KGS. Rahmat Saleh

Fokus pada penelitian ini yaitu jaringan IoT yang terhubung dengan beberapa sensor yang harus berjalan dengan baik, tanpa adanya gangguan dari jaringan abnormal yang dapat mengganggu pengiriman ataupun penerimaan data. Jenis serangan yang sering ditemukan yaitu Distributed Denial of Service (DDoS)–FIN flood yaitu jenis serangan yang mengancam jaringan sehingga merusak kinerja dari jaringan tersebut. Salah satu langkah untuk mendeteksi gangguan tersebut yaitu Intrusion Detection System (IDS). Metode yang digunakan untuk membedakan paket serangan dengan paket normal yaitu Learning Vector Quantization (LVQ). Program sistem deteksi dirancang supaya mendapatkan hasil deteksi dengan akurasi yang baik dan mendapatkan hasil confusion matrix secara otomatis. Hasil dari pengujian untuk data test dataset normal mendapatkan nilai akurasi 92,51%, dan untuk perhitungan confusion matrix mendapatkan hasil True Negative berjumlah 8.218 alert data normal atau data yang tidak terindikasi sebagai serangan, False Positive yang berjumlah 665 alert data yang normal namun terindikasi sebagai serangan. Pengujian dataset serangan mendapatkan hasil akurasi 100%, perhitungan confusion matrix mendapatkan hasil True Negative berjumlah 63.731 alert dan True Positive berjumlah 2.165.269 alert data yang terindikasi serangan. Kemudian pengujian dataset gabungan mendapatkan hasil akurasi 100%, perhitungan confusion matrix mendapatkan hasil True Negative berjumlah 128.416 alert dan True Positive berjumlah 2.305.010 alert.