<![CDATA[Penelitian ini menganalisis deteksi anomali pada jaringan LAN PT. Jala Lintas Media menggunakan metode clustering K-Means. Sebanyak 156 paket trafik jaringan digunakan sebagai dataset, yang diekstraksi menjadi beberapa fitur utama seperti panjang paket, jenis protokol, flag koneksi, ukuran payload, dan waktu kedatangan paket. Proses clustering dilakukan untuk memisahkan pola trafik normal dan anomali, kemudian hasilnya dievaluasi menggunakan confusion matrix berdasarkan label aktual. Model menghasilkan precision 100%, menunjukkan bahwa seluruh paket yang terdeteksi sebagai anomali benar-benar merupakan anomali. Namun, recall hanya 61%, yang mengindikasikan bahwa model gagal mendeteksi sebagian besar anomali. Rendahnya recall dipengaruhi oleh ketidakseimbangan distribusi data (anomali jauh lebih sedikit), kemiripan fitur antara trafik normal dan anomali, serta nilai K yang belum sepenuhnya memisahkan cluster secara optimal. F1-Score sebesar 76% menunjukkan kebutuhan untuk meningkatkan sensitivitas model terhadap variasi anomali. Penelitian ini berkontribusi pada pemahaman penerapan K-Means dalam deteksi anomali jaringan LAN serta memberikan arah pengembangan metode yang lebih adaptif untuk meningkatkan deteksi anomali di lingkungan jaringan operasional.]]>
Copyrights © 2025
