Perbandingan Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) Dan Decision Tree dalam Deteksi Paket Malis pada Jaringan

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap data paket malis dan membandingkan performa dua algoritma, yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Decision Tree (DT). Dataset UNSW-NB15 yang digunakan untuk penelitian ini telah melalui tahap preprocessing, feature selection, dan data split. Tahap preprocessing termasuk transformasi data dan pemilihan fitur yang relevan untuk mendeteksi paket malis. Selanjutnya, eksperimen dilakukan untuk menguji variasi nilai K pada K-NN dan mengukur akurasi, recall, precision, dan F1-Score. Hasilnya menunjukkan bahwa K-NN memiliki akurasi 91.54%, sedangkan DT memiliki 92.41%. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree (DT) memiliki kinerja yang sedikit lebih baik daripada K-Nearest Neighbor (K-NN) dalam mendeteksi paket malis. Oleh karena itu, dalam memilih algoritma untuk deteksi keamanan jaringan, penting untuk mempertimbangkan kebutuhan dan tujuan spesifik penelitian serta karakteristik data yang digunakan.