Analysis of WhatsApp Mod User Awareness Information Security with Static Analysis Methods and Quantitative Methods
DOI:
https://doi.org/10.54706/senastindo.v3.2021.128Kata Kunci:
WhatsApp, WhatsApp Mod, Keamanan, InformasiAbstrak
Perkembangan teknologi yang semakin meningkat membuat penggunaan teknologi di
dunia juga semakin meningkat dan memberi dampak yang baik maupun buruk terhadap keamanan informasi yang ada pada dunia maya, keamanan informasi yang ada ini dapat tersebar dan diakses oleh orang yang tidak bertanggung jawab dengan memanfaatkan celah keamanan dari setiap media informasi yang ada pada dunia maya, Salah satu celah yang memungkinkan adanya tindak kejahatan dengan memanfaatkan aplikasi yang tidak resmi dimana pada aplikasi tersebut menawarkan fiturfitur yang lebih menarik sehingga para pengguna mau untuk menggunakan aplikasi tersebut. Aplikasi yang marak digunakan adalah diantaranya jenis jejaring sosial chatting, dimana pada kasus ini diangkat tema tentang pengguna whatsapp mod, dimana pada whatsapp mod tersebut ditawarkan beberapa fitur yang tidak ada pada aplikasi whatsapp yang resmi ada pada platform android. Hal ini dapat menjadi salah satu celah yang mana pengembangan aplikasi tidak dilakukan secara resmi, dimana data dan informasi yang disebarkan melalui media komunikasi whatsapp mod tersebut tidak dapat dijamin keamanannya. Maka dari itu dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat memberikan nilai persentase terkait tingkat kewaspadaan pengguna whatsapp yang dapat dijadikan pembelajaran terkait keamanan informasi yang ada dengan memperhatikan hasil analisis statis terkait celah keamanan yang ada pada aplikasi whatsapp mod.
Unduhan
Referensi
G. M. Zamroni, R. Umar, and I. Riadi, “Analisis Forensik Aplikasi Instant Messaging Berbasis Android,” vol. 2, no. 1, pp. 102–105, 2016, [Online]. Available: http://ars.ilkom.unsri.ac.id.
N. Anwar and I. Riadi, “Analisis Investigasi Forensik WhatsApp Messanger Smartphone Terhadap WhatsApp Berbasis Web,” J. Ilm. Tek. Elektro Komput. dan Inform., vol. 3, no. 1, p. 1, 2017, doi: 10.26555/jiteki.v3i1.6643.
“WhatsApp MOD | Journal of the International Child Neurology Association.”
https://jicna.org/index.php/journal/whatsapp-mod (accessed Jan. 06, 2021).
C. Hanifurohman and D. D. Hutagalung, “Analisis Statis Menggunakan Mobile Security Framework Untuk Pengujian Keamanan Aplikasi Mobile E-Commerce Berbasis Android,” Sebatik, vol. 24, no. 1, pp. 22–28, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i1.920.
Sugiyono, “Metode Penelitian Manajemen. ALFABETA. Bandung,” ALFABETA, 2014.
Sugiyono, “Prof. Dr. Sugiyono. 2018. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta.,” Prof. Dr. Sugiyono. 2018. Metod. Penelit. Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung Alf., 2018.
D. N. J. Arum and Anie, S t a t i s t i k d e s k r i p t i f & r e g r e s i l i n i e r b e r g a n d a d e n g a n s p s s. 2012.
IBM, “Statistik SPSS - Gambaran Umum | IBM.” https://www.ibm.com/products/spss-statistics (accessed Jan. 08, 2021).
S. Zein, L. Yasyifa, R. Ghozi, E. Harahap, F. Badruzzaman, and D. Darmawan, “Pengolahan dan Analisis Data Kuantitatif Menggunakan Aplikasi SPSS,” J. Teknol. Pendidik. dan Pembelajaran, vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2019.
T. A. Cahyanto, V. Wahanggara, and D. Ramadana, “Analisis dan Deteksi Malware Menggunakan Metode Malware Analisis Dinamis dan Malware Analisis Statis,” Justindo, J. Sist. Teknol. Inf. Indones., vol. 2, no. 1, pp. 19–30, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JUSTINDO/article/view/1037.
R. Adenansi and L. A. Novarina, “Malware dynamic,” J. Educ. Inf. Commun. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 37–43, 2017.
L. Song, H. Huang, W. Zhou, W. Wu, and Y. Zhang, “Learning from big malwares,” Proc. 7th ACM SIGOPS Asia-Pacific Work. Syst. APSys 2016, 2016, doi: 10.1145/2967360.2967367.
R. Masri and M. Aldwairi, “Automated malicious advertisement detection using VirusTotal, URLVoid, and TrendMicro,” 2017 8th Int. Conf. Inf. Commun. Syst. ICICS 2017, pp. 336–341, 2017, doi: 10.1109/IACS.2017.7921994.
Abraham A., “GitHub - MobSF / Mobile-Security-Framework-MobSF: Mobile Security Framework (MobSF) adalah aplikasi seluler otomatis all-in-one (Android / iOS / Windows) pengujian pena, analisis malware, dan kerangka kerja penilaian keamanan yang mampu melakukan statis dan analisis dinamis.” https://github.com/MobSF/Mobile-Security-Framework-MobSF (accessed Jan. 22, 2021).
