IDENTIFIKASI ANOMALI KEAMANAN SERVER NGINX MENGGUNAKAN ALGORITMA ISOLATION FOREST - Ragil Saputro, Abdullah; Nurchim, Nurchim; Atina, Vihi (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Marak terjadinya serangan siber yang mengancam keamanan data dan sistem informasi menjadikan keamanan informasi merupakan hal yang perlu diperhatikan. Web server merupakan salah satu komponen dalam infrastruktur teknologi informasi, dimana web server berfungsi sebagai pintu gerbang bagi pengguna untuk mengakses berbagai layanan dan aplikasi secara daring. Dalam upaya peningkatan keamanan server Nginx, salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah dengan melakukan analisis terhadap log akses server. Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan algoritma Isolation Forest dalam analisis log akses server Nginx untuk mengidentifikasi anomali yang berpotensi sebagai ancaman keamanan. Dengan mengoptimalkan deteksi anomali, diharapkan keamanan server Nginx dapat ditingkatkan, sehingga dapat meminimalisir risiko serangan dan kerugian yang diakibatkannya. Dalam penelitian ini menggunakan metode Isolation Forest untuk melakukan pendeteksian anomali pada log server nginx. Data yang digunakan adalah data log server Nginx yang memiliki kode respon selain HTTP 301, kemudian dari data log tersebut dilakukan proses pendeteksian anomali berdasarkan data country, path dan size. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Isolation Forest berhasil mendeteksi 218 anomali dari 1529 data dan waktu pemrosesan 1 menit 14 detik dan menunjukkan 97,8% dari deteksi anomali adalah benar. Implementasi sistem ini dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam melakukan deteksi terhadap ancaman siber. Pengembangan lebih lanjut dari penelitian ini diantaranya adalah dapat memanfaatkan sitemap pada sistem informasi untuk melakukan transformasi data path, selain itu dapat dikembangkan aplikasi monitoring yang dapat memudahkan pengelola server dalam melakukan monitoring keamanan server.