Claim Missing Document
Check
Articles

Found 21 Documents
Search

Deteksi Serangan Siber Menggunakan Machine Learning: Studi Pada Sistem Informasi Akademik Chandra, Cantika; Mulya, Dio Prima; Faradika, Faradika
Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika Vol 3 No 2 (2025): Juli 2025
Publisher : Prodi Sistem Informasi Universitas Dharma Andalas

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47233/jiska.v3i2.2139

Abstract

Keamanan siber menjadi isu krusial dalam sistem informasi akademik yang menyimpan data sensitif seperti nilai, identitas mahasiswa, dan dokumen administrasi. Serangan seperti SQL injection, brute force login, hingga akses ilegal dapat menyebabkan kerugian besar dan gangguan operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi serangan siber menggunakan algoritma machine learning yang mampu mengenali aktivitas tidak normal (anomali) dalam sistem. Algoritma yang digunakan adalah Decision Tree dan Random Forest karena kemampuannya dalam klasifikasi dan interpretasi hasil. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data log aktivitas pengguna, membersihkannya, melabeli data, kemudian melatih model ML. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Random Forest lebih unggul dengan akurasi 92% dalam mendeteksi serangan dibandingkan Decision Tree yang mencapai 87%. Penerapan sistem ini mampu membantu pihak IT kampus melakukan pencegahan dan respons lebih cepat terhadap ancaman siber.