Intrusion Detection dengan Support Vector Machine pada Dataset Internet of Things

Saat ini Internet of Things (IoT) telah berkembang menjadi teknologi untuk membangun Smart Environment. Keamanan dan privasi menjadi hal yang penting dalam pembangunan Smart Environment berbasis IoT. Tingkat keamanan yang rendah pada sistem berbasis IoT dapat menimbulkan adanya serangan atau threat yang berdampak pada aplikasi Smart Environment. Oleh karena itu, sangat dibutuhkan Intrusion Detection System (IDS) untuk meningkatkan keamanan pada sistem berbasis IoT dari adanya serangan. Pada jurnal ini, penulis mengajukan sebuah Intrusion Detection System dengan menggunakan Support Vector Machine (SVM) sebagai classifier untuk melakukan klasifikasi terhadap data yang terkena serangan dan yang normal. Penulis mengambil kasus dengan menggunakan dataset yang berisi data yang diambil dari perangkat IoT. Sistem yang akan dibangun terdiri dari beberapa proses, yaitu Preprocessing, Data Split, Klasifikasi dengan SVM, dan analisis performa sistem. Pada proses terakhir akan didapatkan nilai akurasi dari sistem yang dibuat. Hasil dari pengujian ini menunjukkan bahwa Algoritma SVM mampu mencapai akurasi sebesar 89%.

Kata Kunci: Internet of Things, Intrusion Detection System, Support Vector Machine.