Jurnal SAINTIKOM (Jurnal Sains Manajemen Informatika dan Komputer)
Vol 23 No 2 (2024): Agustus 2024

Analisis File Carving Solid State Drive Menggunakan Metode National Institute of Standards and Technology: Analisis File Carving Solid State Drive Menggunakan Metode National Institute of Standards and Technology

Khoirul Anam Dahlan (Unknown)
Anton Yudhana (Unknown)
Herman Yuliansyah (Unknown)



Article Info

Publish Date
08 Aug 2024

Abstract

Recovery pada SSD dianggap sulit karena tingkat keberhasilan yang rendah dalam dunia teknisi, karenanya teknik file carving yang terbaharui menjadi salah satu solusi pengembalian file yang hilang, baik dengan sengaja ataupun tidak sengaja, sehingga masih ada harapan atas file yang telah hilang pada SSD, khususnya pada SSD Sata Geniune 120GB. Metode NIST memungkinkan untuk merangkum pelaporan yang dapat dipertanggungjawabkan dan valid, sehingga dapat digunakan dalam persidangan untuk membuktikan bahwa pelaku benar atau salah.setelah bukti fisik berupa SSD di kumpulkan, maka proses selanjutnya menggunakan laptop lenovo y520 yang dengan sistem operaasi ubuntu dan windows untuk pemeriksaan dan analisa untuk dibuatkan laporan. Dari 88 file yang di recovery, Software Foremost berhasil mengembalikan 46 file dengan tingkat keberhasilan 53% dan Software Autopsy berhasil mengembalikan 81 file dengan tingkat keberhasilan 94%, persentase keberhasilan diindikasikan dengan nilai hash yang sama menggunnakan MD5 dan file dapat dibuka tanpa kendala. Walaupun tidak sampai 100% yang biasa kita temukan dalam penelitian Harddisk atau Flashdisk, akan tetapi masih ada harapan kedepannya jika recovery pada SSD bisa mencapai 100%.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

jis

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Computer Science, Computer Engineering, and Informatics Computer Network Embedded System Computer Security Software Engineering (Software: Lifecycle, Management, Engineering Process, Engineering Tools and Methods) Programming (Programming Methodology and Paradigm) Data Engineering (Data and ...