<![CDATA[Deteksi serangan dalam jaringan komputer menjadi semakin penting seiring dengan meningkatnya kompleksitas serangan cyber yang ditujukan kepada sistem dan infrastruktur informasi. Dalam upaya melawan ancaman ini, penggunaan teknik-teknik kecerdasan buatan telah menjadi fokus utama dalam pengembangan sistem deteksi serangan yang efektif. Salah satu algoritma yang telah terbukti efektif dalam konteks ini adalah algoritma pohon keputusan C4.5. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma pohon keputusan C4.5 dalam deteksi serangan dalam jaringan komputer. Kami menggunakan dataset yang mencakup berbagai jenis serangan dan aktivitas jaringan untuk melatih dan menguji model deteksi serangan kami. Langkah-langkah yang kami ambil termasuk preprocessing data, pembangunan model pohon keputusan, dan evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma pohon keputusan C4.5 efektif dalam mengklasifikasikan aktivitas jaringan menjadi serangan dan non-serangan. Model yang dihasilkan mampu mengenali pola-pola yang terkait dengan serangan dan memberikan tingkat akurasi yang memadai dalam pengujian. Analisis lanjutan juga dilakukan untuk memahami faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam deteksi serangan. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam pengembangan sistem deteksi serangan yang lebih efektif dan dapat diandalkan dalam konteks jaringan komputer. Dengan memanfaatkan kekuatan algoritma pohon keputusan C4.5, kami berharap dapat membantu meningkatkan keamanan sistem informasi dan melindungi infrastruktur jaringan dari ancaman cyber yang semakin kompleks dan berkembang.]]>
Copyrights © 2024
