TY  - THES
A1  - Oroh, Rivaldo
N2  - Keamanan jaringan saat ini menghadapi tantangan serius akibat
meningkatnya aktivitas pengintaian seperti serangan Ipsweep. Masalah utama dari
serangan ini adalah kemampuannya untuk memetakan host yang aktif dalam
sebuah jaringan secara cepat, yang jika dibiarkan akan menjadi pintu masuk bagi
serangan siber yang lebih destruktif. Dampaknya, kerahasiaan dan integritas data
dalam jaringan organisasi menjadi terancam, serta dapat menyebabkan
kelumpuhan sistem jika tahap pengintaian ini berhasil berlanjut ke tahap
eksploitasi.
Untuk menyelesaikan masalah tersebut, peneliti menerapkan metode
clustering menggunakan algoritma Density-Based Spatial Clustering of
Applications with Noise (DBSCAN). Langkah-langkah penelitian dimulai dengan
pengambilan data dari dataset NSL-KDD, dilanjutkan dengan tahap prapemrosesan

data menggunakan Label Encoding untuk fitur kategorikal dan
MinMaxScaler untuk menyeimbangkan skala nilai fitur. Proses identifikasi
dilakukan secara unsupervised dengan menentukan parameter Epsilon (?) dan
Minimum Points (MinPts) guna memisahkan trafik normal dengan titik anomali
yang merupakan representasi dari serangan Ipsweep.
Hasil akhir penelitian menunjukkan bahwa algoritma DBSCAN berhasil
mengidentifikasi 11.063 data anomali dari total 61.809 catatan koneksi, dengan
validasi metrik Silhouette Coefficient sebesar 0,0196. Penelitian ini berkontribusi
dalam memberikan model deteksi dini yang otomatis dan efektif tanpa bergantung
pada label data. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh administrator
jaringan dan praktisi keamanan siber sebagai referensi dalam membangun sistem
deteksi intrusi yang lebih adaptif. Untuk pengembangan lebih lanjut, disarankan
penggunaan teknik reduksi dimensi guna mengoptimalkan waktu komputasi.
PB  - Universitas AMIKOM Yogyakarta
ID  - universitasamikomyogyakarta32807
KW  - Keamanan Jaringan
KW  -  Ipsweep
KW  -  DBSCAN
KW  -  Anomali
KW  -  Silhouette
Coefficient
KW  -  Network Security.
AV  - restricted
UR  - https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/
TI  - IMPLEMENTASI ALGORITMA DBSCAN UNTUK DETEKSI
SERANGAN IPSWEEP PADA DATASET NSL-KDD
Y1  - 2026/02/23/
M1  - bachelor
ER  -