Analisis Pengembangan Intrusion Detection System (IDS) Menggunakan Random Forest Untuk Meningkatkan Keamanan Jaringan

Abstract

Network security is becoming increasingly important amidst the rise of cyberattacks with increasing complexity. Threats such as intrusion, data theft, and distributed denial of service (DoS/DDoS) attacks demand an adaptive and intelligent protection system. This research aims to develop an Intrusion Detection System (IDS) based on the Random Forest algorithm and evaluate its performance in detecting both normal network activity and attacks. The NSL-KDD dataset was chosen because it is a standard benchmark in intrusion detection studies and has undergone improvements from previous versions. The research process included data preprocessing stages, such as removing irrelevant features, encoding categorical variables, and normalizing numeric features, so that the data is more ready for use in the model training stage. Next, the IDS model was trained using the Random Forest algorithm, which has advantages in handling large-dimensional data, minimizing the risk of overfitting, and providing information on feature importance. Model evaluation was conducted using accuracy, precision, and recall metrics to comprehensively measure performance. The results of the study show that the Random Forest-based IDS model successfully achieved 98% accuracy, with 98% precision in the normal class and 98% recall in the attack class. Furthermore, features such as src_bytes, count, and same_srv_rate were shown to contribute significantly to the classification process. These findings confirm that the Random Forest algorithm is able to detect suspicious network activity effectively and efficiently, making it a reliable solution in the development of a machine learning-based IDS. This research is expected to serve as a reference for further studies and real-world implementations in improving computer network security.

                                                                Abstrak

Keamanan jaringan merupakan aspek yang semakin penting di tengah maraknya serangan siber dengan tingkat kompleksitas yang terus meningkat. Ancaman berupa penyusupan, pencurian data, maupun serangan terdistribusi (DoS/DDoS) menuntut adanya sistem perlindungan yang adaptif dan cerdas. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis algoritma Random Forest serta mengevaluasi performanya dalam mendeteksi aktivitas jaringan normal maupun serangan. Dataset yang digunakan adalah NSL-KDD, yang dipilih karena merupakan benchmark standar dalam studi deteksi intrusi dan telah melalui perbaikan dari versi sebelumnya. Proses penelitian mencakup tahapan pra-pemrosesan data, seperti penghapusan fitur yang tidak relevan, pengkodean variabel kategorikal, serta normalisasi fitur numerik, sehingga data lebih siap digunakan pada tahap pelatihan model. Selanjutnya, model IDS dilatih dengan algoritma Random Forest yang memiliki keunggulan dalam mengatasi data berdimensi besar, meminimalkan risiko overfitting, serta memberikan informasi mengenai tingkat kepentingan fitur. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik akurasi, precision, dan recall untuk mengukur performa secara komprehensif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IDS berbasis Random Forest berhasil mencapai akurasi sebesar 98%, dengan precision 98% pada kelas normal serta recall 98% pada kelas attack. Selain itu, fitur-fitur seperti src_bytes, count, dan same_srv_rate terbukti berkontribusi signifikan dalam proses klasifikasi. Temuan ini menegaskan bahwa algoritma Random Forest mampu mendeteksi aktivitas jaringan yang mencurigakan secara efektif dan efisien, sehingga dapat dijadikan solusi andal dalam pengembangan IDS berbasis machine learning. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi untuk studi lanjutan maupun implementasi nyata dalam meningkatkan keamanan jaringan komputer.