ETD - UIR

Electronic Thesis and Dissertation

  • Home
  • Information
  • News
  • Help
  • Librarian
  • Member Area
    Member Login Online Registration
  • Select Language :
    Arabic Bengali Brazilian Portuguese English Espanol German Indonesian Japanese Malay Persian Russian Thai Turkish Urdu

Search by :

ALL Author Subject NPM Advanced Search

Last search:

{{tmpObj[k].text}}
Image of IMPLEMENTASI UNCOMPLICATED FIREWALL(UFW) DAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI LOG KEAMANAN JARINGAN PADA UBUNTU DI LAB RPL SMK 1BANGKINANG
Bookmark Share

Text

IMPLEMENTASI UNCOMPLICATED FIREWALL(UFW) DAN ALGORITMA MACHINE LEARNING UNTUK KLASIFIKASI LOG KEAMANAN JARINGAN PADA UBUNTU DI LAB RPL SMK 1BANGKINANG

Ilham Ramadhan - Personal Name; Apri Siswanto - Personal Name;

Keamanan jaringan saat ini menjadi isu krusial seiring meningkatnya aktivitas digital dan keterhubungan antar sistem. Serangan siber seperti Denial of Service (DoS) dan brute force sering dimanfaatkan untuk melemahkan layanan maupun mendapatkan akses tidak sah terhadap data sensitif. Penelitian ini mengimplementasikan Uncomplicated Firewall (UFW) pada sistem operasi Ubuntu sebagai mekanisme pertahanan utama, serta mengintegrasikannya dengan algoritma Machine Learning untuk mengklasifikasikan log keamanan jaringan secara otomatis. Data log yang dihasilkan UFW diproses melalui tahapan preprocessing, kemudian diuji menggunakan dua metode klasifikasi yaitu Logistic Regression dan Random Forest. Uji coba dilakukan di Laboratorium Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) SMK 1 Bangkinang dengan simulasi serangan nyata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan UFW efektif dalam membatasi akses ilegal serta mampu mengurangi dampak serangan yang dilakukan. Integrasi machine learning memberikan nilai tambah berupa kemampuan adaptif dalam mendeteksi aktivitas mencurigakan. Dari hasil perbandingan, algoritma Random Forest memperoleh akurasi yang lebih tinggi dibanding Logistic Regression, sehingga lebih direkomendasikan untuk mendukung sistem deteksi intrusi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa kombinasi firewall tradisional dengan pendekatan machine learning dapat menjadi strategi pertahanan jaringan yang efisien dan relevan untuk pengembangan sistem keamanan adaptif di masa mendatang.


Availability
#
Teknik Informatika (FAKULTAS TEKNIK) Informatika 621.39 Ilh i
ETD3927II
Available but not for loan - ETD
Detail Information
Call Number
Informatika 621.39 Ilh i
Language
Indonesia
NPM
213510236
Publisher
Teknik Infomatka : Universitas Islam Riau., 2026
Keyword(s)
Keamanan Jaringan
Logistic Regression
Uncomplicated Firewall (UFW
Ubuntu
Machine Learning, Random Forest
Other Information
Petugas
Ayu Agustina
Other version/related

No other version available

File Attachment
  • Please login to see this attachment
Comments

You must be logged in to post a comment

ETD - UIR
  • Information
  • Services
  • Librarian
  • Member Area

About Us

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Search

start it by typing one or more keywords for title, author or subject

Keep SLiMS Alive Want to Contribute?

© 2026 — Senayan Developer Community

Powered by SLiMS
Select the topic you are interested in
  • Computer Science, Information & General Works
  • Philosophy & Psychology
  • Religion
  • Social Sciences
  • Language
  • Pure Science
  • Applied Sciences
  • Art & Recreation
  • Literature
  • History & Geography
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Advanced Search
Where do you want to share?