## Penerapan Metode Naïve Bayes pada Honeypot
Dionaea dalam Mendeteksi Serangan Port Scanning
DESI KURNIA NURILAHI, RIZAL MUNADI, SYAHRIA L , A L BAHRI
Universitas Syiah Kuala, Indonesia Email: rizal.munadi@unsyiah.ac.id
Received 12 Agustus 2021 | Revised 1 September 2021 | Accepted 4 November 2021

## ABSTRAK
Peningkatan serangan terhadap jaringan komputer terus terjadi setiap tahunnya dan dampaknya membuat layanan menjadi terganggu. Pada Penelitian ini Dionaea Honeypot  yang  merupakan  jenis  Low  Interaction  Honeypot,  diterapkan  untuk mengevaluasi serangan yang terjadi berdasarkan teknik serangan Port Scanning. Data Log yang diperoleh dari pengujian, dianalisis dengan metode Naïve Bayes. Lebih lanjut, data pemetaan Port Scanning dengan menggunakan perangkat lunak Nmap, ditemukan port yang terbuka sebanyak 359 data. Hasil uji klasifikasi dengan menggunakan perangkat lunak WEKA dan penerapan metode Naïve Bayes. Hasil uji klasifikasi diperoleh nilai akurasi sebesar 86,2% dengan nilai rata-rata Precision sebesar 0,885%, Recall sebesar 0,862% dan F-measure sebesar 0,849%. Hasil ini menunjukkan penerapan metode Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan potensi serangan yang dilakukan berdasarkan teknik Port Scanning.
Kata kunci :  Jaringan  Komputer,  Low  Interaction  Honeypot,  Port  Scanning,  Uji Klasifikasi, Akurasi

## ABSTRACT
Increasing attacks on computer networks continue to occur every year, and the impact makes services disrupted. In this study, Dionaea Honeypot, a type of Low Interaction Honeypot, is applied to evaluate attacks based on the Port Scanning attack technique. Log data obtained from the test were analyzed using the Naïve Bayes method. Furthermore, Port Scanning mapping data using Nmap software on the network found 359 open ports data. The results of the classification test using WEKA software and the application of the Naïve Bayes method. The classification test results obtained are accuracy value, 86.2% with an average value of 0.885% Precision,  0.862%  Recall  and  0.849%  F-measure.  This  result  shows  that  the application  of  the  Naïve  Bayes  method  has  succeeded  in  classifying  potential attacks based on the Port Scanning technique.
Keywords :  Computer  Network,  Low  Interaction  Honeypot,  Port  Scanning, Classification Test,  Accuracy

## 1. PENDAHULUAN
Serangan dengan motif gangguan dan faktor lainnya kerap dilakukan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab terhadap eksistensi jaringan komputer. Berbagai kasus kejahatan berupa serangan terhadap jaringan komputer yang terus berkembang (Munawar & Putri, 2020) . Hal ini berdampak pada masalah keamanan sehingga diperlukan perhatian serius agar layanan tidak  mengalami  gangguan  dan  dampak  kerugian  dapat  diminimalisasi.  Serangan  terhadap keamanan  jaringan  diawali  pada  tahun  2000  dengan  serangan  yang  dinamakan Denial  of Service (DOS). Kemudian pada tahun 2004 berkembang menjadi Distributed Denial of Service (DDOS) dan enkripsi biner (Farizy, 2018) . Tindakan kejahatan siber terus terjadi, termasuk di Indonesia. Berdasarkan pantauan dan hasil rekap Pusat Operasi Keamanan Siber Nasional (PUSOPSKAMSINAS)  Badan  Siber  dan  Sandi  Negara  yang  mencatat  sebanyak 88.414.296 serangan siber yang  telah terjadi  sejak  1 Januari  hingga  12  April 2020 (Badan Siber & Sandi  Negara,  2020) .  Jenis  serangan  siber  yang  rentan  terjadi  berupa  serangan Port Scanning, Brute Force, Metasploit dan Denial Of Service (DOS) (Krisna, dkk, 2020). Fakta menunjukkan  bahwa  pada  penelitian  terdahulu  telah  berhasil  mendeteksi  serangan Port Scanning sebanyak 2053  kejadian, serangan  Brute Force  sebanyak  606 kejadian,  serangan Metasploit sebanyak 502 kejadian dan serangan DOS sebanyak 428 kejadian (Romadhan, dkk, 2020) . Oleh karena itu keamanan jaringan komputer dan server harus diperhatikan oleh administrator dengan cara melakukan pencegahan serta identifikasi serangan (Badan Siber & Sandi Negara, 2020) .
Berbagai jenis serangan yang terjadi dilakukan dengan tujuan untuk mendapatkan keuntungan dari kerusakan yang ditimbulkan. Target serangan yang berbahaya dilakukan melalui proses mengintai server untuk mencari celah sehingga dapat dilancarkannya serangan lanjutan. Salah satu  serangan  yang  melakukan  aktivitas  mencari  informasi  ialah  serangan Port  Scanning (Rohrmann,  dkk,  2017) .  Serangan Port  Scanning  memiliki  karakteristik  untuk  mencari informasi Port yang terbuka pada suatu jaringan komputer, sehingga dari hasil Scan port yang diperoleh, dapat menjadi peluang untuk akses dari jaringan komputer (Satwika, dkk, 2020), (Valianta, dkk, 2016) . Maka dari itu serangan Port Scanning sangat berbahaya bagi suatu jaringan karena  dapat  memanfaatkan  kelemahan  server  untuk  melancarkan  aksinya (Achmad, dkk, 2020) . Hal ini ditunjukkan pada penelitian yang telah mengimplementasikan Intrusion Prevention System (IPS) menggunakan Snort dan Iptables pada jaringan lokal, yang berhasil  mendeteksi  serangan Port  Scanning  sebesar  85%  sehingga  didapatkan  kenaikan kinerja  CPU  sebesar  58,1%.  Sebagai  akibatnya server  tidak  dapat  bekerja  dan  berhenti melakukan  aktivitas  atau  layanan down  sementara  waktu (Suwanto,  dkk,  2019) .  Untuk menghindari serangan tersebut dibutuhkan  sistem  keamanan  yang  dapat  mengindentifikasi tindakan  awal  yang  berupa  pengintaian  atau  tindakan  pengumpulan  informasi  dari server (Arman, 2020) . Beberapa penelitian telah mengusulkan penerapan Honeypot sebagai sistem keamanan server  untuk  mengatasi  berbagai  serangan  termasuk  serangan  Port  Scanning. Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  pengimplementasikan Low  Interaction  Honeypot  dengan jenis Honeyd telah berhasil menjadi solusi keamanan jaringan dari aktivitas serangan Denial of Service Attack dan Scanning Attack. Keberhasilan tersebut ditunjukkan dari hasil notifikasi pada rekaman atau log ketika serangan masuk (Fitriana & Khasanah, 2018) .
Sistem Honeypot dirancang sebagai server palsu yang kemudian diinstall pada sisi server asli yang bertujuan  untuk  merekam  bentuk  aktivitas penyusup (Pandire & Gaikmad, 2018) . Honeypot dirancang untuk mengelabui penyerang yang berusaha masuk dan merusak layanan pada server (Sulaksono  &  Suharyanto,  2020) .  Berdasarkan  interaksinya Honeypot dikategorikan dalam tiga bentuk yaitu High Interaction Honeypot menerapkan sistem operasi asli  sehingga  memiliki  risiko  yang  tinggi  untuk  diterapkan (Jeremiah,  2019) , Medium
Interaction  Honeypot  yang  dirancang  untuk  berinteraksi  dengan  penyerang  pada  tingkat menengah (Tripathi & Kumat, 2018) dan Low Interaction Honeypot yang dirancang untuk meniru layanan seperti server asli (Akiyoshi, dkk, 2018) . Salah satu jenis Honeypot yang bersifat Low  Interaction  Honeypot  ialah  Dionaea  Honeypot (Saikawa  &  Klyuev,  2019) . Dionaea  Honeypot  menyediakan berbagai layanan seperti FTP, HTTP, SSH, MSSQL, MYSQL, SMB,  TFTP,  SIP  dan  lainnya (Sethia,  2019) .  Dengan  kelebihan  tersebut Dionaea  dapat mengelabui penyerang yang ingin mengetahui informasi layanan yang tersedia pada server. Penerapan Dionaea  menghasilkan  data  log  yang  berupa  aktivitas  yang  dilakukan  serangan terhadap server ( Ali & Kumar, 2017) . Data log tersebut dapat dianalisis dengan metode yang tepat untuk memperoleh pola serangan sehingga dapat menunjang perbaikan keamanan jaringan. Penelitian yang telah berhasil mengimplementasikan Honeypot jenis Dionaea untuk menjebak serangan Port Scanning sehingga mendapatkan catatan log berupa eksploitasi ke MYSQL, layanan Server message Block (SMB) dan layanan Microsoft RPC (Cahyanto, 2017) .
Naïve Bayes merupakan metode pengklasifikasian probabilitas sederhana yang sesuai dengan Teorema Bayes, kemudian dikombinasikan dengan Naïve yang berarti variable independent (Ardyanti,  dkk,  2020) .  Naïve  Bayes  adalah  salah  satu  metode  analisis  yang  dapat mengklasifikasikan pola serangan (Singh, dkk, 2020) . Hal ini dibuktikan pada penelitian yang telah mengimplementasikan metode Naïve  Bayes untuk mengatasi serangan-serangan baru dan meningkatkan akurasi pendeteksian serangan baru pada Intrusion Detection System (IDS). Dari  penelitian  ini  didapatkan  hasil  klasifikasi  dari  serangan-serangan  baru  dengan  tingkat akurasi kebenaran yang bagus yaitu sebesar 81-84,67% (Prasetyo, dkk, 2018) . Klasifikasi Naïve Bayes dapat diasumsikan ada atau tidaknya suatu ciri tertentu pada sebuah kelas yang tidak berhubungan dengan ciri kelas lainnya (Adhar, 2021) . Penerapan metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dengan Univariate fitur Selection. Dalam penelitian tersebut, hasil penerapan Naïve Bayes dengan fitur yang tidak diseleksi, diperoleh nilai akurasi yang tinggi yaitu 91,43%, sedangkan dengan fitur yang tidak diseleksi diperoleh nilai 91,62%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa tindakan yang dilakukan terhadap data yang ada dapat berpengaruh pada hasil akurasi (Harianto, ddk, 2021) .
Keuntungan  klasifikasi  Naïve  Bayes  adalah  tidak  membutuhkan  data  pelatihan  yang  cukup besar  untuk  parameter  yang  ingin  diklasifikasikan (Haryono,  dkk,  2021) .  Salah  satu penelitian  yang  telah  menerapkan  Naïve  Bayes,  digunakan  untuk  pendeteksian  serangan jaringan Local Area Network (LAN). Hasil penelitian tersebut menunjukkan bahwa perhitungan Naïve  Bayes  berhasil  mengklasifikasikan  jenis  serangan Worm  dengan  nilai  perbandingan sebesar 0,000207899.
Akurasi  merupakan  suatu  ukuran  untuk  melihat  seberapa  baik  suatu  model  dalam mengkorelasikan hasil dengan atribut dalam suatu data. Uji akurasi dilakukan untuk melihat persentase dari total data yang benar dan total data yang salah (Widiastiwi & Ernawati, 2021) . Uji akurasi menghasilkan nilai 99-100 persen ataupun dengan pernyataan baik, bagus, kurang baik dan tidak baik. Jika suatu data memiliki tingkat akurasi yang tinggi maka semakin bagus suatu metode klasifikasinya.
Pada penelitian  ini,  digunakan Low  Interaction Honeypot,  dengan  jenis  Honeypot  Dionaea. Tujuan  penelitian  menggunakan Honeypot  Dionaea  ini  dimaksudkan  untuk  mengevaluasi sistem Dionaea Honeypot dalam menangani serangan Port Scanning yang dilancarkan. Dengan menggunakan tools Nmap, hasil pengujian serangan tersebut dievaluasi berdasarkan data log yang  berisi  aktivitas  serangan  yang  kemudian  akan  diklasifikasikan  dengan  metode  Naïve Bayes menggunakan perangkat lunak WEKA. Hasil analisis yang diperoleh, dapat digunakan sebagai pedoman dalam meningkatkan sistem keamanan jaringan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Alur  penelitian  dijelaskan  pada  Gambar  1  dengan  menggunakan  jenis Low  Interaction Honeypot  sebagai  pendeteksi  serangan  Port  Scanning  untuk  meningkatkan  keamanan jaringan. Adapun proses pengolahan data awal hingga penerapan metode Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar alur penelitian berikut:
Gambar. 1 Alur Penelitian
Untuk lebih memahami mengenai alur penelitian dapat dilihat pada penjelasan berikut:
1) Perancangan Sistem Honeypot
Pada tahapan ini dilakukan perancangan sistem Low Interaction Honeypot dengan melakukan instalasi Honeypot jenis Dionaea pada server, dimana server palsu atau server Honeypot akan berada di sisi server asli. Honeypot akan dipasang pada Ubuntu Server dengan konfigurasi IP 192.168.11.2. Simulator penyerang dipasang jaringan  yang  sama  menggunakan Kali  Linux dengan konfigurasi yang berbeda. Dionaea honeypot dijalankan pada protokol Transmission Control  Protocol  (TCP)  dan  Transport  Layer  Security  (TLS).  Serangan  yang  disimulasikan terhadap server ialah serangan Port Scanning yang dicatat dengan menggunakan tools Nmap.
2) Pengujian Serangan Port Scanning Tahap ini dilakukan simulasi serangan Port Scanning terhadap sistem Dionaea honeypot atau server palsu yang telah dirancang pada Ubuntu server.  Pengujian  serangan  Port  Scanning dilakukan untuk melacak semua Port yang sedang terbuka untuk dilancarkan serangannya. Kemudian Honeypot akan merekam dan menyimpan semua bentuk aktivitas ke log maupun metode yang diakukan untuk dapat masuk ke server.
3) Proses Data Preprocessing atau Pemrosesan Awal
Proses ini dilakukan untuk menghilangkan kesalahan yang terjadi secara acak terhadap data mentah  maupun  data  awal.  Pada  penelitian  ini,  data log  serangan  terlebih  dahulu  akan diproses  menggunakan Microsoft  Excel.  Proses  Preprocessing  dilakukan  terhadap  data  log serangan Port Scanning. Data log akan dikelompokkan berdasarkan waktu 1 (satu) detik, hal ini  dilakukan  berdasarkan  karakteristik  serangan Port  Scanning.  Serangan  Port  Scanning memiliki karakteristik yang dapat melakukan lebih dari tiga serangan dalam waktu 1 (satu) detik.  Serangan  dilancarkan  secara  terus-menerus  atau realtime  untuk  mendapatkan  lebih
Proses Data Preprocessing Perancangan Sistem Honeypot Pengujian Serangan Port Scanning
Penerapan Metode Naïve Bayes
banyak  informasi  mengenai port-port  yang  sedang  terbuka,  jenis  layanan  yang  sedang dijalankan, versi server dan lainnya. Informasi tersebut dimanfaatkan untuk melancarkan aksi serangan terhadap sumber daya server. Data log yang telah diuraikan (parsing) kemudian dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing. Data testing merupakan 70% dari data awal, sedangkan data uji atau data training merupakan 30% dari data awal.
4) Penerapan Metode Naïve Bayes
Metode  Naïve  Bayes diterapkan  untuk mengklasifikasikan data log serangan Port Scanning. Naïve Bayes dapat menghitung persentase kinerja sebuah sistem klasifikasi. Sebuah sistem yang baik merupakan dapat mengklasifikasikan data set dengan akurat. Metode Naïve Bayes diterapkan untuk menganalisis data log serangan Port Scanning, dengan cara menentukan atribut-atribut  yang  menunjukkan  data  benar  serangan  dan  bukan  serangan.  Metode  ini menggunakan prior probability yang merupakan nilai probabilitas yang diyakini benar sebelum eksperimen  dilakukan.  Parameter  perhitungan  Naïve  Bayes  merupakan  tingkat  kemiripan yang tertinggi atau disebut metode maximum likelihood. Ranah klasifikasi yang dilakukan oleh Naïve Bayes adalah menghitung P(H|X) yang merupakan peluang hipotesis benar atau sahih untuk data sampel X. Berikut persamaan dari Naïve Bayes:
𝑃(𝐻|𝑋) = ( | )  ( ) ( ) (1) Keterangan : X : Data sampel dengan label yang tidak diketahui H : Hipotesis bahwa X merupakan data dengan label Y P(H|X)  :  Peluang  bahwa  hipotesis  benar  untuk  data  sampel  X  yang  diamati P(X|H)  : Peluang data sampel X, bila diasumsikan hipotesa benar P(H) : Peluang dari hipotesis H
P(X) : Peluang data sampel yang diamati
Pada penelitian ini, dilakukan uji akurasi untuk melihat tingkat akurasi kebenaran klasifikasi dan  kesalahan  klasifikasi  terhadap data  log  serangan  Port  Scanning.  Uji  akurasi  dilakukan dengan membagi jumlah data yang benar dengan total data uji (benar dan salah). Hasil uji akurasi didapatkan nilai 99-100% dengan pernyataan baik, bagus, kurang baik dan sangat baik. Berikut persamaan untuk menghitung tingkat akurasi:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = × 100% (2) Keterangan : TP  : True Positive TN  : True Negative FP  : False Positive FN  : False Negative
Berdasarkan empat istilah dari nilai di atas, untuk merepresentasikan hasil klasifikasi, dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. True Positive (TP) merupakan data positive yang diprediksikan benar
b. True Negative (TN) adalah data negative yang diprediksikan benar
c. False Negative (FN) adalah data negative namun diprediksikan sebagai data positive
d. False Positive (FP) merupakan data negative namun diprediksikan sebagai data positive, False Positive rate adalah banyaknya data yang mempunyai kelas serangan dan berhasil diklasifikasikan dengan benar berdasarkan penerapan metode Naïve Bayes.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Rancangan Sistem
Pada penelitian ini sistem Honeypot yang  digunakan sebagai upaya untuk mengatasi berbagai serangan jahat terhadap server. Jenis Honeypot yang diterapkan ialah Dionaea Honeypot yang termasuk Low Interaction Honeypot, yang bekerja dengan cara menggunakan sistem operasi emulasi ketika berinteraksi dengan penyerang. Pada Gambar 2 dijelaskan serangan terhadap topologi jaringan Honeypot, dimana Honeypot di-install pada sisi server yang sesungguhnya (real) dengan alamat IP yaitu 192.168.11.2. Kemudian serangan Port Scanning dibangkitkan dari  IP yang berbeda yaitu  192.168.12.7,  192.168.12.8  dan 192.168.12.9. Ketika  serangan Port  Scanning  diluncurkan  maka  secara  otomatis  akan  terjebak  pada  server  palsu  yaitu Honeypot  Dionaea.  Semua  bentuk  aktivitas  serangan  terhadap  server  akan  terekam  dan tersimpan pada Log. Simulasi penyerangan terhadap server Honeypot yang telah disebutkan dapat dilihat seperti Gambar 2.
Gambar 2. Mekanisme Serangan terhadap Honeypot
Pemetaan  serangan Port  Scanning  dari  alamat  IP  192.168.12.7,  192.168.12.8  dan 192.168.12.9 yang dilancarkan terhadap Dionaea Honeypot, dipantau  dengan menggunakan tools Nmap. Serangan Port Scanning dijalankan dengan sistem operasi Kali Linux. Serangan Port  Scanning  dengan  tools  dan  tipe  protokol  yang  digunakan  untuk  menyerang  Dionaea Honeypot, semua informasinya terekam pada server. Informasi yang tersimpan merupakan data  pelacakan port-port  yang  sedang  terbuka  atau  informasi  lainnya  dari  server  yang diserang.  Beberapa port    yang  terekam  seperti  port  21  (FTP),  port  80  (HTTP),  port  3306 (MYSQL) dan port 1723 (PPTP) dalam status terbuka. Setelah mendapatkan informasi tersebut penyerang  dapat  memanfaatkannya  untuk  melanjutkan  serangan  dan  mematikan  sumber daya server.

## 3.2 Hasil Simulasi Serangan Port Scanning
Perancangan server dilakukan dengan menerapkan sistem operasi Ubuntu Server dan Ubuntu Router dengan alamat IP 192.168.11.2 sebagai server. Kemudian Instalasi Dionaea Honeypot dilakukan pada Ubuntu Server dengan IP yang sama dan dimaksudkan sebagai umpan untuk mengelabui  penyerang. Honeypot yang telah selesai dirancang dengan konfigurasinya akan dilakukan  pengujian  untuk  melihat  apakah tools  berfungsi  dengan  semestinya.  Pengujian dilakukan dengan  melancarkan  serangan Port Scanning terhadap server Dionaea Honeypot. Serangan Port  Scanning  dilancarkan  menggunakan  Nmap  dengan  IP  192.168.12.7, 192.168.12.8  dan  192.168.12.9.  Setiap  aktivitas Port  Scanning  akan  terekam  dalam  log Honeypot.  Berdasarkan  data  log  serangan  Port  Scanning  yang  ditampilkan  pada  Tabel  1 terlihat status serangan, protokol yang diserang, informasi IP target dan waktu penyerangan.
Berdasarkan  waktu  serangan  didapat  karakteristik  serangan  yang  diperoleh  menunjukkan jumlah  serangan  lebih  dari  tiga  kali  dalam  waktu  1  detik.  Hasil  akhir  pengujian,  diperoleh jumlah  serangan Port  Scanning  pada  port  yang  terbuka  sebanyak  359  data,  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Log Serangan Port Scanning Connection Type Connection Transport Connection Protocol Local Port  Local Host Remote Host Time Connect Tcp Mirrorc 34477  192.168.11.2 192.168.12.7  27/10/2020 13:43:56 Accept Tcp Mirrord 42 192.168.11.2 192.168.12.7  27/10/2020 13:43:56 Accept Tcp Ftpd 21 192.168.11.2 192.168.12.7  27/10/2020 13:43:56 Connect Tcp Sipsession 5060 192.168.11.2 192.168.12.8  27/10/2020 14:31:36 Accept Tcp Sipsession 5060 192.168.11.2 192.168.12.8  27/10/2020 14:31:36 Accept Tcp Mysqld 3306 192.168.11.2 192.168.12.8  27/10/2020 14:31:36 Accept Tcp Mssqld 1433 192.168.11.2 192.168.12.9  27/10/2020 14:33:04 Accept Tcp Blackhole 53 192.168.11.2 192.168.12.9  27/10/2020 14:33:04 Accept Tcp Epmapper 135 192.168.11.2 192.168.12.9  27/10/2020 14:33:04 Accept Tcp Pptpd 1723 192.168.11.2 192.168.12.9  27/10/2020 14:33:04 Accept Tcp Pptpd 1723 192.168.11.2 192.168.12.9  27/10/2020 14:33:04 3.3 Proses Preprocessing Data
Proses preprocessing data dilakukan  sebelum penerapan metode Naïve  Bayes. Tahap  awal Preprocessing  dilakukan  dengan  memilih  atribut-atribut  yang  akan  dipergunakan.  Hal  ini dilakukan karena  tidak  semua  atribut  dari  data  awal  dipergunakan  seutuhnya.  Tahapan  ini diperlukan untuk mengurangi derau atau kesalahan dalam menangani data berukuran besar.
Sehingga  sebelum  penerapan  metode data  mining  seperti  Naïve  Bayes  perlu  dilakukan preprocessing  data  terhadap  data  log  serangan.  Preprocessing  dilakukan  pada  data  log serangan yang merupakan data rekaman asli dari simulasi serangan Port Scanning.
Hasil data log yang telah tersimpan pada Honeypot, terlebih dahulu dipindahkan ke dokumen pada  komputer.  Selanjutnya  data  serangan Port  Scanning  yang  tersimpan  dalam  format Mysqlite dikonversi ke dalam format CSV. Proses pengubahan format data dilakukan agar data dapat terbaca oleh Microsoft Excel dan WEKA. Data log asli tersebut terlebih dahulu dilakukan proses PreProcessing dengan menggunakan Microsoft Excel berdasarkan pendekatan interval waktu. Pengujian serangan Port Scanning menghasilkan data sebanyak 359 data. Setelah data dikelompokkan  sesuai  waktu  yaitu  1  detik,  maka  data  menyusut  menjadi  96  data.  Hal  ini dilakukan berdasarkan karakteristik Port Scanning yang dapat melakukan scan lebih dari tiga port dalam waktu 1 detik. Serangan Port Scanning dapat melakukan Scan port secara terus- menerus atau realtime. Pada data log Port Scanning setelah di-parsing (Tabel 2) dibuktikan bahwa banyaknya port yang berhasil disadap oleh penyerang dalam satu waktu. Kemudian metode parsing data log serangan Port Scanning dapat dilihat pada penjelasan berikut:
a. Jika connection_type=connect-accept , transport=tcp-tls , port ≥  3 , dan remote host, localhots yang sama dalam waktu 1 detik maka “ yes ” .
b. Jika connection_type=connect-accept , transport=udp-tcp , port  <  3 , dan remote host, localhots yang sama dalam waktu 1 detik maka “ no ”.
Data Log hasil pengujian serangan Port Scanning (Tabel 2.) menunjukkan bahwa hasil scan port yang terdapat pada Connection Port yaitu sebanyak 3 Port yang dilakukan dalam waktu 1 detik.  Sehingga dinyatakan aktivitas tersebut merupakan aktivitas serangan Port Scanning. Namun apabila hasil scan port pada Connection Port kurang dari 3 port maka dapat dinyatakan bukan serangan Port Scanning. Jenis Connection Type yang terdapat pada data log berupa Connect dan Accept. Kemudian Remote Host berupa IP Penyerang ataupun IP serangan Port Scanning  yang  terdiri  dari  tiga  IP  yaitu  192.168.12.7,  192.168.12.8  dan  192.168.12.9. Connection Transport atau protokol  komunikasi yang  digunakan  ialah  Transmission Control Protocol  (TCP).  TCP  merupakan  protokol  yang  berada  pada  lapisan  transport  dan  bersifat connection dan realiable. Sedang Connection Port atau port yang terkoneksi berupa Port 445 atau Server Message Block (SMB), Port 80 atau Hyper Text Transfer Protokol (HTTP), Port 21 atau File Transfer Protocol (FTP)  dan lainnya  (Tabel  1). Pengujian  serangan  Port  Scanning terhadap Dionaea Honeypot menghasilkan data log seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Log Port Scanning setelah di-Parsing Connection Type Remote Host Connection Transport Connection Port Time (detik)  Port_Scan ning connect-accept  192.168.12.7 Tcp 3 1 detik Yes connect-accept  192.168.12.7 Tcp 9 1 detik Yes connect-accept  192.168.12.7 Tcp 22 1 detik Yes connect-accept  192.168.12.7 tcp-tls 6 1 detik Yes connect-accept  192.168.12.7 Tcp 1 1 detik No connect-accept  192.168.12.7 Tcp 1 1 detik No connect-accept  192.168.12.7 Tcp 7 1 detik Yes
Setelah dilakukan pengelompokan data berdasarkan waktu, kemudian dilakukan pengacakan data. Tujuan pengacakan data ialah agar analisis data yang dilakukan sahih, kemudian proses pengacakan data dilakukan. Pada Tabel 2. didapatkan dua pernyataan yaitu “ Yes” dan “No”. Pernyataan Yes  merupakan  benar  serangan  Port  Scanning,  sedangkan  No  adalah  bukan serangan Port  Scanning.  Dinyatakan  benar  serangan  Port  Scanning  atau  Yes  karena berdasarkan data yang didapatkan Remote Host dengan IP. 192.168.12.7 dapat melakukan Connection  port  lebih  atau  sama  dengan  tiga  port    dalam  satu  waktu  yaitu  1  detik  dan Connection  Type  berstatus  Connect-Accept.  Sedangkan  pernyataan  bukan  serangan  Port Scanning  atau  No  disebabkan  Romote  Host  dengan  IP.  192.168.12.7  medapatkan  hasil Connection Port kurang dari tiga port dalam satu waktu yaitu 1 detik, kemudian Connection Type berstatus Connect-Accept.

## 3.4 Penerapan Metode Naïve Bayes
Penerapan metode Naïve Bayes dilakukan dengan membuat data training sebanyak 70% dan data testing sebanyak 30%. Kemudian dari 359 data serangan Port Scanning setelah dilakukan proses Preprocessing  didapatkan  data  sebanyak  96  data  serangan.  Data  training  yang merupakan 70% dari data log serangan, sehingga didapatkan data training sebanyak 68 data serangan.  Selanjutnya data  testing  yang  merupakan  30%  dari  data  log  serangan,  maka didapatkan data testing sebanyak 28  data  sarangan.  Pengujian akurasi  dilakukan terhadap data log serangan Port Scanning yang berjumlah 96 data. Namun apabila data serangan lebih dari 96 data maka akan menghasilkan persentase data testing dan data training yang berbeda, sehingga mengakibatkan hasil akurasi yang berbeda. Begitu juga sebaliknya jika data kurang
dari  96  data  maka  dapat  menghasilkan  persentase data  testing,  data  training  dan  tingkat akurasi yang berbeda.
Metode Naïve Bayes diterapkan untuk mengklasifikasi data log serangan Port Scanning. Hal ini dilakukan  untuk  menunjukkan  seberapa  banyak  yang  benar  diklasifikasi  dan  salah diklasifikasikan dari data log Serangan Port Scanning. Hasil penerapan Naïve Bayes dengan aplikasi WEKA yang terdapat pada Gambar 3. Hasil  yang didapat berupa correctly classified instances atau tingkat keberhasilan klasifikasi yang baik yaitu 86,2%. Sedangkan incorrectly classified instances atau tingkat kesalahan klasifikasi yang kecil yaitu 13,7%.

## Gambar 3. Uji Akurasi Datalog Port Scanning dengan WEKA
3.5 Confussion Matrix
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan terhadap 68 data serangan Port Scanning yang merupakan data training, kemudian sebanyak 28 data Serangan Port Scanning yang merupakan data testing. Confusion Matrix adalah tabel yang menjelaskan jumlah data yang diuji, kemudian dinyatakan  benar  klasifikasinya  dan  salah  diklasifikasi.  Pada  Tabel  3 Confussion  Matrix terdapat dua Class Label yaitu Yes dan No. Class Label Yes merupakan hasil prediksi tingkat klasifikasi data yang benar oleh metode Naïve Bayes terhadap data yang benar serangan Port Scanning. Sedangkan Class Label No adalah hasil prediksi tingkat Klasifikasi data yang benar oleh Naïve Bayes terhadap data yang bukan serangan Port Scanning. Pada Tabel 3 ditunjukkan hasil Confussion Matrix: Tabel 3. Confussion Matrix Serangan Port Scanning Aktual
Prediksi
Positive (Yes) Positive (Yes) Negative (No) 5 4 Negative (No) 0 20 Berdasarkan data uji diketahui matrix berikut :
TP ( True Positive) : 5 TN ( True Negative) :20 FP ( False Positive) : 4 FN ( False Negative) : 0

## 4 Uji Klasifikasi
Uji Klasifikasi dilakukan untuk mengetahui ketelitian atau keakuratan dari hasil klasifikasi. Data yang  diuji  klasifikasinya  merupakan data  log  serangan  Port  Scanning.  Kemudian  untuk
mengukur  tingkat  performa  metode  klasifikasi  data  maka  dilakukan  perhitungan Accuracy, Precision, Recall dan F-measure. Akurasi (Accuracy) merupakan suatu ukuran untuk melihat seberapa baik suatu model dalam mengkorelasikan hasil dengan atribut dalam data yang ada. Fungsi  akurasi  adalah  untuk  memperkirakan  kemungkinan  kesalahan  dan  keberhasilan klasifikasi. Uji akurasi dilakukan untuk mengklasifikasi data, sehingga didapatkan persentase dari  total  data  yang  benar. Perhitungan  Precision  merupakan  perbandingan  jumlah  data relevan  dari  data  yang  didapat  dari  jumlah  data  yang  ditentukan.  Perhitungan Precision dilakukan untuk membagi jumlah data benar positif dan data salah bernilai positif. Sedangkan perhitungan Recall  dilakukan  untuk  membagi  data  benar  positif  dengan  hasil  penjumlahan data  benar  positif  dan  data  salah  positif.  Kemudian  perhitungan F-measure  merupakan parameter tunggal  yang  menunjukkan  keberhasilan retrieval.  Pada Tabel  4.  diperoleh  hasil pengujian Precision, Recall dan F-measure terhadap data log  dari serangan Port Scanning. Penelitian  uji  akurasi  klasifikasi  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  WEKA  dan menerapkan metode Naïve Bayes. Berikut didapatkan hasil perhitungan uji akurasi:
Tabel 4. Uji Klasifikasi Pengujian Yes No Akurasi (%) 86,2% 13,7% Recall (%) 0,556%  1,000% Precision (%) 1,000%  0,833% F-measure (%) 0,714%  0,909%
Pengujian data log dilakukan dengan metode Naïve Bayes dan penggunaan aplikasi WEKA. Berdasarkan  hasil  analisis  Naïve  Bayes  terhadap data  Log  serangan  Port  Scanning  yang ditunjukkan  pada  Tabel  4.  menghasilkan  nilai class  label  Yes  yang  dilihat  dari  F-Measure berupa 0,714%. Nilai class label No berupa 0,909%, sehingga didapat hasil rata-rata F-Measure sebanyak 0,849%. Pengujian data log serangan Port Scanning dengan metode Naïve Bayes pada WEKA menunjukkan tingkat kesalahan klasifikasi  yang kecil  yaitu  13,7% dibandingkan dengan 86,2% tingkat keberhasilan. Dengan kata lain tingkat akurasi yang didapatkan lebih tinggi dibandingkan rate error.

## 4. KESIMPULAN
Penerapan Low  Interaction  Honeypot  serta  Dionaea  Honeypot  dalam mendeteksi  serangan Port Scanning berhasil diterapkan, sehingga didapatkan hasil data log yang dianalisis dengan metode Naïve Bayes. Hasil Pengujian serangan Port Scanning dengan tools Nmap terhadap Dionaea  Honeypot berhasil ditemukan sebanyak 359 data scan port yang terbuka. Sehingga hasil analisis pengujian data log serangan dengan metode Naïve Bayes pada perangkat lunak WEKA diperoleh tingkat keberhasilan klasifikasi yang bagus yaitu 86,2%, sedangkan tingkat kesalahan  klasifikasi  yang  kecil  yaitu  13,7%.  Hasil  klasifikasi  tersebut  membuktikan  bahwa penerapan metode Naïve Bayes berhasil mengklasifikasikan data Log serangan Port Scanning. Berdasarkan  data  hasil  pengujian  dengan  menggunakan Dionaea  Honeypot,  membuktikan bahwa kinerja Dionaea Honeypot cukup baik dalam menangani serangan Port Scanning.

## DAFTAR RUJUKAN
Achmad, R., Manullang, E. V., & Sanmas, E. R. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Deteksi Dan
Penanganan  Serangan  DDOS  Dan  Port  Scanning  Memanfaatkan  Snort  Pada  Jaringan Komputer. Jurnal Teknologi Informasi, 8(1), 2–11.
Akiyoshi,  R., Kotani,  D.,  &  Okabe,  Y.  (2018).  Detecting  Emerging Large-Scale  Vulnerability Scanning Activities by Correlating Low Interaction Honeypots with Darknet. IEEE 42nd Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC), (pp. 658–663).
Ali, P. D. & Kumar, T. G. (2017). "Malware Capturing And Detection In Dionaea Honeypot," Innovations in Power and Advanced Computing Technologies (i-PACT), (pp. 1-5).
Arman,  M.  (2020).  Metode  Pertahanan  Web  Server  Terhadap  Distributed  Slow  HTTP  DOS
Attack. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 7 (1), 56–70.
Ardyanti, H., Goejantoro, R., Amijaya, T. D. F. (2020). Perbandingan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dan Jaringan Saraf Tiruan (Studi Kasus : PT Asuransi Jiwa Bersama Bumiputera Tahun 2018). Jurnal Eksponensial, 11 (2), 145-152.
Badan Siber & Sandi Negara (BSSN). (2020, April 20). Rekap Serangan Siber. Retrieved from https://bssn.go.id/rekap-serangan-siber-januari-april-2020.
Cahyanto, T. A. (2017). Analisis Dan Implementasi Honeypot Menggunakan Dionaea Sebagai Penunjang  Keamanan  Jaringan. Journal  of  Chemical  Information  and Modeling, 53(9), 1689–1699.
Farizy, S. (2018). Mengembangkan Sistem Keamanan Jaringan Komputer Pada Laboratorium Komputer STIMIK Pranata Indonesia Menggunakan  Metode Forensik. Jurnal Teknologi Informasi ESIT, 14(02), 55–59.
Fitriana, N., & Khasanah, F. N. (2018). Honeypot Menggunakan Honeyd Sebagai Solusi. Bina Insani ICT Journal, 5(2), 143–152.
Haryono, D., Zulianda, Y., Wirta., Lusiana. (2021). Sistem Pendeteksian Serangan Jaringan Local Area Network (LAN) Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jounal Of Information System And Information Engineering (JOISIE), 5(1), 1-8.
Harianto., Sunyoto, A., Sudarmawan. (2020). Optimasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Mendeteksi Anomaly Dengan Univariate Fitur Selection. Jurnal Pendidikan Informatika, 4 (2), 40-49.
Jeremiah, J. (2019). Intrusion Detection System to Enhance Network Security Using Raspberry PI Honeypot in Kali Linux. International Conference on Cybersecurity (ICoCSec), (pp. 91- 95).
Krisna, I. K., Marta, A., Hartawan, I. N. B., & Satwika, I. K. S. (2020). Analisis Sistem Monitoring Keamanan Server Dengan SMS Alert Berbasis SNORT. Information System and Emerging Technology Journal, 1(1), 25–40.
Munawar, Z., & Putri, N. I. (2020). Keamanan Jaringan Komputer Pada Era Big Data. J-SIKA| Jurnal Sistem Informasi Karya Anak Bangsa, 02(01), 14–20.
Pandire, P. A., & Gaikmad, V. B. (2018). Attack Detection in Cloud Virtual Environment and Prevention  using  Honeypot. International  Conference  on  Inventive  Research  in Computing Applications (ICIRCA), (pp. 515–520).
Prasetyo,  A.,  Affandi,  L.,  &  Arpandi,  D.  (2018).  Implementasi  Metode  Naive  Bayes  Untuk Intrusion Detection System (IDS). Jurnal Informatika Polinema, 4(4), 280.
Rohrmann, R. R., Ercolani, V. J., & Patton, M. W. (2017). Large Scale Port Scanning Through Tor:  Using  Parallel  Nmap  Scans  to  Scan  Large  Portions  of  the  IPv4  Range. IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI), (pp. 185–187).
Romadhan, I. A., Syaifudin, S., & Akbi, D. R. (2020). Implementasi Multiple Honeypot Pada Raspberry Pi dan  Visualisasi  Log Honeypot  Menggunakan ELK Stack. Jurnal Repositor, 2(4), 475.
Saikawa,  K.,  &  Klyuev,  V.  (2019).  Detection  and  Classification  of  Malicious  Access  using  a Dionaea  Honeypot. IEEE  International  Conference  on  Intelligent  Data  Acquisition  and Advanced Computing Systems: Technology and Applications (IDAACS), (pp. 844–848).
Satwika, I. K. S., Sudiarsa, I. W., & Swari, M. H. P. (2020). Intrusion Detection System (IDS) Menggunakan  Raspberry  Pi  3  Berbasis  Snort  Studi  Kasus :  STMIK  Stikom  Indonesia. STMIK Journal, XV, (pp. 2–7).
Sethia, V., & A, Jeyasekar. (2019). Malware Capturing and Analysis using Dionaea Honeypot. International Carnahan Conference on Security Technology (ICCST), (pp. 1–4).
Singh,  S.,  Kumari,  K.,  Gupta,  S.,  Dua,  A.,  &  Kumar,  N.  (2020).  Detecting  Different  Attack Instances  of  DDOS Vulnerabilities  on Edge Network of  Fog Computing  using  Gaussian Naive Bayesian Classifier. IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops), (pp. 1-6).
Sulaksono,  W.  A.,  &  Suharyanto,  C.  E.  (2020).  Implementasi  Honeypot  Sebagai  Sistem Keamanan  Jaringan  Pada  Virtual  Private  Server. Jurnal  Nasional  Informatika  Dan Teknologi Jaringan, 1.
Suwanto,  R.,  Ruslianto,  I.,  &  Diponegoro,  M.  (2019).  Implementasi  Intrusion  Prevention System (IPS) Menggunakan Snort Dan IPTable Pada Monitoring Jaringan Lokal Berbasis Website. Jurnal Komputer Dan Aplikasi, 7(1), 97–107.
Tripathi, S., & Kumar, R. (2018). Raspberry Pi as an Intrusion Detection System, a Honeypot and  a  Packet  Analyzer. International  Conference  on  Computational  Techniques, Electronics and Mechanical Systems (CTEMS), (pp. 80–85).
Valianta, S. A., Salim, T., & Stiawan, D. (2016). Identifikasi Serangan Port Scanning Dengan
Metode String Matching. Annual Research Seminar (ARS) Fakultas Ilmu Komputer UNSRI,
(pp. 466–471).
Widiastiwi,  Y., Ernawati, I.  (2021).  Klasifikasi  Penyakit  Batu  Ginjal  Menggunakan  Algoritma Decision  Tree  C4.5  Dengan  Membandingkan  Hasil  Uji  Akurasi. Jurnal  IKRA-ITH Informatika, 5(2), 128-135.