Ubaidillah

Pengguna WhatsApp telah mencapai satu milyar lebih, sehingga menjadikan WhatsApp sebagai salah satu aplikasi pesan seluler pribadi yang paling banyak digunakan. Selain sebagai sarana komunikasi, pesan WhatsApp juga dapat dijadikan sebagai bukti digital untuk membantu proses investigasi kriminal. Artefak yang tertinggal pada pesan WhatsApp dianalisis secara forensik atau dikorelasikan satu per satu. Pada metode konvensional, analisis dan pengelompokan data forensik dilakukan secara manual. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan menggunakan komputasi cerdas agar proses investigasi dapat dilakukan secara efektif dan efisien. Salah satu metode komputasi cerdas yang andal dalam pengelompokan dan meminimalisir error adalah Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini menggunakan empat jenis kernel, yaitu RBF, Linear, Sigmoid dan Polynomial. Evaluasi hasil klasifikasi nilai parameter terbaik didapatkan pada rasio data 80%:20%, iterasi=200, C=1 dan ε = 0.1. Hasil penelitian menunjukan bahwa kernel SVM Linear mempunyai nilai akurasi tertinggi yaitu 98,3% dan nilai akurasi terendah pada kernel Polynomial yaitu 89,6%. Selain itu juga diperoleh nilai AUC sebesar 99,5%, dimana secara statistik nilai yang didapat tergolong sangat baik.