Sri Putri Sitompul, Yefita
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

AUDIT KEAMANAN BASIS DATA MENGGUNAKAN SQL SERVER AUDIT UNTUK DETEKSI AKTIVITAS TIDAK SAH Di Juni, Padina; Arief Hasan, Mhd; Sri Putri Sitompul, Yefita; Alexander, Jonatan; Hidayat, Ibnu; Marco Bilbo, Ronaldo
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 9 No. 2 (2025): JATI Vol. 9 No. 2
Publisher : Institut Teknologi Nasional Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36040/jati.v9i2.13198

Abstract

Keamanan basis data merupakan aspek krusial dalam perlindungan informasi sensitif dari aktivitas tidak sah. Dalam era digital yang semakin berkembang, ancaman terhadap keamanan basis data menjadi lebih kompleks, termasuk risiko akses ilegal, manipulasi data, dan serangan siber. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan keamanan adalah dengan menerapkan SQL Server Audit untuk mendeteksi dan mencatat aktivitas mencurigakan pada basis data. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi efektivitas SQL Server Audit dalam mendeteksi aktivitas mencurigakan, menguji skenario audit yang melibatkan akses sah dan tidak sah, serta mengevaluasi implementasi SQL Server Audit dalam meningkatkan keamanan basis data. Pendekatan yang digunakan adalah eksperimental, di mana data simulasi sebanyak 2.515 entri diuji dalam berbagai skenario, termasuk login pengguna, pembaruan, dan penghapusan data. Implementasi melibatkan konfigurasi audit server, pembuatan trigger log, serta analisis log menggunakan Power BI dan Excel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SQL Server Audit mampu mendeteksi aktivitas mencurigakan dengan tingkat akurasi tinggi, mencatat setiap interaksi pengguna secara rinci, serta mengidentifikasi pola akses yang tidak sesuai dengan kebijakan keamanan. Sistem ini juga terbukti andal dalam kondisi beban kerja tinggi dan sesuai dengan standar keamanan ISO 27001. Kesimpulannya, SQL Server Audit merupakan alat yang efektif dalam meningkatkan keamanan basis data dengan memberikan pencatatan audit yang sistematis dan transparan. Studi ini memberikan kontribusi bagi organisasi dalam menerapkan kebijakan keamanan berbasis audit, serta membuka peluang untuk penelitian lanjutan yang mengintegrasikan kecerdasan buatan dalam analisis log secara otomatis.