## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  2 2024 Pages 431 - 444 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i2.1026 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK
Abstract: One form of technological development in the information technology industry is Application of Microservices and Containerization. Containerization has become an efficient way to increasing productivity in the process of developing microservicess technology. But along with the increasing uses of container applications, it is also accompanied by an increase of  potential  security  holes  such  as  improper  configurations,  vulnerabilities  in  software, malware and others contained in the containers. Therefore, we need a deterrent to reducing the security  holes  in  container  images.  One  form  of  preventing  the  security  holes  is  to  apply container images scanning. Trivy Operators is one of the container images scanning application that can be run on a cluster. Not only that, but it is also provides security vulnerability reports in the form of metrics. With some help from applications called Prometheus and Grafana, the results  of  security  vulnerability  reports  can  be  processed  into  a  dashboard  form  to  make monitoring easier. The final result of this project is a monitoring dashboard using security data from container images scanning.
Keyword: Microservicess, Kubernetes, Container Images Scanning, Trivy Operator, Dashboard
Abstrak: Salah  satu  bentuk  perkembangan  teknologi  dalam  industri  teknologi  informasi adalah penerapan micorservice dan containerization . Containerization telah menjadi cara yang efisien  untuk  meningkatkan  produktivitas  dalam  proses  pengembangan  teknologi  informasi berbasis microservicess. Namun  seiring  dengan  peningkatan  penggunaan container application, diiringi juga dengan peningkatan potensi celah keamanan seperti konfigurasi yang kurang tepat, kerentanan pada perangkat lunak, malware dan lain lainnya yang terdapat pada container. Oleh  karena  itu  diperlukannya  sebuah  pencegahan  untuk  mengurangi  celah keamanan  pada container  images. Salah  satu  bentuk  pencegahan  tersebut  adalah  dengan menerapkan container  images  scanning. Trivy  Operator  merupakan  salah  satu  aplikasi container  images  scanning yang  dapat  berjalan  pada  suatu cluster. Tidak  hanya  itu  Trivy Operator  menyediakan  laporan  celah  keamanan  dalam  bentuk metrics .  Dengan  bantuan aplikasi Prometheus dan Grafana ,  laporan  celah  keamanan  yang  dihasilkan  dapat  diolah menjadi sebuah dashboard agar mempermudah dalam melakukan kegiatan monitoring. Hasil akhir pada proyek ini adalah sebuah dashboard monitoring menggunakan data celah keamanan yang berasal dari container images scanning .
Kata kunci: Microservicess , Kubernetes, Container Images Scanning , Trivy Operator,

## Dashboard
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Ilmu  pengetahuan  yang  terus  berkembang  dari  masa  ke  masa  mempengaruhi berbagai  aspek yang ada di dunia.  Salah satunya perkembangan teknologi digital dan

## PENGEMBANGAN DASHBOARD MONITORING

## CELAH KEAMANAN PADA CLUSTER KUBERNETES DENGAN METODE CONTAINER IMAGES SCANNING
Muhamad Riko Bediatra 1* , Sri Kusumadewi 2
1,2 Universitas Islam Indonesia, Indonesia
* e-mail: 19523201@students.uii.ac.id
virtual yang terus berkembang sejalan dengan berkembangnya ilmu pengetahuan (Iksyam &  Paputungan,  2024).  Di  era  saat  ini  teknologi  sudah  menjadi  kebutuhan  bagi  setiap individu  mulai  dari  berkomunikasi,  mencari  informasi,  membantu  proses  bisnis  atau hanya  sebagai  sarana  hiburan.  Dikarenakan  banyaknya  manfaat  yang  didapatkan  dari teknologi,  hampir  seluruh  aspek  kehidupan  mulai  mengadopsi  penggunaan  teknologi. Banyak perusahaan mulai berlomba-lomba untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat membantu kegiatan manusia di segala aspek. Menurut penelitian yang dilakukan oleh  Danuri  M.,  kegiatan  perusahaan  yang  tidak  berpindah  ke  era  digital  ini  akan mengalami  masalah  baik  dari  sisi  efisiensi  maupun  sisi  efektivitas  kerja  perusahaan (Danuri, 2019).
Salah  satu  bentuk  perkembangan  teknologi  dalam  industri  teknologi  informasi adalah  penerapan microservicess .  Sistem  informasi enterprise yang  pada  umumnya dibangun dengan pendekatan monolitik (aplikasi terbungkus dalam satu package besar, di  mana  perubahan  pada  salah  satu  bagian  kode  program  akan  besar  pengaruhnya terhadap  kode  program  yang  lainnya)  digeser  menjadi  pendekatan  terdistribusi  atau microservicess (Suryotrisongko, 2017). Microservicess sendiri adalah kumpulan proses independen  dan  kecil  yang  berkomunikasi  antara  satu  dengan  yang  lainnya  untuk membentuk aplikasi kompleks yang agnostik terhadap bahasa API apa pun (Putra, 2019). Apabila  disederhanakan, microservices membagi  sebuah  aplikasi  menjadi  beberapa layanan  ( service) yang  lebih  kecil  dan  dapat  saling  terhubung  antar  satu  sama  lain menggunakan API. Servis-servis ini terdiri dari block-block kecil yang terpisah dan fokus terhadap tugasnya masing-masing. Hal inilah yang menjadi salah satu perbedaan antara aplikasi microservices dan aplikasi yang bersifat monolitik.
Dalam setiap usaha penerapan teknologi tentunya tidak terlepas kan dari kelebihan dan kelemahan pada saat teknologi itu digunakan. Beberapa kelebihan pada penerapan microservices dipaparkan oleh Newman pada buku yang berjudul Building Micorservices (Newman, 2021). Kelebihan tersebut diantaranya :
a. Dengan  sistem  yang  dibangun  dalam  bentuk services dapat  memungkinkan developer menentukan  sendiri  setiap  teknologi  yang  akan  digunakan  pada  setiap services nya.  Hal  ini  yang  membuat  teknologi  yang  digunakan  pada  arsitektur microservicess lebih heterogen dibandingkan  dengan  menggunakan  arsitektur monolitik.
b. Arsitektur berbasis microservicess menjadi lebih tangguh terhadap kerusakan yang terjadi. Tidak hanya itu, apabila terjadi kerusakan dapat mudah dideteksi dan hanya terlokalisasi pada service tertentu.
c. Scalling dapat dengan lebih mudah dilakukan, karena hanya melakukan deploy pada aplikasi tertentu. Sehingga ketika server melebihi kapasitas, hanya beberapa service yang dilakukan deploy ulang, tidak keseluruhan aplikasi.
Sedangkan  kekurangan  dari  penggunaan microservicess adalah  diperlukannya usaha lebih dalam membuat koneksi antar layanan dan mengatasi kegagalan di sebagian layanan. Tidak hanya itu dalam penerapannya dibutuhkan penggunaan memori yang lebih tinggi sehingga menyebabkan biaya yang dikeluarkan menjadi lebih besar.
Containerization telah  menjadi  cara  yang  efisien  untuk  meningkatkan produktivitas dalam proses pengembangan teknologi informasi berbasis microservicess karena memiliki envirotment yang lebih ringan dan terisolasi dari container yang lainnya (Chen  et  al.,  2022).  Namun  seiring  dengan  peningkatan  penggunaan container application, diiringi juga dengan peningkatan potensi celah keamanan seperti konfigurasi yang  kurang  tepat,  kerentanan  pada  perangkat  lunak, malware dan  lain  lainnya  yang terdapat pada container. Kerentanan cenderung dapat terjadi ketika paket yang memiliki versi yang lama atau sudah usang secara tidak sengaja dipasang atau ditambahkan pada suatu container  application (Jaisinghani,  2022).  Lebih  dari  30% images resmi  pada Dockerhub  memiliki  celah  keamanan  dengan  tingkat high dan  rata-rata  hal  ini dikarenakan package yang sudah tidak diperbaharui (Kaur et al., 2021).
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  serangan  keamanan  menggunakan container images sering terjadi (Chen et al., 2022). Cara penyerang melakukan serangan dengan menyusup  ke  dalam repository dan  menyuntikan  kode malware ke  dalam images . Selanjutnya para pengembang yang mengandalkan atau menggunakan images tersebut tidak sadar dan menggunakan images tersebut untuk pengembangan yang berulang. Hal ini mengakibatnya semakin cepat suatu aplikasi terinfeksi oleh sebuah malware .
Oleh  karena  itu  diperlukannya  sebuah  pencegahan  untuk  mengurangi  celah keamanan  pada container  images. Images  scanning menjadi  sebuah  pilihan  dalam mendeteksi  celah  keamanan.  Dengan  melakukan images  scanning ,  pengguna  dapat mengetahui celah keamanan apa saja yang terdapat dalam images yang akan digunakan. Implementasi images  scanning dapat  dilakukan  pada  beberapa  tahap  pengembangan
aplikasi. Scanning dapat dilakukan pada saat melakukan build images , ketika berada di images registry dan pada runtime cluster .
Berdasarkan  masalah  di  atas  maka  dibuatlah  sebuah dashboard yang  berisi laporan  celah  keamanan  suatu container  image. Dalam  proses  pembuatan dashboard digunakan aplikasi Trivy serta Grafana . Trivy dipilih karena dapat melakukan scanning image pada runtime  cluster. Trivy juga  merupakan container  scanner paling  cepat menghasilkan data Vulnerability dibandingkan dengan Anchore (Oktaviana et al., 2022). Tidak hanya itu, Trivy juga mampu mendukung prinsip agile pada SDLC yang bersifat continuous (Perkasa & Mailoa, 2023) . Trivy dikembangkan oleh salah satu perusahaan yang bergerak pada bidang cloud native securiy yaitu Aqua Security. Perusahaan Aqua Security sendiri sudah banyak membantu perusahaan seperti Paypal, Juniper, Adobe, dan lainnya dalam meningkatkan keamanan pada aplikasi yang mereka gunakan. Tidak hanya itu  bahkan Trivy digunakan  oleh  aplikasi  Gitlab  CI  sebagai  sarana  untuk  melakukan container scanning. Sedangkan alasan pemilihan aplikasi Grafana dikarenakan Grafana adalah  sebuah software  opensource yang  membaca  sebuah  data metrics untuk  dibuat menjadi  sebuah  grafik  atau  sebuah  data  tertulis.  Grafana  sering  digunakan  untuk melakukan analisis data dan monitoring. Grafana mendukung banyak storage backends yang  berbeda  untuk  data time  series (Source  Data)  (Mutiara  et  al.,  2020a). Grafana menggunakan  panel-panel  yang  dapat  dikonfigurasi  ataupun  menggunakan templating dalam menampilkan visualisasi data.

## METODE
Dalam  sebuah  proyek  diperlukan  tahapan-tahapan  yang  berguna  sebagai  acuan dalam melakukan proyek tersebut. Berikut merupakan tahapan yang dilakukan. Metode yang digunakan pada proyek ini adalah System Development Life Cycle . Adapun tahapan SDLC  secara  umum  adalah  perencanaan,  analisis,  perancangan,  implementasi  dan pemeliharaan  (Mutiara  et  al.,  2020).  Metode  ini  dapat  diubah  ataupun  dibuat  lebih spesifik  tergantung  dari  kebutuhan  proyek  yang  akan  dilakukan.  Pada  penelitian  yang dilakukan oleh Panca Rizki Perkasa dan Evangs Mailoa, tahapan SDLC yang dilakukan meliputi  indetifikasi  masalah,  studi  literatur,  perancangan  sistem,  implementasi, pengujian, serta hasil dan kesimpulan (Perkasa & Mailoa, 2023). Adapun dalam proyek ini  menggunakan  tahapan  SDLC  diantaranya  studi  literatur,  perancangan  sistem, implementasi, pengujian, hasil dan kesimpulan.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Tahapan  awal  yang  dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  adalah  melakukan  studi literatur.  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  riset  mengenai  permasalahan  yang  telah diidentifikasi sebelumnya serta mencari solusi berdasarkan studi literatur yang didukung oleh  penelitian-penelitian  serupa.  Setelah  studi  literatur  dilakukan  tahapan  selanjutnya adalah  melakukan  perancangan  sistem  yang  akan  dibuat.  Tahapan  selanjutnya  adalah melakukan implementasi Trivy pada running cluster. Apabila tahapan implementasi telah berhasil,  langkah  yang  dilakukan  selanjutnya  adalah  pembuatan dashboard .  Hal  ini bertujuan agar data hasil scanning yang dilakukan dapat dibaca dan dipahami pengguna dengan lebih mudah. Apabila semua telah dilaksanakan dilanjutkan pada tahap pengujian aplikasi images scanning . Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana aplikasi melakukan scanning images serta melihat apakah data hasil scanning berhasil diolah dan ditampilkan pada sebuah dashboard. Tahapan terakhir mengambil kesimpulan dari hasil yang didapatkan selama keseluruhan tahapan dilakukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## 1. Tampilan Dashboard
Tampilan dashboard telah terintegrasi dengan aplikasi data source dan secara garis besar tampilan terdiri dari dua bagian yaitu rangkuman celah keamanan dan celah keamanan berdasarkan namespace . Pada dashboard ini terdapat beberapa jenis panel  seperti  tabel,  grafik  garis,  serta  nilai  total  angka.  Tujuannya  agar  dapat memudahkan dalam mendapatkan informasi secara detail mengenai celah keamanan pada container images .
Gambar 2. Tampilan dashboard rangkuman celah keamanan
Gambar 3. Lanjutan tampilan rangkuman celah keamanan
Gambar 2 dan Gambar 3 merupakan tampilan rangkuman celah keamanan. Tampilan  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  keseluruhan  celah  keamanan berdasarkan tingkat suatu celah keamanan. Tampilan ini juga memberikan informasi mengenai  detail  celah  keamanan,  mulai  dari  nama  celah  keamanan, namespace tempat container berada, resource yang  menjadi  celah  keamanan,  versi  yang  di- install dan  versi  yang  sudah  dapat  pembaharuan.  Tidak  hanya  itu  terdapat  juga vulnerability id yang dapat terhubung dengan halaman database vulnerability yang dimiliki oleh Aqua Security. Selanjutnya terdapat panel yang memberikan informasi mengenai  jumlah  celah  keamanan  berdasarkan namespace yang  ada.  Terakhir terdapat  sebuah  grafik  untuk  melakukan monitoring total  celah  keamanan berdasarkan namespace. Fungsi panel ini adalah agar pengguna dapat mengetahui apabila  suatu  waktu  terdapat  penurunan  ataupun  lonjakan  celah  keamanan  yang terjadi pada suatu namespace .
Gambar 4. Tampilan celah keamanan berdasarkan namespace
Selanjutnya terdapat bagian mengenai informasi celah keamanan berdasarkan namespace seperti pada Gambar 4. Pada bagian ini secara garis besar terdapat dua panel. Panel pertama berisi informasi mengenai jumlah celah keamanan berdasarkan tingkat celah keamanannya. Pada panel ini juga terdapat informasi mengenai images repository yang  digunakan  agar  pengguna  dapat  mengetahui images mana  yang memiliki  tingkat  celah  keamanan  paling  tinggi.  Selanjutnya  terdapat  panel  berisi grafik yang menunjukan jumlah keamanan pada setiap namespace. Grafik ini berisi lima  garis  yang  masing-masing  melambangkan  jumlah  celah  keamanan  menurut tingkatannya.  Fungsi  dari  panel  ini  adalah  untuk  memberikan  informasi  kepada pengguna apabila di dalam suatu namespace terdapat lonjakan ataupun penurunan celah keamanan. Hal yang membedakan dari grafik pada rangkuman celah keamanan adalah panel ini memberikan informasi detail setiap tingkat celah keamanan menurut tingkatannya.

## 2. Hasil Ketika Pengujian Scanning Images
Pengujian scanning dilakukan dengan menggunakan images yang berasalah dari Dockerhub yang nantinya akan digunakan pada container deployment. Pada saat melakukan deployment,  container akan  diberikan namespace yaitu backend dan frontend . Tujuannya nanti adalah untuk menguji apakah scanning dapat dilakukan pada  target  tertentu.  Selain  itu  pengujian  juga  meliputi  uji  rekomendasi  yang diberikan ketika suatu celah keamanan ditemukan.
Gambar 5. Jobs yang menjalankan fungsi scanning images
Setelah  aplikasi Trivy berhasil  diimplementasikan,  ketika  melakukan deployment secara  otomatis  aplikasi  tersebut  akan  membuat  sebuah pod yang bertugas  sebagai job.  Pod merupakan  representasi  dari  sekumpulan container application dan volumes yang  berjalan  pada  satu envirotment (lingkungan)  yang sama serta berbagi resource yang sama (Burns et al., 2022). Gambar 5 menunjukkan job yang terbuat saat sebuah container images di- deploy. Apabila job sudah terbuat maka bulatan di samping nama akan berubah menjadi hijau. Selanjutnya apabila telah melakukan tugasnya dalam melakukan scanning , secara otomatis job tersebut akan menghancurkan dirinya sendiri.
Gambar 6. Rekap dalam bentuk JSON file
Gambar 7. Metrics images vulnerability
Setelah  berhasil  melakukan scanning terhadap  pada container ,  hasil  celah keamanan dapat dilihat dalam bentuk format JSON file seperti pada Gambar 6. Pada bentuk  ini  terdapat  informasi  mengenai container  images yang  memiliki  celah keamanan, nilai  dari celah keamanan, versi yang telah di- install , saran versi yang sudah  memperbaiki  celah  keamanan  tersebut.  Tidak  hanya  itu  terdapat  deskripsi mengenai celah keamanan yang ada. Deskripsi ini memberikan informasi mengapa celah  keamanan  dapat  terjadi  dan  dampak  apa  yang  akan  terjadi  apabila  celah keamanan tetap dibiarkan. Selanjutnya terdapat laporan dalam bentuk metrics seperti pada Gambar 7. Isi laporan ini sama dengan yang berbentuk JSON file . Namun data metrics dapat diolah menggunakan Prometheus dan Grafana agar menjadi sebuah dashboard . Selanjutnya data akan diolah dan ditampilkan ke dalam dashboard.
Gambar 8. Grafik jumlah vulnerability
Terakhir  adalah  pengujian  terhadap  rekomendasi  yang  diberikan.  Pada informasi mengenai celah keamanan terdapat juga informasi mengenai rekomendasi versi. Rekomendasi versi ini diberikan karena sudah terdapat penanganan mengenai celah keamanan yang ada. Rekomendasi versi ini tidak terbatas hanya pada based OS
yang  digunakan,  namun  juga  meliputi package,  OS serta dependency yang digunakan.  Apabila  sudah  memperbaharui container  images dengan  versi  yang disarankan,  maka  akan  ada  penurunan  pada  jumlah  celah  keamanan  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8.

## Pembahasan
Terdapat  perbedaan  antara container images  scanning dengan  deteksi  celah keamanan yang lainnya. Perbedaan ini didapat dari cara suatu informasi celah keamanan didapatkan.  Apabila  menggunakan Static  Application  Security  Testing  ( SAST)  maka berfokus  pada source  code yang  digunakan.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fauzan  A.  pada  tahun  2021,  SAST  murni  melakukan  analisa  pada  sumber  kode  atau source  code dari  aplikasi  yang  diujikan  (Awanda  Alviansyah  &  Ramadhani,  2021). Berbeda  dengan Dynamic  Application  Security  Testing (DAST).  DAST  melakukan injeksi kepada aplikasi untuk mengidentifikasi apakah terdapat sebuah celah keamanan ataupun tidak. Sedangkan container images scanning berfokus untuk menemukan celah keamanan yang telah diketahui sebelumnya pada sistem aplikasi (Berkovich et al., 2020).
Jurnal  ini  membahas  tentang  implementasi images  scanning pada cluster yang sedang berjalan.  Setelah implementasi berhasil dilakukan, nantinya  akan  terdapat  data mengenai  celah  keamanan  yang  dapat  diolah  menjadi  sebuah dashboard .  Untuk mewujudkan dashboard ini  terdapat  tiga  aplikasi  utama  yang  digunakan  yaitu Trivy Operator  sebagai container  images  scanning , Prometheus sebagai  penyimpanan  basis data dalam bentuk time series dan Grafana sebagai pembuat dashboard.
Gambar 9. Alur hasil scanning images hingga menjadi dashboard
Secara garis besar alur pembuatan dashboard seperti yang terdapat pada Gambar 9.  Pertama Trivy akan  menghasilkan  hasil report dalam  bentuk metrics .  Selanjutnya metrics ini akan ditangkap oleh Prometheus dan disimpan dalam time series database . Lalu Grafana menggunakan  dan  mengelola database yang  dimiliki  oleh Prometheus untuk dijadikan sebuah dashboard.
Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  proses  pembuatan dashboard adalah melakukan instalasi aplikasi Trivy Operator. Terdapat beberapa konfigurasi yang perlu dilakukan saat melakukan instalasi agar aplikasi bekerja seperti bagaimana mestinya. Hal pertama yang yang perlu disesuaikan adalah target namespcae. Tujuan konfigurasi ini adalah menentukan namespace mana yang akan dilakukan scanning images . Selanjutnya diperlukan konfigurasi untuk berapa lama sebuah report akan bertahan sebelum dihapus. Hal ini dapat diatur dengan merubah konfigurasi pada report time to live (reportTTL). Alasan konfigurasi ini agar hasil report hanya terdapat pada storage dashboard sehingga tidak  membebani storage yang  ada  dengan  melakukan  dua  kali  penyimpanan. Selanjutnya agar hasil laporan dapat diolah menjadi sebuah dashboard diperlukan sebuah service monitor. Service monitor berperan sebagai penjebatan antara report scanning dan dashboard yang  akan  dibuat.  Untuk  melakukan  hal  ini  diperlukan  menambah service monitor dan label.  Label diberikan  nama  sesuai  dengan label yang  digunakan  oleh Prometheus . Apabila label pada aplikasi Trivy Operator dan Prometheus berbeda maka tidak akan terbaca dan data tidak dapat diolah.
Selanjutnya  adalah  proses  pengolahan  data  hingga  menjadi  sebuah dashboard. Prometheus dan Grafana digunakan dalam melakukan visualisasi hasil images scanning . Prometheus sendiri  adalah toolkit pemantauan  dan  peringatan  sistem  yang  bersifat opensource dan  dibuat  oleh SoundCloud .  Sebagai  layanan monitoring , Prometheus memantau  hal  tertentu  atau  yang  biasa  disebut  target.  Target  yang  dimaksud  dapat berbentuk server tunggal atau endpoint yang melalui HTTP, HTTPS, DNS, dan lainnya (Mutiara et al., 2020a). Hal yang harus dilakukan selanjutnya adalah memeriksa bahwa metrics yang  dihasilkan  telah  dibaca  oleh Prometheus sebagai  sebuah  target.  Dapat diketahui  bahwa Trivy menggunakan port 8080/metrics  sebagai endpoint untuk mendapatkan hasil scanning images. Terdapat beberapa metrics yang dapat digunakan untuk  mengelola  data.  Namun  pada  jurnal  ini  hanya  menggunakan  dua metrics yaitu vulnerability  id dan image  vulnerability. Perbedaan  antara  kedua metrics ini  adalah images  vulnerability menampilkan  data  celah  keamanan  berdasarkan images apa  saja yang  digunakan  pada namespace sedangkan vulnerability  id menampilkan  data berdasarkan jenis celah keamanannya. Setelah semua disiapkan barulah dashboard dapat dibuat pada aplikasi Grafana . Dengan menggunakan Grafana data yang berbentuk time
series  database  ( DTSB)  dapat  diubah  menjadi  grafik  dengan  visualisasi  yang  indah (Rahman et al., 2020)
Terakhir  adalah  pengujian  menggunakan images yang  berasal  dari  Dockerhub. Terdapat beberapa hal yang memicu aplikasi Trivy secara otomatis melakukan scanning images. Pertama adalah pada saat pertama kali aplikasi Trivy di- deploy. Selanjutnya pada saat  sebuah deployment aplikasi  berhasil  dilakukan.  Tidak  hanya  itu,  Trivy  juga  akan melakukan scanning apabila report time to live sudah kadaluwarsa, aplikasi mengalami pembaharuan  ataupun  ketika  aplikasi  di restart. Pada  saat  melakukan  rekomendasi perbaikan  dengan  menaikkan  versi  pada  OS, package maupun dependency dapat menurunkan jumlah celah keamanan pada suatu cluster.

## SIMPULAN
Simpulan yang didapat dari jurnal ini adalah bahwa container images scanning dapat  menjadi  salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  keamanan  pada  aplikasi  berbasis microservices .  Hal  ini  dikarenakan container  images  scanning dapat  dilakukan  pada cluster Kubernetes yang sedang berjalan. Trivy Operator merupakan salah satu aplikasi container images scanning yang dapat berjalan pada suatu cluster. Pada jurnal ini pun Trivy Operator  berhasil  diimplementasikan  dan  dapat  melakukan scanning  images sebagaimana mestinya. Dengan bantuan aplikasi Prometheus dan Grafana , laporan celah keamanan  yang  tadinya  berbentuk  JSON  dan  sedikit  sulit  untuk  dibaca  dapat  diubah menjadi  sebuah dashboard. Tujuan dari pembuatan dashboard adalah agar monitoring celah keamanan pada suatu cluster akan lebih mudah dilakukan.

## DAFTAR RUJUKAN
Awanda Alviansyah,  F.,  &  Ramadhani,  E.  (2021). Implementasi  Dynamic Application Security Testing pada Aplikasi Berbasis Android .
Berkovich, S., Kam, J., & Wurster, G. (2020, August). UBCIS: Ultimate Benchmark for
Container  Image  Scanning. 13th  USENIX  Workshop  on  Cyber  Security Experimentation and Test (CSET 20) . https://www.usenix.org/conference/cset20/presentation/berkovich
Burns, B., Beda, J., Hightower, K., & Evenson, L. (2022). Kubernetes: Up and Running . O’Reilly Media. https://books.google.co.id/books?id=KeB-EAAAQBAJ
Chen, L., Xia, Y., Ma, Z., Zhao, R., Wang, Y., Liu, Y., Sun, W., & Xue, Z. (2022). SEAF:
A  Scalable,  Efficient,  and  Application-independent  Framework  for  container security detection. Journal of Information Security and Applications , 71 , 103351. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jisa.2022.103351
Danuri, M. (2019). PERKEMBANGAN DAN TRANSFORMASI TEKNOLOGI DIGITAL .
Iksyam, laode G. N., & Paputungan, I. (2024). PENGEMBANGAN APLIKASI MECHA: LAYANAN PERBAIKANKENDARAAN BERBASIS SMARTPHONE MENGGUNAKAN  MVP(MODEL  VIEW  PRESENTER) SEBAGAI  DESIGN PATTERN . https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i1.932
Jaisinghani,  G.  (2022). Vulnerability  Management  in  the  Age  of  Containers . https://doi.org/10.17605/OSF.IO/WJSV6
Kaur,  B.,  Dugré,  M.,  Hanna,  A.,  &  Glatard,  T.  (2021).  An  analysis  of  security vulnerabilities in container images for scientific data analysis. GigaScience , 10 (6), giab025. https://doi.org/10.1093/gigascience/giab025
Mutiara,  R.,  Politeknik,  F.,  &  Jakarta,  N.  (2020a). IMPLEMENTASI  SISTEM MONITORING MENGGUNAKAN PROMETHEUS DAN GRAFANA . https://www.researchgate.net/publication/342511231
Mutiara,  R.,  Politeknik,  F.,  &  Jakarta,  N.  (2020b). IMPLEMENTASI  SISTEM MONITORING MENGGUNAKAN PROMETHEUS DAN GRAFANA . https://www.researchgate.net/publication/342511231
Newman, S. (2021). Building Microservicess (2nd ed.). O’Reilly Media, Inc.
Oktaviana,  M.,  Widjajarto,  A.,  &  Almaarif,  A.  (2022).  Analisis  Vulnerability Management  Pada  Container  Docker  Menggunakan  Opensource  Scanner Berdasarkan Standar Cyber Resilience Review (CRR). Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 4 (1), 77. https://doi.org/10.30865/json.v4i1.4787
Perkasa, P. R., & Mailoa, E. (2023). ADOPSI DEVSECOPS UNTUK MENDUKUNG METODE AGILE MENGGUNAKAN TRIVY SEBAGAI SECURITY SCANNER DOCKER  IMAGE  DAN  DOCKERFILE. Jurnal  Indonesia :  Manajemen
Informatika Dan Komunikasi , 4 (3), 856–863.
https://doi.org/10.35870/jimik.v4i3.291
Putra,  R.  A.  (2019). ANALISA  IMPLEMENTASI  ARSITEKTUR  MICROSERVICESS BERBASIS  KONTAINER  PADA  KOMUNITAS  PENGEMBANG  PERANGKAT LUNAK  SUMBER  TERBUKA  (OPENDAYLIGHT  DEVOPS  COMMUNITY) . Teknologi Informasi dan Komputer. https://jurnal.umj.ac.id
Rahman, D., Amnur, H., & Rahmayuni, I. (2020). Monitoring Server dengan Prometheus dan Grafana serta Notifikasi Telegram (Vol. 1, Issue 4). https://doi.org/https://doi.org/10.30630/jitsi.1.4.19
Suryotrisongko, H. (2017). Arsitektur Microservices untuk Resiliensi Sistem Informasi.
Sisfo , 06 (02), 231–246. https://doi.org/10.24089/j.sisfo.2017.01.006