DATA MASTER & NILAI EVALUASI

Matriks Keputusan Awal & Rubrik Kriteria

Halaman ini menyajikan data acuan evaluasi teknis yang diambil dari sintesis penelitian terdahulu (David 2022, Di Angelo & Salzer 2019, Rameder et al. 2022) dan taksonomi DASP Top 10. Data ini menjadi nilai dasar (Matriks Keputusan X) sebelum dinormalisasi oleh algoritma SAW.

Tabel 4.4 Matriks Keputusan Awal Nilai Kinerja Alternatif (X)

Skala penilaian berkisar antara 0 sampai dengan 3 sesuai rubrik subkriteria.

KodeAlternatif ToolsC1C2C3C4C5C6C7C8C9C10
A1Conkas2302322213
A2Manticore2232223323
A3teEther3231212202
A4Mythril2202322313
A5Slither2201223323

Tabel 4.3 Rubrik Penilaian 10 Subkriteria

Pedoman konversi karakteristik teknis tools ke dalam bobot numerik 0 s.d 3.

C1Metode Analisis
Fungsional • benefit

Metodologi pengujian keamanan kode (analisis statis atau dinamis).

[2]Mendukung 1 metode analisis (statis saja atau dinamis saja).
[3]Mendukung 2 metode analisis secara bersamaan (kombinasi statis & dinamis).
C2Tingkat Abstraksi
Fungsional • benefit

Tingkat representasi kode masukan yang dapat dianalisis (Solidity source code atau EVM bytecode).

[2]Mendukung 1 tingkat abstraksi masukan (hanya Solidity atau hanya Bytecode).
[3]Mendukung 2 tingkat abstraksi masukan (menerima Solidity sekaligus Bytecode).
C3Dukungan Analisis Massal
Fungsional • benefit

Kemampuan melakukan pemindaian banyak kontrak pintar sekaligus secara otomatis (bulk/multithreading).

[0]Tidak mendukung analisis massal (hanya satu kontrak per eksekusi).
[1]Dukungan pemindaian massal sangat minimal dan membutuhkan skrip tambahan.
[2]Dukungan terbatas untuk pemindaian massal/multi-kontrak.
[3]Mendukung penuh analisis massal secara terdistribusi/multi-threading dan on-chain.
C4Metodologi Deteksi
Fungsional • benefit

Teknik deteksi kerentanan yang diterapkan (Symbolic Execution, Constraint Solving, Data Dependency, dll).

[1]Mendukung 1 teknik deteksi kerentanan.
[2]Mendukung hingga 2 teknik deteksi kerentanan.
[3]Mendukung 3 teknik deteksi kerentanan secara komprehensif.
C5Dukungan Transformasi Kode
Fungsional • benefit

Kemampuan mengonversi kode ke bentuk representasi lain (Disassembly, Decompilation, AST, CFG).

[1]Mendukung 1 metode transformasi kode.
[2]Mendukung 2 metode transformasi kode.
[3]Mendukung 3 metode transformasi kode.
C6Dukungan Deteksi Kerentanan
Fungsional • benefit

Jumlah jenis kerentanan menurut taksonomi DASP Top 10 yang mampu dideteksi oleh tool.

[0]Mendeteksi 0–1 jenis kerentanan DASP.
[1]Mendeteksi 2–3 jenis kerentanan DASP.
[2]Mendeteksi 4–6 jenis kerentanan DASP.
[3]Mendeteksi 7 atau lebih jenis kerentanan DASP.
C7Integrasi
Non-Fungsional • benefit

Kemudahan pengintegrasian tool ke alur CI/CD, framework testing, atau pipeline otomasi.

[0]Tidak didukung integrasi eksternal.
[1]Dukungan integrasi minimal (memerlukan wrapper manual).
[2]Didukung dengan baik dengan konfigurasi tambahan.
[3]Sangat baik dan mudah diintegrasikan secara native (CI/CD, API).
C8Ketahanan (Robustness)
Non-Fungsional • benefit

Stabilitas penanganan kesalahan (error handling) saat memproses kontrak yang kompleks.

[1]Penanganan error buruk, sering mengalami kegagalan parsing.
[2]Penanganan error cukup baik dengan pesan diagnostik dasar.
[3]Penanganan error sangat stabil, tangguh, dan informatif.
C9Kemudahan Penggunaan
Non-Fungsional • benefit

Ketersediaan ragam antarmuka bagi pengguna (CLI, GUI, maupun Python API).

[0]Tidak menyediakan antarmuka standar (hanya skrip mentah).
[1]Mendukung salah satu antarmuka interaksi (hanya CLI atau hanya API).
[2]Mendukung 2 opsi antarmuka (misal: CLI dan Python API).
[3]Mendukung antarmuka lengkap (CLI, GUI, dan API).
C10Kemudahan Pengaturan (Ease of Setup)
Non-Fungsional • benefit

Kelengkapan dokumentasi instalasi dan ketersediaan paket siap pakai (pip, Docker).

[1]Instalasi rumit, dependensi harus dikompilasi manual.
[2]Konfigurasi cukup mudah namun ada detail dokumentasi yang kurang.
[3]Instalasi sangat mudah (tersedia pip/Docker resmi dengan panduan lengkap).