Mengoptimalkan Kinerja Naïve Bayes Pada Ancaman Modern Dengan Menggunakan PCA Pada Data Intrusion Detection System (IDS) - Kevin Salsabil Arlandy; Ahmad Faqih; Ade Rizki Rinaldi (Akademi Ilmu Komputer Ternate, 2025)
Abstrak: Intrusion Detection System (IDS) digunakan untuk mendeteksi serangan atau aktivitas mencurigakan dalam jaringan. Dengan meningkatnya ancaman siber modern, penelitian ini mengusulkan kombinasi metode Naïve Bayes dan Principal Component Analysis (PCA) untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi deteksi. Metode tambahan PCA dapet mereduksi dimensi dataset menjadi 30 komponen utama tanpa kehilangan informasi penting, menggunakan dataset UNSW-NB15. Proses melibatkan standarisasi data dengan StandardScaler, reduksi dimensi menggunakan PCA, serta evaluasi model Naïve Bayes pada dataset dengan dan tanpa PCA. Analisis ini menggunakan program Python yang di eksekusi dengan Google Collab, dengan hasil menunjukkan bahwa model dengan PCA mencapai akurasi sebesar 96.65% dengan recall 1.00 untuk kelas ancaman, meskipun presisi masih rendah (0.49). Sebaliknya, tanpa PCA, akurasi hanya mencapai 92.72% dengan presisi 0.31 untuk kelas yang sama. Selain itu, penggunaan PCA berhasil mengurangi waktu komputasi dari 1 menit menjadi 30 detik. Kombinasi dengan teknik reduksi dimensi Principal Component Analysis (PCA) menunjukkan kinerja yang lebih baik dalam mengklasifikasikan data pada sistem Intrusion Detection System (IDS). PCA dan Naïve Bayes terbukti menjanjikan dalam mendeteksi ancaman modern, meskipun masih diperlukan perbaikan untuk mencapai kinerja yang lebih optimal.Kata kunci: Intrusion Detection System, Naïve Bayes, PCA, Keamanan JaringanAbstract:An Intrusion Detection System (IDS) is used to detect attacks or suspicious activities in the network. With the increase of modern cyber threats, this research proposes a combination of Naïve Bayes and Principal Component Analysis (PCA) methods to improve detection accuracy and efficiency. The additional PCA method can reduce the dataset dimension to 30 principal components without losing important information, using the UNSW-NB15 dataset. The process involves data standardization with Standard-Scaler, dimensionality reduction using PCA, and Naïve Bayes model evaluation on the dataset with and without PCA. This analysis used a Python program executed with Google Collab, with the results showing that the model with PCA achieved an accuracy of 96.65% with a recall of 1.00 for the threat class. However, the precision was still low (0.49). In contrast, without PCA, the accuracy only reached 92.72% with a precision of 0.31 for the same class. In addition, the use of PCA successfully reduced the computation time from 1 minute to 30 seconds combination with the Principal Component Analysis (PCA) dimension reduction technique shows better performance in classifying data in the Intrusion Detection System (IDS). PCA and Naïve Bayes proved promising in detecting modern threats, although improvements are still needed to achieve more optimal performance.Keywords: Intrusion Detection System, Naïve Bayes, PCA, Network Security