## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
April 2022

## Data Mining dengan Segmentasi Pengguna pada Keamanan Sistem File
Agus Pamuji #1
# Bimbingan Konseling Islam, IAIN Syekh Nurjati Cirebon Jl Perjuangan By Pass Sunyaragi 45132 Kota Cirebon Jawa Barat
1 agus.pamuji@syekhnurjati.ac.id
Abstrak—  Salah  satu  sumber  daya  yang  menjadi pertimbangan  kritis  adalah  sistem  file.  Hampir  semuanya terlibat dalam menghubungkan pengguna dengan sistem file. Manajemen  pengguna,  file  dan  konfigurasi  akan  menjadi fokus  permasalahan  jika  dikaitkan  dengan  keamanan. Pengguna pada sistem file dianggap memiliki identitas ketika terhubung dengan sistem. Disamping itu, atribut izin dan hak yang ada  pada  pengguna  sebagai  pelengkap identitas.    Saat ini  terjadi  peningkatan  aktiftas  dalam  sistem  file  sehingga menjadi  lebih  kompleks  .  Sistem  yang  kompleks    dan pengguna yang belum terkelola dengan baik maka berpotensi ancaman  keamanan  file.  Dalam  studi  ini,  telah  dilakukan penelusuran  dan  investigasi  pada  aktivitas    dengan  log riwayat  aktivitas    pengguna  dalam  sistem  file  khususnya pendekatan data mining . Metode klustering ditujukan untuk menganalisis  dengan  menghasilkan  luaran  pengetahuan berupa  kluster.  Pembentukan  kluster  ditunjang  dengan teknik  K-Means.  Hasil  pengelompokan  menjadi  segmentasi terhadap  pengguna  pada  sistem  file.    Hasil  akhir merepresentasikan  adanya  5  kluster  pada  teknik  K-Means. Model dengan teknik K-Means terbukti menjadi model yang efektif dibuktikan dengan nilai akurasi pada metode Davies Bouldin  Index  (DBI).  Tambahan  pengukuran  lain  adalah dengan  F-  Measures  untuk  meninjau  hasil  akurasi penempatan  kluster  pada  kasus  dengan  teknik  K-Means. Dengan demikian, metode klustering dengan teknik K-Means merupakan metode yang dianggap handal ketika mensegmentasikan  data  pengguna  terkait  dengan  aktivitas pada sistem file.
Kata kunci — Data Mining , Klustering, K-Means, Sistem File, Keamanan File

## I. P ENDAHULUAN
Setiap hari akan ada pengguna yang berinteraksi dengan teknologi  informasi  [1].  Pengguna  memiliki  berbagai macam  aktivitas.  Sistem file yang  ada  semakin  kompleks dan melibatkan banyak pengguna. Hampir semua aktfititas di  dalam  sistem file bisa  memberikan  peluang  pada pengguna [2] melakukan membuat, perubahan, memindahkan  data  atau file yang  ada  pada  perangkat komputer. Aktivitas  dalam manajemen file sangat sensitif dan  juga  penuh  dengan  resiko  apabila  ditinjau  dari  aspek keamanan.
Monitoring  sebagai  tindakan  preventif  dalam  upaya menjaga  selain  melindungi  adanya  tindakan  yang berhubungan  dengan  penyalahgunaan.  Dengan  demikian, sistem file sangat  penting  memerlukan  monitoring  ketika berhadapan  dengan  sistem  yang  kompleks  dan  pengguna yang  beresiko  kacau.  Setiap  pengguna  akan  selalu  diberi identitas tentang informasinya dan juga akses. Selebihnya, penerapan monitoring terhadap akun pengguna sistem file tetap diupayakan. Kendali terhadap keterlibatan pengguna dalam  sistem file akan  menjadi  tujuan  dari  monitoring dalam sistem file oleh administrator [3].
Akses dan izin merupakan dua hal penting dalam sistem file . Pengguna pada umumnya diberikan dua hal tersebut. Tujuannya  adalah  untuk  bisa  berinteraksi  dengan  sistem atau  dengan  pengguna  lain  seperti  berbagi  informasi  [4]. Pembatasan  terhadap  aktivitas  pengguna  harus  dibatasi. Alasan  utamanya  adalah  sebagai  upaya  perlindungan, pencegahan  pada  sumber  daya  data  ata  file.  Pembatasan pada sisi akses dan izin pada pengguna dimaksudkan dalam upaya  antisipasi  terhadap  data  yang  dianggap  sensitif. Dengan demikian, pengguna diberi izin dalam mengakses sistem file dan atribut wewenangnya.
Sudah  dipastikan,  hampir  semua  sistem file memiliki sistem yang tidak hanya mulai menjadi rumit namun penuh dengan  resiko  penyalahgunaan.    Tambahannya,  dengan melibatkan  pengguna  yang  banyak  dan  tersebar  menjadi peluang menurunkan kinerja pengamanan jika ditinjau dari sisi  internal.  Kenyataannya  adalah  hampir  pengamanan eksternal  secara  penuh  dilakukan  namun  tidak  perhatian pada  aspek  internal  [5].  Sistem  file,  sebagai  wadah  berisi data  dan  aktivitas    yang  ada  didalamnya  menunjukan adanya aktivitas  secara drastis meningkat [6].
Kecenderungan  aktivitas    meningkat  akan  diobservasi dan  diinvestigasi.  Berdasarkan  hasil  temuan  dan identifikasi,  hampir  penyebabnya  adalah  karena  ada permintaan  mengenai  akses  dan  izin  dari  beberapa pengguna.  Kondisi  ini  menjadi  tidak  terkendali  ditambah dengan konfigurasi manajemen pengguna dengan file.
Berdasarkan kondisi  pada kasus  dalam studi ini adalah dengan melakukan pendekatan dengan data mining . Data mining , Knowledge  Discovering  Database (KDD) merupakan  proses  menyeleksi,  menggali  data  atau informasi  untuk  menemukan  pengetahuan.  Hal  yang
mendasari  kemampuan  dengan  kekuatan  data  pada data mining ,  memiliki  dua  kategori  utama  yaitu  descriptive mining, data  mining bisa  menelusuri  karakteristik, deskripsi dari data dan informasi secara rinci. Selanjutnya, bagaimana data  mining bisa  mengenal,  mengidentifikasi pola  berdasarkan  data  sebagai  temuan  yang  melibatkan variabel  lain,  dinamakan  predictive  mining.  Kasus  pada studi  ini  mengacu  pada  penemuan  informasi  dan  data dengan metode klustering yang termasuk pada descriptive mining [7].
Data mining , kemampuan menelusuri  data, konsep ini memiliki  tiga  tujuan  jika  dikaitkan  dengan  kasus  analisis log  riwayat  aktivitas    pengguna.  Segala  aktivitas    yang dilakukan pengguna dalam sistem file bisa dideskripsikan secara rinci. Explanatory , ditujukan pada tujuan ini dengan memberikan nilai atribut data dan informasi. Berdasarkan data  yang  dianalisis  pada data  mining ,  selanjutnya dikonfirmasi dengan hipotesis yang diajukan, Confirmatory . Exploratory , menganalisis, menginvestigasi dengan  data  yang  baru    pada  domain  relasi.  Hasil  pada investigasi ada kecenderungan anomali  terhadap data log riwayat pengguna sistem file, Exploratory . Menganalisis data pada bidang data mining membutuhkan  usaha  tinggi.  Beberapa  teknik  dan  metode data mining sudah dipersiapkan menghadapi berbagai tipe data. Sistem file yang ada memiliki sistem yang kompleks dan  pengguna  serta  aktivitas    beragam.  Hampir  semua aktivitas    direkam  dan hasil rekaman dapat  ditelusuri  dan menganalisis didalamnya. Dengan demikian, analisis pada log  aktiftas  pengguna  terkait  dengan  sistem file akan menemukan  pola.  Jika  pada  kasus  ini,  maka  akan menghasilkan luaran analisis dalam bentuk kluster. Luaran bentuk  kluster  mengggunakan  metode  klustering  dan  K- Means sebagai teknik yang diterapkan analisis data. Bentuk klustering  mengelompokan  berdasarkan  atribut  dengan nilai  yang  sama  selain  dianggap  sebagai  kelompok Unsupervised  Learning.  Selanjutnya,  log  data  riwayat aktivitas  pengguna dipartisi [8].
Dua  jenis  dataset  yang  mendasari  analisis data  mining bersamaan  dengan  kasus  investigasi  log  riwayat  aktivitas pengguna  sistem  file.  Pertama,  dataset  bersifat  publik. Kasus  penyelesaian  dan  eksperimen  pada  dataset  publik hampir  banyak  diterapkan.  Komparable  adalah  salah  satu keunggulan  dari  dataset  publik.  Walaupun  dengan kelebihan dapat dibandingkan dengan yang lain, namun ada dataset  yang tidak tersedia. Ada dataset  berkaitan dengan kebutuhan  dan  masalah  tertentu  pada  bidangnya.  Dengan demikian,  kedua  Dataset  private  sebagaimana  dengan fungsinya  sebagai  alat  dan  objek  ditujukan  pada  kasus tertentu.  Dalam  kasus  ini,  dilakukan  investigasi  terhadap dataset yang berisi log aktivitas  pengguna termasuk dalam kategori dataset private [9].
Motivasi  utama  pada  kasus  ini  menghasilkan  analisis yang  digunakan  untuk  melakukan  segmentasi    pengguna terhadap  aktivitas    pada  sistem  file.    Tidak  hanya segmentasi  namun  mengukur  kinerja  model  untuk memastikan apakah model atau metode klustering dengan K-Means  itu  akurat.  Sistem file saat  ini  terkonfirmasi
memuat informasi melekat pada akun pengguna sistem file dan  pemberian  hak  akses  ke  data  dan  riwayat  aktivitas pengguna [10].
Kontribusi utama dari metode dan pendekatan penelitian yang  diusulkan  adalah  upaya  untuk  mengimprovisasi teknik  dan  metode  keamanan  sistem  file,  memprediksi ancaman log aktivitas  berlebihan, mengidentifikasi potensi aktivitas      berlebihan  melalui  teknik  clustering,  dan meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  pada  skala keamanan file.
Dalam makalah ini akan diorganisasikan dimana terdiri dari  pendahuluan  mengenai  sekilas  keamanan file dan keterkaitan dengan data mining . Kedua, metode penelitian yaitu  dengan  memuat  metode  atau  kerangka  kerja  yang diusulkan  melalui  teknik  K-Means.  Ketiga,  pembahasan tentang  kinerja  model  dan  pengukuran  model.  Keempat, menyimpulkan sebagai inti dari pembahasan terkait dengan keamann file pada data mining .

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode data  mining dalam  kasus  log  aktivitas pengguna  terhadap  sistem file akan  dijelaskan.  Adapun teknik yang digunakan adalah dengan K-Means. K Means termasuk  dalam  metode  klustering  dalam data  mining . Dengan  demikian,  konsep data  mining akan  membuat kluster  proses  yang  terjadi  ketika  menganalisis  log  data aktivitas  sistem file. Analisis data mining dapat dilakukan setelah adanya tahap persiapan data. tahapan persiapan data memakan  waktu  yang  cukup  lama.  Persiapan  data  adalah tahap  awal  melakukan  proses  mining  dengan  metode kluster.
Studi mengenai analisis segmentasi log riwayat aktivitas pengguna  dalam  sistem file dapat  disajikan  dalam  bentuk kerangka kerja. Kerangka kerja pada studi dapat disajikan pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Kerangka kerja metode clustering – K-means

## A. Variabel Observasi (Variables of Observation)
Faktor  –  faktor  penentuan  analisis,  ada  empat  variabel yang  diobservasi  dalam  analisis  log  aktivitas  .  Pertama, Jenis  Izin  ( type  permission )  mendeskripsikan  varian  izin terkait pada koneksi pada file system [11]. Jenis izin terdiri dari  full  control  dimana  pengguna  memiliki  akses  penuh
terhadap file sistem,  pengguna  memiliki  semua  akses kecuali  dapatmenghapus file yaitu  Grant,  pengguna  yang memiliki file sekaligus pembuatnya yaitu Owner ,pengguna hanya  dapat  membukaa file tertentu  yaitu  Read,  dan pengguna  tidak  hanya  membuka  namun  melakukan modifikasi yaitu write [12].
Kedua, peringkat pengguna dalam sistem file ( yaitu 1, 2,  dan  seterusnya).  Ketiga,  jenis  akun  pengguna  meliputi pengguna  hanya  sebagai  tamu  atau  pendatang  ( Guest ), pengguna dengan akses regular, pengguna yang memiliki akses  penuh  ( super  user  account ,  dan  agen  dari  system secara otomatis ( System ). Keempat, jenis pengguna dalam sistem file diantaranya adalah pengguna pemula ( Beginner User ),  pengguna  yang  senior  ( Intermediate  User )  dan pengguna yang sudah cukup ahli ( Expert User ) [13].

## B. Dataset
Log  riwayat  aktivitas    disesuaikan  dengan  jenis  studi yang  berkaitan  dengan  data. Profil  dataset  termasuk  jenis private. Sejumlah data diobservasi dan menelusuri dari data log riwayat aktivitas . Ada terdapat 1560 log data riwayat aktivitas  [14]. Perolehan dataset yang sudah dikumpulkan dari  berbagai  sumber  masih  dalam  lingkup  sistem  file. Selain jumlah data yang cukup besar, terdapat 4 atribut atau sebagai  variabel  observasi.  Adapun  data  yang  ditelusuri didapat  pada periode dari tahun 2020 sampai tahun 2021. Dengan  demikian,  pengumpulan  data  ini  termasuk menghabiskan waktu yang cukup lama [15].
Data mentah, dataset log riwayat aktivitas  yang diunduh dan didapatkan berbagai sumber sistem file. Data tersebut belum secara langsung diproses dalam keperluan analisis. Selanjutnya,  dataset  ini  akan  diproses  dalam  tahap persiapan  data.  waktu  yang  dibutuhkan  lebih  lama dibandingkan saat pengumpulan dataset. Data mentah (raw data)  sekaligus  termasuk  sampel  dan  dataset.  Kasus  ini menggunakan teknik Cluster / Stratified Sampling [16].
Gambar 2. Stratified sampling

## C. Data Preprocessing
Tahap  persiapan  data  merupakan  tahap  awal  dan memakan  waktu  lama.  Adapun  beberapa  langkah  dan proses adalah pembersihan data, menghilangkan data yang dianggap  noise  dalam  dataset  log  aktivitas  .  Selain  itu mengisi  data  secara  manual  apabila  ditemukan  kosong. Merapihkan data apabila belum memiliki format benar, dan memperbaiki data tidak konsisten. Semua ini disebut data cleaning [17].
Tahap berikutnya yang dilakukan terhadap dataset  log aktivitas  adalah mereduksi dimensionalitas apabila terlalu kompleks  .  Adapun  dalam  mereduksi  digunakan  teknik Feature Extraction dan Feature Selection [18]. Data yang sudah  direduksi  dan  cleaning,  masih  tetap  harus  diolah selanjutnya. Data yang ada pada dataset ada potensi tidak normal, sehingga harus dinormalkan yang disebut  dengan data transformation. Langkah terakhir adalah menggabungkan  data  dari  beberapa  sumber  untuk memudahkan analisis [19].

## D. Pemodelan dan Klustering
Metode  clustering,  dilakukan  mempartisi  dataset. Bentuk cluster dibuat berdasarkan pada kemiripan. Proses penyimpanan  dalam  bentuk  representasi  cluster  juga dilaksanakan seperti centroid, dan diameter. Oleh sebab itu, data akan menjadi lebih efektif jika data pada kluster bukan hanya  pada  pengukuran.  Metode  kluster  berpotensi memiliki  hirarki  kluster.  Selain  itu,  dapat  disimpan  pada struktur  pohon  indeks  multi  demensi.  Dengan  demikian, terdapat  beberapa  pilihan  klustering  dan  algoritma clustering [20].
Teknik  K-Means  dalam  metode  klustering  memiliki kinerja mengelompokkan dengan data bervolume besar dan waktu  relatif  cepat.  Penentuan  awal  kluster  merupakan tahap awal menjadi kendala. Inisiasi nilai centroid diawal menjadi penyebab dalam pembentuk cluster [21]. K-Means melakukan  klustering  secara  berjangka.  Kondisi  ini merujuk pada sistem kerja Partitioned Clustering . Dengan Demikian  K-Means  merupakan  pengklusteran  secara sederhana.
Gambar 3. Urutan kerja teknik K-means
Tahapan kerja dengan metode kluster melalui teknik K- Means  ini  memiliki  6  fase.  Pertama,  jumlah  kluster  yang terjadi  dapat  ditentukan  diawal  pada  variabel  k.  Kedua, pembentukan  nilai  centroid  (k)  secara  random.  Ketiga, jarak  setiap  data  terhadap  masing centroid dihitung. Adapun  proses  kalkulasi  dengan  dengan  menggunakan persamaan korelasi antar dua objek ( Euclidean Distance ). Keempat,  mengelompokan  setiap  data  dengan  mengacu pada  jarak  paling  dekat  antara  data  dengan  centroid  [22]. Kelima, centroid baru  (k)  sudah  bisa  ditentukan  melalui kalkulasi  rata  –  rata  dari  data  pada  centroid  yang  sama. Keenam, langkah ketiga dapat dijalankan kembali apabila
posisi  centroid  baru  memiliki  ketidaksamaan  dengan centroid lama [23].
Dikonfirmasi,  kluster  merupakan  kumpulan  data dimana apabila ada objek data yang terletak didalam kluster harus  memiliki  kemiripan.  Bagi  data  yang  tidak  berada dalam  satu  kluster  tidak  mimiliki  kemiripan. Sebuah  “n” objek  pengamatan    dengan  “p”  variabel,    maka    terlebih dahulu  menentukan  ukuran  kedekatan  sifat  antar  data. Standar data yang  bisa  di  gunakan  adalah  analisis jarak dengan Euclidean    distance ,    antar    dua    objek    dari P dimensi pengamatan. Sebagai objek pertama yang diamati adalah X = [x1,x2,......xp]  dan Y =[ y1,y2,......yp].
𝐷 (𝑥,𝑦) = √∑ (𝑥𝑗 − 𝑦𝑗) 2 𝑝 𝑗=1 (1)
Keterangan  informasi  persamaan  diatas  adalah  “d” merupakan jarak  antara  titik  pada  data x dan titik data posisi y,  dimana  x  =  x1,x2,......xi   dan  y  =  y1,y2,......yi dan  “j”  mendeskripsikan  nilai  atribut  serta  “p”  dianggap sebagai dimensi atribut [22].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Data  mining ,  dengan  metode  klustering  pada  kasus analisis log riwayat sistem berkas  membuktikan kinerjanya. Proses data  mining diawali  dengan  validasi  terhadap dataset.  Teknik  validasi  silang  adalah  metode  yang direkomendasikan  dengan  kinerja  terbaik.  Selanjutnya, proses kluster pada dataset akan diberikan pada setiap data pengguna terkait dengan aktivitas  pada sistem file. Luaran dari  metode  kluster  adalah  bentuk  kluster  yang  sudah terbentuk. Bagian akhir akan menjelaskan evaluasi kinerja model atau metode k-means dengan teknik Davis Bouldin dan F Measure [24].

## A. Persiapan Data
Persiapan data merupakan usaha keras pada data masuk dalam tahap preprocessing , merubah, mengisi, menggabungkan  dan  mengkonversi  data  [25].  dapat disajikan dalam gambar di  bawah ini hampir 40% dataset yang  ada  harus  direduksi.  Skala  dimensionalitas  adalah faktor  penyebab  utama.  Data  memiliki  ukuran  cenderung melebar  dan  varian  yang  tinggi  sehingga  harus disederhanakan  melalui  teknik  reduksi.  Berdasarkan analisis  didapatkan  36%  sebagai  urutan  kedua  yaitu  data cleaning  dimana  beberapa  data  bernilai  kosong  dan sebagian lain data tidak sesuai format atau noise .
Gambar 4. Representasi data preprocessing
Data  integration,  sebagai  penggabungan  data  dari berbagai macam sumber daya [26]. Pengumpulan data ini cukup sulit karena masih ada beberapa data terpisah belum bisa  ditemukan  secara  cepat.  Tambahannya,  banyak melibatkan orang atau pengguna lain. Paling terkecil adalah bagaimana  merubah  bentuk  data  yang  memiliki  skala terkecil.  Dengan  data  transformation,  data  yang  tidak normal  dilakukan  normalisasi  sehingga  memudahkan dalam analisis data mining .

## B. Validasi Silang (Cross-Validation)
Pada metode validasi silang merupakan  metode dalam pengolahan  data  statistik  yang  dapat  diterapkan  dalam mengevaluasi  kinerja  model  atau  algoritma  [27].    Tidak hanya  pada  bidang  statistik  namun  bidang  eksak  lain menggunakan  validasi  silang  [28].  Kemampuan  dalam mengevaluasi  model  atau  algoritma  menjadi  karakteristik validasi  silang  ( cross-validation ).  Terkait  dengan  kasus data  mining keamanan,  penggunaan  validasi  silang,  data akan  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Pertama,  data  latih  dan data  uji  [29].  Ada  sekelompok  data  yang  dilatih  dan  ada yang  di  uji  dengan  sebaran  perbandingan  75%  data  latih dan  25%  data  uji.  Dalam  upaya  mengurangi  waktu komputasi dengan tetap menjafa keakuratan maka validasi silang  menjadi  pilihan  dan  rekomendasi  [20].  Teknik validasi silang akan dilakukan sebanyak k sebagai iterasi.

## Gambar 5. Hasil pengukuran akurasi benar dalam %
Dengan  melihat  hasil    analisis  validasi  silang  pada akurasi benar, indikasi menyatakan cukup baik. Alur grafik cenderung  naik  jika  ditinjau  dari  pergerakan  data.  iterasi pertama  dapat  dianggap  cukup  baik  dengan  nilai  65%. Kondisi  yang  sama  mengalami  kenaikan  yang  cukup
signifikan.  Angka  kenaikan  terus  melaju  sampai  pada puncak.  Penurunan  terjadi  pada  iterasi  7  dan  distabilkan dengan  peningkatan  angka  akurasi  diiterasi  9.  Dengan demikian,  validasi  silang  sangat  baik  untuk  memastikan data apakah valid atau tidak.

## Gambar 6. Hasil pengukuran akurasi salah dalam %
Berdasarkan  gambar  hasil  uji  validasi  silang,    akurasi nilai  salah  menunjukan  fase  atau  iterasi  pertama  dinilai cukup  rendah.  Fase  berikut  mengalami  kenaikan  yang signifikan.  Iterasi  ke  4  menjadi  penurunan  yang  baik namun  ketika  iterasi  selanjutnya  mengalami  kenaikan dengan puncak hampir  30% pada iterasi  ke  6. Posisi  ke  6 berperan  sebagai  penanda  penurunan.  Dengan  demikian rata – rata kesalahan sebesar 23,7 %.
Berikut ini akan disajikan hasil validasi  data latih dan data uji. Dalam penelitian ini terdapat 238 data training dan 68  data  testing.  Dalam  pemrosesannya  terdapat  2 klasifikasi  yaitu  klasifikasi  benar  dan  klasifikasi  salah. Dengan  demikian  dari  keduanya  akan  ditunjukan  nilai akurasi seperti dibawah ini.
TABEL I H ASIL U JI V ALIDASI S ILANG
Pengujian Data Training Data Testing Klasifikasi Benar Klasifikasi Salah Iterasi  1 238 68 36 32 Iterasi  2 238 68 21 47 Iterasi  3 238 68 22 46 Iterasi  4 238 68 33 35 Iterasi  5 238 68 58 10 Iterasi  6 238 68 64 4 Iterasi  7 238 68 24 44 Iterasi  8 238 68 61 7 Iterasi  9 238 68 42 26 Iterasi  10 238 68 46 22
Hasil  validasi  yang  menerapkan  10  iterasi  pengujian disajikan  pada  tabel  diatas  memberikan  hasil  bahwa terdapat 256 data training dan 25 data testing.  Rata – rata klasifikasi  benar  menunjukan  41%  lebih  besar  dari  data testing  dengan  nilai  27,3%.  Dengan  demikian  dapat diberikan dua nilai akurasi yaitu akurasi benar dan akurasi salah.

## C. Kluster dan Penentuan Jarak Tiap Kluster
Penentuan  jarak  menggunakan  persamaan  Euclidean Distance untuk diimplementasikan dalam perhitunga jarak
antara  centroid  dengan  beberapa  data.  Tabel  dibawah  ini adalah  representasi  dari  hasil  pengukuran.  Ada  25 pengguna  yang  dilibatkan  sehingga  kalkulasi  dilakukan sebanyak  n  =  25.  Dengan  demikian,  5  kluster  telah terbentuk  memberikan  informasi  jarak  dari  centroid  pada pengguna.
TABEL II
J ARAK D ATA T IAP K LUSTER Nama Pengguna K1 K2 K3 K4 K5 PLN_GM_01 0,384 0,327 1,713 1,696 0,255 PLN_GM_02 1,238 0,825 1,689 0,593 1,846 PLN_GM_03 1,589 1,175 1,792 1,471 0,738 SALES_04 1,727 0,268 0,697 1,968 0,587 SALES_05 0,792 0,586 1,237 1,624 1,925 CUST_ADMIN_01 1,642 1,712 1,982 1,168 0,681 CUST_ADMIN_02 1,897 0,651 1,489 1,936 1,297 NOC_ADM_01 0,973 1,511 0,569 1,953 1,798 NOC_ADM_02 0,641 0,578 0,488 1,911 0,111 SLS_RTL_01 1,546 1,678 1,294 0,593 1,872 SLS_RTL_02 1,175 0,788 1,683 0,937 1,479 MARK_01 0,985 0,674 1,718 1,819 0,279 BSN_01 0,252 1,846 1,373 0,814 0,549 BSN_02 1,994 0,428 1,335 0,183 1,238 MARK_04 0,189 1,331 0,818 1,136 0,364 MARK_05 1,592 1,524 1,458 1,211 1,972 TMK_01 0,387 0,225 0,329 0,444 0,734 TMK_02 1,996 0,125 1,539 1,755 1,944 ACC_ADM_01 0,754 0,465 0,422 1,272 1,194 ACC_ADM_02 1,767 1,358 1,683 1,979 1,579 GA_01 1,755 0,894 0,626 1,956 0,598 GA_02 0,712 0,783 0,594 1,676 0,846 BILL_01 0,171 1,658 1,526 0,584 0,931 BILL_02 0,238 1,441 1,266 1,411 0,295 HRD_02 1,321 1,757 0,475 1,499 1,958
Pengelompokan  data  terkait  dengan  kluster  dilakukan. Kelompok  kluster  suatu  data  dapat  ditentukan  dari  jarak terpendek  data  pada  tabel  terhadap  kluster.  Contoh, pengguna  pertama,  memiliki  jarak  0,384  pada  kluster  1. 0,327 dimiliki kluster 2. Kluster 3 memiliki 1,713. Kluster 4  memiliki  1,696  dan  0,255  pada  kluster  5.  Berdasarkan pada kelima kluster tersebut, data pengguna 1 atau pertama memiliki  jarak  terpendek  dengan  kluster  5.  Dengan demikian, data pengguna 1 masuk dalam kluster 5. Proses penentuan jarak terpendek ini juga dilakukan terhadap 24 data  lain.  Hasil  pengklusteran  dapat  disajikan  pada  tabel dibawah ini.
TABEL III
P ENEMPATAN D ATA P ADA K LUSTER J ARAK T ERDEKAT Nama Pengguna K1 K2 K3 K4 K5
PLN_GM_01
x
PLN_GM_02 x PLN_GM_03 x SALES_04 x SALES_05 x CUST_ADMIN_01 x CUST_ADMIN_02 x NOC_ADM_01 x NOC_ADM_02 x SLS_RTL_01 x SLS_RTL_02 x MARK_01 x BSN_01 x BSN_02 x MARK_04 x MARK_05 x TMK_01 x TMK_02 x ACC_ADM_01 x ACC_ADM_02 x GA_01 x GA_02 x BILL_01 x BILL_02 x HRD_02 x
Selanjutnya,  disajikan  ringkasan  hasil  analisis  dengan k-means  terkait  dengan  log  riwayat file sistem.  Kluster pertama,  Permission_type  menempati  urutan  pertama dibanding  dengan  3  atribut  lain  mencapai  40%, user_account_type mencapai 29% dan yang terkecil adalah user_level.
Gambar 7. Hasil klustering dengan K-means
Kluster  2,  User_type  hampir  dominan  mencapai  54% dibanding dengan atribut lain hampir sama polanya dengan kluster  5.  Sedangkan  cluster  3,  user_level  yang  paling unggul.  Kluster  4,  user_account_type  dan  user_level hampir memiliki kesamaan dengan 40% . berikut ini adalah gambar  penyajian  sebaran  kluster  dari  masing  –  masing atribut atau variabel observasi.
Gambar 8. Sebaran kluster variabel observasi

## D. Evaluasi dan Kinerja Model
Ada dua metode yang digunakan pada evaluasi model dengan  metode  klustering.  Pertama  yaitu  Davies  Bouldin dan  F-Measure.  Davies-Bouldin  Index  pertma  kali diusulkan  oleh  oleh  David  L.  Davies  and  Donald  W. Bouldin pada tahun 1979. Adapun bentuk parameter adalah Sum-of square within cluster (SSW) sebagai metrik kohesi dalam  sebuah  cluster.  Separasi  dengan  Sum-of-square- between-cluster  (SSWB)  dengan  mengukur  jarak  antara centroid Ci dan Cj.
𝑆𝑆𝑊 = 1 𝑁 ∑ ‖𝑥 𝑖 − 𝐶 𝑝𝑖 ‖ 2 𝑁 𝐼=1 (2)
𝑆𝑆𝐵 = 2 𝑀(𝑀−1) ∑ ∑ ‖𝐶 𝑖 − 𝐶 𝑗 ‖ 2 𝑀 𝑗=1,𝑗≠1 𝑀 𝐼=1 (3)
Berikut  ini  disajikan  persamaan  R  dan  Davies  Bouldin Index.
𝑅 𝑖,𝑗 = 𝑆𝑆𝑊 𝑖 +𝑆𝑆𝑊 𝑗 𝑆𝑆𝐵 𝑖,𝑗 (4)
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝐾 ∑ 𝑚𝑎𝑥(𝑅 𝑖,𝑗 ) 𝐾 𝐼=1 (5)
Davies Bouldin index (DBI) mendeskripsikan  sebagai skema evaluasi internal. Dengan DBI, dataset log riwayat aktivitas  dilakukan kluster kemudian diukur. Metode DBI berperan  sebagai  pengukur  kluster  dalam  dataset  log riwayat  ketika  menentukan  kualitas.  Penentuan  kadar klustering  ditentukan  berdasarkan  rasio  kluster  pada diagram scatter. Apabila nilai pada kluster dataset tersebut makin kecil maka semakin baik. Adapun hasil pengukuran dapat disajikan pada tabel dibawah ini.
TABEL IV H ASIL P ENGUKURAN M ODEL K-M EANS
Pengukuran Hasil Observasi Davis Bouldin 0,113 F Measure 88%
Berdasarkan tabel di atas, kinerja model dengan ukuran Davies  Bouldin  menunjukan  keterangan  analisis  data dalam  kluster.  Hasil  dari  DBI,  memberikan  keterangan bahwa  model  atau  metode  klustering  dengan  K-Means dengan  kategori  baik.  Indikasinya  adalah  nilai  hasil observasi  mencapai  0,113.  Semakin  kecil  semakin  baik dengan rentang nilai terendah adalah 0 dan tertinggi adalah 1.  Berbeda dengan F measure masih  sama dalam konsep pengukuran  akurasi.  Nilai  Measure  dianggap  baik disebabkan hasil perolehan mencapai 88%.
F-Measure  merupakan  kombinasi  antara  recall  dan precision. Recall berperan dapat mengkomparasi pada data antara positif benar dengan banyak data yang yang secara aktual  posisitif.  Precission  merupakan  komparasi    antara positif  benar  dengan  banyak  data  yang  diprediksi  positif. Berdasarkan tabel diatas, dapat disimpulkan model dengan metode  K-Means  dapat  dianggap  baik  dan  akurat  pada kasus terkait.

## IV. K ESIMPULAN
Sistem  basis  data  yang  menghimpun  data  dalam bentuk log riwayat aktivitas  pengguna telah dianalisis dan dibuat kluster.  Data pada log riwayat aktivitas  pengguna umumnya cenderung memiliki ketidaksamaan.
Karakteristik  lainnya  adalah    berkaitan  dengan  didalam kelompok yang sama.  Dengan demikian, dataset pada log aktivitas    pengguna  cenderung  memiliki  kemiripan. Bentuk  kemiripan  berupa  antara  penguna  satu  dengan pengguna lain. Variabel lain seperti jenis akun memiliki hal yang sama. Analisis kluster pada kasus log aktivitas  sudah dilakukan  dan  diidentifikasi  terdapat  5  kelompok  sebagai kluster terhadap pengguna pada sistem.
Meninjau  pada  kualitas  metode  klustering  khususnya pada teknik K-Means pada kasus ini bergantung pada tiga hal.  Pertama,  kepadatan  dan  jarak  pada  tiap  kluster diobservasi  untuk  mencari  kemiripan sebagai  pengukuran yang ada pada dataset.
Kedua, penemuan data yang dianggap tidak normal atau dengan  kata  lain  anomali  bisa  membantu  dalam implementasi analisis klustering termasuk pada identifikasi pola.  Dengan  demikian,  data  yang  tidak  wajar  ini  bukan hanya anomali pada klustering tetapi bisa diprediksi bahaya anomali.  Ketiga,  kelebihan  ketika  menemukan  beberapa atau semua pola pada kasus didalam dataset bisa dianggap sebagai klustering bahkan pada dataset kasus log aktivitas tersembunyi.
Ada tantangan dan kebutuhan dalam metode klustering terutama  pada  kasus  ini.    Pertama,  aspek  skalabilitas membuat  pengertian  bahwa  pada  kasus  log  aktivitas pengguna  masih  berfokus  pada  pengambilan  sampel. Meskipun metode klustering lebih cocok dengan data yang kecil  seperti  sampel  namun  bagaimana  menangani  data bervolume  besar  dan  kecepatan  tinggi.  Data  yang  besar menjadi  lebih  kompleks  s  dan  peluang  kluster  bisa meningkat.  Kedua,  kinerja  menangani  berbagai  jenis atribut  yang  berbeda.  Pada  kasus  log  aktivitas    masih sebagian  data  dalam  bentuk  numerik  sementara  data dengan  tipe  biner,  kategorikal,  ordinal,  atau  bahkan
gabungannya  menjadi  kebutuhan  tersendiri.  Selain  itu, bagaimana  menangani  bentuk  tipe  data  selain  numerik sehingga harus dilakukan transformasi ke bentuk lain.
Dampak studi data mining dalam keamanan komputer atau  informasi  sangat  menentukan.  Keamanan  komputer atau  informasi  berusaha  melindungi  aset  yang  bernilai tinggi.  Sistem  yang  rumit  akan  sulit  mendeteksi  adanya kelemahan  dari  dalam  (internal)  dibandingkan  dengan eksternal. Data  mining hadir  untuk  menjadi  kolaborasi. Peran data  mining yaitu    dengan  menginvestigasi  dan menelusuri lebih dalam berbasis pada data. Dengan metode klustering dapat dikelompokan potensi adanya bahaya atau ancaman secara internal jika diliat dari peringkat pengguna atau hasil klustering.
Studi data  mining dan  keamanan  informasi  atau komputer  dimasa  mendatang  lebih  fokus  bagaimana menentukan  peringkat  bahaya  pada  aktivitas    pengguna pada file sistem.  Adapun  yang  menjadi  perhatian  adalah dengan  peringkat  bisa  mendeteksi  anomali  lebih  akurat ditunjang  dengan  teknik  –  teknik  klustering  yang  lain. Selebihnya melakukan segmentasi terhadap pengguna dan aktivitas .

## R EFERENSI
[1] J.  Umarani,  S.  Manikandan,  D.  Centre,  and  T.  Nadu, “Implementation of Data mining Concepts in R Programming
1,” Int. J. Trendy Res. Eng. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[2] X. Wang and F. Liu, “Data-driven relay selection for physical- layer security: A decision tree approach,” IEEE Access , vol. 8, no. 1, pp. 12105–12116, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2965963. [3]
S.  Mohammad,  “Overview  on Data  mining With  Cloud,” J. Emerg. Technol. Innov. Res. , vol. 4, no. 12, pp. 519–523, 2021.
[4] I. Kholod, A.  Shorov, and S.  Gorlatch, “Efficient distribution and processing of data for parallelizing data mining in mobile clouds,” J.  Wirel.  Mob.  Networks,  Ubiquitous  Comput. Dependable  Appl. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  2–17,  2020,  doi: 10.22667/JOWUA.2020.03.31.002.
[5] E. Bertino, M. Kantarcioglu, C. G. Akcora, S. Samtani, S. Mittal, and M. Gupta, “AI for Security and Security for AI,” CODASPY 2021 - Proc. 11th ACM Conf. Data Appl. Secur. Priv. , pp. 333– 334, 2021, doi: 10.1145/3422337.3450357.
[6] M. A. P. Chamikara, P. Bertok, D. Liu, S. Camtepe, and I. Khalil, “Efficient  privacy  preservation  of  big  data  for  accurate data mining ,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 527, no. xxxx, pp. 420–443, 2020, doi: 10.1016/j.ins.2019.05.053.
[7] N.  Bhandari  and  P.  Pahwa, Comparative  analysis  of  privacy- preserving data mining  techniques , vol. 56. Springer Singapore, 2019.
[8] P. Rupprecht et al. , “A database and deep learning toolbox for noise-optimized,  generalized  spike  inference  from  calcium imaging,” Nat. Neurosci. , vol. 24, no. 9, pp. 1324–1337, 2021, doi: 10.1038/s41593-021-00895-5.
[9] K. N. Durai, R. Subha, and A. Haldorai, “A Novel Method to Detect  and  Prevent  SQLIA  Using  Ontology  to  Cloud  Web Security,” Wirel.  Pers.  Commun. ,  vol.  117,  no.  4,  pp.  2995– 3014, 2021, doi: 10.1007/s11277-020-07243-z.
[10] M. Jha, Smart Intelligent Computing and Applications , vol. 104. Springer Singapore, 2019.
[11] Y. Feng, S. Zhao, and H. Liu, “Analysis of Network Coverage Optimization  Based  on  Feedback  K-Means  Clustering  and Artificial Fish Swarm Algorithm,” in IEEE Access , 2020, vol. 8, pp. 42864–42876, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2970208.
[12] D.  Bhayani,  “Identification  of  Security  Breaches  in  Log Records  using Data  mining Techniques,” Int.  J.  Pure  Appl.
Math. , vol. 119, no. 15, pp. 743–756, 2018.
[13] D.  Iordache,  “Database  –  Web  Interface  Vulnerabilities,”
Strateg. XXI - Secur. Def. Fac. , vol. 17, no. 1, pp. 279–287, 2021, doi: 10.53477/2668-2001-21-35.
[14] C.  Gao,  X.  Zhang,  and  H.  Liu,  “Data  and  knowledge-driven named entity recognition for cyber security,” Cybersecurity , vol. 4, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s42400-021-00072-y.
[15] R. T. H. Hasan and S. Y. Ameen, “Security Enhancement of IoT and  Fog  Computing  Via  Blockchain  Applications,” J.  Soft Comput.  Data  Min. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  26–38,  2021,  doi: 10.30880/jscdm.2021.02.02.003.
[16] R. A. Laksono, K. R. Sungkono, R. Sarno, and C. S. Wahyuni,
“Sentiment  analysis  of  restaurant  customer  reviews  on tripadvisor  using  naïve  bayes,” Proc.  2019  Int.  Conf.  Inf. Commun.  Technol.  Syst.  ICTS  2019 ,  pp.  49–54,  2019,  doi: 10.1109/ICTS.2019.8850982.
[17] C. Oktarina, K. A. Notodiputro, and I. Indahwati, “Comparison of  K-Means  Clustering  Method  and  K-Medoids  on  Twitter Data,” Indones.  J.  Stat.  Its  Appl. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  189–202, 2020, doi: 10.29244/ijsa.v4i1.599.
[18] J.  Clark  and  F.  Provost,  “Unsupervised  dimensionality reduction  versus  supervised  regularization  for  classification from sparse data,” Data Min. Knowl. Discov. , vol. 33, no. 4, pp.
871–916, 2019, doi: 10.1007/s10618-019-00616-4.
[19] M. R. Anwar, R. Panjaitan, and R. Supriati, “Implementation Of Database  Auditing  By  Synchronization  DBMS,” Int. J.  Cyber
IT Serv. Manag. , vol. 1, no. 2 SE-Articles, pp. 197–205, 2021, [Online].
Available:
https://iiast-
journal.org/ijcitsm/index.php/IJCITSM/article/view/53.
[20] W.  Fu  and  P.  O.  Perry,  “Estimating  the  Number  of  Clusters Using Cross-Validation,” J. Comput. Graph. Stat. , vol. 29, no. 1, pp. 162–173, 2020, doi: 10.1080/10618600.2019.1647846.
[21] T. Javid, M. K. Gupta, and A. Gupta, “A hybrid-security model for  privacy-enhanced  distributed data  mining ,” J.  King  Saud Univ.  -  Comput.  Inf.  Sci. ,  no.  xxxx,  2020,  doi: 10.1016/j.jksuci.2020.06.010.
[22] W. Yang, H. Long, L. Ma, and H. Sun, “Research on clustering method  based  on  weighted  distance  density  and  k-means,”  in Procedia Computer Science , 2020, vol. 166, pp. 507–511, doi: 10.1016/j.procs.2020.02.056.
[23] B.  Jumadi  Dehotman  Sitompul,  O.  Salim  Sitompul,  and  P.
Sihombing,  “Enhancement  Clustering  Evaluation  Result  of Davies-Bouldin Index with Determining Initial Centroid of K-
Means Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1235, no. 1, pp. 1– 7, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1235/1/012015.
[24] S.  Ramos et  al. ,  “ Data  mining techniques  for  electricity customer characterization,” Procedia Comput. Sci. , vol. 186, no. 3, pp. 475–488, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.04.168.
[25] R. C. Sharma, K. Hara, and H. Hirayama, “A Machine Learning and  Cross-Validation  Approach  for  the  Discrimination  of Vegetation  Physiognomic  Types  Using  Satellite  Based Multispectral and Multitemporal Data,” Scientifica (Cairo). , vol. 2017, 2017, doi: 10.1155/2017/9806479.
[26] A. Khobzaoui, M. Benhamouda, and M. Fahsi, “ Data  mining Contribution to Intrusion Detection Systems Improvement,” in ACM International Conference Proceeding Series , 2020, pp. 1– 8, doi: 10.1145/3447568.3448514.
[27] X. N. Bui, H. Nguyen, Y. Choi, T. Nguyen-Thoi, J. Zhou, and J. Dou, “Prediction of slope failure in open-pit mines using a novel hybrid artificial intelligence model based on decision tree and  evolution  algorithm,” Sci.  Rep. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–17, 2020, doi: 10.1038/s41598-020-66904-y.
[28] L.  Vanfretti  and  V.  S.  N.  Arava,  “Decision  tree-based classification of multiple operating conditions for power system voltage stability assessment,” Int. J. Electr. Power Energy Syst. , vol. 123, no. 3, pp. 1–10, 2020, doi:
10.1016/j.ijepes.2020.106251.
[29] M. Rouzbahman et al. , “ Data mining Methods for Optimizing Feature Extraction and Model Selection,” in PervasiveHealth: Pervasive  Computing  Technologies  for  Healthcare ,  2020,  pp. 1–8, doi: 10.1145/3406601.3406602.