Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Mulia Pratama, Afwan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Deteksi Konten Ilegal Pada Situs Web Menggunakan Elasticsearch Mulia Pratama, Afwan; Data, Mahendra; Yahya, Widhi
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 9 No 10 (2025): Oktober 2025
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Seiring dengan meningkatnya pemanfaatan teknologi web di Indonesia untuk layanan publik, khususnya pada situs-situs pemerintahan dengan domain .go.id, tantangan keamanan siber juga turut meningkat. Salah satu ancaman signifikan adalah penyisipan konten ilegal, seperti promosi judi daring, melalui teknik BlackHat SEO dan Web Defacement yang dapat merusak integritas data dan reputasi instansi. Kondisi ini menghadirkan tantangan keamanan siber yang signifikan karena metode deteksi ancaman secara manual tidak lagi memadai. Untuk mengatasi keterbatasan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem yang mampu mendeteksi injeksi konten ilegal pada situs web secara otomatis. Metodologi yang diusulkan adalah dengan mengintegrasikan teknik web scraping dan web crawling menggunakan framework Scrapy untuk ekstraksi data konten. Data yang terkumpul kemudian disimpan, diindeks, dan dianalisis menggunakan mesin pencari Elasticsearch, yang memungkinkan pencarian cepat berbasis Query DSL dengan kueri fuzzy untuk mengidentifikasi kata kunci ilegal beserta variasinya. Hasil pengujian pada 100 subdomain simulasi menunjukkan sistem mampu mendeteksi kata kunci ilegal dengan tingkat akurasi tinggi, mencapai 97% untuk kata kunci "togel" dan 92% untuk kata kunci "gacor", dengan tingkat False Positive dan False Negative yang dapat diminimalkan. Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah sistem fungsional yang efektif untuk mendeteksi konten ilegal berbasis kata kunci.
Co-Authors Mahendra Data Widhi Yahya