ANALISIS DATA LALU LINTAS JARINGAN DI KANTOR CANGEHGAR CYBER OPERATION CENTER MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS - Rubangiya Rubangiya; Tuti Hartati; Yudhistira Arie Wijaya (Universitas Trunojoyo Madura, 2022)
Perkembangan teknologi dapat mempermudah manusia dalam menggunakan dan mengakses sebuah informasi. Suatu informasi dapat diperoleh dari kumpulan data yang telah dilakukan proses data mining, proses ini dapat menemukan pola tersembunyi dari suatu data. Banyaknya data lalu lintas jaringan dan terdiri dari berbagai jenis kegiatan yang berbeda menyebabkan kesulitan dalam memahami data lalu lintas jaringan, sehingga informasi penggunaan jaringan belum diketahui. Solusi yang digunakan untuk mengatasi permasalahan ini dengan melakukan analisis data lalu lintas jaringan yang bertujuan untuk mempermudah dalam memahami informasi dari lalu lintas pengguna jaringan. Metode yang digunakan untuk menganalisis data lalu lintas jaringan dalam penelitian ini Knowledge Discovery in Database (KDD) dengan Algoritma K-Means Clustering. Hasil penelitian ini diperoleh nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terkecil adalah 0,028 dengan jumlah K = 2, dimana pada cluster 0 memiliki anggota 6195 dan cluster 1 memiliki anggota 2476. Hasil dari pengelompokan diperoleh anggota cluster 0 terdiri dari 15 jenis protocol dan cluster 1 terdiri dari 7 jenis protocol. Informasi yang diperoleh dari analisis data lalu lintas jaringan adalah protocol yang banyak digunakan pengguna jaringan yaitu protocol TCP, MDNS, dan HTTP, masing-masing digunakan untuk melakukan transfer data, mengakses Google Cast, dan update Microsoft.