Klasifikasi Botnet Pada Jaringan Intentet of Things (IoT) Menggunakan Autoencoder dan Artificial Neural Network (ANN)

Internet of Things (IoT) memungkinkan setiap perangkat dapat saling terhubung melalui perantara internet. Namun dalam pengimplementasian teknologi tersebut, terdapat berbagai macam ancaman. Salah satu ancaman serius pada teknologi IoT yaitu serangan DDOS melalui perantara Botnet (Robot Network). Penelitian ini menggunakan dataset yang berasal dari Tallinn University of Technology yaitu MedBIoT dataset. Algoritma autoencoder digunakan pada proses reduksi dimensi. Selain itu, Algoritma Artificial Neural Network juga digunakan pada proses klasifikasi. Hasil klasifikasi menggunakan kedua algoritma tersebut menunjukkan hasil yang cukup baik pada kasus binary yaitu nilai akurasi sebesar 99.72%, nilai presisi sebesar 99.82, nilai sensitivitas sebesar 99.83%, nilai spesifisitas sebesar 99.31% serta nial f1-score sebesar 99.82%. Selanjutnya hasil klasifikasi pada kasus multiclass juga mendapatkan hasil yang cukup baik yaitu nilai akurasi sebesar 99.78%, nilai presisi sebesar 99.54%, nilai sensitivitas sebesar 99.51%, nilai spesifisitas sebesar 99.70%, dan nilai F1-score sebesar 99.52%.

Download paper here)

Citation: BIMANTARA, ABDI, and Deris Stiawan. KLASIFIKASI BOTNET PADA JARINGAN INTERNET OF THINGS (IOT) MENGGUNAKAN AUTOENCODER DAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN). Diss. Sriwijaya University, 2021.