Serangan Distributed Denial of Service (DDoS) berbasis HTTP Flood menjadi ancaman serius bagi ketersediaan layanan web server karena karakteristiknya yang menyerupai trafik pengguna sah. Penelitian ini mengimplementasikan sistem deteksi serangan DDoS secara real-time pada web server Ubuntu menggunakan metode entropy Shannon dengan parameter K-dinamis dan mekanisme revaluasi IP. Sistem bekerja melalui mekanisme sliding window untuk menganalisis distribusi trafik, menghitung normalized entropy, menentukan threshold adaptif menggunakan K-dinamis, serta melakukan revaluasi terhadap alamat IP mencurigakan. Pengujian dilakukan dalam tiga skenario, yaitu kondisi normal, flash crowd, dan serangan HTTP Flood menggunakan GoldenEye dan Locust pada lingkungan jaringan lokal berbasis VirtualBox. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pada kondisi serangan, sistem berhasil mencapai nilai Akurasi sebesar 90,36%, Presisi 100%, dan Recall sebesar 66,67%. Implementasi metode ini mampu menjaga stabilitas penggunaan memori (RAM) server pada rata-rata 48%, namun beban komputasi deteksi real-time dan tingginya volume request menyebabkan lonjakan penggunaan CPU hingga mencapai maksimum 100,00% pada puncak serangan.