Volume 6 Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## KLASIFIKASI KEMIRIPAN SUARA REKAMAN MENGGUNAKAN METODE ME- FREQUENCY CEPSTRA COEFFICIENT DAN MINKOWSKI

## CLASSIFICATION OF RECORDED VOICE SIMILARITY USING MEL-FREQUENCY CEPSTRAL COEFFICIENT AND MINKOWSKI METHOD
Aidi Putrasyah 1 , Ermatita 2 , Abdiansah 3
1,2,3 Jurusan Magister Imu Komputer, Fakutas Imu Komputer, Universitas Sriwijaya aidiputrasyah@gmai.com

## ABSTRACT
Currenty technology has dominated various fieds ranging from education, offices, commercial, industry and even aw. With advances in information technoogy, human needs wi be avaiabe easiy, practicay and without imits. On the other hand, the deveopment of information technoogy raises concerns about the deveopment of crime-reated crimes.  In  some  cases  there  is  usuay  evidence  eft  behind,  such  as  voice  recordings  resuting  from  teephone conversations. This recorded voice can be used as a support in the investigation during the tria to  identify the perpetrators of the crime. Research to identify sound sti has obstaces, namey noise that occurs when recording sound.  The  MFCC  method  is  a  method  that  can be  used  to  extract  features  and  reduce  noise.  Research  using agorithms in anayzing recorded voices is circuating on the internet, one of which is the KNN agorithm which can be used for cassification, identification, and prediction. Identification of recorded voices using the KNN agorithm with the Minkowski method is carried out for voice recognition in determining whether or not the voice recorded by the perpetrator of the crime is identica with the voice sampel of the suspect. This study invoved two respondents as  suspects  and  three  respondents  as  perpetrators.  Each  respondent  wi  make  a  voice  recording,  where  this recording wi be cut into eeven parts consisting of training data and test data. The resuts are expected to be abe to identify the voice recording of the perpetrator against the voice of the suspect by getting the smaest distance that is cose to simiarity so that the sound recording evidence can be accounted for in the tria.

## Keywords: Technoogy, Identification, Extraction, KNN, Minkowski

## ABSTRAK
Teknologi  saat  ini  teah  mendominasi  berbagai  bidang  mulai  dari  pendidikan,  perkantoran,  komersial,  industri bahkan hukum. Dengan kemajuan Teknologi informasi kebutuhan manusia akan tersedia dengan mudah, praktis dan tanpa batas. Disisi ain, berkembangnya Teknologi informasi menimbukan kekhawatiran pada perkembangan tindak  pidana  yang  berhubungan  dengan  kejahatan.  Pada  beberapa  kasus  biasanya  terdapat  barang  bukti  yang ditinggakan  seperti  rekaman  suara  yang  diHasilkan  dari  percakapan  menggunakan  teepon.  Suara  rekaman  ini dapat  digunakan  sebagai  pendukung  dalam  penyidikan  saat  dipersidangan  untuk  mengidentifikasi  peaku kejahatan.  Penelitian  untuk  mengidentifikasi  suara  masih  terdapat  kendaa  yaitu  kebisingan  yang  terjadi  saat merekam  suara.  Metode  MFCC  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengekstraksi  fitur  serta mengurangi kebisingan atau noise. Penelitian menggunakan algoritma dalam menganalisis suara rekaman banyak beredar di internet, saah satunya algoritma KNN yang dapat digunakan untuk kasifikasi, identifikasi, dan prediksi. Identifikasi suara rekaman menggunakan algoritma KNN dengan metode minkowski diakukan untuk pengenaan suara  dalam  menentukan  identik  atau  tidaknya  antara  suara  rekaman  peaku  kejahatan  dengan  sampel  suara tersangka.  Penelitian ini meibatkan dua responden sebagai  tersangka dan tiga responden sebagai  peaku. Setiap responen akan meakukan perekaman suara, dimana rekaman ini nanti akan dipotong menjadi sebeas bagian yang terdiri dari data atih dan data uji. Hasil yang diharapkan dapat meakukan pengenaan rekaman suara peaku terhadap suara tersangka dengan mendapatkan jarak terkecil yang mendekati kemiripan sehingga barang bukti rekaman suara dapat dipertanggung jawabkan dalam persidangan.
Kata Kunci: Teknologi, Identifikasi, Ekstraksi, KNN, Minkowski

## PENDAHULUAN
Rekaman  suara  merupakan  bagian dari aat bukti digita yang dapat ditemukan dalam kasus pidana ataupun perdata (Umar et a., 2019) Pada beberapa kasus, rekaman
suara  menjadi  barang  bukti  yang  sering diperdebatkan terutama dalam ha mengukur  dan  mendeteksi  keakuratan suara. Dengan demikian, diperukan
dukungan  keputusan  dalam  memverifikasi barang bukti audio(Renza et a., 2018).
Rekaman suara dapat berisi percakapan wawancara,
rekaman
interogasi,  atau  penyadapan  raHasila (Maher,  2018).  Identifikasi  rekaman  suara apakah identik atau tidak dapat menggunakan metode dengan menerapkan algoritma  (Mataram  &  Sugiantoro,  2009). KNN merupakan algoritma yang berfungsi untuk meakukan kasifikasi data berdasarkan  data  pembeajaran  dimana dataset training tersimpan.
Kasifikasi  dapat  diperoeh  dengan membandingkan  record  yang  paing  cocok dengan dataset (Iswanto et al., 2021). Seain untuk  kasifikasi,  KNN  dapat  digunakan untuk  mendapatkan  niai  akurasi  dan estimasi  (Ali  et  al.,  2019).  Pada  agotritma KNN terdapat beberapa metode yang dapat digunakan  untuk  menghitung  jarak  yaitu eucidean,  manhattan,  hamming  distance, dan minkowski (Azwar et al., 2021).
Terdapat  Penelitian  yang  membahas tentang  identifikasi pengenaan suara berdasarkan  jenis  keamin  menggunakan KNN,  naïve  bayes,  mutiayer  perceptron, random forest, dan support vector machine. Hasil  yang  didapat  menunjukkan  bahwa SVM  adaah  pengkasifikasian  terbaik diantara  ima  skema  ainnya  (Ahmad  et  al., 2016). Sementara itu Penelitian ain dengan membandingkan suara manusia berdasarkan  jenis  keamin  menggunakan algoritma  KNN  dengan  metode  eucidean memiiki niai jarak yang tinggi dan tingkat keakuratan  dalam  perbandingan  rekaman suara  yang  rendah  dengan  menggunakan dataset  yang  sedikit  yaitu  terdiri  dari  5 pembicara  (Umar  et  al.,  2019).  Penelitian ain  tentang  pengenaan  suara  dalam menentukan peaku kejahatan menggunakan algoritma KNN dengan metode minkowski, memiiki niai jarak terkecil yang mendekati kemiripan dengan niai akurasi dari sampel suara  identik  masih  rendah  yaitu  sebesar 0.63  dan  0.18  (Azwar  et  al.,  2021). Penelitian dengan menggunakan algoritma KNN  dan  metode  minkowski  dapat digunakan untuk Penelitian tentang
identifikasi suara sehingga pada Penelitian ini  penuis  menggunakan  algoritma  KNN dan  metode  minkowski  agar  mendapatkan jarak  terkecil  yang  mendekati  kemiripan dalam pencocokan rekaman suara. Sebeum menerapkan algoritma KNN rekaman suara terebih  dahuu  di  ekstrasi  menggunakan metode  yang  ada,  saah  satu  metode  yang dapat digunakan untuk mengekstraksi fitur serta  mengurangi  kebisingan  atau  noise yaitu  MFCC  karena  pada  Penelitian sebeumnya  untuk  niai  kaurasi  masih rendah.
Metode MFCC merupakan fitur yang sering  digunakan  dalam  pengenaan  suara dan  pembicara  otomatis  dengan  merubah sinya suara menjadi beberapa parameter (Li et  al.,  2020)(Siriwardena  et  al.,  2022). angkah  awa  dalam  mengekstraksi  fitur yaitu  dengan  mengidentifikasi  konten  dan membuang  semua  ha  yang tidak  berkaitan dengan  informasi  seperti  kebisingan  atau noise, emosi, dan ainnya. Berdasarkan atar beakang  yang  teah  dijeaskan  maka  tujuan dari  Penelitian  ini  adaah  mengidentifikasi rekaman suara  tersangka dengan rekaman suara  pembanding  diihat  dari  identik  atau tidaknya  menggunakan  algoritma  KNN dengan metode minkowski, yang mengHasilkan  tingkat  akurasi  yang  ebih tinggi  dibandingkan  dengan  Penelitian sebeumnya  serta  mendapatkan  niai  atau jarak terkecil untuk pengambian keputusan dalam  menentukan  barang  bukti  berupa suara  rekaman  yang  nantinya  dapat digunakan  dalam  persidangan  sebagai barang bukti yang kuat

## METODE
Penelitian ini diawai dengan identifikasi  masaah  yang  meatarbeakangi Penelitian,  kajian  pustaka,  pengambian sampel  suara  meaui  rekaman,  ekstraksi fitur, pengkasifikasian KNN dengan metode  minkowski,  analisis  Hasil,  dan kesimpuan.  Tahapan  Penelitian  seperti pada  Gambar  1  berikut,  yang  terdiri  dari pengambian sampel suara, proses ekstraksi fitur menggunakan metode MFCC, Kasifikasi KNN dengan metode
minkowski,  analisis  Hasil  dan  penarikan kesimpuan,  membuat  aporan  Penelitian, serta pubikasi Hasil Penelitian.
Klasifikasi KNN Dengan Metode Minkowski Menganalisis Hasil Pengambilan Sampel Suara Proses Ekstraksi Fitur Menggunakan MFCC Membuat Laporan Penelitian

## Publikasi Hasil Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Suara
Audio  adaah  suara  yang  diHasilkan oeh getaran suatu benda yang berupa sinya anaog dengan ampitudo yang terus berubah dari  waktu  ke  waktu  dan  menyebar  meaui udara  (Imario  et  al.,  2017).  Suara diHasilkan  meaui  proses  generation  dan fitering.  Generation  adaah  proses  pertama menciptakan  suara  dengan  menggetarkan pita suara (voca cord) di kotak suara (aring) untuk mengHasilkan suara periodik. (Azwar  et  al.,  2021).  Audio  dalam  bentuk rekaman  suara  memiiki  karakter  dalam pengucapan yang berbeda-beda dan kondisi yang  tidak  jeas.  Rekaman  suara  berisi geombang  suara  yang  direkam  dengan Teknologi  perekaman  digita  (Mansyur  & Manurung, 2017).
Audio Forensik Audio forensik merupakan penerapan  imu  pengetahun  yang  berkaitan dengan  penggunaan  audio  pada  proses penyeidikan  dan  mendapatkan  fakta-fakta untuk  persidangan.  Rekaman  suara  yang dijadikan bukti dapat menunjukkan identitas dari subjek dengan menggunakan voice  identification  (Deva  &  Mardianto, 2019).
Me Frequency Cepstra Cooefficient (MFCC)
MFCC  adaah  saah  satu  metode  yang dapat  digunakan  dalam  meakukan  ekstrasi fitur,  dengan  cara  merubah  siya  suara
menjadi beberapa parameter. Ekstrasi fitur pada Automatic Speech Recognition (ASR) merupakan cara perhitungan urutan berdasarkan  fitur  vektor  yang  dapat menyimbokan  sinya  yang  ada  secara  idea (Dave, 2013). Sama hanya pendapat (Putra et  a.,  2017).  yang  menyatakan  bahwa MFCC  merupakan  suatu  metode  ekstrasi fitur yang keuarannya berupa feature vector yang  dikena  dengan  Cepstrum.  Beberapa keungguan  dari  metode  MFCC  adaah sebagai berikut:
1.  Mampu  menangkap  karakteristik  suara yang diperukan untuk pengenaan suara.
2.  Hasilkan  data  minima  tanpa  kehiangan informasi penting yang ada di dalamnya.
3.  Merepikasi sinya sensorik organ pendengaran manusia.
Tahapan-tahapan ekstraksi suara menggunakan MFCC terdiri dari 7 tahapan yaitu Pre-EmpHasilze, Framing, Windowing,  Fast  Fouruius  Transform (FFT),  Me  Frequency  Warping,  Discrete Cosine  Transform,  dan  Cepstra  iftering (Hidayat, 2022). Berikut ini penjeasan dari masing-masing tahapan tersebut:
a.  Pre-EmpHasilze Pre-EmpHasilze,  berfungsi  untuk menstabikan  niai  magnitudo  dari  sinya suara. Pada proses ini dapat menghiangkan sedikit  noise  dari  suara  yang  masuk, sehingga  akurasi  dari  tahap  ekstraksi  fitur dapat  ditingkatkan.  Berikut  proses  pre- empHasilze seperti pada persamaan.
y[n]=s[n]-αs[n-1],0.9≤α1.0 Keterangan : y[n] = signa Hasil pre-empHasilze fiter s[n] = signa sebeum pre-empHasilze fiter α     = niai apha
b.  Framing Framing  adaah  fase  di  mana  sampel suara dibagi menjadi beberapa bingkai atau sot.  Framing  berfungsi  membagi  sinya suara  menjadi  beberapa  frame  dengan panjang  yang  umumnya  pendek  yaitu sekitar  20  hingga  40  ms.  Keuntungan framing  adaah  memudahkan  analisis  dan mengurangi  aokasi  dari  memori.  Berikut proses framing seperti pada persamaan (2).

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐹𝑟𝑎𝑚𝑒 𝑇𝑠

## 𝑀
Keterangan:
Ts = Durasi pengambian suara M
= Panjang frame (ms)
c.  Windowing Windowing adaah proses penguragan kesenjangan  (discontinuitas)  sinya  pada awa  dan  akhir  suatu  frame  seteah  proses pembokiran  frame.  Fungsi  windowing yaitu  mengurangi  noise  yang  muncu dikedua  ujung  frame.  Berikut  proses windowing seperti pada persamaan.
𝑥(𝑛) = 𝑥 𝑖 (𝑛)𝑤(𝑛) Keterangan : x(n) = Niai sampel signa Hasil windowing x_i (n) = Niai sampel signa dari frame signa ke i w(n) = Fungsi window
d.  Fast Fouruius Transform (FFT) FFT adaah tahapan untuk mengubah sinya  suara  dari  domain  waktu  menjadi domain  frekuensi.  Hasil  dari  sinya  FFT disebut spektogram. Berikut proses windowing seperti pada persamaan.
𝑓(𝑛) = ∑ 𝑦𝑘𝑒 −2𝜋𝑗𝑘𝑛 𝑛 = 0,1,2, … , 𝑁 − 1
𝑁−1
𝑘=0 Keterangan : f(n)= Frekuensi N  =  Jumah  sampel  pada  masing-masing frame k = 0,1,2,…,(N-1) j= Biangan imajiner (√-1)
e.  Me Frequency Wrapping
Me-frequency wrapping adaah proses yang  diakukan  dengancara  Fiterbank. Fiterbank  digunakan  untuk  membungkus (wrapping)  me  frequency  dan  dipadang  di domain waktu atau domain frekuensi. Hasil akhir  dari  tahap  ini  adaah  mendapatkan beberapa  me  yang  di  fiter  bank.  Niai  me fiter  bank  menunjukkan  berapa  banyak energi  yang  dimiiki  setiap  fiter  me  dalam rentang  frekuensi.  Berikut  proses  me frecuency wrapping seperti pada persamaan.
𝑚𝑒𝑙 𝑓 = 2595 + 𝑙𝑜𝑔10 (1 + 𝑓 700)
𝑠𝑖 2 Keterangan: s_i = Sinya awa Hasil FFT f
= f_0-f_n
f.  Discrete Cosine Transform
Discrete cosine transform merupakan tahapan  yang  mengHasilkan  citra  yang bagus  dari  Hasil  spekstra  suara  dari perhitungan  me  spectrum.  Berikut  proses discrete  cosine  transform  seperti  pada persamaan (6).
𝐶 𝑛 = ∑ (𝑙𝑜𝑔𝑠 𝑘 )𝑐𝑜𝑠 [𝑛 (𝑘 − 1 2 ) 𝜋 𝑘 ] 𝐾 𝑘=1 ; 𝑛 = 1,2, … , 𝐾 (6) Keterangan : s_k =  Keuaran  dari  proses  fiter  bank pada index k
K = Jumah koefisien yang diharapkan
g.  Cepstra iftering Hasil  dari  proses  utama  ekstraksi  ciri MFCC  memiiki  beberapa  keemahan. Keemahan  tersebut  merupakan  keemahan ow  order  dari  cepstra  coefficients  yang sangat  sensitif  terhadap  spectra  sop. Keamahan  ainnya  adaah  keemahan  high order  yang  sangat  sensitif  terhadap  noise.
Cepstra  iftering  adaah  saah  satu  teknik standar yang digunakan untuk meminimakan sensitivitas tersebut. Berikut proses  discrete  cosine  transform  seperti pada persamaan.
𝑤[𝑛] = {1 + 𝑠𝑖𝑛 1 2 𝑠𝑖𝑛 ( 𝑛𝜋 𝐿 )}  𝑛 = 1,2, … , 𝐿
Keterangan:
= Jumah cepstra coefficients
N = Index dari cepstra coefficients K-Nearest Neighbors (KNN) KNN adaah algoritma yang berfungsi untuk meakukan kasifikasi data berdasarkan  data  pembeajaran  dimana dataset  training  disimpan.  Kasifikasi diperoeh  dengan  membandingkan  record yang paing cocok dengan dataset peatihan. Seain  untuk  kasifikasi,  KNN  dapat digunakan  untuk  estimasi  dan  prediksi (Handayani,  2019)(Iswanto  et  a.,  2021). Berikut  angkah-angkah  algoritma  KNN adaah sebagai berikut:
a. Menentukan parameter K (jumah tetangga terdekat)
b. Menghitung  jarak  (simiarity)  antara semua  record  training  dan  objek  baru dengan rumus minkowski.
c. Mengurutkan data berdasarkan niai jarak dari terkecil ke terbesar.
d. Mengambi data dari beberapa niai K.
e. Menentukan  abe  yang  paing  sering muncu  pada  k  catatan  training  yang paing dekat dengan objek.
Minkoswki Minkowski  distance  adaah  suatu metrik  pada  ruang  vektor  bernorma (normed  vector  space)  dan  dianggap sebagai generaisasi dari jarak Eucidean dan jarak Manhattan (Nishom, 2019).
Menghitung jarak dengan metode ini dapat menggunakan  rumus  pada  persamaan berikut.
𝑑(𝑥, 𝑦) = (∑|𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑝 𝑛 𝑖=1 ) 1 𝑝
Keterangan: d = jarak antara x dan y n = jumah data x = data pusat custer xi = data pada custer ke i y = data pada atribut yi = sata pada setiap data ke i I = setiap data p = power Jarak minkowsi menggunakan ambang  p,  dimana  p  adaah  biangan  buat
antara  dua  titik  yaitu  x  dan  y.  Dalam pengukuran jarak objek dengan menggunakan minkowski
distance biasanya  menggunakan  p  =  1  atau  2, dimana  angka  ini  sesuai  dengan  jarak Manhattan dan jarak Eucidean.
Pengambian Sampel Suara Tahapan  pengumpuan  sampel  suara digunakan untuk memahami teknik pengambian  data  rekaman  suara  serta prosedur  yang  akan  digunakan  sesuai dengan  Standard  Operating  Procedure (SOP).  Sampel  rekaman  suara  tersangka didapatkan  dari  Hasil  penyadapaan  suara tersangka  yang  disimpan  pada  media penyimpanan dan diakusisi. Aur pengambian sampel yaitu dengan membandingkan  sampel  rekaman  suara tersangka  dengan  rekaman  suara  dari  dua responden yang berisi kata-kata yang sesuai naskah  percakapan  suara  asi  tersangka. Rekaman suara pembanding yang didapatkan kemudian dipotong menjadi 20 sampel suara sesuai dengan prosedur dalam penanganan  barang  bukti  suara,  dimana dalam  pengoahan  data  suara  perkata  tidak boeh  kurang  dari  19  kata.  Berikut  ini Gambar 2 aur pengambian sampel suara.
Perekaman Suara Sesuai Narasi Sampel Suara Tersangka Responden Pembanding Pemotongan Suara 20 Sampel Suara Tersangka 20 Sampel Suara Pembanding Naskah Percakapan
Gambar 2. Aur Pengambian Sampel Suara
2.7  Proses  Ekstraksi  Fitur  Menggunakan MFCC
Metode ekstraksi fitur yang digunakan yaitu MFCC. MFCC merupakan metode  speech  technoogy  yang  sering digunakan  untuk  pengenaan  ucapan  atau suara.  Feature  extraction  pada  MFCC bekerja  dengan  cara  merubah  sinya  suara menjadi  parameter  yang  berbeda-beda. ahapan ekstraksi fitur menggunakan metode  MFCC  diawai  memisahkan  antara data  suara  buatan  dan  data  suara angsung,
seanjutnya meakukan proses noise fiter atau menghiangkan derau.
Dari Hasil noise fiter seanjutnya data suara  buatan  dan  data  suara  angsung diekstraksi  menggunakan  metode  MFCC, sehingga  didapatkan  Hasil  ekstraksi  yang akan  dijadikan  database  Hasil  ekstraksi MFCC  unutk  data  suara  buatan  dan  data suara angsung. Untuk memudahkan dalam mengetahui aur ekstraksi fitur dapat diihat pada fowchart MFCC seperti pada Gambar 3 berikut.
Data Suara Tersangka (DST) Data Suara Pembanding (DSP) Proses Noise Filter Proses Noise Filter Data Hasil Noise Filter DST Data Hasil Noise Filter DSP Proses Ekstraksi Fitur dengan Metode MFCC Proses Ekstraksi Fitur dengan Metode MFCC Hasil Ekstraksi MFCC untuk DST Hasil Ekstraksi MFCC untuk DSP Database Hasil Ekstraksi MFCC DST dan DSP Mulai Selesai Laporan

## Gambar 3. Fowchart MFCC
Pengkasifikasian KNN Dengan Minkowski
Pada tahap ini sampel rekaman suara akan diubah menjadi niai spectrum dengan metode MFCC, seanjutnya akan membandingkan  rekaman  suara  tersangka dengan rekaman suara pembanding. Proses membandingkan  sampel  suara  ini  diawai dengan  meakukan  oad  atau  input  data berupa  sampel  rekaman  suara  dan  sampel rekaman  suara  pembanding.  Seanjutnya meakukan  parsing  yaitu  mengubah  data frame rate sampel rekaman suara berbentuk array  muti  dimenasi  ke  satu  dimensi  agar data bisa di ekstraksi menggunakan MFCC. Proses  ekstraksi  diakukan  untuk  merubah sampel  suara  menjadi  niai  spectrum  agar memudahkan dalam membandingkan sampel suara menggunakan metode minkowski.  Perhitungan  dengan  metode minkowski  mengHasilkan  niai  jarak  yang akan  disimpan  dan  diambi  kembai  pada proses  sorting  yaitu  proses  penentuan identik  atau  tidak  identik,  proses  ini ditentukan dengan jika skor Hasil perhitungan  suara  tersangka  sama  dengan skor  Hasil  perhitungan  suara  pembanding
maka  identik.  Berikut  Gambar  4  fowchart proses perbandingan sampel suara.
Mulai Sampel Suara Tersangka dan Pembanding Parsing dan MFCC Mancari Jarak dengan Minkowski Sorting Hasil Hasil Hasil Jika Skor Hasil Perhitungan Suara Tersangka = Skor Hasil Perhitungan Suara Pembanding Tidak Identik Identik Hasil Akhir Selesai Ya Tidak Gambar 4. Proses Perbandingan Sampel

## Suara

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  pengujian  diawai  dengan meakukan  ekstraksi  fitur  dari  sampel rekaman  suara  tersangka  dan  suara pembanding  untuk  mendapatkan  niai spectrum.  Niai  spectrum  ini  dikemudian digunakan pada proses sorting mengguanakan  metode  minkowski  untuk mendapatkan niai jarak dan mengkasifikasikan  apakah  rekaman  suara tersebut identik atau tidak identik. Bahasan terakhir  pada  bab  ini  yaitu  menganalisis Hasil  dan  akurasi  dari  Penelitian  yang diakukan.
Skenario  kasus  dibutuhkan  untuk mengetahui  dan  menentukan  jaannya proses  pengujian  dalam  membandingkan sampel  rekaman  suara  tersangka  terhadap sampel  rekaman  suara  pembanding,  ha  ini untuk menggambarkan suatu tindak kejahatan yang terjadi seperti pada Gambar 5 berikut.
Tersangka Barang Bukti Sampel Suara Tersangka Pemotongan Suara Proses Pengolahan / Pengujian Data Sampel Suara Pembanding Responden Perekaman Suara Naskah

## Gambar 5. Iustrasi Skenario Kasus
Persiapan awa pada Penelitian ini adaah mempersiapkan  sampel  rekaman  suara tersangka  dengan  suara  pembanding. Berikut  angkah-angkah  dalam  persiapan sampel suara rekaman.
1. Sampel  rekaman  suara  pembanding berisi  rekaman  suara  responden  yang mengucapkan  kata-kata  sesuai  naskah, dimana isi dari naskah berdasarkan kata yang  diucapkan  pada  rekaman  suara tersangka.  Seanjutnya  sampel  rekaman suara  tersangka  dan  sampel  suara pembanding  dipotong  menjadi  20  kata dimana kata-kata tersebut seperti terihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Naskah Percakapan
2. Sampel  rekaman  suara  tersangka  dan rekaman  suara  pembanding  yang  sudah dipotong  kemudian  diakukan  proses pengujian  dan  membandingkan  sampel rekaman pada tahap seanjutnya.
Proses  pengujian  adaah  proses  yang diakukan  untuk  mengoah  sampel  rekaman suara  tersangka  dengan  dua  sampel rekaman suara pembanding dimana proses yang pertama kai diakukan adaah mengubah sampel rekaman suara ke dalam niai spectrum dengan menggunakan metode MFCC dan membandingkan sampel  rekaman  suara  tersangaka  dengan sampel  rekaman  suara  peaku  yang  berupa niai spectrum dengan menggunakan metode minkowski dan diproses
menggunakan toos orange . Tahapan pengujian diawai dengan proses extraction sampel  rekaman  suara.  Proses extraction adaah  proses  untuk  mengkonversi  sampel rekaman  suara  tersangka  ( suspect )  dengan suara  pembanding  kedalam  niai spectrum dengan  menggunakan  metode  MFCC. Adapun  Hasil  konversi  yang  berupa  niai spectrum  sampel  rekaman  suara  tersangka seperti  terihat  pada  Tabe  1  dan  Tabe  2 berikut:
Tabel 1. Nilai Spectrum Sampel Rekaman Suara Tersangka (1)

## Tabel 2. Nilai Spectrum Sampel Rekaman
Suara Tersangka (2)
Seanjutnya  proses  extraction  sampel rekaman suara pembanding, pada proses ini menggunakan  source  code  yang  sama seperti  yang  digunakan  pada  proses extraction  sampel  rekaman  suara  peaku, yang  membedakan  dari  source  code  untuk extraction  sampel  suara  pembanding  pada parameter harus berisi variabe pembanding, Hasil  extraction  yang  didapatkan  dari sampel  suara  pembanding  seperti  terihat pada Tabe 3 dan Tabe 4 berikut:
Tabel 3. Nilai Spectrum Sampel Rekaman Suara Pembandingan (1)
Tabel 3. Nilai Spectrum Sampel Rekaman Suara Pembandingan (2)
Seteah niai spectrum sampel rekaman suara tersangka dan sampel rekaman suara pembanding  teah  didapat,  seanjutnya meakukan proses sorting untuk mendapatkan  niai  jarak  yang  diHasilkan metode  minkowski.  Niai  jarak  sampel rekaman  suara  pembanding  seperti  terihat pada Tabe 5 dan Tabe 6 berikut.
Tabel 5. Nilai jarak Sampel Rekaman
Suara Pembandingan (1)

## Tabel 6. Nilai jarak Sampel Rekaman
Suara Pembandingan (2)
Proses  sorting  merupakan  proses dalam  pengurutan  niai  jarak  yang  terkecil hingga niai jarak yang terbesar, pada proses sorting  terdapat  fungsi  yang  digunakan untuk  membandingkan  antara  jarak  yang didapatkan sampel suara tersangka dengan jarak  yang  didapatkan  oeh  sampel  suara pembanding.  Dengan  ketentan  yaitu  jika kedua  sampel  tersebut  memiiki  niai  jarak yang  sama  maka  dapat  dikatakan  identik atau  sebaiknya  maka  dikatakan  tidak identik.
Tahap analisis adaah tahap penjabaran secara engkap makna dari Hasil yang didapatkan seperti tingkat akurasi dari metode  yang  digunakan  dalam  proses membandingkan  sampel  rekaman  suara tersangka  dengan  kedua  sampel  rekaman suara  pembanding  kemudian  menganalisis niai  jarak  dan  niai  signfikasi,  berikut  ini Tabe 7 Hasil sorting niai jarak suara yaitu sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Sorting Nilai jarak Minkowski
Tabe  7  menampikan  niai  jarak minkowski dari Hasil sorting perbandingan sampel rekaman suara antara sampel suara tersangka  dan  sampel  suara  pembanding. Dari 11 sampel suara terdapat 10 data yang
identik,  Hasil  ini  didapatkan  dari  Hasil jarak terkecil menggunakan metode minkowski. Analisis  tingkat  akurasi  metode minkowski dalam membandingkan rekaman  suara  tersangka  dengan  rekaman suara pembanding dapat menggunakan tabe confusion  matrix  dengan  data  yang didapatkan dari Hasil sorting yang terdapat pada  Tabe  8,  adapun  penjeasan  singkat mengenai  tabe  confusion  matrix  adaah sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Confusions matrix
Berdasarkan  Tabe  8  (Luque  et  al., 2019) untuk mencari niai akurasi menggunakan confusion  matrix dengan meihat  kesesuaian  niai  dari  Hasil sorting adaah sebagai berikut:
1. True  Positive adaah  jumah  dari  sampel suara  yang  identik  (data  positif  yang terkasifikasi benar oeh sistem)
2. Fase  Negative adaah  jumah  sampel suara  yang  tidak  identik  (data  positif yang terkasifikasi saah oeh sistem)
3. True Negative adaah jumah dari sampel suara  yang  tidak  identik  identik  (data negatif  yang  terkasifikasi  benar  oeh sistem)
4. Fase  Negative adaah  jumah  sampel suara    yang  identik  (data  negatif  tetapi terkasifikasi saah oeh sistem)
Untuk  menguatkan  kesesuaian  niai pada tabe 4.7 dengan niai dari Hasil sorting maka  penjabaran  niai  aktua  dan  niai prediksi adaah sebagai berikut:
a. Niai  aktua  yaitu  niai  sebenarnya  baik True maupun Fase, pada  Penelitian  ini sampel  suara  yang  digunakan  sebanyak 11  sampel  suara,  dari  11  data  tersebut diambi  5  data  suara  tersangka  sebagai pembanding  dan  6  data  sebagai  suara tersangka yang asi.
b. Niai prediksi yaitu Hasil yang didapatkan dari program dengan niainya positif  dan  negatif.  Hasil  akhir  dari perbandingan  antara  sampel  rekaman suara tersangka dengan sampel rekaman
suara  pembanding  mengHasilkan  10 sampel suara yang identik dan 1 sampel suara tidak identik.
Seteah mengetahui niai aktua dan niai prediksi,  seanjutnya  niai  tersebut  akan dihitung menggunakan rumus:

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
Dengan  menggunakan  rumus  diatas maka  niai  akurasi  yang  didapatkan  adaah sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10 + 11 10 + 11 + 0 + 1 = 0.95
Berdasarkan  niai  dari  akurasi  yang didapatkan  sebesar  0.95  maka  dapat disimpukan niai akurasi dari Penelitian ini sebesar  95%  yang  artinya  kinerja  metode mikowski  dalam  membandingkan  antara rekaman  suara  tersangka  dengan  suara pembanding ebih baik dibandingkan dengan  perbandingan  rekaman  suara menggunakan  metode  eucidean  pada Penelitian yang diakukan oeh  (Umar et a., 2019)  yang  mengHasilkan  tingkat  akurasi sebesar 40%.
Dari impementasi metode minkowski dapat  dianalisis  kelebihan  dan  kekurangan dari proses pengujian
dengan membandingkan  antara  rekaman  suara tersangka dan rekaman suara peaku antara ain.
1. Kelebihan :
a. Tingkat  akurasi  yang  diHasilkan dengan metode minkowski ebih tinggi dibandingkan metode eucidean .
b. Niai  jarak  yang  diperoeh  meaui metode minkowski ebih keci dibandingkan  niai  jarak  dengan metode eucidean .
2. Kekurangan : Persamaa minkowski hanya menggunakan niai jarak atau niai power (p) = 3, dan disesuaikan secara manu

## SIMPULAN
Adapun  kesimpuan  yang  dapat diambi  dari  Penelitian  ini  sesuai  dengan rumusan masaah adaah sebagia berikut:
1. Tingkat  akurasi  kinerja  algoritma  KNN dengan rumus minkowski dalam
membandingkan  sampel  rekaman  suara tersangka dengan sampel suara pembanding mendapatkan tingkat akurasi  sebesar  95%  artinya  terdapat peningkatan niai akurasi yang didapatkan metode KNN dengan rumus minkowski dibandingkan dengan menggunakan  rumus eucidean dengan tingkat akurasi sebesar 40%.
2. Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  dari metode minkowski dalam membandingkan rekaman suara tersangka  dengan  suara  pembanding menggunakan  tabe confusion  matrix dengan  menghitung  niai  prediksi  dan niai  aktua  dimana  untuk  niai  prediksi didapat dari output sistem dan niai aktua didapatkan  dari  penggunaan  jumah sampel suara yang sebenarnya

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmad, J., Fiaz, M., Kwon, S., Sodanil, M., Vo, B., & Baik, S. W. (2016). Gender
Identification  using  MFCC  for Telephone Applications - A Comparative Study . https://doi.org/https://doi.org/10.485 50/arXiv.1601.01577
Ali,  N.,  Neagu,  D.,  &  Trundle,  P.  (2019).
Evaluation  of  k-nearest  neighbour classifier performance for heterogeneous  data  sets. SN  Applied Sciences , 1 (12), 1559. https://doi.org/10.1007/s42452-019-
1356-9
Azwar,  M.,  Hidayat,  S.,  &  Yudha,  F.
(2021).  Teknik  Audio  Forensik Dengan  Metode  Minkowski  Untuk Pengenalan  Rekaman  Suara  Pelaku Kejahatan. Cyber  Security  Dan
Forensik Digital , 4 (1), 1–12. https://doi.org/10.14421/csecurity.20
21.4.1.2372
Dave,  N.  (2013).  Feature  Extraction Methods  LPC  ,  PLP  and  MFCC  In Speech  Recognition. International Journal  for  Advance  Research  in Engineering  and  Technology , 1 (Vi), 1–5.
Deva, B. S., & Mardianto, I. (2019). Teknik Audio Forensik Menggunakan Metode Analisis Formant Bandwidth, Pitch  dan  Analisis Likelihood  Ratio. ULTIMATICS , 10 (2), 67–72. https://doi.org/10.31937/ti.v10i2.936 Handayani,  I.  (2019).  Application  of  K-
Nearest  Neighbor  Algorithm  on Classification  of  Disk  Hernia  and
Spondylolisthesis in Vertebral
Column. Indonesian  Journal  of Information  Systems , 2 (1),  57–66.
https://doi.org/10.24002/ijis.v2i1.235
2
Hidayat,  R.  (2022).  Frequency  Domain
Analysis of MFCC Feature Extraction  in  Children’s  Speech Recognition System. JURNAL INFOTEL , 14 (1), 30–36. https://doi.org/10.20895/infotel.v14i
1.740
Imario,  A.,  Sudiharto,  D.  W.,  &  Ariyanto,
E.  (2017).  Uji  Validasi  Suara Berbasis  Pengenalan  Suara  (Voice Recognition) Menggunakan Easy VR 3.0 . 801–806.
Iswanto,  I.,  Tulus,  T.,  &  Sihombing,  P. (2021).  Comparison  of  Distance Models  on  K-Nearest  Neighbor
Algorithm in Stroke Disease Detection. Applied  Technology  and Computing  Science  Journal , 4 (1), 63–68.
https://doi.org/10.33086/atcsj.v4i1.2
097
Li, Q., Yang, Y., Lan, T., Zhu, H., Wei, Q.,
Qiao, F., Liu, X., & Yang, H. (2020).
MSP-MFCC: Energy-Efficient MFCC  Feature  Extraction  Method with Mixed-Signal Processing Architecture  for  Wearable  Speech Recognition Applications. IEEE Access , 8 , 48720–48730.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.20 20.2979799
Luque, A., Carrasco, A., Martín, A., & de las  Heras,  A.  (2019).  The  impact  of class  imbalance  in  classification performance  metrics  based  on  the binary  confusion  matrix. Pattern
Recognition , 91 , 216–231.
https://doi.org/10.1016/j.patcog.2019
.02.023
Maher,  R.  C.  (2018). Principlels  of Forelnsic Auldio Analysis . Mansyur, M., & Manurung, R. A. P. (2017).
Alat  Bukti  Rekaman  Suara  Dalam Pembuktian  Perkara  Tindak  Pidana Korupsi. Jurnal  Komunikasi  Hukum
(JKH) , 3 (1), 105. https://doi.org/10.23887/jkh.v3i1.92 46
Mataram, A. S. S., & Sugiantoro, B. S. B. (2009).  Analisis  Rekaman  Suara Voice  Changer  dan  Rekaman  Suara Asli  Menggunakan  Metode  Audio Forensik. …  Journal  of  Networking and  Security  (IJNS  … , January . http://ijns.org/journal/index.php/ijns/
article/view/39 Nishom, M. (2019). Perbandingan Akurasi Euclidean Distance, Minkowski Distance,  dan  Manhattan  Distance pada  Algoritma  K-Means  Clustering berbasis Chi-Square. Jurnal Informatika:  Jurnal  Pengembangan IT , 4 (1), 20–24. https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.12
53
Putra, D. K., Triasmoro, I. I., Atmaja, R. D.,
Iwut,  I.,  &  Atmaja,  R.  D.  (2017). Simulasi  Dan  Analisis  Speaker Recognition  Menggunakan  Metode Mel Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC)  dan  Gaussian  Mixture Model  (GMM). EProceedings  of
Engineering , 4 (2), 1766–1772. http://libraryeproceeding.telkomuniv ersity.ac.id/index.php/engineering/ar ticle/view/487/460
Renza, D., Ballesteros L., D. M., & Lemus, C.  (2018).  Authenticity  verification of  audio  signals  based  on  fragile watermarking  for  audio  forensics.
Expert Systems with Applications , 91 , 211–222.
https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.
09.003
Siriwardena,  Y.  M.,  Attia,  A.  A., Sivaraman,  G.,  &  Espy-Wilson,  C.
(2022). Audio Data Augmentation for
Acoustic-to-articulatory Speech
Inversion  using  Bidirectional  Gated RNNs . http://arxiv.org/abs/2205.13086 Umar, R., Riadi, I., Hanif, A., & Helmiyah, S.  (2019).  Identification  of  speaker recognition  for  audio  forensic  using k-nearest  neighbor. International
Journal of Scientific and Technology Research , 8 (11), 3846–3850.