Image of Deteksi Anomali Serangan Siber pada Log Server STKIP DDI Pinrang SIAKAD Menggunakan Algoritma Random Forest Berbasis Analisis Real-Time

Text

Deteksi Anomali Serangan Siber pada Log Server STKIP DDI Pinrang SIAKAD Menggunakan Algoritma Random Forest Berbasis Analisis Real-Time

Transformasi digital di sektor pendidikan telah mendorong perguruan tinggi mengadopsi sistem informasi berbasis web. Sistem Informasi Akademik
(SIAKAD) di perguruan tinggi daerah seperti STKIP DDI Pinrang sangat rentan terhadap serangan siber Layer 7, khususnya brute force pada fitur lupa password dan HTTP flood.Penelitian ini bertujuan merancang sistem deteksi anomali real-time yang ringan dan efektif menggunakan algoritma Random Forest dan K-Means Clustering. Sistem dirancang dengan arsitektur microservice heterogen, memanfaatkan Node.js untuk pemrosesan log dan Python sebagai inference engine, yang seluruhnya diisolasi dalam Docker Container di atas sistem operasi Mocaccino Linux. Dataset dibangun secara komprehensif dari tiga sumber log utama, yaitu access.log, error.log dan install.log, yang ditarik pada periode 28 Juli
2022 hingga 29 Desember 2025. Lima fitur perilaku diekstraksi menggunakan sliding window satu menit. Pelatihan dan pengujian model dianalisis melalui dua pendekatan, yaitu Skenario A (80:20) dan Skenario B (90:10), yang dioptimasi menggunakan GridSearchCV serta validasi silang lima lipatan (fold) untuk menangani ketidakseimbangan kelas (SMOTE).Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Skenario B memberikan kinerja paling
optimal dengan akurasi mencapai 98,7 persen, F1-Score 97,7 persen dan False Positive Rate yang sangat rendah yaitu 0,9 persen. Waktu inferensi rata-rata tercatat 24 milidetik, jauh di bawah batas target 50 milidetik, membuktikan kelayakan sistem untuk deteksi mendekati waktu nyata (near real-time). Penelitian ini membuktikan bahwa algoritma tree-based ensemble tetap sangat relevan dan siap diadopsi oleh institusi pendidikan dengan sumber daya komputasi terbatas. Sistem ini turut diperkuat dengan mekanisme pemantauan visual pada antarmuka dashboard interaktif dan sistem otomatisasi peringatan dini, sehingga memberikan solusi keamanan siber yang komprehensif dan praktis

Ketersediaan
S2600229TESIS-2026 SUL dPerpustakaan Universitas Handayani MakassarTersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
TESIS-2026 SUL d
Penerbit
Universitas Handayani Makassar : Universitas Handayani Makassar.,
Deskripsi Fisik
i + 79 hlm; 29 x 21 cm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
TESIS-2026 SUL d
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
Cet 1
Subjek
Anomali Serangan Siber
Log Server
Siakad
Alogaritma Random Forest
Berbasis Analisis Real-Time
Info Detail Spesifik
Tesis Sistem Komputer
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Komentar
Anda harus login sebelum memberikan komentar