ANALISIS PERBANDINGAN AKURASI SNORT DAN GENERAL REGRESSION NEURAL NETWORK DALAM DETEKSI SERANGAN DENIAL OF SERVICE

DoS (Denial of Service) merupakan salah satu serangan yang mampu untuk melumpuhkan suatu layanan jaringan pada sistem komputer, saat ini, banyak aplikasi maupun sistem yang dikembangkan dengan tujuan untuk mendeteksi serangan DoS (Denial of Service), salah satu contohnya adalah Snort. Snort merupakan tool yang efektif dan akurat dalam mendeteksi penyusupan atau serangan pada jaringan komputer, akan tetapi snort terkadang memiliki akurasi yang rendah dalam melakukan deteksi suatu serangan. Penelitian ini menerapkan pendekatan baru dalam mendeteksi serangan DoS pada jaringan komputer dengan tingkat akurasi yang lebih baik dan juga membandingkan akurasi deteksi DoS dengan tool Snort. Penelitian ini menggunakan metode GRNN (General Regression Neural Network) dengan tujuan untu meningkatkan akurasi deteksi serangan DoS serta penambahan algoritma Random Forest untuk memilih fitur pada dataset jaringan komputer sehingga mempercepat waktu komputasi sistem pada saat pengujian. Data traning yang digunakan pada penelitian ini bersumber dari CICIDS2017 (Canadian Institute for Cyber Security IDS 2017) sedangkan data uji bersumber dari data simulasi serangan DoS (Denial of Service) yang dilakukan pada suatu device. Hasil dari penelitian ini menunjukkan tingkat akurasi GRNN (General Regression Neural Network) yang lebih baik untuk deteksi serangan DoS sebesar 80.02% dibandingkan tool Snort dengan akurasi 22.83%