## Analisis Serangan DDoS Menggunakan Metode Jaringan Saraf Tiruan
M. Alfine Ridho [1] , Molavi Arman [2]*
Department Technical Information [1] , STMIK GI MDP Department Informatics Management [2] , AMIK MDP Palembang, Indonesia alfinridho99@mhs.mdp.ac.id [1] , molavi.arman@mdp.ac.id [2]
Abstract— DDoS attack (Distribute Denial of Service) is one of the  weapons  of  choice  from  hackers  because  it’s  proven  it  has become threat on the internet worlds. The frequent of DDoS attacks creates  a  threat  to  internet  users  or  servers,  so  that  requires  the introduction of  several  new  methods that  occur,  one of  which  can use  the IDS  (Intrusion Detection  System)  method.  This study  took advantage  of  Neural  Network  ability  to  detect  DDoS  attack  or normal  based  on  traffic  log  processed  statistically  using  Fixed Moving  Window.  The  DDOS  attack  scheme  uses  a  network topology that has been designed based on the needs and objectives that  are  found  in  monitoring  network  traffic.  In  each  DDoS  data and normal consist of 27 traffic log with total numbers of dataset as much as 54 data along with each testing data as much as 10 DDoS data  and  normal.  Data  collection  was  performed  using  LOIC, HOIC, and DoSHTTP with 300 seconds of traffic monitoring. The result  of  the  Fixed  Moving  Window  processing  is  the  extraction value that will be put in the  Neural Networks have 6 input values, one hidden layer with 300 neurons and 2 outputs which consist of a normal  dataset  and  a  DDoS  dataset.  The  results  of  this  study showed  that  Neural  Network  can  detect  DDoS  and  Normal  in  a good way with accuracy value as much as 95%.
Keywords— DDOS,  Neural  Netwok,  Fixed  Moving  Window, Traffic Log, Intrusion Detection System.
Abstrak— Serangan  DDoS  (Distribute  Denial  of  Service) menjadi  salah  satu  senjata  pilihan  hacker  karena  telah  terbukti menjadi  ancaman  di  dunia  internet.  Sering  terjadinya  serangan DDoS  membuat  adanya  ancaman  terhadap  pengguna  internet atau  server,  maka  dari  itu  diperlukannya  pengenalan  baru beberapa metode yang terjadi, salah satunya dapat menggunakan  metode  IDS  (Intrusion  Detection  System). Penelitian ini memanfaatkan kemampuan Neural Network untuk mendeteksi  serangan DDoS  atau  normal  berdasarkan  traffic log yang diolah secara statistik menggunakan Fixed Moving Window. Skema penyerangan DDoS menggunakan topologi jaringan yang telah  dirancang  berdasarkan  kebutuhan  dan  tujuan  yang  ingin didapatkan  dalam  pemantauan  nettwork  traffic.  Setiap  data DDoS dan normal terdiri dari 27 traffic log dengan total jumlah dataset  sebanyak  54  data  dengan  jumlah  data  uji  masing  – masing  sebanyak  10  data  DDoS  dan  Normal.  Pengambilan dataset  dilakukan  menggunakan  LOIC,  HOIC,  dan  DoSHTTP dengan  pemantauan  traffic  selama  300  detik.  Hasil  pengolahan Fixed  Moving  Window  didapatkan  nilai  ekstraksi  yang  akan  di masukkan  ke  dalam  Jaringan  Saraf  Tiruan  yang  memiliki  nilai input  sebanyak  6  nilai,  satu  hidden  layer  dengan  neuron
berjumlah 300 dan 2 output yang terdiri dari dataset normal dan dataset  DDoS.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  Neural Network  dapat  mendeteksi  serangan  DDoS  dan  Normal  secara baik dengan nilai accuracy sebesar 95%.
Kata  Kunci—DDOS,  Neural  Network,  Fixed  Moving  Window, Traffic Log, Intrusion Detection System.

## I. PENDAHULUAN
DDoS  ( Distribute  Denial  of  Service )  merupakan  jenis serangan  yang  terstruktur,  serangan  DDoS  adalah  serangan yang  mungkin  bisa  sering  kita  jumpai  diantara  serangan lainnya  [1].  Serangan  DDoS  merupakan  teknik  yang  paling populer  dan  menjadi  senjata  pilihan hacker karena  telah terbukti  menjadi  ancaman  di  internet,  serangan  ini  telah  ada sejak  tahun  1990  [2].  Serangan  DDoS  mampu  melumpuhkan server dengan  membanjiri  lalu  lintas  jaringan  dan mengakibatkan down .  Ancaman  dan  serangan  terhadap keamanan server terus meningkat, banyaknya kemudahan dan ketersedian  informasi  mengenai hacking yang  dapat  diakses dengan mudah di internet sehingga menjadikan pelaku mudah mendapatkan  informasi  untuk  di  jadikan  sebagai  target kejahatan  [3]. Intrusion  Detection  System (IDS)  merupakan suatu sistem yang digunakan untuk mendeteksi serangan yang ada  pada  jaringan,  jika  terjadi  aktivitas  yang  mencurigakan pada network  traffic [4].  Sering  terjadinya  serangan  DDoS membuat  adanya  ancaman  terhadap  pengguna  internet  atau server , maka dari itu diperlukannya pengenalan baru beberapa metode  untuk  mendeteksi  serangan  DDoS  yang  terjadi, diantaranya  dapat  menggunakan  metode  IDS  ( Intrusion Detection  System )  yang  sebelumnya  sudah  ada  lebih  dulu untuk  mendeteksi  serangan  DDoS.  Pada  umumnya  serangan DDoS  terbagi  menjadi  3  jenis  yaitu  serangan  dengan  basis bandwith ,  serangan  dengan  lalu  lintas  jaringan  dan  serangan dengan  basis  aplikasi  [5].  Metode  Neural  Network  secara algoritma  EM  ( Expectation - Maximization )  digunakan  untuk mendeteksi adanya serangan DDoS. Menurut dataset DARPA ada  21  kelompok  serangan  yang  dapat  dikelompokkan menjadi  13  kelompok  serangan,  sehingga  terjadi  kesalahan pemisahan alert dari  jenis  serangan  yang  sama,  sehingga menjadi  serangan  yang  berbeda  [6].  Alasan  digunakannya metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  dikarenakan  metode  ini merupakan salah satu yang mendekati untuk digunakan dalam penelitian  ini,  untuk  mengolah  data  traffic  yang  didapat  dan
diolah  menggunakan  metode  fixed  moving  window  karena metode  ini  bisa  digunakan  untuk  proses  ekstraksi  yang  akan diinput  ke dalam  Jaringan Saraf Tiruan sehingga hasil olahan bisa  masuk  sebagai  input  layer  pada  Jaringan  Saraf  Tiruan, hasil  akhir  dari  penelitian  ini  akan  didapatkan  output  berupa nilai  akurasi  dari  proses  pengenalan  Jaringan  Saraf  Tiruan tersebut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Linux
Linux  merupakan  sebuah Operating  System (OS)  seperti Windows yang open  source atau  gratis  dibawah  lisensi  GNU, linux  merupakan  turunan  dari  Unix  dan  dapat  dijalankan diberbagai macam platform perangkat keras seperti intel (x86) sampai prosesor RISC [7].

## B. Neural Network
Neural  Network (NN)  adalah  sistem  pemroses  informasi yang  karakteristiknya  mirip  dengan  jaringan  syaraf  biologi, dimana  untuk  melakukan  tugas  sederhana  dalam  memproses informasi,  otak  manusia  terdiri  dari  sejumlah neuron . Dikarenakan  adanya  keterhubungan  antar neuron ,  maka  otak dapat  melakukan  fungsi  pemrosesan  yang  cukup  kompleks [8].  Metode  ini  menggunakan  elemen  perhitungan non - linier dasar  yang  disebut neuron yang  diorganisasikan  sebagai jaringan  yang  saling  berhubungan  seperti  jaringan  saraf manusia. Terdapat tiga elemen dasar dari model neuron , yaitu: Jalur  hubungan  atau  sekumpulan  sinapsis,  di  mana  masing- masing  sinapsis  tersebut  mempunyai  bobot  atau  kekuatan hubungan.  Suatu adder untuk  menjumlahkan  sinyal-sinyal input yang  diberi  bobot  oleh  sinapsis neuron agar  sesuai. Operasi-operasi  yang  digambarkan  mengikuti  aturan  dari linear  combiner .  Fungsi  aktivasi  untuk  membatasi  amplituda output setiap neuron [9].  Penggunaan threshold memberikan pengaruh adanya affine transformation terhadap output 𝑢 𝑘 dari linear combiner pada model gambar berikut:

## Fig. 1. Model Matematis Neuron
Didalam Neural Network , neuron - neuron akan dikumpulkan  dalam  lapisan-lapisan  ( layer )  yang  disebut lapisan neuron ( neuron  layers ).  Kemudian neuron - neuron pada  satu  lapisan  dihubungkan  dengan  lapisan-lapisan sebelum dan sesudahnya. Kemudian informasi yang diberikan pada jaringan syaraf akan dirambatkan dari lapisan ke lapisan, dimulai  dari  lapisan  masukan  sampai  ke  lapisan  keluaran melalui  lapisan  tersembunyi  ( hidden  layer )  [10].  Terdapat  3
macam arsitektur Neural Network , yaitu:

## A. Single Layer Net
Jaringan ini hanya memiliki 1 lapisan dengan bobot-bobot terhubung, dan hanya menerima masukan dan diolah menjadi keluaran  tanpa  melalui  lapisan  tersembunyi. Neuron - neuron pada  gambar  berikut  menunjukkan  kedua  lapisan  saling berhubungan  dan  seberapa  besar  hubungan  antara  2 neuron tersebut  ditentukan  oleh  bobot  yang  bersesuaian  dan  terlihat semua  unit  masukan  akan  dihubungkan  dengan  setiap  unit keluaran.
Fig. 2. Jaringan Lapisan Tunggal

## 2) Multi Layer Net
Jaringan  ini  memiliki  1  atau  lebih  lapisan  yang  terletak diantara  lapisan  masukan  dan  lapisan  keluaran.  Pada  Gambar 3  terlihat  umumnya  lapisan  bobot-bobot  terletak  antara  2 lapisan yang bersebelahan. Jaringan dengan banyak lapisan ini dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  lebih  sulit  daripada lapisan  tunggal,  dikarenakan  pembelajarannya  yang  lebih rumit.  Pembelajaran  pada  jaringan  dengan  banyak  lapisan  ini lebih sukses menyelesaikan masalah pada banyak kasus.
Fig. 3. Jaringan Banyak Lapisan

## 3) Single Layer Net
Pada  jaringan  ini  sekumpulan neuron bersaing  untuk mendapatkan  hak  menjadi  aktif.  Umumnya  hubungan  antar neuron pada  lapisan  kompetitif  ini  tidak  diperlihatkan  pada diagram arsitektur. Pada gambar 4 menunjukkan suatu contoh arsitektur jaringan dengan lapisan kompetitif yang mempunyai bobot.
Fig. 4. Jaringan Lapisan Kompetitif

## C. DDoS
DDoS  ( Distributed  Denial  of  Service )  merupakan  jenis serangan  yang  bertujuan  menggangu  hak  akses  pengguna jaringan  yang  dilakukan  secara  massif  [11].  Secara  umum serangan  DDoS  terdiri  dari  beberapa  jenis,  serangan  dengan basis bandwidth ,  serangan  dengan  basis  lalu  lintas  jaringan, dan serangan dengan basis aplikasi.

## D. Apache
Apache  adalah  sebuah  nama  dari web  server yang bertanggung  jawab  atas  permintaan,  menerima  HTTP  dan logging informasi  secara  detail. Apache juga  dapat  diartikan sebagai suatu web server yang kompak, dan mengikuti standar protokol HTTP yang digemari [5].
E. Web Server
Web Server atau yang bisa juga disebut server web adalah perangkat  lunak  dalam server yang  mempunyai  fungsi  untuk menerima  permintaan  halaman web melalui  protokol  HTTP dan HTTPS dari client yang dikenal dengan sebutan browser , setelah  itu  mengirimkan  kembali  hasil  permintaan  yang  telah dilakukan  sebelumnya  dalam  bentuk  halaman web yang berbentuk sebuah dokumen HTML [2].

## F. HTTP
Hypertext  Transfer  Protokol (HTTP)  adalah  sebuah protokol  yang  meminta  dan  menjawab client dan server . Client seperti browser memulai  permintaan  dengan  membuat hubungan  TCP/IP  ke  port  tertentu.  Sebuah server di port tersebut  menunggu client untuk  mengirim  sebuah  kode permintaan  seperti GET / HTTP yang akan meminta halaman yang sudah ditentukan, yang diikuti dengan pesan MIME yang mempunyai  informasi  kode  sementara  yang  diperlukan  oleh protokol.  Setelah  menerima  kode  permintaan, server akan mengirim  kembali  kode  dan  sebuah  pesan  yang  diminta,  atau sebuah pesan error atau pesan lainnya.

## G. Fixed Moving Window
Fixed Moving Window adalah metode perhitungan statistik yang digunakan untuk mendapatkan extraction feature dari log data traffic [6].  Perhitungan  statistik  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:

## A. Rata – rata ukuran atau Panjang paket
Merupakan nilai yang menyatakan rata –  rata ukuran/panjang  paket  dalam  satu window / frame waktu tertentu. Dapat dinyatakan dengan persamaan berikut :
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑝𝑎𝑘𝑒𝑡 = ΣPn 𝑛
Keterangan : Pn = Besar data pada indeks ke-n n   = Banyak data

## B. Jumlah Paket
Merupakan total  paket  dalam  satu window / frame waktu tertentu.

## C. Variansi Waktu Kedatangan Paket
Merupakan nilai akar dari deviasi waktu kedatangan paket, yang dinyatakan dengan rumus pada persamaan berikut :
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 = √ ∑( 𝑡𝑛 − 𝑡̅ ) 2 𝑛
Keterangan : tn = waktu paket diterima 𝑡̅ = rata-rata waktu paket diterima

## D. Variansi Ukuran atau Panjang Paket
Merupakan      nilai      akar    dari      deviasi  ukuran/panjang paket, yang dinyatakan dengan rumus pada persamaan berikut :
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑠𝑖 𝑈𝑘𝑢𝑟𝑎𝑛 = √ ∑( 𝑝𝑛 − 𝜌̅ ) 2 𝑛
Keterangan : pn = panjang paket diterima 𝜌̅ = rata-rata panjang paket diterima

## E. Kecepatan Paket / Detik
Kecepatan    Paket/Detik.    Merupakan    banyaknya    aliran paket  data  dalam satu window / frame waktu  tertentu,  yang dihitung  dengan  rumus  pada persamaan berikut :
𝐾𝑝 = 𝑛𝑝 ∗ 1 𝑇. 𝑎𝑘ℎ𝑖𝑟 − 𝑇. 𝑎𝑤𝑎𝑙

## F. Jumlah Bit
Merupakan  jumlah  total  bit  data  yang  terdapat  dalam  satu window/frame waktu tertentu.
(1)
(2) (3) (4)

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Fig. 5. Rancangan Metodologi

## A. Identifikasi Masalah
Penelitian dimulai dengan mencari topik – topik mengenai perkembangan penelitian tentang identifikasi serangan DDoS.

## B. Studi Literatur
Penulis  melakukan  riset  jurnal  dengan  mencari  beberapa jurnal yang berkaitan dengan topik skripsi seperti pembahasan mengenai  DDoS, Fixed  Moving  Window ,  Jaringan  Saraf Tiruan  (JST)  dan tools yang  diperlukan  untuk  melakukan percobaan serangan terhadap website dan mengamati network traffic web server sehingga penulis mendapatkan dataset yang diperlukan.

## C. Perancang Sistem
Tahapan  ini  digunakan  untuk  perancangan  sistem  agar dapat dilakukan proses simulasi penyerangan dan mempersiapkan  aplikasi  yang  akan  dibutuhkan  untuk mendapatkan  dataset  normal  dan  dataset  DDoS,  adapun aplikasi  yang  akan  digunakan  berupa  LOIC,  HOIC,  dan
DoSHTTP  sehingga  penulis  dapat  menentukan  waktu pelaksanaan  pengujian  untuk  melakukan  serangan  DDoS. Perancangan  topologi  dilakukan  untuk  menentukan  langkah- langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  pelaksanaan  simulasi serangan  DDoS  terhadap web  server ,  serangan  dilakukan dengan  mengikuti  alur  pada  topologi  jaringan  pengujian, proses pengujian dapat dilihat pada gambar 6.
Fig. 6. Topologi Jaringan Pengujian

## 4) Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  hasil  dari proses penyerangan. Proses pengambilan setiap satu log traffic dilakukan selama 300 detik dan dilakukan penjedaan 60 detik sehingga  selanjutnya  dapat  dilakukan  kembali  pengambilan data log  traffic .  Data log  traffic yang  didapatkan  masih berekstensi  .log dan  akan  diubah  kedalam  bentuk  .csv  agar mudah  dilakukan  pengolahan  ke  dalam  metode fixed  moving window. Pengumpulan dataset berjumlah  54  data log  traffic, masing  –  masing  34 dataset digunakan  untuk  data  latih  yang terdiri  dari  17 data  log  traffic normal  dan  17 data  log  traffic DDoS. 20 data log traffic digunakan sebagai data uji, masing – masing 10 data uji Normal dan 10 data uji DDoS. Untuk detail pengambilan dataset dapat dilihat pada tabel 1 :
TABLE I. DETAIL PENGAMBILAN DATASET Jenis Traffic Log Jumlah masing-masing dataset DDoS 27 data Normal 27 data Total 54 data

## 5) Implementasi
Setelah didapatkan dataset, selanjutnya dilakukan pengolahan  terhadap  dataset  tersebut  menggunakan  metode Fixed  Moving  Window agar  memudahkan  dataset  tersebut mendapatkan  ciri  ekstraksi  yang  dibutuhkan  untuk  dikenali oleh  metode  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  Lalu  pada  tahapan ini  dilakukan  pelatihan  data  latih.  Data  latih  tersebut didapatkan dari hasil pengolahan dataset yang telah dilakukan, setelah  dilakukan  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST), kemudian  memasukkan  nilai  target  pada  data  latih  dan menggunakan Function  Training  Gradient  Descent  with Momentum & Adaptive  LR (traingdx)  untuk  mengenali  data latih  dan  data  uji.  Arsistektur  Jaringan  Saraf  Tiruan menggunakan single  layer .  Selanjutnya  melakukan  pengujian Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST)  dengan  data  uji  apakah  jaringan
Mulai Identifikasi Masalah Studi Literatur Perancangan Sistem Pengumpulan Data Implementasi Evaluasi Selesai dataset normal dan dataset DDOS Jurnal
tersebut  dapat  mengenali data  traffic secara  normal  atau DDoS, dengan cara memasukkan  hasil nilai input sebanyak 6 nilai,  satu hidden  layer dengan neuron berjumlah  300  dan  2 output yang  terdiri  dari  dataset  normal  dan  dataset  DDoS. Arsitektur  model  Jaringan  Saraf  Tiruan  ini  menggunakan single  hidden  layer ,  nilai input pada  node  akan  langsung melakukan  proses  ke hidden  layer ,  node hidden  layer pada gambar  menggunakan  300  node.  Epoch  pada  pelatihan Jaringan  Saraf  Tiruan  sebanyak  1000  iterasi  yang  artinya proses training akan  dilakukan  sebanyak  1000  kali  dan goal parameter  latih  sebesar  0.1.  Untuk  normalisasi  menggunakan fungsi  min-max,  dengan  cara  merubah  data  dari  suatu range ke  dalam range baru.  Hubungan hidden  layer dan output terjadi  pada  proses  komputasi  terhadap  bobot  dan  bias  serta dihitung  juga  besarnya output dari hidden  layer ke output berdasarkan  fungsi  aktivasi logsig dengan  rentang  nilai  0 sampai  1  dan  menggunakan  fungsi  minmax  pada  tahap normalisasi.

## 6) Evaluasi
Tahap  ini  dilakukan  setelah  pengujian  pada  matlab  untuk mengetahui  hasil  yang  didapatkan  sudah  mendapatkan  hasil yang  memuaskan  dan  optimal  atau  belum,  jika  belum mendapatkan  hasil  yang  diharapkan  maka  akan  dilakukan pengoptimal  ulang.  Untuk  menghitung  tingkat  keberhasilan dari  metode  yang  digunakan,  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  metode Confusion  Matrix ,  metode  ini  akan menghitung  nilai Accuracy .  Cara  penghitungan Confusion Matrix tersebut bisa dilihat pada persamaan (3.1).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%
Keterangan :
TP  =  Jumlah  data  positif  DDoS  yang  terklasifikasi  dengan benar oleh sistem.
TN =  Jumlah data negatif DDoS (Normal) yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
FN  =  Jumlah  data  negatif  DDoS  (Normal)  namun terklasifikasi salah oleh sistem FP = Jumlah data positif DDoS namun terklasifikasi salah oleh system.
Berikut  adalah  contoh  tabel Confusion  Matrix yang  dapat dilihat pada tabel 2.
TABLE II.
C ONFUSION MATRIX
Actual Class DDoS Normal Predicted class DDoS True Positive False Positive Normal False Negative True Negative
IV.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Penyerangan DDoS dan Pengambilan Dataset
Pada  tahap  ini server mempersiapkan tools yang digunakan  untuk  melihat traffic  log  data .  Selanjutnya server standby untuk memonitoring data traffic log selama 300 detik untuk  mendapatkan traffic  data normal  sehingga  didapatkan data  traffic  normal .  Kemudian client membuka tools untuk melakukan  serangan  DDoS  menggunakan  aplikasi  LOIC, HOIC  dan  DoSHTTP  selama  300  detik.  Selama  300  detik tersebut server masih memonitoring data sehingga didapatkan data DDoS. Tahap selanjutnya ketika sudah mendapatkan data mentah traffic log Normal dan DDoS, server menyimpan data log tersebut  kedalam  format .log .  Data  mentah traffic  log tersebut dikonversi kedalam format .csv yang selanjutnya akan dirapikan  menggunakan  excel  menjadi  data  yang  terstruktur sehingga data mentah traffic log tersebut dapat diolah kedalam matlab  untuk  dilakukan  pengolahan  menggunakan  metode Fixed Moving Window
Fig. 7. Contoh Traffic Log Data

## 2. Implementasi Metode Fixed Moving Window
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan  data  untuk mendapatkan feature  extraction agar  dapat  di input ke  dalam arsitektur  Jaringan  Saraf  Tiruan  (JST).  Untuk  hasil  ekstraksi ciri Fixed  Moving  Window pada  data  latih  disimpan  dengan nama  “dataLatih”  dan  hasil  ektraksi  ciri Fixed  Moving Window pada data uji disimpan dengan nama file “dataUji”. Berikut  ini  adalah  jenis  statistik  nilai feature  extraction yang digunakan sebagai input pada Jarigan Saraf Tiruan (JST) :
• Rata – rata ukuran Panjang
• Jumlah Paket
• Variansi Waktu
• Variansi Ukuran
• Kecepatan Paket
• Jumlah Bit
Masing  – masing  nilai Feature Extraction didapatkan dari hasil  pengolahan log traffic  data yang  digunakan  sebagai dataset atau datauji.
3. Implementasi Jaringan Saraf Tiruan
Pada tahap implementasi Jaringan Saraf Tiruan menggunakan train  tool pada aplikasi  Matlab 2017b terhadap hasil feature  extraction metode Fixed  Moving  Window yang disimpan  dengan  nama  “dataLatih”  sehingga  Jaringan  Saraf Tiruan dapat mengenali data latih. Kemudian untuk nilai target
(5)
pada  data  latih  disimpan  dengan  nama  “target”  dapat  dilihat pada tabel berikut :
TABLE III. C ONFUSION MATRIX Normal (1-17) DDoS (18-34) 0 1 1 0
Pada  saat  pelatihan  model  Jaringan  Saraf  Tiruan, digunakan Function  Training  Gradient  Descent  with Momentum  &  Adaptive  LR  (traingdx) untuk  mengenali  data latih  dan  data  uji.  Arsitektur  model  Jaringan  Saraf  Tiruan menggunakan single layer .

## Fig. 8. Pelatihan Model Jaringan Saraf TIruan
Pada  Gambar  8  ditunjukkan  bahwa  arsitektur  Jaringan Saraf  Tiruan  telah  melakukan  proses  pelatihan  dan  mencapai performance  0.0997  hasil  terbaik.  Setelah  itu  dilakukan pengujian pelatihan Jaringan Saraf Tiruan sehingga mendapatkan  hasil  nilai input sebanyak  6  nilai,  satu hidden layer dengan neuron berjumlah 300 dan 2 output yang terdiri dari  dataset  normal  dan  dataset  DDoS.  Arsitektur  model Jaringan  Saraf  Tiruan  ini  menggunakan single  hidden  layer , nilai input pada  node  akan  langsung  melakukan  proses  ke hidden  layer ,  node hidden  layer pada  gambar  menggunakan 300  node.  Epoch  pada  pelatihan  Jaringan  Saraf  Tiruan sebanyak  1000  iterasi  yang  artinya  proses training akan dilakukan sebanyak 1000 kali dan goal parameter latih sebesar 0.1. Untuk normalisasi menggunakan fungsi min-max, dengan cara  merubah  data  dari  suatu range ke  dalam range baru. Hubungan hidden  layer dan output terjadi  pada  proses komputasi  terhadap  bobot  dan  bias  serta  dihitung  juga besarnya output dari hidden  layer ke output berdasarkan fungsi aktivasi logsig dengan rentang nilai 0 sampai 1.

## 4. Implementasi Jaringan Saraf Tiruan
Pada  tahapan  analisis  hasil  pengujian  dilakukan  dengan  2 jenis  dataset  yaitu  dataset  normal  dan  dataset  DDoS.  Setiap
masing-masing  jenis  atau  kelompok  dataset  memiliki  jumlah 27 dataset berbentuk csv, sehingga total seluruh dataset adalah 54  dataset  csv.  Dataset  tersebut  kemudian  dibagi  menjadi  2 jenis  yaitu  dataset  untuk  “dataLatih”  dan  dataset  untuk “dataUji”, masing-masing berisikan dataset normal dan dataset DDoS,  dataset  untuk  “dataLatih”  berjumlah  34  dataset  dan dataset untuk “dataUji” berjumlah 20 dataset.
TABLE IV. D ETAIL J UMLAH DATASET PENGUJIAN Jenis Data Total Dataset Total Data Latih Total Data Uji DdoS 27 17 10 Normal 27 17 10
Pada  data  uji  terdapat  20  data  untuk  digunakan  sebagai proses  pengujian  yang  terdiri  dari  10  data  uji  DDoS  dan  10 data  uji  Normal.  Pada  tahap  penentuan  hasil  pengujian Jaringan  Saraf  Tiruan  menggunakan function  training Gradient  Descent  with  Momentun  &  Adaptive  LR (traingdx) kemudian  dilakukan  perhitungan  secara confusion  matrix dengan  rumus  yang  digunakan  adalah accuracy, untuk mengetahui masing – masing nilai tersebut.
TABLE V. H ASIL PENGUJIAN JARINGAN SARAF TIRUAN Actual Class DdoS Normal
Predicted class DDoS 10 Normal True Positive 1

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  pengenalan  serangan DDoS menggunakan metode Jaringan Saraf Tiruan (JST) yang telah  dilakukan  maka  dapat  ditarik  kesimpulan,  pada pengujian deteksi serangan DDoS menggunakan metode fixed moving  window dan  Jaringan  Saraf  Tiruan  didapatkan accuracy sebesar  95%  serta  penggunaan feature  extraction fixed  moving  window yang  dikombinasikan  dengan  Jaringan Saraf  Tiruan  mampu  mengenali  data  normal  maupun  data DDoS dengan baik.

## REFERENCES
[1]  Hermawan,  R.  (2013).  Analisis  Konsep  Dan  Cara  Kerja  Serangan Komputer Distributed Denial of Service ( DDoS ). Faktor Exacta , 5 (1), 1–14.
[2]  Muhammad,  A.  W.  (2016).  Analisis  Statistik  Log  Jaringan  Untuk Deteksi  Serangan  DDoS  Berbasis  Neural  Network. ILKOM  Jurnal Ilmiah , 8 (3), 220. https://doi.org/10.33096/ilkom.v8i3.76.220-225.
[3]   Aziz,  M.,  Umar,  R.,  &  Ridho,  F.  (2019).  Implemetasi  Jaringan  Saraf Tiruan  Untuk  Mendeteksi  Serangan  DDoS  Pada  Forensik  Jaringan. 5341 (April), 3–9.
[4]  Sutarti, Pancaro, Adi, P., & Saputra, Fembi, I. (2018). Implementasi IDS (Intrusion Detection System) Pada Sistem Keamanan Jaringan SMAN 1
Cikeusal. Jurnal PROSISKO , 5 (1). Diambil dari http://e- jurnal.lppmunsera.org/index.php/PROSISKO/article/download/584/592.
[5]  Geges,  S.,  &  Wibisono,  W.  (2015).  Pengembangan  Pencegahan Serangan  Distributed  Denial  of  Service  (Ddos)  Pada  Sumber  Daya Jaringan  Dengan  Integrasi  Network  Behavior  Analysis  Dan  Client Puzzle. JUTI:  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi , 13 (1),  53. https://doi.org/10.12962/j24068535.v13i1.a388.
[6]  Muhammad,  A.  W.,  Riadi,  I.,  &  Sunardi,  S.  (2017).  Deteksi  Serangan DDoS  Menggunakan  Neural  Network  dengan  Fungsi  Fixed  Moving Average  Window. JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga) , 1 (3),
115. https://doi.org/10.14421/jiska.2017.13-03.
[7]  Irsyadi,  F.  Y.  (2015).  Pengembangan  Aplikasi  Sistem  Monitoring Keamanan  Berbasis  Linux,  Menggunakan  Cctv  Dan  Sms  Gateway.  1– 15.
[8]  Prathama,  A.  Y.,  Purnamasari,  R.  W.,  Ditakristy,  M.  L.,  Saepudin,  D.,
Nhita,  F.,  Informatika,  F.,  …  Mubarok,  M.  S.  (2018).  Model  Estimasi Neural  Network,  Aplikasi  Peramalan  Tingkat  Bagi  Hasil  Deposito Mudharabah Dengan Variabel Makroekonomi Sebagai Penentu Skripsi.
Jurnal Teknosains , 2 (3), 1130–1139. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2005.05.025.
[9]  Burhanudin,  M.  F.  (2018).  Auto  Moderasi  Gambar  Pornografi Menggunakan Neural Network. Universitas Mercu Buana Yogyakarta.
[10]  Wuryandari,  M.  D.,  &  Afrianto,  I.  (2012).  Perbandingan  Metode Jaringan  Syaraf  Tiruan  Backpropagation  Dan  Learning  Vector Quantization Pada Pengenalan Wajah. Komputa , 1 (1), 45–51.
[11]  Ananto,  R.  P.,  Purwanto,  Y.,  &  Novianty,  A.  (2017).  Deteksi  Jenis Serangan  pada  Distributed  Denial  of  Service  Berbasis  Clustering  dan Classification  Menggunakan  Algoritma  Minkowski  Weighted K-Means dan Decision Tree. 37 (3), 193–203.