Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1822
Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 415-427
p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SURICATA ACCURACY OPTIMIZATION BASED ON LIVE ANALYSIS USING ONE- CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD AND STREAMLIT FRAMEWORK
I Putu Yesha Agus Ariwanta *1 , Kadek Yota Ernanda Aryanto 2 , I Gede Aris Gunadi 3
1,2,3 Postgraduate Programs, Computer Science Study Program, Universitas Pendidikan Ganesha, Email: 1 yesha@student.undiksha.ac.id , 2 yota.ernanda@undiksha.ac.id , 3 igedearisgunadi@undiksha.ac.id
(Article received: February 1, 2024; Revision: February 20, 2024; Published: April 04, 2024)

## Abstract
Based on data from the Checkpoint website, there are more than 10 million  cyber-attacks in a single day, and the  top  sequence  of  this  cyber-attack  is  evident  in  educational  institutions.  The  IT  unit  of  Kartini  Bali  Health Polytechnic has not yet conducted testing for accuracy and speed to detect suspicious activities on the computer network. The implementation of network security systems that have not undergone testing will undoubtedly have a negative impact on system providers and users. The application of Live Analysis based on a website and the One-Class  Support  Vector  Machine  (SVM)  is  used  to  optimize  the  capabilities  of  the  Suricata  in  detecting suspicious activities on computer networks and providing visual and real-time reports. This research utilizes the Suricata  for  optimizing  the  computer  network  security  system,  with  the  researcher  using  the  Streamlit Framework  for  Live  Analysis  based  on  a  website  and  the  One-Class  Support  Vector  Machine  (SVM)  for classifying log data and visual reporting. For testing the computer network security system, tools such as Nmap, Loic, and Brutus are used. The results of the research using  the One-Class Support  Vector Machine (SVM) in detecting three types of attacks Port Scanning, DDOS Attack, and Brute Force Attack, show an accuracy value of 96%, precision of 95%, recall of 96%, and F1-Score of 95%. In the performance and load testing of the live analysis  system  using  the  Streamlit  framework,  the  results  show  that  the  developed  system  is  responsive,  with CPU usage at 38%, memory usage at 62.3%, and an average system load time of 5 milliseconds.
Keywords : security computer network, optimization, live analysis, one-class SVM, suricata, streamlit

## OPTIMASI AKURASI SURICATA BERBASIS LIVE ANALYSIS MENGGUNAKAN METODE ONE-CLASS SUPPORT VECTOR MACHINE DAN FRAMEWORK STREAMLIT

## Abstrak
Berdasarkan data dari situs checkpoint terdapat 10 juta lebih serangan cyber dalam satu hari dan urutan teratas serangan cyber tersebut ditunjukkan di institusi pendidikan. Unit TIK Politeknik Kesehatan Kartini Bali belum melakukan pengujian nilai akurasi dan kecepatan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan di jaringan komputer Politeknik  Kesehatan  Kartini Bali. Sistem keamanan  jaringan komputer  yang  belum dilakukan pengujian tentu akan  berdampak  buruk  bagi  penyedia  dan  pengguna  sistem.  Penerapan Live  Analysis berbasis website dan Algoritma  Machine  Learning  One-Class  Support  Vector  Machine (SVM)  digunakan  untuk  mengoptimalkan kemampuan Intrusion Detection System (IDS) Suricata dalam mendeteksi aktivitas mencurigakan pada jaringan komputer serta memberikan laporan secara visual dan real-time . Penelitian ini menggunakan Intrusion Detection System (IDS)  Suricata  untuk  melakukan  optimasi  sistem  keamanan  jaringan  komputer  peneliti  menggunakan Framework Streamlit  sebagai Live  Analysis berbasis website dan Algoritma  Machine  Learning  One-Class Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  klasifikasi log data  dan  pelaporan  secara  visual  sedangkan  untuk pengujian sistem keamanan jaringan komputer menggunakan tools Nmap, Loic dan Brutus. Hasil dari penelitian menggunakan Algoritma One-Class Support Vector Machine (SVM) dalam mendeteksi tiga jenis serangan yaitu Port Scanning , DDOS Attack dan Brute Force Attack didapatkan hasil yaitu nilai akurasi sebesar 96%, precision 95%, recall 96%  dan F1-Score 95%.  Sedangkan  pada  pengujian  performa  dan load sistem live  analysis menggunakan Framework Streamlit didapatkan hasil bahwa sistem yang peneliti develop bersifat responsive dan CPU Usage 38%, Memory Usage 62.3% dan rata-rata waktu load sistem sebesar 5 (ms).
Kata kunci : keamanan jaringan komputer, optimasi, live analisis, one-class SVM, suricata, streamlit

## 1. PENDAHULUAN
Pasca pandemi COVID-19, saat ini
penggunaan  dan  perkembangan  teknologi  informasi mengalami  percepatan  yang  sangat  signifikan, contohnya di institusi pendidikan yang memanfaatkan  teknologi  informasi  untuk  bertukar informasi  dan  data  melalui  jaringan  komputer  atau internet. Semakin meningkatnya penggunaan jaringan  komputer  atau  internet  tentu  resiko  atau ancaman  akan  muncul  terhadap  pengguna  dan penyedia  layanan.  Keamanan  jaringan  komputer telah  menjadi  masalah  besar  di  institusi  pendidikan untuk  menjaga  integritas  dan  keberlangsungan operasional  institusi  tersebut.  Berdasarkan  data  dari situs checkpoint terdapat  10  juta  lebih  serangan cyber dalam  satu hari dimana  jenis serangan Denial of  Service  Attack menjadi  8  besar  jenis  serangan cyber yang  digunakan  oleh Cybercriminals dan urutan teratas serangan cyber tersebut ditunjukkan di institusi  pendidikan.  Dari  data  tersebut  dapat  di katakan bahwa setiap menit ada serangan cyber yang terjadi  di  seluruh  dunia  dan  institusi  pendidikan merupakan target teratas serangan cyber tersebut.
Institusi  pendidikan  menggunakan  jaringan komputer  atau  internet  untuk  berbagai  keperluan operasional  seperti  menyimpan  data  sensitif  atau administrasi,  memberikan  akses  ke  sumber  daya digital,  dan  melakukan  proses  pembelajaran[1]. Maka  dari  itu  perlindungan  keamanan  jaringan komputer  menjadi  aspek  penting  dalam  institusi pendidikan.  Keamanan  jaringan  komputer  di institusi  pendidikan  melibatkan  langkah-langkah untuk melindungi data pribadi dosen dan mahasiswa, mencegah  akses  tidak  sah  terhadap  sumber  daya digital  dan  melindungi  kekayaan  intelektual  yang dimiliki oleh institusi pendidikan tersebut[2]. Dalam operasionalnya institusi pendidikan perlu melakukan pemantauan  serta  pemeliharaan  sistem  jaringan komputer  dan  mengadopsi  kebijakan  atau  standar sistem  keamanan  jaringan  komputer  yang  di terbitkan oleh pemerintah.
Menurut  Peraturan  Menteri  Komunikasi  dan Informatika  No.  4  Tahun  2016  tentang  Standar Sistem  Manjemen  Keamanan  Informasi  (SMKI), bahwa setiap penyelenggara sistem elektronik  harus mematuhi  SMKI  dengan  memegang  nilai  CIA
Kerahasian ( Confidentiality ), Keutuhan
( Availability ),  dan  Ketersediaan  ( Integrity ).  Oleh karena  itu  idealnya  keamanan  jaringan  komputer  di institusi  pendidikan  dapat  efektif  melindungi  data sensitif,  mencegah ancaman, dan  menjaga  integritas jaringan.  Selain  itu,  kekurangan  keamanan  dalam sistem dapat memungkinkan masuknya peretas yang berpotensi  menyebabkan  kerusakan  atau  mengubah fungsi  sistem  yang  sudah  ada[3].  Untuk  memenuhi standar  tersebut  institusi  pendidikan  wajib  memiliki kebijakan  keamanan  jaringan  yang  jelas  dan terdokumentasi. Kebijakan tersebut mencakup kebijakan akses  yang terbatas, tindakan pencegahan serangan malware ,  dan  langkah-langkah  lainnya
untuk  melindungi  jaringan  komputer.  Selain  itu Institusi  pendidikan  juga  wajib  memiliki  sistem pemantauan  dan  deteksi  keamanan  yang  aktif.  Hal ini  untuk  mendeteksi  aktivitas  mencurigakan  atau serangan,  termasuk  serangan DDoS ,  serangan phishing , atau upaya peretasan[4].
Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali  merupakan sebuah  institusi  pendidikan  tinggi  di  bidang kesehatan.  Sebagai  lembaga  pendidikan,  Politeknik Kesehatan Kartini Bali juga menggunakan teknologi informasi  dan  jaringan  komputer  untuk  mendukung kegiatan  operasional  dan  pembelajaran.  Politeknik Kesehatan  Kartini  Bali  menggunakan  jaringan komputer untuk mendukung konektivitas, komunikasi, akses  informasi di  seluruh kampus dan termasuk  penyediaan  akses  internet  yang  cepat  dan stabil  bagi  mahasiswa,  dosen  dan  staf.  Institusi pendidikan  ini  memiliki  tiga  buah  server  yang berfungsi untuk sistem web server , sistem informasi terintegrasi  (SISTER)  perguruan  tinggi,  dan  sistem Neo Feeder PDDikti.
Agar  pelayanan  dan  operasional  institusi berjalan  dengan  baik  maka  perlu  pengamanan  atau perlindungan  yang  baik  pula.  Politeknik  Kesehatan Kartini Bali menggunakan sistem Intrusion
Detection  System (IDS)  Snort  sebagai  pendeteksi aktifitas  mencurigakan  di  jaringan  komputer  dan sistem firewall sederhana  yang  ada  pada  router mikrotik  sebagai  sistem  pengamanan  jaringan komputer. Snort adalah sebuah arsitektur singlethread yang  menggunakan  tumpukan  TCP/IP untuk  mendeteksi  dan  memeriksa  isi  paket jaringan[5][6].  Berdasarkan  penelitian[7]  ditemukan bahwa  Serangan  pada  jaringan  komputer  dapat terdeteksi tergantung pola serangan pada konfigurasi rules  pada  snort.  Oleh  sebab  itu,  rules  perlu  di update  secara  rutin.  Firewall  pada  mikrotik digunakan  sebagai  komponen  yang  mengatur  akses antara  jaringan  yang  dilindungi,  dan  merupakan solusi  untuk  mengatasi  keamanan  dalam  sebuah jaringan  yang  rentan  terhadap  berbagai  ancaman, baik  dari  dalam  maupun  luar  jaringan[8].  Pada penelitian[9]  didapatkan  bahwa  kelemahan  firewall yang  disediakan  oleh  router  mikrotik  tidak menampilkan  peringatan  bahwa  sebuah IP  Address yang  dicurigai  melakukan  anomali  pada  jaringan komputer  telah  diblok.  Sistem  snort  dan firewall pada  Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali  membantu menentukan  paket  jaringan  komputer  yang  boleh lewat  dan  yang  diblokir  berdasarkan rule yang ditentukan oleh administrator jaringan. Jika terdapat aktifitas  mencurigakan  dan  aktifitas  tersebut  adalah serangan  tetapi  tidak  terdaftar  pada  rule  keamanan yang  terdaftar  atau  terjadi  kesalahan  dalam mendefinisikan  suatu rule maka  dapat  sangat berbahaya  bagi  jaringan  komputer.  Dari  data  dan fakta  yang  ada  dilapangan  untuk  mengoptimasi sistem  keamanan  jaringan  komputer  di  Politeknik Kesehatan  Kartini  Bali  peneliti  mengusulkan  untuk memanfaatkan Framework Streamlit  sebagai Live
I Putu Yesha Agus Ariwanta, et al., Suricata Accuracy Optimization Based … 417
Analysis berbasis website untuk  memberikan  hasil analisa event dan log paket  jaringan  komputer. Penggunaan framework streamlit  cocok  untuk membuat visualisasi  data  dengan  antarmuka pengguna  yang responsive [10]. One-Class  Support Vector  Machine (SVM)  merupakan  pengembangan dari  metode Support  Vector  Machine (SVM)  yang digunakan  untuk  masalah  deteksi  anomali[11]. Penelitian  ini  menggunakan Algoritma  One-Class Support  Vector  Machine (SVM)  pada Intrusion Detection  System (IDS)  untuk  melakukan  analisa dan  menemukan  anomali  data  pada  jaringan komputer  Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali, penggunaan algoritma tersebut  didasarkan  pada penelitian[12]  yang  berdasarkan  pengujian  Nilai akurasi algoritma  One-Class  Support  Vector Machine (SVM) sebesar 98.08%. Pada penelitian ini akan mengimplementasikan sistem Intrusion Detection
System
(IDS) Suricata
untuk menggantikan  sistem  lama  yaitu  Snort. Penggunaan sistem Intrusion  Detection  System (IDS)  Suricata didasarkan  pada  penelitian[13]  yang  berdasarkan pengujian  nilai  akurasi  suricata  didapat  61% dibanding  snort  yang  hanya  31%.  Dari  segi penggunaan  memori,  Suricata  lebih  stabil  daripada Snort  dikarenakan  Suricata  menggunakan  fitur multithreading .  Hal  ini  memungkinkan  Suricata untuk  memproses  banyak  tugas  secara  bersamaan, sehingga dapat mengoptimalkan penggunaan memori  dengan  lebih  efisien  daripada  Snort  yang menggunakan arsitektur singlethread[14][15].
Berdasarkan  hal  tersebut  ditemukan  bahwa sistem  keamanan  jaringan  komputer  yang  ada  di Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali  saat  ini  perlu dioptimalkan  ke  sistem  yang  baru.  Maka  penelitian ini  akan  mengimplementasi  dan  melakukan  analisa penggunaan Framework Streamlit  sebagai Live Analysis berbasis website ,  penerapan Algoritma Machine  Learning  One-Class  Support  Vector Machine (SVM)  pada Intrusion  detection  system (IDS)  dan  mengimplementasi  sistem Intrusion Detection System (IDS) Suricata untuk memecahkan masalah  yang  ada  di  sistem  keamanan  jaringan komputer  Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali,  Maka peneliti akan mengangkat penelitian ini dengan judul “Optimasi  Akurasi  Suricata  Berbasis Live  Analysis Menggunakan  Metode One-Class  Support  Vector Machine (SVM)  dan Framework Streamlit  Studi Kasus  Poltekkes  Kartini  Bali”.  Dengan  dilakukan penelitian  ini  diharapkan  dapat  melakukan  optimasi keamanan jaringan komputer di Politeknik Kesehatan Kartini Bali.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini memiliki lingkup penelitian yang  akan  dibahas  yaitu  keamanan  jaringan komputer  pada  Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali, Tahap  penelitian  merupakan  gambaran  umum
mengenai  alur  penelitian  yang  dikerjakan  dalam penelitian  ini dari awal  hingga akhir. Tahapan  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  1  yang  terdapat  enam  tahapan  yaitu Identifikasi, Analisa, Desain, Implementasi,
Pengujian,  dan  Evaluasi  menggunakan  metode pengembangan  sistem Security  Policy  Development Life  Cycle (SPDLC)  yang  memiliki  tujuan  utama untuk  mengembangkan  dan  memelihara  kebijakan keamanan  organisasi  Lingkup  dari  metode  SPDLC sendiri  berkaitan  dengan  aspek  keamanan  informasi dan pengaturan kebijakan yang melibatkan tindakan, praktik,  dan  prosedur  untuk  melindungi  aset informasi organisasi[16].

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut penjelasan pada gambar 1:
1. Identifikasi,  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan identifikasi untuk menemukan berbagai macam masalah  sistem  keamanan  yang  dihadapi  oleh jaringan  komputer  yang  sedang  berjalan  di Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali.  Ditemukan bahwa  pada  saat  ini  sistem  keamanan  jaringan komputer  yang  sedang  berjalan  menggunakan sistem Intrusion  Detection  System (IDS)  Snort dan Firewall dari router mikrotik.
2. Analisa,  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan analisa masalah  sistem  keamanan yang dihadapi  oleh  jaringan  komputer  yang  sedang berjalan  di  Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali. Ditemukan  bahwa  sistem  keamanan  jaringan komputer  yang  sedang  berjalan  menggunakan sistem Intrusion  Detection  System (IDS)  Snort dan Firewall dari router mikrotik  yang  belum dilakukan pengujian nilai akurasi dan kecepatan  untuk  mendeteksi  anomali  pada jaringan komputer Politeknik Kesehatan
Kartini  Bali.  Selain  itu  pada  sistem  keamanan jaringan komputer yang sedang berjalan belum ada  sistem  pengumpulan  dan  pelaporan informasi  event  atau  log  jaringan  komputer secara  visual.  Sistem Intrusion  Detection System (IDS)  Snort  pada  penelitian[13]  yang berdasarkan  hasil  pengujian  nilai  akurasi  yang di dapat hanya 31%.
3. Desain,  Pada  tahap  ini  peneliti  mendesain rancangan sistem keamanan jaringan komputer baru  pada  Politeknik  Kesehatan  kartini  Bali
yang  akan  dibangun  dan  membuat  alur  sistem keamanan jaringan.
Gambar 2. Desain Alur Sistem Baru
Pada  Gambar  2  merupakan  alur  sistem keamanan jaringan komputer Politeknik
Kesehatan  Kartini  Bali  pada  desain  sistem keamanan  jaringan  komputer  yang  baru menggunakan algoritma  machine  learning One-Class  Support  Vector  Machine (SVM) pada Intrusion Detection System (IDS) Suricata hasil  dari  analisa  tersebut  di  tampilkan menggunakan Framework Streamlit  berbasis website untuk  menampilkan  hasil  analisa secara visual.
4. Implementasi,  Pada  tahap  ini  dilakukan penerapan  hasil  dari  desain  atau  perancangan yang  telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya. Tahap implementasi diawal peneliti melakukan penggantian  sistem Intrusion  Detection System (IDS) Snort ke sistem yang baru menggunakan Suricata,  pada  penelitian  ini  dikerjakan menggunakan  Bahasa  pemrograman python . dengan  rincian  untuk  tahapan preprocessing hingga  pemodelan  menggunakan software jupyter notebook dan untuk deployment dengan framework streamlit  menggunakan software notepad++.
5. Pengujian, Pada tahap ini peneliti akan menguji sistem keamanan  jaringan komputer baru  yang telah  diimplementasi  atau  diterapkan  untuk memastikan  bahwa  sistem  keamanan  jaringan komputer  yang  telah  di  terapkan  sudah  sesuai dengan tujuan awal. Pengujian  yang  dilakukan meliputi pengujian fungsionalitas dasar, pengujian logging dan monitoring ,  pengujian rules suricata, pengujian performa aplikasi, dan pengujian waktu load sistem.
6. Evaluasi,  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan evaluasi  dari  hasil  pengujian  atau  testing  yang telah  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya,  dan
melihat  sejauh  mana  tingkat  efektifitas  dari penerapan sistem keamanan jaringan komputer baru tersebut. Evaluasi yang dilakukan meliputi evaluasi  model One-Class  Support  Vector Machine (SVM)  dan  evaluasi  responsive  dan waktu load sistem live analysis .

## 2.2. Waktu dan Lokasi Penelitian
Waktu  dan  tempat  penelitian  dengan  judul Optimasi  Akurasi  Suricata  Berbasis Live  Analysis Menggunakan  Metode One-Class  Support  Vector Machine (SVM) dan Framework Streamlit adalah di Politeknik Kesehatan Kartini Bali yang beralamat di Jl.  Piranha  No  2  Pegok  Sesetan  dengan  estimasi waktu penelitian  selama empat bulan  mulai  minggu pertama  bulan  September  2023  hingga  minggu pertama bulan Desember 2023.

## 2.3. Data
Data  pada  penelitian  ini  merupakan  data  dari hasil  pencatatan  atau Log Jaringan  komputer  di Politeknik Kesehatan Kartini Bali saat waktu normal aktivitas kegiatan di tempat studi kasus  yang terdiri dari  73.299  rekaman  data,  data log jaringan komputer  merupakan  data  yang  diperoleh  dari Intrusion Detection System (IDS) Suricata. Data log jaringan  ini  terdiri  dari  15  indikator  menentukan aktivitas  normal  atau  anomali  pada  jaringan komputer[17].  Berikut  merupakan  penjelasan  dari setiap  attribut  yang  ada  pada  data  dan  akan digunakan.
Tabel 1. Attribut Data Attribut Keterangan flow_id Identitas aliran atau koneksi jaringan yang unik setiap koneksi atau aliran data pkts_toserver Jumlah paket yang dikirimkan ke server dalam aliran pkts_toclient Jumlah paket yang dikirimkan ke klien dalam aliran bytes_toserver Jumlah byte yang dikirimkan ke server dalam aliran bytes_toclient Jumlah byte yang dikirimkan ke klien dalam aliran state Jenis koneksi atau komunikasi pada aliran data antara server dan client alerted Informasi kejadian yang memicu peringatan pada sistem suricata alert_gid ID grup aturan yang terkait dengan peringatan alert_signature_id ID tanda tangan yang digunakan dalam peringatan alert_rev Revisi aturan tanda tangan alert_severity Jenis tingkatan peringatan hour Jam pencatatan log minute Menit pencatatan log second Detik pencatatan log label Target (Aktivitas jaringan normal atau anomaly)

## 2.4. Parsing dan Pelabelan Data
Data log yang  dihasilkan  oleh Intrusion Detection  System (IDS)  Suricata  masih  berformat json  untuk  memudahkan  dalam  proses  selanjutnya peneliti  mengubah  format  JSON  ke  CSV.  Proses parsing  data  menggunakan  bahasa  pemrograman Python dengan library  json untuk  membantu menguraikan  data  berformat  JSON[18].  Dalam proses  parsing  data  diambil  fitur-fitur  atau  atribut data  yang  akan  digunakan  peneliti  untuk  proses pelatihan model One-Class Support Vector Machine (SVM)  dalam  mendeteksi  anomali  data  di  jaringan komputer Politeknik Kesehatan kartini Bali. Sebelum  ke  tahap preprocessing data,  data  yang sudah  di  parsing  ke  format  CSV  selanjutnya dilakukan  pelabelan  data  untuk  membedakan  data jaringan  komputer  normal  dan  data  jaringan komputer  anomali  hasil  dari  proses  tersebut menghasilkan data yang akan di gunakan untuk data pelatihan dan data pengujian.

## 2.5. Handling Outlier
Setelah  data  melewati  tahap  parsing  dan pelabelan,  peneliti  kemudian  melakukan  analisis terhadap outlier . Outlier merujuk  pada  nilai  dari objek  pengamatan  yang  mungkin  memiliki  nilai yang  ekstrem,  baik  terlalu  rendah  maupun  terlalu tinggi,  yang  dapat  mengakibatkan  ketidakakuratan dalam  hasil  akhir  analisis.  Dalam  penelitian  ini, peneliti  mengatasi outlier dengan  menggunakan metode Z-Score .  Metode Z-Score digunakan  untuk mengidentifikasi  data  yang  memiliki  nilai  ekstrem, baik yang terlalu rendah maupun terlalu tinggi, yang kemudian akan dihapus dari analisis[19].

## 2.6. Pengecekan Correlation
Pengecekan  korelasi  digunakan  untuk  menilai hubungan antara dua atau lebih variabel. Tujuan dari analisis  korelasi  adalah  untuk  mengukur  sejauh mana perubahan dalam satu variabel dapat dikaitkan dengan  perubahan  dalam  variabel  lainnya.  Oleh karena  itu,  pada  tahap preprocessing ,  peneliti melakukan  pengecekan  korelasi  data  menggunakan fungsi corr dari pustaka pandas. Hasilnya divisualisasikan  menggunakan  pustaka plotly untuk memfasilitasi interpretasi korelasi antar variabel[20]. Pada  tahap  ini,  kriteria  hasil  perhitungan  korelasi digunakan untuk menilai interpretasi hubungan antar variabel.
Tabel 2. Koefisien Korelasi Koefisien Keterangan 0 Tidak ada korelasi antara variabel >0 – 0,25 Korelasi Sangat Lemah >0,25 – 0,5 Korelasi Cukup >0,5 – 0,75 Korelasi Kuat 1 Korelasi sempurna positif -1 Korelasi sempurna negatif
Pada  tabel  2  di  atas,  peneliti  akan  menghapu koefisien  korelasi  data  yang  lemah  sehingga menyisakan korelasi data cukup, kuat dan sempurna.

## 2.7. Klasifikasi dengan One-Class SVM
One-Class  Support  Vector  Machine (SVM) merupakan  pengembangan  dari  metode Support Vector  Machine (SVM)  yang  digunakan  untuk masalah  deteksi  anomali.  Pada  penelitian  ini  dalam hal  deteksi  anomali  tujuan  nya  adalah  untuk mengidentifikasi  data  aktivitas  jaringan  komputer yang  tidak  umum  atau  tidak  sesuai  pola  dalam dataset  pelatihan  sehingga  algoritma  ini  hanya memerlukan data mayoritas saat melakukan pelatihan  dan  membuat  pola  data  aktivitas  normal jaringan komputer[11]. Berikut merupakan Langkah-langkah  dari  klasifikasi  dengan One-Class Support  Vector  Machine (SVM)  pada log yang dihasilkan  oleh Intrusion  Detection  System (IDS) Suricata :
1. Membagi dataset yang  telah  melewati  proses preprocessing menjadi  dua  bagian,  yakni  data latih  dan  data  uji,  dengan  perbandingan persentase 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji.
2. Mengoptimalkan  parameter  pada One-Class Support Vector Machine (SVM) melalui proses tuning parameter menggunakan metode GridSearch  Cross  Validation . GridSearchCV , sebagai  bagian  dari  modul scikit-learn ,  secara otomatis  dan  sistematis  melakukan  validasi terhadap beberapa model dan setiap hyperparameter . Setelah proses GridSearchCV selesai,  model  yang  diperoleh  akan  dilengkapi dengan skor terbaik yang telah dihasilkan.

## 2.8. Evaluasi
Tahap  ini  dimanfaatkan  oleh  peneliti  untuk mengevaluasi kinerja model yang telah dikembangkan.  Peneliti  menggunakan confusion matrix sebagai  alat  untuk  menganalisis  kinerja model  yang  telah  dibuat. Confusion  matrix merupakan  tabel  yang  mencakup  4  kombinasi berbeda  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual[21]. Selanjutnya,  dari confusion  matrix tersebut,  peneliti dapat  menghitung  nilai  akurasi, precision,  recall , dan F1  Score untuk  menilai  seberapa  baik  model dapat  memprediksi  hasil.  Selain  mengukur  peforma model  yang  dihasilkan,  peneliti  juga  melakukan evaluasi  sistem live analysis yang di deploy peneliti melakukan pengujian pada bagian performa aplikasi dan waktu load aplikasi.

## 2.9. Deployment
Setelah  melewati  tahapan  pembuatan  model dan  evaluasi,  langkah  berikutnya  adalah  tahapan deployment model  atau  mengimplementasikan  hasil dalam antarmuka aplikasi live analysis . Model yang telah  dibuat  disimpan  dalam format  joblib untuk diintegrasikan  ke  dalam  sistem. Framework yang digunakan  dalam  pembuatan  sistem  ini  adalah Streamlit[22].  berikut  merupakan  desain  sistem live analysis berbasis website .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Implementasi Sistem
Setelah  menganalisis  sistem  yang  sedang berjalan  di  Politeknik  Kesehatan  Kartini  Bali  dan merancang desain sistem baru yang akan diimplementasikan,  langkah  berikutnya  adalah menerapkan  sistem  keamanan  jaringan  komputer. Hal  ini  bertujuan  agar  sistem  baru  yang  telah dirancang  dapat  beroperasi  sesuai  dengan  desain yang  telah  dibuat  sebelumnya.  Pada  tahap implementasi atau penerapan desain sistem keamanan  jaringan  komputer,  detail  rancangan  atau desain  digunakan  sebagai  petunjuk  atau  panduan untuk  memandu  proses  implementasi  sehingga sistem  yang  dikembangkan  dapat  sesuai  dengan desain  yang  telah  dirancang.  Proses  implementasi mencakup instalasi dan konfigurasi untuk memastikan kesesuaian antara sistem yang dibangun dengan desain yang telah direncanakan sebelumnya.

## 3.2. Implementasi Topologi Jaringan
Dalam implementasi topologi jaringan, peneliti mengumpulkan  semua  perangkat  yang  diperlukan, termasuk hardware dan software .  Selanjutnya, peneliti  menempatkan  perangkat-perangkat  tersebut sesuai  dengan  topologi  yang  telah  dirancang sebelumnya.  Pada  perangkat server Suricata, beberapa  konfigurasi  penting  yang  dilakukan mencakup  alamat internet  protocol , subnet  mask ,
alamat IP gateway , dan alamat IP DNS [23]. Setelah semua  perangkat terhubung  satu  sama  lain,  langkah selanjutnya adalah mengkonfigurasi setiap perangkat agar dapat berkomunikasi dengan perangkat lainnya. Pada  Gambar  3  merupakan  topologi  jaringan komputer di Politeknik Kesehatan Kartini Bali.
Gambar 3. Topologi Jaringan Komputer

## 3.3. Konfigurasi Komputer Server Suricata
Komponen utama dan pendukung yang peneliti implementasi  pada  komputer  server Intrusion Detection System (IDS) adalah sebagai berikut :
1. Implementasi dan Konfigurasi Suricata, sebagai    komponen    utama    komputer server Intrusion    Detection    System (IDS)  dengan melakukan  instalasi  sistem  suricata  versi  7.0.2 yang lebih stabil saat dirilis selanjutnya peneliti melakukan  instalasi  sistem  tersebut  sampai Intrusion  Detection  System (IDS)  Suricata terpasang  di  komputer server dan  melakukan konfigurasi file suricata.yaml peneliti mengedit file tersebut menggunakan software notepad++.
2. Implementasi  dan  konfigurasi  Npcap,  sebagai komponen pendukung fungsi Intrusion
Detection  System (IDS)  Suricata.  Peneliti menggunakan Npcap versi 1.78, Npcap sendiri memiliki  fungsi  sebagai software  packet capture untuk  mendukung  kinerja  suricata. Selanjutnya peneliti melakukan instalasi sistem tersebut  sampai  Npcap  terpasang  di  komputer server . 3. Implementasi  dan  Konfigurasi Framework Streamlit,  streamlit  sebagai framework  python pada penelitian ini digunakan untuk menampilkan hasil klasifikasi algoritma machine  learning  One-Class  Support  Vector Machine (SVM ) log suricata dalam bentuk live analysis agar  laporan  dapat  secara real-time diketahui  oleh administrator jaringan.  Setelah pemasangan framework python streamlit berhasil selanjutnya dilakukan pengujian untuk memastikan  instalasi  streamlit  telah  berhasil dengan cara ketik perintah streamlit hello pada tampilan  terminal  sehingga  akan  muncul
notifikasi  perintah  untuk  mengakses  halaman demo streamlit.

## 3.4. Hasil Parsing dan Pelabelan Data
Pada tahap ini peneliti melakukan pengambilan data  di  lokasi  penelitian  dan  melakukan  pengujian suricata  menggunakan  tiga  metode  serangan  yaitu, Port  Scanning,  Ddos  Attack,  dan Brute  Force Attack. Hasil  rekaman  data  tersebut  disimpan  oleh suricata  pada file eve.json  dan  selanjutnya  peneliti melakukan parsing data json ke csv.
Gambar 4. Perbandingan Jumlah Rekaman
Pada  Gambar  4  merupakan  perbandingan jumlah  rekaman log jaringan  komputer  yang dihasilkan  oleh Intrusion  Detection  System (IDS) Suricata.  Nilai  0  merupakan  aktivitas  jaringan komputer  yang  dianggap  normal  dan  nilai  1 merupakan  aktivitas  jaringan  komputer  yang dianggap anomali.

## 3.5. Hasil Handling Outlier
Setelah  melalui  tahap  parsing  data  untuk mengubah file  log suricata format JSON  ke  CSV menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dengan library json  untuk  membantu  menguraikan  data berformat JSON. Tahap selanjutnya yaitu melakukan filter  outlier dengan  metode Z-Score . Dalam  penelitian  ini  berikut  langkah-langkah  untuk melakukan filter outlier dengan metode Z-score .
1. Peneliti  memulai  dengan  menghitung  nilai z- score pada  setiap  kolom  menggunakan library numpy dan fungsi stats pada library scipy . Nilai z-score di  setiap  kolom  diabsolutkan  dan disimpan dalam variabel z.
2. Selanjutnya,  peneliti  melakukan  penyaringan data  dengan  mengambil  nilai  yang  memiliki nilai absolut kurang dari 3 atau lebih dari 3.
3. Langkah  terakhir  adalah  penghapusan  data yang  memiliki  nilai absolut kurang dari 3 atau lebih dari 3 dari dataset.
Setelah  menjalankan  sumber  kode  pada software  Jupyter  Notebook dengan  menggunakan library numpy dan fungsi stats dari library scipy , di mana nilai yang memiliki nilai absolut kurang dari 3 atau lebih dari 3 pada data akan dihapus, ditemukan bahwa  jumlah  data  yang  awalnya  73.299 record berubah menjadi 59.523 record . Hal ini mengindikasikan bahwa terdapat 13.776 record data yang dianggap sebagai outlier karena melebihi batas atas dan batas bawah yang ditentukan.
Gambar 5. Hasil Handling Outlier

## 3.6. Hasil Pengecekan Correlation
Setiap  variabel  memiliki  korelasi  positif  atau negatif  dengan  target,  namun  tidak  semua  variabel tersebut  memiliki  korelasi  yang  signifikan  terhadap target.  Oleh  karena  itu,  korelasi  yang  lemah  dapat memengaruhi  akurasi  hasil  dari  model machine learning .  Oleh  karena  itu,  peneliti  sangat  penting untuk  melakukan  pengecekan  korelasi  pada  tahap ini.  Langkah  ini  digunakan  untuk  menentukan variabel  mana  yang  memiliki  pengaruh  signifikan terhadap  target  dan  mana  yang  tidak.  Dalam penelitian  ini,  peneliti  menghapus  variabel  atau kolom  pada dataset yang  memiliki  korelasi  lemah terhadap  target,  dengan  parameter  korelasi  yang digunakan yaitu di atas -0,25 dan 0,25.
Gambar 6. Hasil Pengecekan Correlation
Berdasarkan Gambar 6, terlihat bahwa variabel atau kolom flow_id, minute , dan second menunjukkan  korelasi  yang  lemah  terhadap  target. Nilai  koefisien  dari  variabel  atau  kolom  tersebut berada di atas -0.25 dan di bawah 0.25. Oleh karena itu,  peneliti  memutuskan  untuk  menghapus  variabel atau kolom tersebut dari dataset .
3.7. Analisa dan Hasil dengan One-Class SVM
Setelah  data  melalui  tahapan preprocessing , selanjutnya  adalah  data  dimasukkan  ke  tahap pemrosesan  sehingga  mendapatkan  hasil  yang diharapkan. One-Class  Support  Vector  Machine (SVM)  merupakan  pengembangan  dari  metode Support  Vector  Machine (SVM)  yang  digunakan untuk  masalah  deteksi  anomali.  Dalam  deteksi anomali,  tujuan  adalah  untuk  mengidentifikasi  data yang tidak umum atau tidak sesuai dengan pola yang ada  dalam  dataset  pelatihan[24].  Setelah  membagi dataset  menjadi  80%  untuk  data  latih  20%  untuk data  uji  dan  pada  proses hyperparameter  tuning menggunakan Grid  Search  Cross  Validation dihasilkan parameter terbaik sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Hyperparameter Tuning Parameter Value gamma 0.001 kernel Rbf nu 0.01
Dalam  Tabel  3,  ditemukan  bahwa  parameter terbaik  yang  dihasilkan  melalui  teknik Grid  Search Cross  Validation adalah gamma sebesar  0.001, kernel  jenis  rbf,  dan  nilai  nu  sebesar  0.01.  Pada parameter  tersebut,  skor  terbaik  yang  berhasil dicapai  adalah  sebesar  90%.  Parameter  hasil  dari Tabel  3  kemudian  digunakan  untuk  melakukan fitting  model dengan  menerapkan algoritma  One- Class  Support  Vector  Machine (SVM).  Hasil  dari fitting  model ini  kemudian  diuji  dan  dievaluasi dalam langkah selanjutnya.

## 3.8. Pengujian dan Evaluasi Suricata
Pengujian Intrusion  Detection  System (IDS) Suricata merupakan tahap untuk memastikan  bahwa sistem  dapat  efektif  mendeteksi  dan  merespons serangan  yang  berbahaya.  Pada  tahap  ini  ada beberapa langkah yang dilakukan untuk memastikan bahwa  sistem  berfungsi  dengan  baik  seperti pengujian  fungsionalitas  dasar,  dan  pengujian logging dan monitoring . 1. Pengujian fungsionalitas dasar suricata dilakukan  pada  sensor  deteksi,  Pada  gambar  7 sensor  deteksi Instrusion  Detection  System (IDS)  Suricata  berhasil  dijalankan  selanjutnya peneliti  melakukan  pengujian  pada  sistem pencatatan  atau log kejadian  yang  di  deteksi oleh Suricata.
Gambar 7. Pengujian Fungsionalitas Suricata
2. Pengujian logging dan monitoring dilakukan untuk memastikan  bahwa fungsionalitas sistem Instrusion  Detection  System (IDS)  Suricata berjalan  dengan  baik.  Untuk  memastikan bahwa  pencatatan log yang  dilakukan  oleh suricata  berhasil  dilakukan  dapat  dilihat  pada file eve.json  yang  ada  pada  directory  suricata. Pada  gambar  8  pengujian logging dan monitoring suricata  berhasil  dilakukan  dan sistem sensor deteksi suricata berhasil melakukan pembacaan dan pencatatan aktivitas yang dianggap anomali pada jaringan komputer Poltekkes Kartini Bali.
Gambar 8. Pengujian Logging dan Monitoring Suricata
3.9. Pengujian dan Evaluasi Sistem Live Analysis
Pengujian Sistem Live Analysis yang dibangun menggunakan Framework Streamlit  merupakan tahap untuk  memastikan  bahwa  sistem dapat efektif melakukan analisa hasil log dari Intrusion Detection System (IDS)  Suricata.  Pada  tahap  ini  ada  beberapa langkah  yang  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa sistem  berfungsi  dengan  baik  seperti  pengujian fungsionalitas  dasar,  pengujian  performa  aplikasi, dan pengujian waktu load sistem[25].
1. Pengujian  fungsionalitas  dasar  sistem live analysis yang dibangun menggunakan framework streamlit, pengujian ini menggunakan browser google  chrome  untuk memastikan  sistem  yang  peneliti deploy dapat berjalan  dengan  baik.  Pada  gambar  9  Sistem Keamanan  Informasi  (SIKAMI)  Poltekkes Kartini  Bali  atau  sistem live  analysis yang dibangun berhasil berjalan dengan baik.
Gambar 9. Pengujian Fungsionalitas Sistem Live Analysis
2. Pengujian  performa  sistem live  analysis yang dibangun  menggunakan framework streamlit, pengujian  ini  menggunakan browser google chrome  untuk  menguji  bagaimana  performa sistem  saat  digunakan  pengguna.  Pada  gambar 10  didapat  bahwa  sistem live  analysis bersifat Responsive yang  berarti administrator dapat mengakses  sistem  tersebut  dengan  berbagai perangkat  seperti  komputer  atau smartphone . Didapat  juga  hasil  bahwa  sistem live  analysis menggunakan CPU Usage: 38.0% dan Memory Usage: 62.3%.
Gambar 10. Pengujian Performa Sistem Live Analysis
3. Pengujian waktu load sistem live analysis yang dibangun  menggunakan framework streamlit, pengujian  ini  menggunakan tools  locust pengujian  ini  untuk  memastikan  sistem  yang peneliti deploy dapat berjalan dengan baik pada saat  pengguna  melakukan load sistem.  Pada request  statistics Jenis  metode  HTTP  yang digunakan  adalah GET dimana  Total request sebanyak 450 permintaan HTTP telah dikirimkan  selama  pengujian  didapatkan  hasil bahwa Average (ms)  rata-rata  waktu  respon adalah 5 (ms),  waktu respons minimum adalah 2 (ms) dan waktu respons maksimum adalah 23 (ms). Waktu respons rata-rata yang rendah dan jumlah kegagalan pengujian yang nol menunjukkan  bahwa sistem  yang diuji  mampu menanggapi  permintaan  dengan  baik  selama periode pengujian tersebut.
3.10. Hasil Pengujian Model One-Class SVM
Sebelum menerapkan model  ke  Sistem Keamanan  Informasi  (SIKAMI)  Poltekkes  Kartini Bali  atau  sistem live  analysis yang  dibangun, peneliti  memaparkan  terlebih  dahulu  hasil  evaluasi model  untuk  mengukur  performa  model  yang dihasilkan.  Peneliti  menggunakan confusion  matrix untuk melakukan analisa performa dari model.
Gambar 11. Hasil Confusion Matrix
Berdasarkan  gambar  11  yang  merupakan  hasil confusion  matrix ,  selanjutnya  dapat  dilakukan perhitungan precision, recall, dan accuracy . Berikut merupakan rumus beserta perhitungannya[26].
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (𝑇𝑃+𝑇𝑁) (𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁) ∗ 100% (1) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = (4120 + 5321) (4120 + 136 + 202 + 5321) ∗ 100% 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 9441 9779 ∗ 100%
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 0.965 ∗ 100%

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 96%
Berdasarkan  perhitungan  untuk  mencari  nilai akurasi  model  didapatkan  hasil  bahwa  model One- Class  Support  Vector  Machine (SVM)  yang digunakan  peneliti  untuk  mendeteksi  anomali jaringan  komputer  mendapatkan  nilai  96%  hal  ini dapat disimpulkan  bahwa  model One-Class Support Vector  Machine (SVM)  memiliki  akurasi  sebesar 96%  untuk  mengklasifikasikan  data  dengan  benar secara  keseluruhan  baik  itu  data  normal  atau  data anomali  pada  dataset  pelatihan.  Adanya  4% kesalahan  dari  model One-Class  Support  Vector Machine (SVM)  dikarenakan  hasil  pengujian terdapat  nilai False  Negatif (FN)  dan False  Positif (FP).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = TP (𝑇𝑃+𝐹𝑃) ∗ 100% (2) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 4120 (4120 + 202) ∗ 100% 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 4120
4322 ∗ 100%
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 0.95 ∗ 100%

## 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 95%
Berdasarkan  perhitungan  untuk  mencari  nilai presisi  model  didapatkan  hasil  bahwa  model One- Class  Support  Vector  Machine (SVM)  yang digunakan  peneliti  untuk  mendeteksi  anomali jaringan  komputer  mendapatkan  nilai  95%  hal  ini dapat disimpulkan  bahwa  model One-Class Support Vector  Machine (SVM)  95%  prediksi  positif  yang dibuat  oleh  model  adalah  benar-benar  positif. Adanya  5%  kesalahan  dari  model One-Class Support  Vector Machine (SVM) dikarenakan  model lebih banyak kesalahan prediksi pada jenis serangan port scanning dan brute force attack dari pada jenis serangan Ddos Attack. 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP (𝑇𝑃+𝐹𝑁) ∗ 100% (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 4120 ( 4120 + 136 ) ∗ 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 4120 4256 ∗ 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 0.968 ∗ 100%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 96%
Berdasarkan  perhitungan  untuk  mencari  nilai recall model  didapatkan  hasil  bahwa  model One- Class  Support  Vector  Machine (SVM)  yang digunakan  peneliti  untuk  mendeteksi  anomali jaringan  komputer  mendapatkan  nilai  96%  hal  ini dapat disimpulkan  bahwa  model One-Class Support Vector Machine (SVM) memiliki sensitivitas sebesar 96%  ini  berarti  model  dapat  mengidentifikasi  data positif  atau  anomali  yang  benar  merupakan  data positif  atau  anomali.  Adanya  4%  kesalahan  dari model One-Class  Support  Vector  Machine (SVM) dikarenakan model salah memprediksi yang seharusnya  anomali  diprediksi  normal.  Jumlah  136 data  yang  salah di  prediksi  normal  merupakan  jenis serangan port scanning dan Brute Force Attack .
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗Recall∗Presisi 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ∗ 100% (4) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 0.95 ∗ 0.968 0.95 ∗ 0.968 ∗ 100%
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 0.95 ∗ 100%
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 95%
Berdasarkan  perhitungan  untuk  mencari  nilai F1-Score model didapatkan hasil bahwa model One- Class  Support  Vector  Machine (SVM)  yang digunakan  peneliti  untuk  mendeteksi  anomali jaringan  komputer  mendapatkan  nilai  95%. F1- Score perbandingan rata-rata dari nilai precision dan recall menjadi satu nilai. Pada penelitian ini peneliti menghitung F1-Score ketidakseimbangan  kelas, seperti  dalam  kasus  deteksi  anomali  jaringan komputer.

## 3.11. Hasil Deploy Sistem Live Analysis
Setelah  melalui  tahapan  pembuatan  model  dan evaluasi,  selanjutnya  yaitu  tahapan deployment model atau menjabarkan hasil interface aplikasi live analysis .  Dimana  model  disimpan  dalam  ekstensi joblib untuk  dimasukkan  ke  dalam  sistem. Framework yang digunakan pada pembuatan sistem adalah  streamlit.  berikut  merupakan  desain  sistem live analysis berbasis web site.
Gambar 12. Halaman Login Sistem Live Analysis
Pada gambar 12 merupakan tampilan awal saat melakukan  akses  sistem live  analysis dimana
halaman  awal administrator jaringan  komputer Poltekkes  Kartini  Bali  diminta  untuk  memasukan username dan password sebelum ke  halaman utama sistem live analysis .
Gambar 13. Halaman Home Sistem Live Analysis
Pada  gambar  13  merupakan  halaman home pada sistem live analysis yang peneliti develop pada halaman home berisi  informasi log data Intrusion Detection  System (IDS)  Suricata  yang  belum  di proses  menggunakan algoritma  One-Class  Support Vector Machine (SVM). Pengguna atau
administrator jaringan  komputer  dapat  mengakses halaman Anomali  Detection yang  ada  pada navigation pane yang ada pada tampilan sebelah kiri sistem live analysis .
Gambar 14. Halaman Anomali Detection
Pada  gambar  14  merupakan  halaman anomali detection yang  dimana  data log  Intrusion  Detection System (IDS) Suricata yang ada pada halaman home dilakukan parsing  data dan di proses  menggunakan algoritma  One-Class  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  menghasilkan  data  yang  dianggap anomali  pada  jaringan  komputer  Poltekkes  Kartini Bali.  Pada  halaman anomali  detection berisi  data lengkap  hasil  prediksi  dari algoritma  One-Class
Support  Vector  Machine (SVM)  dimana  data  hasil tersebut  peneliti  tampilkan  di  sistem live  analysis untuk  selanjutnya  administrator  jaringan  dapat dengan cepat mengambil keputusan  jika terjadi data jaringan komputer yang bersifat anomali.

## 4. DISKUSI
Pada  penelitian  ini  dataset  diambil  dari log suricata  yang  ada  pada  komputer server Politeknik Kesehatan Kartini Bali. Pengambilan data dilakukan
saat  jam  normal  aktivitas  pengguna  dan  peneliti melakukan  pengujian  menggunakan  tiga  metode serangan  yaitu Port  Scanning,  Ddos  Attack dan Brute  Force  Attack untuk  mengambil  data  sampel minoritas  yang  bersifat  anomali  pada  jaringan komputer. Algoritma yang  digunakan  dalam penelitian  ini  ialah One-Class  Support  Vector Machine (SVM)  dimana  saat  melakukan  proses hyperparameter  tuning menggunakan Grid  Search Cross  Validation dihasilkan  parameter  terbaik gamma 0.001, kernel RBF , dan nu 0.01 dengan skor akurasi  yang  didapat  yaitu  90%.  Hasil  pengujian model  yang  didapat  berdasarkan confusion  matrix dihasilkan nilai akurasi sebesar 96%, precision 95%, recall 96% dan F1-Score 95%.
Penelitian  ini  berhasil  melakukan  optimasi sistem  keamanan  jaringan  komputer  berdasarkan hasil  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh peneliti[13]  didapat  bahwa  nilai  akurasi  suricata hanya  61%  dengan  menggunakan Algoritma  One- Class  Support  Vector  Machine (SVM)  nilai  akurasi yang didapat sebesar 96% dengan tingkat sensitivitas atau recall sebesar 96% untuk mendeteksi anomali pada  sebuah  jaringan komputer selain  itu  sistem live  analysis yang  peneliti deploy juga  memudahkan administrator jaringan  komputer untuk  mendapatkan  informasi  jika terdapat aktivitas jaringan komputer yang bersifat anomali. Sistem live analysis yang peneliti deploy menggunakan framework streamlit berhasil menangani kekurangan dari penelitian[9] yang didapatkan bahwa kelemahan firewall  yang  disediakan  oleh  router  mikrotik  tidak menampilkan  peringatan  bahwa  sebuah IP  Address yang  dicurigai  melakukan  anomali  pada  jaringan komputer.
Pada  pengujian  sistem live  analysis yang peneliti deploy menggunakan framework streamlit didapatkan  hasil  bahwa  sistem  bersifat responsive dan  sistem live analysis menggunakan CPU Usage: 38.0%  dan Memory  Usage: 62.3%.  Waktu load sistem live  analysis Pada request  statistics Jenis metode  HTTP  yang  digunakan  adalah GET dimana Total request sebanyak 450 permintaan HTTP telah dikirimkan selama pengujian didapatkan hasil bahwa Average (ms)  rata-rata  waktu  respon  adalah  5  (ms), waktu  respons  minimum  adalah  2  (ms)  dan  waktu respons  maksimum  adalah  23  (ms).  Waktu  respons rata-rata  yang  rendah  dan  jumlah  kegagalan pengujian yang nol menunjukkan bahwa sistem yang diuji  mampu  menanggapi  permintaan  dengan  baik selama periode pengujian tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang telah diuraikan dalam penelitian ini maka dapat disimpulkan  bahwa  penelitian  ini  telah  berhasil melakukan implementasi Intrusion Detection System (IDS)  Suricata  pada  jaringan  komputer  Poltekkes Kartini  Bali  dan  seluruh  sistem  pendukung  suricata
bekerja  sesuai  fungsinya,  Implementasi  sistem Live Analysis menggunakan framework streamlit  telah berhasil  melakukan develop dan  implementasi  pada Intrusion  Detection  System (IDS)  Suricata  sehingga seluruh  sistem  baru  keamanan  jaringan  komputer Poltekkes  kartini  Bali  berhasil  diimplementasikan. Pengujian  yang  dilakukan  didapat  bahwa  setelah melakukan  implementasi  sistem  dan  penerapan algoritma  One-Class  Support  Vector  Machine (SVM)  untuk  mendeteksi  tiga  jenis  serangan  yaitu Port  Scanning,  DDOS  Attack dan Brute  Force Attack didapatkan  hasil  evaluasi  yaitu  nilai  akurasi sebesar  96%, precision 95%, recall 96%  dan F1- Score 95%. Hasil nilai akurasi dan nilai recall yang didapat  berhasil  mengoptimasi Intrusion  Detection System (IDS)  Suricata  dimana  penelitian  yang dilakukan  sebelumnya  mendapatkan  nilai  61%. Sedangkan pada pengujian performa dan load sistem live  analysis didapatkan  hasil  bahwa  sistem  yang peneliti develop bersifat responsive dan CPU Usage 38%, Memory  Usage 62.3%  dan  rata-rata  waktu load sistem sebesar 5 (ms).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  P.  Silmina,  A.  Firdonsyah,  R.  Adhella, and  A.  Amanda,  “Analisis  Keamanan Jaringan Sistem Informasi Sekolah Menggunakan  Penetration  Test  Dan  Issaf,” no. 3, pp. 83–91, 2022.
[2] R.  RASNAL,  “Implementasi  Keamanan Jaringan  Komputer  Dengan  Menggunakan Model Forensik Pada Kantor Dinas Pendidikan  Kota  Palopo,”  vol.  1,  no.  1,  pp. 35–42, 2022, [Online]. Available: http://repository.uncp.ac.id/id/eprint/1464 [3] F.  Fachri,  A.  Fadlil,  and  I.  Riadi,  “Analisis Keamanan Webserver menggunakan Penetration  Test,” J.  Inform. ,  vol.  8,  no.  2, pp. 183–190, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10854.
[4] M.  Rijal  Kamal  and  M.  Andri  Setiawan, “Deteksi Anomali dengan Security
Information and Event Management (SIEM) Splunk  pada  Jaringan  UII,” Univ.  Islam Indones. , 2021.
[5] E.  H.  Kalabo,  “Analisa  Performa  Intrusion Detection  System  (IDS)  Snort  Dan  Suricata Terhadap  Serangan  TCP  SYN  Flood,” J. Repos. , vol. 4, no. 3, pp. 397–406, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i3.1407.
[6] G.  Jain  and  Anubha,  “Application  of SNORT  and  Wireshark  in  Network  Traffic Analysis,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng. , vol.  1119,  no.  1,  p.  012007,  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1119/1/012007.
[7] D.  Yuliandari,  B.  K.  Raja,  R.  Ningsih,  and A.  J.  Wahidin,  “Simulasi  Penerapan  Sistem
Monitoring  Jaringan  Snort  NIDS  Pada  Web Server Menggunakan Metode SPDLC,” vol. 5, no. 2, pp. 133–138, 2023.
[8] Bayu  Santosa  and  Ali  Akbar  Rismayadi, “Implementasi  Keamanan  Jaringan  Lan Menggunakan  Mikrotik  Dengan  Metode Firewall  Filtering,” E-PROSIDING  Tek.
Inform. Vol. 3, No. 1, Juni  2022 , vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2022.
[9] W.  Wildan,  A.  Romadhona,  and  S.  F. Ramadhani,  “Implementasi  Firewall  Dan
Proxy  Menggunakan  Prangkat  Mikrotik Pada  Laboratorium  Komputer  Smk  Bina Potensi  Palu,” JTIK  (Jurnal  Tek.  Inform.
Kaputama) , vol. 7, no. 1, pp. 136–143, 2023, doi: 10.59697/jtik.v7i1.56.
[10] A.  Putranto,  N.  L.  Azizah,  I.  Ratna,  and  I.
Astutik, “Web-based Heart Disease Prediction  System  Using  SVM  Method  and Streamlit  Framework  [  Sistem  Prediksi Penyakit Jantung Berbasis Web Menggunakan Metode SVM dan Framework Streamlit ],” pp. 1–9, 2013.
[11] D.  N.  Mhawi,  A.  Aldallal,  and  S.  Hassan, “Advanced  Feature-Selection-Based  Hybrid
Ensemble Learning Algorithms for Network Intrusion  Detection  Systems,” Symmetry (Basel). ,  vol.  14,  no.  7,  2022,  doi: 10.3390/sym14071461.
[12] B. B. Sudhanshu Sekhar Tripathy, “PERFORMANCE  EVALUATION  OF MACHINE  LEARNING  ALGORITHMS FOR INTRUSION DETECTION SYSTEM,” J.  Biomech.  Sci.  Eng. ,  no.  July, pp. 110–114, 2023, doi: 10.1109/ICISC47916.2020.9171147.
[13] Adam  Dwi  Ralianto  and  S.  Cahyono, “Perbandingan  Nilai  Akurasi  Snort  dan Suricata  dalam  Mendeteksi  Intrusi  Lalu Lintas di Jaringan,” Info Kripto , vol. 15, no.
2, pp. 69–75, 2021, doi: 10.56706/ik.v15i2.10.
[14] P.  Veerasingam,  S.  Abd  Razak,  A.  Faisal Amri Abidin, M. Afendee Mohamed, and S. Dhalila  Mohd  Satar,  “Intrusion  Detection and  Prevention  System  in  Sme’S  Local Network  By  Using  Suricata,” Malaysian  J. Comput.  Appl. Math. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  21– 30, 2023.
[15] J. Guo, H. Guo, and Z. Zhang, “Research on High  Performance  Intrusion  Prevention System  Based  on  Suricata,” Highlights  Sci. Eng.  Technol. ,  vol.  7,  pp.  238–245,  2022, doi: 10.54097/hset.v7i.1077.
[16] Yunanri.  W  and  Yasinta  Bella  Fitriana, “Analisis  Network  Security  Komputer Tingkat Desa Menggunakan Metode Security  Policy  Development  Life  Cycle (SPDLC),” J.  Tek.  Juara  Aktif  Glob.
Optimis , vol. 1, no. 2, pp. 11–21, 2021, doi: 10.53620/jtg.v1i2.28.
[17] S. I. Abudalfa, E. S. Isleem, M. J. E. Khalil, and  ...,  “Evaluating  Performance  of Supervised Learning Techniques for Developing  Real-Time  Intrusion  Detection System,” Int. J. Eng. Inf. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 103–119, 2022.
[18] Y. D. Prabowo, “Deteksi Ujaran  Kebencian pada  Komentar  Instagram  dalam  Bahasa Indonesia  Menggunakan  Metode  Recurrent Neural  Network,” KALBISIANA  J.  Sains, Bisnis  dan  Teknol. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  461– 468, 2022.
[19] A.  Putranto,  N.  L.  Azizah,  and  I.  R.  I. Astutik,  “Sistem  Prediksi  Penyakit  Jantung Berbasis  Web  Menggunakan  Metode  Svm Dan  Framework,” J.  Penerapan  Sist.  Inf.
(Komputer  Manajemen) ,  vol.  4,  no.  2,  pp. 442–452, 2023, doi: 10.30645/kesatria.v4i2.180.
[20] S.  Anwar,  F.  Septian,  and  R.  D.  Septiana, “Klasifikasi  Anomali  Intrusion  Detection System  (IDS)  Menggunakan  Algoritma
Naïve  Bayes  Classifier  dan  Correlation- Based  Feature  Selection,” J.  Teknol.  Sist.
Inf.  dan  Apl. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  135–140, 2019, doi: 10.32493/jtsi.v2i4.3453.
[21] A.  H.  Azizan et  al. ,  “A  machine  learning approach  for  improving  the  performance  of network  intrusion  detection  systems,” Ann. Emerg. Technol. Comput. , vol. 5, no. Special issue 5, pp. 201–208, 2021, doi: 10.33166/AETiC.2021.05.025.
[22] ABU  THOLIB, Implementasi  Algoritma Machine  Learning  Berbasis  Web  dengan Framework Streamlit . Pustaka Nurja, 2023.
[23] Stephanie  P.  Adithama,  M.  Maslim,  and  J. A. M. Nugraha, “Perancangan Blueprint dan Pembangunan  Jaringan  Komputer  Gereja Brayat Minulya Yogyakarta,” GIAT  Teknol. untuk  Masy. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–11,  2022, doi: 10.24002/giat.v1i1.5844.
[24] M. R. Ayyagari, “Classification  of Imbalanced Datasets using One-Class SVM,
k-Nearest Neighbors and CART Algorithm,”
Int.  J. Adv.  Comput.  Sci. Appl. ,  vol.  11,  no.
11, pp. 1–5, 2020, doi: 10.14569/IJACSA.2020.0111101.
[25] Fiqri  Syah  Redha,  Renny  Puspita  Sari,  and Syahru Rahmayuda, “Perbandingan Performa  Web  Services  Yang  Dibangun Menggunakan  Arsitektur  Monolithic  Dan
Microservices  Pada  Sistem  Point  of  Sales,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf.  ISSN ,  vol.  10, no. 1, pp. 406–420, 2023.
[26] M.  K.  Suryadewiansyah  and  T.  E.  E.  Tju, “Naïve  Bayes  dan  Confusion  Matrix  untuk Efisiensi Analisa Intrusion Detection System Alert,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 81–88, 2022, doi: 10.25077/teknosi.v8i2.2022.81-88.