Abstrak — Kejahatan digital saat ini  makin lama makin marak. Perkiraan  pada  periode  tahun  2008-2014,  kejahatan  digital meningkat  >85%.  Untuk  itulah  diperlukan  penyidikan  terhadap barang  bukti  yang  ditemukan,  berupa  barang  bukti  digital, dengan  melakukan forensika digital.  Barang  bukti  yang  saat  ini dapat  menguatkan  persidangan  adalah  suara.  Untuk  itu  perlu dilakukan  forensik  suara.  Pada  barang  bukti  suara,  masalah dalam  melakukan  forensik  adalah  bagaimana  menciptakan lingkungan  senatural  mungkin,  kondisi  pengambilan,  dan  hasil dari metode forensik yang digunakan.
Bukti rekaman suara dapat menunjukkan identitas dari orang yang  suaranya  terekam  pada  barang  bukti  tersebut  dengan  cara melakukan  pemeriksaan forensika audio  untuk voice  recognition dengan  metode  komparasi,  yaitu  membandingkan  suara  barang bukti  ( unknown  samples )  dengan  suara  yang  direkam  sebagai pembanding  ( known  samples ). Teori voice  recognition tersebut menganalisis  statistik pitch,  formant,  bandwith dan spectogram . Jika  hasil voice  recognition menunjukkan  bahwa  suara percakapan yang ada di dalam barang bukti sama identik dengan suara  pelaku,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  suara percakapan yang  ada  di  dalam  rekaman  barang  bukti  adalah  suara  milik pelaku  sehingga  alat  rekam  suara  tersebut  dapat  digunakan sebagai bukti yang kuat di pengadilan.
Hasil  yang  didapatkan  dari  uji  fornsik  terhadap  barang bukti suara, dengan menggunakan nilai pitch,  formant ,  dan spectrogram ,  ternyata  pelaku  yang  dimaksud  memiliki  ciri-ciri berjenis kelamin laki-laki dengan usia diatas 50 tahun.
Kata Kunci — Forensika digital , audio forensic, voice recognition, suara

## I. PENDAHULUAN
ANUSIA  dan  teknologi  saat  ini  sudah  terikat.  Setiap proses  yang  dilakukan  oleh  manusia  saat  ini  tidak  bisa lepas dari teknologi. Contohnya adalah dalam bersosialisasi,  bertransaksi,  dan  juga  dalam  berkomunikasi. Dalam bersosialisasi misalnya. Saat ini kita tidak bisa terlepas dari  teknologi,  seperti handphone ,  media  sosial  seperti facebook,  twitter,  google  plus ,  dan  masih  banyak  lagi  media sosial  lainnya.  Serta  internet  yang  memungkinkan  kita  dapat berkomunikasi dengan sesama, tidak terbatas jarak dan waktu. Dengan  begitu,  kita  dengan  mudah  mendapatkan  informasi
dari  seseorang  atau  suatu  instansi  diseluruh  dunia,  tidak terbatas pada regional ataupun negara.
Jaringan internet dan teknologi yang dipakai hingga saat ini memungkinkan kita dapat berkomunikasi dengan orang lain di seluruh  dunia.  Sehingga  dengan  begitu  peluang  untuk terjadinya  kejahatan,  baik  itu  pada  dunia  maya  dan  dunia nyata,  menjadi  lebih  besar  dibandingkan  sebelumnya.  Modus operandi  yang  dilancarkan  oleh  pelaku  biasanya  akan  lebih bervariasi oleh karena bantuan teknologi dan internet ini, bisa dikatakan  juga  kejahatan  digital.  Jika  dibandingkan  dengan kejahatan  tanpa  bantuan  teknologi  seperti  pada  zaman sekarang .
Karena adanya peningkatan modus operandi kejahatan yang dilakukan,  bisa  dikatakan  kejahatan  dapat  berkembang  pesat. Terlebih  pada  zaman  yang  kebanyakan  mengandalkan teknologi  dan  internet.  Kebanyakan  kejahatan  ini  terjadi  pada negara  berkembang.  Berdasarkan  laporan  statistik  kriminal pada  tahun  2012,  selama  periode  2009-2011,  mengacu  pada laporan  Mabes  Polri,  total  tindak  kriminalitas  di  Indonesia mengalami  fluktuasi.  Mabes  Polri  memperlihatkan  jumlah tindak  kriminalitas  pada  tahun  2009  sebanyak  344.942  kasus, menurun menjadi 332.490 kasus pada tahun 2010 dan kembali meningkat  pada  tahun  2011  menjadi  347.605  kasus  [1]. Berdasarkan  laporan  yang  sama,  sebanyak  278.537  orang pelaku tindak pidana yang dilaporkan Mabes Polri pada tahun 2009,  sebanyak  270.844  orang  (97,2%),  adalah  laki-laki  dan sebanyak  7.683  orang  lainnya  (2,8%)  adalah  perempuan. Selama  periode  tahun  2007-2009,  jumlah  perempuan  pelaku tindak  pidana  masih  tetap  berkisar  di  bawah  3  persen. Meskipun  demikian,  selama  periode  tersebut  jumlah  pelaku tindak pidana secara konsisten terus meningkat [2].
Forensika merupakan  sesuatu  yang  berhubungan  dengan masalah-masalah  hukum.  Dengan  menghadirkan  bukti  bukti yang  sudah  dilakukan  analisa  pada  saat  persidangan  [3]. Forensika identik dengan mencari bukti dan berkaitan dengan dunia kedokteran. Namun seiring berjalannya waktu, forensika tidak  hanya  untuk  bidang  kedokteran,  tapi  juga  pada  dunia digital seperti sekarang ini dan sekarang merupakan suatu ilmu baru.  Ilmu forensika digital  merupakan  kombinasi  dari  dua

## Implementasi Metode Forensik dengan
Menggunakan Pitch, Formant , dan Spectrogram untuk Analisis Kemiripan Suara Melalui Perekam Suara Telepon Genggam Pada Lingkungan yang Bervariasi
Aga Aligarh dan Bekti Cahyo Hidayanto, S.Si., M.Kom. Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya 60111 Indonesia
e-mail : bekticahyo@gmail.com
M
disiplin  ilmu,  yaitu  hukum  dan  pengetahuan  komputer  dalam mengumpulkan  dan  menganalisis  data  dari  sistem  komputer, jaringan,  komunikasi  nirkabel  dan  perangkat  penyimpanan digital untuk kemudian digunakan sebagai barang bukti dalam penyelesaian  masalah  hukum  [3].  Dalam  penerapannya,  ilmu forensika digital  seringkali  membantu  pihak  kepolisian  dan hakim  dalam  mengungkap  kasus  kejahatan  terkait  tersangka yang  bersangkutan  melalui  barang  bukti  yang  telah dikumpulkan.  Barang  bukti  tersebut  bisa  berupa file ,  gambar, suara, ataupun video. Manajemen perubahan menurut Wibowo [4]  merupakan    proses  yang  sistematis  dalam  menerapkan pengetahuan,  sarana  dan  sumber  daya  yang  diperlukan  untuk mempengaruhi  perubahan  pada  orang  yang  akan  terkena dampak.  Salah  satu  model  manajemen  perubahan  adalah ADKAR.  Dalam  ADKAR  terdapat  lima  elemen  yang merupakan  sebuah  proses  untuk  melakukan  perubahan  yakni awareness, desire, knowledge, ability dan reinforcement [5] . Salah  satu  teknik  forensik  digital  adalah Voice  recognition atau  pengenalan  suara,  yaitu  teknik  untuk  mengidentifikasi rekaman  suara  dengan  menganalisa  anomali  yang  ada  pada rekaman  suara.  Orang-orang  yang  melakukan  percakapan dapat  diketahui  identitasnya  melalui  pemeriksaan audio forensic untuk voice  recognition dengan  metode  komparasi, yaitu  membandingkan  suara  di  dalam  rekaman  barang  bukti ( unknown  samples )  dengan  suara  yang  direkam  sebagai pembanding ( known samples ). Apabila hasil voice recognition menunjukan  suara unknown  samples identik  dengan  suara known samples , maka suara percakapan dalam rekaman barang bukti  dapat  disimpulkan  berasal  dari  pemilik  suara pembanding dan akan memberikan keterangan yang kuat pada persidangan.
Penelitian  kali  ini  akan  memberikan  skenario  contoh penerapan teknik forensika digital suara voice recognize dalam membandingkan  suara  yang  ada  di  barang  bukti  dan  suara tersangka pada media telepon selular dengan studi kasus suara pria.  Sehingga  diharapkan  luaran  dari  penelitian  ini  dapat menjadi  referensi  atau  bahan  pengayaan  bagi  pihak  penegak hukum  serta  akademisi  yang  hendak  melanjutkan  penelitian terkait forensika digital.  Dalam  melakukan  identifikasi  pada penelitian ini digunakan sebuah aplikasi Praat untuk membantu proses  komparasi  audio  dari  pihak Known  samples dan Unknown samples .

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Studi Literatur
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  menggali  informasi  terkait informasi mengenai teknik pemodelan menggunakan penggalian proses beserta perangkat lunak dan algoritma yang sesuai  dengan  studi  kasus.  Pada  tahapan  ini,  penulis memastikan  dan  memahami  konsep-konsep  dasar  dalam penggalian  proses,  pemodelan  proses,  algoritma  yang  sesuai serta  proses  bisnis  yang  hendak  dimodelkan.  Karena  studi kasus  yang  digunakan  berupa  proses  bisnis  dari  perusahaan maka  diadakan  tahapan  wawancara  guna  mendapatkan informasi mendetail terkait permasalahan pada proses bisnis.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## B. Pembuatan Skenario
Pembuatan  skenario dibutuhkan untuk mendapatkan barang bukti  yang  kemudian  bias  dianalisa  lebih  lanjut.  Skenario dibuat  semirip  mungkin  dengan  kondisi  lapangan  yang sesungguhnya untuk menghindari kecurigaan dalam pengambilan  barang  bukti.  Sebelum  membuat  skenario baiknya  ciptakan  terlebih  dahulu  lingkungan  eksperimennya. Lingkungan eksperimen yang dibuat adalah:
 Eksperimen dilakukan di tempat terbuka atau tertutup.
 Sumber  suara  yang  ditangkap  langsung  bersumber  dari manusia langsung tanpa perantara.
 Topik  pembicaraan  akan  diarahkan  sesuai  keinginan penulis
 Media alat rekam yang digunakan adalah telepon selular.
 Subjek berusia 19 hingga 50 tahun.
 Proses  perekaman  pertama  dilakukan  secara  tertutup, subjek  tidak  diketahui,  dan  dengan  topik  yang  sudah ditentukan.
 Proses perekaman kedua dilakukan secara terbuka dengan membaca  teks  topik  pembicaraan  dari proses perekaman pertama.

## C. Pengumpulan Data
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  pengumpulan  data  terkait penelitian  yang  akan  dilakukan.  Data  tersebut  didapatkan untuk  mendukung  penggunaan  suara  pria  bagi  penelitian forensika digital  audio  ini.  Tahapan  ini  akan  menjalankan skenario  yang  telah  dibuat  sebanyak  2  kali  dan  dilakukan dengan  lingkungan  ekperimen  yang  sudah  ditentukan. Pelaksanaan  skenario  yang  pertama  dilakukan  pada  subjek laki-laki  dan  skenario  kedua  akan  dijalankan  pada  subjek
perempuan.  Pelaksanaan  skenario  ini  untuk  mempermudah dalam pengumpulan barang bukti.
Kedua  skenario  ini  akan  dijalankan  dengan  keadaan  yang disesuaikan  dengan  keadaan  subjek  yang  ditemui.  Kemudian subjek  akan  diberikan  teks  untuk  kemudian  dibaca  dan dilakukan  proses  perekaman.  Teks  tersebut  akan  membuat subjek  membaca  selama  lima  menit  dan  kemudian  akan dilakukan  analisa  terhadap  kata-kata  yang sudah dibuat daftar sebelumnya, yakni sebanyak 30 kata.

## D. Decoding dan Enhancement
Sesuai  dengan tujuan proses enhancement digunakan untuk mematangkan suara hasil rekaman dengan cara membersihkan noise menggunakan aplikasi komputer. Pada tahapan ini, hasil rekaman  dari  barang  bukti  serta  rekaman  suara  pembanding akan  dilakukan  pembersihan  dari noise sehingga  dapat mempermudah proses decoding dan analisis.
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses penulisan transkrip dari  hasil  rekaman.  Yang  dimaksud  dengan  transkrip  adalah catatan  hasil  pembicaraan  pada  rekaman  lengkap  dengan waktu  pembicaraan  dengan  format  jam  :  menit  :  detik  sesuai dengan  apa  yang  sedang  diucapkan.  Adakalanya  pada  saat proses  penulisan  transkrip  rekaman  masih  terdapat noise sehingga menyebabkan suara tidak jelas terdengar, maka pada transkrip  diberikan  keterangan  bahwa  suara  tidak  jelas terdengar.

## E. Analisis dengan Aplikasi Pendukung
Analisis  awal  dilakukan  dengan  pembandingan  codec dengan aplikasi iTunes dan juga Winamp untuk membandingkan suara sampel dan suara aslinya.
Proses  analisis  ini  menggunakan  inputan  berupa pitch , formant bandwith , spectrogram serta  transkrip  yang  sudah dibuat sebelumnya. Praat merupakan aplikasi yang digunakan dalam  pencarian  informasi  dari  perbandingan  antara  rekaman suara suspect dan  rekaman  suara  pembanding.  Pada  tahapan proses  analisis  ini  akan  dilakukan  pencarian  kesamaan  suara suspect dengan  suara  pembanding  berdasarkan  inputan. Apabila ditemukan minimal 20 kata yang memiliki kesamaan, maka kedua suara rekaman tersebut dapat dikatakan identik.

## F. Analisis dan Penarikan Kesimpulan
Setelah  melalui  tahapan  analisis,  maka  akan  dilakukan proses pengelolaan hasil serta penarikan kesimpulannya. Hasil analisis  yang  bisa  ditarik  berdasarkan  inputan  ada  4  macam. Pertama  adalah  hasil  analisis  statistik pitch yang  dilakukan dengan melihat perhitungan dari perbandingan kedua rekaman. Hasil  perhitungan  tersebut  akan  dibandinkan  dengan  nilai minimum,  maksimum  dan  rata  rata  nilai pitch .  Kedua  adalah hasil  analisis  statistik formant .  Ketiga  adalah  analisis  pada graphical  distribution berdasarkan  nilai  masing-masing formant yang dianalisis dengan mengkoreksi perhitungan nilai statistik Anova .  Dan  hasil  analisis  terakir  adalah  pada spectrogram yang  digunakan  untuk  melihat  pola  umum  yang diucapkan  pada  kata  serta  masing-masing formant dari  suku kata.
Dengan  melihat  hasil  analisis  yang  sudah  dilakukan,  maka dapat  dilakukan  penarikan  kesimpulan  apakah  ada  kemiripan suara yang dimiliki oleh kedua subjek, yakni pria dan wanita.

## G. Penyusunan buku
Tahap  ini  adalah  tahapan  terakhir  dari  seluruh  rangkaian penilitian  ini.  Laporan  yang  dibuat  bertujuan  untuk  keperluan dokumentasi  penelitian  yang  nantinya  akan  diwujudkan menjadi  buku  tugas  akhir  mahasiswa.  Buku  tersebut  akan berisi  seluruh  dokumentasi  penting  terkait  pelaksanaan penelitian ini.

## III. HASIL DAN DISKUSI

## A. Analisis Statistik Pitch
Analisa  statisik  nilai pitch dari  setiap  barang  bukti  suara, baik  pelaku  maupun  tersangka.  Untuk  melihat  kemiripan  dari kedua  suara,  maka  perlu  diperhatikan  nilai mean/average dan juga  standar  deviasi  yang  dimiliki. Meskipun nilai maksimum dan minimum juga menjadi ciri khas dari suara tersebut.
Dengan  melihat  nilai  statistik  tersebut,  perhatikan  nilai ‘Ave’  pada  tabel  diatas  serta  nilai  ‘Std  Dev’.  Kemudian bandingkan  antara  nilai  milik  pelaku  dengan  tersangka. Pastikan nilai dari rata-rata tidak terlalu dekat antar keduanya. Artinya  perbedaan  nilainya  tidak  terlalu  jauh  dan  juga  tidak terlalu  dekat.  Namun  nilai  yang  semakin  mendekati  semakin menguatkan  dugaan.  Kemudian  pastikan  nilai  standar  deviasi tidak terlalu tinggi perbandingannya.
Tabel 1 Contoh Nilai Statistik Pitch Pitch Ave Min Max Quantil Std Dev Lingkungan 1 (Hz) 101.5084 91.77395 103.9017 101.6519685 0.819341384 Lingkungan 2 (Hz) 104.0323 94.5778 111.9931 105.1021987 2.611276075 Lingkungan 3 (Hz) 122.9693 111.7845 179.4704 121.8594406 49.51003934 Satrio (Hz) 113.4655 104.296 129.797 113.7693228 4.688812881 Adhiska (Hz) 223.1857 208.3954 247.6955 220.4039378 10.67760591 Allan (Hz) 150.3306 141.9573 183.5709 147.8499243 7.019199899 Dhira (Hz) 252.8989 222.3022 348.9505 241.5541661 31.12020625 Ninda (Hz) 244.9558 237.5129 274.3286 242.1419356 5.102173415 Nur'aini (Hz) 155.917 79.95825 188.2215 176.5393262 32.34367231 Oman (Hz) 152.2884 140.9951 162.3311 152.1404169 4.69889418 Adim (Hz) 118.9628 104.8551 260.3821 109.809603 2.281124904 Astri (Hz) 219.0187 211.3701 235.9152 219.1512445 5.054379024 Fara (Hz) 248.2818 237.0295 256.3628 248.0858025 3.673236403 Fauzul (Hz) 170.7807 142.7897 255.9007 162.1297743 29.68262379 Ferry (Hz) 109.7288 105.5793 111.8324 110.0029309 1.50254729 Gradi (Hz) 116.2582 112.459 135.1782 115.7090143 4.729410978 Indah (Hz) 215.6858 202.9812 224.0185 216.1773894 5.658878291 Nunuk (Hz) 225.5827 209.2779 239.0513 226.1648907 8.523848823 Wikarni (Hz) 115.8206 94.39431 119.1189 116.6428715 3.799693448 Randi (Hz) 155.5015 148.3358 159.2543 155.3270959 2.611558852 Sofi (Hz) 176.0084 168.6552 182.0875 178.917523 4.601435362 Syukron (Hz) 147.1763 129.9332 158.7474 146.1634318 4.716316277 Tatus (Hz) 185.4455 169.5154 197.3007 186.887612 7.452026874 Nisa (Hz) 239.816 221.9132 272.0891 237.9749877 6.573172904 Nurmala (Hz) 206.7489 193.3726 221.2756 207.5756755 5.775385278 Umi (Hz) 220.0872 203.8797 238.8354 220.2977898 8.184315508 Fitria (Hz) 236.4232 233.1153 239.3248 237.3650124 1.562129131 Adi (Hz) 143.1543 131.8262 170.9207 141.9105538 7.504164964 Danis (Hz) 252.9872 250.1012 256.647 252.7725583 1.867027719 Rahmad (Hz) 154.9318 135.7503 135.7503 155.5367791 6.596728238 Rifqi (Hz) 132.622 124.5932 136.7367 135.006613 3.007987776 Sila (Hz) 226.0122 115.6568 234.0384 226.5787119 3.748325778 Imas (Hz) 274.1518 190.9225 299.0952 283.6510729 24.47127867 Pelaku

## Tersangka
Dari  hasil  pengamatan  tersebut.  Didapatkan  hasil  dugaan sementara seperti yang tertera pada tabel dibawah ini.
Tabel 2 Ciri-Ciri Kemungkinan Pelaku Nama Tersangka Jenis Kelamin Usia Wikarni Laki-Laki 50 Rahmad Laki-Laki 56 Satrio Laki-Laki 22
Dari hasil ini nantinya dapat ditarik kesimpulan bahwa pelaku berjenis kelamin laki-laki dengan usia diatas 50 tahun.

## B. Hasil Analisa Formant
Analisa  nilai formant yang dimiliki setiap suara, baik suara pelaku maupun tersangka, dilihat berdasarkan nilai F1, F2, dan F3. Namun dalam penelitian ini akan digunakan satu nilai lagi yakni F4. Setelah mendapatkan nilai seperti tabel diatas maka dilakukan  analisa  ANOVA  yang  mengeluarkan  hasil  yang dapat dilakukan pengamatan lebih mendalam.
Nilai yang diamati adalah nilai F harus lebih kecil daripada nilai  F Critical serta  P- value harus  lebih  besar  atau  sama dengan  0.5.  Jika  semua  kondisi  itu  terpenuhi  maka kesimpulannya  adalah  ‘ Accepted’ .  Nilai  F1,  F2,  dan  F3  yang sesungguhnya diamati. Namun dalam analisa ini menggunakan nilai  F4  untuk  memastikan.  Apabila  keempat  nilai  itu berkesimpulan  ‘ Accepted’ ,  maka  dapat  dipastikan  suara tersebut  identik  dengan  pelaku.  Maka  hasil  dari  analisa tersebut didapatkan seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel 3 Hasil Dugaan dari Analisis Formant Nama Usia Nama Usia Nama Usia Fara 22 Adi 22 Nisa 22 Nuraini 49 Wikarni 50 Syukron 22 Nunuk 40 Rifqi 22 Fauzul 20

## C. Hasil Analisa Formant
Analisa  nilai formant yang dimiliki setiap suara, baik suara pelaku maupun tersangka, dilihat berdasarkan nilai F1, F2, dan F3. Namun dalam penelitian ini akan digunakan satu nilai lagi yakni F4. Setelah mendapatkan nilai seperti tabel diatas maka dilakukan  analisa  ANOVA  yang  mengeluarkan  hasil  yang dapat  dilakukan  pengamatan  lebih  mendalam.  Hasil  dari pengamatan  pola  khas spectogram ini  ditunjukkan  dengan tabel dibawah ini.
Tabel 4 Hasil Analisis Spectrogram Nama Jenis Kelamin Usia Wikarni Laki-Laki 50 Rahmad Laki-Laki 56 Nurmala Perempuan 22

## D. Hasil Analisa Codec
Analisa codec memang tidak terlalu berpengaruh pada hasil siapa pelakunya dan berapa usianya. Namun hasil dari analisa ini  dapat  menguatkan  kondisi  lingkungan  yang  seperti  apa yang  mudah  untuk  ditelusuri  siapa  pelaku  kejahatan  dan lingkungan seperti apa yang sulit untuk ditelusuri.
Analisa  ini  melihat  perbandingan  nilai Audio  Bit  Rate dan Sample Rate . Maka kesimpulan yang dapat ditarik dari analisa codec ini tertera pada tabel dibawah ini.
Tabel 5
Kesimpulan Analisis Codec Kondisi Kesulitan Lingkungan  1 mudah untuk diketahui Lingkungan  2 mudah untuk diketahui Lingkungan  3 Sulit untuk diketahui

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN

## A. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  ditarik  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Untuk  menciptakan  lingkungan  yang  natural  dan  wajar, maka  dicari  waktu  yang  tepat  untuk  melakukan  diskusi ringan  terkait  apapun.  Waktu  tersebut  bisa  dilakukan pada  jam  makan  siang,  istirahat  kerja,  atau  waktu senggang  lainnya.  Sehingga  suara  barang  bukti  baik tersangka  maupun  pelaku  mampu  menghasilkan  suara yang natural layaknya sedang mengobrol.
2. Percobaan  dilakukan  sebanyak  tiga  kali  dengan lingkungan  yang  berbeda.  Yakni  lingkungan  sepi,  semi- sepi,  dan  ramai.  Didapatkan  adanya  kemiripan/identik dari  barang  bukti  suara  tersangka  dan  juga  tersangka. Terdapat tiga tersangka yang memiliki kemiripan dengan pelaku.
Berdasarkan  hasil  dari  analisa codec maka  kondisi  sepi  dan semi-sepilah  yang  dapat  dikatakan  mirip  dengan  pelaku. Sementara  lingkungan  ramai  sulit  sekali  untuk  didapatkan kemiripannya,  sehingga  peluang  kejahatan  dapat  dengan mudah dilakukan pada lingkungan ini.

## B. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  dari  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Menambahkan  strategi  dan  aktivitas  sampai  pada keseluruhan elemen, yakni awareness, desire, knowledge, ability dan reinforcement.
2. Menambahkan  KPI  sebagai  tolok  ukur  keberhasilan setiap  strategi  dalam  elemen  ADKAR  yang  telah dilakukan.
Adapun  saran  yang  dapat  disampaikan  penulis  untuk penelitian selanjutnya:
 Pengambilan suara usahakan sampai suara tersebut dapat dengan  mudah  didengar.  Hal  ini  akan  mempermudah dalam proses enhancement suara.
 Analisa codec dirasa  kurang  cukup  dalam  membantu proses  identifikasi  kemiripan  suara  tersangka  terhadap pelaku.
 Gunakan  analisis bandwith untuk  melakukan  identifikai kemiripan suara. Hal ini dapat memperkuat hasil analisis kemiripan suara dari pelaku.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yeni Setyorini.
(2014, September) Digilib ITS. [Online]. http://digilib.its.ac.id/public/ITS-Undergraduate-31303-1309100008- Chapter%201.pdf
[2] Dian  Rahmeta  Putri,  "Wanita  dan  Kriminalitas  Studi  Kasus  Lembaga Pemasyarakatan  Kelas  IIB  Anak  Pekanbaru,"  Ilmu  Sosial  dan  Politik, Universitas Riau, Pekanbaru, 2012.
[3] Wicaksono  Galih  and  Prayudi  Yudi,  "Teknik  Forensik  Audio  Untuk Analisa  Suara  Pada  Barang  Bukti  Digital,"  Fakultas  Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta, 2013.
[4] Binyamin  Widi  Prasetya,  Budi  Santoso,  and  Joko  Purwadi, "Identifikasi  Suara  Pria  Dan  Wanita  Berdasarkan  Frekuensi  Suara," Informatics Department, Universitas Kristen Duta Wacana, Yogyakarta, 2008.
[5] Detik.com.  (2011,  Mei)  Kenapa  Suara  Laki-Laki  Berubah  Saat  Puber. [Online]. http://health.detik.com/read/2011/05/15/100548/1640058/763/