Implementasi Metode SMOTE dan Algoritma Random Forest untuk Mendeteksi Serangan Denial of Service Terhadap Jaringan Sensor Nirkabel

Neven, Neven (2021) Implementasi Metode SMOTE dan Algoritma Random Forest untuk Mendeteksi Serangan Denial of Service Terhadap Jaringan Sensor Nirkabel. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (433kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (185kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (72kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_II.pdf

Download (692kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_III.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img]
Preview
PDF
BAB_V.pdf

Download (12kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
LAMPIRAN.pdf

Download (520kB) | Preview

Abstract

Jaringan Sensor Nirkabel (JSN) merupakan jaringan nirkabel yang terbentuk atas kumpulan sensor (simpul), yang saling berkomunikasi untuk melakukan pengindraan dan kontrol terhadap lingkungan sekitar. JSN dianggap sebagai sistem kritis karena sering kali menangani informasi penting, selain itu JSN juga biasanya ditempatkan pada tempat ekstrem yang sulit dijangkau oleh manusia. Hal ini menyebabkan JSN relatif rentan terhadap serangan yang dilakukan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Serangan yang paling umum dilakukan terhadap JSN adalah serangan denial-of-service pada lapisan jaringan. Tipe serangan yang dapat terjadi antara lain serangan Blackhole, Flooding, Grayhole, dan TDMA. Salah satu solusi untuk menangani permasalahan ini adalah dengan menggunakan pembelajaran mesin untuk melakukan deteksi dan klasifikasi terhadap serangan- serangan tersebut. Metode pembelajaran mesin yang digunakan pada penelitian ini adalah algoritma Random Forest (RF) yang ditingkatkan menggunakan metode SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique). RF adalah algoritma yang menerapkan metode ensemble yang menggunakan decision tree sebagai basis klasifikasi yang dilakukan. SMOTE digunakan untuk memperbanyak data latih agar data seimbang sebelum digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin menggunakan RF. Metode SMOTE dan algoritma RF berhasil diimplementasikan untuk melakukan klasifikasi terhadap keempat serangan denial-of-service dengan nilai akurasi keseluruhan sebesar 99.537% berdasarkan hasil evaluasi model pembelajaran mesin yang terbentuk.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Decision Tree, Denial-of-service, Jaringan Sensor Nirkabel, Random Forest, SMOTE
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Last Modified: 24 Aug 2021 08:54
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/17949

Actions (login required)

View Item View Item