Sistem Keamanan Siber Adaptif Berbasis AI: Analisis Kinerja, Arsitektur, dan Penerapannya pada Organisasi Modern - Yeni Risyani; Susi Japit; Conrad Bombongan; Tanda Selamat; Yuliana Yuliana (Jurnal Minfo Polgan, 2025)
Perkembangan teknologi digital telah meningkatkan kompleksitas ancaman siber sehingga menuntut organisasi untuk mengadopsi pendekatan keamanan yang lebih cerdas, adaptif, dan otomatis. Sistem keamanan tradisional berbasis signature terbukti tidak lagi memadai dalam menghadapi serangan zero-day, APT (Advanced Persistent Threat), serta taktik penyerang yang kini semakin dinamis. Teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) menjadi salah satu komponen utama dalam membangun sistem keamanan siber generasi berikutnya karena kemampuannya dalam menganalisis pola, memproses data volume besar, serta melakukan deteksi anomali secara real-time. Penelitian ini mengkaji arsitektur sistem keamanan siber adaptif berbasis AI, mengevaluasi kinerjanya berdasarkan metrik akurasi, recall, dan tingkat deteksi ancaman, serta menilai penerapannya pada organisasi modern. Metodologi penelitian mencakup studi literatur, analisis arsitektur teknis, dan evaluasi komparatif antara tiga pendekatan keamanan: signature-based, machine learning–based intrusion detection, dan sistem AI adaptif. Hasil analisis menunjukkan bahwa pendekatan AI adaptif memberikan peningkatan performa yang signifikan dengan akurasi deteksi mencapai 96%, recall 94%, dan tingkat deteksi ancaman sebesar 97%. Dengan kemampuan self-learning, sistem AI adaptif mampu secara otomatis menyesuaikan aturan deteksi serta merespons serangan baru tanpa intervensi manusia. Studi ini menekankan pentingnya integrasi pipeline data, model pembelajaran mesin, modul adaptasi, serta orkestrasi respons otomatis untuk mendapatkan sistem keamanan yang holistik dan kuat. Penelitian ini berkontribusi pada pengembangan kerangka arsitektur keamanan modern yang relevan untuk penerapan di sektor pemerintahan, perbankan, manufaktur, hingga layanan kesehatan.