## ANALISIS TINGKAT KEMIRIPAN SUARA SEBAGAI BUKTI DIGITAL DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK AUDIO FORENSIK
Mia Nuur Aini 1 , Carudin 2 , Dadang Yusup 3
1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang
Email: 1 mia.nuuraini17130@student.unsika.ac.id, 2 carudin@staff.unsika.ac.id , 3 dyf@staff.unsika.ac.id
(Naskah masuk: 08 Mei 2021, diterima untuk diterbitkan: 31 November 2021)

## Abstrak
Kejahatan  penipuan  menempati  posisi  teratas  pada  tahun  2019  dengan  salah  satu  media  yang  digunakan  ialah telepon seluler. Pada tahun tersebut di Indonesia mendapat sebanyak 1.617 laporan terkait penipuan pada situs patroli siber. Salah satunya ialah penipuan melalui panggilan telepon. Hal ini menyebabkan korban penipuan tidak mengetahui  atas  siapa  orang dibalik  suara  panggilan  tersebut.  Sehingga dibutuhkan  sebuah  metode yang dapat mengetahui tingkat kemiripan suara yang dimiliki pelaku penipuan maupun menyelesaikan permasalahan yang bersangkutan dengan audio/suara. Audio forensic merupakan salah satu cabang bidang ilmu digital forensik untuk menganalisa  barang  bukti  audio  ataupun  rekaman  suara  dengan  empat  tahapan,  diantaranya ialah  acquisition, audio enhancement, decoding dan voice recognition . Pada penelitian ini dilakukan analisis terhadap nilai pitch dan formant pada tahap voice recognition . Hasil dari analisis pitch dan formant menunjukkan bahwa subyek ke dua mempunyai tingkat kemiripan lebih tinggi terhadap suara barang bukti. Dengan perbandingan ketiga subyek pada analisis formant ialah subyek 1 dan subyek 2 mempunyai kemiripan suara sebanyak 2 kata dan subyek 3 mempunyai  kemiripan  3  kata  sedangkan  hasil  dari  analisis  pitch  ialah  subyek  1  mempunyai  kemiripan  suara sebanyak 16 kata, subyek 2 mempunyai kemiripan suara sebanyak 30 kata dan subyek 3 tidak memiliki kemiripan sama sekali.
Kata kunci : digital forensic, audio forensic, voice recognition, pitch, formant,

## ANALYSIS OF THE LEVEL OF SOUND AS EVIDENCE USING AUDIO FORENSIC TECHNIQUES

## Abstract
Fraud is the most common form of crime in 2019, and one of the most common media used is mobile phones. Indonesia got 1,617 complaints of fraud on cyber patrol sites in that year. One of them is fraud by telephone calls. As a result, the scam victim has no idea who is on the other end of the phone. As a result, we need a method for determining the degree of sound similarity between fraudsters and resolving audio/voice issues. Acquisition, audio enhancement,  encoding,  and  voice  recognition  are  all  levels  of  audio  forensics,  which  is  a  branch  of  digital forensic science that analyzes audio evidence or sound recordings in four stages. At the voice recognition stage of this research, the pitch and formant values were analyzed. The results of the pitch and formant analysis show that the second subject is more similar to the sound than the first,  which is evidence. Subject 1 and subject 2 have identical sounds of up to 2 words in the formant analysis, and subject 3 has similarities of up to 3 words in the pitch analysis, while subject 1 has a similar sound of 16 words, subject 2 has a similar sound of 30 words, and subject 3 has no similarity at all.
Keywords : digital forensic, audio forensic, voice recognition, pitch, formant

## 1. PENDAHULUAN
Penipuan  ialah  suatu  tindak  kejahatan  yang merugikan  orang  lain  baik  berbentuk  perkataan bohong  ataupun  peruntukan  yang  bermaksud  untuk mencari keuntungan sendiri dari orang lain, sehingga dapat  dikenakan  hukuman  pidana  (Yuniarti,  2016). Sepanjang  tahun  2019,  perkara  penipuan  masih menempati  posisi  teratas  dengan  menerima  total
laporan sebanyak 1.617 laporan terkait penipuan dari total 4.586 laporan yang diterima.
Salah  satu  media  penipuan  yang  masih  kerap dipakai  yaitu  media  telekomunikasi.  Di  Indonesia, pemakaian telepon seluler dilihat sebagai kebutuhan yang  sangat  penting,  sehingga  permasalahan penipuan  lewat  telepon  ini  masih  marak  terjadi. Kasus  penipuan  melalui  panggilan  telepon  ini  tentu saja  berbentuk  obrolan  lewat  suara  yang  akan

## 82 CyberSecurity dan Forensik Digital , Vol. 4, No. 2, November 2021, hlm. 82-68
memunculkan  kebimbangan  atau  kebingungan  dari korban  atas  pemilik  suara  dibalik  aktivitas  tersebut. Audio  forensic merupakan  bidang  ilmu  yang digunakan  untuk  menganalisis  pengolahan  sinyal audio  seperti  rekaman  suara,  yang  didalamnya terdapat  informasi  berupa  frekuensi  dan  tinggi rendahnya  nada  yang  dapat  disimpulkan  sebagai emosi  seseorang,  dimana  hal  tersebut  dapat digunakan  untuk  mengetahui  atau  mengidentifikasi identitas seseorang (Umar, et al., 2019). Identifikasi tersebut dapat dilakukan karena setiap suara individu manusia  memiliki  ciri,  karakteristik  dan  pola  yang berbeda pada setiap kata yang diucapkan (Huizen, et al., 2016). Ciri khas yang dimiliki oleh tiap individu tersebut  dipengaruhi  oleh  aspek  fisiologis  laring manusia (Baskoro, et al., 2020).
Penelitian  terdahulu  telah  mempraktikkan metode audio  forensic untuk  mengenali  tingkatan kemiripan  suara  pada  barang bukti  dengan  rekaman suara pembanding. Contohnya riset dengan melakukan  uji  statistik  terhadap  subjek  riset  dengan menghasilkan  analisis  spectrogram  yang  identik (Prasetyo,  2018).  Setelah  itu  terdapat  riset  yang memakai framework acquisition untuk meningkatkan kualitas  hasil  analisis  pada  audio  agar  barang  bukti rekaman suara dapat diterima serta digunakan sebagai barang bukti di pengadilan (Huizen, et al., 2016).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempraktikkan audio  forensic sebagai  metode  untuk  mengenali tingkatan kemiripan suara pada rekaman suara bukti atau  tersangka  ( unknown )  serta  rekaman  suara pembanding  ( known )  pada  simulasi  kasus  penipuan melalui panggilan telepon seluler dengan melakukan analisis  pitch  dan  formant  pada  tahap voice recognition.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  simulasi  kasus penipuan  melalui  panggilan  telepon.  Dengan membuat naskah percakapan yang kemudian terdapat dua  kalimat  yang  digunakan  untuk  pengujian. Kalimat  tersebut  memiliki  jumlah  kata  sebanyak  46 kata.  Naskah  akan  digunakan  oleh  subjek  untuk pengambilan suara pembanding dan suara bukti.

## 2.A Alat dan bahan
Bahan dan alat yang digunakan pada penelitian ini  meliputi software , hardware dan  dokumen elektronik. Dapat dilihat pada tabel 1 berikut
Tabel 1. Tabel alat dan bahan Kategori Nama Perangkat keras Laptop ASUS X455l Series Samsung Galaxy A30 Perangkat lunak System operasi windows 10 pro. RAM 10.0 GB. 64-bit Operating System. Intel® Core™ i3-4005 CPU @ 1.70GHz PRAAT Audacity Gnumeric Kategori Nama Dokumen Elektronik Rekaman Suara

## 2.B Metode
Metodologi  dalam  penelitian  ini  berdasarkan pada Standar Operating Procedur (SOP) 12 tentang analisa audio forensik 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.  Yang  mempunyai tahap diantaranya adalah acquisition, audio enhancement,  decoding  dan  voice  recognition (Al- Azhar,  2012).  Dengan  menggunakan tool PRAAT, Audacity  dan  Gnumeric  Spreadsheet. Flowchart Audio Forensic dapat dilihat pada gambar 1 berikut
Gambar  1 . Tahapan Audio Forensik
a. Acquisition
Proses  memperoleh  fakta  permasalahan  yang berkaitan  dengan  barang  bukti  rekaman  suara  dan pembanding  serta  pengambilan  suara  pembanding. Rekaman  suara  bukti  ( unknown  sample )  merupakan rekaman suara yang berasal dari suspect yang berarti merupakan  suara  dari  seseorang  yang  direkam suaranya  dengan  tidak  diketahui  identitasnya  dan rekaman suara pembanding (known sample ) merupakan rekaman suara (subjek) yang berasal dari seseorang yang telah diketahui identitasnya. Dimana sebelum pengambilan atau pembuatan rekaman suara pembanding  ini,  kata  yang  diucapkan  berasal  dari transkip  rekaman suspect yang  sudah  dicatat sebelumnya. Kemudian melakukan pencatatan teknis terhadap audio  recorder dan  membuat  berita  acara untuk mempersiapkan pengambilan suara pembanding.  Pada  penelitian  ini,  suara  pembanding didapatkan dari 3 subyek berbeda dengan menggunakan  prinsip non  blind  detection (suara berasal dari calon tersangka).

## b. Audio enhancement
Proses  untuk  menaikkan  mutu  rekaman  suara sehingga  pembicaraan  yang  terdapat  di  dalam rekaman suara tersebut dapat didengar dengan jelas. Pada  penelitian  ini  dibantu  menggunakan tool Audacity.  Proses Audio  Enhancement dilakukan berdasarkan langkah-langkah pada tool yang dipakai.

## c. Decoding
Proses  pembuatan  atau  penulisan  transkrip rekaman suara. Semua rekaman dari unknown sample maupun known  sample harus  melalui  proses decoding . Dalam proses ini perlu dicatat label subyek, waktu  dan  keterangan  terhadap  perkataan  yang diperdengarkan apakah jelas atau tidak jelas.
Acquisition Audio Enhanceme nt Decoding Voice Recognition
d. Voice Recognition
Proses memastikan apakah suara yang terdapat pada  rekaman  barang  bukti  adalah identic dengan contoh  pembanding.  Proses  ini  menggunakan tool PRAAT. Pada proses ini minimal 20 kata yang diuji dan  dinyatakan  mirip  atau  identik,  apabila  tidak mencapai  20  kata  yang  mirip  maka  dapat  dikatakan status  rekaman  tersebut  tidak  memenuhi  syarat  atas audio forensic dan tidak dapat dianalisis lebih lanjut. Pada  penelitian  ini  digunakan  dua  analisis,  yaitu analisis pitch dan formant.

## 1) Analisis pitch
Nilai  pitch  yaitu  nilai  yang  diperoleh  dari frekuensi getar pita suara. Analisis dilakukan dengan membandingkan nilai frekuensi dari hasil perhitungan  statistik  yang  didapatkan  dari tool PRAAT.  Nilai  yang  dilihat  dalam  menentukan keidentikan  suara  yang  dibandingkan  adalah  nilai minimum, maximum, mean dan standar deviation dari pitch. Apabila nilai karakteristik masing-masing pitch menunjukkan  tingkat  perbedaan  yang  besar,  maka sudah  dipastikan  bahwa  suara known dan unknown yang dibandingkan adalah berbeda atau tidak berasal dari dari subjek yang sama.

## 2) Analisis formant
Nilai  formant  diperoleh  dari  frekuensi  alami yang  kompleks  dari  vokal  yang  terdapat  selama adanya  penciptaan  suara.  Analisis  formant  biasanya menggunakan tiga nilai formant yaitu formant 1 (F1), formant  2  (F2)  dan  formant  3  (F3).  Dengan menggunakan  analisis  Anova  sebagai  penentunya. Hasil dari analisis anova tersebut adalah F, F Critical dan  P-Value.  Suatu  kata  dapat  dikatakan identic 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.

## 2.C Skenario
Pada penelitian ini menggunakan scenario yang dibuat  oleh  penulis.  Berupa  percakapan  penipuan melalui panggilan telepon. Terdapat 2 subyek dalam percakapan  tersebut,  yaitu  pelaku  dan  korban. Kalimat yang diucapkan oleh pelaku adalah kalimat yang  akan  dijadikan  bahan  uji  pada  penelitian  ini. Terdapat  6  kalimat  yang  diucapkan  oleh  pelaku, namun  hanya  2  kalimat  yang  akan  diambil  sebagai bahan pengujian. 2 kalimat yang digunakan tersebut memiliki jumlah total kata sebanyak 46 kata. Dimana jumlah  tersebut  sudah  termasuk  kedalam  minimal jumlah  kata  yang  sudah  dapat  diuji  berdasarkan Standar  Operation  Prosedur  Federal  Bureau  of Investigation yang  mengatakan  bahwa  dibutuhkan minimal  20  kata  yang  berbeda  atau  lebih  untuk dibandingkan  karena  jika  kurang  dari  20  kata  akan menghasilkan  opini  atau  hasil  yang  kurang meyakinkan. Dua kalimat tersebut sebagai berikut:
“Jadi  di  sini  ada  yang  memberikan  titipan barang  ke  anak  Ibu  ternyata  setelah  diperiksa, barang  tersebut  adalah  narkoba  seberat  nol  koma tujuh  gram” dan  kalimat “Halo,  apakah  mau  jalur damai atau tidak? jika iya, di sini, sebagai jaminan sementara, perdamaian ini harus ditransfer  sebesar dua puluh juta rupiah”.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  perbandingan rekaman  suara known dan unknown dengan menggunakan  metode audio  forensic dan  dilakukan analisis terhadap nilai pitch dan formant.

## 3.A Acquisition
Pada  proses  ini  diperoleh  barang  bukti  berupa smartphone korban,  tangkapan  layar  panggilan telepon  dan  rekaman  suara  panggilan  ( unknown sample) yang  akan  dijadikan  barang  bukti.  Barang bukti  tangkapan  layar  dan smartphone dapat  dilihat pada gambar 2 berikut ini
Gambar  2. Barang bukti
Barang  bukti  tersebut  diacatat  spesifikasinya sebagaimana dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini
Tabel 2. Spesifikasi barang bukti Merk Samsung Galaxy J5 Prime OS Android 8.0 (Oreo) Memori internal 16GB/2GB RAM Nomor model smartphone SM-G570Y/DS Serial Number smartphone RR8J20BPP8L 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
Kemudian pencatatan audio recorder yang akan digunakan  untuk  pengambilan  suara  pembanding yaitu  aplikasi voice  recorder yang  terdapat  pada smartphone Samsung.  Dapat  dilihat  pada  gambar  3 berikut
Gambar  3. Aplikasi audio recorder
Setelah itu ialah pengambilan suara pembanding.  Suara  tersebut  berasal  dari  3  subyek yang  dipilih  secara  random  dengan  menggunakan prinsip non blind detection, yaitu bahwa ada subyek yang berasal dari calon tersangka. Gambar 4 berikut adalah  hasil  rekaman  yang  didapatkan  dari  suara barang bukti dan suara pembanding
Gambar  4. Rekaman suara

## 3.B Audio Enhancement
Proses audio  enhancement dilakukan  terhadap rekaman suara bukti ( unknown sample) dan rekaman suara  pembanding  ( known  sample) yang  telah diduplikat demi menjaga keaslian suara barang bukti. Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan tool Audacity  dengan  mengikuti  prosedur  dalam tool tersebut dalam melakukan noise reduction .

## 3.C Decoding
Proses  ini  dilakukan  dengan  melakukan transkrip atau proses mencatat percakapan atau kata- kata  yang  diucapkan  oleh  seseorang  yang  ada  di dalam  rekaman  suara,  khususnya  rekaman  suara unknown yang  berarti  rekaman  tersebut  merupakan rekaman  yang  berasal  dari  pelaku  kejahatan  pada simulasi  kasus  ini.  Dalam  proses  ini  hal  yang  perlu dicatat  ialah  berupa  kata-kata  yang  diucapkan, kemudian  label  subyek  dan  juga  keterangan  waktu seeperti  jam,  menit  dan  detik  (jj:mm:dd).  Pada penelitian  ini  simulasi  rekaman  suara  yang  dibuat berdurasi kurang dari 1 menit, yaitu hanya berdurasi 54  detik.  Contoh  hasil  transkrip  dapat  dilihat  pada gambar 5 berikut
Gambar  5. Contoh hasil transkrip
Pada  proses  ini  menghasilkan  kesimpulan  dari masing-masing  rekaman  suara  diantaranya  adalah rekaman suara bukti ( unknown sample ) memperoleh jumlah  kata  yang  terdengar  jelas  sebanyak  34  kata, jumlah  kata  tidak  jelas  sebanyak  12  kata.  Rekaman
pembanding  ( known  sample )  subyek  1  memperoleh jumlah  kata  yang  terdengar  jelas  sebanyak  39  kata, jumlah  kata  tidak  jelas  sebanyak  7  kata.  Subyek  2 memperoleh  jumlah  kata  yang  terdengar  jelas sebanyak 41 kata, jumlah kata tidak jelas sebanyak 5 kata  dan  Subyek  3  memperoleh  jumlah  kata  yang terdengar  jelas  sebanyak  40  kata,  jumlah  kata  tidak jelas  sebanyak  6  kata.  Ke  tidak  jelasan  kata disebabkan oleh cara subjek berkata terlalu cepat atau terlalu pelan.
Tabel 3. Daftar kata hasil decoding Subyek Kata Subyek US jadi,  sini,  ada,  memberikan,  titipan,  barang, anak,  Ibu,  ternyata,  diperiksa,  barang tersebut,  narkoba,  seberat,  gram,  halo,
apakah,  jalur  damai,  jika,  iya,  sini,  sebagai, jaminan,  sementara,  perdamaian,  ini,  harus, ditransfer, dua, puluh, juta, rupiah
Subyek
1
Jadi,  sini,  yang,  memberikan,  titipan,  ke anak, Ibu, ternyata, setelah diperiksa, barang tersebut  adalah  narkoba  seberat  nol  koma tujuh gram, halo, apakah, jalur, damai, atau, tidak,  jika  iya,  di  sini,  sebagai  jaminan sementara, perdamaian, ini, harus, ditransfer, sebesar, dua, puluh, juta, rupiah
Subyek 2
Jadi,  sini  ada  yang  memberikan  titipan barang,  anak  Ibu  ternyata,  diperiksa,  barang tersebut  adalah  narkoba  seberat  nol  koma tujuh  gram,  halo,  apakah  jalur  damai  atau tidak,  jika  iya,  sini,  sebagai,  jaminan, sementara, perdamaian, ini, harus, ditransfer, sebesar, dua, puluh, juta, rupiah
Subyek 3
Jadi,  di,  sini,  ada,  memberikan,  titipan, barang,  ke,  anak,  ibu,  ternyata,  diperiksa, barang  tersebut,  adalah,  narkoba,  seberat, koma, tujuh, gram, dan kalimat, halo, apakah, mau,  jalur,  damai,  tidak,  jika,  iya,  sini, sebagai, jaminan, sementara, perdamaian, ini, harus,  ditransfer,  sebesar,  dua,  puluh,  juta, rupiah

## 3.D Voice recognition
Proses  ini  merupakan  proses  dimana  rekaman suara unknown akan  dibandingkan  dengan  rekaman suara known .  Membandingkan  rekaman  suara tersebut dengan cara mengambil nilai dari komponen nilai pitch dan formant.
1) Analisis nilai pitch
Diawali  dengan  mengambil  nilai minimum, maximum,  median,  mean  dan  standar  deviation
menggunakan tool PRAAT.  Analisis  ini  dilakukan dengan  membandingkan  terlebih  dahulu  nilai mean yang  didapat  kemudian  nilai standar deviation ,  jika nilai  tersebut  mempunyai  rentang  yang  tidak  terlalu tinggi ataupun rendah dengan nilai yang dibandingkan,  maka  dapat  dinyatakan  bahwa  kata tersebut identic dengan  kata  yang  terdapat  pada unknown sample .  Gambar  4  berikut  merupakan contoh  perbandingan  nilai  pitch  dari  rekaman unknown sample dan known sample Pada  tabel  4  tersebut  maka  kesimpulan  yang didapatkan adalah subyek 2 memiliki kemiripan suara dengan unknown sample (US).
Tabel 4. Contoh hasil analisis pitch
US Subyek 1 Subyek 2 Subyek 3 Min 86.0329 3153097 138 Hz 206.69305 28803027 6 Hz 171.647 8625617 8132 Hz 98.57816 05577388 3 Hz Max 226.886 4910619 2258 Hz 328.74857 99622706 Hz 257.182 4716337 871 Hz 131.9751 29524856 56 Hz Med 199.520 4673848 4876 Hz 232.96340 47111803 2 Hz 195.334 0902127 26 Hz 116.1282 94215223 05 Hz Mea n 166.341 1924903 774 Hz 252.83693 50696477 2 Hz 202.353 6011427 8282 Hz 115.4440 38926899 14 Hz Stde v 58.5475 9150436 257 Hz 39.392791 73766649 Hz 22.3349 7399755 4847 Hz 11.20294 59636657 58 Hz
Pada  analisis  yang  telah  dilakukan,  diperoleh kesimpulan  subyek  1  mendapatkan  16  kata  yang identik, subyek 2 mendapatkan 30 kata yang identik, subyek  3  tidak  mendapatkan  satu  pun  kata  yang identik. Dapat dilihat pada tabel 5 berikut
Tabel 5. Hasil analisis pitch Subyek Jumlah Kata Identic Subyek 1 16 Subyek 2 30 Subyek 3 - 2) Analisis nilai formant Analisis formant
dilakukan dengan menggunakan  analisis  statistik  Anova  dengan  cara membandingkan antara populasi dari sampel rekaman bukti  dan  rekaman  pembanding.  Dalam  analisis  ini digunakan  nilai  F1,  F2  dan  F3,  namun  bila
diperlukan,  saat  ketiga  formant  mempunyai  hasil “ rejected ” maka dilakukan lagi perhitungan statistic pada F4, hal tersebut dilakukan sebagai penguat dari ketiga  hasil  formant  sebelumnya.  Hasil  dari  analisis tersebut berupa nilai F, P-value dan F Critical. Dalam menyatakan  hasil  dari  uji  anova  pada  1  formant tersebut  bernilai accepted apabila  nilai  F  yang didapatkan mempunyai nilai lebih keci dari F Critical dan  P-value  mempunyai  nilai  lebih  dari  0.5  dengan tingkat konfidensi dari analisis anova sebesar 95%.
Untuk  menyimpulkan  satu  kata  merupakan identic atau  tidak,  setidaknya  ada  dua  nilai  formant yang  bernilai accepted dari  tiga  formant  yang  diuji. Gambar  6  berikut  merupakan  contoh  dari  hasil analisis formant pada kata “tersebut”

## Gambar  6. Contoh hasil analisis formant
Pada gambar tersebut terdapat dua formant yaitu F1 dan F2 yang mempunyai nilai lebih F lebih kecil dari F Critical dan P-value lebih dari 0.05, maka dari itu  ke  dua  formant  tersebut  mempunyai  nilai accepted , sehingga kesimpulan yang didapatkan dari kata “tersebut” adalah identic dengan rekaman suara bukti  ( known  sampel ).  Hasil  akhir  dari  analisis formant  pada  penelitian  ini  adalah  subyek  1 memperoleh 2 kata identic , subyek 2 memperoleh 2 kata identic dan subyek 3 memperoleh 3 kata identic .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui apakah  suara  subjek  yang  ada  didalam  panggilan telepon berasal dari subjek yang sama dengan subjek pada  suara  pembanding.  Hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  ini  yaitu  dari  ketiga  suara  pembanding yang dibandingkan dengan suara barang bukti, suara dari subyek 2 memiliki tingkat kemiripan yang lebih tinggi  dengan  memperoleh  total  kemiripan  kata sebanyak  30  kata,  dimana  hasil  tersebut  melebihi hasil  syarat  minimal  dari  analisis  pitch  yang seharusnya 20  kata yang  mirip  berdasarkan  SOP  12 tentang  audio  forensik.  Begitu  pun  dengan  hasil analisis formant yang diperoleh yaitu sebanyak 2 kata yang mirip. Maka dari itu, hasil akhir dari penelitian ini  adalah  bahwa  suara  yang  terdapat  pada  barang bukti  simulasi  kasus  penipuan  panggilan  telepon adalah mirip dengan rekaman suara yang berasal dari suara pembanding subyek 2.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu diharapkan  dapat melakukan klasifikasi berdasarkan hasil frekuensi yang didapatkan dari masing-masing rekaman  adalah  termasuk  kedalam  frekuensi  yang dimiliki  oleh  orang  yang  berjenis  kelamin  pria  atau wanita ataupun ditambah dengan analisis spectrogram untul melihat pola dari rekaman suara.

## DAFTAR PUSTAKA
AL-AZHAR, M. N., 2012. Digital Forensic Practical Guidlines  for  Computer  Investigation. Jakarta: Kepala Pusat Laboraturium Forensik Bareskim Polri.
BASKORO, A. B., CAHYANI, N. D. & PUTRADA, A. G., 2020. Analysis of Voice Changes in Anti Forensic Activities Case Study: Voice Changer
with
Telephone Effect. nternational  Journal  of  Informatics  and Communication  Technology  (IJ-ICT), 6(2), pp. 64-77. GUSTAFI,  M.,  UMAR,  R.  &  SUNARDI,  2018. Analisis Manipulasi Sara Yang Telah di Edit dengan Aplikasi Smartphone Menggunakan Teknik  Audio  Forensik  Sebagai  Barang Bukti Digital.
Seminar
Nasional
Informatika, pp. 76-80. HUIZEN, R. H., JAYANTI, N. K. D. & HOSTIADI, D. P., 2016. Model Acquisisi Suara di Audio Forensik. Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Multimedia, pp. 2.81-2.86. PRANOTO, M. S., 2018. Analisis Frekuensi, Durasi dan Intensitas Suara Laki-laki dan Perempuan  Jawa  Menggunakan  Perangkat Lunak PRAAT. Jurnal Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya , XIV(2), pp. 190-199. PRASETYO,  D.,  2018.  Analisis  Pola  Karakteristik Suara  pada  Kasus  Forensik. Biosains Pascasarjana , 20(3), pp. 202-211. SUBKI,  A.,  WAHYUDI,  E.  &  SYAUQI,  A.,  2018. Pengaruh  Pitch  Shift  Up  dan  Pitch  Shift
Down Terhadap Tingkat
Kemiripan
Rekaman  Suara. Jurnal  Explore  STMIK Mataram, 8(2), pp. 7-12.
UMAR,  R.,  SUNARDI  &  F,  G.  M.,  2019.  Analisis Statistik
Manipulasi
PItch
Suara menggunakan  Audio  Forensik  untuk  Bukti Digital. Jurnal Mobile and Forensics (MF), 1(1), pp. 1-12. YUNIARTI,  2016.  Pertanggungjawaban  Pidana
Korporasi
Dalam
Tindak Pidana
Perdagangan  Skema  Piramida. Repository Universitas Narotama.