primary topic: ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Archive)
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
type: Document

ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST
abstract: Dalam ekosistem digital yang semakin rentan terhadap ancaman, kemampuan sistem keamanan untuk membedakan antara aktivitas pengguna yang sah dan upaya serangan siber menjadi sangat krusial. Penelitian ini mengusulkan implementasi algoritma Ensemble Random Forest yang diperkuat dengan teknik optimasi Hyperparameter Tuning berbasis Grid Search untuk membangun sistem deteksi intrusi jaringan yang handal. Studi ini memanfaatkan dataset Cybersecurity Intrusion dengan skenario pengujian yang ketat, membagi data menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi. Berdasarkan hasil evaluasi komprehensif, model yang dikembangkan berhasil mencatatkan akurasi global sebesar 89,68%. Indikator kinerja yang paling signifikan adalah tercapainya nilai Precision sebesar 1,00 pada kelas intrusi, yang merefleksikan kemampuan model yang sangat selektif dalam mengisolasi ancaman tanpa menghasilkan alarm palsu (Zero False Positives) yang sering menjadi kendala dalam operasional keamanan. Namun demikian, nilai Recall tercatat sebesar 0,77, yang mengindikasikan bahwa model masih melewatkan sekitar 23% dari total serangan yang ada (False Negative). Selain itu, analisis terhadap fitur dominan mengonfirmasi bahwa frekuensi kegagalan login dan skor reputasi IP adalah variabel kunci dalam mendeteksi anomali. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa pendekatan optimasi parameter pada algoritma Random Forest mampu menghasilkan mekanisme pertahanan yang tidak hanya efektif secara statistik, tetapi juga efisien dan stabil untuk diterapkan dalam memitigasi risiko serangan siber.
author list: authors
status: published
has version: ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
date: 2026-02-25
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 005 Pemrograman komputer, program dan data
has document: ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
has document: ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Archive)
has published: ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

005 Pemrograman komputer, program dan data
type: Concept

HTML Summary of #32319 ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST
format: text/html
primary topic: ANALISIS DATA SERANGAN SIBER BERDASARKAN JENIS DAN TARGET SERANGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ENSEMBLE RANDOM FOREST

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Deva Prawana Putra
family name: Putra
given name: Deva Prawana
type: Person

Subektiningsih Subektiningsih
family name: Subektiningsih
given name: Subektiningsih
type: Person