Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.4.649 Vol. 4, No. 4, August 2023, pp. 987-994 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## DATA WAREHOUSE MODELLING INFORMATION SECURITY LOG MANAGEMENT IN BUILDING A SECURITY OPERATION CENTER IN CENTRAL GOVERNMENT AGENCIES WITH KIMBALL METHOD
Maya Asmita *1 , Henny 2 , Samidi 3
1,2,3 Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 2111601411@student.budiluhur.ac.id , 2 2111602286@student.budiluhur.ac.id , 3 samidi@student.budiluhur.ac.id
(Article received: October 19, 2022; Revision: November 21, 2022; published: August 31, 2023)

## Abstract
Central Government, is a government agency that manages important and confidential state data and information. The data  that is managed needs to  be maintained for reliability and security in  order to  avoid the risk of  loss, leakage  and  misuse  of  information.  To  maintain  this  data,  an  optimal  information  security  device  is  needed. Information security tools used today have a variety of functions resulting in many important logs that must be managed, analyzed and evaluated. The log data from each of these information security devices is still separate and  must  be  processed  manually  to  obtain  simpler  and  more  efficient  data  so  that  it  can  be  monitored  and presented to management. The purpose of this research is to make the right data warehouse modeling in order to assist  in  the process of  presenting information  quickly and accurately related to  the processing  of data  logs of information security devices as a report that will be given to management in support of the Zero Tollerance data security policy. The method used in designing this data warehouse is using the Kimball 9 step method. The results obtained are in the form of a starflake schema and a data warehouse log of information security devices consisting of a malware fact table, intrusion facts and attack facts that can be used as centralized data monitoring that will be  implemented  at  the  Security  Operation  Center.  Testing  is  done  using  Pentaho  software  tools.  This  data warehouse is expected to provide a quick, accurate, and continuous summary of information so that it can assist management in the decision-making process and policy making for the future.
Keywords : data warehouse, information security, Kimball, Pentaho, security log.

## PERMODELAN DATA WAREHOUSE PENGELOLAAN LOG KEAMANAN INFORMASI DALAM MEMBANGUN SECURITY OPERATION CENTER INSTANSI PEMERINTAH PUSAT DENGAN METODE KIMBALL

## Abstrak
Instansi  Pemerintah  Pusat  merupakan  instansi  Pemerintahan  yang  mengelola  data  dan  informasi  negara  yang penting dan bersifat rahasia. Data yang dikelola tersebut perlu dijaga keandalan dan keamanannya agar terhindar dari  risiko  kehilangan,  kebocoran  dan  penyalahgunaan  informasi.  Untuk  menjaga  data  tersebut,  dibutuhkan perangkat  keamanan informasi  yang optimal. Perangkat  keamanan informasi  yang digunakan saat  ini memiliki beragam fungsi sehinggal menghasilkan banyak log penting yang harus dikelola, analisis dan dievaluasi. Data log dari masing-masing perangkat keamanan informasi tersebut masih terpisah dan harus diolah secara manual untuk mendapatkan data yang lebih sederhana dan efisien agar dapat dipantau dan disajikan kepada manajemen. Tujuan penelitian ini adalah untuk membuat permodelan data warehouse yang tepat agar dapat membantu dalam proses penyajian  informasi  yang  cepat  dan  tepat  terkait  pengolahan  data log perangkat  keamanan  informasi  sebagai laporan yang akan diberikan kepada manajemen  dalam mendukung kebijakan Zero Tollerance keamanan data. Metode  yang  digunakan  dalam  perancangan data  warehouse ini  adalah  menggunakan  metode  Kimball  9 step . Hasil yang diperoleh adalah dalam bentuk skema starflake dan data warehouse log perangkat keamanan informasi yang terdiri dari tabel fakta malware , fakta intrusion dan fakta attack yang dapat digunakan sebagai monitoring data  terpusat  yang  akan  diimplementasikan  pada Security  Operation  Center .  Pengujian  dilakukan  dengan menggunakan tools  software Pentaho. Data  warehouse ini  diharapkan  dapat  memberikan  ringkasan  informasi yang  cepat,  akurat,  dan  berkesinambungan  sehingga  dapat  membantu  manajemen  dalam  proses  pengambilan keputusan dan penyusunan kebijakan untuk masa yang akan datang.
Kata kunci : data warehouse, keamanan informasi, Kimball, log keamanan, Pentaho.

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  tindakan  perlindungan  data  dan informasi  negara  yang  penting  dan  bersifat  rahasia sesuai dengan konsep keamanan informasi yaitu CIA atau confidentiality , integrity ,  dan availability [1]. Intansi  Pemerintah  Pusat  menggunakan  perangkat keamanan informasi yang handal dan optimal. Dalam mewujudkan keamanan tersebut, dilakukan koordinasi  pengelolaan  data  aktivitas  ( log )  sistem informasi, serta melakukan analisis dan evaluasi data aktivitas ( log ) perangkat keamanan informasi. Log atau  data  aktivitas  merupakan  catatan peristiwa yang terjadi dalam sistem dan jaringan [2]. Log terdiri  atas  entri log dimana  setiap  entri  berisi informasi yang terkait dengan peristiwa spesifik yang terjadi  dalam  suatu  sistem  atau  jaringan.  Pada awalnya log dipergunakan terutama untuk mengatasi masalah,  tetapi  saat  ini log memiliki  banyak  fungsi dalam suatu organisasi, diantaranya untuk mengoptimalkan  kinerja  sistem  dan  jaringan, mencatat kegiatan pengguna, dan menyediakan data yang  berguna  untuk  menyelidiki  aktivitas  atau anomali  berbahaya.  Mengingat  pentingnya  hal tersebut,  maka  diperlukan  kegiatan  analisis  dan evaluasi log pada  perangkat  tersebut.  Hal  ini bertujuan  untuk  mendeteksi  anomali  atau  ancaman keamanan yang mungkin terjadi.
Sebuah  penelitian  mengenai  desain data warehouse penjualan dengan nine step methodology untuk business intelegency menghasilkan desain data warehouse yang  lebih  baik  dengan  menggunakan permodelan  skema  bintang  karena query yang dihasilkan  memiliki time response yang  lebih  cepat [3].  Sementara  penelitian  lain  terkait  analisis data warehouse dengan  menggunakan  sembilan  langkah Kimball dapat menghasilkan sebuah data warehouse yang  dapat  digunakan  sebagai  dasar  penyajian  data yang terintegrasi sebagai pendukung dalam pengambilan  keputusan  dan  diimplementasikan dalam  bentuk  laporan  sehingga  memudahkan pengguna  dalam  melakukan  analisis  [4].  Agata Filiana  dan  kawan-kawan  dalam  penelitiannya menyebutkan  bahwa  keberadaan data  warehouse membantu  pihak  terkait  dalam  menghasilkan  data yang  konsisten  dan  terstruktur  [5].  Lalu  Novi  Sofia Fitriasari, Ishak Ariawan dan Amien Rais menyebutkan  dalam  penelitan  mereka  bagaimana implementasi  rancangan data  warehouse dapat digunakan untuk melakukan pengukuran dan evaluasi kinerja proses bisnis  [6]. Nurul  Hidayat dan kawan- kawan  menyebutkan  bahwa  analisis  desain data warehouse merupakan  sesuatu  yang  penting  untuk dapat meminimalisasi human error dan inkonsistensi data  [7].  Dua  penelitian  lain  mengatakan  bahwa adanya  data  yang  beragam  dan  variatif  dapat  diolah dengan menggunakan Pentaho karena dapat menghasilkan  bentuk  tabel  yang  lebih  teratur sehingga  akan  mudah  untuk  diolah  [8][9].  Adapun
yang  membedakan  penelitian  ini  dengan  penelitian sebelumnya tersebut adalah data warehouse dirancang dengan mendetilkan langkah demi langkah dalam  metode  Kimball  kemudian  menghasilkan sebuah data  warehouse dimana  data  yang  disajikan tidak  hanya  digunakan  sebagai  laporan  atau  data monitoring tetapi  juga  dapat  digunakan  sebagai sumber data yang akan disajikan dalam pengelolaan sistem  yang  terpusat  yang  akan  diimplementasikan pada  SOC.  Pentingnya  penelitian  ini  dilakukan karena  diharapkan  rancangan data  warehouse yang dihasilkan  dapat  membantu  pengelolaan  data log manajemen perangkat keamanan informasi sehingga mampu menyajikan data yang layak dan efisien pada SOC.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan metode kuantitatif. Langkah  penelitian  dimulai  dengan  melakukan pengumpulan  data.  Data  yang  dihasilkan  diperoleh dari perangkat IPS dan WAF dalam format log yang di- query setiap hari terdiri dari data log malware , log intrusion ,  dan log  attack .  Data  tersebut  diambil melalui  observasi  dan  wawancara  dengan  pengelola perangkat keamanan informasi serta melakukan studi dari  berbagai  sumber  untuk  mendapatkan  informasi yang berkaitan dengan penelitian. Setelah mendapatkan  sumber  data  dengan  menggunakan teknik pengumpulan data, dilakukan pemodelan data warehouse menggunakan metode Kimball 9 Step atau disebut  juga  metode  9  langkah  Kimball.  Gambar  1 menunjukkan  kerangka  konsep  penelitian  yang dilakukan  untuk  permodelan data  warehouse  log perangkat keamanan informasi untuk SOC.
Gambar 1 Kerangka Konsep Permodelan Data Warehouse Log Perangkat Keamanan Informasi untuk SOC
Pemodelan data  warehouse digambarkan dengan skema starflake . Skema starflake merupakan struktur hybrid yang berisi kombinasi   antara   skema bintang      yang      telah      didenormalisasi      dan snowflake yang    telah    dinormalisasi  [10].  Tabel fakta  yang  dibuat  memiliki  beberapa key yang merupakan  kunci  indeks  dalam  tabel  dimensi.  Dari hasil pemodelan dengan skema starflake , selanjutnya dilakukan  proses  ETL  ( Extract , Transform , Load ) yaitu  dengan  mengumpulkan,  menyaring,  mengolah dan  menggabungkan  data  relevan  yang  didapatkan
dari berbagai sumber untuk disimpan ke dalam data warehouse .
Data operasional yang telah dikumpulkan  dimasukan  ke  dalam data  warehouse . Tools yang  digunakan  dalam  proses  ETL  adalah Pentaho Data Integration . Arsitektur rancangan data warehouse ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2 Arsitektur Data Warehouse .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Permasalahan
Analisa  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menggunakan  data  yang  bersumber  dari database perangkat IPS dan WAF yang digunakan oleh instansi pemerintah  yang  kemudian  dieksport  sehingga kemudian  diperoleh  data  dengan  extensi  .csv.  Data yang  diperoleh  dari database perangkat  tersebut merupakan  kumpulan  data log malware ,  data log intrusion ,  dan  data log  attack yang  diambil  setiap harinya, sebagaimana yang ditunjukkan pada Gambar 3,  4  dan  5. Malware atau malicious  software merupakan  perangkat  lunak  yang  dengan  sengaja mengeksekusi muatan berbahaya pada sebuah mesin seperti  komputer, smart  phone ,  jaringan  komputer, dan lain-lain) [11]. Intrusion dapat diartikan sebagai segala  jenis  aktivitas  yang  tidak  sah  yang menyebabkan kerusakan pada sistem informasi [12]. Sedangkan attack merupakan  serangan  terhadap keamanan sebuah sistem informasi [13].
Gambar 3 Data Log Attack Perangkat WAF
Gambar 4 Data Log Malware Perangkat IPS Gambar 5 Data Log Intrusion Perangkat IPS
Data  di  atas  diperoleh  langsung  ketika melakukan  kegiatan  observasi  pada  pihak  yang terlibat  langsung  dalam  pengolahan  data log pada perangkat  keamanan  informasi.  Data  tersebut  sudah melalui  sebuah  proses query yang  dilakukan  untuk menghasilkan data yang lebih sederhana. Permasalahan  yang  ditemukan  adalah  proses query masih menggunakan cara manual sehingga menghabiskan  waktu  yang  lebih  lama  ketika  proses pengolahan data untuk menjadi sebuah laporan.

## 3.2. Studi Literatur
Sebagaimana  yang  telah  dipaparkan  pada bagian Pendahuluan, berdasarkan studi literatur dari beberapa  contoh  penelitian  yang  telah  dilakukan sebelumnya, penelitian rancangan data warehouse ini memilih  metode  Kimball  9 Step sebagai  model rancangan data warehouse yang akan disajikan dalam SOC nantinya.

## 3.3. Analisis dan Pengumpulan Data
Log yang  dianalisa  dan  dievaluasi  pada perangkat  keamanan informasi adalah log perangkat keamanan  informasi  pada firewall yaitu Instrusion Prevention  System (IPS)  dan Web  Application Firewall (WAF).  IPS  adalah  perangkat  lunak  yang bekerja  dengan  cara  mendeteksi  akftivitas  yang mencurigakan  dan  melakukan  pencegahan  terhadap intrusi pada jaringan [14]. WAF adalah suatu metode yang bertujuan untuk pengamanan pada aplikasi web yang  terdiri  dari  beberapa  fungsi  seperti monitoring trafik, secure directory , filter string dan perlindungan
terhadap  serangan  seperti  SQL injection , cross  site scripting ,  dan unrestricted file  upload [15].
Penggunaan  perangkat  keamanan  yang  optimal  dan handal  ini  dituntut  juga  untuk  dapat  menghindari terjadinya Single Point of Failure (SPOF), kebutuhan akan kondisi tersebut membuat Instansi Pemerintahan Pusat mengimplementasikan beberapa perangkat keamanan. SPOF merupakan kegagalan di satu titik sistem sehingga menyebabkan layanan tidak dapat berjalan dengan semestinya [16]. Dari kondisi tersebut ditemukan permasalahan yang dihadapi saat ini,  yaitu  banyaknya log perangkat  keamanan  yang harus  dikelola  dan  penyimpanan log yang  saat  ini masih terpisah.  Tabel 1 menunjukkan daftar log yang dihasilkan  oleh log perangkat  keamanan  informasi pada firewall yaitu IPS dan WAF dalam kurun waktu 3 bulan pada tahun 2022:
Tabel 1 Jumlah Log Perangkat Perangkat Jenis Log Jumlah Log Periode 2022 April Mei Juni IPS Log Malware 28.578 34.827 68.368 Log Intrusion 654.55 9 414.186 349.231 WAF Log Attack 655.44 9 752.455 755.854
Banyaknya log yang dihasilkan, mengakibatkan banyaknya  data  yang  harus  diolah  agar  dapat menghasilkan laporan yang berisi data sederhana dan efisien ketika dibutuhkan dalam melakukan investigasi  adanya anomali  atau ancaman dan untuk disajikan  kepada  level  manajemen  dalam  proses pengambilan keputusan yang cepat, efektif dan tepat. Untuk  itu  perlu  adanya  sebuah  solusi  untuk mengoptimalkan pengelolaan data yang terpusat agar dapat  diimplementasikan  pada Security  Operation Center (SOC),  dan  salah  satu  solusi  yang  diusulkan oleh  penulis  adalah  pemodelan data  warehouse dengan Metode Kimball 9 Step .
SOC  adalah  sistem  pengelolaan  keamanan terpusat  yang  menangani  serangan  keamanan informasi  yang  terdistribusi  dan  bertanggung  jawab untuk  menghapus  dan  memblokir  serangan  [17]. Salah  satu  bentuk  pengelolaan  keamanan  tersebut adalah log  management perangkat  keamanan informasi.  Semua  peristiwa  dan  aktivitas log disimpan dalam sebuah database . Banyaknya jumlah log perangkat  dalam  hitungan  hari  bahkan  jam membutuhkan  kapasitas  penyimpanan  yang  sangat besar.

## 3.4. Data warehouse Modelling
Berikut perancangan data warehouse SOC pada perangkat keamanan informasi menggunakan metode 9 langkah Kimball:

## 3.4.1. Menentukan Proses Bisnis
Berdasarkan  hasil  observasi  dan  pengamatan yang  dilakukan,  maka  proses  bisnis  yang  dipilih
dalam  penelitian  ini  adalah  proses  pengolahan  data log perangkat  keamanan  informasi  IPS  dan  WAF sebagaimana yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Pemilihan Proses Bisnis Proses Bisnis Deksripsi Aktivitas log perangkat keamanan  informasi  IPS  dan WAF
Query data log akses perangkat keamanan
informasi  IPS  dan  WAF yang telah dieksport

## 3.4.2. Menentukan Granularity
Pada  tahap  ini  akan  diputuskan  apa  saja  yang dapat  mewakili  atau  dipresentasikan  oleh  sebuah tabel fakta. Sehingga berdasarkan proses bisnis yang telah dipilih sebelumnya, dapat ditentukan granularity -nya  adalah  informasi log perangkat keamanan  informasi  IPS  dan  WAF  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3 Menentukan Granularity Grain Deksripsi Informasi log perangkat keamanan  informasi  IPS  dan WAF Menampilkan informasi log perangkat  keamanan
informasi IPS dan WAF

## 3.4.3. Identifikasi dan Penyesuaian Dimensi
Langkah  berikutnya  adalah  mengidentifikasi dimensi yang berhubungan dengan tabel fakta. Tabel dimensi  biasanya  memiliki record data  yang  relatif lebih kecil dibandingkan dengan Tabel  Fakta, tetapi setiap record mungkin  memiliki  sejumlah  besar atribut  untuk  mendeskripsikan  data  [18].  Dari  hasil identifikasi maka kemudian dapat ditentukan dimensi yang  terlibat  adalah  dimensi  waktu,  dimensi  server, dimensi malware ,  dimensi intrusion dan  dimensi attack seperti yang terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Identifikasi Dimensi Tabel Dimensi Field Aktivitas log perangkat keamanan informasi IPS dan WAF Query data log akses perangkat keamanan informasi IPS dan WAF yang telah dieksport. dimensi_waktu id_waktu, tanggal, bulan, tahun dimensi_server hostname, ip_server, OS
dimensi_malware Id_malware, nama_malware, action_malware dimensi_instrusion Id_intrusion, signature_intrusion, action_intrusion dimensi_attack Id_attack, signature_attack, severity_level, action_attack

## 3.4.4. Menentukan Fakta
Berdasarkan  dimensi  yang  telah  diidentifikasi, fakta  yang  ditentukan  adalah  fakta_malware, fakta_instrusion, dan fakta_attack sebagaimana yang tertera pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5 Penentuan Fakta Tabel Fakta Field Fakta_malware Id_logmalware, id_malware, hostname, id_waktu, ip_source Fakta_intrusion Id_logintrusion, log_intrusion, hostname, id_waktu, ip_source Fakta_attack Id_logattack, id_attack, id_waktu, hostname, ip_source

## 3.4.5. Menyimpan Hasil Perhitungan Sementara pada Tabel Fakta
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses penghitungan  dari  tabel  fakta  dan  menyimpan hasilnya yaitu pada tiga buah tabel fakta dimana perlu dilakukan  penghitungan  total log yang  masuk. Sehingga bentuk tabel fakta_malware, fakta_intrusion, dan fakta_attack dapat digambarkan seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Fakta Setelah Penambahan Penghitungan.

## 3.4.6. Melengkapi Tabel Dimensi
Pada  tahap  ini  akan  ditambahkan  atribut selengkap  mungkin  pada  tabel  dimensi  dan  harus dengan  mudah  dipahami  serta  dimengerti  oleh pengguna.  Rincian  tabel  dimensi  ditunjukkan  pada Tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6 Kelengkapan Tabel Dimensi Tabel Dimensi Field Type (Length) Keterangan Dimensi_ waktu id_waktu Int (8) PK Waktu Tanggal Int (2) Tanggal Bulan Int (2) Bulan Tahun Int (4) Tahun Dimensi_ server hostname Varchar (10) PK server Ip_server Varchar (20) IP server OS Varchar (100) Operating system Dimensi_ malware id_malware Varchar (10) PK malware Nama_mal ware Varchar (200) Nama malware action Varchar (20) Action/tindakan penanganan malware Dimensi_ intrusion Id_intrusio n Varchar (8) PK intrusion Signature_ intrusion Varchar (200) Nama intrusion Action_intr usion Varchar (20) Action /tindakan penanganan intrusion
Dimensi_ attack Id_attack Varchar (8) PK attack
Signature_ attack Varchar (200) Nama attack Severity_ level Varchar (10) Level attack Action_ attack Varchar (10) Action /tindakan penanganan attack

## 3.4.7. Menentukan Durasi Dimensi
Pada  tahap  ini  menentukan  durasi  waktu  data yang  diperlukan  untuk  pembuatan data  warehouse . Peneliti  menetapkan  data  yang  dikumpulkan  adalah data  satu  bulan  terakhir.  Data  tersebut  diambil  dari database perangkat IPS dan WAF.

## 3.4.8. Melacak Perubahan Dimensi
Atribut dalam sebuah tabel dimensi tidak selalu memiliki  nilai  yang  tetap  atau  statis  [4].  Pada  tahap ini  akan  dilakukan  pengamatan  terhadap  perubahan dalam tabel dimensi.
Pada  penelitian  ini  tabel  yang  mengalami perubahan nilai adalah seperti tabel server yang akan mengalami  perubahan  jika  ada  penambahan  atau pengurangan server, lalu tabel malware , intrusion dan attack juga  memungkinkan  mengalami  perubahan jika  nantinya  didapatkan  perubahan severity level hingga action yang  akan  dilakukan  pada malware tertentu.

## 3.4.9. Menentukan Query Prioritas dan Tipe
Query
Pada tahap ini difokuskan pada desain fisik data warehouse .  Maka  pada  tahap  inilah  proses  ETL ( Extract , Transform , dan Loading ) dilakukan. Dalam perancangan ini, jumlah log paling banyak tentu akan menjadi  isu  tersendiri  yang  akan  menarik  perhatian manajemen.  Hasil query seperti  inilah  yang  dapat digunakan  oleh  manajemen  dalam  mengambil keputusan dan kebijakan yang strategis.
Proses  ETL  adalah  sekumpulan  proses  untuk mengambil dan memproses dari satu dan atau banyak sumber  menjadi  sumber  baru  [4].  Jadi  dapat dikatakan  bahwa  proses  ETL  merupakan  tahap dimana dilakukan pemrosesan data dari sumber data masuk  ke  dalam data  warehouse .  Proses  ETL dilakukan  setelah  perancangan data  warehouse selesai  dilakukan.  Tujuan  dari  proses  ETL  adalah untuk  mengumpulkan,  menyaring,  memproses  dan menggabungkan  atau  menyatukan  data  yang  sesuai dari  berbagai  sumber  untuk  disimpan  di data warehouse [17].
Proses extract dilakukan  dengan  tujuan  untuk memilih  data  dan  mengambil  data  dari  data  yang diperoleh  dari query perangkat  IPS  dan  WAF.  Data yang diperoleh dalam format log dan dengan jumlah yang  sangat  besar  sehingga  perlu  di- extract agar dapat ditransformasikan pada aplikasi Pentaho. Data yang  diambil  dari  query  perangkat  IPS  dan  WAF adalah  data log  malware , intrusion dan attack yang jumlahnya mencapai angka ribuan perharinya.
Proses transform dilakukan  untuk  mengubah struktur  data  dan  membersihkannya  dari  bentuk  asli ke dalam bentuk  yang lebih sesuai  untuk  kebutuhan data  warehouse .  Berikut  proses transform yang dilakukan melalui aplikasi Pentaho Data Integration . Sedangkan aplikasi basis data yang digunakan adalah mySql.  Pada  Gambar  7  ditunjukkan  bagaimana proses transformasi dimensi waktu dilakukan.
Gambar 7 Transformasi Dimensi Waktu
Gambar 8 Transformasi Dimensi Malware , Instrusion , dan Attack
Data input pada  proses  transformasi  adalah menggunakan  tabel database yang  telah  dibuat terlebih  dahulu  dengan  mengambil  data  dari query perangkat IPS dan WAF. Komponen join tabel pada Gambar  8  menggunakan stream  lookup untuk menggabungkan  dua  buah  dimensi  atau  tabel  dan mengambil  salah  satu  PK  dari  tabel  yang  akan dilakukan  penggabungan.  Komponen select  values berfungsi  untuk  memilih field mana  saja  yang  akan ditampilkan  dan  mengatur  urutan field berdasarkan kebutuhan. Sedangkan komponen output menggunakan table output untuk menghasilkan tabel akhir  yaitu  fakta malware , fakta intrusion dan  fakta attack dan dilakukan koneksi ke database yang sudah dibuat sebelumnya.
Proses loading merupakan  proses  dimana dilakukan  pengambilan  data  dari  hasil  transformasi dimensi untuk dimasukkan ke dalam data warehouse . Dalam  hal  ini  dapat  dilihat  hasil  masing-masing loading data dari tabel fakta malware , fakta intrusion dan fakta attack ..

## 3.5. Hasil
Setelah  proses  ETL  dilakukan  maka  diperoleh tampilan  hasil  dari  masing-masing  tabel  fakta malware ,  fakta intrusion dan  fakta attack dimana nantinya tabel-tabel tersebut menjadi data monitoring pada SOC. Tampilan hasil dari masing-masing tabel tersebut dapat dilihat pada Gambar 9, 10 dan 11.
Gambar 9 Tampilan Fakta Malware
Gambar 10 Tampilan Hasil Fakta Intrusion
Proses pengujian ETL dari data sumber hingga data  akhir  untuk data  warehouse yang  dilakukan dengan tools Pentaho  telah  berhasil  dilakukan. Berdasarkan hasil pengujian tersebut maka diperoleh model  skema starflake data  warehouse untuk pengelolaan data log perangkat  keamanan informasi yang akan diimplementasikan pada SOC. Gambar 12 menunjukkan  tampilan  hasil  dari  skema starflake pengelolaan log keamanan informasi untuk SOC.
Gambar 12 Model Data Warehouse Skema Starflake Pengelolaan Log Keamanan Informasi SOC.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  dari  proses exract , transformation dan loading yang  telah  dilakukan dengan metode Kimball dan dengan pengolahan tools Pentaho, sebuah data warehouse terpusat yang berisi log keamanan informasi berhasil dirancang sehingga dapat  dimanfaatkan  untuk  implementasi  SOC  dan reporting terkait pengelolaan log perangkat keamanan informasi. Data warehouse yang dihasilkan  dalam  penelitian  ini  adalah  model  skema starflake data  warehouse yang  memperoleh  hasil akhir berupa tabel fakta malware , fakta intrusion , dan fakta attack dimana  merupakan  solusi  dalam merancang data warehouse yang menghasilkan tabel yang  lebih  teratur  sehingga  mudah  untuk  diolah sesuai  kebutuhan.  Karena  pentingnya  pengelolaan dan  monitoring log keamanan  informasi  ini,  saran kepada  peneliti  berikutnya  yang  ingin  melanjutkan penelitian ini adalah dengan menggunakan pemodelan skema lainnya kemudian membandingkan response  time yang  dihasilkan  agar  dapat  diketahui pemodelan  mana  yang  dapat  memberikan  informasi yang lebih cepat dalam implementasi SOC.
Saran dan rekomendasi untuk instansi pemerintahan pusat ini adalah bahwa perlunya sebuah data warehouse untuk pengolahan data log keamanan informasi yang lebih baik, cepat dan efisien sehingga dapat  digunakan  untuk monitoring data  terpusat dalam mendukung kebijakan z ero tolerance keamanan informasi dan dapat membantu manajemen dalam pengambilan keputusan berdasarkan  data  yang  akurat  dan  relevan.  Hal  ini juga  dapat  dilakukan  untuk  instansi  pemerintahan lainnya  yang  melakukan  pengolahan  data  dengan jumlah dan kapasitas yang sangat besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P.  D.  Pandit,  “An  Analysis  of  Computer Security  ,  Attack  Models  and  Defensive Mechanisms,”  no.  September,  2021,  doi: 10.13140/RG.2.2.34616.06406.
[2] M.  Siwach  and  S.  Mann,  “Anomaly Detection  for  Web  Log  based  Data:  A
Survey,” 2022  IEEE  Delhi  Sect.  Conf. DELCON 2022 , vol. 13, no. 1, pp. 129–148, 2022, doi: 10.1109/DELCON54057.2022.9753130. [3] M.  Akbar  and  Y.  Rahmanto,  “Desain  Data Warehouse  Penjualan  Menggunakan  Nine Step Methodology Untuk Business Intelegency Pada Pt Bangun Mitra Makmur,” J.  Inform.  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak , vol.  1,  no.  2,  pp.  137–146,  2020,  doi:
10.33365/jatika.v1i2.331.
[4] I. G. W. Darma, K. S. Utami, and N. W. S. Aryani,  “Data  Warehouse  Analysis  to Support  UMKM  Decisions  using  the  Nine- step  Kimball  Method,” Int.  J.  Eng.  Emerg.
Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[5] A. Filiana, A. G. Prabawati, M. N. A. Rini, G.
Virginia, and B. Susanto, “Perancangan Data Warehouse  Perguruan  Tinggi  untuk  Kinerja Penelitian dan Pengabdian kepada
Masyarakat,” J.  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Inf. , vol.  6,  no.  2,  pp.  174–183,  2020,  doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2557.
[6] N.  S.  Fitriasari,  I.  Ariawan,  A.  Rais,  T.  E. Ahmad,  and  R.  D.  Azhari,  “View  of Rancangan  Dan  Implementasi  Modul  Data Warehouse  Dan  Data  Mining  Sebagai Kritikal  Sukses  Faktor  Pada  Enterprise,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. Vol. 1, No 1. , vol.  1,  no.  1,  pp.  41–52,  2021,  [Online]. Available:
https://proceeding.unived.ac.id/index.php/sn asikom/article/view/51/45
[7] N.  Hidayat et  al. ,  “Analysis  and  Design  of
Data  Warehouse  Based  on  Sndikti  Using Data  Warehouse  Life  Cycle  Method  At Unsoed Engineering Analisis Dan Perancangan  Data  Warehouse  Berdasarkan Sndikti Menggunakan Metode Data
Warehouse  Life  Cycle  Di  Fakultas,”  vol.  3, no. 3, pp. 797–805, 2022.
[8] R.  J.  Salaki,  J.  Waworuntu,  and  I.  R.  H.  T. Tangkawarow, “Extract transformation loading  from  OLTP  to  OLAP  data  using pentaho  data  integration,” IOP  Conf.  Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 128, no. 1, 2016, doi: 10.1088/1757-899X/128/1/012020.
[9] A. D. Barahama and R. Wardani, “Utilization Extract,  Transform,  Load  for  Developing
Data Warehouse in Education Using Pentaho
Data  Integration,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.
2111, no. 1, pp. 0–8, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/2111/1/012030.
[10] A. Vaisman, Data-Warehouse-Systeme .
2007. doi: 10.1007/978-3-8350-9178-8_2.
[11] O.  Aslan  and  R.  Samet,  “A  Comprehensive Review on Malware Detection Approaches,” IEEE  Access ,  vol.  8,  pp.  6249–6271,  2020,
doi: 10.1109/ACCESS.2019.2963724.
[12] A.  Khraisat,  I.  Gondal,  P.  Vamplew,  and  J. Kamruzzaman, “Survey of intrusion detection  systems:  techniques,  datasets  and challenges,” Cybersecurity ,  vol.  2,  no.  1,
2019, doi: 10.1186/s42400-019-0038-7.
[13] D.  Juardi,  “Kajian  vulnerability  keamanan data  dari  eksploitasi  hash  length  extension attack  vulnerability  data  satisfaction  study from  exploitation  hash  length  extension attack,” vol. 6, no. 1, 2017.
[14] A.  Rahmatillah et  al. ,  “Implementasi Intrusion  Prevention  System  (IPS)  Pada
Keamanan  Jaringan  Dengan  Notifikasi Berbasis  Telegram  di  Jurusan  Teknik
Komputer,” 2021.
[15] J. K. Anggraenni, “Simulasi Keamanan Pada Aplikasi  Web  Dengan  Web  Application Firewall,” Ilm. Komput. , pp. 45–50, 2013.
[16] L.  Z.  A.  Mardedi,  “Analisa  Kinerja  System Gluster  FS  pada  Proxmox  VE  untuk Menyediakan  High  Availability,” MATRIK
J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 173–185, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.473.
[17] A. Madani, S. Rezayi, and H. Gharaee, “Log management  comprehensive  architecture  in Security  Operation  Center  (SOC),” Proc. 2011 Int. Conf. Comput. Asp. Soc. Networks, CASoN’11 , pp. 284–289, 2011, doi:
10.1109/CASON.2011.6085959.
[18] K. A. Shobirin, A. P. S. Iskandar, and I. B. A. Swamardika,  “Data  Warehouse  Schemas using  Multidimensional  Data  Model  for Retail,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 2, no. 1, p. 84, 2017, doi: 10.24843/ijeet.2017.v02.i01.p17.