3205 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3204-3215 E- ISSN 2503-2933
Analisis Rekaman Suara Magic Call Pada Provider Seluler Dengan Rekaman Suara Asli
M. Zulpahmi* 1 , Yudi Prayudi 2, Ahmad Luthfi 3
1 Program Studi Informatika – Program Magister, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta 2,3 Jurusan Informatika, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta e-mail: * 1 20917043@students.uii.ac.id , 2 prayudi@uii.ac.id, 3 ahmad.luthfi@uii.ac.id

## Abstrak
Magic  call  merupakan  layanan  modifikasi  perubah  suara  dari  provider  yang memungkinkan  untuk  mengubah  suara  asli  pada  saat  menelpon.  Hal  ini  dilakukan  untuk menganalisis  karakteristik  tingkat  kemiripan  rekaman  suara  magic  call  pada  provider Telkomsel dan XL dengan rekaman suara asli untuk keperluan audio forensik. Rekaman suara magic  call  Telkomsel  dan  XL  menggunakan  4  sampel  rekaman  suara  yang  terdiri  dari  2 perempuan  dan  2  laki-laki  menggunakan  suara  asli.  Data  yang  dihasilkan  dianalisis  dengan menggunakan  teknik  analisis  pitch,  formant  serta  spectrogram  yang  kemudian  diekstrak menggunakan  tools  praat  dan  gnumerik.  Temuan  ini  menunjukan  bahwa  keempat  rekaman suara  dari  2  perempuan  dan  2  laki-laki  dari  magic  call  yang  dibandingkan  dengan  rekaman suara  asli  menunjukan  hasil  yang  tidak  identik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  tabel  hasil  analisis yang menunjukkan 13 kata dari hasil rekaman suara magic call pada provider Telkomsel dan XL  dengan  rekaman  suara  asli  memiliki  nilai  tidak  identik  yang  sangat  tinggi  dibandingkan dengan  nilai  identik.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  rekaman  suara  magic  call pada provider Telkomsel dan XL tidak identik dengan suara asli.
Kata kunci — Audio Forensik, Rekaman Suara, Provider, Magic Call.

## Abstract
Magic call is a voice changer modification service from the provider that allows you to change the original voice when calling. This study was conducted to analyze the characteristics of the similarity level of magic call voice recordings on Telkomsel and XL providers with original voice recordings for forensic audio  purposes.  The  voice  recordings  of  magic  call  Telkomsel  and  XL  use  4  voice  recording  samples consisting  of  2  women  and  2  men  using  their  original  voices.  The  data  were  analyzed  using  pitch, formant,  and  spectrogram  analysis  techniques.  The  data  were  then  extracted  using  praat  and gnumeric tools. The findings in this study showed that the four-voice recordings of 2 women and 2 men from magic call  were  compared  with  the  original  voice  recordings  showing  non-identical  results.  This  can  be  seen from the analysis results table which shows that 13 words from the sound recordings have very high non- identical values compared to identical values.  It can be concluded that the magic call on Telkomsel and XL providers are not identical.
Keywords — Forensic Audio, Sound Recording, Provider, Magic Call.

## 1. PENDAHULUAN
I ndonesia  yang  terdiri  dari  34  provinsi  memiliki jumlah  penduduk  sekitar  270.203.917 jiwa berdasarkan  keterangan  dari  badan  pusat  statistik  (BPS)[1]  yang  telah  merilis  hasil  sensus penduduk pada tahun 2020. Dalam kurun waktu 10 tahun terakhir terdapat peningkatan jumlah penduduk  sebanyak  32  juta  lebih  atau  sekitar  3,5  juta  jiwa  setiap  tahun.  Melihat  jumlah
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3205-3215 E- ISSN 2503-2933 3206
IJCCS Vol. x, No _page–end_page
penduduk  yang  cukup  banyak  tersebut  cukup  memicu  laju  perkembangan  angka  pengguna Smartphone di Indonesia [2].
Magic  call  merupakan layanan  modifikasi  atau  perubah  suara  seseorang  yang  terdapat pada provider Telkomsel dan XL yang memungkinkan untuk mengubah suara asli mereka pada saat menelpon. Di dalam layanan terdapat 4 pilihan suara seperti suara raja, suara anak-anak, suara  wanita  dan  kartun  [3].  Indonesia  sebagai  negara  hukum  telah  banyak  melakukan kodifikasi  produk  634  hukum.  Dengan  berkembang  pesatnya smartphone di  indonesia  cukup mengkhawatirkan terjadinya tindak pidana oleh karena itu dibuat UU ITE. Dengan adanya UU ITE  dapat  memudahkan  layanan  pengaduan  hukum  kepada  masyarakat  dan  penegak  hukum Salah  satu  bukti  digital  yang  dapat  membuktikan  kasus  suatu  perkara  pidana  yaitu  rekaman suara telepon, sebagaimana yang dijelaskan dalam UU ITE pasal 1 No.19 tahun 2016 [4].
Sebelumnya  telah  dilakukan  pengujian  yang  mengimplementasikan  dengan  metode forensik  yang  menggunakan  analisis  pich,  formant,  dan  spectrogram.  Metode  ini  digunakan guna  menganalisis  suara  lewat  perekan  suara  telpon  genggam  pada  area  yang  berbeda.  Hasil metode  forensik  yang  digunakan  menunjukkan  bahwa  kalau  hasil  yang  hampir  mirip  dengan suara pelaku ketika berada pada kondisi sepi. Sementara jika kondisi lingkungan sedang ramai maka akan sulit untuk didapatkan kemiripannya[5].
Menemukan bahwa dengan mengkombinasikan antara metode speech processing dengan metode itakura  saito  distance dan  metode  jaringan  syaraf  tiruan  atau  dikenal  dengan backpropagation neural network akan menghasilkan nilai yang lebih tinggi atau efesien dalam menemukan rekaman suara yang tidak identik antara suara pembanding dengan suara asli [6]. Perbandingan tingkat kemiripan antara identifikasi live voice dan artificial voice menggunakan sistem  yang  dibangun  menggunakan  metode  ekstraksi  MFCC  dalam  hasil  analisisnya  kurang efektif  karena  dipengaruhi  oleh  akurasi  penentuan  parameter  yang    dimana  akurasi  yang diperoleh sebesar 33,33% sehingga hasilnya menunjukkan kedua suara memiliki karakteristik yang sangat berbeda dari nadanya[7].
Kesesuaian sumber audio yang terdiri dari 20 kata digunakan sebagai barang bukti yang FBI  sebut  sebagai  subjek  penelitian.  Metode  pendekatan  yang  digunakan  dalam  analisis  ini yakni  analisis  statistik pich,  formant , bandwidth dan graphical  distribution serta  spectrogram dengan  menggunakan  3  tools  yakni DC  Live  forensik , praat  dan  gnumerik .  Hal  ini membuktikan  adanya  kesamaan  antara  bukti  audio  digital    dengan  sampling  audio  yang direkam[8] Hasil lain melaporkan bahwa  rekaman suara dalam masalah pengubah suara dapat dianalisis  dengan  rekaman  suara  asli  hanya  menggunakan  pendekatan formant , graphical distribution dan spektogram . [9].
Data yang dikeluarkan APJI, menunjukkan bahwa operator terfavorit di indonesia yakni Telkomsel  dengan  41.94%,  XL  20.44%,  Indosat,17.78%,  Tri,14.08%,  Smartfren,  5,76%, menunjukkan bahwa provider terfavorit di indonesia yaitu Telkomsel dan XL, [10] karena dari beberapa literatur riview diatas, terkait dengan analisis karakteristik tingkat kemiripan rekaman suara magic call pada provider Telkomsel dan XL dengan rekaman suara asli belum ada yang menganalisis dngan teknik audio forensik untuk itu Penelitian ini diharapkan mampu dijadikan pedoman dalam penelitian selanjutnya dalam menganalisis audio yang berkaitan dengan magic call.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam tahapan dari metode analisis statistik yang di implementasikan pada gambar 1:
3207 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3205-3215 E-ISSN 2503-2933
Gambar 1. Alur Analisis Rekaman Suara
Adapun  langkah-langkah  dalam  menerapkan  metode  analisis  statiktik  pich  sebagai berikut:

## 2.1. Rekaman Suara
Terdapat  3  jenis  rekaman  suara  yang  akan  dianalisis  yaitu  rekaman  suara  yang  telah diubah dengan layanan magic call dari provider Telkomsel dan dari provider XL dengan suara asli.  Suara  rekaman  terdiri  dari  masing-masing  13  kata.  Menggunakan handphone  redmi  9t , versi android 10 qkq1.200830.002.
Tools digunakan  untuk  menganalisis  karakteristik  tingkat  kemiripan  suara  suara magic call pada provider Telkomsel dan XL dengan suara asli ini yaitu: a. Tools praat adalah tools yang digunakan untuk mencari perbandingan suara antara rekaman suara magic call pada provider Telkomsel dan XL dengan suara asli. b. Tools  gnumeric  spreadsheet adalah tools yang  digunakan  membandingkan  hasil  dari  nilai analisis  rekaman  suara  per-kata  pada  rekaman  suara magic  call pada provider Telkomsel dan XL dengan suara rekaman asli. Jadi hasil nilai tersebut akan dimasukkan pada gnumerik guna menghitung nilai likelihood ratio , anova dan juga nilai sebaran formant.

## 2.2. Proses Enchancement dan Noise Filter
Pada tahapan ini bertujuan untuk memperbaiki kualitas dari suatu rekaman suara yang bertujuan  untuk  mendapatkan  suara  yang  bersih  setelah  dibersihkannya  suara  dari noise sebelum  dilakukannya  analisis,  hal  ini  semata-mata  bertujuan  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih bersih dan baik[11].

## 2.3. Ekstrak Informasi Pitch, Formant dan Spectogram
Pada tahapan ini diawali dengan proses ekstraksi setiap kata untuk mendapatkan hasil atau nilai  pada  rekaman  suara.  Dengan  demikian  bisa  diketahui  nilai formant , pitch dan  juga spectogram -nya,  yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  keperluan  analisis  pada  tahap berikutnya.

## 2.4. Analisis
Deskripsi analisis yang digunakan mengacu pada audio forensic theory and analysis yang ditulis [12] oleh pusat laboratorium forensik polri bidang fisika dan komputer forensik, yaitu:
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3205-3215 E- ISSN 2503-2933 3208
IJCCS Vol. x, No _page–end_page
2.4.1. Analisis Statistik Pitch.
Pada  proses  tahapan  analisis  ini  dapat  digunakan  cara  melihat  hasil  kalkulasi  dari perbedaan nilai pitch yang ada pada rekaman magic call pada provider Telkomsel dan rekaman magic  call pada provider XL  dengan  rekaman  suara  asli.  dan  pada  tahap  ini  dapat menggunakan tools prat untuk  mendapatkan  perbandingan  nilai min,  max dan mean  pitch karakter  masing-masing  suara.    Hasil  perbedaan  nilai  pada  statistik  pitch  tersebut  dapat membantu dalam analisa tingkat kemiripan dari suatu rekaman suara[13].

## 2.4.2. Analisis Statistik Formant dan Bandwith
Pada  proses tahapan  analisis  statistik formant dan bandwith perlu  diolah  menggunakan aplikasi gnumerik ,  adapun  analisis  statistik formant dan bandwith dibagi  menjadi  dua  jenis analisis, yaitu:
a) Analisis Anova
Pada tahap ini dilakukan analisis berdasarkan anova yang mengkalkulasikan nilai F1, F2, F3  dan  F4,  serta  dari  hasil  perubahan  rekaman  suara  layanan magic  call pada provider Telkomsel  dan  XL  dengan  suara  asli.  Hasil  analisis anova menunjukkan  bahwa  perbedaan antara  masing-masing  pembentuk  pada  kedua  kelompok.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  rasio kritis F terhadap F dan nilai probabilitas P. Jika nilai rasio F lebih kecil dari kekritisan F, dan nilai probabilitas P lebih besar dari 0,5, kita dapat menyimpulkan bahwa frasa yang dianalisis memiliki  kesamaan.  Artinya,  ada  tingkat  kepercayaan  95%  antara  suara  rekaman  panggilan suara magic call dengan suara aslinya.[14].
b) Analisis Likelihood Ratio
Analisis  ratio  kemungkinan  memiliki  kelebihan  tersendiri  dibandingkan  analisis bandwidth  atau  analisis  statistik  formant  yang  lebih  rinci.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan mempertimbangkan  probabilitas  p  ketika  menentukan  nilai  formant  yang  akan  digunakan sebagai hipotesis perlawanan atau resistens jika LR > 1, yang mendukung p (E | H) seperti pada formula (1) dibawah ini:
݌ ሺܧ ܪ݀ሻ = 1 − ݌ ሺܧ ܪ݌ሻ ሺ1ሻ Keterangan:
݌ ሺܧ ܪ݌ሻ adalah hipotesis tuntutan ( prosecution ), yaitu known dan unknown. Sampeles berasal dari orang yang sama.
݌ ሺܧ ܪ݀ሻ adalah hipotesis perlawanan ( defense ), yaitu known dan unknown. Sampeles berasal dari orang yang berbeda.
݌ ሺܧ ܪ݌ሻ berasal dari p-value anova.
Besaran LR dilanjutkan dengan verbal statement yang membantu menjelaskan seberapa kuat  nilai  LR  tersebut,  adapun  tingkatan  dari verbal  statement ditunjukkan  pada  tabel  1  dan tabel 2 dibawah ini:
Tabel 1 . Verbal Statement Hipotesis Tuntutan LR LR (Log) Verbal Statement Keterangan >10.000 >4 Very strong evidence to support Mendukung hipotesis tuntutan P (E |Hp) 1.000-10.000 3-4 Strong evidence to support 100-1.000 2-3 Moderately strong evidence to support 10-100 1-2 Moderate evidence to support 1-10 0-1 Limited evidence to support
3209 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3205-3215 E-ISSN 2503-2933
Tabel 2. Verbal Statement Mendukung Hipotesis Perlawanan LR LR (Log) Verbal Statement Keterangan 1-0.1 0-(-1) Limited evidence against Mendukung hipotesis perlawanan P (E |Hd) 0.1-0.01 -1 – (-2) Moderate evidence against 0.01-0.00 -2 – (-3) Moderately strong evidence against 0.001-0.0001 -3 – (-4) Strong evidence against <0.0001 > (-4) Very strong evidence against
Tabel  1  dan  tabel  2  dapat  diketahui  bahwa  hipotesis  penuntutan  atau  perlawanan  bisa mendapatkan dukungan apabila LR > 1, jadi ketika semakin besar nilai LR maka akan semakin baik dan kuat juga untuk verbal statement -nya.

## 2.5. Analisis Graphical Distribution
Analisis grapical  distribution ini  bertujuan  untuk  menggambarkan  nilai-nilai formant dari  masing-masing  nilai  forman.  oleh  karena  itu  kemungkinan  ada  perbedaan  nilai formant yang dimodifikasi antara magic call dari provider Telkomsel dan magic call dari provider XL dengan suara asli berupa perbandingan F1 vs F2 dan F2 vs F3[15].

## 2.6. Analysis Spectrogram
Pada tahap ini digunakan pola umum yang khas yang diucapkan dalam pola tertentu di setiap  forman  dari  setiap  kata  yang  dianalisis.  Oleh  karena  itu,  dapat  dilihat  tingkat  energi masing-masing  forman.  Apabila  pengucapan  suatu  kata  menunjukkan  tidak  ada  hasil  yang cukup  berbeda  antara magic  call dengan  rekaman  asli.  Untuk  itu  dapat  disimpulkan  bahwa kata-kata ini memiliki spectrogram yang sama[16].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian dari hasil 2 rekaman suara laki-laki dan 2 rekaman suara perempuan berbeda yang  terdiri  dari  rekaman  suara magic  call dari provider Telkomsel dan  XL  dengan  rekaman suara asli. Kata yang diucapkan pada rekaman suara tersebut terdiri dari 13 kata yang berbunyi “Halo  selamat  anda  mendapatkan  hadiah  dari  perusahaan  kami  berupa  mobil  avanza  satu buah”. Dari hasil analisis tersaji pada tabel 3 sampai tabel 10 di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Voice Recognition Magic Call dari Provider Telkomsel Aldi (High Pich
dan Low Pich) Dengan Suara Asli. Imputan Kata Identic Tidak Identic T.sel (High) T.sel (Low) T.sel (High) T.sel (Low) Analisis pich 13 0 0 13 13 Analisis avova 13 5 11 8 2 Analisis likehoot ratio 13 10 5 3 8 Analisis grahical distribution 13 2 3 11 10 Analisis spectogram 13 6 6 7 7
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3205-3215 E- ISSN 2503-2933 3210
IJCCS Vol. x, No _page–end_page
Tabel  3  menunjukkan  bahwa  hasil deskripsi  hasil  anlisis magic  call dari  provider Telkomsel  Aldi high  pich  dan  low  pich dengan  rekaman  suara  asli  menunjukkan  hasil  yang tidak identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Tabel 4. Hasil Voice Recognition Magic Call dari Provider XL Aldi (High Pitch
dan Low Pich) Dengan Asli. Imputan Kata Identic Tidak Identic XL (High) XL (Low) XL (High) XL (Low) Analisis pich 13 0 0 13 13 Analisis avova 13 7 13 6 0 Analisis likehoot ratio 13 9 10 4 3 Analisis grahical distribution 13 3 8 10 5 Analisis spectogram 13 0 0 13 13
Tabel 4 menunjukkan bahwa hasil deskripsi hasil anlisis magic call dari provider XL Aldi high  pich  dan  low  pich dengan  rekaman  suara  asli  menunjukkan  hasil  yang  tidak  identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Tabel 5. Hasil Voice Recognition Magic Call dari Provider Telkomsel Alfan (High Pitch
dan Low Pich) Dengan Suara Asli Imputan Kata Identic Tidak Identic T.sel (High) T.sel (Low) T.sel (High) T.sel (Low) Analisis pich 13 0 0 13 13 Analisis avova 13 6 8 7 5 Analisis likehoot ratio 13 7 10 6 3 Analisis grahical distribution 13 0 2 13 11 Analisis spectogram 13 8 8 5 5
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  hasil deskripsi  hasil  anlisis magic  call dari provider Telkomsel  Alfan high  pich  dan  low  pich dengan  rekaman  suara  asli  menunjukkan  hasil  yang tidak identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Tabel 6. Hasil Voice Recognition Magic Call Dari Provider XL Alfan (High Pich
Dan Low Pich) Dengan Suara Asli Imputan Kata Identic Tidak Identic XL (High) XL (Low) XL (High) XL (Low) Analisis pich 13 0 0 13 13 Analisis avova 13 10 13 3 0 Analisis likehoot ratio 13 9 5 4 8 Analisis grahical distribution 13 2 4 11 9 Analisis spectogram 13 0 0 13 13
Tabel  6  menunjukkan  bahwa  hasil deskripsi  hasil  anlisis magic  call dari provider XL Alfan high pich dan low pich dengan rekaman suara asli menunjukkan hasil yang tidak identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
3211 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3205-3215 E-ISSN 2503-2933
Tabel 7. Hasil Voice Recognition Magic Call dari Provider Telkomsel Oliv (High Pitch
dan Low Pich) Dengan Suara Asli. Imputan Kata Identic Tidak Identic T.sel (High) T.sel (Low) T.sel (High) T.sel (Low) Analisis pich 13 0 1 13 13 Analisis avova 13 6 6 7 7 Analisis likehoot ratio 13 10 10 3 3 Analisis grahical distribution 13 2 3 11 10 Analisis spectogram 13 2 2 11 11
Tabel  7  menunjukkan  bahwa  hasil deskripsi  hasil  anlisis magic  call dari provider Telkomsel  Oliv high  pich  dan  low  pich dengan  rekaman  suara  asli  menunjukkan  hasil  yang tidak identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Tabel 8. Hasil Voice Recognition Magic Call Dari Provider XL Oliv (High Pich dan Low
Pich) Dengan Suara Asli. Imputan Kata Identic Tidak Identic T.sel (High) T.sel (Low) T.sel (High) T.sel (Low) Analisis pich 13 0 0 13 13 Analisis avova 13 7 7 6 6 Analisis likehoot ratio 13 10 8 3 5 Analisis grahical distribution 13 3 3 10 10 Analisis spectogram 13 1 1 12 12
Tabel 8 menunjukkan bahwa hasil deskripsi hasil anlisis magic call dari provider XL Oliv high  pich  dan  low  pich dengan  rekaman  suara  asli  menunjukkan  hasil  yang  tidak  identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Tabel 9. Hasil Voice Recognition Magic Call dari Provider Telkomsel Iza (High Pich
dan Low Pich) Dengan Rekaman Asli. Imputan Kata Identic Tidak Identic T.sel (High) T.sel (Low) T.sel (High) T.sel (Low) Analisis pich 13 0 1 13 13 Analisis avova 13 5 4 8 9 Analisis likehoot ratio 13 13 11 0 2 Analisis grahical distribution 13 2 0 11 13 Analisis spectogram 13 0 0 13 13
Tabel  9  menunjukkan  bahwa  hasil deskripsi  hasil  anlisis magic  call dari provider Telkomsel Iza high pich dan low pich dengan rekaman suara asli menunjukkan hasil yang tidak identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3205-3215 E- ISSN 2503-2933 3212
IJCCS Vol. x, No _page–end_page
Tabel 10. Hasil Voice Recognition Magic Call dari Provider XL Iza (High Pich
dan Low Pich) Dengan Suara Asli. Imputan Kata Identic Tidak Identic T.sel (High) T.sel (Low) T.sel (High) T.sel (Low) Analisis pich 13 0 0 13 13 Analisis avova 13 9 12 4 1 Analisis likehoot ratio 13 12 8 1 5 Analisis grahical distribution 13 5 0 8 13 Analisis spectogram 13 0 0 13 13
Tabel 10 menunjukkan bahwa hasil deskripsi hasil anlisis magic call dari provider XL Iza high  pich  dan  low  pich dengan  rekaman  suara  asli  menunjukkan  hasil  yang  tidak  identik dikarenakan nilai dari tabel tidak identik lebih tinggi dari nilai tabel identik.
Gambar 2. Karakteristik Tingkat Kemiripan Magic Call pada Provider Telkomsel dan XL Dengan Suara Asli High Pitch Dengan Low Pitch Rekaman Suara.
Terkait  dengan  analisis  karakteristik  antara  rekaman  suara magic  call pada provider Telkomsel dan XL dengan rekaman suara asli digunakan untuk merubah rekaman suara dengan meninggikan  pich  ( high  pich )  dan  merendahkan pich  (low  pich), dari  hasil  ujicoba  yang dilakukan  pada magic  call pada provider Telkomsel  dan  magic  call  dari provider XL  paling tinggi  tingakat  kemiripannya  dengan  rekaman  suara  asli  pada  posisi  merendahkan  pich  ( low pich )  baik  itu  pada  rekaman  suara  laki-laki  maupun  rekaman  suara  perempuan,  penyebab rekaman  suara magic  call dari provider Telkomsel  dan magic  call dari provide r  XL  memiliki tingkat kemiripan yang berbeda yakni disebabkan oleh perbedaan algoritma atau parameter pich shifting yang digunakan pada masing-masing layanan magic call pada provider. Sistem konversi nada panggilan magic call dipengaruhi oleh alfa ( α ) dan beta ( β ) artinya sebagai  parameter stretch dan pich  sifting dipengaruhi  selama  proses  TD-PSOLA.  Semakin
0 10 20 30 40 50 60 Aldi Telkomsel Aldi XL Alfan Telkomsel Alfan XL Oliv Telkomsel Oliv XL Iza Telkomsel Iza XL Identik (High) Identik (Low) Tidak Identik (High) Tidak Identik (Low)
3213 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3205-3215 E-ISSN 2503-2933
mirip keluaran suara dari konversi audio, maka semakin jauh alfa ( α ) dan beta ( β ) ke suara asli maka konversi suara akan berbeda dengan suara aslinya[17].
Analisis  yang  dilakukan  dapat  diketahui  bahwa  suara Magic  Call pada provider Telkomsel dan XL dengan rekaman suara asli memiliki fungsi yang berbeda. Ini menunjukkan analisis  yang  dilakukan  sebelumnya  sesuai  [18].  Oleh  karena itu,  perbedaan  hasil  analisis  dari rekaman suara magic call dengan suara asli pada provider XL dan Telkomsel dengan suasra asli adalah stretching dan pich sifting.

## 4. KESIMPULAN
Hasil analisis yang telah dilakukan menunjukkan bahwa karakteristik tingkat kemiripan rekaman  suara magic  call pada provider Telkomsel  dan  XL  dengan  rekaman  suara  asli memiliki  hasil  yang  tidak  identik.  Analisis  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode analisis pitch , formant dan spectogram .  Berdasarkan  ujicoba  yang  dilakukan  menunjukkan bahwa keempat sampel rekaman suara yang terdiri dari 2 perempuan dan 2 laki-laki memiliki tingkat  kemiripan  yang  tidak  identik.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  tabel  hasil  analisis  yang menunjukkan 13 kata dari hasil rekaman suara memiliki nilai tidak identik yang sangat tinggi dibandingkan  dengan  nilai  identik.  Diharapkan  pada  penelitian  selanjutnya  dapat  membuat sistem  aplikasi machine  learning untuk  menentukan  karakteristik  dari  rekaman  suara  secara otomatis.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih kepada Rektor Universitas Teknologi Mataram yang telah membiayai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. P. Statistik, “Badan Pusat Statistik,” 2020. https://www.bps.go.id/publication/2020/04/29/e9011b3155d45d70823c141f/statistik- indonesia-2020.html (accessed Jun. 03, 2022).
[2] Newzoo, “ No Title.” [Online]. Available: https://ekbis.sindonews.com/read/570242/34/pengguna-ponsel-pintar-di-indonesia- lampaui-160-juta-peluang-besar-bagi-insurtech-1634335826#:~:text=Berdasarkan data Newzoo%2C pengguna ponsel,tidak bisa lepas dari gawai.
[3] S.  B.  Bhaskoro,  I.  Ariani,  and  A.  A.  Alamsyah, “Transformasi  Pitch  Suara  Manusia Menggunakan  Metode  PSOLA,”  ELKOMIKA  J.  Tek.  Energi  Elektr.  Tek.  Telekomun. Tek. Elektron. , Vol. 2, No. 2, p. 129, 2014, doi: 10.26760/elkomika.v2i2.129.
[4] Republik  Indonesia, “Undang-Undang  Nomor  19  Tahun  2016  Tentang  Informasi  Dan Transaksi  Elektronik,”  Undang.  Republik  Indones. ,  Vol.,  No.,  p.  21,  2016,  [Online]. Available:
https://jdih.kominfo.go.id/produk_hukum/view/id/555/t/undangundang+nomor+19+tahu n+2016+tanggal+25+november+2016.
Jatisi                             ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Desember 2022, Hal. 3205-3215 E- ISSN 2503-2933 3214
Asli]
IJCCS Vol. x, No _page–end_page
[5] A. Aligarh and B. C. Hidayanto, “Implementasi Metode Forensik Dengan Menggunakan Pitch,  Formant,  dan  Spectrogram  Untuk  Analisis  Kemiripan  Suara  Melalui  Perekam Suara Telepon Genggam pada Lingkungan yang Bervariasi,” J. Tek. ITS , Vol. 5, No. 2, 2016, doi: 10.12962/j23373539.v5i2.16980.
[6] A.  Wicaksono,  S.  Adinandra,  and  Y.  Prayudi, “Penggabungan  Metode  Itakura  Saito Distance dan Backpropagation Neural Network Untuk Peningkatan Akurasi Suara pada Audio  Forensik,”  JUITA  J.  Inform. ,  Vol.  8,  No.  2,  p.  225,  2020,  doi: 10.30595/juita.v8i2.8248.
[7] H.  Dzulfikar,  S.  Adinandra,  and  R.  Erika, “The  Comparison  of  Audio  Analysis  Using Audio Forensic Technique and Mel Frequency Cepstral Coefficient Method (MFCC) as the  Requirement  of  Digital  Evidence,” J.  Online … , Vol.  6,  No. 2, pp. 145–154, 2021, doi: 10.15575/join.v6i2.702.
[8] M. Negrão and P. Domingues, “SpeechToText: An Open-Source Software For Automatic Detection  and  Transcription  of  Voice  Recordings  In  Digital  Forensics,”  Forensic  Sci. Int. Digit. Investig. , vol. 38, 2021, doi: 10.1016/j.fsidi.2021.301223.
[9] A. Subki, B. Sugiantoro, and Y. Prayudi, “Membandingkan Tingkat Kemiripan Rekaman Voice Changer Menggunakan Analisis Pitch, Formant dan Spectogram,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , Vol. 5, No. 1, p. 17, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201851500.
[10] “5 Operator Seluler Favorit Masyarakat Indonesia,” 2022. https://databoks.katadata.co.id/datapublish/2022/06/13/5-operator-seluler-favorit- masyarakat-indonesia-versi-apjii (accessed Jun. 18, 2022).
[11] M. Al-Azhar Nuh, “Audio Forensic: Theory and Analysis,” pp. 1–38, 2011.
[12] S. Sunardi, I. Riadi, R. Umar, and M. F. Gustafi, “Audio Forensics on Smartphone with Digital  Forensics  Research  Workshop  (DFRWS)  Method,” CommIT  (Communication Inf. Technol. J. , Vol. 15, No. 1, pp. 41–47, 2021, doi: 10.21512/commit.v15i1.6739.
[13] M.  N.  Farid,  D.  D.  Putra,  B.  Hasanah,  and  M.  Vicky, “Analisis  Pengaruh  Perubahan Pitch  &  Background  Noise  pada  Suara  Rekaman  Barang  Bukti  Terhadap  Performansi Metode-Metode di Audio Forensik,” Vol. 1, No. 9, 2021.
[14] B.  S.  Deva  and  I.  Mardianto, “Teknik  Audio  Forensik  Menggunakan  Metode  Analisis Formant  Bandwidth,  Pitch  dan  Analisis  Likelihood  Ratio,” Ultimatics ,  Vol.  10,  No.  2, pp. 67–72, 2019, doi: 10.31937/ti.v10i2.936.
[15] U.  Warmadewa, “Audio  Forensic  Method :  Voice  Resemblance  Analysis  of  Mobile Phone ’ s Voice Recorder,” Vol. 3, No. 1, pp. 52–58, 2022.
[16] Rose, F. Luis, and G. Moncayo, No rose . 2002.
[17] A.  B.  Baskoro,  N.  Cahyani,  and  A.  G.  Putrada, “Analysis  of  Voice  Changes  in  Anti Forensic  Activities  Case  Study:  Voice  Changer  with  Telephone  Effect,” Int.  J.  Inf. Commun. Technol. , Vol. 6, No. 2, pp. 64–77, 2020, doi: 10.21108/ijoict.v6i2.508.
3215 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 9, No. 4, Destember 2022, Hal. 3205-3215 E-ISSN 2503-2933
[18] A. Subki, B. Sugiantoro, and Y. Prayudi, “Analisis Rekaman Suara Voice Changer dan Rekaman Suara Asli Menggunakan Metode Audio Forensik,” Indones. J. Netw. Secur. , Vol. 7, No. 1, 2018, [Online]. Available:
http://ijns.org/journal/index.php/ijns/article/view/39/38.