Ahmad Gimnastiar

Penelitian ini mengembangkan Intrusion Detection System (IDS) berbasis Snort yang dioptimalkan menggunakan parallel computing dengan Message Passing Interface (MPI). Sistem dibangun dengan arsitektur master dan dua worker yang menjalankan Snort secara paralel untuk mendeteksi lalu lintas ICMP. Log hasil deteksi dikumpulkan melalui shared folder dan dimonitor oleh master menggunakan skrip Python, yang juga mengirimkan notifikasi email otomatis bila ancaman kritis terdeteksi. Pengujian dilakukan dalam empat skenario: tanpa worker, dengan 1 worker, 2 worker, dan 1 worker dengan tuning konfigurasi. Hasil menunjukkan peningkatan efisiensi penggunaan CPU, memori, dan energi secara signifikan. Sistem dengan 2 worker memberikan kinerja terbaik, sementara tuning pada 1 worker menghasilkan konsumsi energi paling rendah. Hasil ini membuktikan bahwa pendekatan parallel computing dapat meningkatkan efektivitas sistem IDS dan layak diterapkan pada jaringan berskala kecil hingga menengah.