IMPLEMENTASI SISTEM KEAMANAN WEBSITE DENGAN ANALISIS LOG DAN DETEKSI AKTIVITAS ANOMALI MENGGUNAKAN ISOLATION FOREST

Keamanan website merupakan aspek penting dalam menjaga integritas, ketersediaan, dan kepercayaan pengguna terhadap layanan digital. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan sistem keamanan website berbasis analisis log dan deteksi aktivitas anomali menggunakan algoritma Isolation Forest. Sistem yang dikembangkan, bernama SecurityShield, mencatat seluruh aktivitas pengguna seperti login, logout, dan registrasi ke dalam database log, kemudian menganalisisnya untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan secara real-time. Proses deteksi dilakukan melalui tiga parameter utama yaitu Request Rate Analysis, Brute-Force Detection, dan Temporal Anomaly Detection, dengan hasil ditampilkan melalui dashboard interaktif berbasis WebSocket. Pengujian model menunjukkan nilai precision sebesar 80%, recall 8,7%, F1-score 15,7%, dan akurasi 57%, yang menandakan tingkat ketepatan tinggi namun sensitivitas masih rendah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Isolation Forest efektif dalam mendeteksi pola aktivitas anomali pada data log berskala besar serta meningkatkan keamanan sistem melalui autentikasi dua faktor (OTP Telegram) dan notifikasi otomatis. Sistem ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menambah variasi data log nyata dan menerapkan metode pembelajaran mendalam untuk meningkatkan akurasi deteksi.