I NNOVATION IN R ESEARCH OF I NFORMATICS - V OL . 3 N O . 1 (2021) 17-25
Terbit online pada laman web jurnal : http://innovatics.unsil.ac.id

## Innovation in Research of Informatics (INNOVATICS)
|    ISSN (Online) 2656-8993    |
Perbandingan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour  (KNN)  dan  Naive  Bayes  pada Intrusion Detection System (IDS)
Aditya Dwi Afifaturahman 1 , Firmansyah Maulana 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Siliwangi, Tasikmalaya, Indonesia
1 afifaturahman@gmail.com, 2 firmansyah@unsil.ac.id

## I NFORMASI A RTIKEL ABSTRACT
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 22-03-2021 Revisi Akhir: 30-03-2021
Diterbitkan Online : 31-03-2021 Machine  learning  techniques  are  widely  used  to  develop  Intrusion Detection  Systems  (IDS)  to  detect  and  classify  cyber  attacks  at  the network  level  and  the  host  level  in  a  timely  and  automated  manner. However,  many  challenges  arise  as  malicious  attacks  are  constantly changing  and  occurring  in  very  large  volumes  requiring  a  scalable solution. Therefore, this study conducted a comparison of the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes algorithms. The dataset used in this study  is  the  Ddos  features-IDS  2017  dataset  published  in  2019.  This research  analyzes  the  comparison  of  methods  generated  from  the classification  process  based  on  metric  accuracy,  specificity  and sensitivity parameters. The classification process using the K-Nearest Neighbor (KNN) and Naive Bayes algorithms, it can be concluded that the results of the three tests with a percentage split of 60%, 70% and 80% show that the K-Nearest Neighbor (KNN) algorithm gets a higher value  than  Naive  Bayes  except  the  error  rate  because  the  error  rate indicates  that  the  data  failed  to  be  classified  properly.  Testing  on  a percentage  split  of  60%  KNN  parameter  accuracy  gets  a  value  of 99.53%, specificity 94.05%, sensitivity 75.20%, testing on a percentage split 70% KNN parameter accuracy gets a value of 99.69%, specificity 94.59%, sensitivity 78.40% and testing on percetage split 80%, KNN parameter  accuracy  parameter  got  a  value  of  99.70%,  specificity 94.44%, sensitivity 75.85%.
K ATA K UNCI
Classification, IDS, KNN, Machine Learning, Naive Bayes

## K ORESPONDENSI
Telepon: 082321960404 E-mail: afifaturahman@gmail.com

## 1. P ENDAHULUAN
Keamanan  jaringan  menggambarkan  aspek  berguna dalam  bidang  teknologi  data  dikala  ini.  Semakin  banyak pengguna serta terus menjadi luas jangkauan komunikasi, hingga  terus  menjadi  banyak  pula  kesempatan  serangan. Selaku  cerminan,  pada  survey  yang  dicoba  oleh  Lab Kaspersky  2017,  33%  organisasi  hadapi  serbuan  DDoS pada  tahun  2017,  dibanding  dengan  17%  di  tahun  2016. Dari  organisasi  yang  terserang  serbuan  DDoS,  20% merupakan  bisnis  yang  sangat  kecil,  33%  merupakan UKM, serta 41% merupakan industri [1].
Teknik machine  learning banyak  digunakan  untuk mengembangkan Intrusion Detection System (IDS) untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan serangan dunia maya di tingkat jaringan dan tingkat host secara tepat waktu dan cara  otomatis.  Namun,  banyak  tantangan  muncul  karena
serangan  jahat  terus  berubah  dan  terjadi  dalam  volume yang  sangat  besar  yang  membutuhkan  solusi  yang  dapat diskalakan[2]
Intrusion Detection System (IDS) biasanya menggunakan  dua  jenis  teknik  yakni signature  based intrusion  detection  system dan anomaly  based  intrusion detection  system [3].  Deteksi  Serangan Denial  of  Service Menggunakan Artificial  Immune  System berpendapat bahwa mekanisme kinerja dari Intrusion Detection System (IDS) dengan menggunakan teknik signature based dapat mendeteksi serangan yang telah diketahui dengan efektif, tetapi belum mampu memprediksi serangan lama dengan pola  yang  baru.  Sementara  itu, anomaly  based  intrusion system bekerja dengan mengacu pada pola serangan yang ada dalam lalu lintas, tetapi bermasalah apabila lalu lintas tersebut  berperilaku  tidak  normal  sehingga  tidak  bisa
mengirimkan  peringatan  adanya  serangan  kepada  sistem [4]. Suatu lalu lintas data dikatakan anomali, apabila terjadi peristiwa  yang  mencurigakan  dari  perspektif  keamanan informasi [5].
Penelitian tentang klasifikasi anomaly network traffic dilakukan  perbandingan  metode  yang  dihasilkan  dari proses klasifikasi bersumber pada nilai akurasi confusion matrix, precision, recall, serta f1 score. Naive Bayes, SVM Linear, SVM Polynomial serta SVM Sigmoid menciptakan persentase  akurasi  berturut-  turut  sebesar  85,055%,  99, 995%, 99, 999%, serta 99, 995%. Persentase akurasi paling tinggi  diperoleh  SVM  Polynomial,  sebaliknya  Naive Bayes menciptakan persentase akurasi terendah [1].
Algoritma Naive Bayes bisa menciptakan akurasi yang optimal  dengan  informasi  latih  yang  sedikit.  Sebaliknya tata  cara  K-  Nearest  Neighbor  diseleksi  sebab  tata  cara tersebut  tangguh  terhadap  informasi  noise.  Hasil  yang didapatkan  menampilkan  tata  cara  Naive  Bayes mempunyai  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  tingkatan akurasi  70%,  sebaliknya  tata  cara  K-  Nearest  Neighbor mempunyai tingkatan akurasi yang lumayan rendah ialah 40% [6] Algoritma K-Nearest  Neighbour mempunyai  akurasi yang  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network (NN) untuk kategori accuracy,  precison dan recall .  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbour dapat memecah data dalam keadaan higher-feature space sehingga  dua  kelas  yang  berbeda  dapat  dikelompokkan dengan baik [7] [8].
Berdasarkan  dari  paparan  permasalahan  maka  akan berfokus pada klasifikasi dataset anomaly network traffic pada Intrusion  Detection  System (IDS)  dengan membandingkan  algoritma K-Nearest  Neighbour (KNN) dan  Naïve  Bayes  dengan  parameter metric  accuracy, sensitivity dan specificity sehingga akan dihasilkan nilai g- means yang pada penelitian sebelumnya belum dijabarkan pada parameter metric tersebut[7].
.

## 2. U LASAN P ENELITIAN T ERKAIT
Algoritma Naive Bayes bisa menciptakan akurasi yang optimal  dengan  informasi  latih  yang  sedikit.  Sebaliknya tata  cara  K-  Nearest  Neighbor  diseleksi  sebab  tata  cara tersebut  tangguh  terhadap  informasi  noise.  Hasil  yang didapatkan  menampilkan  tata  cara  Naive  Bayes mempunyai  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  tingkatan akurasi  70%,  sebaliknya  tata  cara  K-  Nearest  Neighbor mempunyai tingkatan akurasi yang lumayan rendah ialah 40% [6]
Algoritma K-Nearest  Neighbour mempunyai  akurasi yang  tinggi  dibandingkan  dengan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Neural Network (NN) untuk kategori accuracy,  precison dan recall .  Hasil  tersebut menunjukkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbour dapat memecah data dalam keadaan higher-feature space sehingga  dua  kelas  yang  berbeda  dapat  dikelompokkan dengan baik[7].
Berdasarkan  pemaparan  ulasan  terkait  maka  akan berfokus pada klasifikasi dataset anomaly network traffic pada Intrusion  Detection  System (IDS)  dengan membandingkan  algoritma K-Nearest  Neighbour (KNN)
dan  Naïve  Bayes  dengan  parameter metric  accuracy, sensitivity dan specificity sehingga akan dihasilkan nilai g- means yang pada penelitian sebelumnya belum dijabarkan pada parameter metric tersebut[7]. .

## 3. M ETODOLOGI
Tahapan yang dimulai dari proses pengumpulan data, analisis  permasalahandan  pencarian  solusi,  implementasi solusi  sampai  pada  proses  penarikan  kesimpulan  yang dijelaskan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan proses
Data  merupakan  penunjang  yang  diperoleh  melalui studi literatur dan observasi dengan pengamatan langsung. Studi literatur berisi uraian tentang teori, temuan dan bahan penelitian  lainnya  yang  diperoleh  dari  jurnal  nasional maupun jurnal internasional yang berupa survey paper dan technical paper. Observasi data dilakukan dengan mencari data yang tepat untuk melakukan penelitian.

## 3.1 Analisis Permasalahan dan Pencarian Solusi
Tahapan  analisis  permasalahan  dan  oencarian  solusi merupakan tahap pengembangan yang dilalkukan setelah pengumpulan data. Masalah yang ditemukan terdapat pada proses literatur dan observasi data, kemudian diamatai dan mencari  solusi  berdasarkan  perkembangan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  yang  ada.  Masalah  yang ditemukan adalah deteksi anomaly network traffic. Solusi yang  dipilih  adalah  menerapkan  algoritma K-Nearest Neighbour (KNN) dengan menggunaan tools WEKA

## 3.2 Implementasi Solusi
Langkah  yang  dilakukan  pada  tahap  implementasi solusi  adalah  mencari  dataset  yang  diperoleh  setelah melakukan  observasi  data.  Kemudian  data  yang  telah diperoleh diubah dari format “csv” menjadi “arff”. Dataset yang ada dilakukan pemangkasan karena data yag didapat terlalu banyak dan data yang didapat sebanyak 9998 data.
Dataset  yang  telah  didapatkan  diolah  menggunakan tools WEKA. Data diproses dengan Explorer dan Classify Rule,  kemudian  proses  selanjutnya  adalah  menerapkan algoritma K-Nearest Neighbour (KNN) sebagai classifier. Hasil dari proses pengujian berupa item summary, detailed accuracy  by  class  dan  confusion  matrix.  Berikut  adalah gambaran implementasi solusi dari penelitian ini.

## Gambar 2. Alur Implementasi Solusi
Gambar  2  merupakan  proses  menemukan  solusi dimana pada tahapan tersebut meliputi data collection, data preprocessing,  klasifikasi  menggunakan  WEKA,  hasil akurasi berupa precision dan recall.
Tabel summary yang menggambarkan hasil dari proses pengujian  dataset  secara  garis  besaryang  dijelaskan  pada tabel 1.
Tabel 1. Overall Summary No. Kategori
1. Correctly Classified Instances
2. Incorrectly Classified Instances
3. Kappa statistic
4. Mean absolute error
5. Root mean squared error
6. Relative absolute error
7. Root relative squared error
8. Total Number of Instances
Tabel tingkat keakuratan pemrosesan data berdasarkan kelas yang digunakan pada tabel 2.
Tabel 2. Detailed Accuracy By Class No. Kategori 1. TP Rate 2. Fp Rate 3. Precision 4. Recall 5. F-Measure 6. MCC 7. ROC Area 8. PRC Area
Tabel  parameter  pengujian    merupakan  proses  data perbandingan berdasarkan parameter yang digunakan pada tabel 3.
Tabel 3. Parameter Pengujian No. Parameter 1. Accuracy 2. Precision 3. Recall 4. Specificity 5. Sensitivity 6. Error Rate
Tabel  merupakan contoh bentuk Confusion Matrix dari hasil pemrosesan data.
Tabel 4. Confusion Matrix a b < - - Classified as 9 0
a = yes
1 4 b = no

## 3.3 Penarikan Kesimpulan
Penarikan  kesimpulan  menjadi  tahapan  terakhir  dari proses  dimana  hasil  yang  diperoleh  adalaha  nilai keakuratan  dari  hasil  uji  coba  penerapan  algoritma  K- Nearest  Neighbour  (KNN)  dan  algoritma  Naive  Bayes terhadap data yang memuat anomaly network traffic pada dataset Instrusion Detection System (IDS)

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengumpulan Data
Observasi data dilakukan  dengan melakukan pencarian dataset yang berkaitan dengan Intrusion Detection System (IDS).  Dataset  diperoleh  dari  kaggle.com/dataset  dengan dataset yang bernama alldays_ddos.

## 4.2 Analisis Permasalahan dan Pencarian Solusi
Objek  yang  diteliti  yakni  deteksi  anomali  network traffic  pada  Instrusion  Detection  System  (IDS)  dan masalah  yang  ditemukan  adalah  mendeteksi  lalu  lintas jaringan  yang  bersifat  anomali  pada  Intrusiom  Detection System  (IDS).  Penyelesaian  yang  diseleksi  untuk menanggulangi  kasus  tersebut  merupakan  menerapkan pengujian  tingkatan  akurasi  dari  algoritma  K-Nearst Neighbour  (KNN)  untuk  mendeteksi  lalu  lintas  jaringan yang  bersifat  anomali  pada  Intrusiom  Detection  System (IDS). Tools yang digunakan sebagai penunjang penelitian ini adalah WEKA 3.9, Microsoft Excel 2016, dan sublime text.

## 4.3 Pemrosesan Data
Pemrosesan  data  ini  merupakan  tahap  optimasi klasifikasi  terhadap  dataset  yang  telah  diperoleh  dari kaggle.com/dataset  dengan  dataset  yang  bernama alldays_ddos.  Kemudian  dirumuskan  di  Microsoft  Exel dengan format CSV.

## Gambar 3. Alur Proses Menemukan Solusi
Gambar  3  merupakan  alur  menemukan  solusi  yang terdiri dari data collection, data preproccesing, klasifikasi WEKA dan hasil akurasi. Data collection didapatkan dari kaggle.com/dataset yang selanjutnya diproses menggunakan microsoft excel untuk merubah format CSV ke ARFF agar bisa diproses oleh WEKA dan selanjutnya akan diproses sehingga menghasilkan hasil akurasinya.
Gambar 4. dataset Alldays_ddos
Sebelum  di  proses  dengan  tools  WEKA  format  CSV harus di konversi terlebih dahulu ke dalam format ARFF agar dapat di proses oleh tools WEKA.

## Gambar 5. dataset format CSV
Gambar  5  merupakan  dataset  yang  masih  berformat CSV  yang  akan  di  konversikan  ke  dalam  format  ARFF yang  di  buka  menggunakan  notepad  atau  bisa menggunakan text editor yang lainnya seperti notepad++, sublime text dan lain-lain.

## Gambar 6. dataset dengan format ARFF
Gambar 6 menunjukan proses konversi CSV ke dalam format ARFF yang dibuka dengan text editor sublime text. Merubah data CSV kedalam format ARFF mengharuskan mengubah  model  atau  bentuk  konten  data.  Line  1  yang berisi @relation Allday_ddos merupakan judul atau topik dari  dataset.  Atribut-atribut  yang  sebelumnya  berbentuk tabel, diubah menjadi parafrase script seperti pada line 3 sampai line 7.
Proses optimasi klasifikasi tersebut dilakukan dengan menggunakan tools WEKA untuk melakukan prepoccess terhadap  dataset  dan  buka  allday_ddos  yang  telah  di konversikan  kedalam  format  ARFF.  Berikut  merupakan data dari Allday_ddos berdasarkan label BENIGN, SSH- Patator, FTP Patator, Dos-slowris dan Dos-Slowhttptest.

## Gambar 7. Perhitungan Atribut pada Label Network Traffic
Gambar  7  merupakan  perhitungan  jumlah  atribut kategori  berdasarkan  label  network  traffic  yang  isinya adalah  BENIGN,  SSH-Patator,  FTP-Patator,  Dos- slowloris, Dos-slowhttptest. Perhitungan tersebut menunjukan bahwa dari 9998 data yang ada pada dataset sebanyak 9780 data benign, 56 data SSH-Patator, 75 data FTP-Patator  ,  55  data  Ddos-slowloris,  32  data  Ddos- slowhttptest.

## Gambar 8. All Atribute Dataset
Gambar  8  merupakan  seluruh  atribut  yang  ada  pada dataset Allday_ddos atribut tersebut meliputi Bwd packet length Std, Average Packet Size, Flow duration, Flow IAT Std dan Label.
Pengujian dilakukan sebanyak 3 kali dengan pengujian pertama  dilakukan  pada  percentage  split  60%,  pengujian kedua  dilakukan  terhadap  percentage  split  70%  dan pengujian ketiga dilakukan terhadap percentage split 80%. Proses split bertujuan untuk menghindari proses overviting karena jumlah data yang banyak dari dataset dan maksud dari hasil split ialah untuk membagi antara data latih dan data uji.

## 4.1 Pengujian 1
Data  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  preprocess kemudian di split menjadi 60%. Proses tersebut merupakan pembagian data latih dan uji dimana 60% merupakan data latih  dan  40%  data  uji.  Hasil  pengujian  ditunjukan  pada gambar 4.14.
Gambar 9. Classifier Output KNN Pengujian 1
Gambar  9  merupakan  hasil  pengujian  data  dari algoritma KNN yang telah di split menjadi 60%. Classifier output terdapat  3  bentuk  yaitu Summary , Detailed Accuracy  By  Class dan Confusion  Matrix .  Penelitian  ini hanya  menggunakan  2  bentuk classifier output yaitu Detailed Accuracy By Class dan Confusion Matrix .
Gambar 10. Confusion Matrix KNN Pengujian 1
Gambar 12 merupakan confusion matrix dimana setiap label network  traffic diklasifikasikan  menggunakan variabel a,b,c,d dan e. Label BENIGN terdapat 3.892 data TP ( True Positive ), 26 data FP ( False Positive ), 63 data TN ( True  Negative )  dan  18  data  FN  ( False  negative )  yang terdeksi. Label SSH-Patator terdapat 7 data TP, 5 data FP, 3975  data  TN,  12  FN  yang  terdeksi  Label  FTP-Patator terdapat 23 data TP, 12 data FP, 3951 data TN  dan 13 data FN yang terdeksi. Label Dos-slowloris terdapat 18 data TP, 2 data FP, 3977 data TN dan 2 data FN yang terdeksi. Label Dos-Slowhttptest terdapat 12 data TP, 2 data FP, 3983 data TN  dan 2 data FN yang terdeksi.

## Gambar 11. Parameter KNN Pengujian 1
Gambar  11  merupakan  parameter  klasifikasi  setiap label  pada  K-Nearest  Neighbour  dimana  perhitungan tersebut diperoleh dari rumus specificity, precision, recall, accuracy,  sensitivity dan error  rate setelah  mengetahui nilai dari TP, FP, TN, FN pada confusion matrix .
Gambar 12. Average pengujian 1 KNN
Gambar  12  merupakan  nilai  rata-rata Accuracy,  Precision, Recall,  specificity,  sesnsitivity dan Error  Rate dari  Algortima KNN dimana nilai rata-rata tersebut diperoleh dari penjumlahan nilai setiap label dibagi jumlah label itu sendiri.
Gambar 13. Classifier Output Naive Bayes Pengujian 1
Gambar  13  merupakan  hasil  pengujian  data  dengan algoritma  Naive  Bayes  yang  telah  di  split  menjadi  60%. Classifier  output terdapat  3  bentuk  yaitu Summary, Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion  Matrix . Penelitian  ini  hanya  menggunakan  2  bentuk classifier output yaitu Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion Matrix.
Gambar 14. Confusion Matrix NB Pengujian 1
Gambar 14 merupakan confusion matrix dimana setiap label network  traffic diklasifikasikan    menggunakan variabel a,b,c,d dan e. Label BENIGN terdapat 2151 data TP, 4 data FP, 85 data TN dan 1755 data FN  yang terdeksi. Label SSH-Patator terdapat 6 data TP, 107 data FP, 85 data TN,  13  FN  yang  terdeksi  Label  FTP-Patator  terdapat  12 data TP, 78 data FP, 3881 data TN dan 24 data FN yang terdeksi.  Label  Dos-slowloris  terdapat  20  data  TP,  1604 data FP, 2371 data TN dan 0 data FN yang terdeksi. Label Dos-Slowhttptest terdapat 12 data, 1 data FP, 3980 data TN dan 2 data FN yang terdeksi.
Gambar  15  merupakan  parameter  klasifikasi  setiap label  pada  Naive  Bayes  dimana  perhitungan  tersebut diperoleh  dari  rumus specificity,  precision,  recall, accuracy,  sensitivity  dan  error  rate setelah  mengetahui nilai dari TP, FP, TN, FN pada confusion matrix.
.
Gambar 16. Average Pengujian 1 NB
Gambar  16  merupakan  nilai  rata-rata Accuracy, Precision, Recall,  specificity,  sesnsitivity dan Error  Rate dari Algortima NB dimana nilai rata-rata tersebut diperoleh dari penjumlahan nilai setiap label dibagi jumlah label itu sendiri.

## 4.2 Pengujian 2
Data  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  preprocess kemudian di split menjadi 70%. Proses tersebut merupakan pembagian data latih dan uji dimana 70% merupakan data latih  dan  30%  data  uji.  Hasil  pengujian  ditunjukan  pada gambar 19.
Gambar 17. Classifier Output KNN Pengujian 2
Gambar 17 merupakan hasil pengujian data yang telah di split menjadi 70%. Classifier output terdapat 3 bentuk yaitu Summary,  Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion  Matrix. Pengujian  kedua  ini  hanya menggunakan  2  bentuk classifier  output yaitu Detailed Accuracy By Class dan Confusion Matrix.
Gambar 18. Confusion Matrix KNN Pengujian 2
Gambar 18 merupakan confusion matrix dimana setiap label network  traffic diklasifikasikan  menggunakan variabel a,b,c,d dan e. Label BENIGN terdapat 2916 data
TP, 18 data FP, 50 data TN dan 15 data FN yang terdeksi. Label SSH-Patator terdapat 7 data TP, 10 data FP, 2979 data TN, 10 FN yang terdeksi Label FTP-Patator terdapat 16 data TP, 12 data FP, 2963 data TN dan 8 data FN  yang terdeksi. Label Dos-slowloris terdapat 15 data TP), 1 data FP, 2982 data TN dan 1 data FN  yang terdeksi. Label Dos- Slowhttptest terdapat 10 data TP, 1 data FP, 2987 data TN dan 1 data FN yang terdeksi.
Gambar 19. Parameter KNN Pengujian 2
Gambar  19  merupakan  parameter  klasifikasi  setiap  label pada  KNN  dimana  perhitungan  tersebut  diperoleh  dari rumus specificity,  precision,  recall,  accuracy,  sensitivity dan error rate setelah mengetahui nilai dari TP, FP, TN, FN pada confusion matrix.
Gambar 20. Average Pengujian 2 KNN
Gambar 20 merupakan nilai rata-rata dari Algortima KNN dimana nilai rata-rata tersebut diperoleh dari penjumlahan nilai setiap label dibagi jumlah label itu sendiri.
Gambar 21. Classifier ouput NB Pengujian 2
Gambar  21  merupakan  hasil  pengujian  data  dengan algoritma  Naive  Bayes  yang  telah  di  split  menjadi  70%. Classifier  output terdapat  3  bentuk  yaitu Summary, Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion  Matrix . Penelitian  ini  hanya  menggunakan  2  bentuk  classifier output  yaitu Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion Matrix.

## Gambar 22. Confusion Matrix NB Pengujian 2
Gambar 22 merupakan confusion matrix dimana setiap label network  traffic diklasifikasikan  menggunakan variabel a,b,c,d dan e. Label BENIGN terdapat 1601 data TP, 6 data FP, 62 data TN dan 1330 data FN yang terdeksi. Label SSH-Patator terdapat 6 data TP, 31 data FP, 2951 data TN, 11 FN yang terdeksi Label FTP-Patator terdapat 4 data TP, 96 data FP, 2879 data TN  dan 20 data FN  yang terdeksi.  Label  Dos-slowloris  terdapat  16  data  TP,  1228 data FP, 1755 data TN dan 0 data FN  yang terdeksi. Label Dos-Slowhttptest terdapat 10 data, 1 data FP, 2987 data TN dan 1 data FN yang terdeksi.

## Gambar 23. Parameter NB Pengujian 2
Gambar  23  merupakan  parameter  klasifikasi  pada  label benign pada Naive Bayes dimana perhitungan tersebut diperoleh dari rumus specificity, precision, recall, accuracy, sensitivity dan error  rate setelah  mengetahui  nilai  dari  TP,  FP,  TN,  FN  pada confusion matrix .

## Gambar 24. Average Pengujian 2 NB
Gambar 24 merupakan nilai rata-rata akurasi dari Algortima Naive  Bayes  dimana  nilai  rata-rata  tersebut  diperoleh  dari penjumlahan nilai dari setiap label dibagi jumlah label itu sendiri.

## 4.3 Pengujian 3
Data  yang  sebelumnya  telah  dilakukan  preprocess kemudian di split menjadi 80%. Proses tersebut merupakan pembagian data latih dan uji dimana 80% merupakan data latih  dan  20%  data  uji.  Hasil  pengujian  ditunjukan  pada gambar 27.
Gambar 25. Classifier Output KNN Pengujian 3
Gambar 25 merupakan hasil pengujian data yang telah di split menjadi 80%. Classifier output terdapat 3 bentuk yaitu Summary,  Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion  Matrix .  Penelitian  ini  hanya  menggunakan  2 bentuk classifier output yaitu Detailed Accuracy By Class dan Confusion Matrix .
Gambar 26. Confusion Matrix KNN Pengujian 3
Gambar 26 merupakan confusion matrix dimana setiap label network  traffic diklasifikasikan    menggunakan variabel a,b,c,d dan e. Label BENIGN terdapat 1948 data TP, 12 data FP, 32 data TN dan 8 data FN yang terdeksi. Label SSH-Patator terdapat 4 data TP, 2 data FP, 1987 data TN,  7  FN    yang  terdeksi  Label  FTP-Patator  terdapat  10 data  TP,  7  data  FP,  1987  data  TN  dan  5  data  FN  yang terdeksi. Label Dos-slowloris terdapat 10 data TP, 1 data FP, 1988 data TN dan 1 data FN yang terdeksi. Label Dos- Slowhttptest terdapat 6 data 0 data FP, 1993 data TN dan 1 data FN yang terdeksi.
Gambar 27. Parameter KNN Pengujian 3
Gambar 27 merupakan parameter klasifikasi pada label benign pada K-Nearest  Neighbour dimana  perhitungan tersebut diperoleh dari rumus specificity, precision, recall, accuracy,  sensitivity dan error  rate setelah  mengetahui nilai dari TP, FP, TN, FN pada confusion matrix .
Gambar 28. Average Pengujian 3 KNN
Gambar 28 merupakan nilai rata-rata akurasi dari Algortima KNN dimana nilai rata-rata tersebut diperoleh dari penjumlahan nilai dari setiap label dibagi jumlah label itu sendiri.
Gambar 29. Classifier Output NB Pengujian 3
Gambar  29  merupakan  hasil  pengujian  data  dengan algoritma  Naive  Bayes  yang  telah  di split menjadi  80%. Classifier  output terdapat  3  bentuk  yaitu Summary, Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion  Matrix. Penelitian  ini  hanya  menggunakan  2  bentuk classifier output yaitu Detailed  Accuracy  By  Class dan Confusion Matrix.
Gambar 30. Confusion Matrix NB Pengujian 3
Gambar 30 merupakan confusion matrix dimana setiap label network  traffic diklasifikasikan    menggunakan variabel a,b,c,d dan e. Label BENIGN terdapat 1048 data TP, 1 data FP, 43 data TN dan 908 data FN  yang terdeksi. Label SSH-Patator terdapat 4 data TP, 25 data FP, 1964 data TN, 7 FN yang terdeksi Label FTP-Patator terdapat 5 data TP, 74 data FP, 1911 data TN dan 10 data FN yang terdeksi. Label Dos-slowloris terdapat 11 data TP, 826 data FP, 1163 data TN dan 0 data FN  yang terdeksi. Label Dos- Slowhttptest terdapat 6 data, 0 data FP, 1993 data TN dan 1 data FN yang terdeksi.
Gambar 31 merupakan parameter klasifikasi pada label benign pada  Naive  Bayes  dimana  perhitungan  tersebut diperoleh  dari  rumus specificity,  precision,  recall, accuracy,  sensitivity dan error  rate setelah  mengetahui nilai dari TP, FP, TN, FN pada confusion matrix .
Gambar 32. Average Pengujian 3 NB
Gambar  32  merupakan  nilai  rata-rata  akurasi  dari Algortima  Naive  Bayes  dimana  nilai  rata-rata  tersebut diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  dari  setiap  label  dibagi jumlah label itu sendiri.

## 4.4 Penarikan Kesimpulan

## Gambar 33. Rekap Data Pengujian
Gambar 33 merupakan rekap data dari pengujian yang telah dilakukan percentage split 60%, 70% dan 80%.
Gambar 34. Diagram Perbandingan percentage Split 60%,70% dan 80%
Gambar  34  merupakan  diagram  perbandingan  antara K-Nearest  Neighbour dengan  Naive  Bayes  dimana K- Nearest Nighbour lebih tinggi dibanding Naive Bayes dari Parameter Accuracy,  Precision,  Recall, Specifity dan Sensitivity sedangakan pada Error Rate Naive Bayes lebih tinggi dari K-Nearest Neighbour .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pada  Instrusion Detection System (IDS) yang memuat data dari berbagai kategori anomaly traffic yang selanjutnya dilakukan proses klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma K-Nearest Neighbour (KNN)  dan  Naive  Bayes,  maka  dapat disimpulkan hasil dari ketiga pengujian dengan percentage split 60%,  70%  dan  80%  menunjukkan  bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbour  (KNN)  mendapatkan  nilai  yang lebih  tinggi  dari  Naive  Bayes  kecuali error  rate karena error  rate menunjukan  bahwa  data  gagal  diklasifikasi dengan  baik.  Pengujian  pada    percetage  split  60%  KNN parameter accuracy mendapatkan nilai 99,53%, specificity 94,05%, sensitivity 75,20%,  pengujian  pada  percentage split  70%  KNN  parameter accuracy mendapatkan  nilai 99,69%, specificity 94,59%, sensitivity 78,40%  dan pengujian  pada  percetage  split  80%    parameter  KNN parameter accuracy mendapatkan nilai 99,70%, specificity 94,44%, sensitivity 75,85%  untuk  melakukan  klasifikasi pada  dataset anomaly  network  traffic dengan menggunakan bantuan tools WEKA. .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  F.  Fibrianda  and  A.  Bhawiyuga,  “Analisis Perbandingan  Akurasi  Deteksi  Serangan  Pada Jaringan Komputer Dengan Metode Naïve Bayes Dan  Support  Vector  Machine  (SVM),” Jurnal Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer , vol. 2, no. 9, pp. 3112–3123, 2018.
[2] R.  Vinayakumar,  M.  Alazab,  K.  P.  Soman,  P.
Poornachandran, A. Al-Nemrat, and S. Venkatraman,  “Deep  Learning  Approach  for Intelligent  Intrusion  Detection  System,” IEEE
Access , vol. 7, pp. 41525–41550, 2019.
[3] Candra Adi Winanto, “Deteksi Serangan Denial of Service Menggunakan Artificial Immune System,” vol. 2, no. 1, pp. 456–459, 2016.
[4] B. Agarwal and N. Mittal, “Hybrid Approach for Detection of Anomaly Network Traffic using Data Mining Techniques,” Procedia Technology , vol. 6, pp. 996–1003, 2012.
[5] P.  García-Teodoro,  J.  Díaz-Verdejo,  G.  Maciá- Fernández,  and  E.  Vázquez,  “Anomaly-based network intrusion detection: Techniques, systems and challenges,” Computers and Security , vol. 28, no. 1–2, pp. 18–28, 2009.
[6] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive  Bayes  dan K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Artikel Berbahasa indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 5, no. 4, p. 427, 2018.
[7] R. Doshi, N. Apthorpe, and N. Feamster, “Machine learning DDoS detection for consumer internet of things  devices,” Proceedings  -  2018  IEEE Symposium  on  Security  and  Privacy  Workshops, SPW 2018 , no. Ml, pp. 29–35, 2018.
[8] I. N. Rizkiana, A. Rahmatulloh, and R. Gunawan, “Penerapan  Metode  Clustering  K-Means  Untuk Menentukan  Nilai  Burst  Header  Packet  Flooding Attack Pada Optical Burst Switching,” Indonesian
Journal  of  Applied  Informatics ,  vol.  4,  no.  2,  p. 107, Aug. 2020.

## BIODATA PENULIS
Aditya Dwi Afifaturahman Mahasiswa  Prodi  Informatika  Universitas  Siliwangi Tasikmalaya
Firmansyah Maulana SN., S.T., M.Kom Dosen Prodi Informatika Universitas Siliwangi Tasikmalaya