ISSN online: 2476-9754, ISSN print: 2623-0429 DOI : https://doi.org/10.21067/smartics.v6i2.4703
Analisis Forensik Untuk Mendeteksi Pesan yang Disembunyikan pada Short Message Service Menggunakan Aplikasi Berlisensi

## Open Source
Ike Yunia Pasa a , Dedy Hariyadi b,* a Universitas Muhammdiyah Purworejo
b Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta
* correspondence email : dedy@unjaya.ac.id
Abstract — Anti  Forensic  Techniques  aim  to  complicate  the  process  of  investigating  a  crime.  Hiding  an  SMS message  with  the aim or  support  of a  crime  can be  categorized as  an  Anti  Forensic  technique. On  smartphones with  the  MIUI  operating  system,  it  is  equipped  with  features  to  block  an  SMS  message  and  even  hide  an  SMS message. The existence of a feature to hide SMS messages will complicate the investigation process if this feature uses  to  support  crime.  This  research  proposes  a  forensic  analysis  method  to  detect  hidden  SMS  messages  using open-source  software.  Differences  in  the  process  of  retrieving  digital  evidence  will  affect  the  results  of  forensic analysis. So in this research to compare the results of the analysis of two digital forensic software to detect hidden messages.

## Index Terms — MIUI, SMS, Digital Forensics, Anti Forensics, Open Source
Abstrak—Teknik  Anti  Forensik  bertujuan  untuk  menyulitkan  proses  investigasi  suatu  tindak  kejahatan. Menyembunyikan  suatu  pesan  SMS  dengan  tujuan  atau  mendukung  tindak  kejahatan  dapat  dikategorikan sebagai teknik Anti Forensik. Pada ponsel cerdas bersistem operasi MIUI telah dilengkapi fitur untuk memblok suatu pesan  SMS bahkan menyembunyikan  suatu  pesan  SMS. Adanya  fitur menyembunyikan pesan SMS  akan menyulitkan proses investigasi jika fitur tersebut digunakan untuk mendukung tindak kejahatan. Pada penelitian ini  diusulkan  metode  analisis  forensik  untuk  mendeteksi  pesan  SMS  yang  disembunyikan  menggunakan perangkat  lunak  berlisensi  Open  Source.  Perbedaan  proses  pengambilan  barang  bukti  digital  akan mempengaruhi  hasil  analisis  forensik.  Maka  pada  penelitian  ini  membandingkan  hasil  analisis  dua  perangkat lunak forensik digital untuk mendeteksi pesan tersembunyi.
Kata Kunci — MIUI, SMS, Forensik Digital, Anti Forensik, Open Source

## I. PENDAHULUAN
Direktorat  Tindak  Pidana  Siber  (Dittipidsiber)  Bareskrim  Polri  pada  tahun  2019  menerima  laporan tindak  kejahatan  siber  sebanyak  4.586  aduan.  Dari  4.586  aduan  yang  melaporkan  melalui  portal patrolisiber.id sebanyak 1.443 aduan. Short Message Service (SMS) pernah menjadi layanan pesan  yang populer,  sehingga  menjadi  lahan  bisnis  yang  menjanjikan  [1].  Hal  ini  juga  menjadi  peluang  kejahatan, berdasarkan aduan yang masuk berdasarkan platform, Short Message Service (SMS) atau telepon masih cukup tinggi sekitar 198 aduan seperti tampak pada Gambar 1.
SMS  dapat  dikategorikan  sebagai  dokumen  elektronik  menurut  Undang-undang  No.  19  Tahun  2016 tentang  perubahan  Undang-undang  Informasi  dan  Transaksi  Elektronik.  Jika  SMS  dimanfaatkan  pada tindak kejahatan maka dapat dijadikan sebagai alat bukti yang sah di pengadilan [2] [3]. Pada penelitian sebelumnya  bahwa  analisis  barang  bukti  digital  berupa  SMS  tidak  hanya  berbasiskan  tangkapan  layar atau hasil cetak pesan SMS [4]. Pesan SMS dapat dianalisis menggunakan algoritma Machine Learning . Analisis  yang  dilakukan  oleh  Zaid  Romegar  Mair  dalam  menganalisis  SPAM  pada  SMS  pengambilan barang bukti digital menggunakan perangkat lunak AFLogical OSE yang berlisensi Open Source [5].
Produsen ponsel cerdas dari  Tiongkok,  Xiaomi  memiliki sistem operasi  yang berbasis  Android  yang disebut MIUI [6]. Pada sistem operasi tersebut memiliki beberapa fitur yang tidak tersedia pada sistem operasi  Android  pada  umumnya,  yaitu SMS  Hide .  Fitur SMS  Hide merupakan  fitur  dari  MIUI  yang berfungsi untuk menyembunyikan pesan SMS.
Dalam menganalisis forensik suatu tindak kejahatan dengan barang bukti digital harus memperhatikan proses pengambilan barang bukti digital. Kementerian Perdagangan Amerika Serikat menerbitkan sebuah standar  pengambilan  barang  bukti  digital  pada  ponsel,  yaitu  NIST  SP  800-101.  Pada  standar  NIST  SP 800-101  pengambilan  barang  bukti  digital  pada  ponsel  cerdas  dapat  menggunakan  teknik Logical Extraction ,  yaitu  teknik  penyalinan  berkas  digital  sebagai  barang  bukti  digital  yang  memperhatikan integritas data [7].  Zaid Romegar Mair yang menggunakan AFLogical OSE juga mengimplementasikan Logical  Extraction dalam  proses  pengambilan  barang  bukti  [8].  Pada  penelitian  ini  melakukan  analisis pre-process teks yang terdapat pada SMS menggunakan aplikasi forensik digital berlisensi Open Source seperti AFLogical OSE dan Andriller untuk mendeteksi pesan yang tersembunyi. Sebelumnya Andriller berlisensi tertutup, saat ini telah mengubah lisensinya menjadi Open Source , yaitu MIT License [9] .

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  standarisasi  yang  dikeluarkan  oleh  Kementerian  Perdagangan Amerika  Serikat  yaitu  NIST  SP  800-101  tentang  petunjuk  analisis  forensik  digital  pada  perangkat gemerak (mobile devices). Pada NIST SP 800-101 terdapat prosedur teknik mengamankan barang bukti digital  yang  menjadi  acuan  Aparat  Penegak  Hukum  atau  pihak  swasta.  Adapun  teknik  yang  digunakan untuk  mengambil  barang  bukti  digital  diantaranya: Manual  Extraction,  Logical  Extraction,  Hex Dumping/JTAG, Chip-Off , dan Micro Read [7]. Pada teknik logical extraction ponsel cerdas harus memenuhi beberapa persyaratan diantaranya: ponsel dalam  kondisi  menyala,  dan  mode USB  Debugging sudah  aktif  [10].  Perangkat  lunak  yang  digunakan untuk  mengamankan  barang  bukti  digital  memiliki  lisensi Open  Source .  Adapun  perangkat  lunak  yang digunakan  adalah  AFLogical  OSE  dan  Andriller.  Persamaan  AFLogical  OSE  dan  Andriller  adalah memerlukan  akses  ke  sistem  konsol  sistem  operasi  melalui Android  Debug  Bridge (ADB),  sedangkan perbedaannya AFLogical OSE tidak memerlukan akses root hanya perlu menginstall aplikasi AFLogical OSE  pada  ponsel,  Andriller  memerlukan  data  dari  hasil  akses  ke  sistem  konsol  dan  hak  akses  root. AFLogical  OSE  merupakan  perangkat  lunak  yang  digunakan  pada  proses  pengamanan  barang  bukti digital berbasis agen [9].
Pada  proses  pengamanan  barang  bukti  digital  menggunakan  AFLogical  OSE  menghasilkan  barang bukti  digital  berupa  SMS.csv.  Sedangkan  pada  proses  yang  menggunakan  perangkat  lunak  Andriller
Gambar 1. Aduan pada Patrolisiber.id Berdasarkan Platform
64
terlebih dahulu terhubung ke ponsel cerdas menggunakan ADB untuk mengamankan barang bukti berupa mmssms.db  [11].  Selanjutnya  berkas  mmssms.db  diolah  menggunakan  Andriller  yang  menghasilkan luaran  berupa  berkas  yang  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan,  misal  berfomat  CSV  atau  XLS  untuk memudahkan pengolahan/analisis lebih lanjut. Adapun alur penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2 .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  pada  penelitian  ini  menggunakan  ponsel  cerdas  dengan  sistem  operasi  MIUI  yang mendapatkan  kiriman  pesan  SMS.  Adapun  pesan  SMS  yang  diterima  berisi  teks ”Tes  sms  hidden” . Sesuai dengan alur penelitian pada Gambar 2 maka proses analisis terbagi menjadi 3 tahapan, yaitu: tahapan forensik menggunakan aplikasi AFLogical OSE, tahapan forensik menggunakan Andriller, dan komparasi data.

## A. AFLogical OSE
Aplikasi  AFLogical  OSE  merupakan  aplikasi  forensik  berlisensi Open  Source ini  bertujuan  untuk melakukan pengamanan barang bukti digital berupa Call  Logs, Contacts Phones, MMS, dan SMS [12]. Aplikasi  AFLogical  OSE  juga  dapat  digolongkan  aplikasi  forensik  yang  berbasis  agen,  jadi  untuk menggunakannya  harus  melakukan  pemasangan  aplikasi  pada  ponsel  cerdas  [9].  Sebelum  melakukan proses pemasangan aplikasi AFLogical OSE, ponsel cerdas sebaiknya dalam kondisi menyala, mode USB Debugging menyala, dan diizinkan melakukan pemasangan aplikasi melalui USB. Setelah aplikasi AFLogical sudah terpasang maka menjalankan aplikasi tersebut melalui ponsel cerdas. Secara umum Gambar 3 menunjukan tampilan AFLogical OSE saat pertama kalinya. Pada penelitian ini yang dipilih hanya MMS, MMSParts, dan SMS. Berkas yang diamankan berupa SMS.csv yang tersimpan pada internal  memory ponsel  cerdas.  Maka  proses  pengambilan  barang  bukti  tersebut  menggunakan ADB.
Gambar 2. Alur Penelitian
Berkas  SMS.csv  yang  berhasil  diamankan  atau  diakuisisi  memiliki  nama  kolom  diantaranya,  _id, thread_id, address, person, date, date_sent, protocol, read, status, type, reply_path_present, subject, body, service_center, locked, error_code, seen, timed, deleted, sync_state,  marker, source, bind_id, mx_status, mx_id,  mx_id_v2,  out_time,  account,  sim_id,  block_type,  advanced_seen,  b2c_ttl,  b2c_numbers, fake_cell_type,  url_risky_type,  creator,  dan  favorite_date.  Pada  penelitian  ini  kolom  yang  digunakan adalah  address,  date,  date_sent,  dan  body.  Kolom address merupakan  identitas  pengirim  pesan  yang berupa nomor panjang, nomor pendek atau masking . Kolom date merupakan tanggal diterima pesan SMS. Kolom  date_sent  merupakan  tanggal  pengiriman  pesan  SMS,  jika  berisi  0  artinya  pesan  yang  dikirim. Baik  kolom date atau date_sent menggunakan  format unix  timestamp ,  maka  perlu  dikonversi  menjadi human  date .  Kolom body merupakan  isi  pesan  SMS.  Tabel  1  merupakan  cuplikan  data  yang  berhasil diakuisisi menggunakan AFLogical OSE dan telah disesuaikan dengan kebutuhan.
T ABEL 1. C UPLIKAN T ABEL SMS. CSV address date date_sent body LinkAja 1597713295360  1597713294000 Kode Verifikasi Anda adalah XXXX. RAHASIAKAN kode verifikasi Anda. Abaikan Jika Anda tidak meminta kode verifikasi ini. LinkAja 1597712892687  1597712892000 Kode Verifikasi Anda adalah XXXX. RAHASIAKAN kode verifikasi Anda. Abaikan Jika Anda tidak meminta kode verifikasi ini. LinkAja 1597712773843  1597712773000 Kode Verifikasi Anda adalah XXXX. RAHASIAKAN kode verifikasi Anda. Abaikan Jika Anda tidak meminta kode verifikasi ini. +6285283283019  1597678782264  0 Kalah cepet!!! Sudah laku. +6282311334870  1596957382063  0
Waduuuh ibu kemana.... Kami kangen.
+6285298971054  1596831593567  1596831593000
AYO GABUNG PROGRAM INVESTASI 600 GET 7jt 1jt GET 15jt 1,5jt GET 32jt 2jt GET 40jt 4jt GET 80jt 5jt GET 95jt Info klik : bit.ly/investasititipdana 3355 1596101103711  1596101103000
<DEBIT Rp. X.XXX,00 pada rek. 1 TB xxxxxx tgl.
30/07/2020,jam 16:26:57-  Jika transaksi tidak Anda kenal,hub mandiri call 14000.
Gambar 3. Tampilan AFLogical OSE
Berdasarkan proses pengamanan barang bukti digital  menggunakan  AFLogical OSE didapatkan pesan SMS  sebanyak  3719.  Hal  ini  terlihat  pada  Gambar  4  yang  menunjukan  baris  terakhir  dari  berkas SMS.csv, yaitu 3720 baris termasuk nama kolom. Maka setelah jumlah baris dikurangi baris kolom maka terdapat 3719 pesan SMS.

## B. Andriller
Andriller merupakan aplikasi yang berfungsi untuk melakukan decode barang bukti digital dari ponsel cerdas  awal  mulanya  berlisensi  tertutup  [13].  Namun,  pada  akhir  tahun  2019  lisensi  berganti  menjadi lisensinya yang selaras dengan lisensi Open Source yang diunggah kodenya di Github. Pada penelitian ini Andriller digunakan untuk melakukan decode pesan SMS dari ponsel cerdas Android. Barang bukti yang di- decode oleh Andriller adalah berkas mmssms.db.
Berkas  mmssmsdb  disalin  ke  komputer  menggunakan  ADB  selanjutnya  di- decode menggunakan Andriller.  Hasil  dari decode Andriller  berupa  berkas  berformat  HTML  yang  dibuka  menggunakan peramban web seperti pada Gambar 5. Hasil decode menjadi sebuah laporan yang terdiri dari lima kolom, yaitu Index, Number, Message, Time , dan Type . Kolom Index merupakan nomor urut atau ID pesan SMS. Kolom Number merupakan  identitas  pengirim  pesan  yang  berupa  nomor  panjang,  nomor  pendek  atau masking. Kolom Message merupakan  isi  pesan  SMS.  Kolom Time merupakan  waktu  pengiriman  atau menerima pesan SMS. Waktu telah menggunakan format human date . Kolom Type merupakan tipe pesan berupa inbox atau sent .  Selanjutnya  pesan  SMS  tersebut  di- export ke  berkas  CSV  seperti  hasil capture dari AFLogical OSE. Berdasarkan Gambar 5 menunjukan bahwa pesan SMS hasil dari decode Andriller sebanyak 3778 pesan SMS baik pesan yang terkirim maupun pesan yang diterima.
Gambar 4. Baris Terakhir Berkas SMS.csv
Gambar 5. Hasil Decode Andriller

## C. Komparasi Data
Baik AFLogical OSE dan Andriller hasil akhirnya berupa format CSV yang dapat diolah menggunakan aplikasi Spreadsheet seperti LibreOffice Calc atau MS Excel [14]. Kedua berkas CSV hasil dari decode AFLogical  OSE  dan  Andriller  dibandingkan  jumlah  baris  yang  ter- decode .  Berdasarkan  hasil perbandingan  terdapat  perbedaannya  jumlah  pesan  SMS  secara  keseluruhan  baik  pesan  terkirim  dan pesan  yang  masuk  seperti  ditunjukan  pada  Gambar  4  dan  Gambar  5.  Menggunakan  AFLogical  OSE jumlah  keseluruhan  pesan  SMS  sejumlah  3719  pesan  sedangkan  Andriller  sejumlah  3778.  Terdapat selisih pesan SMS yang terkirim maupun diterima sejumlah 59 pesan SMS.
Perbedaan  ini  disebabkan  oleh  beberapa  faktor  diantaranya  penerapan SMS  Blocker dan SMS  Hide yang merupakan fitur dari MIUI. Kedua fitur tersebut secara default tidak aktif, sehingga perlu diaktifkan oleh  pengguna  ponsel  cerdas.  Pada penelitian  ini  pengguna  ponsel  cerdas  telah  mengaktifkan  fitur SMS Blocker dan SMS  Hide .  Khusus  pada SMS  Hide telah  dilakukan  ujicoba  pengiriman  pesan  dengan  isi, ”Tes  sms  hidden” .  Berdasarkan  hal  tersebut  untuk  melakukan  komparasi  data  menggunakan  teknik membandingkan jumlah pesan SMS yang masuk dan kata kunci dari pesan yang disembunyikan. Aplikasi yang digunakan untuk melakukan komparasi data bisa menggunakan aplikasi apa pun, pada penelitian ini menggunakannya aplikasi Spreadsheet yang lebih mudah melihat pesan per baris dalam bentuk tabel. Pada  Gambar  6  menunjukan   terdapat pesan  yang berisi ”Tes sms hidden” dengan nomor urut pesan 3778. Selain itu nomor urut pesan juga terlihat urut dari 3775, 3776, 3777, 3778, dan seterusnya. Berbeda pada Gambar 7 terjadi lompatan nomor urut dari 3775 ke 3792. Hal ini menandakan adanya sebuah pesan yang dialihkan dengan cara diblok, disembunyikan atau dihapus.
Gambar 6. Andriller: Penelusuran Pesan SMS

## IV. KESIMPULAN
Menurut  peneliti  dari  The  MITRE  Corporation,  anti  forensik  merupakan  metode  untuk  menghalangi proses  forensik  sehingga  menyulitkan  analis  forensik  dalam  menganalisis  barang  bukti  elektronik dan/atau digital. Adapun usaha untuk melakukan anti forensik diantaranya, menghancurkan barang bukti, menyembunyikan  barang  bukti,  merekayasa  barang  bukti,  memalsukan  barang  bukti,  dan  mengelabui sistem deteksi perangkat forensik [15]. Sehubungan ada usaha untuk menyembunyikan suatu pesan SMS melalui fitur SMS Hide pada MIUI maka dapat dikategorikan melakukan teknik anti forensik jika pesan tersebut digunakan untuk tindak kejahatan.
Untuk  mengantisipasi  pengguna  ponsel  cerdas  bersistem  operasi  Android  dalam  hal  ini  MIUI  yang memanfaatkan  fitur SMS  Blocker dan SMS  Hide sebaiknya  dalam  melakukan  analisis  percakapan  pada barang  bukti  digital  SMS  menggunakan  sumber  dari  berkas mmssms.db .  Semua  percakapan  pada  SMS tercatat pada barang bukti digital mmssms.db . Untuk menganalisis barang bukti digital pada ponsel cerdas berupa  pesan  SMS  dapat  menggunakan  aplikasi  berlisensi Open  Source dalam  hal  ini  AFLogical  OSE, Andriller,  dan  LibreOffice  Calc.  Pada  penelitian  ini  proses  pengamanan  barang  bukti  digital menggunakan metode logical acquisition yang masih memiliki kelemahan yaitu  tidak dapat mendeteksi sebuah  pesan  SMS  yang  telah  dihapus.  Untuk  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  yang  bertujuan mendeteksi pesan SMS yang terhapus dapat melakukan pengamanan barang bukti digital secara physical acquisition .

## REFERENSI
[1] J.  Brown,  B.  Shipman,  dan  R.  Vetter,  “SMS:  The  Short  Message  Service,” Computer ,  vol.  40,  no.  12,  hal.  106–110,  Des 2007.
[2] V. G. Larenda, M. Unik, dan H. Mukhtar, “Analisis SMS Forensik Smartphone sebagai Rujukan Menghadirkan Barang Bukti yang Sah di Pengadilan,” 2016.
[3] S.  Kurniawan,  “Perancangan  Prosedur  Operasional  Standar  Penanganan  Alat  Bukti  Digital:  Studi  Kasus  Kementerian Komunikasi dan Informatika,” Universitas Indonesia, 2014.
[4] F.  G. Hikmatyar, “Analisis Forensik Digital pada Smartphone Android untuk  Penanganan Kasus Cybercrime,” Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, 2017.
[5] Z. R. Mair, “Aplikasi untuk Identifikasi Short Message Service (SMS) SPAM Berbasis Android,” Universitas Gadjah Mada, 2013.
[6] I.  Y.  Pasa  dan  D.  Hariyadi,  “Identifikasi  Barang  Bukti  Percakapan  Aplikasi  Dual  Apps  Whatsapp  Pada  Ponsel  Xiaomi Menggunakan Metode NIST Mobile Forensics,” J. INTEK Univ. Muhammadiyah Purworejo , vol. 1, hal. 1–7, 2018, [Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.umpwr.ac.id/index.php/intek/article/view/4815/4641.
[7] R.  Ayers,  S.  Brothers,  dan  W.  Jansen,  “NIST  Special  Publication  800-101  Revision  1:  Guidelines  on  Mobile  Device Forensics,” Gaithersburg, MD, Mei 2014. doi: http://dx.doi.org/10.6028/NIST.SP.800-101r1.
[8] Z. R. Mair dan A. Ashari, “Aplikasi untuk Identifikasi Short Message Service (SMS) Spam Berbasis Android,” Berk. MIPA , vol. 24, no. 4, 2014.
Gambar 7. AFLogical OSE: Penelusuran Pesan SMS
[9] M. P. Aji, D. Hariyadi, dan T. Rochmadi, “Logical Acquisition in the Forensic Investigation Process of Android Smartphones based on Agent using Open Source Software,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , Mar 2020, vol.
771, hal. 012024, doi: 10.1088/1757-899X/771/1/012024.
[10]  D. Hariyadi dan A. A. Huda, “Laron: Aplikasi Akuisisi Berbasis SNI 27037:2014 pada Ponsel Android,” Indonesia Security Conference 2015 . Cirebon, hal. 1–10, 2015, doi: 10.13140/RG.2.1.3819.9520.
[11]  M.  Unik  dan  V.  G.  Larenda,  “Analisis  Investigasi  Android  Forensik  Short  Message  Service  (SMS)  Pada  Smartphone,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 3, no. 1, hal. 10, 2019, doi: 10.35145/joisie.v3i1.414.
[12]  S. C. Sathe dan N. M. Dongre, “Data acquisition techniques in mobile forensics,” 2018, doi: 10.1109/ICISC.2018.8399079.
[13]  I. Riadi dan A. Firdonsyah, “Forensic Analysis of Android-based Instant Messaging Application,” in 2018 12th International Conference  on  Telecommunication  Systems,  Services,  and  Applications  (TSSA) ,  Okt  2018,  vol.  4,  hal.  1–6,  doi: 10.1109/TSSA.2018.8708798.
[14]  D. Hariyadi dan E. T. Irawan, “Purwarupa Forensik BBM di Telepon Seluler Android Menggunakan IGN-SDK,” Indonesia Security Conference 2014 . Yogyakarta, hal. 2–8, 2014, doi: 10.13140/RG.2.1.2771.3764.
[15]  J. Grover, “Android forensics: Automated data collection and reporting from a mobile device,” in Digital Investigation , 2013, vol. 10, no. SUPPL., doi: 10.1016/j.diin.2013.06.002.
Ike Yunia Pasa , Meraih gelar sarjana teknik (S.T) dari Universitas Ahmad Dahlan pada tahun 2006. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Universitas Islam Indonesia pada tahun 2017. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknologi Informasi di Universitas Muhammadiyah Purworejo.
Dedy Hariyadi, Meraih gelar sarjana teknik (S.T) dari Universitas Pembangunan Nasional Veteran Yogyakarta pada tahun 2004. Kemudian meraih gelar Master (M.Kom) dari Universitas Islam Indonesia pada tahun 2016. Saat ini Penulis menjadi dosen program studi Teknologi Informasi di Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta.