Penelitian ini dilatarbelakangi oleh data BARESKRIM POLRI yang menyatakan bahwa kepolisian telah menindak 8.831 kasus kejahatan siber sejak Januari - Desember 2022. Sebanyak 1.098 kasus merupakan kasus cyber crime dengan berbagai motif serangan yang berbeda-beda (Pusiknas BARESKRIM POLRI, 2022). Data ini menunjukkan bahwa sistem validasi ancaman keamanan siber di website merupakan salah satu tantangan yang kompleks dalam dunia siber (Kosugi dkk., 2024).
Open Source Intelligence (OSINT) muncul sebagai metode penelitian dan pendekatan yang solutif serta efisien dalam mengumpulkan informasi dari sumber terbuka, termasuk data yang tersebar di website. Dengan memanfaatkan potensi OSINT Framework, sebuah new app OSINT tools dapat dikembangkan untuk memberikan validasi ancaman keamanan siber yang lebih mendalam terhadap pola dan perilaku yang mencurigakan di dunia maya (Wahyudi & Satriani, 2023)
Dataset didapatkan dari hasil scraping data di kaggle menggunakan pandas dan Google Collaboratory sehingga diperoleh dataset tentang crime type yang paling banyak terjadi dalam rentang 2020-2024. Dataset tersebut dijadikan acuan untuk penerapan OSINT Techniques terhadap implementasi sistem sehingga menghasilkan sebuah new app OSINT tools sesuai dengan tujuan penelitian. Selain menggunakan OSINT Techniques, juga menggunakan metode Blackbox Function Testing untuk mengecek fungsionalitas dari setiap fitur menu didalamnya.
Hasil Pengujian Website CAIR-OSINT untuk memvalidasi ancaman keamanan siber di website menunjukkan hasil yang baik dengan parameter penggabungan OSINT Tools dan impelementasi fungsi dari setiap fitur validasi dapat berfungsi dengan baik. Sedangkan untuk saran pengembangan penelitian ini diharapkan dapat menjangkau target operasi yang lebih luas seperti di platform media sosial serta durasi waktu validasi ancaman keamanan yang lebih singkat.