Implementasi Sistem Deteksi Anomali pada Jaringan Komputer dengan Pendekatan XGBoost dan Data SNMP - Rudianto, Amadeo Muhammad Augie; Pramukantoro, Eko Sakti; Kurnianingtyas, Diva (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2025)
Reliabilitas jaringan sangat bergantung pada kemampuan sistem untuk mendeteksi dan merespons anomali secepat mungkin. Anomali dalam jaringan dapat berupa aktivitas mencurigakan, kegagalan perangkat keras, atau serangan siber yang mengancam ketersediaan layanan. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem deteksi anomali jaringan berbasis data Simple Network Management Protocol (SNMP) menggunakan model XGBoost. Data SNMP yang digunakan pada penelitian ini mencakup berbagai metrik jaringan, sehingga memungkinkan sistem untuk mendeteksi pola-pola kompleks secara akurat. Penelitian ini mencakup proses pengembangan model klasifikasi, implementasi sistem inferensi deteksi anomali berbasis SNMP, dan evaluasi kinerja sistem melalui skenario pengujian yang realistis. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model XGBoost mampu mendeteksi berbagai jenis serangan dengan akurasi mencapai 99,82% pada data uji yang belum pernah dilihat. Sistem inferensi yang diimplementasikan juga mampu bekerja secara kontinu untuk memproses data SNMP dan memberikan hasil prediksi yang konsisten. Namun, penelitian ini juga menemukan bahwa sistem memiliki keterbatasan dalam hal fleksibilitas untuk menangani pola serangan baru yang tidak terwakili dalam data pelatihan. Penelitian ini berhasil mengembangkan dan mengimplementasikan sistem deteksi anomali berbasis SNMP dengan model XGBoost yang andal dan akurat. Temuan ini diharapkan dapat menjadi landasan bagi pengembangan lebih lanjut untuk meningkatkan fleksibilitas dan adaptabilitas sistem dalam lingkungan jaringan yang dinamis.