Penerapan Model Deep Neural Network pada Sistem Deteksi Intrusi Jaringan

Setiawan, Fikri Mulyana (2025) Penerapan Model Deep Neural Network pada Sistem Deteksi Intrusi Jaringan. S1 thesis, Universitas Andalas.

	Text (Cover dan Abstrak) cover abstrak.pdf - Published Version Download (635kB)
	Text (BAB 1) bab 1.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (BAB akhir) bab akhir.pdf - Published Version Download (399kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar pustaka.pdf - Published Version Download (876kB)
	Text (skripsi fulltext) skripsi fikri fulltext.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Teknologi yang berkembang dengan pesat telah mempermudah manusia dalam banyak hal, terutama teknologi informasi. Walaupun begitu, ancaman yang menyertai perkembangan teknologi informasi juga turut berkembang. Sistem deteksi intrusi merupakan sistem yang dibangun untuk mendeteksi intrusi, suatu aktivitas yang dapat mengancam keamanan teknologi informasi. Tugas akhir ini mengkaji penerapan model Deep Neural Network (DNN) pada sistem deteksi intrusi jaringan menggunakan dataset CIC-IDS-2017. Model dikonstruksi menggunakan 3 hidden layer dengan jumlah node berturut-turut sebanyak 32, 64, dan 32. Model yang dikonstruksi berhasil mencapai accuracy, precision dan recall berturut-turut senilai 99%, 99% dan 98%. Hasil evaluasi ini menunjukkan bahwa model bekerja dengan performa yang sangat baik pada kasus deteksi intrusi jaringan.

Actions (login required)

View Item