Syarafina

Penggunaan perangkat Smart Home berbasis Internet of Things (IoT) meningkatkan risiko serangan siber seperti Denial of Service (DoS). Penelitian ini mengimplementasikan Framework AI-Assisted Penetration Testing untuk mengotomatisasi proses reconnaissance, scanning, enumeration, analisis keamanan, simulasi serangan DoS, analisis traffic, hingga penyusunan laporan. Framework menggunakan OpenAI GPT-4.1-mini sebagai reasoning engine dan Ollama Mistral sebagai traffic intelligence engine. Pengujian dilakukan pada tiga perangkat Smart Home dengan membandingkan pendekatan AI-Assisted dan manual. Hasil implementasi menghasilkan dataset sebanyak 23.293.582 paket, kemudian dilakukan random sampling menjadi 1.000.000 data untuk klasifikasi menggunakan Random Forest. Model memperoleh accuracy 97,41%, precision 98,19%, recall 94,68%, dan F1-score 96,40%. Selain itu, traffic AI-Assisted menunjukkan komunikasi API dengan Large Language Model, retransmission yang lebih rendah, serta pola traffic yang lebih terarah dibandingkan metode manual. Hasil penelitian menunjukkan bahwa framework mampu mengotomatisasi penetration testing serta menghasilkan dataset yang efektif untuk membedakan karakteristik serangan DoS AI-Assisted dan DoS Manual. Kata Kunci: AI-Assisted Penetration Testing, Smart Home, Internet of Things, Denial of Service, Large Language Model, Random Forest.