## ANALISIS STATISTIK PITCH PADA AUDIO FORENSIK UNTUK BUKTI DIGITAL

## Rahmawati Nafi’ah
Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta rahmawati.nafiah@gmail.com

## Abstrak
Teknologi  informasi  dan  komputer  terus  berkembang  dan  telah  dimanfaatkan  secara  luas  maupun  mendalam. Komputer/digital forensik merupkan aplikasi dari teknologi komputer untuk pembuktian hukum terkait dengan kejahatan berteknologi tinggi hingga bisa mendapatkan bukti bukti digital untuk menjerat para pelaku kejahatan. Wilayah forensik digital cukup luas karena jenis dari konten digital itu sendiri ada banyak, seperti website, email, gambar, audio, video, dan lain-lain. Pada kasus pidana maupun perdata diperlukan barang bukti, salah satunya adalah  barang bukti  digital/  elektronik.  Barang  bukti  berupa  audio  recorder  yang  menghasilkan  rekaman  suara pembicaraan  seseorang  dengan  orang  lain  merupakan  salah  satu  barang  bukti  elektronik.  Bukti  rekaman  suara melalui  pemeriksaan  audio  forensik  dapat  diketahui  identitasnya  dengan  metode  komparasi.  Metode  ini membandingkan  suara  didalam  rekaman  barang  bukti  dengan  suara  yang  direkam  sebagai  pembanding.  Jika hasilnya identik maka dapat disimpulkan bahwa rekaman barang bukti berasal dari pemilik  suara pembanding. Analisa Pitch didasarkan pada kalkulasi statistik nilai Pitch dari masing-masing suara unknown (Suara Asli) dan known (Suara  Asli dengan Voice changer ). Berdasarkan eksperimen yang telah dilakukan pada contoh 20 kata yang  diucapkan  ditemukan  perbedaan  nilai  analisis  statistik Pitch dari  rekaman  suara  asli  dengan  suara  yang diberikan voice changer.
Kata kunci : analisis Pitch, audio forensik, bukti digital.

## PITCH STATISTICAL ANALYSIS ON FORENSIC AUDIO FOR DIGITAL EVIDENCE

## Abstract
Information technology and computers continue to evolve and have been widely and deeply utilized. Computer / digital forensics are applications from computer technology for legal evidence related to high-tech crimes to being able to obtain digital evidence to ensnare criminals. The area of digital forensics is quite extensive because there are many types of digital content, such as websites, e-mails, images, audio, video, and others. In both criminal and civil cases evidence is required, one of which is digital / electronic evidence. Evidence in the form of an audio recorder  which  produces  a  voice  recording  of  a  person's  conversation  with  another  is  one  of  the  electronic evidence.  The  identity  of  recorded  sound  through  audio  forensic  examination  can  be  identified  by  means  of  a comparison  method.  This  method  compares  the  sound  in  the  recorded  evidence  with  the  sound  recorded  for comparison. If the results are identical, it can be concluded that the recorded evidence comes from the owner of the comparator vote. Pitch analysis is based on statistical calculation of the Pitch value of each of the unknown (Original Voices) and known (Original Voices with Voice changer) voices. Based on experiments that have been carried out on examples of 20 spoken words, it is found that there is a difference in the value of the Pitch statistical analysis of the original voice recording with the voice given by the voice changer.
Keywords : Pitch analysis, audio forensics, digital evidence.

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  dan  komputer  terus berkembang  dan  telah  dimanfaatkan  secara  luas maupun mendalam. Komputer/digital forensik merupkan  aplikasi  dari  teknologi  komputer  untuk pembuktian  hukum  terkait  dengan  kejahatan berteknologi  tinggi  hingga  bisa  mendapatkan  bukti bukti digital untuk menjerat para pelaku kejahatan.
Menurut  (Nigroho  &  Al-Azhar,  2017)  digital forensic  adalah  penggunaan  teknik  analisis  dan investigasi  untuk  mengidentifikasi,  mengumpulkan, memeriksa  dan  menyimpan  bukti  /  informasi  yang secara  magnetis  tersimpan  /  disandikan  pada komputer  atau  media  penyimpanan  digital  sebagai alat  bukti  dalam  mengungkap  kasus  kejahatan  yang dapat dipertanggungjawabkan secara hukum.
Wilayah forensik digital cukup luas karena jenis dari  konten  digital  itu  sendiri  ada  banyak,  seperti
website,  email,  gambar,  audio,  video,  dan  lain-lain. Pada kasus pidana maupun perdata diperlukan barang bukti,  salah  satunya  adalah  barang  bukti  digital/ elektronik. Barang bukti berupa audio recorder (alat rekam  suara)  yang  menghasilkan  rekaman  suara pembicaraan seseorang dengan orang lain merupakan salah satu barang bukti elektronik. Sebagaimana UU ITE  pada  tahun  2016  pasal  1  bahwa  rekaman  suara adalah  salah  satu  barang  bukti  digital  yang  valid digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  kasus  pidana (Subki et al., 2018) (Rusydi et al., 2019).
Bukti rekaman suara melalui pemeriksaan audio forensik dapat diketahui identitasnya dengan metode komparasi.  Metode  ini  membandingkan  suara didalam  rekaman  barang  bukti  dengan  suara  yang direkam  sebagai  pembanding.  Jika  hasilnya  identik maka dapat disimpulkan bahwa rekaman barang bukti berasal dari pemilik suara pembanding.
Pada  penelitian  ini    dibahas  analisis  statistik Pitch . Pustaka penelitian ini berdasarkan sudi literatur naskah-naskah  penelitian  terkait  dengan  audio forensik .
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.A. Audio Forensik
Audo  atau  suara  adalah  salah  satu  cara berkomunikasi  manusia.Suara  manusia  merupakan sesuatu hal yang unik dan memikiki ciri khas pemilik suara. Kemajuan  teknologi  saat  ini  memungkinkan suara  manusa  untuk dijadikan  perintah  di  perangkat computer (Umar et al., 2019).
Audio forensik adalah bagian dari bidang ilmu yang  menganalisa  audio  seperti  rekaman  suara. Rekaman  suara selalu memiliki informasi berupa ciri frekuensi,frekuensi tersebut dapat diketahui identitasnya  (Huizen  et  al.,  2017)  (Rusydi  et  al., 2019).

## 2.B. Komponen Suara
Suara dihasilkan melalui proses Generation dan Filtering.  Proses  Generation,  suara    pertama    kali diproduksi    melalui    bergetarnya    pita    suara  yang berada    di  larynx  (pangkal  tenggorokan)  untuk menghasilkan  bunyi  periodik. Bunyi periodik yang bersifat  konstan  tersebut  kemudian  di-filterisasi melalui vocal tract  yang  terdiri  dari lidah, gigi, bibir, langit-langit  dan  lain-lain  sehingga  bunyi  tersebut dapat  menjadi  bunyi  keluaran    berupa  bunyi  vokal dan  atau  bunyi  konsonan (Al Azhar, 2012).
Suara  terdiri  dari  beberapa  komponen,  yaitu Pitch ,  formant  dan  spectrogram  yang  dapat digunakan      untuk      mengidentifikasi  karakteristik suara seseorang untuk kepentingan voice recognition .
1. Pitch Pitch merupakan  tinggi  rendah  nada  dalam suatu  bunyi.Pada  suara  manusia, Pitch dihasilkan oleh  frekuensi  getar  yang  disebut  frekuensi  dasar yang  memiliki  notasi  0  (Deva  &  Mardianto,  2019). Frekwensi  getar  dari  pita  suara  /frekwensi
fundamental  (dasar)  dengan  notasi  F0.  Masing- masing  orang  memiliki Pitch yang  khas  (habitual Pitch ) yang sangat dipengaruhi oleh aspek fisiologis larynx manusia (Al Azhar, 2012).
2. Formant Formant adalah frekuensi-frekuensi resonansi  dari  filter,  yaitu  vocal  track  yang meneruskan  dan  memfilter  bunyi  periodik  dari getarnya pita  suara menjadi  bunyi  keluaran berupa kata-kata  yang  memiliki  makna(Al  Azhar,  2012). Formant adalah frekuensi  – frekuensi resonansi dari filter,yaitu vocal tract (articulator) yang meneruskan dan menyaring bunyi periodik dari getarnya pita suara menjadi  bunyi  output  kata  –  kata.  Formant merupakan  suatu  energi  frekuensi  tertinggi  pada suara  (Mehmet  Mehdi  Karakoc,  2017)(Deva  & Mardianto, 2019).
Secara umum, frekwensi-frekwensi formant bersifat tidak  terbatas,  umumnya  tergambar  mulai dari Formant 1  (F1)  sampai dengan Formant 5  (F5), namun  untuk  identifikasi  suara  seseorang,  paling tidak  ada  3  (tiga)  formant  yang  dianalisa,    yaitu Formant 1 (F1),Formant 2 (F2) dan Formant 3 (F3).

## 3. Spektogram
Spectrogram merupakan  representasi  spectral yang  bervariasi  terhadap waktu   yang   menunjukkan tingkat  density  (intensitas      energi)  spektral.  Level energi        ini      dikenal      dengan        istilah  formant bandwidth.  Spectrogram  oleh    beberapa    ahli  juga dikenal    dengan  istilah    sidik    jari    suara    (voice fingerprint)(Al  Azhar,  2012).  Spektogram  juga dikeenal  dengan  istilah  voice  fingerprint  karena memiliki  hal  –  hal  yang  bersifat  detil  di  dalamnya (Deva & Mardianto, 2019).

## 2.C. Prosedur Audio Forensic
Berikut    tahapan    yang    digunakan    sesuai dengan  Standard    Operating    Procedure  (SOP)12 tentang    Analisa    Audio    Forensik    dari  Digital Forensic    Analyst    Team  (DFAT)    Puslabfor    yang mengacu  salah    satunya  kepada  Spectrographic Voice    Identification:    A    Forensic    Survey  yang dikeluarkanoleh FBI (Federal Bureau of Investigation),  Amerika  Serikat  (Nigroho  &  Al- Azhar, 2017).

## 1. Acquisition
Pengumpulan  audio    recorder  yang    akan dianalisa, suara pembanding  (control atau unknown samples)    dan    dilengkapi  dengan  administrasi penyidikan yang lengkap.

## 2. Audio Enhancement
Jika  kualitasnya  audio  tidak  bagus  akan dilakukan  proses  enhancement  untuk    menaikkan kualitas rekaman sehingga  pembicaraan  yang  ada di    dalam    rekaman    suara    tersebut  dapat  didengar dengan jelas.

## 3. Decoding
Pembuatan  transkrip  rekaman  oleh    minimal 2(dua)  orang  pemeriksa  untuk  mendapatkan  nilai akurasi yang lebih presisi terhadap hasil transkrip.
4. Voice recognition
Proses  ini  untuk  memastikan  apakah  suara yang  ada  di  dalamrekaman   barang   bukti   adalah IDENTIK      dengan      contoh      suara  pembanding. Voice recognition ini harus mendapatkan minimal 20 (dua puluh) kata yang berbeda   makna   dan   dapat diterima      (accepted)      dikarenakan      memiliki kesamaan  (very  similar)  pola  dan  analisa  untuk menyimpulkan    bahwa  suara   barang    bukti    adalah IDENTIK  dengan  suara  pembanding.
Jika  tidak ditemukan  sejumlah  kata  tersebut, maka    kesimpulannya    adalah    TIDAK  IDENTIK. Jika jumlah kata-kata yang ada pada rekaman barang bukti  tidak  mencapai    20    (dua  puluh)    kata    yang berbeda    makna    yang    dapat    dianalisa,  maka kesimpulannya   adalah INCONCLUSIVE dan   tidak layak      untuk  dilaksanakan    pemeriksaan  audio forensic.

## 3. METODOLOGI
Audio  forensik  menggunakan  dua  metode analisa  untuk  menganalisa  keaslian  barang  bukti rekaman suara yaitu analisa Pitch ..
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 4. PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dibahas  mengenai  hasil percobaan dari analisa sample rekaman suara. Sampel suara yang digunakan adalah rekaman suara asli dan yang  sudah  diubah  menggunakan  aplikasi  pada smartphone android yaitu Voice changer With Effect. Rekaman  suara  terdiri  dari  20  kata  yaitu  "Selamat nomer handphone anda terpilih meraih hadiah mobil handa  new  mobilia  dengan  memasukkan  kode  pin pemenang RKJ789 pada website tokohadiah". Suara asli tersebut kemudian diberikan efek telepon.

## Gambar 2. Grafik suara asli
Grafik  yang  berwarna  merah  menunjukkan formant,  grafik  yang  berwarna  biru    menunjukkan Pitch ,    dan    grafik    yang    berwarna    kuning menunjukkan  intensity,        sedangkan        jendela bagian    atas    menunjukkan    frekwensi pengucapan kalimat dalam bentuk mono(1channels).
Gambar 3. Grafik suara dengan voice changer
4.A. 4.1. Analisa Statistic Pitch
Analisa  ini  didasarkan  pada  kalkulasi  statistik  nilai Pitch dari  masing-masing  suara unknown (Suara Barang  Bukti)  dan known (Suara  Subyek1). Karakteristik Pitch dari      masing-masing      suara tersebut  dibandingkan  pada  minimum Pitch , maximum Pitch dan mean Pitch .
Gambar 4. Pengambilan nilai statistik Pitch
Kotak  hijau  menandakan  informasi  yang didapat berupa Pitch . Kotak merah menandakan niali
Pitch quantile. Kotak kuning menndakan nilai Pitch minimum.  Kotak  biru  menandakan  nilai Pitch maximum.  Kotak  ungu  menandakan Pitch mean. Kotak oren menandakan Pitch standart deviation.
Tabel 1. Analisa Statistik Pitch pada pengucapan kata selamat
Analisa Statistik Suara Asli (Hz) Suara Voice changer (Hz) Pitch minimum 195.385759 288.501169 Pitch maximum 333.244201 619.822577 Pitch quantile 296.123332 317.116622 Pitch mean 286.700223 361.967927 Pitch standart deviation 38.9 117.2
Tabel 2. Analisa Statistik Pitch pada pengucapan kata nomor Analisa Statistik Suara Asli (Hz) Suara Voice changer (Hz) Pitch minimum 121.678473 234.42138 Pitch maximum 373.777579 342.235517 Pitch quantile 327.060339 323.168326 Pitch mean 297.949866 306.858128 Pitch standart deviation 62.76 35.4
Tabel 3. Analisa Statistik Pitch pada pengucapan kata handphone Analisa Statistik Suara Asli (Hz) Suara Voice changer (Hz) Pitch minimum 262.05285 293.978522 Pitch maximum 353.850167 323.410533 Pitch quantile 314.980437 317.023389 Pitch mean 311.924104 312.192743 Pitch standart deviation 12.97 9.885
Untuk  menarik  kesimpulan,  hal  yang  paling mudah  dan  kuat  argumentasinya  adalah  nilai mean(rata-rata),  kemudian  dilanjutkan  dengan  nilai statistik yang lain.
Tabel 4. Hasil Analisa Statistik Pitch Input (kata) Identik Tidak identik Pitch minimum 20 0 20 Pitch maximum 20 0 20 Pitch quantile 20 7 13 Pitch mean 20 10 10 Pitch standart deviation 20 0 20
Nilai Pitch sangat    bergantung    dengan    level intonasi  dari  suara  yang  diucapkan. Misalnya  pada rekaman    barang    bukti,  subyek    berbicara    dengan suara  asli,  namun    ketika    diambil    sample    suara pembanding,    subyek    berbicara  dengan voice changer .  Dari  analisa  ini  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  berrdasarkan  nilai  statistik Pitch suara  asli TIDAK IDENTIK dengan Suara voice changer
4.B. 4.2. Analisis Format Bandwith , Graphical Distribution dan Spektogram
Selain  analisa Pitch ,  juga  bisa  menggunakan metode  analisis  formant  bandwith,  graphical distribution  dan  spektogram.  Analisa    format bandwith    didasarkan    pada    analisa  One-way Anova(Analysis  of  Variances)  yang mengkalkulasi secara    statistik    nilai-nilai  Formant  1,  Formant  2, Formant 3  dan Formant 4  dari  suara asli  dan suara voice  changer .    Penelaahan  lebih  detil  terhadap analisa  statistik  terhadap  formant  dan  bandwidth adalah   dengan menggunakan Likelihood   Ratio(LR) yang   merupakan  lanjutan dari  Analisa  Anova  yang telah    dijelaskan    di    atas.  Analisa    LR    ini    dapat digunakan  untuk  memperkuat  hasil  analisa  Anova yang didapat  sebelumnya.
Gambar 5. Formant suara asli
Gambar 6. Formant suara voice changer
Analisa  spektogram   menunjukkan  pola  umum yang    khas    pada    kata    yang    diucapkan    dan  pola khusus    yang    khas    pada    masing-masing  formant suku  kata  yang  dianalisa.
Gambar 7. Screenshot spectrogram untuk pengucapan kata ‘selamat’ dari Suara Asli
Gambar 8. Screenshot spectrogram untuk pengucapan kata ‘selamat’ dari Suara Voice changer
Pola-pola    khas    tersebut    untuk    pengucapan kata-kata  tertentu  dari  suara unknown(suara barang bukti)  dan  known  (suara  pembanding)  tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan, maka dapat disimpulkan  bahwa  kedua  suara  tersebut  untuk pengucapan    pada    kata-kata    tersebut    adalah IDENTIK  (memiliki  kesamaan spectrogram). Secara umum dalam voice recognition , level analisa statistik Pitch diposisikan  berada  di  bawah  analisa  formant dan spectrogram.

## 5. KESIMPULAN
Nilai Pitch sangat    bergantung    dengan    level intonasi  dari  suara  yang  diucapkan. Misalnya  pada rekaman    barang    bukti,  subyek    berbicara    dengan suara  asli,  namun    ketika    diambil    sample    suara pembanding,    subyek    berbicara  dengan voice changer .  Dari  20  kata  yang  diucapkan  terdapat perbedaan  nilai  analisis  statistik Pitch dari  rekaman suara asli dengan suara yang diberikan voice changer . Sehingga dengan analisis nilai Pitch saja tidak cukup kuat,  diperlukan  analis  menggunakan  format bandwith  dengan  metode  Anova  dan Likelihood Ratio ,  serta  Analisis grapical  distribution dan spektrum .

## DAFTAR PUSTAKA
AL  AZHAR,  M.  N.  (2012). Digial  Forensic :
Practical Guidelines for Computer Investigator . Salemba Infotek. DEVA,  B.  S.,  &  MARDIANTO,  I.  (2019).  Teknik Audio Forensik Menggunakan Metode Analisis Formant  Bandwidth, Pitch dan  Analisis Likelihood  Ratio. Ultimatics , 10 (2),  67–72. https://doi.org/10.31937/ti.v10i2.936
HUIZEN,  R.  R.,  JAYANTI,  N.  K.  D.  A.,  & HOSTIADI,  D.  P.  (2017). Model  Evaluasi Rekaman Percakapan Di Audio Forensik .
MEHMET MEHDI KARAKOC. (2017). Visual and Auditory  Analysis  Methods  for  Speaker Recognition in Digital Forensic .
NIGROHO,  P.  D.,  &  AL-AZHAR,  MU.  N.  (2017). IT : DIGITAL FORENSIC. IPSIKOM , 5 (JUNI 2017), 1–5. http://ojs.ipem.ecampus.id/ojs_ipem/index.php /stmik-ipem/article/view/31 RUSYDI,  U.,  SUNARDI,  &  GUSTAFI,  M.  F. (2019).  Analisis  Statistik  Manipulasi Pitch
Suara. Jurnal  Mobile  and  Forensics , 1 (1),  1– 12.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.12928/mf.v 1i1.702
SUBKI,  A.,  SUGIANTORO,  B.,  &  PRAYUDI,  Y.
(2018). Analisis Rekaman Suara Voice changer dan  Rekaman  Suara  Asli  Menggunakan Metode Audio Forensik. Indonesian Journal on
Networking and Security (IJNS) , 7 (1). http://ijns.org/journal/index.php/ijns/article/vie
w/39/38
UMAR, R., RIADI, I., & HANIF, A. (2019). Analisis Bentuk  Pola  Suara  Menggunakan  Ekstraksi Ciri  Mel-Frequencey  Cepstral  Coefficients (MFCC). CogITo  Smart  Journal , 4 (2),  294. https://doi.org/10.31154/cogito.v4i2.130.294- 304