…
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.
primary topic: OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD
type: Thesis
type: Article
abstract: Keamanan jaringan komputer menghadapi tantangan besar akibat meningkatnya volume lalu lintas data dan kecanggihan serangan siber. Penggunaan Intrusion Detection System (IDS) berbasis Machine Learning menjadi solusi vital, namun sering terkendala oleh dimensi data yang tinggi (seperti 41 fitur pada dataset NSL-KDD) yang membebani komputasi, serta sifat black-box dari model AI yang sulit divalidasi logikanya oleh manusia. Masalah ini menyebabkan ketidakefisienan sistem dan keraguan administrator terhadap keputusan blokir yang diambil oleh IDS. Penelitian ini bertujuan untuk mengoptimalkan kinerja IDS sekaligus memberikan transparansi keputusan. Metode yang digunakan adalah Hybrid Feature Selection yang menggabungkan kecepatan Random Forest (Filter) dan ketelitian Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (Wrapper) untuk menyeleksi fitur terbaik. Selanjutnya, algoritma Decision Tree digunakan untuk mengekstraksi aturan logika (Rule Extraction) dari setiap serangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mereduksi 41 fitur menjadi 23 fitur optimal dengan mempertahankan akurasi validasi sebesar 99,73%. Sistem juga berhasil menghasilkan "kamus aturan" yang transparan untuk 40 jenis serangan berbeda, sehingga dapat dimanfaatkan oleh praktisi keamanan jaringan untuk memvalidasi insiden keamanan secara cepat dan akurat.
date: 2026-01-28
status: published
author list: authors
type: EPrint
type: ThesisEPrint
is part of: repository
has document: OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
has version: OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
has published: OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document
has file: COVER.pdf
has part: COVER.pdf

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document
has file: BAB I.pdf
has part: BAB I.pdf

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document
has file: BAB V.pdf
has part: BAB V.pdf

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document

OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD (Text)
type: Document

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Dony Ariyus
type: Person
given name: Dony
family name: Ariyus

Riki Nur Indra Putra
type: Person
given name: Riki Nur Indra
family name: Putra

HTML Summary of #31900 OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD
format: text/html
primary topic: OPTIMASI DAN DETEKSI INTRUSI MENGGUNAKAN HYBRID FEATURE SELECTION DAN DECISION TREE RULE-BASED PADA DATA NSLKDD

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept