## Jurnal Teknologi Terpadu
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/jtt ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908

## STRATEGI IMPLEMENTASI SIEM UNTUK MENGURANGI RISIKO TERHADAP KEBOCORAN INFORMASI
Taufik Rendi Anggara 1
1 Teknik Informatika, Universitas Esa Unggul Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia 11510 taufik.anggara@esaunggul.ac.id

## Abstract
More than 100 instances of information leakage brought on by unauthorized access occurred in 2022. This study used case studies in conjunction with system development. Early Warning Systems (EWS) are intended to give current information on event violations. When the worker goes to the console, EWS will warn and ask for verification. In Centralised Log Management (CLM), data logs were filtered with a policy-based Correlation setup approach. Network Security devices are configured for Rule-Based Correlations, and log data will be forwarded to CLM. In the case of an occurrence, logs are crucial to the inquiry. We used the CLM model to secure log data. EWS can filter harmful activity and malicious events from all current devices using this CLM. EWS will send any malicious activities or events it detects through telegram and email. Applying CLM and EWS with IT risk measurement can assist in reducing the risk of information leakage and offer quick information for breaches or incidents, according to this study. Evaluation, which lasted for two weeks, produced outcomes including less unauthorized activity, outstanding performance in the notification system that may assist in verifying access to the proper privileges for accessing the device, and simple detection of unauthorized access and file modifications, among other things.
Keywords: Centralized Log Management , Early Warning Systems , IT Risk , Rule and Policy Based Correlations , SIEM

## Abstrak
Pada  tahun  2022  terdapat  lebih  dari  100  kasus  kebocoran  informasi  yang  diakibatkan  dari illegal akses.  Penelitian  ini, menggunakan  metode  System  Development  yang  dikombinasikan  dengan  studi  kasus. Early  Warning  Systems (EWS) dirancang untuk memberikan informasi secara realtime dari pelanggaran kejadian yang berlangsung. EWS juga membantu dalam verifikasi saat personil masuk ke dalam Console Perangkat. Teknik konfigurasi Policy Based Correlation dilakukan untuk  mempermudah  filter  log  yang  masuk  ke  dalam Centralized  Log  Management (CLM).  Konfigurasi Rule  Based Correlation dilakukan pada perangkat Network Security dan log dari perangkat tersebut dikirimkan ke CLM. Log menjadi kunci dalam investigasi jika terjadi insiden. Teknik Pengamanan log yang dilakukan adalah dengan model CLM. Dari CLM inilah EWS dapat melakukan filter malicious activity dan malicious event dari seluruh perangkat. Malicious Activity dan Event yang ditangkap oleh EWS akan diteruskan informasinya melalui telegram dan email. Pengukuran Risiko  IT dilakukan untuk mengukur seberapa jauh tingkat keamanan yang telah diterapkan dan dapat membantu mitigasi jika terjadi kebocoran data, informasi  maupun  pelanggaran  dan  insiden.  Evaluasi  dilakukan  selama  dua  minggu  dan  mendapatkan  hasil  seperti berkurangnya aktivitas tanpa izin, kinerja maksimal pada sistem notifikasi yang dapat membantu verifikasi akses izin masuk ke dalam perangkat dan mudahnya pendeteksian jika terjadi ilegal akses, perubahan file dll.
Kata kunci: Centralized Log Management , Early Warning Systems , Risiko IT, Rule and Policy Based Correlations , SIEM

## 1. PENDAHULUAN
Kebocoran  informasi  dapat  memiliki  konsekuensi  yang sangat  merugikan  bagi  individu,  organisasi,  atau  bahkan negara.  Di  bidang  bisnis,  kebocoran  informasi  dapat merusak  reputasi  perusahaan dan  mengakibatkan  kerugian finansial  yang  besar.  Misalnya,  ketika  informasi  rahasia perusahaan  bocor  ke  pesaing,  pesaing  tersebut  dapat menggunakan  informasi  tersebut  untuk  mengalahkan
perusahaan tersebut di pasar. Di bidang politik, kebocoran informasi  dapat  mengganggu  hubungan  antar  negara  dan membahayakan  keamanan  nasional.  Hal  ini  terlihat  pada kasus-kasus seperti Wikileaks dan Edward Snowden.
Seperti  halnya  pada  kasus  tahun  2022,  baik  dari pemerintahan,  lembaga  –  lembaga  sampai  dengan perusahaan  besar  yang  tertimpa  permasalahan  kebocoran
102 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023 data [2-3]. Penyebab dari kebocoran data ini beragam mulai dari gangguan sistem sampai dengan akses illegal terhadap sistem  [4].    Pada  tahun  2022  [4]  terjadi  138  kasus  yang dilaporkan ke pihak yang berwajib mengenai illegal akses ke sebuah sistem.
Untuk  mencegah  kebocoran  informasi,  perusahaan  dan organisasi  harus  mengambil  langkah-langkah  keamanan yang tepat, seperti menggunakan enkripsi data, memperkuat akses  ke  data  rahasia,  dan  memastikan  bahwa  karyawan terlatih  dan  memahami  pentingnya  menjaga  kerahasiaan data.  Pada  tingkat  individu,  penggunaan  teknologi  yang aman,  seperti  penggunaan password yang  kuat  dan  tidak membagikan  informasi  pribadi  secara  sembarangan,  juga dapat  membantu  mencegah  kebocoran  informasi.  Untuk dapat mencegah kebocoran informasi maka dapat dilakukan dengan  tindakan  preventif  seperti  mengikuti  standar keamanan informasi [1].
SIEM (Security  Information  and  Event  Management) adalah  solusi  keamanan  yang  digunakan  oleh  organisasi untuk mendeteksi dan merespons ancaman keamanan pada sistem informasi [5]. SIEM mengumpulkan dan menganalisis  data  dari  berbagai  sumber,  termasuk log keamanan,  aktivitas  pengguna,  dan  lalu  lintas  jaringan, untuk  mendeteksi  aktivitas  mencurigakan  atau  serangan yang  terjadi.  SIEM  juga  memungkinkan  organisasi  untuk mempercepat  respons  terhadap  ancaman  dan  mengurangi risiko kerentanan keamanan pada sistem informasi.
Risiko IT merupakan tantangan penting yang dihadapi oleh organisasi.  Peningkatan  penggunaan  teknologi  informasi memberikan peluang bisnis baru bagi organisasi, tetapi juga membawa  risiko  yang  signifikan.  Risiko  IT  dapat  timbul dari  berbagai  faktor  seperti  kesalahan  manusia,  perubahan teknologi,  kegagalan  sistem,  dan  serangan  siber.  Oleh karena itu, penting bagi organisasi untuk memiliki strategi manajemen risiko IT yang efektif. Pendekatan yang paling mudah  dalam  mengukur RISK  IT dengan  menggunakan COBIT 5 For RISK [8]. COBIT 5 For RISK adalah kerangka kerja  manajemen  risiko  IT  yang  dikembangkan  oleh ISACA. COBIT  5  For  RISK menawarkan  pendekatan terstruktur  untuk  manajemen risiko  IT  yang  berbasis  pada prinsip-prinsip manajemen risiko ISO dan ISO/IEC 27005. Kerangka kerja ini membantu organisasi untuk mengidentifikasi, mengevaluasi, dan mengendalikan risiko IT.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara garis besar penelitian ini menggunakan pendekatan System  Development dan  Studi  Kasus [6-7].  Studi  kasus yang  dipadukan  dengan System  Development diharapkan akan  mendapatkan  hasil  yang  obyektif  dan  mendapatkan hasil  yang  tepat  guna  dalam  strategi  implementasi  SIEM. Oleh karena itu metode ini dapat digambarkan pada Gambar 1 di bawah ini:
Gambar 1 . Metode Penelitian
Pada Gambar 1 langkah awal penelitian ini adalah dengan observasi.  Observasi  permasalahan  dilakukan  untuk mengetahui permasalahan apa saja yang sedang terjadi. Dari observasi ini didapatkan beberapa permasalahan yaitu:
1. Belum  terdapat  metode  yang  efektif  untuk mengetahui  pengaksesan  sistem  &  infrastruktur  IT sesuai dengan prosedur yang ada.
2. Belum  terdapat  pengukuran  risiko  untuk Event Management dari sistem yang sudah ada.
3. Didapatkannya  risiko  IT  yang  masih  tinggi  dalam pengaksesan sistem & infrastruktur IT.
4. Belum  terdapat Early  Warning  Systems (EWS) terhadap  pengaksesan  sistem  dan  infrastruktur  IT yang tidak sesuai prosedur.
5. Belum  terdapat  pengamanan  terhadap  data log system.

## 3. ANALISIS, HASIL DAN EVALUASI
Penyelesaian  permasalahan  yang  ada  dimulai  dari pendekatan studi literatur. Dari studi literatur [5, 9, 10, 11, 12]  mengenai  SIEM,  didapatkan  kesimpulan  bahwa implementasi SIEM dilakukan dengan cara:
1. Mengetahui model arsitektur infrastruktur IT secara keseluruhan.
2. Melakukan  pengumpulan log dari  seluruh device / hardware yang  digunakan Centralized Log
Management (CLM) .
3. Melakukan konfigurasi Rule Engine Correlation dan Policy  Based  Correlation untuk  mendeteksi peristiwa maupun kejadian diluar kendali pihak yang berwenang.
4. Melakukan  konfigurasi  notifikasi  peristiwa  untuk early warning systems (EWS) / sistem notifikasi.
5. Menentukan  lokasi  perubahan file pada Operating Systems yang akan dilakukan pemantauan.
Dari  observasi  yang  dilakukan,  arsitektur  yang  digunakan perusahaan rekenan ini dapat digambarkan pada Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2 . Arsitektur Hasil Observasi
Dari  Gambar  2  mengenai  arsitektur  hasil  observasi, diketahui bahwa informasi yang didapat dari sistem dimulai dari Network Device No. 1 sampai dengan Server No. 8 dan belum terdapat CLM, EWS, serta Monitoring System untuk mengumpulkan semua peristiwa yang terjadi di Infrastruktur  dan  Sistem  dan  memberikan  notifikasi peristiwa  secara Realtime .  Oleh  karena  itu  diperlukannya perbaikan maupun perubahan di arsitektur infrastruktur dan sistem seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Perbaikan / Penambahan Central log Server Pada

## Architecture Existing
Perbaikan arsitektur yang dilakukan pada Gambar 3 adalah dengan  menambahkan  perangkat server dan  jalur komunikasi  ke  perangkat  tersebut.  Jalur  komunikasi  ini dibangun  dengan  tujuan  untuk  mengirimkan  maupun mengamankan log dari berbagai macam perangkat ke CLM No.  9 . Selain  untuk  mengamankan  CLM , teknik  ini juga akan memudahkan dalam melakukan filter semua log yang ada. Filter ini ditujukan untuk memberitahu staf Keamanan IT bahwa telah terjadi pelanggaran akses pada infrastruktur IT (EWS).
Setelah  dilakukannya  penambahan  perangkat  untuk  CLM , maka perlu ditambahkannya konfigurasi untuk Policy Based Correlation (seperti Gambar 4) pada masing-masing server .
Hal ini bertujuan untuk melindungi filepath terpenting yang berada didalam server ,  tujuan  lainnya  adalah  sistem  dapat melakukan filter dengan  cepat  dan  memberi  notifikasi kepada  staf  Keamanan  IT . Untuk Rule  Based  Correlation dapat dilakukan konfigurasi langsung di perangkat Network Security dengan  mengaktifkan rule IPS,  IDS,  Endpoint Security dan melakukan pembaharuan piranti lunak secara berkala pada setiap perangkat .
Gambar 4. Policy Based Correlation
Gambar  5.  menggambarkan  sistem  notifikasi  yang  dibuat. Pada flow tersebut  dapat  diketahui  bahwa  sistem  ini dirancang untuk melakukan penelusuran log yang diterima dari  berbagai  macam  perangkat  secara  terus  -  menerus ( continue ).  Oleh  karena  itu EWS ini  dapat  membantu  staf Keamanan IT dalam melakukan pemantauan setiap aktivitas dan  kejadian. Flow  notification  system ini  dibuat  dengan pendekatan teori [13,14,15,16].
Gambar 5. Flow Untuk Notifikasi pelanggaran pada Infrastruktur IT
Untuk  menambah  keamanan  pada  infrastruktur  sistem, maka  diperlukannya  pengukuran  dan  mitigasi  risiko. Pengukuran dan mitigasi dilakukan dengan cara pendekatan teoritis  [8,17,18,19,20].  Dari  studi  literatur  ini  didapatkan kesimpulan  yaitu  untuk  mengukur  nilai  risiko  yang  ada maka  diperlukan  tabel  acuan  pengukuran  risiko.  Pada penelitian  ini,  acuan  pengukuran  nilai  risiko  dapat  dilihat pada Tabel 1. Pengendalian Risiko, Tabel 2 Risiko Tingkat Kerusakan  ( Risk  Severity ),  Tabel  3  Kemungkinan  Risiko Terjadi  ( Risk  Frequency ).    Tabel  ini  akan  menjadi  acuan dalam  melakukan  pengelolaan  risiko  yang  ada  di infrastruktur sistem.
104 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
Tabel 1 . Tabel Pengendalian Risiko
Kategori Risiko Metode Pengendalian Nilai  Korelasi  Severity  & Frequency Tinggi Risk Mitigation Nilai > 11 Sedang Risk Mitigation / Transfer Nilai diantara 6 – 10 Rendah Risk Acceptance / Avoidance
Nilai < 6
Pada tabel pengendalian risiko dilakukan pembagian dalam kategori  risiko,  dimulai  dari  risiko  yang  tinggi  sampai dengan  risiko  yang  rendah.  Pengelompokan  kategori  ini dilakukan untuk mempermudah dalam melakukan pengendalian terhadap risiko yang akan terjadi.
Tabel 2 . Tabel Risiko Tingkat Kerusakan ( Risk Severity)
Nilai Klasifikasi Konsekuensi 1 Ringan aktivitas  Operasional  Terganggu  lebih dari 6 jam 2 Sedang aktivitas  Operasional  Terganggu  lebih dari 12 jam 3 Berat aktivitas  Operasional  Terganggu  lebih dari 1 Hari 4 Sangat Berat aktivitas  Operasional  Terganggu  lebih dari 2 Hari
Tingkat  kerusakan  pada  risiko  perlu  dilakukan  klasifikasi. Tujuan  pengklasifikasian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui konsekuensi apa saja yang dapat terjadi. Klasifikasi dibagi mulai  dari  yang  ringan  sampai  dengan  sangat  berat  dan dilakukan  pengukuran  terhadap  konsekuensi  dari  masing- masing klasifikasinya.
Tabel 3 . Tabel Kemungkinan Risiko Terjadi ( Risk Frequency)
Nilai Tingkat Kemungkinan Deskripsi 1 Sangat Kecil Kemungkinan Terjadi < 2x dalam 1 tahun 2 Kecil Kemungkinan Terjadi 3 – 6x dalam 1 tahun 3 Mungkin Terjadi 7 – 12x dalam 1 tahun 4 Sangat Mungkin Terjadi lebih dari 12 dalam 1 tahun
Tingkat kemungkinan risiko terjadi dibuat mulai dari risiko terjadi  sangat  kecil  kemungkinan  sampai  dengan  sangat mungkin  terjadi.  Dari  tingkat  kemungkinan  risiko  ini, kemudian dilakukan pendeskripsian agar tingkat kemungkinan risiko ini mudah dikategorikan sesuai dengan kondisi  yang real terjadi.  Setelah  pengendalian,  tingkat kerusakan, dan kemungkinan risiko ini terjadi dibuat, maka
dapat dilanjutkan untuk melakukan pengukuran skor profil risiko sesuai pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Nilai Korelasi Antara Severity & Frequency
S E V E R I T Y
Correlation Score 1 2 3 4 F re q u en cy 1 1 2 3 4 2 2 4 6 8 3 3 6 9 12 4 4 8 12 16
Penetapan nilai risiko, dilakukan dengan cara mempertemukan  nilai Severity dengan Frequency, seperti pada  Tabel  4,  mengenai  nilai  korelasi  antara severity & frequency .  Pertemuan  nilai  ini  memudahkan  peneliti  dan staf  Keamanan  IT  untuk  mengukur  tingkat  risiko  yang terjadi. Pemberian warna merah, kuning dan hijau berelasi dengan  Tabel  1.  Pengendalian  Risiko,  relasi  ini  akan mempermudah membaca risiko dan mitigasi apa saja yang sudah dilakukan pada Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, mengenai daftar risiko IT.
Tabel 5. Tabel Daftar Risiko IT (Identifikasi Risiko IT)
No Aset / Aktivitas Identifikasi Risiko Ancaman Kerawanan Dampak 1 Server Device Akses Tanpa Izin Manipulasi dan  mencuri isi server Kehilangan data, perubahan data tanpa izin 2 Network Device Akses Tanpa Izin Manipulasi konfigurasi Gangguan layanan, dapat terjadi pencurian data 3 Network Security Device Akses Tanpa Izin Manipulasi konfigurasi Gangguan layanan dan dapat  terjadi pencurian data 4. Terjadi Serangan Gangguan Layanan Akses ke sistem melambat Layanan Tidak  bisa  di akses 5 Log dihapus Aktivitas perangkat tidak  bisa  di pantau Jika Terjadi fraud Tidak bisa dilakukan identifikasi kejadian Jika terjadi fraud, tidak terdapat catatan kejadian untuk pembuktian 6 Terkena Malware  / Virus Data  Hilang & Gangguan Layanan Melumpuh- kan seluruh perangkat karena penyebaran cepat
Data Tidak
Dapat diakses
Pada  tabel  5  mengenai  daftar  risiko  IT  menjelaskan identifikasi risiko yang akan terjadi. Identifikasi dilakukan dengan cara memetakan ancaman, kerawanan dan dampak yang  terjadi  dari  risiko  pada  aset  maupun  aktivitas operasional.
Tabel 6. Tabel Lanjutan Daftar Risiko IT (Analisis Risiko IT)
No. Aset / Aktivitas Analisis Risiko Nilai Severity Nilai Frequency Nilai korelasi 1 Server Device 4 2 8 2 Network Device 4 2 8 3 Network Security Device 4 2 8 4 Terjadi Serangan 2 4 8 5 Log dihapus 4 2 8 6 Terkena Malware / Virus 4 2 8
Tabel  6  merupakan  lanjutan  dari  tabel  5  mengenai  daftar risiko.  Pada  tabel  ini  menjelaskan  analisis  risiko  berbasis skor  pada severity,  frequency dan  nilai  korelasinya.
Penetapan  skor  pada  analisis  risiko  ini  dilakukan berdasarkan  data  dan  informasi  dari  kejadian  sebelumnya. Jika  skor  yang  didapatkan  memiliki  nilai  lebih  tinggi  dari lima  maka  akan  dilakukan  mitigasi/pengendalian  risiko yang sesuai pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Lanjutan Daftar Risiko (Mitigasi dan Pengendalian)
No. Aset / Aktivitas Mitigasi  Pengendalian Risiko Pengendalian Risiko Setelah di Mitigasi 1 Server Device Akses Menggunakan Dual Control, notifikasi penggunaan root account Risk Acceptance 2 Network Device Akses Menggunakan Dual Control, notifikasi penggunaan root account Risk Acceptance 3 Network Security Device Akses Menggunakan Dual Control, notifikasi penggunaan root account Risk Acceptance 4 Terjadi Serangan Notifikasi terjadi serangan, melakukan
block  IP  permanent , membuat catatan
Risk Acceptance
No. Aset / Aktivitas Mitigasi  Pengendalian Risiko Pengendalian Risiko Setelah di Mitigasi kejadian, update  patch secara berakala 5 Log dihapus Pengiriman log ke CLM , notifikasi perubahan file pada device , log yang berada di CLM dilakukan signing Risk Acceptance 6 Terkena Malware  / Virus Notifikasi penyebaran malware ,  memisahkan konfigurasi  per- subnet dan vlan,  update  patch secara berakala Risk Acceptance
Tabel  5,  Tabel  6,  Tabel  7  menjelaskan  bahwa  penilaian risiko dilalukan per - aset maupun aktivitas yang dilakukan. Penilaian  ini  juga  dilakukan  secara  objektif  dengan menggunakan  Teknik  FGD  ( Focus  Group  Disccussion ). Seluruh  risiko  ini  juga  telah  dilakukan  mitigasi,  sehingga risiko yang telah dimitigasi dan disepakati pengendaliannya menjadi Risk  Acceptance. Pada  Tabel  5,  peneliti  dan  Tim mengidentifikasi risiko dengan cara mendaftarkan aset dan aktivitas yang memiliki nilai risiko menengah dan tinggi ke dalam  daftar  risiko.  Pada  Tabel  6  nilai severity dan frequency yang  diberikan  adalah  hasil  catatan  kejadian sebelumnya.  Pada  Tabel  7  Mitigasi  pengendalian  risiko yang dilakukan adalah dengan membuat daftar aktivitas apa saja yang harus dilakukan ketika risiko ini terjadi, sehingga tim  yang  menangani  insiden  tersebut  akan  dengan  mudah menanganinya.
Evaluasi  setelah  dilakukan  implementasi  dilakukan  secara berkala  dengan  model  pemantauan  harian  dengan  jangka waktu dua minggu. Hasil yang didapatkan dari pemantauan ini yaitu:
• Berkurangnya aktivitas tanpa izin dalam melakukan akses ke perangkat ( Hardware ) .
• Belum  pernah  terjadi  insiden dari  risiko  yang  telah didaftarkan.
• Pemantauan  terhadap  kinerja  dari  CLM adalah sistem bekerja dengan maksimal
• Sistem notifikasi juga bekerja dengan maksimal dan sangat membantu dalam melakukan verifikasi akses izin  masuk  ke  dalam perangkat  dan  sistem  ini  juga dapat  melakukan  pendeteksian  jika  terjadi illegal akses,  perubahan file ,  serangan  terhadap  perangkat dan  lainnya  sesuai  dengan  konfigurasi  yang  telah dilakukan.
4. KESIMPULAN
Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan metode System Development yang  dikombinasikan  dengan  studi  kasus. Langkah  pertama  pada  penelitian  ini  adalah  observasi. Observasi yang dilakukan untuk mengetahui permasalahan yang  ada  pada  objek  penelitian.  Untuk  menjawab
106 | Jurnal Teknologi Terpadu Vol. 9 No. 2 Desember 2023
permasalahan tersebut, maka dilakukan dengan pendekatan studi  literatur.  Hasil  dari  studi  literatur  didapatkan,  dalam implementasi  SIEM dengan  baik  maka  diperlukan  lima tahapan  yang  dimulai  dari  mengetahui  model  arsitektur infrastruktur  yang  kemudian  akan  dilakukan  perbaikan. Tahapan  ini  dilakukan  sampai  dengan  penentuan  lokasi perubahan file pada Operating Systems yang akan dilakukan pemantauan.  Perbaikan  arsitektur  infrastruktur  IT  menjadi kunci  utama  dalam  melakukan  pengamanan  sistem  dan implementasi SIEM.
Penambahan konfigurasi Policy & Rule Based Correlation memudahkan  EWS / Sistem  notifikasi  peristiwa  dalam memberikan  peringatan  terjadinya illegal akses  /  insiden lainnya.  Pengamanan  catatan  peristiwa  ( log )  dilakukan dengan  cara  mengirimkan  seluruh log dimasing  –  masing perangkat ke CLM dan dilakukan pemantauan terhadap path pada log tersebut . Selain  itu  pengukuran  terhadap  risiko dilakukan,  pengukuran  ini  ditujukan  untuk  membantu memetakan  konsekuensi  apa  saja  yang  akan  terjadi  jika insiden  tersebut  benar  terjadi.  Daftar  risiko  juga  akan membantu  dalam  melakukan  mitigasi  dari  insiden  yang terjadi.  Evaluasi  dilakukan  waktu  dua  minggu.  Hasil evaluasi  menujukan  bahwa  implementasi  SIEM berjalan dengan baik, dan belum pernah terjadi insiden.
Implementasi  SIEM  dan  mitigasi  risiko  yang  telah dilakukan,  diharapkan  dapat  menjadi  contoh  untuk berkontribusi  di  berbagai  macam  industri.  Sehingga  kasus kebocoran  informasi  akibat  dari  ilegal  akses  dapat berkurang secara signifikan dan pengelolaan terhadap akses ke perangkat fisik maupun perangkat virtual (cloud) dapat dengan  mudah  dilakukan  pengendaliannya.  Selain  SIEM , implementasi EWS juga mempercepat tindakan jika terjadi pelanggaran  maupun  penanganan  insiden.  Jika  terjadi insiden  /  pelanggaran,  maka  tim  investigator  akan  dengan mudah  melakukan  investigasi  dari  catatan  peristiwa  yang telah diamankan melalui implementasi CLM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] ISO/IEC,  Information  Security  –  Cyber  Security  and Privacy Protection – Information Security Management Systems – Requirement (27001), 2022
[2] Berita  kebocoran  informasi  di  Indonesia  dari Kompas.com, https://tekno.kompas.com/read/2022/12/29/09020067/ kasus-data-bocor-di-indonesia-sepanjang-2022-dari- pln-pertamina-hingga-aksi?page=all  –  diakses  pada tanggal 3 April 2023
[3] Berita  kebocoran  informasi  di  Indonesia  dari  CNN Indonesia,
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/2022123012 5430-192-894094/10-kasus-kebocoran-data-2022- bjorka-dominan-ramai-ramai-bantah diakses pada tanggal 3 April 2023
[4] Rekapitulasi  daftar  kejahatan  siber  tahun  2022  dari katadata.com, https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2020/09/08 /daftar-kejahatan-siber-yang-paling-banyak- dilaporkan-ke-polisi diakses pada tanggal 3 April 2023
[5] Adabi  Raihan  Muhammad,  et-al,  Integrated  Security Information  and  Event  Management  (SIEM)  with Intrusion  Detection  System  (IDS)  for  Live  Analysis based  on  Machine  Learning,  Procedia  Computer Science, Volume 217, Pages 1406-1415, 2023
[6] Van  der  Merwe  A,  et-al,  Guidelines  for  Conducting Design  Science  Research  in  Information  Systems, Communications in Computer and Information Science book series (CCIS), pp. 163-178, 2020.
[7] Kirsty  Williamson,  Graeme  Johanson,  Research Methods  Information,  Systems  and  Context  (Second Edition), Chandos Publishing, 2018
[8] ISACA. COBIT 5 for RISK. United States of America: ISACA, 2013
[9] Miloslavskaya, Natalia. Analysis of SIEM Systems and Their  Usage  in  Security  Operations  and  Security Intelligence  Centers.  Conference:  First  International Early  Research  Career  Enhancement  School  on Biologically Inspired Cognitive Architectures, Agustus 2018
[10] Lipilini,  J  and  Baiardi  F,  A  Simulation  Based  SIEM Framework  to  Attribute  and  Predict  Attacks,  Pisa University Press, Oct 2015
[11] González-Granadillo,  G.;  González-Zarzosa,  S.;  Diaz, R.  Security  Information  and  Event  Management (SIEM):  Analysis,  Trends,  and  Usage  in  Critical Infrastructures. Sensors Vol. 21, 2021
[12] A.  Vazão,  L.  Santos,  M.  B.  Piedade  and  C.  Rabadão, "SIEM Open Source Solutions: A Comparative Study," Iberian  Conference  on  Information  Systems  and Technologies (CISTI), Coimbra, Portugal, 2019
[13] Ahmadian  Ramaki,  Ali  &  Ebrahimi  Atani,  Reza.  A survey  of  IT  early  warning  systems:  architectures, challenges, and solutions. Security and Communication Networks. 2016
[14] Baneres,  D.;  Guerrero-Roldán,  A.E.;  Rodríguez- González, M.E.; Karadeniz, A. A Predictive Analytics Infrastructure to Support a Trustworthy Early Warning System. MDPI, Journal Applied. Scinces. 2021
[15] Abhinav  Mehrotra,  Mirco  Musolesi,  Intelligent Notification Systems: A Survey of the State of the Art and  Research  Challenges,  ArXiv,  Computer  Science, 2017
[16] Joshi  M,  Hadi  T,  A  Review  of  Network  Traffic Analysis and Prediction Techniques, CoRR (2015).
[17] Sulaman,  Sardar  &  Weyns,  Kim  &  Höst,  Martin.  A Review of Research on Risk Analysis Methods for IT Systems.  ACM  International  Conference  Proceeding Series, 2013.
[18] Mohammad, Sikender Mohsienuddin, Risk
Management in Information Technology, SSRN 2020.
[19] ISACA, RISK IT Framework, 2015
[20] Barret, Shaun. Effects of Information Technology Risk Management  and  Institution  Size  on  Financial Performance,  Dissertation  Doctoral  Thesis,  Walden Universtiy, 2016