Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.5.756 Vol. 4, No. 5, October 2023, pp. 1033-1039 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARATIVE STUDY OF DISTRIBUTED DENIAL OF SERVICE (DDOS) ATTACK DETECTION IN COMPUTER NETWORKS
Adam Zukhruf *1 , Bagus Fatkhurrozi 2 , Andriyatna Agung Kurniawan 3
1,2,3 Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Tidar, Indonesia Email: 1 adamzukhruf54@gmail.com , 2 bagusf@untidar.ac.id , 3 andriyatna@untidar.ac.id
(Article received: Desember 14, 2022; Revision: Desember 28, 2022; published: October 15, 2023)

## Abstract
Distributed Denial of Service (DDoS) attack is an internet crime that aims to consume server resources so that the server becomes unusable. Suricata, Snort and Wireshark are useful software applications for detecting DDoS attacks. This study aims to compare the performance of the snort, suricata and wireshark applications in detecting Distributed Denial of Service attacks. The comparison parameters used are the total attacks that can be detected and memory usage. The type of attack used in testing is syn flood and ping of death. The research results obtained by Suricata became the most effective application in this study compared to snort and wireshark. Suricata excels in memory usage in the two types of attacks performed with the percentage of memory usage  being 0.1891 GB (4.975%) during syn flood attacks and 0.00114 GB (0.03%) during ping of death attacks. Suricata also excels in the percentage of the total number of detected ping of death attacks, namely 86,472%.
Keywords : DDoS, performance comparison, ping of death, snort, suricata, wireshark.

## STUDI KOMPARASI EFEKTIVITAS PENDETEKSIAN SERANGAN DISTRIBUTED DENIAL OF SERVICE (DDOS) PADA JARINGAN KOMPUTER

## Abstrak
Distributed  Denial  of  Service (DDoS) attack merupakan  kejahatan  internet  yang  memiliki  tujuan  untuk menghabiskan  sumber  daya  dari server sehingga server menjadi  tidak  dapat  digunakan.  Suricata,  Snort  dan Wireshark  merupakan  aplikasi  perangkat  lunak  yang  berguna  untuk  mendeteksi  serangan  DDoS.  Penelitian  ini bertujuan untuk  mengetahui perbandingan kinerja dari  aplikasi  snort, suricata dan wireshark dalam mendeteksi serangan Distributed  Denial  of  Service .  Parameter  perbandingan  yang  digunakan  adalah  total  serangan  yang mampu terdeteksi dan penggunaan memori. Jenis serangan yang digunakan dalam pengujian adalah syn flood dan ping  of  death. Hasil  penelitian  yang  telah  didapatkan,  Suricata  menjadi  aplikasi  yang  paling  efektif  dalam penelitian ini dibandingkan dengan snort dan wireshark. Suricata unggul penggunaan memori di dua jenis serangan yang dilakukan dengan persentase penggunaan memori adalah 0.1891 GB (4.975%) saat serangan syn flood dan 0.00114 GB (0.03%) saat  serangan ping  of  death . Suricata juga unggul dalam persentase total jumlah serangan ping of death yang terdeteksi yaitu 86.472%.
Kata kunci : DDoS, perbandingan kinerja, ping of death, snort, suricata, wireshark.

## 1. PENDAHULUAN
Kejahatan cyber selalu  berhubungan  dengan penggunaan  teknologi  informasi  dan  komputer. Kejahatan cyber dilakukan  dengan  masuk  ke  dalam suatu sistem jaringan komputer secara tidak sah atau tanpa  sepengetahuan  dari  pemilik  sistem  jaringan komputer yang dimasukinya. Serangan-serangan dan kejahatan internet sangat banyak ditemukan khususnya  adalah  serangan Distributed  Denial  of Service (DDoS). Distributed  Denial  of  Service merupakan  kejahatan  internet  yang  memiliki  tujuan yang  negatif  yaitu  menghabiskan  sumber  daya  dari server sehingga server tidak dapat digunakan.
Rabu 23 Februari  2022 terjadi serangan DDoS terhadap  ukraina.  Dilansir  dari  CNN  Indonesia, Ukraina dilaporkan mengalami serangan siber DDoS yang  diduga  berasal  dari  Rusia.  Serangan  itu menyebabkan  sejumlah  bank  dan  situs  pemerintah terdampak.  Menurut  peneliti  dari  perusahaan keamanan siber ESET, perangkat lunak berbahaya ini menyerang  ratusan  komputer  di  Ukraina.  Otoritas Ukraina  menyebut  serangan  ini  bagian  dari gelombang  peretasan  intensif  yang  menyasar negaranya  [1].  Serangan  DDoS  juga  terjadi  di Indonesia.  Pada  pertengahan  maret  2020,  Liputan6 melaporkan  situs  resmi  pemantauan  virus  corona
pemerintah provinsi Jakarta terkena serangan DDoS. Serangan  ini  mengakibatkan  situs  pemantauan  virus corona sulit di akses bahkan tidak dapat di akses sama sekali oleh pengguna [2].
Keamanan  jaringan  komputer  adalah  masalah yang  harus  diperhatikan  oleh  setiap  pengguna komputer[3]. Keamanan jaringan komputer merupakan  bagian  dalam  suatu  sistem  yang  sangat penting  dalam  menjaga  validitas  dan  integritas  data serta menjamin ketersediaan layanan pagi pengguna[4].  Sistem    informasi    pada    jaringan komputer    yang  rentan    mengakibatkan  mudahnya penyusup  ( intruder ) untuk  masuk  dan  mengambil informasi  rahasia    pada  sistem    tersebut[5].  Oleh karena  itu,  perlu  adanya  sistem  keamanan  jaringan komputer  untuk  mencegah  dan  mengidentifikasi perilaku  yang  tidak  sah  dalam  jaringan  komputer, salah satunya serangan DDoS.
Serangan DDoS adalah jenis serangan berbahaya yang mengirimkan lalu lintas berbahaya ke node tertentu  atau  sejumlah  besar node melalui sejumlah  besar  komputer  yang  berbeda,  yang merupakan  bagian  dari  sebuah  sistem  ( bot )  yang dikendalikan  penyerang  secara  sah  atau  tidak.  Hasil dari serangan semacam itu adalah sumber daya target kewalahan menangani paket yang tidak sah, dan tidak dapat secara efektif mengirimkan permintaan layanan yang sah[6]. Serangan ini sulit untuk  dideteksi  pada tahap  awal  karena  merupakan  jenis  serangan  kritis yang  mengarahkan  banyak  node  ke  satu  target sehingga  dapat  menyebabkan  efek  bencana  pada korban dan mengganggu jaringan[7].
Distributed  Denial  of  Service memiliki beberapa jenis serangan contohnya seperti Syn flood dan ping  of  death . Syn  flood merupakan  salah  satu bentuk  serangan  DDoS  yang  memiliki  tujuan  untuk menghabiskan  sumber  daya  dari server sehingga server menjadi terganggu dengan mengirimkan paket syn sebanyak-banyaknya  dan  akhirnya  tidak  dapat melayani  lalu lintas  jaringan  yang  sah[8].  Paket syn merupakan  paket  yang  termasuk  ke  dalam  protokol TCP  yang  berfungsi  untuk  membuat  koneksi  antar dua host dan dikirim oleh host yang ingin membuat koneksi[9]. Transmission  Control  Protocol (TCP) merupakan  protokol  yang  berfungsi  untuk  proses tukar menukar data dari komputer satu  ke komputer lain dalam jaringan internet[10].
Ping  of death merupakan bentuk  serangan dari DDoS yang dilakukan oleh penyerang menggunakan tool khusus terhadap target dengan mengirimkan ping dengan size yang  tidak  mampu  diterima  oleh komputer atau server [11]. Penyerang memanfaatkan protokol  ICMP  dalam  melakukan  serangan ping  of death kepada  target[12]. Internet  Control  Message Protocol (ICMP) merupakan protokol yang berfungsi untuk memberikan pesan error atau kesalahan dalam komputer[13]. Distributed  Denial  of  Service mempunyai  dampak  negatif  yaitu  menurunnya kecepatan  dan  kinerja  dari  jaringan, server tidak dapat  berfungsi  sebagaimana  mestinya,  kerusakan
sistem  yang  bersifat  sementara  bahkan  permanen, kerugian  finansial  untuk  biaya  pemulihan server akibat serangannya.
Sistem  Deteksi  Penyusupan  adalah  sistem komputer  (bisa  merupakan  kombinasi software dan hardware )  yang  berusaha  melakukan  deteksi penyusupan.  Sistem  Deteksi  Penyusupan  tidak melakukan  pencegahan  terjadinya  penyusupan[14]. Beberapa  aplikasi  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  pendeteksian  terhadap  DDoS attack adalah  aplikasi  suricata,  aplikasi  snort  dan  aplikasi wireshark.
Wireshark  adalah  salah  satu  dari  alat  analisa jaringan  yang  biasa  dipakai  oleh  seorang  network administrator  untuk  melakukan  pemecahan  masalah yang  ada  dalam  jaringan[15].  Snort  merupakan sebuah alat yang berfungsi untuk mendeteksi sebuah intrusi  atau  serangan  pada  jaringan[16].  Suricata merupakan suatu sistem deteksi intrusi berbasis open source yang  dikembangkan  oleh Open  Information Security Foundation (OISF)[17].
Aplikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  aplikasi  yang  bersifat open  source yang banyak digunakan. Oleh karena itu, aplikasi tersebut menjadi  pilihan  dari  peneliti  untuk  melakukan penelitian  efektivitas  pendeteksian  serangan Syn flood dan ping  of  death .  Parameter-parameter  yang digunakan dalam perbandingan efektivitas yaitu total jumlah  serangan  yang  mampu  terdeteksi  dan penggunaan  memori  dari  ketiga  aplikasi  yang digunakan.  Penelitian  mengenai  efektivitas  dalam mendeteksi  serangan  DDoS  memiliki  tujuan  untuk mengetahui perbandingan kinerja dari aplikasi snort, suricata  dan  wireshark  dalam  mendeteksi  serangan syn flood dan ping of death . Penelitian ini diharapkan dapat  digunakan  sebagai  referensi  dalam  memilih aplikasi deteksi keamanan pada jaringan komputer.

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  melakukan  penelitian  mengenai  Studi komparasi  keefektifan  aplikasi  snort,  suricata  dan wireshark  dalam  mendeteksi  serangan Distributed Denial  of  Service .  Dibutuhkan  alat  dan  bahan, diagram  alir  penelitian,  topologi  perancangan  dan skenario  pengujian  untuk  mendukung  jalannya penelitian.

## 2.1. Alat dan Bahan
Alat yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Perangkat Keras No Nama Spesifikasi 1 Processor AMD Quad Core FX-9830P 2 RAM 16GB 3 Penyimpanan SSD 256GB HDD 1TB 4 VGA AMD Radeon R7 AMD RX 460 5 Screen 15.6 inch
Bahan  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian  ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2.  Perangkat Lunak No Nama Spesifikasi Keterangan 1 Oracle VM Virtual box Virtual box versi 6.1 Berfungsi untuk menginstal  ubuntu 2 Linux Ubuntu Ubuntu versi 22.04 Berfungsi untuk penyerang dan server 3 Wireshark Wireshark versi 3.4.4 Berfungsi untuk pendeteksian serangan DDoS 4 Snort Snort versi 2.9.20 Berfungsi untuk pendeteksian serangan DDoS 5 Suricata Suricata versi 6.0.6 Berfungsi untuk pendeteksian serangan DDoS 6 Hping3 Hping3 for ubuntu Berfungsi untuk melakukan serangan

## 2.2. Diagram Alir Penelitian
Diagram  alir yang ditunjukkan pada Gambar  1 digunakan  untuk  menggambarkan  proses  penelitian yang akan dibuat, agar penelitian dapat berjalan lebih terarah.

## Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## 2.3. Topologi Perancangan
Topologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini ditunjukkan pada Gambar 2.
Serangan  DDoS  mencangkup  sejumlah  besar paket  yang  dikirim  dari  penyerang  ( attacker ) menggunakan untuk melakukan penyerangan terhadap komputer server (target). Paket yang datang
( zombies )  merupakan  paket  yang  sangat  tinggi  dan banyak  jumlahnya  sehingga  membuat  sumber  daya dari  korban  atau  target  menjadi  terkuras. Attacker menggunakan dua jenis serangan Distributed Denial of  Service yaitu Syn  Flood dan  juga Ping  of  death. Masing-masing  serangan  dilakukan  bergantian  agar tidak terjadi crash saat pengujian.
Gambar 2. Topologi Perancangan
Dokumentasikan hasil dari pendeteksian masing-masing software dan  juga  melihat  aktivitas perangkat  keras  yang  digunakan  saat  mendapatkan serangan tersebut. Selanjutnya melakukan perbandingan keefektifan software dalam melakukan deteksi dari serangan DDoS sesuai dengan parameter yang  sudah  ditetapkan  dengan  melakukan  analisa hasil pengujian dengan mencari standar deviasi, rata- rata  serangan,  rata-rata  penggunaan  memori  dan persentase pendeteksian serangan.
𝑅𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 = ∑ 𝑥. 𝑛 (1)
Standar Deviasi = √∑ (𝑋−(𝑅𝑎𝑡𝑎−𝑟𝑎𝑡𝑎)) 2 𝑛 (2)

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖𝑎𝑛 =
𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑑𝑒𝑡𝑒𝑘𝑠𝑖 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑙𝑒 𝑠𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑖𝑟𝑖𝑚 . 100 (3)
Keterangan: x = Nilai setiap sampel n = Total sampel yang diambil

## 2.4. Skenario Pengujian
Penelitian  ini  menggunakan  dua  skenario pengujian.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam pengujian 1 sebagai berikut:
1) melakukan  persiapan  mengenai  bahan-bahan yang akan digunakan dalam pengujian
2) melakukan pemasangan dan konfigurasi virtual machine pada  windows,  dengan  mengatur spesifikasi yang akan digunakan masing-masing virtual machine sebagai berikut :
a. 3.8 GB untuk RAM
b. 2 inti processor
c. 16 MB video memory
d. 25 GB Penyimpanan
3) melakukan  konfigurasi virtual  machine untuk server dan attacker atau penyerang pada virtual box .  Tahap  ini  dibuat  satu attacker dan  tiga buah untuk server dengan klasifikasinya sebagai berikut : a. Satu buah VM server untuk Snort
b. Satu buah VM server untuk suricata
c. Satu buah VM server untuk wireshark
4) melakukan konfigurasi jaringan agar VM server dan penyerang saling terhubung.
5) melakukan  instalasi  HPing  3  pada  VM penyerang sebagai tool serangan syn flood .
6) melakukan  serangan syn  flood menggunakan
Hping3 dari VM penyerang ke VM server Snort.
7) melakukan  serangan syn  flood menggunakan
Hping3  dari  VM  penyerang  ke  VM server Suricata.
8) melakukan  serangan syn  flood menggunakan
Hping3  dari  VM  penyerang  ke  VM server Wireshark.
9) melakukan  pengambilan  data  hasil  pengujian untuk dilakukan analisis sesuai parameter yang sudah ditetapkan.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian 2 sebagai berikut:
1) melakukan  persiapan  mengenai  bahan-bahan yang akan digunakan dalam pengujian
2) melakukan  instalasi  dan  konfigurasi    pada windows,  dengan  mengatur  spesifikasi  yang akan digunakan masing-masing virtual machine sebagai berikut : a. 3.8 GB untuk RAM
b. 2 inti processor
c. 16 MB video memory
d. 25 GB Penyimpanan
3) melakukan  konfigurasi virtual  machine untuk server dan attacker atau  penyerang  dalam virtual box . Tahap ini dibuat satu attacker dan tiga  buah    untuk server dengan  klasifikasinya sebagai berikut : a. Satu buah VM server untuk Snort
b. Satu buah VM server untuk suricata
c. Satu buah VM server untuk wireshark
4) melakukan konfigurasi jaringan agar VM server dan penyerang saling terhubung.
5) melakukan  instalasi  HPing  3  pada  VM penyerang sebagai tool serangan Ping of death . 6) melakukan serangan Ping of death menggunakan  Hping3  dari  VM  penyerang  ke VM server Snort.
7) melakukan serangan Ping of death menggunakan  Hping3  dari  VM  penyerang  ke VM server Suricata.
8) melakukan serangan Ping of death menggunakan  Hping3  dari  VM  penyerang  ke VM server Wireshark.
9) melakukan  pengambilan  data  hasil  pengujian untuk dilakukan analisis sesuai parameter yang sudah ditetapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penerapan Pengujian
Pada tahap ini, kegiatan yang dilakukan antara lain  adalah  instalasi  aplikasi  yang  akan  digunakan, konfigurasi antar aplikasi, pembuatan rules , simulasi percobaan serangan dan pendeteksian Snort.
Rules untuk mendeteksi serangan syn flood pada Snort sebagai berikut:
alert  tcp  $EXTERNAL_NET  any->$HOME_NET  any  (msg: “Serangan Syn Flood!!”; detection_filter: track by_dst, count 800, seconds 1; sid:7679)
Rules untuk mendeteksi serangan ping of death pada Snort  sebagai berikut:
alert  icmp  $EXTERNAL_NET  any->$HOME_NET  any  (msg:
“SERANGAN PING OF DEATH!!”; dsize:>1200; sid:479; rev:4;)
1) Suricata Langkah-langkah yang dilakukan dalam pengujian 2 sebagai berikut:
Rules untuk mendeteksi serangan syn flood pada Suricata sebagai berikut:
alert tcp any any - > any 80 (msg: “Serangan Syn Flood”; flags: S; flow:  stateless;  threshold:  type  both,  track  by_dst,  count  800, seconds 1; sid:2321; rev:1)
Rules untuk mendeteksi serangan ping of death pada Suricata sebagai berikut:
alert icmp any any -> any any (msg: “Ping of death Terdeteksi”;
dsize:>1200; classtype:bad-unknown; sid:10001; rev:5;)
2) Wireshark
Wireshark  tidak  perlu  membuat rules untuk mendeteksi serangan syn flood ataupun ping of death . Fitur  yang  dimiliki  oleh  wireshark  memungkinkan wireshark  untuk  mendeteksi Transmission  Control Protocol (TCP)  dan Internet  Control  Message Protocol (ICMP)  secara  langsung  dalam  jaringan yang digunakannya.
3) Attacker
Perintah  yang  digunakan  dalam  melakukan serangan syn flood sebagai berikut: hping3 – s – p 80 – flood ip target
Perintah  yang  digunakan  untuk  melakukan serangan Ping of death sebagai berikut: hping3 – 1 – d 67000 ip target - -flood

## 3.2. Hasil Pengujian
1) Syn Flood
Data hasil pengujian pendeteksian serangan syn flood yang  telah  dilakukan  sebanyak  20  kali  tiap aplikasi  dan  waktu  pendeteksian  serangan  1  menit tiap  sampel  didapatkan  hasil  yang  disajikan  dalam bentuk tabel terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Hasil Pengujian Serangan syn flood Snort Suricata Wireshark Serangan Terdeteksi Penggunaan Memori Serangan Terdeteksi Penggunaan Memori Serangan Terdeteksi Penggunaan Memori Pemakaian (GB) Persentase (%) Pemakaian (GB) Persentase (%) Pemakaian (GB) Persentase (%) 1 1088935 1031219 0.3686 9.7 959786 923399 0.1900 5.0 981487 936564 2.3674 62.3 2 1124199 1038904 0.3686 9.7 923868 819584 0.1862 4.9 902568 866585 2.4130 63.5 3 1044953 1011795 0.3686 9.7 902270 818695 0.1900 5.0 994172 807765 2.2458 59.1 4 1114465 1080771 0.3686 9.7 901589 813590 0.1900 5.0 898346 876483 2.4434 64.3 5 1125047 1036459 0.3686 9.7 899777 810960 0.1900 5.0 885945 846561 2.3674 62.3 6 1104625 1024202 0.3648 9.6 895531 854003 0.1900 5.0 939965 806888 2.2344 58.8 7 1110827 1013207 0.3686 9.7 922924 913284 0.1862 4.9 883256 852099 2.3750 62.5 8 1091111 1008886 0.3686 9.7 844010 765935 0.1900 5.0 855838 849419 2.3560 62.0 9 1142345 1010488 0.3686 9.7 926764 911359 0.1900 5.0 877573 864734 2.4054 63.3 10 1104520 988846 0.3686 9.7 922938 879539 0.1900 5.0 887183 864462 2.4054 63.3 11 1095246 1032884 0.3648 9.6 924468 880059 0.1862 4.9 888107 869335 2.4168 63.6 12 1112006 1082433 0.3686 9.7 891561 788223 0.1900 5.0 882348 842931 2.3484 61.8 13 1094067 1024277 0.3686 9.7 924168 799906 0.1862 4.9 901045 850718 2.3674 62.3 14 1065617 1035308 0.3686 9.7 854006 805692 0.1900 5.0 937827 880835 2.4396 64.2 15 1074052 1008214 0.3686 9.7 908752 801002 0.1862 4.9 891153 871440 2.4244 63.8 16 1071325 1041855 0.3686 9.7 913095 839404 0.1900 5.0 906296 834209 2.3142 60.9 17 1108072 1030816 0.3686 9.7 900697 814510 0.1900 5.0 887441 885168 2.4624 64.8 18 1098926 1020081 0.3686 9.7 962224 892275 0.1900 5.0 910724 895031 2.4928 65.6 19 1054433 1001089 0.3686 9.7 921681 851994 0.1900 5.0 916541 874268 2.4320 64.0 20 1076329 983495 0.3686 9.7 915343 882745 0.1900 5.0 1065132 846253 2.3522 61.9 2) Ping of death
Data hasil pengujian yang telah dilakukan dalam pendeteksian  serangan ping  of  death yang  telah
dilakukan sebanyak 20 kali tiap aplikasi dan dengan estimasi waktu pendeteksian serangan 1 menit terlihat pada tabel 4.
Tabel 4.  Data Hasil Pengujian Serangan Ping of death
No Snort Suricata Wireshark Serangan Terdeteksi Penggunaan Memori Serangan Terdeteksi Penggunaan Memori Serangan Terdeteksi Penggunaan Memori Pemakaian (GB) Persentase (%) Pemakaian (GB) Persentase (%) Pemakaian (GB) Persentase (%) 1 1012702 486424 0.1596 4.20 901355 818301 0.0076 0.20 852813 633244 0.6650 17.50 2 977314 429729 0.1482 3.90 917851 844803 0.0000 0.00 964330 572959 0.5814 15.30 3 1016044 470024 0.1482 3.90 910915 821584 0.0038 0.10 872433 673893 0.7106 18.70 4 1034082 474832 0.1482 3.90 877649 612543 0.0000 0.00 900078 698095 0.7258 19.10 5 1088193 500853 0.1482 3.90 869518 756062 0.0000 0.00 864532 689245 0.7182 18.90 6 940273 435583 0.1482 3.90 919269 757110 0.0000 0.00 892832 646003 0.6802 17.90 7 999898 470351 0.1520 4.00 929823 880871 0.0038 0.10 877873 656301 0.6878 18.10 8 991125 459364 0.1520 4.00 895095 766474 0.0038 0.10 917882 662011 0.6878 18.10 9 997394 486445 0.1520 4.00 912584 822632 0.0000 0.00 876913 657035 0.6878 18.10 10 1010448 469927 0.1482 3.90 880680 768559 0.0000 0.00 914170 641998 0.6726 17.70 11 906426 435748 0.1520 4.00 863528 631273 0.0000 0.00 883179 668495 0.7030 18.50 12 983054 466744 0.1482 3.90 898639 764394 0.0000 0.00 858029 631413 0.6650 17.50 13 974257 436002 0.1482 3.90 898121 816342 0.0000 0.00 870384 637025 0.6650 17.50 14 1035482 453452 0.1520 4.00 883138 736309 0.0000 0.00 899975 695901 0.7220 19.00 15 1007466 487407 0.1482 3.90 865337 766454 0.0000 0.00 875237 667761 0.6992 18.40 16 1022215 496592 0.1520 4.00 888242 798699 0.0038 0.10 865277 674980 0.7106 18.70 17 920778 438140 0.1482 3.90 895060 809085 0.0000 0.00 893100 688180 0.7182 18.90 18 937946 446268 0.1520 4.00 876673 700949 0.0000 0.00 873772 680588 0.7106 18.70 19 1025292 457724 0.1482 3.90 917881 864233 0.0000 0.00 848010 675779 0.7106 18.70 20 927176 453460 0.1520 4.00 856841 719674 0.0000 0.00 910376 655510 0.6840 18.00

## 3.3. Analisa Hasil Pengujian
1) Syn Flood
Perbandingan rata-rata persentase serangan syn flood yang terdeteksi pada aplikasi snort, suricata dan wireshark dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Perbandingan Persentase Serangan Syn Flood

## Terdeteksi
Perbandingan  rata-rata  penggunaan  memori serangan syn  flood yang  terdeteksi  pada  aplikasi
snort,  suricata  dan  wireshark  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Penggunaan Memori Serangan Syn Flood
2) Ping of death Hasil  dari  perhitungan  rata-rata  persentase serangan ping of death yang terdeteksi pada masing- masing aplikasi dapat dilihat pada Gambar 5.
88, 46 97, 35 93, 661 86, 56 98, 96 92, 571 79, 46 99, 75 94, 395 T E R K E C I L T E R B E S A R R A T A - R A T A P E RS E N T A S E (%) Snort Suricata Wireshark 9, 6 0, 364 4, 9 0, 1862 58, 8 2, 2344 9, 7 0, 36 86 5 0, 19 65, 6 2, 4928 9, 69 0, 36822 4, 975 0, 1891 62, 715 2, 38317 % G B %
G B % G B
S N O R T S U R I C A T A W I R E S H A R K P E N G G U N A A N   M E M O R I P E R S E N T A S E (% ) Terkecil Terbesar Rata-rata
Gambar 5. Perbandingan Persentase Serangan Ping of death Terdeteksi
Perbandingan  rata-rata  penggunaan  memori serangan ping of death yang terdeteksi pada masing- masing aplikasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Perbandingan Penggunaan Memori Serangan Ping of death .

## 4. DISKUSI
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan pada  jenis  serangan syn  flood dan ping  of  death disajikan  rekapitulasi  hasil  pengujian  yang  dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Rekapitulasi Hasil Pengujian Aplikasi Total Jumlah Serangan terdeteksi Penggunaan Memori syn flood (%) ping of death (%) syn flood (GB) ping of death (GB) snort 93.661 46.753 0.18910 0.00114 suricata 92.571 86.472 0.36822 0.15029 wireshark 94.395 74.671 2.38317 0.69027
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan parameter  total  jumlah  serangan  yang  terdeteksi bahwa  wireshark  memiliki  rata-rata  persentase serangan terdeteksi  paling tinggi yaitu 94.395% dan memiliki standar deviasi 28326.74436. Urutan kedua yaitu  snort  93.661%  memiliki  standar  deviasi 24443.36969.  Urutan  ketiga  yaitu  suricata  92.571% dengan  standar  deviasi  45166.64817.  Sementara  itu pada  parameter  penggunaan  memori,  suricata memiliki  rata-rata  penggunaan  memori  paling  kecil yaitu  0.1891  GB  (4.975%)  dibandingkan  dengan snort 0.36822 GB (9.69%) dan wireshark 2.38317 GB (62.715%).
Pengujian  pada  jenis  serangan ping  of  death dengan  menggunakan  parameter  total  jumlah serangan yang terdeteksi, suricata memiliki persentase  serangan  terdeteksi  paling  tinggi  yaitu 86.472% dan memiliki standar deviasi 67736.42891.
Urutan  kedua  adalah  wireshark  74.671%  yang memiliki standar deviasi 28119.24968. Urutan ketiga adalah  snort  46.753%  dengan  standar  deviasi 21226.05414. Sementara itu pada parameter penggunaan  memori,  suricata  memiliki  rata-rata penggunaan  memori  paling  kecil  yaitu  0.00114  GB (0.03%)  dibandingkan  dengan  snort  0.15029  GB (3.955%) dan wireshark 0.69027 GB (18.165%).
Penyebab  penggunaan  memori  yang  sangat tinggi  pada  aplikasi  wireshark  karena  wireshark menyimpan  semua  paket  yang  masuk  saat  deteksi dilakukan secara real time atau dalam mode live paket capture .  Oleh  karena  itu,  penggunaan  memori wireshark  menjadi  sangat  tinggi  dibandingkan dengan  snort  dan  suricata.  Hal  tersebut  dikarenakan snort  dan  suricata  memiliki  kemampuan  untuk mendeteksi paket yang hanya ingin dideteksi dengan cara membuat rules .

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan  maka  dapat  disimpulkan suricata  menjadi  aplikasi  yang  paling  efektif  dalam penelitian  ini  dibandingkan  dengan  snort  dan wireshark.  Suricata  unggul  penggunaan  memori  di dua jenis serangan yang dilakukan dengan persentase penggunaan memori adalah 0.1891 GB (4.975%) saat serangan syn  flood dan  0.00114  GB  (0.03%)  saat serangan ping  of  death .  Suricata  juga  unggul  dalam persentase total  jumlah serangan ping of  death yang terdeteksi yaitu 86.472%.
Snort  menjadi  aplikasi  paling  efektif  kedua setelah  suricata.  Snort  kalah  dalam  penggunaan memori  di  dua  jenis  serangan  yang  dilakukan dibandingkan  dengan  suricata,  dengan  persentase penggunaan memori adalah 0.36822 GB (9.69%) saat serangan syn  flood dan  0.15029  GB  (3.955%)  saat serangan ping  of  death .  Tetapi,  snort  unggul  dalam penggunaan memori dibandingkan dengan wireshark yang  memiliki  persentase  penggunaan  memori 2.38317  GB (62.715%)  saat  serangan syn  flood dan 0.69027 GB (18.165%) saat serangan ping of death . Hasil  yang  didapatkan  dari  wireshark  pada penelitian  ini  cukup  baik,  terlihat  dari  persentase serangan yang terdeteksi yaitu 94.395% saat serangan syn flood dan 74.671% saat  serangan ping  of  death . Tetapi, karena penggunaan memori  yang tinggi  dari wireshark yaitu 2.38317 GB (62.715%) saat serangan syn  flood dan  0.69027  GB  (18.165%)  saat  serangan ping of death membuat kinerja dari komputer menjadi bekerja terlalu keras dan akibatnya adalah komputer berjalan lambat bahkan mati.
Perlu  adanya  penelitian  lanjutan  mengenai pendeteksian  serangan  dengan  waktu  serang  lebih dari 1 menit agar hasilnya dapat dibandingkan dengan penelitian ini. Selain itu, penggunaan jenis serangan yang  berbeda  dalam  melakukan  pendeteksian  untuk mengetahui tingkat keefektifitasan dari aplikasi snort, suricata dan wireshark.
43, 8 48, 91 46, 753 69, 8 94, 74 86, 4725 59, 42 79, 73 74, 671 T E R K E C I L T E R B E S A R R A T A - R A T A P E RS E N T A S E (%) Snort Suricata Wireshark 3, 9 0, 1482 0 0 15, 3 0, 5814 4, 2 0, 1596 0, 2 0, 0076 19, 1 0, 7258 3, 955 0, 15029 0, 03 0, 00114 18, 165 0, 69027 % G B % G B %
G B
S N O R T S U R I C A T A W I R E S H A R K P E N G G U N A A N   M E M O R I P E RS E N T A S E (%) Terkecil Terbesar Rata-rata

## DAFTAR PUSTAKA
[1] CNN  Indonesia,  “Ukraina  Diserang  DDoS, Diduga  Serangan  Siber  dari  Rusia,” cnnindonesia.com , 2022. [Online]. Available: https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20 220224083642-192-763284/ukraina- diserang-ddos-diduga-serangan-siber-dari- rusia.
[2] A. M. Damar, “Kata Pengamat Soal Serangan DDoS  ke  Situs  Pemantauan  Virus  Corona Pemprov  Jakarta,” Liputan6.com ,  2020. [Online]. Available: https://www.liputan6.com/tekno/read/42007
86/kata-pengamat-soal-serangan-ddos-ke- situs-pemantauan-virus-corona-pemprov- jakarta.
[3] Z.  Munawar,  M.  Kom,  and  N.  I.  Putri, “Keamanan Jaringan Komputer Pada Era Big [1]  Z.  Munawar,  M.  Kom,  and  N.  I.  Putri, ‘Keamanan Jaringan Komputer Pada Era Big Data,’ J. Sist. Informasi-J-SIKA, vol. 02, pp. 1–7,  2020.Data,” J.  Sist.  Informasi-J-SIKA , vol. 02, pp. 1–7, 2020.
[4] B.  Fachri  and  F.  H.  Harahap,  “Simulasi Penggunaan  Intrusion  Detection  System (IDS)  Sebagai  Keamanan  Jaringan  dan Komputer,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 4, no. 2, p. 413, 2020.
[5] A.  L.  Ginting,  J.  Napitupulu,  and  J.
Jamaluddin, “Sistem Monitoring Pendeteksian Penyusup Menggunakan Snort pada  Jaringan  Komputer  Fakultas  Ekonomi Universitas  Methodist  Indonesia,” Semin. Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  pp.  83–87, 2018.
[6] R. Abubakar et al. , “An Effective Mechanism to Mitigate Real-Time DDoS Attack,” IEEE Access , vol. 8, pp. 126215–126227, 2020.
[7] B. A. Khalaf, S. A. Mostafa, A. Mustapha, M. A.  Mohammed,  and  W.  M.  Abduallah, “Comprehensive review of artificial intelligence  and  statistical  approaches  in distributed  denial  of  service  attack  and defense  methods,” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp. 51691–51713, 2019.
[8] M. Fakhmi and L. M. Gultom, “Peningkatan Keamanan Router Mikrotik Terhadap
Serangan  Syn  Flood  dengan  Menggunakan Firewall  Raw  (Studi  kasus :  Sekolah Menengah  Kejuruan  Negeri  3  Bengkalis),” Semin.  Nas.  Ind.  dan  Teknol. ,  pp.  260–277, 2021.
[9] S. Sahren, “Implementasi Teknologi Firewall Sebagai  Keamanan  Server  Dari  Syn  Flood Attack,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 2, pp. 159–164, 2021.
[10] E. Acantha, M. Sampetoding, M. Natalin, E.
S. Manapa, V. Yoga, and P. Ardhana, “Studi Literatur: Cara Kerja Keamanan Internet dan Kerentanan  dengan  TCP/IP  dan  DNS Literature  Review:  Internet  Security  Works and Some Basic Vulnerabilities with TCP/IP and DNS,” SainsTech Innov. J. , vol. 3, no. 2, pp. 66–73, 2020.
[11] R. Rafli,
“PENDETEKSIAN DAN

## PENCEGAHAN SERANGAN PADA

## JARINGAN  MENGGUNAKAN  SNORT
PADA LINUX UBUNTU,” TUGAS AKHIR Jur.  Manaj.  Inform.  Inst.  AGAMA  Islam NEGERI  BATUSANGKAR ,  vol.  66,  pp.  37– 39, 2018.
[12] L. F. Nainggolan, N. F. Saragih, and F. G. N. Larosa,  “Monitoring  Keamanan  Jaringan Pada  Server  Ubuntu  Dari  Serangan  DDoS Menggunakan Snort IDS,” Methotika  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 1–10, 2022.
[13] H.  A.  S.  A.  L.  Martanto,  A.  Hanif, “ANALISA  SISTEM  PENGEMBANGAN LOCAL  AREA  NETWORK  (LAN)  DI  PT. SURYAMAS  DUTAMAKMUR,  Tbk,” J. AKRAB JUARA , vol. 6, p. 6, 2021.
[14] A.  Elanda  and  D.  Tjahjadi,  “Analisis
Manajemen  Resiko  Sistem  Keamanan  Ids (Intrusion Detection System) Dengan Framework  Nist  (National  Institute  of
Standards and Technology) Sp 800-30 (Studi
Kasus  Disinfolahtaau  Mabes  Tni  Au),” Infoman’s , vol. 12, no. 1, pp. 1–13, 2018.
[15] R.  Hanipah,  “Analisa  Pencegahan  Aktivitas Ilegal Didalam Jaringan Dengan Wireshark,”
J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 11– 23, 2020.
[16] Sutarti,  A.  P.  Pancaro,  and  F.  I.  Saputra, “Implementasi  IDS  (Intrusion  Detection System)  Pada  Sistem  Keamanan  Jaringan SMAN 1 Cikeusal,” J. PROSISKO , vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[17] Z. Akhyar, Hendrawaty, and Azhar,
“Rancang  Bangun  Sistem  Pengiriman  Alert Instrusion Detection System Suricata Melalui Telegram,” Proceeding  Semin. Nas. Politek. Negeri  Lhokseumawe ,  vol.  2,  no.  1,  pp. A175–A181, 2018.