MUHAMMAD ALDI Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas Teknik Elektro 2022

Skripsi

Dalam jaringan masih mempunyai berbagai permasalahan di keamanan dikarenakan jaringan rentan terhadap agresi. Satu dari beberapa agresi yang terjadi adalah Distributed Denial of Service (DDoS) yang merupakan serangan yang menyerang bandwidth secara penuh sehingga menyebabkan jaringan down sehingga sebuah host dan service tidak dapat diakses. Beberapa tahun terakhir ini, deep learning berkembang sangat pesat. Teknologi ini sudah diterapkan pada berbagai perangkat lunak AI seperti pengenalan gambar, pengambilan gambar, mesin pencari dan pencarian info, dan pemrosesan bahasa alami. Penelitian ini menerapkan Deep Learning dengan arsitektur (Convolutional Neural Network) CNN VGG19 karena dianggap pantas untuk diimplementasikan karena karakteristiknya yang mampu mempelajari fitur yang lebih tidak berbentuk, mengurangi kompleksitas pelatihan model, akurasi yang menjanjikan, dan kemampuan untuk menangani deretan data yang besar. Setiap aktivitas penerimaan dan pengiriman packet akan tersimpan dan terekam dalam wireshark. Hasil log tersebut akan diolah, dan diambil beberapa nilai parameter seperti source IP, destination IP, protocol, packet length, dll sebelum akhirnya dapat menjadi data input untuk CNN VGG-19. Dari penilitian ini, didapat keluaran berupa sistem pendeteksian serangan DDoS dengan menggunakan penerapan metode Deep Learning. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, pada pengujian dengan variasi data dengan jumlah 5999, 13000, dan 17000 data didapat rata-rata akurasi sebesar 99,73% dan rata-rata loss sebesar 2,20%. Dan pada pengujian dengan variasi iterasi, dengan jumlah iterasi 10, 20, dan 30 dan dengan data sebanyak 5000, 10000, dan 15000 data, maka didapat rata-rata akurasi sebesar 99,63% dan rata-rata loss sebesar 4,03%. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 103491 2022-09-02 13:11:50 2022-09-05 13:05:48 machine generated