Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012
Investigasi Kejahatan Siber pada Surface Web dan Deep Web Menggunakan Metode NIST
Handika Fajar Nugranto 1 , Muhammad Koprawi* 2 ,
1,2 Teknik Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta Jl. Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia 55283
e-mail: 1 handika.n@students.amikom.ac.id , * 2 koprawi@amikom.ac.id

## Abstrak
Dewasa ini, ilmu Digital forensik sudah mulai diterapkan di dunia forensik dalam kasus penanganan  kejahatan  digital  yang  bertujuan  memulihkan  dan  menginvestigasi  konten  pada perangkat  digital  yang  dijadikan  barang  bukti  dan  biasanya  penggunaan  ilmu  ini  diterapkan pada kasus-kasus yang berkaitan dengan kejahatan siber. Digital forensik ini diperlukan ketika suatu barang bukti digital dari penyelidikan kasus kejahatan siber biasanya dikunci, dihapus atau disembunyikan,  sehingga  melalui  investigasi  forensik  diharapkan dapat mengembalikan bukti- bukti  tersebut.  Oleh  karena  itu  penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  efektivitas metode NIST dalam investigasi Digital Forensik ketika kejahatan siber tersebut dilakukan pada halaman Surface Web maupun Deep web. Dari hasil investigasi penelitian didapatkan bukti-bukti tingkat  kejahatan  siber  yang  terjadi  diantaranya  yang  sering  dan  umum  terjadi  di  layanan Surface web adalah kebocoran data, pornografi dan hal-hal seputar peretasan dengan persentase kejahatan hacking sebesar 49%, kebocoran data sebesar 36% dan pornografi 15%. Sedangkan pada Deep Web terdapat berbagai macam kejahatan dan transaksi ilegal dibandingkan dengan Surface  web  dengan  persentase  kegiatan  hacking  31%,  kegiatan  transaksi  narkoba  29%, kebocoran data 26%, pornografi 7%, dan transaksi jual beli senjata juga 7%.
Kata kunci — Digital Forensik, Kejahatan siber, Keamanan Siber, Surface web , Deep web

## Abstract
Today, digital forensic science has begun to be applied in the forensic world in cases of handling digital crimes that aim to recover and investigate content on digital devices that are used as evidence and usually the use of this knowledge is applied to cases related to cyber crimes. Digital  forensics  is  needed  when  digital  evidence  from  cyber  crime  investigations  is  usually locked, deleted or hidden, so that through forensic investigations it is hoped that the evidence can be  returned.  Therefore,  this  study  was  conducted  to  determine  the  effectiveness  of  the  NIST method  in  Digital  Forensic  investigations  when  cyber  crimes  were  committed  on  Surface  Web and Deep web pages. From the results of the research investigation, it was found evidence of the level of cybercrime that occurred, including those that often and commonly occur in Surface web services, are data leaks, pornography and matters related to hacking with a percentage of hacking crimes  of  49%,  data  leaks  of  36%  and  pornography  15  %.  While  on  the  Deep  Web  there  are various kinds of crimes and illegal transactions compared to the Surface web with the percentage of hacking activities 31%, drug transaction activities 29%, data leaks 26%, pornography 7%, and buying and selling weapons also 7%.
Keywords — Digital Forensics, Cybercrime, Cybersecurity, Surface web, Deep web
2

## 1. PENDAHULUAN
ewasa ini teknologi digital forensik semakin banyak diaplikasikan, antara lain sebagai cara untuk menemukan barang bukti yang berbentuk digital pada kasus kejahatan kriminal yang menggunakan  perangkat  elektronik  sebagai  cara  untuk  berkomunikasi  atau  saling bertransaksi dan juga bisa digunakan untuk menyimpan file-file yang bersifat ilegal. Meluasnya layanan internet yang membuat pengguna dapat melakukan berbagai macam aktifitas walaupun dalam jarak yang saling berjauhan, hal ini menyebabkan munculnya kasus-kasus kejahatan siber di  Indonesia,  seperti  yang  sering  terjadi  yaitu  kejahatan hacking ,  penipuan,  pencurian  dan penjualan  data  pribadi,  pornografi,  transaksi  barang  ilegal  hingga  penyadapan.  Di  Indonesia sendiri angka kejahatan dan serangan siber tergolong tinggi, diungkapkan oleh Ketua Lembaga Riset  Keamanan  Siber  yaitu Communication  &  Information  System  Security  Research  Center (CISSReC) Pratama Pershada bahwa percobaan serangan yang ditujukan ke Indonesia menyentuh angka 1,3 miliar percobaan[1].
Dalam  penelitian  digital  forensik  ini,  penelitian  dilakukan  menggunakan  metode  NIST ( National  Institute  of  Standards  and  Technology )  yang  bertujuan  untuk  menganalisis  proses investigasi kejahatan siber pada forensik digital hingga memunculkan barang bukti digital. Bukti digital tersebut dapat diperoleh menggunakan berbagai tools forensik yang akan digunakan pada penelitian  ini.  Tahapan  analisis  menggunakan  metode  NIST  berupa  tahap Collection, Examination, Analysis dan Reporting.
Salah satu bagian dari Deep web adalah Dark web , bagian internet yang satu ini tidak dapat ditemukan menggunakan search engine seperti Google, Yahoo atau sejenisnya. Dikarenakan hal tersebut  maka  kejahatan  siber  seringkali  terjadi  pada  bagian  internet  ini,  situs-situs  yang melakukan transaksi ilegal bisa ditemukan jika memiliki alamat url dari situsnya yang berbeda dari url pada Surface web dikarenakan situs-situs Dark web menggunakan domain dot onion . Sifat Dark web yang terancang sebagai bagian internet yang tidak mudah untuk dilacak ini membuat penggunanya  menjadikan Dark  web sebagai  tempat  mereka  berkomunikasi  dan software yang paling umum digunakan adalah PGP ( Pretty Good Privacy ) sebagai layanan enkripsi. Dalam investigasi forensik digital ini ada 2 ranah dunia maya yang akan dikaji, yang pertama yaitu World  Wide Web atau Surface  Web yang dimana  akses  yang diperlukan  tergolong  relatif mudah  bagi  siapapun  dengan  menggunakan browser seperti  Chrome  dan  menggunakan  mesin pencarian  Google.  Lalu  kemudian  ranah  dunia  maya  yang  lainnya  dikenal  dengan Deep  Web , disini  konten  internet  yang  tidak  terindeks  dan  sengaja  untuk disembunyikan dan  memerlukan akses yang lebih sehingga tidak bisa menggunakan browser standar seperti Chrome.
Penelitian ini akan difokuskan pada masalah bagaimana digital forensik bisa mendapatkan bukti digital pada kedua ranah dunia maya tersebut dan menampilkan informasi mengenai hasil jika digital forensik dilakukan pada halaman Deep web yang sifatnya lebih terenkripsi dan aman dibandingkan Surface web.
Pendahuluan menguraikan latar belakang  permasalahan yang diselesaikan, isu-isu yang terkait dengan masalah yg diselesaikan, ulasan penelitan yang pernah dilakukan sebelumnya oleh peneliti lain yg relevan dengan penelitian yang dilakukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Peneliti  membaca  dan  mempelajari  sumber-sumber  bacaan  ilmiah  yang  bisa  dijadikan pendukung dalam melakukan penelitian ini. Sumber-sumber yang digunakan terdiri dari beberapa paper dan penelitian ilmiah yang telah dilakukan sebelumnya yang berkaitan dengan metode atau permasalahan yang dilakukan pada penelitian ini.

## D
3

## 2.1.1 Digital Forensik
Digital forensik atau terkadang disebut komputer forensik adalah ilmu yang menganalisis barang bukti digital sehingga dapat dipertanggungjawabkan di pengadilan. Barang bukti digital tersebut termasuk handphone, notebook, server, alat teknologi apapun yang mempunyai media penyimpanan dan bisa dianalisa(Ruby Alamsyah).

## 2. 1.2 Kejahatan Siber
Pengertian Cyber  crime adalah  semua  kegiatan  individu  atau  kelompok  yang  memakai jaringan  komputer  sebagai  sarana  melakukan  kejahatan,  atau  menjadikan  komputer  sebagai sasaran kejahatan(Widodo, 2011).

## 2.1.3 Surface Web
Surface  Web adalah  bagian dari World  Wide Web (www)  yang merujuk pada  situs-situs yang terindeks oleh mesin pencari dan mudah untuk diakses[2].

## 2.1.4 Deep Web
Deep Web mengacu pada konten Internet apa pun yang karena berbagai alasan, tidak dapat atau tidak terindeks oleh mesin pencari seperti Google[3].

## 2.1.5 Dark Web
Dark  Web adalah  bagian  kecil  dari Deep  web yang  sering  digunakan  terutama  untuk aktivitas dan informasi ilegal[4].
Gambar 1 Ilustrasi Surface Web, Deep Web dan Dark web ( webhostingsecretrevealed, 2022)
Dari gambar 1 dapat dilihat perbedaan yang dijelaskan dari berbagai lapisan bagian dari internet mulai dari Surface Web, Deep Web, dan Dark Web

## 2.1.6 TOR
Proyek  Tor  adalah  organisasi  nirlaba  yang  melakukan  penelitian  dan  pengembangan privasi  dan  anonimitas online .  Ini  dirancang  untuk  menghentikan  orang  termasuk  lembaga pemerintah dan perusahaan mempelajari lokasi anda atau melacak kebiasaan menjelajah anda[5].

## 2.1.7 National Institute Of Standards And Technology (NIST)
NIST adalah laboratorium dan badan organisasi non-regulator dari Amerika Serikat yang mengatur  berbagai  standar  pada  bidang  ilmu  pengetahuan.  Pada  bidang  forensik,  NIST mengembangkan tools untuk pengujian forensik pada software komputer pengujian kriteria dan pengujian sets [6].  Tahapan  dalam  investigasi  kasus  digital  forensik  dilakukan  dalam  beberapa fase dimulai dari Collection , Examination , Analysis , dan Reporting [7].
4

## 2.1.8 Darknet Market
Pasar darknet adalah  pasar  gelap  dari Dark  web yang  menawarkan  barang  ilegal  untuk dijual seperti narkoba, senjata, barang curian. Transaksi yang dilakukan sering kali menggunakan mata uang kripto sebagai metode pembayaran[8].

## 2.1.9 Hunchly
Hunchly adalah tool untuk capturing web yang dirancang khusus untuk investigasi online . Hunchly akan berjalan di browser dan otomatis mengumpulkan, mendokumentasikan setiap situs web yang  dikunjungi  sehingga  tidak  perlu  melakukan screenshot dan copy  paste alamat  URL secara manual saat melakukan browsing [9] .

## 2.1.10 OSINT
OSINT  atau  Kecerdasan  sumber  terbuka  (OSINT)  adalah  intelijen  yang  dihasilkan  dari layanan informasi yang tersedia untuk umum dan dikumpulkan, dieksploitasi, dan disebarluaskan pada  waktu  yang  tepat  untuk  audiens  yang  tepat  untuk  tujuan menangani  persyaratan  intelijen tertentu[10].

## 2.1.11 Tor Browser
Tor Browser adalah browser yang bekerja dengan menggunakan teknologi yang dikenal sebagai onion routing.

## 2.1.12 VirtualBox
Perangkat  lunak virtualisasi  sumber  terbuka dengan  partisipasi  komunitas  yang  dinamis, dikombinasikan dengan pengembangan dan dukungan Oracle[11].

## 2.1.13 Browser Extension
Ekstensi adalah aplikasi kecil yang menyediakan fitur tambahan untuk peramban  browser  yang  digunakan  dan  menambahkan  program  baru  pada  browser  yang digunakan[12].

## 2.2 Langkah Penelitian
5
Pada gambar 2 menggambarkan alur penelitian yang dilakukan, penelitian diawali dengan adanya  perumusan  masalah  sehingga  menjadi  urgensi  dari  penelitian  dilakukan.  Kemudian dilakukan studi literatur mengenai studi yang telah ada sebelumnya berkaitan dengan penelitian yang akan dilakukan, setelah itu penelitian memasuki tahapan persiapan mulai dari persiapan alat dan bahan, skenario dan instalasi serta konfigurasi.

## 2.2.1 Persiapan Penelitian
Ketika  investigasi  dilakukan,  analis    akan  mencari  data-data  yang  kiranya  krusial  yang terkait dengan tujuan penelitian yang terdapat pada Surface web maupun Deep web . Oleh karena itu diperlukan tolak ukur dalam penelitian ini yang disusun dalam tabel 1[13],[14], tabel 2[15], [16]dan tabel 3[17] berikut ini
Tabel 1 Parameter Investigasi Sosial Media No Parameter Keterangan 1 Language Bahasa yang digunakan dalam kegiatan  pada ( post/thread/ halaman web ) 2 Credential Data yang diketahui oleh pengguna dan digunakan untuk memverifikasi pengguna 3 Exif Metadata Data atau informasi yang tersemat pada foto atau image yang dihasilkan sebuah perangkat digital 4 Username Nama sebuah akun yang digunakan sebagai identitas Tabel 2 Parameter Investigasi Forum No Parameter Keterangan 1 URL Alamat dari sebuah website 2 Language Bahasa yang digunakan dalam kegiatan  pada ( post/thread/ halaman web ) 3 Location Lokasi suatu website atau service dijalankan 4 Services Layanan-layanan yang disediakan pada forum 5 Users Pengguna atau anggota pada forum 6 Credential Data  yang  diketahui  oleh  pengguna  dan  digunakan untuk memverifikasi pengguna 7 Exif Metadata Data atau informasi yang tersemat pada foto atau image yang dihasilkan sebuah perangkat digital 8 Data Data yang diekstrak dari halaman web yang telah dibuka pada proses investigasi Tabel 3 Parameter Investigasi E-Market/ DarkMarket NO Parameter Keterangan 1 Vendor Toko atau akun usaha yang berprofesi sebagai penjual 2 Seller Level Level atau tingkatan penjual di marketplace 3 Trust Level
Tingkat kepercayaan dan rating penjual di marketplace 4 Data Data yang diekstrak dari halaman web yang telah dibuka pada proses investigasi 5 Exif Metadata Data atau informasi yang tersemat pada foto atau image yang dihasilkan sebuah perangkat digital
6

## 2.2.2 Instalasi dan Konfigurasi Tools
Pada tahap ini akan dilakukan instalasi dan konfigurasi pada tool-tool digital forensik yang akan  digunakan  sesuai  kebutuhan  yang  diinginkan  dan  mempersiapkan  TOR browser untuk keperluan investigasi pada situs di Dark web, menyiapkan Chrome browser dan ekstensi Hunchly sebagai tools pembantu dalam menganalisis konten-konten web.
Instalasi  yang  pertama  akan  dilakukan  adalah  instalasi  ekstensi  Hunchly  pada browser Chrome. Hunchly sendiri adalah tools OSINT yang dapat digunakan dalam investigasi forensik dengan cara kerja yaitu merekam atau menangkap tampilan halaman-halaman web yang dibuka termasuk halaman Deep web
Karena  sifat  Hunchly  yang  merupakan  ekstensi  untuk browser Chrome,  maka  Hunchly akan dilakukan konfigurasi terlebih dahulu yaitu dengan proses membuat TOR browser sebagai proxy sehingga browser Chrome dapat menjalankan situs-situs Deep web .
Gambar 3 Skrip untuk membuat TOR Browser sebagai Proxy
Dari gambar 3 dapat dilihat adalah sebuah skrip yang akan digunakan untuk konfigurasi pada shortcut Google Chrome sehingga bisa mengakses domain .onion .
Gambar 4 Konfigurasi Pada Shortcut Chrome
Pada gambar 4 merupakan proses konfigurasi menggunakan skrip sebelumnya yang sudah disiapkan yang kemudian dikonfigurasikan ke shortcut Google Chrome.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi
Setelah proses persiapan penelitian dari persiapan alat dan bahan, persiapan skenario dan instalasi serta konfigurasi telah dilakukan, selanjutnya akan dilakukan simulasi pada target menggunakan metode NIST. Tahap-tahap nya adalah Collection, Examination, Analysis , dan Reporting.

## 3.1.1 Collection
Pada tahap Collection  dilakukan identifikasi, pengumpulan barang bukti terkait dengan kegiatan  kejahatan  siber  pada  surface  web  dan  deep  web  sesuai  dengan  yang  ditetapkan.  Dari proses Collection akan dihasilkan data maupun file yang akan dilakukan ekstraksi sehingga dapat
7 memuat informasi yang bisa dijadikan bukti. Proses koleksi ini akan menggunakan tools Hunchly dan hasil report dari Hunchly,
Gambar 5 Proses Koleksi Data Surface Web di Hunchly
Pada  gambar  5  Menampilkan  hasil  dari  investigasi  yang  dilakukan  di  Surface  web menggunakan Hunchly.
Gambar 6 Proses Koleksi Data Deep Web di Hunchly
Pada  gambar  6  Menampilkan  hasil  dari  investigasi  yang  dilakukan  di  Deep  web menggunakan Hunchly.

## 3.1.2   Examination
Pada  tahapan  Examination  ini  dilakukan  proses  pemeriksaan  pada  data  yang  telah dikumpulkan pada tahapan sebelumnya. Proses ini meliputi pengambilan atau ekstraksi data dari target-target yang telah dikoleksi dan diidentifikasi pada tahap sebelumnya.
8

## Gambar 7 Proses Ektraksi data report dari Hunchly
Pada gambar 7 terlihat hasil dari proses ekstraksi data hasil report investigasi Deep web yang telah dilakukan sebelumnya menggunakan Hunchly
Gambar 8 Proses Ektraksi data Report Hidden Service Hunchly Gambar 8 menunjukkan hasil dari proses ekstraksi data dari report Hunchly yang akan digunakan dalam proses analisis selanjutnya.

## 3.2 Pengujian

## 3.2.1   Analysis
Pada  tahap  analysis  ini  akan  dilakukan  proses  analisa  pada  hasil  ekstraksi  data  yang  telah dilakukan  pada  tahap  sebelumnya  untuk  mendapatkan  informasi  yang  berkaitan  dengan  kasus menggunakan metode yang dibenarkan.

## 3.2.1.1 Analisis Hasil Ekstraksi Surface Web
Pada  tahap  analisis  hasil  ekstraksi  surface  web  ini,  analisa  akan  dilakukan  pada  hasil report Hunchly yang memuat berbagai informasi ketika melakukan investigasi seperti berikut ini. Diketahui  ketika  melakukan  investigasi  dari  4  situs  target  pada  surface  web  berakhir  dengan membuka 71 halaman web dan 489 selector yang sesuai seperti gambar berikut ini.

## 3.2.1.2 Analisis Hasil Ekstraksi Deep Web
Analisa  pertama  yaitu  dari  5  situs  web  yang  diinvestigasi  menggunakan  Hunchly menghasilkan  78 pages  dan 717  selector  matches  yang  sesuai  seperti  pada  gambar  berikut  ini. Investigasi  diawali  dengan  penyelidikan  pada  situs  hidden  service  Drugstore  yang  merupakan situs  jual  beli  obat-obatan  terlarang.  Dari  investigasi  pada  situs  Drugstore  menemukan  bukti bahwa  situs  tersebut  menjual  berbagai  jenis  narkoba  seperti  Cannabis,  Heroin,  Ecstasy, Prescription  dan  sejenisnya  yang  merupakan  barang-barang  ilegal  dan  dilarang.  Dari  proses analisa juga ditemukan PGP yang digunakan sebagai enkripsi yang digunakan pada situs tersebut.
Analisa  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  analisis  terhadap  hasil  report  Hunchly mengenai  hidden  service  pada  Dark  web,  analisa  yang  dilakukan  merupakan  analisis  terhadap report selama 3 hari dimulai dari tanggal 24 Juli 2022  – 26 Juli 2022 mengenai hidden service yang berisi url, language, dan last contact.
9
Gambar 9 Hasil Ekstraksi data Report Hunchly
Berdasarkan bahasa yang digunakan pada report hari ke-3 yang merupakan update selama 3 hari sebelumnya dapat diketahui beberapa info bahwa dari total 760 data:
Tabel 4 Jumlah Layanan Deep Web Berdasarkan Bahasa No  Bahasa Jumlah Perbandingan Total 1 Inggris 562 562/760 2 Rusia 17 17/760 3 Jerman 20 20/760 4 Rwanda 34 34/760 5 Latin 24 24/760 6 Prancis 9 9/760 7 Jepang 8 8/760 8 Quechua 9 9/760 9 Cina 13 13/760 10 Danish 8 8/760 11 Italia 5 5/760 12 Portugis 5 5/760 13 Luxembourgish 5 5/760 14 Swedia 2 2/760 15 Indonesia 3 3/760 16 Polandia 3 3/760 17 Brazil 2 2/760 18 Spanyol 4 4/760 19 Occitan 2 2/760 20 Basque 2 2/760 21 Norwegia 2 2/760 22 Kyrgyz 2 2/760 23 Catalan 1 1/760 24 Belanda 1 1/760 25 Northern Sami 1 1/760 26 Faroese 1 1/760 27 Korea 1 1/760 28 Lainnya 3 3/760
10

## 3.2.2   Reporting
Berikut  ini  akan  dijabarkan  beberapa  hasil  investigasi  yang  dilakukan  pada  situs-situs target  sesuai  dengan parameter  yang  telah  ditentukan  sebelumnya yaitu berdasarkan  parameter sosial media, forum dan marketplace.

## Parameter Sosial Media
- Twitter
Tabel 5 Hasil reporting Twitter No Parameter Hasil 1 Language English 2 Credential - 3 Exif Metadata - 4 Username YourAnonTV
Parameter Investigasi Forum
- Sinister.ly Tabel 6 Hasil reporting Sinister.ly No  Parameter Hasil 1 URL Sinister.ly 2 Language English 3 Location Texas 4 Services Technology, Coding & Design, Entertainment, Market 5 Users Fitchek, mothered 6 Credential loghaporya@gmail.com 7 Exif Metadata - 8 Data -
- Cracking.org
Tabel 7 Hasil reporting Cracking.org No  Parameter Hasil 1 URL Cracking.org 2 Language English 3 Location NC, US 4 Services Community, Marketplace, Leaks, Cracking, Exploiting 5 Users Jacob, M1st 6 Credential -
7 Exif Metadata - 8 Data
Leaks db
- Helium Forum

## Tabel 8 Hasil reporting Helium Forum
No Parameter Hasil
11 1 URL http://fahue6hb7odzns36vfoi2dqfvqvjq4btt7vo52a67jiv my z6a6h3vzqd.onion/ 2 Language English 3 Location - 4 Services Marketplace, Tutorial 5 Users - 6 Credential heliumadmin@exploit.im heliumadmin@riseup.net 7 Exif Metadata - 8 Data -
Parameter Investigasi Marketplace/ Darkmarket
- Drugstore Tabel 9 Hasil reporting Drugstore No  Parameter Hasil 1 Vendor - 2 Seller Level - 3 Trust Level - 4 Data -
5 Exif Metadata
12
- Dark Leak Market
Tabel 10 Hasil reporting Dark Leak Market No  Parameter Hasil 1 Vendor - 2 Seller Level - 3 Trust Level - 4 Data Darkleaks@secmail.pro
5 Exif Metadata
13

## - Darknet Marketplace – THIEF
Tabel 11 Hasil reporting THIEF No  Parameter Hasil 1 Vendor 1. ES Certificate 2. DRugs Shop 3. RD-SHOP 2 Seller Level Top Store 3 Trust Level 1. Verified 2. - 3. - 4 Data
-
5 Exif Metadata
- Empire Dark Market

## Tabel 12 Hasil reporting Empire Dark Market
No  Parameter Hasil 1 Vendor Kingdom Come 2 Seller Level Vendor of The month 3 Trust Level -
4 Data
empiresupport@airmail.cc
5 Exif Metadata -
14
Gambar 10 Chart Jumlah Situs Hidden Service TOR Berdasarkan Bahasa
Berdasarkan chart diatas diketahui bahwa kebanyakan hidden service yang ada pada Tor Network itu  menggunakan  Bahasa  Inggris  dalam  pengoperasiannya.  Dijelaskan  bahwa  74% service menggunakan Bahasa Inggris, Bahasa Rwanda 5%, Bahasa Latin 3%, Bahasa Jerman 3%, Bahasa  Rusia  2%,  Bahasa  Cina 2%,  Bahasa  Prancis  1%,  Bahasa  Quechua 1%,  Bahasa  Danish 1%, Bahasa  Jepang  1%,  dan  Bahasa  Lainnya  yang  terdiri  dari  beberapa  bahasa  yang  memiliki nominal rendah sebanyak 7%.
Gambar 11 Chart Angka Kejahatan Siber di Surface Web
Berdasarkan investigasi pada beberapa web di Surface web menggunakan selector pada Hunchly,  disimpulkan  bahwa  kejahatan  siber  yang  terjadi  di surface  web kebanyakan  adalah kejahatan dalam bentuk Database yang diretas, bocor, dan sebagainya. Dijelaskan bahwa 49% kejahatan siber yang terjadi di Surface web adalah kejahatan database yang bocor, kemudian 36% adalah kejahatan yang berhubungan dengan kegiatan hacking seperti phishing, cracking, scam , dan kegiatan hacking lainnya, kemudian kejahatan siber tentang pornografi sebanyak 15%.
562, 74% 34, 5% 24, 3% 20, 3% 17, 2% 13, 2% 9, 1% 9, 1% 8, 1% 8, 1% 54, 7% Jumlah Situs hidden Service TOR Berdasarkan Bahasa
English Rwanda Latin Jerman Rusia Cina Prancis Quechua Danish Jepang Others 75, 49% 23, 15% 54, 36% Chart Kejahatan Siber di Surface Web Leaks DB Pornography
Hacking
15
Gambar 12 Chart Angka Kejahatan Siber di Deep Web
Hasil  dari  investigasi  pada  situs-situs Deep  web memperoleh  hasil  seperti  chart  diatas yang dimana topik hacking dan drugs adalah beberapa service yang paling banyak disediakan di forum  maupun market di Deep  web .  Dari  investigasi  yang  dilakukan  diketahui  31% kejahatan siber  di Deep  web adalah  kegiatan  kejahatan  seputar hacking, 29%   mengenai    narkoba  , 26% mengenai Database bocor, 7% mengenai pornografi, 7 % juga mengenai penjualan senjata ilegal
4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dan investigasi yang telah dilakukan maka dapat diambil kesimpulan bahwa  kejahatan  siber  bisa  berada  di  setiap layer internet.  Penelitian  yang  dilakukan  baik  di Surface web maupun di Deep web sama-sama memberikan bukti digital adanya kegiatan Cyber crime yang terjadi di internet, hanya saja service dan penerapannya berbeda.
Dari  hasil  penelitian  di Surface  web menggunakan  data selector pada  Hunchly mendapatkan hasil bahwa kejahatan siber yang sering dan umum terjadi di layanan Surface web adalah  kebocoran  data,  pornografi  dan  hal-hal  seputar  peretasan  dengan  persentase  kejahatan hacking sebesar 49%, kebocoran data sebesar 36% dan pornografi 15%. Sedangkan dari hasil penelitian yang dilakukan di Deep web menggunakan jaringan TOR mendapatkan  hasil  bahwa  ada  beragam  jenis  kejahatan  siber  dan  transaksi  ilegal  yang  bisa ditemukan, seperti jual beli obat-obatan terlarang, senjata, hingga jasa pembunuh bayaran dengan persentase  kegiatan hacking 31%,  kegiatan  transaksi  narkoba  29%,  kebocoran  data  26%, pornografi 7%, dan transaksi jual beli senjata juga 7%.
Dari proses analisa pada data report tersebut dibuktikan bahwa banyak hidden service yang berjalan  di  jaringan  Tor  bersifat  ilegal  dan  memuat  konten  yang  dilarang  mulai  dari  situs penjualan narkoba, penjualan senjata, penjualan identitas, hingga pornografi anak kecil.

## 5. SARAN
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  tentang    penerapan  metode  NIST  untuk  investigasi kejahatan  siber  pada Surface  web dan di Deep  web untuk  mendapatkan hasil  dan  pengetahuan yang baru maka dalam melakukan penelitian selanjutnya diharapkan dapat menerapkan  metode capturing halaman web yang  berbeda  dan  untuk    layanan  pada Deep  web bisa  menggunakan jaringan Dark web lain seperti Freenet atau I2P
98, 29% 102, 31% 25, 7% 85, 26% 23, 7% Chart Kejahatan Siber di Deep Web
Drugs Hacking Pornography Leaks db Weapon Sell
16

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada semua pihak yang telah memberi dukungan baik dalam doa maupun semangat dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Merdeka, “Per November, Serangan Siber di Indonesia Capai 1,3 Miliar,” Merdeka , 2021. https://www.merdeka.com/uang/per-november-serangan-siber-di-indonesia-capai-13- miliar.html (accessed May 24, 2022).
[2] D. A. A. M. A. A. Malik, “Electronic Crime Investigation,” Ijeci , vol. 2, no. 2, pp. 7–7, 2018, [Online]. Available: www.moneycontrol.com/cryptocurrency.
[3] C. Shekar, “Deep Web and Dark Web,” no. September, pp. 0–4, 2021.
[4] D. yadav, B. Bhushan, and S. Saxena, “The Dark Web: A Dive Into the Darkest Side of the Internet,” SSRN Electron. J. , no. January, 2020, doi: 10.2139/ssrn.3598902.
[5] S.  Dredge,  “What  is  Tor?  A  beginner’s  guide  to  the  privacy  tool,” theguardian ,  2013. https://www.theguardian.com/technology/2013/nov/05/tor-beginners-guide-nsa-browser (accessed Jun. 20, 2022).
[6] NIST,  “Digital  Forensics,” NIST ,  2018.  https://www.nist.gov/programs-projects/digital- forensics (accessed Jun. 04, 2022).
[7] K. Kent, S. Chevalier, T. Grance, and H. Dang, “Guide to Integrating Forensic Techniques into Incident Response,” Natl. Inst. Stand. Technol. , 2006.
[8] J. Frankenfield, “Darknet Market,” Investopedia , 2021.
https://www.investopedia.com/terms/d/darknet-market-cryptomarket.asp  (accessed  Jun. 20, 2022).
[9] M.  Kissiah,  “Hunchly  Online  Evidence  Collection  Solution  for  Investigators,” einvestigator ,  2022.  https://www.einvestigator.com/hunchly-online-evidence-collection/ (accessed Jun. 20, 2022).
[10] S. Kelleher and S. S. Analyst, “OSINT: Common Tools and How to use them Safely,” 2018, [Online]. Available: https://www.govinfo.gov/content/pkg/USCODE-2011- title50/html/USCODE-2011-title50-chap15-subchapI-sec403-5.htm.
[11] R. Virtualbox, “Oracle VM VirtualBox,” 2013.
[12] R. Blum and D. Leblanc, Linux for Dummies 9th Ed . 2005.
[13] H.  Male,  E.  Murniarti,  R.  Gunawan,  and  M.  Simatupang,  “Linguistic  Manipulation  by Scammer as Cyber Crime: Viewed from Law and Education,” 2021, doi: 10.4108/eai.14- 4-2021.2312842.
[14] W. A. Mukti, S. U. Masruroh, and D. Khairani, “Analisa dan Perbandingan Bukti Forensik Aplikasi Media Sosial Facebook dan Twitter pada Smartphone Android,” J. Tek. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 73–84, 2018, doi: 10.15408/jti.v10i1.6820.
[15] C. V. Balduzzi M., “Cybercrmine In The Deep Web,” pp. 1–31, 2015.
[16] M. Spitters, S. Verbruggen, and M. Van Staalduinen, “Towards a comprehensive insight into the thematic organization of the tor hidden services,” Proc.  -  2014  IEEE  Jt.  Intell. Secur.  Informatics  Conf.  JISIC  2014 ,  no.  September  2014,  pp.  220–223,  2014,  doi: 10.1109/JISIC.2014.40.
[17] A.  Al-Imam,  “Monitoring  and  analysis  of  novel  psychoactive  substances  in  trends databases,  surface  web  and  the  deep  web,  with  special  interest  and  geo-mapping of  the middle,” no. October, 2017, [Online]. Available:
https://147.197.131.104/handle/2299/19462.
.