<![CDATA[Seiring bertambahnya pengguna internet, semakin canggih juga serangan siber yang terjadi. Berdasarkan laporan tahunan dari Honeynet Project BSSN, tahun 2018 telah terjadi 12.895.554 serangan yang masuk ke Indonesia dan 513.863 berupa aplikasi berbahaya. Serangan-serangan ini apabila tidak terdeteksi dan dicegah, maka dapat menurunkan kredibilitas layanan, seperti kerahasiaan data, integritas, dan ketersediaan data. Sehingga dibutuhkan aplikasi yang mampu mendeteksi banyaknya serangan tersebut, yaitu Instrusion Detection System (IDS). Terdapat beberapa aplikasi IDS yang ada, seperti Snort dan Suricata. Dari banyak aplikasi yang ada, perlu dilakukan analisis terhadap kemampuannya dalam mendeteksi intrusi di jaringan. Salah satu kemampuan yang harus dianalisis yaitu akurasi. Akurasi adalah sebuah metrik yang mengukur seberapa benar IDS bekerja dengan mengukur persentase deteksi dan kegagalan serta jumlah peringatan palsu yang dihasilkan suatu sistem. Akurasi dalam mendeteksi serangan-serangan ini menjadi tantangan untuk aplikasi IDS. Dalam melakukan analisis diawali dengan melakukan pengujian dengan menggunakan Pytbull terhadap aplikasi Snort dan Suricata. Pytbull dikonfigurasi dengan 70 serangan yang dikelompokkan dalam 11 modul serangan. Pengujian dilakukan dalam 3 skenario, yaitu menggunakan rules asli, rules dari Emerging Threat, dan rules yang dibuat sendiri. Penelitian ini, memberikan penjelasan terkait bagaimana melakukan pengujian menggunakan Pytbull terhadap Snort dan Suricata menggunakan 3 skenario yang telah ditentukan yang kemudian dilanjutkan analisis dengan menghitung nilai akurasinya untuk dibandingkan mana yang lebih baik. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa Suricata versi 5.0.2 dengan pengujian menggunakan Pytbull dalam 3 skenario, memiliki akurasi lebih tinggi daripada Snort versi 2.9.15.1 karena memiliki rules yang lebih banyak. Walaupun rules lebih banyak, namun penggunaan memory Suricata lebih stabil karena menggunakan fitur multi-threading yang dimilikinya.]]>
