## ANALISIS FORENSIC CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN TEKNIK ERROR LEVEL ANALYSIS DAN METADATA BERDASARKAN METODE NIST

## Karolina Eka Purnama, Chaerur Rozikin, Azhari Ali Ridha
Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia
1910631170197@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Saat ini, terjadi peningkatan yang signifikan dalam perubahan citra yang berasal dari citra asli yang mudah dimanipulasi.  Situasi  ini  dimanfaatkan  oleh  pihak  yang  tidak  bertanggung  jawab.  Kemudahan  dalam memanipulasi,  mengubah,  atau  menghapus  informasi  asli  dari  citra  digital  menimbulkan  keraguan  terhadap keaslian dan integritas citra yang digunakan. Tujuan dari penelitian ini adalah membuktikan keaslian bukti digital melalui  analisis  menggunakan  Digital  Forensik  berdasarkan  alur  metode  NIST.  Alur  penelitian  mencakup pemahaman  latar  belakang  masalah,  pengumpulan  data,  identifikasi,  penerapan  metode  NIST,  dan  pelaporan hasil.  Objek  penelitian  ini  adalah  foto  yang  dimasukkan  dalam  bukti  digital  yang  diambil  atau  dipotret menggunakan kamera Canon EOS 700D , penelitian ini menggunakan tools forensically beta dan jpegsnoop untuk mengidentifikasi metadata dan analisis tingkat kesalahan. Hasil metadata foto manipulasi terdiri dari Luminance (ID  Tujuan  0)  dan Chrominance (ID  Tujuan  1)  dalam  tabel  8x8  dengan  angka  8-bit.  Nilai  tinggi  pada  tabel menunjukkan  pembagian  kasar  dan  penurunan  kualitas,  menunjukkan assessment  class  3 ,  dimana  foto teridentifikasi telah dilakukan  pengeditan  menggunakan software  editing  Photoshop . Hasil error level  analysis menunjukkan foto manipulasi terlihat lebih gelap, objek yang sudah dimanipulasi lebih menonjol, dan hasil tekstur menggunakan histogram equalization terlihat kacau.
Kata kunci: Foto, Error Level Analysis, Metadata, NIST

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  kemajuan  teknologi  di  zaman  sekarang membuat  dunia  digital  berkembang  dengan  cepat khususnya  di  era  digital.  Pemanfaatan  teknologi  saat ini  membantu  memudahkan  pekerjaan  manusia. Kemajuan  teknologi  telah  memudahkan  kita  untuk memahami data dalam bentuk informasi atau gambar. Ada banyak aplikasi yang memungkinkan pengolahan gambar  menjadi  lebih  mudah  [1].  Peningkatan teknologi citra digital yang semakin maju memudahkan  untuk  mengubah  atau  menyesuaikan foto  sehingga  manipulasi  gambar  semakin  sering terjadi.  Semakin  sulit  bagi  masyarakat  untuk membedakan  antara  foto  asli  dan  hasil  manipulasi karena  teknik  manipulasi  gambar  terus  berkembang [2].
Pengumpulan, analisis, dan pelaporan data digital merupakan  inti  dari  forensik  digital.  Ada  banyak kegunaan untuk investigasi forensik digital. Investigasi  ilmiah  kejahatan  atau  deteksi  umum kejahatan  keduanya  disebut  sebagai  bidang  ilmu forensik  atau  forensik.  Munculnya  forensik  berasal dari  timbulnya  perilaku  kriminal,  ilegal  dan  tidak pantas.  Dalam  konteks  forensik  digital,  di  Indonesia sendiri  sudah  banyak  kasus  yang  ditangani  dengan menggunakan  forensik  digital.  Misalnya,  kasus korupsi dengan melakukan investigasi terhadap media komunikasi  yang  digunakan  dalam  melakukan transaksi,  kasus  peretasan  sistem  informasi,  kasus pemalsuan  citra  digital  dan  masih  banyak  kasus lainnya  [3].  Dengan  cara  pandang  yang  salah,  sikap terhadap teknologi akan mengubah perilaku manusia.
Khususnya  di  beberapa  negara  berkembang,  sejauh mana  teknologi  dapat  mendorong  perilaku  kejahatan meningkat seiring dengan perkembangannya [4].
Salah  satu  kejahatan  dunia  maya  berupa penipuan  online  yaitu  kasus forensic  image dimana berupa pemalsuan citra, dimana citra digital yang telah dimanipulasi mudah terjadi di ruang lingkup kejahatan sosial  [5].  Citra  asli  modifikasi  sulit  ditentukan keasliannya,  sehingga  sulit  untuk  mengidentifikasi pemalsuan  citra  dalam  penyebaran  digital.  Terdapat berbagai  tujuan  untuk  manipulasi  citra  digital,  mulai dari tujuan kesenangan, pemasaran, hingga kejahatan yang  dapat  memperdayai  penyelidik.  Contoh  kasus pemalsuan  citra  digital  adalah  penyebaran  foto  yang melibatkan  pejabat,  artis,  publik  figur  ataupun masyarakat  biasa  dengan  konten  sensitif  yang  dapat menimbulkan kehebohan di masyarakat [6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  citra digital yang telah dimanipulasi atau direkayasa selama proses  pengambilan  gambar  menggunakan  perangkat lunak atau program digital. Beberapa perangkat lunak atau  alat  yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisis keaslian  citra  digital  adalah fotoforensic, forensically beta, dan jpegsnoop [7].
Forensik  IT  mengkaji  metode  ilmiah  untuk mencari  bukti  digital.  TI  Forensik  bertujuan  untuk mengumpulkan  bukti  yang  dapat  diandalkan  dari media digital yang dapat digunakan di pengadilan[8]. Analisis forensik digital memiliki ruang lingkup yang sangat luas, sehingga dapat dikategorikan berdasarkan sifat  fisik  dan  logisnya.  Forensik  seluler,  forensik audio,  forensik  video,  forensik  gambar,  dan  forensik
dunia maya semuanya termasuk dalam ruang lingkup forensik komputer. Penelitian ini akan berkonsentrasi pada forensik citra, khususnya forensik file citra digital sebagai  bentuk  bukti  digital,  sehingga  penelitian  ini berjudul “Analisis
Forensik Citra
Digital
Menggunakan Error  Level  Analysis dan  Metadata Berdasarkan Metode NIST ”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Analisis
Analisis merupakan suatu proses engurai subjek menjadi berbagai bagiannya dan memeriksa hubungan antara bagian-bagian itu dan bagian-bagian itu sendiri untuk  memahami  makna  keseluruhan  dengan  benar adalah  cara  lain  untuk  mendefinisikan  analisis. Analisis adalah pengelompokan informasi, pengurutan,  pengolahan,  dan  peringkasan  agar  lebih mudah dibaca.

## 2.2. Citra Digital
Citra  digital  dapat  dihasilkan  dari  peralatan digital  seperti  kamera  digital,  sehingga  dapat  dengan mudah  diolah  di  dalam  komputer.  Citra  digital digunakan  sebagai  bukti  dalam  persidangan  dan forensik digital karena datanya mengandung berbagai informasi[9].  Hal  ini  disebabkan  oleh  adanya  sistem sampling dan kuantisasi pada peralatan tersebut, yang berfungsi  untuk  mengubah citra  kontinu menjadi digital  dan  mengubah  intensitas  analog  menjadi intensitas  diskrit  di  dalamnya.  Oleh  karena  itu, pemrosesan  tambahan  dapat  dilakukan  dengan menggunakan perangkat lunak komputer[10].

## 2.3. Bukti Digital
Pembuktian  bukti  tindak  kejahatan  tentunya memiliki kriteria, termasuk dalam proses pembuktian bukti  yang  diperoleh  dari  komputer  [11].  Dengan adanya  bidang  ilmu  forensik  citra  digital  dapat membantu  berbagai  pihak  seperti  penegak  hukum, investigasi, dan media[12].

## 2.4. Image Forensic
Bidang studi baru  yang disebut forensik gambar bertujuan  untuk  mengekstrak  informasi  dari  gambar untuk  menentukan  keasliannya  juga  dikenal  sebagai keaslian  gambar  digital.  Tujuan  dari  adanya investigasi  kejahatan  foto  adalah  untuk  menemukan, mengidentifikasi,  atau  mencari  foto  yang  terbukti rekayasa.  Tujuan  lainnya  adalah  untuk  melindungi keaslian  citra  digital  dalam  bentuk  foto  atau  gambar dari kejahatan atau penyalahgunaan foto atau gambar.

## 2.5. Digital Forensic
Digital  Forensic adalah  pembuatan  bukti  file digital  untuk  digunakan  di  pengadilan  perdata  atau pidana merupakan fokus utama bidang forensik digital ilmu komputer[13]. Digital forensik juga dapat disebut sebagai metode yang terkait dengan proses pemulihan dan  penyelidikan  terhadap  bukti  digital  yang ditemukan [14].

## 2.6. Error Level Analysis
ELA  adalah  metode  atau  teknik  forensik  untuk menemukan  bagian  gambar  atau  foto  yang  telah diubah dengan menyimpan ulang gambar pada tingkat kualitas  tertentu  di  antara  berbagai  tingkat  kompresi terkomputerisasi[15].  Metode  ini  digunakan  untuk mendeteksi manipulasi gambar secara visual dan telah berkembang dalam  bidang  ilmu  forensik digital  [16]. Dengan  pemeriksaan error  level  analysis ,  dapat diketahui  daerah  mana  yang  dirancang  atau  diubah dari  gambar,  karena  dalam  pemeriksaan  tingkat kesalahan, dengan asumsi ada daerah yang tidak sama dengan  yang  lain,  seperti  permukaan,  batas,  dan varietas,  ini  terjadi  karena  berbagai  tingkat  tekanan [17].

## 2.7. Metadata
Metadata  merupakan  informasi  terstruktur  yang berfungsi untuk menjelaskan, memberikan penjelasan, mempermudah pencarian, serta memudahkan penggunaan  dan  pengelolaan  informasi.  Metadata  ini berisi  data  tentang  item-item  dalam  suatu  informasi yang  digunakan  untuk  mencatat/informasi  keperluan pengurus  nantinya  dalam  suatu  kumpulan  data  [18]. Detail  tentang  tanggal  dan  waktu  penemuan,  kamera atau ponsel yang digunakan untuk mengambil gambar, dan  keterangan  lainnya  biasanya  disertakan  sebagai salah  satu  detail  tambahan  yang  melengkapi  dan menjelaskan suatu data tertentu untuk sebuah foto atau gambar [19].

## 2.8. Forensically Beta
Forensically Beta merupakan sebuah tools gratis yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  forensik  file gambar  atau  foto. Forensically  beta ini  berfungsi sebagai kaca pembesar yang berguna untuk membantu melihat detail dari sebuah gambar atau foto.

## 2.9. Jpegsnoop
JPEGsnoop adalah sebuah perangkat lunak yang digunakan  untuk  mengetahui  apakah  suatu  foto  asli atau tidak dengan  melihat metadata pada file gambar yang  sedang  diperiksa.  Alat  yang  dibuat  mempunyai tujuan untuk mengungkapkan detail-detail pada suatu gambar sehingga dapat dilihat apakah gambar tersebut asli atau palsu. Dengan menggunakan alat JPEGsnoop ,  kita  dapat  mengekstrak  berbagai informasi  penting  seperti  pengaturan  kualitas JPEG , pengaturan resolusi JPEG , metadata EXIF , dari suatu gambar [20].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada  pembuatan  skripsi.  Untuk  analisis  deteksi keaslian citra digital dalam  bentuk foto atau gambar, metodologi  yang  digunakan  adalah  metode National Institute  of  Standards  and  Technology (NIST) . Tahapan  metode  NIST  terdiri  dari Collection, Examination, Analysis, dan Reporting.
Gambar 1. Alur flowchart pendeteksian
Berdasarkan  metode National  Institute  of Standards  Technology  (NIST), terdapat  4  langkah dalam  pengolahan  dan  identifikasi  keaslian  citra digital yaitu tahapan pengumpulan data/mengidentifikasi,  tahap  mengolah  informasi, tahap analisis, dan terakhir tahap pelaporan bukti. Pada alur  proses  metode  NIST  ini  alat  yang  dipergunakan untuk melakukan analisis pada gambar digital adalah sebuah  skenario  yang  terdiri  dari  beberapa  langkah. Pertama,  persiapkan  dua  jenis  file  gambar  asli  dan gambar  yang  telah  dimanipulasi.  Kemudian,  kedua jenis  file pada gambar atau foto  dimasukan ke dalam tools yang  digunakan  dan  lakukan  deteksi  keaslian gambar.  Selanjutnya,  bandingkan  hasil  deteksi  dari kedua  jenis  gambar  tersebut  dengan  menggunakan teknik Error  Level  Analysis .  Gambar  1.  Adalah flowchart yang menunjukkan bagaimana keaslian citra digital ditentukan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil penelitian
Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  yaitu berupa image forensic untuk membandingkan foto asli dan foto yang sudah dimanipulasi dengan berdasarkan metode  forensik.  Pada  penelitian  ini  dimana menyelesaikan kasus penyebaran foto untuk pemeriksaan  foto  tersebut  dan  juga  akan  melakukan perbandingan  pada  foto  asli  dan  foto  yang  telah dimanipulasi.

## 4.2. Skenario kasus
Sebagai  pembanding  temuan  dalam  penelitian ini,  foto  yang  merupakan  hasil  manipulasi  dan  asli akan  dijadikan  sebagai  bukti  dalam  penelitian  ini. Berikut adalah merupakan sumber-sumber bukti yang akan digunakan dalam penelitian ini:
Gambar 2. Foto pertama
Foto  pertama  merupakan  foto asli  yang dipotret oleh  korban  menggunakan  kamera  digital.  Lalu  ada pelaku  yang  memanipulasi  foto  tersebut  untuk dijadikan  seolah-seolah  foto  yang  dimanipulasi  itu foto asli tanpa editan.
Gambar 3. Foto kedua

## 4.3. Collection
Tahapan  pertama  pada  penelitian  ini  dilakukan pengumpulan data berupa barang bukti yang terdapat pada  flashdisk  milik korban  yang berisi  foto asli  dan foto  yang  telah  dimanipulasi.  Foto  yang  diambil menggunakan  kamera  digital  dengan  model Canon EOS  700D .  Barang  bukti  milik  korban  tersebut  akan dipindahkan  ke  pc/laptop  penguji  untuk  diteliti  dan dibandingkan  hasilnya  antara  foto  asli  dan  foto  yang telah dimanipulasi.
Gambar 4. Bukti di flashdisk korban

## 4.4. Examination
Evaluasi  terhadap  foto  akan  dilakukan  dengan memeriksa  metadata  dari  kedua  foto  yang  menjadi bukti penelitian pada tahap pemeriksaan atau dikenal juga  dengan  tahap  identifikasi.  Investigasi  terkait metadata  akan  dilakukan  dengan  bantuan  salah  satu alat forensik, yaitu tools Jpegsnoop .
Tahap  identifikasi  utama  metadata  dilakukan menggunakan tools  Jpegsnoop agar  metadata  foto lebih  teridentifikasi  dengan  baik.  Tahap  identifikasi diawali  dengan  pemeriksaan  informasi  mengenai kamera  yang  digunakan,  tanggal  dan  waktu pemotretan, dan informasi pemeriksaan lainnya.
Gambar 5. Metadata awal foto asli
Gambar 6. Metadata awal foto manipulasi
Pada  bagian  awal  identifikasi  untuk  informasi dari  foto  asli  dan  manipulasi  keduanya  sama-sama berasal  dari  foto  yang  dipotret  menggunakan  kamera canon dengan  model Canon  EOS  700D .  Perbedaan dari kedua foto tersebut dilihat dari keterangan tag exif Date Time atau yang menunjukkan tanggal dan waktu pengambilan foto yang teridentifikasi dari kedua foto tersebut  berbeda,  dan  juga  pada  foto  manipulasi teridentifikasi  adanya  rancang  bangun  menggunakan perangkat  lunak,  hasil  pemeriksaan  foto  manipulasi terdeteksi foto tersebut sudah dirancang menggunakan software  editing yaitu Adobe  Photoshop  22.2 Windows ,  Dari  hasil  kompresi  foto  terdeteksi berekstensi JPEG baik  untuk  foto  asli  maupun  hasil foto manipulasi.
Gambar 7. Identifier photoshop
Pada  gambar  7.  Metadata  pada  keterangan Identifier: [Photoshop 3.0]: menunjukkan identifikasi secara  keseluruhan  pada  foto  manipulasi,  keterangan ini memberikan informasi tentang struktur dan konten dari file Photoshop, termasuk metadata foto, informasi pencetakan, gaya cetakan, dan informasi resolusi.
Gambar 8. Hasil kualitas foto asli
Gambar 8. Mengidentifikasi foto asli pada bagian definisi  dari Quantization  Table (Tabel  Kuantisasi) pada  suatu  data  gambar  dengan  ukuran  132 byte dimulai  dari offset 0x00007446.  Terdapat  dua  jenis tabel kuantisasi pada gambar tersebut dengan presisi 8 bit dan ID destinasi  0  (untuk luminance atau kecerahan)  dan ID destinasi  1  (untuk chrominance atau warna). Masing-masing tabel kuantisasi memiliki 8 baris dan 8 kolom. Setiap nilai pada tabel kuantisasi menentukan skala kuantisasi untuk koefisien transformasi  yang  telah  dikuantisasi.  Selain  itu,  pada tabel kuantisasi tersebut juga terdapat perkiraan faktor kualitas  dengan  skala  dan  variansinya  untuk  setiap jenis tabel kuantisasi. Faktor kualitas berkaitan dengan seberapa  baik  gambar  tersebut  dapat  direkonstruksi kembali tanpa kehilangan banyak informasi, semakin tinggi  faktor  kualitas,  semakin  sedikit  kehilangan informasi yang terjadi pada gambar.
Gambar 9. Hasil kualitas foto manipulasi
Gambar  9.  merupakan  tabel  hasil Quantization untuk format gambar  yang dikompresi  menggunakan algoritma JPEG . Tabel tersebut terdiri dari dua bagian, yaitu  untuk Luminance ( ID Tujuan  0)  dan Chrominance ( ID Tujuan  1).  Nilai-nilai  yang  lebih besar  dalam  tabel  menyebabkan  pembagian  menjadi lebih  kasar  dan  mengurangi  kualitas  gambar. Sebaliknya,  nilai-nilai  yang  lebih  kecil  dalam  tabel menghasilkan pembagian yang lebih halus dan kualitas gambar  yang  lebih  baik.  Kualitas  kompresi  gambar dapat  diatur  melalui  nilai-nilai  dalam  tabel,  dengan nilai  yang  lebih  besar  menghasilkan  kompresi  yang lebih rendah (kualitas yang lebih buruk) dan nilai yang lebih  kecil  menghasilkan  kompresi  yang  lebih  tinggi (kualitas yang lebih baik).
Gambar 10. Hasil kompresi foto asli
Gambar  10.  Merupakan  keterangan  yang mengacu pada proses pencarian tanda-tanda kompresi pada sebuah file gambar, serta analisis metadata EXIF yang terkait. Yang membuktikan jelas bahwa foto ini asli  terdapat  pada  keterangan EXIF Make/Model , menunjukkan  informasi  tentang  merek  dan  model kamera  yang  digunakan  untuk  mengambil  gambar, dalam metadata EXIF . EXIF Makernotes menunjukkan  bahwa  metadata EXIF makernotes ada dalam  file  gambar,  dan  pada  bagian  keluaran EXIF Software menunjukkan  perangkat  lunak EXIF yang digunakan untuk mengedit atau memanipulasi gambar, dan  pada  keterangan software mengidentifikasi “NONE” dimana  foto  tidak  adanya  campur  tangan menggunakan software editing .
Gambar 11. Hasil kompresi foto manipulasi
Keterangan  pada  foto  manipulasi  memberikan informasi terkait hasil pencarian kompresi pada sebuah file  gambar  atau  hasil  akhir  dari  identifikasi.  Hasil identifikasi  yang  jelas  dapat  dilihat  di  bagian EXIF Make/Model , dimana informasi tersebut membuktikan pembuat dan  model perangkat yang digunakan untuk mengambil  gambar.  Dalam  contoh  ini,  pembuat kamera  adalah Canon dan  modelnya  adalah Canon EOS 700D . EXIF Makernotes memberikan  informasi tambahan  yang  terkait  dengan  perangkat  pembuat gambar.  Dalam  contoh  ini,  tidak  ada  informasi tambahan  yang  ditemukan.  Akan  tetapi,  pada  bagian software terdeteksi yang digunakan untuk memproses gambar.  Dalam  contoh  ini,  perangkat  lunak  yang digunakan  adalah Adobe  Photoshop  22.2  (Windows) . Pada  tabel  keterangan EXIF  Make/Software ,  yaitu membuktikan  hasil  akhir  informasi  tentang  pembuat perangkat (Make) dan  perangkat  lunak (Software) yang terkait dengan gambar.
Berdasarkan  analisis  karakteristik  kompresi  dan metadata EXIF ,  gambar  tersebut  diklasifikasikan sebagai "Class  1  -  Image  is  processed/edited" ,  yang berarti  gambar  tersebut  telah  diolah  atau  diedit menggunakan perangkat lunak seperti Adobe Photoshop.

## 4.5. Analysis
Sebelumnya,  kedua  file  foto  sudah  diperiksa untuk  melihat  metadata  dari  kedua  gambar  tersebut. Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  pengamatan  untuk menganalisis  kedua  gambar  untuk  mencari  tingkat kesalahan  pada  foto  atau  menerapkan  teknik Error Level Analysis .
Gambar 12. Indikator ELA
Gambar  12.  merupakan  pengaturan  untuk  foto asli  dan  manipulasi.  Foto  manipulasi  dalam forensically beta mulai dianalisis dengan menurunkan kualitas  jpeg  menjadi  90,  skala  kesalahan  dinaikan menjadi 50, dan kegelapan  diturunkan  menjadi 0.95, untuk  mencari  tingkat  kesalahan  pada  kedua  foto tersebut.
Gambar 13. Hasil ELA foto asli
Kemudian  mendapatkan  hasil  foto  asli  terlihat lebih  terang  dan  banyaknya  bintik-bintik  putih  pada foto,  serta  tidak  menghilangkan  objek  di  sekitarnya. Pada  foto  manipulasi setelah diatur dengan tingkatan yang sama dengan foto asli memiliki perubahan yaitu foto menjadi lebih terlihat gelap dan banyaknya bintik- bintik hitam pada foto pada objek yang telah diedit.
Gambar 14. Hasil ELA foto manipulasi
Untuk melihat perbedaan tekstur dari kedua  foto tersebut melakukan pengaktifan histogram equalization pada  bagian magnifier  enhancement . Dengan  menggeser  kursor  ke  daerah  yang  akan diamati  tekstur  tampak  lebih  kacau  di  area  yang direkayasa daripada di area lain atau area asli.
Gambar.15 Tekstur daerah foto asli
Gambar.16 Tekstur daerah foto manipulasi
Dari hasil mengamati kedua foto berupa foto asli dan  foto  manipulasi  mendapatkan  hasil  analisis dimana foto asli terlihat lebih terang dan adanya bintik putih serta objek latar belakang foto terlihat lebih jelas dan  tidak  adanya  perubahan  bentuk.  Sedangkan  foto manipulasi,  foto terlihat gelap dan  banyaknya bintik- bintik hitam di bagian yang termanipulasi serta objek latar belakang pun sudah tidak terlihat jelas.

## 4.6. Reporting
Untuk  setiap  foto  dapat  ditarik  kesimpulan  dari penelitian  yang  telah  dilakukan.  Untuk  kesimpulan pada  kedua  foto  bisa  dilihat  pada  gambar  tabel dibawah ini.
Tabel 1. Report hasil Pelaporan Deteksi Citra Teknik Error Level Analysis Metadata Foto Asli  Citra asli dengan Forensically beta  Mengatur JPEG Quality menjadi 90
 Error scale 50
 Merendahkan Opacity menjadi 0.95  Foto terlihat lebih banyak bintik-bintik putih dan objek latar belakang foto terlihat lebih jelas Assignment Class 3 = Original Foto Manipulasi  Pengaturan dalam citra sama seperti deteksi pada foto asli  Citra terdeteksi manipulasi gambar terlihat gelap dan banyak bintik-bintik hitam dan foto yang sudah dimanipulasi terlihat menonjol Assignment Class 1 = Edited
Tabel  1.  Berisi  informasi  tentang  deteksi manipulasi  gambar  menggunakan  teknik Error  Level Analysis dan  analisis  metadata  pada  dua  foto,  yaitu foto  asli  dan  foto  manipulasi.  Deteksi  gambar dilakukan  dengan  menganalisis  tingkat  kesalahan dalam  kompresi JPEG menggunakan  teknik Error Level  Analysis untuk  mengungkap  tanda-tanda manipulasi  pada  kedua  foto.  Selain  itu,  analisis metadata juga dilakukan untuk  memberikan petunjuk tambahan tentang keaslian dan pengeditan gambar.
Hasil deteksi pada foto asli menunjukkan adanya bintik-bintik  putih  dan  objek  latar  belakang  yang masih terlihat jelas. Hasil analisis metadata pada foto asli menunjukkan kelas penilaian 3, yang mengindikasikan bahwa foto tersebut asli.
Namun, pada foto manipulasi terlihat perbedaan dengan  foto  asli.  Terdeteksi  adanya  manipulasi gambar  dengan  penambahan  objek  baru  sehingga terlihat seperti foto asli. Foto manipulasi ini memiliki ciri-ciri seperti citra  yang gelap,  banyak  bintik  hitam pada area foto, dan objek manipulasi yang menonjol. Hasil  analisis  metadata  menunjukkan  kelas  penilaian 1,  yang  menunjukkan  bahwa  foto  tersebut  telah mengalami proses edit.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  kasus  ini,  salah  satu  dari  dua  foto  yang dijadikan  barang  bukti  ternyata  merupakan  hasil manipulasi.  Pemindaian  dilakukan  menggunakan Jpegsnoop untuk  mengidentifikasi  kedua  foto  dan mendapatkan  metadata.  Foto  utama  atau  foto  asli teridentifikasi  berasal  dari  kamera  digital  model Canon EOS 700D dan dinyatakan sebagai foto original ( assessment  class 3 ). Sebaliknya,  metadata pada foto kedua atau foto  manipulasi  menunjukkan bahwa  foto tersebut  telah  diedit  menggunakan Adobe  Photoshop dan  dinyatakan  sebagai  foto  manipulasi  ( assessment class 1 ).
Setelah mendapatkan metadata, dilakukan analisis tingkat kesalahan ( error level analysis ) dengan bantuan Forensically  beta . Error  level  analysis digunakan  untuk  mengidentifikasi  area  yang  berbeda dalam  foto  yang  dapat  menunjukkan  tanda-tanda manipulasi, seperti perbedaan tekstur dan warna pada objek yang ditambahkan.
Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan  untuk menggunakan  teknik  analisis  lain  seperti noise analysis , principal  component  analysis (PCA),  dan alat  lainnya  untuk  eksplorasi  citra  forensik.  Terdapat banyak  alat  selain Forensically  beta dan Jpegsnoop yang dapat digunakan untuk melakukan lebih banyak proses pemeriksaan dalam penelitian selanjutnya. Dan juga disarnkan untuk peneliti selanjutnya menganalisis lebih dalam menentukan tekstur histogram gambar dan juga pixel gambar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Wicaksono, A., Mardiyantoro, N., & Sibyan, H. (2022).  Biner  :  Jurnal  Ilmiah  Informatika  dan Komputer,  vol.  1,  no.  1,  pp.  62-69,  Jan.  2022.
Penerapan  Metode  Error  Level  Analysis  Untuk Mendeteksi  Modifikasi  Citra  Digital.  Biner  : Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer, vol. 1, no. 1, pp. 62-69, Jan. 2022.
[2]  A.  Firdonsyah  and  D.  Wijayanto,  “Analisis Forensik  Rekayasa  Dokumen  Digital  dengan Metode NIST,” INFORMAL Informatics J., vol. 7, no. 2, p. 121, 2022.
[3]  Iman,  N.,  Susanto,  A.,  &  Inggi,  R.  (2019). Analisa  Perkembangan  Digital  Forensik  dalam Penyelidikan Cybercrime di Indonesia (Systematic Review). Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 9, no. 3, p. 186, Jan. 2019.
[4]  S  Nawawi,  H.  P.,  Carudin,  C.,  &  Yusup,  D. (2022). Analisis Penemuan Barang Bukti Digital Melalui  Rekaman  Suara  Menggunakan  Praat Dengan  Metode  Audio  Forensik.  JUSTINDO (Jurnal  Sistem  Dan  Teknologi  Informasi
Indonesia), 7(1), 10–19.
https://doi.org/10.32528/justindo.v7i1.5368
[5]  Gangwar,  D.  P.,  &  Pathania,  A.  (2018). Authentication  of  Digital  Image  using  Exif Metadata and Decoding Properties. International Journal  of  Scientific  Research  in  Computer
Science, Engineering and Information Technology, December, 335–341. https://doi.org/10.32628/cseit183815 [6]  Harahap,  F.  (2021).  Deteksi  Foto  Manipulasi Dengan Tools Forensicallybeta dan Imageforensic. org Dengan  Metode Error Level Analysis  (ELA).  TIN:  Terapan  Informatika Nusantara, 2(3), 159–164.
[7]  Irwansyah, I., & Yudiastuti, H. (2019). Analisis Digital Forensik Rekayasa Image Menggunakan Jpegsnoop Dan Forensically Beta. Jurnal Ilmiah Matrik, 21(1),
54–63.
https://doi.org/10.33557/jurnalmatrik.v21i1.518.
[8]  A.  C.  S.  Joel  Panjaitan,  “Analisis  Kinerja Forencic  Acquisition  Tools  Untuk  Membuat Imaging  File  Pada  Masalah  IT  Forensik,” JUTISAL  (Jurnal  Tek.  Inform.  Komput. Universal)  ,  vol.  Vol.  1,  no.  No.  2,  pp.  17–25, 2021.
[9]  H.  A.  A.  P.  K.  Khairunnisak  Nur  Isnaini, “Analisis Foresnsik Untuk Mendeteksi Keaslian Citra  Digital  Menggunakan  Metode  NIST,” Jurnal  Resistor,  vol.  Vol.  3  No  2,  no.  Oktober 2020, pp. 72–81, 2020.
[10]  Apriliani,  A.,  Hijjayanti,  K.,  &  Suhairoh,  S. (2020). Analisis Keaslian Citra Dengan Menggunakan Exif Metadata. CESS (Journal of Computer  Engineering,  System  and  Science), 5(1),
84.
https://doi.org/10.24114/cess.v5i1.15600
[11]  Mubara, M. F., Rusmana, D., & Ladjamuddin, S. M.  (2020).  Evidence  Of  The  Case  Of  Crime DDos  Using  Forensic  Digital  File  Analysis System  Method.  Incomtech:  Jurnal  Penelitian Teknologi  Informatika  dan  Komunikasi,  9(2), 38–47.
[12]  Al  Caruban,  R.,  Sugiantoro,  B.,  &  Prayudi,  Y. (2018).  Analisis  Pendeteksi  Kecocokan  Objek Pada  Citra  Digital  Dengan  Metode  Algoritma Sift  Dan  Histogram  Color  Rgb.  Cyber  Security Dan Forensik
Digital, 1(1), 20–27. https://doi.org/10.14421/csecurity.2018.1.1.123 5
[13]  Faroek, D. A, Umar, R., Riadi, I. (2019). Deteksi Keaslian  Citra  Menggunakan    Metode  Error Level Analysis (ELA) dan  Principal Component Analysis (PCA). Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, vol. 8 Nomor 2, 2019.
[14]  P. Mahardika Sulaksono and B. Santoso, “Static Forensic Pada USB Mass Storage Menggunakan Forensics  Toolkit  Imager,”  J.  Komput.  Terap., vol.  8,  no.  Vol.  8  No.  1  (2022),  pp.  132–142, 2022.
[15]  I. Gede, N. B. Darmawan, G. Made, A. Sasmitha, and  P.  Wira  Buana.  (2019).  Pengembangan Metode Pendeteksi Modifikasi Citra
Menggunakan  Metode  Error  Level  Analysis.
Jurnal Ilmiah Merpati, vol. 7, no. 1, 2019.
[16]  Rahman,  F.  M.,  Putra,  R.  R.  J.,  &  Wihardi,  Y. (2020).  Analisis  Statistik  dan  Implementasi
Image  Masking  Berdasarkan  Hasil  Error  Level Analysis  pada  Gambar  Digital.  JATIKOM: Jurnal Aplikasi Dan Teori Ilmu Komputer, 3(1), 22–28.
[17]  I.  P.  Wiratama,  A.  Suharso,  and  C.  Rozikin, “Akuisisi  Bukti  Digital  Dan  Deteksi  Keaslian Citra  Pada  Whatsapp  Menggunakan  Metode NIST Dan ELA,” J. Sains Komput. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 712–726, 2021.
[18]  I. Sopiandi, “Menggali Informasi Metadata Pada Citra  Digital  Yang  Tersembunyi,”  Infotech  J., vol. 3, no. 2, p. 236707, 2017.
[19]  Putra,  A.  I.,  Umar,  R.,  &  Fadlil,  A.  (2018). Forensic  Analysis  Video  Metadata  Authenticity Detection  Using  Exiftool.  Seminar  Nasional Informatika 2018 (SemnasIF 2018), 2018(November), 21–25.
[20]  Parveen,  A.,  Khan,  Z.  H.,  &  Ahmad,  S.  N. (2020). Classification And Evaluation Of Digital Forensic
Tools. Telkomnika (Telecommunication Computing Electronics and Control), 18(6), 3096–3106. https://doi.org/10.12928/TELKOMNIKA.v18i6. 15295.