• Tidak ada hasil yang ditemukan

ANALISA AKURASI TOOLS IMAGE FORENSIC DALAM MENDETEKSI KEASLIAN GAMBAR DARI KAMERA DIGITAL

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "ANALISA AKURASI TOOLS IMAGE FORENSIC DALAM MENDETEKSI KEASLIAN GAMBAR DARI KAMERA DIGITAL"

Copied!
15
0
0

Teks penuh

(1)

ANALISA AKURASI

TOOLS

IMAGE FORENSIC

DALAM

MENDETEKSI KEASLIAN GAMBAR DARI KAMERA

DIGITAL

TUGAS AKHIR

Disusun sebagai salah satu syarat untuk kelulusan

Program Studi Strata 1, Jurusan Teknik Informatika

Universitas Pasundan Bandung

oleh :

Aay Supriatna

Nrp.10.304.0037

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS PASUNDAN BANDUNG

JANUARI 2015

(2)

LEMBAR PENGESAHAN

TUGAS AKHIR

Telah disetujui dan disahkan Laporan Tugas Akhir, dari:

Nama : Aay Supriatna Nrp.10.304.0037

Dengan Judul :

“ANALISA AKURASI TOOLSIMAGE FORENSIC DALAM MENDETEKSI KEASLIAN GAMBAR DARI KAMERA DIGITAL”

Bandung, Januari 2014

Pembimbing Utama Pembimbing Pendamping

(3)
(4)

v DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN ... 2 ABSTRAK ... i ABSTRACT ... i KATA PENGANTAR ... i DAFTAR ISI ... ii

DAFTAR ISTILAH ... iii

DAFTAR TABEL ... iii

DAFTAR GAMBAR ... iii

DAFTAR LAMPIRAN ... iv DAFTAR SIMBOL ... v BAB 1 PENDAHULUAN ... 1-1 1.1 Latar Belakang ... 1-1 1.2 Identifikasi Masalah ... 1-2 1.3 Batasan Masalah ... 1-2 1.4 Tujuan Tugas Akhir ... 1-2 1.5 Metode Yang Digunakan ... 1-1 1.6 Sistematika Penulisan Tugas Akhir ... 1-2 BAB 2 LANDASAN TEORI ... 2-2 2.1 Latar Belakang Digital Forensic ... 2-2 2.2 Akurasi ... 2-3 2.3 Digital Forensic ... 2-3 2.4 Klasifikasi Barang Bukti Digital Forensic ... 2-4 2.4.1 Barang Bukti Elektronik ... 2-5 2.4.2 Barang bukti digital ... 2-5 2.5 Kegunaan Barang bukti ... 2-7 2.6 Cabang keilmuan Digital Forensic ... 2-7 2.7 Image forensic ... 2-8

(5)

v

2.8 Contoh Kasus Digital Image forensic Yang Terjadi Di Indonesia ... 2-9 2.9 Konsep Keamanan... 2-10 2.10 Keterkaitan Antara Konsep Undang Undang ITE Dengan ISO 27001 ... 2-12 2.11 ToolsForensic ... 2-12 2.12 Huffman Coding ... 2-14 BAB 3ANALISIS PERBANDINGAN FITUR DAN AKURASI TOOLSIMAGE FORENSIC ... 3-1 3.1 Kerangka Tugas Akhir ... 3-1 3.2 Skema Analisis ... 3-2 3.3 Ukuran Keaslian Gambar dan Keakuratan Tools ... 3-2 3.3.1 Analisis Metadata ... 3-3 3.3.2 Analisis Data dari Metadata (Pixel) ... 3-3 3.4 Alat Untuk Menguji Keaslian Foto / Gambar ... 3-4 3.4.1 Cek Metadata Menggunakan Tools Opanda IEXIF 2 ... 3-4 3.4.2 Analisis Metadata Menggunakan Program / Tools Photome ... 3-5 3.4.3 Cek Metadata Menggunakan Program Jpegsnoop ... 3-9 3.4.4 Analisis pixel opanda ... 3-12 3.4.5 Analisis pixel menggunkan tools PhotoME ... 3-12 3.4.6 Analisis pixel menggunakan JPEG Snoop ... 3-12 3.5 Hasil Perbandingan Kelengkapan Membaca Metadata ... 3-12 3.6 Analisis dengan menggunakan Eror level analysis ... 3-13 3.6.1 Analisis menggunakan Tools ghiro : ... 3-13 3.6.2 Analisis dengan menggunakan Tools ELC (Eror level Comparer) ... 3-14 BAB 4 STUDI KASUS ... 4-1 4.1 Kondisi Pengujian ... 4-1 4.2 Kelengkapan Membaca Metadata ... 4-1 4.3 Perbandingan Metadata Berdasarkan Kamera Yang Digunakan ... 4-3 4.4 Akurasi ELA ... 4-10 4.5 Akurasi ELA (Eror Level Analysis) berdasarkan kamera yang digunakan ... 4-11 BAB 5 Kesimpulan & Saran ... 5-1 5.1 Kesimpulan ... 5-1

(6)

v

5.2 Saran ... 5-1 DAFTAR PUSTAKA ... .. LAMPIRAN A ... 5-1 LAMPIRAN B... 121

(7)

vi

DAFTAR ISTILAH

No Istilah Pengertian

1. Image Istilah lain dari gambar yang merupakan informasi yang berbentuk visual.

2. Digital Forensic Penerapan metode ilmiah untuk media digital dalam rangka membangun suatu informasi yang faktual. 3. Image forensic Turunan dari bidang digital forensic yang membahas lebih dalam tentang penyelidikan gambar. 4. Cybercrime Kejahatan yang dilakukan, dan berhubungan dengan komputer, jaringan internet, data, dan lain sebagainya. 5. File Sumber penyimpanan informasi pada komputer dengan variasi tipe yang dapat dibuka atau dijalankan menggunakan aplikasi yang sesuai. 6. Bukti Digital Barang bukti yang bebentuk digital, seperti file

7. Metode Cara sistematik yang digunakan untuk mencapai suatu tuju

8. Tools Peralatan atau alat yang di gunakan untuk melakukan uji coba. 9. Barang Bukti Benda yang dipergunakan langsung untuk melakukan tindak pidana

10. Contarst Kisaran ketajaman warna dari hitam ke putih dengan warna abu – abu sebagai warna tengahnya. 11. Brightness Atribut dari persepsi visual yang mendandakan jumlah cahaya.

12. Rgb Difference Warna utama yang membentuk warna warna lainya

13. Noise Efek samping dari penggunaan sensor elektronik yang dipakai untuk mengumpulkan cahaya 14. Grav Average Tingkatan warna abu – abu dari setiap foto / gambar.

15. Time Stamp Urutan karakter yang menunjukan tanggal dan waktu dimana peristiwa tertentu terjadi, atau waktu dimana sebuah event dicatat oleh komputer 16. Iptc Badan telekomunikasi dunia yang telah meyusun serangkaian data yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi sebuah foto. 17. Metadata Informasi terstruktur yang mendeskripsikan, menjelaskan, menemukan, atau setidaknya membuat suatu informasi mudah untuk ditemukan, digunakan, dan dikelola. 18. Exif Exchangeable sebuah gambar image file format merupakan sebuah metadata atau informasi teknis yang tersimpan di 19. Jpeg Joint photogharpic expert groups merupakan skema kompresi file bitmap.

20. Iso Ukuran tingkat sensitifitas sensor kamera terhadap cahaya.

21. Resource Sumber daya yang membangun kinerja

22. Keamanan Informasi Upaya perlindungan dari berbagai macam ancaman untuk memastikan dan meminimalisir resiko keamanan. 23. Autentikasi Proses validasi user saat memasuki sistem

24. Privacy Kemampuan seseorang tentang mengatur informasi mengenai dirinya sendiri. 25. Identification Pengenalan terhadap user terhadap sistem

26. Validasi Suatu tindakan pembuktian.

27. SOI Start of image (titik awal suatu gambar / foto )

(8)
(9)

vi

DAFTAR TABEL

Tabel 3-1 Informasi yang diperhatikan dalam metadata ... 3-3 Tabel 3-2 Informasi yang dihasilkan dari Opanda IEXIF ... 3-5 Tabel 3-3 Informasi yang didapatkan dari PhotoMe ... 3-9 Tabel 3-4 Hasil Perbandingan Kelengkapan fitur dan kelengkapan membaca metadata... 3-13 Tabel 3-5 Perbandingan antara Tools Ghiro dan ELC ... 3-14 Tabel A- 1 Tools Default / Bawaan Kamera Digital SLR...A1 Tabel A- 2 Hasil pembacaan metadata image dari tools JPEGSnoop ... A-1 Tabel A- 3 Hasil pembacaan metadata image dari tools PhotoME ... A-2 Tabel A- 4 Hasil pembacaan metadata image dari tools Opanda ... A-2 Tabel A- 5 Hasil Pembacaan metadata camera dari tools PhotoMe ... A-2 Tabel A- 6 Hasil Pembacaan metadata camera dari tools JPEGSnoop ... A-3 Tabel A- 7 Hasil Pembacaan metadata camera dari tools Opanda ... A-4 Tabel A- 8 Hasil Pembacaan metadata Thumbnail info dari tools photoME ... A-5 Tabel A- 9 Hasil Pembacaan Metadata Thumbnail info dari tools opanda ... A-5 Tabel A- 10 Hasil Pembacaan metadata thumbnail info dari tools JPEGSnoop ... A-5 Tabel A- 11 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata (Image) ... A-10 Tabel A- 12 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata (Camera) ... A-10 Tabel A- 13 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata (Thumbnail) ... A-11 Tabel A- 14 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata ... A-11 Tabel A- 15 Analisis Tingkat keberfungsian fitur toolsimage forensic ... A-11 Tabel B- 1 Hasil Analisis Menggunakan Tools PhotoME...B-1 Tabel B- 2 Hasil analisis menggunakan tools opanda IEXIF ... B-3 Tabel B- 3 Hasil Analisis Menggunakan Tools JPEGSnoop ... B-5 Tabel B- 4 Menu dari Program JpegSnoop...B-13 Tabel B- 5 Menu dari program Opanda IEXIF ...B-14 Tabel B- 6 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools ...B-14

(10)
(11)

vi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Alur Spesialisasi Di bidang ilmu pengetahuan dan teknologi yang berkaitan dengan digital forensic ... 2-4 Gambar 2. 2 Gambar 2. 2 Perkembangan Bidang ilmu digital image forensic ... 2-9 Gambar 2. 3 Cara Kerja Kompresi Hufman ... 2-15 Gambar 3. 1 Cek Metadata Menggunakan Opanda IEXIF ... 3-4 Gambar 3. 2 Cek Metadata Menggunakan Opanda IEXIF ... 3-4 Gambar 3. 3 Cek metadata menggunakan PhotoME ... 3-5 Gambar 3. 4 Cek Metadata Menggunakan Program PhotoMe... 3-6 Gambar 3. 5 Cek Metadata Menggunakan Program PhotoMe... 3-7 Gambar 3. 6 Cek Metadata Menggunakan Program PhotoMe... 3-8 Gambar 3. 8 Cek Metadata menggunakan program JpegSnoop ... 3-9 Gambar 3. 9 Cek Metadata menggunakan program JpegSnoop ... 3-10 Gambar 3. 10 Cek Metadata menggunakan program JpegSnoop ... 3-10 Gambar 3. 11 Cek Metadata menggunakan program JpegSnoop ... 3-11 Gambar 3. 12 Cek Metadata menggunakan program JpegSnoop, bagian yang ditandai menunjukan bahwa gambar atau foto tersebut sudah di manipulasi ... 3-11 Gambar 3. 7 Hasil Analisis pixel ... 3-12 Gambar 3. 13 Hasil Analisis Pixel Program JPEG Snoop ... 3-12 Gambar 3. 14 analisis ELA menggunakan Tools ELA ... 3-13 Gambar 3. 15 Analisis ELA menggunakan Tools ELC ... 3-14 Gambar 4. 1 Perbandingan Hasil Membaca Metadata...4-1 Gambar 4. 2 Informasi Tools yang digunakan untuk mengedit Photo ... 4-2 Gambar 4. 3 Informasi Membaca metadata tab image ... 4-2 Gambar 4. 4 Informasi Metadata Tab Thumbnail Info ... 4-3 Gambar 4. 5 Informasi umum dari sebuah file gambar ... 4-3 Gambar 4. 6 Informasi Encoder yang terdapat di dalam gambar ... 4-4 Gambar 4. 7 Informasi Tools yang digunakan dalam gambar... 4-4 Gambar 4. 8 Informasi jumlah bytes of data dari gambar ... 4-5 Gambar 4. 9 Informasi umum dari sebuah file gambar ... 4-5 Gambar 4. 10 Informasi Encoder yang terdapat di dalam gambar ... 4-6 Gambar 4. 11 Informasi Tools yang digunakan dalam gambar ... 4-6 Gambar 4. 12 Informasi umum dari sebuah file gambar ... 4-7 Gambar 4. 13 Informasi Encoder yang terdapat di dalam gambar ... 4-7

(12)

vi

Gambar 4. 14 Informasi Tools yang digunakan dalam gambar ... 4-8 Gambar 4. 15 Informasi jumlah bytes of data dari gambar ... 4-8 Gambar 4. 16 Informasi umum dari sebuah file gambar ... 4-9 Gambar 4. 17 Informasi Tools yang digunakan dalam gambar ... 4-9 Gambar 4. 18 Hasil Analysis Menggunakan Tools ELC pada foto dari Canon 500d ... 4-11 Gambar 4. 19 Hasil Analysis Menggunakan Tools ELC pada foto dari Canon 1100d ... 4-12 Gambar 4. 20 Hasil Analysis Menggunakan Tools ELC pada foto dari Canon 600d ... 4-12 Gambar 4. 21 Hasil Analysis Menggunakan Tools ELC pada foto dari Nikon D5100 ... 4-13 Gambar A- 1 Analisis ELA menggunkanan tools ELC ... A-5 Gambar A- 2 Analisis ELA menggunkanan tools ghiro ... A-6 Gambar A- 3 Analisis gambar menggunakan tools ELC ... A-7 Gambar A- 4 Analisis Gambar Menggunakan Tools Ghiro ... A-7 Gambar A- 5 Analisis gambar menggunakan tools ELC ... A-8 Gambar A- 6 Analisis Gambar Menggunakan Tools Ghiro ... A-8 Gambar A- 7 Analisis gambar menggunakan tools ELC ... A-9 Gambar A- 8 Analisis Gambar Menggunakan Tools Ghiro ... A-9

(13)
(14)

ix

DAFTAR LAMPIRAN

Gambar A- 1 Analisis ELA menggunkanan tools ELC ... A-5 Gambar A- 2 Analisis ELA menggunkanan tools ghiro ... A-6 Gambar A- 3 Analisis gambar menggunakan tools ELC ... A-7 Gambar A- 4 Analisis Gambar Menggunakan Tools Ghiro ... A-7 Gambar A- 5 Analisis gambar menggunakan tools ELC ... A-8 Gambar A- 6 Analisis Gambar Menggunakan Tools Ghiro ... A-8 Gambar A- 7 Analisis gambar menggunakan tools ELC ... A-9 Gambar A- 8 Analisis Gambar Menggunakan Tools Ghiro ... A-9 Tabel A- 1 Tools Default / Bawaan Kamera Digital SLR...A-1

Tabel A- 2 Hasil pembacaan metadata image dari tools JPEGSnoop ... A-1 Tabel A- 3 Hasil pembacaan metadata image dari tools PhotoME ... A-2 Tabel A- 4 Hasil pembacaan metadata image dari tools Opanda ... A-2 Tabel A- 5 Hasil Pembacaan metadata camera dari tools PhotoMe ... A-2 Tabel A- 6 Hasil Pembacaan metadata camera dari tools JPEGSnoop ... A-3 Tabel A- 7 Hasil Pembacaan metadata camera dari tools Opanda ... A-4 Tabel A- 8 Hasil Pembacaan metadata Thumbnail info dari tools photoME ... A-5 Tabel A- 9 Hasil Pembacaan Metadata Thumbnail info dari tools opanda ... A-5 Tabel A- 10 Hasil Pembacaan metadata thumbnail info dari tools JPEGSnoop ... A-5 Tabel A- 11 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata (Image) ... A-10 Tabel A- 12 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata (Camera)... A-10 Tabel A- 13 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata (Thumbnail) ... A-11 Tabel A- 14 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools pembaca metadata ... A-11 Tabel A- 15 Analisis Tingkat keberfungsian fitur toolsimage forensic ... A-11 Tabel B- 1 Hasil Analisis Menggunakan Tools PhotoME...B-1 Tabel B- 2 Hasil analisis menggunakan tools opanda IEXIF ... B-3 Tabel B- 3 Hasil Analisis Menggunakan Tools JPEGSnoop ... B-5 Tabel B- 4 Menu dari Program JpegSnoop...B-13 Tabel B- 5 Menu dari program Opanda IEXIF ... B-14 Tabel B- 6 Perbandingan kelengkapan fitur dari ketiga tools ... B-14

(15)

ix

DAFTAR SIMBOL

Berikut ini merupakan simbol-simbol yang digunakan dalam pembuatan diagram pada laporan tugas akhir ini, simbol-simbol tersebut diuraikan pada tabel dibawah ini.

No Simbol Nama Simbol Penjelasan

1 Terminal Simbol untuk permulaan atau akhir darti

suatu program

2. Process Simbol yang menunjukkan pengolahan yang

dilakukan komputer

3. Input-Output Simbol yang menyatakan proses input dan

output tanpa tergantung dengan jenis peralatannya

4 Arus / Flow Penghubung antara prosedur / proses

5 Decision Simbol untuk kondisi yang akan

menghasilkan beberapa kemungkinan jawaban / aksi

6 Lanjutan Simbel yang menunjukan lanjutan dari

Referensi

Dokumen terkait

Dari 4 variasi setpoint yang telah diberikan, secara garis besar respon sistem dari algoritma pengendalian sudut pitch turbin angin menggunakan interval fuzzy type II dapat dilihat

Oleh karena itu skripsi ini akan membahas mengenai peraturan perundang- undangan yang mengatur mengenai SVLK, terutama bagaimana SVLK dalam perdagangan kayu

1. Tujuan Umum Untuk mengetahui mutu puskesmas, pelayanan Admen, UKM dan UKP serta proses akreditasi di UPT Puskesmas Kintamani

Bagian (h), dan (e) mengenai kode kependudukan atau NIP, adalah merupakan kewenangan Capil, tetapi yang dapat kami pastikan bahwa tidak ada pemilih ganda dalam pemilihan umum

Tujuan utama dari manajemen nyeri adalah membantu pasien untuk mengontrol nyeri dan belajar strategi efektif untuk mengontrol nyeri. Mengajari klien tentang

Penelitian ini diharapkan dapat membuktikan RNL tinggi sebagai prediktor luaran buruk selama perawatan pada penderita stroke iskemik akut sehingga dapat memperkuat

Nilai resistivitas lapisan tanah dilakukan dengan menggunakan metode geolistrik konfigurasi Schlumberger dengan jumlah lintasan pengukuran sebanyak 2

Jadi dapat disimpulkan bahwa tingkat pemahaman siswa dianggap gagal berdasarkan kriteria pendeskripsian tingkat pemahaman konsep siswa karena skor persentase nilai siswa