…
primary topic: ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Archive)
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
type: Document

ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
abstract: Serangan jaringan Denial of Service (DoS) dan Distributed Denial of Service (DDoS) merupakan ancaman serius terhadap ketersediaan dan stabilitas layanan jaringan komputer. Serangan ini dilakukan dengan membanjiri sistem target menggunakan lalu lintas data dalam jumlah besar sehingga menyebabkan penurunan kinerja bahkan kegagalan layanan secara keseluruhan. Metode deteksi konvensional berbasis aturan memiliki keterbatasan dalam mengenali pola serangan modern yang semakin menyerupai trafik normal, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih adaptif dan cerdas. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja algoritma Random Forest dan Support Vector Machine (SVM) dalam mendeteksi serangan DoS dan DDoS. Dataset yang digunakan adalah CICIDS2017 yang berisi data trafik jaringan normal dan serangan. Tahapan penelitian meliputi proses preprocessing data, pembagian data menjadi data latih dan data uji, pelatihan model, serta evaluasi performa menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kedua algoritma mampu mendeteksi serangan DoS dan DDoS dengan tingkat akurasi yang tinggi. Random Forest memiliki performa yang lebih stabil pada dataset berukuran besar, sedangkan SVM menunjukkan kemampuan klasifikasi yang baik pada data berdimensi tinggi. Berdasarkan hasil pengujian, Random Forest secara umum memberikan kinerja yang lebih optimal dibandingkan SVM dalam konteks deteksi serangan DoS dan DDoS pada dataset CICIDS2017. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam pengembangan sistem deteksi intrusi berbasis machine learning yang lebih efektif dan efisien di lingkungan jaringan modern.
author list: authors
status: published
has version: ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
date: 2026-02-27
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
has document: ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
has document: ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Archive)
has published: ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
type: Concept

HTML Summary of #32350 ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
format: text/html
primary topic: ANALISIS SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Menase Christheovilyo Luturmas
family name: Luturmas
given name: Menase Christheovilyo
type: Person

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