Internet sekarang ini sudah bukanlah hal yang asing lagi bagi masyarakat elektronik. Pemanfaatan internet ini sejalan dengan kebutuhan manusia akan teknologi yang memudahkan segala kegiatan sehari – hari seperti bekerja, belajar, hingga sebagai gaya hidup. Namun bagaimana jika tiba – tiba server down akibat ulah attacker sehingga internet susah diakses atau bahkan sama sekali tidak bisa diakses? Pada skripsi ini akan dilakukan penelitian dalam melakukan deteksi serangan Denial of Service (DoS) pada server berbasis Raspberry Pi. Untuk itu diperlukan sistem yang dapat melakukan pertahanan pada saat server melayani pengguna internet, sistem yang dapat mengenali apakah suatu data merupakan serangan DoS atau hanya data normal dengan mempelajari pola dari data – data yang diterima. Penulis mengimplementasikan algoritma mesin pembelajaran Naïve Bayes dan menguji tanpa melakukan real attack. Data yang digunakan adalah dataset pada KDD Cup 99. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu melakukan klasifikasi terhadap data uji menjadi lima kelas yaitu Back, Land, Pod, Teardrop, dan Normal. Pada pengujian juga diketahui bahwa sistem mampu menganalisis ± 4 data/detik dan mencapai akurasi maksimal pada masing – masing kelas yaitu 100%.