KOMPARASI DETEKSI SERANGAN BOTNET PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST (RF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

ABSTRAK
KOMPARASI DETEKSI SERANGAN BOTNET PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST (RF) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Dalam beberapa tahun terakhir, sensor Internet of Things (IoT) telah semakin terintegrasi dalam berbagai perangkat dan bidang. IoT bersifat heterogen, sehingga
rentan terhadap berbagai ancaman keamanan seperti pelanggaran kerahasiaan dan integritas, kurangnya ketersediaan sumber daya, masalah kepercayaan, dll. Masalah
keamanan menyebabkan berbagai serangan terhadap sistem, dan Distributed Denial of Services (DDoS) pertarungan berkembang pesat. DDoS adalah serangan yang menargetkan ketersediaan sumber daya dan server jaringan dengan membanjiri
media komunikasi dari lokasi berbeda dengan memanfaatkan berbagai IoT devices, sehingga lebih sulit dideteksi. Pada penelitian ini didapatkan algoritma yang dapat
mendeteksi serangan DDoS berdasarkan klasifikasi paket yang masuk ke jaringan komputer. Klasifikasi dilakukan dengan melakukan analisa terhadap faktor internal
maupun eksternal dari komputer tersebut. Sehingga terdapat beberapa parameter untuk menentukan klasifikasi paket tersebut serangan atau tidak. Penelitian yang
komperhensif telah dilakukan terhadap model Random Forest mendapatkan akurasi 0.98% sedangkan pada model SVM mendapatkan akurasi 0.95%.

Kata kunci: IoT, DDoS Attack, Keamanan Jaringan, Algoritma Random Forest dan SVM, Balancing ROS, Klasifikasi