## Analisis Perbandingan Performa Metode ELK Stack dan Grafana Loki Pada Honeypot Server
Ach Izalul Haq [1] , Banu Santoso [2]*
Program Studi Teknik Komputer [1], [2] Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Condong catur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, DI Yogyakarta 55284 ach.0084@students.amikom.ac.id [1] , banu@amikom.ac.id [2] *) Corresponding Author: Banu Santoso
Abstract — Along  with  the  rapid  development  of  technology, many  methods  have  emerged  to  manage  and  analyze  logs  from computers, including the Grafana Loki method and the ELK Stack. So  the  impact  of  this  development  causes  a  lot  of  variation  and ignorance of the managers in determining which method suits their needs.  This  research  analyzes  the  performance  of  both  methods against  the  honeypot  server  when  an  attack  occurs  with  CPU  and Memory  usage  parameters;  these  two  parameters  become  the standard for administrators in considering the method to be chosen. This study concludes that based on the parameters used, the Grafana Loki method is more efficient in terms of CPU and Memory usage compared to the ELK Stack method; Grafana Loki is very light to implement but with limited features, while the ELK Stack uses more CPU and Memory resources but has more complete features.
Keywords— Performance, Honeypot, ELK Stack, Grafana Loki
Abstrak — Seiring perkembangan teknologi yang begitu pesat, telah  muncul banyak  metode  untuk  manajemen dan analisis log dari sebuah komputer diantaranya metode Grafana Loki dan ELK Stack .  Sehingga  dampak  dari  perkembangan  ini  menimbulkan banyak  variasi  dan  ketidaktahuan  para  administrator  dalam menentukan metode mana yang sesuai dengan kebutuhan mereka. Pada  penelitian  ini  menganalisis  performa  dari  kedua  metode tersebut  terhadap  server honeypot saat  terjadi  serangan  dengan parameter  penggunaan CPU dan Memori ,  kedua  parameter tersebut  merupakan  standar  untuk  para  administrator  dalam mempertimbangkan  metode yang akan  dipilih. Kesimpulan dari penelitian  ini  bahwa  berdasarkan  parameter  yang  digunakan metode Grafana Loki lebih efisien dari segi pemakaian CPU dan Memori  dibandingkan  metode ELK  Stack , Grafana  Loki sangat ringan  untuk  diimplementasikan  tetapi  dengan  fitur  yang terbatas,  sedangkan ELK  Stack lebih  banyak  memakai  resource CPU dan Memori tetapi mempunyai fitur yang lebih lengkap.
Kata Kunci— Performa, Honeypot, ELK Stack, Grafana Loki

## I. PENDAHULUAN
Keamanan merupakan hal yang sangat penting dalam dunia teknologi dan informasi. Jumlah serangan siber terus meningkat seiring berjalannya waktu, baik di dunia maupun di indonesia. Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  data  Badan  Siber  dan  Sandi Negara, jumlah serangan yang terjadi pada tahun 2018 tercatat di angka 12.895.554 serangan, dan serangan malware tercatat di angka 512.863 serangan [1].
Tidak  mungkin  untuk  melindungi  jumlah  serangan  yang meningkat secara eksplosif dengan cara yang sempurna. Tetapi
penting  untuk  meminimalisir  akibatnya  dengan  mendeteksi sumber serangan dan menerapkan reaksi yang sesuai. Ponemon Institute  mengatakan  bahwa  dibutuhkan  biaya  rata-rata  $8.76 juta untuk menangani serangan [2].
Sebagai  solusi  untuk  menangani  masalah  tersebut, dibutuhkan tools untuk  membaca  serangan  yang  mencoba masuk ke dalam  server. Honeypot merupakan salah satu tools dalam  keamanan  komputer  yang  biasa  digunakan,  honeypot merupakan sistem  yang dirancang untuk  menjebak penyerang dengan  harapan  penyerang  akan  masuk  dan  mengeksploitasi server. Honeypot mempunyai  keunggulan  dalam  investigasi untuk  menganalisis  ancaman,  intensitas  dan  kerentanan keamanan  server,  Administrator  sistem  dapat  menganalisa serangan menggunakan honeypot . secara garis besar, honeypot memiliki  tiga  tingkatan,  yaitu  interaksi  rendah,  interaksi menengah  dan  interaksi  tinggi.  Tingginya  intensitas  serangan pada honeypot , maka log yang dapat dianalisis semakin  besar dan risiko yang diterima semakin besar pula [3].
Log  merupakan  komponen  penting  dalam  sebuah  sistem, pada implementasinya log berperan sebagai kolektor informasi yang terjadi di sebuah sistem, log menyimpan segala informasi yang  terjadi  pada  sistem  sehingga  menyebabkan  jumlah  log akan  semakin  banyak,  analisis  log  perlu  dilakukan  untuk mempermudah  mendapatkan  informasi  dari  ribuan  bahkan jutaan baris log yang ada.
Bertepatan dengan tidak  mudahnya  menganalisis log yang dihasilkan  oleh  honeypot,  maka  dibutuhkan tools visualisasi untuk  memudahkan  dalam  menganalisa log  honeypot  dengan cepat. Log management tool yang digunakan pada penelitian ini adalah Grafana Loki dan ELK Stack , hasil catatan log honeypot divisualisasikan menggunakan kedua metode tersebut, dimana Grafana loki ini merupakan kombinasi dari Grafana, loki dan promtail dan ELK  Stack merupakan  kombinasi  dari Elasticsearch, Logstash, Kibana.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan performa  CPU  dan  Memori Grafana  Loki dan ELK  Stack sebagai  platform  yang  digunakan  untuk  manajemen  log  dan sebagai  acuan  untuk  mempermudah  Sistem  administrator memilih platform yang sesuai dengan kebutuhannya.
Beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan  penelitian  ini terutama dari basis software, kemiripan metode yang digunakan dan juga objek yang digunakan, Perbedaan dari penelitian saat ini  dengan  penelitian  yang  sudah  pernah  dibuat  yaitu  akan
membandingkan  dua  metode  yang  akan  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  ELK  Stack  dengan  Grafana  Loki  untuk mengetahui  keunggulan  dan  kelemahan  dari  kedua  metode tersebut.
Pada  Tabel  1  yang  berisikan  Ikhtisar  Penelitian  yang
dilakukan oleh peneliti- peneliti sebelumnya menggunakan alat dan  metode  yang  cukup  beragam  sehingga  penelitian  terlihat unik dan berbeda.

## TABEL 1. I KHTISAR P ENELITIAN
Peneliti/tahun Lokasi Kontribusi Penelitian Metode Son, S. J., & Kwon, Y. (2017) [4] Mesin Virtual Analisis Performa ELK Stack dan Splunk saat melakukan penanganan log ELK Stack, Splunk Li, T., Wu, J., Xue, L., Bao, D., Jiang, Y., Zeng, C., … Zhang, L. (2017) [5] Mesin Virtual Efisiensi waktu dalam mengelola dan menganalisis log FLAP Bandari Swamy Devender, Vamshi Krishna (2019)  [6] Mesin Virtual Menganalisis performa ELK Stack saat melakukan Analisa Log dari perangkat jaringan ELK Stack Sukma, N., Srisawat, W., Sa-nga-ngam, P., & Leelasantitham, A. (2019) [7] Mesin Virtual Mempercepat Proses Analisis Log mengurangi biaya operasional IT ELK Stack, Fluentd Rochim, A. F., Aziz, M. A., & Fauzi, A. (2019) [8] Mesin Virtual Mempercepat Proses Analisa Log pada infrastruktur jaringan ELK Stack Penelitian ini Digital Ocean Menganalisis performa antara metode ELK Stack dan Grafana Loki dalam Menganalisis Log Honeypot ELK Stack, Grafana Loki

## A. Honeypot
Honeypot merupakan  suatu  tools  keamanan  yang dikembangkan untuk diserang dan di analisis, pada umumnya honeypot merupakan komputer, data, atau situs jaringan  yang terlihat seperti bagian yang sesungguhnya, tetapi sebenarnya di isolasi dan dimonitor. Ketika dilihat dari sisi attacker yang akan menyerang, honeypot terlihat  seperti  layaknya  sistem  yang patut di serang, padahal penyerang tidak  melakukan serangan ke sistem yang sebenarnya [9].

## B. ELK Stack
ELK Stack adalah tools open-source yang berfungsi sebagai alat pengindeks data dan menampilkannya menjadi sebuah data yang  menarik. ELK  Stack terdiri  dari  tiga  aplikasi,  yaitu Elasticsearch, Logstash, Kibana . Ketiga aplikasi  ini  memiliki peran yang berbeda – beda:
1) Elasticsearch
Elasticsearch adalah  sebuah  mesin  penyimpanan  dan pencari  data  untuk  dianalisis  [10].  Dua  proses  yang  sering digunakan untuk menganalisis data yaitu mengatur urutan data, dan mengorganisasikan nya kedalam suatu pola, kategori serta uraian dasar, Elasticsearch juga melakukan tahapan yang sama untuk  menganalisis  data.  Pada Elasticsearch mempunyai
proses data ingestion . Pada proses ini data baru diolah melalui beberapa  tahapan  yaitu  penguraian,  normalisasi,  dan penambahan  data  sebelum  dilakukan  proses  pengindeks, Pengindeks  berfungsi  untuk  mempercepat  aplikasi  untuk mengorganisasikan data [11].
2) Logstash
Logstash merupakan salah satu komponen utama dari ELK Stack . Logstash berfungsi  untuk  melakukan  pemrosesan  data dan  melakukan  agregat  kemudian  mengirimkannya  ke Elasticsearch [12]

## 3) Kibana
Kibana  merupakan tools visualisasi dan  manajemen untuk Elasticsearch yang dapat memberikan grafik, histogram, secara real-time ,  Kibana  juga  menyediakan  fitur  dashboard,  fitur  ini berfungsi  untuk  mengumpulkan  data  yang  telah  di  visualisasi ke dalam halaman dashboard [13] .

## C. Grafana Loki
Grafana  Loki  merupakan  platform  open-source  visualisasi dan  logging  untuk  mengatur  dan  menganalisis  log,  Grafana Loki terdiri dari tiga aplikasi utama yaitu: Promtail, Loki, dan Grafana. Ketiga aplikasi ini memiliki peran yang berbeda beda
[14].

## 1) Promtail
Promtail  merupakan  agen  yang  mengirimkan  konten  dari log lokal ke instance loki pribadi atau grafana cloud [15].
2) Loki
Loki  merupakan  komponen  yang  dapat  disusun  menjadi tumpukan logging memiliki  fitur  lengkap  dengan  hanya mengindeks  label  untuk  log  dan  membiarkan  pesan  log  asli tidak terindeks [16].

## 3) Grafana
Grafana merupakan software open-source untuk visualisasi dan  analisis  yang  memungkinkan  untuk  memberikan peringatan dan menjelajahi metrik dimanapun disimpan [17].

## D. Digital Ocean
Digital ocean adalah layanan komputer berbasis cloud dan scalable .  Ini  bukan  hanya  mesin  virtual  sederhana tetapi  juga menawarkan layanan berbasis cloud yang berbeda, penyimpanan  tambahan,  keamanan,  dan  pemantauan  serta menjalankan aplikasi yang berbeda secara efektif.
Berikut  ini  adalah  fitur  dan  fungsi  inti  Digital  ocean, Deployment custom image , aplikasi sekali klik, atau distribusi standar dimungkinkan dengan layanan Digital ocean. Koneksi yang  andal  dan  harga  tetap  di  8  wilayah  pusat  data dimungkinkan  dengan  layanan  cloud  Digitalocean.  Rencana Kinerja  sesuai  dengan  kebutuhan  bisnis  pengguna  ditawarkan oleh layanan cloud Digitalocean dengan baik [18].

## II. METODE PENELITIAN

## A. Alur Kerja Perancangan
Alur kerja perancangan merupakan tahapan – tahapan atau perancangan  yang  digunakan  untuk  merancang  objek rancangan,  alur  kerja  perancangan  dibutuhkan  untuk memudahkan  dalam  melakukan  perancangan.  Alur  kerja perancangan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## B. Skema Sistem
1) Skema Sistem Grafana Loki
Dalam  desain  ini  menjabarkan  rencana  secara  umum  tentang mekanisme sistem yang sudah dibuat. Desain yang telah dibuat pada Gambar 2.
Pada  desain  diatas  mengilustrasikan  infrastruktur, software dan alur yang digunakan untuk metode Grafana Loki. Ada  satu  honeypot  dipasang  pada  Ubuntu  server,  log  yang dihasilkan  honeypot  akan  berisi  data  serangan.  Grafana  Loki akan mengelola log dari honeypot yang dikirimkan kepada loki dan menampilkannya berupa visualisasi yang mudah dipahami di Grafana.
2) Skema Sistem ELK Stack
Dalam  desain  ini  menjabarkan  rencana  secara  umum tentang mekanisme sistem yang sudah dibuat. desain yang telah
dibuat ditunjukkan pada Gambar 3.

## 3) Skema Sistem Honeypot Server
Ubuntu  server  digunakan  sebagai  server  untuk  menempatkan honeypot pada desain ini. Desain honeypot server ditunjukkan pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Gambar 1. Flowchart Penelitian
Gambar 2. Desain Sistem Metode Grafana Loki
Gambar 3. Desain Sistem Metode ELK Stack
Gambar 4. Desain Sistem Honeypot Server untuk Grafana Loki
Gambar 5. Desain Sistem Honeypot Server untuk ELK Stack
Honeypot  server  terdiri  dari  satu  honeypot  yaitu  cowrie honeypot  dengan  cara  membuat  lingkungan  SSH  untuk menjebak penyerang seolah-olah lingkungan tersebut merupakan  SSH  yang  asli. Cowrie bekerja  dengan  cara mencatat  serangan  yang  masuk  dan  mencoba  masuk  kedalam sistem  melalui  SSH  oleh  penyerang. Log yang  tercatat  dapat dianalisis, log yang tercatat  akan  di  kirim  honeypot  server  ke Grafana Loki melalui promtail sebagai agent di honeypot server mengirimkan  ke  Grafana  Loki  dengan  port  3100,  sedangkan filebeat  akan  mengirimkan  log  yang  tercatat  ke  Logstash dengan port 5044 dan Logstash akan mengirimkan log tersebut ke Elasticsearch dengan port 9200.
Pada  Tabel  2  terdapat  port  yang  digunakan  oleh  cowrie honeypot beserta port yang digunakan oleh Grafana Loki dan pada Tabel 3 terdapat port yang digunakan oleh ELK Stack

## TABEL 2. DAFTAR PORT GRAFANA LOKI
Nama Program Port Cowrie 22 Dionaea 21, 445, 3000, 3389
Suricata 80, 21, 22, 445 Loki 3100 Promtail 9080 Grafana 3000 TABEL 3. DAFTAR PORT ELK STACK Nama Program Port Cowrie 22 Dionaea 21, 445, 3000, 3389 Suricata 80, 21, 22, 445 Filebeat - Logstash 5044 Elasticsearch 9200 Kibana 5601

## 4) Skema Sistem Monitoring Server
Grafana  akan  digunakan  untuk  mengelola  log  yang  dicatat oleh  cowrie  honeypot  pada  arsitektur  ini  menjadi  visualisasi yang  mudah  dipahami.  Arsitektur  monitoring  server  Grafana Loki  ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Log  yang  dikirim  dari promtail agent akan diterima oleh loki menggunakan port 3100. Promtail  melakukan  push  data  kepada  loki  dan  loki mengumpulkan  data tersebut  dan  menjadi  penghubung  antara promtail dengan grafana menggunakan port 3100. Pada grafana data  akan  diolah  dan  dianalisis  dan  ditampilkan  melalui dashboard.  Menggunakan  Grafana  mempermudah  dalam memvisualisasikan data dalam bentuk tabel, grafik maupun log dan lain-lain. Pada penelitian ini akses grafana melalui IP local dari  monitoring  server  Grafana  Loki  dengan  port  3000,  jadi hanya  memungkinkan  akses  dari  satu  jaringan.  Selain  itu, grafana mempunyai validasi untuk user dan admin yang sudah ter  registrasi  untuk  memvalidasi  user  dan  admin  yang  berhak mengakses Grafana.
Kibana  akan  digunakan  untuk  mengelola  log  yang  dicatat oleh  cowrie  honeypot  pada  arsitektur  ini  menjadi  visualisasi yang mudah dipahami. Arsitektur monitoring server ELK Stack ditunjukkan  pada  Gambar  7.  Log  yang  dikirim  dari  filebeat akan diterima oleh Logstash menggunakan port 5044. Logstash melakukan push data kepada Elasticsearch  menggunakan port 9200.  Pada  Kibana  data  akan  diolah  dan  dianalisis  dan ditampilkan  melalui  dashboard.  Menggunakan  Kibana mempermudah  dalam  memvisualisasikan  data  dalam  bentuk tabel, grafik maupun log dan lain-lain. Pada penelitian ini akses Grafana  melalui  IP  local  dari  monitoring  server ELK  Stack dengan  port  5601,  jadi  hanya  memungkinkan  akses  dari  satu jaringan. Selain itu, Kibana mempunyai validasi untuk user dan admin  yang  sudah  ter  registrasi  untuk  memvalidasi  user  dan admin yang berhak mengakses Kibana.
Gambar 6. Desain Sistem Monitoring Server untuk Grafana Loki
Gambar 7. Desain Sistem Monitoring Server untuk ELK Stack

## 5) Skenario Serangan
Honeypot  server  akan  mendapat  serangan  pada  tahapan simulasi  kali  ini.  Pada  pengujian  kali  ini  akan  dilakukan serangan  dengan  cara  melakukan  serangan  langsung  pada cowrie  honeypot .  Dalam  tahap  ini  attacker  akan  berperan sebagai  penyerang  pada  serangan  tahap  pertama  dalam pengujian ini, ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Skenario Serangan Honeypot Server
Opsi  serangan  dan  perintah  yang  digunakan  untuk menyerang  server  honeypot  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  dan Tabel  5,  opsi  serangan  yang  digunakan  yaitu  scanning menggunakan  Nmap,  Brute  Force  SSH  menggunakan  Hydra, Serangan  DoS  menggunakan  LOIC,  dan  Serangan  MS17-10 menggunakan  Metasploit.  Alasan  menggunakan  beberapa metode  serangan  berdasarkan  tipe  serangan  yang  umum digunakan oleh attacker.
TABEL 4. NAMA SERANGAN DAN PERINTAH UNTUK HONEYPOT
SERVER 01 Opsi Serangan Deskripsi Scanning menggunakan Nmap IP Target Serangan : 159.203.100.207 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah :  akses https://pentest- tools.com/network-vulnerability- scanning/tcp-port-scanner-online- nmap# kemudian paste 159.203.100.207
Serangan Brute Force SSH menggunakan Hydra IP Target Serangan : 159.203.100.207 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah : hydra -L username.txt -P passwd.txt 159.203.100.207 ssh Serangan DoS menggunakan (LOIC) Low Orbit Ion Cannon IP Target Serangan : 159.203.100.207 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah : flooding dengan ip tujuan 159.203.100.207 port 80, metode tcp, jumlah flood 10 Serangan MS17-10 menggunakan Metasploit IP Target Serangan : 159.203.100.207 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah : msf exploit(eternalblue_doublepulsar)>
use auxiliary/scanner/smb/smb_ms17_010
TABEL 5. NAMA SERANGAN DAN PERINTAH UNTUK HONEYPOT SERVER 02 Opsi Serangan Deskripsi Scanning menggunakan Nmap IP Target Serangan : 167.99.123.146 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah : akses https://pentest- tools.com/network-vulnerability- scanning/tcp-port-scanner-online- nmap# kemudian paste 167.99.123.146 Serangan
Brute Force SSH menggunakan Hydra IP Target Serangan : 167.99.123.146 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah : hydra -L username.txt -P passwd.txt 167.99.123.146 ssh Serangan DoS menggunakan (LOIC) Low Orbit Ion Cannon IP Target Serangan : 167.99.123.146 IP Penyerang : 182.1.77.146
Perintah : flooding dengan ip tujuan 167.99.123.146 port 80, metode tcp, jumlah flood 10 Serangan MS17-10 menggunakan Metasploit IP Target Serangan : 167.99.123.146 IP Penyerang : 182.1.77.146 Perintah : msf exploit(eternalblue_doublepulsar)>
use
auxiliary/scanner/smb/smb_ms17_010
6) Pengujian Performa
Pengujian  performa  dilakukan  untuk  melihat  performa sistem  pada  saat  terjadi  serangan  pada  honeypot  server  dan performa  sistem  ketika  proses  pengiriman  log  dari  server honeypot menuju ELK Stack dan Grafana Loki. Parameter yang digunakan adalah penggunaan resource CPU dan Memori Pada masing-masing metode. Untuk mendapatkan data tersebut yang sedang diuji menggunakan Glances.
7) Perancangan Visualisasi
Visualisasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  Grafana  dan Kibana  untuk  menampilkan  log  yang  diproduksi  cowrie honeypot  menjadi  lebih  menarik.  Rancangan  dashboard Grafana ditunjukkan pada Gambar 9. Dashboard Grafana akan memiliki empat panel terdiri dari log panel, login gagal, login berhasil, dan jumlah percobaan login. Pada Grafana data akan diambil  dari  data  source  loki  kemudian  akan  ditampilkan  di setiap  panel  menggunakan LogQL untuk  memberikan  filter sesuai dengan yang ingin tampilkan.
Rancangan dashboard Kibana ditunjukkan pada Gambar 10. Dashboard Kibana akan  memiliki empat panel terdiri dari  log panel, login gagal, login berhasil, dan jumlah percobaan login. Pada  Grafana  data  akan  diambil  dari index  pattern filebeat kemudian akan ditampilkan di setiap panel menggunakan filter Kibana  untuk  memberikan  filter  sesuai  dengan  yang  ingin tampilkan.
III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian
Setelah  proses  implementasi  sistem  dilakukan,  uji  coba penyerangan  dijalankan.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian sebanyak 30 kali dengan metode yang sama untuk mendapatkan data  yang  akurat.  Pengujian  dilakukan  untuk  mengetahui performa  dari  Grafana  Loki  dan  ELK  Stack  saat  menangani serangan  adapun  parameter  yang  diambil  adalah  penggunaan CPU dan Memory.

## 1) Hasil Pengujian Serangan DOS
Hasil  pengujian  pada  Tabel  6  menunjukkan  bahwa penggunaan CPU tertinggi pada  loki terjadi pada  serangan ke 19  dengan  CPU  terpakai  25.1  pada  Loki,  sedangkan  pada
Logstash  pemakaian  CPU  tertinggi  terjadi  pada  serangan kelima  dengan  jumlah  pemakaian  CPU  42.9  dan  pada Elasticsearch  pemakaian  CPU  tertinggi  87.8  terjadi  pada serangan ke 29, Kibana di angka 45.3 pada serangan ke 14.
Gambar 9. Rancangan Dashboard Grafana
Gambar 10. Rancangan Dashboard Grafana
TABEL 6. HASIL PENGUJIAN SERANGAN DOS
No SURICATA(DOS) GRAFANA LOKI ELK STACK CPU % MEM % CPU % MEM % Loki Grafana Loki Grafana Logstash Elastic Kibana Logstash Elastic Kibana 1 22.3 0.3 3.6 1.7 10.6 22.4 8.3 20.1 35.9 8.1 2 21.0 1.0 3.6 1.7 14.9 22.8 7.8 20.1 36.0 8.1 3 20.0 1.0 3.6 1.7 12.6 12.4 5.4 20.1 35.9 8.0 4 9.5 0.7 3.6 1.7 15.1 48.4 11.8 20.1 36.0 8.0 5 7.0 0.3 3.6 1.7 42.9 31.7 6.3 20.1 36.0 8.0 6 5.1 0.3 3.6 1.7 11.6 26.6 8.0 20.1 36.0 7.6 7 6.6 0.7 3.6 1.7 13.5 59.1 8.9 20.1 36.0 7.6 8 5.0 0.3 3.6 1.7 10.0 43.0 6.7 20.1 36.0 7.6 9 2.0 0.7 3.6 1.7 7.6 33.3 1.4 20.1 35.9 7.6 10 1.3 0.7 3.6 1.7 18.3 47.0 3.0 20.1 35.9 7.6 11 1.3 0.7 3.6 1.7 10.6 49.2 8.6 20.1 35.9 7.6 12 1.3 0.3 3.6 1.7 9.2 54.7 2.5 20.1 35.9 7.6
13 2.0 0.7 3.6
1.7 20.2 21.1 7.8 20.1 35.9 7.6 14 1.3 1.0 3.6 1.7 17.1 43.3 45.3 20.1 35.9 7.6 15 1.6 0.3 3.6 1.7 19.3 59.0 7.9 20.1 35.8 7.6 16 2.0 0.3 3.6 1.7 9.0 66.5 6.8 20.1 35.8 7.6 17 1.7 0.7 3.6 1.7 16.9 26.6 8.9 20.1 35.8 7.6 18 22.0 0.7 3.6 1.7 10.1 30.4 4.9 20.1 35.8 7.7 19 25.1 1.7 3.6 1.7 27.1 52.5 4.7 20.1 35.9 7.7 20 13.4 0.7 3.6 1.7 10.7 16.6 42.1 20.1 35.9 7.8 21 9.9 0.7 3.6 1.7 10.5 18.9 5.7 20.1 35.9 7.8 22 7.6 1.0 3.6 1.7 10.6 75.3 3.6 20.1 35.9 7.8 23 3.3 0.3 3.6 1.7 13.6 41.0 10.0 20.1 36.0 7.8 24 3.7 0.3 3.6 1.7 10.2 41.1 4.4 20.1 35.9 7.8 25 2.0 0.7 3.6 1.7 14.8 13.8 4.1 20.1 35.9 7.8 26 1.0 0.3 3.6 1.7 16.9 40.9 4.4 20.1 35.9 7.9 27 1.3 0.7 3.6 1.7 15.5 82.1 10.4 20.1 36.0 8.0 28 1.6 0.3 3.6 1.7 14.5 55.2 8.3 20.1 36.0 8.1 29 1.0 0.3 3.6 1.7 8.8 87.8 5.4 20.1 36.1 8.0 30 3.3 0.3 3.6 1.7 18.2 37.5 6.0 20.1 36.0 8.0
Untuk pemakaian memori pada loki sangat stabil di angka 3.6  dan  Grafana  di  angka  1.7.  untuk  pemakaian  memori Logstash stabil di angka 20.1 dan Elasticsearch di angka 35.9 sedangkan  Kibana  mencatat  pemakaian  memori  tertinggi  di angka 8.1. Grafik hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Gambar 11. Grafik Penggunaan CPU pada Serangan DOS

## Gambar 12. Grafik Penggunaan Memori pada Serangan DOS
2) Hasil Pengujian Serangan MS17-10
Hasil  pengujian  pada  Tabel  7  menunjukkan  bahwa penggunaan CPU tertinggi pada  loki terjadi pada  serangan ke 24 dan 30 dengan CPU terpakai 8.6 pada Loki, sedangkan pada Logstash  pemakaian  CPU  tertinggi  terjadi  pada  serangan kelima  dengan  jumlah  pemakaian  CPU  84.0  dan  pada Elasticsearch  pemakaian  CPU  tertinggi  99.3  terjadi  pada serangan ke 29, Kibana 11.7 pada serangan ke 11.
TABEL 7. HASIL PENGUJIAN SERANGAN DOS MS 17-10 No DIONAEA(MS17-10) GRAFANA LOKI ELK STACK CPU % MEM % CPU % MEM % Loki Grafana Loki Grafana Logstash Elastic Kibana Logstash Elastic Kibana 1 2.0 1.3 2.7 1.7 13.1 52.3 7.2 20.2 35.7 7.7 2 3.3 1.3 2.7 1.7 64.2 74.6 0.7 20.2 35.6 7.6 3 2.0 0.7 2.7 1.7 14.6 43.9 7.4 20.2 35.6 7.7 4 2.7 1.0 2.7 1.7 50.0 58.1 2.9 20.3 35.6 7.7 5 2.0 0.3 2.7 1.7 84.0 42.8 4.9 20.3 35.6 7.8 6 5.3 0.7 2.7 1.7 11.7 70.8 7.0 20.3 35.6 7.8 7 3.6 0.7 2.7 1.7 40.5 56.8 7.4 20.3 35.6 7.9 8 3.7 0.3 2.7 1.7 47.9 51.1 1.3 20.3 35.7 7.9 9 4.6 0.3 2.7 1.7 14.7 52.4 6.3 20.3 35.8 8.0 10 5.5 0.3 2.7 1.7 69.9 46.3 10.6 20.3 35.8 7.9 11 4.2 0.6 2.7 1.7 51.5 52.6 11.7 20.3 35.7 7.9 12 4.7 0.7 2.7 1.7 28.2 86.4 7.3 20.3 35.7 7.9 13 5.3 0.9 2.7 1.7 65.1 75.5 4.6 20.3 35.7 7.9 14 4.3 1.3 2.7 1.7 26.9 56.2 3.1 20.3 35.7 7.9 15 4.9 1.0 2.7 1.7 10.2 53.6 7.4 20.3 35.6 7.6 16 6.7 0.7 2.7 1.7 53.2 52.5 5.3 20.3 35.6 7.6
17 5.3 0.3 2.7 1.7 55.1 47.2 6.3 20.3 35.7 7.6 18 4.2 1.4 2.7 1.7 35.2 49.8 2.2 20.3 35.7 7.6 19 7.3 0.3 2.7 1.7 53.9 85.8 7.8 20.3 35.7 7.6 20 6.3 0.7 2.7 1.7 22.0 97.1 4.8 20.3 35.6 7.6 21 5.9 0.7 2.7 1.7 17.1 51.2 4.6 20.3 35.7 7.6 22 7.9 0.7 2.7 1.7 45.3 88.6 3.9 20.3 35.7 7.6 23 8.3 1.0 2.7 1.7 50.0 64.8 7.5 20.3 35.6 7.6 24 8.6 0.3 2.7 1.7 66.1 55.2 6.3 20.3 35.7 7.6 25 5.0 0.7 2.7 1.7 48.1 50.8 6.7 20.3 35.8 7.6 26 4.3 1.0 2.7 1.7 36.8 54.3 4.3 20.3 35.8 7.6 27 4.3 0.3 2.7 1.7 64.7 63.5 7.9 20.3 35.7 7.6 28 5.6 0.3 2.7 1.7 36.6 66.5 4.4 20.2 35.7 7.6 29 7.6 0.3 2.7 1.7 41.6 99.3 7.3 20.2 35.8 7.6 30 8.6 0.3 2.7 1.7 35.8 84.9 7.3 20.2 36.0 7.6
Untuk pemakaian memori pada loki stabil di angka 2.7 dan Grafana di angka 1.7. untuk pemakaian memori Logstash stabil di  angka  20.3  dan  Elasticsearch  di  angka  35.7  sedangkan Kibana  mencatat  pemakaian  memori  tertinggi  di  angka  8.0. Grafik  hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada  Gambar  13  dan Gambar 14.
Gambar 13. Grafik Penggunaan CPU pada Serangan MS17-10
Gambar 14. Grafik Penggunaan Memori pada Serangan MS17-10

## 3) Hasil Pengujian Serangan Brute Force
Hasil  pengujian  pada  Tabel  8  menunjukkan  bahwa penggunaan CPU tertinggi pada  loki terjadi pada  serangan ke 26  dengan  CPU  terpakai  3.0  pada  Loki,  sedangkan  pada Logstash pemakaian CPU tertinggi terjadi pada serangan ke 22 dengan  jumlah  pemakaian  CPU  9.4  dan  pada  Elasticsearch pemakaian  CPU  tertinggi  22.0  terjadi  pada  serangan  ke  1, Kibana di angka 25.7 pada serangan ke 17.
TABEL 8. HASIL PENGUJIAN SERANGAN BRUTE FORCE
No COWRIE(Brute Force) GRAFANA LOKI ELK STACK CPU % MEM % CPU % MEM % Loki Grafana Loki Grafana Logstash Elastic Kibana Logstash Elastic Kibana 1 1.6 0.3 3.6 1.8 4.0 22.0 4.0 17.9 35.6 7.4 2 1.3 0.3 3.6 1.8 9.3 16.5 4.0 17.9 35.6 7.4 3 1.7 0.3 3.6 1.8 7.3 5.0 2.0 17.9 35.6 7.4 4 1.7 0.7 3.6 1.8 3.9 10.2 2.6 17.9 35.6 7.4 5 1.7 0.3 3.6 1.8 6.3 8.6 1.7 17.9 35.6 7.4 6 1.3 0.3 3.6 1.8 7.9 6.9 2.3 17.9 35.6 7.4 7 1.0 0.3 3.6 1.8 7.1 5.8 2.9 17.9 35.6 7.4 8 1.7 0.7 3.6 1.8 2.9 17.4 4.2 17.9 35.6 7.4 9 1.3 0.3 3.6 1.8 1.7 8.7 9.8 17.9 35.6 7.4 10 1.3 0.3 3.6 1.8 2.0 8.3 3.3 17.9 35.6 7.4 11 1.3 0.7 3.6 1.8 5.6 8.2 3.3 17.9 35.6 7.4 12 1.3 0.7 3.6 1.8 5.9 17.5 1.0 17.9 35.6 7.4 13 1.0 0.3 3.6 1.8 4.0 7.7 3.0 17.9 35.6 7.4 14 1.6 0.3 3.6 1.8 3.3 9.6 2.3 17.9 35.6 7.4 15 1.3 0.3 3.6 1.8 6.6 15.2 3.3 17.9 35.6 7.4 16 2.0 0.7 3.6 1.8 4.6 9.1 4.6 17.9 35.6 7.4 17 1.7 0.3 3.6 1.8 4.9 11.9 25.7 17.9 35.6 7.4 18 2.0 0.3 3.6 1.8 7.8 18.8 3.0 17.9 35.6 7.4 19 2.3 0.3 3.6 1.8 5.9 16.1 2.3 17.9 35.6 7.4 20 2.7 0.3 3.6 1.8 3.0 7.6 2.6 17.9 35.5 7.4 21 1.3 0.3 3.6 1.8 6.9 16.4 2.9 17.9 35.5 7.4 22 1.7 0.3 3.6 1.8 9.4 16.1 6.4 17.9 35.5 7.4 23 1.7 0.7 3.6 1.8 1.0 4.7 0.7 17.9 35.5 7.4
24 2.3 0.3 3.6 1.8
3.0 12.9 0.7 17.9 35.5 7.4 25 2.7 0.3 3.6 1.8 1.7 11.7 4.7 17.9 35.5 7.4 26 3.0 0.3 3.6 1.8 6.0 9.6 5.0 17.9 35.5 7.4 27 1.7 0.3 3.6 1.8 2.0 7.9 1.3 17.9 35.5 7.4 28 2.0 0.3 3.6 1.8 2.0 12.1 2.0 17.9 35.5 7.4 29 2.3 0.3 3.6 1.8 1.3 10.3 3.0 17.9 35.4 7.4 30 1.3 0.3 3.6 1.8 7.2 14.7 0.3 17.9 35.4 7.4
Untuk pemakaian memori pada loki stabil di angka 3.6 dan Grafana di angka 1.8. untuk pemakaian memori Logstash stabil di angka 17.9 dan Elasticsearch di angka 35.6 sedangkan Kibana stabil di angka 7.4. Grafik hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 15 dan Gambar 16.
Gambar 15. Grafik Penggunaan CPU pada Serangan Brute Force
Gambar 16. Grafik Penggunaan Memori pada Serangan Brute Force

## IV. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  setelah  menyelesaikan penelitian ini menunjukkan bahwa metode Grafana Loki sangat efisien dalam penggunaan CPU dan Memory berdasarkan hasil percobaan  pada  bab  sebelumnya,  penggunaan CPU tertinggi Loki mencatat  angka  25.1  sedangkan  Grafana  mencatat penggunaan CPU tertinggi  di  angka  1.7.  Sedangkan penggunaan Memory tertinggi Loki tercatat 3.6 dan Grafana 1.8. Metode ELK  Stack berhasil  mencatat  penggunaan CPU tertinggi  pada Logstash 84.0, Elasticsearch 99.3  dan  Kibana 45.3, Sedangkan penggunaan memory tertinggi Logstash 20.3, Elasticsearch 36.1, dan Kibana 8.1.
Berdasarkan  hasil  uji  coba Grafana  Loki sangat  ringan untuk  diimplementasikan  tetapi  memiliki  fitur  yang  terbatas sedangkan ELK  Stack lebih  banyak  memakan resource CPU dan Memory tetapi memiliki fitur yang lebih lengkap.
Keterbatasan akses pada platform enterprise menyebabkan kendala  dalam  membandingkan  antara  platform  opensource dan  enterprise,  untuk  pengguna  dari  platform  monitoring  dan manajemen  log  agar  memilih  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk
efisiensi biaya saat proses implementasi.

## REFERENSI
[1] D. Hariyadi and F.  Fazlurrahman, ‘MEMBANGUN  TELEGRAMBOT UNTUK  CRAWLING  MALWARE  OSINT  MENGGUNAKAN RASPBERRY  PI’, IJUBI ,  vol.  2,  no.  1,  p.  18,  Jun.  2019,  doi: 10.21927/ijubi.v2i1.996.
[2] M.  Aldairi,  L.  Karimi,  and  J.  Joshi,  ‘A  Trust  Aware  Unsupervised Learning  Approach  for  Insider  Threat  Detection’,  in 2019  IEEE  20th
International Conference on Information Reuse and Integration for Data Science  (IRI) ,  Los  Angeles,  CA,  USA,  Jul.  2019,  pp.  89–98.  doi: 10.1109/IRI.2019.00027.
[3] D. K. Rahmatullah, S. M. Nasution, and F. Azmi, ‘Implementation of low interaction web server honeypot using cubieboard’, in 2016 International Conference  on  Control,  Electronics,  Renewable  Energy  and Communications (ICCEREC) , Bandung, Indonesia, Sep. 2016, pp. 127– 131. doi: 10.1109/ICCEREC.2016.7814970.
[4] S.  J.  Son  and  Y.  Kwon,  ‘Performance  of  ELK  stack  and  commercial system  in  security  log  analysis’,  in 2017  IEEE  13th  Malaysia International  Conference  on  Communications  (MICC) ,  Johor  Bahru, Nov. 2017, pp. 187–190. doi: 10.1109/MICC.2017.8311756.
[5] T.  Li et  al. ,  ‘FLAP:  An  End-to-End  Event  Log  Analysis  Platform  for System  Management’,  in Proceedings  of  the  23rd  ACM  SIGKDD International  Conference  on  Knowledge  Discovery  and  Data  Mining ,
Halifax NS Canada, Aug. 2017, pp. 1547–1556. doi: 10.1145/3097983.3098022.
[6] S. Adike, V. Krishna, and B. S. Devender, ‘Design and Performance of an Event Handling and Analysis Platform for vSGSN-MME event using the ELK stack’, p. 65.
[7] N.  Sukma,  W.  Srisawat,  P.  Sa-nga-ngam,  and  A.  Leelasantitham,  ‘An Analysis of  Log Management Practices to reduce IT Operational Costs Using  Big  Data  Analytics’,  in 2019  4th  Technology  Innovation Management  and  Engineering  Science  International  Conference (TIMES-iCON) ,  Bangkok,  Thailand,  Dec.  2019,  pp.  1–5.  doi: 10.1109/TIMES-iCON47539.2019.9024400.
[8] A.  F.  Rochim,  M.  A.  Aziz,  and  A.  Fauzi,  ‘Design  Log  Management System  of  Computer  Network  Devices  Infrastructures  Based  on  ELK Stack’, in 2019 International Conference on Electrical Engineering and Computer  Science  (ICECOS) ,  Batam  Island,  Indonesia,  Oct.  2019,  pp. 338–342. doi: 10.1109/ICECOS47637.2019.8984494.
[9] M. M. Mustofa and E. Aribowo, ‘PENERAPAN SISTEM KEAMANAN HONEYPOT DAN IDS PADA JARINGAN NIRKABEL (HOTSPOT)’, vol. 1, p. 8, 2013.
[10]  A. P. Atmaja and S. V. Yulianto, ‘Pemanfaatan Elasticsearch untuk Temu Kembali Informasi Tugas Akhir’, TEKNOSI , vol. 4, no. 3, pp. 160–167, Jan. 2019, doi: 10.25077/TEKNOSI.v4i3.2018.160-167.
[11]  M.  Bajer,  ‘Building  an  IoT  Data  Hub  with  Elasticsearch,  Logstash and Kibana’,  in 2017  5th  International  Conference  on  Future  Internet  of Things and Cloud Workshops (FiCloudW) ,  Prague, Aug. 2017, pp. 63– 68. doi: 10.1109/FiCloudW.2017.101.
[12]  W. Sholihah, S. Pripambudi, and A. Mardiyono, ‘Log Event Management Server Menggunakan Elastic Search Logstash Kibana (ELK Stack)’, jtim , vol. 2, no. 1, pp. 12–20, May 2020, doi: 10.35746/jtim.v2i1.79.
[13]  P.  H.  Putra,  ‘IMPLEMENTASI  LOG  MANAGEMENT  SERVER MENGGUNAKAN  ELK  (ELASTIC  SEARCH,  LOGSTASH  DAN KIBANA) STACK PADA SERVER WEB SNORT DI PT.XYZ’, p. 7, 2020.
[14]  O.  Márton,  ‘Integration  of  standard  datasources  with  interactive  data visualization solutions’, p. 51.
[15]  M.  Brattstrom  and  P.  Morreale,  ‘Scalable  Agentless  Cloud  Network Monitoring’,  in 2017  IEEE  4th  International  Conference  on  Cyber
Security  and  Cloud Computing  (CSCloud) ,  New  York,  NY,  USA,  Jun. 2017, pp. 171–176. doi: 10.1109/CSCloud.2017.11.
[16]  A. H. C. Mukai et al. , ‘Architecture of the data aggregation and streaming system for the European Spallation Source neutron instrument suite’, J. Inst. , vol. 13, no. 10, pp. T10001–T10001, Oct. 2018, doi: 10.1088/1748- 0221/13/10/T10001.
[17]  E. Betke and J. Kunkel, ‘Real-Time I/O-Monitoring of HPC Applications
with  SIOX,  Elasticsearch,  Grafana  and  FUSE’,  in High  Performance Computing , vol. 10524, J. M. Kunkel, R. Yokota, M. Taufer, and J. Shalf, Eds.  Cham:  Springer  International  Publishing,  2017,  pp.  174–186.  doi: 10.1007/978-3-319-67630-2_15.
[18]  P.  K.  Paul,  P.  S.  Aithal,  R.  Saavedra,  B.  Aremu,  and  P.  Baby,  ‘Cloud Service  Providers:  An  Analysis  of  Some  Emerging  Organizations  and Industries’, p. 12.