TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 159-164 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Deteksi Foto Manipulasi Dengan Tools Forensicallybeta dan Imageforensic.org Dengan Metode Error Level Analysis (ELA)

## Fitriana Harahap
Prodi Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: fitrianaharahap1@gmail.com
Abstrak− Perkembangan  era  digital  saat  ini,  menjadikan  sebuah  foto  dapat  dimanipulasi  dengan  mudah  sehingga  dapat  merubah informasi  yang  disampaikan  menjadi  berbeda  dan  membuatnya  rawan  digunakan  untuk  tindak  kejahatan.  Forensik  citra  digital merupakan  salah satu cara  ilmiah untuk membuktikan keaslian foto. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sebuah digital  image  yang  telah  dimanipulasi  atau  direkayasa  dengan  menggunakan  software  atau  program  tertentu.  Sedangkan  alat analisisnya  menggunakan  metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  yang  diperkenalkan  oleh  Krawetz.  Tools  yang  digunakan  adalah Imageforensics (http:// http://imageforensic.org//) dan ForensicallyBeta  (https://29a.ch/photo-forensics/#forensicmagnifier) berbasis web.  Hasil  yang didapat dari  penelitian  ini  adalah  terdeteksinya perbedaan  kontras noise  antara  foto  asli dan  foto  manipulasi yang menunjukkan  terjadinya  perubahan  pada  foto  tersebut.  Foto  manipulasi  dengan  cara  image  splicing  pada  umumnya  menghasilkan bintik bintik yang lebih gelap, sedangkan foto yang asli menghasilkan bintik bintik yang lebih terang.
Kata Kunci: Forensik Citra Digital; Error Level Analysis; Forensicallybeta
Abstract− The  development  of  the  current  digital  era,  makes  a  photo  easily  manipulated  so  that  it  can  change  the  information conveyed to be different and make it vulnerable to being used for crime. Digital image forensics is one of the scientific ways to prove the authenticity of photos. The purpose of this research is to analyze a digital image that has been manipulated or engineered using certain software or programs. While the analysis tool uses the Error Level Analysis (ELA) method introduced by Krawetz. The tools used are web-based Imageforensics (http://imageforensic.org//)
and ForensicallyBeta (https://29a.ch/photo-
forensics/#forensicmagnifier).  The  results  obtained  from  this  study  are  the  detection  of  differences  in  noise  contrast  between  the original  photo  and  the  manipulated  photo,  which  indicates  a  change  in  the  photo. Photo  manipulation by  means  of  image  splicing generally produces darker spots, while the original photo produces lighter spots.
Keywords : Digital Image Forensics; Error Level Analysis; Forensicallybeta

## 1. PENDAHULUAN
Pemalsuan citra sering tak dapat dikenali secara kasat mata karena citra hasil modifikasi sulit ditentukan keasliannya. Kasus  modifikasi  citra  yang  terjadi  misalnya  adalah  kasus  beredarnya  foto-foto  yang  melibatkan  pejabat,  artis  atau publik  figur  yang  memuat  konten-konten  yang  sensitif  sehingga  menimbulkan  kehebohan  di  masyarakat[1]. Kemunculan  citra-citra  digital  yang  dimodifikasi  akan  menimbulkan  permasalahan-permasalahan  dalam  kehidupan sosial seperti penyebaran informasi-informasi yang tidak benar, sehingga sangat mudah terjadi kesalah pahaman. JPEG “Joint  Photographic  Experts  Group”  merupakan  salah  satu  format  citra  yang  paling  sering  digunakan,  dimana  JPEG adalah  sebuah  format  citra  yang  memiliki  format  lossy  (dimana  metode  untuk  mengkompresi  data  dengan  hasil perbedaan data yang tidak terlalu jauh dari data sebelum kompresi), tetapi banyaknya error yang tesimpan tidak sama dengan citra sebelum proses kompresi[2]. Metode Error level analysis (ELA) adalah sebuah teknik untuk mendekteksi manipulasi  citra  dengan  menyimpan  ulang  citra  pada  level  kualitas  tertentu,  dan  kemudian  menkomputasi  perbedaan antara citra kompresi dan citra  sebelumnya. Jika citra tidak diubah, grid 8x8 piksel seharusnya memiliki potensi error yang sama. Tetapi, jika citra diubah, sebagian dari citra yang telah dimanipulasi akan memiliki potensi error yang lebih tinggi dari bagian citra lainnya. ELA bekerja dengan menyimpan ulang citra untuk mengetahui rata-rata nilai error [3].
Citra  digital  adalah  salah  satu  jenis  digital  evidence  yang  memiliki  risiko  perubahan  hingga  menyebabkan adanya  kerusakan  dan    kehilangan  informasi  yang  sangat  tinggi.Citra    digital  adalah  sebuah  representasi  objek  yang diolah  di  dalam  perangkat  komputer  yang    diperoleh  dari  beragam  peranglkat  digital.    Data  pada  citra  digital  berisi beragam informasi  sehingga di dalam persidangan dan ranah digital  forensik, citra digital digunakan sebagai barang bukti  [4].  Forensik  citra  digital  merupakan  salah  satu  metode  ilmiah  pada  bidang  penelitian  yang  bertujuan  untuk mendapatkan fakta-fakta pembuktian dalam menentukan keaslian image [5][6].
Berbagai  kasus  kriminal  dan  pornografi  yang  melibatkan  file  gambar  masih  kerap  terjadi,  oleh  karena  itu forensic digital terhadap gambar sebagai barang bukti menjadi    kunci  penting  untuk  membantu  pengadilan  dalam mengambil keputusan [7].
Penelitian  ini  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  2  tools  berbasis  web  yaitu  Imageforensics  dan ForensicallyBeta dengan metode Error Level Analysis. Kedua tools ini merupakan aplikasi yang dapat digunakan untuk menganalisis  gambar/foto  untuk  membuktikan  apakah  gambar  tersebut telah  dimanipulasi  atau tidak [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Yuli Sulistyo [9], dengan hasil yang diperoleh teknik ELA (Error Level Analysis) pada  Forensicallybeta  dapat  digunakan  untuk  mendeteksi  keaslian  suatu  citra.  Analisis  2  foto  yang  sudah  dilakukan terdapat perbedaan pada hasil akhirnya sehingga dapat mengetahui citra asli maupun yang sudah diedit.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  Mahardika  [10]    dengan  hasil  yang  diperoleh  bahwa  fotoforensics.com dapat digunakan sebagai deteksi keaslian citra atau gambar yang tepat. Fasilitas yang disediakan dari fotoforensics.com bisa digunakan dan sangat efisien pada teknik ELA (Error Level Analysis) dan teknik JPEG %. Tingkat akurasi yang
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 159-164 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
didapat dari yang dihasilkan dari percobaan penelitian ini adalah 3 sampel yaitu sampel 1 dan sampel 2 sebanyak 87% tingkat akurasi sedangkan sampel 3 didapat 71%.
Adapun tujuan pada penelitian ini yaitu untuk menganalisis dan membandingkan sebuah digital image yang telah dimanipulasi  atau  direkayasa  dengan menggunakan  tools  berbasis  web  yaitu  forensically  beta  dan  imageforensic.org. Sedangkan  teknik  yang  dipakai  alam  deteksi  citra  digital  ini  adalah  metode  Error  Level  Analysis  (ELA)  dengan rekayasa image jenis splicing .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
A. Pengumpulan data
Pada penelitian ini penulis melakukan beberapa metode pengumpulan data diantaranya: yaitu observasi dimana dalam tahapan ini dilakukan observasi dengan mengamati fasilitas dari kedua tools berbasis online yaitu imageforensic.org dan forensicallybeta.  Tahapan  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan  Studi  pustaka  yaitu  melakukan  kajian-kajian  teoritis dan review jurnal-jurnal penelitian yang terkait yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan. B. Metode atau rule pendeteksian
Dalam metode ini penulis melakukan pembuatan rule sendiri untuk menentukan pendeteksian tersebut, pada Gambar.1
Gambar 1 . Metode Pendeteksian

## 2.2 Error Level Analisis (ELA)
Metode Error Level Analysis melakukan sebuah teknik untuk mendekteksi manipulasi citra dengan menyimpan ulang citra  pada  level  kualitas  tertentudan  kemudian  menkomputerisasi  perbedaan  antara  level  kompresi.  Jika  citra  tidak diubah, grid 8x8 piksel seharusnya memiliki potensi error yang sama[11]. Tetapi, jika citra diubah, sebagian dari citra yang  telah  dimanipulasi  akan  memiliki  potensi  error  yang lebih  tinggi  dari  bagian  citra lainnya.  ELA  bekerja  dengan menyimpan ulang citra untuk mengetahui rata-rata error-nya, pada citra kompresi misalnya pada nilai kompresi 95%, dan  kemudian  mengkomputasi  perbedaan  antara  citra  [12].  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk  menentukan  apakah gambar  telah  dimodifikasi  secara  digital.  Teknik  ELA  diperkenalkan  oleh  Krawetz  yang  tersedia  secara  online  dari website [13].

## 2.3 Digital Forensik
Digital  forensik  adalah  cabang  ilmu  komputer  yang  berfokus  pada  pengembangan  bukti  yang  berkaitan  dengan  file digital  untuk  digunakan  dalam  pengadilan  perdata  atau  pidana.  Bukti  forensik  digital  akan  berhubungan  dengan dokumen  komputer,  email,  teks,  foto  digital,  program  perangkat  lunak,  atau  rekaman  digital  lainnya  yang  berkaitan dengan kasus hukum [13][6].
Dalam perkembangannya komputer forensik saat ini lebih dikenal dengan digital forensik  hal ini karena dampak dari  pesatnya  perkembangan  teknologi  komputer  yang  bukan  hanya  berbentuk  komputer  konvensional  tapi  juga mencakup semua perangkat digital yang menggunakan prinsip kerja teknologi komputer didalamnya Meta data adalah informasi  terstruktur  yang  mendeskripsikan,  menjelaskan,  menemukan  atau  setidaknya  menjadikan  suatu  informasi mudah untuk ditemukan kembali, digunakan, atau dikelola [8][14].

## 2.4 Image Forensik
Image  Forensic  merupakan  suatu  wilayah  baru  dalam  penelitian  yang  bertujuan melakukan  verifikasi  keaslian  citra dengan  mengambil  informasi  dari  citra  tersebut.  Tujuan  dari adanya  forensik  citra  adalah  untuk  menemukan, mengidentifikasi atau mencari suatu pemalsuan dari suatu citra. Tujuan lainnya adalah untuk melindungi citra dari suatu kejahatan atau penyalahgunaan pada citra [3].

## 2.4 JPEG Compression
Banyak   kasus manipulasi, gambar   biasanya disimpan kembali  dan  di  kompres  kembali sebagai  gambar  JPEG baru. Oleh   karena   itu, manipulasi yang   dapat   dideteksi melalui recompression tersebut. Chen  dan  Hsu  pada  2011 mengusulkan    metode    baru. Karakteristik  periodik  gambar  JPEG  baik  dalam  tata  ruang dan  mengubah    domain disarankan   untuk   merumuskan dalam rangka menciptakan   pendekatan   deteksi   yang kuat.   atau, Bianchi dan Piva mengusulkan  model  tatistik untuk menggambarkan artefak  yang  ada  di  hadapan  baik A-DJPG atau NA-DJPG untuk setiap jenis recompression [10].

## 2.5 Modifikasi Citra
Modifikasi  citra  adalah  memanipulasi  suatu  citra  digital  untuk  menyembunyikan  suatu    informasi  yang  berguna  atau berarti dari suatu citra. Pendeteksian pemalsuan citra terdiri dari dua cara yaitu aktif dan pasif. Pada pendekatan aktif, metode yang sering terdengar adalah cap air digital (digital watermarking) dan tandatangan (signature). Cap air digital merupakan  citra  yang  dimasukan  suatu  tanda  yang  tidak  terlihat  dimana  jika  ada  perubahan,  citra  akan  rusak.  Pada pendeteksian  secara  pasif  atau  buta  (blind),  saat  pembuktian  tidak  memiliki  informasi  apapun  sebelumnya  [3]. Kemajuan  software  editing  memudahkan  bagi  seseorang  untuk  memanipulasi  citra  asli  tanpa  meninggalkan  bekas manipulasinya.  Manupilasi  Citra  dapat  dikategorikan  menjadi  tiga  jenis;  splicing  citra,  pemalsuan  citra  copy-move, rekayasa citra dan citra retouching [15][16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini ada beberapa tahapan  yang dilakukan yaitu rekayasa image atau manipulasi gambar dan analisis image digital. Pada penelitian ini penulis hanya melakukan rekayasa image dengan metode splicing. Pada tahap analisis, peneliti menggunakan metode Error Level Analysis (ELA), yaitu sebuah cara untuk mengetahui adanya modifikasi atau tidak  pada  sebuah  image.  Khususnya  untuk  image  berekstensi  JPEG,  maka  seluruh  bagian  dari  image  seharusnya memiliki nilai kompresi yang sama. Bila ditemukan bagian dari image dengan perbedaan ELA yang sangat significan maka dapat diduga adanya upaya modifikasi pada bagian tersebut.
Penelitian  ini  menggunakan  skema  manual  untuk  proses  deteksi  image  dalam  mendapatkan  bukti  digital  yang akan diuji kembali. Berikut flowchart dalam proses forensik citra.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 159-164 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3.1 Rekayasa Image Splicing
Image  splicing  adalah  salah  satu  metode  yang  umum  digunakan  untuk  melakukan  kegiatan  memodifikasi  gambar. Dalam situsnya University of Columbia menyatakan bahwa  image image splicing atau pemotongan gambar dilakukan dengan  cara  memotong  bagian  tertentu  pada  gambar  lalu  memindahkannya  atau  menggandakannya  kepada  gambar lain[1].
Dengan  kata  lain,  Image  splicing  yaitu  proses  menggabungkan  dua  gambar  atau  lebih untuk  membuat  gambar baru. Contoh Image Spilicing dapat dilihat pada gambar 3. Rekayasa Image Splicing.
(a)
(b)
(c)
Gambar 3 . Rekayasa Image Splicing (a) gambar asli 1 (b) gambar asli 2 (c) gambar hasil rekayasa

## 3.2 Forensically Beta pada Rekayasa Image Splicing.
Adapun hasil pendeteksian ELA (Error Level Analysis) menggunakan Forensically Beta pada sebuah gambar jpeg yang telah direkayasa menggunakan cara Image Splicing akan menghasilkan gambar bintik – bintik yang lebih gelap. Sedangkan gambar yang asli atau gambar yang belum di manipulasi menghasilkan bintik bintik warna putih terang,. Hasil dapat dilihat pada gambar 4. Hasil Forensically Beta ELA.
(a) (b)
Gambar 4. Hasil Forensically Beta ELA (a) gambar asli (b) gambar manipulasi denganImage Splicing

## 3.3 Imageforensic.org pada Rekayasa Image Splicing.
Adapun hasil pendeteksian ELA (Error Level Analysis) menggunakan  Imageforensic  pada sebuah gambar jpeg yang telah direkayasa menggunakan cara Image Splicing akan menghasilkan gambar bintik – bintik yang lebih gelap.
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 3, Agustus 2021, Hal 159-164 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Sedangkan gambar yang asli atau gambar yang belum di manipulasi menghasilkan bintik bintik warna putih terang. Hasil dapat dilihat pada gambar 5. Hasil  Forensically Beta ELA.
(a) (b)
Gambar 5. Hasil Imageforensic ELA (a) gambar asli (b) gambar manipulasi denganImage Splicing

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  ini  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa,  pendeteksian  dengan  metode  ELA  pada  Imageforensics  dan Forensicallybeta  dapat  mendeteksi  keaslian  suatu  citra.  Pendeteksian  ELA  (Error  Level    Analysis)  menggunakan Forensically Beta terhadap rekayasa Image splicing, dapat mendeteksi perbedaan pada kedua objek.  Selain  itu analisis forensik image  menggunakan  Imageforensics  menampilkan hasil yang jelas terhadap perbedaan antara gambar yang asli dengan gambar yang telah direkayasa. Proses analisis pada kedua tools tersebut sangat cepat dan mudah dilakukan. Analisis  ini  merupakan  salah satu  langkah  untuk  mendeteksi  keaslian  suatu  citra.  Masih  banyak  lagi  langkah  langkah berikutnya yang harus dilakukan untuk dijadikan bukti digital. Untuk itu diperlukan sistem khusus untuk memberikan hasil kuantitatif untuk kinerja teknik ELA.

## REFERENCES
[1] E. P. Purwandari, A. Vatresia, and S. Siburian, “Deteksi Image Splicing Pada Citra dengan Metode Discrete Cosine Transform (DCT)  dan  Scale  Invariant  Feature  Transform  (SIFT),” Pseudocode ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  138–148,  2019,  doi: 10.33369/pseudocode.6.2.138-148.
[2] I.  Zuhriyanto,  A.  Yudhana,  and  I.  Riadi,  “Perancangan  Digital  Forensik  pada  Aplikasi  Twitter  Menggunakan  Metode  Live Forensics,” Semin. Nas. Inform. 2008 (semnasIF 2008) , vol. 2018, no. November, pp. 86–91, 2018.
[3] I. G. Nengah, B. Darmawan, G. Made, A. Sasmitha, and P. W. Buana, “Pengembangan Metode Pendeteksi Modifikasi Citra Menggunakan Metode Error Level Analysis,” vol. 7, no. 1, pp. 29–36, 2019.
[4] K. Khairunnisak, H. Ashari, and A. P. Kuncoro, “Analisis Forensik Untuk Mendeteksi Keaslian Citra Digital Menggunakan Metode Nist,” J. Resist. (Rekayasa Sist. Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 72–81, 2020, doi: 10.31598/jurnalresistor.v3i2.634.
[5] I.  Riadi,  A.  Yudhana,  and  W.  Y.  Sulistyo,  “Analisis  Image  Forensics  Untuk  Mendeteksi  Pemalsuan  Foto  Digital,” Mob. Forensics , vol. 1, no. 1, p. 13, 2019, doi: 10.12928/mf.v1i1.703.
[6] W.  Y.  Sulistyo,  I.  Riadi,  and  A.  Yudhana,  “Penerapan  Teknik  SURF  pada  Forensik  Citra  untuk  Analisa  Rekayasa  Foto Digital,” JUITA J. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 179, 2020, doi: 10.30595/juita.v8i2.6602.
[7] C. Sahera,
“Forensik Gambar dan Video,” pp. 1–26, 2016, [Online]. Available:
http://budi.rahardjo.id/files/courses/2016/EL6115-2016-23214314-Report.pdf.
[8] Irwansyah and J. Arisandi, “Analisis Perbandingan Forensically Beta Dengan,” pp. 121–126, 2020.
[9] W. Yuli Sulistyo, I. Riadi, A. Yudhana, A. Dahlan, P. Studi Teknik Elektro, and U. Ahmad Dahlan Jalan Soepomo, “Analisis Deteksi Keaslian Citra Menggunakan Teknik Error Level Analysis Dengan Forensicallybeta,” Semin. Nas. Inform. , vol. 2018, no. November, pp. 154–159, 2018, [Online]. Available: http://www.jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/2632.
[10]  F.  Mahardika,  A.  D.  Khatulistian,  and  A.  P.  Kuncoro,  “Review  Foto  Forensic.com  dengan  Teknik  Error  Level  Analysis  dan JPEG untuk mengetahui Citra Asli,” J. Inform. J. Pengemb. IT Poltek Tegal , vol. 03, no. 01, pp. 71–75, 2018.
[11]  A. Ela, D. A. N. Color, F. Array, and C. F. A. Berbasis, “Sistem Autentifikasi Citra Digital Terintegrasi Dengan Error Level Analysis  (Ela)  Dan  Color  Filter  Array(Cfa)  Berbasis  Web,”  vol.  4,  no.  March  2016,  pp.  45–56,  2018,  [Online].  Available: https://ejournal.unib.ac.id/index.php/rekursif/article/view/952.
[12]  M.  Hari,  K.  Arta,  I.  G.  B.  Kusuma,  M.  Rial,  and  R.  Askar,  “Analisis  Citra  Digital  Dengan  Tools  Image  Forensic  Berupa Fotoforensic, Jpegsnoop, Ghiro, Dan Forensically,” vol. Vol 1, No, 2019.
[13]  I. Irwansyah and H. Yudiastuti, “Analisis Digital Forensik Rekayasa Image Menggunakan Jpegsnoop Dan Forensically Beta,” J. Ilm. Matrik , vol. 21, no. 1, pp. 54–63, 2019, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v21i1.518.
[14]  A. P. Saputra, H. Mubarok, and N. Widiyasono, “Analisis Digital Forensik pada File Steganography ( Studi kasus : Peredaran Narkoba ),” Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 179–190, 2009.
[15]  T. Sari, I. Riadi, and A. Fadlil, “Forensik Citra untuk Deteksi Rekayasa File Menggunakan Error Level Analysis,” vol. 2, no. 1, pp. 133–138, 2016, [Online]. Available: http://ars.ilkom.unsri.ac.id.
[16]  A. Apriliani and K. Hijjayanti, “Menggunakan Exif Metadata,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, 2020.