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

## PENERAPAN METODE COMPOSITE LOGIC UNTUK PERANCANGAN FRAMEWORK PENGUMPULAN BUKTI DIGITAL PADA MEDIA SOSIAL
M uhammad Na’im Al Jum’ah 1 , Bambang Sugiantoro 2 , Yudi Prayudi 3
1 17917116@students.uii.ac.id, 2 bambang.sugiantor@uin-suka.ac.id, 1 prayudi@uii.ac.id 1,3 Universitas Islam Indonesia, 2 Universitas Islam Sunan Kalijaga

## Abstrak
Media  sosial  telah  menjadi  kebutuhan  utama  dalam  masyarakat.  Namun  sering  kali  media sosial  dijadikan  sebagai  media  untuk  melakukan  tindakan  kejahatan.  Dengan  banyaknya  tindak kejahatan  yang  memanfaatkan  media  sosial,  maka  perlu  sebuah  rancangan  framework  untuk mengumpulkan bukti digital di media sosial. Perancangan framework dilakukan dengan menggunakan metode Composite Logic. Composie Logic dapat digunakan untuk menentukan role model dari setiap variabel atau pola awal yang ingin dikolaborasikan. Composite Logic akan menghasilkan sebuah role model  memiliki  peran  untuk  menghasilkan  pola  sehingga  dapat  menghasilkan  tujuan  yang  sama. Metode  composite  logic  akan  mengkolaborasikan  framework  Digital  Forensics  Investigation  Models untuk  menghasilkan  Framework  Pengumpulan  Bukti  Digital  di  Media  Sosial.  Berdasarkan  data  dan fakta  yang  ada,  penelitian  ini  telah  menghasilkan  framework  baru  untuk  Framework  Pengumpulan Bukti  Digital  di  Media  Sosial.  Framework  ini  memiliki  empat  tahapan  utama  dalam  proses pengumpulan  bukti  digital  di  media  sosial  diantaranya  tahapan  Pre-process,  Tahapan  Collection, Tahapan Analysis dan Tahapan Report.
Kata kunci: Framework, Media Sosial, Bukti Digital, Composite Logic.

## Abstract
Social media has become a major part of society. But most of the time social media is used as a way people commit the crime. Due to numerous crimes that use social media, it is essential to design a framework to gather digital evidence on social media. This study develops the design of Framework by implementing Composite Logic Model.  A logic Composite model can be used to determine the role model of any variable or pattern that need to collaborate. Composite Logic Model will produce a role model  that  has  a  role  to  produce  patterns  so  that  it  can  produce  the  same  goal.  A  method  of Composite  Logic  will  collaborate  with  the  Digital  Forensics  Investigation  framework  to  produce  a Digital Evidence Collection Framework on Social Media. Based on data and facts, this study has been producing  a  new  framework  of  gathering  digital  evidence  on  social  media.  The  framework  has  four main  stages  in  the  process  of  collecting  digital  evidence  on  social  media  including  pre-process, collection, analysis, and report.
Keywords: Framework, Social Media, Digital Evidence, Composite Logic.

## 1.  Pendahuluan
Media  sosial  kini  semakin  berkembang  dan  telah  menjadi  media  untuk  berkomunikasi  bagi masyarakat.  Banyaknya  kemudahan  mengakses  media  sosial  dalam  berbagai  platform, memungkinkan  seseorang  dapat  berinteraksi  atau  bertukar  informasi  serta    gagasan  dalam  jejaring sosial  [1].  Berdasarkan  hasil  survei,  jumlah  pengguna  media  sosial  di  dunia  pada  tahun  2018 mencapai  3,196  miliar,  Sedangkan  jumlah  pengguna  media  sosial  di  Indonesia  mencapai  130  juta pengguna 1 .  Media  sosial  telah  menjadi  media  yang  populer  untuk  masyarakat,  namun  dengan popularitas media sosial saat ini banyak pengguna akun media sosial tanpa sadar telah menyebarkan informasi  berupa  data  pribadi  seperti  alamat  email,  foto,  nomor  telepon,  lokasi,  tempat  tinggal  dan perilaku mereka setiap hari. Penyebaran informasi yang seperti ini akan memberi peluang bagi pelaku kejahatan  untuk  memanfaatkan  informasi  yang  telah  disebarkan  tersebut.  Berdasarkan  data Bareskrim Polri sejak tahun 2015 tercatat ada 100 ribu akun di Media sosial yang menyebarkan hate speech 2 . Beberapa pihak juga memanfaatkan media sosial untuk melakukan tindak kejahatan seperti seperti penipuan, cyber bullyng, perdagangan anak, prostitusi online, ujaran kebencian, sara dan lain
1 https://wearesocial.com/blog/2019/01/digital-2019-global-internet-use-accelerates
2 https://kominfo.go.id/content/detail/13487/polri-indonesia-tertinggi-kedua-kejahatan-siber-di- dunia/0/sorotan_media
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
sebagainya. Dalam penanganan kejahatan di media sosial, membutuhkan pengumpulan bukti digital yang  akurat  sehingga  dapat  menyelesaikan  masalah-masalah  kejahatan  akibat  penyalahgunaan media  sosial.  Pertumbuhan  media  sosial  yang  semakin  meningkat,  juga  akan  membantu  penyidik dalam mengumpulkan bukti digital melalui media sosial.
Dalam forensika digital, bukti digital yang diperoleh dari media sosial akan sangat bermanfaat. Banyaknya informasi berupa data-data pribadi yang secara tidak sadar dipublikasikan di media sosial dapat  digunakan  penyidik  sebagai  barang  bukti  potensial  untuk  melacak  kejahatan  di  media  sosial. Data  yang  dipublikasikan  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  bukti  langsung  untuk  menunjukkan keterlibatan  seseorang  dalam  pelanggaran.  Selain  itu,  data-data  yang  berada  dalam  ruang  lingkup media  sosial  menawarkan  informasi  yang  cukup  banyak  untuk  mengetahui  tentang motif dari  setiap tindakan kejahatan yang dilakukan [2].
Informasi  di  media  sosial  yang  berasal  dari  pengguna  media  sosial  yang  telah  tersebar  luas, sering kali tidak disadari oleh pengguna media sosial. Informasi-informasi berupa profil dari pengguna media  sosial  sangat  mudah  untuk  diakses  seperti  jejaring  sosial  Twitter,  Facebook,  Instagram, Linkedin  dan  lain-lain.  Dalam  proses  analisis  media  sosial  melibatkan  empat  langkah berbeda  yaitu penemuan  data,  pengumpulan,  persiapan,  dan  analisis  [3].  Selain  itu  data  yang  beredar  di  media sosial dapat dibagi menjadi empat kategori, yaitu pengguna, aktivitas, jaringan dan konten  [2]. Jejak informasi  digital  di  media  sosial,  jika  dieksplorasi  dengan  benar,  dapat  memberikan  informasi  yang luar  biasa  dalam  penyelidikan  kriminal.  Namun,  mengeksplorasi  media  sosial  untuk  bukti  potensial dan menghadirkan bukti-bukti ini di pengadilan bukanlah tugas yang mudah. Pencarian barang bukti dari  media  sosial  memiliki  tantangan  karena  perkembangan  perangkat  teknologi  dan  efektivitas forensik  digital  yang  terus  berkembang  [4].  Bukti  digital  yang  berasal  dari  media  sosial  harus dikumpulkan  sesuai  dengan  aturan  hukum  yang  berlaku  serta  ilmiah,  sehingga  tidak  bertentangan dengan  hak  privasi  individu.  Tantangan  yang  muncul  dalam  pengumpulan  bukti  dari  media  sosial adalah  autentikasi  dari  bukti  digital  yang  telah  dikumpulkan.  Hal  ini  disebabkan  karena  banyaknya akun  pengguna  media  sosial  yang  membuat  profil  palsu  dan  menyamar  dengan  nama  orang  lain. Selain  itu,  manipulasi  data  pengguna  media  sosial  dengan  memanfaatkan  akun  media  sosial  milik orang lain yang diperoleh secara ilegal menjadi masalah lain yang terjadi. Ada dua kriteria dasar yang harus  dipenuhi  agar  diterimanya  media  sosial  sebagai  bukti.  Pertama,  perlu  untuk  membuktikan keaslian dari sumber barang bukti. Kedua, penting untuk menjamin keaslian dan integritas bukti yang disampaikan ke pengadilan [2].
Ada banyak cara mengumpulkan data untuk bukti digital dari media sosial. Salah satu caranya adalah dengan menerapkan metode Digital Forensic Intelligence + Open Source Intelligence (DFINT +  OSINT).  DFINT  +  OSINT  memungkinkan  untuk  melakukan  peninjauan  dan  pencarian  informasi secara cepat dan tepat terhadap data yang cukup banyak di media sosial  [5]. Selain itu metode lain yang dapat digunakan adalah dengan menerapkan Social Network Analysis (SNA) untuk memahami hubungan  antara  beberapa  pengguna  media  sosial  dalam  berbagai  tujuan  seperti  menyelesaikan kegiatan  kriminal,  mencegah  serangan  teroris,  mengidentifikasi  serangan  sosial,  mendeteksi penipuan,  mengkategorikan  dan  mencocokkan  akun  jejaring  sosial,  dan  lain-lain  [6].  Metode  data mining  juga  dapat  digunakan  untuk  mengumpukan  data  dari  media  sosial.  mengidentifikasi  data komersial. Metode ini sangat efisien untuk analisis media sosial, akan tetapi tidak sesuai untuk tujuan hukum [7].
Menyadari pentingnya untuk mengatasi kejahatan di media sosial, maka perlu adanya sebuah panduan  tentang  tahapan-tahapan  dan  teknik  investigasi  media  sosial  untuk  menghasilkan pembuktian secara ilmiah. Tahapan-tahapan ini akan dibuat dalam framework untuk mengumpulkan bukti  digital  pada  media  sosial.  Telah  banyak  teknik  untuk  mengumpulkan  data  di  media  sosial, namun permasalahan yang muncul adalah dari  banyak teknik yang ada, belum menerapkan sebuah standar  untuk  proses  investigasi  media  sosial  sesuai  dengan  aturan  hukum  yang  berlaku  sehingga dapat  diterima  dalam  proses  persidangan.  Solusi  yang  akan  di  tawarkan  pada  penelitian  ini  adalah bagaimana merancang sebuah framework untuk mengumpulkan bukti digital di media sosial dengan menggunakan metode Composite Logic.
Composite Logic dapat digunakan untuk menentukan role model dari setiap variabel atau pola awal  yang  ingin  dikolaborasikan.  Composite  Logic  akan  menghasilkan  sebuh  role  model  memiliki peran untuk menghasilkan pola sehingga dapat menghasilkan tujuan yang sama. Beberapa penelitian yang menggunakan  Composite Logic untuk membangun sebuah framework diantaranya, penerapan metode  Composite  Logic  untuk  mengkolaborasikan framework terkait  multimedia  forensik.  Pada penelitian tersebut beberapa framework seperti framework audio forensik, image forensik, dan  video forensik di kolabarasikan dengan metode composite logic untuk menghasilkan framework multimedia
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
forensik  [8].  Selain  itu,  metode  Composite  Logic  digunakan  untuk  membuat  proses  pemodelan terdistribusi.  Penelitian  ini  mengembangkan  perangkat  lunak  terdistribusi  berbasis  model  dengan mengusulkan kegiatan split, edit, serta melakukan kolaborasi berdasarkan composite model sehingga menjadi  mekanisme  modularisasi  suara  formal  yang  memungkinkan  untuk  pemeriksaan  konsistensi lokal dan transformasi sistematis [9].

## 2.  Metode

## 2.1.  Media Sosial
Media  sosial  berisi  banyak  sumber  informasi  dan  bukti  digital  yang  potensial  untuk  proses penyelidikan. Konten media sosial memberikan informasi yang sangat beragam untuk penyidik dalam proses investigasi kriminal jika dieksplorasi dengan tepat. Media sosial adalah sumber informasi yang cukup  banyak  untuk  di  ekplorasi  tentang  calon  tersangka,  korban,  dan  saksi  seperti  posting  teks, daftar teman, gambar, data lokasi geografis, video, informasi demografis, dan sebagainya. Walaupun berkembang berbagai macam jenis platform media sosial, namun beberapa karakteristik umum akan tersedia  bagi  penyidik.  Selain  itu  data-data  yang  ada  di  media  sosial  dapat  dikategorikan  menjadi empat  kategori  yaitu  Pengguna,  Aktivitas,  Jaringan  ,  dan  Konten  [2].  Data-data  yang  berada  pada setiap platform media sosial dapat di akses melalui API  yang telah disediakan oleh masing-masing platform media sosial.

## 2.2.  Digital Forensics Investigation Models
Telah banyak penelitian yang dilakukan untuk model investigasi digital forensik. Model yang di kembangkan  tersebut  dilakukan  untuk  menjawab  permasalahan  kasus  digital  forensik.  Pada  kasus yang  berhubungan  dengan  bukti  digital  di  media  sosial  tentu  akan  membutuhkan  motedologi  untuk menyelesaikan  masalah-masalah  tersebut.  Analisis  forensik  digital  memerlukan  bukti  digital  seperti analisis  forensik  fisik  memiliki  bukti  fisik.  Model  investigasi  forensik  digital  membuat  bukti  digital melalui  berbagai  fase  dalam  berbagai  tahapan.  Dalam  proses  penyelesaian  kasus-kasus  yang berhubungan dengan digital forensik dibutuhkan sebuah model investigasi sehingga bukti digital yang diperoleh  dapat  diterima  dalam  proses  pengadilan.  Menganalisis  data  sambil  menjaga  integritasnya merupakan  hal  penting  karena  integritas  data  sebagai  bukti  digital.  Penegakan  hukum  dalam perlombaan  abadi  dengan  penjahat  dalam  penerapan  teknologi  digital,  dan  membutuhkan pengembangan alat untuk secara sistematis mencari perangkat digital untuk bukti yang relevan [12].

## 2.3.  Logic Model
Logic  model  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  Timeframe    yang  akan  di  buat.  Hal  ini  akan membantu dalam memperoleh hasil jangka pendek, menengah, dan jangka panjang serta membuat keputusan  yang  baik  tentang  sumber  daya  dan  keputusan.  Struktur  logic  model  dapat  digunakan untuk  perencanaan  program  dengan  menentukan  parameter  program  dengan  jelas.  Banyak  model logic  yang  ada,  namun  pada  dasarnya  semua  mengandung  konsep  yang  sama.  Model  logic  akan bermanfaat untuk pemangku kepentingan untuk memperoleh masukan dalan kegiatan nya [13].

## Gambar 1.  Template logic model

## 2.4.  Composite Logic
Logic  model  dapat  digunakan  untuk  identifikasi  Timeframe    yang  akan  di  buat.  Hal  ini  akan membantu dalam memperoleh hasil jangka pendek, menengah, dan jangka panjang serta membuat keputusan  yang  baik  tentang  sumber  daya  dan  keputusan.  Struktur  logic  model  dapat  digunakan untuk  perencanaan  program  dengan  menentukan  parameter  program  dengan  jelas.  Banyak  model logic  yang  ada,  namun  pada  dasarnya  semua  mengandung  konsep  yang  sama.  Model  logic  akan bermanfaat  untuk  pemangku  kepentingan  untuk  memperoleh  masukan  dalam  kegiatanya  [13]. Composite  Logic  digunakan  untuk  mengkombinasikan  beberapa  struktur  model  menjadi  sebuah
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
model  kesatuan  yang  tetap  mempertahankan  hirarki  ataupun  susunan  awal  kerangka  model  yang ada. Hal yang paling penting dalam Composite Logic model adalah menentukan role model dari setiap variabel ataupun pola awal yang ingin dikolaborasikan. Role model menjelaskan bagaimana beberapa objek  berkolaborasi,  satu  ataupun  dua  peran  yang  bersamaan  dalam  sebuah  pola  untuk  mencapai tujuan  yang  sama.  Sebuah  peran  mewakili  sudut  pandang  dari  beberapa  objek  yang  bekerjasama dengan  berpegang  pada  sebuah  tujuan.  Pemodelan  ini  dapat  membantu  peneliti  dalam mengeksplorasi  keterhubungan  dari  aktivitas  berbeda  dengan  tujuan  yang  sama.  Sehingga memudahkan  peneliti  dalam  melakukan  klasifikasi  dan  kolaborasi  beberapa framework yang  pada akhirnya akan menghasilkan satu set framework [8]
Kelebihan  lain  dari  composite  adalah  composite  dapat  meringkas  realitas  multi-dimensi  yang kompleks  dengan  maksud  untuk  mendukung  para  pembuat  keputusan  dan  lebih  mudah diinterpretasikan  untuk  banyak  indikator  terpisah  serta  mengurangi  ukuran  yang  terlihat  dari serangkaian  indikator  tanpa  menjatuhkan  basis  informasi  yang  mendasarinya.  Dibalik  beberapa kelebihan  yang  dimiliki  composite,  namun  ada  beberapa  kekurangan  antara  lain  dapat  mengirim pesan kebijakan yang menyesatkan jika dibangun dengan buruk atau di salah artikan. Selain itu dapat mengundang  kesimpulan  kebijakan  yang  sederhana  yang  memiliki  kemungkinan  untuk  di  salah artikan, serta pemilihan indikator dan bobot bisa menjadi subyek perselisihan politik. [14].

## 2.5.  Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan seperti pada gambar 2 .

## Gambar 2. Metode Penelitian
Pada penelitian ini tahapan awal yang dilakukan adalah dengan melakukan identifikai masalah untuk memperoleh dan menemukan topik penelitian  yang akan diteliti lebih lanjut. Hal ini merupakan langkah  awal  yang  dilakukan  untuk  memperoleh  dan  menentukan  topik  penelitian  yang  akan  diteliti lebih  lanjut.  Tahapan  selanjutnya  adalah  studi  literatur  untuk  mengumpulkan  bahan-bahan  referensi yang  terkait  dengan  penelitian,  baik  melalui  buku,  artikel,  paper,  jurnal,  makalah,  dan  mengunjungi beberapa situs yang terdapat pada internet terkait dengan framework investigasi digital, pengumpulan data  dari  media  sosial,  metode  Composite  Logic  Model  serta  analisis  data  sehingga  dapat menunjukan tujuan akhir penelitian.
Tahapan selanjutnya adalah pembuatan  framework dengan menggunakan metode Composite Logic.  Pada  tahapan  ini  akan  menerapkan  metode  Composite  Logic  untuk  membangun  sebuah framework  baru.  Metode  ini  akan  menggabungkan  beberapa  Digital  Forensics  Investigation  Models sehingga  dapat  menghasilkan  sebuah  framework  baru  untuk  melakukan  pengumpulan  bukti  digital dari media sosial. Metode Composite Logic ini akan mengkombinasikan beberapa struktur model yang memiliki  kesamaan  menjadi  sebuah  model  yang  menyatu  dengan  tetap  mempertahankan  susunan awal  dari  kerangka  model  yang  telah  ada  sebelumnya.  Selain  itu  Composite  Logic  juga  akan menentukan  role  model  dari  setiap  variabel  yang  akan  dikolaborasikan  serta  membantu  dalam menenetukan keterhubungan dari variabel yang ada.
Tahapan  selanjutnya  adalah  tahapan  analisis  framework.  Tahapan  ini  merupakan  proses evaluasi  terhadap  framework  yang  telah  dirancang.  Evaluasi  terhadap  framework  digunakan  untuk melihat kekurangan-kekurangan dalam tahapan-tahapan framework yang telah di rancang. Tahapan inilah yang akan menjadi penentu keberhasilan  framework yang dirancang. Tahapan terakhir adalah tahapan pembuatan kesimpulan. Pada tahapan ini akan di jelaskan apakah  framework yang di buat telah berhasil dilakukan.
3.  Hasil dan Pembahasan
3.1.  Identifikasi Digital Forensics Investigation Models (DFIM)
Ada empat jenis yang akan dijadikan kajian dalam penelitian ini diantaranya sebagai berikut:
• Digital  Forensik  Research  Workshop (DFRWS)  dikembangkan  oleh  [15]  yang  memiliki  enam tahapan investigasi.
• Abstract  Digital  Forensics  Model (ADFM)  dikembangkan  oleh  [12]  yang  memiliki  sembilan tahapan investigasi.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
• Computer  Forensics  Field  Triage  Process  Model (CFFTPM)  dikembangkan  oleh  [16]  yang memiliki lima tahapan investigasi
• Digital  Forensic  Model  Based  On  Malaysian  Investigation  Process (DFMMIP)  dikembangkan oleh [17] yang memiliki tujuh tahapan investigasiA
Di  bawah  ini  merupakan  tabel  hasil  identifikasi Digital  Forensics  Investigation  Models yang terkait :
Tabel 1. Hasil identifikasi DFIM terkait No Digital Forensics Research Workshop Abstract Digital Forensics Model Computer Forensics Field Triage Process Model Digital Forensic Model Based On Malaysian Investigation Process 1 Identification   Identification Planning Planning 2 Preservation   Preparation Triage Identification 3 Collection Approach Strategy   User Usage Profile Reconnaissance 4 Examination   Preservation Chronology Timeline Transport & Storage 5 Analysis Collection Internet Analysis 6 Presentation  Examination Case Specific Proof & Defense 7 Analysis Archive Storage 8 Presentation 9 Returning Evidence

## 3.2.  Kolaborasi Digital Forensics Investiogation Models Terkait
Setelah  pada  tahapan  sebelumnya  DFIM  yang  terkait  dilakukan  identifikasi,  tahapan selanjutnya  akan  dikolaborasikan  menjadi  tahapan-tahapan  yang  selanjutnya  akan  digunakan  untuk membangun framework pengumpulan  bukti  digital  di  media  sosial.    Proses  kolaborasi  ini  dilakukan dengan menggunakan pemodelan logic, kesamaan terminology, dan Composite Role Model.
Gambar 3. Skema Penerapan Composite Logic
Tabel 2. Hasil Klasifikasi DFIM No. Pre-process Collection Analysis Report 1 Preparation Identification Analysis Presentation 2 Aproach Strategy  Preservation Analysis Presentation 3 Planning Collection Chronology Timeline  Returning Evidence 4 Internet Examination Case Specific Archive Storage 5 Planning Identification Analysis 6 Perservation Prof & Defence 7 Collection 8 Examination 9 Triage 10 User Usage Profile 11 Identification 12 Reconnaissance 13 Transport &Storege
: Tahapan dengan role model “ Implies ”
: Tahapan d engan role model “Prohibit”
: Tahapan dengan r ole model “Don’t Care”
Tabel 3. Hasil Kolaborasi DFIM No  Pre-process Collection Analysis Report 1 Planning Collection Case Specific Presentation
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
2 Preparation Identification Analysis archive of evidence 3 Internet User Usage Profile Chronology Timeline 4 Aproach Strategy Triage Prof & Defence 5 Examination Reconnaissance Perservation
Transport &Storege
Dari  hasil  kolaborasi  dengan  menggunakan  Composite  Logic,  maka  dihasilkan  sebuah framework hasil kolaborasi yang akan digunakan sebagai perancangan framework pengumpulan bukti digital di media sosial. Penyusunan framework ini mengikuti ketentuan sebagai berikut :
• Tahapan yang diidentifikasi pada output pada tabel klasifikasi DFIM akan di tetapkan sebagai tahapan  utama  dari framework karena  telah  diidentifikasi  sebagai  tahapan  untuk  tujuan  dari kegiatan yang telah dideskripsikan dalam bentuk aktifitas.
• Tahapan  hasil  kolaborasi  yang  ditampilkan pada  tabel 3 telah  disusun  secara  berurutan  dan memiliki  hirarki  yang  sesuai  karena  pengaruh  dari  penerapan  role  model  terhadap  tahapan yang diperoleh dari proses identifikasi.
• Framework rancangan  yang  disusun  ini  akan  dilakukan  evaluasi  yang  bersumber  dari penelitian sebelumnya.
Framework  rancangan  hasil  kolaborasi  dapat  dilihat  seperti  pada  tabel  3.  dari  hasil  kolaborasi dari empat Digital Forensics Investigation Models (DFIM) yang ada terlihat bahwa jumlah tahapan yang ada menjadi lebih sedikit. Hal ini disebabkan karena tahapan-tahapan yang memiliki role model yang bersifat Implies telah dikolaborasikan karena memiliki nama dan terminologi yang sama pada tahapan tersebut.
Tabel 4. Tahapan framework awal No  Tahapan Framework Hasil Kolaborasi ID Tahap Pre-process P 1 Planning P1 2 Preparation P2 3 Internet P3 4 Aproach Strategy P4 Tahap Collection C 5 Collection C1 6 Identification C2 7 User Usage Profile C3 8 Triage C4 9 Examination C5 10 Reconnaissance C6 11 Transport & Storage C7 12 Perservation C8 Tahap Analysis A 13 Case Specific A1 14 Chronology Timeline A2 15 Analysis A3 16 Prof & Defence A4 Tahap Report R 17 Presentation R1 18 Archive Of Evidence R2
Untuk  alur  dalam framework hasil  kolaborasi  tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  4.  Alur  ini menjelaskan  tahapan  awal  sampai  tahapan  akhir  dalam  tahapan framework hasil  kolaborasi  yang kemudian akan dijadikan sebagai framework untuk pengumpulan bukti digital di media sosial.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Gambar 4. Alur framework

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Berdasarkan  data  dan  fakta  yang  telah  diperoleh  dalam  penelitian  ini  rancangan framework Pengumpulan Bukti Digital di Media Sosial ini dapat di gunakan untuk mengumpulkan bukti digital di media. Beberapa tahapan yang belum ada pada framework lain, kemudian dilengkapi pada framework ini. Perancangan framework ini dilakukan dengan menggunakan metode Composite Logic. Penerapan metode  Composite  Logic  pada  perancangan framework ini  dilakukan  dengan  melakukan  kolaborasi terhadap  tahapan-tahapan  yang  terdapat  pada  empat framework Digital  Forensics  Investigation Models yaitu Digital  Forensik  Research  Workshop  (DFRWS) [15], Abstract  Digital  Forensics  Model (ADFM) [12], Computer  Forensics  Field  Triage  Process  Model  (CFFTPM) [16],  dan Digital  Forensic Model  Based  On  Malaysian  Investigation  Process  (DFMMIP) [17].  Tahapan-tahapan  pada  empat Digital  Forensics  Investigation  Models yang  memiliki  penamaan  dan  terminologi  yang  sama  di kolaborasikan  dan  diberikan  penamaan  yang  baru  sesuai  dengan  kebutuhan framework ini. Perancangan framework ini menghasilkan beberapa tahapan yang belum ada pada tahapan lainya. Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  mengembangkan  berbagai  jenis framework untuk kebutuhan investigasi dalam bidang digital forensik. Penelitian tersebut antara lain seperti framework untuk cloud  computing [18][19], framework untuk  memori  forensik  [20], framework investigasi smartphone  [21], framework multimedia  forensik  [22],  dan  pengumpulan  data  yang  bersifat open source intelligence [5]. Akan tetapi, berbagai pengembangan framework tersebut belum mencangkup dan memenuhi kebutuhan untuk investigasi forensik di media sosial. Hal ini disebabkan karena dalam proses investigasi di media sosial memiliki karakteristik tersendiri. Perbedaan karakteristik itulah yang menyebabkan sehingga framework ini dikembangkan untuk kebutuhan dalam proses digital forensik, serta  untuk    dapat  memenuhi  kebutuhan  investigasi  di  media  sosial  dan  dapat  memenuhi  aturan hukum yang berlaku.
Kelebihan  dari Framework Pengumpulan  Bukti  Digital  di  Media  Sosial  adalah framework ini dapat  di  gunakan  untuk  proses  pengumpulan  data  untuk  dijadikan  sebagai  bukti  digital  di  media sosial. Berbeda dengan penelitian-penelitian sebelumnya, proses awal sampai akhir pada framework ini telah memenuhi kebutuhan untuk pengumpulan bukti digital di media sosial. Akan tetapi data-data yang  dapat  dikumpulkan  sebagai  bukti  digital  pada framework ini,  adalah  data-data  yang  bersifat terbuka (Open Source) di internet.

## Daftar Pustaka
[1] L. Sandor et al. , “Social media in product development,” 2018 Syst. Inf. Eng. Des. Symp. SIEDS 2018 , vol. 40, pp. 88 – 93, 2018.
[2] H. Arshad, A. Jantan, and E. Omolara, “Evidence collection and forensics on social networks: Research challenges and direct ions,” Digit. Investig. , vol. 28, pp. 126 – 138, 2019.
[3] S. Stieglitz, M. Mirbabaie, B. Ross, and C. Neuberger, “Social media analytics – Challenges in topic discovery, data collection, and data preparation,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 39, no. October 2017, pp. 156 – 168, 2018.
[4] S. L. Garfinkel, “Digital forensics research: The next 10 years,” Digit. Investig. , vol. 7, no. SUPPL., 2010.
[5] D. Quick and K. R. Choo, “Digital forensic intelligence : Data subsets and Open Source
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Intelligence ( DFINT + OSINT ): A timely and cohesive mix,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 78, pp. 558 – 567, 2018.
[6] M. Canbaz et al. , “A Survey of Social Network Forensics,” J. Digit. Forensics, Secur. Law , no. May 2017, 2017.
[7] B. Glavic, J. Siddique, P. Andritsos, and R. J. Miller, “Provenance for Data Mining,” Proc. 5th USENIX Conf. Theory Pract. Proven. , p. 5, 2013.
[8] N. Lizarti, B. Sugiantoro, and Y. Prayudi, “ Penerapan Composite Logic Dalam Mengkolaborasikan Framework Terkait Multimedia Forensik,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 2, no. 1, p. 26, 2018.
[9] D. Strüber, G. Taentzer, S. Jurack, and T. Schäfer, “Towards a distributed modeling process bas ed on composite models,” Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics) , vol. 7793 LNCS, pp. 6 – 20, 2013.
[10] M. Nuh Al- Azhar, “digital forensics,” p. 302, 2012.
[11] K. Kent, S. Chevalier, T. Grance, and H. Dang, “Guide to integrating forensic techniques into incident response,” 2006.
[12] M. R. Gregg Gunsch, Clint Carr, “An Examination of Digital Forensic Models,” 4th Int. Work. Syst. Approaches to Digit. Forensic Eng. SADFE 2009 , vol. 1, no. 3, pp. 42 – 53, 2009.
[13] P. F. Mccawley, “for Program Planning and Evaluation,” no. September, 2015.
[14] M. Nardo, M. Saisana, A. Saltelli, and S. Tarantola, Handbook of Contructing Compsoite Indicators: Methodology and user guide . 2008.
[15] S. V. Korolev and S. I. Kuchanov, “A Road Map for Digital Forensic Research,” Polym. Sci. U.S.S.R. , vol. 24, no. 3, pp. 709 – 719, 1982.
[16] R. Mislan, J. Goldman, S. Debrota, M. Rogers, and T. Wedge, “Computer Forensics Field Triage Process Model,” J. Digit. Forensics, Secur. Law , pp. 27 – 40, 2006.
[17] S. Perumal, “Digital Forensic Model Based On Malaysian Investigation Process,” IJCSNS Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , vol. 9, no. 8, pp. 38 – 44, 2009.
[18] M. E. Alex and R. Kishore, “Forensics framework for cloud computing,” Comput. Electr. Eng. , vol. 60, pp. 193 – 205, 2017.
[19] G. Horsman, “ Framework for Reliable Experimental Design (FRED): A research framework to ensure the dependable interpretation of digital data for digital forensics,” Comput. Secur. , vol. 73, pp. 294 – 306, 2018.
[20] A. Case, A. K. Das, S. J. Park, J. (Ram) Ramanujam, and G. G. Richard, “Gaslight: A comprehensive fuzzing architecture for memory forensics framework s,” Digit. Investig. , vol. 22, pp. S86 – S93, 2017.
[21] R. Ruuhwan, I. Riadi, and Y. Prayudi, “Pen erapan Integrated Digital Forensic Investigation Framework v2 (IDFIF) pada Proses Investigasi Smartphone,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 2, no. 1, 2017.
[22] Y. D. Rahayu and Y. Prayudi, “Membangun Integrated Digital Forensics Investigation Framework (Idfif) Menggunakan Metode Sequential Logic,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. , no. March, pp. 2089 – 9813, 2014.