1

BAB 2

LANDASAN TEORI

Pada bab ini dijelaskan teori-teori dasar mengenai teknik data mining, teknik

pengumpulan data (data collection) jaringan (dalam hal ini mengenai Packet Capture

pada Wireshark), software WEKA, dan perangkat jaringan yang dikumpulkan informasi

jaringannya (dalam hal ini switch).

2.1 Data Mining

2.1.1 Gambaran Umum data mining

Data mining merupakan teknologi baru yang sangat berguna untuk membantu

perusahaan-perusahaan menemukan informasi yang sangat penting dari gudang data

perusahaan-perusahaan. Tools data mining meramalkan tren dan sifat-sifat perilaku

bisnis yang sangat berguna untuk mendukung pengambilan keputusan penting. Analisis

yang diotomatisasi yang dilakukan oleh data mining melebihi yang dilakukan oleh

sistem pendukung keputusan tradisional yang sudah banyak digunakan. Data mining

dapat menjawab pertanyaan-pertanyaan bisnis yang dengan cara tradisional memerlukan

banyak waktu untuk menjawabnya. Data mining mengeksplorasi basis data untuk

menemukan pola-pola yang tersembunyi, mencari informasi pemrediksi yang terlupakan

oleh para pelaku bisnis karena terletak di luar ekspektasi para pelaku bisnis.

2.1.2 Definisi Data Mining

Proses dalam menemukan pola atau informasi menarik dari sejumlah data yang

besar, dimana data dapat disimpan dalam database, data warehouse atau dapat disimpan

di tempat penyimpanan informasi lainnya dengan menggunakan teknik pengenalan pola

seperti teknik statistik dan matematika. (Han dan Kamber, 2006:39; Larose, 2005:2).

2

Banyak orang menggunakan istilah data mining dan knowledge discovery in

databases (KDD) secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian informasi

tersembunyi dalam suatu kumpulan data yang besar. Akan tetapi kedua istilah tersebut

memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu sama lain. Dan salah satu tahapan

dalam proses KDD adalah data mining (Han dan Kamber, 2006:5).

Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara

otomatis untuk mengeksplorasi secara menyeluruh dan membawa ke permukaan relasi-

relasi yang kompleks pada set data yang sangat besar. Set data yang dimaksud di sini

adalah set data yang berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam

teknologi manajemen basis data relasional. Akan tetapi, teknik-teknik data mining dapat

juga diaplikasikan pada representasi data yang lain, seperti domain data spatial, berbasis

text, dan multimedia (citra). Data mining dapat juga didefinisikan sebagai pemodelan

dan penemuan pola-pola yang tersembunyi dengan memanfaatkan data dalam volume

yang besar

Data mining menggunakan pendekatan discovery-based dimana pencocokan pola

(pattern-matching) dan algoritma-algoritma yang lain digunakan untuk menentukan

relasi-relasi kunci di dalam data yang diekplorasi. Data mining merupakan komponen

baru pada arsitektur sistem pendukung keputusan (DSS) di perusahaan-perusahaan.

2.1.3 Ruang Lingkup Data mining

Data mining (penambangan data), sesuai dengan namanya, berkonotasi sebagai

pencarian informasi bisnis yang berharga dari basis data yang sangat besar. Usaha

pencarian yang dilakukan dapat dianalogikan dengan penambangan logam mulia dari

lahan sumbernya. Dengan tersedianya basis data dalam kualitas dan ukuran yang

memadai, teknologi data mining memiliki kemampuan-kemampuan sebagai berikut:

3

Mengotomatisasi prediksi tren dan sifat-sifat bisnis. Data mining mengotomatisasi proses pencarian informasi pemprediksi di dalam basis

data yang besar. Pertanyaan-pertanyaan yang berkaitan dengan prediksi

ini dapat cepat dijawab langsung dari data yang tersedia. Contoh dari

masalah prediksi ini misalnya target pemasaran, peramalan kebangkrutan

dan bentuk-bentuk kerugian lainnya.

Mengotomatisasi penemuan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya. Tools data mining menyapu basis data, kemudian mengidentifikasi

pola-pola yang sebelumnya tersembunyi dalam satu sapuan. Contoh dari

penemuan pola ini adalah analisis pada data penjulan ritel untuk

mengidentifikasi produk-produk, yang kelihatannya tidak berkaitan, yang

sering dibeli secara bersamaan oleh customer. Contoh lain adalah

pendeteksian transaksi palsu dengan kartu kredit dan identifikasi adanya

data anomali yang dapat diartikan sebagai data salah ketik (karena

kesalahan operator).

2.1.4 Cara Kerja Data mining

Teknik yang digunakan untuk menggali hal-hal penting yang belum diketahui

sebelumnya atau memprediksi sesuatu yang akan terjadi disebut pemodelan. Pemodelan

di sini dimaksudkan sebagai kegiatan untuk membangun sebuah model pada situasi yang

telah diketahui jawabannya dan kemudian menerapkannya pada situasi lain yang akan

dicari jawabannya.

4

2.1.5 Teknik dan Metode data mining

Teknik data mining terbagi atas : Association Rule Mining, Classification, Clustering,

dan regretion. Metode data mining terbagi atas tiga : Predictive Modelling, Discovery,

dan Deviation Detection.

Teknik Teknik data mining

1. Association Rule Mining

Association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan

aturan assosiatif antara suatu kombinasi item. Contoh dari aturan assosiatif dari analisa

pembelian di suatu pasar swalayan adalah bisa diketahui seberapa besar kemungkinan

seorang customer membeli roti bersamaan dengan susu. Dengan pengetahuan tersebut,

pemilik pasar swalayan dapat mengatur penempatan barangnya atau merancang

kampanye pemasaran dengan memakai kupon diskon untuk kombinasi barang tertentu.

Penting tidaknya suatu aturan assosiatif dapat diketahui dengan dua parameter, support

yaitu persentase kombinasi item tersebut dalam database dan confidence yaitu kuatnya

hubungan antar item dalam aturan assosiatif.

2. Classification

Classification adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang

menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat

memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui (Han dan Kamber,

2006:24). Model itu sendiri bisa berupa aturan jika-maka, berupa decision tree,

formula matematis atau neural network. Selain itu, Klasifikasi adalah fungsi

pembelajaran yang memetakan (mengklasifikasi) sebuah unsur (item) data ke dalam

salah satu dari beberapa kelas yang sudah didefinisikan.

5

2.1 Decision tree adalah salah satu metode classification yang paling populer

karena mudah untuk diinterpretasi oleh manusia.

3. Clustering

Berbeda dengan association rule mining dan classification dimana kelas data

telah ditentukan sebelumnya, clustering melakukan pengelompokan data tanpa

berdasarkan kelas data tertentu (Clustering atau analisis cluster adalah proses

pengelompokan satu set benda-benda fisik atau abstrak ke dalam kelas objek yang sama

(Han dan Kamber, 2006:383)). Analisis Cluster adalah proses pengelompokan objek

berdasarkan pada perilaku atau karakteristik yang serupa (Sambamoorthi, 2010:2). Dan

cluster adalah kumpulan objek data yang mirip satu sama lain dalam kelompok yang

sama dan berbeda dengan objek data di kelompok lain (Han dan Kamber, 2006:383).

Tujuannya adalah untuk menghasilkan pengelompokan objek yang mirip satu sama lain

dalam kelompok-kelompok. Semakin besar kemiripan objek dalam suatu cluster dan

semakin besar perbedaan tiap cluster maka kualitas analisis cluster semakin baik

(Karhendana, 2008).

Analisis cluster merupakan suatu teknik penyelesaian masalah yang bersifat

unsupervised learning, yang berarti analisis cluster menemukan pola dari data dengan

tidak memanfaatkan label yang sudah ada sebelumnya. Berbeda dengan klasifikasi yang

merupakan supervised learning, pada proses klasifikasi pengelompokan objek

dilakukan dengan memanfaatkan label yang sudah ada sebelumnya, yang dihasilkan dari

proses data training (Karhendana, 2008; Rahmawati, 2007). Clustering dapat dilakukan

pada data yang memiliki beberapa atribut yang dipetakan sebagai ruang multidimensi.

6

4. Regresi

Regresi adalah fungsi pembelajaran yang memetakan sebuah unsur data ke

sebuah variabel prediksi bernilai nyata. Aplikasi dari regresisi ini misalnya adalah pada

prediksi volume biomasa di hutan dengan didasari pada pengukuran gelombang mikro

penginderaan jarak jauh (remotely-sensed), prediksi kebutuhan customer terhadap

sebuah produk baru sebagai fungsi dari pembiayaan advertensi, dan lain-lain.

Metode data mining

Banyak teknik dan metode yang ada untuk melakukan berbagai jenis tugas data

mining. Metode ini dikelompokkan dalam 3 paradigma utama data mining: Predictive

Modeling, Discovery, dan Deviation Detection.

1. Predictive Modeling

Aplikasi Predictive Modeling menghasilkan klasifikasi atau prediksi. Tujuan dari

predictive modeling adalah menemukan pola yang melibatkan variabel untuk

memprediksi dan mengklasifikasi perilaku masa depan dari sebuah entitas. Ada dua tipe

masalah yang diselesaikan oleh predictive modeling: klasifikasi dan regresi.

1.1 Klasifikasi melibatkan model pembelajaran yang memetakan (atau

mengklasifikasi) data contoh ke dalam satu atau beberapa kelas yang telah didefinisikan.

Sebagai contoh, bank dapat menggunakan skema klasifikasi untuk menentukan

pengajuan pinjaman yang akan disetujui. Teknik klasifikasi meliputi Naive Bayesian,

neural networks, dan decision trees.

1.2 Regresi melibatkan model yang memetakan data contoh ke prediksi real-

valued. Teknik regresi meliputi neural networks dan decision (atau regression) trees.

7

2. Discovery

Aplikasi discovery adalah pendekatan eksploratoris untuk analisis data. Aplikasi

discovery menggunakan teknik yang menganalisis data set yang besar untuk menemukan

association rules (atau pola), atau menemukan kluster dari sampel yang dapat

dikelompokan. Hasil dari metode discovery umumnya dimaksudkan untuk pengguna,

namun hasilnya juga dapat diaplikasikan ke metode data mining yang lain

3. Deviation Detection

Deviation detection melakukan deteksi anomali secara otomatis. Tujuannya

untuk mengidentifikasi kebiasaan suatu entitas dan menetapkan sejumlah norm melalui

pattern discovery. Sampel yang berdeviasi dari norm lalu diidentifikasi sebagai tidak

biasa. Teknik deviation detection melalui visualisasi melalui parallel coordinates,

scatterplots, dan surface plots.

2.1.6 Proses data mining

Tujuan dari data mining itu sendiri adalah mencari data pada sebuah database /

data warehouse, yang dapat meramalkan prospek masa depan. Karena data mining

adalah suatu rangkaian proses, data mining dapat dibagi menjadi beberapa tahap yaitu :

1. Pembersihan data (untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise)

2. Integrasi data (penggabungan data dari beberapa sumber)

3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di-mining)

4. Aplikasi teknik data mining

5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan yang menarik/bernilai)

6. Presentasi pengetahuan (dengan teknik visualisasi)

Tahap-tahap diatas, bersifat interaktif di mana pemakai terlibat langsung atau dengan

perantaraan knowledgebase.

8

Knowledge Discovery and data mining (KDD) adalah proses yang dibantu oleh

komputer untuk menggali dan menganalisis sejumlah besar himpunan data dan

mengekstrak informasi dan pengetahuan yang berguna. Data mining tools

memperkirakan perilaku dan trend masa depan, memungkinkan bisnis untuk membuat

keputusan yang proaktif dan berdasarkan pengetahuan. Data mining tools mampu

menjawab permasalahan bisnis yang secara tradisional terlalu lama untuk diselesaikan.

Data mining tools menjelajah database untuk mencari pola tersembunyi, menemukan

infomasi yang prediktif yang mungkin dilewatkan para pakar karena berada di luar

ekspektasi para pakar.

Proses dalam KDD (Knowledge Data Discovery) adalah proses yang

digambarkan terdiri dari rangkaian proses iteratif sebagai berikut:

Gambar 2.1 Proses KDD

1. Data cleaning, menghilangkan noise dan data yang inkonsisten.

2. Data integration, menggabungkan data dari berbagai sumber data yang

berbeda

3. Data selection, mengambil data yang relevan dengan tugas analisis dari

database

4. Data transformation, Mentransformasi atau menggabungkan data ke dalam

bentuk yang sesuai untuk penggalian lewat operasi summary atau aggregation.

9

5. Data mining, proses esensial untuk mengekstrak pola dari data dengan metode

cerdas.

6. Pattern evaluation, mengidentifikasikan pola yang menarik dan

merepresentasikan pengetahuan berdasarkan interestingness measures.

7. Knowledge presentation, penyajian pengetahuan yang digali kepada pengguna

dengan menggunakan visualisasi dan teknik representasi pengetahuan.

2.1.7 Hubungan data mining dan Knowledge Data Discovery (KDD)

Penjelasan umum yang diberikan di atas memberikan pengertian bahwa seolah-

olah teknologi data mining adalah teknologi utuh dan berdiri sendiri. Dibandingkan

dengan Knowledge Data Discovery (KDD), istilah data mining lebih dikenal para pelaku

bisnis. Pada aplikasinya, sebenarnya data mining merupakan bagian dari proses KDD

(Knowledge Data Discovery).

Sebagai komponen dalam KDD (Knowledge Data Discovery), data mining

terutama berkaitan dengan ekstraksi dan penghitungan pola-pola dari data yang diteliti.

Secara garis besar, langkah-langkah utama dalam proses KDD (Knowledge Data

Discovery) :

Gambar 2.2 Langkah-langkah utama dalam proses KDD

1. Membangun pemahaman akan domain aplikasi, pengetahuan lampau yang

relevan dan tujuan dari pengguna akhir.

10

2. Data Selection

Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan

sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD (Knowledge Data Discovery)

dimulai.

3. Pre-processing Cleaning

Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan proses cleaning

pada data yang menjadi fokus dari KDD (Knowledge Data Discovery). Proses

cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang

inkonsisten dan memperbaiki kesalahan pada data seperti kesalahan cetak

(tipografi). Juga dilakukan proses enrichment.

4. Transformation and reduction

Coding adalah proses transformasi pada data yang telah terpilih, sehingga data

tersebut sesuai untuk proses data mining.

5. Memilih task data mining

6. Memilih algoritma data mining

7. Data mining

8. Penterjemahan pola-pola yang dihasilkan dari data mining (langkah 7),

kemungkinan dapat kembali langkah 1-7 untuk iterasi lebih lanjut.

9. Konsolidasi pengetahuan yang ditemukan: pendokumentasian hasil, pencarian

penyelesaian apabila ada konflik dengan pengetahuan yang telah dipercaya

sebelumnya.

11

2.1.8 Tahapan dalam preprocessing

Ekstraksi. Data-data yang dikumpulkan dalam proses transaksi sering kali ditempatkan pada lokasi yang berbeda-beda. Maka dari itu dibutuhkan

kemampuan dari sistem untuk dapat mengumpulkan data dengan cepat. Jika data

tersebut disimpan dalam kantor regional, sering kali data tersebut diupload ke

sebuah server yang lebih terpusat. Data dapat diringkas terlebih dahulu sebelum

dikirimkan ke tempat penyimpanan pusat.

Seleksi & Pembersihan. Proses pembersihan data, dimana informasi yang tidak dibutuhkan harus dibuang. Data dikonfigurasi ulang untuk memastikan format

yang konsisten karena berasal dari berbagai sumber. Data-data yang telah

terkumpul selanjutnya akan mengalami proses pembersihan. Proses pembersihan

data dilakukan untuk membuang record yang keliru, menstandarkan atribut-

atribut, merasionalisasi struktur data, dan mengendalikan data yang hilang. Data

yang tidak konsisten dan banyak kekeliruan dapat membuat hasil data mining

tidak akurat. Pembersihan data juga dapat membantu perusahaan untuk

mengkonsolidasikan record. Hal ini sangat berguna ketika sebuah perusahaan

mempunyai banyak record untuk seorang customer. Setiap record atau file

customer mempunyai nomor customer yang sama, tetapi informasi dalam tiap

filenya berbeda.

Transformasi. Transformasi data adalah melakukan peringkasan data dengan mengasumsikan bahwa data telah tersimpan dalam tempat penyimpanan tunggal.

Pada langkah terakhir, data telah diekstrak dari banyak basis data ke dalam basis

data tunggal. Tipe peringkasan yang dikerjakan dalam langkah ini mirip dengan

12

peringkasan yang dikerjakan selama tahap ekstraksi. Beberapa perusahaan

memilih untuk meringkas data dalam sebuah tempat penyimpanan tunggal.

Fungsi-fungsi agregate yang sering digunakan antara lain: summarizations,

averages, minimum, maximum, dan count.

2.2 WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis)

WEKA (Waikato Environment for Knowledge Analysis) adalah suatu perangkat lunak

pembelajaran mesin yang populer ditulis dengan Java, yang dikembangkan di

Universitas Waikato di Selandia Baru. WEKA adalah perangkat lunak gratis yang

tersedia di bawah GNU General Public License. WEKA menyediakan penggunaan

teknik klasifikasi menggunakan pohon keputusan dengan algoritma J48. Teknik

klasifikasi dan algoritma yang digunakan di WEKA disebut classifier.

2.2.1 Cara menggunakan WEKA

Cara termudah untuk menggunakan WEKA adalah melalui interface pengguna

grafis yang disebut Explorer. Hal ini memberikan akses ke semua fasilitas dengan

menggunakan pilihan menu dan pengisian formulir. Sebagai contoh, dataset dapat

dibaca dengan cepat dari file ARFF (atau spreadsheet) menggunakan Interface Explorer.

Kelemahan mendasar dari Interface Explorer adalah bahwa Explorer memegang

semuanya dalam memori utama. Ketika dataset dibuka, maka semua data set tersebut

masuk ke dalam memori utama. Ini berarti bahwa Explorer hanya dapat diterapkan

untuk masalah kecil sampai menengah. Namun, WEKA berisi beberapa algoritma

tambahan yang dapat digunakan untuk memproses dataset yang sangat besar.

Interface Knowledge Flow memungkinkan merancang konfigurasi untuk

pengolahan data secara streaming. Interface Knowledge Flow memungkinkan untuk

13

menarik kotak yang mewakili algoritma pembelajaran dan sumber data di sekitar layar

dan bergabung bersama-sama ke dalam konfigurasi yang diinginkan oleh user. Hal ini

memungkinkan untuk menentukan aliran data dengan menghubungkan komponen yang

mewakili sumber data, alat preprocessing, algoritma pembelajaran (learning

algorithms), metode evaluasi, dan modul visualisasi. Jika filter dan algoritma

pembelajaran (learning algorithms) mampu, maka data akan dimuat dan diproses secara

bertahap.

Interface yang ketiga adalah Experimenter, dirancang untuk membantu

menjawab pertanyaan praktis dasar ketika menerapkan teknik klasifikasi dan regresi

yaitu berupa metode dan nilai parameter karya terbaik yang sesuai untuk masalah yang

diberikan. Biasanya tidak ada cara untuk menjawab pertanyaan ini secara Apriori. Hal

ini dapat dilakukan secara interaktif dengan menggunakan interface Explorer. Namun,

interface eksperimenter memungkinkan untuk mengotomatisasi proses dengan

membuatnya mudah untuk menjalankan pengklasifikasi dan filter dengan pengaturan

parameter yang berbeda pada korpus dataset, untuk mengumpulkan statistik kinerja, dan

melakukan tes signifikansi. Pengguna advanced dapat menggunakan eksperimenter

untuk mendistribusikan beban komputasi di beberapa mesin menggunakan Java Remote

Method Invocation (RMI).

Dibalik interface ini terletak interaktif fungsionalitas dasar dari WEKA. Ini dapat

diakses dalam bentuk mentah dengan memasukkan perintah tekstual, yang memberikan

akses ke semua fitur dari sistem. Ketika WEKA dijalankan, harus dipilih di antara empat

interface pengguna yang berbeda: Explorer, Aliran Pengetahuan (Knowledge Flow),

eksperimenter, dan command-line interface. Kebanyakan orang memilih Explorer.

2J

C

T

I

t

m

a

p

t

2.2.2 Algori

J48

J48 m

C4.5

C4.5

1. Mam

2. Mam

3. Bisa

Tambahan, C

ID3

ID3

tree atau po

memanfaatk

adalah Itera

Ideny

paling domi

tidak. Perhat

itma J-48 pa

merupakan i

5 merupakan

mpu menanga

mpu menanga

memangkas

C4.5 ini sud

merupakan

ohon keputu

kan teori info

tive Dichoto

ya, adalah m

inan. Maksu

tikan gamba

ada WEKA

implementas

n pengemban

ani atribut d

ani atribut y

s cabang.

dah ada pener

algoritma y

usan. Algor

formasi atau

omiser 3.

membuat po

udnya domin

ar berikut:

Gam

A

si C4.5 di W

ngan dari ID3

dengan tipe d

yang kosong

rusnya, yakn

yang dipergu

ritma ini dit

information

ohon dengan

nan adalah y

mbar 2.3 Gam

EKA.

3. Beberapa

diskrit atau k

(missing val

ni C5.

unakan untu

temukan ole

n theory mili

n percabang

yang paling b

mbar ID3

perbedaann

kontinu.

lue)

uk membuat

eh J. Ross

ik Shanon. K

gan awal ada

bisa memba

14

nya antara lai

t sebuah dec

Quinlan, de

Kepanjangan

alah atribut

agi antara iy

in :

cision

engan

n ID3

yang

ya dan

15

Dapat dilihat bahwa atribut patron membagi menjadi 3 bagian, dimana hasil

pembagiannya cukup ideal. Maksud ideal adalah setiap cabang hanya terdiri dari warna

hijau saja atau warna merah saja. Namun untuk cabang full tidak satu warna (hijau

saja atau merah saja) dikarenakan hanya ada 2 atribut yang tersedia. Pemilihan atribut

patron jelas lebih baik bila dibandingkan dengan atribut type.

Untuk menentukan atribut mana yang lebih dahulu dipergunakan untuk membuat

cabang pohon, digunakanlah teori informasi. Pada WEKA, ada pilihan untuk

menggunakan ID3 ini, dengan nama yang sama. Namun, jelas semua atribut harus

bertipe nominal, dan tidak boleh ada atribut yang kosong.

2.2.3 Test Options pada WEKA

Setelah menerapkan classifier yang dipilih maka data akan diuji sesuai dengan

pilihan yang ditetapkan dengan mengklik pada kotak Test Option.

Ada empat mode tes:

1. Use training set

Pengetesan dilakukan dengan menggunakan data training itu sendiri.

2. Supplied test set

Pengetesan dilakukan dengan menggunakan data lain. Dengan menggunakan

option inilah, dapat dilakukan prediksi terhadap data tes.

3. Cross-validation

Pada cross-validation, akan ada pilihan berapa fold yang akan digunakan. Nilai

default-nya adalah 10. Mekanisme-nya adalah sebagai berikut :

Data training dibagi menjadi k buah subset (subhimpunan). Dimana k

adalah nilai dari fold. Selanjutnya, untuk tiap dari subset, akan dijadikan data tes

16

dari hasil klasifikasi yang dihasilkan dari k-1 subset lainnya. Jadi, akan ada 10

kali tes. Dimana, setiap datum akan menjadi data tes sebanyak 1 kali, dan

menjadi data training sebanyak k-1 kali. Kemudian, error dari k tes tersebut

akan dihitung rata-ratanya.

4. Percentage split

Hasil klasifikasi akan dites dengan menggunakan k% dari data tersebut. k

merupakan masukan dari user.

2.3 Wireshark

Wireshark merupakan salah satu network analysis tools, atau disebut juga dengan

protocol analysis tools atau packet sniffer yang dapat didownload dengan mudah di

www.Wireshark.org. Wireshark dapat digunakan untuk troubleshooting jaringan,

analisis, pengembangan software dan protocol, serta untuk keperluan edukasi.

Wireshark merupakan software gratis, sebelumnya, Wireshark dikenal dengan nama

Ethereal.

Packet sniffer diartikan sebagai sebuah program atau tools yang memiliki

kemampuan untuk menghadang dan melakukan pencatatan terhadap traffic data dalam

jaringan, baik Ethernet maupun non-Ethernet. Hanya saja, sehari-hari lebih sering

berkutat dengan jaringan Ethernet. Selama terjadi aliran data packet sniffer dapat

menangkap Protocol Data Unit (PDU), melakukan dekoding serta melakukan analisis

terhadap isi paket berdasarkan spesifikasi RFC atau spesifikasi-spesifikasi yang lain.

Wireshark sebagai salah satu packet sniffer diprogram sedemikian rupa untuk mengenali

berbagai macam protokol jaringan. Wireshark mampu menampilkan hasil enkapsulasi

dan field yang ada dalam PDU.

d

c

j

m

m

l

d

d

m

k

a

d

m

Perlu

dalam jaring

customer me

jaringannya

mudah adal

melihat isi-i

Sem

menghadan

lainnya (kar

sini adalah,

dan B dapat

dan B.

Deng

masih mung

karena tekn

Salah satu c

adalah mela

dipasang sof

melakukan h

u dilakukan

gan kerena p

engatakan b

kadang cep

lah mengh

si paket yan

asa jaringan

ng dan mela

rena teknolog

walaupun k

t didengar ol

gan adanya

gkin dilakuk

nologi switch

cara yang b

akukan prose

ftware sniff

hal ini. Jika s

penghadang

paket tidak p

bahwa jaring

pat kadang ti

adang dan

g lewat di ja

n masih men

akukan penc

gi hub mema

komputer A

leh kompute

switch, hal

an dengan te

h membuat

bisa dilakuk

es port mirro

fer tersebut.

switch mem

gan dan mel

pernah berbo

gannya pelan

idak bisa co

melakukan

aringan terse

nggunakan h

catatan isi

ang masih b

hanya berbi

er C yang di

l tersebut di

eknik-teknik

jalur virtua

an untuk m

oring dari sw

Hanya prod

akai unmana

lakukan pen

ohong. Yang

n, atau jaring

nnect, dan s

pencatatan

ebut.

ub, para pem

percakapan

ersifat share

icara dengan

ihubungkan

i atas tidak

k seperti AR

al untuk ko

meng-sniff ja

witch tersebu

duk switch y

aged, maka p

ncatatan terh

g dimaksud

gannya tidak

sebagainya,

jaringan d

makai jaring

dari para p

ed). Shared y

n komputer

ke hub yang

mungkin t

RP poisoning

munikasi an

aringan di li

ut ke salah s

yang manag

prosesnya ak

17

hadap traffic

di sini, pada

k responsive

maka cara p

dengan lang

gan sangat m

pemakai jar

yang dimaks

B, percakap

g sama deng

terjadi (wala

g dan sebaga

ntar pemaka

ingkungan s

satu port di

ge-able yang

kan lebih rum

c data

a saat

, atau

paling

gsung

mudah

ringan

sud di

pan A

gan A

aupun

ainya)

ainya.

switch

mana

g bisa

mit.

dj

y

T

m

m

m

d

d

m

d

m

t

j

Gam

digunakan d

jaringan ke I

yang merah,

Tetapi, ten

mengkonfig

mendukung

mendapatka

diproduksi

duplex, buka

Solu

mau membe

di berbagai

sebagainya.

merupakan d

tidak diinsta

jaringan.

Gambar 2

mbar 2.4 di

di mana bias

Internet. Ma

, dengan targ

tu saja un

urasi switch

port mirror

an hub di s

lagi. Kelem

an full duple

usi lainnya ad

eli network t

operating sy

Pada saat

driver-drive

all, maka W

2.4 Contoh s

atas dapat

sanya netwo

aka yang dil

get mirror p

ntuk melaku

h. Bila tida

ring maka ja

aat-saat sek

mahan lain d

ex seperti pad

Gambar 2.5

dalah mengg

tap untuk ke

ystem, seper

proses insta

er khusus ya

Wireshark tida

kema jaring

t dijadikan

ork administ

akukan adal

port adalah p

ukan hal t

ak bisa mer

alan keluarn

karang, kare

dari penggu

da switch.

5 Mengguna

gunakan netw

eperluan mon

rti Windows

alasi, juga

ang akan dip

ak akan bisa

an yang ban

contoh sk

trator meng

lah melakuka

port tempat d

tersebut, ne

rekonfiguras

nya adalah m

ena di pasar

unaan hub a

akan network

work tap. Ti

nitoring sesa

(32 bit atau

akan diinsta

pakai pada W

a berfungsi u

nyak digunak

kema jaringa

inginkan me

an port mir

di mana Wir

etwork adm

si switch, a

memasang h

ran kebanya

adalah jenis

k tap

idak banyak

aat. Wiresha

u 64 bit), OS

all aplikasi

Wireshark. A

untuk captur

18

kan

an yang ba

emonitor ko

rroring pada

reshark dipa

ministrator

atau switch

ub. Tidak m

akan sudah

koneksinya

perusahaan

ark dapat dii

S X , Ubunt

WinPCap,

Apabila Win

re packet m

anyak

oneksi

a link

asang.

harus

tidak

mudah

tidak

a half

yang

install

tu,dan

yang

nPCap

melalui

19

2.3.1 Penggunaan Wireshark

Network administrator menggunakannya untuk memecahkan masalah jaringan Insinyur keamanan jaringan (Network Security Engineer) menggunakannya

untuk memeriksa masalah keamanan

Pengembang/developer jaringan menggunakannya untuk debug implementasi protocol

Orang awam menggunakannya untuk mempelajari protocol jaringan internal 2.3.2 Fitur-fitur pada Wireshark

Bisa dijalankan di UNIX dan Windows Dapat mencapture/menangkap paket data secara langsung dari interface jaringan Tampilan paket dengan informasi protokol yang sangat rinci. Buka dan simpan data paket yang diambil. Import dan Export paket data dari dan ke banyak program capture lainnya. Filter paket pada banyak kriteria. Cari untuk paket pada banyak kriteria. Menampilkan paket dengan penuh warna berdasarkan filter. Membuat berbagai statistik.

2.3.3 Keterbatasan yang ada pada Wireshark

Berikut adalah beberapa keterbatasan yang ada pada Wireshark:

Wireshark bukan merupakan sistem deteksi intrusi (Intrussion Detection System/IDS).

Hal ini menyebabkan tidak akan ada peringatan ketika hal-hal aneh di jaringan

dilakukan oleh seseorang.

20

Hal-hal yang terdapat pada jaringan tidak akan dimanipulasi atau diubah oleh

Wireshark, maka sesuatu dari jaringan hanya akan diukur oleh Wireshark. Paket pada

jaringan tidak dikirim oleh Wireshark. Hal-hal aktif lainnya tidak akan dilakukan oleh

Wireshark (kecuali untuk resolusi nama, tetapi bahkan yang dapat dinonaktifkan).

2.3.4 Menu-menu yang ada pada Wireshark

Gambar 2.6 Tampilan utama Wireshark

Menu Di sini bisa bernavigasi antar menu-menu yang tersedia di

Wireshark

Display Filter Sebuah kolom yang dapat diisi dengan sintaks-sintaks untuk

memfilter (membatasi) paket-paket apa saja yang akan ditampilkan

pada list paket.

Daftar Paket Berisikan atau menampilkan paket-paket yang berhasil ditangkap

oleh Wireshark, berurutan mulai dari paket pertama yang ditang-

21

kap, dan seterusnya.

Detail Paket Sebuah paket tentunya membawa informasi tertentu yang bisa

berbeda-beda antar paketnya, di sini akan ditampilkan dari detail

paket yang terpilih pada Daftar Paket di atas nya.

Detail Heksa Detail paket yang terpilih akan ditampilkan dalam bentuk heksa,

terkadang akan lebih mudah untuk mendapatkan informasi dari

bagian ini. Pada daftar bagian Daftar Paket, terdapat kolom-kolom

berikut ini:

Time : Menampilkan waktu saat paket tersebut

tertangkap.

Source : Menampilkan ip sumber dari paket data tersebut.

Destination : Menampilkan ip tujuan dari paket data terebut.

Protocol : Menampilkan protokol apa yang dipakai sebuah

paket data.

Info : Menampilkan informasi mendetail tentang paket

data tersebut.

Adapun isi dari bagian menu terebut adalah sebagai berikut:

File Menu ini berisi item untuk membuka dan menggabungkan file hasil

capture, menyimpan / mencetak / export file capture secara keseluruhan

atau sebagian, dan untuk keluar dari aplikasi Wireshark

22

Edit Menu ini berisi item untuk menemukan paket, referensi waktu atau tandai

satu atau lebih banyak paket, menangani profil konfigurasi, dan mengatur

preferensi (cut, copy, dan paste saat ini tidak dapat diimplementasikan).

View Menu ini mengontrol tampilan data yang diambil, termasuk pewarnaan

paket, zoom font, menunjukkan paket dalam jendela terpisah, memperluas

dan collapsing trees dalam rincian paket

Go Menu ini berisi item untuk pergi ke sebuah paket tertentu.

Capture Menu ini memungkinkan untuk memulai dan berhenti menangkap dan

mengedit filter capture.

Analyze Menu ini berisi item untuk memanipulasi tampilan filter, mengaktifkan

atau menonaktifkan diseksi protokol, mengkonfigurasi pengguna tertentu

(decodes) dan mengikuti aliran TCP.

Statistics Menu ini berisi item untuk menampilkan berbagai jendela statistik,

termasuk ringkasan dari paket yang telah ditangkap, menampilkan statistik

protokol hirarki dan banyak lagi.

Telephony Menu ini berisi item untuk menampilkan berbagai jendela telepon statistik

terkait, termasuk analisis media, diagram alir, menampilkan statistik

protocol hirarki dan banyak lagi.

Tools Menu ini berisi berbagai alat yang tersedia di Wireshark, seperti

menciptakan Aturan ACL Firewall.

Internals Menu ini berisi item yang menampilkan informasi tentang internal

Wireshark

Help Menu ini berisi item untuk membantu pengguna, misalnya akses ke

23

beberapa halaman bantuan dasar, manual dari berbagai command line tools,

akses online ke beberapa halaman web, dan biasanya tentang dialog.

Tabel 2.1 Isi dari bagian menu pada Wireshark

Gambar 2.7 Menu yang ada pada Menu File Wireshark

Menu Item Accelerator Description

Open... Ctrl+O Item menu ini memuat kotak dialog open file yang

memungkinkan untuk melihat file capture yang telah

dimiliki.

Open Recent Item menu ini menunjukkan submenu yang berisi file

capture yang baru dibuka. Mengklik pada salah satu

item submenu akan membuka file capture secara

langsung yang sesuai.

24

Merge... Item menu ini menampilkan kotak dialog merge file

yang memungkinkan untuk menggabungkan sebuah file

capture ke dalam satu file.

Import... Item menu ini menampilkan kotak dialog file import

yang memungkinkan untuk mengimport sebuah file teks

ke dalam jendela capture sementara yang baru

Close Ctrl+W Item menu ini menutup jendela hasil capture saat ini.

Jika hasil capture belum disimpan, maka akan diminta

untuk melakukannya (menyimpan hasil capture tersebut)

pertama (pengaturan preferensi dapat

menonaktifkannya).

Save Ctrl+S Item menu ini menyimpan hasil capture saat ini. Jika

belum menetapkan standar capture nama file (mungkin

dengan opsi-w ),Wireshark muncul kotak

dialog Save Capture File As

Save As... Shift+Ctrl+S Item menu ini memungkinkan untuk menyimpan file

capture saat ini untuk dalam bentuk file apapun yang

diinginkan. Akan muncul kotak dialog Save Capture

File As

File Set >

List Files

Item menu ini memungkinkan untuk menampilkan daftar

file dalam file set. Akan muncul kotak dialog List File

Set di dalam Wireshark

File Set > Jika file yang sedang dimuat merupakan bagian dari satu

25

Next File set file, dan melompat ke file selanjutnya di dalam set.

Jika bukan bagian dari satu set file atau hanya file yang

terakhir dalam set itu, item ini diklik.

File Set >

Previous File

Jika file yang sedang dimuat merupakan bagian dari satu

set file, dan melompat ke file sebelumnya dalam set. Jika

bukan bagian dari satu set file atau hanya file pertama

dalam set tersebut, item ini diklik.

Export>

File...

Item menu ini memungkinkan untuk mengekspor semua

(atau beberapa) dari paket di file capture ke file dalam

bentuk apapun (mis .csv, .txt, .c). Muncul kotak dialog

Wireshark Export

Export >

Selected

Packet

Bytes...

Ctrl+H Item menu ini memungkinkan untuk mengekspor byte

dipilih saat ini dalam panel paket byte ke file biner.

Akan muncul kotak dialog Wireshark Export

Export >

Objects >

HTTP

Item menu ini memungkinkan untuk mengekspor semua

atau beberapa objek HTTP hasil capture ke file lokal.

Akan muncul daftar objek HTTP Wireshark

Export >

Objects >

DICOM

Item menu ini memungkinkan untuk mengekspor semua

atau beberapa objek DICOM yang ditangkap ke file

lokal. Akan muncul daftar objek DICOM Wireshark

Export >

Objects>

Item menu ini memungkinkan untuk mengekspor semua

atau beberapa objek SMB hasil capture ke file lokal.

26

SMB Akan muncul daftar objek Wireshark SMB

Print... Ctrl+P Item menu ini memungkinkan untuk mencetak semua

(atau beberapa) dari paket dalam file. Akan muncul

kotak dialog Print Wireshark

Quit Ctrl+Q Item menu ini memungkinkan untuk berhenti atau keluar

dari aplikasi Wireshark. Wireshark akan meminta untuk

menyimpan file capture jika belum disimpan

sebelumnya (ini dapat dinon-aktifkan oleh pengaturan

preferensi).

Tabel 2.2 Penjelasan menu-menu yang ada pada menu file Wireshark

Toolbar yang ada pada WireShark

Gambar 2.8 Toolbar yang ada pada WireShark

1. Interfaces : Menampilkan daftar interface atau adapter yang

terdapat di perangkat komputer dan memilih salah satu

(bila terdapat lebih dari satu) untuk dicapture.

2. Option : Menampilkan pilihan-pilihan yang berisi ketentuan-

ketentuan untuk mengatur peng-capture-an.

3. Start : Memulai aktivitas peng-capture-an.

4. Stop : Menghentikan peng-capture-an yang sedang berjalan.

5. Restart : Menghentikan peng-capture-an yang sedang berjalan

dan memulai lagi peng-capture-an yang baru.

27

6. Open : Membuka file yang menyimpan hasil/laporan peng-

capture-an yang telah dilakukan sebelumnya dan yang

telah tersimpan di media storage data (mis laporan

capture yang terdapat pada hard-disk).

7. Save As : Menyimpan laporan peng-capture-an ke sebuah file.

8. Print : Mencetak laporan peng-capture-an ke printer.

9. Find Packet : Mencari paket tertentu di dalam laporan peng-capture-

an.

10. Go Back & Go Forward : Berpindah di antara paket-paket hasil peng-capture-an.

11. Colorize : Menerapkan warna pada tabel laporan peng-capture-

an.

12. Capture Filters : Membuat dan atau mengedit filter-filter peng-capture-

an.

13. Display Filters : Membuat dan atau mengedit display filter peng-

capture-an.

14. Coloring Rules : Memberi dan atau mengedit warna pada rule-rule

paket.

15. Preference : Mengeset parameter-parameter yang mengatur

Wireshark.

2.3.5 Packet Capture pada Wireshark

Penangkapan paket sederhana

Untuk mulai melakukan penangkapan paket, tinggal click pada button seperti

yang ditunjuk oleh tanda panah di bawah ini.

at

y

p

t

Setel

akan dipaka

terpasang di

Gambar 2

Untu

yang dipilih

paket-paket

tombol yang

lah itu akan

ai untuk men

i komputer a

2.10 Interfac

uk memulai

h. Setelah itu

yang ditang

g ditunjukkan

G

Gambar 2.9

muncul dial

nangkap pak

atau laptop y

ce yang terda

capture pak

penangkapa

u akan ditam

gkap. Untuk

n oleh panah

Gambar 2.11

Cara memu

log box sepe

ket bila terd

yang digunak

apat di peran

ket menggun

an paket, tin

mpilkan daft

k selesai me

h berikut.

Cara mengh

ulai capture p

erti di bawah

dapat lebih d

kan untuk cap

ngkat jaringa

nakan Wires

nggal klik pa

tar berupa la

enangkap pa

hentikan cap

paket

h ini. Tentuk

dari satu bua

apturing.

an yang hend

shark

ada tombol

ayar scrollin

aket, maka t

pturing

28

kan interface

ah interface

dak melakuk

Start di inte

ng yang beri

tinggal klik

e yang

yang

kan

erface

isikan

pada

29

2.4 Switch

Switch adalah perangkat yang menghubungkan segmen jaringan. Switch

merupakan pengembangan lanjutan dari bridge.

Gambar 2.12 50 port network switch

Switch bisa digunakan juga untuk menghubungkan switch satu dengan switch

lainnya, untuk memperbanyak jumlah port, atau memperluas jangkauan dari jaringan

(misalkan ada satu gedung dengan gedung yang lainnya). Pada vendor network

equipment, berbagai switch dipecah ke level berbeda seperti core, aggregation dan

access. Pemisahan berbagai level ini dikarenakan setiap level dimaksudkan untuk fungsi

yang berbeda. Switch yang beredar di pasaran terdiri dari 2 (dua) jenis yaitu:

2.4.1 Non Manageable Switch

Adalah switch yang tidak dapat di manage, switch tersebut sudah siap pakai,

hanya dipasang dan switch sudah bisa digunakan tanpa perlu diseting.

2.4.2 Manageable Switch

Adalah switch yang bisa diatur untuk kebutuhan jaringan tertentu, ada beberapa

perbedaan mendasar yang membedakan antara manageable switch dengan non

manageable switch.

30

Perbedaan tersebut bisa dilihat dari kelebihan dan keunggulan yang dimiliki oleh switch

manageable itu sendiri. Kelebihan switch manageable adalah:

1.Mendukung penyempitan broadcast jaringan dengan VLAN (Virtual Local Area

Network).

2.Pengaturan akses pengguna dengan access list.

3.Membuat keamanan network lebih terjamin.

4.Bisa melakukan pengaturan trafik maintenance network karena dapat diakses tanpa

harus berada di dekat switch.