BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Era komunikasi

BAB 1
PENDAHULUAN
1.1
LATAR BELAKANG
Era komunikasi dengan menggunakan fasilitas internet memberikan banyak
kemudahan dalam mendapatkan informasi yang dikehendaki. Dengan demikian
semakin banyak orang, perusahaan-perusahaan, institusi pendidikan maupun
instansi pemerintah yang menghubungkan jaringan komputernya ke jaringan
layanan internet.
Pada awal penggunaan layanan internet ini belum banyak dilakukan transaksitransaksi yang bersifat rahasia dan bernilai penting, tujuannya hanya
menampilkan bahwa perusahaannya telah ada informasinya di internet. Namun
demikian pada perkembangan berikutnya internet difungsikan sebagai sarana
untuk melakukan transaksi yang mengandung informasi yang lebih kompleks
diantaranya : e-commerce, e-government, e-learning dan e-bussiness. Tentunya
pada informasi seperti ini masalah keamanan menjadi hal yang sangat penting
diperhatikan, supaya informasi yang disampaikan akan dapat diterima oleh pihak
yang berhak saja.
Dengan semakin banyaknya manfaat yang diperoleh melalui penggunaan
jaringan internet, maka semakin banyak pula pemakai komputer yang
menghubungkan komputernya dengan internet saat ini, tentunya masalah
keamanan menjadi semakin rumit dalam penanganannya, sehingga sistem
keamanan ini seharusnya menjadi pertimbangan bagi sebuah perusahaan ataupun
institusi yang akan menggunakan internet sebagai media koneksinya.
Universitas Sumatera Utara
Berkembangnya teknologi informasi khususnya jaringan komputer dan
layanan- layanannya di satu sisi mempermudah pekerjaan-pekerjaan manusia
sehari-hari, akan tetapi di sisi lain timbul masalah yang sangat serius, yakni faktor
keamanannya. Di satu sisi manusia sudah sangat tergantung dengan sistem
informasi, akan tetapi di sisi lain statistik insiden keamanan meningka t tajam.
Menurut data yang dirangkum oleh CERT, jumlah serangan yang disebabkan
oleh celah keamanan sebuah sistem sangat meningkat. Dari tahun 1995 hingga
2006, telah terjadi sebanyak 30.780 serangan, yang sebagian besar serangan
tersebut, yaitu sebanyak 29.274 terjadi dalam tahun 2000 hingga 2006 (
http://www.cert.org/stats/#vulpubs. Diakses tanggal 28 Oktober 2010 )
Peningkatan jumlah serangan yang sangat berarti pada sistem jaringan yang
rentan ini, dipengaruhi oleh perubahan budaya masyarakat, yang pada saat ini
telah menggantungkan seluruh kebutuhannya pada sebuah sistem komputer. Ini
menjadi sebuah masalah serius mengingat pada saat ini, komputer telah menjadi
sebuah kebutuhan primer manusia dalam menyelesaikan pekerjaannya.
Untuk mengurangi resiko dari setiap serangan, diperlukan usaha-usaha terkait
dengan masalah keamanan sistem komputer. Salah satu mekanisme yang
dilakukan untuk pengamanan sebuah sistem adalah dengan intrusion detection.
Sytem Intrusion detection ( IDS ) adalah sebuah mekanisme untuk mendeteksi
manipulasi-manipulasi yang tidak diinginkan oleh seorang intruder atau
penyerang . Tujuan utama dari sistem intrusi ini adalah sebagai alarm, yang akan
memberikan peringatan apabila terdapat penetrasi dalam parameter keamanan,
dan memberikan solusi terhadap masalah keamanan tersebut.
Dalam mendeteksi serangan pada jaringan ini diperlukan suatu metode dan
algoritma yang diharapkan dapat bekerja dengan baik dalam mendeteksi suatu
serangan dalam sistem intrusi deteksi. Salah satu algoritma yang diharapkan
mampu digunakan dalam proses klasifikasi serangan ini yakni algoritma decision
tree.
Universitas Sumatera Utara
Karena adanya pemprosesan data yang besar dan kompleks serta sifat dinamis
dari tipe serangan, metode Data Mining diterapkan dalam Sistem Intrusi Deteksi
dalam jaringan berdasarkan trafik data. Dengan semakin canggihnya teknologi
komputer maka kumpulan data yang besar mampu dikumpulkan dan disimpan.
Tetapi data ini semakin berguna ketika dianalisis dan beberapa dependensi serta
korelasinya terdeteksi. Hal ini diharapkan mampu tercapai dengan pemanfaatan
teknik Machine Learning algoritma Classifier J48 dalam membangun sebuah
model Sistem Intrusi Deteksi dengan Decision Tree yang efisien. Dalam proses
analisis nantinya akan memanfaatkan standar tes data set KDD CUP 1999 dalam
menentukan tingkat performa dari Sistem Intrusi Deteksi dalam menemukan
anomali serangan yang terjadi pada suatu sistem jaringan komputer. Penelitian
akan dilakukan selanjutnya menggunakan bantuan dari Classifier J48 dalam
proses pembangunan Decision Tree menggunakan alat perangkat lunak WEKA
dalam mendapatkan tingkat akurasi dalam mencapai proses pendeteksian
serangan dan anomali yang terjadi pada suatu sistem.
1.2
Rumusan Masalah
Dari latar belakang masalah dapat dirumuskan beberapa masalah yang akan dibahas
antara lain :
a. Bagaimana upaya dalam mengawasi dan mencegah terjadinya penetrasi jaringan
yang tidak diharapkan dalam sistem.
b . Bagaimana upaya dalam mengawasi jumlah trafik data yang besar yang terjadi
pada jaringan dengan waktu yang pemprosesan yang efisien.
c. Bagaimana mendeteksi jika adanya anomali dengan tepat, yaitu dimana kondisi
terjadinya penyimpangan dari sistem yang normal atau tingkah laku user. Maka
dengan adanya proses klasifikasi serangan pada sistem ini dapat segera diketahui
jika anomali telah terjadi dan dapat dilakukan tindakan pencegahan maupun
perbaikan dengan segera.
d. Bagaimana untuk dapat mendeteksi signature, membedakan pola antara signature
user dengan attacker.
e. Bagaimana pola klasifikasi serangan jika terjadi pada sistem
Universitas Sumatera Utara
1.3
Batasan masalah
Ruang lingkup permasalahan dibatasi pada :
1. Hanya melakukan uji analisis terhadap algoritma Decision Tree menggunakan
sampel data set KDD CUP 1999.
2. Analisis pengujian algoritma Decision Tree untuk Sistem Deteksi Intrusi tidak
termasuk dalam hal implementasi ke dalam suatu sistem jaringan.
1.4
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis tingkat akurasi kinerja
algoritma Decision Tree dalam usaha mendeteksi dan mengklasifikasi serangan
pada jaringan di dalam suatu Sistem Deteksi Intrusi. Variabel yang digunakan
dalam proses analisa tingkat akurasi klasifikasi yakni Correctly Classified,
Incorrectly Classified, Kappa Statistic, Mean Absolute Error, Root mean squared
error, Relative absolute error, Root relative squared error, dan Total Number of
Instances.
1.5
Manfaat Penelitian
Manfaat dari penelitian ini adalah dapat memberikan kejelasan dan pemahaman
terhadap cara kerja dan pemanfaatan algoritma Decision Tree dalam proses
pengklasifikasian serangan pada Sistem Deteksi Intrusi. Sehingga beberapa
manfaat diperoleh dari penelitian ini yaitu:
1. Dengan adanya klasifikasi serangan menggunakan algoritma Decision Tree ini
diharapkan mampu mengetahui tingkat kinerja serta akurasi pemanfaatan
algoritma dalam usaha mencegah serta melindungi dan meningkatkan tingkat
keamanan jaringan sehingga suatu sistem dapat beroperasi dalam kondisi
normal.
Universitas Sumatera Utara
2. Mengenal dan memahami kinerja algoritma Decision Tree pada proses
klasifikasi serangan dalam Sistem Deteksi Intrusi.
1.6
Metode Penelitian
Langkah-langkah dalam pengerjaan Tugas Akhir/Skripsi, yakni :
1. Studi Literatur
a. Data mining
b. Intrusion Detection System
c. Teori Algoritma Decision Tree
d. Pemanfaatan perangkat lunak Weka.
Alasan
mengapa
metode
klasifikasi
serangan
pada
deteksi
intrusi
menggunakan algoritma Decision Tree adalah algoritma ini mampu
memproses data set dalam jumlah yang cukup besar dan akurat sebagaimana
data yang melewati jaringan komputer juga dalam jumlah yang cukup besar.
2. Analisis Klasifikasi Algoritma Decision Tree.
Langkah ini dilakukan dengan meneliti dan menganalisis seberapa akurat
algoritma Decision Tree dalam mengklasifikasikan serangan menggunakan
dataset yang diperoleh dari KDD 1999. Sehingga dapat diketahui tingkat
kinerja dari algoritma Decision Tree pada proses klasifikasi dalam Sistem
Intrusi Deteksi.
Universitas Sumatera Utara
START
Mempersiapkan
data
yang telah
diekstraksi
menjadi data set
berdasarkan
variable
yang telah diteliti
Data set
disimpan
dalam format
*csv
Format file
dikonversi ke
*arff
Selesai
Menggunakan
hasil output
untuk
perbandingan
Menggunakan
Modul classify
dengan
algoritma
decision tree
Menggunakan
data dengan
format arff
pada
WEKA untuk
dianalisis
1.1 Gambar Alur Analisis Data Set KDD 1999
3. Dokumentasi dan Pengambilan Kesimpulan.
Dokumentasi dan pengambilan kesimpulan dilakukan atas dasar hasil analisis
dan pengujian hasil percobaan dari data set dari KDD 1999 .
4.
Penyusunan laporan dalam bentuk skripsi
Dalam tahap ini akan disusun laporan dalam bentuk skripsi untuk menjelaskan
hasil percobaan dan analisis Algoritma Decision Tree dalam penggunaan
klasifikasi serangan pada Sistem Intrusi Deteksi.
1.7 Sistematika Penulisan
Universitas Sumatera Utara
Dalam penulisan tugas akhir ini, Penulis membagi sistematika penulisan menjadi 5
Bab, yang lebih jelasnya dapat dilihat di bawah ini :
BAB 1
:
PENDAHULUAN
Berisi tentang latar belakang diambilnya judul Tugas Akhir “Analisa
Serangan dari Log Dataset Sistem Intrusi dengan Menggunakan
Algoritma Decision Tree” , tujuan dari pembuatan Tugas Akhir ini,
batasan masalah dalam perancangan aplikasi, dan sistematika penulisan
Tugas Akhir yang menjelaskan secara garis besar susbstansi yang
diberikan pada masing-masing bab.
BAB 2
:
LANDASAN TEORI
Membahas tentang pengertian Sistem Deteksi Intrusi, Metode Deteksi
Intrusi, Data Mining, Algoritma Decision Tree, serta pemanfaatan
perangkat lunak Weka.
BAB 3
:
PERCOBAAN ALGORITMA DECISION TREE
Berisi mengenai algoritma Decision Tree yang digunakan dalam
percobaan, perangkat lunak Weka, serta prosedure pengambilan data
yakni KDD CUP 1999.
BAB 4
:
HASIL DAN ANALISA PERCOBAAN
Bab ini menjelaskan mengenai hasil percobaan menggunakan
algoritma
Decision
Tree
pada
dataset
KDD
CUP
1999.
Mengimplementasikan aplikasi dirancang dan dilanjutkan analisa dari
percobaan yang dilakukan dengan perangkat lunak Weka.
BAB 5
:
KESIMPULAN DAN SARAN
Berisi kesimpulan dan saran-saran dari penulis.
Universitas Sumatera Utara