Sistem Deteksi Intrusi Cerdas: Studi Perbandingan Algoritma Pembelajaran Mesin Untuk Keamanan Siber

Abstract

Dalam era yang terus berkembang di bidang teknologi informasi, keamanan siber menjadi aspek kritis yang memerlukan perhatian mendalam. Studi ini membahas implementasi Sistem Deteksi Intrusi (IDS) yang cerdas dengan fokus pada perbandingan kinerja berbagai algoritma pembelajaran mesin yang diterapkan dalam lingkungan keamanan siber. Tujuan penelitian adalah untuk mengevaluasi akurasi deteksi serangan, tingkat kebocoran, dan respons sistem pada berbagai algoritma. Metode penelitian kuantitatif digunakan dengan merancang eksperimen pada sejumlah organisasi yang mewakili berbagai sektor industri. Hasil penelitian memberikan wawasan mendalam tentang keefektifan relatif algoritma pembelajaran mesin dalam meningkatkan keamanan siber, membimbing pemilihan dan implementasi IDS yang optimal.