## TEKNIK AUDIO FORENSIK DENGAN METODE MINKOWSKI UNTUK PENGENALAN REKAMAN SUARA PELAKU KEJAHATAN
Muhammad Azwar 1 , Syarif Hidayat 2 , Fietyata Yudha 3
1,2,3 Jurusan Informatika Program Magister, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia,Yogyakarta, Indonesia Email: 1 muha.azwar@gmail.com, 2 syarif@fti.uii.ac.id, 3 yudha@uii.ac.id
(Naskah masuk:04 Maret 2021, diterima untuk diterbitkan: 31 Mei 2021)

## Abstrak
Tindak pidana yang dilakukan pelaku kejahatan sedikit tidaknya terdapat barang bukti digital yang ditinggalkan berupa rekaman suara yang dihasilkan dari percakapan menggunakan telepon, algoritma dalam menganalisis suara rekaman  banyak  beredar  di  internet  salah  satunya  algoritma  KNN  yang  biasanya  digunakan  untuk  klasifikasi, identifikasi  dan  prediksi.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  tersebut  dengan  metode  Minkowski  untuk melakukan  pengenalan  sampel  suara  rekaman  percakapan  pelaku  kejahatan  dengan  sampel  suara  tersangka. Melibatkan dua responden yang berperan sebagai tersangka dan tiga responden berperan sebagai pelaku. Masing- masing responden akan melakukan dubbing (perekaman suara) dan dipotong menjadi sebelas bagian sebagai data latih dan data uji. sampel suara percakapan akan di extract menggunakan teknik MFCC untuk mendapatkan nilai spectrum yang  selanjutnya  akan  diproses  menggunakan  algoritma  KNN  dan  metode minkowski menggunakan Python . Hasil dari penelitian ini adalah dari sebelas sampel suara tersangka pertama ada beberapa sampel suara yang Identik dengan  sampel  suara  pelaku  dengan  tingkat   akurasi  sebesar  0.63  terlihat dari  jarak  terkecil  yang dihasilkan  karena  sampel  suara  pelaku  yang  mirip  dengan  sampel  suara  tersangka  pertama  diperankan  oleh responden yang sama. Sedangkan tingkat akurasi yang didapatkan dari tersangka kedua sebesar 0.18 karena ada dua  sampel  suara  pelaku  yang  mendekati  kemiripan  dengan  suara  tersangka  kedua  namun  diperankan  oleh responden  yang  berbeda,  algoritma  KNN  dengan  metode Minkowski dapat  digunakan  untuk  melakukan pengenalan rekaman suara pelaku dengan tersangka karena menghasilkan jarak terkecil yang mendekati kemiripan sehingga barang bukti berupa rekaman suara dapat dipertanggungjawabkan dalam persidangan.
.
Kata kunci : python, ekstraksi, Minkowski, spectrum, dubbing.

## AUDIO FORENSICS TECHNIQUE USING MINKOWSKI METHOD FOR VOICE RECOGNITION OF THE CRIME SUSPECT

## Abstract
Criminal acts committed by criminals have at least digital evidence left in the form of sound recordings resulting from conversations using the telephone, algorithms in analyzing recorded sound circulating on the internet, one of which is the KNN algorithm which is usually used for classification, identification and prediction. This study uses  the  algorithm  with  the  Minkowski  method  to  identify  voice  samples  recorded  by  the  perpetrators  of  the conversation  with  the  suspect's  voice  samples.  Involving  two  respondents  who  acted  as  suspects  and  three respondents as perpetrators. Each respondent will do a dubbing (voice recording) and cut it into eleven parts as training  data  and  test  data.  The  speech  voice  sample  will  be  extracted  using  the  MFCC  technique  to  get  the spectrum value which will then be processed using the KNN algorithm and the Minkowski method using Python. The results of this study are that of the eleven voice samples of the first suspect, there are several sound samples that  are  identical  to  the  perpetrator's  voice  sample  with  an  accuracy  of  0.63  seen  from  the  smallest  distance produced because the voice sample of the offender which is similar to the first suspect's voice sample is played by the same respondent. While the level of accuracy obtained from the second suspect is 0.18 because there are two samples  of  the  perpetrator's  voice  that  are  close  to  the  similarity  of  the  second  suspect's  voice  but  played  by different respondents, the KNN algorithm with the Minkowski method can be used to recognize the voice recording of the perpetrator and the suspect because it produces the smallest distance close to the similarity so that evidence in the form of sound recordings can be accounted for in court.
Keywords : python, extraction, minkowski, spectrum, dubbing.
2 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 4, No. 1, Mei 2021, hlm. 2-12

## 1. PENDAHULUAN
Kasus  pembunuhan  Jamal  Khashoggi  pada tanggal 2 Oktober 2018 di Istanbul Turki,  ditemukan sebuah  rekaman  suara  percakapan  pelaku  yang kemudian dijadikan sebagai barang bukti digital yang selanjutnya  dianalisis  oleh  tim  investigator  untuk mengenali  pelaku  kejahatan  dalam  pembunuhan berencana terhadap Jamal Khashoggi. hal ini menjadi salah  satu  tantangan  investigator  dalam  melakukan proses  identifikasi  atau  analisis  barang  bukti  yang didapat (Tribunnews, 2019).
Mengidentifikasi seseorang dengan suaranya adalah sifat seorang manusia, sebagian besar diterima begitu  saja  dalam  interaksi  atau  komunikasi  antar sesama. Berbicara dengan seseorang melalui telepon biasanya dimulai dengan mengidentifikasi siapa yang berbicara  dan,  setidaknya  dalam  kasus  pembicara yang  akrab,  verifikasi  subjektif  oleh  pendengar bahwa  identitasnya  benar  dan  percakapan  dapat dilanjutkan.  Sistem  pengenalan  suara  otomatis  telah muncul sebagai sarana penting untuk memverifikasi identitas dalam banyak aplikasi serta dalam interaksi bisnis  umum,  forensik,  dan  penegakan  hukum. Seorang ahli yang terlatih dalam pengenalan speaker forensik dapat melakukan tugas ini dengan lebih baik dengan memeriksa seperangkat karakteristik akustik, prosodi, dan linguistik dalam pendekatan umum yang disebut  dengan  mendengarkan  terstruktur.  Teknik- teknik  dalam  pengenalan speaker forensik  telah dikembangkan  selama  bertahun-tahun  oleh  para ilmuwan  dan  ahli  bahasa  forensik  untuk  membantu mengurangi bisa potensial atau pemahaman sebelumnya tentang validitas sampel audio yang tidak diketahui  dan template referensi  dari  tersangka potensial (Hansen and Hasan, 2015).
Suara  adalah  bentuk  dasar  dari  metode komunikasi  yang  efisien  bagi  seseorang  untuk berinteraksi  satu  sama  lain.  komunikasi  manusia didominasi  oleh  ucapan  dan  pendengaran  informasi yang paling cepat ditransfer dari satu orang ke orang lain  selalu  dilakukan  dengan  ucapan,  pengenalan suara adalah proses mengenali pembicara berdasarkan  karakteristik  yang  terkandung  dalam gelombang suara (Umar et al., 2019).
Rekaman audio memberikan beberapa keuntungan potensial untuk penyelidikan dibandingkan  dengan  film,  video  dan  saksi  mata seperti  kemampuan  mengumpulkan  informasi  dari semua  sumber.  rekaman  audio  menyediakan  sebuah sekuensial waktu merekam dari acara sebagai sebuah objektif  pengamatan.  Audio  forensik  adalah  cabang dari  bidang  ilmu  forensik.  ilmu  forensik  umumnya mengacu  pada  evaluasi  bukti  yang  akhirnya  dapat digunakan  di  pengadilan  atau  sebagai  bagian  dari beberapa  penyelidikan  formal  lainnya.  Forensik audio  yang  mengacu  pada  akuisisi,  analisis  dan interpretasi  rekaman  audio  sebagai  bagian  dari investigasi, seperti dalam persiapan untuk pengadilan perdata  atau  pidana  atau  sebagai  bagian  dari
investigasi  kecelakaan  atau  insiden  lain  yang melibatkan bukti audio (Maher and Hoerr, 2018)
Algoritma  KNN  (K- Nearest  Neighbor ) adalah  salah  satu  algoritma  yang  paling  umum digunakan  dalam  melakukan  klasifikasi  data.  KNN (K- Nearest  Neighbor )    mengklasifikasikan  sampel yang  tidak  diketahui  berdasarkan  klasifikasi  yang diketahui  dari  tetangganya.  Setiap  sampel  perlu diklasifikasikan sehingga mirip dengan sampel yang ada pada sekitarnya. Fungsi jarak memainkan peran penting dalam keberhasilan (Rajesh, 2011).
Tugas  utama  klasifikasi  adalah  untuk memprediksi label poin data uji dengan menginduksi semua  poin  data  pelatihan.  banyak  sekali  metode klasifikasi yang sudah dikembangkan dalam aplikasi nyata  di  antaranya  klasifikasi  KNN  (K- Nearest Neighbor ) telah dianggap sebagai salah satu dari 10 algoritma  penambangan  data  karena  kesederhanaan dan efisiensinya. Dengan demikian metode KNN (K - Nearest  Neighbor )    telah  berhasil  dikembangkan dalam aplikasi penambangan data, seperti klasifikasi, regresi,  dan  imputasi  nilai  yang  hilang.  Gagasan kunci  dari  metode  KNN  (K- Nearest  Neighbor ) standar adalah untuk memprediksi label titik data uji oleh  aturan  mayoritas,  yaitu,  label  titik  data  uji diprediksi  dengan  kelas  utama  dari  k  titik  data pelatihan yang paling mirip di fitur tersebut (Zhang et al., 2017).
Pada  algoritma  KNN  (K- Nearest  Neighbor ) terdapat  beberapa  metode  yang  digunakan  yaitu Manhattan , Euclidean Minkowski ,  dan Hamming Distance, pada penelitian yang dilakukan oleh (Umar et  al.,  2019)    tentang  identifikasi  pengenalan  suara, menggunakan algoritma KNN (K- Nearest Neighbor ) dengan  metode  Eclaudian  untuk  mencari  jarak terkecil  dalam  pencocokan  bukti  digital  berupa rekaman  suara  pelaku  kejahatan.  Namun  metode tersebut  masih  kurang  bisa  mendekati  kemiripan rekaman  suara  pelaku  kejahatan.  sehingga  pada penelitian  ini  penulis  melakukan  pengujian  suara dengan  algoritma  KNN  dan  Metode Minkowski sehingga  proses  uji  forensik  dapat  melakukan pencocokan  rekaman  sampel  suara  dengan  jarak terkecil yang mendekati kemiripan.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  melakukan pencocokan  sampel  suara  tersangka  dengan  suara pelaku  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dan metode Minkowski untuk  mendapatkan  nilai  atau jarak  terkecil  sebagai  pengambilan  keputusan  untuk menentukan barang bukti yang kuat berupa rekaman suara  tersangka  yang  nantinya  bisa  dipertanggung jawabkan dalam persidangan.

## 2. DASAR TEORI

## 2.1. Suara
Suara  dihasilkan  melalui  proses  Generation  dan Filtering . Generation adalah  proses  dimana  suara pertama  kali  diproduksi  melalui  bergetarnya  pita
suara  ( vocal  cord atau vocal  ford )  yang  berada  di laring  ( larynx )  untuk  menghasilkan  bunyi  periodik. Bunyi  periodik  yang  bersifat  konstan  tersebut kemudian  di  filterisasi  melalui vocal  tract (disebut juga dengan istilah resonator suara atau articulator ) yang  mencakup  lidah  ( tongue ),  gigi  ( teeth ),  bibir ( lips ),  langit-langit  ( palate )  dan  lain-lain  sehingga bunyi tersebut dapat menjadi bunyi keluaran berupa bunyi  vokal  ( vowel )  dan  atau  bunyi  konsonan ( consonant )  yang  membentuk  kata-kata  yang memiliki arti (Muhammad Nuh Al-Azhar, 2012).

## 2.2. Minkowski Distance
Minkowski Distance atau  metrik  minkowski adalah  metrik  dalam  ruang vektor bernorma  yang dapat dianggap sebagai generalisasi jarak Euclidean dan jarak Manhattan .
Dalam  pengukuran  jarak  objek  menggunakan minkowski distance biasanya digunakan p = 1 atau p =  2  sesuai  dengan  jarak  manhattan  dan  jarak euclidean. Dalam kasus pembatasan p yang mencapai tak terhingga, maka disebut sebagai jarak Chebyshev . Minkowski Distance dapat  didefinisikan  ke  dalam rumus (Nishom, 2019).
𝑑(𝑥, 𝑦) =   (∑|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑝 𝑛 𝑖=1 ) 1 𝑝 (1)

## 2.3. MFCC
Langkah  pertama  dalam  sistem  pengenalan  suara adalah  mengekstrak  fitur,  yaitu  mengidentifikasi
komponen sinyal audio yang baik untuk mengidentifikasi  konten  linguistik  dan  membuang semua  hal  lain  yang  membawa  informasi  seperti kebisingan  latar  belakang  dan  lain-lain  (Lyons, 2015).
Tahapan-tahapan MFCC antara lain sebagai berikut: a. Pre-Emphasis , Pre-emphasis berfungsi  untuk menstabilkan nilai magnitude dari sinyal suara.
b. Framing ,  berfungsi  membagi  sinyal  suara menjadi  beberapa  frame  dengan  panjang  sampel tertentu.
c. Windowing, berfungsi  meredam  noise  yang muncul di kedua ujung frame .
d. Fast  Fourier  Transform ,  berfungsi  mengubah sinyal dari domain waktu ke domain frekuensi.
e. Mel-Frequency  Filter  Bank ,  Berfungsi  untuk mengubah  domain  frekuensi  menjadi  domain frekuensi mel.
f. Transformasi  Non  Linear ,  berfungsi  untuk mengambil nilai logaritma natural dari setiap Mel- Filter Bank .
g. Discrete  Cosine  Transform (DCT ), berfungsi untuk  mengambil  sinyal  suara  pada  domain frekuensi  ke  domain  waktu  sehingga  didapatkan koefisien cepstrum .

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  perlu disusun  langkah-langkah  penyelesaian  penelitian secara sistematik yang disebut metodologi penelitian. Metodologi  penelitian  yang  diusulkan  untuk menyelesaikan  penelitian  ini  seperti  terlihat  pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
Tahap  pertama  adalah  tinjauan  pustaka  dilakukan untuk mengumpulkan bahan-bahan informasi mengenai topik penelitian yang dapat bersumber dari buku,  artikel,  paper,  jurnal,  makalah,  yang  berupa teori, laporan penelitian, atau penemuan sebelumnya dan mengunjungi beberapa situs yang terdapat pada internet  terkait  teori-teori  tentang  audio  forensik,
barang bukti, sehingga dapat menunjang tujuan akhir yang dilakukan penelitian ini.
Tahapan  kedua  adalah    penggunaan  tools  dimana proses yang dilakukan  oleh penulis dalam mendapatkan data berupa sampel suara tersangka dan
pelaku adapun proses yang dilakukan seperti terlihat pada gambar 2.
Gambar 2. Proses mendapatkan sampel suara
Tahapan ketiga adalah skenario dan simulasi kasus merupakan  tahapan  yang  membuat  simulasi  kasus dalam  pembunuhan  Jamal  Khashoggi  dengan  tiga
responden  sebagai  suara  pelaku  dan  tersangka, adapun  gambaran  pada  tahapan  ini  seperti  terlihat pada gambar 3.
Gambar 3. Skenario dan Simulasi Kasus
Tahap  keempat  adalah  pengujian  proses  pengujian berisi  aktivitas  yaitu  merubah  sampel  suara teresangka  dan  pelaku  kedalam  nilai spectrum dengan  teknik  MFCC  dan  menghitung  jarak
menggunakan algoritma KNN dan metode Minkowski , berikut flowchart yang menggambarkan secara  detail  alur  dari  tahapan  pengujian  seperti terlihat pada gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Pengenalan Suara
Adapun penjelasan Gambar 4 sebagai berikut:
1. Memasukan  atau load sampel  suara  tersangka dan pelaku.
2. Deklarasi variabel diaman variabel x berisi data latih  yaitu  sampel  suara  pelaku  dan  variabel  y berisi data uji yaitu sampel suara tersangka.
3. Parsing data array berupa niali frame rate suara kedalam  bentuk array satu  dimensi  dan Melakukan Extraction Feature menggunakan
Teknik  MFCC  yaitu  merubah  sampel  suara menjadi nilai Spectrum .
4. Proses Perhitungan untuk mencari nilai berupa jarak,  setelah  proses  perhitungan  maka  hasil berupa  jarak  akan  disimpan  ke  dalam file Hasil.csv
5. Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses sorting dengan meload file hasil_minkowski.csv  untuk  mencari  nilai terkecil  pada matrix hasil_minkowski.csv
6 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 4, No. 1, Mei 2021, hlm. 6-12
berdasarkan index kemudian hasil sorting akan disimpan  ke  dalam file dengan  nama Hasil_Sorting.csv
6. Mengambil  nama  sampel  suara  berdasarkan Indexs yang  memiliki  nilai  terkecil  dan enentukan nilai keterangan Indentik dan Tidak Identik  dengan  membandingkan  nama  sampel suara  dari  hasil sorting dengan file asli  adalah sama  maka output keterangan  adalah  indentik jika  tidak  sama  maka  input  keterangan  adalah tidak identik.
7. Menampilkan hasil akhir yang diambil dari file sorting . csv dan diambil dari proses kelima.
Tahap  kelima  adalah  analisis  yaitu  menganalisis hasil yang didapatkan dari proses pengujian berupa
nilai  jarak  dan  kecocokan  antara  sampel  suara tersangka dan suara pelaku.
Tahap  keenam  adalah  pembuatan  laporan  tentang hasil  yang  didapatkan  dari  proses  analisis  rekaman suara tersangka dan pelaku sehingga bisa dijadikan sebagai  barang  bukti  yang  sah  dan  bisa dipertanggung jawabkan dalam persidangan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  bab  ini  membahas  tentang  percobaan dalam  menganalisa  sampel  suara  rekaman  pelaku kejahatan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python seperti terlihat pada gambar 5

## Gambar 5. Diagram Proses Percobaan
Diagram  pada  gambar  5  menunjukkan  proses  atau langkah-langkah  yang  dilakukan  penulis  untuk menganalisis  sampel  suara  rekaman  suara  pelaku kejahatan.
Penjelasan tahapan proses pengujian:
1. Terdapat  dua  sampel  suara  tersangka  dengan nama  tersangka1  dan  tersangka2  serta  satu sampel suara pelaku.
2. Masing-masing  sampel  suara  tersangka  dan pelaku  dipotong  menjadi  11.  proses  ini bertujuan  agar  mudah  dicocokan  dalam  proses pengujian dengan algoritma KNN dan Minkowski .
3. Sampel  Suara  pelaku  dalam  pengujian  ini disebut  sebagai  data  latih  dan  sampel  suara tersangka disebut sebagai data uji.
4. Masing-masing  sampel  suara  tersangka  dan pelaku  akan  dikonversi  atau  melalui  tahap extraction data  menggunakan  Teknik  MFCC untuk  mendapatkan  nilai  numerik  berupa  nilai spectrum .
5. Selanjutnya  data  latih  dan  data  uji  yang  sudah dikonversi akan melalui tahap pengujian untuk mendapatkan hasil berupa jarak.
6. Setelah  mendapatkan  jarak  tahap  selanjutnya dilakukan  proses sorting untuk  mengurutkan jarak terkecil sehingga terlihat hasil pencocokan antara  sampel  suara  pelaku  dan  sampel  suara
tersangka  yang  mendekati  kecocokan  atau identik dan tidak identik

## 4.1. Proses Pengambilan Sampel Data
Dalam  proses  pengambil  data  ini  memuat  tahapan pada  tinjauan  pustaka  dan  pengguaan  tools,  dalam melakukan  perekaman  suara  pelaku  dan  tersangka penulis  menggunakan  tools  yang  dapat  diunduh  di Playstore  dengan  nama Voice Recorder untuk mendapatkan suara rekaman dengan tipe.WAV dan memanfaatkan Handphone Android untuk merekam suara  responden  sebagai  pelaku  dan  tersangka, adapun teks percakapan yang diubah kedalam suara rekaman  percakapan  pelaku  seperti  terlihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Teks Percakapan Suara Pelaku Teks Percakapan Suara 00 1 Apakah mungkin memasukan mayat ke dalam tas Suara 01 2 Tidak terlalu sulit, karena saya sudah biasa mengerjakannya Suara 02 2 Saya tau cara memotong dengan sangat baik. Suara 03 2 Kamu menunggu di luar biar saya yang menunggu di dalam. Suara 04 3 Saya akan mengawasi wilayah sekitar Suara 05 2 Saya biasanya memakai earphone untuk mendengarkan musik.
Suara Pelaku Teks Percakapan Suara 06 2 Dan memotong mayat sambil menghisap rokok Suara 07 3 Masih ada orang yang masuk tunggu lima menit Suara 08 3 Sepertinya dia ke arah yang lain situasinya sudah aman dan tidak ada orang yang masuk. Suara 09 2 Setelah saya memotongnya anda akan membungkusnya ke dalam kantong plastik Suara 10 2 Memasukkannya ke dalam koper dan membawanya keluar.

## 4.2. Skenario dan Simulasi Kasus
- Dalam skenario dan simulasi kasus ini dimana proses  pertama  adalah  menerima  barang  bukti berupa suara percakapan para pelaku pembunuhan  Jamal  Kasshogi  sebanyak  satu sampel. Seperti terlihat pada pada gambar 6.

## Gambar 6. Barang bukti rekaman suara pelaku
- Setelah  barang  bukti  diterima  selanjutnya penulis  melakukan  perekaman  suara  dua responden  yang  berperan  sebagai  tersangka1 dan tersangka2. Berikut rincian hasil perekaman suara tersangka seperti terlihat pada gambar 7.

## Gambar 7. File suara rekaman tersangka
- Setelah  mendapatkan  sampel suara  pelaku  dan sampel suara tersangka maka langkah selanjutnya  melakukan  pemotongan  suara sebanyak sebelas bagian bertujuan agar mudah diproses dalam tahap pengujian dalam melakukan pencocokan suara, dalam melakukan  pemotongan  penulis  menggunakan aplikasi Audacity .
a. Pemotongan suara pelaku sebagai data latih
Untuk  mengetahui  lebih  jelasnya  nama responden  dalam  perekaman  sampel  suara pelaku  yang  dijadikan  sebagai  barang  bukti dapat dilihat pada tabel 2:
Tabel 2. Peran Respoden Sebagai Pelaku
Nama Responden Posisi Suara pelaku Setelah dipotong Ahmad Jamaah Pelaku 1 Suara_00 Khaerudin Pelaku 2 Suara_01, Suara_02, Suara_03, Suara_05, Nama Responden Posisi Suara pelaku Setelah dipotong Suara_06, Suara_09, Suara_10 Munawir Pelaku 3 Suara_04, Suara_07, Suara_08
Hasil  yang  didapatkan  setelah  sampel  suara pelaku dipotong menjadi sebelas bagian seperti terlihat pada gambar 8:
Gambar 8. Sampel Suara Pelaku
b. Pemotongan  suara  tersangka  sebagai  data uji
Untuk  mengetahui  lebih  jelasnya  nama responden  dalam  perekaman  sampel  suara tersangka dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3. Peran Responden sebagai tersangka Nama Responden Posisi Suara tersangka Setelah dipotong Khaerudin Tersangka 1 Suara_00, Suara_01, Suara_02, Suara_03, Suara_04, Suara_05, Suara_06, Suara_07, Suara_08, Suara_09, Suara_10 Sunardin Tersangka 2 Suara_00, Suara_01, Suara_02, Suara_03, Suara_04, Suara_05,
Suara_06, Suara_07, Suara_08, Suara_09, Suara_10
Hasil yang didapatkan setelah sampel suara pelaku dipotong menjadi sebelas bagian seperti terlihat pada gambar 9:

## 8 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 4, No. 1, Mei 2021, hlm. 8-12
- Sampel suara pelaku dan tersangka yang sudah dipotong  maka  selanjutnya melakukan  feature extraction menggunakan teknik MFCC dengan bahasa pemrograman Python untuk mendapatkan  nilai Spectrum dari  masing- masing file yang  sudah  dipotong  agar  mudah diproses pada bagian pengujian.
4.3. Hasil dan Analisis Kecoockan Sampel Suara Pelaku dan Tersangka
Hasil extraction dengan teknik MFCC sampel suara pelaku  dan  sampel  suara  tersangka  seperti  terlihat pada gambar 10.
Gambar 10. Hasil MFCC sampel suara pelaku
Hasil  MFCC  suara  pelaku  adalah  hasil  yang  didapatkan dari sebelas sampel pelaku yang di Extract dimana Index
0 – 10 adalah nama suara sedangkan hasil dari extraction
outputnya  sebanyak  20  yaitu  N0  –  N19  dan  menjadi kriteria dalam proses perhitungan nanti.
Gambar 11. Hasil MFCC sampel suara tersangka pertama
Hasil  MFCC  suara  tersangka  pertama  adalah  hasil  yang didapatkan  dari  sebelas  sampel  suara  tersangka  pertama yang di Extract , dimana Index 0 – 10 adalah nama suara
sedangkan hasil dari extraction output sebanyak 20 yaitu N0 – N19 dan menjadi kriteria dalam proses perhitungan nanti.

## Gambar 13. Jarak minkowski tersangka pertama
Hasil sorting merupakan hasil akhir yang didapatkan dalam melakukan pencocokan sampel suara pelaku dengan  sampel  suara  tersangka  pertama  setelah
mendapatkan  nilai  jarak  dengan  metode minkowski dan euclidean dari nilai spectrum dimana hasil akhir seperti terlihat pada gambar 14.
Gambar 14.  Hasil Akhir Pencocokan Sampel Suara Pelaku dengan Tersangka Pertama
Pada  gambar  14  terlihat  bahwa  ada  tujuh  sampel suara  tersangka  pertama  yang  cocok  dengan  suara pelaku  dimana  sampel  suara  pelaku  dengan  garis berwarna kuning berada pada titik yang sama dengan sampel suara tersangka dengan garis berwarna abu- abu sehingga menghasilkan nilai keterangan identik yaitu  pada  sampel  suara_09,  suara_03,  suara_06, Suara_05,  suara10,  suara_02  dan  suara_01  dan menghasilkan  jarak  terkecil  menggunakan    metode
minkowski dibandingkan jarak yang dihasilkan oleh metode euclidean .
Tingkat Akurasi Kemiripan Sampel Suara Tersangka Kedua
Pada proses extraction sampel suara dengan teknik MFCC,    proses  tersebut  untuk  mendapatkan  nilai rata-rata  dari  masing-masing  sampel  suara  yang menghasilkan  20  kriteria  berupa  nilai spectrum , maka  dalam  perhitungan  akurasi  digunakan
Confusion  Matrix dengan  jumlah  kriteria  (N) sebagai jumlah TP ( True Positive ):
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 (𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 ∗𝑠𝑢𝑎𝑟𝑎 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑘)
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 (2)
Hasil  yang  diperoleh  dalam  menghitung  tingkat akurasi tersangka pertama dalam proses pencocokan sampel  suara  dengan  sampel  suara  pelaku  sebagai berikut :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 20 ∗ 7 220 = 140 220 = 0.63 (3)
Untuk  tersangka  kedua  dalam  proses  mencocokan dengan  sampel  suara  pelaku  menggunakan  rumus yang  sama  dengan  yang  digunakan  pada  tersangka pertama.  Hasil sorting yang  merupakan  hasil  akhir yang didapatkan dari tersangka kedua seperti terlihat pada gambar 15.
Gambar 15. Hasil Akhir Pencocokan Sampel Suara Pelaku dengan Tersangka Kedua
Dari gambar 15 terlihat bahwa terdapat dua sampel suara  tersangka  yang  berada  pada  titik  yang  sama pada  garis  berwarna  kuning  dengan  sampel  suara pelaku  yang  bergaris  warna  abu-abu  sehingga menghasilkan  keterangan  identik  yaitu  pada suara_07 dan suara_04.
Tingkat Akurasi Kemiripan Sampel Suara
Tersangka Kedua
Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari  proses pencocokan  sampel  suara  tersangka  kedua  dengan suara pelaku berdasarkan hasil akhir pada gambar 15 seperti terlihat pada perhitungan dibawah ini.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 20 ∗ 2 220 = 40 220 = 0.18 (4)

## 5. KESIMPULAN DANS SARAN
Penelitian dilakukan dengan menggunakan 11 sampel suara pelaku dan 11 sampel suara tersangka dengan  tersangka  berjumlah  dua  responden  yaitu pada  percobaan  dalam  pencocokan  sampel  suara tersangka pertama menggunakan metode minkowski dan euclidean menampilkan tujuh sampel suara yang
sama atau identik dengan sampel suara pelaku  pada suara_09,  suara_03,  suara_06,  suara_05,  suara_10, suara_02,  suara_01  dengan  nilai  jarak  terkecil dibandingkan  dengan  tersangka  kedua  suara  yang mendekati  kemiripan  pada  suara_07  dan  suara_04 dengan  nilai  jarak  yang  masih  besar  dibandingkan nilai jarak yang dihasilkan pada tersangka pertama, sedangkan  tingkat  akurasi  yang  ditampilkan  pada tersangka pertama dalam pencocokan suara sebesar 0.63  dibandingkan  responden  kedua  yaitu  0.18 artinya  tingkat  kecocokan  pada  responden  pertama lebih baik dibandingkan responden kedua.
Saran penelitian selanjutnya dalam melakukan pengenalan  suara  yaitu  menggunakan  algoritma yang  bisa  melakukan  pengenalan  suara  dengan mengabaikan  awal dan akhir frame yang  terpotong dari  bukti  digital  berupa  suara  rekaman  sebelum melakukan  pengujian  sehingga  bisa  berfokus  pada suara  percakapan  karena  pada  penelitian  ini algoritma  yang  digunakan  dalam  melakukan pengujian  harus  mempunyai frame sama  panjang antara  suara  tersangka  dengan  suara  pelaku  untuk mendapatkan hasil yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
TRIBUNNEWS,
2019. Rekaman Rahasia Pembunuhan  Jamal  Khashoggi.  [online]. Available
at: <http://www.tribunnews.com/international/20 19/10/01/rekaman-rahasia-pembunuhan- wartawan-arab-saudi-jamal-khashoggi.html> [Accessed: 01 Agust 2020]
HANSEN,  J.H.L.  and  HASAN,  T.,  2015. Speaker recognition  by  machines  and  humans:  A tutorial  review . IEEE  Signal  Processing Magazine , .
LYONS,  J.,  2015.  Mel  Frequency  Cepstral Coefficient (MFCC) tutorial. Practical Cryptography .
MAHER,  R.C.  and  HOERR,  E.R.,  2018.  Audio forensic  gunshot  analysis  and  multilateration. In: 145th Audio Engineering Society International Convention, AES 2018 . MUHAMMAD  NUH  AL-AZHAR,  2012. Digital Forensic  Practical  Fuidelines  For  Computer Investigation . BMC Public Health , .
NISHOM,  M.,  2019.  Perbandingan  Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K-Means Clustering berbasis Chi-Square. Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan  IT ,  4(1), pp.20–24.
RAJESH,  D.,  2011.  Application  of  Spatial  Data mining  for  Agriculture. International  Journal of Computer Applications , 15(2).
UMAR, R., RIADI, I., HANIF, A. and HELMIYAH,  S.,  2019.  Identification  of speaker recognition for audio forensic using k- nearest  neighbor. International  Journal  of Scientific  and  Technology  Research ,  8(11), pp.3846–3850.
ZHANG,  S.,  LI,  X.,  ZONG,  M.,  ZHU,  X.  and CHENG,  D.,  2017.  Learning  k  for  kNN Classification. ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology , 8(3).