PENERAPAN ALGORITMA GRADIENT BOOSTED DECISION TREE (GBDT) UNTUK KLASIFIKASI SERANGAN DDOS
THE IMPLEMENTATION OF GRADIENT BOOSTED DECISION TREE (GBDT) ALGORITHM FOR DDOS ATTACK CLASSIFICATION
Cybercrime telah menjadi isu yang meluas dengan berbagai pelanggaran seperti pencurian, penipuan, dan serangan terhadap sistem dan jaringan komputer. Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) telah meningkat signifikan, membanjiri server dengan lalu lintas data sehingga pengguna yang sah tidak dapat mengakses layanan. XGBoost dan LightGBM adalah dua implementasi modern dari Gradient Boosted Decision Tree (GBDT), sebuah algoritma ensemble yang memadukan beberapa model regresi atau model pohon klasifikasi. GBDT mengintegrasikan fungsi-fungsi parameter sederhana dengan hasil yang 'buruk', atau tingkat kesalahan prediksi yang tinggi, untuk menghasilkan prediksi yang sangat akurat. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model klasifikasi menggunakan dataset serangan DDoS dari CICDDoS2019 dengan menerapkan algoritma XGBoost dan LightGBM. Kedua algoritma tersebut dibandingkan berdasarkan akurasi untuk menghasilkan sistem yang akurat dalam mendeteksi serangan DDoS. Penelitian ini menghasilkan model dengan akurasi sebesar 97.62% untuk penggunaan algoritma XGBoost dan akurasi sebesar 97.39% untuk penggunaan algoritma LightGBM dengan selisih 0.23% lebih tinggi didapat oleh algoritma XGBoost.
Cybercrime has become a widespread issue involving various offenses such as theft, fraud, and attacks on computer systems and networks. Distributed Denial of Service (DDoS) attacks have significantly increased, flooding servers with data traffic, thereby preventing legitimate users from accessing services. XGBoost and LightGBM are two modern implementations of Gradient Boosted Decision Tree (GBDT), an ensemble algorithm that combines multiple regression models or classification tree models. GBDT integrates simple parameter functions with 'poor' outcomes, or high prediction error rates, to produce highly accurate predictions. This research aims to create a classification model using the DDoS attack dataset from CICDDoS2019 by applying the XGBoost and LightGBM algorithms. Both algorithms are compared based on accuracy to produce an accurate system in detecting DDoS attacks. The study resulted in a model with an accuracy of 97.62% for the use of the XGBoost algorithm and an accuracy of 97.39% for the use of the LightGBM algorithm, with a difference of 0.23% higher achieved by the XGBoost algorithm.