## FIREWALL FILTERING BERBASIS DEEP PACKET INSPECTION DALAM MENDETEKSI DAN MENCEGAH ANCAMAN MALWARE
Mochammad Syafi’i Bachtiar 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, 2 Komputerisasi Akuntansi, 3 Manajemen Informatika STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia syafiibachtiar124@gmail.com

## ABSTRAK
Ancaman Malware sudah  menjadi  masalah  serius  bagi  keamanan  sistem  komputer  bagi  suatu organisasi, karena dapat menyebabkan kerugian finansial dan gangguan operasional. Deep Packet Inspection adalah teknologi yang  memungkinkan  firewall  untuk  memeriksa  konten  aktual  dari  paket  data  yang  akan  melewatinya,  bukan hanya header paketnya. Teknologi DPI pertama kali diperkenalkan pada tahun 1990-an untuk memfilter konten web.  Saat  ini,  DPI  digunakan  secara  luas  oleh  firewall  tingkat  enterprise,  Intrusion  Prevention  System,  dan perangkat  keamanan  jaringan  lainnya  untuk  mendeteksi  ancaman  yang  mungkin  tidak  terlihat  oleh  firewall tradisional. Sebagai kontribusi untuk membantu organisasi ataupun individu dari ancaman siber. Penelitian yang digunakan  mengusung pendekatan eksperimental yang secara sistematis menguji kinerja Firewall berbasis DPI untuk  mendeteksi  dan  mencegah  serangan Malware .  Variabel  yang  mungkin  mempengaruhi  hasil  digunakan untuk  mendapatkan  kesimpulan  sebab  akibat  yang  kuat.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  menambahkan sistem DPI ke Firewall Fortigate meningkatkan deteksi situs web berbahaya dan membatasi akses sebesar 25%. Namun  agar  DPI  dapat  bekerja  secara  maksimal,  ada  beberapa  faktor  yang  harus  diperhatikan  seperti kemungkinan terjadinya gangguan jaringan ataupun trouble pada alat yang digunakan dan perlunya regulasi untuk penerapan DPI di Indonesia. Oleh karena  itu, penerapan DPI harus tetap mempertimbangkan standar etika dan kepatuhan terhadap peraturan perundang-undangan yang berlaku.
Kata kunci : Fortigate, Firewall, Deep Packet Inspection, Malware

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  digitalisasi  yang  telah  berkembang dengan  pesat  keamanan  sebuah  jaringan  komputer merupakan  hal  yang  patut  dipertimbangkan  untuk melindungi jaringan komputer dari ancaman Malware . Malware merupakan  jenis  perangkat  berbahaya  yang dirancang  untuk  menyusup  kedalam  sistem  jaringan komputer  yang  sudah  ditargetkan  untuk  tujuan kejahatan . Ancaman Malware merupakan  ancaman yang cukup serius bagi keamanan dan integritas sistem komputer. Terutama bagi pengguna komputer didalam sebuah  organisasi.  Ancaman  ini  dapat  menyebabkan kerugian  finansial,  kehilangan  data,  serta  gangguan operasional.
Firewall  filtering menjadi  metode  yang  umum digunakan  untuk  melindungi  jaringan  komputer  dari ancaman Malware . Malware menggunakan cara yang cerdik untuk menyusup kedalam sebuah sistem, seperti menyembunyikan  diri  didalam  file  yang  baru  saja didownload  atau  menggunakan enkripsi yang  rumit. Oleh karena itu, ancaman Malware begitu sulit untuk dideteksi  menggunakan Firewall tradisional,  tetapi dengan  adanya  metode Firewall  Filtering berbasis Deep Packet Inspection (DPI) dimana paket data yang melewati Firewall dianalisis  secara  mendalam  untuk mengidentifikasi  dan  mencegah  ancaman Malware . Metode  ini  memungkinkan Firewall untuk  memahai konteks isi dari paket data yang melewat jaringan dan akan  diperiksa  secara  detail  yang  dikirim  melalui jaringan  komputer  untuk  bisa  mengambil  tindakan
seperti  memberikan,  memblokir,  atau  merutekan ulang.[1]
Dengan  memahami  kinerja Firewall  Filtering berbasis Deep  Packet  Inspection (DPI),  maka  dapat mengidentifikasi  kelebihan  dan  kekurangan  metode ini, Informasi ini dapat digunakan untuk meningkatkan efektifitas  dan  efisiensi Firewall  Filtering berbasis DPI  dalam  melindungi  jaringan  dari  ancaman Malware .  Sehingga  pada  penelitian  ini  dapat memberikan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang berapa  persentase  peningkatan  tingkat  deteksi ancaman Malware sebelum  dan  sesudah  penerapan DPI,  serta  berapa  banyak  faktor  yang  mempengharui penerapan DPI dalam mencegah serangan Malware . Dalam penelitian ini akan menggunakan metode dan  pendekatana  yang  relevan  dengan  analisis Firewall  Fitering berbasis Deep  Packet  Inspection (DPI) dalam mendeteksi ancaman Malware . Penelitian ini akan memulai dengan melihat paket data dalam lalu lintas  jaringan  yang  akan  diambil  dari  lingkungan jaringan  yang  representatif  untuk  menghadapi ancaman Malware modern.  Selain  itu  penelitian  ini akan  mempertimbangkan  aspek-aspek  keamanan  dan privasi  dalam  penggunaan  DPI,  serta  merancang sebuah  solusi  agar  dapat  meminimalkan  dampak terhadap privasi pengguna.
Penelitian  analisis  kinerja Firewall  Filtering berbasis Deep  Packet  Inspection (DPI)  dalam mendeteksi dan mencegah ancaman Malware menjadi penting  untuk  memperkuat  keamanan  jaringan komputer. Penelitian ini diharapkan dapat
memberikan  kontribusi  dalam  pengembangan  solusi keamanan  yang  lebih  efektif  dan  dapat  diandalkan untuk melindungi jaringan dari serangan Malware.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Ban Mohammed Khammas, dkk. Penelitian yang berjudul  “Pre-filters  in-transit Malware packets detection  in  the  network”. Tujuan  dari  penelitian  ini adalah untuk mengembangkan teknik deteksi Malware pada jaringan sebagai garis pertahanan pertama untuk melindungi  sistem  yang  terhubung  ke  jaringan  dari penyebaran Malware .  Penelitian  ini  juga  bertujuan untuk mempercepat proses deteksi Malware pada level jaringan  dan  meningkatkan  akurasi  deteksi  dengan menggunakan  teknik Machine  Learning .  Hasil  dari penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  teknik  yang diusulkan  dapat  mendeteksi  lebih  dari  97%  paket Malware dan meningkatkan kecepatan transmisi lebih dari 98% paket normal tanpa mengirimkannya ke jalur lambat.  Selain  itu,  teknik  yang  diusulkan  juga  dapat mendeteksi lebih dari 75% paket Malware Metamorfik pada dataset uji.[2]
Penelitian selanjutnya oleh Sari Dewi dan Adam Iqbal  Islami  dengan  judul  “Implementasi  Web Filtering  Menggunakan  Router  Fortigate  FG300D”. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan  web  filtering  menggunakan router  Fortigate  FG300D  pada  PT.  Karlin  Mastrindo dengan tujuan untuk membatasi akses pengguna dalam mengakses  website  yang  tidak  relevan  dengan pekerjaan  mereka,  sehingga  dapat  meningkatkan efektivitas kinerja perusahaan dan menjaga keamanan jaringan  secara  keseluruhan.  Penelitian  ini  juga bertujuan untuk memberikan solusi terhadap ketidakdisiplinan  karyawan  dalam  bekerja  dan kurangnya  akses  internet  yang  belum  sepenuhnya berjalan dengan baik di PT. Karlin Mastrindo.[3]
Penelitian  selanjutnya  oleh Canny  Siska Georgina,  dkk.  Dengan  judul  “Deception  Based Techniques  Against  Ransomwares:  A  Systematic Review”. Tujuan  dari Tujuan  dari  penelitian  yang dilakukan adalah untuk memberikan tinjauan komprehensif  dan  metodologis  mengenai  penelitian terbaru yang dilakukan pada pencegahan, deteksi, dan mitigasi Ransomware menggunakan Deception-Based Techniques yang  dipublikasikan  antara  tahun  2016- 2022. Penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan referensi yang berguna bagi para peneliti dan praktisi dalam mengembangkan, menggunakan, dan mengukur Deception-Based Techniques pada ransomware.[4] Penelitian  selanjutnya  oleh  Danaswara  Prawira Harja, dkk. Dengan judul “Implementasi Metode Deep Packet  Inspection  untuk  Meningkatkan  Keamanan Jaringan  pada  Software  Defined  Networks”.  Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan keamanan  jaringan  pada Software  Defined  Networks (SDN)  dengan  mengimplementasikan  metode Deep Packet Inspection (DPI). Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi  kelemahan Intrusion  Prevention  System
(IPS)  dalam  hal  waktu  proses  pemblokiran  dengan menitikberatkan  pada pattern  matching yang  terjadi akibat adanya false positive . Dalam penelitian ini, DPI diaktifkan  dengan tools  ntopng yang  diletakkan  di control  plane pada  arsitektur  jaringan  SDN.  Proses yang  dilakukan DPI terdiri dari empat tahapan,  yaitu getting  original  packet ,  untuk  mendapatkan  paket yang  sebelumnya  ada  di Floodlight untuk  di  analisa. Diharapkan  dengan  implementasi  metode  DPI  pada SDN dapat  meningkatkan keamanan  jaringan dengan melakukan monitoring,  analyzing dan controlling traffic dari layer 2 atau data link hingga layer 7 atau application .[5]
Penelitian  selanjutnya  oleh  Saputra  Dio  Azmi, dkk.  Dengan  judul  “Implementasi  Sistem  Deteksi Ransomware  Menggunakan  Deep  Packet  Inspection pada Layanan SMK Negeri 1 Palembang”. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengimplementasikan sistem  deteksi Ransomware menggunakan Deep Packet Inspection (DPI) pada layanan SMK Negeri 1 Palembang. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi serangan Ransomware pada jaringan dengan mengidentifikasi pola paket serangan dan mengklasifikasikannya  dengan  paket  normal.  Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk memvisualisasikan data paket dalam  bentuk diagram untuk  memudahkan  analisis  dan  pemahaman. Diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  membantu meningkatkan  keamanan  jaringan  dan  mencegah serangan Ransomware pada  layanan  SMK  Negeri  1 Palembang.[6]
Penelitian  selanjutnya  oleh  Ahmad  Riduan  dan Nanang Sadikin dengan  judul  “Perancangan  Firewall Menggunakan  Fortigate  di  PT.  Swadharma  Duta Data”.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  merancang Firewall menggunakan FortiGate sebagai pengamanan  sistem  informasi  untuk  sejumlah  data- data  penting  perusahaan.  Metode  penelitian  yang digunakan  antara  lain  adalah  studi  kepustakaan, observasi, dan wawancara serta metode pengembangan  jaringan  menggunakan Network Development  Life  Cycle (NDLC).  Dengan  adanya Firewall ini  diharapkan  sistem  jaringan  komputer internal PT. Swadharma Duta Data lebih aman dalam mengantisipasi  terkena Malware dan  tim Security Operational Center (SOC) dapat dengan lebih mudah dan  cepat  mendeteksi  ancaman  keamanan  siber  pada jaringan komputer internal.[7]

## 2.2. Fortigate
FortiGate adalah Next  Generation  Firewall (NGFW)  yang  menyediakan  keamanan  jaringan cerdas dan real-time terhadap Malware dan ancaman baru. FortiGate adalah  komponen  dari Fortinet Security  Fabric yang  bekerja  sama  dengan  solusi keamanan mitra Fabric-Ready lainnya untuk meningkatkan  visibilitas  dan  kontrol  jaringan  serta mengurangi  kompleksitas  infrastruktur  jaringan. Dibandingkan  dengan Firewall lainnya, FortiGate memiliki sistem kecerdasan ancaman yang lebih baik
dan  memiliki  fitur  keamanan  yang  lebih  banyak  dan lebih  canggih.  Selain  itu,  antarmuka  manajemen FortiGate juga lebih mudah untuk digunakan dan lebih mudah untuk dipahami.[8]
2.3. Firewall Firewall adalah  komponen  keamanan  jaringan yang  memiliki  fungsi  sebagai  dinding  keamanan antara  jaringan  internal  suatu organisasi dan  jaringan internet.  Sistem Firewall bertujuan  untuk  memfilter paket data yang masuk dan keluar dari jaringan untuk mencegah serangan dan akses ilegal dari sumber luar. Firewall memiliki  cara kerja dengan  memblokir atau menolak paket jaringan menggunakan aturan keamanan  yang  dibuat  oleh Network  Administrator . Dengan demikian, Firewall memastikan bahwa semua akses ke sumber daya di dalam jaringan internal hanya dimiliki  oleh  pihak  yang  berwenang  dan  tidak memungkinkan pihak lain untuk mengaksesnya.

## 2.4. Deep Packet Inspection
Deep  Packet  Inspection (DPI)  adalah  teknologi yang memungkinkan operator jaringan mengidentifikasi  serta  menganalisis  secara  akurat terhadap traffic internet  yang  ada  didalam  jaringan yang sudah dibentuk secara real-time . Perangkat DPI memiliki kemampuan untuk melihat semua lalu lintas yang  berasal  dari  alamat IP tertentu,  dan  mengambil lalu  lintas HTTP .  Alat  DPI  dirancang  untuk menentukan  program  pembuatan  paket  waktu  nyata untuk ratusan ribu transaksi per detik. [9]

## 2.5. Malware
Malicious  software atau  perangkat  lunak berbahaya  atau  bisa  disebut  dengan Malware . Malware adalah  jenis  program  komputer  yang dibentuk  untuk  menyusup  ke  sistem  komputer  tanpa pengguna komputer sadari lalu merusaknya. Malware dapat  menyebar  melalui  iklan  pada  website, mendownload file sembarang pada website yang tidak terpercaya,  melalui flashdisk ,  dan  media  lainnya. Malware dirancang  untuk  melakukan  tindakan  yang merugikan  pengguna,  seperti  mencuri  data  pribadi, merusak  sistem,  atau  mengambil  kendali  atas komputer. Virus,  Worm,  Trojan,  Spyware, dan Ransomware adalah  beberapa  jenis Malware yang sering ditemui.[10]

## 2.6. GNS3
GNS3 alah  program  simulator  jaringan  yang memiliki kemampuan untuk mensimulasikan jaringan kompleks. GNS3 dapat  berjalan  di  berbagai  sistem operasi,  termasuk Windows,  Linux, dan Mac  OS  X. Prinsip  kerja GNS3 adalah  mengemulasi Cisco  IOU pada komputer, sehingga PC dapat bertindak sebagai router atau bahkan switch dengan mengaktifkan fungsi Kartu Switch  Ethernet. GNS3 memiliki  beberapa kelebihan,  termasuk  akses  penuh  ke Cisco  IOU dan desain topologi yang lebih real, yang bisa menjalankan router high end (seri 3600, macintosh, dll.) serta dapat
berinteraksi  dengan  sistem  lain.  Namun,  kekurangan GNS3 adalah  instalasinya  yang  cukup  sulit  dan membutuhkan banyak sumber daya komputer.[11]

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  mengusung  pendekatan ekperimental dengan tujuan menguji secara sistematis kinerja Firewall  Filtering berbasis Deep  Packet Inspection (DPI)  dalam  mendeteksi  dan  mencegah ancaman Malware . Pendekatan ekperimental memberikan  kontrol  yang  cermat  terhadap  variabel- variabel yang mungkin mempengaruhi hasil, memungkinkan  penarikan  kesimpulan kausal yang kuat. Dalam konteks ini, penelitian juga mengintegrasikan kombinasi metode kuantitatif untuk memperoleh  pemahaman  yang  lebih  mendalam  dan terukur. Dengan pola metode sebagai berikut:

## Gambar 1. Alur Metode Penelitian
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pembahasan
Malware merupakan  ancaman  utama  bagi keamanan  komputer  untuk  saat  ini.  Sehingga  deteksi dan pencegahan Malware memiliki fungsi yang sangat penting  bagi  keamanan  untuk  melindungi  perangkat dan  jaringan  dari  serangan  luar. Fortigate  firewall adalah tools yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, fortigate  berfungsi  untuk  mendeteksi  serta  mencegah Malware atau anomali yang tidak dikenali dalam lalu lintas paket.
Gambar 2. Fortigate Firewall (Sumber : www.fortinet.com )
Fortigate Firewall
menyediakan fitur pencegahan intrusi dan  perlindungan Malware yang dapat  menganalisis  lalu  lintas  jaringan  secara mendalam. Temuan pada penelitian ini adalah anomali yang  tidak  diketahui, virus yang  terdeteksi,  dan  web yang diblokir karena berbahaya.
Gambar 3. Situs Software Ilegal (Sumber : www.cnbcindonesia.com )
Pada  Gambar  3.  adalah  list  website  yang terindikasi  adanya Malware atau  berbahaya  menurut cnbcindonesia  dengan  referensi  artikel  dibawah  ini https://www.cnbcindonesia.com/tech/2020071010501 7-37-171675/bagas31-kuyhaa-dan-deretan-situs- download-software-ilegal. Referensi  lainnya  bisa dilihat melalui link berikut https://www.cloudcomputing.id/berita/bssn-ungkap- software-bajakan-akibat-serangan-Malware .  Dengan referensi diatas pada penelitian ini akan dilakukan uji coba  untuk  mengakses  beberapa  list  website  yang sudah disediakan untuk mendapatkan hasil perbandingan  sebelum  dan  sesudah  penerapan  DPI. Beberapa  list  website  yang  akan  digunakan  adalah sebagai berikut:
a. wicar.org b. eicar.eu
c. sophostest.com
d. mikrotik.com
e. gigapurbalingga.net f. kuyhaa-me.com g. reddit.com h. fortinet.co i. ikmi.ac.id
j. alex71.com
Pada  penelitian  ini  menggunakan  software simulasi GNS3 untuk  melakukan  uji  coba  dengan gambar topologi yang digunakan seperti dibawah ini:
Gambar 4. Topologi Jaringan
Penjelasan gambar 4. Sebagai berikut:
1) Cloud ⟶ Sumber Internet
2) Fortigate ⟶ Router Firewall
3) Cisco IOU L2 ⟶ Switch
4) OS Kali Linux ⟶ Client/User 1
5) OS Windows 10 ⟶ Client/User 2
4.2. Sebelum Penerapan Deep Packet Inspection
Gambar 5. Sebelum DPI test 1
Gambar 6. Sebelum DPI test 2
Gambar 7. Sebelum DPI test 3
Pada  Gambar  5.  Gambar  6.  Dan  Gambar  7. Adalah  hasil test sebelum diterapkannya DPI dari 10 list website yang akan di uji coba hanya 2 website yang tidak  bisa  diakses  yaitu gigapurbalingga.net dan reddit.com
4.3. Sesudah Penerapan Deep Packet Inspection
Gambar 8. Sesudah DPI test 1 Gambar 9. Sesudah DPI test 2
Gambar 10. Sesudah DPI test 3
Pada  Gambar  8.  Gambar  9.  dan  Gambar  10. adalah hasil test sesudah diterapkannya DPI dari 10 list website yang akan di uji coba ada 7 website yang tidak bisa diakses sedangkan 3 website sisanya bisa diakses seperti mikrotik.com, fortinet.com, dan ikmi.ac.id.
4.4. Hasil sebelum dan sesudah penerapan DPI Uji coba  dilakukan  pada  10  website  dengan  isi konten yang berbeda dari setiap website yang akan di uji coba. 1) Hasil sebelum DPI diterapkan: Tabel 1. akses web sebelum DPI diterapkan website bisa atau tidak Value https://www.eicar.eu/ bisa 1 https://www.wicar.org/ bisa 1 https://sophostest.com/ bisa 1 https://mikrotik.com/ bisa 1 https://gigapurbalingga.net/ tidak 0 https://www.kuyhaa-me.com/ bisa 1 https://www.alex71.com/ bisa 1 https://www.fortinet.com/ bisa 1 https://www.reddit.com/ tidak 0 https://ikmi.ac.id/ bisa 1
Dari  tabel  1  maka  dapat  disimpulakan  sebelum diterapkan  DPI  dari  10  website  yang  diuji  coba  8 website bisa diakses dan 2 website tidak bisa diakses.
2) Hasil sesudah DPI diterapkan: Tabel 2. akses web sesudah DPI diterapkan website bisa atau tidak Value https://www.eicar.eu/ tidak 0 https://www.wicar.org/ tidak 0 https://sophostest.com/ tidak 0 https://mikrotik.com/ bisa 1 https://gigapurbalingga.net/ tidak 0 https://www.kuyhaa-me.com/ tidak 0 https://www.alex71.com/ tidak 0 https://www.fortinet.com/ bisa 1 https://www.reddit.com/ tidak 0 https://ikmi.ac.id/ bisa 1
Dari  tabel  2  maka  dapat  disimpulakan  setelah diterapkannya  DPI  dari  10  website  yang  diuji  3 website bisa diakses dan 7 website tidak bisa diakses. Berdasarkan  hasil  data  dari  tabel  diatas  maka didapatkan  sebuah  pola,  sebelum  penerapan  DPI website  yang  tidak  bisa  diakses  berjumlah  2, sedangkan setelah penerapan DPI website  yang tidak bisa  diakses  bertambah  menjadi  5  website  sehingga memiliki total 7 website yang tidak bisa diakses pada saat  DPI  diterapkan.  Berikut  adalah  laporan perhitungan persentase sebelum DPI dan sesudah DPI diterapkan:
1) Variabel:
- Website  yang  tidak  bisa  diakses  sebelum penerapan DPI = 𝑥 1
- Website  yang  tidak  bisa  diakses  sesudah penerapan DPI =   𝑥 2 - Total uji website = 𝑦
2) Persentase  website  yang  tidak  bisa  diakses sebelum penerapan DPI:
- Website yang tidak bisa diakses = 2
- Total uji website = 10
- Persentase = ( 𝑥 1 𝑦 ) 𝑥100% = ( 2 10 ) 𝑥100%
= 20%
3) Persentase  website  yang  tidak  bisa  diakses sesudah penerapan DPI:
- Website yang tidak bisa diakses = 7
- Total uji website = 10
- Persentase = ( 𝑥 1 𝑦 ) 𝑥100% = ( 7 10 ) 𝑥100%
= 70%
4) Persentase  peningkatan  website  tidak  bisa diakses:
𝑥 1 = 2 𝑤𝑒𝑏𝑠𝑖𝑡𝑒 (20%)
𝑥 2 = 7 𝑤𝑒𝑏𝑠𝑖𝑡𝑒 (70% )
5) Persentase peningkatan:
= 𝑥 2 − 𝑥 1 = 70% − 20% = 50%
Dari hasil diatas maka dapat diambil kesimpulan secara garis  besar  bahwa penerapan DPI pada sistem jaringan  menyebabkan  peningkatan  yang signifikan , persentase website  yang  tidak  bisa  diakses  padda awalnya  hanya  20%  setelah  DPI  diterapkan  pada sistem menjadi 70% hal ini meningkat 50% dan nilai ini lebih besar dari sebelumnya yang hanya 20% serta menunjukan penerapan DPI dapat membatasi akses ke website yang diindikasikan berbahaya.
Dengan  menggunakan  sistem Deep  Packet Inspection (DPI)  terdapat  beberapa  faktor  yang mempengaruhi  kinerja  dari Router  Fortigate .  Disisi lain, ada faktor lain yang berpengaruh pada penerapan DPI ini, diantaranya sebagai berikut:
a. Memperlambat jaringan internet atau bahkan bisa mengganggu jaringan.
b. Versi  Firmware yang  digunakan  harus  versi terbaru, CPU dan Memory yang digunakan harus memiliki space yang  cukup  besar  agar  bisa optimal dan tidak  memberatkan  beban pada sisi router .
c. Belum  ada  regulasi  yang  membahas  secara spesifik tentang  penerapan Firewall  Filtering berbasis Deep Packet Inspection.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  firewall filtering Fortigate yang menggunakan teknologi Deep Packet Inspection (DPI) dapat meningkatkan kemampuan  mendeteksi  dan  mencegah Malware , seperti  yang  ditunjukkan  oleh  analisis  data  sebelum dan  sesudah  penerapan  DPI.  Namun,  penerapan  DPI
membutuhkan  biaya  infrastruktur  yang  cukup  besar dan  berpotensi  melanggar  privasi  pengguna  internet karena  kemampuannya  yang  bisa  memantau  aktifitas trafik data secara detail. Oleh karena itu, sistem Deep packet Inspection (DPI) perlu dipertimbangkan untuk penerapannya  serta  membutuhkan  pembaruan  secara berkelanjutan untuk mengikuti standar keamanan siber terbaru. Untuk menerapkan DPI juga harus mempertimbangkan  etika  dan  kepatuhan  terhadap hukum yang berlaku di masyarakat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  2017  Rodrigues,  et  al.,  “Cybersecurity  and Network Forensics Analysis of Malicious Trafﬁc towards  a  Honeynet  with  Deep  Packet Inspection.pdf,” Cybersecurity  Netw.  forensics AnalyRodrigues, G. A. P., Oliveira Albuquerque, R., Deus, F. E. G., Sousa, R. T., Oliveira Júnior, G.  A.,  Villalba,  L.  J.  G.,  Kim,  T.  H.  (n.d.). Cybersecurity  Netw.  Forensics  Anal.  Malicious T , 2017.
[2]  B. M. Khammas, I. Ismail, and M. N. Marsono, “Pre-filters in-transit Malware packets detection in the network,”
Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol.  17,  no.  4,  pp.  1706–1714,  2019,  doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V17I4.12065.
[3]  S.  Dewi  and  A.  I.  Islami,  “Implementasi  Web Filtering Menggunakan Router Fortigate FG300D,” INSANtek ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  22–27, 2021, doi: 10.31294/instk.v2i1.424.
[4]  C.  S.  Georgina,  F.  Sakinah,  M.  R.  Fadholi,  S. Yazid,  and  W.  Syafitri,  “Deception  Based Techniques Against Ransomwares: a Systematic Review,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 529– 553, 2023, doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.3.886.
[5]  D.  P.  Harja,  A.  Rakhmatsyah,  and  M.  A. Nugroho,  “Implementasi  untuk  Meningkatkan Keamanan  Jaringan  Menggunakan  Deep  Packet Inspection  pada  Software  Defined  Networks,” Indones. J. Comput. , vol. 4, no. 1, p. 133, 2019, doi: 10.21108/indojc.2019.4.1.286.
[6]  S. D. Azmi, S. Deris, and S. Tata, “Implementasi Sistem  Deteksi  Ransomware  Menggunakan Deep  Packet  Inspection  pada  Layanan  SMK Negeri  1  Palembang,” Indones.  J.  Multidiscip. Soc. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 176–183, 2023.
[7]  A.  Riduan  and  N.  Sadikin,  “Perancangan Firewall Menggunakan Fortigate Di PT Swadharma Duta Data,” J. Maklumatika , vol. 8, no.  1,  pp.  90–98,  2021,  [Online].  Available: https://maklumatika.i- tech.ac.id/index.php/maklumatika/article/view/1 22
[8]  W. Paper, “Powering Security at the Speed of the Business  Why  the  FortiGate  Next-Generation Firewall Is at the Apex of the Industry”.
[9]  M.  P.  I.  Support  and  C.  L.  C.  B.  Cell,  “White paper on White Paper,” Cell , no. 26734, pp. 1–7, 2008.
[10]  T.  A.  Cahyanto,  V.  Wahanggara,  and  D. Ramadana,  “Analisis  dan  Deteksi Malware Menggunakan Metode Malware Analisis
Dinamis  dan Malware Analisis  Statis,” J.  Sist. Teknol.  Inf.  Indones. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  19–30,
2017.
[11]  H.  D.  Wijaya,  R.  R.  Hidayat,  and  T.  A. Aliyansyah,  “Kegiatan  Pembelajaran  Jaringan Komputer  Dengan  Static  Routing  Protocol Menggunakan  Gns3  Untuk  Siswa  Smk  Ymik Pada Wilayah Joglo,” J. Abdi Masy. , vol. 5, no. 2, p.
10, 2020,
doi: 10.22441/jam.2020.v5.i2.003.