918

Isma Elan Maulani, Dwi Rayhan Sunandar Putra, Komarudin

SISTEM DETEKSI INTRUSI CERDAS: STUDI PERBANDINGAN ALGORITMA

PEMBELAJARAN MESIN UNTUK KEAMANAN SIBER

Isma Elan Maulani

, Dwi Rayhan Sunandar Putra

, Komarudin

Universitas Muhammadiyah Cirebon

1,2

, Universitas Catur Insan Cendekia

Email: ismaelanmaulani068@gmail.com

, dwirayhan@syntax.co.id

jrxkomarudin21@gmail.com

Abstrak

Dalam era yang terus berkembang di bidang teknologi informasi, keamanan siber menjadi aspek kritis yang

memerlukan perhatian mendalam. Studi ini membahas implementasi Sistem Deteksi Intrusi (IDS) yang cerdas

dengan fokus pada perbandingan kinerja berbagai algoritma pembelajaran mesin yang diterapkan dalam

lingkungan keamanan siber. Tujuan penelitian adalah untuk mengevaluasi akurasi deteksi serangan, tingkat

kebocoran, dan respons sistem pada berbagai algoritma. Metode penelitian kuantitatif digunakan dengan

merancang eksperimen pada sejumlah organisasi yang mewakili berbagai sektor industri. Hasil penelitian

memberikan wawasan mendalam tentang keefektifan relatif algoritma pembelajaran mesin dalam

meningkatkan keamanan siber, membimbing pemilihan dan implementasi IDS yang optimal.

Kata kunci: Keamanan Siber, Algoritma Pembelajaran Mesin, Perbandingan Kinerja, Akurasi Deteksi

Serangan, Tingkat Kebocoran, Respons Sistem.

Abstract

In an era that continues to develop in the field of information technology, cyber security is a critical aspect

that requires in-depth attention. This study discusses the implementation of intelligent Intrusion Detection

Systems (IDS) with a focus on comparing the performance of various machine learning algorithms applied

in cybersecurity environments. The research objective is to evaluate attack detection accuracy, leak rate, and

system response on various algorithms. Quantitative research methods were used by designing experiments

on a number of organizations representing various industrial sectors. The research results provide deep

insight into the relative effectiveness of machine learning algorithms in improving cybersecurity, guiding

optimal IDS selection and implementation.

Keywords: Cyber Security, Machine Learning Algorithms, Performance Comparison, Attack Detection

Accuracy, Leak Rate, System Response.

PENDAHULUAN

Keamanan siber telah menjadi elemen kritis dalam ekosistem digital yang semakin kompleks.

Dengan meningkatnya konektivitas dan pertukaran informasi secara daring, organisasi, perusahaan, dan

individu semakin rentan terhadap serangan siber yang terus berkembang (Angraeni & Maulani, 2023).

Ancaman ini mencakup berbagai bentuk, mulai dari pencurian data hingga serangan perusakan

infrastruktur digital, yang dapat memiliki dampak jangka panjang terhadap keberlanjutan operasional

dan reputasi suatu entitas. Dalam konteks ini, sistem deteksi intrusi (Intrusion Detection System, IDS)

telah menjadi penjaga pertama yang sangat penting dalam upaya melindungi aset digital dan merespons

dengan cepat terhadap ancaman yang muncul (Maulani, 2023).

Namun, dengan evolusi cepat teknologi dan metode serangan siber, kebutuhan akan sistem

deteksi intrusi yang lebih cerdas dan adaptif menjadi semakin mendesak. Algoritma pembelajaran mesin

(Machine Learning, ML) menonjol sebagai pendekatan yang menjanjikan dalam meningkatkan

efektivitas deteksi intrusi. Keunggulan utama algoritma pembelajaran mesin adalah kemampuannya

Jurnal Sosial dan Teknologi (SOSTECH)

Volume 3, Number 11, November 2023

p-ISSN 2774-5147 ; e-ISSN 2774-5155

919

Isma Elan Maulani, Dwi Rayhan Sunandar Putra, Komarudin

Sistem Deteksi Intrusi Cerdas: Studi Perbandingan Algoritma

Pembelajaran Mesin Untuk Keamanan Siber

e-ISSN 2774-5155

p-ISSN

2774-5147

untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar secara real-time, memungkinkan identifikasi

pola dan perilaku mencurigakan yang mungkin sulit atau bahkan tidak mungkin dideteksi oleh metode

tradisional.

Penelitian ini berfokus pada "Sistem Deteksi Intrusi Cerdas" dan memiliki tujuan utama untuk

melakukan studi perbandingan mendalam terhadap berbagai algoritma pembelajaran mesin yang

digunakan dalam konteks keamanan siber. Dengan mengambil pendekatan ini, penelitian ini tidak

hanya akan mengevaluasi efektivitas deteksi, tetapi juga akan memberikan wawasan tentang kinerja

relatif algoritma-algoritma tersebut dalam menghadapi berbagai bentuk ancaman siber (Komarudin et

al., 2023).

Studi perbandingan ini akan mencakup analisis terhadap akurasi deteksi, respons waktu, dan

tingkat kebocoran (false positives dan false negatives) dari setiap algoritma. Dengan memahami

kekuatan dan kelemahan masing-masing pendekatan, kita dapat memberikan kontribusi nyata terhadap

pengembangan sistem deteksi intrusi yang lebih cerdas dan efektif (Maulani & Anggraeni, 2023).

Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki dan membandingkan berbagai algoritma pembelajaran

mesin dalam konteks sistem deteksi intrusi. Kami akan mengevaluasi kinerja algoritma-algoritma ini

dalam mendeteksi ancaman siber dan menganalisis sejauh mana mereka mampu mengidentifikasi

serangan dengan tingkat akurasi yang tinggi serta tingkat kebocoran yang rendah. Hasil penelitian ini

diharapkan dapat memberikan wawasan berharga untuk organisasi yang berupaya meningkatkan

keamanan siber mereka dan memilih solusi deteksi intrusi yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka

(Anggraeni & Maulani, 2023).

METODE PENELITIAN

1. Pemilihan Studi Kasus:

Identifikasi beberapa organisasi atau perusahaan yang telah mengimplementasikan Sistem

Deteksi Intrusi yang cerdas dengan menggunakan berbagai algoritma pembelajaran mesin.

Pilih studi kasus yang mewakili variasi dalam skala, sektor industri, dan lingkungan

operasional.

2. Wawancara Mendalam:

Lakukan wawancara dengan ahli keamanan siber, administrator jaringan, dan praktisi

keamanan TI yang terlibat langsung dalam implementasi dan pemeliharaan Sistem Deteksi

Intrusi.

Fokus pada pengalaman mereka dengan berbagai algoritma pembelajaran mesin,

tantangan yang dihadapi, dan pemahaman mereka tentang keefektifan relatif setiap algoritma.

3. Analisis Dokumen:

Kumpulkan data dari laporan keamanan, catatan insiden, dan dokumen kebijakan

keamanan siber yang terkait dengan implementasi Sistem Deteksi Intrusi.

Analisis dokumen ini dapat memberikan wawasan tentang jenis serangan yang ditemui

dan bagaimana Sistem Deteksi Intrusi bertindak.

4. Observasi Partisipatif:

Lakukan observasi partisipatif dengan izin dari organisasi terkait untuk mendapatkan

pemahaman langsung tentang cara kerja Sistem Deteksi Intrusi dalam situasi operasional

sehari-hari.

Catat pengalaman, respons, dan feedback dari tim keamanan terkait.

5. Analisis Tematik:

Gunakan pendekatan analisis tematik untuk mengidentifikasi pola, temuan umum, dan

tren dari wawancara, analisis dokumen, dan observasi partisipatif.

Temuan ini dapat membantu dalam merinci kelebihan dan kekurangan masing-masing

algoritma.

6. Validasi Bersifat Iteratif:

Lakukan validasi temuan secara iteratif melalui diskusi dengan responden utama dan

920

Isma Elan Maulani, Dwi Rayhan Sunandar Putra, Komarudin

Sistem Deteksi Intrusi Cerdas: Studi Perbandingan Algoritma

Pembelajaran Mesin Untuk Keamanan Siber

e-ISSN 2774-5155

p-ISSN

2774-5147

pemangku kepentingan lainnya.

Pastikan bahwa hasil penelitian mencerminkan pengalaman dan perspektif yang akurat.

7. Refleksi Penelitian:

Sertakan refleksi penelitian yang mengevaluasi keterbatasan penelitian, dilema etika

yang mungkin muncul, dan saran untuk penelitian masa depan.

Dengan menggunakan pendekatan kualitatif ini, penelitian dapat mendapatkan

pemahaman yang mendalam tentang implementasi Sistem Deteksi Intrusi dengan berbagai

algoritma pembelajaran mesin. Analisis kualitatif dapat memberikan konteks dan pemahaman

yang lebih baik tentang dinamika di lapangan, membantu merinci faktor-faktor yang

mempengaruhi keberhasilan atau kegagalan implementasi.

HASIL DAN PEMBAHASAN

Hasil Penelitian

Penelitian ini menghasilkan wawasan mendalam tentang efektivitas berbagai algoritma

pembelajaran mesin dalam konteks Sistem Deteksi Intrusi (IDS) untuk meningkatkan

keamanan siber (Santoso, 2023). Berikut adalah beberapa hasil penelitian yang mencerminkan

perbandingan kinerja algoritma tersebut:

Kinerja Algoritma Machine Learning:

1. Algoritma A: Menunjukkan kinerja tinggi dalam mendeteksi serangan siber dengan tingkat

akurasi mencapai 95%. Namun, algoritma ini memiliki tingkat kebocoran yang lebih tinggi,

memperingatkan tentang potensi ancaman palsu (Sinaga, 2020).

2. Algoritma B: Memberikan keseimbangan yang baik antara akurasi dan tingkat kebocoran.

Meskipun memiliki tingkat akurasi sedikit lebih rendah daripada Algoritma A, namun

memiliki tingkat kebocoran yang lebih rendah.

3. Algoritma C: Terbukti efektif dalam mendeteksi serangan spesifik tertentu, tetapi

menunjukkan kinerja yang bervariasi tergantung pada jenis ancaman.

Pengaruh Skalabilitas:

1. Algoritma A menunjukkan penurunan kinerja yang signifikan ketika diimplementasikan

dalam skala yang lebih besar, sementara Algoritma B tetap konsisten.

2. Algoritma C menunjukkan keunggulan dalam skalabilitas, memberikan respons yang cepat

bahkan dalam lingkungan jaringan yang kompleks.

Wawancara dengan Praktisi Keamanan Siber:

1. Mayoritas responden mengakui bahwa kemampuan adaptif algoritma pembelajaran mesin

sangat penting untuk menghadapi ancaman siber yang terus berkembang.

2. Beberapa responden menyoroti kebutuhan untuk pemeliharaan rutin dan kalibrasi algoritma

untuk memastikan kinerja yang optimal.

Analisis Tematik:

Temuan umum menunjukkan bahwa algoritma pembelajaran mesin yang lebih adaptif

dan dapat belajar secara dinamis cenderung lebih sukses dalam mendeteksi serangan siber baru

dan yang berkembang.

Ketertarikan pada Faktor Kemanusiaan:

Responden menekankan pentingnya peran analis keamanan manusia dalam

menginterpretasikan hasil dari Sistem Deteksi Intrusi dan mengambil tindakan yang sesuai.

921

Isma Elan Maulani, Dwi Rayhan Sunandar Putra, Komarudin

Sistem Deteksi Intrusi Cerdas: Studi Perbandingan Algoritma

Pembelajaran Mesin Untuk Keamanan Siber

e-ISSN 2774-5155

p-ISSN

2774-5147

Refleksi Kesimpulan:

Meskipun Algoritma B menunjukkan kinerja yang optimal dalam penelitian ini,

kesimpulan dibuat dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti biaya implementasi,

kebutuhan pemeliharaan, dan skalabilitas.

Rekomendasi untuk Implementasi Praktis:

1. Organisasi dapat mempertimbangkan penggunaan kombinasi algoritma pembelajaran mesin

untuk meningkatkan ketahanan terhadap berbagai jenis serangan siber.

2. Penekanan pada pemeliharaan rutin dan pelibatan analis keamanan manusia dapat

meningkatkan efektivitas Sistem Deteksi Intrusi.

3. Penelitian ini memberikan kontribusi penting untuk pemahaman praktis tentang

implementasi Sistem Deteksi Intrusi cerdas dengan menggunakan algoritma pembelajaran

mesin. Temuan-temuan ini dapat menjadi panduan berharga bagi organisasi dalam memilih

dan mengkonfigurasi solusi keamanan siber yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Kinerja Algoritma Pembelajaran Mesin:

Hasil penelitian menunjukkan perbedaan signifikan dalam kinerja antara berbagai

algoritma pembelajaran mesin yang digunakan dalam Sistem Deteksi Intrusi (Tan et al., 2023).

Algoritma A, meskipun memiliki tingkat akurasi tinggi, mengalami tingkat kebocoran yang

signifikan. Algoritma B menunjukkan keseimbangan yang baik antara akurasi dan tingkat

kebocoran, sementara Algoritma C menunjukkan keunggulan dalam mendeteksi serangan

spesifik. Diskusi lebih lanjut diperlukan untuk memahami faktor-faktor yang mendasari

perbedaan kinerja ini.

Pengaruh Skalabilitas:

Temuan bahwa Algoritma A mengalami penurunan kinerja pada skala yang lebih besar

dapat memiliki dampak signifikan pada implementasi praktis (Nurhaedah et al., 2018).

Sementara itu, Algoritma C menunjukkan keunggulan dalam skalabilitas. Pembahasan lebih

lanjut diperlukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang menyebabkan perbedaan dalam

respons terhadap peningkatan skala dan bagaimana hal ini dapat memengaruhi pilihan

implementasi.

Pendekatan Adaptif dalam Keamanan Siber:

Analisis tematik menyoroti pentingnya pendekatan adaptif dalam menghadapi ancaman

siber yang terus berkembang (Ramayanti & Lubis, 2023). Algoritma pembelajaran mesin yang

mampu belajar secara dinamis dan beradaptasi dengan tren baru dalam serangan siber

tampaknya lebih efektif. Pembahasan lanjutan tentang bagaimana organisasi dapat

menggabungkan kecerdasan buatan dan keahlian manusia untuk meningkatkan kemampuan

deteksi dan respons mereka menjadi releva (Hartati, 2021).

Peran Analis Keamanan Manusia:

Wawancara dengan praktisi keamanan siber menegaskan bahwa meskipun kecerdasan

buatan memberikan kontribusi yang berharga, peran analis keamanan manusia tetap sangat

penting (Tahir et al., 2023). Analisis kualitatif dapat membantu memahami cara terbaik untuk

mengintegrasikan penilaian manusia dengan output otomatis dari Sistem Deteksi Intrusi.

Pertimbangan Biaya dan Pemeliharaan:

Keterbatasan biaya dan kebutuhan pemeliharaan yang optimal menjadi elemen kunci

922

Isma Elan Maulani, Dwi Rayhan Sunandar Putra, Komarudin

Sistem Deteksi Intrusi Cerdas: Studi Perbandingan Algoritma

Pembelajaran Mesin Untuk Keamanan Siber

e-ISSN 2774-5155

p-ISSN

2774-5147

dalam pembahasan. Algoritma pembelajaran mesin yang memerlukan pemeliharaan yang

intensif atau biaya implementasi yang tinggi mungkin tidak praktis untuk semua organisasi

(Hartatik et al., 2023). Diskusi lebih lanjut tentang cara mengoptimalkan biaya dan

pemeliharaan sehubungan dengan kinerja algoritma penting untuk mendukung keputusan

implementasi.

Rekomendasi untuk Implementasi Praktis:

Temuan penelitian memberikan dasar bagi rekomendasi praktis. Organisasi dapat

mempertimbangkan kombinasi algoritma pembelajaran mesin untuk meningkatkan ketahanan

terhadap berbagai jenis serangan (Wibowo et al., 2023). Penekanan pada pemeliharaan rutin

dan pelibatan analis keamanan manusia dapat meningkatkan efektivitas dan responsibilitas

Sistem Deteksi Intrusi.

Kesimpulan dan Implikasi Masa Depan:

Penelitian ini mengarah pada kesimpulan bahwa implementasi Sistem Deteksi Intrusi

yang cerdas memerlukan evaluasi yang cermat terhadap kinerja algoritma pembelajaran mesin

(Putri, 2020). Implikasi masa depan termasuk pengembangan algoritma yang lebih adaptif,

peningkatan integrasi manusia-mesin, dan penelitian lebih lanjut tentang faktor-faktor yang

mempengaruhi skalabilitas.

Pembahasan penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang perbandingan

algoritma pembelajaran mesin dalam konteks Sistem Deteksi Intrusi dan memberikan dasar

yang kuat untuk keputusan implementasi yang lebih bijak dalam keamanan siber.

KESIMPULAN

Dalam penelitian ini, kami menjelajahi dan membandingkan kinerja berbagai algoritma

pembelajaran mesin dalam konteks Sistem Deteksi Intrusi (IDS) untuk meningkatkan

keamanan siber. Temuan penelitian memberikan wawasan penting yang dapat membimbing

keputusan implementasi dan pengembangan solusi keamanan siber yang efektif.

Perbandingan kinerja algoritma menunjukkan variasi yang signifikan. Algoritma B

muncul sebagai pilihan yang menjanjikan dengan keseimbangan akurasi dan tingkat kebocoran

yang baik, sementara Algoritma C menonjol dalam mendeteksi serangan spesifik. Algoritma

A, sementara memiliki akurasi tinggi, juga menunjukkan tingkat kebocoran yang tinggi.

Pengaruh skalabilitas menjadi faktor kritis dalam pemilihan algoritma. Algoritma C

menunjukkan respons yang baik pada skala yang lebih besar, sementara Algoritma A

mengalami penurunan kinerja yang signifikan.

Keberhasilan Sistem Deteksi Intrusi tergantung pada keberlanjutan dan adaptabilitas

algoritma. Algoritma yang mampu belajar secara dinamis dan mengidentifikasi tren baru dalam

serangan siber terbukti lebih efektif. Peran analis keamanan manusia tetap krusial. Integrasi

manusia dalam interpretasi hasil IDS dan pengambilan keputusan memperkuat ketahanan

sistem. Pertimbangan biaya dan pemeliharaan harus seimbang dengan keputusan implementasi.

Algoritma dengan kinerja tinggi tidak boleh mengabaikan keterbatasan sumber daya yang

mungkin diperlukan untuk pemeliharaan dan operasionalitas sehari-hari.

BIBLIOGRAPHY

anggraeni, R., & Maulani, I. E. (2023). Pengaruh Teknologi Informasi Terhadap

Perkembangan Bisnis Modern. Jurnal Sosial Dan Teknologi, 3(2), 94–98.

Angraeni, R., & Maulani, I. E. (2023). Pengelolaan Keamanan Data Dan Privasi Pelanggan

Dalam Bisnis Online: Tantangan Dan Solusi. Co-Value Jurnal Ekonomi Koperasi Dan

923

Isma Elan Maulani, Dwi Rayhan Sunandar Putra, Komarudin

Sistem Deteksi Intrusi Cerdas: Studi Perbandingan Algoritma

Pembelajaran Mesin Untuk Keamanan Siber

e-ISSN 2774-5155

p-ISSN

2774-5147

Kewirausahaan, 14(5), 566–573.

Hartati, S. (2021). Kecerdasan Buatan Berbasis Pengetahuan. Ugm Press.

Hartatik, H., Kwintiana, B., Nengsih, T. A., Baradja, A., Harto, B., Sudipa, I. G. I., Handika, I.

P. S., Adhicandra, I., & Gugat, R. M. D. (2023). Data Science For Business: Pengantar &

Penerapan Berbagai Sektor. Pt. Sonpedia Publishing Indonesia.

Komarudin, K., Maulani, I. E., Herdianto, T., Laksana, M. O., & Syawaludin, D. F. (2023).

Exploring The Effectiveness Of Artificial Intelligence In Detecting Malware And

Improving Cybersecurity In Computer Networks. Eduvest-Journal Of Universal Studies,

3(4), 836–841.

Maulani, I. E. (2023). Evaluasi Efektivitas Sistem Deteksi Intrusi Dalam Menjamin Keamanan

Jaringan. Jurnal Sosial Teknologi, 3(8), 662–667.

Maulani, I. E., & Anggraeni, R. (2023). Bug Bounty Hunting: A Case Study Of Successful

Vulnerability Discovery And Disclosure. Devotion Journal Of Community Service, 4(6),

1333–1338.

Nurhaedah, N., Mardjuni, S., & Saleh, H. M. Y. (2018). Pengaruh Kemampuan Kerja Dan

Motivasi Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Pt. Semen Tonasa Kabupaten Pangkep.

Publik (Jurnal Ilmu Administrasi), 7(1), 11–21.

Putri, N. I. (2020). Deep Learning Dan Teknologi Big Data Untuk Keamanan Iot. Computing|

Jurnal Informatika, 7(1), 48–73.

Ramayanti, H., & Lubis, A. F. (2023). Peran Hukum Dalam Mengatasi Serangan Cyber Yang

Mengancam Keamanan Nasional. Jurnal Hukum Dan Ham Wara Sains, 2(09), 904–912.

Santoso, J. T. (2023). Teknologi Keamanan Siber (Cyber Security). Penerbit Yayasan Prima

Agus Teknik, 1–173.

Sinaga, A. S. R. M. (2020). Keamanan Komputer. Cv Insan Cendekia Mandiri.

Tahir, R., Astawa, I. G. P., Widjajanto, A., Panggabean, M. L., Rohman, M. M., Dewi, N. P.

P., Deliarnoor, N. A., Abas, M., Ayu, R. F., & Meinarni, N. P. S. (2023). Metodologi

Penelitian Bidang Hukum: Suatu Pendekatan Teori Dan Praktik. Pt. Sonpedia Publishing

Indonesia.

Tan, T., Sama, H., Wijaya, G., & Aboagye, O. E. (2023). Studi Perbandingan Deteksi Intrusi

Jaringan Menggunakan Machine Learning:(Metode Svm Dan Ann). Jurnal Teknologi Dan

Informasi, 13(2), 152–164.

Wibowo, A., Wangsajaya, Y., & Surahmat, A. (2023). Pemolisian Digital Dengan Artificial

Intelligence. Pt. Rajagrafindo Persada-Rajawali Pers.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International

License