Klasterisasi Aktivitas Pengguna Berdasarkan Log Server Web Menggunakan Model Autoencoder - Halimsurya, Ervan; Data, Mahendra; Hari Trisnawan, Primantara (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2026)
Pertumbuhan sumber daya layanan web yang sangat cepat menuntut metode yang efektif untuk memperoleh pengetahuan dari data log server yang tersedia. Untuk mempelajari pola aktivitas yang terjadi pada sebuah web, dapat dilakukan klasterisasi pada log web server yang mampu membantu mengidentifikasi kelompok pengguna yang memiliki perilaku akses yang sama. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sebuah sistem Klasterisasi Aktivitas Pengguna Berdasarkan Log Server Web Menggunakan Model Autoencoder sehingga mampu meningkatkan efektivitas pengelompokan pola aktivitas web. Penelitian dilakukan dengan mengujikan model Autoencoder langsung dalam pemecahan masalah untuk pengelompokan traffic dari log web server. Pengujian akan dilakukan dengan menggunakan dataset