Optimasi Logistic Regression untuk Deteksi Serangan DoS pada Keamanan IoT - Primadya, Nauval Dwi; Nugraha, Adhitya; Luthfiarta, Ardytha; Fahrezi, Sahrul Yudha (Jurnal Eksplora Informatika, 2024)
Keamanan perangkat Internet of Things (IoT) merupakan prioritas utama karena potensi risiko kerusakan perangkat dan kebocoran data yang dapat berdampak serius. Perangkat IoT telah membawa manfaat signifikan ke berbagai sektor, seperti kesehatan, transportasi, dan industri, namun tingkat serangan terhadapnya terus meningkat. Dalam mengatasi tantangan ini, pendekatan machine learning digunakan dengan memanfaatkan dataset CIC IOT ATTACKS 2023 dari University of New Brunswick. Untuk menghasilkan data yang berkualitas, dilakukan random undersampling untuk mengatasi ketidakseimbangan data, dan seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination untuk mendapatkan fitur terbaik. Pemilihan Logistic Regression sebagai algoritma pemodelan dipilih dengan pertimbangan yang matang. Logistic Regression dipilih karena kemampuannya memberikan interpretasi yang jelas terhadap kontribusi relatif setiap fitur terhadap prediksi keamanan perangkat IoT. Selain itu, model ini efisien secara komputasional, mengatasi ketidakseimbangan data, dan tahan terhadap overfitting, yang semuanya merupakan faktor krusial dalam konteks keamanan IoT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Logistic Regression bersamaan dengan seleksi fitur memberikan tingkat akurasi tertinggi mencapai 97%, dengan waktu pemrosesan yang efisien sekitar 11 detik. Dari hasil ini, dapat disimpulkan bahwa kombinasi teknik random undersampling dan seleksi fitur menggunakan Recursive Feature Elimination secara positif memengaruhi akurasi pada model Logistic Regression, menjadikannya pilihan yang sesuai untuk meningkatkan keamanan perangkat IoT.