Optimasi Model Support Vector Machine dengan Particle Swarm Optimization untuk Mendeteksi Serangan Injeksi SQL (Studi Kasus : PT. Naisha Inspirasi Muslimah) - Arnap, Adam; Kusrini (Lentera Dua Indonesia, 2024)
PT. Naisha Inspirasi Muslimah merupakan perusahaan yang mengoperasikan toko online untuk penjualan produk tekstil dan pernah mengalami kehilangan data akibat serangan injeksi SQL. Untuk meningkatkan manajemen keamanan komputer, PT. Naisha melakukan tata kelola teknologi informasi dengan menggunakan ISACA Design Toolkit COBIT 2019. Penelitian ini melakukan studi literatur mengenai deteksi injeksi SQL dan menemukan bahwa beberapa penelitian sebelumnya menggunakan model Support Vector Machine (SVM) yang dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization (PSO). Pada penelitian terdahulu, optimasi model SVM dengan PSO dapat meingkatkan nilai performa model. Penelitian ini akan menggunakan model SVM yang akan dioptimasi dengan PSO untuk menangani dataset berupa kueri-kueri SQL. Proses vektorisasi dengan Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) juga diterapkan untuk memberikan bobot pada setiap token. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai optimal yang ditemukan adalah Best C sebesar 593,0497396215296 dan Best gamma sebesar 0,07795813722739078. Dengan parameter tersebut, model SVM+PSO berhasil mencapai akurasi sebesar 0,99 dan F1 Score sebesar 0,99, yang secara signifikan lebih tinggi dibandingkan dengan model SVM biasa yang hanya mencapai akurasi 0,79 dan F1 Score 0,73. Hasil ini menunjukkan bahwa optimasi SVM dengan PSO secara substansial meningkatkan kinerja model SVM dalam mendeteksi injeksi SQL, sehingga dapat menjadi solusi yang efektif untuk meningkatkan keamanan sistem informasi di PT. Naisha Inspirasi Muslimah.