MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) YANG DISEMPURNAKAN BLOCKCHAIN UNTUK DETEKSI SERANGAN DDOS TERDISTRIBUSI MENGGUNAKAN DATASET CICDDOS2023

Hia, Septua Ginta Putra (2026) MODEL SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) YANG DISEMPURNAKAN BLOCKCHAIN UNTUK DETEKSI SERANGAN DDOS TERDISTRIBUSI MENGGUNAKAN DATASET CICDDOS2023. Diploma thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (207kB)
	Text BAB 2.pdf Download (414kB)
	Text BAB 3.pdf Download (311kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (127kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (253kB)

Abstract

Perkembangan teknologi jaringan komputer yang pesat telah meningkatkan risiko serangan
siber, khususnya Distributed Denial of Service (DDoS), yang bertujuan mengganggu ketersediaan
layanan dengan membanjiri server menggunakan lalu lintas palsu dari berbagai sumber. Metode
deteksi konvensional berbasis aturan (rule-based) dinilai kurang efektif dalam menghadapi pola
serangan modern yang dinamis dan kompleks. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan model
deteksi serangan DDoS berbasis Support Vector Machine (SVM) yang diintegrasikan dengan
teknologi Blockchain untuk meningkatkan akurasi, integritas data, dan transparansi sistem.
Penelitian menggunakan dataset CICDDoS2023 yang dikembangkan oleh Canadian
Institute for Cybersecurity, yang mencakup berbagai jenis serangan DDoS modern dengan lebih
dari 80 fitur lalu lintas jaringan. Tahapan penelitian meliputi preprocessing data, normalisasi,
seleksi fitur, pembagian data latih dan uji, serta pelatihan model SVM dengan optimasi
hyperparameter menggunakan metode GridSearchCV. Evaluasi kinerja dilakukan menggunakan
confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Integrasi Blockchain
diterapkan dengan mencatat hash dataset pelatihan dan hasil klasifikasi ke dalam smart contract
berbasis Ethereum menggunakan mekanisme konsensus Proof of Authority (PoA), sehingga
menjamin keaslian dan auditabilitas data.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa model SVM mampu mendeteksi serangan DDoS
dengan tingkat akurasi yang tinggi. Integrasi Blockchain memberikan lapisan keamanan tambahan
terhadap potensi manipulasi data (data poisoning) serta meningkatkan transparansi sistem melalui
pencatatan terdistribusi yang bersifat immutable. Dengan demikian, kombinasi SVM dan
Blockchain menghasilkan sistem deteksi serangan DDoS yang tidak hanya akurat, tetapi juga
aman, transparan, dan andal untuk diterapkan pada lingkungan jaringan modern.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Delvy Aplirizani -
Date Deposited:	26 May 2026 03:27
Last Modified:	26 May 2026 03:27
URI:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/16301

Actions (login required)

View Item