ART-02 Implementasi Algoritma Random Forest untuk Deteksi Anomali Trafik Jaringan pada Infrastruktur Kampus

Authors

Keywords:

anomaly detection; random forest; network security; network traffic; machine learning, deteksi anomali; random forest; keamanan jaringan; trafik jaringan; machine learning

Abstract

Peningkatan jumlah perangkat yang terhubung pada jaringan kampus meningkatkan risiko serangan siber. Penelitian ini menerapkan algoritma Random Forest untuk mendeteksi anomali trafik jaringan secara otomatis, mencapai akurasi klasifikasi 97,8% pada konfigurasi terbaik.

 

Downloads

Download data is not yet available.

References

Ilmu Komputer

Keamanan Jaringan

Published

2026-08-11

Issue

Vol. 2 No. 2 (2026): Call for Papers

Section

Teknologi Informatika

License

Penulis yang naskahnya diterbitkan di jurnal ini menyetujui bahwa hak cipta atas artikel tetap dipegang oleh penulis, dengan memberikan lisensi kepada jurnal untuk menerbitkan artikel pertama kali. Artikel dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0), yang mengizinkan pihak lain menyalin dan mendistribusikan ulang artikel dengan tetap mencantumkan atribusi yang sesuai kepada penulis asli.