Deteksi Serangan Siber Menggunakan Machine Learning: Studi Pada Sistem Informasi Akademik
Abstract
Keamanan siber menjadi isu krusial dalam sistem informasi akademik yang menyimpan data sensitif seperti nilai, identitas mahasiswa, dan dokumen administrasi. Serangan seperti SQL injection, brute force login, hingga akses ilegal dapat menyebabkan kerugian besar dan gangguan operasional. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi serangan siber menggunakan algoritma machine learning yang mampu mengenali aktivitas tidak normal (anomali) dalam sistem. Algoritma yang digunakan adalah Decision Tree dan Random Forest karena kemampuannya dalam klasifikasi dan interpretasi hasil. Penelitian dilakukan dengan mengumpulkan data log aktivitas pengguna, membersihkannya, melabeli data, kemudian melatih model ML. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa Random Forest lebih unggul dengan akurasi 92% dalam mendeteksi serangan dibandingkan Decision Tree yang mencapai 87%. Penerapan sistem ini mampu membantu pihak IT kampus melakukan pencegahan dan respons lebih cepat terhadap ancaman siber.
References
Nugroho, D. (2020). Keamanan Sistem Informasi Akademik. Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, 6(2), 123–132.
Kementerian Kominfo. (2022). Laporan Tahunan Keamanan Siber Nasional.
Zhang, Y., Wang, L., & Chen, H. (2019). Machine Learning for Cyber Attack Detection. IEEE Security & Privacy.
Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2016). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann.
Tait, A., Yusuf, R., & Anwar, H. (2021). Comparative Study of Random Forest and SVM in Cybersecurity. Journal of Computer Security, 9(1), 44–52.
Fiqri, M., Rahman, T., & Salsabila, Z. (2022). Implementasi Machine Learning untuk Deteksi Aktivitas Anomali pada Sistem Informasi Akademik. Jurnal Sistem Cerdas, 10(4), 202–210.
Copyright (c) 2025 Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
