## ANALISIS PENEMUAN BARANG BUKTI DIGITAL MELALUI REKAMAN SUARA MENGGUNAKAN PRAAT DENGAN METODE AUDIO FORENSIK
Hafiz Pratama S Nawawi 1 , Carudin 2 , Dadang Yusup 3
123 Program Studi Teknik Informatika Universitas Singaperbangsa Karawang Email: 1 hafiz.pratama17108@student.unsika.ac.id, 2 carudin@staff.unsika.ac.id, 3 dadang.dyf@staff.unsika.ac.id (Naskah masuk: 13 Juni 2021, diterima untuk diterbitkan: 31 November 2021)

## Abstrak
Perkembangan zaman saat ini membawa pengaruh besar kedalam dunia digital, informasi bisa diterima sangat cepat, namun dalam menerima informasi yang didapat seringkali masyarakat salah menggunakan nya, salah satu diantaranya informasi penyebaran hoax mengenai vaksin sinovac yang masuk ke Indonesia, banyak opini yang masyarakat terima tentang hal negatif setelah melakukan vaksin tersebut. Salah satunya berupa rekaman suara yang beredar tentang informasi bohong vaksin tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah membuktikan rekaman suara yang diterima identik atau tidak berdasarkan jenis kelamin. Oleh karena itu perlu penanganan forensik untuk mengidentifikasi  bukti  digital  dengan  menggunakan  metode  audio  forensik.  Sedangkan  metodologi  yang digunakan  adalah  SOP  12  DFAT  ( Digital  Forensic  Analyst  Team) dengan  melakukan  proses  akuisisi, enhancement , decoding dan voice recognition . Tools yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Adobe Audition CS6 , Praat , dan Gnumeric . Analisis dilakukan dengan mencari nilai  statistik pitch, formant dan , spectrogram dimana dari hasil ketiga komponen suara tersebut. Hasil yang didapat dari tujuh sampel suara yang identik dengan barang bukti yaitu sampel suara ke-7 dan jenis kelamin dari masing masing rekaman suara yang dimiliki yaitu tujuh orang laki-laki dan satu orang perempuan. Bukti yang ditemukan merupakan bukti yang sah berdasarkan UU Nomor 11 Tahun 2008 Tentang Informasi dan Transaksi Elektronik dan UU ITE No 19 Tahun 2016 Pasal 28 Ayat 1 mengenai berita penyebaran hoaks di media elektronik.
Kata kunci : Audio Forensik, Berita Bohong, Rekaman Suara, SOP 12 DFAT,

## ANALYSIS OF THE DISCOVERY DIGITAL EVIDENCE THROUGH SOUND RECORDING USING PRAAT WITH AUDIO FORENSIC METHOD

## Abstract
The current development has had a major influence on the digital world, information can be received very quickly, but in receiving information obtained from the public it is wrong to use it, one of which is the information about the  spread  of  hoaxes  about  the  synovac  vaccine  that  entered  Indonesia,  many  public  opinions  received  about negative things after doing the vaccine. One of them is in the form of a voice recording which is taken from the fake vaccine information. The purpose of this study was to prove the sound recordings received were identical or not  based  on  gender.  Therefore  it  is  necessary  to  handle  forensics  to  identify  digital  evidence  using  the  audio forensic method. Meanwhile, the methodology used is SOP 12 DFAT (Digital Forensic Analyst Team) by carrying out the process of acquisition, enhancement, decoding and voice recognition. The tools used in this research are Adobe Audition CS6, Praat, and Gnumeric. The analysis was carried out by looking for the field statistical values, formants and spectrograms where the results of the three sound components were obtained. The results obtained from seven sound samples that are identical to the evidence, namely the 7th voice sample and the gender of each of the voice recordings owned by seven men and one woman. The evidence found is valid evidence based on Law Number 11 of 2008 concerning Electronic Information and Transactions and the ITE Law Number 19 of 2016 Article 28 Paragraph 1 concerning news of hoax spreading in electronic media.
Keywords : Forensic Audio, Hoax, Voice Recording, SOP 12 DFAT

## 1. PENDAHULUAN
Zaman  modern  telah  membawa  pengaruh perubahan besar terhadap dunia, salah satunya adalah teknologi. Teknologi terus mengalami perkembangan
dan  mengikuti  perkembangan  zaman,  contohnya media  elektronik  yang  memberikan  kemudahan dalam penggunaanya. Media elektronik bisa menjadi sebagai  sumber  dalam  penyebaran  informasi  yang

## 97 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 4, No. 2, November 2021, hlm. 97-103
bisa berpengaruh pada masyarakat. Media elektronik bukan hanya mengubah cara penyampaian informasi namun  bisa  mengubah  cara  berpikir  masyarakat dalam menerima informasi tersebut.
Pada  akhirnya  berita  atau  informasi  yang dianggap benar tidak lagi mudah ditemukan. Survey Masyarakat  Telematika  Indonesia  (Mastel,  2017) mengungkapkan  bahwa  1.146  responden,  44,3% diantaranya  mendapatkan  berita  bohong  setiap  hari dan 17,2% menerima lebih dari satu kali dalam sehari berita bohong. Media yang bisa dipercaya tetap harus ikut dalam penyebaran hoaks. Beberapa media yang biasanya  menjadi  tempat  saluran  penyebaran  hoaks masing-masing  sebesar  1,20%  (radio),  5%  (media cetak) dan 8,70% (televisi).
Pola  pikir  terhadap  teknologi  akan  merubah perilaku manusia dengan sudut pandang yang salah. Semakin  berkembangnya  teknologi  makin  bisa mengubah  seseorang  untuk  melakukan  tindak kejahatan, terutama di beberapa negara berkembang. Banyak faktor yang bisa menyebabkan hal itu, yaitu masalah ekonomi, politik, dan pendidikan. Berdasarkan statistik kriminal 2020 yang didapatkan dari sumber Biro Pengendalian Operasi Mabes Polri menjelaskan  kejahatan  di  Indonesia  pada  periode 2017-2019  jumlah  kejahatan  mengalami  penurunan. Mabes Polri menjelaskan jumlah kejadian kriminalitas pada tahun 2017 sebanyak 336.652 kasus dan menurun pada tahun 2018 menjadi 294.281 kasus dan  kembali  menurun  pada  tahun  2019  menjadi 269.324.  dengan  presentase  dari  penduduk  korban kejahatan berdasarkan jenis kelamin dan berdasarkan kelompok  umur  sebanyak  1,01%  penduduk  yang pernah  mengalami  tindak  kejahatan  dan  93,14% terjadi  pada  orang  dewasa  (Badan  Pusat  Statistik 2020).
Berdasarkan  data  yang  dihimpun  Ais,  mesin pengais  konten  internet  negatif  Kementerian Komunikasi  dan  Informatika  (Kominfo)  ditemukan 3.801 hoaks sepanjang 2019 Tren peningkatan hoaks terjadi pada Februari, Maret, dan April seiring dengan berlangsungnya pemilu. Jumlah hoaks mulai menurun  pada  Mei,  menjadi  401  temuan  hoaks.  Isu politik  mendominasi  penyebaran  hoaks  tahun  2019, sebesar  922  hoaks.  Informasi  bohong  yang  juga banyak ditemukan berasal dari pemerintahan, dengan temuan  721  hoaks.  (Yosepha  Pusparisa  &  Aria  W. Yudhistira, 2020).
Bukti digital merupakan barang bukti yang bisa diterima  di  pengadilan  hukum,  dan  bisa  membantu petugas  dalam  menutupi  kasus  tindak  pidana. Sehingga salah satu kasus yang sering terjadi adalah kejahatan  dalam  pengenalan  suara  dari  orang  yang tidak dikenal. Kejahatan tersebut bisa menjadi salah satu barang bukti digital ( digital evidence) yang bisa digunakan.  Berdasarkan  Undang-Undang  Informasi Transaksi  Elektronik  (UU  ITE)  No.  19  tahun  2016 Pasal  1  mengenai  segala  bentuk  transaksi  dan informasi elektronik.
Barang  bukti  dikatakan  valid  atau  dapat diterima  sebagai  barang  bukti  haruslah  asli,  akurat dan  terpercaya.  Salah  satu  bukti  yang  diakui validitasnya  adalah  rekaman  suara.  Karena  ada kemungkinan bisa menjadi kasus penyimpangan pada seorang  tersangka  meskipun  telah  disumpah  untuk berkata  benar.  Dengan  adanya  barang  bukti  berupa rekaman suara ini bisa menjadi pertimbangan dalam kasus  persidangan  untuk  membuat  suatu  keputusan yang benar. Sejauh ini sudah banyak pengujian yang dilakukan  untuk  melakukan  pembuktian  rekaman suara  untuk  dianalisis  dalam  persidangan  sebagai bukti yang kuat dan bisa membantu dalam memahami bagaimana  proses  akuisisi  barang  bukti  digital terutama  akuisisi  pada  kasus  kejahatan  melalui rekaman suara. Pada penelitian (Subki, Sugiantoro, & Prayudi,  2018)  dimana  membandingkan  kemiripan suara dengan suara asli menggunakan voice changer yang  telah  diubah.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa dari beberapa penggunaan voice changer yang digunakan sulit untuk menentukan pengenalan suara dari rekaman suara yang telah diubah. Pada penelitian Hasbi Septiansyah (2018) melakukan peneltian suara pria  menggunakan voice  recognition dengan menggunakan telepon seluler.
Dari  permasalahan  diatas  untuk  melakukan pembuktian  rekaman  suara  sebagai  barang  bukti maka  akan  dilakukan  dengan  metode  perbandingan melalui  komponen pitch,  formant, dan spectrogram .Dengan melakukan penanganan dan menjadikan nya barang  bukti  rekaman  suara  yang  sesuai.  Kemudian dilanjutkan  dengan  pemeriksaan  pengenalan  suara untuk  menunjukan  secara  ilmiah  kepemilikan  suara yang  ada  di  dalam  rekaman  tersebut.  Berdasarkan uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  penemuan  bukti  digital  melalui rekaman  suara  untuk  mengetahui  bukti  kepemilikan suara yang ada di dalam rekaman tersebut identik atau tidak  identik  dan  mengetahui  karakter  suara berdasarkan  jenis kelamin sehingga bisa membantu proses  penyidikan.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan analisis  menggunakan  Metode  Audio  Forensik dengan penggabungan beberapa tools untuk menampilkan visualisasi dan perhitungan statistik.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  data  primer dan  sekunder.  Data  primer  diperoleh  menggunakan metode obeservasi secara langsung dengan membuat simulasi  yang  pernah  terjadi  di  Indonesia  dengan mengumpulkan  data  berupa  rekaman  suara  yang kemudian  data  tersebut  dilakukan  analisis  dengan metode  audio  forensik.  Sedangkan  data  sekunder dilakukan dengan mencari studi literatur.

## 2.A Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  simulasi  kasus penyebaran hoax yang  pernah  terjadi  di  Indonesia pada  bulan  januari  lalu  mengenai  Vaksin  Sinovac. Data  diperoleh  dari  subjek  sebagai  sampel  data
penelitian  ini.  Ada  8  sampel  yang  akan  dilakukan pengujian,  satu  sampel  dijadikan  sebagai  suara barang  bukti  dan  tujuh  sampel  lainnya  dijadikan sebagai  pembanding.  Naskah  dibuat  dengan  isi mengenai  penyebaran  hoax  mengenai  Vaksin Sinovac yang terdiri dari 43 kata.

## 2.B Alat dan Bahan
Bahan  dan  alat  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya software,  hardware, dan  barang  bukti elektronik
Tabel 1. Tabel alat dan bahan Kategori Nama Perangkat keras Laptop ASUS A442 I5 UR Oppo  A52 Perangkat lunak System operasi windows 10 home single Open Source Praat 6.1.12 Adobe Audtion CS6 Gnumeric Dokumen Elektronik Rekaman Suara

## 2.C Metodologi
Metodelogi  dalam  penelitian  ini  menggunakan salah  satu  metode  khusus  dalam  penanganan  audio forensik  yaitu  berdasarkan Standar  Operating Procedur (SOP)  12  dari Digital  Forensic  Analyst Team (DFAT)  Puslabfor  yang  mengacu  pada Spectrographic voice identification A forensic survey yang  dikeluarkan  oleh  FBI  ( Federal  Bureau  of Investigation) Amerika Serikat. Alur dalam menggunakan  metodologi  ini  ada  empat  tahapan, yaitu Acquisition (Akuisisi), Enhancement (Penjernihan  Suara), Decoding  ( Transkip  kata),  dan Voice  Recognition (Analisis Pengenalan Suara) (Al- Azhar,2012).  Alur  penyelesaian  tersebut  akan menggunakan  bantuan  t ools dari  Praat,  Adobe Audtion  CS6  dan  Gnumeric. Flowchart  Audio Forensic dapat dilihat pada gambar 1 berikut.
Gambar  1 . Tahapan Audio Forensik

## a.   Acquisition
Pada  proses  pertama  untuk  menganalisis rekaman suara tahap yang dilakukan adalah akuisisi untuk  pengumpulan  data  barang  bukti  digital. Mencari  semua  data  yang  diperlukan  dimana pengumpulan  data  ini  untuk  mendapatkan  suara pembanding  (suspect)  yang  dicurigai  oleh  pemilik suara.  Pada  penelitian  ini,  suara  pembanding didapatkan dari 7 subjek berbeda dengan prinsip non blind  detection (suara  berasal  dari  calon  tersangka) dan 1 suara yang akan menjadi suara barang bukti. b.   Audio Enhancement
Proses  ini  untuk  melakukan  peningkatan kualitas suara agar terhindar dari noise. Sehingga kita bisa  melakukan  noise  pada  rekaman  suara  yang dimiliki  agar  kualitas  penjernihan  suara  bisa
dilakukan. Penelitian ini menggunakan bantuan tools dari Adobe Audition CS 6.

## c.   Decoding
Proses  pada  tahap  ini  adalah  melakukan  pembuatan transkip  kata  dari  rekaman  suara  yang  diterima. Analisis  ini  dilakukan  perkata  dan  nantinya  akan mencantumkan label subjek dari kata yang di analisis. Pada  decoding  ini  bisa  melakukan  analisis  formant berdasarkan  F0,F1  dan  F2  pada  rekaman  suara. Pembuatan naskah suara berkisar 20- 30 kata.

## d.   Voice Recognition
Proses  terakhir  pada  penelitian  ini  adalah melakukan analisis pengenalan suara dengan aplikasi praat untuk mencari nilai formant, spectrogram, dan pitch .  Untuk  bisa  melakukan  analisis  ini  akan menggunakan  20-30  kata  dari  naskah  yang  sudah dimiliki.  Pada  proses  ini  minimal  20  kata  yang dinyatakan mirip atau identik apabila tidak mencapai 20  kata  maka  analisis  pada  rekaman  suara  tersebut tidak  bisa  dilanjutkan.  Pada  penelitian  ini  akan menggunakan  tiga  analisis  untuk  memperkuat  hasil temuan, yaitu analisis pitch, formant dan spectrogram.
Analisis  yang  pertama  dilakukan  adalah mencari  nilai  statistik pitch. Nilai  tersebut  bisa menjadi  perbandingan  dari  suara  lain.  Analisis  ini mencari  nilai  frekuensi  untuk  mendapatkan  nilai minimum,  maximum,  mean dan standar  deviation. analisis  kedua  yaitu  mencari  nilai formant. Analisis ini  bertujuan  untuk  menentukan  frekuensi  dari articulator  setiap  kata  yang  dikeluarkan  dari penciptaan  suara  sebagai  bunyi.  Analisis formant akan menggunakan 3 nilai perhitungan yaitu F1, F2, F3.  Nilai  tersebut  bisa  dicari  menggunakan  praat untuk mengelompokan nilai frekuensi (hz) yang nanti akan di analisis menggunakan tabel Anova  sebagai penentunya. Hasil dari analisis anova tersebut adalah F, F Critical dan P-Value. Suatu kata dapat dikatakan identik menurut analisis formant adalah apabila nilai F  <  F  Critical  dan  P-Value  >  0.5.  Analisis  Anova tersebut menggunakan tingkat kofidensi sebesar 95% dengan error  rate sebesar  0.05.  hasil  kedua  analisis menggunakan pitch dan formant masih  dugaan sementara,  oleh  karena  itu  analisis  terakhir menggunakan spectrogram dimana  memiliki  fungsi penting  karena  memiliki  warna  suara  yang menunjukan  tingkat  intensitas  energi  atau  hasil visualisasi  pada  nilai  formant  dengan  level  energi terhadap waktu.
Spectrogram  bisa  dilakukan  analisa  untuk identifikasi  suara  seseorang  jika  rekaman  yang panjang. Sehingga analisis menggunakan spectrogram  bisa  digunakan  untuk  mengolah pemilihan  kata  dan  mempercapat  proses.  Untuk menganalisa menggunakan spectrogram harus memiliki  jumlah  minimal  20  kata  untuk  mencari suara tersangka dan suara asli. (Al-Azhar, 2012). 2.D Skenario
Pada penelitian ini menggunakan skenario atau simulasi  yang  dibuat  oleh  penulis  berupa  kasus
Acquisition Audio Enhanceme nt Decoding Voice Recognition

## 99 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 4, No. 2, November 2021, hlm. 99-103
penyebaran  hoax  mengenai  Vaksin  Sinovac.  Kasus ini  dibuat  karena  pernah  terjadi  di  Indonesia  pada bulan  januari  lalu.  Namun  penulis  melakukan pengujian  ini  hanya  menggunakan  rekaman  suara berupa  audio.  dari  8  subjek  yang  dimiliki,  satu sebagai  barang  bukti  dan  7  sebagai  pembanding. Subjek  terdiri  dari  7  orang  laki-laki,  dan  1  orang perempuan.  Adapun  kalimat  yang  dibuat  penulis sebagai berikut:
”Jangan  mau  kita  jadi  kelinci  percobaan pemerintah  dengan  adanya  vaksin  sinovac  ini. banyak  yang  meninggal  setelah  melakukan  vaksin tersebut.  Ayo  serentak  menolak  vaksin  yang  bisa membahayakan diri kita sendiri. Jangan biarkan kita mati karena menggunakan vaksin itu dan jangan kita di bodohi pemerintah lagi.” .
Kalimat  tersebut  terdiri  dari  43  kata.  dan  dari setiap  kata  tersebut  akan  dilakukan  analisis  untuk mencari  suara  mana  yang  sama  atau  mendekati dengan barang bukti.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang  dilakukan adalah bagaimana  menggali  penemuan  barang  bukti  digital berupa suara ( audio ), membuktikan serta mengevaluasi penemuan barang bukti digital dengan menggunakan  metode  Audio  Forensik  terkait  dari kasus  penyebaran  hoax  yang  pernah  terjadi  di Indonesia  mengenai  masuknya  Vaksin  Sinovac. Penelitian  ini  akan  mencari  tau  karakter  suara  dari barang  bukti  ( Unkown )  dan  suara  pembanding (known)  yang  telah  ditemukan,  dan  nanti  akan dilakukan  analisis  untuk mencari  tau rekaman  suara tersebut  berdasarkan  jenis  kelamin,  dengan  mencari nilai pitch, formant, dan spectrogram untuk mencari identik atau tidak rekaman suara yang ditemukan.

## 3.A Acquisition
Pada proses ini ditemukan barang bukti berupa rekaman  suara  dan  ponsel  yang  diduga  sebagai barang  bukti.  Di  dalam    ponsel  tersebut  ditemukan sebuah  rekaman  suara.  Hal  ini  yang  menjadi  dasar pada  penelitian  ini,  sehingga  file  rekaman  suara tersebut  tersebar  luas  ke  masyarakat  dan  mulai banyak mempercayainya. Hasilnya ditemukan sebuah  rekaman  suara  yang  sama  yang  diduga sebagai pembanding untuk mencocokan apakah suara tersebut  sama  dengan  barang  bukti.  Berikut  ini merupakan temuan rekaman suara , dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini.
Gambar  2. Barang bukti
Barang  bukti  tersebut  dicatat  spesifikasinya,  bisa dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Spesifikasi barang bukti
Kemudian tujuh file audio rekaman suara yang ditemukan  sudah  berada  pada  tim  investigasi (penulis) untuk dilakukan analisis suara. Dapat dilihat pada gambar 3 dibawah ini.

## Gambar  3. Aplikasi audio recorder
File  rekaman  sudah  disimpan  kedalam  laptop penulis untuk dilakukan analisis terhadap suara yang ditemukan.  Data  yang  diperoleh  adalah  satu  suara sebagai  barang  bukti,  dan  tujuh  suara  sebagai pembanding

## 3.B Audio Enhancement
Proses audio  enhancement dilakukan  terhadap rekaman  suara  barang  bukti  dan  pembanding  yang sudah diduplikat demi menjadi keaslian suara barang bukti.  Proses  ini  dilakukan  menggunakan  bantuan aplikasi  Adobe  Audtion  CS6,  untuk  melakukan penjernihan suara dan penghilangan noise reduction .

## 3.C Decoding
Pada  proses  ini  akan  melakukan  transkip  kata yang  ada  pada  file  rekaman  suara,  tujuan  dilakukan decoding ini  untuk  mengetahui  apakah  suara  yang diucapkan  seseorang  tersebut  terdengar  jelas  oleh sistem  atau  tidak,  dan  mengetahui  berapa  detik seseorang  mengucapkan  kata  yang  dikeluarkan,  hal ini  akan  mempengaruhi  intonasi  atau  nada  suara seseorang  dalam  mengeluarkan  kata-kata  dalam sebuah  rekaman.  Dalam  penelitian  ini  subjek  akan membacakan naskah yang telah dibuat oleh penulis yang ada pada point 2.3. Total kata dalam satu subjek sebanyak  43  kata  yang  akan  dilakukan  transkip perkata. Hasilnya setelah dilakukan transkip kata dari
Merk Samsung Galaxy J5 Prime OS Color OS 7.1 Android 10 Memori internal 6GB RAM Product ID CPHH2061 Ukuran Layar 5.0” Dimensi 142.8 x 69.5 x 8.1 mm Berat 143 gram CPU Quad-core  1.4  GHz  Cortex- A53
masing masing suara terlihat perbedaan antara suara barang bukti dan sampel. Berikut hasil transkip kata ( decoding) bisa dilihat pada tabel 3 dibawah ini
Tabel 3. Spesifikasi barang bukti
Hasil diatas merupakan hasil sementara setelah dilakukan  proses  transkip  kata,  dari  tabel  diatas terlihat jumlah perbedaan kata yang tidak bisa dibaca oleh  sistem.  Oleh  karena  itu  setelah  melakukan transkip  kata  tersebut  perlu  dilakukan  analisis statistik untuk mencari nilai pasti dari rekaman suara.

## 3.D Voice Recognition
Pada tahap terakhir ini merupkan proses dimana suara barang bukti dan pembanding akan dibandingkan.  Penelitian  ini  akan  membandingan nilai  tersebut  dengan  tiga  cara  analisis  dengan mengambil nilai pitch dan formant serta melihat pola yang sama dengan barang bukti dengan menggunakan spectrogram. 1) Analisis Pitch
Langkah  awal  analisis  ini  adalah  dengan mencari nilai minimum, maximum, median, mean dan standar deviation menggunakan tools Praat. Analisis yang  dilakukan  yaitu  dengan  membandingkan  nilai Quantile  yang  didapat  serta  nilai standar  deviation memiliki  toleransi  10  Hz  dari  suara  barang  bukti. Tabel 3 berikut merupakan contoh perbandingan nilai pitch yang diperoleh.
Tabel 4. Nilai Pitch dari Kata “setelah”
Contoh tabel diatas merupakan hasil nilai pitch yang identik semua dengan barang bukti dimana nili standar deviation memiliki toleransi 10Hz. Sedangkan hasil secara keseluruhan nilai yang sudah dilakukan analisis di dapat sebagai berikut yang bisa dilihat pada gambar 4 dibawah ini
Gambar  4. Grafik Pitch Kata “setelah”
Dari  hasil  nilai  statistik  pada  gambar  diatas ditemukan ada 2 kata yang dikatakan identik dengan barang bukti, yaitu kata “setelah” dan “biarkan”. Dari kedua  kata  ini  yang  nanti  akan  dilakukan  analisis lebih lanjut dengan mencari nilai formant . Kurva kata setelah  dan  biarkan  sama  dengan  gambar  4.  Hal  ini dikarenakan nilai standar deviation memenuhi syarat yaitu  toleransi  10Hz.  Pada  analisis pitch ini  di dapatkan bahwa sampel 5,6,dan 7 adalah suara yang identik dengan barang bukti.
2) Analisis Formant
Mencari  nilai  statistik  formant  didapat  dengan menggunakan  analisis  statistik  Anova  dengan membandingkan  nilai  antara  sampel  dan  barang bukti. Analisis ini akan menggunakan tools dari Praat untuk mencari nilai F1,F2,dan F3. Namun jika ketiga hasil  tersebut  tidak  memenuhi  syarat,  maka  akan dilakukan pencarian nilai F4. Hasil dari nilai formant ini  adalah  nilai F,  P-Value, dan F-Critical. setelah ketiga nilai statistik tersebut didapatkan, maka untuk mengetahui  bahwa  nilai  pada  Formant  dikatakan diterima ( Accepted) yaitu jika kondisi dimana nilai F lebih kecil dari nilai F-Critical dan P-Value memiliki nilai  lebih  dari  0,5  dengan  tingkat  konfidensi  dari analisis anova sebesar 95%. Untuk mendapatkan kata tersebut  dikatakan  identik  maka  dari  ketiga  nilai F1,F2,F3 yang diuji setidaknya ada 2 yang memenuhi syarat  tersebut.  Berikut  dibawah  ini  merupakan contoh dari hasil analisis formant pada kata “setelah” dan “biarkan” pada Tabel 5 dibawah ini.
No Ketegori Jumlah Kata Yang  Tidak Di Baca Sistem Praat Keterangan a Barang Bukti 0 Dari 43 Kata b Sampel 2 6 Dari 43 Kata c Sampel 3 3 Dari 43 Kata d Sampel 4 2 Dari 43 Kata e Sampel 5 5 Dari 43 Kata f Sampel 6 2 Dari 43 Kata g Sampel 7 1 Dari 43 Kata
h Sampel 8 2 Dari 43 Kata
Kata Kategori Minimum Maximum  Quantile (Hz) Mean Standar Deviasi Barang Bukti 76,5763583 81,9042116 5,328 78,9036102 1,572 Sampel 2 116,543308 149,021816 32,48 133,292897 7,781 Sampel 3 163,747736 203,966726 40,22 174,867261 9,982 Sampel 4 100,903884 112,587961 11,68 107,887675 3,334 Sampel 5 95,5172966 114,184332 18,67 106,262628 5,535 Sampel 6 120,437101 136,375669 15,94 129,306712 5,85 Sampel 7 118,267404 127,115633 8,848 123,130954 2,444 Sampel 8 109,125007 115,532919 6,408 111,687733 2,373 Setelah Kesimpulan Barang Bukti Identik Semua ANALISIS PERBANDINGAN NILAI PITCH 0 50 100 150 200 250 Pitch "Setelah" Barang Bukti Sampel 2
Sampel 3 Sampel 4 Sampel 5 Sampel 6 Sampel 7 Sampel 8
Kata Parameter
Formant 1 Formant 2 Formant 3 Nilai Formant 0,197280533 0,243169536 3,296692027 P-Value 0,65813925 0,623294202 0,073213868 Nilai Formant Critical 0,459152576 0,459152576 0,459152576 Keterangan ACCEPTED ACCEPTED REJECTED Nilai Formant 0,395508355 0,092509399 44,43014558 P-Value 0,58862744 0,504494281 7,10E-10 Nilai Formant Critical 0,457532218 0,457532218 0,457532218 Keterangan ACCEPTED ACCEPTED REJECTED Barang Bukti dan Suara Sampel 7 Setelah Biarkan
Pada  gambar  diatas  merupakan  dua  kata  yang identik yang sudah digabungkan antara suara barang bukti dan sampel 7, hasilnya memenuhi syarat yang berlaku dimana 2 dari 3 nilai formant diterima, yang dimana  nilai  F  lebih  kecil  dari  pada  F-Critical,  dan nilai  P-Value  lebih  dari  0,05.  Pada  hasil  analisis formant  ini    bahwa  sampel  ke-2  dan  ke-7  identik dengan barang bukti 3) Analisis Spectrogram Pada  proses  analisa spectrogram ini  adalah dengan melihat pola khas yang dimiliki dalam  kata pada barang bukti, baik barang bukti, maupun sampel pembanding. Pola ini yang akan di bandingkan kedua nya. Pola yang akan dibandingkan adalah dari 2 kata sebelumnya yang sudah didapat yaitu kata “biarkan” dan  “setelah”  dimana  dengan  melihat  pola  ini  kita bisa mendapatkan bukti yang lebih akurat. Berikut ini merupakan  contoh  dari  masing  masing  pola  yang dimiliki  dari  setiap  kata  berdasarkan  suara  barang bukti dan sampel, bisa dilihat pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar  5. Analisis Spectrogram kata “setelah” Pada  gambar  diatas  merupakan  salah  satu contoh  dari  analisis  spectrogram,  Pola  diatas merupakan  kata  yang  identik  dengan  barang  bukti. Dimana  pola  ke-1  merupakan  barang  bukti,  ke-2 merupakann sampel 3, dan ke-3 merupakan sampel 7. Dari ketiga pola tersebut terlihat sama dengan barang bukti dengan pola dua atas dan bawah disetiap sudut yang  sedikit  hitam.  Pada  analisis spectrogram ini didapatkan  bahwa  sampel  3  dan  sampel  7  identik dengan barang bukti.
4) Pengelompokan suara berdasarkan jenis kelamin
Setelah  berhasil  mencari  rekaman  suara  yang identik dengan barang bukti, maka selanjutnya akan mencari pengelompokan gender . Pada penelitian ini menggunakan  rentang  usia  20-50  tahun.  Tujuan pengelompokan  jenis  kelamin  dilakukan  untuk membuktikan  aplikasi  praat  bisa  mencari  informasi jenis kelamin berdasarkan nilai frekuensi dasar yang telah  dimiliki,  dari  nilai formant dan spectrogram . Berikut  ini  merupakan  kategori  nilai  pitch  untuk perbandingan  suara  laki-laki  dan  perempuan  pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Nilai Pitch Laki-Laki dan Perempuan
Dari perbandingan nilai pitch yang kita miliki yaitu bahwa sistem pada aplikasi praat mendeteksi bahwa sampel  yang  dilakukan  analisis  yaitu  pada  kata “Setelah”  dan  “Biarkan”  karena  kata  tersebut sebelumnya  dianggap  identik  dengan  barang  bukti, sehingga untuk mengetahui jenis kelamin maka kita akan  menggunakan  kata  tersebut  untuk  dijadikan sampel  eksperimen  agar  mengetahui  jenis  kelamin pada  sampel  yang  ditemukan.  Dibawah  ini merupakan frekuensi dasar dari nilai pitch pada kata “setelah” bisa dilihat pada gambar 6 dibawah ini.

## Gambar  6. “Frekuensi Nilai Pitch Kata “Setelah”
Dari  hasil  nilai  frekeunsi  pada pitch didapat bahwa perbandingan antara nilai frekuensi dasar laki laki dan perempuan, terlihat pada gambar bahwa nilai frekuensi dasar perempuan hanya pada sampel 3, hal ini dikarenakan nilai pitch dari sampel 3 berada pada minimum 150hz keatas sedangkan pada sampel lain berada pada minimum 50hz keatas yang merupakan sampel suara laki-laki.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  metodologi  yang  digunakan  pada penelitian ini yaitu menggunakan Standar Operating Procedur (SOP)  12  dari Digital  Forensic  Analyst Team (DFAT)  yang  mengacu  pada Spectrographic voice identification: A forensic Survey , tahapan audio forensic terdiri  dari  4  (empat)  tahapan,  antara  lain ialah acquisition (akuisisi file rekaman suara), audio enhacement (melakukan  penjernihan  pada  rekaman suara atau menghilangkan noise ), decoding (transkrip dari  rekaman  suara  barang  bukti  dan  pembanding) dan voice recognition .  Adapun Acquisition (akuisisi
0 50 100 150 200 250 Perbandingan Nilai Frekuensi Dasar Minimum Maximum
Quantile (Hz) Mean Standar Deviasi Gender Frekuensi Dasar Laki-Laki 50 - 150 Hz Perempuan 150 – 280 Hz
file  rekaman  suara)  merupakan  tahapan  penulisan teknis  dari  alat  rekam  yang  digunakan  maupun informasi dari rekaman suara bukti dan pembanding serta persiapan dalam pengambilan suara pembanding,  audio  enhacement  merupakan  tahap penjernihan  pada  rekaman  suara  barang  bukti  dan pembanding ,  decoding yang  merupakan  tahap transkrip  dari  suara  barang  bukti  dan  pembanding terakhir voice  recognition yang  merupakan  tahap analisis  dari  rekaman  suara  dengan  menggunakan komponen  yang  terdapat  dalam  suara  seperti Pitch, Formant dan Spectrogram .  Serta  mengetahui karakter  suara  yang  dimiliki  berdasarkan  jenis kelamin.
Hasilnya  pada  pengujian  pertama  dengan analisis pitch di dapat dari 43 kata yang ada sebanyak dua  kata  dari  seluruh  sampel  yang  dimiliki  adalah identik, yaitu kata “biarkan” dan “setelah”. Dua kata inilah  yang  nanti  akan  dilakukan  pengujian  lebih lanjut  pada  analisis pitch ini  detemukan  bahwa sampel  ke-5,6,dan  7  merupakan  sampel  suara  yang kemungkinan identik dengan  barang bukti, dikarena nilai standar  deviation pada  nilai pitch memiliki toleransi  10  Hz.  Namun  analisis  pertama  ini  masih menjadi dugaan sementara dikarena harus melakukan analisis  kedua  dengan  f ormant hasil  yang  didapat pada  analisis formant ini  adalah  suara  yang  paling memungkinkan  diterima  sangat  kuat  dan  mendekati suara barang bukti adalah sampel 7 dikarenakan nilai F1,  F2,  F3  dari  rekaman  pada  kata  “biarkan”  dan “setelah”  memenuhi  syarat,  dimana  2  dari  3  nilai formant  diterima.  terakhir  melihat  pola  yang  khas atau sama dengan barang bukti, hasil yang diperoleh sampel  ke-7  dapat  dipastikan  identik,  dikarenakan pola yang didapat sangat mirip dengan barang bukti.
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  mencari  suara rekaman  barang  bukti  dan  sampel  yang  dapat dikatakn  identik.  Dari  ketiga  pengujian  dengan mencari  nilai pitch,formant, dan spectrogram maka dapat disimpulkan pada Gambar 7 dibawah ini.
Gambar 7. Nilai Pitch Laki-Laki dan Perempuan
Pada  gambar  diatas  merupakan  hasil  sampel yang memiliki tingkat kemiripan suara dengan barang bukti. Dari hasil tersebut bisa disimpulkan sampel 7 memiliki  nilai  tingkat  kemiripan  yang  tinggi  karena hasil  dari  analisis pitch,  formant dan spectrogram menyatakan hasil yang identik.
Tinjauan hukum yang digunakan untuk membuktikan kasus  penyebaran hoax pada  rekaman  suara  ini  di antaranya yaitu sebagai berikut.
1. Undang  -  Undang  19  tahun  2016    Tentang Informasi dan Transaksi Elektronik Pasal  28 Ayat 1  yang  mengatur  mengenai  penyebaran  berita bohong dimedia elektronik
2. Undang  –  Undang  19  tahun  2016  Tentang Informasi  dan  Transaksi  Elektronik  Pasal  45A Ayat  1  yang  mengatur  mengenai  sanksi pelanggaran pada Pasal 28 Ayat 1 UU ITE.
3. Kitab Undang - Undang Hukum Pidana (KUHP) pasal  390  KUHP    tentang  menyiarkan  kabar bohong
4. Undang – Undang Nomor 1 Tahun 1946 Tentang Peraturan  Hukum  Pidana  yang  mengatur    berita bohong Pasal 14 dan Pasal 15

## 5. SARAN
Penelitian  ini  dapat  dilakukan  lebih  lanjut dengan  melakukan  proses  segmentasi  pada  aplikasi praat untuk menambah akurasi nilai statistik pada saat melakukan analisis, Jika mau melakukan perbandingan  dengan  barang  bukti  usahakan  ada  2 suara  barang  bukti  antara  laki-laki  dan  perempuan, karena  hasil  tingkat  kemiripan  jika  yang  digunakan salah satu maka akan mengacu kepada jenis kelamin yang  digunakan  sebagai  barang  bukti  .dan  terakhir Pada saat mengambil sampel rekaman suara, lakukan pada  tempat  dimana  pada  saat  melakukan  rekaman tidak berada pada kondisi bising, hal ini karena akan memudahkan  peneliti  untuk  melakukan  proses penjernihan suara.

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Azhar,  &  Nuh,  M.  (2012). Digital  Forensik Panduan  Praktis  Investigasi  Komputer. Jakarta: Salemba Infotek.
Billiocta,  Y.  (2021,  Januari  Selasa). Merdeka.com .
Diambil kembali dari Merdeka.com: https://www.merdeka.com/peristiwa/penye bar-hoaks-masyarakat-aceh-tolak-vaksin-
sinovac-ditangkap-polisi.html
Gustafi, M. F., Umar, R., & Sunardi. (2018). Analisis
Manipulasi  Suara  Yang  Telah  Di  Edit Dengan Aplikasi Smartphone Menggunakan Teknik  Audio  Forensik  Sebagai  Barang Bukti Digital. Seminar Nasional Informatika , 76-80. Kominfo.  (2021). Kominfo .  Diambil  kembali  dari Kominfo.go.id: https://www.kominfo.go.id/content/all/lapo ran_isu_hoaks Komunikasi. (2021). Badan Pusat Statistik . Diambil kembali dari Badan Pusat Statistik: https://www.bps.go.id/publication/2019/12/ 12/66c0114edb7517a33063871f/statistik- kriminal-2019.html
0 1 2 3 4 Total
Septiansyah,  H.  (2015). Implementasi  Metode Forensik  Suara  Pria  Menggunakan  Teknik Recognize Untuk Analisis Kemiripan Suara Pada  Media  Alat  Rekam  Telepon  Selular. Surabaya: Institut Teknologi Sepuluh
November. Subki,  A.,  Sugiantoro,  B.,  &  Prayudi,  Y.  (2018). Membandingkan Tingkat Kemiripan Rekaman Voice Changermenggunakan
Analisis  Pitch,  Formant  Dan  Spectogram. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK), V (1), 17-22. Umar, R., Sunardi, & Gustafi, M. F. (2019). Analisis
Statistik Manipulasi Pitch Suara Menggunakan Audio Forensik Untuk Bukti
Digital. Mobile and Forensics, I (1), 1-12.