<mods:mods version="3.3" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>PENGEMBANGAN INTRUSION DETECTION SYSTEM (IDS)&#13;
SNORT PADA WEB SERVER VIRTUAL DENGAN&#13;
INTEGRASI NOTIFIKASI WHATSAPP DAN &#13;
OTOMATISASI FIREWALL RESPONSE</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Syahrul</mods:namePart><mods:namePart type="family">-</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Keamanan jaringan merupakan aspek krusial dalam pengelolaan web&#13;
server, namun sistem Intrusion Detection System (IDS) konvensional seringkali&#13;
hanya berfungsi sebagai pendeteksi tanpa mekanisme respon yang cepat, sehingga&#13;
administrator harus melakukan pemantauan manual yang memakan waktu.&#13;
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan mengembangkan&#13;
IDS Snort pada server web virtual yang terintegrasi dengan notifikasi WhatsApp&#13;
dan otomatisasi Respons firewall . Metode penelitian yang digunakan adalah System&#13;
Development Life Cycle (SDLC) yang meliputi perancangan sistem, konfigurasi&#13;
aturan Snort, serta pembangunan skrip Bot.js berbasis Node.js untuk menjembatani&#13;
komunikasi antara log Snort, aplikasi WhatsApp, dan Firewall (UFW). &#13;
Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu mendeteksi serangan&#13;
secara real-time dengan rata-rata waktu respon total sebesar 1.615 ms untuk&#13;
serangan Port scanning dan 2.700 ms untuk serangan Denial of Service (DoS).&#13;
Integrasi notifikasi WhatsApp terbukti efektif memberikan peringatan seketika&#13;
kepada administrator, sementara otomatisasi firewall berhasil memblokir&#13;
penyerang IP tanpa campur tangan manual. Penelitian ini memberikan kontribusi&#13;
pada peningkatan sistem keamanan server otomatis yang dapat dimanfaatkan oleh&#13;
jaringan administrator untuk meningkatkan efisiensi mitigasi serangan.&#13;
Pengembangan lebih lanjut dapat dilakukan dengan menambahkan fitur analisis&#13;
serangan berbasis kecerdasan buatan untuk akurasi deteksi yang lebih tinggi.</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum</mods:classification><mods:classification authority="lcc">005 Pemrograman komputer, program dan data</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8061">2026-01-20</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas AMIKOM Yogyakarta;Fakultas Ilmu Komputer</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mods:mods>