ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## DATA VISUALISASI SEBAGAI PENDUKUNG INVESTIGASI MEDIA SOSIAL
Suwito Pomalingo 1 , Bambang Sugiantoro 2 , Yudi Prayudi 1
1 suwitopoms@gmail.com, 2 bambang.sugiantoro@uin-suka.ac.id, 1 prayudi@uii.ac.id
1 Universitas Islam Indonesia, 2 Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga

## Abstrak
Media sosial adalah sebuah aplikasi yang dapat membuat setiap orang dapat berinteraksi satu sama lain serta dapat mengonsumsi informasi dengan cara berbagi konten dengan cepat, efisien, dan real time. Berbagai macam informasi mengenai aktivitas seseorang yang dapat kita temukan di media sosial,  menjadikan  media  sosial  dapat  membantu  melakukan  investigasi.  Beberapa  penelitian sebelumnya,  menggunakan  visualisasi  dengan  beberapa  metode  graf  untuk  mempermudah  proses analisis data di media sosial yang begitu berlimpah. Namun data yang digunakan hanya bersumber dari satu media sosial saja, sedangkan masih banyak informasi pada media sosial lainnya yang dapat digunakan  sebagai  sumber  data  untuk  keperluan  analisa.  Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan visualisasi  dengan  metode  graf  berarah,  kemudian  menghitung  nilai  property  jaringan  dan  nilai sentralitas untuk mengetahui node yang memiliki banyak aktifitas yang nantinya dilakukan pencarian yang mendalam untuk menemukan pola interaksi atau aktivitas. Berdasarkan hasil hitung sentralitas maka didapatkan pada akun Twitter dan Instagram memiliki interaksi yang banyak, hal ini dapat dilihat pada  nilai  indegree  dan  outdegree  node  tersebut.  Berdasarkan  hasil  analisis  pada  penelitian  ini didapatkan informasi yang penting untuk melakukan investigasi media sosial, seperti informasi tetang profil  pengguna,  postingan,  komentar,  halaman  sosial  media  yang  disukai,  lokasi,  serta  timestamp yang semuanya itu dihubungkan oleh sebuah garis yang memiliki arah yang menunjukkan hubungan antara node tersebut.
Kata kunci: visualisasi, media sosial, graf berarah, social network analysis.

## Abstract
Social  media  is  an  application  that  can  make  everyone  interact  with  each  other  and  can consume information by sharing content quickly, efficiently and real time. Various kinds of information about someone's activities that we can find on social media, making social media can help to conduct investigations. Some research, using visualization with several graph methods to facilitate the process of analyzing data on social media that is so abundant. But the data used only comes from one social media, while there is still a lot of information on other social media that can be used as data sources for analysis purposes. In this study visualization using the directed graph method will be carried out, then calculate the value of network property and the value of centrality to find out which nodes have many  activities  which  will  be  carried  out  in  depth  searches  to  find  patterns  of  interaction  or  activity. Based  on  the  results  of  the  calculated  centrality,  it  is  found  that  on Twitter  and  Instagram  accounts there are many interactions, this can be seen in the value of the indegree and outdegree node. Based on the results of the analysis in this study, information that is important for investigating social media is obtained,  such  as  information  about  user  profiles,  posts,  comments,  preferred  social  media  pages, location, and timestamp, all of which are connected by a line that shows the relationship between the node.
Keywords : visualization, social media, directed graph, social network analysis.

## 1.  Pendahuluan
Media  sosial  memungkinkan  setiap  orang  dapat  berinteraksi  satu  sama  lain  serta  dapat mengonsumsi  informasi  dengan  cara  berbagi  konten  dengan  cepat,  efisien,  dan  real  time.  Saat  ini jumlah  pengguna  media  sosial  meningkat  dengan  sangat  cepat.  Berdasarkan  data  statistik  yang dikeluarkan  oleh hootsuite.com ,  jumlah  pengguna  media  sosial  di  seluruh  dunia  per-maret  2019 adalah  sebanyak  3.48  miliar  (gambar  1),  dimana  jumlah  ini  mengalami  peningkatan  9%  dari  tahun sebelumnya.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 1. Jumlah pengguna media sosial di seluruh dunia
Fitur  dari  media  sosial  yang  dapat  saling  berbagi  konten,  pendapat,  foto,  berita,  dan  lainnya secara  real  time  telah  mengubah  cara  hidup  sebagian  besar  manusia.  Tidak  hanya  mengonsumsi informasi,  setiap  orang  pun  dapat  memilih  informasi  yang  mereka  baca  dan  kemudian menyumbangkan konten dan opini mereka. Inilah yang disebut dengan Revolusi Sosial Media [1].
Beberapa  informasi  yang  sering  dibagikan  di  berbagai  media  sosial  sebagian  besar  tentang aktivitas pengguna itu sendiri, dimana semua informasi tersebut meninggalkan jejak. Informasi yang ditemukkan  pada  media  sosial  dapat  menunjukkan  tentang  kepribadian  seseorang,  teman,  pola perilaku,  dan  lainnya.  Hal  inilah  yang  kemudian  menjadikan  media  sosial  menjadi  alat  yang  dapat membantu untuk melakukan investigasi [2].
Pada tahun 2010 beberapa peneliti mengembangkan model investigasi digital forensik khusus untuk  media  sosial.  Model  investigasi  yang  dikembangkan  menggunakan  metode  investigasi  digital forensik  yang  umum  digunakan,  kemudian  dikombinasikan  dengan  analisa  secara  terinci  tentang bagaimana  data  yang  diperoleh  dari  media  sosial  dapat  mempengaruhi  proses  digital  forensik, sehingga  memenuhi  persyaratan  penting  dari  digital  forensik  [3].  Penelitian  ini  kemudian dikembangkan  dengan  merancang  prototipe  aplikasi  untuk  memastikan  tujuan  invesitgasi  media sosial  tercapai,  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  sejumlah  studi  kasus  untuk  memvalidasi desain prototipe [4].
Perkembangan  media  sosial  yang  terus  meningkat  secara  signifikan  yang  diikuti  dengan peningkatan  perangkat  digital  (gambar  2)  telah  menyebabkan  masalah  besar  yang  mempengaruhi proses  investigasi  media  sosial  yang  dituntut  untuk  menyajikan  hasil  analisis  yang  cepat  dan  tepat. Hal ini menjadi tantangan tersendiri dalam penelitian investigasi media sosial. Pemanfaatan API yang disediakan  oleh media  sosial,  memudahkan dalam  proses  mengidentifikasi  dan  melakukan  crawling data  untuk  selanjutnya  dilakukan  analisa  dengan  model  visualisasi  [5].  Data  yang  diambil  seperti social  footprint ,  pola  komunikasi,  video  dan  gambar,  waktu  aktivitas,  dan  aplikasi  yang  digunakan. Data tersebut kemudian divisualisasikan untuk mendapatkan informasi tentang Social Interconnection Graph , Social Interaction Graph , Complete Timeline , informasi lokasi, melacak aktivitas, pencocokan timeline.  Penelitian  ini  berhasil  mengidentifikasi  data-data  dari  Facebook,  yang  kemudian  dilakukan pemodelan visualisasi secara otomatis. Namun penelitian ini tidak mengambil data dari media sosial lainnya.  Sehingga  data  yang  divisualisasikan  sangat  minim  informasi.  Selain  itu  penelitian  ini  juga tidak memonitor perkembangan yang ada di media sosial yang setiap detik datanya bertambah. Sama halnya  dengan penelitian  yang  menggunakan  pendekatan taksonomi  sederhana  dalam memberikan ulasan  mengenai  tools  yang  digunakan  untuk  menganalisis  media  sosial,  API  dapat  memudahkan dalam mendapatkan data tapi dengan beberapa perbedaan fitur media sosial, tingkat kedalaman data yang diambil akan berbeda [6] .
Gambar 2. Jumlah pengguna media sosial berdasarkan jenis perangkat digital
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Pendekatan metode  investigasi  digital forensik  pada  aplikasi  media  sosial, dapat  memberikan rekomendasi  untuk  melakukan  investigasi  pada  komputer  yang  terpasang  aplikasi  media  sosial  [7]. Namun  tentunya  informasi  yang  didapatkan  sangatlah  minim  dikarenakan  setiap  pengguna  dapat menggunakan  aplikasi  media  sosial  di  setiap  perangkat.  Hal  ini  senada  dengan  penelitian  yang melakukan  investigasi  dan  analisa  media  sosial  menggunakan  layanan  pengiriman  pesan  pada Firefox OS, dapat menunjukkan informasi yang tersimpan pada memori dan tidak terenkripsi [8].
Selanjutnya  untuk  melakukan  analisis  dari  data  yang  bersumber  dari  berbagai  macam  media sosial, digunakan metode data mining, yakni dari proses data preprocessing, data cleaning, analisis, dan visualisasi [9]. Senada dengan beberapa penelitian sebelumnya bahwa metode visualisasi sangat ditekankan  untuk  digunakan  untuk  menganalisa  data.  Akan  tetapi  hasil  dari  visualisasi  hanya  dapat digunakan  untuk  mengetahui  tren  atau  popularitas  yang  ada  di  media  sosial.  Sehingga  tidak memungkinkan  untuk  mendapatkan  informasi  untuk  keperluan  investigasi.  Pendekatan  metode  data analysis  dan  text  mining,  dalam  hal  ini  dengan  metode  multidimensional  scalling  untuk mengklasifikasi,  dapat  memahami  persepsi  pengguna  yang  ada  di  media  sosial  [10].  Namun penelitian ini hanya menggunakan satu media sosial yakni Facebook.
Penggunaan metode graf dapat menjelaskan keterkaitan antara node dalam jejaring sosial [11], dimana  keterhubungan  dikarenakan  adanya  ikatan  seperti  pertemanan,  pengetahuan,  kepentingan dan lainnya. Dalam mempelajari aktivitas sekelompok hacker di media sosial, metode Algoritma Focal Structure  Analysis  dan  Social  Network  Analysis  dapat  mengidentifikasi  set  node  yang  berpengaruh pada  jejaring  sosial.  Dengan  SNA  dapat  mengidentifikasi  node  yang  kuat,  node  yang  berfungsi sebagai jembatan antara node yang berbeda, dan kata kunci yang digunakan [12].
Metode visualisasi sangat berguna menganalisis data media sosial yang berjumlah jutaan dan miliaran. Oleh karena itu visualisasi berbasis graf sangat dianjutkan untuk menyederhanakan proses analisis [13]. Dalam penelitiannya, dikembangkan algoritma Page Rank dalam data set twitter untuk menemukan  web  yang  penting  berdasarkan  link  atau  tautan  antar  halaman  web.  Serupa  dengan penelitian sebelumnya dimana representasi grafik digunakan dalam melakukan analisis media sosial [11]  dimana  penelitiannya  menjelaskan  tentang  bagaimana  dua  orang  terkait  satu  sama  lain  serta bagaimana mereka mengakses sumber daya. Dalam jejaring sosial, setiap individu atau disebut node dihubungkan  oleh  satu  atau  lebih  jenis  interdependensi  tertentu  seperti  pertemanan,  kekerabatan, minat atau hobi, pengetahuan dan lainnya. Dengan teori graf dapat menyelidiki hubungan-hubungan antara node.
Beberapa  penelitian  diatas  menjelaskan  bahwa  data  yang  digunakan  untuk  kebutuhan investigasi media sosial hanya berasal dari salah satu media sosial. Sedangkan kita tau bahwa saat ini  antara  media  sosial  yang  satu  dengan  yang  lainnya  saling  memiliki  keterkaitan.  Dengan memanfaatkan  fasilitas Application  Programming  Interface yang  tersedia  di  berbagai  media  sosial yang  kemudian  diintegrasikan  sehingga  mendapatkan  sebuah  visualisasi  berupa  graf  berarah  yang merepresentasikan  data  dari  berbagai  media  sosial,  dimana  visualisasi  graf  berarah  tersebut  selain menghubungkan antara node, juga memiliki informasi yang menjelaskan keterhubungan antara node. Hal  ini  tentu  saja  dapat  mendukung  upaya  dalam  melakukan  pemetaan  data  dari  berbagai  media sosial,  sehingga  memungkinkan  hasil  analisa  tersebut  dapat digunakan  untuk  keperluan  investigasi. Metode  visualisasi  data  berupa  graf  berarah  yang  saling  terhubung  diduga  kuat  dapat  menyajikan hasil  analisis  untuk  kebutuhan  investigasi  berbagai  media  sosial.  Adapun  jenis  media  sosial  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Facebook,  Twitter,  Instagram,  dan  LinkedIn,  dimana  media sosial tersebut yang saat ini banyak digunakan oleh banyak orang.

## 2.  Metode
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  pendekatan Social  Network  Analysis, dimana  visualisasi jaringan  menggunakan  model  graph  berarah  atau directed  graf .  Untuk  mendapatkan  data  dari berbagai media sosial, dalam penelitian ini menggunakan salah satu aplikasi yakni Maltego . Adapun data dan informasi yang digunakan dalam penelitian ini pada umumnya data email, alias, akun media sosial  dan  aktivitas  pada  media  sosial.  Selanjutnya  dihitung  nilai  atribut  dalam  jaringan  yang  terdiri dari Total  Node , Total  Edges , Average  Degree , Average  Weighted  Degree , Network  Diameter . Sedangkan  untuk  nilai  sentralitas  yang  akan  dihitung  berupa Degree  Centrality , Betweenees Centrality , Closeness Centrality . Pada visualisasi dengan graf berarah terdapat dua macam sentralitas yakni  sentralitas  derajat  masuk  ( indegree  centrality )  dan  sentralitas  derajat  keluar  ( outdegree centrality ). Closeness Centrality seluruh indicator nilai digunakan untuk mengidentifikasi simpul mana yang memiliki nilai interaksi lebih tinggi untuk selanjutnya dilakukan investigasi pada simpul tersebut.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berasal dari beberapa media sosial, dimana pengambilan data digunakan menggunakan aplikasi Maltego dengan memanfaatkan fasilitas transform hub yakni Social  Links yang  merupakan pihak  ke-tiga  yang  menyediakan  data  dari  media sosial.
Adapun tahapan yang dilakukan pada penelitian ini melalui beberapa tahapan sebagai berikut: 1) S tudi Literatur
Untuk  mendukung  penulisan  penelitian  ini,  dibutuhkan  studi  literatur  dengan  mengumpulkan sejumlah  informasi  sesuai  topik  penelitian  terkait.  Sumber  informasi  dapat  berasal  dari  buku, dokumen presentasi, jurnal penelitian, atau bahan tertulis lainnya yang didapatkan dari beberapa sumber baik yang bersifat online maupun offline. Review hasil penelitian sebelumnya juga sangat diperlukan  untuk  memudahkan  dalam  menentukan  novelty,  sehingga  dapat  menunjang  tujuan akhir dilakukannya penelitian ini
2)  Persiapan Sistem Untuk  mempermudah  penelitian,  perlu  dilakukan  beberapa  persiapan  seperti  mendesain kebutuhan  analisis  data,  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ada  di  media  sosial,  serta mengidentifikasi jenis data. Selanjutnya memastikan aplikasi maltego dengan update terbaru telah terinstall, koneksi internet yang dapat mengakses berbagai media sosial, dan API yang digunakan untuk mendapatkan data dari media sosial. Dalam penelitian ini menggunakan hardware berupa Komputer dengan Processor Intel Core i-7 dengan RAM 32 GB. Aplikasi yang digunakan adalah Maltego dengan menggunakan API dari Social Links .
3)  Pengumpulan Data
Tahapan berikutnya adalah mendapatkan data yang telah diidentifikasi sebelumnya. Sumber data didapatkan  dari  berbagai  media  sosial.  Proses  mengumpulkan  data  dan  informasi  sebagai pendukung penelitian ini perlu ditetapkan tujuan yang melatarbelakanginya. Dengan tujuan yang jelas  dapat  menentukan  data  yang  relevan.  Tidak  hanya  untuk  pengumpulan  data  saja  tetapi bagaimana data itu diperoleh.

## Gambar 3. Proses Pengumpulan Data
\
4)  Analisis Data
Dalam  proses  pengolahan  datanya,  data  yang  diperoleh  dari  maltego  akan  divisualisasikan berdasarkan  kebutuhan.  Dengan  mengubah  beberapa  tampilan  pada  Maltego,  akan  ditemukan informasi  mengenai  entitas  atau  node  atau  simpul  yang  menandakan  bahwa  simpul  tersebut memiliki  banyak  aktivitas.  Simpul  yang  dijadikan  target  investigasi  kemudian  akan  diambil metadata untuk dilakukan analisa lebih dalam.
Selanjutnya  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  visualisasi  data  yang  diperoleh  dari  Maltego, akan dilakukan proses pengujian dengan menggunakan aplikasi Gephi dimana data tersebut akan divisualisasikan  kembali,  dipetakan,  difilter,  dimanipulasi  untuk  mendapatkan  beberapa  nilai properti jaringan dan nilai sentralitas setiap simpul atau node. Data yang diperoleh dari Maltego akan  diekspor  dalam  bentuk csv terlebih  dahulu  kemudian  di  impor  ke Gephi .  Nilai  properti jaringan yang akan dihitung berupa Total Node , Total Edges , Average Degree , Average Weighted Degree, Network Diameter . Sedangkan untuk nilai sentralitas yang akan dihitung berupa Degree Centrality,  Betweenees  Centrality,  Closeness  Centrality .  Pada  visualisasi  dengan  graf  berarah terdapat  dua  macam  sentralitas  yakni  sentralitas  derajat  masuk  ( indegree  centrality )  dan sentralitas derajat keluar ( outdegree centrality ). Closeness Centrality dilakukan untuk mengetahui simpul  mana  yang  menyebarkan  informasi  lebih  cepat. Betweenes  Centrality untuk  mengetahui simpul mana yang penting dalam terjalinnya hubungan antar simpul yang tidak terhubung secara langsung [14].
5) Laporan Hasil Analisis Data
Proses terakhir dalam penelitian adalah membuat laporan hasil analisis investigasi media sosial. Laporan  yang  disusun  diharapkan  dapat  memberikan  gambaran  secara  menyeluruh  mengenai
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
topik  penelitian  ini,  serta  dapat  memberikan  rekomendasi  yang  bermanfaat  untuk  penelitian- penelitian selanjutnya.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Proses  pengumpulan  dan  pencarian  data,  menggunakan  fasilitas Transforms  Hub pada Maltego dimana dengan memasukkan satu jenis informasi atau entitas seperti nama, username, atau email dapat memberikan informasi lain seperti akun media sosial, postingan, komentar, dan lainnya. Selain itu dilakukan juga metode observasi langsung melalui website media sosial.
Gambar 4. Proses Pencarian Data
Setelah akun media sosial ditemukan, dilanjutkan dengan pencarian aktivitas pada media sosial tersebut. Pencarian dibatasi dengan 256 entitas. Namun sebelumnya perlu dilakukan verifikasi akun tersebut  apakah real atau  tidak  dengan  melakukan  observasi  langsung  pada  website  media  sosial. Pada  penelitian  ini,  obyek  yang  digunakan  adalah  Raditya  Dika,  dimana  obyek  ini  memiliki  banyak akun media sosial.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 5. Hasil pencarian data media sosial.
Gambar 6. Visualisasi berdasarkan banyaknya aktivitas pada media sosial.
Tabel 1. Ranking Incoming Link (Indegree)
Tabel 2.  Tabel Ranking Outgoing Link (Outdegree)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Tabel 3.  Rangking Total Link (Degree)
Berdasaran  hasil  yang  diperoleh  seperti  pada  gambar  5  dan  gambar  6,  yang  kemudian dilakukan  perhitungan  sentralitas  atau degree maka  pengguna  lebih  banyak  menggunakan  Twitter dan  Instagram.  Oleh  karena  itu  untuk  keperluan  investigasi,  maka  perlu  dilakukan  penelitian  lebih dalam pada kedua akun media sosial tersebut.
Hasil yang diperoleh dari Maltego kemudian diexport menjadi tabel dengan format file csv . Yang kemudian diimport ke aplikasi Gephi untuk menentukan jumlah node serta nilai-nilai sentralitas. Data divisualisasikan ke dalam sociogram dimana titik pada gambar disebut node yang merepresentasikan entitas yang dihubungkan oleh garis yang disebut edge. Pada penelitian ini, algoritma yang digunakan untuk melakukan visualisasi pada Gephi adalah algoritma Fruchterman Reingnold  [15]. Pada gambar 7  terlihat  terdapat  dua  buah  network  yang  memiliki  banyak  aktivitas.  Seperti  hasil  yang  ditemukan pada  Maltego  bahwa  aktivitas  terbanyak  yang  dilakukan  oleh  pengguna  adalah  Twitter  kemudian Instagram seperti pada gambar 6.
Gambar 7. Visualisasi dengan Gephi.
Tabel 4. Tabel perhitungan properti jaringan pada Gephi
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Properti Atribut Jaringan Nilai Total Node 8300 Total Edges 8311 Average Degree 1.001 Average Weighted Degree 1.009 Network Diameter 6

## Tabel 5. Tabel perhitungan nilai sentralitas pada Gephi
Simpul/Node Degree Centrality Closeness Centrality Betweenees Centrality Indegree Centrality Outdegree Centrality Degree Centrality raditya dika 2970 4889 7859 1.0 1.455 raditya_dika 2 334 336 1.0 2000.8 1709941370 1 95 96 0.2031 319.0 Raditya Dika 1 4 5 0.2504 5278.0
Dari hasil tabel 3 terlihat bahwa node raditya dika memiliki derajat sentralitas yang jumlahnya besar  yakni  berjumlah  7894,  hal  ini  mengindikasikan  bahwa  simpul  ini  memiliki  banyak  aktivitas dimana  nilai  outdegree  bernilai  4891  yang  berarti  bahwa  node  ini  memiliki  aktivitas  yang  berarah keluar. Sedangkan node raditya dika memiliki nilai closeness 1.0 dan betweeness dengan nilai 1455, yang  berarti  node  ini  sering  digunkan  sebagai  penyebar  informasi  sehingga  pengguna  lain  bisa melihat informasi tersebut.
Pada penelitian ini, dapat membuktikan bahwa dengan menggunakan metode visualisasi graf berarah  dapat  membantu  dalam  melakukan  analisis  investigas  pada  media  sosial.  Dengan menggunakan aplikasi Maltego maka akan mendapatkan banyak informasi dengan cepat. Pencarian yang  dilakukan  berdasarkan  nama,  maka  ditemukan  email  dan  alias  dari  pengguna  tersebut. Berdasarkan  nama,  alias  dan  email  inilah  kemudian  dilakukan  pencarian  informasi  di  media  sosial seperti facebook, twitter, Instagram, dan LinkedIn. Informasi mengenai postingan, like, dan komentar pengguna  lain,  timestamp,  lokasi  di  beberapa  media  sosial  dapat  ditampilkan  dengan  graf  berarah, sehingga  memudahkan  dalam  menelusuri  informasi  yang  dibutuhkan.  Terlihat  pada  visualisasi menggunakan  Maltego  dan  Gephi  bahwa  aktivitas  terbanyak  yang  dilakukan  oleh  pengguna  adalah Twitter, kemudian Instagram. Hal ini digambarkan melalui visualisasi pada gambar 7, selain itu dapat dilihat juga pada tabel 5 tentang total rangking link atau degree.

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  untuk  menjawab  pertanyaan  penelitian  yang  telah dikemukakan  diawal,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  metode  graf  berarah  dapat  digunakan untuk  melakukan  analisa  investigasi  pada  berbagai  media  sosial  sehingga  mendapatkan  satu kesatuan  visualisasi,  dimana  simpul  atau  node  menggambarkan  entitas  seperti  person,  postingan, komentar, dan lainnya, dan sisi menggambarkan sebuah garis berarah yang menyatakan hubungan setiap simpul. Penggunaan graf berarah dapat membantu menyederhanakan proses investigasi pada berbagai media sosial.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Data  alias  yang  ditemukan  dari  email  pengguna,  dapat  dilakukan  sebagai  dasar  untuk mendapatkan informasi akun di media sosial. Yang selanjutnya dilakukan untuk mendapatkan banyak informasi dari masing-masing media sosial.
Berdasarkan  hasil  analisis  pada  penelitian  ini  didapatkan  informasi  yang  penting  untuk melakukan  investigasi  media  sosial,  seperti  informasi  tetang  profil  pengguna,  postingan,  komentar, halaman  sosial  media  yang  disukai,  lokasi,  serta  timestamp  yang  semuanya  itu  dihubungkan  oleh sebuah garis yang memiliki arah yang menunjukkan hubungan antara entitas tersebut.
Dari hasil penelitian, pengguna lebih banyak beraktivitas pada Twitter dan Facebook. Sehingga pada  kedua akun  ini  perlu  dilakukan  investigasi  yang  lebih  jauh  untuk  mendapatkan  informasi  yang relevan.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  mengenai  investigasi  media  sosial  menggunakan  metode visualisasi  berarah  perlu  dilakukan  pengujian  berdasarkan  framework  forensik  media  sosial  untuk menghasilkan  informasi  yang  akurat  dan  lebih  detail.  Dalam  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan dengan  menggunakan  visualisasi  graf  dengan  metode  selain  graf  berarah  untuk  investigasi  pada berbagai media sosial.

## 5.  Ucapan Terima Kasih
Penelitian ini tidak lepas dari dukungan dan bimbingan berbagai pihak. Penulis mengucapkan terimakasih  sebesar-besarnya  kepada  Bapak  Yudi  Prayudi,  M.Kom,  selaku  Kepala  Pusat  Studi Forensika  Digital  yang  telah  memberikan  fasilitas  penggunaan  aplikasi  Maltego  sehingga  sangat membantu dalam penyelesaian penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] R. A. Harper, “The Social Media Revolution Exploring the Impact on Journalism and News Media Organizations,” Inq. Journal/Student Pulse , 2010.
[2] J. Golbeck and J. L. Klavans, Introduction to Social Media Investigation A Hands-on Approach . Syngress, 2015.
[3] N. M. Zainudin, M. Merabti, and D. Llewellyn- jones, “A Digital Forensic Investigation Model for Online Social Networking,” 2010.
[4] N. M. Zainudin, M. Merabti, and D. Llewellyn- jones, “Online Social Networks As Supporting Evidence : A Digital Forensic Investigation Model and Its Application Design,” 2012.
[5] M. Mulazzani, M. Huber, and E. Weippl, “Data Visualization For Social Network Forensics,” in Advances in Digital Forensics VIII , 2012, pp. 115 – 126.
[6] B. Batrinca and P. C. Trel eaven, “Social media analytics : a survey of techniques , tools and platforms,” pp. 89– 116, 2014.
[7] M. Taylor, J. Haggerty, D. Gresty, P. Almond, and T. Berry, “Forensic investigation of social networking applications,” LJMU Res. Online , 2014.
[8] M. N. Yusoff, A. Dehghantanha, and R . Mahmod, “Forensic Investigation of Social Media and Instant Messaging Services in Firefox OS : Facebook , Twitter , Google + , Telegram , OpenWapp and Line as Case Studies,” pp. 41– 62, 2017.
[9] S. Patnaik and S. S. Barik, “Social Media Analytics using Visualization,” vol. 7, no. 4, pp. 260– 267, 2018.
[10] Y. K. Tse, H. Loh, J. Ding, and M. Zhang, “An investigation of social media data during a product recall scandal,” Enterp. Inf. Syst. , vol. 0, no. 0, pp. 1 – 19, 2018.
[11] S. Mishra, R. Borboruah, B. Cho udhury, and S. Rakhsit, “Modeling of Social Network using Graph Theoretical Approach,” Int. J. Comput. Appl. , pp. 34 – 37, 2014.
[12] S. Al- khateeb, K. J. Conlan, I. Baggili, and F. Breitinger, “Exploring Deviant Hacker Networks ( DHM ) on Social Media Platforms,” J. Digit. Forensics, Secur. Law , vol. 11, no. 2, 2016.
[13] N. V. M. Lakshmi and T. L. Praveena, “A Review of Graph Based Algorithms in Social Media Data Analytics,” JETIR , no. May, 2018.
[14] C. D. Correa and K.-L. Ma, “Visualizing Social Networks,” Springer Sci. Media , 2011.
[15] T. M. J. Fruchterman and E. M. Reingold, “Graph Drawing by Force - directed Placement,” vol. 21, no. June 1990, pp. 1129 – 1164, 1991.