Klasifikasi Data Trafik Internet  Menggunakan Metode Bayes Network (Studi Kasus Jaringan Internet Universitas Semarang)

Prathivi, Rastri

doi:10.26623/transformatika.v12i2.81

Cited by 3 publications

(3 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Penggunaan internet di wilayah kampus merupakan kebutuhan yang penting untuk mendukung aktivitas di kampus. Hal ini menjadi poin penting untuk kampus memfasilitasi mahasiswanya ataupun staf-staf yang ada dengan memberikan kelancaran pada saat menggunakan internet yang disediakan dan memberikan bandwith yang sangat besar, namun seringkali besar bandwidth yang dirasa kurang, terutama pada jam-jam sibuk dan perkuliahan yang aktif (Prathivi, 2015).…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Clustering Trafik Jaringan Menggunakan Metode K-Means

Fahmi

Fajri

2022

Poltanesa

View full text Add to dashboard Cite

Penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah model clustering trafik internet dengan menggunakan algoritma K-means. Penggunaan internet di wilayah kampus banyak digunakan oleh mahasiswa dan staf pegawai untuk keperluan proses belajar mengajar, ataupun membantu proses bekerja. Penggunaan internet, pada jam-jam sibuk dan perkuliahan yang aktif membuat kecepatan internet menjadi lambat. Hal ini dipengaruhi oleh banyaknya pengiriman paket header pada flow/arus lalu lintas internet yang membuat koneksi pada internet menjadi semakin berat/lambat. Dalam mengatasi masalah tersebut, maka diperlukan metode clustring penggunaan trafik internet dengan algoritma k-means yang dapat mengetahui jenis atau trafik internet dengan berdasarkan fitur arus/flow paket trafik internet menggunakan metode pengembangan data mining. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data yang diambil melalui hasil capture wifi selama 3 hari di sub bagian Pusat Komputer kampus STMIK WiCiDa menggunakan wireshark dan bettercap yang akan melakukan serangan arp spoof, dimana metode ini akan membuat penulis diposisikan sebagai penengah dan dapat menangkap paket dari semua perangkat di jaringan yang sama. Tools ini akan dijalankan di kali linux. Data paket yang sudah dicapturing dan difilter kemudian akan diexport dalam bentuk .pcap. Hasil penelitian ini berupa model algoritma Clustring trafik jaringan dengan metode k-means yang dapat meng-clusterkan arus penggunaan trafik internet dengan tiga cluster yaitu Web, Video VoIP, Network. Pada saat pengujian dengan menggunakan tiga cluster menghasilkan nilai akurasi data yang baik Mendapatkan hasil Clustring yaitu : Cluster 0 = 302638 data, Cluster 1 = 331982 data, dan Cluster 3 = 451426 data.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Clustering Trafik Jaringan Menggunakan Metode K-Means

Fahmi

Fajri

2022

Poltanesa

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Metode Bayes Network menghasilkan klasifikasi trafik jaringan sesuai dengan destination network dan protocol. Dari klasifikasi tersebut terlihat pemakaian dari alamat jaringana tau internet dan protocol jaringan yang paling banyak diakses [11] Tidak adanya pengaturan bandwidth meyebabkan terjadinya keluhan akses yang lambat dari 28 SKPD. Lambatnya akses internet pada setiap SKPD karena banyaknya pengguna yang mengakses internet dan tidak adanya aturan terkait penggunaan internet, baik dari prioritas, kecepatan dan hal lain.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Analisis Pemanfaatan Internet di Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung

Suarimbawa¹,

Linawati²,

Sastra³

2018

JTE

View full text Add to dashboard Cite

Intisari— Dishubkominfo sebagai instansi pelaksana TIK, saat ini melayani koneksi internet seluruh SKPD di Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung dengan kapasitas bandwidth sebesar 200 Mbps dan keluhan akan stabilitas dan kecepatan akses internet masih banyak terjadi, baik dari internal penggunaan SKPD maupun eksternal dari masyarakat. Permasalahan ini perlu disikapi dengan melakukan analisis mengenai karakteristik trafik pemanfaatan internet dan user behavior di masing-masing SKPD sehingga kebijakan manajemen bandwidth akan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik trafik pada pemanfaatan internet dan memodelkan karakter dari pengguna dengan menggunakan NetFlow dan NFDUMP. Hasil penelitian menunjukan bahwa protokol TCP memiliki pringkat tertinggi dalam penggunaan jaringan, diikuti oleh protokol UDP, dan beberapa protokol lainnya. Dari sisi sumber trafik, diketahui bahwa media sosial adalah situs yang paling sering diakses oleh user. Hasil dari penelitian ini bisa digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam peningkatan kapasitas bandwidth jaringan dan kebijakan yang diterapkan di Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung terkait dengan akses internet.

show abstract

“…The foremost imperative portion of the Web framework given by the campus is the accessibility of adequate transmission capacity to guarantee smooth information activity on the Web. More often than not, the sum of accessible transfer speed is inadequately, particularly amid top hours and dynamic college periods (Prathivi, 2015).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Internet Network Classification in Malikussaleh University Using Naïve Bayes Method

Darnila¹,

Yunizar²,

Alinda³

2021

jmika

View full text Add to dashboard Cite

The utilize of web systems at this time is exceptionally critical, particularly for the world of instruction. In expansion to the significance of the web arrange, issues frequently emerge on the web arrange due to an expansive number of clients, the issues can be gotten at the UNIMAL campus incorporate moderate, harmed, and indeed not sent information to its goal since the organize activity isn't ideal. To be able to optimize the web organize by prioritizing organize activity. In this consider, the Credulous Bayes calculation is utilized for the classification handle of organized activity capture information. The application utilized to capture organize activity is the Wireshark application. Utilizing the Credulous Bayes calculation to watch the comes about of organizing test information through a calculation prepare that has tall precision. To be specific at the Workforce of Designing 95.73% with a likelihood of testing comes about is 0.00015946 web browsing, 0.00000007 downloads, 0.00008691 gushing, 0.00008497 social media, 0.00000014 floodings.

show abstract

Klasifikasi Data Trafik Internet Menggunakan Metode Bayes Network (Studi Kasus Jaringan Internet Universitas Semarang)

Cited by 3 publications

References 0 publications

Analisis Clustering Trafik Jaringan Menggunakan Metode K-Means

Analisis Clustering Trafik Jaringan Menggunakan Metode K-Means

Analisis Pemanfaatan Internet di Pusat Pemerintahan Kabupaten Badung

Internet Network Classification in Malikussaleh University Using Naïve Bayes Method

Contact Info

Product

Resources

About