Implementasi Machine Learning untuk Deteksi Intrusi pada Jaringan Komputer - Dyan Prawita Sari; Zuhri Halim; Irlon Irlon; Bayu Waseso; Saromah Saromah (Jurnal Minfo Polgan, 2024)
Dalam era digital yang semakin berkembang, keamanan jaringan komputer menjadi isu yang sangat penting, terutama dengan meningkatnya ancaman dari serangan siber. Salah satu metode yang efektif dalam mendeteksi ancaman tersebut adalah melalui implementasi machine learning. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan dan mengevaluasi model machine learning yang mampu mendeteksi intrusi pada jaringan komputer secara real-time. Model yang diusulkan menggunakan teknik supervised learning, di mana dataset yang berisi lalu lintas jaringan normal dan lalu lintas yang mengandung serangan digunakan untuk melatih algoritma. Algoritma yang dipertimbangkan meliputi Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini juga melakukan analisis komparatif untuk menilai kinerja masing-masing algoritma dalam hal akurasi, presisi, recall, dan waktu pemrosesan. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model machine learning yang diterapkan mampu mendeteksi berbagai jenis serangan dengan tingkat akurasi yang tinggi, mencapai lebih dari 95% pada dataset uji. Selain itu, Random Forest terbukti menjadi algoritma yang paling efektif dalam mendeteksi intrusi dengan keseimbangan terbaik antara akurasi dan waktu pemrosesan. Implementasi sistem ini diharapkan dapat meningkatkan kemampuan deteksi intrusi pada jaringan komputer, sehingga membantu dalam menjaga keamanan data dan mengurangi potensi kerugian akibat serangan siber.