Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.588
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan JUTIK : Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD)
Dedy Kiswanto
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Social Sciences

Published : 11 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 11 Documents
Search

 1   2 
SISTEM KLASIFIKASI URL UNTUK DETEKSI SITUS BERBAHAYA BERBASIS ANALISIS FITUR JARINGAN Yeremia, Yeremia Setya Maharman Gurning; Dedy Kiswanto; Leni Karmila Daulay; Aurela Khoiri Nasution
Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Vol. 14 No. 1 (2026)
Publisher : Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.23960/jitet.v14i1.8186

Abstract

Peningkatan aktivitas cybercrime seperti phishing, malware, dan penipuan daring menyebabkan kebutuhan akan sistem deteksi situs berbahaya yang efektif semakin mendesak. Penelitian ini mengembangkan Sistem Klasifikasi URL untuk Deteksi Situs Berbahaya Berbasis Analisis Fitur Jaringan yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan situs menjadi tiga kategori, yaitu normal, suspicious, dan malicious. Sistem dirancang menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan integrasi API URLHaus sebagai sumber referensi data situs berbahaya. Proses analisis dilakukan dengan memeriksa sejumlah fitur jaringan, meliputi panjang URL, jumlah subdomain, penggunaan protokol HTTPS, karakter spesial, port non-standar, serta kata kunci mencurigakan. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi situs berbahaya secara real-time dengan waktu respon rata-rata kurang dari tiga detik per URL. Selain itu, sistem menampilkan hasil analisis dalam bentuk visual seperti progress bar tingkat risiko dan keterangan fitur yang memengaruhi hasil klasifikasi. Berdasarkan evaluasi, sistem dapat mengklasifikasikan URL dengan akurat dan efisien tanpa perlu mengakses konten situs secara langsung, sehingga aman untuk digunakan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi solusi praktis dalam meningkatkan kesadaran pengguna terhadap ancaman siber serta dasar pengembangan lanjutan berbasis machine learning untuk peningkatan akurasi di masa depan.
Co-Authors Adamsyach Prana Walidin Aldo Bonifasius Simbolon Alvi Sahrin Nasution Asri Angel Tumanggor Atta Zulfahrizan Aurela Khoiri Nasution Ayman Human Sukma Bunga Dwi Febrianti Daniel Rumahorbo Dean Siregar Delvita Aulia Artika Delvita aulia artika, Delvita Iwan Agi Berutu Josua Anugrah Deo Tampubolon Khildan Rifail Azis Lastri Elisabet Butarbutar Leni Karmila Daulay M. Rizki Andrian Fitra Melly Br. Bangun Muhammad haikal Al-Majid Muhammad Naufal Musyaafa Muhammad Rizki Andrian Fitra Nadiah Mubarokah Neysa Talitha Jehian Nezza Anggraini Yolandari Reo Rizki Ananda Rohit Jhon Lamtama Purba Sanri Yuliana Siallagan Silvia Wulandari Situngkir Steven Adventino Gulo Sybil Auzi Yeni Marito Yeremia Setya Maharman Gurning Yeremia, Yeremia Setya Maharman Gurning Yunita Rahmi Zulfi, M. Fikri