Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 4 No. 2, Desember, 2020, Hal. 40-49 DOI: 10.29408/edumatic.v4i2.2433
Optimasi  Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Anomaly dengan Univariate Fitur Selection
Harianto 1 , Andi Sunyoto 2 , Sudarmawan 3 . 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas AMIKOM Yogyakarta email: harianto.27@students.amikom.ac.id 1 ,  email: andi@amikom.ac.id 2 ,  email: sudarmawan@amikom.ac.id 3

## (Received: 29 Juli 2020/ Accepted: 19 Agustus 2020 / Published Online: 20 Desember 2020)

## Abstrak
Keamanan  sistem  dan  jaringan  dari  gangguan  pihak  yang  tidak  memilik  hak  akses  terhadap  sistem merupakan  hal  yang  terpenting  dalam  sebuah  sistem.  Untuk  mewujudkan  sistem,  data  atau  jaringan yang  aman  dari  pengguna  yang  tidak  sah  atau  gangguan  lainnya,  maka  diperlukan  sistem  untuk mendeteksinya. Intrusion-Detection  System (IDS)  adalah  sebuah  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  aktivitas  yang  mencurigakan  dalam  sebuah  sistem  atau  jaringan.  Algoritma  klasifikasi pada kecerdasan buatan bisaditerapkan pada permaalahan ini.  Ada banyak algoritma  klasifikasi yang bisa digunakan salah satunya adalah Naïve Bayes . Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimasi Naïve Bayes menggunakan Univariate Selection pada data set UNSW-NB 15. Fitur yang digunakan hanya mengambil 40 fitur yang memiliki relevansi terbaik. Kemudian data set dibagi dua data test dan data training yaitu  10%:90%,  20%:70%,  30%:70%,  40%:60%  dan  50%:50%.  Dari  percobaan  yang dilakukan  didapatkan  seleksi  fitur  cukup  berpengaruh  terhadap  nilai  akurasi  yang  didapatkan.  Nilai akurasi  tertinggi  didapatkan  ketika data  set dibagi  menjadi  40%:60%  baik  pada  seleksi  fitur  atau tanpa  seleksi fitur. Naïve Bayes dengan fitur  yang  tidak diseleksi memperoleh nilai akurasi tertinggi 91.43%  sedangkan  dengan  seleksi  fitur  91.62%,  dengan menggunakan  seleksi  fitur  dapat meningkatkan nilai akurasi sebesar 0.19%.
Kata kunci: Anomaly , Naïve Bayes , Univariate Selection.

## Abstract
System and network security from interference from parties  who do not have access to the system is the most important in a system. To realize a system, data or network that is safe at unauthorized users or  other  interference,  a  system  is  needed  to  detect  it.  Intrusion-Detection  System  (IDS)  is  a  method that can be used to detect suspicious activity in a system or network. The classification algorithm in artificial  intelligence  can  be  applied  to  this  problem.  There  are  many  classification  algorithms  that can be used, one of which is Naïve Bayes. This study aims to optimize Naïve Bayes using Univariate Selection  on  the  UNSW-NB  15  data  set.  The  features  used  only  take  40  features  that  have  the  best relevance. Then the data set is divided into two test data and training data, namely 10%: 90%, 20%: 70%,  30%:  70%,  40%:  60%  and  50%:  50%.  From  the  experiments  carried  out,  it  was  found  that feature  selection  had quite  an  effect  on  the  accuracy  value  obtained.  The  highest  accuracy  value  is obtained  when  the  data  set  is  divided  into  40%:  60%  for  both  feature  selection  and  non-feature selection. Naïve Bayes with unselected features obtained the highest accuracy value of 91.43%, while with feature selection 91.62%, using feature selection could increase the accuracy value by 0.19%.
Keywords: Anomaly, Naïve Bayes, Univariate Selection.

## PENDAHULUAN
Sistem  keamanan  dunia  maya  secara  global  digunakan  untuk  melindungi  data, informasi dan komputer dari serangan, perusakan, dan akses yang tidak sah. Secara khusus, Intrusion-Detection systems (IDS) telah diusulkan sebagai alat yang efektif untuk memantau dan  mengontrol  aktivitas  pada  jaringan,  untuk  membantu  dalam  menentukan  penggunaan yang  sah  dan  tidak  sah,  untuk  mengidentifikasi  kerusakan  sistem  informasi,  dan  untuk melindungi  sistem  dari  intrusi  internal  dan  eksternal  (intrusi  dari  dalam  atau  dari  luar perusahaan) (Alhakami et al., 2019). Anomaly dapat didefinisikan dengan berbagai cara  atau teknik  misalnya  penyimpangan  dalam  amplitudo,  nilai  yang  dimasukkan  secara  acak, kurangnya data, data dari berbagai jenis dan asal data, dan tersirat(Karczmarek et al., 2020).
Serangan-serangan  yang  terjadi  pada  jaringan  terdiri  dari  banyak  jenis  diantaranya seperti serangan pada protokol SSH ( Secure Shell ) (Arkaan & Sakti, 2019) dan Maritime Anomaly Detection (Zhen  et  al.,  2017).  Serangan  atau anomaly sangat  mempengaruhi  dan berbahaya terhadap data dan sistem. Dengan besarnya pengaruh tersebut maka harus dilakukan deteksi dengan  metode  dan  algoritma  yang  bermacam-macam Anomaly  detection  with  Density Estimation (Nachman & Shih, 2020) dan masih banyak metode lainnya .
Ada banyak metode klasifikasi yang populer dan banyak digunakan oleh para peneliti untuk  mendeteksi anomaly dan  kasus  lainnya  di  antaranya  adalah K-Means  Clastering (Ridho  &  Kusuma,  2019),  NBC  dan  SVM  (Riadi  et  al.,  2019), Neural  Network (NN) (Ramdhani  et  al.,  2018). Naïve  Bayes digunakan  untuk  mengklasifikasikan anomaly IDS ( Intrusion-Detection  System )  dan  untuk  pemilihan  atribut  dengan  teknik  korelasi ( correlation-based  feature  selection )  (Anwar  et  al.,  2019).  Penelitian  yang  telah  dilakukan menggunakan  koleksi  data Intrusion-Detection  system UNSW-NB15  yang  terdiri  dari  49 atribut  dan  321.283  record  data.  Hasil  evaluasi  klasifikasi anomaly IDS  menggunakan algoritma Naïve  Bayes tanpa  didahului  atribut  yang  diseleksi  dengan  teknik  korelasi diperoleh  tingkat  akurasi  71,2  %.  Sedangkan  hasil  klasifikasi  jika  didahului  dengan  atribut yang diseleksi dengan teknik korelasi didapatkan akurasi 74,8% (Anwar et al., 2019).
NBC lebih banyak dan lebih tepat diterapkan pada data yang jumlahnya lebih besar dan dapat  menangani  data  yang  tidak  lengkap  ( missing  value )  serta  dapat  menangani  gangguan pada  data  dan  kuat  terhadap  atribut  yang  tidak  sesuai  atau  tidak  relevan.  Akan  tetapi disamping  NBC  memiliki  kelebihan,  NBC  juga  memiliki  kelemahan  dimana  sebuah probabilitas  tidak  bisa  mengukur  seberapa  besar  tingkat  keakuratan  sebuah  prediksi.  Selain itu,  NBC  juga  memiliki  kelemahan  pada seleksi  atribut  sehingga  dapat  mempengaruhi  nilai akurasi. Naïve  Bayes masih  tidak  dapat  memberikan  kinerja  yang  memuaskan  karena kurangnya jumlah sampel pelatihan yang cukup dengan label yang tepat dan fungsi distribusi probabilitas  eksplisit  dari  lalu  lintas  dalam  jaringan  yang  dikendalikan  dan  menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  76  %  (Han  et  al.,  2019).  Oleh  karena  itu,  NBC  perlu  dioptimasi dengan  cara  memberikan  bobot  pada  atribut  agar  NBC  dapat  bekerja  lebih  efektif.  Banyak metode  optimasi  yang  digunakan  untuk  mengoptimasikan  NBC  menggonakan Particle Swarm Optimization (Koeswara et al., 2020) , optimasi metode Naïve Bayes dengan algoritma genetika (Handayanna et al., 2017) dan metode cross validation (Samponu & Kusrini, 2018) . .  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  metode  seleksi  fitur  dapat  digunakan  untuk melakukan  pembobotan  atribut  yang  akan  digunakan  pada  proses  klasifikasi  untuk meningkatkan  akurasi Naïve  Bayes. Untuk  melakukan  seleksi  fitur  digunakan  metode Univariate features selection. Univariate features selection secara umum bekerja dengan cara memilih  fitur  terbaik  berdasarkan test  statistic univariate .  Hal  ini  dapat  diketahui  sebagai langkah preprocess sebuah estimator . Select  k-best secara  khusus  bekerja  dengan  cara memilih sejumlah k-features terbaik berdasarkan pengujian statistik (Varoquaux et al., 2015). Algoritma  NBC  ketika  menurunkan  jumlah  fitur  terdapat  kemungkinan  terjadi  kenaikan akurasi dengan menghilangkan fitur yang memiliki relevansi kecil (Rahmansyah et al., 2018).
Menghilangkan fitur yang memiliki relevansi kecil dihilangkan, karena berpengaruh terhadap nilai akurasi yang dihasilkan NBC. Sehingga pada penelitian ini dilakukan percobaan seleksi fitur  dengan data  set UNSW-NB15  untuk  melihat  pengaruh  fitur  yang  memiliki  relevansi kecil.
Pada penelitian yang dilakukan ini, NBC digunakan untuk melakukan deteksi anomaly dengan  atribut  diseleksi  terlebih  dahulu  menggunakan Univariate  selection .  Hasil  seleksi atribut kemudian dilakukan beberapa kali percobaan kemudian dibandingkan hasil nilai yang didapatkan dengan percobaan tanpa seleksi fitur. Univariate selection akan diterapkan untuk pemilihan parameter atau pembobotan atribut pada NBC  yang sesuai dan optimal, sehingga hasil  klasifikasi anomaly lebih  akurat.  Hasil  nilai  percobaan  seleksi  fitur  dan  tanpa  seleksi fitur  di  bandingkan  sehingga  mendapatkan  hasil  akhir  seberapa  besar  pengaruh  seleksi  fitur terhadap NBC menggunakan data set UNSW-NB15 untuk mendeteksi anomaly .

## METODE
Pada  penelitian  ini  dilakukan  percobaan  untuk  mendeteksi anomaly pada  jaringan menggunakan data  set UNSW-NB15.  Algoritma  NBC  akan  dilakukan  optimasi  dengan melakukan  seleksi  40  fitur  terbaik  dan  menghilangkan  fitur  yang  memilikirelevansi  kecil. Pada  penelitian  ini  penulis  menyusun  desain  penelitian  berupa  tahapan-tahapan  penelitian agar  penelitian  dapat  dilakukan  secara  sistematis.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan mengumpulkan data  set UNSW-NB15,  melakukan  konversi data  set ,  seleksi  fitur menggunakan Univariate  selection ,  klasifikasi  NBC  dan  terakhir  melakukan  perbandingan nilai akurasi. Alur penelitian bias dilihat pada gambar 1.
Mengumpulkan  data set Mulai Konversi data set Seleksi Fitur Menggunakan Univariate selection Klasifikasi Menggunakan NBC
Performance Measure
1. Accuracy
2. Recall 3. Precision 4. F1- Score

## Selesai
Gambar 1. Alur Penelitian
Pahapan  pertaman  pada  penelitian  ini  mengumpulkan data  set . Data  set yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah data  set UNSW-NB15  yang  diambil  pada https:// www .unsw.adfa.edu.au/unsw-canberra-cyber/cybersecurity/ADFA-NB15- Data set s/. Data set yang diambil terdiri dari beberapa tipe data yaitu angka dan string . Jumlah data yang dibunakan  adalah  hanya  82.332.  Tahap  kedua  yaitu  konversi data  set , ini  yang  dilakukan adalah merubah data yang berjenis string atau text menjadi angka. Hal ini bertujuan supaya
program  yang  digunakan  bias  membaca  datset  tersebut  ketika  melakukan  seleksi  fitur. Konversi  data  dilakukan  dengan  cara  merubah  karakter  menjadi  kode  ASCII  kemudian menjumlahkannya. Hasil penjumlahan tersebut yang digunakan sebagai nilai dari atribut yang akan digunakan pada proses selesksi fitur. Tahapan ketiga  seleksi fitur menggunakan teknik atau  metode Univariate  Selection .  Teknik  ini  dilakukan  dengan  cara  mencari  nilai probabilitas  dari  sebuah variable dan  melakukan  perengkingan  terhadap  nilai  yang didapatkan. Fitur yang diambil untuk melakukan klasifikasi sebanyak 40 fitur yang memiliki bobot  atau  skor  yang  terbaik.  Tahapan  keempat  melakukan  klasifikasi  menggunakan  NBC. Pada tahap ini dilakukan sebanyak 16 kali percobaan. Masing-masing hasil fitur yang sudah diseleksi  dilakukan  percobaan  sebanyak  4  kali.  Tahapan  kelima  yaitu  membandingkan  nilai akurasi, recall , precision dan f1-score terhadap masing-masing pengujian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Penelitian yang dilakukan adalah melakukan klasifikasi anomaly pada jaringan apakah akses yang ada termasuk anomaly atau normal. Dari data set yang digunakan terdapat 45 fitur dan  di  seleksi  40  fitur  terbaik  yang  memiliki  relevansi  tinggi.  Seleksi  fitur  dilakukan menggunakan  metode Univariate  selection. Dari  seluruh  fitur  dari data  set pada  tabel  1 dilakukan  seleksi  40  fitur  terbaik  yang  memiliki  nilai  bobot  yang  tinggi  berdasarkan probabilitas  dengan  teknik Univariate  selection .  Berdasarkan  hasil  seleksi  fitur  yang dilakukan didapatkan 40 fitur terbaik ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Fitur yang diseleksi
Dari 40 fitur yang diseleksi, berarti terdapat 5 fitur yang memiliki bobot yang rendah. Adapun  fitur-fitur  tersebut  adalah, is_ftp_login,  dur,  ackdat,  ct_ftp_cmd  dan  trans_depth. Percobaan  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  hasil  fitur  yang  diseleksi  menggunakan teknik Univariate  selection dan  non  seleksi  dilakukan  percobaan  dengan  membagi data  set menjadi data test dan data training sebanyai 5 kali. Sedangkan untuk hasil percobaan untuk data set seleksi fitur yaitu 40 fitur terbaik bisa dilihat pada tabel 4.
Tabel 1. Confusion Matrix, Accuracy, Recall Precision dan F1-Score fitur tanpa seleksi
No. Data set Confusion Matrix Accuracy Recall Precision F1-Score 1 10%:90% 3,324 352 90.89% 89.31% 90.42% 89.86% 398 4,160 2 20%:80% 6,627 711 91.29% 90.15% 90.31% 90.23% 724 8,405 3 30%:70% 9,897 1,096 91.32% 90.42% 90.03% 90.22% 1,049 12,658 4 40%:60% 13,206 1,478 91.43% 90.76% 89.93% 90.34 % 1,345 16,904 5 50%:50% 16,578 1,852 91.29% 90.54% 89.95% 90.24% 1,732 21,004 Tabel 2 . Confusion Matrix, Accuracy, Recall Precision dan F1-Score  seleksi 40 fitur No. Data set Confusion Matrix Accuracy Recall Precision F1-Score 1 10%:90% 3,329 347 91.09 % 89.59% 90.56% 90.07% 387 4,171 2 20%:80% 6,633 705 91.45 % 90.42% 90.39% 90.40% 703 8,426 3 30%:70% 9,916 1,077 91.54% 90.74% 90.20% 90.47% 1,012 12,695 4 40%:60% 13,232 1,452 91.62 % 91.00% 90.11% 90.56% 1,308 16,941 5 50%:50% 16,600 1,830 91.40 % 90.66% 90.07% 90.36% 1,710 21,026
Pada percobaan yang dilakukan sebanyak 5 kali pada data set tanpa seleksi fitur, nilai akurasi tertinggi didapatkan pada saat data set dabagi menjadi 40% data test dan 60% data training . Adapun nilai akurasinya yaitu 91.43%. Hasil perbandingan nilai akurasi percobaan yang  dilakukan  pada data  set tanpa  seleksi  fitur  dapat  dilihat  pada  gambar  3.  Nilai recall tertinggi  90.76%  disaat data  set dibagi  menjadi  40%:60%.  Nilai precision tertinggi  disaat data  set dibagi  menjadi  10%:90%  yaitu  90.42%.  sedangkan  untuk  nilai F1 - Score tertinggi pada saat data set dibagi menjadi 40%:60% dengan nilai  90.34%. Untuk perbandingan nilai akurasi    tanpa  seleksi  fitur recall,  precision  dan  F1-Score bisa  dilihat  pada  gambar  4. Sedangkan  untuk  hasil  perbandingan  nilai  akurasi  percobaan  yang  dilakukan  pada data  set seleksi  fitur  dapat  dilihat  pada  gambar  3  dan    perbandingan  nilai  akurasi recall,  precision dan F1-Score seleksi fitur bisa dilihat pada gambar 6.
Gambar 3. Perbandingan nilai akurasi berdasarkan data set untuk tanpa seleksi fitur
Gambar 4. Perbandingan nilai accuracy , recall , precision dan F1-Score berdasarkan data set untuk seleksi fitur
Gambar 5. Perbandingan nilai akurasi berdasarkan data set untuk seleksi fitur
Gambar 6. Perbandingan nilai akurasi, recall , precision dan F1-Score seleksi fitur
Setelah  melakukan  perbandingan  nilai  yang  didapakan  antara  percobaan  dengan data set yang tanpa seleksi fitur dan percobaan dengan data set seleksi fitur, selanjutnya dilakukan perbandingan.  Perbandingan  nilai  akurasi  yang  dilakukan  adalah  perbandingan  nilai  akurasi dasi semua percobaan. Dari seluruh percobaan nilai akurasi tertinggi 91.62% didapatkan pada NBC dengan seleksi fitur dengan data set 40% data test dan 60% data training .Perbandingan nilai  akurasi  bisa  dilihat  pada  gambar  7.  Untuk  perbandingan  selisih  dan  atau  peningkatan nilai akurasi yang didapatkan menggunakan NBC dengan seleksi fitur dan  tanpa seleksi fitur bisa dilihat pada tabel 3.
Gambar 7. Perbandingan nilai akurasi seluruh percobaan
Tabel 3. Selisih Peningkatan nilai akurasi NBC dengan NBC + seleksi fitur
Data set NFS FS Selisih/Peningkatan 10%:90% 90.89%  91.09% 0.19% 20%:80% 91.29%  91.45% 0.16% 30%:70% 91.32%  91.54% 0.23% 40%:60% 91.43%  91.62% 0.19% 50%:50% 91.29%  91.40% 0.11%

## Pembahasan
Koleksi  data  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  ialah  UNSW-NB15  tahun  2015. UNSW-NB15  merepresentasikan  sembilan  besar  mayoritas  serangan  dengan  menggunakan IXIA Perfect Storm Tool dari simulasi yang dilakukan dengan periode waktu 16 jam pada 22 Januari 2015 dan 15 jam pada 17 Februari 2015 untuk merekam 100 GBs data. Ada 49 atribut yang  telah  dihasilkan  dengan  menggunakan Argus , Bro-IDS  tool dan  dua  belas  algoritma yang  dibangun  dengan  bahasa  C#  yang  mencakup  karakteristik  paket  jaringan  (Moustafa  & Slay,  2015).  Dari data  set awal  sebanyak  2.540.044 record diambil  sampling  sebanyak 82.332 record data. Dari data tersebut terdapat 45 atribut. Koleksi data yang diapakai adalah data  secara  keseluruhan  tipe  dengan  jumlah  82.332.  distribusi  data  yang  digunakan  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 4. Atribut Data set UNSW-NB15 No. Nama Tipe 15 dloss Integer 30 sinpkt Float 1 dur Float 16 Sjit Float 31 dinpkt Float 2 proto Nominal 17 djit Float 32 ct_state_ttl Integer 3 service Nominal 18
swin
Integer 33 ct_dst_ltm Integer 4 state Nominal 19
dwin
Integer 34 ct_src_dport_ltm Integer
5 spkts Integer 20
stcpb
Integer 35 ct_dst_sport_ltm Integer
6 dpkts Integer 21
dtcpb
Integer 36 ct_dst_src_ltm
Integer 7 sbytes Integer 22 tcprtt Float 37 is_ftp_login Binary 8 dbytes Integer 23
synack
Float 38 ct_ftp_cmd Integer 9 rate Float 24 ackdat Float 39  ct_flw_http_mthd Integer 10 sttl Integer 25 smean Integer 40 ct_src_ltm Integer 11 dttl Integer 26
dmean
Integer 41 ct_srv_dst Integer 12 sload Float 27 trans_depth Integer 42 is_sm_ips_ports Binary 13 dload Float 28 Response _body_len Integer 43 attack_cat Nominal 14 sloss Integer 29 ct_srv_src
Integer 44 label Binary Tabel 5. Distribusi Data set UNSW-NB15 Type Records Normal 37.000 Fuzzers 6.062 Analysis 677 Backdoor 583 DoS 4.089 Exploits 11.132 Reconnaissance 3.496 Shellcode 378 Worms 44 Generic 18.871
Percobaan yang dilakukan dengan data set UNSW-NB15 yang dilakukan sebanyak 5 kali percobaan pada masing-masing data set . Lima kali percobaan pada data set dengan tanpa seleksi fitur dan 5 kali dengan data set seleksi fitur. Percobaan dengan data set tanpa seleksi fitur  dilakukan  sebanyak  5  kali  dan  dengan data  set seleksi  fitur  5  kali,  sehingga  total
percobaan  sebanyak  10  kali.  Masing-masing  di  pecah  menjadi  5  kali  percobaan  dengan membagi data  set menjadi data  test dan data  training 10%:90%,  20%:80%,  30%:70%, 40%:60% dan 50%:50%.
Percobaan pertama data set tanpa seleksi fitur dibagi menjadi data test 10% dan data training 90%  menghasilkan  nilai  akurasi  90.89%.  Sedangkan  pada data  set dengan  seleksi fitur  mendapatkan  nilai  akurasi  91.09%.  Seleksi  fitur  lebih  unggul  dibandingkan  dengan tanpa seleksi fitur sebesar 0.19%. Percobaan kedua data set tanpa seleksi fitur dibagi menjadi 20% data  test dan  80% data  training menghasilkan  nilai  akurasi  91.29%.  Sedangkan  pada data  set dengan  seleksi  fitur  mendapatkan  nilai  akurasi  91.45%.  Seleksi  fitur  lebih  unggul 0.16% dibandingkan dengan tanpa seleksi fitur. Percobaan ketiga dilakukan dengan membagi data  set menjadi  30% data  test dan  70% data  training .  Tanpa  seleksi  fitur  mendapatkan 91.32% dan seleksi fitur mendapatkan 91.54%. Jika ibandingkan maka NBC dengan seleksi fitur  0.23%  lebih  unggul  dibandingkan  dengan  tanpa  seleksi  fitur.  Percobaan  keempat data set 40%  dan data  training 60%.  NBC  dengan  tanpa  seleksi  fitur  mendapatkan  nilai  akurasi 91.43% sedangkan seleksi fitur mendapatkan 91.62%. bila dibandingkan maka NBC dengan seleksi  fitur  lebih  unggul  0.19%  dibandingkan  NBC  dengan  tanpa  seleksi  fitur.  Selanjutnya percobaan yang terakhir dengan data set 50% data test dan 50% data training . NBC dengan tanpa  seleksi  fitur  mendapatkan  91.29%  dan  NBC  dengan  tanpa  seleksi  fitur  mendapatkan 91.40%.  pada  percobaan  yang  terakhir  ini  NBC  dengan  seleksi  fitur    lebih  baik  0.11% dibandingkan NBC tanpa seleksi fitur. Perbandingan antar NBC tanpa seleksi fitur dan NBC seleksi fitur  bisa dilihat pada tabel 3 dan gambar 7.
Perbandingan  nilai akurasi  bisa  dilihat  pada  tabel  3  dan  pada  gambar  7,  NBC  dengan seleksi fitur mendapatkan peningkatan sebesar 0.23% yaitu pada saat data set dibagi menjadi 30% data test dan 70% data training . Kemudian dari seluruh percobaan yang dilakukan baik pada  NBC  dengan  tanpa  seleksi  fitur  nilai  akurasi  tertinggi  didapatkan  saat data  set dibagi menjadi 40%:60% dengan nilai akurasi 91.62%. Sedangkan pada percobaan yang dilakukan tanpa fitur yang diseleksi nilai akurasi tertinggi didapatkan pada saat data set dibagi menjadi 40%:60%    dengan  nilai  akurasi  91.43%.  Penelitian  yang  dilakukan  (Han  et  al.,  2019) menggunakan NBC tanpa fitur seleksi dari lalu lintas dalam jaringan yang dikendalikan dan menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  76%.  Sedangkan  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan seleksi fitur dengan teknik Univariate maka akurasi bisa ditingkatkan sebesar 0.19% dapat dilihat pada  tabel 3. Pada penelitian yang dilakukan  (Anwar et al., 2019) hasil evaluasi klasifikasi anomaly IDS menggunakan algoritma NBC tanpa didahului atribut yang diseleksi dengan teknik korelasi diperoleh tingkat akurasi 71.2%. Sedangkan hasil klasifikasi jika  didahului  dengan  atribut  yang  diseleksi  dengan  teknik  korelasi  didapatkan  akurasi 74.8%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  algoritma Naïve  Bayes untuk  klasifikasi anomaly IDS yang diawali pemilihan atribut diperoleh kesimpulan  bahwa seleksi fitur cukup berpengaruh terhadap  nilai  akurasi  yang  didapatkan.  Dengan  menambahkan  fitur  seleksi  pada  algoritma NBC  dapat  meningkatkan  kinerja  algoritma  NBC.  Dari  hasi  yang  telah  dilakukan,  bahwa NBC  dengan  seleksi  fitur  menggunakan Univariate selection lebih  unggul  dibandingkan dengan NBC tanpa fitur seleksi.

## REFERENSI
Alhakami,  W.,  Alharbi,  A.,  Bourouis,  S.,  Alroobaea,  R.,  &  Bouguila,  N.  (2019).  Network Anomaly Intrusion  Detection  Using  a  Nonparametric  Bayesian  Approach  and  Feature Selection. IEEE Access , 7 , 52181–52190.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2912115
Anwar,  S.,  Septian,  F.,  &  Septiana,  R.  D.  (2019).  Klasifikasi  Anomali  Intrusion  Detection System  (IDS)  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Correlation-Based Feature  Selection. Jurnal  Teknologi  Sistem  Informasi  Dan  Aplikasi , 2 (4),  135–140. https://doi.org/10.32493/jtsi.v2i4.3453
Arkaan,  N.,  &  Sakti,  D.  V.  S.  Y.  (2019).  Implementasi  Low  Interaction  Honeypot  Untuk Analisa Serangan Pada Protokol SSH. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi , 5 (2), 112–120. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i2.2019.112-120
Han,  W.,  Xue,  J.,  &  Yan,  H.  (2019).  Detecting  anomalous  traffic in  the  controlled  network based  on  cross  entropy  and  support  vector  machine. IET  Information  Security , 13 (2), 109–116. https://doi.org/10.1049/iet-ifs.2018.5186
Handayanna,  F.,  Rinawati,  Arisawati,  E.,  &  Dewi,  L.  S.  (2017).  Prediksi  Penyakit  Diabetes Menggunakan  Naive  Bayes  Dengan  Optimasi  Parameter  Menggunakan  Algoritma Genetika. KNiST (Konferensi Nasional Ilmu Sosial & Teknologi) , 71–76. Karczmarek, P., Kiersztyn, A., Pedrycz, W., & Al, E. (2020). K-Means-based isolation forest.
Knowledge-Based Systems , 195 , 105659–105673.
https://doi.org/10.1016/j.knosys.2020.105659
Koeswara,  T.  S.  N.,  Mardiyanto,  M.  S.,  &  Ghani,  M.  A.  (2020).  Penerapan  Particle  Swarm Optimization  (Pso)  Dalam  Pemilihan  Atribut  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Prediksi Diagnosispenyakit  Hepatitis  Dengan  Metode  Naive  Bayes. Journal  Speed  –  Sentra Penelitian Engineering Dan Edukasi , 12 (1), 1–10. Nachman,  B.,  &  Shih,  D.  (2020). Anomaly detection  with  density  estimation. Physical Review D , 101 (7), 075042–075057. https://doi.org/10.1103/PhysRevD.101.075042 Rahmansyah,  A.,  Dewi,  O.,  Andini,  P.,  Hastuti,  T.,  Ningrum,  P.,  &  Suryana,  M.  E.  (2018). Membandingkan  Pengaruh  Feature  Selection  Terhadap  Algoritma  Naïve  Bayes  dan Support Vector Machine. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (SNATi) , 1–7. Yokyakarta: Universitas Islam Indonesia
Ramdhani,  Y.,  Susanti,  S.,  Adiwisastra,  M.  F.,  &  Topiq,  S.  (2018). Penerapan  Algoritma Neural Network Untuk Klasifikasi Kardiotokografi . 5 (1), 43–49.
Riadi, I., Umar, R., & Aini, F. D. (2019). Analisis Perbandingan Detection Traffic Anomaly Dengan  Metode  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector  Machine  (Svm). ILKOM  Jurnal Ilmiah , 11 (1), 17–24. https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24
Ridho,  F.,  &  Kusuma,  A.  A.  (2019).  Deteksi  Intrusi  Jaringan  dengan  K-Means  Clustering pada  Akses  Log  dengan  Teknik  Pengolahan  Big  Data. Jurnal  Aplikasi  Statistika  & Komputasi Statistik , 10 (1), 53-66. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v10i1.202 Samponu,  Y.  B.,  &  Kusrini,  K.  (2018).  Optimasi  Algoritma  Naive  Bayes  Menggunakan Metode  Cross  Validation  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Prediksi  Tingkat  Kelulusan Tepat Waktu. Jurnal ELTIKOM , 1 (2), 56–63. https://doi.org/10.31961/eltikom.v1i2.29 Varoquaux,  G.,  Buitinck,  L.,  Louppe,  G.,  Grisel,  O.,  Pedregosa,  F.,  &  Mueller,  A.  (2015). Scikit-learn. GetMobile: Mobile Computing and Communications , 19 (1), 29–33. Zhen,  R.,  Jin,  Y.,  Hu,  Q.,  Shao,  Z.,  &  Nikitakos,  N.  (2017).  Maritime Anomaly Detection within  Coastal  Waters  Based  on  Vessel  Trajectory  Clustering  and  Naïve  Bayes Classifier. Journal of Navigation , 70 (3), 648–670.