KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 3073-3079 DOI 10.30865/klik.v4i6.1903 https://djournals.com/klik

## Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan Random Forest
M. Agus Syamsul Arifin 1,* , Andri Anto Tri Susilo 2 , Susanto 2 , A. Taqwa Martadinata 2 , Budi Santoso 2
1 Fakultas Teknik, Program Studi Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* mas.arifin@univbinainsan.ac.id, 2 andrianto@univbinainsan.ac.id, 3 susanto@univbinainsan.ac.id,
4 taqwa@univbinainsan.ac.id, 5 budisantoso@univbinainsan.ac.id Email Penulis Korespondensi: mas.arifin@univbinainsan.ac.id
Abstrak− Internet of Things (IoT) telah menjadi bagian integral dari kehidupan modern, menghubungkan perangkat-perangkat pintar untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  kenyamanan.  Namun,  dengan  peningkatan  adopsi  IoT,  ancaman  keamanan  siber,  khususnya malware,  juga  semakin  meningkat.  Penelitian  ini  fokus  pada  deteksi  serangan  malware  pada  jaringan  IoT  menggunakan  algoritma machine learning Decision Tree dan Random Forest. Dataset yang digunakan adalah CICIoT2023, yang mencakup berbagai jenis lalu lintas  jaringan  IoT  termasuk  BenignTraffic,  Mirai-greeth_flood,  Mirai-greip_flood,  dan  Backdoor_Malware.  Dalam  penelitian  ini, kedua algoritma menunjukkan akurasi yang sangat tinggi pada data latih, yaitu mencapai 100%, dan pada data uji, akurasi yang dicapai pada kedua algoritma ini adalah 99,94% untuk algoritma random forest dan 99,90 untuk algoritma decision tree. Meskipun performa kedua algoritma pada data latih hampir sama, Random Forest menunjukkan performa yang lebih baik pada kelas Backdoor_Malware dibandingkan Decision Tree ketika menggunakan data uji. Random Forest mencapai precision sebesar 99%, recall 64%, dan F1-Score 78%, sementara Decision Tree mencapai precision sebesar 71%, recall 72%, dan F1-Score 72%. Hasil dari cross-validation 10-fold menunjukkan  bahwa  model yang  dihasilkan  tidak  mengalami  overfitting,  mengindikasikan keandalan  dan  generalisasi  model  yang baik. Penelitian ini memberikan wawasan bahwa algoritma Random Forest lebih efektif dalam mendeteksi serangan malware pada jaringan IoT dibandingkan Decision Tree, terutama dalam mengidentifikasi kelas Backdoor_Malware. Temuan ini diharapkan dapat berkontribusi pada pengembangan sistem deteksi malware yang lebih efisien dan andal untuk jaringan IoT.
Kata Kunci: Internet of Things (IoT); Malware; Machine Learning; Decision Tree; Random Forest
Abstract− The Internet of Things (IoT) has become an integral part of modern life, connecting smart devices to enhance efficiency and convenience. However, with the increased adoption of IoT, cybersecurity threats, particularly malware, have also risen. This research focuses  on  detecting  malware  attacks  in  IoT  networks  using  machine  learning  algorithms,  specifically  Decision  Tree  and  Random Forest. The dataset used is CICIoT2023, which includes various types of IoT network traffic such as BenignTraffic, Mirai-greeth_flood, Mirai-greip_flood, and Backdoor_Malware. In this study, both algorithms demonstrated exceptionally high accuracy on the training data, reaching 100%, and on the test data, achieving 99.94% accuracy for the Random Forest algorithm and 99.90% for the Decision Tree algorithm. Although the performance of both algorithms on the training data was almost identical, Random Forest showed better performance in detecting the Backdoor_Malware class compared to Decision Tree when using test data. Random  Forest achieved a precision of 99%, recall of 64%, and F1-Score of 78%, while Decision Tree achieved a precision of 71%, recall of 72%, and F1-Score of 72%. Results from 10-fold cross-validation indicate that the models did not experience overfitting, suggesting reliable and well- generalized models. This research provides insights that the Random Forest algorithm is more effective in detecting malware attacks in IoT networks compared to Decision Tree, particularly in identifying the Backdoor_Malware class. These findings are expected to contribute to the development of more efficient and reliable malware detection systems for IoT networks.
Keywords : Internet of Things (IoT); Malware; Machine Learning; Decision Tree; Random Forest

## 1. PENDAHULUAN
Internet of Things (IoT) telah menjadi bagian integral dari kehidupan modern, menghubungkan berbagai perangkat pintar untuk meningkatkan efisiensi dan kenyamanan. Dengan IoT, berbagai perangkat seperti lampu, termostat, kunci pintu, dan bahkan peralatan rumah tangga dapat dikendalikan dan dipantau dari jarak jauh. Inovasi ini tidak hanya memberikan kemudahan  bagi  pengguna  individu,  tetapi  juga  memiliki  potensi  besar  dalam  meningkatkan  produktivitas  di  sektor industri, kesehatan, dan kota pintar. Namun, di balik berbagai manfaatnya, adopsi IoT juga [1], [2]membawa tantangan baru dalam bidang keamanan siber.
Ancaman  keamanan  siber  pada  jaringan  IoT  semakin  meningkat  seiring dengan  semakin  banyaknya  perangkat yang terhubung ke internet. Perangkat IoT sering kali memiliki keterbatasan dalam hal keamanan, seperti sumber daya komputasi  yang  terbatas,  pembaruan  perangkat  lunak  yang  jarang,  dan  mekanisme  keamanan  yang  lemah.  Hal  ini menjadikan jaringan IoT sebagai target empuk bagi serangan siber, terutama malware [3]. Malware yang menyusup ke jaringan IoT dapat menyebabkan berbagai kerusakan, mulai dari pencurian data pribadi, gangguan layanan yang kritis, hingga pelanggaran privasi yang serius . Oleh karena itu, deteksi dini dan akurat terhadap aktivitas malware sangat penting untuk menjaga integritas dan keamanan jaringan IoT [4].
Dalam  konteks  ini,  penelitian  kami  berfokus  pada  deteksi  serangan  malware  pada  jaringan  IoT  menggunakan algoritma machine learning Decision Tree dan Random Forest . Algoritma ini dipilih karena mampu menangani data yang kompleks dan besar dengan efektif, serta memberikan interpretasi yang mudah dipahami terhadap hasil prediksi. Decision Tree merupakan algoritma yang membangun model klasifikasi dalam bentuk pohon keputusan, di mana setiap cabang mewakili keputusan berdasarkan fitur tertentu, sedangkan Random Forest adalah pengembangan dari Decision Tree yang membangun  beberapa  pohon  keputusan  dan  menggabungkan  hasilnya  untuk  meningkatkan  akurasi  dan  mengurangi overfitting yang pada penelitian ini akan diukur berdasarkan hasil cross-validation dengan 10 fold.

## M. Agus Syamsul Arifin, Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini adalah CICIoT2023 [5], yang berisi berbagai jenis lalu lintas jaringan IoT.  Dataset  ini  mencakup  beberapa  kelas,  yaitu  BenignTraffic  (lalu  lintas  normal),  Mirai-greeth_flood,  Mirai- greip_flood, dan Backdoor_Malware. Kelas-kelas ini mewakili berbagai jenis serangan malware yang umum terjadi pada jaringan IoT [6]  yang dapat menyebabkan kerusakan signifikan jika tidak terdeteksi dan ditangani dengan cepat. Dengan menggunakan dataset ini.
Penelitian  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  yang  dapat  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  serangan malware  dengan  akurat.  Penelitian  juga  membandingkan  performa  algoritma  Decision  Tree  (DT)  dan  Random  Forest (RF) dalam mendeteksi serangan malware pada jaringan IoT. Performa model akan diukur menggunakan beberapa metrik evaluasi  yang  umum  digunakan  dalam  machine  learning,  yaitu  Akurasi,  Precision,  Recall,  dan  F1-Score.  Akurasi mengukur persentase prediksi yang benar dari total prediksi yang dilakukan oleh model. Precision adalah rasio antara prediksi  positif  yang  benar  dengan  total  prediksi  positif  yang  dilakukan  oleh  model,  sedangkan  Recall  mengukur kemampuan  model  dalam  mendeteksi  semua  instance  positif  dari  data  yang  sebenarnya  positif.  F1-Score  adalah harmonisasi antara Precision dan Recall, memberikan gambaran keseimbangan antara kedua metrik tersebut [7].
Selain metrik-metrik tersebut, kurva Receiver Operating Characteristic (ROC) dan nilai Area Under Curve (AUC) juga  akan  digunakan  untuk  menilai  kemampuan  model  dalam  melakukan  klasifikasi  yang  akurat  terhadap  jenis-jenis serangan yang ada dalam dataset. Kurva ROC adalah plot yang menggambarkan kinerja model klasifikasi pada berbagai threshold  klasifikasi,  sedangkan  nilai  AUC  adalah  area  di  bawah  kurva  ROC  yang  memberikan  indikasi  keseluruhan performa model . Nilai AUC mendekati 1 menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan klasifikasi yang sangat baik, sedangkan nilai mendekati 0,5 menunjukkan performa yang sebanding dengan prediksi acak [8].
Untuk memastikan kehandalan dan generalisasi model, validasi dilakukan menggunakan teknik cross-validation 10-fold.  Dalam  teknik  ini,  dataset  dibagi  menjadi  10  subset  (fold),  dan  model  dilatih  sebanyak  10  kali,  setiap  kali menggunakan 9 subset sebagai data latih dan 1 subset sebagai data uji. Proses ini berulang sebanyak 10 kali dengan setiap subset  berperan  sekali  sebagai  data  uji.  Teknik  ini  membantu  dalam  mengurangi  bias  yang  mungkin  muncul  dari pembagian data secara acak dan memberikan gambaran yang lebih akurat tentang performa model pada data yang tidak terlihat sebelumnya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Xiao  F,  et.al  [9]  menggunakan  deep  learning  untuk  mendeteksi  malware berdasarkan grafik yang dihasilkan oleh malware tersebut pada jaringan IoT. Penelitian ini mendapatkan perfoma 98,6% untuk algoritma SAE-DT dalam mendeteksi serangan malware. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Takase H, et.al [10]  melakukan  ekstraksi  malware  pada  prosessor  untuk  mengenali  pola  aktifitas  malware  pada  perangkat  komputer. Penelitian untuk melakukan deteksi dini aktifitas malware pada perangkat jaringan IoT menggunakan machine learning dilakukan  oleh  Kumar  A,  et.al  [3]  mendapatkan  hasil  yang  baik  pada  algoritma  k  nearest  neighbors  dengan  akurasi mencapai 94,4%.
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam mengenai efektivitas penggunaan algoritma Decision  Tree dan Random  Forest dalam  mendeteksi  aktivitas  malware  pada  jaringan  IoT.  Dengan membandingkan  performa  kedua  algoritma  ini,  penelitian  ini  dapat  membantu  dalam  pengembangan  sistem  deteksi malware  yang  lebih  efektif  dan  efisien,  yang  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  skenario  penggunaan  IoT.  Selain  itu, temuan  penelitian  ini  juga  dapat  memberikan  panduan  bagi  para  pengembang  dan  peneliti  dalam  memilih  dan mengoptimalkan algoritma machine learning untuk deteksi ancaman keamanan siber pada jaringan IoT.
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  IoT  dan  meningkatnya  ancaman  keamanan  yang  menyertainya, penelitian ini menjadi sangat relevan. Penerapan algoritma machine learning seperti Decision Tree dan Random Forest dalam mendeteksi malware dapat menjadi solusi yang potensial untuk meningkatkan keamanan jaringan IoT. Diharapkan bahwa hasil dari penelitian ini tidak hanya berkontribusi pada literatur akademik tetapi juga dapat diimplementasikan dalam sistem keamanan dunia nyata untuk melindungi infrastruktur IoT dari ancaman malware.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gambar  1  berikut  menunjukkan  alur  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menentukan  model  terbaik  dalam mendeteksi  serangan  malware.  Dataset  CICIoT2023  yang  digunakan  merupakan  data  mentah  dengan  format  pcap, kemudian  dilakukan  ekstraksi  data  ke  dalam  format  comma  sparated  value  (CSV)  selanjutnya  dilakukan  proses normalisasi dengan menghapus data-data yang tidak digunakan dan melakukan proses pelabelan berdasarkan serangan. Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan komposisi 70% data latih dan 30% data uji kemudian dilakukan pengukuran performa dengan mengukur accuracy, precision, recall dan f1-score. Setelah melakukan pengukuran perfoma dilakukan  validasi  untuk  melihat  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  serangan  dalam  dataset  dengan menggunakan ROC dan nilai AUC, selanjutnya dilakukan prosess cross validation dengan 10-fold untuk melihat apakah terdapat indikasi overfitting atau underfitting dari model IDS yang dibuat, dari hasil pengukuran dan validasi baru dapat ditentukan algoritma terbaik yang akan digunakan dalam membuat model IDS dalam mendeteksi serangan pada dataset CICIoT2023.
M. Agus Syamsul Arifin, Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan Random Forest
Gambar 1. Metode yang digunakan untuk menentukan algoritma terbaik dalam mendeteksi serangan malware pada dataset CICIoT2023
Penelitian ini menggunakan dataset CICIoT2023 memiliki format data pcap kemudian melakukan ekstraksi data dan pelabelan untuk data normal ( Benign_Traffic ) dan data serangan ( Backdoor_Malware, Mirai-greeth_flood dan Mirai- greip_flood ) kemudian disimpan dalam format csv ( Comma Separated Values ). Gambar 2 berikut menunjukkan jumlah data dan kelas dalam dataset CICIoT2023.
Gambar 2. Perbandingan data setiap kelas dalam dataset CICIoT2023 untuk serangan malware
Setelah proses ekstraksi kami membagi dataset menjadi data latih (70%) dan data uji (30%), kemudian mengukur performa  model  yang  diuji  berdasarkan  akurasi,  presisi, recall dan  nilai  F1-score.  Metrik  untuk  mengukur  performa kinerja model yang dibuat memiliki persamaan (1) – (4).
Accuracy = (TN+TP) (𝑇𝑁+𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃) (1) Precision = TP (𝑇𝑃+𝐹𝑃) (2) Recall = TP (𝑇𝑁+𝐹𝑃) (3) F1 Measure = 2 (Precision x Recall) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (4)
Pada proses validasi penelitian ini menggunakan kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) dan nilai AUC ( Area  Under  the  Curve )  untuk  melihat  kemampuan  model  dalam  mendeteksi  serangan  dalam  dataset  [11],  [12] selanjutnya cross-validation (CV) juga digunakan dalam penelitian ini untuk melihat apakah model yang dibuat terdapat indikasi overfitting [13] dengan menggunakan 10-fold, CV akan mengacak setiap sample untuk setiap repetisi dengan
M. Agus Syamsul Arifin, Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan Random Forest
data  yang  relatif  sama  [14], kemudian  dari  hasil  pengujian,  pengukuran  dan  validasi  tersebut  baru  dapat  ditentukan algoritma terbaik dalam mendeteksi serangan pada dataset CICIoT2023.

## 2.2 Decision Tree
Penelitian  ini  menggunkan  algoritma Decision  tree yang  merupakan  algoritma  dalam  machine  learning  bersifat supervised. Decision tree adalah teknik dengan basis pohon dimana setiap jalur dimulai dari akar yang dijelaskan oleh urutan pemisahan data hingga hasil pada simpul daun tercapai dimana relasi digunakan untuk klasifikasi [15]. Beberapa penelitian tentang keamanan yanng menggunakan algoritma Decision Tree adalah penelitian yang dilakukan oleh Hilda M, et.al [16] menggunakan Decision tree untuk mendeteksi anomaly pada jaringan. Penelitian yang dilakukan oleh Ghani A,  et.al  [17]menggunakan  decision  tree  untuk  meningkatkan  kemampuan  sebuah  sistem  pendeteksi  serangan  dalam mendeteksi  dan  menanggulangi  serangan  yang  memanfaatkan  paket  data  dalam  membanjiri  jaringan.  Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Arifin M, et.al  [7] membandingkan algoritma decision tree dengan algoritma gaussian naive bayes dan support vector machine dalam mendeteksi serangan DoS pada sistem jaringan SCADA dan algoritma decision tree mendapatkan hasil terbaik dari pengujian yang dilakukan.

## 2.3 Random Forest
Random Forest adalah salah satu algoritma klasifikasi berbasis pohon yang banyak digunakan dalam ensemble . Banyak aspek dari pembangunan tree ensemble diperkenalkan untuk mengurangi korelasi di antara Decision tree dalam forest . Bootstrap digunakan dalam Random Forest untuk mengurangi bias pada Decision tree dan untuk menentukan pembagian ( splits ) di setiap decision tree [18]. Dalam keamanan data algoritma Random forest digunakan oleh Faarnaz N, et.al [19] yang menggunakan random  forest untuk  membangun  sebuah  model  IDS  yang  digunakan  dalam mendeteksi  serangan pada jaringan. Kemudian penelitian yang dilakukan oleh Wu T, et.al [20] menggunakan random forest dan smote untuk membuat  model  machine  learning  dalam  mendeteksi  aktifitas  jahat  pada  dataset  NSL-KDD.  Dalam  penelitian  yang dilakukan oleh Rafanjani M, et.al [21] menggunakan random untuk mendeteksi aktifitas malware botnet dalam jaringan IoT dalam penelitian ini menggunakan dataset dari UNSW Canberra yaitu Bot-IoT UNSW-2018.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Jumlah data pada dataset setelah proses normalisasi adalah  2.844.961 dengan data normal (Benign_Traffic) berjumlah 1.098.195  data,  serangan Mirai-greeth_flood 991.866  data, Mirai-greip_flood 751.682  data,  dan Malware_Backdoor 3.218. Sub bab 3.1 akan menjabarkan hasil dari performa model IDS (Intrusion Detection System) menggunakan machine learning dengan Decision tree dan Random Forest yang menggunakan dataset CICIoT2023 sekaligus hasil validasi dari model machine learning yang dibuat dan sub bab 3.2 akan menjabarkan pembahasan hasil dari performa model IDS pada dataset CICIoT2023.

## 3.1 Hasil
Dari pengujian yang dilakukan performa model IDS yang dibangun menggunakan algoritma random forest mendapatkan hasil  yang  lebih  baik  pada  data  uji,  namun  pada  data  latih  performa  kedua  model  machine  learning  yang  digunakan mendapatkan  hasil  yang  sama.  Tabel  1  berikut  menunjukkan  perbandingan  performa  model  IDS  yang  menggunakan algoritma DT dan GB pada data latih dan tabel 2 menggunakan data uji.
Tabel 1. Perbandingan performa model IDS dengan algoritma Decision tree dan Random Forest pada data latih
Model Evaluation Perfoma Akurasi  Precision  Recall  F1-Score Decision Tree BenignTraffic 100% 1,00 1,00 1,00 Backdoor_Malware 1,00 1,00 1,00 Mirai-greeth_flood 1,00 1,00 1,00 Mirai-greip_flood 1,00 1,00 1,00 Gradient Boosting BenignTraffic 100% 1,00 1,00 1,00 Backdoor_Malware 1,00 1,00 1,00 Mirai-greeth_flood 1,00 1,00 1,00 Mirai-greip_flood 1,00 1,00 1,00 Tabel 2. Perbandingan performa model IDS dengan algoritma Decision tree dan Random Forest pada data uji
Model Kelas Performa Akurasi  Precision  Recall  F1-Score Decision Tree BenignTraffic 99,90% 0,71 0,72 0,72 Backdoor_Malware 1,00 1,00 1,00 Mirai-greeth_flood 1,00 1,00 1,00 Mirai-greip_flood 1,00 1,00 1,00
M. Agus Syamsul Arifin, Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan Random Forest
Gradient Boosting BenignTraffic 99,94% 0,99 0,64 0,78 Backdoor_Malware 1,00 1,00 1,00 Mirai-greeth_flood 1,00 1,00 1,00 Mirai-greip_flood 1,00 1,00 1,00
Kami menggunakan grafik confusion matrix untuk melihat alarm palsu dan kesalahan deteksi dari model yang dibuat. Gambar 3 berikut menunjukkan confusion matrix model IDS ketika menggunakan data latih sedangkan Gambar 4 menunjukkan confusion matrix model IDS ketika menggunakan data uji.
Gambar 3. Confusion matrix untuk model IDS dengan menggunakan data latih
Gambar 4. Confusion matrix untuk model IDS dengan menggunakan data latih
Gambar 5 berikut menunjukkan kurva ROC dan nilai AUC model IDS untuk mengukur kemampuan model yang dibuat dalam melakukan klasifikasi serangan dan Gambar 6 menunjukkan hasil cross-validation dari model IDS untuk melihat model yang dibuat terdapat overfitting [22] atau tidak.
M. Agus Syamsul Arifin, Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan Random Forest
Gambar 6. Perbandingan hasil cross-validation dari model IDS machine learning yang dibangun.

## 3.2 Pembahasan
Random forest dan Decision tree dalam pengujian mendapatkan hasil yang sangat tinggi ketika menggunakan data latih dengan  akurasi  100%,  namun  untuk  data  uji  dimana  data  yang  diujikan  tidak  dimasukkan  dalam  data  latih  algoritma Random  forest  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dengan  akurasi  99,94%  dari  pada  algoritma  Decision  tree  yang mendapatkan akurasi sebesar  99,90% hal ini menunjukan algoritma Random forest merupakan model IDS yang lebih baik untuk mendeteksi serangan yang belum dipelajari sebelumnya dibandingkan dengan model IDS dengan algoritma Decision  tree.  Pada  hasil  pengukuran  alarm  palsu  dan  kesalahan  deteksi  yang  terlihat  pada  gambar  confusion  matrix model IDS dengan algoritma random forest juga mendapatkan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan performa model IDS dengan algoritma decision tree.
Kurva  ROC  dan  nilai  AUC  menunjukkan  algoritma  random  forest  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dalam melakukan klasifikasi serangan pada dataset dari pada algortima decision tree ditunjukkan dengan nilai kurva ROC dan nilai  AUC  yang  lebih  baik.  Dari  hasil  validasi  menggunakan  cross-validation  menunjukkan  tidak  terdapat  gejala overfitting dari model yang dibangun karena akurasi yang didapat pada setiap fold tidak berbeda jauh dari akurasi model yang  dihasilkan  sehingga  model  IDS  yang  dibangun  merupakan  model  yang  valid  dalam  mendeteksi  serangan  pada jaringan IoT.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  model  Intrusion  Detection  System  (IDS)  yang  dibangun  menggunakan algoritma  random  forest  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  IDS  yang  dibangun menggunakan  algoritma  decision  tree.  Hasil  validasi  menggunakan  metode  cross-validation  dengan  10-folds menunjukkan bahwa tidak terdapat overfitting pada model yang dibangun, sehingga model yang dihasilkan merupakan model  yang  valid  dan  andal. Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  model  random  forest  memiliki  kemampuan generalisasi yang lebih baik dalam mendeteksi intrusi. Selain itu, penelitian ini tidak menggunakan metode untuk menyeimbangkan kelas meskipun terdapat ketidakseimbangan pada data, khususnya pada kelas Backdoor_Malware. Ketidakseimbangan kelas ini sering kali menjadi tantangan dalam pengembangan model machine learning, karena dapat menyebabkan model

## M. Agus Syamsul Arifin, Deteksi Aktifitas Malware pada Internet of Things menggunakan Algoritma Decision Tree dan
lebih  cenderung  mengabaikan  kelas  minoritas.  Namun,  meskipun  tanpa  penyeimbangan  kelas,  model  yang  dibangun menunjukkan performa yang baik dalam hal akurasi, precision, recall, dan F1-Score. Ini menandakan bahwa algoritma random forest mampu menangani ketidakseimbangan data dengan cukup baik dan masih memberikan hasil yang akurat dan dapat diandalkan untuk mendeteksi serangan malware. Keberhasilan model ini dalam mencapai performa yang tinggi tanpa perlu penyeimbangan kelas menunjukkan potensi besar algoritma random forest dalam aplikasi IDS. Dalam konteks keamanan  siber,  kemampuan  untuk  mendeteksi  intrusi  dengan  akurasi  tinggi  sangatlah  penting  untuk  mencegah  dan menangani  serangan  sebelum  mereka  menyebabkan  kerusakan  yang  signifikan.  Dengan  demikian,  penelitian  ini memberikan kontribusi yang berharga dalam pengembangan teknologi IDS yang lebih efektif dan efisien..

## REFERENCES
[1] H. Alasmary et al., “Analyzing and Detecting Emerging Internet of Things Malware: A Graph-based Approach,” IEEE Internet Things J, vol. 4662, no. c, pp. 1–1, 2019, doi: 10.1109/jiot.2019.2925929.
[2] M. Wazid, A. K. Das, J. J. P. C. Rodrigues, S. Shetty, and Y. Park, “IoMT Malware Detection Approaches: Analysis and Research Challenges,” IEEE Access, vol. 7, pp. 182459–182476, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2960412.
[3] A. Kumar and T. J. Lim, “EDIMA: Early Detection of IoT Malware Network Activitay Using Machine Learning Techniques,” 2019 IEEE 5th World Forum on Internet of Things (WF-IoT), pp. 289–294, 2019, doi: 10.1109/wf-iot.2019.8767194.
[4] ec-council, Ec-Council Official Curricula Hacking Essentials Ethical PROFESSIONAL SERIES, Version 1. New Mexico: EC- Council, 2021.
[5] E. C. P. Neto, S. Dadkhah, R. Ferreira,  A. Zohourian, R. Lu, and A. A. Ghorbani, “CICIoT2023:  A Real-Time Dataset  and Benchmark for Large-Scale Attacks in IoT Environment,” Sensors, vol. 23, no. 13, p. 5941, 2023, doi: 10.3390/s23135941.
[6] A.  Guerra-Manzanares,  J.  Medina-Galindo,  H.  Bahsi,  and  S.  Nõmm,  “MedBIoT:  Generation  of  an  IoT  botnet  dataset  in  a medium-sized IoT network,” ICISSP 2020 - Proceedings of the 6th International Conference on Information Systems Security and Privacy, no. March, pp. 207–218, 2020, doi: 10.5220/0009187802070218.
[7] M. A. S. Arifin, D. Stiawan, Susanto, J. Rejito, Mohd. Y. Idris, and R. Budiarto, “Denial of Service Attacks Detection on SCADA Network IEC 60870-5-104 using Machine Learning,” in International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI) 2021, 2021, pp. 228–232. doi: 10.23919/eecsi53397.2021.9624255.
[8] M.  A.  S.  Arifin,  D.  Stiawan,  and  B.  Y.  Suprapto,  “Oversampling  and  undersampling  for  intrusion  detection  system  in  the supervisory  control  and  data  acquisition  IEC  60870  ‐  5  ‐  104,”  IET  Cyber‐Physical  Systems:  Theory  &  Applications,  no. November 2023, 2024, doi: 10.1049/cps2.12085.
[9] F. Xiao, Z. Lin, Y. Sun, and Y. Ma, “Malware Detection Based on Deep Learning of Behavior Graphs,” Math Probl Eng, vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/8195395.
[10]  H.  Takase,  R.  Kobayashi,  M.  Kato,  and  R.  Ohmura,  “A  prototype  implementation  and  evaluation  of  the  malware  detection mechanism for IoT devices using the processor information,” Int J Inf Secur, 2019, doi: 10.1007/s10207-019-00437-y.
[11]  N.  Gupta,  V.  Jindal,  and  P.  Bedi,  “LIO-IDS:  Handling  class  imbalance  using  LSTM  and  improved  one-vs-one  technique  in intrusion detection system,” Computer Networks, vol. 192, no. March, pp. 1–19, 2021, doi: 10.1016/j.comnet.2021.108076.
[12]  P. I. priyadarsini, ABC-BSRF: Artificial Bee Colony and Borderline-SMOTE RF Algorithm for Intrusion Detection System on Data Imbalanced Problem, vol. 56. Springer Singapore, 2021. doi: 10.1007/978-981-15-8767-2_2.
[13]  H.  Shafique,  A.  A.  Shah,  M.  A.  Qureshi,  and  M.  K.  Ehsan,  “Machine  Learning  Empowered  Efficient  Intrusion  Detection Framework,”  VFAST  Transactions  on  Software  Engineering,  vol.  10,  no.  2,  pp.  27–35,  2022,  doi: http://dx.doi.org/10.21015/vtse.v10i2.1017.
[14]  M.  Artur,  “Review  the  performance  of  the  Bernoulli  Naïve  Bayes  Classifier  in  Intrusion  Detection  Systems  using  Recursive Feature Elimination with Cross-validated selection of the best number of features,” Procedia Comput Sci, vol. 190, no. 2019, pp. 564–570, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.06.066.
[15]  B. Charbuty and A. Abdulazeez, “Classification Based on Decision Tree Algorithm for Machine Learning,” Journal of Applied Science and Technology Trends, vol. 2, no. 01, pp. 20–28, 2021, doi: 10.38094/jastt20165.
[16]  M.  Hilda,  L.  Louk,  and  B.  Adhi,  “Dual-IDS :  A  bagging-based  gradient  boosting  decision  tree  model  for  network  anomaly intrusion detection system,” Expert Syst Appl, vol. 213, no. PB, p. 119030, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.119030.
[17]  A. Ghani, M. Rafie, and F. M. Abdalla Ali, “Enchancing Hybrid Intrusion Detection and Prevention System for Flooding Attacks Using Decision Tree,” in International Conference on Computer, Control, Electrical, and Electronics Engineering (ICCCEEE), 2019, pp. 2–5. [Online]. Available: https://www.ptonline.com/articles/how-to-get-better-mfi-results
[18]  R. M. Mohana, C. K. K. Reddy, P. R. Anisha, and B. V. R. Murthy, “Random forest algorithms for the classification of tree- based ensemble,” Mater Today Proc, 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.01.788.
[19]  N. Farnaaz and M. A. Jabbar, “Random Forest Modeling for Network Intrusion Detection System,” Procedia Comput Sci, vol. 89, pp. 213–217, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.06.047.
[20]  T. Wu, H. Fan, H. Zhu, C. You, H. Zhou, and X. Huang, “Intrusion detection system combined enhanced random forest with SMOTE algorithm,” EURASIP J Adv Signal Process, vol. 2022, no. 1, 2022, doi: 10.1186/s13634-022-00871-6.
[21]  M.  S.  Rafsanjani,  V.  Suryani,  and  R.  R.  Pahlevi,  “Deteksi  serangan  botnet  pada  jaringan  internet  of  things  menggunakan algoritma random forest,” e-Proceeding of Engineering, vol. 9, no. 3, pp. 1862–1871, 2022.
[22]  A. C. Müller and S. Guido, “Introduction to Machine Learning with Python A GUIDE FOR DATA SCIENTISTS Introduction to Machine Learning with Python.” 2016