Keamanan Informasi merupakan aspek yang cukup kritis untuk dipertimbangkan karena
informasi bagi sebagian pihak menjadi suatu aset yang berharga. Saat ini, pengolahan informasi
atau data banyak melibatkan teknologi. Namun pada penerapan kasus nyata, terdapat banyak
permasalahan yang menyebabkan informasi atau data yang diolah terancam integritas dan
kerahasiaannya oleh pihak yang tidak bertanggung jawab. Terdapat banyak aspek teknologi yang
dapat diterapkan dalam pengolahan informasi, semakin banyak aspek yang dilibatkan maka
semakin besar ancaman terhadap informasi yang diolah dengan teknologi. Untuk meminimalisir
permasalahan tersebut, salah satu solusi yang dapat diterapkan adalah dengan mendeteksi serta
mengklasifikasi data yang akan diolah. Salah satu bentuk teknologi yang digunakan untuk
melayani pertukaran data adalah aplikasi web. Aplikasi web saat ini merupakan salah satu platform
yang banyak digunakan khalayak umum, oleh karena itu setiap data yang masuk ke aplikasi web
akan dianalisis terlebih dahulu, untuk mendeteksi indikasi bahaya yang akan masuk. Proses
analisis dilakukan dengan Ensemble Machine Learning dengan tujuan agar klasifikasi lebih
spesifik ke bentuk pola yang menjadi identitas data yang identik dengan ancaman serta tidak perlu
menerapkan proses klasifikasi secara programatis. Ensemble Machine Learning melakukan
klasifikasi dengan menggabungkan proses pengklasifikasian dari beberapa model Machine
Learning . Saat ini penggunaan gawai berbasis Android begitu populer karena penggunaan yang
fleksibel dan mudah dibawa kemana mana. Hal tersebut menjadi pertimbangan bahwa perangkat
Android akan banyak berinteraksi dengan penggunanya. Kondisi tersebut dapat dimanfaatkan
untuk mempercepat proses pendeteksian ancaman terhadap aplikasi web dengan memanfaatkan
gawai Android sebagai alarm yang terhubung ke sistem klasifikasi data yang terintegrasi tanpa
harus selalu berinteraksi dengan antarmuka server.