Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Forensic s Untuk Mendeteksi Pemalsuan Video
Rusydi Umar 1 , Abdu Fadlil 2 , Alfiansyah Imanda Putra 3 1,3 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta, Indonesia 2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta, Indonesia Jalan Prof. Dr. Soepomo, S.H., Janturan, Warungboto, Umbulharjo, Yogyakarta, Indonesia rusydi@mti.uad.ac.id (1) , fadlil@mti.uad.ac.id (2) , alfian.imandaputra@gmail.com (3)

## Abstract
The  current  technology  is  proving  that  the  ease  with  which  crimes  occur  using  computer science in the field of video editing, in addition from time to time more and more video editing software and increasingly eassy to use, but the development of this technology is widely misused by  video  creators  to  manipulate  video  hoaxes  that  cause  disputes,  so  many  video  cases  are spread which cannot be trusted by the public. Counterfeiting is an act of modifying documents, products, images or videos, among other media. Forensic video is one of the scientific methods in research that aims to obtain evidence and facts in determining the authenticity of a video. This makes the  basis of  research  to  detect  video  falsification.  This study  uses  analysis with  2 forensic tools, forevid and VideoCleaner. The result of this study is the detection of differences in metadata, hash and contrast of original videos and manipulated videos . . Keywords : Videos, Digital Forensics, Video Forensics, Forensic Tools

## Abstrak
Pesatnya  teknologi  saat  ini  membuktikan  bahwa  mudahnya  terjadi  kejahatan  yang menggunakan ilmu komputer dalam bidang video editing, selain itu juga dari waktu ke waktu semakin banyak softwere editing video  dan semakin mudah digunakan, namun perkembangan teknologi  ini  banyak  disalah  gunakan  oleh  oknum  video  creator  untuk  memanipulasi  video hoax yang menyebabkan perselisihan, sehingga banyak kasus- kasus video tersebar yang tidak bisa  dipercaya  begitu  saja  oleh  masyarakat.  Pemalsuan  merupakan  suatu  tindakan memodifikasi  dokumen,  produk,  gambar  atau  video,  di  antara  media  lain.  Video  forensic merupakan  salah  satu  metode  ilmiah  dalam  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan bukti- bukti dan fakta dalam menentukan keaslian video. Hal ini menjadikan dasar penelitian untuk  mendeteksi  pemalsuan  video.  Penelitian  ini  menggunakan  analisa  dengan  2  tools forensic  yaitu  forevid  dan  VideoCleaner.  Hasil  daripenelitian  ini  adalah  terdeteksinya perbedaan metadata,hash dan kontras video asli dan video yang telah di manipulasi.
Kata kunci: Video, Digital Forensic,Video Forensic,Tools Forensic

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  digital  pengolahan  video  dan  kemampuan komputasi suatu computer yang sangat pesat membuat media digital sangat mudah  untuk  di  manipulasi.  Ditambah  dengan  banyaknya  perangkat  lunak pengolahan  video  yang  mempermudah  seseorang  untuk  melakukan manipulasi  dan  perusakan  keaslian  video  yang  didapat  sesuai  dengan kebutuhan yang diinginkan. Keberadaan barang bukti sangat penting dalam melakukan  investigasi  sebua  kasus  computer  crime  maupun  related  crime, karena  dalam  barang  bukti  inilah  investigator  dan  analisis  forensic  dapat megungkap  sebuah  kasus  yang  terjadi  dengan  kronologis  lengkap  untuk selanjutnya melacak keberadaan pelaku dan menangkapnya [1].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Video yang telah dimanipulasi dapat digunakan untuk berbagai macam tujuan  pelakunya,  mulai  dari  iklan,  hiburan,  kriminal  hingga  untuk mengelabui  penyidik.  Sedangkan  dari  sisi  pembaca  konten,  seperti  pada kasus  kriminal,  adalah  penyidik,  video  yang  telah  dimanipulasi  dapat menyesatkan  penyelidikan  dan  berujung  pada  penangkapan  pelaku  yang salah.  Pada  kasus  pornografi,  gambar  dan  video  yang  dimanipulasi  dapat merusak  nama  dan  reputasi  seseorang  hingga  perusahaan.  Mereka  yang terkena  dampak  negatif  dari  manipulasi  gambar  dan  video  adalah  korban yang jumlahnya banyak karena siapapun bisa menjadi korban [2].
Setiap  kali  video  dijadikan  sebagai  barang  bukti  dalam  persidangan pengadilan, diperlukan proses autentifikasi video sebelum dijadikan sebagai barang  bukti,  karena    itu  video  sangat  penting  untuk  dijadikan  sebagai sumber  utama  sebuah    informasi.  Berbagai  perangkat  lunak  editing  video yang semakin berkembang pesat menyulitkan seseorang untuk membedakan antara  video  asli  dan  video  palsu  [3].Berikut  ini  adalah  contoh  peristiwa mengapa identifikasi pemalsuan video perlu dilakukan : Sebuah frame video dapat  dirusak  atau  dimanipulasi  dengan  berbagai  cara,  hal  ini  digunakan untuk  mencemarkan  nama  baik  seseorang,  penjahat  sering  dibebaskan karena video yang digunakan sebagai barang bukti kejahatan tersebut telah dimanipulasi [4].
Istilah forensisc dapat  didefinisikan  sebagai  penerapan  sebuah  ilmu pengetahuan  untuk  menyelesaikan  kasus  hukum.  Definisi  paling  popular tentang digital forensics berasal dari definisi computer forensic s yaitu teknik pengumpulan,  analisis,  dan  penyajian  barang  bukti  elektronik  yang digunakan untuk menyelesaikan suatu kasus hokum dalam persidangan [5]. Digital  forensik  merupakan  ilmu  yang  menganalisa  barang    bukti  digital sehingga  dapat  dipertanggungjawabkan  di  pengadilan.  Barang  bukti  digital adalah hasil ekstrak  dari barang bukti elektronik seperti Personal Computer , Mobile  Phone,  notebook, server,  alat  teknologi  apapun  yang  mempunyai media  penyimpanan  dan  bisa  dianalisa  sebagai  barang  bukti  [5].  Metadata merupakan suatu informasi terstruktur yang menggambarkan, menjelaskan, menempatkan,  atau  membuat  lebih  mudah  untuk  menggunakan  atau mengelola  sebuah  sumber  informasi  [6].  Metadata  adalah  informasi  yang ditanam  pada  sebuah  file  tersebut.  Metadata  mengandung  informasi mengenai  isi  dari  suatu  data  yang  dipakai  untuk  keperluan  manajemen  file atau  data  itu  nantinya  dalam  suatu  basis  data. Pendit,  Putu  Laxman  [7]. Penelitian  yang  akan  dilakukan  merupakan  penelitian  lanjutan  dari penelitian yang sebelumnya oleh Alfiansyah Imanda Putra, Rusydi Umar dan Abdul Fadlil di  tahun 2018 dengan judul “Analisi Forensik Deteksi Keaslian Video  menggunakan Exiftool ”[8].  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  ini mengggunakan 2 tool Forensic , yaitu Forevid dan VideoCleaner.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  skema  sendiri  untuk  melakukan  proses pendeteksi  video  dalam  mendapatkan  sebuah  bukti  digital  yang  akan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Input video
(Asli)
Input video (Manipulasi) Video di proses menggunakan 2 tool Forensic Hasil yang di dapat Start Hasil Analisa video Selesai Menganalisa Perbandingan dari hasil Forensic kedua video
digunakan  untuk  dianalisa.  Gambar  1  merupakan  skema  Flowchart  dalam proses forensic pendeteksian.
Gambar 1. Flowchart proses pendeteksi.
Parameter  yang  digunakan  dalam  pendeteksi  pemalsuan  video  ini adalah Hash analis, Metadata dan perbedaan kontras antara video manipulasi dan  video  asli.  Penelitian  ini  menggunakan  2  buah tools  forensics, yaitu Forevid untuk  melakukan  hash  analis  dan  metadata, VideoCleaner untuk menganalisis penyisipan objek pada video manipulasi dengan memanfaatkan forensics filters. Gambar 2. Merupakan bahan penelitian yaitu, video asli dan video  yang  telah  di  manipulasi  dengan  menyisipkan  objek  video  lain  dan merubah kontras video.
(a) (b)
Gambar 2. Video bahan penelitian (a) Asli  (b) manipulasi / Video editan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pendeteksi  diawali  dengan  membuat  sekenario  berupa menyiapkan 2 video yang merpakan 1 video asli dan 1 video yang telah diedit atau  dimanipulasi  kemudian  semua  video  tersebut  diproses  dengan menggunakan  2  tools  yang  sudah  disiapkan.  Hasil  dari  proses  2  tools tersebut adalah sebagai berikut.

## 3.1. Forevid
Percobaan pertama dilakukan dengan menggunakan tools Forevid  yaitu perangkat  lunak  pemrosesan  video  forensik  yang  berfungsi  untuk menganalisis  video  foresic. ForeVid menggunakan Avisynth sebagai  alat pembuka  dan  pengeditan  video..  Perangkat  lunak ForeVid dibuat menggunakan  bahasa  pemrograman Python.  GUI dibuat  menggunakan PyQt 4.0  yang  merupakan Qt  GUI-library dimoderasi  untuk Python (Hautamaki 2011)[9].
3.1.1. Analisa hash Tools ForeVid dapat  digunakan  untuk  menganalisa hash .  Nilai hash adalah hasil perhitungan yag dapat dlakukan pada stringteks, file elektronik atau seluruh isi harddisk. Fungsi hash adalah fungsi yang menerima masukan string  yang  panjangnya  sembarang  dan  mengkonversinya  menjadi  string keluaran  yang  panjangnya  tetap  ( fixed ).  Fungsi  hash  dapat  menerima masukkan string apa saja. [10] Hasilnya dapat disebut checksum , kode hash atau hash . Nilai hash digunakan untuk mengidentifikasi image forensic atau cloning yang dilakukan berhasil dan tidak ada perubahan sedikitpun.. Berikut ini adalah hasil dari ForeVid .
Gambar 3. Informasi Hash video asli Gambar 4. Informasi Hash video manipulasi.
Gambar  3.  Menunjukan  hasil    informasi hash pada  video  asli, menunjukan hash  is  valid yang  berarti  pada  video  tersebut  tidak  ada kecurigaan  atau  perubahan.  Sedangkan  di  gambar  4  menunjukan  informasi hash dari  video  yang  telah  dimanipulasi,  menunjukan  informasi hash  is invalid yang berarti video telah di edit atau telah dilakukan perubahan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3.1.2. Analisa Metadata
Penelitian Forevid selanjutnya adalah  dengan menganalisa  perbedaan metadata  dari  video  asli  dan  video  yang  sudah  dimaniulasi  .  Gambar  5 merupakan hasil proses menggunakan forevid menggunakan teknik analisis metadata.    Terlihat  perbedaan  data  yang  tertera  pada  metadata  pada metadata vide maniulasi tertera performer : KineMaster ,  menunjukan bahwa video  tersebut  telah  mengalami  pengeditan  menggunaan  software KineMaster ,  pada  pixel  juga  menunjukan  perbedaan  yang  sangat  sangant jelas,selanjutnya  perbedaan  pada  informasi  frame  video  manipulasi,  pada metadata, menunjukan bahwa video manipulasi telah disisipkan frame.
Gambar 5. Hasil metadata video asli
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 6. Hasil metadata video asli.
Gambar  5  dan  6  memmnunjukan  hasil  setelah  diproses  dengan menggunakan Forevid , jelas terlihat perbedaan pada metadata tersebut. Pada baris  ke  8  terlihat  informasi  performer  : KineMaster .  Hal  tersebut menunjukan  bahwa  video  sudah  pernah  di  edit  menggunakan  software Kinemaster.

## 3.2. Video Cleaner
Percobaan tools kedua yaitu dengan menggunakan tools VideoCleaner, yaitu sebuah tools offline video forensic yang digunakan untuk menganalisis video dengan menggunakan forensic filters yang ada didalamnya. Berikut ini adalah hasil dari tools VideoCleaner :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Hasil VideoCleaner
Gambar  3.  Meununjukan  hasil  setelah  diproses  menggunakan VideoCleaner dengan  menganalisis  video  tampering  pada  video  dengan memanfaatkan Forensic Filters yang ada di V ideoCleaner . Dari sample frame diatas  terlihat  jelas  perbedaan  kontras  dan  terlihat  video  yang  telah  di sisipkan objek dengan menggunakan greenscren.

## 4. SIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  penelitian  ini  adalah tools yang  sudah digunakan  dari  ketiga tools dapat  memberikan  hasil  pendeteksian.  Komparasi ketiga tools berhasil  dilakukan  dengan  masing-masing  analisis  yang  sudah berjalan,  sehingga  didapat  hasil  pendeteksian  foto.  Bahan foto  yang  digunakan masih  menggunakan  foto  asli  dan  foto  manipulasi  yang  diedit  dari  foto  asli, bukan dari foto yang sudah beredar di media sosial dan internet Saran untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan foto yang beredar di  media  sosial  dan  internet  sehingga  cukup  menggunakan  1  foto  sudah  bisa mendeteksi  kepalsuan  foto  tersebut.  Sehingga  diharapkan  dapat  menggunakan
Analysis Original Video
Video Tampering Frame 32 Frame 32 Frame 36 Frame 36 Frame 60 Frame 60
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 3 Nomor 2 September 2019, pp. 193-200 ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tools dan teknik yang berbeda sehingga dapat mencari perbandingan tools image forensics yang terbaik .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Riadi and A. Firdonsyah, “Identification Of Digital Evidence On Android ’ s Blackberry Messenger Using Identification Of Digital Evidence On Android ’ s Blackberry Messenger Using NIST Mobile,” no. May, 2017.
[2] C.  Sahera,  D.  M.  Analisis,  F.  Analisis,  and  P.  Analisis,  “Forensik  Gambar  dan Video.”
[3] C.  Feng,  Z.  Xu,  W.  Zhang,  and  Y.  Xu,  “Automatic  Location  of  Frame  Deletion Point for Digital Video Forensics,” pp. 171–179, 2014.
[4] R.  C.  Pandey,  S.  K.  Singh,  and  K.  K.  Shukla,  “Passive  Copy-  Move  Forgery Detection in Videos,” pp. 301–306, 2014.
[5] W.  A.  Mukti,  S.  U.  Masruroh,  D.  Khairani,  and  B.  Forensik,  “Analisa  Dan Perbandingan  Bukti  Forensik  Aplikasi  Media  Sosial  Facebook  Dan  Twitter Pada Smartphone Android,” vol. 10, no. 1, 2017.
[6] Y. Vanda, S. A. Cahyono, T. Elektronika, and T. Elektronika, “Konsep Metadata Untuk Aplikasi E-Learning,” pp. 76–88, 2015.
[7] A. Pendahuluan, “MODS Metadata Alternatif dalam Pengembangan Aplikasi,” pp. 1–15, 2012.
[8] T. Pustaka, “Analisis forensik deteksi keaslian metadata video menggunakan exiftool,” vol. 2018, no. November, pp. 21–25, 2018.
[9] D.  Moreira,  A.  Bharati,  S.  Member,  J.  Brogan,  and  S.  Member,  “Image Provenance Analysis at Scale,” no. September, 2018.
[10]  P. F. H. Satu-arah, “Penggunaan fungsi,” vol. 7, no. 3, pp. 138–146, 2008.