M. Afif Ildiansyah

Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma pembelajaran mesin yang termasuk dalam kategori supervised learning. SVM bekerja dengan membangun hyperplane optimal yang memisahkan dua kelas dalam ruang fitur. Hyperplane ini dipilih sedemikian rupa sehingga memiliki margin maksimum, yaitu jarak terbesar antara titik-titik data dari kedua kelas. Selain hyperplane, hyperparameter juga merupakan salah satu hal yang perlu diperhatikan dalam metode ini. Dataset berasal dari percobaan hasil riset COMNETS. Support Vector Machine berhasil mengklasifikasikan traffic jaringan malware dan benign. Evaluasi model menggunakan Confusion Matrix menunjukan bahwa model memperoleh akurasi sebesar 89,37%.