Pendahuluan

Di zaman digital saat ini, setiap detik jutaan data tercipta — mulai dari chat, email, foto, log server, rekaman CCTV, hingga aktivitas media sosial. Kumpulan data yang sangat besar ini disebut Big Data.

Dalam dunia digital forensic (ilmu mencari dan menganalisis bukti digital), Big Data bisa menjadi pedang bermata dua. Di satu sisi, data yang melimpah dapat membantu mengungkap kejahatan. Tapi di sisi lain, terlalu banyak data bisa menyulitkan proses investigasi.

Apa Itu Big Data dalam Digital Forensik?

Big Data adalah kumpulan informasi dalam jumlah besar, cepat bertambah, dan datang dari berbagai sumber. Dalam investigasi digital forensic, contohnya:

  • Log aktivitas komputer/server selama berbulan-bulan
  • Ribuan file dokumen, email, dan gambar
  • Percakapan di aplikasi pesan dan media sosial
  • Data transaksi digital dan lokasi

📦 Artinya, bukti bisa tersebar di banyak tempat dan dalam jumlah luar biasa banyak.

Tantangan yang Dihadapi Ahli Forensik

1. Volume (Jumlah Data Sangat Besar)

  • Menyaring data yang relevan dari jutaan file adalah proses yang memakan waktu.
  • Misalnya: Mencari satu email penting dari 500.000 email perusahaan.

2. Velocity (Data Terus Mengalir)

  • Di sistem yang aktif, data terus bertambah (real-time).
  • Harus cepat mengambil bukti sebelum tertimpa data baru.

3. Variety (Beragam Format Data)

  • Data bisa berbentuk teks, gambar, video, database, atau log.
  • Setiap jenis data butuh cara analisis yang berbeda.

4. Veracity (Kebenaran dan Keaslian Data)

  • Tidak semua data bisa langsung dipercaya.
  • Ahli forensik harus memastikan bahwa data belum diubah atau dimanipulasi.

5. Time Constraint (Batas Waktu)

  • Investigasi hukum sering dibatasi waktu.
  • Semakin besar datanya, semakin lama waktu yang dibutuhkan untuk menganalisis.

Bagaimana Cara Mengatasinya?

Ahli digital forensic menggunakan teknologi dan strategi berikut:

✅ 1. Automation (Otomatisasi)

  • Menggunakan software forensik untuk menyaring dan mencari kata kunci tertentu.
  • Contoh tools: FTK, Autopsy, Sleuth Kit

✅ 2. Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning

  • AI bisa mendeteksi pola dan mencurigai aktivitas abnormal dengan cepat.
  • Misalnya: mengenali wajah, suara, atau file mencurigakan secara otomatis.

✅ 3. Big Data Forensic Tools

  • Tools khusus seperti Hadoop Forensics atau Splunk digunakan untuk menangani data dalam jumlah besar.
  • Bisa menganalisis log jutaan baris dalam waktu singkat.

✅ 4. Prioritization (Penyaringan Awal)

  • Fokus pada data yang paling mungkin menjadi bukti dulu.
  • Contoh: log email sebelum dan sesudah waktu kejadian.

✅ 5. Cloud Forensic Integration

  • Menyesuaikan teknik analisis untuk data yang tersimpan di cloud (Google Drive, OneDrive, dll).

Contoh Kasus Sederhana

📌 Dalam sebuah kasus pembobolan data perusahaan:

  • Ada lebih dari 1 terabyte data log server
  • Tim forensik memfilter data berdasarkan waktu kejadian
  • Mereka menggunakan tools big data untuk menyaring aktivitas login mencurigakan
  • Ditemukan: login tidak sah dari luar negeri di jam malam

✅ Hasil: pelaku berhasil diidentifikasi dari jejak log-nya.

Kesimpulan

Big Data adalah tantangan besar dalam digital forensic karena jumlah dan kerumitan data yang luar biasa. Tapi dengan teknologi modern, alat canggih, dan strategi yang tepat, data besar bisa diubah menjadi bukti yang kuat.

“Semakin besar datanya, semakin besar pula peluang mengungkap kebenaran — jika tahu cara menggalinya.”

Nama : Usni pebriyanti dewi makasau

Nim : 23156201036

Jurusan : Sistem Komputer