Network Intrution Detection System (NIDS) ialah sebuah proses memantau tiap paket yang melewati traffic jaringan dan mendeteksi beberapa kegiatan yang dicurigai sehingga dapat memungkinkan terdapat sebuah serangan berbahaya dalam sistem jaringan. informasi yang tersimpan dalam komputer adalah target utama dalam proses serangan yang dilakukan oleh orang-orang yang tidak bertanggung jawab, maka akan sangat fatal jika tidak di jaga kerahasiaan data- data dan informasi penting. Pada penelitian ini telah dilakukan pemodelan data menggunakan algoritma KNN dengan menggunakan data public yang telah diolah sesuai kaidah Knowledge Discovery in Database (KDD). Berdasarkan hasil eksperimen yang dilakukan yaitu Pemilihan dan perangkingan fitur dengan menggunakan algoritma Random Forest diperoleh, terdapat 8 (delapan) variable yang memiliki pengaruh kuat terhadap sebuah serangan dalam suatu jaringan. Sedangkan akurasi klasifikasi diperoleh dengan menggunakan algoritma KNN sebesar 98,3 %. Kata Kunci: Network Intrution Detection System, KNN, Knowledge Discovery In Database, Random Forest.