ABSTRAKSI: Fungsi utama dari IDS (Intrusion Detection System) adalah melindungi system, menganalisa, dan memprediksi kebiasaan user. Kebiasaan ini yang digunakan untuk melihat aktifitas normal atau aktifitas intrusi. IDS telah dikembangkan, akan tetapi alert messages yang tinggi membuat managers/system administrator memelihara network tidak efektif. Di thesis ini, rough set dan genetic algorithm digunakan untuk mendeteksi intrusi. Rough set digunakan untuk data preprocessing lebih tepatnya mereduksi dimensi data. Selanjutnya di gunakan pada genetic algorithm untuk dilakukan klasifikasi pada training dan testing data. GA menghasilkan accuracy rate, false positive rate yang lebih baik jika dibandingkan dengan Chen et al dan GA+RST, akan tetapi GA+RST menghasilkan attack detection rate yang lebih baik jika dibandingkan dengan GA.Kata Kunci : Rough set, Genetic Algorithm, IDS.ABSTRACT: The main function of the IDS (Intrusions Detection System) is to protect the system, analyze, and predict the user’s habits. This habit used see the normal activity or intrusion activity. IDS has been developed, however high alert messages make managers/system administrators maintain the network ineffective. In this study IDS used rough set and genetic algorithm to detect intrusion. Rough set was used for preprocessing data and reduced the dimension data / feature selection. That data was used genetic algorithm for classifying training and testing data. GA has better accuracy rate, false positive rate than Chen et al and GA+RST. However GA+RST has better attack detection rate than Chen et al and GA.Keyword: Rough set, Genetic Algorithm, IDS.