KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 610-617 DOI 10.30865/klik.v4i1.1134 https://djournals.com/klik

## Penerapan Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine, dan Decision Tree untuk Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Ahmad Turmudi Zy, Ananto Tri Sasongko, Antika Zahrotul Kamalia 3
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia Email: 1,* turmudi@pelitabangsa.ac.id, 2 ananto@pelitabangsa.ac.id, 3 antika@pelitabangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: turmudi@pelitabangsa.ac.id,
Abstrak −Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan tiga algoritma machine learning, yaitu Naïve Bayes Classifier,  Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree dalam meningkatkan deteksi ancaman keamanan jaringan. Penelitian ini menggunakan data dari beberapa sumber untuk melatih model machine learning dan menguji performanya dalam mendeteksi ancaman keamanan jaringan seperti  malware,  ransomware  dan  spyware.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  ketiga  algoritma  machine  learning  dapat meningkatkan efektivitas deteksi ancaman keamanan jaringan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode konvensional. Decision Tree memberikan hasil terbaik dengan presisi 0.99, diikuti oleh SVM dengan presisi 0.98, dan Naivebayes dengan Presisi 0.86.
Kata Kunci: Naïve Bayes Classifier; Support Vector Machine (SVM); Decision Tree; Machine Learning; Keamanan Jaringan
Abstract −This  research  aims  to  implement  three  machine  learning  algorithms,  namely  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector Machine (SVM), and Decision Tree, to enhance network security threat detection. The study utilizes data from multiple sources to train the machine learning models and evaluate their performance in detecting network security threats such as malware, ransomware, and spyware. The research results indicate that all three machine learning algorithms can improve the effectiveness of network security threat detection, surpassing conventional methods in terms of accuracy. Decision Tree yields the best results with a precision of 0.98, , followed by SVM with a precision of 90%, While Naïve Bayes Classifier a precision of 0.86.
Keywords : Naïve Bayes Classifier; Support Vector Machine (SVM); Decision Tree; Machine Learning; Network Security

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital yang semakin maju ini, keamanan jaringan menjadi suatu aspek yang sangat penting bagi organisasi, perusahaan, dan pengguna internet  pada umumnya. Ancaman terhadap keamanan jaringan dapat  berasal  dari  berbagai sumber, seperti serangan malware, serangan DDoS, peretasan, dan pencurian data. Untuk melindungi  jaringan mereka [1].
Dalam  konteks  ini,  terdapat  tiga  algoritma  machine  learning  yang  secara  luas  digunakan  untuk  meningkatkan deteksi ancaman keamanan jaringan, yaitu Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree. Ketiga  algoritma  ini  memiliki  pendekatan  yang  berbeda  namun  sama-sama  efektif  dalam  mengidentifikasi  pola  dan mengklasifikasikan data untuk tujuan deteksi ancaman.
Pertama, Naïve Bayes Classifier adalah algoritma klasifikasi probabilistik yang didasarkan pada teorema Bayes [2].  Algoritma  ini  mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  yang  ada  dalam  data  independen  satu  sama  lain.  Naïve  Bayes Classifier sangat populer dalam deteksi ancaman keamanan jaringan karena kinerja yang baik dan kecepatan komputasi yang  tinggi.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  dapat  dilakukan  klasifikasi  pada  data  yang  masuk  ke  jaringan  dan mengidentifikasi apakah data tersebut merupakan ancaman atau tidak.
Kedua, Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. SVM bekerja dengan mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan dua kelas data [3]. Dalam konteks deteksi ancaman keamanan jaringan, SVM digunakan untuk membangun model yang dapat memisahkan data normal dari data yang mencurigakan atau berpotensi berbahaya. Dengan demikian, SVM dapat membantu dalam mendeteksi serangan dan mengklasifikasikan data dengan akurasi tinggi [4].
Ketiga, Decision Tree adalah algoritma pembelajaran mesin yang menggunakan struktur pohon untuk mengambil keputusan berdasarkan serangkaian aturan. Algoritma ini membagi data menjadi kelompok-kelompok yang lebih kecil berdasarkan atribut yang relevan [5]. Dalam konteks deteksi ancaman keamanan jaringan, Decision Tree dapat digunakan untuk membangun model yang mempelajari pola dari data historis yang terkait dengan serangan keamanan [6]. Dengan memanfaatkan  model  ini,  dapat  dilakukan  prediksi  terhadap  data  baru  dan  mengidentifikasi  apakah  data  tersebut mencurigakan atau tidak.
Melalui  penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree,  deteksi  ancaman keamanan  jaringan  dapat  ditingkatkan  secara  signifikan.  Ketiga  algoritma  ini  memberikan  pendekatan  yang  berbeda namun saling melengkapi dalam mengklasifikasikan dan mengidentifikasi ancaman keamanan. Dengan memanfaatkan kemampuan mesin untuk mempelajari pola dan menganalisis data secara cepat [7], organisasi dan pengguna internet dapat meningkatkan keamanan jaringan mereka dan mengambil langkah-langkah proaktif untuk melindungi data sensitif dan sistem mereka dari serangan yang berpotensi merusak.
Ada banyak sekali kejahatan di dunia maya dimana target mereka umumnya adalah mencuri informasi yang dapat dijual. Sehingga penting sekali disini unutk menciptakan system pendeteksi ganguan keamanan (IDS) Intrusion Detection System [8].
Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk

## Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Beberapa sisitem pendeteksi gangguan keamanan (IDS) telah di coba dan sangat sedikit yang bisa dideteksi, namun dengan menggunakan Supervised Machine Learning IDS kami bisa mendeteksi hingga 99.97% gangguan kemanan [9].
Di  bidang  keamanan  informasi,  deteksi  serangan  dan  perlindungan  informasi  dari  penyusup  menjadi  bidang penelitian massive saat ini [11]. Karena teknologi yang terus berubah dan metodologi modern, penyusup menggunakan berbagai mekanisme untuk menipu sasaran serangan., Untuk menjaga informasi tetap aman sangat penting berhati-hati dalam penyediaan keamanan jaringan dengan bantuan berbagai Teknik Intrusion Detection System (IDS) [12].
Karena banyaknya kerentanan yang ada dalam system jaringan sehingga banyak serangan cyber yang mengarah pada berbagai sistem jaringan [13]. Arah baru pada system pendeteksi ganguan keamanan (IDS). Adalah memanfaatkan model pembalajaran mesin untuk merancang sistem yang lebih kuat dengan tingkat deteksi yang lebih tinggi dan tingkat alarm palsu yang lebih rendah [14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini akan mengukur tingkat akurasi tiga model mesin learning supervise learning . Dengan model sebagia berikut:
Gambar 1. Tahapan pelaksanaan penlitian
a. Pengumpulan  data  dari  beberapa  sumber  tentang  ancaman  keamanan  jaringan  seperti  malware,  ransomware,  dan spyware.
b. Prapemrosesan data dengan membersihkan data yang tidak relevan dan melakukan normalisasi data. Pembagian data menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji.
c. Pelatihan model machine learning menggunakan tiga algoritma yaitu Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree dengan menggunakan data latih.
d. Evaluasi performa model machine learning dengan menggunakan data uji untuk mengukur akurasi deteksi ancaman keamanan jaringan.
e. Analisis hasil evaluasi performa model machine learning untuk menentukan algoritma machine learning terbaik dalam meningkatkan deteksi ancaman keamanan jaringan.

## 2.2 Data Penelitian
Pada penelitian in kami menggunakan Dataset dari Kaggle [15], dengan kriteria data sebagai Berikut: Dataset NSL-KDD (KDD Cup 1999 Data) adalah sebuah dataset yang digunakan untuk penelitian dalam bidang deteksi  intrusi  pada jaringan  komputer. Dataset  ini merupakan modifikasi  dari  dataset  KDD Cup 1999, yang awalnya digunakan dalam kompetisi Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) tahun 1999.
Berikut adalah beberapa informasi tentang kriteria data pada dataset NSL-KDD, Jenis Data: Dataset NSL-KDD terdiri dari data yang dihasilkan dari simulasi serangan pada jaringan komputer. Data ini mencakup sejumlah atribut yang merepresentasikan koneksi jaringan.
Jumlah Atribut: Dataset NSL-KDD terdiri dari sejumlah atribut (features) yang merepresentasikan karakteristik dari setiap koneksi jaringan. Atribut ini meliputi informasi seperti protokol, jenis layanan, jumlah byte yang dikirim, dan lain-lain.

## Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Klasifikasi Koneksi: Setiap koneksi dalam dataset NSL-KDD diklasifikasikan menjadi salah satu dari beberapa kategori,  yaitu  normal  (normal  connection)  atau  mencurigakan  (suspicious  connection).  Kategori  mencurigakan  ini mencakup berbagai jenis serangan seperti Denial of Service (DoS), Probe, R2L (Remote-to-Local), dan U2R (User-to- Root).
Data Preprocessing: Dataset NSL-KDD telah melalui tahap preprocessing untuk mengatasi beberapa masalah pada dataset  KDD  Cup  1999.  Preprocessing  ini  melibatkan  eliminasi  beberapa  duplikasi,  penanganan  kelas  minoritas,  dan penggantian nilai-nilai yang hilang atau tidak valid.
Kriteria  Inklusi:  Dataset  NSL-KDD  mencakup  berbagai  jenis  serangan  yang  mencoba  untuk  mensimulasikan skenario  serangan  pada  jaringan  komputer.  Data  yang  direkam  mencakup  variasi  serangan  dan  juga  koneksi  jaringan normal yang dapat digunakan sebagai acuan untuk deteksi intrusi.
Tujuan  Penggunaan:  Dataset  NSL-KDD  digunakan  untuk  penelitian  dan  pengembangan  model  deteksi  intrusi berbasis  data.  Penelitian  menggunakan  dataset  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  serangan pada jaringan komputer serta meningkatkan keandalan sistem deteksi intrusi.
Penting  untuk  dicatat  bahwa  dataset  NSL-KDD  merupakan  dataset  yang  umum  digunakan  dalam  literatur penelitian terkait deteksi intrusi. Namun, karena kemajuan dalam teknologi dan keamanan jaringan, dataset ini mungkin sudah  tidak  lagi  mencakup  beberapa  jenis  serangan  terbaru.  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  deteksi  intrusi  saat  ini, peneliti sering menggunakan dataset yang lebih mutakhir dan representatif dari serangan jaringan yang terbaru dan lebih kompleks.
Namun pada penelitian ini kami mencukupkan dengan penggunaan dataset ini, karena kami masih menganggap dataset ini relevan dengan dengan penelitian ini.
Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk

## Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan

## 2.3 Google Colab
Penelitian ini menggunakan tools dari goole, yakni google Colab. Google Colab (Colaboratory) adalah sebuah layanan gratis dari Google yang memungkinkan pengguna untuk menulis dan mengeksekusi kode Python melalui browser web. Layanan  ini  berjalan  di  atas  platform  cloud  milik  Google,  yang  artinya  tidak  perlu  menginstal  atau  mengkonfigurasi lingkungan  Python  di  komputer  lokal  Anda.  Google  Colab  sangat  populer  di  kalangan  peneliti,  pengembang,  dan pembelajar  karena  menyediakan  banyak  fitur  berguna,  Google  Colab  adalah  alat  yang  sangat  berguna  untuk  pemula maupun profesional dalam bidang data science, machine learning, dan pengolahan data secara umum. Dengan akses ke sumber daya komputasi tinggi, kemudahan berbagi, dan lingkungan yang interaktif, Google Colab telah menjadi pilihan populer untuk banyak proyek dan tugas komputasi berbasis Python.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Pemrosesan Data
a. Memanggil data set dari Drive
Gambar 3. Proses pemanggilan data dari GDrive
Data set (data_train.txt) ini awalnya tidak ada header pada setiap kolomnya
Gambar 4. Data awal dari data_train.txt tidak ada header pada setiap kolomnya
b. Pembuatan header columns
Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Gambar 5. Pembuatan Data header untuk data_train.txt
c. Dropping the duplicate rows
Gambar 6. Membuang Data duplicate
Membuang ( Drop ) Kolom, protocol_type, service, flag .
Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Gambar 7. Menghapus kolom yang tidak memberi pengaruh pada hasil d. Merubah Nilai class
Pada dataset NSL-KDD terdapat beberap imbalance data, dan berikut contoh data imbalance
Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Gambar 9. Grafik imbalance Data

## 3.2 Pengujian Data
Pengujian data menggunakan Google Colab, membandingkan 3 algorithma klasifikasi, Naïve Bayes, SVM, dan Decision Tree, dari data yang sudah di Kelola.
Gambar 10. Pengujian klasifikasi dengan 3 algoritma
Berikut adalah hasil dari pengujina yang dilakukan pada Goolge Colab.
Ahmad  Turmudi  Zy,  Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan  Decision  Tree  untuk Meningkatkan Deteksi Ancaman Keamanan Jaringan
Gambar 11. Hasil pengujian dengan 3 algoritma

## 4. KESIMPULAN
Hasil yang didapatkan pada penlitian kami adalah Decision Tree mendapatkan nilai terbaik dengan dengan hasil precision 0.99 pada posisi normal dan 1.00 pada anomaly, disusul oleh SVM dengan hasil precision 0.98 pada posisi normal dan 0.61  pada  anomaly.  Dan  terahir  adalah  NaiveBayes  dengan  hasil  precision  0.86  pada  posisi  normal  dan  0.86  pada anomaly.  Sehingga  bis  akita  simpulkan  bahwa  untuk  klasifikasi  kami  merekomendasikan  unutk  menggunakan Algorithma Decision tree sebagai pembuat keputusan untuk klasifikasi pada dataset NSLKDD.

## REFERENCES
[1] P. Sharma, B. Dash, and M. F. Ansari, “Anti-Phishing Techniques – A Review of Cyber Defense Mechanisms,” IJARCCE, vol. 11, no. 7, Jul. 2022, doi: 10.17148/ijarcce.2022.11728.
[2] A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 8, no. 6, p. 219, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[3] R. Sistem, P. N. Andono, and E. H. Rachmawanto, “JURNAL RESTI Evaluasi Ekstraksi Fitur GLCM dan LBP Menggunakan Multikernel SVM,” vol. 1, no. 10, pp. 1–9, 2021.
[4] X. Xiong, S. Hu, D. Sun, S. Hao, H. Li, and G. Lin, “Detection of false data injection attack in power information physical system based on SVM–GAB algorithm,” Energy Reports, vol. 8, pp. 1156–1164, Aug. 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.02.290.
[5] Y. A. Wijaya, “Analisa Klasifikasi menggunakan Algoritma Decision Tree pada Data Log Firewall,” JURSIMA (Jurnal Sistem Informasi dan …, 2021, [Online]. Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/index.php/jursima/article/view/303
[6] A. Yazdinejad, M. Kazemi, R. M. Parizi, A. Dehghantanha, and H. Karimipour, “An ensemble deep learning model for cyber threat hunting in industrial internet of things,” Digital Communications and Networks, vol. 9, no. 1, pp. 101–110, Feb. 2023, doi: 10.1016/j.dcan.2022.09.008.
[7] B. Rathore, “Integration of Artificial Intelligence& It’s Practices in Apparel Industry.”
[8] A. Khraisat, I. Gondal, P. Vamplew, and J. Kamruzzaman, “Survey of intrusion detection systems: techniques, datasets and challenges,” Cybersecurity, vol. 2, no. 1, Dec. 2019, doi: 10.1186/s42400-019-0038-7.
[9] M. Sharma, H. Elmiligi, and F. Gebali, “A Novel Intrusion Detection System for RPL-Based Cyber–Physical Systems,” IEEE Canadian Journal of …, 2021, [Online]. Available: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9429862/
[10]  A.  K.  Dutta,  R.  Negi,  and  S.  K.  Shukla,  “Robust  multivariate  anomaly-based  intrusion  detection  system  for  cyber-physical systems,” International Symposium on Cyber Security …, 2021, doi: 10.1007/978-3-030-78086-9_6.
[11]  T.  Lin,  P.  Wu,  and  F.  Gao,  “Information  security of  flowmeter  communication  network based  on  multi-sensor  data  fusion,” Energy Reports, vol. 8, pp. 12643–12652, Nov. 2022, doi: 10.1016/j.egyr.2022.09.072.
[12]  S.  R.  Khonde  and  U.  Venugopal,  “Hybrid  architecture  for  distributed  intrusion  detection  system,”  Ingenierie  des  Systemes d’Information, vol. 24, no. 1, pp. 19–28, 2019, doi: 10.18280/isi.240102.
[13]  J. Ding, A. Qammar, Z. Zhang, A. Karim, and H. Ning, “Cyber Threats to Smart Grids: Review, Taxonomy, Potential Solutions, and Future Directions,” Energies (Basel), vol. 15, no. 18, Sep. 2022, doi: 10.3390/en15186799.
[14]  S. Moualla, K. Khorzom, and A. Jafar, “Improving the Performance of Machine Learning-Based Network Intrusion Detection Systems on the UNSW-NB15 Dataset,” Comput Intell Neurosci, vol. 2021, pp. 1–13, Jun. 2021, doi: 10.1155/2021/5557577.
[15]  “NSL-KDD | Kaggle.” https://www.kaggle.com/datasets/hassan06/nslkdd (accessed Jul. 24, 2023).