RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI DAN KLASIFIKASI SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RANDOM FOREST BERDASARKAN DATA IDS DAN HONEYPOT PADA SECURITY OPERATIONS CENTER (SOC)

Manoppo, Yehaezkiel Ellzer (2026) RANCANG BANGUN SISTEM DETEKSI DAN KLASIFIKASI SERANGAN JARINGAN MENGGUNAKAN ALGORTIMA RANDOM FOREST BERDASARKAN DATA IDS DAN HONEYPOT PADA SECURITY OPERATIONS CENTER (SOC). Diploma thesis, Politeknik Negeri Sriwijaya.

	Text (COVER) COVER.pdf - Published Version Download (3MB)
	Text (ABSTRAK) ABSTRAK.pdf - Published Version Download (217kB)
	Text (BAB I PENDAHULUAN) BAB I.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (252kB) | Request a copy
	Text (BAB II TINJAUAN PUSTAKA) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB III RANCANG BANGUN) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB IV PEMBAHASAN) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V KESIMPULAN DAN SARAN) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (195kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (224kB) | Request a copy
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (14MB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan jaringan komputer di berbagai lingkungan organisasi meningkatkan risiko terjadinya serangan siber yang dapat mengganggu ketersediaan layanan, mencuri data, dan merusak integritas sistem. Proses pemantauan keamanan jaringan yang masih dilakukan secara manual membuat administrator kesulitan dalam mengenali jenis serangan secara cepat dan terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi dan klasifikasi serangan jaringan menggunakan algoritma Random Forest berdasarkan data dari Intrusion Detection System (IDS) dan Honeypot pada Security Operations Center (SOC). Sistem dibangun menggunakan Snort IDS sebagai pendeteksi traffic mencurigakan, Cowrie Honeypot sebagai perangkap penyerang, TShark untuk menangkap traffic jaringan, CICFlowMeter untuk mengubah packet capture menjadi dataset berbasis flow, Python 3 dan Scikit-learn untuk pelatihan model Random Forest, MariaDB sebagai basis data, serta Flask sebagai web dashboard dan Telegram sebagai media notifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengumpulkan log dari IDS dan honeypot, memproses data serangan, mengklasifikasikan jenis serangan jaringan, menyimpan hasil klasifikasi ke dalam database, serta menampilkan informasi monitoring secara real-time melalui dashboard dan Telegram alert. Dengan demikian, sistem ini dapat membantu administrator dalam melakukan pemantauan keamanan jaringan secara lebih cepat, terpusat, dan efisien.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	Deteksi serangan jaringan, Random Forest, IDS, honeypot, SOC, klasifikasi serangan
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Computer Engineering > Undergraduate Theses
Depositing User:	Pustaka Teknik Komputer
Date Deposited:	10 Nov 2026 08:25
Last Modified:	10 Nov 2026 08:25
URI:	http://eprints.polsri.ac.id/id/eprint/27881

Actions (login required)

View Item