## Analisis Pola Karakteristik Suara pada Kasus Forensik
Dedy Prasetyo 1 *
1 Laboratorium Forensik Polri Cabang Surabaya * email : s.d.prasetyo@gmail.com

## ABSTRACT
Analysis of voice characteristic pattern has an important role in  the forensic science. It can apply to solve criminal cases in order to straighten justice and law in the Criminal Justice System. This study tries to analyze the pattern of voice print by comparing the evidence of recorded sound from  the  mobile  phone  with  the  sound  of  testee  to  determine  their  equality  or  difference.  In answering the problem stated in the research hypothesis, then used  comprehensive analysis based on voice acoustical characteristics, e. g. : spectrogram analysis, pitch statistical analysis, formant and  formant  bandwidth  statistical  analysis.  Based  on  statistical  test  criteria  with  level  of significance α = 0,05 reveals that the sound of evidence and the sound of testee are equal. Those sounds come from one person, in such a way that we can determine a suspect.
Key words : Voice Analysis, Forensic Science, Criminal Justice System.

## PENDAHULUAN
Analisis pola karakteristik suara merupakan salah satu penerapan Ilmu Fisika pada bidang Forensik  yang  sangat  menarik  untuk  dibicarakan  (Tontarski,  2001).  Identifikasi  suara  secara forensik mulai digunakan sebagai alat bukti di dalam persidangan. Dalam pengungkapan identitas tersebut,  sampel  suara  yang  tidak  dikenal  dibandingkan dengan  sampel  suara  yang  telah  dikenal (Reynolds, 2002). Sampel suara dapat berasal dari rekaman telepon rumah maupun telepon seluler. Barang bukti rekaman suara ini selanjutnya dianalisis untuk menentukan adanya seorang tersangka (Al-Azhar, 2011).
Beberapa  penelitian  telah  dilakukan  sebelumnya,  antara  lain  oleh  Silalahi  pada  2012. Sebelumnya  Francis  Nolan, et  al .  (2006)  berusaha  menyelidiki  tentang  dinamisasi  pada  suara manusia  sehingga  menghasilkan  keragaman  bunyi  dan  bahasa.  Penelitian  tersebut  kemudian dilanjutkan oleh Mireia Farrus dari Department of Signal Theory and Communications Universitat Barcelona pada  bulan  Juli  2008.  Dalam  penelitiannya,  Farrus  menemukan  bahwa  karakteristik seorang  pembicara  merupakan  gabungan  antara  informasi  prosodik  dan  akustik  dalam menghasilkan  bunyi  berupa  kata  atau  frase.  Selanjutnya  telah  dilaksanakan  pula  studi  dan pembahasan  mengenai  perlunya  kemampuan  yang  harus  dimiliki  oleh  seorang  investigator  atau penyidik dalam menangani kasus-kasus yang berhubungan dengan bidang audio forensik (Koenig, 2011).
Berdasarkan  uraian  tersebut  di  atas,  maka  penelitian  mengenai  analisis  suara  demi memecahkan  kasus-kasus  forensik  sangat  penting  untuk  dilakukan  mengingat  masih  terbatasnya data-data   dan   pembahasan   mengenainya.   Seiring   dengan   perkembangan   jaman,   tingkat kriminalitas  juga  semakin  meningkat.  Menurut  Abdussalam  (2006),  penyidik  dan  pemeriksa forensik  dituntut  mampu  menjawab  tantangan  ini,  untuk  membantu  penegakan  hukum  sebagai saksi ahli. Sampel suara pada rekaman barang bukti dapat dikenali secara awam, namun alat bukti tersebut  lemah  karena  masih  bersifat  subjektif  serta  dapat  disangkal  keberadaannya.  Selain  itu, terkadang  didapatkan  barang  bukti  dengan  kualitas  rekaman  suara  kurang  baik  atau  tidak  begitu jelas, sehingga memerlukan pengolahan dan perlakuan yang lebih spesifik terlebih dahulu sebelum diperiksa.  Untuk  itu,  seorang  saksi  ahli/pemeriksa  forensik  dalam  menganalisis  bukti  petunjuk rekaman  suara  harus  sesuai  dengan  prosedur  yang  berlaku,  objektif,  dan  berlandaskan  pada metode  ilmiah  (Siegel,  2009).  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  diketahui  penentuan  pola karakteristik  suara  barang  bukti  ( unknown/questioned  samples )  dengan  membandingkannya terhadap  suara  terperiksa  ( known  samples )  secara  komprehensif  di  Laboratorium  Forensik  Polri.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini adalah penelitian analitik observasional dengan metode pengumpulan data cross sectional yang dikaji secara kuantitatif. Pengkajian secara kuantitatif dilakukan dengan uji statistik terhadap data  yang  menjadi subjek penelitian. Dalam hal ini  membandingkan rerata karakteristik pitch , formant ,  dan formant  bandwidth dari  barang  bukti  rekaman  suara  ( unknown  samples ) terhadap   suara   pembanding   ( known   samples ).   Hasil   analisis   terhadap   data   tersebut   dapat menunjukkan bahwa suara yang dipermasalahkan berasal dari individu yang sama atau berbeda.

## Sampel Penelitian
Sampel  dalam  penelitian ini  adalah  rekaman  suara  barang  bukti  di  dalam hand  phone yang ditemukan di tempat kejadian perkara dan sampel suara pembanding berupa rekaman suara subjek terperiksa  yang  direkam  di  laboratorium.  Masing-masing  sampel  memiliki  karakteristik,  antara lain : spectrogram , pitch , formant , dan formant bandwidth . Instrumen Penelitian Instrumen  penelitian  terdiri  dari hardware (perangkat  keras),  berupa  :  Komputer  Analisis Digital  Forensik  dan software ,  berupa  :  Aplikasi  Praat  5340,  Audacity,  Gnumeric  1.10.16- 20110616, dan SPSS 20. Analisis Data
Setelah  didapatkan  data-data  relevan,  selanjutnya  ditentukan  apakah  kedua  suara  tersebut identik  atau  berbeda.  Langkah  pertama  adalah  uji  kualitatif  dengan  analisis spectrogram untuk membandingkan sidik suara barang bukti dengan pembanding. Apabila tidak ada kecocokan antara gambar  sidik  suara  barang  bukti  dengan  pembanding,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil komparasi  kedua  suara  tersebut  adalah  tidak  identik.  Tetapi  bila  dapat  diduga  adanya  kecocokan antara suara barang bukti dengan suara pembanding, maka perlu diteruskan ke langkah selanjutnya untuk uji kuantitatif terhadap nilai-nilai frekuensi.

## Proses Identifikasi Suara
Proses  Identifikasi  Suara  (Rose,  2002)  dilakukan  untuk  memeriksa  kedua  rekaman  suara barang bukti  maupun pembanding. Rekaman suara disimpan dalam bentuk file  wav. Selanjutnya, dibuat notasi Pitch , Formant , dan Spectrogram agar dapat langsung dilakukan analisis lebih lanjut. Berikut adalah tampilan Praat Picture yang menunjukkan pola dan karakteristik suara.
Gambar 1.  Tampilan Praat Picture yang menunjukkan pola karakteristik suara.
Terlihat  pada  gambar  bagian  atas  merupakan  bentuk  spektrum  frekuensi  frase  “tiga  puluh juta”  yang  diucapkan subjek  terperiksa pada  proses  transkripsi. Pada  gambar  bagian  bawah  garis merah   adalah formant ,   biru   adalah pitch ,   kuning  adalah  intensitas   suara,   dan    pada   latar belakangnya nampak pola
spectrogram suara subjek terperiksa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Spectrogram Analisis spectrogram merupakan   tahap   awal   dalam   proses   identifikasi   suara.   Gambar spektrum  suara  barang  bukti  yang  muncul  dibandingkan  dengan  gambar  spektrum  suara pembanding untuk tiap-tiap kata atau frase yang diucapkan.
Dari  hasil  penelitian,  gambar  spektrum  suara  barang  bukti  ketika  mengucapkan  kata  “tiga” disajikan  berdampingan  dengan  gambar  spektrum  pembanding  ketika  mengucapkan  kata  yang sama agar dapat dianalisis. Spectrogram suara tersebut nampak di bawah ini.
Gambar 2. Spectrogram Pembanding (kiri) dan BarangBukti (kanan) untuk pengucapan kata “tiga”
Terlihat bahwa, gambar spektrum Suara Pembanding untuk pengucapan kata “tiga” memiliki pola  yang  mirip  dengan  gambar spektrum Suara  BarangBukti untuk pengucapan kata  yang  sama. Hal  ini  merupakan  indikasi  awal  bahwa  terdapat  persamaan  antara  rekaman  suara  yang  tidak dikenal dengan suara subjek terperiksa.
Selanjutnya adalah proses analisis spectrogram terhadap pengucapan kata “puluh”.
Gambar 3. Spectrogram Pembanding (kiri) dan BarangBukti (kanan) untuk pengucapan kata “puluh”.
Tampak  jelas  bahwa  pola  s pectrogram antara  Suara  Pembanding  dan  Suara  BarangBukti adalah  sama  atau  identik.  Seperti  halnya  pada  proses  identifikasi  kepolisian dengan  metode  sidik jari,  dimana  sidik  jari  yang  ditemukan  di  tempat  kejadian  perkara  dicocokkan  dengan  sidik  jari seorang  tersangka.  Bedanya,  pencocokan  sidik  suara  tidak  hanya  secara  kualitatif  yakni  hanya
membandingkan  antara  gambar  spektrum  suara  barang  bukti  dengan  gambar  spektrum  suara tersangka.  Lebih  jauh  lagi,  dilakukan  uji  kuantitatif dengan  melakukan analisis  statistik  terhadap nilai-nilai  frekuensi  suara  yang  merupakan  karakteristiknya.  Hasilnya  bersifat  akurat  dan verifikatif, sehingga dapat menjadi alat bukti yang kuat di dalam persidangan. Tidak lagi subjektif, yakni hanya mengandalkan pada keterangan saksi yang bisa dipengaruhi kondisi tertentu.
Pada  langkah  selanjutnya,  dilakukan  pula  proses  yang  sama  yakni  mencocokkan  antara Spectrogram Pembanding dan Spectrogram BarangBukti untuk pengucapan kata “juta”.
Gambar 4. Spectrogram Pembanding (kiri) dan BarangBukti (kanan) untuk pengucapan kata “juta”.
Terlihat  bahwa  gambar  spektrum  Suara  BarangBukti  di  sebelah  kanan  nampak  samar  bila dibandingkan dengan gambar spektrum Suara Pembanding yang terletak di sebelah kirinya. Hal ini karena perbedaan lokasi pada saat kata tersebut diucapkan.
Pengucapan  Suara  BarangBukti  pada  lokasi  saat  terjadinya  kasus/peristiwa  sesungguhnya sehingga  banyak  terdapat noise ,  sedangkan  pengucapan  Suara  Pembanding  direkam  dengan menggunakan alat perekam di ruangan yang kedap suara sehingga berbeda kualitas suaranya.
Namun  demikian,  perbedaan  tersebut  tidak  akan  mempengaruhi  pola spectrogram yang muncul.  Analog  dengan  barang  bukti  sidik  jari  yang  ditemukan  di  tempat  kejadian  perkara. Walaupun  samar-samar  atau  kurang  jelas,  apabila  pelaku  sebenarnya  memang  berada  di  lokasi pada saat terjadinya peristiwa, maka pencocokan antara kedua sidik jari yakni barang bukti dengan tersangka  akan  memberikan  hasil  yang  identik  sehingga  tersangka  tidak  dapat  mengelak  atas keberadaannya.
Dari  analisis spectrogram terhadap  Suara  BarangBukti  dan  Suara  Pembanding  untuk pengucapan  kata  “tiga”,  “puluh”,  dan  “juta”  menunjukkan  hasil  yang  identik.  Jadi  terdapat persamaan  antara  pola spectrogram barang  bukti  dengan  pembanding  yang  diteliti,  atau  dengan kata  lain  suara  barang  bukti  ( unknown  samples )  dan  suara  pembanding ( known  samples )  berasal dari satu orang yang sama.
Analisis Statistik Pitch Analisis Statistik Pitch merupakan langkah kedua dalam proses identifikasi suara. Hal tersebut dilakukan  sebagai  uji  kuantitatif  untuk  membandingkan  nilai-nilai  frekuensi pitch antara  Suara BarangBukti  dengan  Suara  Pembanding. Pitch adalah  karakteristik  frekuensi  dasar  tiap  individu dalam  satuan hertz .  Perbedaan  antara pitch dengan formant ialah  bahwa pitch tidak  dipengaruhi oleh artikulator bunyi.
Hasil  perhitungan  terhadap  nilai  frekuensi pitch antara  Suara  BarangBukti  dan  Suara Pembanding  untuk  pengucapan  frase  “tiga  puluh  juta”  ditunjukkan  sebagaimana  tabel  berikut  di bawah.
Tabel 1.  Perhitungan frekuensi Pitch untuk frase “tiga puluh juta”.
Perhitungan Pitch Suara BarangBukti Suara Pembanding Frekuensi Minimum 126.861458514296 Hz 125.15209024316 Hz Frekuensi Maksimum 146.930626476437 Hz 151.48416897706 Hz Frekuensi Median 130.284941570037 Hz 134.60131115003 Hz Frekuensi Rerata 134.465390317712 Hz 132.00181273294 Hz Simpangan Baku 5.446268642527 Hz 8.27042119419 Hz Jumlah n 26 25
Dari  data  terlihat  rerata  frekuensi Pitch Suara  BarangBukti  untuk  pengucapan  frase  “tiga puluh  juta”  sebesar  134,46  +  5,45  Hz.  Sedangkan Suara  Pembanding sebesar  132,00  +  8,27  Hz. Varians gabungan/ pooled variance dari hasil perhitungan sebesar 6,98. Derajat kebebasan df = 49. Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  bahwa  t  hitung  =  1,26,  sedangkan  dari  tabel  didapatkan  t tabel = 2,01 pada taraf signifikan α = 0,05. Hasil uji statistik menunjukkan bahwa rerata frekuensi Pitch Suara  BarangBukti  dengan  Suara  Pembanding  untuk  pengucapan  frase  “tiga  puluh  juta” berada pada daerah penerimaan Ho atau tidak menunjukkan adanya perbedaan. Jadi suara tersebut berasal dari orang yang sama.
Untuk  lebih  mempertajam  kesimpulan  dari  Analisis Pitch tersebut  di  atas,  selanjutnya  akan dilakukan  fragmentasi  kata  demi  kata  yang  masing-masing  frekuensinya  juga  akan  dianalisis statistik pitch . Berikut ini adalah tabel hasil pengamatan frekuensi pitch antara Suara BarangBukti dan Suara Pembanding untuk pengucapan kata “tiga”.
Tabel 2.  Hasil perhitungan frekuensi Pitch untuk kata “tiga”
Perhitungan Pitch Suara BarangBukti Suara Pembanding Frekuensi Minimum 117.94212509097 Hz 119.95306667263 Hz Frekuensi Maksimum 141.39148360356 Hz 146.30668321162 Hz Frekuensi Median 125.00821325819 Hz 136.70889252112 Hz Frekuensi Rerata 130.02836351676 Hz 132.01291941980 Hz Simpangan Baku 4.41932787200 Hz 8.01393493634 Hz Jumlah n 26 25
Dari  tabel,  rerata  frekuensi Pitch Suara  BarangBukti  untuk  pengucapan  kata  “tiga”  sebesar 130,03   +   4,42   Hz.   Sedangkan   Suara   Pembanding   sebesar   132,01   +   8,01   Hz.   Varians gabungan/ pooled variance dari hasil perhitungan sebesar 6,43. Derajat kebebasan df = 49. Dari hasil perhitungan didapatkan bahwa t  hitung =  - 1,10, sedangkan dari tabel didapatkan t tabel = 2,01 pada taraf signifikan α = 0,05. Hasil uji statistik menunjukkan bahwa rerata frekuensi Pitch Suara  BarangBukti  dengan  Suara  Pembanding  untuk  pengucapan  kata  “tiga”  tidak menunjukkan  adanya  perbedaan,  dengan  kata  lain  suara  tersebut  identik  atau  berasal  dari  orang yang sama.
Langkah   yang   sama   dilakukan   untuk   fragmentasi   kata   “puluh”,   menunjukkan   hasil perhitungan sebagaimana berikut ini.
Tabel 3.  Hasil perhitungan frekuensi Pitch untuk kata “puluh”.
Perhitungan Pitch Suara BarangBukti Suara Pembanding Frekuensi Minimum 114.91519469852 Hz 117.17971510965 Hz Frekuensi Maksimum 131.48495737980 Hz 133.46203678817 Hz
Frekuensi Median 130.36677921516 Hz 125.60349474352 Hz Frekuensi Rerata 123.26274138794 Hz 125.21471658637 Hz Simpangan Baku 7.65327153910 Hz 9.69940075481 Hz Jumlah n 26 25
Dari  data  menunjukkan  rerata  frekuensi Pitch Suara  BarangBukti  untuk  pengucapan  kata “puluh”  sebesar  123,26  +  7,65  Hz.  Sedangkan  Suara  Pembanding  sebesar  125,22  +  9,70  Hz. Varians gabungan/ pooled variance dari hasil perhitungan sebesar 8,71. Derajat kebebasan df = 49. Dari hasil perhitungan didapatkan bahwa t  hitung =  - 0,80, sedangkan dari tabel didapatkan t tabel =  2,01 pada taraf signifikan α =  0,05. Hasil uji statistik tersebut  menunjukkan bahwa rerata frekuensi Pitch Suara  BarangBukti  dengan  Suara  Pembanding  untuk  pengucapan  kata  “puluh” menunjukkan adanya kesamaan. Jadi suara tersebut adalah identik.
Sedangkan   fragmentasi   kata    “juta”    menunjukkan   hasil    perhitungan   frekuensi pitch sebagaimana disajikan pada tabel berikut di bawah ini.
Tabel 4.  Hasil perhitungan frekuensi Pitch untuk kata “juta”.
Perhitungan Pitch Suara BarangBukti Suara Pembanding Frekuensi Minimum 117.29666362236 Hz 115.33626942134 Hz Frekuensi Maksimum 137.23088971719 Hz 135.00923202064 Hz Frekuensi Median 128.50088000552 Hz 129.66598253791 Hz Frekuensi Rerata 131.80668104068 Hz 132.85053019632 Hz Simpangan Baku 5.48310762813 Hz 8.31973681098 Hz Jumlah n 26 25
Berdasarkan data, terlihat bahwa rerata  frekuensi Pitch Suara BarangBukti untuk pengucapan kata  “juta”  sebesar  131,81  +  5,48  Hz.  Sedangkan  Suara  Pembanding sebesar  132,85  +  8,32  Hz. Varians gabungan/ pooled variance dari hasil perhitungan sebesar 7,02. Derajat kebebasan df = 49. Dari hasil perhitungan didapatkan bahwa t  hitung =  - 0,53, sedangkan dari tabel didapatkan t tabel =  2,01 pada taraf signifikan α =  0,05. Hasil uji statistik tersebut  menunjukkan bahwa rerata frekuensi Pitch Suara BarangBukti dengan Suara Pembanding untuk pengucapan kata  “juta” tidak menunjukkan adanya perbedaan. Jadi suara tersebut adalah berasal dari subjek yang sama.
Dari Analisis Statistik Pitch yang telah dilakukan di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa nilai frekuensi pitch Suara  BarangBukti  identik  dengan  frekuensi pitch Suara  Pembanding  dalam interval konfidensi 95%.
Analisis Statistik Formant dan Formant Bandwidth Sebagaimana halnya analisis statistik terhadap frekuensi pitch , dilakukan pula analisis statistik terhadap  tiap-tiap  frekuensi formant maupun bandwidth nya.  Hal  ini  berguna  apabila  subjek terperiksa  berusaha  melakukan counter  measure pada  saat  dilakukan  proses  transkripsi  dalam pemeriksaan.
Karakteristik suara  berupa formant bandwidth merupakan lebar rentang frekuensi formant itu sendiri,   sehingga formant   bandwidth memiliki   kekhasan  dan   memerlukan  analisis   statistik tersendiri pula.
Berikut  di  bawah  ini  adalah  hasil  pengamatan  terhadap  nilai-nilai  frekuensi formant dan formant  bandwidth yang  dihasilkan oleh  Suara  BarangBukti dan  Suara  Pembanding pada  sampel pengucapan frase yang telah ditentukan sebelumnya.
Frekuensi Karakteristik F F t t Kesimpulan Formant 1 22,114625 2,763602 1,149122 2,061461 Terima Ho Formant 2 2,2465113 2,763602 0,812748 2,039513 Terima Ho Formant 3 13,718298 2,763602 4,095988 2,054046 Tolak Ho Formant 4 0,596338 2,763602 0,395857 2,039513 Terima Ho Formant 5 0,684921 2,763602 0,767964 2,039513 Terima Ho F. Bandwidth 1 124,97019 2,763602 2,202918 2,075729 Tolak Ho F. Bandwidth 2 537,88291 2,763602 2,786721 2,078681 Tolak Ho F. Bandwidth 3 0,397572 2,763602 0,505578 2,039513 Terima Ho
Gambar 5.  Tampilan Frekuensi Formant dan Formant Bandwidth .
Dari  hasil  pengamatan  nilai-nilai  frekuensi formant dan formant  bandwidth yang  telah didapatkan tersebut, selanjutnya akan dilakukan analisis secara statistik untuk menentukan adanya persamaan  atau  perbedaan  antara  Suara  BarangBukti  dan  Suara  Pembanding  ditinjau  dari karakteristik suara Formant dan Formant Bandwidth .
Menurut Arief Wibowo, dkk (2007), apabila terdapat dua sampel berbeda dan tidak berkaitan yang  masing-masing diamati  sekali  maka  dapat  digunakan  uji  t  dua  sampel  bebas  untuk  melihat ada tidaknya perbedaan.
Berlakunya uji tersebut karena memenuhi beberapa kriteria berikut : a.   Skala pengukuran data : interval dan rasio (kuantitatif).
b.   Sampel berasal dari populasi berdistribusi normal atau kurva normal.
c.   Digunakan untuk dua sampel yang independen.
d.   Bertujuan membandingkan (uji komparasi) rata-rata kelompok data I dan II.
Sebelum  dilakukan  uji  t,  dipastikan  dengan  uji  F  terlebih  dahulu  untuk  menentukan homogenitas varians. Hipotesis yang diajukan (Boediono, 2002) adalah terdapat kesamaan variansi nilai frekuensi Formant antara Suara BarangBukti dan Suara Pembanding. Setelah dilakukan uji F untuk  menentukan  kelompok  data  bersifat  homogen  atau  heterogen,  selanjutnya  diselesaikan dengan  uji  t  untuk  menguji  hipotesis  tentang  kesamaan  nilai  frekuensi formant dan formant bandwidth antara Suara BarangBukti dan Suara Pembanding. Hasil pengujian Analisis Statistik Formant dan Formant Bandwidth antara Suara BarangBukti dan Suara Pembanding pada pengucapan kata “tiga” dirangkum dalam tabel berikut ini.
Tabel 5.  Analisis Statistik Formant dan Formant Bandwidth untuk pengucapan kata “tiga”.
hitung tabel hitung tabel
F. Bandwidth 4 6,772166 2,763602 0,243197 2,042903 Terima Ho F. Bandwidth 5 1,559679 2,763602 1,496831 2,039513 Terima Ho
Dari  data-data  yang  terlihat  pada  tabel  di  atas,  secara  umum  menunjukkan adanya  kesamaan antara  frekuensi Formant dan Formant  Bandwidth Suara  BarangBukti  dan  Suara  Pembanding untuk pengucapan kata “tiga”.
Ho  diterima,  berarti  pada  taraf  signifikan  α  =  0,05,  tidak  ada  perbedaan  rerata  frekuensi karakteristik dari Suara BarangBukti dengan rerata frekuensi karakteristik dari Suara Pembanding untuk pengucapan kata ”tiga”.
Namun  pada  beberapa  nilai  frekuensi  karakteristik  sebagaimana  tercantum  di  atas  terdapat pula kesimpulan Ho ditolak, yakni pada Formant 3, Formant Bandwith 1, dan Formant Bandwidth 2. Hal ini dapat disebabkan oleh beberapa faktor, misalnya subjek terperiksa berupaya melakukan counter  measure ,  yakni  dengan  mengubah  intensitas  suara.  Akan  tetapi  ia  tidak  akan  mampu sepenuhnya  mengontrol  semua formant maupun formant  bandwidth agar  berbeda  dengan  suara aslinya.
Hasil pengujian Analisis Statistik Formant dan Formant Bandwidth antara Suara BarangBukti dan Suara Pembanding pada pengucapan kata “puluh” disajikan pada tabel di bawah ini.
Tabel 6.  Analisis Statistik Formant dan Formant Bandwidth untuk pengucapan kata “puluh”.
Frekuensi Karakteristik F hitung F tabel t hitung t tabel Kesimpulan Formant 1 0,608432 2,063280 0,004457 2,015368 Terima Ho Formant 2 0,924873 2,063280 1,057619 2,015368 Terima Ho Formant 3 1,263301 2,063280 0,621757 2,015368 Terima Ho Formant 4 0,527217 2,063280 2,053420 2,015368 Tolak Ho Formant 5 0,616143 2,063280 0,817904 2,015368 Terima Ho F. Bandwidth 1 1,228200 2,063280 2,633504 2,015368 Tolak Ho F. Bandwidth 2 1,567490 2,063280 0,185230 2,015368 Terima Ho F. Bandwidth 3 1,677112 2,063280 4,173152 2,015368 Tolak Ho F. Bandwidth 4 1,781525 2,063280 0,243386 2,015368 Terima Ho F. Bandwidth 5 1,718496 2,063280 0,817345 2,015368 Terima Ho
Berdasarkan  data-data  dari  tabel  di  atas,  menunjukkan  adanya  kecocokan  antara  Suara BarangBukti  dan  Suara  Pembanding  untuk  pengucapan  kata  “puluh”  ditinjau  dari  frekuensi Formant dan Formant  Bandwidth . Sebagian  besar  kesimpulan  menunjukkan bahwa  Ho  diterima. Hal tersebut menunjukkan fakta bahwa pada interval konfidensi 95%, rerata frekuensi karakteristik dari    Suara    BarangBukti    dan    rerata    frekuensi    karakteristik    dari    Suara    Pembanding    untuk pengucapan kata ”puluh” memiliki kesamaan.
Ada  beberapa  nilai  frekuensi  karakteristik yang  menghasilkan kesimpulan tolak  Ho  sehingga terima Ha (Supranto, 2009), yakni pada Formant 4, Formant Bandwith 1, dan Formant Bandwidth 3.  Hal  ini  disebabkan masih terdapatnya upaya tersangka  untuk  melakukan counter measure agar keidentikan  suaranya  tidak  terdeteksi  oleh  instrumen.  Namun  sebagian  besar  kesimpulan  tetap menunjukkan  hasil  terima  Ho,  sehingga  Analisis  Statistik Formant dan Formant  Bandwidth terhadap  Suara  BarangBukti  dan  Suara  Pembanding  untuk  pengucapan  kata  ”puluh”  adalah identik.
Berikut  di  bawah  ini  terdapat  tabel  yang  menuangkan  hasil  pengujian  Analisis  Statistik Formant dan Formant  Bandwidth antara  Suara  BarangBukti  dan  Suara  Pembanding  pada pengucapan kata “juta”.
Frekuensi Karakteristik F F t t Kesimpulan Formant 1 1,260787 1,768243 1,447362 1,992544 Terima Ho Formant 2 0,459050 1,768243 1,555695 1,992544 Terima Ho Formant 3 0,843110 1,768243 0,335351 1,992544 Terima Ho Formant 4 3,265009 1,768243 1,978463 1,994589 Terima Ho Formant 5 0,735005 1,768243 0,445054 1,992544 Terima Ho F. Bandwidth 1 0,337025 1,768243 2,564045 1,992544 Tolak Ho F. Bandwidth 2 0,150219 1,768243 5,161287 1,992544 Tolak Ho F. Bandwidth 3 2,588540 1,768243 1,983975 1,993249 Terima Ho F. Bandwidth 4 3,096530 1,768243 1,402201 1,994233 Terima Ho F. Bandwidth 5 0,791586 1,768243 0,403084 1,992544 Terima Ho Tabel 7.  Analisis Statistik Formant dan Formant Bandwidth untuk pengucapan kata “juta”.
hitung tabel hitung tabel
Dari  data-data  yang  terlihat pada  tabel  di  atas,  secara  umum  menunjukkan adanya kesamaan antara  frekuensi Formant dan Formant  Bandwidth Suara  BarangBukti  dan  Suara  Pembanding untuk pengucapan kata “juta”.
Ho  diterima,  berarti  95%  dapat  dipercaya  bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  rerata  frekuensi karakteristik dari Suara BarangBukti dengan rerata frekuensi karakteristik dari Suara Pembanding untuk  pengucapan  kata  ”juta”  (atau  dengan  kata  lain  :  suara  tersebut  berasal  dari  orang  yang sama).

## KESIMPULAN
1.   Analisis pola spectrogram suara barang bukti dengan pembanding yang diteliti, menunjukkan bahwa secara kualitatif terdapat persamaan atau dengan kata lain suara barang bukti ( unknown samples ) dan suara pembanding ( known samples ) berasal dari satu orang yang sama.
2.   Analisis secara kuantitatif terhadap karakteristik suara barang bukti dengan suara pembanding, meliputi :
a.   Analisis statistik pitch ,  menunjukkan bahwa pada taraf signifikan α =  0,05, tidak terdapat perbedaan rerata frekuensi pitch antara suara barang bukti dan suara pembanding.
b.   Analisis  statistik formant 1,  2,  3,  4,  dan  5  terhadap  suara  barang  bukti  dan  suara pembanding,  secara  umum  menunjukkan  bahwa  suara  barang  bukti  identik  dengan  suara pembanding pada interval konfidensi 95%.
c.   Analisis statistik formant bandwidth 1, 2, 3, 4, dan 5 terhadap suara barang bukti dan suara pembanding,  secara  umum  menunjukkan  bahwa  suara  barang  bukti  identik  dengan  suara pembanding pada interval konfidensi 95%.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdussalam, H. R., 2006, Forensik , Penerbit Restu Agung, Jakarta, 1-11. Al-Azhar, M. N., 2011, Audio Forensik : Teori dan Analisis, Pelatihan Peningkatan Kemampuan Operasional Fungsi Audio Forensik , 21 Juni, Puslabfor, Jakarta, 1-30.
Boediono  dan  W.  Koster.  2002, Teori  dan  Aplikasi  Statistika  dan  Probabilitas ,   P.  T.  Remaja Rosdakarya Offset, Bandung, 433-434. Farrus,  M.,  2008, Fusing  Prosodic  and  Acoustic  Information  for  Speaker  Recognition ,  PhD Dissertation,  TALP  Research  Center,  Department  of  Signal  Theory  and  Communications Universitat Politecnica Catalunya, Barcelona.
Nolan, F., et  al .,  2006,  A  Forensic Phonetic: Study of  Dynamic Source of  Variability in  Speech: The DyVis Project, Journal Australian Speech Science & Technology , 11 : 13-18.
Reynolds,  D.  A.,  2002,  An  Overview  of  Automatic  Speaker  Recognition  Technology, Journal ICASSP MIT , 10 : 4072-4075.
Siegel, Jay A., 2009, Forensic Science : The Basics , Taylor and Francis Group, New York, 5-25.
Silalahi,  R.  M.  P.,  2012,  The  Role  of  Tone  Frequency  Characters  for  Identifying  Recognition, Journal of English Language and Culture , Vol. 1 (No. 1), 61-66. Supranto, J., 2009, Statistik : Teori dan Aplikasi , Penerbit Erlangga, Jakarta, 124-170. Tontarski, R.  E.,  2001,  Forensic Speech  and  Audio  Analysis Forensic  Linguistic, Proceedings of The  13th  International  Forensic  Science  Symposium ,  16-19  October,  ICITAP,  Florida, D2: 55-56.
Wibowo,  A.,  dkk,  2007, Modul  SPSS ,  Bagian  Biostatistika  dan  Kependudukan,  Universitas Airlangga, Surabaya, 33-38.