Implementasi Malicious Traffic Untuk Mendeteksi Serangan Siber di SMK Muhammadiyah 1 Yogyakarta
Dedy Hariyadi 1* , Kartikadyota Kusumaningtyas 2 , Burhan Alfironi Muktamar 3 1,3 Teknologi Informasi, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta, 55293, Indonesia
2 Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta,55293, Indonesia dedy@unjaya.ac.id, kartikadyota@gmail.com, alfironi3697@gmail.com

## Abstrak
Pandemi  Covid-19  telah  memberikan  dampak  positif  diantaranya  meningkatnya  implementasi teknologi  informasi  diberbagai  bidang  termasuk  sektor  pendidikan.  Salah  satunya  adalah meningkatnya penggunaan perangkat mobile seperti ponsel atau komputer jinjing yang memanfaatkan jaringan  nirkabel.  Terhubungnya  perangkat  melalui  jaringan  nirkabel  memiliki  dampak  yang  serius tentang potensi ancaman serangan siber. Potensi ancaman serangan siber pada perangkat saat pandemi Covid-19 meningkat, hal ini ditunjukan adanya 975 juta trafik anomali yang dicatat oleh Badan Siber dan  Sandi  Negara  (BSSN)  pada  tahun  2022.  Untuk  mengidentifikasi  potensi  ancaman  tersebut diperlukan  sebuah sensor pada jaringan  internal. Pada penelitian ini diusulkan mengimplementasikan sensor  serangan  siber  untuk  mendetekasi  potensi  ancaman  tersebut.  Berdasarkan  pemantauan  lalu lintas jaringan bahwa pada penelitian ini menunjukan terdapat pontesi kebocoran data yang bersumber dari ponsel. Oleh sebab itu potensi kebocoron data dari ponsel atau perangkat lainnya perlu dilakukan evaluasi pengamanan sistem komputer dan jaringan.
Kata kunci: Ancaman Siber, Keamanan Jaringan, Keamanan Siber, Kebocoran Data,Trafik Anomali

## Abstract
The  Covid-19  pandemic  has  had  a  positive  impact  including  the  increasing  implementation  of information technology in various fields including the education sector. One of them is the increasing use of mobile devices such as cell phones or tote computers that utilize wireless networks. Connecting devices  via  wireless  networks  has  a  serious  impact  on  the  potential  threat  of  cyber  attacks.  The potential  threat  of  cyberattacks  on  devices  during  the  Covid-19  pandemic  is  increasing,  this  is indicated  by  975  million  anomalous  traffic  recorded  by  Badan  Siber  dan  Sandi  Negara  (BSSN)  in 2022. To identify these potential threats, a sensor is needed on the internal network. In this research, it is proposed to implement a cyber attack sensor to detect these potential threats. Based on network traffic monitoring, this research shows that there is a potential for data leakage originating from cell phones.  Therefore,  the  potential  for  data  leakage  from  cell  phones  or  other  devices  needs  to  be evaluated to secure computer systems and networks.
Keywords: Cyber Security, Cyber Threat, Data Leak, Malicious Traffic, Network Security

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  pada  tahun  2020  tidak membuat  semangat  proses  belajar  mengajar menurun.  Dengan  kepercayaan  melaksanakan program  SMK  Pusat  Keunggulan  pada  tahun 2021,  SMK  Muhammadiyah  1  Yogyakarta melakukan inovasi pembelajaran berbasis teknologi  informasi.  Hal  ini  terlihat  dari penggunaan  media  sosial  pada  masa  pandemi
oleh  siswa  SMK  Muhammadiyah  1  Yogyakarta dengan  intensitas  31%.  Salah  satu  dampak  dari intensitas  penggunaan  media  sosial  oleh  siswa diantaranya  kualitas  jam  tidur  yang  buruk sebanyak  66.2%  (Pratiwi,  2020).  Maka  pada proses  belajar  mengajar  perlu  metode  yang kreatif  untuk  menumbuhkan  semangat  siswa. Peneliti  dari  dari  Universitas  Ahmad  Dahlan, Syafira  Budiarti  dan Siti  Nur  Rohmah melakukan  usulan  pembelajaran  yang  interaktif
melalui  aplikasi  Quizizz.  Terimplementasinya Quizizz  pada  proses  belajar  mengajar  di  SMK Muhammadiyah  1  Yogyakarta  memberikan beberapa  manfaat  diantaranya:  penggunaan ponsel  cerdas  yang  membuat  siswa  tidak  bosan, pembelajaran kelompok secara daring, memudahkan pemantauan keaktifan siswa dalam tanya jawab, dan kemudahaan manajemen waktu dalam  pengerjaan  soal  atau  kuis  (Budiarti  & Rohmah,  2021).  Pasca  pandemi  proses  belajar mengajar  juga  masih  menerapkan  pembelajaran interaktif menggunakan ponsel cerdas.
SMK  Muhammadiyah  1  Yogyakarta  sebelum pandemi  pun  telah  menerapkan  pendukung pembelajaran yang berbasis teknologi informasi, diantaranya terimplementasinya sistem informasi perpustakaan berbasis web pada tahun 2015 oleh mahasiswa  Universitas  Negeri  Yogyakarta, Husin  Nanda  Perwira  (Perwira,  2015).  Artinya SMK  Muhammadiyah  1  Yogyakarta  telah menerapkan  sistem  yang  terhubung  dengan jaringan atau daring. Walaupun sudah menerapkan  teknologi  informasi  tetapi  secara pengembangan  teknologi  informasi  terutama pada  infrastruktur  jaringan  belum  terkelola dengan  baik  yang  berpotensi  menimbulkan gangguan  dalam  proses  belajar  mengajar. Sebagai contoh penyebaran malware , berdasarkan  survei  dari  Asosiasi  Penyelenggara Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  penetrasi pengguna internet pada 2019-2020 (Q2) mencapai  197,71  juta  dari  166.91  jumlah penduduk Indonesia. Penetrasi pengguna internet di  Indonesia  tiap  tahun  selalu  meningkat (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia, 2020).  Berdasarkan  data  dari  Badan  Siber  dan Sandi  Negara  serangan  siber  di  Indonesia tercatat  pada  tahun  2022  sebanyak  975  juta dalam bentuk trafik anomali. Dari 975 juta trafik anomali terdapat serangan siber yang bersumber dari Robot  Network atau  Botnet  (Badan  Siber dan Sandi Negara, 2023).

## 2. METODE
Network  Development  Life  Cycle (NDLC) adalah  metodologi  yang  digunakan  di  bidang rekayasa  dan  manajemen jaringan  untuk memandu  proses  perencanaan,  perancangan, implementasi, dan pemeliharaan sistem komputer dan jaringan yang terstruktur, sistematis,  dan  efisien.  Latar  belakang  NDLC didasarkan  pada  pemahaman  bahwa  jaringan
adalah sistem rumit yang memerlukan perencanaan dan administrasi yang cermat untuk mewujudkan  fungsi  dan  kinerja  optimal.  NDLC mencakup  beberapa  tahapan  yang  saling berhubungan dalam sebuah siklus yang berkesinambungan, seperti yang ditunjukan pada Error! Reference source not found. (Ramdhania dkk., 2019).
1. Analisis, tim pengembangan jaringan mengidentifikasi  persyaratan,  tujuan,  dan kendala organisasi.
2. Perancangan,  tim  pengembangan  jaringan membuat rencana terperinci untuk infrastruktur  jaringan,  termasuk  menentukan topologi jaringan, memilih komponen perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang sesuai, menentukan  tindakan keamanan, dan mempertimbangkan persyaratan skalabilitas.
3. Simulasi  diperlukan  untuk  memastikan perancangan  sistem  komputer  dan  jaringan telah sesuai.
4. Implementasi,  tahap  ini  mencakup  kegiatan seperti pengadaan dan pemasangan perangkat  keras,  konfigurasi  perangkat jaringan,  membangun  konektivitas,  dan melakukan  pengujian  untuk  memastikan bahwa jaringan berfungsi dengan benar.
5. Pemantauan,  fase  yang  berfokus  pada manajemen  berkelanjutan  dan  dukungan infrastruktur jaringan.
6. Pengelolaan,  fase  yang  mengutamakan dokumentasi dan evaluasi sepanjang siklus.
Gambar 1. Model Network Development Life Cycle
Dalam  upaya  mengantisipasi  serangan  siber maka  diperlukan  perancangan  jaringan  yang mengadopsi penelitian sebelumnya, yaitu memanfaatkan  metode  port  mirroring.  Metode port  mirroring  yaitu  suatu  metode  yang
diterapkan  pada  perangkat  jaringan  Mikrotik dengan  melakukan  penyalinan  lalu  lintas jaringan.  Informasi  lalu  lintas  jaringan  ini selanjutnya  dilakukan  analisis  menggunakan perangkat  lunak  Maltrail.  Adapun  topologi jaringannya  seperti  pada Gambar  2 ,  sedangkan kebutuhan  perangkat  lunak  dan  perangkat  lunak pada penelitian seperti pada Tabel 1 .
Tabel  1. Kebutuhan Sensor Kebutuhan Keterangan Router Mikrotik Cloud Core Router 16 Port; RAM 4GB, CPU AL32400 1.7 GHz 4 Cores Single Board Computer Raspberry Pi 4, RAM 8G, Storage 32GB Sistem Operasi Raspberry Pi OS Lite Perangkat Lunak Maltrail

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Port  mirroring merupakan  metode  untuk melakukan  penyalinan  lalu  lintas  dari  sebuah perangkat  ke  perangkat  lain.  Pada  penelitian  ini port  mirroring  dikonfigurasikan  pada  perangkat Mikrotik  Cloud  Core  Router  dari  jaringan internal  menuju  jaringan  global  ke  perangkat Single  Board  Compouter (Wang  dkk.,  2021). Penggunaan Single  Board  Computer ,  Raspberry Pi  4  bertujuan  untuk  menghemat  biaya  tetapi memiliki kemampuan  yang cukup bagus. Dalam penelitian  yang dilakukan di Universitas Gadjah Mada  Raspberry  Pi  dibangun  sebagai mini- supercomputer dengan  dilakukan overclocking
mampu menacapai 9943 MFLOPS (Priyambodo dkk.,  2019).  Namun  pada  penelitian  ini  tidak memanfaatkan fitur tersebut.
Penelitian ini fokus pada pemanfaatkan Raspberry  Pi  sebagai  sensor  serangan  siber. Sistem  operasi  yang  digunakan  pada  Raspberry Pi  sesuai  rekomendasi  standar,  yaitu  Raspberry Pi  OS  versi  Lite  (tanpa  GUI).  Penggunaan  versi Lite  dengan  tujuan  untuk  mengurangi  beban penggunaan  sumber  daya  yang  diperlukan  pada GUI  (Hayatunnufus  dkk.,  2020).  Sensor  deteksi serangan  siber  yang  digunakan  adalah  Maltrail, sistem  untuk  mendeteksi  lalu  lintas  yang  telah dirancang  dengan  tujuan  mengidentifikasi  rute berbahaya  dan  mencurigakan.  Jejak-jejak  dari rute ini dikumpulkan dari daftar hitam ( blacklist ) yang dapat diakses secara publik dan terdiri dari unsur-unsur  informasi  yang  telah  diakui  oleh beberapa  sektor  keamanan  informasi  dunia. Selain  itu,  sistem  ini  juga  menggabungkan  jejak statis  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  laporan antivirus  dan  daftar  yang  telah  dibuat  untuk memudahkan  pengguna  dalam  menganalisis aktivitas  yang  mencurigakan  atau  anomali (Maulana, 2020).
Maltrail dalam pengembangannya menggunakan bahasa  pemrograman  Python  sehingga  banyak membutuhkan beberapa pustaka yang dibutuhkan  diantaranya  libpcap,  pcapy-ng, schedtool,  dan  propcs  (Riasetiawan  dkk.,  2021). Maltrail  yang  memiliki  lisensi  bebas  berbasis Free  Open  Source  Software ,  yaitu  MIT  License yang memudahkan pengguna untuk mendapatkan dan menggunakan tanpa mengeluarkan  biaya  lisensi  ke  pembuat  aplikasi sehinga  memudahkan  proses  penelitian  (Raodia, 2019). Selain memiliki lisensi yang memudahkan  pengguna,  Maltrail  menyediakan beberapa  kamus  atau  daftar  hitam  dari  potensi serangan siber pada perangkat mobile, diantaranya: android_anubis,  android_thiefbot, android_redalert,  apt_aridviper,  andromeda, android_fakemrat, android_gmaster, anterfrigus, android_callerspy, android_clickfraud ,  dan  sebagaianya.  Untuk mendapatksan  daftar  tersebut,  setelah  proses installasi  pengoperasian  sistem  dan  Maltrail maka perlu menjalankan perintah sudo python3 sensor.py .    Ada  proses  daftar  pembaruan  basis data  potensi  serangan  siber  atau  pun blacklist dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar 1. Topologi Port Mirroring pada Jaringan
Setelah  proses  pembaruan  basis  data  untuk menjalankan  hasil  analisis    dan  dashboard  dari Maltrail  dengan  menjalankan  perintah sudo python3  server.py .    Proses  analisis  dari Maltrail  berdasarkan  paket  data  yang  disalinkan menggunakan  teknik  port  mirroring dari Mikrotik.  Pada  penelitian  ini  lalu  lintas  utama melalui  Port  9  (ether9)  sedangkan  lalu  lintas akan disalin melalui port 8 (ether8) yang menuju ke  Raspeberry  Pi  yang  terinstall  Maltrail. Adapun konfigurasi port mirroring pada Mikrotik seperti pada Gambar 3 .
Proses  pemantauan  serangan  siber  yang  berasal dari jaringan  internal memerlukan beberapa  hari untuk mendapatkan hasil maksimal. Berdasarkan pemantau  setiap  harinya  berbeda-beda  hasilnya. Contoh  serangan  siber  dari  penelitian  ini  yang ditemukan  diantaranya  potential  data  leakage atau  kebocoran  data,  yaitu  upaya  pengungkapan informasi sensitif yang tidak sah dengan dampak memiliki konsekuensi berpindahnya atau tersalinnya suatu data ke tempat lain (Plagemann dkk., 2022). Potensi kebocoran data muncul dari
berbagai  faktor  termasuk  diantaranya  serangan rekayasa sosial, kelemahan dalam aplikasi pihak ketiga,  berbagi  data,  ancaman  orang  dalam ( insider  threat ),  dan  kurangnya  kesadaran menjaga privasi pengguna.. Selain itu, kebocoran  data  dapat  terjadi  karena  niat  jahat atau  kesalahan  yang  tidak  disengaja  oleh  orang dalam  atau  orang  luar,  yang  bersumber  potensi celah keamanan pada suatu sistem (Fazwan dkk., 2023).  Beberapa  entitast  organisasi  sering mempercayakan  data  sensitif  kepada  pengelola data  pihak  ketiga  yang  dapat  meningkatkan risiko kebocoran data (Baby dkk., 2017).
Potensi  kebocoran  data  yang  ditemukan  pada penelitian  ini  berdasarkan  sensor  dari  Maltrail adalah  ditemukan  pengguna  ponsel  yang  tidak sadar  bahwa  ponselnya  mengakses  sebuah  situs yang  mencatat  International  Mobile  Equipment Identity  (IMEI)  dan  model  dari  produk  ponsel tersebut.  IMEI  merupakan  kode  unik  yang dibenamkan pada ponsel yang berfungsi sebagai sarana  identifikasi  dan  otentikasi  untuk  terminal komunikasi  seluler  (Dongdong,  2016).  Adapun potensi  kebocoran  data  berupa  IMEI  dan  model ponsel  yang  tercatat  oleh  Maltrail  dapat  dilihat pada Gambar 5.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  yang  bertujuan  mengetahui  potensi serangan  siber  jaringan  internal  dilakukan dengan mengimplementasikan pemasangan sensor  pemantau  trafik  anomali.  menghasilkan beberapa  potensi.  Adapun  potensi  ancaman serangan siber yang terekam diantaranya potensi kebocoran data dari pengguna ponsel. Kebocoran data yang terekam diantaranya  IMEI dan  model  ponsel  yang  dikirimkan  oleh pengguna  secara  tidak  sadar  saat  mengakses situs  web.  Dampak  dari  kebocoran  data  adalah pemilik  situs  web  dapat  mengetahui  ada  ponsel dengan  IMEI  dan  model  tertentu  sedang mengakses  situs  web. Bahkan pemilik situs  web dapat mengetahui  IP Address pengakses melalui fitur  GeoIP,  yaitu  teknologi  yang  digunakan untuk mengetahui geolokasi dengan menentukan lokasi geografis host internet berdasarkan alamat IP.  Pada  implementasi  sensor  potensi  ancaman serangan  siber  mengggunakan  Maltrail  belum terintegrasi  dengan  firewall.  Harapan  penelitian selanjutnya  dapat  integrasikan  dengan  firewall dan  jaringan  untuk  mengurangi  risiko  potensi kebocoran  data  dari  kesalahan  pengguna  ponsel saat mengakses sebuah situs web.
Gambar 3. Proses Pembaruan Basis Data Maltrail
Gambar 2. Konfigurasi Port Mirroring pada Mikrotik

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  menyampaikan  terima  kasih  kepada semua pihak yang telah mendukung program ini. Adapun  program  ini  merupakan  Program Pengabdian  kepada  Masyarakat  merujuk  pada Kontrak Pengabdian kepada Masyarakat
Direktorat  Riset,  Teknologi,  dan  Pengabdian kepada Masyarakat, Direktorat Jenderal Pendidikan  Tinggi,  Riset,  dan  Teknologi Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset, dan  Teknologi  Tahun  Anggaran  2023,  Nomor 0667/E5/P.02.00/2023 tanggal 6 Juli 2023.

## DAFTAR PUSTAKA
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia. (2020).  Laporan  Survei  Internet  APJII
2019 – 2020. Dalam
Asosiasi
Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia (Vol.  2020,  hlm.  1–146).  Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia. https://apjii.or.id/survei
Baby, A., Scholar, P. G., & Krishnan, H. (2017).
A  Literature  Survey  on  Data  Leak Detection And  Prevention  Methods. International Journal of Advanced Research in Computer Science .
Badan Siber dan Sandi Negara. (2023). Lanskap Keamanan  Siber  Indonesia  2022 .  Badan Siber dan Sandi Negara.
Budiarti,  S.,  &  Rohmah,  S.  N.  (2021). Pemanfaatan  Aplikasi  Quizizz  Sebagai
Media Pembelajaran di SMK Muhammadiyah  1  Yogyakarta  di  Tengah Pendemi . Seminar Nasional Hasil Pelaksanaan Program Pengenalan Lapangan Persekolahan. Dongdong,  Z.  (2016). IMEI  (International Mobile Equipment Identity) code processing method, IMEI code processing system and terminal .
Fazwan,  A.  F.  B.  A.,  Azhar,  A.,  &  Hanif,  N.  S.
B.  (2023). Data  Leakage  on  Social Networking Sites [Preprint]. https://doi.org/10.36227/techrxiv.2350704
0
Hayatunnufus,  Riasetiawan,  M.,  &  Ashari,  A. (2020).  Performance  Analysis  of  FIFO and  Round  Robin  Scheduling  Process Algorithm  in  IoT  Operating  System  for
Collecting Landslide Data. 2020 International Conference on Data Science, Artificial Intelligence, and Business  Analytics  (DATABIA) ,  63–68.
https://doi.org/10.1109/DATABIA50434. 2020.9190608
Maulana,  R.  A.  (2020). Penerapan  Sistem Pendeteksi dan Pencegah Serangan Malware  dengan  Sensor  Maltrail  pada Jaringan Server di Diskominfo Tangerang Selatan . Institut Pertanian Bogor.
Perwira,  H.  N.  (2015). Pengembangan  Sistem Informasi  Perpustakaan  Berbasis  Web  Di SMK  Muhammadiyah  1  Yogyakarta . Universitas Negeri Yogyakarta.
Plagemann,  T.,  Goebel,  V.,  Hollick,  M.,  & Koldehofe,  B.  (2022). Towards  Privacy Engineering  for  Real-Time  Analytics  in the  Human-Centered  Internet  of  Things . https://doi.org/10.48550/ARXIV.2210.163 52
Pratiwi,  A.  P.  (2020). Hubungan  Intensitas Penggunaan Media Sosial Dengan
Kualitas  Tidur  Pada  Siswa  Kelas  X  di SMK Muhammadiyah 1 Yogyakarta . 1 (4).
Priyambodo,  T.  K.,  Lisan,  A.  W.,  & Riasetiawan,  M.  (2019). Inexpensive Green  Mini  Supercomputer  Based  on Single Board Computer Cluster . 10 (1).
Ramdhania,  A.  N.,  Kurniawan,  M.  T.,  & Hediyanto,  U.  Y.  K.  S.  (2019).  Network infrastructure design in connectivity using Inter-VLAN  concept  in  bandung  district government. Proceedings  of  the  3rd

## Gambar 4. Rekaman Serangan Potensi Kebocoran Data
International Conference on Telecommunications  and  Communication Engineering , 111–115. https://doi.org/10.1145/3369555.3369562 Raodia. (2019). Pengaruh Perkembangan
Teknologi Terhadap Terjadinya Kejahatan Mayantara  (Cybercrime). Jurisprudentie : Jurusan  Ilmu  Hukum  Fakultas  Syariah dan Hukum , 6 (2), 39. https://doi.org/10.24252/jurisprudentie.v6i 2.11399 Riasetiawan,  M.,  Wisnuaji,  A.,  Hariyadi,  D.,  & Febrianto,  T.  (2021).  Pengembangan Aplikasi Information Gathering menggunakan Metode Hybrid Scan berbasis Graphical User Interface.
CyberSecurity  dan  Forensik  Digital , 4 (1), 44–48. https://doi.org/10.14421/csecurity.2021.4.
1.2449
Wang,  L.-M.,  Miskell,  T.,  Morgan,  J.,  &
Verplanke, E. (2021). Design of A Multi- Path  Reconfigurable  Traffic  Monitoring System. 2021 IEEE International Conference  on  Networking,  Architecture and Storage (NAS) , 1–8. https://doi.org/10.1109/NAS51552.2021.9 605385