## INVESTIGASI DAN ANALISIS FORENSIK DIGITAL PADA PERCAKAPAN GRUP WHATSAPP MENGGUNAKAN NIST SP 800-86 dan SUPPORT VECTOR MACHINE
M. Wahyu Indriyanto 1 , Dedy Hariyadi 2 , Muhammad Habibi 3
123 Universitas Jenderal Achmad Yani Yogyakarta Email: 1 mwindriyanto@gmail.com, 2 dedy@unjaya.ac.id, 3 muhammadhabibi17@gmail.com
(Naskah masuk: 05 Desember 2020, diterima untuk diterbitkan: 31 November 2020)

## Abstrak
WhatsApp merupakan platform instant messagin g yang populer di Indonesia. Berdasarkan statistik dari  Direktorat Tindak Pidana Siber Kepolisian Republik Indonesia pada tahun 2019 bahwa WhatsApp juga dinyatakan sebagai platform  yang  sering  digunakan  untuk  mendukung  tindak  kejahatan.  Oleh  sebab  itu  penyidik  memerlukan pemodelan untuk mempermudah dalam mengklasifikasikan konten negatif atau positif dari barang bukti digital berupa  percakapan.  Pemodelan  dalam  bentuk  klasifikasi  dapat  membantu  penyidik  untuk  mendeteksi  kualitas percakapan pada suatu grup sehingga dapat mempercepat proses penyidikan. Dalam penelitian ini menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan kualitas percakapan pada suatu grup. Pada penelitian ini berhasil mengklasifikan barang bukti digital berupa percakapan suatu grup dengan persentase kurang lebih 96,21% konten negatif. Nilai persentase tersebut dapat dijadikan suatu indikator awal dalam deteksi kualitas percakapan yang bersifat negatif. Sehingga pihak penyidik dapat mengambil tindakan penyidikan lebih intensif terkait percakapan yang bersifat negatif.
Kata kunci : WhatsApp, SVM, Forensik Gemerak, Klasifikasi, Kejahatan Siber

## DIGITAL FORENSICS INVESTIGATION AND ANALYSIS ON WHATSAPP GROUP CHATS USING NIST SP 800-86 AND SUPPORT VECTOR MACHINE

## Abstract
WhatsApp is an instant messaging platform which is popular in Indonesia. Based on statistics from the Indonesian Police's Directorate of Cybercrime in 2019, WhatsApp is also stated as a platform often used to support crime. Therefore  investigators  need  modeling  to  make  it  easier  to  classify  negative  or  positive  content  from  digital evidence  in  the  form  of  conversations.  Modeling  in  the  form  of  classification  can  help  investigators  detect  the quality of conversation in a group so that it can speed up the investigation process. In this study, using the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify the quality of conversation in a group. This research succeeded in classifying  digital  evidence  in  the  form  of  a  group  conversation  with  a  percentage  of  approximately  96,21% negative  content.  This  percentage  value  can  be  used  as  an  early  indicator  in  detecting  negative  conversation quality. So that investigators can take more intensive investigative action related to negative conversations.
Keywords : WhatsApp, Svm, Mobile Forensics, Classification, Cybercrime

## 1 PENDAHULUAN
Menurut  survei  Asosiasi  Pengusaha  Jasa Internet  Indonesia  (APJII)  pada  tahun  2018 penggunaan  internet  didominasi  pada  perangkat ponsel  cerdas  dengan  persentase  93.9%  (Asosiasi Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia,  2019).  Pada penelitian sebelumnya juga selaras bahwa persentase penggunaan  internet  pada  ponsel  cerdas  dikalangan pelajar dan mahasiswa sebesar 95.6% (Hariyadi et al. , 2019).  Perkembangan  penggunaan  internet  pada
ponsel cerdas yang begitu besar dapat menimbulkan beberapa  dampak  negatif  diantaranya  tersebar informasi  yang  bersifat  negatif.  Dalam  survei  yang dilakukan oleh Masyarakat Telekomunikasi (Mastel) pada  tahun  2017  bahwa  masyarakat  di  Indonesia mendapatkan informasi negatif berupa berita bohong melalui  media  atau  saluran  aplikasi  chatting  seperti WhatsApp, Line, Telegram dengan persentase 62.8% (Masyarakat Telematika Indonesia, 2017).
Kepolisian  Republik  Indonesia  (Polri)  melalui Direktorat  Tindak  Pidana  Siber  (Dittipidsiber)  telah menerima  aduan  pelaporan  terkait  tindak  kejahatan siber  pada  tahun  2019  sebanyak  1443  aduan.  Dari 1443  aduan  tersebut  saluran  tindak  kejahatan  di dominasi  aplikasi  chatting  yaitu  WhatsApp  sebesar 431 aduan, seperti yang tampak pada
Gambar  1  (Direktorat  Tindak  Pidana  Siber  Badan Reserse  Kriminal  Kepolisian  Negara  Republik Indonesia, 2020). Berdasarkan data tersebut aplikasi WhatsApp  dapat  dikategorikan  media  atau  saluran yang  pontensial  dalam  menyebarkan  konten  negatif (Ubaidillah dan Stiawan, 2017).
Untuk  mempermudah  dalam  menganalisis sebuah  konten  yang  terdapat  unsur  negatif menggunakan  metode Sentiment  Analysis .  Metode Sentiment Analysis merupakan metode yang digunakan  untuk  menganalisis  tentang  pendapat orang, sentimen, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi terhadap entitas produk, jasa organisasi, individu, isu, kejadian,  topik,  dan  atribut-atributnya  (Liu,  2012). Pada  penelitian  sebelumnya,  Sentiment  Analysis telah  digunakan  untuk  menganalisis  percakapan  di grup  menggunakan algoritma TF-IDF untuk mendeteksi  cyberbullying  (Riadi,  Sunardi  dan Widiandana, 2020). Namun, algoritma TF-IDF belum mampu  melakukan  klasifikasi  sentimen  dalam memberikan  nilai  pada  kata-kata  pilihan  dan  frase karena  masih  pada  tahap  pembobotan  kata  per  kata (Habibi, 2017).
Maka pada penelitian ini diusulkan implementasi Sentiment  Analysis menggunakan
Support  Vector  Machine  (SVM)  yang  mampu menganalisis data multi dimensi sehingga diharapkan dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  dari  penelitian sebelumnya (Mullen dan Collier, 2004). Oleh sebab itu  algoritma  SVM  sangat  cocok  untuk  mendukung investigasi  forensik  digital  pada  ponsel  cerdas  yang fokus pada analisis konten percakapan grup ( Groups Chat )  WhatsApp  sebagai  barang  bukti  digital. Adapun tujuan penelitian ini adalah membantu proses analisis  pihak  Polri  dan/atau  institusi  investigator swasta dalam penyusunan Berita Acara Pemeriksaan atau  laporan  analisis  barang  bukti  digital  terkait konten-konten  negatif  pada  aplikasi  chatting WhatsApp.

## 2 METODOLOGI PENELITIAN
Berdasarkan  meningkatnya penggunaan  ponsel cerdas  dan  potensial  tindak  kejahatan  pada  ponsel cerdas  diperlukan  analisis  konten  pada  aplikasi chatting  seperti  WhatsApp.  U.S.  Departement  of Commerce melalui National Institute of Standar and Technology (NIST) memberikan rekomendasi dalam proses  penanganan  barang  bukti  elektronik  dan/atau digital  yang  dapat  disajikan  di  pengadilan  atau kebutuhan  sendiri  pada  institusi  investigasi.  Proses penanganan barang bukti  elektronik dan/atau  digital terbagi  menjadi  empat  tahap  yaitu Collection, Examination,  Analysis, dan Reporting (Kent et  al. , 2006), seperti Error! Reference source not found. .

## Gambar 2. Proses Penanganan Barang Bukti Elektronik dan/atau
Digital

## 2.1. Collection
Proses collection atau pengamanan barang bukti elektronik  dan/atau  digital  pada  penelitian  ini mengikuti  standarisasi  SNI  ISO/IEC  27037:2014 tentang Pedoman Identifikasi, Pengumpulan, Akuisisi  dan  Preservasi  Bukti  Digital.  Pengamanan barang  bukti  elektronik  dan/atau  digital  harus dilakukan  oleh  orang  yang  memiliki  kompetensi dibidang  Forensik  Digital  (Badan  Standarisasi Nasional,  2014).  Barang  bukti  digital  yang diamankan  dalam  bentuk  berkas  percakapan  dalam bentuk  raw  data.  Untuk  menjaga  keutuhan  barang
Gambar 1. Total Platform Terlapor
bukti  digital  maka  barang  bukti  digital  tersebut dilakukan  kompresi  dan  dilakukan  hashing  (Putra, 2013).

## 2.2. Examination
Sebelum dilakukan ekstraksi dilakukan validasi barang  bukti  dengan  mencocokan  nilai  hash  sesuai proses  collection.  Barang  bukti  digital  yang  telah diamankan dilakukan ekstraksi sesuai dengan format data tanpa mengubah konten. Proses ekstraksi dapat dikategorikan  sebagai  pre-processing  pada  tahapan Text  Mining  Analysis (Lassen,  Cour  dan  Vatrapu, 2016).  Barang  bukti  digital  berupa  raw  data  perlu dilakukan  penyesuaian  menjadi  susunan  data  yang terstruktur seperti Tanggal Pengiriman, Jam Pengiriman, Pengirim, dan Isi Pesan.
Preprocessing merupakan  langkah  penting, karena langkah ini digunakan untuk menyiapkan data teks  sehingga  siap  untuk  dilakukan  proses pengolahan  teks  (Kalra  dan  Aggarwal,  2018).  Pada penelitian  ini,  tahapan preprocessing terbagi  ke dalam lima tahapan proses antara lain, proses pertama case  folding yaitu  proses  untuk  mengubah  huruf kapital  menjadi  huruf  kecil.  Proses  yang  kedua tokenisasi  yaitu  membagi  kalimat  menjadi  bentuk token.  Proses  yang  ketiga stopword  removal yaitu menghilangkan  kata  penghubung  serta  kata  yang tidak  memiliki  suatu  makna.  Proses  yang  keempat correcting  slang  word yaitu  pengubahan  kata  tidak baku  menjadi  kata  baku  serta  proses  terakhir stemming yaitu  mengubah  suatu  kata  menjadi  kata dasar.

## 2.3. Analisis
Text  mining merupakan  alat  analisis  statistik yang  telah  banyak  digunakan  di  analisis  biomedis, opini  publik  daring,  analisis  pemasaran,  analisis percakapan,  dan  bidang  lainnya  (Hariyadi,  Winarno dan  Luthfi,  2016).  Penerapan text  mining untuk menganalisis  masalah  sosial  salah  satunya  adalah analisis sentimen. Analisis sentimen adalah alat yang diperlukan  untuk text  mining dan  telah  digunakan untuk  menganalisis  opini  pada  situs  media  sosial (Lyu,  Chow  dan  Hwang,  2020).  Analisis  sentimen sangat  penting  untuk  memahami  ekspresi  perasaan tentang  sesuatu  seperti  produk,  media  sosial, pemberitaan  daring,  dan  sebagainya  (Rahman  dan Hossen, 2019).
Metode  yang  digunakan  dalam  analisis sentimen  pada  penelitian  ini  adalah  Support  Vector Machine (SVM). SVM merupakan non probabilistik pengklasifikasi linier biner. Untuk set poin pelatihan (𝑥 𝑖 , 𝑦 𝑖 ) , di mana x adalah vektor fitur dan y adalah kelasnya.  Untuk  menentukan  batas  maksimum hyperplane yang membagi titik-titik tersebut dengan 𝑥 𝑖 = 1 dan 𝑦 𝑖 = 1 (Kanakaraddi et  al. ,  2020). Persamaan dari hyperplane tersebut adalah: 𝑤 ∙ 𝑥 + 𝑏 = 0
SVM  digunakan  untuk  membuat classifier model atau  model  prediksi  pada  data  uji  dengan melakukan proses pelatihan menggunakan data yang terdiri  dari  kumpulan  fitur  dan  label.  Untuk menentukan  kelas  pada  suatu  data  baru,  langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
1 Menentukan hyperplane yang optimal
2 Memperluas  langkah  awal  untuk  masalah yang tidak dapat dipisahkan secara nonlinier
3 Memetakan data ke ruang berdimensi tinggi yang mudah dijangkau

## 2.4. Reporting
Pada  tahap  ini  classifier  model  yang  sudah dibuat  dengan  menggunakan  Support  Vector Machine (SVM) digunakan untuk melakukan proses klasifikasi  kelas  sentimen.  Data  teks  percakapan diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kelas  sentimen,  yaitu kelas  sentimen  positif  dan  kelas  sentimen  negatif. Reporting atau laporan yang disajikan pada penelitian ini berupa klasifikasi percakapan negatif atau positif.

## 3 HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  yang  dilakukan  adalah  observasi percakapan  pada  sebuah  grup  yang  menggunakan platform  instant  messaging  Whatsapp.  Berdasarkan observasi  menggunakan  sampel  percakapan  grup yang  diikuti  pada  tahun  2019.  Percakapan  pada sebuah  grup  yang  diakuisisi  menjadi  barang  bukti digital  pada  proses Collection dilakukan  kompresi. Barang  bukti  digital  ini  berupa  berkas  teks  dengan ekstensi  .txt  yang  selanjutnya  dikompresi  menjadi berkas  .zip.  Untuk  menjaga  integritas,  berkas  yang dikompresi  tersebut  dilakukan  proses  hashing.  Nilai hash  yang  dihasilkan  dibandingkan  pada  proses selanjutnya, yaitu Examination .
Pada  proses  Examination  dilakukan  validasi terlebih  dahulu  dengan  membandingkan  nilai  hash pada  proses  sebelumnya.  Setelah  nilai  hash dinyatakan  sama  maka  proses  selanjutnya  adalah barang  bukti  yang  terkompresi  diekstrasi  menjadi berkas  teks  kembali.  Gambar  3  menunjukan  barang bukti percakapan berupa teks yang memiliki struktur belum  terstruktur.  Sebagai  contoh  pemisah  antar bagian  ada  yang  menggunakan  koma,  tanda  minus, dan tanda titik dua.

## Gambar 3 Contoh Data Raw
Oleh  sebab  itu  berkas  tersebut  dipersiapkan menjadi  berkas  yang  terstruktur.  Pada  penelitian  ini berkas  yang  terstruktur  memiliki  pemisah  yang seragam, yaitu menggunakan tanda koma. Gambar 4
menunjukan  berkas  yang  terstruktur  menggunakan pemisah tanda koma.

## Gambar 4 Contoh Data Terstruktur
Setelah  berkas  menjadi  terstruktur  proses selanjutnya  dilakukan preprocessing .  Hal  ini bertujuan  mempermudah  pengolahan.  Tabel  1 menunjukan  contoh  langkah preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini.
Tabel 1. Contoh Preprocessing Preprocessing Contoh Baris Percakapan Hasil Preprocessing Case Folding Wahh mantap nih gan.. Thanks yah wahh mantap nih gan thanks yah Tokenisasi Wahh mantap nih gan.. Thanks yah “wahh” “mantap” “nih” “gan” “yah” Stopword Apakah bisa ya di aktifin lagi bisa di aktifin Correcting Slang Word Smga bsa Istiqomah smpe Week 15 wkwk semoga bisa istiqomah sampai week 15 wkwk Stemming Pertempuran antar shinobi tempur antar shinobi
Proses  analisis  barang  bukti  digital  berupa percakapan  pada  sebuah  grup  dilakukan  analisis dengan pemisahan
hyperplane
sehingga menghasilkan  dua  obyek  terpisah  dalam  bentuk klasifikasi.  Bentuk  percakapan  grup  di  WhatsApp yang sangat pendek sehingga menyebabkan klasifikasinya  cenderung  negatif.  Hal  ini  ditunjukan pada  gambar  5  yang  merupakan  cuplikan  hasil analisis  dari  5000  baris  percakapan  dinyatakan 96,21% negatif dan 3,79% positif.

## Gambar 5 Contoh Hasil Analisis Sentimen Percakapan
Hasil  klasifikasi  kelas  sentimen  yang  telah dilakukan pada data teks percakapan grup Whatsapp memiliki kekurangan dibandingkan dengan data teks seperti  tweet  pada  Twitter.  Data  teks  percakapan Whatsapp biasanya lebih pendek dari pada data teks yang  lain,  sehingga  membuat  jumlah  kata  yang terkandung  dalam  teks  semakin  sedikit.  Kata  atau term  merupakan  salah  satu  bakal feature yang  akan
digunakan dalam  proses text  mining .  Pada data  teks percakapan  whatsapp  banyak  sekali  mengandung kata  yang  tidak  memiliki  bobot  sebagai feature . Sehingga  membuat  beberapa  teks  chat  salah diklasifikasikan  ke  dalam  kelas  sentimen  yang berbeda.

## 4 KESIMPULAN
Proses  investigasi  dan  analisis  forensik percakapan  di  sebuah  grup  dari  platform  instant messenger  sangat  diperlukan  oleh  penyidik  di Kepolisian maupun Penyidik Swasta untuk menentukan  sentimen  percakapan  tersebut.  Pada penelitian  ini  investigasi  dan  analisis  forensik mengikuti  standarisasi  NIST  SP  800-86,  yaitu Collection,  Examination,  Analysis, dan Reporting . Pada proses Collection dan Examination telah sesuai dengan standar dalam menjaga keutuhan barang bukti digital.  Sedangkan  pada  proses Analysis dan Reporting menggunakan  algoritma  Support  Vector Machine (SVM).
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  SVM pada  penelitian  ini  menghasilkan  nilai  sentimen negatif pada percakapan grup sebesar 96,21%. Hal ini disebabkan  susunan  kalimat  yang  digunakan  pada percakapan  grup  sangat  pendek.  Percakapan  grup tersebut  belum  menggunakan  kaidah  Subyek- Predikat-Obyek-Keterangan.  Sehingga  hasil  analisis percakapan  pada  penelitian  ini  menggunakan  SVM belum optimal. Harapannya pada penelitian selanjutnya  dapat  menganalisis  percakapan  pada sebuah  grup  yang  lebih  optimal  menggunakan algoritma yang lebih cocok.

## DAFTAR PUSTAKA

## ASOSIASI PENYELENGGARA JASA INTERNET
INDONESIA (2019) Penetrasi dan Perilaku Pengguna Internet Indonesia 2018 . Jakarta.
BADAN  STANDARISASI  NASIONAL  (2014)
Teknologi  Informasi  -  Teknik  Keamanan- Pedoman Identifikasi, Pengumpulan, Akuisisi  dan  Preservasi  Bukti  Digital  (SNI ISO/IEC 27037:2014) . Jakarta. DIREKTORAT TINDAK PIDANA SIBER BADAN RESERSE KRIMINAL KEPOLISIAN NEGARA REPUBLIK INDONESIA (2020) Statistik  Laporan  Polisi  2019 . Tersedia pada: https://patrolisiber.id/statistic  (Diakses:  8 Januari 2020). HABIBI,  M.  (2017) Analisis  Sentimen  dan Klasifikasi  Komentar  Mahasiswa  pada Sistem Evaluasi Pembelajaran
Menggunakan  Kombinasi  KNN  Berbasis Cosine  Similarity  dan  Supervised  Model . Universitas  Gadjah  Mada.  Tersedia  pada: http://etd.repository.ugm.ac.id/penelitian/de tail/108938.
HARIYADI, D. et al. (2019) “Analisis Jaringan pada Aplikasi  Pengamanan  Akses  Internet,”
Cybersecurity  dan  Forensik  Digital ,  2(1), hal. 16–23.
HARIYADI, D., WINARNO, W. W. DAN LUTHFI, A.  (2016) Analisis  Dugaan  Saksi  dengan Barang Bukti Digital Blackberry Messenger
Menggunakan Metode Term Frequency dan Analisis Triadic . Universitas Islam Indonesia. Tersedia pada: https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/1 1359. KALRA,  V.  DAN  AGGARWAL,  R.  (2018) “Importance of Text Data Preprocessing & Implementation in RapidMiner,”
Proceedings  of  the  First  International
Conference on Information Technology and
Knowledge  Management ,  14,  hal.  71–75. doi: 10.15439/2017km46.
KANAKARADDI, S. G. et al. (2020) “Comparison
Study  of  Sentiment  Analysis  of  Tweets using Various Machine Learning
Algorithms,” Proceedings  of  the  5th International  Conference  on  Inventive
Computation  Technologies,  ICICT  2020 ,
hal.
287–292.
doi: 10.1109/ICICT48043.2020.9112546. KENT, K. et al. (2006) Guide to Integrating Forensic Techniques into
Incident
Response .
Gaithersburg: National Institute of Standards and Technology.
LASSEN, N. B., COUR, L. LA DAN VATRAPU, R. (2016) The  SAGE  Handbook  of  Social Media Research Methods: Predictive Analytics with Social Media Data . 1 Oliver’s
Yard,  55  City  Road  London  EC1Y  1SP:
SAGE
Publications Ltd. Doi: 10.4135/9781473983847.
LIU,  B.  (2012) Sentiment  Analysis  and  Opinion Mining , Morgan  &  Claypool  Publishers . doi: 10.1017/CBO9781139084789.
Lyu, Y. W., Chow, J. C. C. dan Hwang, J. J. (2020) “Exploring public attitudes of child abuse in mainland  China:  A  sentiment  analysis  of China’s social media Weibo,” Children and Youth Services Review . Elsevier, 116(April), hal.
105250.
doi: 10.1016/j.childyouth.2020.105250.
MASYARAKAT TELEMATIKA INDONESIA (2017) Survey 2017: Wabah Hoax Nasional . MULLEN, T. DAN COLLIER, N. (2004) “Sentiment Analysis  using  Support  Vector  Machines with  Diverse  Information  Sources,”  in Proceedings  of  the  2004  Conference  on Empirical  Methods  in  Natural  Language Processing . Tersedia
pada: http://research.nii.ac.jp/~collier/papers/emn lp2004.pdf.
PUTRA,  A.  D.  (2013) Pengaturan  Penggeledahan dan  Penyitaan  Bukti  Elektronik  dalam Kerangka Pembaruan Hukum Acara Pidana Indonesia . Universitas Indonesia.
RAHMAN,  A.  DAN  HOSSEN,  M.  S.  (2019) “Sentiment Analysis on Movie Review Data Using  Machine  Learning  Approach,” 2019
International Conference on Bangla Speech and  Language  Processing,  ICBSLP  2019 , hal. 27–28. doi: 10.1109/ICBSLP47725.2019.201470. RIADI, I., SUNARDI, S. DAN WIDIANDANA, P.
(2020) “Mobile Forensics for Cyberbullying
Detection  using  Term  Frequency  -  Inverse Document  Frequency  (TF-IDF),” Jurnal Ilmiah  Teknik  Elektro  Komputer  dan
Informatika , 5(2), hal. 68. doi: 10.26555/jiteki.v5i2.14510. UBAIDILLAH  DAN  STIAWAN,  D.  (2017) “Analisis Forensik Jaringan pada WhatsApp,” Annual  Research  Seminar , 3(1), hal. 1–4. Tersedia pada: http://seminar.ilkom.unsri.ac.id/index.php/a rs/article/view/1731/847.