DETEKSI SERANGAN SIBER PADA JARINGAN KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST - Ikhwanul Uzlah, Laode; Adi Saputra, Rizal; Isnawaty, Isnawaty (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Serangan siber merupakan ancaman yang signifikan bagi keamanan jaringan komputer. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memfokuskan pada pengembangan model deteksi serangan siber menggunakan metode Random Forest berdasarkan dataset serangan siber yang relevan. Dengan mengintegrasikan teknologi machine learning dan analisis dataset yang cermat, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan untuk meningkatkan keamanan siber. Evaluasi model menunjukkan akurasi sebesar 66.13%, dengan tantangan terutama dalam mengenali serangan (kelas 1). Meskipun demikian, model berhasil memprediksi dengan baik pada data baru, menunjukkan potensi untuk deteksi proaktif. Hasil deteksi dibuktikan dengan distribusi probabilitas model terhadap kelas yang diprediksi. Keseluruhan, penelitian ini membuktikan efektivitas Random Forest dalam mendeteksi serangan siber, memberikan landasan untuk peningkatan lebih lanjut