Analisis Kinerja Intrusion Detection System Berbasis Algoritma Random Forest Menggunakan Dataset Unbalanced Honeynet BSSN - Kuni Inayah; Kalamullah Ramli (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Teknologi dan sistem informasi yang semakin berkembang menjadikan ancaman siber juga semakin meningkat. Pada tahun 2023, Indonesia menduduki peringkat pertama sebagai negara dengan sumber serangan tertinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, Intrusion Detection System (IDS) dijadikan solusi di berbagai sistem pemerintahan, bekerja sama dengan Honeynet BSSN. Namun, IDS ini tidak bekerja maksimal untuk mendeteksi jenis serangan baru yang belum pernah terjadi sebelumnya (zero-day). Untuk meningkatkan performa IDS salah satunya dengan menggunakan machine learning. Pada penelitian ini, diusulkan desain IDS berbasis algoritma random forest menggunakan dataset CIC-ToN-IoT sebagai dataset whitelist dan dataset Honeynet BSSN sebagai dataset blacklist. Model mengklasifikasikan 10 (sepuluh) klasifikasi yaitu Benign, Information Leak, Malware, Trojan Activity, Information Gathering, APT, Exploit, Web Application Attack, Denial of Service (DoS), dan jenis serangan lainnya (other). Hasil analisis menunjukkan bahwa pemodelan IDS based on machine learning memiliki rata-rata nilai akurasi lebih dari 90%, nilai presisi 91%, nilai recall 90%, dan F1-score 90%. Untuk kelas klasifikasi dengan jumlah data support besar memiliki nilai presisi yang jauh lebih baik dibandingkan kelas klasifikasi dengan jumlah data support lebih sedikit. Dengan demikian, pemodelan machine learning yang dibuat dapat secara efektif dalam menganalisis berbagai serangan yang terjadi pada sistem informasi di Lingkungan Pemerintah terutama pada klasifikasi data dengan jumlah yang besar.