## KLASIFIKASI PENGGUNAAN DATA TRAFIK INTERNET MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Pitrasacha Adytia 1 , Wahyuni 2 , Kelik Sussolaikah 3 dan Yudha Satria 4
1,2,4 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Widya Cipta Dharma, Samarinda, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun, Indonesia
1 Email: pitra@wicida.ac.id
2 Email: wahyuni@wicida.ac.id
3 Email: kelik@unipma.ac.id
4 Email: yuda.satria024@gmail.com

## ABSTRAK
Tak  dapat  dipungkiri  saat  ini  internet  merupakan  sesuatu  yang  sangat  penting  untuk  berbagai kebutuhan. Tidak terkecuali di STMIK Widya Cipta Dharma. Internet banyak digunakan dalam lingkungan kampus, baik oleh mahasiswa, dosen dan juga tenaga kependidikan. Kegiatan belajar mengajar dan juga pekerjaan  dalam  lingkungan  kampus  tidak  terlepas  dari  kebutuhan  penggunaan  internet.  Namun  waktu penggunaan  internet  juga  terkadang  menumpuk  dalam  jam-jam  tertentu  dan  menyebabkan  kecepatan internet menjadi lambat. Hal itu dipengaruhi oleh banyaknya pengiriman paket header pada flow /arus lalu lintas internet sehingga koneksi menjadi berat dan terasa lambat. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu metode klasifikasi  yang  dapat  memberikan  informasi  mengenai  aktivitas  mahasiswa,  dosen  dan  tenaga kependidikan dalam penggunaan internet. Adapun algoritma klasifikasi yang digunakan adalah klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Metode pengembangan yang digunakan adalah SKKNI Nomor 299 Tahun 2020. Parameter yang digunakan adalah arus paket yang dikirim oleh user dan paket yang diterima oleh user .  Adapun  hasil  penelitian  ini  berupa  model  algoritma  SVM  yang  dapat  mengklasifikasikan  arus penggunaan trafik internet dengan empat kategori yaitu Download, Game, SocialNetwork, dan Web yang memiliki  akurasi  64%  dengan  menggunakan  kernel Radial  Basis  Function (RBF).  Hasil  akurasi  yang dihasilkan  cukup  rendah  dan  membuat  algoritma  SVM  tidak  cocok  untuk  melakukan  klasifikasi  trafik internet dan perlunya metode lain untuk mengklasifikasikan trafik internet. Kata kunci: internet, klasifikasi, support vector machine

## ABSTRACT
It is undeniable that nowadays, the internet is essential for various needs. STMIK Widya Cipta Dharma is no exception. The internet is widely used in the campus environment by students, lecturers and education staff. Teaching and learning activities and work in the campus environment are inseparable from the  need  to  use  the  internet.  However,  internet  usage  time  sometimes  accumulates  in  certain  hours  and causes slow internet speeds. This is influenced by the large number of header packets sent in the internet traffic  flow,  so  the  connection  becomes  heavy  and  feels  sluggish.  Therefore,  a  classification  method  is needed  to  provide  information  about  the  activities  of  students,  lecturers  and  academic  staff  using  the internet. The classification algorithm used is the Support Vector Machine (SVM). The development method used is SKKNI Number 299 of 2020. The parameters used are the flow of packets sent by the user and packets received by the user. The results of this study are in the form of an SVM algorithm model that can classify current internet traffic usage into four categories, namely Download, Game, SocialNetwork, and Web, which has an accuracy of 64% using the Radial Basis Function (RBF) kernel. The resulting accuracy results are pretty low and make the SVM algorithm unsuitable for classifying internet traffic and the need for other methods to classify internet traffic.
Keywords: internet, classification, support vector machine

## 1. PENDAHULUAN
Tak  dapat  dipungkiri  saat  ini  internet  merupakan  sesuatu  yang  sangat  penting  untuk  berbagai kebutuhan. Tidak terkecuali di STMIK Widya Cipta Dharma. Internet banyak digunakan dalam lingkungan kampus, baik oleh mahasiswa, dosen dan juga tenaga kependidikan. Kegiatan belajar mengajar dan juga pekerjaan  dalam  lingkungan  kampus  tidak  terlepas  dari  kebutuhan  penggunaan  internet.  Namun  waktu penggunaan internet juga terkadang menumpuk dalam jam-jam tertentu. Dan biasanya di jam-jam tersebut kecepatan  internet  menjadi  lambat.  Hal  itu  dipengaruhi  oleh  banyaknya  pengiriman  paket  header  pada flow/arus lalu lintas internet yang sehingga koneksi menjadi berat.
Mengklasifikasikan lalu lintas jaringan dan menghubungkan lalu lintas jaringan dengan aplikasi yang  dihasilkan  adalah  merupakan  langkah  penting  pertama  untuk  menganalisis  jaringan,  informasi berharga dapat dikumpulkan dari analisis trafik, terutama untuk tujuan keamanan seperti menyaring data
trafik dan mengidentifikasi serta mendeteksi aktivitas jahat [ 1 ]. Dengan mengetahui jenis trafik apa yang mengalir melalui jaringan, maka operator jaringan dapat bereaksi dengan cepat terhadap potensi insiden yang tidak diinginkan.
Untuk melakukan klasifikasi secara aktual berdasarkan karakteristik statistik, pengklasifikasi perlu menggunakan teknik mining, khususnya algoritma machine learning, karena perlu menangani pola trafik yang berbeda. Algoritma machine learning sangat ringan dan secara komputasi lebih murah daripada teknik klasifikasi  berbasis  payload,  karena  tidak  bergantung  pada Deep  Packet  Inspection (DPI)  melainkan memanfaatkan  informasi  dari  analisis  tingkat  arus/flow,  keefektifan  pengklasifikasi  dalam  klasifikasi statistic  bergantung  pada  fitur  yang  diekstrasi  dari  arus,  yang  membutuhkan  pengetahuan  luas  karena kompleksifitasnya,  namun  teknik  ini  mengungguli  teknik  berbasis  payload  karena  tidak  menangani  isi paket, dan demikian dapat menganalisis arus trafik terenkripsi tanpa kesulitan [ 2 ].
Setiap  tahun,  metode  pengenkripsian  data  semakin  dikembangkan  oleh  para  ilmuwan  dan  ahli kriptografi. Karena metode enkripsi data yang sudah cukup tua sangat rentan terhadap pembobolan data. Beberapa metode atau algoritma enkripsi yang sering digunakan dalam pengenkripsian data diantaranya adalah: Rivest, Shamir and Adleman (RSA), Base64 dan lain sebagainya. Setelah mengetahui pembahasan tentang metode- metode klasifikasi trafik pada jaringan internet. Maka dalam penulisan ini peneliti akan menerapkan metode klasifikasi SVM untuk membuat model yang dapat mengklasifikasikan trafik jaringan internet, sehingga dari klasifikasi tersebut dapat diketahui jenis trafiknya.
Adapun  ruang  lingkup  dalam  penelitian  ini  permasalahan  mencakup,  penerapan  Support  Vector Machine  pada  klasifikasi  data  trafik  internet  berbasis  arus  paket,  data  yang  digunakan  adalah  dari  hasil menangkap trafik internet di Pusat Komunikasi (Puskom) STMIK Wicida Widya Cipta Dharma Samarinda yang  berbentuk  .pcap  yang  didapat  dari  proses  menangkap  langsung  dengan  perangkat  lunak  wireshark kemudian  dilakukan  proses  labelling  dengan  NFStream,  model  dapat  mengklasifikasikan  4  kelas  yaitu Download, Game, SocialNetwork dan Web dengan menggunakan data latih sebanyak 6000 data, atribut yang digunakan dalam fase modeling sebanyak 11 atribut arus paket trafik internet.

## 2. MATERI DAN METODE

## Pengembangan data Mining SKKNI
Beberapa tahapan dalam melakukan proses klasifikasi menggunakan tahapan pengembangan data mining berdasarkan SKKNI Nomor 299 Tahun 2020 dapat dilihat pada tabel 1 .
Tabel 1. Pengembangan data Mining SKKNI Fungsi Utama Fungsi Dasar Bussiness Understanding Menentukan objektif bisnis Menentukan  tujuan  teknis data science Membuat rencana proyek Data understanding Mengumpulkan data Menelaah data Memvalidasi data Data preparation Memilih data Membersihkan data Mengkonstruksi data Menetukan label Mengintegrasikan data Modeling Membangun skenario pengujian Membangun model Model evaluation Mengevaluasi hasil pemodelan Melakukan review proses Deployment Membuat rencana deployment model Melakukan deployment model Membuat rencana pemeliharaan Melakukan pemeliharaan model Evaluation Melakukan review proyek data science Membuat  laporan  akhir proyek data science Support Vector Machine (SVM)
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  berdasarkan  pada diskriminan  linear  margin  maksimum.  Adapun tujuan  dari  diskriminan  linear  margin  maksimum  adalah untuk mencari hyperplane dengan memaksimalkan jarak atau margin antar kelas [ 3 ]. Cara terbaik untuk mencari hyperplane terbaik antara kedua kelas adalah dengan mengukur margin hyperplane dan kemudian mencari titik maksimalnya. Margin merupakan jarak antara hyperplane dengan data terdekat dari masing-
masing kelas. Data yang paling dekat ini disebut sebagai support vector [ 4 ]. Adapun langkah-langkah dalam SVM sebagai berikut: Menentukan nilai w dan b dengan menggunakan persamaan 1 . 𝑦 𝑖 (𝑤. 𝑥 𝑖 +  𝑏) ≥  1, 𝑖  =  1,2,3, … , 𝑁 ....................................................................................... (1) di mana w adalah vector bobot, x nilai masukan atribut data, b nilai bias dan y adalah label ke-i. Masukkan  data  uji  kedalam  persamaan  dengan  syarat  jika  hasil  persamaan  bernilai  positif  maka diklasifikasikan sebagai kelas positif (persamaan 2 ): 𝑤. 𝑥𝑖  +  𝑏  >  1 ........................................................................................................................... (2) Jika hasil persamaan bernilai negative maka diklasifikasikan sebagai kelas negatif (persamaan 3 ): 𝑤. 𝑥𝑖  +  𝑏  ≤   −1 ....................................................................................................................... (3)
Multi Class SVM
Pada  saat  pertama  kali  dipernalkan  pada  tahun  1992  oleh  Vapnik,  SVM  hanya  dapat mengklasifikasikan data ke dalam dua kelas. SVM dikembangkan menjadi multiclass yang artinya dapat mengklasifikasikan  kelas  menjadi  lebih  dari  dua  kelas.  Ada  dua  pendekatan  dalam  menggunakan  SVM multiclass , salah satunya adalah dengan menggabungkan beberapa SVM biner [ 5 ]. Metode penggabungan beberapa SVM biner adalah sebagai berikut:
1. One-Against-All
Metode ini menggunakan prinsip  satu lawan semua dengan membandingkan satu kelas dengan semua  kelas  lainnya.  Ketika  akan  melakukan  klasifikasi  data  ke  dalam 𝑘 kelas,  maka  harus dibangun pula sejumlah 𝑘 model SVM biner. Setiap model biner SVM ke- 𝑖 akan dilatih dengan menggunakan  keseluruhan  data  agar  ditemukan  apakah  merupakan  bagian  dari  kelas  ke- 𝑖 atau bukan ketika diklasifikasikan.
2. One-Against-One
Metode one against one atau satu lawan satu ini akan membandingkan satu kelas dengan kelas lainnya  dalam  membangun  sejumlah  model  SVM.  Ketika  akan  melakukan  klasifikasi  data  ke dalam k kelas, maka diharuskan untuk membangun sejumlah model dengan persamaan 4 : 𝑘(𝑘 − 1)  / 2 .............................................................................................................................  (4) K-Fold Cross Validation
Cross validation adalah sebuah metode dari teknik data mining yang bertujuan untuk memperoleh hasil akurasi maksimum ketika data dibagi menjadi dua subset (data latih dan data uji) [ 6 ]. 𝐾 - fold cross validation adalah  metode  yang  berfungsi  untuk  menilai  kinerja  proses  sebuah  metode  algoritma  dengan membagi sampel data secara acak dan mengelompokkan data tersebut sebanyak nilai 𝐾 . Pada pendekatan metode 𝐾 - fold  cross  validation ,  dataset  dibagi  menjadi  sejumlah  buah  partisi  secara  acak.  Data  partisi tersebut diolah sejumlah 𝐾 kali eksperimen dengan masing-masing eksperimen menggunakan data partisi ke- 𝐾 sebagai data testing dan menggunakan sisa partisi lainnya sebagai data training [ 7 ].

## Normalisasi Min-Max
Normalisasi  Min-Max  merupakan  metode  normalisasi  dengan  melakukan  transformasi  linier terhadap  data  asli.  Proses  normalisasi  bertujuan  untuk  memetakan  nilai  dari  masing-masing  variabel  ke dalam  rentang  yang  sama  yakni  rentang  [0,1],  sehingga  pada  saat  proses  perhitungan  nilai similarity , masing-masing variabel memberikan tingkat kepentingan yang sama (memberikan pengaruh yang sama) [ 8 ]. Normalisasi ini dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan 5 . 𝑥 ′ = 𝑥−𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑖𝑛 ............................................................................................................... (5)

## Confusion Matrix
Confusion matrix adalah salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode  klasifikasi  [9].  Pada  pengukuran  kinerja  menggunakan confusion  matrix (tabel 2 ),  terdapat  4 (empat) istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). Nilai TN merupakan jumlah data negatif  yang  terdeteksi  dengan  benar.  Nilai  FP)  merupakan  data  negatif  namun  terdeteksi  sebagai  data positif. TP merupakan data positif yang terdeteksi benar. FN merupakan kebalikan dari TP, di mana data positif namun terdeteksi sebagai data negatif.
Tabel 2. Confusion matrix
Kelas hasil prediksi Ya Tidak Jumlah Kelas Ya TP FN P Tidak FP TN N Jumlah 𝑃 ` 𝑁 `
P + N

## Library Scikit-Learn
Scikit-Learn atau yang biasa dikenal dengan sklearn adalah sebuah perangkat lunak open-source yang  biasa  digunakan  untuk machine  learning dalam  bahasa  pemrograman  Python  [ 10 ], library ini mendukung berbagai macam algoritma seperti klasifikasi, regresi, dan clustering , termasuk algoritma k- means , Scikit-Learn juga merupakan salah satu library yang paling populer di Github. NFStream
NFStream adalah sebuah framework Python yang menyediakan struktur data yang cepat, fleksibel, dan ekspresif yang dirancang untuk dapat bekerja dengan data trafik jaringan online atau offline dengan mudah [ 11 ]. Kemampuan utama dari NFStream adalah dapat menghitung stastistik flow yang di- generate dari informasi trafik yang diambil di Wireshark seperti fitur flow (jumlah total byte dari semua paket milik dari flow tertentu),  fitur flow berasal  dari header paket  IP,  TCP,  dan  UDP.  Perhitungannya  melibatkan metode analisis-sentris, seperti  menentukan ringkasan statistik  (minimum maksimum, mean dan standar deviasi) dari panjang paket dan waktu antar-kedatangan. Selain menghitung stastik flow , NFStream juga dapat  menentukan  jenis  aplikasi  yang  didapat  dari  meng- generate flow ,  fitur  ini  dicapai  dengan mengintegrasikannya dengan library nDPI. Tahapan Penelitian Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Bussiness Understanding , pada tahapan ini proses yang dilakukan adalah melihat masalah yang terjadi pada STMIK Widya Cipta Dharma mengenai trafik internet.
2. Data  Understanding ,  pada  tahapan  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dan  memahami  isi  data tersebut. Pengumpulan data dilakukan dengan meng- capture data trafik. Data yang diambil adalah data yang didapatkan melalui hasil capture wifi selama lima hari di STMIK Widya Cipta Dharma. Setelah itu dilakukan tahapan generate data trafik. Setelah mendapatkan data trafik dengan format file (.pcap),  maka  setelahnya  dilakukan  proses generate data  menggunakan  NFStream.  Proses generate akan  menghasilkan  sebuah  file  Comma  Separator  Value  (CSV)  yang  akan  dilakukan proses data mining .
3. Data Preparation , setelah melakukan analisis terhadap data yang sudah ada, selanjutnya dilakukan proses  persiapan  data  dengan  data  trafik  internet  Puskom  WiCiDa  yang  memiliki  45  atribut. Namun  data  tersebut  tidak  dapat  langsung  digunakan.  Data  tersebut  harus  dibersihkan  terlebih dahulu sebelum digunakan untuk tahapan modelling .
4. Modeling , pada tahap ini dilakukan proses dengan algoritma klasifikasi yang dipilih menghasilkan suatu  pola informasi  yang dapat  memudahkan peneliti. Pola klasifikasi yang dihasilkan dengan atribut yang sudah dipilih pada tahap sebelumnya akan dapat digunakan untuk melakukan proses klasifikasi  kategori  trafik  internet  Puskom  dengan  menggunakan  sejumlah  atribut  yang mempengaruhinya,  pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pembangunan  model  yang  menerapkan pembelajaran SVM di dalamnya.
5. Model  Evaluation ,  setelah  model  telah  melakukan  training  dan  mendapatkan  pola,  selanjutnya dilakukan  tahap model  evaluation dengan  teknik  evaluasi confusion  matrix ,  yang  dapat memberikan  tampilan  informasi  perbandingan  hasil  kinerja  dari  algoritma  terhadap  data  uji. Confusion  matrix digunakan  untuk  mengukur  performa  dalam  permasalah  klasifikasi  biner ataupun permasalahan multiclass dengan melihat nilai accuracy , precision , dan recall .
6. Pengujian,  pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian  dengan  menggunakan  K- fold  cross validation yang  akan  melakukan  proses training dan  pengujian  setiap fold untuk  mendapatkan gambaran  terhadap  kualitas  model  dari  setiap  model  yang  diuji.  Peneliti  menguji  dengan menerapkan kernel RBF, Polynomial, dan linear pada model SVM dengan menghasilkan rata-rata output hasil perbandingan dalam bentuk akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahapan bussiness understanding , setelah dianalisis dan diperhatikan arus data trafik internet di unit Pusat Komputer (PUSKOM) STMIK Widya Cipta Dharma selama lima hari mulai pukul 09.00 – 16.00,  dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  rentang  waktu  tersebut  ada  waktu-waktu  yang  memiliki  trafik internet  yang  sangat  padat,  sehingga  membuat  akses  internet  menjadi  lambat.  Sehingga  akan  dilakukan klasifikasi  menggunakan  SVM  multiclass  untuk  mengklasifikasikan  arus  paket  trafik  internet.  Dan diklasifiikasikan  ke  dalam  empat  kategori,  yaitu  Download,  Game,  SocialNetwork,  Web.  Dan  akan dilakukan analisis penggunaan kernel yang memiliki akurasi paling tinggi.
Pada tahapan data understanding , data trafik internet yang sudah diolah menggunakan NFStream mengandung  informasi  mengenai  paket-paket  data  yang  sudah  dilakukan  proses  perhitungan  statistika. Paket-paket data ini mendeskripsikan jumlah paket data yang dikirim oleh user dalam mengakses internet. Adapun atribut dan kelas yang digunakan dalam proses penelitian ini, dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 3. Deskripsi fitur trafik internet Tipe Atribut Deskripsi Atribut Jumlah Paket Src2Dst Arus  paket  total,  byte,  mean, max,  min  dan standar  deviasiyang  dikirim  dari  alamat  asal  ke alamat tujuan 6 Paket Dst2Src Arus paket total, byte, mean,  max, min dan standar deviasi yang dikirim dari alamat tujuan  ke alamat asal 6 Bidirectional Paket Arus  paket  total,  byte,  mean, max,min  dan standar  deviasi yang dikirim dari dua arah 6 Paket Interval Src2Dst Waktu antar paket min, mean, max dan standar deviasi yang dikirim dari alamat asal ke alamat tujuan 4 Paket Interval Dst2Src Waktu  antar  paket  min,  mean, max  dan  standar deviasi  yang dikirim  dari  alamat  tujuan  ke alamat asal 4 Bidirectional Interval Waktu antar paket min, mean, max dan standar deviasi yang dikirim dari dua arah 4 Src Alamat Alamat asal yang terdiri dari (ip, mac, oui, dan port) 4 Dst Alamat Alamat  tujuan  yang  terdiri  dari (ip, mac, oui, dan port) 4 Protocol Nomor  idenfikasi  transport  layer protokol 1 Application name Nama aplikasi 1 Application_category_name Kategori arus data trafik 1 Src_dst_a ddress_&s rc_dst_port Nomor  unik  alamat  asal  ,  port dan tujuan, port 1 Time_Hours Waktu  jam  aktivitas  arus  data trafik 1 Day Waktu  hari  aktivitas  arus  data trafik 1 Day_Time Waktu hari dan jam aktivitas arus data trafik 1
Terdapat  27  kategori  yang  dihasilkan  dari  pengambilan  data  selama  lima  hari.  Kategori  yang diakses terbanyak adalah kategori Web sebanyak 503.131 data. Adapun kategori yang paling sedikit diakses adalah kategori IOT Scada, sebanyak 17 data.
Gambar 1. Data kategori trafik selama lima hari
Selanjutnya ke tahapan Data Preparation dilakukan proses pemilihan atribut sebanyak 11 fitur. Adapun data yang digunakan adalah sebanyak 6000 data yang mana jumlah data tersebut adalah hasil data trafik internet yang didistribusikan berdasarkan empat kategori yaitu Web, Download, SocialNetwork dan Game. Dari 6000 data disebar untuk masing-masing kategori dengan masing-masing jumlah data pada tiap kategori adalah 1500. Hal tersebut dilakukan agar terjadi balancing data. Modelling , pada tahapan ini data akan dipisah berdasarkan data latih sebanyak 4200 dan data uji sebanyak 1800, kemudian peneliti melakukan proses normalisasi MinMax pada data latih dan data uji serta pada label  dengan LabelEncoder. Peneliti menggunakan algoritma SVM  untuk  permasalahan klasifikasi multiclass  di  mana Scikit-Learn menyediakan sebuah model yang bernama SVC(), yang akan membuat sebuah model baru dengan menggunakan pembelajaran algoritma SVM, peneliti menggunakan fungsi ini dan memilih kernel RBF untuk proses training, karena RBF adalah kernel terbaik yang dapat memisahkan empat  buah class dan  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dibandingkan  kernel  linear  dan polynomial ini dikarenakan kedua parameter tersebut cenderung memiliki proses optimisasi pada parameter tidak cocok dalam mengklasifikasi data trafik internet.
Model evaluation , peneliti menggunakan visual confusion matrix sebagai cara untuk menunjukkan di mana model membuat prediksi yang benar dan membuat prediksi yang salah. Evaluation dapat dilihat
pada Gambar 4 di mana model dapat memprediksi dengan benar sebanyak 358 jenis trafik Download dan error dengan total 90 kesalahan dari himpunan jenis trafik [Game, SocialNetwork, Web], lalu model dapat memprediksi dengan benar jenis trafik Game sebanyak 254 data namun dengan salah prediksi jumlah data sebanyak 112 dari total kelas [Download, SocialNetwork, Web], lalu kelas SocialNetwork memprediksi dengan benar sebanyak 258 data dengan kesalahan total prediksi dari himpunan [Download, Game, Web] sebesar 223 dan kelas Web dapat diprediksi dengan benar sebanyak 240 namun gagal memprediksi data yang  lain  dengan  total  himpunan  jenis  trafik  [Download,  Game,SocialNetwork]  sebesar  260  data berdasarkan  hasil  prediksi  benar  pada  setiap  kelas,  ternyata  model  cenderung  dapat  memprediksi  kelas Download lebih baik dari kelas lainnya.
Gambar 2. Confusion matrix Pengujian, dilakukan  untuk  melihat  apakah  kinerja  model  dengan  kernel  RBF  dapat  bekerja dengan  baik.  Proses  pengujian  akan  dibagi  menjadi  dua  skenario  yaitu  pengujian  dengan  menggunakan kernel dan fitur scaling Min-Max, dan pengujian tanpa fitur scaling.
Tabel 4. Hasil Pengujian Akurasi Kernel Dengan MinMax
Fold Akurasi Kernel Linear RBF Polynomial 1 0,42 0,63 0,35 2 0,43 0,64 0,39 3 0,41 0,63 0,37 4 0,44 0,66 0,39 Rata- rata 0,42 0,64 0,37 Berdasarkan tabel 4 , rata-rata akurasi kernel yang digunakan adalah sebagai berikut:
1. Kernel Linear memiliki rata-rata sebesar 42%.
2. Kernel RBF memiliki rata-rata sebesar 64%.
3. Kernel Polynomial memiliki rata-rata sebesar 37%.
Dari hasil yang telah dijabarkan, maka dapat dilihat bahwa kernel yang paling baik digunakan dengan menggunakan MinMax adalah kernel RBF.
Tabel 5. Hasil Pengujian Akurasi Kernel Tanpa MinMax Fold Akurasi Kernel Linear RBF Polynomial 1 0,378 0,248 0,248 2 0,417 0,237 0,237 3 0,416 0,24 0,243 4 0,402 0,22 0,234 Rata- rata 0,40 0,24 0,24
Adapun hasil akurasi kernel tanpa menggunakan MinMax berdasarkan tabel 5 adalah sebagai berikut:
1. Kernel Linear memiliki rata-rata sebesar 40%.
2. Kernel RBF memiliki rata-rata sebesar 24%.
3. Kernel Polynomial memiliki rata-rata sebesar 24%.
Dari hasil penjabaran sebelumnya, rata-rata akurasi kernel tanpa MinMax tidak lebih baik dibandingkan dengan akurasi kernel menggunakan MinMax. Rata-rata dari semua kernel adalah kurang dari 50%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang bisa diperoleh dari penelitian ini telah menghasilkan sebuah model SVM yang dapat mengklasifikasikan empat kategori trafik internet yaitu Download, Game, SocialNetwork dan Web dengan kernel RBF dan normalisasi MinMax mendapatkan akurasi sebesar  62%, yang artinya algoritma
SVM kurang bagus dalam mengklasifikasikan trafik internet dengan menggunakan arus/ flow paket dua arah dan  data  yang  dinormalisasi  dapat  mempengaruhi  hasil  akurasi  dari  sistem  klasifikasi.  Pada  skenario pengujian  RBF  Kernel  dengan  K- fold  cross  validation mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar  64%.  Namun mendapatkan penurunan yang tajam saat pengujian tanpa normalisasi data dan mendapatkan akurasi rendah yaitu  24%,  yang  artinya  tanpa  menggunakan  normalisasi  MinMax  data  yang  diuji  akan  mendapatkan akurasi yang rendah. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan membuat model yang menggunakan atribut arus satu arah dan menggunakan teknik hyperparameter tuning untuk mencari parameter yang membuat model mendapatkan akurasi yang lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. Riyadi, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam Pengklasifikasi Trafik Jaringan,” SMATIKA Jurnal , vol. 6, no. 2, p. 29, 2016, doi: 10.32664/smatika.v6i02.45
[2]  N. Al Khater and R. E. Overill, “Network traffic classification techniques and challenges,” in 2015 Tenth  International  Conference  on  Digital  Information  Management  (ICDIM) ,  Oct.  2015,  doi: 10.1109/ICDIM.2015.7381869 .
[3]  M.  J.  Zaki  and  J.  W.  Meira, Data  Mining  and  Analysis .  Cambridge  University  Press,  2014.  doi: 10.1017/CBO9780511810114 .
[4]  E.  Prasetyo, Data  Mining :  mengolah  data  menjadi  informasi  menggunakan  Matlab .  Yogyakarta: Andi, 2014.
[5]  Suyanto, Data mining : untuk klasifikasi dan klasterisasi data . Bandung: Penerbit Informatika, 2017.
[6]  R.  R.  R.  Arisandi,  B.  Warsito,  and  A.  R.  Hakim,  “Aplikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (Nbc)  Pada Klasifikasi Status Gizi Balita Stunting Dengan Pengujian K-Fold Cross Validation,” Jurnal  Gaussian , vol. 11, no. 1, pp. 130–139, May 2022, doi: 10.14710/j.gauss.v11i1.33991 .
[7]  T.  Kurniawan,  “Implementasi  Text  Mining  Pada  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap Media Mainstream Menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Support  Vector  Machine ,”  Skirpsi Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2017.
[8]  M.  Nishom,  “Perbandingan  Akurasi Euclidean  Distance ,  Minkowski Distance ,  dan  Manhattan Distance pada  Algoritma  K- Means  Clustering berbasis Chi-Square ,” Jurnal  Pengembangan  IT ( JPIT ), Vol. 4, No. 1, pp. 20–24, Jan. 2019, doi: 10.30591/jpit.v4i1.1253 .
[9]  N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahmawati,  “Klasifikasi  Peminjaman  Nasabah  Bank Menggunakan  Metode  Neural  Network,” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  163–170, September 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658 .
[10] N.  A.  Rakhmawati,  D.  B.  Aletha,  L.  P.  G.  Widiastuti,  A.  S.  Laka  Kaki,  and  A.  T.  Aminullah, “Klasterisasi Peraturan Daerah di Seluruh Wilayah Jawa dengan Menggunakan Algoritma K- means ,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan  Komputer) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  242–246,  Juli  2020,  doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.816 .
[11] Z.  Aouini  and  A.  Pekar,  “NFStream,” Computer  Networks ,  vol.  204,  Februari  2022,  doi: 10.1016/j.comnet.2021.108719 .