Analisis Algoritma Backpropagation Termofikasi Dengan Conjugate Gradient Polak Ribiere Untuk Deteksi Anomali Pada Intrusion Detection System (IDS) - Alvina Noor Kharima (Indonesia Symposium on Computing, 2016)
Berkembangnya teknologi yang sangat pesat menimbulkan masalah yang cukup serius terhadap kemanan suatu sistem jaringan komputer. Intrusion Detection System (IDS) merupakan suatu sistem untuk mendeteksi serangan dalam sistem jaringan komputer. Serangan yang merusak sistem jaringan komputer tersebut dikenal sebagai anomali. Pada penelitian ini akan dibahas deteksi anomali pada IDS menggunakan metode jaringan saraf tiruan denga Backpropagation termodifikasi menggunakan algoritma Conjugate Gradient Polak Ribiere. Dataset KDD CUP 1999 mengenai IDS digunakan untuk menguji performansi dari Backpropagation termodifikasi. Hasil pengujian yang diperoleh dari backpropagation termodifikasi adalah performansi berupa recall, presisi, dan f-measure untuk setiap kelas. Dari hasil pengujian tersebut diperoleh performansi pada kelas intrusi Dos adalah recall 71.00%, presisi 35.36%, dan f-measure 47.21%. Pada kelas intrusi Probe adalah recall 47.89%, presisi 79.66%, dan f-measure 59.28%. Pada kelas intrusi R2l adalah recall 33.74%, presisi 8.25%, dan f-measure 13.25%. Sedangkan performansi untuk kelas Normal adalah recall 90.79%, presisi 97.18%, dan f-measure 93.88%.