APLIKASI UNTUK IDENTIFIKASI SHORT MESSAGE SERVICE (SMS) SPAM BERBASIS ANDROID

ZAID ROMEGAR MAIR, Dr. Techn. Ahmad Ashari, M.I.Kom

2013 | Tesis | S2 Ilmu Komputer

Penggunaan smartphone sebagai salah satu teknologi komunikasi yang murah, mudah dan cepat, sering dimanfaatkan oleh sebagian orang yang tidak bertanggung jawab untuk melakukan tindak kejahatan melalui SMS. Maraknya penipuan melalui SMS dapat menyebabkan terjadinya kejahatan berupa spamming SMS, sehingga dalam penelitian ini dibangun sebuah sistem tool berbasis web untuk Melakukan identifikasi pada smartphone android dalam pengkategorian spam SMS, yang diimplementasikan dengan menggunakan algoritma Naive Bayessian Filter untuk menentukan nilai probabilitas isi SMS dari smartphone Android Samsung Galaxy Young Kernel NAND. Metode yang digunakan adalah model proses forensik, yang terdiri dari tahap pemeliharaan, pengumpulan, pemeriksaan, analisis dan pelaporan. Pengambilan data dilakukan dengan cara mengektrak pesan yang ada dalam memori internal (ROM) dari handphone Android menggunakan tool AFLogical-OSE dengan memilih data SMS yang disimpan dalam /mnt/sdcard/forensics dan kemudian ditransfer ke komputer via kabel data. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pengujian terhadap 65 jenis sms, 43 sms yang diidentifikasi sebagai spam dan 22 sms bukan spam. Analisis data menggunakan pendekatan kata (n-gramar) maka diperoleh hasil yang sebagian besar adalah spam.

The use of smartphones as a communication technology that is cheap, easy and fast, is often used by some people who are not responsible for committing crimes through SMS. Rampant fraud through SMS may cause crime in the form of SMS spam, so in this study constructed a system of web-based tool to conduct analysis on smartphone android to identify categorization of SMS, which is implemented using Naive Bayessian Filtering algorithm for determining the value of the probability SMS contents of the smartphone Android Samsung Galaxy Young Kernel NAND. The method used is a forensic process model, which consists of the maintenance Preservation, Acquisition, Examination, Analysis and Reporting. Data were collected by means extraction messages from internal memory (ROM) of Android phones using AFLogical-OSE tool by selecting the data stored in the / mnt / sdcard / forensics and then transferred to a computer via a data cable. Based on the results of research conducted tests on 65 types of sms, 43 sms, identified as spam and 22 sms identified as not spam. Data analysis approach word (n-grammar) of the obtained results are mostly spam.

Kata Kunci : Model Proses Forensik, Naive Bayessian Filter, spam.