DETEKSI SERANGAN ARP SPOOFING MAN IN THE MIDLE (MITM) PADA JARINGAN Internet of Things (IoT) MENGGUNAKAN METODE Random Forest (RF) dan Robust PCA

Islamy Aryantino, Agung (2025) DETEKSI SERANGAN ARP SPOOFING MAN IN THE MIDLE (MITM) PADA JARINGAN Internet of Things (IoT) MENGGUNAKAN METODE Random Forest (RF) dan Robust PCA. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (303kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (725kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (519kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (822kB)
	Text BAB V.pdf Download (268kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (298kB)

Abstract

Serangan ARP spoofing merupakan ancaman serius dalam jaringan, terutama pada lingkungan Internet of Things (IoT) yang rentan. Tugas Akhir ini bertujuan untuk mendeteksi serangan ARP spoofing pada jaringan IoT menggunakan kombinasi metode Random Forest (RF) dan Robust PCA. RF dipilih karena kemampuannya dalam klasifikasi dan penanganan data non-linear, sedangkan Robust PCA digunakan untuk mereduksi dimensi dan mengatasi outlier pada data. Dataset yang digunakan adalah "MITM-ArpSpoofing.pcap.csv" yang berisi data lalu lintas jaringan. Data tersebut diproses dengan melakukan preprocessing, feature scaling, dan pengubahan label menjadi biner (0 untuk benign, 1 untuk ARP spoofing). Selanjutnya, Robust PCA diterapkan untuk mereduksi dimensi data, dan kemudian data dilatih menggunakan model RF. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model RF dengan Robust PCA mencapai akurasi sebesar 96.02% dalam mendeteksi serangan ARP spoofing. Metode ini terbukti efektif dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan serangan ARP spoofing pada jaringan IoT.

Actions (login required)

View Item