Peningkatan penggunaan jaringan komputer di lingkungan pendidikan memberikan kemudahan akses informasi, namun juga menimbulkan ancaman keamanan, salah satunya adalah serangan Distributed Denial of Service (DDoS) yang dapat menyebabkan gangguan serius pada ketersediaan layanan jaringan. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah belum adanya sistem deteksi dini yang mampu mengklasifikasikan lalu lintas jaringan normal dan lalu lintas mencurigakan secara otomatis berdasarkan data log sistem dari router Mikrotik. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Decision Tree dalam menganalisis log sistem router Mikrotik guna mengklasifikasikan serangan DDoS di SMKN 2 Cikarang Barat. Metode yang digunakan mengikuti pendekatan CRISP-DM dengan tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan pengukuran metrik seperti akurasi, presisi, recall, serta f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi dengan Decision Tree mencapai akurasi 98%, presisi 98%, recall 98%, dan f1-score tinggi pada kedua kelas. Kesimpulannya, algoritma Decision Tree efektif dalam membedakan pola lalu lintas normal dan serangan DDoS berdasarkan data log, dan dapat dijadikan dasar dalam pengembangan sistem deteksi dini serangan di lingkungan pendidikan.

S12067

INF 0094 2025

Bekasi

Tersedia