Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log
Dengan berkembangnya teknologi, organisasi dan perusahaan kini mengumpulkan data dalam jumlah yang sangat besar, yang tercatat dalam log sistem untuk tujuan audit keamanan, pemantauan, dan investigasi forensik. Namun, tantangan utama muncul saat analis keamanan harus menangani volume data log yang...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2024-02-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8071 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858630656524288 |
|---|---|
| author | Candra Heru Saputra |
| author_facet | Candra Heru Saputra |
| author_sort | Candra Heru Saputra |
| collection | DOAJ |
| description |
Dengan berkembangnya teknologi, organisasi dan perusahaan kini mengumpulkan data dalam jumlah yang sangat besar, yang tercatat dalam log sistem untuk tujuan audit keamanan, pemantauan, dan investigasi forensik. Namun, tantangan utama muncul saat analis keamanan harus menangani volume data log yang besar, yang seringkali membuat sulit untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan atau abnormal. Dalam upaya mengatasi tantangan analisis log yang berskala besar dalam sistem informasi, penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan teknik audit trail dengan metode clustering, khususnya menggunakan K-Means, untuk segmentasi dan kategorisasi aktivitas log. Penelitian ini mencari pendekatan yang dapat meningkatkan efisiensi dalam menelusuri dan menganalisis log aktivitas dengan mengelompokkan data log yang serupa. Metode yang digunakan mencakup desain eksperimental, pengumpulan data audit trail yang komprehensif, preprocessing data, implementasi algoritma K-Means, dan evaluasi hasil clustering. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa penerapan K-Means pada audit trail memungkinkan identifikasi pola aktivitas yang signifikan, memudahkan deteksi anomali dengan cepat, dan menyederhanakan proses audit keamanan data, yang mengarah pada pemahaman yang lebih baik dalam pengelolaan risiko keamanan informasi.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-85b2f28e17dc45178aba6f75978e64d2 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2024-02-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-85b2f28e17dc45178aba6f75978e64d22025-02-11T10:38:13ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-02-0111110.25126/jtiik.20241118071Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas LogCandra Heru Saputra0Universitas Teknologi Yogyakarta Dengan berkembangnya teknologi, organisasi dan perusahaan kini mengumpulkan data dalam jumlah yang sangat besar, yang tercatat dalam log sistem untuk tujuan audit keamanan, pemantauan, dan investigasi forensik. Namun, tantangan utama muncul saat analis keamanan harus menangani volume data log yang besar, yang seringkali membuat sulit untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan atau abnormal. Dalam upaya mengatasi tantangan analisis log yang berskala besar dalam sistem informasi, penelitian ini bertujuan untuk mengintegrasikan teknik audit trail dengan metode clustering, khususnya menggunakan K-Means, untuk segmentasi dan kategorisasi aktivitas log. Penelitian ini mencari pendekatan yang dapat meningkatkan efisiensi dalam menelusuri dan menganalisis log aktivitas dengan mengelompokkan data log yang serupa. Metode yang digunakan mencakup desain eksperimental, pengumpulan data audit trail yang komprehensif, preprocessing data, implementasi algoritma K-Means, dan evaluasi hasil clustering. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa penerapan K-Means pada audit trail memungkinkan identifikasi pola aktivitas yang signifikan, memudahkan deteksi anomali dengan cepat, dan menyederhanakan proses audit keamanan data, yang mengarah pada pemahaman yang lebih baik dalam pengelolaan risiko keamanan informasi. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8071BurnoutSecure CodingProgrammerAnalisis Statistik |
| spellingShingle | Candra Heru Saputra Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Burnout Secure Coding Programmer Analisis Statistik |
| title | Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log |
| title_full | Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log |
| title_fullStr | Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log |
| title_full_unstemmed | Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log |
| title_short | Integrasi Audit dan Teknik Clustering untuk Segmentasi dan Kategorisasi Aktivitas Log |
| title_sort | integrasi audit dan teknik clustering untuk segmentasi dan kategorisasi aktivitas log |
| topic | Burnout Secure Coding Programmer Analisis Statistik |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8071 |
| work_keys_str_mv | AT candraherusaputra integrasiauditdanteknikclusteringuntuksegmentasidankategorisasiaktivitaslog |