PDSIPDSI
Bulletin of Informatics and Data ScienceBulletin of Informatics and Data ScienceInternet of Things (IoT) telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir dan kini digunakan di berbagai sektor kritis, termasuk industri, kesehatan, dan transportasi. Namun, semakin banyaknya perangkat IoT yang terhubung juga memperluas permukaan serangan, sehingga sistem rentan terhadap risiko keamanan siber yang lebih besar. Jumlah besar data yang dihasilkan oleh perangkat IoT yang heterogen merupakan tantangan signifikan bagi sistem deteksi intrusi (IDS), yang harus beroperasi secara efisien dan akurat di bawah kondisi ini. Deteksi intrusi di jaringan IoT umumnya dilakukan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, yang membutuhkan data fitur yang bersih dan relevan untuk mencapai kinerja klasifikasi optimal. Namun, tidak semua fitur yang tersedia berkontribusi secara bermakna dalam proses klasifikasi. Fitur yang tidak relevan atau redundant dapat menurunkan akurasi model dan meningkatkan biaya komputasi.
Penelitian ini mengevaluasi efektivitas Autoencoder sebagai metode reduksi fitur untuk sistem deteksi serangan pada jaringan IoT.Tiga algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk analisis komparatif.K-Nearest Neighbors (KNN), Naive Bayes (NB), dan Support Vector Machine (SVM).Dataset dievaluasi baik sebelum maupun setelah reduksi fitur menggunakan Autoencoder, dengan kinerja dinilai berdasarkan akurasi, presisi, recall, F1-score, waktu pelatihan, dan jumlah fitur.Hasil eksperimen menunjukkan bahwa Autoencoder dapat mengurangi jumlah fitur hingga 30% tanpa menurunkan kinerja secara signifikan.Bahkan, model NB dan SVM menunjukkan peningkatan dalam akurasi dan efisiensi pelatihan.Model KNN menunjukkan penurunan kinerja minimal, yang tetap dalam batas yang dapat diterima.Secara keseluruhan, Autoencoder terbukti sebagai metode yang efektif untuk reduksi fitur, mempertahankan atau bahkan meningkatkan efisiensi dan kinerja deteksi.Temuan ini mendukung penggunaan Autoencoder sebagai teknik seleksi fitur yang efisien dalam sistem deteksi serangan berbasis IoT.
Berdasarkan hasil penelitian, beberapa saran penelitian lanjutan dapat diusulkan. Pertama, perlu dilakukan penelitian lebih lanjut untuk mengeksplorasi variasi Autoencoder, seperti Autoencoder sparse, denoising, dan variational, untuk mengatasi tantangan spesifik seperti reduksi kebisingan, deteksi anomali, dan pembelajaran representasi. Kedua, penelitian dapat dilakukan untuk mengevaluasi kinerja Autoencoder dalam mengidentifikasi serangan yang lebih kompleks dan beragam dalam konteks IoT, di mana data cenderung lebih kompleks, beragam, dan sering tidak seimbang antar kelas. Ketiga, penelitian dapat berfokus pada pengembangan sistem deteksi serangan yang lebih efisien dan akurat dengan menggabungkan Autoencoder dengan teknik seleksi fitur lainnya, seperti Recursive Feature Elimination (RFE), untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan.
| File size | 359.38 KB |
| Pages | 7 |
| DMCA | Report |
Related /
IKMIIKMI Hasil implementasi menunjukkan bahwa kombinasi algoritma mampu mengenkripsi dan mendekripsi data secara akurat, menghasilkan cipherteks yang lebih kompleks,Hasil implementasi menunjukkan bahwa kombinasi algoritma mampu mengenkripsi dan mendekripsi data secara akurat, menghasilkan cipherteks yang lebih kompleks,
LODDOSINSTITUTELODDOSINSTITUTE Temuan ini dapat menjadi dasar bagi pihak sekolah untuk lebih memfokuskan intervensi kepada siswa yang memiliki nilai akademik rendah. Selain memberikanTemuan ini dapat menjadi dasar bagi pihak sekolah untuk lebih memfokuskan intervensi kepada siswa yang memiliki nilai akademik rendah. Selain memberikan
IKMIIKMI 075 data valid dengan delapan atribut mata pelajaran. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga kluster dengan nilai Davies-Bouldin Index sebesar075 data valid dengan delapan atribut mata pelajaran. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga kluster dengan nilai Davies-Bouldin Index sebesar
IKMIIKMI 455, yang mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat akurasi deteksi yang tinggi meskipun sensitivitas deteksi masih perlu ditingkatkan. Implementasi455, yang mengindikasikan bahwa model memiliki tingkat akurasi deteksi yang tinggi meskipun sensitivitas deteksi masih perlu ditingkatkan. Implementasi
IRPIIRPI Selanjutnya dilakukan pemodelan menggunakan algoritma NBC dan KNN dengan K-Fold Cross Validation sebagai teknik validasi. Hasilnya menunjukkan model NBCSelanjutnya dilakukan pemodelan menggunakan algoritma NBC dan KNN dengan K-Fold Cross Validation sebagai teknik validasi. Hasilnya menunjukkan model NBC
PDSIPDSI This research aims to determine the attributes in the diabetes dataset that most affect the classification and apply the Support Vector Machine methodThis research aims to determine the attributes in the diabetes dataset that most affect the classification and apply the Support Vector Machine method
SHMPUBLISHERSHMPUBLISHER Untuk mengurangi risiko kredit pada lembaga kredit, praktik manajemen risiko kredit perlu diterapkan agar lembaga pemberi pinjaman dapat bertahan dalamUntuk mengurangi risiko kredit pada lembaga kredit, praktik manajemen risiko kredit perlu diterapkan agar lembaga pemberi pinjaman dapat bertahan dalam
IRPIIRPI Harapannya instansi terkait dapat lebih memperhatikan dan memprioritaskan ke-5 atribut tersebut sebagai pemantauan prediksi stunting di Kota Dumai. PenelitianHarapannya instansi terkait dapat lebih memperhatikan dan memprioritaskan ke-5 atribut tersebut sebagai pemantauan prediksi stunting di Kota Dumai. Penelitian
Useful /
PPSUNIYAPPPSUNIYAP Penelitian ini mengeksplorasi transformasi digital dalam manajemen keuangan dari perspektif pelaku usaha, dengan fokus pada perbedaan tingkat adopsi teknologiPenelitian ini mengeksplorasi transformasi digital dalam manajemen keuangan dari perspektif pelaku usaha, dengan fokus pada perbedaan tingkat adopsi teknologi
STP IPISTP IPI Sebagai contoh, dalam Kejadian 48:15‑16, Yakub memberikan sharing iman kepada anak‑anaknya, Efraim dan Manasye, dengan menyatakan bahwa Allah adalahSebagai contoh, dalam Kejadian 48:15‑16, Yakub memberikan sharing iman kepada anak‑anaknya, Efraim dan Manasye, dengan menyatakan bahwa Allah adalah
SAINSSAINS Penelitian menunjukkan bahwa GCG yang diproksikan oleh dewan komisaris independen dan kepemilikan institusional, serta CSR memengaruhi manajemen laba,Penelitian menunjukkan bahwa GCG yang diproksikan oleh dewan komisaris independen dan kepemilikan institusional, serta CSR memengaruhi manajemen laba,
SAINSSAINS Kedai Es Kepo masih menggunakan metode sederhana dalam menghitung harga pokok produksi, menghasilkan biaya yang lebih rendah dari realitas. PenggunaanKedai Es Kepo masih menggunakan metode sederhana dalam menghitung harga pokok produksi, menghasilkan biaya yang lebih rendah dari realitas. Penggunaan