Integritas JSON pada Otomatisasi Firewall Filter MikroTik Menggunakan n8n dan LLM Qwen2.5-Coder-7B
DOI:
https://doi.org/10.33005/santika.v6i1.1212Keywords:
Otomatisasi Jaringan, Firewall MikroTik, Large Language Mode, n8n, Retrieval-Augmented GenerationAbstract
Otomatisasi manajemen kebijakan firewall MikroTik menggunakan Large Language Model (LLM) menawarkan solusi adaptif untuk mengatasi proses administrasi manual yang memakan waktu dan rentan terhadap human error. Namun, penerapan base model kecerdasan buatan sering kali memunculkan celah keamanan baru akibat fenomena "halusinasi" parameter. Hal ini dipicu oleh ketidakmampuan model berbasis semantik dalam mematuhi batasan leksikal yang kaku pada sintaks RouterOS MikroTik. Penelitian ini merancang dan mengevaluasi arsitektur sistem otomatisasi berbasis instruksi bahasa natural (bahasa Indonesia) yang diorkestrasi menggunakan platform n8n, model Qwen2.5-Coder-7B-Instruct melalui vLLM, dan basis data Supabase. Pengujian dilakukan terhadap 30 skenario test case yang terdistribusi secara seimbang pada rantai lalu lintas input, forward, dan output, serta tindakan accept dan drop. Hasil pengujian kuantitatif menunjukkan tingkat keberhasilan sebesar 90% dalam menghasilkan format luaran JSON yang valid secara sintaksis dan akurat secara leksikal. Meskipun demikian, analisis kualitatif terhadap 10% kegagalan mengungkap adanya misinterpretasi model terhadap arah paket lalu lintas dan kegagalan dalam menangkap instruksi negasi. Berdasarkan temuan tersebut, penerapan teknik Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan optimasi Prompt Engineering terbukti krusial untuk menjaga presisi parameter alamat IP. Sebagai langkah mitigasi lanjutan, metode fine-tuning direkomendasikan untuk menanamkan pemahaman leksikal bawaan pada model guna meningkatkan keandalan sistem pada lingkungan jaringan aktual.
References
M. W. S. Utomo, H. E. Wahanani, dan A. Junaidi, “Validasi keamanan infrastruktur web: analisis jaringan dan kekuatan enkripsi SSL/TLS instansi A,” Prosiding Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat LPPM Universitas ’Aisyiyah Yogyakarta, vol. 4, hlm. 696–705, Mar 2026, [Daring]. Tersedia pada: https://proceeding.unisayogya.ac.id/index.php/prosemnaslppm/article/view/2207
D. P. Lasminingrum, E. Y. Puspaningrum, dan B. M. Mulyo, “Perbandingan metode lexical dan semantic retrieval : BM25, IndoSBERT baseline, dan IndoSBERT fine-tuned pada pencarian dokumen berbahasa Indonesia,” Prosiding Seminar Nasional Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat LPPM Universitas ’Aisyiyah Yogyakarta, vol. 4, Mar 2026, [Daring]. Tersedia pada: https://proceeding.unisayogya.ac.id/index.php/prosemnaslppm/article/view/2088
F. Liu, B. Farkiani, dan P. Crowley, “Large Language Models for computer networking operations and management: A survey on applications, key techniques, and opportunities,” 1 Oktober 2025, Elsevier B.V. doi: 10.1016/j.comnet.2025.111614.
S. Cruzes, “Revolutionizing optical networks: The integration and impact of large language models,” 1 Oktober 2025, Elsevier B.V. doi: 10.1016/j.osn.2025.100812.
D. Munson, P. Alain, dan G. Doyen, “NEAT: A Nile-English Aligned Translation corpus based on a robust methodology for Intent Based Networking,” Computer Networks, vol. 271, Okt 2025, doi: 10.1016/j.comnet.2025.111519.
Mr. S. Pawar, “A Practical Evaluation of Self-Hosted n8n for Secure and Scalable Workflow Automation,” INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT, vol. 09, no. 06, hlm. 1–9, Jun 2025, doi: 10.55041/ijsrem50302.
A. B. Pratomo, “Automation of Cyber Attack Mitigation on RouterOS Using n8n Orchestration Platform,” Bulletin of Network Engineer and Informatics, vol. 4, no. 1, hlm. 1–5, Apr 2026, doi: 10.59688/fq83hq56.
M. Mahade Hasan, M. Waseem, K. K. Kemell, J. Rasku, J. Ala-Rantala, dan P. Abrahamsson, “Assessing small language models for code generation: An empirical study with benchmarks,” Journal of Systems and Software, vol. 236, Jun 2026, doi: 10.1016/j.jss.2026.112815.
D. Rohrschneider, M. Pehlke, U. Handmann, dan M. Jansen, “LLM-based JSON Mapping and Blockchain Integration for Digital Product Passports,” Digital Business, vol. 6, no. 1, hlm. 100167, Jun 2026, doi: 10.1016/j.digbus.2026.100167.
M. K. Hossain dan W. Aljoby, “NetIntent: Leveraging Large Language Models for End-to-End Intent-Based SDN Automation,” IEEE Open Journal of the Communications Society, vol. 6, hlm. 10512–10541, 2025, doi: 10.1109/OJCOMS.2025.3642642.
D. Brodimas, A. Birbas, D. Kapolos, dan S. Denazis, “Intent-Based Infrastructure and Service Orchestration Using Agentic-AI,” IEEE Open Journal of the Communications Society, vol. 6, hlm. 7150–7168, 2025, doi: 10.1109/OJCOMS.2025.3600706.
J. G. López, D. O. P. Tabacu, N. P. Soriano, dan A. A. García, “R-Snort: A Performance-Optimized Multi-Agent NIDS Architecture for SOHO and Edge-of-Things Networks Using Snort 3 on Raspberry Pi 5,” Computers, vol. 15, no. 5, Mei 2026, doi: 10.3390/computers15050270.
