## Analisis Data Digital Evidence pada Layanan Voice Over Internet Protocol ( VoIP )
Muhamad Arsad Adam #1 , Nur Widiyasono *2 , Husni Mubarok #3
# Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Siliwangi Jl. Siliwangi No. 24 Tasikmalaya Kotak Pos 164 Telp. (0265) 323537
1 muhamad.arsad@student.unsil.ac.id
3 husni.mubarok@unsil.ac.id
2 nur.widiyasono@unsil.ac.id
Abstrak — Teknologi  VoIP  (Voice  Over  Internet  Protocol) merupakan  teknologi  yang  mampu  melewatkan  panggilan  suara, video  dan  data  dalam  jaringan  IP.  Voice  over  Internet  Protocol (VoIP)  dalam  teknologi  komunikasi  cukup  signifikan  sehingga tidak  terlepas  dari  kejahatan  cybercrime,  Teknologi  VoIP  dapat disalahgunakan  untuk  melakukan  tindakan  kejahatan  jarak  jauh sehingga  diperlukan  langkah-langkah  investigasi  jika  terjadi masalah. Menemukan artefact pada Infrastruktur VoIP merupakan tantangan tersendiri. WireSharks  salah  satu  tool  yang digunakan  dalam  investigasi  ini.  Metode  yang  digunakan  adalah DFIF  yang  terdiri  tahapan  adalah  Collection,  Examination, Analysis, dan Report and Documentation. Investigasi pada layanan VoIP  dapat  berhasil  dilakukan  dengan  menemukan  data  digital evidence  di  layer  5.  Tujuan  Penelitian  ini  yaitu  Mengetahui Karakteristik  Data  Digital  berupa  suara  pada  layanan  Voice  Over IP  dan  Menganalisis  Data  Digital  berupa  suara  pada  layanan Voice  Over  IP.  Hasil  dari  penelitian  ini  barang  bukti  digital  yang berupa  percakapan  yang  dapat  dipertanggungjawabkan  dalam pengadilan. .
Kata kunci — Data, Evidence, Forensik,Network, VoIP

## I. P ENDAHULUAN
Kejahatan  yang  memanfaatkan  kemajuan  teknologi  salah satunya  dengan  memanfaatkan  teknologi VoIP .  Teknologi VoIP  (Voice  Over  Internet  Protocol) merupakan  teknologi yang  mampu  melewatkan  panggilan  suara,  video  dan  data dalam  jaringan  IP.  Bentuk  panggilan  analog  dikonversikan menjadi  bentuk  digital  dan  dijalankan  sebagai  data  oleh internet  protokol.  Jaringan  IP  sendiri  merupakan  jaringan komunikasi  data  yang  berbasis  packed-switch,  sehingga  kita bisa  menelepon  dengan  menggunakan  jaringan  IP  atau Internet. Jaringan VoIP dapat dibangun dengan menggunakan jaringan nirkabel dan kabel.
Penggunaan  teknologi VoIP untuk  saat  ini  sangat  banyak digunakan,  namun  dengan  banyaknya  yang  menggunakan teknologi  ini  banyak  juga  yang  menyalahgunakannya, misalnya  untuk kejahatan  dalam  menipu lewat  jaringan VoIP ini.  Jauh  sebelum  adanya  teknologi VoIP kejahatan penipuan dengan  menggunakan  media  telepon  konvensional  sudah marak dilakukan. Namun dengan seiringnya perubahan jaman maka  dengan  adanya  teknologi VoIP yang  mempermudah untuk  melakukan  komunikasi  baik  itu  dari  dalam  negeri maupun luar negeri.
Kejahatan  dalam  dunia  maya  atau  internet  dikenal  dengan sebutan Cybercrime . Cybercrime adalah  kejahatan  yang terjadi di Internet / dunia maya yang menjadi alat, sasaran atau
tempat  terjadinya  kejahatan  yaitu  mengacu  pada  aktivitas kejahatan dengan komputer atau jaringan komputer.
Kejahatan dalam penggunaan jaringan VoIP pada beberapa tahun terakhir  ini  dilakukan  dengan  modus  penipuan, tercatat pada  tahun  2016  terjadi  penyalahgunaan  jaringan VoIP ini yang  dilakukan  oleh  WNA  asal  Cina,  yang  memanfaatkan fasilitas  yang  ada  di Indonesia  dengan modus  berpura  –  pura sebagai  petugas  bank  yang  menginformasikan  bahwa  masa berlaku  kartu  kredit  telah  habis  dan  jika  tidak  segera  di perpanjang, maka akan ada polisi yang akan mengurusnya.
Merujuk  dari  beberapa  literature  dan  situs  –  situs  bahwa kejahatan  cybercrime  ada  beberapa  jenis  kejahatan  misalnya penipuan  kartu  kredit,  penipuan  bursa  efek,  penipuan perbankan,  pornografi  anak,  perdagangan  narkoba,  serta terorisme.  Salah  satu  kejahatan  cybercrime  yang  marak akhir – akhir ini adalah penipuan yang menggunakan jaringan VoIP ( Voice Over Internet Protocol ).
Berdasarkan  uraian  tersebut,  maka  dilakukan  penelitian dengan judul “ Analisis Data Digital Evidence pada Layanan Voice Over IP ”. Sehingga dapat mengetahui apakah layanan VoIP ini aman atau tidak.
Batasan masalah pada  penelitian ini  yaitu  :  Simulasi  kasus dilakukan  dengan  menggunakan  jaringan LAN dengan menggunakan  server Trixbox , Tools yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah Wireshark dan X-Lite sebagai Softphone, Penelitian  tidak  membahas  proses  digital  forensik  secara keseluruhan  dari  awal  kasus  hingga  penutupan  kasus,  hanya membahas  mengenai  pengolahan  barang  bukti  digital, Codec yang dipakai adalah G.711 karena simulasi dilakukan dengan jaringan LAN .
Tujuan  Penelitian  ini  yaitu  Mengetahui  Karakteristik  Data Digital berupa suara pada layanan Voice Over IP yaitu dilihat dari Pitch , Formant ,  dan Spectogram dan  Menganalisis  Data Digital  berupa  suara  pada  layanan Voice  Over  IP apakah identik  atau  tidak  antara  suara  barang  bukti  dengan  suara pembanding.
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan tools digital forensic setiap kasus yang menggunakan fasilitas teknologi informasi dapat dibuktikan dan diakui keabsahannya. Sehingga bukti data digital pada layanan Voice Over IP dapat dijadikan  barang  bukti  yang  sah  untuk  digunakan  dalam persidangan.

## II. D ASAR T EORI

## A. VoIP (Voice over Internet Protocol)
Pengertian Voice  over  Internet  Protocol ( VoIP )  adalah teknologi  yang  mampu  mengirimkan  data  suara,  video  dan data  yang  berbentuk  paket  secara  realtime  dengan  jaringan yang menggunakan Internet Protocol (IP).[1]
B. Network Forensics
Network  Forensic adalah  cabang  dari  digital  forensic berkaitan  dengan  monitoring  dan  analisis  lalu  lintas  jaringan kompuer  untuk  tujuan  pengumpulan  informasi,  bukti  hukum atau  deteksi  instruksi.  [2] Network  Forensics adalah menangkap,  merekam,  dan  analisis  peristiwa  jaringan  untuk menemukan sumber serangan keamanan atau insiden masalah lainnya.[2]

## C. Digital Evidence
Bukti  digital  ( Digital  Evidence )  merupakan  salahsatu perangkat  vital  dalam  mengungkap  tindak  cybercrime. Dengan  mendapatkan  bukti-bukti  yang  memadai  dalam sebuah  tindak  kejahatan,  sebenarnya  telah  terungkap  separuh kebenaran.  Langkah  berikutnya  adalah  menindak-lanjuti bukti-bukti yang ada sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Bukti  Digital  yang  dimaksud  dapat  berupa  adalah  : E-mail, file-file  wordprocessors,  spreadsheet,  sourcecode dari perangkat  lunak, Image,  web  browser,  bookmark,  cookies , Kalender.[3]
D. Wireshark
Wireshark merupakan salah satu network analysis tool, atau packet sniffer. Wireshark dapat digunakan untuk troubleshooting jaringan,  analisis,  pengembangan software dan protocol serta untuk keperluan edukasi.[4] Wireshark memungkinkan  anda  pengguna  mengamati  data dari  jaringan  yang  sedang  beroperasi  atau  dari data  yang  ada di disk ,  dan  langsung  melihat  dan  mensortir  data  yang tertangkap.  Informasi  singkat  dan  datail  bagi  masing-masing paket,  termasuk full  header dan  porsi  data,  bisa  diperoleh. Wireshark mempunyai  beberapa  fitur  termasuk display  filter language yang  kaya  dan  kemampuan  untuk  merekonstruksi kembali sebuah aliran pada sesi TCP .[4]
E. Komponen Suara
a. Pitch
Frekwensi    getar    dari    pita    suara    yang    juga    disebut dengan  istilah  frekwensi fundamental  (dasar)  dengan  notasi F0.    Masing-masing    orang    memiliki Pitch yang  khas (habitual Pitch ) yang  sangat dipengaruhi oleh aspek fisiologis larynx        manusia.  Pada  kondisi  pembicaraan  normal,  level habitual Pitch berkisar pada 50 s/d 250 Hz untuk  laki-laki dan  120  s/d  500  Hz  untuk  perempuan.  Frekwensi  F0  ini berubah  secara    konstan    dan    memberikan    informasi linguistik  seseorang  seperti  perbedaan intonasi dan emosi[5]. b. Formant Formant adalah    frekwensi-frekwensi    resonansi    dari filter ,  yaitu vocal  tract (articulator) yang meneruskan dan memfilter bunyi periodik dari getarnya pita suara ( vocal cord )
menjadi  bunyi  keluaran  ( output )  berupa  kata-kata  yang memiliki  makna.  Secara    umum,    frekwensi-frekwensi Formant bersifat   tidak   terbatas,  namun    untuk identifikasi suara  seseorang,  paling  tidak  ada  3  (tiga) Formant yang dianalisa, yaitu Formant 1 (F1), Formant 2 (F2) dan Formant 3 (F3) [5] c. Spectogram Spectrogram merupakan  representasi spectral yang bervariasi terhadap waktu yang menunjukkan  tingkat density (intensitas  energi) spektral .  Dengan  kata  lain spectrogram adalah    bentuk visualisasi dari    masing-masing    nilai Formant yang  dilengkapi    dengan    level    energi    yang bervariasi  terhadap  waktu. Level energy  ini dikenal dengan istilah Formant  bandwidth .  Nantinya  pada  kasus-kasus  yang bersifat pemalsuan  suara  dengan  teknik Pitch  shift atau  si subyek  berusaha  untuk menghilangkan karakter suara aslinya, maka Formant  bandiwidth dapat  digunakan  untuk memetakan    atau    mengidentifikasi    suara    aslinya. Dikarenakan spectrogram memuat    hal-hal    yang    bersifat detil,  maka Spectrogram oleh  beberapa  ahli  juga dikenal dengan istilah sidik jari suara ( voice fingerprint )[5].

## III. M ETODOLOGI
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah model  proses  forensik  (The  Forensic  Proces  Model)  untuk lebih detailnya dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 Diagram Alir Metodologi Penelitian [6]

## A. Collection
Tahapan  ini  dilakukan  untuk mengumpulkan  bukti  –  bukti digital  yang  dapat  mendukung  penyelidikan.  Penyelidikan dimulai  dari  identifikasi  dimana  bukti  itu  berada,  dimana disimpan dan bagaimana penyimpanannya untuk mempermudah  penyelidikan.  Barang  bukti  digital  yang  akan periksa  berupa  file  suara  yang  dihasilkan  dari  monitoring jaringan  yang  digunakan  oleh  tersangka  dan  korban  dengan menggunakan aplikasi monitoring yaitu wireshark.
Bukti  digital  berupa  suara  tersebut  didapat  dari  hasil filterisasi paket data – paket data hasil dari monitoring. Proses Filterisasi  merupakan  salah  satu  proses  untuk  mempermudah dalam  menemukan  paket  data  yang  dibutuhkan  dalam  proses penyelidikan.

## B. Examination
Paket  data  hasil  monitoring  jaringan  yang  telah  disimpan sebelumnya  kemudian  akan  diperiksa  secara  komprehensif
dengan  maksud  untuk  mendapatkan  data  –  data  digital  yang sesuai  dengan  investigasi,  jadi  analis  forensik  harus mendapatkan  gambaran  fakta  kasus  yang  lengkap  dari investigator, sehingga apa yang dicari dan akhirnya ditemukan oleh  analis  forensik  sama  seperti  yang  diharapkan  oleh investigator  untuk  pengembangan  investigasinya,  setelah mendapatkan  gambaran  dari  kasus  tersebut,  maka  analis forensik melakukan pencarian (searching) terhadap paket data untuk  mendapatkan  file  atau  data  yang  diperlukan  dalam proses penyelidikan.
Proses  searching  bisa  memakan  waktu  yang  cukup  lama, tergantung seberapa besar jumlah paket data yang didapat dari hasil  monitoring,  untuk  mempersingkat  waktu  dalam  proses searching  dapat  digunakan  teknik  manual  searching  atau automated  searching.  Kemampuan  dasar  melakukan  manual searching  tentunya  harus  dimiliki  oleh  siapapun  yang  akan melakukan aktivitas analisis forensik.

## C. Analysis
Tahapan ini dilaksanakan dengan melakukan analisa secara mendalam  terhadap  bukti  –  bukti  yang  ada.  Bukti  yang  telah didapatkan  perlu  di  explore  kembali  kedalam  sejumlah scenario  yang  berhubungan  dengan  kasus  tersebut.  selama proses  analisis  berlangsung,  analis  forensik  harus  selalu berdiskusi  dengan  investigator  mengenai  data  –  data  digital yang  nantinya  menjadi  barang  bukti  digital  dalam  rangka mengonfirmasi data  – data tersebut sesuai dengan fakta kasus dari kasus kejahatan yang sedang diinvestigasi. Sehingga yang dihasilkan  pada  proses  ini  matching  (sama)  seperti  yang diharapkan oleh tim investigator.

## D. Reporting
Data  yang  diperoleh  dari  barang  bukti  digital  dari  mulai proses  pemeriksaan  sampai  dengan  proses  analisis  diatas, selanjutnya data – data mengenai barang bukti digital tersebut dimasukkan ke dalam laporan teknis.
Laporan  ini  secara  umum  dibagi  menjadi  beberapa  bab penjelasan, sebagai berikut :
1. Judul : memuat judul pemeriksaan yang dilengkapi dengan nomor pemeriksaan laboratorium.
2. Pendahuluan : memuat nama  – nama analis forensik yang melakukan  pemeriksaan  dan  analisis  secara  digital forensik  terhadap  barang  bukti  elektronik,  disamping  itu bab ini juga memuat tanggal/waktu pemeriksaan.
3. Barang  Bukti  :  memuat  jumlah  dan  jenis  barang  bukti elektronik yang diterima untuk dilakukan pemeriksaan dan analisis.
4. Maksud Pemeriksaan : memuat uraian tentang maksud dari pemeriksaan yang dilakukan oleh analis forensik.
5. Prosedur  Pemeriksaan  :  memuat  tahapan  –  tahapan  yang akan  dilakukan  dalam  pemeriksaan  agar  sesuai  dengan maksud  yang  diinginkan.  Tahapan  -    tahapan  sebaiknya ditulis dengan sesuai SOP (Standard Operating Procedure) yang baku dan lengkap.
6. Hasil  Pemeriksaan  : memuat  penjelasan tentang hasil  dari pemeriksaan yang dilakukan pada barang bukti.
7. Kesimpulan  :  memuat  simpulan  –  simpulan  yang merupakan  rangkuman  dari  hasil  analisis  pemeriksaan terhadap barang bukti.
8. Penutup    :    menjelaskan  bahwa  proses  pemeriksaan  dan analisis  dilakukan  dengan  sebenar  –  benarnya  tanpa  ada rekayasa  dan  dapat  dipertanggungjawabkan  secara  ilmiah. Bab  ini  dilengkapi  dengan  tanda  tangan  analis  forensik yang  melakukan  pemeriksaan  dan  analisis  secara  digital forensik.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Deskripsi kasus
Kemajuan  teknologi  yang  semakin  pesat  akan  mendorong terjadinya  perubahan    pada  sebuah  perilaku  manusia,  salah satu  contoh  dari  perilaku  manusia  yang  terubah  akibat kemajuan teknologi ini adalah dengan adanya penyalahgunaan layanan  internet  yang  dijadikan  media  untuk  berbuat kejahatan.
Kejahatan  yang  dilakukan adalah  kejahatan  dengan  modus penipuan  yang  melibatkan  jaringan  telepon  internet  atau  bisa disebut  dengan VoIP (Voice  Over  Internet  Protocol). Penelitian  ini  mengambil  contoh  kasus  penipuan  dengan alasan  kepada  korban  mendapatkan  hadiah  langsung  on  spot sejumlah  uang  dengan  fokus  pembahasan  pada  cara menemukan dan membuka file suara (percakapan).

## B. Collection
Tahapan    ini  dilakukan  pengumpulan  barang  bukti  yang akan  di  periksa  pada  tahapan  selanjutnya.  Proses  yang dilakukan  pada  tahapan  ini  adalah  dengan  melakukan monitoring jaringan terhadap jaringan yang sedang digunakan. Hasil dari monitoring jaringan ini berupa paket   – paket yang melalui jaringan tersebut dengan berbagai macam protokol.
Jenis  –  jenis  protokol  sangat  banyak  namun  yang digunakan dalam jaringan VoIP (Voice Over Internet Protocol) adalah  protokol  SIP  (Session  Initation  Protocol).  Protokol  ini merupakan  protokol  standarisasi  dalam  jaringan  Voice  Over IP ( VoIP ) untuk mendapatkan paket data dengan protokol SIP adalah  dengan  cara  memfilter  hasil  monitoring  pada  jaringan Voice  Over  IP  berikut  hasil  dari  monitoring  pada  jaringan VoIP dapat dilihat pada Gambar 2.
Hasil  filter  tersebut  merupakan  hasil  yang  akan  diperiksa dan  dijadikan  barang  bukti  untuk  mendapatkan  hasil percakapan.

## C. Examination
Paket  data  hasil  filter  akan  diperiksa  secara  komprehensif dengan  maksud  untuk  mendapatkan  data  –  data  digital  yang sesuai dengan investigasi. Data  – data yang dicari merupakan data  –  data  yang  berhubungan  dengan  identitas  dari  pelaku dan  korban.  Proses  pencarian  ini  dilakukan  pada  aplikasi Wireshark  dengan  memfilter  paket  data hasil monitoring dari jaringan VoIP yang dipakai oleh pelaku.
Filterisasi  dalam  aplikasi  Wireshark  merupakan  salah  satu fasilitas  yang  digunakan  untuk  mempermudah  dalam pencarian  salah  satu  paket  data,  maka  untuk  mempermudah pencarian paket data pada aplikasi wireshark digunakan  field “sip  or  rtp”.  Field  tersebut  akan  memfilter  dari  semua  paket data  yang  didapat  menjadi  paket  data  yang  berprotokol  SIP atau  RTP,  protokol  SIP  atau  RTP  ini  adalah  protokol  yang digunakan  dalam  jaringan VoIP ,  untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3 Pemilihan Paket Data
Hasil pemeriksaan dari salah satu paket data yang terjaring dari  hasil  monitoring  jaringan  dengan  menggunakan  aplikasi Wireshark diperoleh bahwa dalam paket data tersebut terdapat beberapa file yang mengandung percakapan antara pelaku dan korban,  berikut  file  percakapan  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar  4.

## Gambar 4 File Percakapan

## D. Analysis
Tahap  selanjutnya  adalah  tahapan  analisis  dimana  pada tahapan ini akan dilakukan analisis pada paket data yang telah di  filter  dari  paket  data  tersebut  akan  didapat  barang  bukti
berupa  file  suara  atau  percakapan.  Proses  yang  dilakukan untuk  mendapatkan  file  suara  tersebut  adalah  dengan  proses codec.
Proses  codec  atau  pengkodean  merupakan  proses perubahan  sinyal  dari  sinyal  analog  ke  sinyal  digital.  Proses ini  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi  Wireshark  yang memanfaatkan  tools VoIP Calls.  Tahapan  codec  ini menggunakan  codec  G.711  codec  ini  yang  biasanya digunakan  dalam  jaringan VoIP yang  berbasis  LAN  (Local Area Network). Pengkodean barang bukti  digital dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5 Pengkodean VoIP Calls

## Gambar 6 Hasil Decoding
Barang  bukti  hasil  percakapan  ini  selanjutnya  akan dianalisis  agar  diketahui  identik  atau  tidak  dengan  suara pelaku  dengan  cara membandingkan  dengan  beberapa  subjek yang  dicurigai  sebagai  pelaku.  Namun,  untuk  membuktikan identik  atau  tidak  dengan  suara  pelaku  akan  diambil  sampel dari  hasil  percakapan,  yaitu  kalimat  “Perkenalkan  saya  haji faiz  dari  perusahaan  operator  seluler.  Perusahaan  kami  ingin memperbaiki citra buruk yang selama ini sering dimanfaatkan”.  Analisis  yang  akan  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
a. Analisis Pitch
Komponen  suara  yang  akan  dianalisis  adalah Pitch ,  yang diambil  dari rekaman  barang  bukti dan rekaman  pembanding dengan  pengucapan  kalimat  “Perkenalkan  saya  haji  faiz  dari perusahaan operator seluler. Perusahaan  kami  ingin memperbaiki citra buruk yang selama ini sering dimanfaatkan”.  Hasil  dari  pengambilan  komponen Pitch tersebut dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7 Pitch File Suara Barang Bukti.wav Gambar 8 Pitch File Suara Subjek1.wav Gambar 9 Pitch File Suara Subjek2.wav
Gambar  7,  8,  dan  9  merupakan  analisa  dari  file  audio Suara Barang Bukti.wav, Subjek1.wav, dan Subjek2.wav. dari ketiga gambar tersebut akan didapatkan nilai Pitch maximum, Pitch minimum, Pitch median,  dan Pitch standar  deviation dengan  menggunakan  aplikasi  Praat,  berikut  nilai  hasil  dari file  audio  Suara  Barang  Bukti.wav,  Subjek1.wav,  dan Subjek2.wav dapat dilihat pada Tabel 1.
T ABEL 1 N ILAI S TATISTIK P ITCH DARI FILE AUDIO S UARA B ARANG B UKTI . WAV , S UBJEK 1. WAV , DAN S UBJEK 2. WAV
Analisis Statistik Suara Barang Bukti (Hz) Suara Subjek1 (Hz) Suara Subjek2 (Hz) Pitch minimum 78.295316 103.179827 75.161762 Pitch maximum 595.714733 587.710609 596.761127 Pitch quantile 118.335892 118.767065 112.464855 Pitch mean 151.892331 130.603729 128.567006 Pitch standard deviation 101.020795 56.143349 71.065025
Jika  karakteristik Pitch dari  masing  –  masing  suara menunjukkan  tingkat  perbedaan  yang  besar,  maka  dapat disimpulkan bahwa Pitch dari suara barang bukti dengan suara pembanding  adalah  berbeda.  Analisis  Nilai  Statistik Pitch pada Tabel 1 pada pengucapan kalimat “Perkenalkan saya haji
faiz  dari  perusahaan  operator  seluler.  Perusahaan  kami  ingin memperbaiki citra buruk yang selama ini sering dimanfaatkan”  antara  file  audio  Suara  Barang  Bukti.wav, Subjek1.wav,  dan  Subjek2.wav  memiliki  perbedaan  yang kecil,  jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  file  audio  Suara  Barang Bukti.wav, Subjek1.wav, dan Subjek2.wav IDENTIK. b. Analisis Formant
a) Analisis Anova
Analisis  ini    didasarkan    pada    analisa    One-way Anova    (Analysis    of    Variances)    yang  mengkalkulasi secara statistik nilai-nilai Formant 1, Formant 2, Formant 3  dan Formant 4  dari  file  Suara  Barang  Bukti.wav, Subjek1.wav,  dan  Subjek2.wav.  Analisis  Anova    akan menunjukkan tingkat  perbedaaan antara 2 (dua) kelompok data  pada  masing-masing Formant dari  suara pembanding dan suara barang bukti yang  ditandai  dengan perbandingan    ratio    F    dan    F    critical,    dan    nilai probability P.
Jika  nilai  ratio  F  lebih  kecil  dari  F  critical,  dan nilai    probability    P    lebih    besar    dari    0.5,  maka  dapat disimpulkan  bahwa  kedua  kelompok  data  dari  nilai Formant yang  dianalisa  dari  suara  pembanding  dan barang bukti  tidak  memiliki  perbedaan  (accepted)  yang signifikan  pada  level  0.05.[5]
Melalui analisis anova didapatkan nilai perbandingan antara  ratio  F,  P  value  dan  F  critical.  Hasil  dari keseluruhan  nilai  perbandingan  ratio  F,  P  value  dan  F critical dari nilai Formant dengan nilai bandwith 1-5 pada tiap  -  tiap    kata  suara  barang  bukti  dengan  suara pembanding adalah sebagaimana pada Tabel 2, 3, 4, dan 5.
T ABEL 2 N ILAI S TATISTIK A NOVA KATA “S AYA ”
Formant / Bandwith Kata “Saya” Ratio F P- value F critical Kesimpulan Formant 1 9.553287 9.458663 4.675408 Rejected Formant 2 38.420211 1.314423 4.675408 Rejected Formant 3 40.748529 2.069812 4.675408 Rejected Formant 4 146.45094 3.159232 4.675876 Rejected Formant 5 1259.771076 2.473036 4.694300 Rejected Bandwith 1 26.292346 2.920385 4.675408 Rejected Bandwith 2 2.311112 0.100884 4.675408 Accepted Bandwith 3 7.314103 0.000789 4.675408 Rejected Bandwith 4 49.509456 2.484366 4.675876 Rejected Bandwith 5 56.753463 6.357320 4.694300 Rejected T ABEL 3 N ILAI S TATISTIK A NOVA KATA “H AJI ”
Formant / Bandwith Kata “Haji” Ratio F P- value F critical Kesimpulan Formant 1 0.259807 0.771553 4.752500 Accepted Formant 2 21.069244 9.005346 4.752500 Rejected Formant 3 11.559252 7.571712 3.917656 Rejected Formant 4 106.65237 3.279964 4.754576 Rejected Formant 5 239.70421 9.555222 4.794607 Rejected Bandwith 1 25.611500 2.864189 4.752500 Rejected Bandwith 2 25.620574 2.844980 4.752500 Rejected Bandwith 3 14.489365 1.805097 4.752500 Rejected Bandwith 4 11.664648 2.007249 4.754576 Rejected Bandwith 5 47.442983 9.464119 4.794607 Rejected
T ABEL 4 N ILAI S TATISTIK A NOVA KATA “F AIZ ”
Formant / Bandwith Kata “Faiz” Ratio F P- value F critical Kesimpulan Formant 1 31.557284 6.019932 4.6910519 Rejected Formant 2 59.181417 9.078732 4.6910519 Rejected Formant 3 55.902876 8.571710 4.691051 Rejected Formant 4 131.644772 1.343855 4.692465 Rejected Formant 5 235.140986 1.565937 4.745668 Rejected Bandwith 1 66.5283268 6.833210 4.691051 Rejected Bandwith 2 55.3904046 1.222003 4.691051 Rejected Bandwith 3 46.6206260 6.202494 4.691051 Rejected Bandwith 4 13.2292149 3.492106 4.692465 Rejected Bandwith 5 13.3476121 4.510259 4.745668 Rejected
Pada  tabel  2,  3,  dan  4.  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa, hasil analisis anova untuk nilai Formant 1, 2, 3, 4, dan  5  berikut  nilai  bandwith-nya  menunjukan  dari  file audio  Suara  Barang  Bukti.wav,  Subjek1.wav,  dan Subjek2.wav  TIDAK  IDENTIK,  karena  untuk  menarik kesimpulan  IDENTIK  dari  analisis  Anova  dibutuhkan paling tidak Formant 1, 2, dan 3 yang dianalisis. Jika dua diantara Formant 1, 2, dan 3 menunjukkan accepted, maka hal  tersebut  sudah  cukup  untuk  menarik  kesimpulan IDENTIK  berdasarkan  Analisis  Anova.  Sedangkan  untuk nilai  Bandwith  hanya  digunakan  pada  hal  –  hal  yang berifat kasuitas, yaitu dimana subjek berusaha memberikan suara pembanding yang benar – benar berbeda dengan apa yang telah diucapkan pada barang bukti.
b) Analisis Likelihood Ratio
Merujuk  hasil  dari  kalkulasi  Analisis  Anova  yang didapat sebelumnya, maka perhitungan LR untuk Formant dapat dilihat pada Tabel 5, 6, dan 7.
T ABEL 5 A NALISIS L IKELIHOOD R ATIO K ATA “S AYA ”
Formant Kata
“Saya” p ( E | Hp )  = P- value p ( E | Hd ) LR Formant 1 9.458663 - 8.458663 - 1.118221 Formant 2 1.314423 - 0.314423 - 4.180428 Formant 3 2.069812 - 1.069812 - 1.934743 Formant 4 3.159232 - 2.159232 - 1.463127 Formant 5 2.473036 - 1.473036 - 1.678870 T ABEL 6 A NALISIS L IKELIHOOD R ATIO K ATA “H AJI ”
Formant Kata “Haji” p ( E | Hp )  = P- value p ( E | Hd ) LR Formant 1 0.771553 0.228447 3.377382 Formant 2 9.005346 - 8.005346 - 1.124916 Formant 3 7.571712 - 6.571712 - 1.152167 Formant 4 3.279964 - 2.279964 - 1.438603 Formant 5 9.555222 - 8.555222 - 1.116887
T ABEL 7 A NALISIS L IKELIHOOD R ATIO K ATA “F AIZ ”
Formant Kata “Faiz” p ( E | Hp )  = P- value p ( E | Hd ) LR Formant 1 6.019932 - 5.019932 - 1.199205 Formant 2 9.078732 - 8.078732 - 1.123781 Formant 3 8.571710 - 7.571710 - 1.132070 Formant 4 1.343855 - 0.343855 - 3.908202
Dari hasil  yang analisis  LR  sebagaimana  pada Tabel 5,  6,  dan  7  didapatkan  kesimpulan  bahwa  tidak  ada  satu pun Formant yang mendukung hipotesis penuntutan (suara
barang  bukti  dan  suara  pembanding  identik).  Namun sebaliknya,  hasil  kesimpulan    menunjukan    bahwa keseluruhan Formant mendukung  hipotesis  perlawanan (suara  evidence  dan subjek tidaklah identik)
c) Analisis Graphical Distribution
Analisis Graphical  Distribution digunakan  untuk melihat range sebaran  grafis  dari  nilai  –  nilai Formant pada  masing  –  masing  suara  melalui  tampilan  grafik. Tampilan  grafik  akan  dapat  diketahui  apakah  suara  yang dibandingkan  antara  suara  barang  bukti  dengan  suara pembanding memiliki pola sebaran yang identik atau tidak identik.
Gambar 10 Analisa Sebaran Grafis F1 vs F2 kata “Saya” dengan Subjek1
Gambar 11 Analisa Sebaran Grafis F1 vs F2 kata “Saya” dengan Subjek2
Kedua  grafik  di  atas  sebaran  grafis  dari  kata  “Saya”, terlihat  bahwa  terdapat  beberapa  sebaran  dari  nilai  F1  vs  F2 yang   diluar   dari   kumpulan   grafis    sebaran    yang   lainnya. Jika    grafis    sebaran    yang   keluar  tersebut    diabaikan,  maka masih  terdapat  beberapa  sebaran  grafis  dari  suara  barang bukti  dan    suara  pembanding    yang  berkumpul  pada  tempat yang  sama.  Jadi hal  tersebut  dapat ditarik  sebuah  kesimpulan bahwa  dari  hasil  analisa  sebaran  grafis  bahwa  antara  F1,  F2 dari  suara  barangbukti  dengan  suara  pembanding  baik  itu suara Subjek1 maupun Subjek2 adalah IDENTIK.
Gambar 13 Analisa Sebaran Grafis F1 vs F2 kata “Haji” dengan Subjek2
Analisa  Grafik  yang  terdapat  pada  Gambar  12  sampai Gambar  13  menunjukan  bahwa  sebaran  dari  suara  barang bukti dengan suara pembanding keluar dari kelompoknya. Jika sebaran  tersebut  dieleminir,  maka  dapat  dilihat  bahwa  masih ada  nilai  sebaran  grafis  F1  vs  F2  antara  suara  barang  bukti dengan  suara  pembanding  dalam  rentang  kelompok  yang sama.  Namun,  hal  itu  masih  kurang,  jadi  dapat  ditarik kesimpulan bahwa  F1 vs F2 antara suara barang bukti dengan suara pembanding adalah TIDAK IDENTIK.

## Gambar 14 Analisa Sebaran Grafis F1 vs F2 kata “Faiz” dengan Subjek1
Grafik  di  atas  sebaran  grafis  dari  kata  “Faiz”,  terlihat bahwa  terdapat  beberapa  sebaran  dari  nilai  F1  vs  F2  yang diluar    dari    kumpulan    grafis    sebaran    yang    lainnya.  Jika grafis  sebaran  yang  keluar tersebut  diabaikan, maka  masih terdapat   beberapa   sebaran   grafis   dari   suara    barang  bukti dan    suara  pembanding    yang  berkumpul  pada  tempat  yang sama. Jadi hal tersebut dapat ditarik sebuah kesimpulan bahwa dari  hasil  analisa  sebaran  grafis  bahwa  antara  F1,  F2  dari suara  barangbukti  dengan  suara  pembanding  baik  itu  suara Subjek1 maupun Subjek2 adalah IDENTIK.
Gambar 15 Analisa Sebaran Grafis F1 vs F2 kata “Faiz” dengan Subjek2
Gambar 14 pada Analisa Sebaran Grafis dari kata “Faiz” F1 vs F2 dengan pembanding Suara Subjek2 menunjukan banyak
sebaran  yang  keluar  dari  kelompok  Suara  Barang  Bukti,  hal ini  membuktikan  bahwa  Tidak  Identik  antara  Suara  barang bukti  dengan  suara  pembanding.  Namun,  pada  F2  vs  F3 menunjukan  banyak  sebaran  yang  masih  bergabung  dengan sebaran  Suara  Barang  Bukti.  Jadi  dapat  disimpulkan  untuk Analisis  Sebaran  grafis  dengan  Kata  “Faiz”  adalah  TIDAK IDENTIK.

## c. Analisis Spectogram
Selanjutnya  dilakukan    pengambilan  komponen  suara Spectogram dengan  pengucapan  kata  “Perkenalkan  saya  haji faiz  dari  perusahaan  operator  seluler.  Perusahaan  kami  ingin memperbaiki citra buruk yang selama ini sering dimanfaatkan”.  Hasil    dari    pengambilan    komponen Spectogram tersebut    akan    terlihat    bentuk visualisasi grafis nilai      masing  -  masing Formant, berikut level energinya  yang  pada  masing-masing  kata  atau  suku  kata membentuk  pola-pola  yang  khas  pada  masing-masing Formant pada  pengucapannya.  Hasil  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 16, 17, dan 18 berikut.
Gambar 16 Spectogram File Suara Barang Bukti .wav Gambar 17 Spectogram File Suara Subjek1 .wav
Gambar 18 Spectogram File Suara Subjek2 .wav
Gambar  16,  17,  dan  18  menunjukan  komponen spectrogram dari file suara  barang  bukti  dengan file suara pembanding (Subjek1 dan Subjek2), dimana pada spectrogram antara Suara Barang Bukti dengan Suara Subjek1 memiliki  kesamaan.  Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  antara Suara  Barang  Bukti  dengan  Suara  Subjek1  adalah  IDENTIK. Namun,  perbandingan  pola Spectogram antara  Suara  Barang Bukti  dengan  Suara  Subjek2  menunjukan  perbedaan  yang signifikan  sehingga  dapat  ditarik  kesimpulan  melalui  analisis spectrogram ini bahwa antara file Suara Barang Bukti dengan Suara Subjek2 TIDAK IDENTIK

## E. Report and Documentation
Bukti  digital  berupa  paket  data  dan  rekaman  percakapan yang telah melalui proses pemeriksaan dan analisis didapatkan data – data yang sesua kebutuhan investigasi, selanjutnya data –  data  mengenai  barang  bukti  tersebut  akan  dimasukkan  ke dalam laporan teknis.

## V. K ESIMPULAN
Merujuk  dari  penelitian  yang  sudah  dilakukan  mengenai Analisis  Data Digital  Evidence pada  Layanan Voice  Over  IP maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Bukti  digital  berupa file suara  atau  percakapan  antara pelaku  dan  korban  dari  layanan Voice  over  IP dapat diperoleh  dari  aplikasi Wireshark dengan  menggunakan fasilitas VoIP Calls.
2. Rata  –  rata  hasil  dari  Analisis Pitch menunjukan IDENTIK,  hasil  dari  Analisis Formant ada  beberapa yang  TIDAK  IDENTIK,  yaitu  Analisis Anova , Likelihood  Ratio ,  dan Graphical  Distribution pada  kata “Haji”.  Sedangkan  pada  Analisis Spectogram hasilnya adalah IDENTIK dengan Subjek1.
3. Keseluruhan    jenis    metode    analisis    yang    digunakan dalam    melakukan    tahap    analisis voice    recognition , didapatkan  hasil  bahwa    hampir  keseluruhan    metode yang  digunakan  menunjukan  kesimpulan bahwa antara suara  barang  bukti  dengan  suara  pembanding  adalah Identik.  Meskipun   pada   analisis anova dan likelihood ratio kesimpulan  bahwa  adalah  tidak  identik  namun kemungkinan itu tereliminir oleh hasil metode yang lain, sehingga hasil tersebut dapat diabaikan.
R EFERENSI
[1] Jaya  Patih,  D.  F.,  Fitriawan,  H.,  &  Yuniati,  Y.  Analisa  Perancangan Server VoIP (Voice  over  Internet  Protocol)  dengan  Opensource Asterisk  dan  VPN  (Virtual  Private  Network)  sebagai  Pengaman Jaringan antar Client. 2012. [2] Adeyemi,  I.  R.,  Razak,  S.  A.,  &  Nor  Azhan,  N.  A.  A  Review  of
Current Research in Network Forensic Analysis. International Journal od Digital Crime and Forensics , 1-26. 2013 [3] Prayudi,  Y.,  &  Afrianto,  D.  S.  Antisipasi  Cybercrime  menggunakan Teknik  Komputer  Forensik. Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi Informasi . 2007.
[4] Rosnelly,  R.,  &  Pulungan,  R.  Membandingkan  Analisa  Trafik  Data pada  Jaringan  Komputer  antara  Wireshark  dan  NMAP.  Konferensi Nasional Sistem Informasi. 2011.
[5] M.  N.  Al-Azhar,  Audio  Forensic:  Theory  And  Analysis.  Pusat Laboratorium  Forensik  Polri  Bidang  Fisika  Dan  Komputer  Forensik, 2011
[6] Putri, R.  U.,  & Istiyanto, J. E.  Analisis  Forensik Jaringan Studi  Kasus Serangan SQL Injection pada Server Universitas Gadjah Mada. IJCCS, Vol.6, No.2, July 2012, pp. 101-112 , 101-112. 2012.