, dilakukan splitting (dibagi) terlebih dahulu untuk data training (pelatihan)  dengan  porsi  80%  dan  testing  (pengujian)  dengan  porsi  20%.  Dari  beberapa  fase  yang  telah  dilalui sebelumnya,  fase  selanjutnya  adalah  penerapan  algoritma  klasifikasi  dalam  melakukan  modelling.  Penggunaan algoritma  klasifikasi  didasarkan  pada  sejumlah  penilaian  seperti  algoritma  klasifikasi  dinilai  mampu  bekerja dengan  data  informasi  yang  besar,  kemudian  digunakan  dalam  pembuatan  asumsi  kelas  kategorikal  yang selanjutnya diproses, untuk melakukan klasifikasi  pengetahuan  yang didasarkan pada pelatihan dan label kelas, dan  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  baru  [23].  Pada  penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  algoritma decision tree sebagai modelling dalam melakukan klasifikasi jenis serangan IoT.
Decision tree atau pohon keputusan merupakan salah satu metode dalam bidang pembelajaran mesin yang bekerja dengan melakukan pengujian perbandingan antara fitur numerik dengan nilai ambang batas, secara kohesif dan efisien serta dilakukan secara berturut-turut pada setiap pengujiannya [23]. Dari setiap pohon terdapat node dan cabang dimana setiap node merepresentasikan fitur dalam suatu kategori, node kemudian diklasifikasikan dan menghasilkan nilai yang dapat diambil oleh tiap subset [24]. Decision tree memiliki analisis yang sederhana dan memiliki  ketepatan  pada  beragam  jenis  data  sehingga  decision  tree  menjadi  salah  satu  metode  yang  umum diimplementasikan [25].
Terdapat beberapa jenis algoritma decision tree seperti: Iterative Dichotomies 3 (ID3), penerus atau turunan dari ID3 yaitu algoritma C4.5, penerus atau turunan dari C4.5 yaitu algoritma Classification And Regression Tree

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
(CART),  serta algoritma  lain dalam kelompok  yang sama seperti  Classification Rule with Unbiased Interaction Selection  and  Estimation  (CRUISE)  dan  CHi-squared  Automatic  Interaction  Detector  (CHAID)  [23].  Pada penelitian ini tipe decision tree yang akan digunakan adalah CART. Secara rekursif, CART mempartisi rekaman dalam dataset pelatihan menjadi beberapa subset rekaman dengan nilai yang sama untuk atribut target [26]. CART merupakan turunan dari algoritma lain bernama C4.5, sedangkan C4.5 sendiri merupakan turunan dari algoritma ID3 yang dibuat pada tahun 1980 [27]. CART lebih banyak digunakan dalam praktik karena fleksibilitasnya dalam menangani berbagai jenis masalah.

## 2.4 Evaluation
Fase terakhir dalam penelitian ini adalah evaluasi model. Evaluasi bertujuan untuk menilai dan memilih metode klasifikasi  serta  pembagian  metode  terbaik  berdasarkan  kinerja  klasifikasi  yang  telah  digunakan.  Kinerja klasifikasi  dapat  diukur  dengan  menggunakan  confussion  matrix.  Metode  klasifikasi  dapat  dinilai  berdasarkan confussion matrix dan menghasilkan nilai akurasi dalam mengenali objek pengamatan dari beberapa kelas berbeda [8].
Tabel 1. Confussion Matrix Confussion Matrix Predicted Class P N Actual Class P TP (True Positive) FN (False Negative) N FP (False Positive) TN (True Negative)
Akurasi  (accuracy)  digunakan  untuk  mengevaluasi  model  klasifikasi  dengan  menggambarkan  proporsi prediksi yang benar dalam kumpulan data tertentu dan didasarkan pada persamaan (1) berikut [11].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁) × 100% (1)
Kemudian terdapat  juga  nilai presisi atau  precision. Precision  merupakan rasio  label  yang teridentifikasi dengan benar terhadap jumlah total klasifikasi positif [11] dengan persamaan berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑃) × 100% (2)
Recall  merupakan  rasio  label  yang  diidentifikasi  dengan  benar  terhadap  jumlah  total  kemunculan  label tersebut [11]. Recall juga merupakan salah satu bagian dari matriks evaluasi yang didasarkan pada persamaan (3) berikut.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝐹𝑁) × 100% (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Penelitian ini menggunakan data dari dataset CIC IoT Dataset 2023 yang telah disediakan oleh University of New Brunswick,  sebagai  objek  eksperimen  untuk  menganalisis  serangan  IoT.  Dataset  ini  dipilih  karena  memiliki kelengkapan untuk menjawab kompleksitas data IoT, serta menyajikan interaksi data yang lengkap. Dengan 34 label kelas jenis serangan, seperti terlihat pada gambar 6, gambar 7, dan tabel 2, dataset ini memberikan fitur dan jenis yang bervariasi untuk digunakan dalam penelitian ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
Gambar 7. Sebaran Dataset Berdasarkan 8 Label Kelas
Tabel 2. Jumlah Sebaran Dataset (8 Label Kelas)
Dari  data  tersebut,  terlihat  bahwa  sebaran  antar  label  kelas  sangat  tidak  seimbang.  Sebagai  contoh,  kelas DDoS  memiliki  frekuensi  yang  jauh  lebih  besar  dibandingkan  dengan  kelas  lainnya.  Ketidakseimbangan  ini menimbulkan  tantangan  signifikan  dalam  permodelan  klasifikasi,  dan  oleh  karena  itu,  metode  penanganan ketidakseimbangan kelas menjadi penting dan memerlukan pendekatan khusus dalam penanganannya. Maka dari itu,  guna  menangani  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  menerapkan  teknik  random  undersampling  untuk menciptakan distribusi kelas yang lebih seimbang sebelum melanjutkan ke fase berikutnya.

## 3.2 Data Cleaning
Sebelum  memasuki  fase  yang  lebih  mendalam,  memastikan kualitas dataset  merupakan hal  yang sangat krusial untuk mendapatkan hasil  yang akurat. Oleh karena itu,  fase selanjutnya  yang dilakukan adalah  melakukan  data cleaning, yang mencakup dua hal yaitu handling missing value dan handling duplicate value. Pertama, handling missing  value  menjadi  langkah  penting  karena  nilai  yang  hilang  pada  atribut  dapat  memengaruhi  keakuratan analisis. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa dataset yang digunakan, tidak  memiliki nilai kosong atau missing value, sehingga tidak perlu melakukan banyak hal atau pengisian nilai yang hilang atau kosong. Selain handling  missing  value,  tahap  handling  duplicate  value  juga  menjadi  kunci  dalam  proses  pembersihan  data. Adanya duplikasi dapat memberikan hasil yang bias dan tidak akurat dalam analisis. Oleh karena itu, dilakukan identifikasi  dan  penghapusan  nilai  yang  sama  (duplikat).  Pemilihan  nilai  yang  akan  dihapus  didasarkan  pada kesamaan  di  seluruh  kolom  atau  hanya  pada  beberapa  kolom  tertentu.  Penghapusan  dilakukan  dengan mempertimbangkan  informasi  yang  relevan  dan  terbarukan,  sehingga  data  yang  tersisa  mencerminkan  kondisi sebenarnya dengan lebih baik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 47 data yang duplikat dan kemudian dihapus.

## 3.3 Handling Imbalance Class
Pentingnya handling imbalance class atau penanganan ketidakseimbangan kelas dalam dataset juga menjadi aspek penting  dalam  mendapatkan  hasil  klasifikasi  yang  dapat  diandalkan.  Dalam  penelitian  ini,  menghadapi ketidakseimbangan kelas pada dataset CIC IoT Dataset 2023, dimana beberapa kelas memiliki jumlah data yang jauh  dibanding  kelas  lain.  Tampak  pada  gambar  6  dan  tabel  2  pada  bagian  sebelumnya  bahwa  terdapat ketidakseimbangan  kelas  (imbalance  class)  dimana  DDoS  merupakan  kelas  dengan  jumlah  data  terbanyak sedangkan  BruteForce  sebaliknya.  Untuk  menangani  permasalahan  ini,  maka  pada  penelitian  ini  menerapkan teknik random undersampling sebagai strategi utama dalam menyeimbangkan distribusi kelas.
Teknik  random  undersampling  melibatkan  pengurangan  jumlah  sampel  dari  kelas  mayoritas  (over- represented) untuk menyamakan dengan jumlah sampel pada kelas minoritas (under-represented). Dalam konteks klasifikasi serangan IoT, kelas serangan tertentu mungkin memiliki frekuensi yang signifikan, sementara kelas lain mungkin  lebih  langka.  Hal  tersebut  dapat  mengakibatkan  model  klasifikasi  untuk  memiliki  kecendurungan memihak  pada  kelas  mayoritas,  sehingga  identifikasi  pada  kelas  minoritas  yang  sebenarnya  penting  menjadi kurang  akurat,  seperti  serangan  yang  lebih  jarang  terjadi.  Proses  random  undersampling  ini  dilakukan  dengan cermat untuk mempertahankan proporsi antara kelas yang berbeda dan mengurangi potensi kehilangan informasi
Jenis Jumlah DDoS 33.984.560 DoS 8.090.738 Mirai 2.634.124 Benign 1.098.195 Spoofing 486.504 Recon 354.565 Web 24.829 BruteForce 13.064 Total 46.686.579

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
penting. Oleh karena itu, setelah proses ini, dataset yang dihasilkan memiliki distribusi kelas yang lebih seimbang, menciptakan kondisi yang lebih baik untuk melatih model klasifikasi.
Gambar 8. Data Setelah Sampling (8 Label Kelas)
Penerapan teknik random undersampling pada penelitian ini menunjukkan hasil yang terlihat pada gambar 8 tersebut bahwa sebaran data telah berada dalam kondisi seimbang (balance) dimana setiap label kelas memiliki jumlah  data  yang  sama  13.064.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  handling  imbalance  class  dengan  teknik random undersampling memberikan kontribusi positif dengan  menciptakan data yang lebih seimbang dan dapat diandalkan.

## 3.4 Feature Selection
Tahapan selanjutnya dalam penelitian ini adalah feature selection yang juga merupakan tahapan yang tidak kalah dalam meningkatkan efisiensi dan kualitas model klasifikasi serangan IoT nantinya. Sebelumnya, CIC IoT Dataset 2023  memiliki  fitur  sebanyak  47  fitur  (termasuk  1  fitur  label)  yang  termuat  dalam  tabel  3  berikut  ini  dimana masing-masing  fitur  tersebut  tentunya  memberikan  kontribusi  terhadap  proses  klasifikasi.  Namun,  untuk mengurangi kompleksitas, maka perlu adanya penerapan teknik feature selection untuk memilih subset fitur yang dianggap paling informatif dan relevan.
Tabel 3 . Fitur Pada Dataset Nama Fitur flow_duration fin_count LLC Duration HTTP Max Protocol type rst_count Min Header_Length urg_count Tot sum Rate HTTPS AVG Drate Telnet Tot size Srate DNS Std fin_flag_number SMTP IAT syn_flag_number SSH Number ack_flag_number UDP Covariance rst_flag_number IRC Magnitue psh_flag_number TCP Radius ece_flag_number DHCP Variance cwr_flag_number ARP Weight syn_count IPv ack_count ICMP
Pertimbangan  utama  dalam  memilih  fitur  adalah  relevansi  dan  signifikansi  terhadap  tujuan  klasifikasi serangan  IoT.  Oleh  karena  itu,  berbagai  metode  feature  selection,  seperti  filter  based,  wrapper  based,  dan embedded based diterapkan dalam penelitian ini untuk mengevaluasi kinerja dan keefektifannya.

## 3.4.1 Filter Based
Teknik feature selection pertama yang dicoba dalam penelitian ini adalah filter based. Pada penelitian ini, teknik filter based memanfaatkan metode statistika, seperti Analysis of Variance (ANOVA), untuk menilai signifikansi setiap atribut terhadap label kelas. Melalui uji statistik ANOVA, penelitian ini berhasil mengidentifikasi 10 fitur terbaik yang memiliki pengaruh signifikan terhadap proses klasifikasi serangan IoT. Tabel 4 berikut ini merupakan hasil dari penerapan teknik filter based.
Tabel 4 . Fitur Terpilih dari Teknik Filter Based
Fitur Terplih Protocol Type Min

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
Fitur Terplih ack_flag_number Std rst_count Magnitue HTTPS Radius TCP Variance
Keberhasilan teknik filter based dalam memilih fitur-fitur tersebut didasarkan pada signifikansinya dalam membedakan  antar  kelas  serangan  IoT.  Seleksi  fitur  ini  memiliki  pengaruh  yang  positif  yang  tidak  hanya memberikan  efisiensi  komputasional,  tetapi  juga  menghasilkan  fitur-fitur  yang  efektif  dan  akurat  dalam mengklasifikasikan serangan IoT berdasarkan karakteristik yang relevan.

## 3.4.2 Wrapper Based
Dalam  pengembangan  model  klasifikasi  serangan  IoT,  teknik  wrapper  based  juga  menjadi  fokus  utama  untuk memilih  fitur-fitur  yang  memberikan  kontribusi  maksimal  terhadap  performa  model.  Wrapper  based  mencoba seluruh kombinasi fitur dalam suatu algoritma klasifikasi untuk menemukan subset fitur yang paling ideal. Dalam penelitian  ini,  metode  Recursive  Feature  Elimination  (RFE)  digunakan  dalam  kombinasi  dengan  algoritma decision  tree.  Teknik  wrapper  based  mengadopsi  pendekatan  iteratif,  di  mana  setiap  iterasi  melibatkan penghapusan  fitur  terlemah  dari  model  dan  evaluasi  ulang  performa  model.  Pada  akhirnya,  hasil  evaluasi  ini membentuk  subset  fitur  optimal  yang  memberikan  kontribusi  maksimal  terhadap  akurasi  klasifikasi.  Hasil  dari penerapan teknik wrapper based pada penelitian ini ditampilkan dalam tabel 5 berikut yang memuat 10 fitur terpilih setelah proses seleksi.
Tabel 5 . Fitur Terpilih dari Teknik Wrapper Based Fitur Terpilih flow_duration urg_count Header_Length rst_count Protocol Type Min Rate IAT fin_count Magnitue
Penerapan teknik  wrapper based  dalam penelitian  ini tidak  hanya  memberikan  informasi  mengenai  fitur mana  saja  yang  relevan,  tetapi  juga  meningkatkan  interpretasi  model.  Dengan  demikian,  teknik  wrapper  based memainkan peran penting dalam mengoptimalkan konfigurasi fitur dan meningkatkan performa model klasifikasi serangan IoT secara keseluruhan.

## 3.4.3 Embedded Based
Teknik  feature  selection  yang  terakhir  digunakan  adalah  embedded  based.  Teknik  ini  bekerja  dengan mengidentifikasi  fitur-fitur  yang  paling  berkontribusi  terhadap  keakuratan  model.  Sama  halnya  dengan  teknik wrapper based, teknik embedded based ini juga diimplementasikan dengan menggabungkannya bersama algoritma decision tree dalam upaya memilih fitur-fitur terbaik. Hasil dari penerapan teknik embedded based ini ditampilkan dalam tabel 6 berikut yang mencantumkan 10 fitur terpilih setelah proses seleksi.
Tabel 6 . Fitur Terpilih dari Teknik Embedded Based Fitur Terpilih IAT flow_duration Magnitue fin_count Protocol Type rst_count Header_Length Srate Min syn_count
Teknik  embedded  based dalam penelitian  ini  memberikan keunggulan dalam  mengidentifikasi  fitur-fitur yang  tidak  hanya  relevan  tetapi  juga  memiliki  dampak  signifikan  pada  keakuratan  klasifikasi  serangan  IoT. Dengan  memanfaatkan  kekuatan  algoritma  decision  tree,  teknik  embedded  based  membantu  meminimalkan overfitting  dan  memaksimalkan  kemampuan  model  untuk  mengenali  pola  serangan  dengan  tepat.  Selain  itu, penerapan teknik embedded based juga memudahkan pemahaman tentang kontribusi masing-masing fitur terhadap proses  klasifikasi.  Dengan  demikian,  teknik  embedded  based  bersama  algoritma  decision  tree  juga  berperan penting dalam mengoptimalkan fitur-fitur yang diperlukan.

## 3.5 Modelling Dengan Algoritma Decision Tree
Setelah melalui fase atau tahap sebelumnya sampai data yang ada dinyatakan bersih dengan pemilihan fitur-futur terbaik  yang  relevan,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  modelling.  Pada  penelitian  ini  menggunakan DecisionTreeClassifier  sebagai algoritma untuk melatih  model klasifikasi.  Decision tree adalah  model prediktif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
dengan  mengambil  keputusan  berdasarkan  struktur  pohon  keputusan  yang  terbentuk  dari  fitur-fitur  yang  ada. Decision tree membagi dataset menjadi subgrup berdasarkan fitur-fitur yang paling signifikan untuk meningkatkan kemurnian.  Proses  ini  terus  berlanjut  hingga  mencapai  titik  di  mana  node  atau  daun  yang  dihasilkan  memiliki kemurnian  maksimal  atau  memenuhi  kriteria  penghentian  yang  ditentukan,  seperti  kedalaman  maksimum  atau jumlah sampel minimum di setiap node. Selain kemampuannya dalam memahami pola-pola data yang kompleks, decision tree juga memberikan informasi tentang kepentingan relatif setiap fitur dalam pengambilan keputusan. Ini membuatnya sangat sesuai untuk kasus seperti klasifikasi serangan IoT, di mana identifikasi fitur-fitur dapat mendukung upaya deteksi dan pencegahan yang efektif.
Pada tahap permodelan, dataset yang telah melalui proses data cleaning (handling missing value, handling duplicate value), dan balancing class dengan teknik random undersampling digunakan sebagai bahan latihan. Pada penelitian ini membagi data menjadi dua subset: data pelatihan (data train) sebesar 80% dan data pengujian (data test) sebesar 20%. Decision tree kemudian dilatih menggunakan data pelatihan untuk memahami pola-pola yang ada.

## 3.6 Evaluation (Hasil Komparasi)
Setelah proses modelling selesai, model decision tree diuji menggunakan data pengujian yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hasil evaluasi model mencakup metrik-metrik seperti accuracy, precision, dan recall. Pada penelitian ini juga menyajikan confusion matrix untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerja model.
Selama eksperimen, penelitian  ini  juga  mengevaluasi  berbagai skenario, termasuk penggunaan  beberapa teknik feature selection dengan filter based, wrapper based, dan embedded based. Dari masing-masing penerapan teknik feature selection tersebut, kemudian menghasilkan 10 fitur yang dipilih berdasarkan penggunaan masing- masing  tekniknya.  Kemudian  dari  hasil  tersebut  dilakukan  permodelan  dengan  algoritma  decision  tree  yang kemudian menghasilkan matriks evaluasi sebagai berikut.
Tabel 7 . Hasil Komparasi Teknik Feature Selection Teknik Accuracy Precision Recall Filter Based 57,22% 58% 57% Wrapper Based 87,32% 87% 87% Embedded Based 87,10% 87% 87%
Hasil  menunjukkan  bahwa  penggunaan  teknik  wrapper  based  dalam  melakukan  feature  selection memberikan  kontribusi  terbesar  terhadap  peningkatan  akurasi  model.  Fitur-fitur  yang  terpilih  dari  teknik  ini membantu decision tree untuk lebih efektif dalam mengklasifikasikan serangan IoT. Kemudian untuk confussion matrix  yang  dihasilkan  dari  penerapan  teknik  feature  selection  dengan  algoritma  decision  tree  untuk  masing- masing adalah sebagai berikut.
Gambar 9. Confussion Matrix Filter Based
Gambar 10. Confussion Matrix Wrapper Based

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
Gambar 11. Confussion Matrix Embedded Based
Berdasarkan nilai akurasi  yang ada pada tabel 7 dan  confussion  matrix  di atas tampak bahwa penerapan teknik wrapper based dengan algoritma decision tree menghasilkan nilai akurasi yang mengungguli penggunaan teknik  feature selection lainnya yakni sebesar 87,32%. Hal ini pun selaras dengan eksperimen pada penelitian [12] yang  juga  menunjukkan  nilai  akurasi  terbaik  dengan  menggunakan  teknik  wrapper  based.  Maka  secara keseluruhan, hasil dan pembahasan ini menunjukkan bahwa  modelling dengan algoritma decision tree, terutama dengan penerapan teknik feature selection wrapper based, dapat meningkatkan kinerja model klasifikasi serangan IoT. Penggabungan dan penerapan teknik ini tentunya menawarkan kombinasi yang baik dalam hal kemampuan klasifikasi dan menjadikannya pilihan yang kuat dalam menghadapi kompleksitas dan variasi data serangan IoT.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  untuk  menentukan  teknik  feature  selection  yang  tepat  dengan  penggabungan  algoritma decision tree  pada dataset  CIC IoT Dataset  2023, menghasilkan temuan  yang  dapat disimpulkan bahwa setelah melakukan  handling  imbalance  class  dengan  teknik  random  undersampling  pada  total  semula  46.686.579  data dengan 8 label kelas (awalnya 34 label kelas yang kemudian dikelompokkan menjadi 8 kelas), diperoleh dataset yang seimbang sebanyak 104.512 data dengan distribusi sekitar 13.064 data untuk setiap label kelas (8 label kelas). Dataset hasil sampling ini awalnya memiliki 47 fitur, termasuk 1 fitur label. Selanjutnya, diterapkan teknik feature selection untuk memilih 10 fitur terbaik yang memiliki pengaruh signifikan dalam permodelan klasifikasi dengan berbagai  teknik  yang  digunakan  seperti  filter  based,  wrapper  based,  dan  embedded  based.  Pengolahan  data melibatkan pembagian (splitting data) menjadi data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Dari 10 fitur yang telah terpilih tersebut kemudian digunakan dalam permodelan klasifikasi dengan algoritma decision tree yang  selanjutnya  dievaluasi  berdasarkan  nilai  classification  report  dan  confussion  matrix.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  penerapan  teknik  wrapper  based  dalam  feature  selection  pada  algoritma  decision  tree menghasilkan tingkat akurasi sebesar 87,32%.  Nilai akurasi  tersebut menjadi  yang  paling unggul dibandingkan penerapan  teknik  feature  selection  lainnya.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  wrapper  based  efektif  dalam meningkatkan performa model klasifikasi pada dataset IoT yang besar dan kompleks.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro, tempat penulis menimba ilmu dan mendapatkan pengalaman melakukan penelitian bersama dosen-dosen di program studi Teknik Informatika. Kemudian penulis juga berterima kasih kepada IDSS Research Lab yang telah memfasilitasi dalam pengembangan  penelitian  ini.  Yang  terakhir,  penulis  juga  berterima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi yang signifikan dalam penelitian ini.

## REFERENCES
[1] E. Erwin dkk., PENGANTAR & PENERAPAN INTERNET OF THINGS: Konsep dasar & Penerapan IoT di berbagai Sektor. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[2] H. Mantik, “Revolusi Industri 4.0: Internet of Things, Implementasi Pada Berbagai Sektor Berbasis Teknologi Informasi (Bagian 1),”  JSI  (Jurnal  sistem  Informasi)  Universitas  Suryadarma,  hlm.  41–48,  2022,  doi: https://doi.org/10.35968/jsi.v9i2.919.
[3] B. Ramadhan, D. Firdaus, dan A. R. Rafi, “Teknik SMOTE Sebagai Solusi Imbalance Class dalam Model Deteksi Intrusi DDoS  dengan  Metode  PCA-Random  Forest,”  Journal  MIND  Journal,  vol.  8,  no.  1,  hlm.  52–64,  2023,  doi: 10.26760/mindjournal.v8i1.52-64.
[4] M. S. Gitakarma dan L. P. A. S. Tjahyanti, “Peranan Internet of Things dan Kecerdasan Buatan dalam Teknologi Saat Ini,” Jurnal Komputer dan Teknologi Sains (KOMTEKS), vol. 1, no. 1, hlm. 1–8, 2022.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i1.6987
[5] W. Najib, T. Ancaman dan Solusi Keamanan, S. Sulistyo, dan K. Kunci, “Tinjauan Ancaman dan Solusi Keamanan pada Teknologi Internet of Things (Review on Security Threat and Solution of Internet of Things Technology),” Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, vol. 9, no. 1, 2020.
[6] R. R. Krishna, A. Priyadarshini, A. V. Jha, B. Appasani, A. Srinivasulu, dan N. Bizon, “State-of-the-Art Review on IoT Threats and Attacks: Taxonomy, Challenges and Solutions,” Sustainability (Switzerland), vol. 13, no. 16, Agu 2021, doi: 10.3390/su13169463.
[7] A.  Sandriana  dan  F.  Maulana,  “Klasifikasi  serangan  Malware  terhadap  Lalu  Lintas  Jaringan  Internet  of  Things menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbour (K-NN),” E-JOINT (Electronica and Electrical Journal  of  Innovation Technology) , vol. 03, no. 1, 2022.
[8] P. R. Sihombing dan I. F. Yuliati, “Penerapan Metode Machine Learning dalam Klasifikasi Risiko Kejadian Berat Badan Lahir Rendah di Indonesia,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 20, no. 2, hlm. 417–426, Mei 2021, doi: 10.30812/matrik.v20i2.1174.
[9] A. Roihan, P. A. Sunarya, dan A. S. Rafika, “Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review Paper,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 5, no. 1, hlm. 75–82, 2019.
[10]  S. M. Tahsien, H. Karimipour, dan P. Spachos, “Machine learning based solutions for security of Internet of Things (IoT):  A  survey,”  Journal  of  Network  and  Computer  Applications,  vol.  161,  hlm.  102630,  2020,  doi: https://doi.org/10.1016/j.jnca.2020.102630.
[11]  E. C. P. Neto, S. Dadkhah, R. Ferreira, A. Zohourian, R. Lu, dan A. A. Ghorbani, “CICIoT2023: A Real-Time Dataset and  Benchmark  for  Large-Scale  Attacks  in  IoT  Environment,”  Sensors,  vol.  23,  no.  13,  Jul  2023,  doi: 10.3390/s23135941.
[12]  H.  Polat,  O.  Polat,  dan  A.  Cetin,  “Detecting  DDoS  attacks  in  software-defined  networks  through  feature  selection methods  and  machine  learning  models,”  Sustainability  (Switzerland),  vol.  12,  no.  3,  Feb  2020,  doi: 10.3390/su12031035.
[13]  K. Kurniabudi, A. Harris, dan E. Rosanda, “Optimalisasi Seleksi Fitur Untuk Deteksi Serangan Pada IoT Menggunakan Classifier  Subset  Evaluator,”  JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer),  vol.  9,  no.  4,  hlm.  885,  Agu  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4618.
[14]  J. Nicholas Sibarani, D. Ronaldo Sirait, dan dan Salma Safira Ramadhanti, “Intrusion Detection Systems pada Bot-IoT Dataset Menggunakan Algoritma Machine Learning,” Jurnal Masyarakat Informatika, vol. 14, no. 1, hlm. 38-52, 2023.
[15]  C. Zai, “IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN DATA,” JURNAL PORTAL DATA, vol. 2, no. 3, 2022.
[16]  L.  Qadrini,  H.  Hikmah,  dan  M.  Megasari,  “Oversampling,  Undersampling,  Smote  SVM  dan  Random  Forest  pada Klasifikasi Penerima Bidikmisi Sejawa Timur Tahun 2017,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, hlm. 386–391, Sep 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2154.
[17]  M. Sulistiyono, Y. Pristyanto, S. Adi, dan G. Gumelar, “Implementasi Algoritma Synthetic Minority Over-Sampling Technique  untuk  Menangani  Ketidakseimbangan  Kelas  pada  Dataset  Klasifikasi,”  SISTEMASI:  Jurnal  Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, hlm. 445-459, 2021.
[18]  R. Siringoringo, “KLASIFIKASI  DATA TIDAK SEIMBANG MENGGUNAKAN  ALGORITMA SMOTE DAN  k- NEAREST NEIGHBOR,” Journal Information System Development (ISD), vol. 3, no. 1, hlm. 44-49, 2018.
[19]  B.  Venkatesh  dan  J.  Anuradha,  “A  review  of  Feature  Selection  and  its  methods,”  Cybernetics  and  Information Technologies, vol. 19, no. 1, hlm. 3–26, 2019, doi: 10.2478/CAIT-2019-0001.
[20]  R.  Zebari,  A.  Abdulazeez,  D.  Zeebaree,  D.  Zebari,  dan  J.  Saeed,  “A  Comprehensive  Review  of  Dimensionality Reduction  Techniques  for  Feature  Selection  and  Feature  Extraction,”  Journal  of  Applied  Science  and  Technology Trends, vol. 1, no. 2, hlm. 56–70, Mei 2020, doi: 10.38094/jastt1224.
[21]  A.  Wenda,  “Support  Vector  Machine  untuk  Pengenalan  Bentuk  Manusia  Menggunakan  Kumpulan  Fitur  yang Dioptimalkan,” Jurnal Sains dan Teknologi, vol. 11, hlm. 77–84, 2022, doi: 10.23887/jst-undiksha.v11i1.
[22]  W. Lian, G. Nie, B. Jia, D. Shi, Q. Fan, dan Y. Liang, “An intrusion detection method based on decision tree-recursive feature  elimination  in  ensemble  learning,”  Mathematical  Problems  in  Engineering,  vol.2020,  2020,  doi: 10.1155/2020/2835023.
[23]  B. Charbuty dan A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” Journal of Applied Science and Technology Trends, vol. 2, no. 01, hlm. 20–28, Mar 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[24]  H. Zhou, J. Zhang, Y. Zhou, X. Guo, dan Y. Ma, “A feature selection algorithm of decision tree based on feature weight,” Expert Syst Appl, vol. 164, hlm. 113842, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113842.
[25]  A. Rahman, “Klasifikasi Performa Akademik Siswa Menggunakan Metode Decision Tree dan  Naive Bayes,”  Jurnal SAINTEKOM, vol. 13, no. 1, hlm. 22–31, Mar 2023, doi: 10.33020/saintekom.v13i1.349.
[26]  A. Saputra, “KAJIAN EMPIRIS METODE POHON KEPUTUSAN ROTATION FOREST,” 2018.
[27]  D. P. Sinambela, H. Naparin, M. Zulfadhilah, dan N. Hidayah, “Implementasi Algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam Prediksi Perdarahan Pascasalin,” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 5, no. 3, hlm. 58–64, Sep 2023, doi: 10.60083/jidt.v5i3.393.