1873 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E- ISSN 2503-2933

## Identifikasi Source Image Menggunakan Pendekatan

## Forensic Similarity Pada Image Forensik
Ahmad Ridha Kelrey 1 , Yudi Prayudi 2 , Erika Ramadhani 3 1,2,3 Program Studi Magister Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta e-mail: 1 18917103@students.uii.ac.id, 2 prayudi@uii.ac.id, 3 erika@uii.ac.id

## Abstrak
Dengan  perkembangan  teknologi  digital,  gambar  digital  bisa  didapat  kapan  dan dimana saja melalui kamera dan telepon genggam. Orang dapat memperoleh gambar dengan mudah  dan  dapat  juga  memanipulasi  sumber  informasi  pada  konten  dan  bahkan  dapat melakukan  manipulasi  gambar.  Sehingga  perlu  melakukan  verifikasi  sumber  gambar  yang merupakan  pekerjaan  utama  di  bidang  image  forensik.  Identifikasi  sumber  kamera  adalah proses  menentukan  perangkat  kamera  mana  yang  telah  digunakan  untuk  mengambil  gambar. Pendekatan Forensic Similarity yang berbasis Convolutional Neural Network menentukan jika dua patch gambar diambil oleh kamera yang berbeda atau dari kamera yang sama. Pendekatan ini  berbeda  dari  identifikasi  kamera  pada  umumnya  karena  tidak  menentukan  kamera  yang tepat  yang  digunakan  untuk  menangkap  salah  satu  patch.  Kekuatan  pendekatan  ini  adalah kemampuan  untuk  membandingkan  kamera  yang  tidak  digunakan  untuk  melatih  sistem.  Ini memungkinkan  penyidik  mempelajari  informasi  penting  tentang  gambar  yang  diambil  dengan kamera  apa  pun,  dan  tidak  dibatasi  oleh  kumpulan  model  kamera  di  database  penyidik. Meskipun informasi model kamera, tanggal dan waktu, dan informasi lainnya dapat ditemukan di  EXIF  atau  di  header  JPEG,  secara  umum  tidak  mungkin  untuk  menganggap  informasi tersebut benar karena metadata gambar dapat dengan mudah dimodifikasi. Proses identifikasi kamera sumber menggunakan identifikasi pada gambar untuk mengetahui sumber kamera yang diperoleh  dari  gambar  tersebut.  Dengan  menggunakan  pendekatan  forensic  similarity  dapat mendukung  informasi  pada  metadata  sehingga  dapat  menjamin  keaslian  dari  informasi  yang diperoleh.
Kata kunci — Image Forensik, Forensic Similarity, Identifikasi Source Camera, Metadata

## Abstract
With  the  development  of  digital  technology,  digital  images  can  be  obtained  anytime and  anywhere  through  cameras  and  cell  phones.  People  can  get  images  easily  and  can  also manipulate the sources of information in the content and can even manipulate images. So it is necessary to verify the source of the image which is the main job in the field of image forensics. Camera  source  identification  is  the  process  of  determining  which  camera  device  was  used  to take  the  image.  Forensic  Similarity  approach  based  on  Convolutional  Neural  Network determines if two image patches are taken by different cameras or from the same camera. This approach differs from typical camera identification in that it does not specify the exact camera used  to  capture  any  of  the  patches.  The  strength  of  this  approach  is  the  ability  to  compare cameras  that  were  not  used  to  train  the  system.  This  allows  investigators  to  learn  important information about images taken with any camera, and is not limited by the set of camera models in  the  investigator  database.  Although  camera  model  information,  date  and  time,  and  other information  can  be  found  in  the  EXIF  or  in  the  JPEG  header,  it  is  generally  impossible  to assume the information is correct because image metadata can be easily modified. The source camera  identification  process  uses  identification  on  the  image  to  find  out  the  camera  source
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933 1874
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page
obtained from the image. By using a forensic similarity approach, it can support information in metadata so that it can guarantee the authenticity of the information obtained.
Keywords — Image Forensic, Forensic Similarity, Identifikasi Source Camera, Metadata

## 1. PENDAHULUAN
engan perkembangan teknologi digital, gambar digital bisa didapat kapan dan di mana saja melalui  berbagai  kamera  dan  telepon  genggam.  Pada  saat  yang  sama,  teknologi  forensik gambar  digital  telah  mendapat  perhatian  cukup  karena  dapat  digunakan  untuk  gambar identifikasi  sumber,  deteksi  pemalsuan  gambar,  dan  pelacakan  riwayat  operasi  gambar  [1]. Gambar, tidak seperti teks, merupakan media komunikasi yang efektif dan alami bagi manusia, karena  kedekatannya  dan  cara  mudah  untuk  memahami  isi  gambar.  Secara  historis  dan tradisional, ada kepercayaan pada integritas data visual, sehingga gambar yang dicetak di surat kabar  secara  umum  diterima  sebagai  sertifikasi  kebenaran  berita,  atau  rekaman  video  CCTV diusulkan sebagai barang bukti di depan pengadilan. Dengan cepatnya penyebaran penggunaan perangkat  yang  memungkinkan  akuisisi  data  visual,  hampir  setiap  orang  saat  ini  memiliki kemungkinan  untuk  merekam,  menyimpan,  dan  berbagi  gambar  digital.  Pada  saat  yang  sama, ketersediaan perangkat lunak pengedit gambar membuat sangat mudah untuk mengubah konten gambar,  atau  membuat  yang  baru,  sehingga  kemungkinan  merusak  dan  memalsukan  konten visual  tidak  lagi  terbatas  pada  para  ahli.  Akhirnya,  perangkat  lunak  saat  ini  memungkinkan untuk membuat grafik komputer foto realistik yang menurut masyarakat tidak dapat dibedakan dari  gambar  fotografi  [2].  Tugas  image  forensik  adalah  untuk  mengekspos  jejak  yang  tersisa dalam  konten  multimedia  dengan  memanfaatkan  pengetahuan  yang  ada  tentang  pencitraan digital. Kegiatan penelitian dalam domain ini dimulai beberapa tahun yang lalu dan meningkat pesat dalam beberapa waktu terakhir, sehingga perlunya tinjauan komprehensif tentang state of the  art  pada  image  forensik.  Image  forensik  bertujuan  untuk  menemukan  riwayat  pemrosesan suatu konten. Asumsi dasarnya adalah bahwa setiap operasi yang telah diterapkan pada gambar akan meninggalkan jejak dalam statistik gambar. Sejauh jejak tersebut dapat dideteksi, mereka dapat digunakan sebagai bukti [3].
Orang  dapat  memperoleh  gambar  dengan  mudah  dan  dapat  juga  memanipulasi  sumber informasi  pada  konten  dan  bahkan  dapat  melakukan  manipulasi  gambar.  Sehingga  perlu melakukan verifikasi sumber dan keaslian gambar yang merupakan pekerjaan utama di bidang forensik gambar. Sebagai salah satu bidang utama forensik gambar, identifikasi sumber kamera memiliki dua cabang. Salah satunya adalah mencocokkan gambar dengan satu kamera dan yang lainnya  adalah  mencocokkannya  dengan  model  kamera  tertentu.  Proses  akuisisi  gambar melibatkan  beberapa  tahapan  yang  masing-masing  dapat  diimplementasikan  secara  berbeda  di kamera  yang  berbeda  [4].  Identifikasi  kamera  sumber  adalah  proses  menentukan  perangkat kamera  mana  yang  telah  digunakan  untuk  mengambil  gambar.  Ini  sering  digunakan  dalam masalah  keamanan  dan  hukum  sebagai  barang  bukti  digital.  Identifikasi  model  kamera menggolongkan  teknik  identifikasi  sumber  forensik  yang  bertujuan  untuk  menentukan  model kamera  yang  digunakan  untuk  memperoleh  gambar  yang  asalnya  tidak  diketahui.  Identifikasi model kamera berusaha menjawab pertanyaan (1) Dari model mana kamera yang (kemungkinan besar) mengambil gambar ini? atau (2) Apakah gambar ini diambil dengan kamera merek dan model  tertentu  [5].  Perangkat  pencitraan  meninggalkan  beberapa  jejak  dalam  suatu  gambar selama  proses  pembuatannya.  Jejak  ini  disebabkan  oleh  karakteristik  perangkat  fisik,  karena beberapa  karakteristik  perangkat  memiliki  keunikan  perangkat  yang  sulit  dihilangkan.  Kita dapat  menggunakan  karakteristik  perangkat  seperti  sidik  jari  suatu  perangkat.  Saat  ini,
D
1875 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933
, implies research results (First Author)
identifikasi  sumber  kamera  digital  dapat  dibagi  menjadi  dua  kategori:  identifikasi  sumber berdasarkan deteksi korelasi dan identifikasi sumber berdasarkan klasifikasi pola [6].
Pendekatan  Forensic  Similarity  yang  berbasis  Convolutional  Neural  Network menentukan  jika  dua  patch  gambar  diambil  oleh  model  kamera  yang  berbeda  atau  dari  model kamera  yang  sama.  Pendekatan  ini  berbeda  dari  identifikasi  model  kamera  karena  tidak menentukan  model  kamera  yang  tepat  yang  digunakan  untuk  menangkap  salah  satu  patch. Kekuatan pendekatan ini adalah kemampuan untuk  membandingkan  model kamera yang tidak digunakan untuk melatih sistem [7].
Tantangan  untuk  memverifikasi  keaslian  suatu  gambar  dapat  diatasi  dari  berbagai perspektif. Salah satunya didekati dengan menjawab pertanyaan berikut: apakah mungkin untuk mengetahui model kamera yang digunakan untuk mengambil gambar meskipun model kamera, tanggal dan waktu, dan informasi lainnya dapat ditemukan di EXIF atau di header JPEG, secara umum  tidak  mungkin  untuk  menganggap  informasi  tersebut  dapat  diandalkan  dan  sah  karena metadata  gambar  dapat  dengan  mudah  dimodifikasi  [8].  Metadata  adalah  data  tentang  data. Metadata  atau  konten  Meta  adalah  data,  memberikan  beberapa  informasi  penting  tentang  data yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  bukti,  kepemilikan,  dan  kualitas  data  tersebut. Metadata  pada  gambar  dapat  terdiri  dari  dua  jenis  yaitu,  metadata  yang  dihasilkan  secara otomatis  dan  metadata  yang  disisipkan  atau  dimanipulasi  oleh  manusia.  Metadata  yang dihasilkan  secara otomatis yang  memberikan  informasi tentang  ID  perangkat,  perangkat  lunak yang digunakan, tanggal dan waktu pembuatan, dll. [9]. Proses investigasi dapat menggunakan metadata  dari  header  gambar,  meskipun  kita  ketahui  bahwa  metadata  dapat  dengan  relatif mudah  dimodifikasi.  Oleh  karena  itu,  metadata  gambar  sering  diabaikan  karena  dianggap hampir tidak memiliki nilai pembuktian [10].
Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  proses  identifikasi  sumber  kamera  menggunakan pendekatan  forensic  similarity  dengan  melakukan  identifikasi  pada  gambar  untuk  mengetahui sumber kamera yang diperoleh dari gambar tersebut. Dengan menggunakan pendekatan forensic similarity  dapat  mendukung  informasi  pada  metadata  sehingga  dapat  menjamin  keaslian  dari informasi yang diperoleh.

## 2. METODE PENELITIAN
Secara  umum  metodologi  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada  gambar  2.  Pada  bab  ini menjelaskan  bagaimana  penelitian  dilakukan  sehingga  dapat  diketahui  rincian-rincian  tentang urutan dan langkah-langkah yang dibuat secara sistematis dan dapat dijadikan pemodelan yang jelas  dan  menyesuaikan  permasalahan.  Selain  itu  membuat  analisis  terhadap  hasil  penelitian serta  kesulitan-kesulitan  yang  dihadapi.  Adapun  langkah-langkah  atau  tahapan-tahapan  pada penelitian ini ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1.  Alur Metodologi Penelitian
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933 1876
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page

## 2.1   Studi Literatur
Untuk  mendukung  penulisan  penelitian  ini,  dibutuhkan  studi  literatur  dengan mengumpulkan  sejumlah  informasi  sesuai  topik  penelitian  terkait.  Sumber  informasi  dapat berasal dari buku, jurnal penelitian dan bahan tertulis lainnya yang didapat dari berbagai sumber baik  yang  bersifat  daring  maupun  luring.  Review  hasil  penelitian  sebelumnya  juga  sangat diperlukan untuk mendukung tujuan dari proses penelitian ini.

## 2.2   Persiapan Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  alat  dan  bahan  untuk  menguji  dan mengimplementasikan  penelitian  yang  mendukung  perolehan  informasi  yang  dibutuhkan. Perangkat yang digunakan dalam penelitian ini terdiri dari perangkat keras dan perangkat lunak. Perangkat  keras  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  komputer  dan  smartphone  yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hardware No. Nama Spesifikasi 1 Asus ROG GL503GE Processor Intel Core i7-8750H RAM 8GB Storage 1TB 2 Xiaomi MI5 Android Storage 64GB RAM 3GB 3 Samsung Galaxy S6 Android
Storage 64GB
RAM 3GB
Sementara itu, Tabel 2 menyajikan perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 2. Software No. Nama 1 Windows 10 Home 64-bit 2 Jupiter Notebook

## 2.3   Pengambilan Sampel Data
Sesuai  dengan  prosedur  forensika  digital  diperlukan tahapan  dalam  pengambilan  barang bukti  digital.  Hal  itu  agar  dapat  menunjukkan  kemiripan  barang  bukti.  Barang  bukti  digital tersebut  selanjutnya  dijadikan  parameter  pada  metode  yang  akan  dianalisis.  Tahapan penanganan  barang  bukti  digital  untuk  pengambilan  sampel  data  dilakukan  pada  tahap acquisition. Acquisition adalah langkah yang  meliputi pembuatan citra forensik (imaging) dari barang  bukti.  Ini  harus  dilakukan  untuk  menghindari  gangguan  terhadap  bukti asli.  Pencitraan seperti  menyalin  bukti,  namun,  selain  menangkap  semua  data  bukti,  seperti  file  dan  folder, pencitraan  menangkap  informasi  penting,  seperti  metadata.  Proses  menghasilkan  salinan  yang identik dengan melakukan proses copy bit per bit yang akan menghasilkan file DD image.
1877 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933
, implies research results (First Author)
Gambar 2.  Ilustrasi Pengambilan Sampel Data

## 2.4   Implementasi Metode
Pada tahap ini mulai dilakukan implementasi pendekatan forensic similarity berbasiskan convolutional neural network berdasarkan parameter-parameter yang telah dirumuskan.
Gambar 3.  Arsitektur Pendekatan Forensic Similarity
Forensic  similarity  adalah  pendekatan  yang  menentukan  apakah  dua  patch  gambar memiliki  jejak  forensik  yang  sama  atau  berbeda.  Tidak  seperti  pendekatan  forensik  lainnya, pendekatan ini tidak mengidentifikasi jejak tertentu, tetapi tetap memberikan informasi forensik penting  kepada  penyidik.  Manfaat  utama  dari  jenis  pendekatan  ini  adalah  dapat  diterapkan secara  praktis  dalam  skenario  set  terbuka.  Artinya,  sistem  berbasis  kesamaan  forensik  tidak secara inheren memerlukan sampel pelatihan dari jejak forensik untuk membuat keputusan.
Forensic  similarity  terdiri  dari  dua  elemen  konseptual:  1)  feature  extractor  berbasis convolutional  neural  network  (CNN)  yang  memetakan  gambar  yang  menjadi  input  ke  low- dimensional feature, dan 2) three- layer neural network, yang memetakan pasangan fitur ini ke skor yang menunjukkan apakah dua patch gambar berisi jejak forensik yang sama.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933 1878
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page

## 2.5 Analisis Data
Tahapan  ini  adalah  proses  analisis  data  dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan pendekatan forensic similarity yang menghasilkan nilai kemiripan dalam perbandingan gambar dari perangkat yang sama.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi  metode  yang  ada  memerlukan  skenario  kasus  dengan  melakukan eksperimen  terhadap  gambar  asli  (unknown)  atau  gambar  yang  menjadi  acuan  dan  gambar pembanding  (known).  Eksperimen  ini  membutuhkan  barang  bukti  berupa  gambar  yang  akan dianalisis.

## 3.1   Metadata Gambar
Gambar 4.  (a) Gambar Acuan  (b) Samsung Galaxy S6, (c) Xiaomi Mi5
Berdasarkan  gambar  4  di  atas,  gambar  (a)  menjadi  gambar  yang  menjadi  acuan (unknown)  atau  gambar  yang  tidak  diketahui  diambil  menggunakan  kamera  apa,  sedangkan gambar  (b)  dan  (c)  menjadi  gambar  pembanding  (known)  yang  telah  diketahui  diambil menggunakan  kamera  apa,  kemudian  akan  diuji  tingkat  kemiripan  atau  forensic  similarity, sehingga  diketahui  gambar  (a)  merupakan  gambar  yang  diambil  menggunakan  perangkat kamera yang sama dengan gambar (b) atau (c).
Tabel 3. Metadata Gambar
Nama File Metadata xiaomi_mi5_a.jpg  Make: Xiaomi Model: MI 5
Software: gemini-user 8.0.0 OPR1.170623.032 V10.2.2.0.OAAMIXM release-keys DateTime (Original): 2021:10:31 16:53:04 samsung_s6_a.jpg  Make: samsung Model: SM-G900H Software: G900HXXS1CQD7 DateTime (Original): 2021:10:31 16:53:09
1879 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933
xiaomi_mi5_b.jpg  Make: Xiaomi Model: MI 5 Software: gemini-user 8.0.0 OPR1.170623.032 V10.2.2.0.OAAMIXM release-keys DateTime (Original): 2021:10:31 16:53:04
Berdasarkan tabel di atas, penulis menggunakan tool EXIF untuk  memperoleh metadata dari gambar yang diujikan berupa merek perangkat, model perangkat, software perangkat, serta tanggal gambar tersebut diambil.
Metadata  yang  diperoleh  bisa  menjadi  alat  bantu  untuk  mengetahui  gambar  tersebut diambil  menggunakan  perangkat  apa.  Namun  informasi  yang  didapat  tersebut  benar  atau  asli, karena  saat  ini  sangat  mudah  untuk  melakukan  manipulasi  atau  modifikasi  metadata  pada gambar  tertentu.    Apakah  mungkin  untuk  mengetahui  model  kamera  yang  digunakan  untuk mengambil  gambar  meskipun  model  kamera,  tanggal  dan  waktu,  dan  informasi  lainnya  dapat ditemukan di EXIF atau di header JPEG. Diharapkan dengan menggunakan pendekatan forensic similarity  bisa  membantu  kita  sebagai  penyidik  ketika  ingin  melakukan  identifikasi  sumber kamera  dari  gambar  tertentu  pada  proses  image  forensik.  Karena  kamera  merupakan  sumber informasi  penting  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  autentikasi  asal  gambar  di  bidang image forensik.

## 3.2   Pendekatan Forensic Similarity
Tahapan  ini  adalah  proses  analisis  data  dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan pendekatan forensic similarity yang menghasilkan nilai kemiripan dalam perbandingan gambar dari perangkat yang sama.
Gambar 5.  Alur Implementasi Metode
Pendekatan Forensic similarity, menentukan apakah dua image patch mengandung jejak forensik  yang  sama  atau  berbeda.  Pendekatan  ini  berbeda  dari  pendekatan  forensik  lainnya karena  tidak  secara  eksplisit  mengidentifikasi  jejak  forensik  tertentu  yang  terkandung  dalam image patch, hanya apakah mereka konsisten di dua image patch.
Pendekatan  ini  mendefinisikan  jejak  forensik  sebagai  sinyal  yang  tertanam  dalam gambar  dan  menangkap  informasi  tentang,  operasi  pemrosesan  sinyal  tertentu  yang  dilakukan pada  gambar.  Jejak  forensik  secara  inheren  tidak  terkait  dengan  konten  persepsi  gambar;  dua gambar  yang  menggambarkan  adegan  yang  berbeda mungkin  berisi jejak  forensik  yang  sama, dan  dua  gambar  yang  menggambarkan  adegan  yang  sama  mungkin  berisi  jejak  forensik  yang berbeda.  Mekanisme  umum  yang  menyebabkan  jejak  forensik  dalam  suatu  gambar  adalah: model  kamera  yang  menangkap  gambar,  situs  web  media  sosial  tempat  gambar  diunduh,  dan riwayat pemrosesan gambar [7].
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933 1880
IJCCS Vol. x, Nopage–end_page

## 3.3   Identifikasi Patch Gambar
Di sini, forensic similarity menjelaskan metode untuk memilih patch gambar yang sesuai untuk  analisis  forensik  menggunakan  metode  seleksi  berbasis  entropi  untuk  menyaring  patch gambar sebelum menganalisis kesamaan forensiknya.
Melihat  jejak  forensik  sebagai  sejumlah  informasi  yang  dikodekan  dalam  gambar  yang telah  diinduksi  oleh  beberapa  operasi  pemrosesan.  Patch  gambar  adalah  saluran  yang mengomunikasikan  informasi  ini.  Dari  saluran  ini  akan  diekstrak  informasi  forensik menggunakan  fitur  ekstraktor  dan  kemudian  membandingkan  patch  gambar  menggunakan similarity network.
Gambar 6.  Patch Gambar
Berdasarkan  gambar  di  atas,  Pendekatan  forensic  similarity  memilih  patch  gambar 256x256  piksel  secara  acak  dari  ketiga  gambar  tersebut  dan  kemudian  membandingkan  patch gambar menggunakan similarity network.

## 3.4   Perhitungan Nilai Forensic Similarity
Gambar 7.  Grafik Nilai Forensic Similarity
1881 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933
, implies research results (First Author)
Berdasarkan  grafik  histogram  pada  gambar  7  di  atas,  dari  proses  forensic  similarity diperoleh nilai kemiripan dengan melakukan perbandingan pada gambar (a) dengan gambar (b) dan gambar (a) dengan (c). Dimana gambar (a) dan (c) diambil menggunakan perangkat Xiaomi Mi5,  dan  gambar  (b)  diambil  menggunakan  Samsung  Galaxy  S6,  ketika  kedua  patch  diambil dari  kamera  yang  sama  maka  nilai  forensic  similarity  tinggi  dan  mendekati  satu,  seperti  yang ditunjukkan  oleh  kurva  orange.  Ketika  kedua  patch  diambil  dari  kamera  yang  berbeda  maka nilai  forensic  similarity  rendah  dan  mendekati  nol,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh  kurva  biru. Meskipun  gambar  (a)  dan  gambar  (b)  memiliki  latar  pemandangan  yang  sangat  mirip  seperti pada gambar 6, tapi nilai forensic similarity rendah karena diambil dari perangkat kamera yang berbeda.

## 3.5   Analisis Gambar Non-Metadata
Pada  proses  ini  penulis  melakukan  pengujian  pada  gambar  acuan  yang  tidak  memiliki metadata  atau  sudah  dimanipulasi  metadatanya.  Dengan  asumsi  gambar  acuan  yang  akan dibandingkan dengan gambar pembanding tidak mempunyai atribut metadata yang memberikan informasi  terkait  sumber  kamera  yang  digunakan  untuk  mengambil  gambar  tersebut.  Untuk membuat  simulasi  tersebut,  penulis  akan  menggunakan  tool  EXIF  untuk  menghapus  atribut metadata pada gambar tersebut misalnya, make, model, software, datetime dan lainnya.
Gambar 8.  Metadata Gambar Sebelum dan Sesudah Dihapus
Berdasarkan gambar di atas, semua atribut yang menjelaskan informasi terkait sumber kamera  yang  menjelaskan  gambar  tersebut  diambil  menggunakan  perangkat  tertentu  tidak dijelaskan.  Sehingga  diperlukan  proses  identifikasi  sumber  kamera  menggunakan  pendekatan forensic  similarity  sehingga  bisa  dibandingkan  dengan  perangkat  yang  diduga  sama  dengan perangkat yang menjadi sumber gambar tersebut diambil.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933 1882
Gambar 9.  Grafik Nilai Forensic Similarity pada Gambar Non-Metadata
Berdasarkan  grafik  pada  gambar  7,  diketahui  dari  proses  forensic  similarity  diperoleh nilai  kemiripan  dengan  melakukan  perbandingan  pada  gambar  (a)  yang  metadatanya  telah dihapus menjadi acuan dengan gambar (b) yang diambil menggunakan perangkat Xiaomi Mi5 dan gambar (c) yang diambil menggunakan perangkat Oppo Reno 6. Diperoleh gambar (a) dan gambar  (c)  mempunyai  nilai  forensic  similarity  yang  lebih  tinggi  dan  mendekati  satu,  seperti yang  ditunjukkan  oleh  kurva  berwarna  orange.  dibandingkan  gambar  A  dan  gambar  B  yang rendah dan mendekati nol, seperti yang ditunjukkan oleh kurva biru. Meskipun pada gambar (a) yang menjadi gambar acuan tidak memiliki atribut metadata yang menjelaskan informasi terkait sumber kamera.
Diketahui  bahwa  gambar  acuan  (Gambar  A)  setelah  melalui  proses  menghapus  atribut metadata  menggunakan  tool  EXIF,  meskipun  berdasarkan  grafik  tetap  diperoleh  hasil  yang sama  yaitu  ketika  kedua  patch  diambil  dari  kamera  yang  sama  maka  nilai  forensic  similarity tinggi dan mendekati satu meskipun pada gambar non-metadata.

## 3.6   Pengujian Forensic Similarity
Pada proses ini penulis melakukan pengujian pendekatan forensic similarity pada gambar acuan  yang  diambil  menggunakan  perangkat  Xiaomi  Mi  5  yang  akan  dibandingkan  dengan beberapa perangkat, seperti pada tabel berikut.

## Tabel 4. Pengujian Gambar Pembanding
Nama Perangkat Pembanding  Density  Nilai Forensic Similarity Xiaomi Mi 5 610.0 0.99 Samsung Galaxy S6 48.0 0.43 Xiaomi Mi A1 454.0 0.89 Oppo F7 908.0 0.46 Oppo Reno 6 635.0 0.67 Canon EOS 750D 743.0 0.60
Berdasarkan  tabel  di  atas,  diketahui  bahwa  ketika  kedua  patch  gambar  diambil  dari kamera yang sama maka nilai forensic similarity tinggi dan mendekati satu. Ketika kedua patch diambil dari kamera yang berbeda maka nilai forensic similarity rendah dan mendekati nol.
1883 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 3, September 2022, Hal. 1873-1883 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  forensic  similarity  yang  berbasis metode  convolutional  neural  network  (CNN)  sebagai  salah  satu  pendekatan  yang  dapat digunakan  untuk  melakukan  identifikasi  source  image  atau  sumber  kamera  yang  menjelaskan gambar  tersebut  diambil  menggunakan  perangkat  yang  diduga.  Meskipun  informasi  terkait sumber  kamera  dapat  diperoleh  dari  metadata  pada  header  gambar  tersebut  menggunakan  tool EXIF, namun informasi metadata yang diperoleh tidak secara langsung dianggap benar karena dapat  dengan  mudah  dimanipulasi  informasi  pada  atribut  metadata.  Dengan  menggunakan pendekatan  forensic  similarity  dapat  mendukung  informasi  pada  metadata  sehingga  dapat menjamin keaslian dari informasi yang diperoleh.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B.  Xu,  X.  Wang,  X.  Zhou,  J.  Xi,  and  S.  Wang, “Source  Camera  Identification  From Image Texture Features,” Neurocomputing , pp. 1–10, 2016.
[2] A. Piva, “An Overview on Image Forensics,” Vol. 2013, 2013.
[3] D.-T.  Dang-Nguyen,  C.  Pasquini,  V.  Conotter,  and  G.  Boato, “RAISE  -  A  Raw  Images Dataset  for  Digital  Image  Forensics,” in MMSys  ’15:  Proceedings  of  the  6th  ACM Multimedia Systems Conference , 2015, pp. 219–224.
[4] B. Wang, J. Yin, S. Tan, Y. Li, and M. Li, “Source Camera Model Identification Based on Convolutional Neural Networks with Local Binary Patterns Coding,” Signal Process. Image Commun. , 2018.
[5] M.  Kirchner  and  T.  Gloe, “Forensic  Camera  Model  Identification,” in Handbook  of Digital Forensics of Multimedia Data and Devices , Wiley-IEEE Press, 2015.
[6] T.  Cai,  Z.  Shao,  Y.  Tomioka,  Y.  Liu,  and  Z.  Li, “CNN-based  Camera  Model Identification Using Image Noise in Frequency Domain,” 2019 IEEE Int. Conf. Syst. Man Cybern. , No. 1, pp. 3518–3524, 2019.
[7] O. Mayer and M. C. Stamm, “Forensic Similarity for Digital Images,” IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. , Vol. 15, No. 1553610, pp. 1331–1346, 2019.
[8] I.  C.  Camacho  and  K.  Wang, “A  Comprehensive  Review  of  Deep-Learning-Based Methods for Image Forensics,” 2021.
[9] R. K. P, C. Srikanth, and K. L. Sailaja, “Location Identification of The Individual Based on Image Metadata,” Procedia - Procedia Comput. Sci. , Vol. 85, No. Cms, pp. 451–454, 2016.
[10]  P. Mullan, C. Riess, and F. Freiling, “Forensic Source Identification Using JPEG Image Headers: The Case of Smartphones,” Digit. Investig. , Vol. 28, pp. S68–S76, 2019.