Rancang Bangun Dashboard Integrasi Asset Discovery Tools di PT Negeri Seni Teknologi

Abstract

PT Negeri Seni Teknologi adalah perusahaan keamanan siber yang memerlukan proses asset discovery untuk memetakan aset digital klien. Penggunaan Subfinder, Naabu, Nmap, dan Httpx secara terpisah menghasilkan data yang tidak terintegrasi dan sulit dianalisis. Penelitian ini mengembangkan AsseDisc, yaitu dashboard berbasis web yang mengintegrasikan keempat alat tersebut dalam satu pipeline otomatis menggunakan metode Rapid Application Development. Sistem dibangun dengan arsitektur tiga lapisan: frontend Next.js, backend FastAPI, dan modul eksekusi berbasis Docker. Penyimpanan data menggunakan format JSON dan komunikasi real time menggunakan Server-Sent Events. Pemindaian berjalan secara sekuensial melalui enumerasi subdomain, Pemindaian port, deteksi layanan, dan pemeriksaan status HTTP. Pengujian black box terhadap 11 skenario menunjukkan seluruh fungsi utama berjalan dengan tingkat keberhasilan 100%. Sistem ini memberikan solusi terpusat bagi analis keamanan dalam melakukan asset discovery lintas platform tanpa instalasi terpisah untuk setiap alat Pemindaian setelah Docker tersedia.

PT Negeri Seni Teknologi is a cybersecurity company that requires asset discovery to map client digital assets. The separate use of Subfinder, Naabu, Nmap, and Httpx produces non-integrated data that is difficult to analyze comprehensively. This study develops AsseDisc, 0061 web-based dashboard integrating these four tools into a single automated pipeline using the Rapid Application Development method. The system is built on a three-tier architecture consisting of a Next.js frontend, a FastAPI backend, and a Docker-based execution module. Data is stored in JSON format, while real-time communication between backend and frontend uses Server-Sent Events. The scanning process runs sequentially through subdomain enumeration, port scanning, service detection, and HTTP status verification. Functional testing using the black box testing method across 11 test scenarios shows that all core functions performed as expected, achieving a 100% success rate. This system provides a solution for security analysts to perform asset discovery without requiring separate installations for each scanning tool, once Docker is available