eprintid: 32807
rev_number: 17
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/28/07
datestamp: 2026-09-17 01:44:53
lastmod: 2026-09-17 01:44:53
status_changed: 2026-09-17 01:44:53
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Oroh, Rivaldo
creators_nim: 22.83.0762
contributors_name: Ariyus, Dony
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: IMPLEMENTASI ALGORITMA DBSCAN UNTUK DETEKSI
SERANGAN IPSWEEP PADA DATASET NSL-KDD
ispublished: pub
subjects: 000.000.005
divisions: tk
full_text_status: restricted
keywords: Keamanan Jaringan, Ipsweep, DBSCAN, Anomali, Silhouette
Coefficient, Network Security.
abstract: 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.
date: 2026-02-23
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Oroh, Rivaldo  (2026) IMPLEMENTASI ALGORITMA DBSCAN UNTUK DETEKSI SERANGAN IPSWEEP PADA DATASET NSL-KDD.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/3/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/4/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/5/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/6/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/7/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/8/Daftar%20Pustaka%20dan%20Lampiran.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/9/Sourcecode%20-%2022.83.0762.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32807/10/Publikasi.pdf