PENGGUNAAN MODEL KLUSTERISASI DENGAN METODE K-MEANS UNTUK MENDETEKSI AKTIVITAS PENGGUNA WEB MENGGUNAKAN RAPIDMINER BERDASARKAN USER-AGENT-BASED STUDI KASUS PADA APLIKASI-APLIKASI PADA STMIK JAKARTA STI&K

Authors

  • Febianto Arifien STMIK Jakarta STI&K

Keywords:

KLUSTERISASI, K-MEANS, RAPIDMINER, USER-AGENT-BASED

Abstract

Permasalahan interoperabilitas mendeteksi ketidakcocokan antar hubungan yang tidak standar.Hypertext transfer protocol (HTTP) telah menjadi standar de facto untuk protokol lapisan aplikasi transport seperti JSON, SOAP, gaming, voice over IP, video streaming dan perangkat lunak lainnya. Penelitian ini difokuskan pada HTTP user-agent (UA), yang dikirim oleh browser web ke server web untuk menyampaikan sistem operasi, jenis dan versi browser client, mesin render dan nama aplikasi dalam hal lalu lintas dari perangkat seluler. Tantangan utamanya adalah desain fitur ekstensi yang dapat membantu membedakan ekstensi berbahaya. Pembelajaran mesin teknik seperti K-means dan FCM clustering algoritma menggunakan alat RapidMiner digunakan untuk melakukan analisis, data log akses web berdasarkan UA (User-Agent) yang telah dikumpulkan melalui internet.Dengan menganalisis kode sumber dan aktivitas ekstensi selama runtime,Server web menggunakan informasi tersebut untuk menyesuaikan respons mereka terhadap browser web untuk rendering yang tepat. Sehingga dapat dibedakan kelompok atau kluster yang memiliki anggota yang sedikit untuk dapat diproses lebih lanjut apakah kelompok tersebut memiliki standar format yang sesuai atau tidak. Kata Kunci :Interoperabilitas, User-Agent, HTTP, K-Means, RapidMiner

Published

2020-10-13