## Penerapan

## Multiple Attribute Decision Making dengan Metode Simple Additive Weighting untuk Pemeringkatan Kerentanan Keamanan Website
RIZAL MUNADI 1 , MUKHROJI 2 , SYAHRIAL 3 , ERNITA DEWI MEUTIA 4
1,2,3 Program Studi Magister Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro dan Komputer 4 Program Studi Teknik Elektro, Jurusan Teknik Elektro dan Komputer Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh Email: rizal.munadi@unsyiah.ac.id
Received 30 April 2018 | Revised 20 Mei 2018 | Accepted 28 Mei 2018

## ABSTRAK
Pada  universitas,  website  dibangun  sebagai  jendela  informasi  elektronik  yang menyediakan  informasi  tentang  pendidikan  tinggi.  Namun,  adanya  celah keamanan  pada  website  berpotensi  untuk  dieksploitasi  bagi  kriminal  teknologi informasi.  Berdasarkan  masalah  ini,  fokus  penelitian  ini  ditekankan  pada  aspek keamanan. Dalam penelitian ini, perangkat lunak OWASP digunakan sebagai alat uji.  Kemudian,  evaluasi  dan  analisis  dilakukan  terhadap  kerentanan  website terhadap  serangan.  Akhirnya,  dengan  menggunakan  teknik  Multiple  Attribute Decision  Making  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  dilakukan  proses pemeringkatan  kerentanan  terhadap  lima  website  universitas  negeri  di  Provinsi Aceh. Hasil pengujian menunjukkan bahwa potensi kerentanan yang paling tinggi terjadi pada Universitas-2 dengan nilai rata-rata kerentanan, 1,72. Kerentanan ini menunjukkan adanya celah keamanan ini yang harus segera diperbaiki segera agar informasi yang tersedia menjadi akurat.
Kata kunci : Website, OWASP, MADM, SAW, Kerentanan

## ABSTRACT
At the university, the website is built as a window of electronic information that provides information about higher education. However, the existence of security holes  on  the  website  has  the  potential  to  be  exploited  for  criminal  information technology. Based on this issue, the focus of this research is emphasized on the security aspect. In this study, OWASP software is used as a test tool. Then, the evaluation and analysis carried out against the vulnerability of the website against the attack. Finally, using the Multiple Attribute Decision Making technique using the Simple Additive Weighting method, vulnerability rating was made to five public university  websites  in  Aceh  Province.  The  test  results  show  that  the  highest vulnerability potential occurs at University-2 with an average vulnerability score of 1.72. This vulnerability indicates a security hole that needs to be fixed immediately so that the information available becomes accurate.
Keywords : Website, OWASP, MADM, SAW, Vulnerability

## 1. PENDAHULUAN
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi  dewasa  ini, website merupakan  sarana  informasi  penting  yang  dapat  diakses  publik  secara  bebas  dan  cepat. Penggunaan website  sebagai  jendela  informasi  elektronik  juga  menjadi  bagian  yang terintegrasi pada sistem informasi perguruan tinggi. Sebagai wadah informasi, suatu website tidak  saja  didesain  sebaik  mungkin,  namun  integritas  keamanan website  perlu  menjadi perhatian  yang  serius.  Teknologi  pembuatan website,  baik  menggunakan  Content Management  System  (CMS)  atau  aplikasi  lainnya,  terus  berkembang  dengan  berbagai  fitur yang menarik. Kualitas website yang baik dengan penyajian informasi yang up-to-date, perlu diimbangai dengan keamanan. Namun berbagai teknik serangan keamanan terus bermunculan dan tindakan pencegahan perlu dilakukan agar integritas website tetap terjaga keberadaannya. Selain masalah keamanan, website juga menjadi wadah informasi yang dinilai dan dibuatkan dalam bentuk peringkat. Pemeringkatan suatu perguruan tinggi yang bersumberkan informasi yang tersajikan pada website, dilakukan oleh beberapa penilaian dengan kriteria dan indikator tertentu  seperti Webometrics,  UI  Greenmetrics,  Times  Higher  Education  World  University Ranking  dan  Academic  Ranking  of  World  Universities  (ARWU) .  Ini  menunjukkan  betapa pentingnya  informasi  yang  disajikan  pada  suatu website  dan  layanan  informasi  yang disediakan.
Pada perguruan tinggi, selain untuk menyajikan informasi sebagai berita kepada publik dan civitas akademika, juga website diintegrasikan dengan berbagai sistem pangkalan data atau basis  data  ( database).  Bentuk  basis  data  yang  dibangun,  disesuaikan  dengan  penamaan aplikasi tertentu pada website perguruan tinggi. Dalam era informasi dengan layanan melalui website, seorang mahasiswa tidak perlu datang langsung ke kampus untuk mendaftar ulang, melihat nilai matakuliah, mengisi Kartu Rencana Studi (KRS), melihat jadwal kuliah, atau bagi mahasiswa baru yang ingin mengetahui suatu jurusan atau program studi yang tersedia. Di dalam website kampus, terdapat banyak sekali basis data seperti data mahasiswa, data dosen, data pembayaran SPP, data jurusan dan program studi, serta data akademik lainnya. Namun disisi  lain,  adanya  kelemahan  dalam  sistem  informasi  yang  dibangun  dapat  menjadi  celah keamanan bagi penyerang ( attacker). Penyalahgunaan sangat mungkin dilakukan oleh pihak penyerang  sehingga  dapat  melakukan  aktivitas  seperti  mengambil  data,  menghapus  data bahkan mengganti data penting website. Bila hal ini terjadi pada website kampus maka akan mengacaukan integritas sistem informasi dan dapat menimbulkan kerugian yang sangat besar.
Potensi terjadinya gangguan keamanan suatu website merupakan bagian dari ketidakpastian dan dapat saja terjadi kapan pun dan ini menarik banyak pihak untuk melakukan penelitian. Pada  umumnya  setelah  aplikasi web  selesai  dibuat,  sistem  tersebut  langsung  diluncurkan untuk  digunakan (Abdullah,  dkk.,  2013) .  Hal  seperti  ini  lazim  terjadi  dan  pemantauan terhadap  keamanan  suatu website,  umumnya  kurang  menjadi  perhatian  yang  serius  dan dilakukan  secara  berkelanjutan.  Hal  seperti  inilah  yang  memungkinkan  terjadinya penyerangan. Teknik yang dilakukan oleh pihak yang melihat adanya potensi celah keamanan cukup beragam. Aplikasi teknik serangan yang digunakan untuk mendeteksi kerentanan juga berbeda-beda. Pada penelitian yang terkait dan telah dilakukan yang dengan menggunakan aplikasi w3af  untuk  pengujian  website  instansi  pemerintah  (studi  kasus  di  Aceh) (Munadi dkk.,  2013) .  Hasil  yang  diperoleh  menunjukkan  sekitar  50% website  terdeteksi  rentan terhadap SQL Injection. Dari serangan ini, persentase website yang berdampak dapat dipilah berdasarkan platform CMS yang digunakan dimana sekitar 87,5% menggunakan CMS Joomla.
Untuk itu, diperlukan tindakan pencegahan dengan melibatkan peran administrator. Halaman akses  pada website  perlu  diadakan  validasi  masukan  dan  memantau  secara  acak  terhadap beberapa  tindakan  yang  mungkin  tidak  wajar  agar  konten website  admin  tetap  aman  dari
serangan SQL Injection. Tindakan pencegahan lainnya yang dapat dilakukan adalah melakukan pembaruan versi CMS secara berkala. Penelitian lain tentang kerentanan keamanan website perguruan tinggi swasta di Jakarta juga telah dilakukan (Mantra & Alaydrus, 2015) . Dalam penelitian ini dilakukan analisis bagaimana suatu informasi awal terkait target yang ditentukan, dapat diperoleh dengan teknik yang umum dilakukan seperti untuk pencarian informasi, baik menggunakan search  engine  maupun  tool  yang  tersedia  untuk  information  gathering  atau intelligence gathering. Namun, tidak semua website memiliki kelemahan yang menyebabkan informasi yang rahasia dapat diambil dengan teknik SQL Injection. Selain itu, tidak semua file yang terdapat pada web address atau domain utama website dapat terserang dengan SQL Injection. Kelemahan atau kerentanan pada tiap website target tersebut tidak terkait dengan cara  mendapatkan  informasi  hanya  dengan  teknik SQL  Injection  saja,  namun  masih  dapat diterapkan dengan cara yang berbeda.
Tindakan  lebih  lanjut  akibat  dari  adanya  kelemahan  sehingga  integritas  informasi  suatu website dapat terganggu dan dapat ditindaklanjuti dengan pemantauan secara berkala. Data yang terkumpul akan menjadi data agregat untuk dikaji lebih lanjut. Berdasarkan data, peta kerentanan  suatu website  dapat  dikaji  dan  dianalisis  berdasarkan  teknik  serangan  yang digunakan seperti SQL Injection, XSS dan lainnya. Hasil kajian ini kemudian secara agregat dapat dilakukan pemeringkatan. Salah satu sistem pendukung pengambilan keputusan untuk pemeringkatan dapat diterapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam penentuan prioritas.  Pendekatan  ini  diambil  agar  efektivitas  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan tercapai, dimana nilai setiap kriteria pada proses penentuan prioritas didasari metode SAW, sehingga  proses  penilaian  akan  lebih  tepat.  Dalam  suatu  hasil  kajian  dengan  SAW  ini menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  diberikan (Utama,  2013) . Penelitian  lain  tentang  penentuan  sistem  pengambil  keputusan  produk  unggulan  telah dilakukan (Nugroho  &  Wulandari,  2016) .  Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan dalam pengambilan keputusan penentuan produk unggulan adalah kombinasi metode Multiple Attribute Decision Making-Simple Additive Weighting (MADM-SAW). Pemilihan metode MADM- SAW  ini  disebabkan  pada  kemampuannya  untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat dibandingkan  dengan  model  pengambilan  keputusan  yang  lain.  Hal  ini  didasari  pada  nilai kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses pemeringkatan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang tersedia.
Berdasarkan masalah celah keamanan website yang dikaji, analisis penelitian ini menghasilkan pemetaan potensi keamanan sehingga dapat diformulasi ke dalam pemeringkatan kerentanan keamanan website Perguruan Tinggi Negeri yang ada di Provinsi Aceh.

## 1.1. Perguruan Tinggi
Perguruan  tinggi  adalah  satuan  pendidikan  penyelenggara  pendidikan  tinggi.  Komponen penting  suatu  pendidikan  tinggi  terdiri  dari  peserta  didik  perguruan  tinggi  yang  disebut mahasiswa,  dan  tenaga  pendidik  perguruan  tinggi  disebut  dosen  dan  ditambah supporting staff  yang  membantu  dalam  kegiatan  akademik  dan  administrasi.  Berdasarkan pengelolaannya, perguruan tinggi dapat dibagi menjadi dua, yaitu Perguruan Tinggi Negeri (PTN) yang didanai dan diselenggarakan oleh pemerintah, dan Perguruan Tinggi Swasta (PTS) yang diselenggarakan oleh pihak swasta.

## 1.1.1. Perguruan Tinggi Negeri di Aceh
Aceh  merupakan  sebuah  provinsi  yang  terletak  di  ujung  pulau  Sumatera,  dan  merupakan provinsi  paling  Barat  di  Indonesia.  Sejak  awal  kemerdekaan,  perhatian  pemerintah  daerah terhadap  kemajuan  masyarakat  Aceh  diarahkan  salah  satunya  pada  pembangunan  sumber daya manusia melalui jalur pendidikan. Awal tahun 1960, di Provinsi Aceh telah dibangun Kota Pelajar  dan  Mahasiswa  (Kopelma)  di  kawasan  Darussalam,  yaitu  Universitas  Syiah  Kuala
(Unsyiah) dan Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Ar-Raniry, sebagai jantung hati rakyat Aceh. Dalam perkembangannya, saat ini di Provinsi Aceh telah memiliki beberapa Perguruan Tinggi Negeri (PTN) yang dikategorikan kedalam Universitas, Institut, Politeknik, dan Sekolah Tinggi. Daftar nama-nama PTN yang tersebar di Provinsi Aceh, ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perguruan Tinggi Negeri di Aceh No. Institusi Pendidikan Tinggi Kota 1 Universitas Syiah Kuala Banda Aceh 2 Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh 3 Universitas Malikussaleh Lhokseumawe 4 Universitas Samudra Langsa 5 Universitas Teuku Umar Meulaboh 6 Institut Agama Islam Negeri Malikussaleh Lhokseumawe 7 Politeknik Negeri Lhokseumawe Lhokseumawe 8 Institut Agama Islam Negeri Zawiyah Cot Kala Langsa 9 STAIN Gajah Putih Takengon 10 STAIN Teungku Dirundeng Meulaboh
Dalam kaitannya dalam penelitian ini, dari keseluruhan PTN yang ada di Aceh, ruang lingkup pada  penelitian  ini  hanya  diambil  pada  kategori  universitas  sebagai  sampel.  Dasar pertimbangan  dipilihnya  universitas  dibandingkan  jenis  perguruan  tinggi  lainnya  adalah skalabilitas akademik, dimana universitas mempunyai lebih banyak mahasiswa yang menekuni pendidikan  yang  tersebar  pada  berbagai  program  studi  pada  setiap  fakultas.  Selain  itu, universitas  mempunyai  jumlah  dosen  dan  tenaga  kependidikan  yang  lebih  banyak dibandingkan dengan kategori PTN lain.

## 1.2. Multiple Attribute Decision Making
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk  sistem  yang  berbasis  pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  yang  digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau institusi. Juga dapat dikatakan sebagai sistem informasi berbasis komputer yang membantu user dalam mengatasi masalah  dengan  menggunakan  data  model.  Namun,  SPK  tidak  dimaksud  untuk mengotomatisasikan  pengambilan  keputusan  tetapi  memberi  peringkat  interaktif  yang memungkinkan  pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  berbagai  analisis  menggunakan model yang tersedia seperti Multiple Attribute Decision Making (MADM) (Sismoro & Hartatik, 2015) .
Multiple  Attribute  Decision  Making  merupakan  suatu  sistem  pendukung  pengambilan keputusan yang digunakan untuk mendapatkan jawaban atas suatu masalah di dalam ruang diskrit.  Pada  penggunaannya,  proses  MADM  dapat  dilakukan  melalui  beberapa  tahap diantaranya  penyusunan  komponen  kondisi,  analisis  serta  sintesis  sistem  informasi.  Ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  MADM  antara  lain: Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Weighting Product  (WP),  ELECTRE,  Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solutions (TOPSIS), Analytic Hierarchy Process (AHP).

## 1.3. Simple Additive Weighting
Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk penentuan sistem pengambilan keputusan, kinerja metode ini adalah menentukan bobot pada setiap  atributnya,  kemudian  pada  tahap  selanjutnya  dilakukan  pemeringkatan  yang  akan menyeleksi  alternatif  terbaik.  Dalam  metode  SAW  biasanya  menggunakan  konsep
penjumlahan terbobot dari semua atribut di setiap alternatif (Sonata, 2015) . Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari tingkat kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke dalam suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua peringkat alternatif yang ada. Berikut adalah rumus peringkat kinerja ternormalisasi, seperti yang ditunjukkan pada Persamaan 1.
Rij min 𝑥 𝑥
Dimana rij adalah peringkat kerja ternormalisasi dari alternatif,A i pada atribut, C i . Dimana: i = 1,2,...,m dan j = 1,2, ...,n. Nilai preferensi untuk alternatif (V i ) diberikan pada Persamaan 2 sebagai berikut:
𝑉 = 𝑤 𝑟 Keterangan: 𝑉 : Peringkat untuk setiap alternatif 𝑤 : Nilai bobot dari setiap kriteria
𝑟 : Nilai peringkat kinerja ternormalisasi

## 1.4. Keamanan Website
Munculnya  teknologi  informasi  berbasis  internet  telah  memberikan  banyak  manfaat  bagi kehidupan manusia di segala bidang. Wujud batas negara semakin kabur dengan mudahnya suatu informasi menyebar dan sebagian besar transaksi di dunia ini dilakukan secara online. Pertukaran informasi ini, tidak terlepas dari aplikasi website yang sudah menjadi bagian dari kegiatan sehari-hari setiap orang dengan menggunakan peramban tertentu, seperti Firefox, Chrome, Edge. Setiap informasi pada website menyediakan layanan otentikasi pengguna yang mengacu pada database. Jika kerahasiaan informasi dalam basis data terungkap keluar, maka tujuan  melakukan  transaksi online  akan  sangat  berbahaya.  Oleh  karena  itu,  penyerang (attacker)  dapat  menggunakan  kesempatan  itu  untuk  mengambil  username  dan  password pada layanan web. Target, salah satu pengecer potongan harga (discount retailer) terbesar kedua di Amerika Serikat (setelah Walmart), mengalami korban pelanggaran keamanan yang mempengaruhi lebih dari 70 juta pelanggan. Kejadian pencurian data kartu kredit dan kartu debit  terjadi  antara  27  November  2013  dan  18  Desember  2013.  Dalam  kejadian  pada perusahaan Target, 40 juta nomor kartu kredit dan debit dan 70 juta catatan informasi pribadi
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
jika j adalah atribut biaya (cost) (1) Keterangan Rij : Nilai peringkat kinerja ternormalisasi xij : Nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria : Nilai terbesar dari setiap kriteria : Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit  : Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost
: Jika nilai terkecil adalah terbaik
(2)
dicuri (Plachkinova & Maurer, 2018) . Kejadian pada perusahaan Target merupakan salah satu tindak kejahatan yang terbesar terhadap penyalahgunaan akses oleh pihak yang tidak bertanggung  jawab.  Teknik  serangan  yang  beragam  dan  salah  satu  serangan  ini  populer dikenali  sebagai SQL  Injection,  suatu  serangan  yang  mengeksploitasi  basis  data  yang terhubung pada suatu aplikasi. Oleh karenanya harus dapat dideteksi dan dicegah (Abirami, 2015) .

## 1.5. Open Web Aplication Security Project
Setiap pasar teknologi yang dinamis membutuhkan sumber informasi yang tidak bias mengenai praktik terbaik serta badan yang aktif mengadvokasi standar terbuka. Dalam kaitannya dengan keamanan aplikasi, salah satu dari kelompok tersebut adalah Open Web Aplication Security Project (OWASP). OWASP menawarkan sebuah aplikasi komunitas terbuka (Open Source) yang didedikasikan untuk organisasi yang memungkinkan untuk dilakukan pengembangan, dan juga pemeliharaan. Beberapa layanan yang disediakan OWASP secara terbuka antara lain tool dan standar keamanan  aplikasi,  buku  tentang  uji keamanan  aplikasi, pengembangan kode, dan review kode keamanan, kendali keamanan dan pustaka standar, cabang lokal di seluruh dunia, riset terkini, konferensi lengkap diseluruh dunia, mailing list, dan banyak layanan lainnya yang dapat  diakses  melalui https://www.owasp.org.  Berikut  adalah  tampilan  OWASP  yang ditampilkan seperti pada Gambar 1 (Open Web Aplication Security Project, 2010) .

## Gambar 1. Tampilan Aplikasi OWASP Saat Pengujian
Pada  penelitian  yang  menggunakan  OWAPS,  dilakukan  perbandingan  beberapa  aplikasi vulnerability scanner (Idrissi dkk., 2017) . Dari hasil beberapa pengujian yang presisi dan tingkat  pengukuran  kerentanan  disebutkan  bahwa  OWASP  merupakan  aplikasi  paling  baik dengan rata-rata  pengujian  adalah  95,67  %.  Hasil  ini  jauh  lebih  tinggi  dibandingkan w3af, BurpSuite, Acunetix, dan Wapiti.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini dilakukan pengujian kerentanan keamanan website menggunakan OWASP, dan  kemudian  hasil  survei  kerentanan  dievaluasi  untuk  menentukan  peringkat  keamanan terhadap kerentanan website dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Terdapat  5 website  universitas  negeri  yang  ada  di  Provinsi  Aceh  yang  dijadikan  target  uji
dengan  4  parameter  level  kerentanan  yang  didefinisikan  OWASP  antara  lain Informational, Low,  Medium,  dan  High.  Pengujian  kerentanan  website  menggunakan  software  OWASP dilakukan sebanyak 5 kali untuk setiap website Universitas, dimana target yang diuji ada 5 website, maka total proses pengujian kerentanan adalah sebanyak 25 kali. Pengujian dilakukan secara bertahap, ada 5 siklus pengujian dalam pengujian ini, satu siklus pengujian adalah 5 website Universitas yang akan diuji, rentang waktu yang dihabiskan dalam 1 siklus pengujian berkisar  antara  3  hari  sampai  5  hari,  tergantung  pada  kecepatan  dan  kestabilan  jaringan internet. Sedangkan sistem pendukung pengambilan keputusan dengan MADM dalam proses pemeringkatan  menggunakan  metode  SAW  dilakukan  setelah  total  siklus  pengujian  telah selesai. Hasil evaluasi uji kerentanan kemudian diproses melalui tahapan normalisasi matriks dan perkalian bobot untuk mendapatkan hasil pemeringkatan kerentanan website.

## 2.1. Objek dan Alur Penelitian
Objek yang dikaji pada penelitian ini adalah kerentanan website Universitas Negeri di Provinsi Aceh dan dilakukan pemeringkatan terhadap website yang paling rentan terhadap serangan. Alur penelitian ini memiliki beberapa tahapan seperti Gambar 2 di bawah ini.

## Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Tahapan awal  dari penelitian  ini  adalah melakukan  studi  literatur sesuai  dengan  teori yang relevan  dan  hasil  penelitian-penelitian  sejenis  yang  pernah  dilakukan.  Kemudian  dilakukan pengujian serangan terhadap 5 website universitas negeri di Provinsi Aceh. Dalam penelitian ini,  akan  dilakukan  pengujian website  menggunakan  software  OWASP  untuk  mendapatkan keakurasian  nilai  kerentanan  masing-masing website.  Tahapan  berikutnya,  data  hasil  uji menggunakan software  OWASP  diimplementasikan  ke  dalam  Multiple  Attribute  Decision Making (MADM) dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk menilai pemeringkatan kerentanan website dari universitas yang paling rentan terhadap serangan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Universitas Negeri di Provinsi Aceh
Berdasarkan  sumber  data  yang  disajikan  pada  pangkalan  data  perguruan  tinggi  negeri, https://forlap.ristekdikti.go.id/perguruantinggi,  ada  5  universitas  negeri  di  Provinsi  Aceh. Secara  geografis,  letak  setiap  universitas  ini  tersebar:  di  ibu  kota  provinsi  terdapat  2 universitas,  kemudian  masing-masing  1 universitas terletak di  Aceh Timur, Aceh Utara dan Aceh  Barat.  Dengan  menggunakan  aplikasi Wappalyzer  diperoleh  data  jenis  Content Management  System  (CMS)  yang  digunakan  oleh  tiap  universitas:  3  universitas  yang
Studi Literatur Menyusun Instrumen Penelitian Survei Website Universitas Negeri Provinsi Aceh Masukan Pencegahan Terhadap Kerentanan Website Pengumpulan Data Hasil Pengujian Pengujian Website Universitas Negeri Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pemeringkatan Website Universitas Negeri Provinsi Aceh
menggunakan CMS Joomla, 1 universitas menggunakan CMS Wordpress, dan 1 universitas lagi tidak menggunakan CMS. Berikut rincian datanya seperti yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Universitas Negeri di Provinsi Aceh NO PTN CMS 1 Universitas-1 Joomla 2 Universitas-2 Non CMS 3 Universitas-3 Joomla 4 Universitas-4 Wordpress 5 Universitas-5 Joomla

## 3.2.  Evaluasi  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  terhadap  Website Universitas Negeri di Aceh
Dari hasil pengujian kerentanan website yang dilakukan sebanyak 5 website dalam 1 siklus pengujian  dengan  menggunakan  persamaan  1.  Nilai  yang  diperoleh  kemudian  dilakukan proses  normalisasi.  Nilai  Vektor  bobot  dibagi  dalam  skala  yang  sama  dengan  interval  0,25 dengan  rentang  maksimumnya  adalah  1.  Matriks  keputusan, X,  dibangun  untuk  kemudian dilakukan  normalisasi  dengan  menggunakan  persamaan  1.  Alternatif  diperoleh  dengan menggunakan Persamaan 2. Berikut diuraikan prosesnya penyelesaiannya:

## 1. Langkah-langkah Penyelesaian
a) Vektor bobot : W= [ 1, 0,75, 0,5, 0,25]
b) Matrik Keputusan X 4 2 0 4 2 1 X    = 2 1 0 8 2 0 5 2 0
c) Normalisasi matriks X menggunakan Persamaan 1 Alternatif  A1 Alternatif  A4
r11 = = 0,5 4 Max (2;1;3;4;2) r12 = = 2 2 Max (2;2;1;2;2) r13 = = 0 0 Max (0;1;0;0;0) r41 = = 1 8 Max (2;1;3;4;2) r42 = = 1 2 Max (2;2;1;2;2) r43 = = 0 0 Max (0;1;0;0;0)
Alternatif  A2 Alternatif  A5 Alternatif A3
Dari hasil perhitungan di atas maka didapat matriks ternomalisasi, R sebagai berikut :
0,5 1 0 0,5 1 1 R    = 0,25  0,5 0 1 1 0 0,6 1 0
d) Mencari alternatif terbaik menggunakan Persamaan 2
V1= (0,5x0.5)+(0.75x1)+(1x0)= 1 V2= (0,5x0.5)+(0.75x1)+(1x1)= 2 V3= (0,5x25)+(0.75x0.5)+(1x0)= 0.5
V4 = (0,5x1)+(0.75x1)+(1x0)= 1.25 V5= (0,5x0.6)+(0.75x1)+(1x0)= 1.1
Dari  hasil  pengujian  diatas,  alternatif  ke-2, V2  menunjukkan  nilai  tertinggi  yang  berarti alternatif  ke-2  merupakan website  paling  rentan  keamanannya  dan  alternatif  ke-3,  V3 diperoleh  hasil  dengan  nilai  terendah  yang  berarti  alternatif  ke-3  merupakan website  yang
r21 = = 0,5 4 Max (2;1;3;4;2) r22 = = 1 2 Max (2;2;1;2;2) r23 = = 1 1 Max (0;1;0;0;0) r51 = = 0,6 5 Max (2;1;3;4;2) r52 = = 1 2 Max (2;2;1;2;2) r53 = = 0 0 Max (0;1;0;0;0) r31 = = 0,25 2 Max (2;1;3;4;2) r32 = = 0,5 1 Max (2;2;1;2;2) r33 = = 0 0 Max (0;1;0;0;0)
paling aman dibandingkan semua alternatif pada pengujian ini. Hasil dari lima kali pengujian dari semua siklus pengujian dengan penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) akan disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4 berikut.

## 2. Pengujian
Data  siklus  pengujian  pertama  berupa  hasil  uji  dari  OWASP  dirangkum  ke  dalam  tabel kerentanan  yang  sudah  diimplementasikan  metode Simple  Additive  Weighting  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  3  berikut.  Pada  hasil  pengujian  tidak  ditemukan  kerentanan  pada kategori informational.
Tabel 3. Data Matrik Pengujian
Bobot ( 𝒘 𝒋 ) 0,25 0,50 0,75 1 Alternatif / Kriteria Informational Low Medium High Universitas-1 0 4 2 0 Universitas-2 0 4 2 1 Universitas-3 0 2 1 0 Universitas-4 0 8 2 0 Universitas-5 0 5 2 0
Data  matriks  diproses  melalui  tahapan  normalisasi  dengan  mengambil  nilai  pembagi  paling besar  pada  kolom  matriks  ( 𝑚𝑎𝑥 𝑥 )  kemudian  dibagi  dengan  matriks  pada  kolom  tersebut ( 𝑥 )  sehingga  didapatkan  hasil  normalisasi  matriks.  Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi matriks,  kemudian  dilakukan  pemeringkatan  ( 𝑉 )  kerentanan  keamanan website  dengan menggunakan  Persamaan  2,  berikut  adalah  hasil  proses  normalisasi  matriks  dan pemeringkatan yang ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Normalisasi Matriks Pengujian Pembagi ( 𝒎𝒂𝒙 𝒙 𝒊𝒋 ) 0 8
2 1 Hasil ( 𝑽 𝒊 )
Normalisasi ( 𝑹 𝒊𝒋 ) Universitas-1 0 0,50 1,00 0 1,00 Universitas-2 0 0,50 1,00 1,00 2,00 Universitas-3 0 0,25 0,50 0 0,50 Universitas-4 0 1,00 1,00 0 1,25 Universitas-5 0 0,62 1,00 0 1,10
Berdasarkan  hasil  pengujian  pertama,  penerapan  metode  SAW  memberikan  hasil website paling  rentan  terhadap  serangan  adalah website  Universitas-2  dengan  nilai  2  dan  website paling aman adalah Universitas-3 dengan nilai kerentanan paling rendah yaitu 0,5 sedangkan website universitas lainnya berada dalam rentang aman di urutan ke-2 adalah Universitas-1 dengan  nilai  1,  urutan  ke-3  adalah  Universitas-5  dengan  nilai  1,1  dan  yang  ke-4  adalah Universitas-4 dengan nilai 1,25. Ini menunjukkan walau ada website yang dibangun dengan CMS yang sama, namun hasil kerentanan berbeda.

## 3.3. Rekapitulasi Keseluruhan Hasil Pengujian
Rekapitulasi  keseluruhan  hasil  uji  pada  penelitian  ini  terdapat  lima  bagian,  yaitu  pengujian pada  siklus  pengujian  pertama  sampai  pengujian  pada  siklus  pengujian  ke-5.  Hasil  yang didapat dari rekapitulasi adalah pemeringkatan kerentanan seluruh pengujian, dan nilai rata- rata  dari  hasil  kerentanan  siklus  pengujian  pertama  sampai  siklus  pengujian  ke-5  yang ditunjukkan pada Tabel 5. P i , merupakan Total Nilai Kerentanan Pengujian, dimana i= 1, 2, 3, 4, 5.
Tabel 5. Rekapitulasi Keseluruhan Hasil Uji Nama Universitas Pengujian Ke Total Rata- Rata P1 P2 P3 P4 P5 Universitas-1 1,00 0,75 1,70 0,68 0,97 5,10 1,02 Universitas-2 2,00 1,22 1,75 1,68 1,97 8,62 1,72 Universitas-3 0,50 1,61 0,85 1,34 1,86 6,16 1,23 Universitas-4 1,25 1,25 1,00 1,25 1,25 6,00 1,20 Universitas-5 1,10 0,89 1,25 0,82 1,14 5,20 1,04
Berdasarkan  rekapitulasi  hasil  uji  dari  keseluruhan  siklus  pengujian,  didapati  hasil  total kerentanan:  Universitas-1  mendapatkan  total  nilai  kerentanan  5,10  dengan  rata-rata  nilai kerentanan  1,02.  Evaluasi  untuk  universitas  lainnya,  Universitas-2  mendapatkan  total  nilai kerentanan 8,62 dengan rata-rata nilai kerentanan 1,72. Nilai yang diperoleh pada Universitas- 2 merupakan  hasil  yang paling besar  nilai  kerentanannya.  Universitas-3  mendapatkan total nilai kerentanan 6,16 dengan rata-rata nilai kerentanan 1,23. Universitas-4 mendapatkan total nilai  kerentanan  6  dengan  rata-rata  nilai  kerentanan  1,20.  Dan  terakhir,  Universitas-5 mendapatkan total nilai kerentanan 5,20 dengan rata-rata nilai kerentanan 1,04. Hasil total rata-rata kerentanan ditunjukkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Grafik Rata – Rata Kerentanan
Berdasarkan Gambar 3, terlihat jelas pemeringkatan kerentanan keamanan website universitas negeri  di  Aceh  dengan  menempatkan  Universitas-1  dengan  skor  yang  paling  rendah  atau paling  kurang  rentan  dibandingkan  universitas  lainnya.  Sebaliknya, website  Universitas-2
1,02 1,72 1.23 1,20 1,04 0 0.5 1 1.5 2 Univ-1 Univ-2 Univ-3 Univ-4 Univ-5 Ra ta -r at a Ke re nt an an Universitas Negeri di Aceh
mendapatkan skor nilai kerentanan yang tertinggi dengan nilai 1,72. Hasil ini menunjukkan website  Universitas-2  adalah  yang  paling  rentan  dibandingkan  tingkat  keamanan  website universitas  lainnya.  Kerentanan  ini  mengindikasikan  potensi  adanya  celah  yang  dapat disalahgunakan dan oleh karena itu perlu dilakukan pembenahan dan audit keamanan website. Salah satu solusinya untuk website Universitas-1 adalah penerapan salah satu CMS daripada mempertahankan website  yang  telah  dibangun  tanpa  menggunakan  Content  Management System  (CMS).  Berdasarkan  nilai  kerentanan  yang  telah  diperoleh,  pada  Tabel  6  disajikan indeks peringkat website universitas negeri di Aceh.
Tabel 6. Indeks Peringkat Kerentanan Universitas yang Diuji
Nama Universitas Total Rata-Rata Peringkat Universitas-1 5,10 1,02 1 Universitas-5 8,62 1,72 2 Universitas-4 6,16 1,23 3 Universitas-3 6,00 1,20 4 Universitas-2 5,20 1,04 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan analisis dalam penelitian ini, dapat disimpulkan:
1. Proses pengujian dengan menggunakan OWASP sebagai tool evaluasi kerentanan telah dilakukan terhadap lima website universitas negeri yang ada di Provinsi Aceh.
2. Penerapan MADM dengan metode SAW diperoleh peringkat yang paling rentan adalah website  Universitas-2  sedangkan  website  Universitas-1  menjadi  yang  paling  rendah kerentanan dari 5 website universitas yang diuji.
3. Hasil  menunjukkan  bahwa  penggunaan  CMS  lebih  baik  dibandingkan website  yang dibangun tanpa menggunakan CMS.
4. Penggunaan  CMS  untuk  pembuatan website  memberikan  proteksi  keamanan  yang lebih  baik  dan  audit  keamanan  perlu  dilakukan  secara  berkala  dengan  melakukan penyesuaian dengan pembaruan versi CMS yang tersedia.

## DAFTAR RUJUKAN
Abdullah, R. K., Zaini, A., & Christyowidiasmoro. (2013). Simulasi Celah  Keamanan Aplikasi Web dengan Kerangka Kerja OWASP, Jurnal Teknik POMITS, 2(1), 1-6.
Munadi, R., Fajri, T.S., Meutia, E.D., & Elizar. (2013). Analysis of SQL injection attack in web service  (a  case  study  of website  in  Aceh  province).Proc.  of  2013  3rd  Int.  Conf.  on Instrumentation, Communications, Information Technol., and Biomedical Engineering:
Science and Technology for Improvement of Health, Safety, and Environment, ICICI- BME 2013, (pp. 431-435).
Mantra, I. G. N., & Alaydrus, M. (2015). Analisis Kerentanan Keamanan (VA) Web Perguruan Tinggi Swasta Jakarta. Prosiding SENATEK 2015, (pp. 1-6).
Utama,  Y.  (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Prioritas  Penanganan Perbaikan  Jalan  Menggunakan  Metode  Saw  Berbasis  Mobile  Web. Jurnal  Sistem Informasi (JSI), 5(1), 566–579.
Nugroho,  S., & Wulandari,  F.  T.,  (2016).  Penerapan  Metode MADM-SAW Dalam Penentuan Produk Kerajinan Unggulan Kabupaten Klaten. Jurnal SIMETRIS, 7(1), 163-168.
Sismoro, H. (2013). Multiple Attribute Decision Making-Penggunaan Metode SAW dan WPM
Dalam Pemilihan Proposal UMKM. Jurnal DASI, 14(1), 29-34.
Sonata,  F.  (2016).  Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dengan  Proses Fuzzifikasi Dalam Penilaian Kinerja Dosen. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 5(2), 71–80.
Plachkinova, M. & Maurer, C. (2018). Teaching Case: Security Breach at Target. Journal of Information Systems Education, 29(1), 11-20.
Abirami, J.Devakunchari, R., & Valliyammai, C. (2015). A Top Web Security Vulnerability SQL Injection Attack-Survey. The Seventh International Conference on Advanced Computing (ICoAC), (pp. 1-6).
Open Web Application Security Project (OWASP). (2018, Januari 23). OWASP Top Ten 2010. Retrieved from https://www.owasp.com
Idrissi, S.E., Berbiche, N., Guerouate, F., & Shibi, M., (2017). Performance Evaluation of Web Application  Security  Scanners  for  Prevention  and  Protection  against  Vulnerabilities. International Journal of Applied Engineering Research, 12(21), 11068-11076.