Pengembangan Model Hybrid Untuk Deteksi Serangan XSS Menggunakan Algoritma Random Forest dan BERT - Anggaradiva Bendesa; Kadek Yota Ernanda Aryanto; I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya (Universitas Pendidikan Ganesha, 2026)
Cross-Site Scripting (XSS) merupakan serangan pada aplikasi web yang memanfaatkan kelemahan validasi input untuk menyisipkan skrip berbahaya. Variasi payload seperti event handler, encoding, obfuscation, dan JavaScript URI menyebabkan proses deteksi menjadi lebih kompleks. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model hybrid untuk deteksi payload XSS dengan menggabungkan Random Forest dan BERT. Random Forest dilatih menggunakan TF-IDF berbasis karakter dan fitur statistik, sedangkan BERT digunakan melalui proses fine-tuning untuk klasifikasi teks. Model hybrid dibangun dengan menggabungkan skor prediksi dari kedua model. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Random Forest dan BERT memperoleh akurasi sebesar 99,21%, sedangkan model hybrid memperoleh akurasi sebesar 99,28% pada data uji. Hasil ini menunjukkan bahwa pendekatan hybrid dapat digunakan sebagai metode pendukung deteksi payload XSS.