Deteksi Kerentanan pada Kode Program dengan Metode LSTM: Upaya Menuju Sistem yang Lebih Aman

Dalam era digital saat ini, keamanan aplikasi menjadi salah satu prioritas utama dalam pengembangan perangkat lunak. Deteksi otomatis terhadap potensi kerentanan pada kode program menjadi langkah strategis untuk mencegah risiko keamanan sejak awal. Penelitian bertajuk “Vulnerability Detection pada Kode Program dengan Metode LSTM untuk Menciptakan Secure System” yang dilakukan oleh tim peneliti dari Program Studi D3 Teknik Informatika Politeknik Negeri Indramayu memberikan terobosan penting di bidang ini. Penelitian ini dipimpin oleh Muhammad Anis Al Hilmi, dengan anggota Raswa dan Robi Robiyanto.

Latar Belakang dan Urgensi

Deteksi kerentanan merupakan proses penting yang seharusnya dilakukan pada tahap awal siklus pengembangan perangkat lunak. Dengan langkah ini, risiko keamanan dapat diminimalkan sebelum aplikasi dirilis ke publik. Meskipun berbagai teknik deteksi kerentanan telah berkembang pesat, seperti analisis kode statis dan pendekatan berbasis pembelajaran mendalam (deep learning), tantangan besar masih ada. Salah satunya adalah memberikan notifikasi secara real-time kepada pengembang tanpa harus menunggu proyek selesai. Hal ini penting agar pengembang tetap fokus dan dapat segera memperbaiki potensi kerentanan yang terdeteksi.

Namun, alat deteksi kerentanan konvensional kerap menghasilkan masalah berupa banyaknya false positive—hasil deteksi yang tidak akurat dan mengganggu. Selain itu, alat ini sering kali tidak mampu mengantisipasi kerentanan baru atau yang belum diketahui. Masalah ini mendorong tim peneliti untuk mengembangkan pendekatan yang lebih efektif.

Pendekatan Berbasis Security Hotspots

Alih-alih langsung mendeteksi kerentanan, penelitian ini memilih pendekatan untuk mengidentifikasi pola dan titik yang memiliki potensi kerentanan, yang disebut sebagai security hotspots. Dengan pendekatan ini, fokus diarahkan pada area tertentu dalam kode program yang memiliki risiko tinggi terhadap kerentanan keamanan.

Tim peneliti mengusulkan sebuah plugin berbasis aturan yang terintegrasi langsung ke dalam IDE. Plugin ini dirancang untuk mendeteksi delapan security hotspots pada kode program aplikasi web PHP berbasis kerangka kerja Laravel. Sistem ini menggunakan teknologi mutakhir yang dikembangkan dari PHP_CodeSniffer dan diimplementasikan sebagai ekstensi dalam editor kode populer, Visual Studio Code (VSCode). Pada tahap awal, plugin ini hanya mendukung sistem operasi Windows.

Hasil dan Keunggulan Penelitian

Pengujian dilakukan pada 10 proyek berbasis Laravel untuk mengukur performa plugin ini. Hasilnya, plugin mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 98,6% dan skor F1 sebesar 87,36%, yang menunjukkan tingkat presisi dan sensitivitas yang sangat baik dalam mendeteksi security hotspots. Selain itu, dari segi kecepatan, plugin ini bekerja sangat efisien, dengan waktu eksekusi hanya 1 milidetik untuk 66 token (jumlah token terkecil) hingga 382 milidetik untuk 4.051 token (jumlah token terbesar).

Ketua peneliti, Muhammad Anis Al Hilmi, menjelaskan bahwa plugin ini dapat menjadi alat bantu yang sangat berguna bagi pengembang aplikasi web, terutama yang menggunakan kerangka kerja Laravel. “Dengan adanya notifikasi langsung di IDE, pengembang dapat segera mengetahui dan memperbaiki potensi kerentanan tanpa harus menunggu proyek selesai sepenuhnya. Ini tentu meningkatkan efisiensi dan keamanan aplikasi yang dikembangkan,” jelasnya.

Kontribusi dan Implikasi

Plugin ini bukan hanya alat bantu teknis, tetapi juga pelengkap efektif bagi praktik terbaik keamanan perangkat lunak yang sudah ada. Dengan mengidentifikasi security hotspots sejak dini, pengembang dapat mengantisipasi risiko dan membangun sistem yang lebih aman. Pendekatan ini juga mengurangi potensi kesalahan akibat false positive yang kerap menjadi masalah pada alat deteksi kerentanan tradisional.

Selain manfaat praktisnya, penelitian ini juga memberikan kontribusi penting dalam pengembangan teknologi keamanan perangkat lunak berbasis IoT. Dengan integrasi metode LSTM (Long Short-Term Memory) dalam pengembangan di masa depan, penelitian ini membuka peluang untuk meningkatkan kemampuan deteksi kerentanan terhadap ancaman yang lebih kompleks.

Kesimpulan

Penelitian ini membuktikan bahwa inovasi dalam deteksi kerentanan dapat memberikan dampak signifikan terhadap keamanan perangkat lunak. Dengan plugin berbasis aturan yang terintegrasi langsung ke dalam IDE, pengembang dapat bekerja lebih efisien dan fokus pada pengembangan aplikasi yang aman. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa sistem ini memiliki potensi besar untuk diimplementasikan secara luas, baik di lingkungan akademik maupun industri.

Melalui penelitian ini, Politeknik Negeri Indramayu kembali menunjukkan dedikasinya dalam menghasilkan inovasi yang relevan dengan kebutuhan dunia teknologi. Harapannya, sistem ini dapat terus dikembangkan dan menjadi solusi efektif untuk menciptakan aplikasi yang lebih aman dan andal.