## ANALISIS SERANGAN BOTNET PADA WEBSITE APLIKASI FACEBOOK DENGAN MENGGUNAKAN  METODE NATIONAL INSTITUTE OF STANDARS AND TECHNOLOGY (NIST)
Yunanri. W.
Informatika, Fakultas Rekayasa Sistem, Universitas Teknologi Sumbawa email : yunanri.w@uts.ac.id
Abstrak: Internet  berkembang  dengan  pesat  berbanding  lurus  dengan  penggunanya  yang  semakin  banyak. Indonesia menjadi salah satu Negara dengan masyarakat pengguna Facebook yang terbesar. Salah satu kejahatan perangkat lunak yang berbahaya adalah jaringan robot (Botnet). Umumnya botnet digunakan untuk mengirimkan surat elektronik spam, berpartisipasi dalam serangan DDos, atau sebagai fitur keamanan kanal IRC. sebuah robot dalam jaringan dari jutaan perangkat yang tersambung ke internet, yang mana bot yang diinfeksi dengan malware yang khusus dapat dikendalikan oleh cybercriminal dari jarak jauh untuk memberikan serangan seperti mengirim email, mencuri informasi pribadi, dan meluncurkan serangan botnet. Serangan botnet menjadi salah satu pilihan hacker  karena  telah  terbukti  menjadi  ancaman  didunia  internet  untuk  membuat  website  menjadi  error.  Pada penelitian  ini  melakukan  pengujian  serangan  botnet  menggunkan  tools  low  orbit  ion  cannon  pada  website kemudian menganalisa serangan botnet dan memonitoring menggunakan metode NIST.  Hasil dari penelitian ini adalah agar mengetahui bentuk serangan botnet pada  website facebook dan mendeteksi ada nya serangan botnet 79 serangan terhadap server facebook.com dampak yang di akibatkan dari pengujian ini error pada website dan aplikasi android.
Kata Kunci : Anaslisis, Serangan, Botnet, Website, NIST.
Abstract: The internet is proliferating in direct proportion to the increasing number of users. Indonesia is one of the countries with the largest Facebook user population. One of the dangerous software crimes is a robot network (Botnet). Generally, botnets are used to send spam electronic mail, participate in DDoS attacks, or as a security feature for IRC channels. A robot in a network of millions of internet-connected devices, where bots infected with particular  malware can be controlled by  cybercriminals remotely to  carry out  attacks such as sending  emails, stealing personal information, and launching botnet attacks. Botnet attacks are one of the hackers' choices because they have been proven to be a threat in the internet world and cause website errors. In this research, we tested botnet attacks using low-orbit ion cannon tools on the website, then analyzed botnet attacks and monitored them using the NIST method. The results of this research are to discover the form of botnet attacks on the Facebook website and detect the existence of botnet attacks 79 attacks on the facebook.com server. The impact of this test is that errors will appear on the website and Android applications.
Keywords : Analysis, Attacks, Botnets, Websites, NIST.

## PENDAHULUAN
Penggunaan  internet  saat  ini  berkembang dengan  pesat,  terbukti  dengan  mudahnya  kita mendapat  akses  internet,  baik  dirumah,  kantor  atau lembaga  pembelajaran.Dengan  didukung  kemajuan teknologi  informasi,  hal  ini  semakin  membuat perkembangan  teknologi  jaringan  data,  baik  lokal maupun  global,  memanfaatkannya  untuk  berbagai aplikasi,  diantaranya  dunia  bisnis,  perbankan, pendidikan, pemerintahan dan lain-lain.
Facebook  merupakan  situs website yang layanan  utamanya  layanan  jejaring  sosial.  Jejaring sosial  ini  menunjukan  jalan  dimana  para  pengguna berhubungan karena kesamaan sosialitas, mulai dari mereka  yang  dikenal  lingkungan  sekitar  sampai dengan keluarga. Facebook yang  berpusat di Menlo Park,  California,  Amerika  Serikat,  perusahaan  yang diluncurkan  pada  bulan  Februari  2004  hingga September  2012, Facebook Saat  ini  memiliki  lebih dari  satu  miliar  pengguna  aktif,  lebih  dari  separuh
penggunanya  menggunakan  telepon  genggam. Pengguna  pertama  kali  harus  mendaftar  sebelum dapat  menggunakan  situs  ini.  Setelah  itu,  pengguna dapat  memilih profile pribadi,  menambahkan pengguna  lain  untuk  sebagai  teman,  dan  bertukar pesan,  termasuk  pemberitahuan  secara  otomatis ketika mereka memperbarui profilnya.
Saat ini telah bermunculan cara-cara melakukan cybercrime seiring pesatnya pertumbuhan penggunaan  internet  namun  hal  ini  juga  diimbangi dengan  bertambahnya  perusahaan  dan  produk  yang berusaha  untuk  membantu  penegak  hukum  dalam menggunakan bukti-bukti kejahatan berbasis komputer  untuk  menjerat  pelaku  kejahatan  dunia maya.  Akibatnya,  keamanan  jaringan  yang  ada sekarang ini sering menjadi incaran para peretas yang tidak  bertanggung  jawab  untuk  mendapatkan keuntungan  bagi  dirinya    maupun  orang  lain. Banyaknya  serangan  yang  terjadi  pada  keamanan jaringan  membuat  pengguna  internet  merasa  tidak
nyaman[1][2][3].  Serangan-serangan  yang  ada banyak  macamnya  salah  satunya  serangan botnet . Serangan botnet merupakan  kumpulan  komputer yang terinfeksi dan dikompromikan dengan menjalankan  program bot .  Program bot melakukan eksploitasi  kerentanan  pada  komputer  target  yang memungkin bot master untuk  mengendalikan komputer  program  dari  jarak  jauh.  Komputer  yang dikompromikan untuk menjalankan program bot juga disebut  sebagai bot  clients dan  biasanya  terdiri  dari satu  atau  lebih bot  clients. Bot  master  adalah penyerangan  yang  bertanggung  jawab  untuk mengendalikan  dan  mengirimkan  perintah  ke bot clients melalui  infrastruktur  C&C.  biasanya botnet dimanfaatkan untuk tujuan illegal[4][5][6].
Berdasarkan  masalah  diatas  maka  penulis melakukan  penelitian  “Analisis  Serangan  Botnet Pada  Jaringan Website aplikasi Facebook Dengan Menggunakan Metode NIST”.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Geges (2013) berjudul “Identifikasi Botnet Melalui Pemantauan Group activity Pada DNS Traffic ” penelitian ini memfokuskan pada deteksi bot traffic yang mana menggunakan karateristik jaringan ketika terjadi serangan botnet , maka dekteksi ini bisa dengan  cepet  dihindari  menggunakan  teknik penghindaran  yang  ditambahkan  kedalam  bot. Dipenelitian  ini  pada  sebuah  aplikasi  mendeteksi botnet  dengan  memantau  lalu  lintas DNS untuk mendeteksi botnet, yaitu dengan melakukan pemantauan group activity dalam query DNA dikirim secara  bersamaan  oleh  Robot  atau Bot yang terdistribusi  dalam  jaringan  tersebut.  Mekanisme pada aplikasi yang diberikan dapat mendeteksi botnet dengan  efektif  ketika  bot  berusha  terhubung  ke servercommand  and  control (C&C) botnet tersebut atau bermigrasi ke serve r C&C lain.
Menurut  Agil  (2020),  dalam  peneliti  yang bejudul  “Analisis  Forensic  pada  WebPhishing Menggunakan  NationalIntitute  Of  Standards  And Technology  (NIST)”  Metode  penelitian  National Institute  Of  Standards  And  Technology  (NIST) digunakan untuk menganalisis proses investigasi atau forensik  digital  pada  kasus  khusus  cybercrime  dan memunculkan  barang  bukti  digital.  Pada  tahapan analisis ada beberapa tahapan Collection, Examination,  Analysis  dan  Reporting.  Penggunaan aplikasi  wireshark  untuk  mencari  barang  bukti  dan aplikasi  hashcalc  untuk  mengakuisisi  barang  bukti yang  didapatkan.  Hasil  barang  bukti  digital tersebut digunakan  untuk  proses  penyelidikan  oleh  penegak hukum  untuk  mengungkap  kejahatan  digital. Penelitian  ini  menganalisis  serangan cyber  crime phishing website oleh phiser menggunakan fitur fake login yang  didapatkan file capture pada  aplikasi wireshark dengan protocols HTTPS serta  hasil analisis  dari  pendekripsian  pada  keamanan  yang
terdapat  pada protocols  HTTPS berupa URL phishing, DNS ( Domain  Name  System )  yang digunakan oleh pelaku, IP address server, IP address destination, identitas  penyerang  dan  email  dari informasi  tindak  kejahatan  yang  dilakukan  phiser untuk mendapatkan account valid milik korbannya.

## METODE
Metode  penelitian  menggunakan  metode kualitatif yang merupakan penelitian yang mendeskripsikan  suatu  berdasarkan  permasalahan yang  akan  diteliti.  Adapun  tahapan-tahapan  yang akan  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
Gambar 1. Metode National Institute of Standars and Technology (NIST)

## 1. Collection
Tahap  ini  merupakan  proses  identifikasi, pelabelan  rekaman,  dan  pengambilan  data  dari sumber data yang relevan dengan mengikuti prosedur penjagaan integritas data.
2. Examination
Merupakan  tahap  pemrosesan  data  yang dikumpulkan  secara  digital  forensik  menggunakan kombinasi  dari  berbagai  skenario,  baik  otomatis maupun manual, serta menilai dan megeluarkan data sesuai  kebutuhan  dengan  tetap  mempertahankan integritas data.
3. Analaysis
Melakukan  pada  hasil  pemeriksaan  dengan menggunakan  metode  dibenarkan  secara  teknis  dan hukum  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berguna dan menjawab pertanyaan- pertanyaan yang menjadi pendorong  untuk  melakukan  pengumpulan  dan pemeriksaan.
4. Reporting
Melaporkan  hasil  analisis  yang  meliputi penggambaran  tindakan  yang  dilakukan,  penjelasan mengenai  alat  proseduryang  dipilih,  penentuan tindakan  lain  yang  perlu  dilakukan,  (misalnya, pemeriksaan  forensik  dari  sumber  data  tambahan, menggunakan  celah  yang  teridentifikasi,  atau meningkatkan  control  keamanan  yang  ada),  dan memberikan rekomendasi untuk perbaikan kebijakan, prosedur,  alat,  dan  aspek  lain  dari  proses  digital forensik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sebelum  melakukan  proses  pengujian  terhadap server induk facebook , terlebih dahulu melakukan ip addres ,  kualitas  trafik  jaringan  dan  komunikasi.
Pengujian  dilakuakn  untuk  mengetahui  keamanan infrastruktur  dan  kualitas  dari  perusahaan facebook yang di tuju serta meminimal mungkin dampak resiko yang akan mempengaruhi kualitas layanan facebook aplikasi,  adapun  langkah-langkah  pengujian  antara lain:
1. Collection
Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  proses identifikasi  dan  pengambilan  data  dari  sumber  data yang  relevan  dengan  mengikuti  prosedur  penjagaan data[7][8].
Gambar 2. Monitoring serangan cyber internasional. Gambar  diatas  merupakan  peta  ancaman cyber interaktif  pada website  cybermap .  Kaspersky.com serangan cyber  attack yang  sedang  berlangsung secara real  time pada  berbagai  Negara.  Setelah melakukan identifikasi serangan botnet yang sedang terjadi pada tahap ini peneliti mengunakan[9][10].
Wireshark  untuk  mengumpulkan log trafik jaringan.  Pengumpulan  tarfik  Perubahan  trafik jaringan  sangat  cepat  dan  tidak  mungkin  untuk mendapatkan hasil yang sama dlain waktu. Wireshark mulai  melakukan capture lalu  lintas  jaringan  pada saat  sebelum user melakukan  eksekusi  file installer.exe sampai user melakukan  aktivitas browsing  internet dan botmaster mengirimkan commandscrip t ke user [11][12] . log ini  merupakan  bagian  yang  paling  sulit karena  Penelitian  ini  dilakuakan  pada  beebrapa framework yang bersifat open-source, baik menggunakan tool mau  pun secara soure-code pada jaringam  terminal,  dimanan  tujuan  nya  untuk menganalisa  keamanan  pada website aplikasi  dari Facebook [13][14].
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  awal wireshark yang belum melakukan serangan terhadap website facebook.com didapatkan traffic jaringan yang  normal  dimana  tidak  terdekteksi  serangan botnet pada tool wireshark .
2. Examination
Kemudian  tahap  berikutnya  yaitu  melakukan pemerosesan data secara digital forensic menggunakan tool  low  orbit  ion  cannon (LOIC) untuk  mengkobinasikan  dari  berbagai  skenario  dan menampilkan traffic jaringan
Gambar 4. Ip address Facebook.com
Setelah  di  dapatkan  Ip  adderss  facebook.com selanjutnya adalah melakukan serangan menggunakan tool Low orbit ion cannon (LOIC) pada website facebook.com .

## Gambar 5. Pengujian terhadap server facebook
Untuk  melakukan  pengujian  serangan  pada websit facebook.com masukkan Ip address 31.13.95.35 pada kolom Ip lalu klik tombol lock on setalah  itu  muncul serial  target lalu  klik  tombol IMMA  CHARGIN  MAH  LAZER untuk  melakukan serangan[15].

## 3. Analysis
Tahap  analisis  untuk  memonitoring  memeriksa hasil serangan menggunakan tool wireshrack berikut merupakan hasil serangan botnet.
Gambar 6. Pengujian serangan Botnet terhadap trafik jaringan facebook.
Merupakan hasil serangan yang telah dilakukan pada website  facebook.com yang  dimana source adalah Ip addres  penyerang  dan  destination merupakan Ip address facebook.com [16].  Setelah melakukan monitoring selanjutnya peneliti menganalisis     pengumpulan     data     pada website facebook.com yang  telah  diuji  berikut  gambar  hasil penyerangan terhadap serangan botnet.
Gambar 7. Pencarian port-port yang rentan dan memiliki resiko terhadap ancaman Botnet Menurut  gambar  7.  Menjelaskan  di  atas merupakan port 843  dan port 5222  yang  tertutup secara otomatis karena terkena serangan Botnet. Analisa menggunakan framework Kaspersky
Cyberthreat Real-Time
Serangan cyber yang  terjadi  pertanggal  18
desember 2023 di tingkat International: Tabel 1. Serangan cyberthreat pada server No. Nama serangan Kode Jumlah serangan 1 On Access Scan OAS 34555 2 On-Demand Scan ODS 149440 3 Mail Antivirus MAV 3113 4 Web Antivirus WAV 55129 5 Intrusion Detection Scan IDS 88407 6 Vulnerability VUL 2045 7 Kaspersky Anti Spam KAS 373443 8 Botnet Activity Detection BAD 62 9 Ransomware RMW 88
Menurut tabel di atas ada 9 jenis serangan yang terjadi pertanggal 18 desember 2023

## Gambar 9. Framework kaspersaky Cyberthreat Real-Time
Framework  kaspersaky  Cyberthreat  Real-Time medeteksi  pertanggal  18  Desember  2023.  Adanya serangan Botnet berjumlah  346  serangan  terhadap server-server.
4. Reporting
Tahap  ini  peneliti  melaporkan  hasil  analisis serangan botnet pada jaringan website facebook.com yang dimana tujuan dari penelitian ini berfokus pada deteksi  perilaku botnet. Pada  tabel  2  menunjukkan perilaku  dari  serangan botnet yang  dimana  terdapat beberapa feature yang menjadi indikator utama dalam menentukan  jaringan  yang  terserang.  Berdasarkan tabel 2, feature yang digunakan untuk mengidentifikasi  adalah destination port atau port tujuan,  dan  protocol.  masing-masing feature memiliki parameter. Untuk mengidentifikasi serangan botnet, destination  port yang  digunakan pada penelitian ini adalah port 80, 443, 843 and 5222. Tabel 2. Detection open port akibat serangan Botnet. No Feature Port Keterangan 1 Destination port 80 Open http 2 443 Open tcp 3 Protocol 843 Tcp Closed 4 5222 Tcp Closed Pada port 5222  terjadi  serangan  beberapa serangan dan kecepatan yaitu, sebagai berikut
Tabel 3. IP address yang terdeksi melakukan serangan pada server pusat facebook.com No. IP Address Time/ Waktu 1 192.168.1.1 4.00 ms 2 10.148.32.1 12.00 ms 3 180.252.1.97 15.00 ms 4 180.240.190.130 49.00 ms 5 180.240.190.129 53.00 ms 6 180.240.205.90 99.00 ms 7 157.240.79.232 90.00 ms 8 129.134.45.85 50.00 ms 9 157.240.36.85 50.00 ms 10 157.240.218.35 49.00 ms
Tabel 2. Menjelaskan ada nya serangan terhadap server facebook 10 IP address , dimana seranga yang dilakukan waktu nya berbeda-beda antara lain waktu dari  4.00  ms  sampai  dengan  99.00  ms  serangan Botnet akan  memeberikan  dampak  buruk  terhadap perfomance baik website facebook maupun  yang aplikasi yang bekerja secara android.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan : Pada tahap analisis dapat disimpulkan bahwa teknik ini bisa digunakan untuk memonitoring serangan  Botnet.  Menganalisis  efek  dari  serangan Botnet  ini  mampu  membuat  Website  Facebook menjadi  error  atau  dawn.  Wireshark  mampu membaca log file yang berisi ip adderss yang terkena serangan  Botnet  pada  Website  Facebook.  Hasil pengujian  yang  dilakukan  ditemukan  adanya  error pada  meta  data  Website  Facebook  menggunakan Network  Mapper  jumlah  serangan  yang  di  deteksi oleh  framework  kaspersky  ada  62  serangan  pada server,  pengujian  secara  mandiri  mendeteksi  9 serangan  terhadap  seerver  facebook.com.  Dari tahapan analisis  serangan yang telah dilakukan oleh peneliti,  peneliti  memberikan  saran  agar  penelitian selanjutnya  dapat  mengembangkan  apa  yang dilakukan pada penelitian ini diantara adalah:
Dapat  menjadi  refrensi  dan  masukkan  dalam menambah wawasan dan pengalaman. merekomendasikan  solusi  apabila  terjadi  serangan botnet. Peneliti juga dapat menyarankan agar peneliti selanjutnya  dapat  menggunakan  sofware  lain  yang dapat mendekteksi serangan botnet yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Iswardani  and  I.  Riadi.  (2016).  Denial  of Service log Analysis Using Density K- Means
Method.  Journal  of  Theoretical  and  Applied Information  Technology,  vol.  20,  no.  2,  pp.
299–302.
[2] Aycock,  J.  (2006).  Computer  Viruses  and Malware. Canada: Springer.
[3] Fanani,  G.,  &  Riadi,  I.  (2020).  Analysis  of Digital Evidence on Denial of Service (DoS) Attack  Log  Based.  Buletin  Ilmiah  Sarjana Teknik Elektro, 2(2), 70.
[4] Feily,  M.,  Shahrestani,  A.,  &  Ramadass,  S. (2009,  June).  A  survey  of  botnet  and  botnet detection.  In  2009  Third  International Conference on Emerging Security
Information,  Systems  and  Technologies  (pp. 268-273). IEEE.
[5] Firmansyah, Y., & Pitriani. (2017). Penerapan Metode  SDLC  Waterfall  Dalam  Pembuatan Aplikasi  Pelayanan  Anggota  Pada  Cu  Duta Usaha  Bersama  Pontianak.  Jurnal  Bianglala Informatika, 5(2), 53–61.
[6] Geges,  S.,  Wibisono,  W.,  &  Ahmad,  T. (2013). Identifikasi Botnets Melalui Pemantauan Group activity Pada DNS Traffic.
J. Tek. Pomits, 2(1), 1-6.
[7] Mell, P. (2011). The NIST Definition of Cloud Computing Recommendations Of The National  Institute    Of  Standards  and Technology Amerika: Department of Commerce.
[8] Nofiyan,  A.  Mushlihuddin.  (2020).  Analisis Forensik  pada  Web  Phising  Menggunakan Metode National Institute Of Standards  And Technology  (NIST).  Jurnal  Sarjana  Teknik Informatika. 2338-5197.
[9] Palit,  R.,  Rindengan,  Y.,  Lumenta,  A., (2015).Rancang  Sistem  Informasi  Keuangan Gereja Berbasis Web Di Jemaat GMIM Bukit Moria Malalayang. E-Journal  Teknik  Elektro dan Komputer, (4) 7, 2301-8402.
[10] Rizaldi.  (2017).  Ddos  Attack  Dengan Software Low Orbit Ion Cannon [LOIC.
[11] Rumengan,  M.  R.  C.,  Kindangen,  J.  I.,  & Takumansang,  E.  D.  (2019).  Analisis Ketersediaan  dan  Kebutuhan  Fasilitas  Sosial di  Kota  Kotamobagu.  SPASIAL,  6(2),  375- 387.
[12] Septian,  G.,  Waskitho,  W.,  dan  Tohari, A.(2013). Identifikasi Botnets Melalui
Pemantauan Group activity Pada DNS Traffic. Jurnal Teknik Pomits, 2337-3539.
[13] Stone-Gross,  B.,  Cova,  M.,  Cavallaro,  L., Gilbert, B., Szydlowski, M., Kemmerer, R., ... &  Vigna, G. (2009, November). Your botnet is my botnet: analysis of a botnet takeover. In Proceedings of the 16th  ACM  conference on Computer and Communications security.
[14] Thoyibie,  L.  2018.  Psikologi  Social  Media.
Artikel Online. http://komunikasi- indonesia.org. Diakses 28 Juli 2021.
[15] Tika, H. (2018).Deteksi Botnet Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor.  Universitas Sumatera Utara Medan. Skripsi.
[16] Wang, D., He, L., Xue, Y., & Dong, Y. (2012). Exploiting  Artificial  Immune  systems  to detect  unknown  DoS  attacks  in  real-time.  In 2012 IEEE.