Sistem Deteksi Intrusi Menggunakan Algoritma Genetik Pada Serangan Dos Di Protokol Tcp Dan Udp - Muhammad Akmal Fauzi; Ahmad Tri Hanuranto; Casi Setianingsih (eProceedings of Engineering, 2019)
Abstrak Pada saat ini perkembangan di dunia teknologi jaringan sangat pesat serta penggunaan internet yang semakin bertambah, dengan bertambahnya pengguna internet maka jumlah kebutuhan network pun juga ikut bertambah. Risiko dari bertambahnya jumlah kebutuhan network membuat lalu lintas jaringan semakin kompleks dan risiko penyerangan terhadap data yang dilindungi dari sebuah server. Karena banyaknya ancaman yang terjadi di jaringan komputer, maka diperlukan sebuah sistem yang dapat mengamankan jaringan komputer tersebut. Intrusion Detection System atau yang biasa disebut dengan IDS adalah sistem yang memonitor lalu lintas jaringan untuk aktivitas yang mencurigakan dan memberikan peringatan ketika aktivitas tersebut ditemukan. Untuk memecahkan masalah tersebut, pada Tugas Akhir ini dilakukan analisis dari proses IDS menggunakan KDD99 sebagai dataset dengan menggunakan algoritma genetik sebagai fitur seleksi dan algoritma KNN sebagai klasifikasi dan evaluasi. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, fitur seleksi menggunakan algoritma genetik mendapatkan 18 fitur terbaik yang akan digunakan dari 41 fitur, dengan rata-rata akurasi 84,17 % , dan klasifikasi menggunakan algoritma KNN dengan akurasi data training 99,98%, data testing dengan rata-rata 97,52% dan ratarata perhitungan manual diparameter k=1 78,57%, k=3 76,40%, k=5 76,86%, k=7 76,71%, k=9 77,57%. Kata Kunci : Intrusion Detection System, IDS, Genetic Akgorithm, GA, Security Network, Network Computer. KNN, Dataset, KDD99. Abstract At present the development in the world of network technology is very rapid and internet usage is increasing, with the increase in internet users, the number of network needs also increases. The risk of increasing the number of network needs makes network traffic more complex and the risk of attacking protected data from a server. Because of the many threats that occur on computer networks, it requires a system that can secure the computer network. Intrusion Detection System or commonly called IDS is a system that monitors network traffic for suspicious activities and gives a warning when the activity is found. To solve this problem, in this Final Project do analyze the IDS process using KDD99 as a dataset using genetic algorithms as a selection feature and KNN algorithm as classification and evaluation. Based on the tests performed, the selection feature uses a genetic algorithm to get the 18 best features to be used from 41 features, with an average accuracy of 84,17%, and classification using the KNN algorithm with accuracy of training data 99,98% , data testing with average 97,52% and the average manual calculation parameter k=1 78,57%, k=3 76,40%, k=5 76,86%, k=7 76,71%, k=9 77,57%. Keywords : : Intrusion Detection System, IDS, Genetic Akgorithm, GA, Security Network, Network Computer. K-NN, Dataset, KDD99..