Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Volume 9 Nomor 1 Tahun 2019 sampai Volume 13 Nomor 2 Tahun 2023 Terbit online pada laman: https://ojs.stmikplk.ac.id/index.php/saintekom/index
Diterima Redaksi: 13-1-2023 | Selesai Revisi: 26-8-2023 | Diterbitkan Online: 30-9-2023

## Analisis Rekaman Suara pada Aplikasi Magic Call dengan Metode Forensik Audio untuk Mendapatkan Bukti Digital
*Ahmad Subki 1 , Muh Nasirudin Karim 2 , Bahtiar Imran 3 1,2) Rekayasa Perangkat Lunak, Fakultas Teknologi dan Informasi, Universitas Teknologi Mataram
3) Rekayasa Sistem Komputer, Fakultas Teknologi dan Informasi, Universitas Teknologi Mataram Jl. Kampus Universitas Teknologi Mataram, Kekalik, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat Email: 1 ahmad.subki1992@gmail.com, 2 karimnasirudin@gmail.com, 3 bahtiar.imran@gmail.com

## ABSTRACT
Audio forensics is a method used to analyze sound or audio recordings. Voice or audio recording is one of the digital evidence that is easy to manipulate. One way to manipulate sound is to use magic call. Magic  call has  several  levels of  character  voices  that  can  be  used  such  as cartoon,  children,  male  and female  voices.  The  analysis  of  the  original  voice  recording  with  the  magic  voice  recording  is  done  by comparing the magic call sound and the voice with the original voice recording. The purpose of this study was to determine the voice recording produced by magic call from the magic call applications. As for the method used in this research is audio forensics, research on magic call sound using audio has never been done before. The results of this study indicate that the analysis of magic call sound recordings can be done using formant analysis and spectrograms, while pitch analysis on magic call voice recordings cannot be used. The formant and spectrogram values on magical voice recordings can still be searched because the original voice recordings have characteristics that are still attached to the magic recording calls.
Keywords : audio forensic; magic call; pitch; formant; spectrogram

## ABSTRAK
Forensik  audio  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  analisa  rekaman  suara  atau  audio. Rekaman suara atau audio merupakan bukti digital yang mudah untuk dimanipulasi. Salah satu cara yang dilakukan  untuk  memanipulasi  rekaman  suara  yaitu  menggunakan magic  call.  Magic  call memiliki beberapa  tingkat  karakter  suara  yang  dapat  digunakan  seperti  suara  kartun,  anak-anak,  pria  dan  wanita. Analisis rekaman suara asli dengan rekaman suara magic call dilakukan dengan membandingkan rekaman suara magic call dan rekaman suara asli. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui kemiripan rekaman suara yang dihasilkan oleh magic call dari aplikasi magic call . Sedangkan untuk metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah forensik audio, pada penelitian sebelumnya pada suara magic call menggunakan forensik  audio  belum  pernah dilakukan.  Hasil  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  rekaman suara magic  call dapat  dilakukan  menggunakan  analisis formant dan spectrogram. Sebaliknya,  analisis nilai pitch untuk rekaman suara magic call tidak dapat digunakan karena hasil analisis nilai pitch rekaman untuk  suara yang  telah diubah  seluruhnya  menunjukkan  bahwa  rekaman  suara  asli  tidak  identik  dengan rekaman  suara magic  call .  Nilai formant dan spectrogram pada  rekaman  suara magic  call masih  dapat diidentifikasi karena rekaman suara asli memiliki ciri khas yang masih melekat pada rekaman magic call .
Kata kunci : forensik audio; magic call; pitch; formant; spektogram
ISSN 2088-1770 (Print) ISSN 2503-3247 (Online) Vol. 13 No. 2 (2023) 111-122
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.373 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 1. PENDAHULUAN
Manusia    tidak  pernah  lepas dengan  teknologi,  dengan  pesatnya perkembangan  teknologi  saat  ini  dan canggihnya teknologi
sangat
memudahkan manusia dalam melakukan aktivitasnya,  hal-hal  yang  sangat  jauh sangat mudah dijangkau dengan teknologi  modern  saat  ini,  setiap perkembangan  teknologi  tidak  lepas dengan sisi  positif  dan negatifnya  suatu teknologi  dengan  itu  seorang  pengguna sangat rentan dengan kejahatan di dunia maya,  walaupun  ada  Udang-undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU ITE) tahun 2016  yang sudah dibuat oleh pemerintah  Republik  Indonesia  dimana UU  ITE  sebagai  payung  hukum  yang mengatur
dan mempermudah penggunaan  informasi  dan  transaksi elektronik  yang  marak  saat  ini,  tindak pidana  dapat  terjadi  di  segala  aspek, bahkan  di  lingkungan  pemerintahan ataupun
perorangan.
Pengguna
handphone di  indonesia  hingga  saat  ini sangat banyak, melihat data yang dirilis oleh (We Are Social) pada tahun 2023, setidaknya 163 juta penduduk Indonesia akan aktif menggunakan media sosial.
Suara  manusia merupakan hasil dari proses getaran pada pita suara (vocal
cords) di  dalam  laring.  Suara  yang dihasilkan  kemudian  masuk  ke vocal tract untuk  kemudian  di filter sehingga memunculkan bunyi vokal (vowel) yang dapat  dipahami  maknanya      (Al-Azhar Nuh, 2011).
Audio  adalah  salah  satu  istilah yang  digunakan  dalam fonetik dan fonologi yang  merupakan  kekhasan suatu  bahasa  (Mansyur  &  Manurung, 2017) ⁠ .  Audio  juga  dapat  diartikan sebagai kompresi mekanis yang merambat  melalui  benda  perantara dalam  bentuk  padatan,  gas,  air,  atau udara ⁠ (Subki et al., 2018).
Forensik audio merupakan sebuah  metode  analisis  rekaman  suara yang  melibatkan  keahlian  pembersihan atau pengurangan kebisingan yang tidak diinginkan,  tanpa  merusak  rekaman aslinya  (Khan  et  al.,  2017).  Forensik audio memiliki prosedur yang
membantu mengidentifikasi dan menganalisis,  sehingga  memungkinkan rekaman  audio  disajikan  sebagai  bukti hukum  melalui  pendekatan  ilmiah (Huizen  et  al.,  2015).  Informasi  yang diperoleh  dari  menganalisis  rekaman tersebut  berupa pitch,  formant dan spectrogram ⁠ (Aligarh  &  Hidayanto, 2016).
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Perkembangan yang terjadi tidak
saja dalam segi teknologi saja melainkan mencakup dengan sistem aplikasi pendukungnya  salah  satunya  yaitu teknologi perekaman (Subki et al., 2018) Untuk  menyimpan  suara  seseorang biasanya  dilakukan  dengan  merekam sehingga  menjadi  data  digital  yang berupa audio menggunakan alat perekam seperti menggunakan handphone. Dalam kenyataannya  rekaman  suara  sering digunakan  sebagai  barang  bukti  tindak kejahatan  di  persidangan.  Rekaman suara  sering  kali  dibuat  dalam  keadaan yang  tidak  memungkinkan  penempatan mikrofon yang ideal atau rasio signal-to- noise yang dioptimalkan (Maher, 2014). Dalam  Undang-undang  ITE  No.19 Tahun 2016 menerangkan bahwa rekaman suara seseorang dapat digunakan  menjadi  salah  satu  barang bukti  yang  sah  untuk  menguatkan dakwaan.  Namun  alat  bukti  rekaman suara  tidak  bisa  langsung  digunakan sebagai  barang  bukti  yang  sah  tanpa melalui  proses-proses  atau  prosedur untuk  menentukan  suatu  barang  bukti (Wicaksono et al., 2020) ⁠ .
Pada kenyataannya, sebagaimana dengan  barang  bukti  yang  berbentuk digital  lainnya,  pada  kasus  di  lapangan
barang  bukti  digital  seperti  rekaman suara dapat untuk diubah atau dimanipulasi  (Subki  et  al.,  2018).  Ada banyak aplikasi smartphone saat ini yang memiliki  fasilitas  perubah  suara  salah satunya  menggunakan  layanan magic call yang dapat merubah suara penelepon  dengan  suara  lain  seperti suara  laki-laki,  perempuan,  kartun dan lain-lain, dari fasilitas magic call seorang yang  berbuat  kejahatan  sangat  mudah melakukan kejahatan tanpa menggunakan  suara  aslinya. Magic  call salah satu tools yang bekerja
sebagaimana voice changer. Voice changer
merupakan Teknik  anti  forensik  yang  dapat memanipulasi suara sehingga tidak dapat dikenali  oleh  penyidik,  manipulasi  ini dapat  menggunakan  media  seperti aplikasi  perubah  suara  (Baskoro  et  al., 2020). ⁠
Hingga  saat  ini,  belum  ada penelitian yang dilakukan terkait analisis rekaman  suara  menggunakan  aplikasi magic call . Penelitian ini menarik untuk dibahas  karena  jumlah user yang
mengunduh aplikasi magic call di google play sampai dengan 10 juta user dengan rating aplikasi yang cukup tinggi. Tentu saja,  mengingat  banyaknya  unduhan,
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.373 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
sangat  mungkin  oknum  yang  tidak bertanggung  jawab  akan  menggunakan pengubah  suara  ini  untuk  melakukan kejahatan.

## 2. METODE
Analisis  pada  penelitian  ini dilakukan berdasarkan prosedur penanganan  forensik  audio.  Adapun tahapan-tahapan dalam
metode penelitian  yang  digunakan  dan  yang kemudian  diimplementasikan  seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Proses Penelitian Sumber : (Subki, 2017)
Tahapan  yang  dilalui pada penelitian ini yaitu melakukan
melakukan  rekaman  suara  asli  dan
rekaman magic call. Dua rekaman suara ini  kemudian  di enhancement yaitu memperbaiki  kualitas  dari  rekaman suara sebelum dilakukan proses ekstraksi.  Rekaman  suara  kemudian  di ekstrak  untuk  mendapatkan  nilai pitch , formant dan spektogram menggunakan tools  analisis  seperti praat .  Hasil ekstraksi  tersebut  kemudian  dianalisis menggunakan  aplikasi  gnumeric  untuk mendapatkan hasil keidentikan rekaman suara yang ada dengan membandingkan antara  rekaman  suara  yang  asli  dengan rekaman suara hasil dari magic call.

## 2.1. Rekaman Suara
Sampel  rekaman  suara  pada penelitian  ini  rekaman  suara magic  call dan  rekaman  suara  asli,  suara  rekaman terdiri dari masing-masing 20 kata.
Bukti elektronik handphone menggunakan handphone  Xiaomi  4A,
versi android 7.1.2 N2G47H sedangkan untuk  aplikasi  perubah  suara  yang direkam  menggunakan  aplikasi Magic
Call seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Sampling rate rekaman suara Rekaman Suara Asli Rekaman Magic Call Name : Rekaman Asli Item Type: wave
Sampling rate : 24.0 kHz Name: Magic Call Item Type: Mp3 Sampling rate : 24.0
kHz
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Tools yang  digunakan  untuk melakukan analisis yaitu sebagai berikut:
a. Praat merupakan software yang digunakan  untuk  melakukan  analisis perbandingan  antara  rekaman  suara magic call dengan rekaman suara asli.
b. Gnumeric adalah tools analisis untuk
melakukan perhitungan nilai formant dan sebaran graphical distribution.

## 2.2. Proses  Enhancement dan Noise

## Filter
Untuk proses memperbaiki
kualitas rekaman suara apabila ada yang tidak ideal atau terdapat noise yang dapat mempengaruhi  hasil  analisis  (Al-Azhar Nuh, 2011).
2.3. Mengekstrak  Informasi Pitch,

## Formant dan Spectrogram
Saat melakukan upaya mengungkapkan  bukti  forensik  audio untuk  dianalisis,  rekaman  suara  atau
audio  dipecah  kata  demi  kata  untuk
memudahkan  analisis  (Zulpahmi  et  al., 2022).  Setelah  mendapatkan  setiap  kata per  kata,  langkah  selanjutnya  yaitu mengolah  rekaman  per  kata  agar didapatkan  nilai pitch,  formant dan spectrogram (N,  2023) . Sebagaimana terlihat pada Gambar 2.

## 2.4.Analisis
Beberapa  tahapan  analisis  yang
dilakukan
setelah mendapatkan informasi  nilai pitch,  formant dan spectrogram, berikut proses analisis dari tahapan-tahapan  dalam  proses  analisis barang  bukti.  Berikut  beberapa  tahapan analisis  yang  dilakukan  menurut  (Al- Azhar Nuh, 2011) yaitu sebagai berikut :
a. Analisis Statistik Pitch Analisis statistik pitch merupakan hasil dari kalkulasi pada nilai
pitch pada  masing-masing  rekaman suara.  Perbandingan  dilakukan  dengan melihat  karakteristik  pada  nilai pitch. Seharusnya  tidak  ada  perbedaan  nilai
Gambar 2. Text Grid Process
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.373 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
yang  besar  antara  rekaman  audio  bukti dan  rekaman  audio  pembanding  pada tingkat minimum pitch , maximum  pitch dan mean pitch (Al-Azhar Nuh, 2011).
b. Analisis Formant dan Bandwidth
Pada  tahapan  ini  dilakukan analisis anova , formant dan likelihood ratio sebagai berikut .
1) Analisis Anova
Pada  tahapan  analisis anova, setidaknya  dibutuhkan  nilai formant F1 , formant F2 dan formant F3 . Jika terdapat  2  (dua) formant memiliki kesimpulan value  accepted dari  sini, kita  dapat  menyimpulkan  bahwa rekaman  suara  tersebut  berasal  dari orang yang sama berdasarkan analisis anova. Pada analisis anova dilakukan perbandingan  antara ratio F  dan  F critical serta probability P  atau  P- value. Dengan formula apabila F > F critical dan  P- value  > 0.5  dalam  hal ini rekaman suara barang bukti dapat dikatakan memiliki keidentikan
dengan  rekaman  suara magic  call
berdasar pada analisis anova.
2) Analisis Likelihood Ratio
Analisis likelihood ratio (LR)
dapat  memperkuat statement pada
analisis  sebelumnya.  Analisis  ini
memiliki range yang dapat mendukung hipotesis antara hipotesis mendukung dan hipotesis
perlawanan.  Adapun  Persamaan  1 dari likelihood ratio yaitu:
LR = 𝒑 ( 𝑬∨ Hp) 𝒑 ( 𝑬∨ Hd) (1)
Nilai p (E|H p ) adalah hipotesis tuntutan (prosecution), yaitu known sample dan unknown samples bersumber  dari  orang  yang  sama. Nilai p (E|H d ) adalah hipotesis perlawanan (defense), yaitu known dan unknown berasal dari orang yang berbeda. Nilai p (E|H p ) berasal dari p- value sedangkan p (E|H d )  =  1  – p (E|H p ).
Apabila  nilai  LR  >  1,  berarti  nilai p (E|H p ) mendukung
hipotesis, sebaliknya apabila nilai  dari LR < 1, maka p (E | H d ) mendukung hipotesis. Maka untuk mendapatkan kesimpulan bahwa rekaman suara bersumber dari orang yang sama maka p (E | H p ) > 0.5 (Al-Azhar Nuh, 2011), verbal statement likelihood  ratio seperti pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Verbal statement likelihood ratio mendukung p(E|H p ) LR LR( Log ) equivalent Variabel Statement Keterangan >10.000 >4 Very strong ... support  for the 1.000 – 10.000 3-4 Strong ...
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.373
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
100-1.000 2-3 Moderately strong ... precaution hypothesis 10-100 1-2 Moderate... 1-10 0-1 Limited ... Sumber: Forensic Speaker Identification (Rose, 2002)
Tabel 3. Verbal statement likelihood ratio
mendukung  p(E|H d ). LR LR( Log ) equivalent Variabel Statement Keterangan 0 – 0.1 0 – -1 Limited... support for the defense hypothesis 0.1 – 0.01 -1 – -2 Moderate... 0.01 – 0.001 -2 – -3 Moderately strong... 0.001 – 0.0001 -3 –  -4 Strong... <0.00001 >4 Very strong...
Sumber: Forensic Speaker Identification (Rose, 2002) ⁠
Berdasarkan  Tabel  2  dan  3 menunjukkan  bahwa apabila  nilai  LR > 1  menunjukkan  bahwa  rekaman  suara
memiliki persamaan berdasarkan analisis likelihood (Al-Azhar  Nuh,
2011). ⁠⁠

## 2.5.  Analisis Graphical Distribution
Analisis graphical  distribution merupakan  analisis sebaran grafis yang dapat  digunakan  dalam  melakukan analisis  rekaman  suara  yang  memiliki tujuan  untuk  mendapatkan  gambaran
dari bentuk grafis penyebaran (distribusi) dari
nilai formant sebelumnya,  biasanya  pada  analisis  ini dilakukan dengan membandingkan antara formant F1  vs formant F2  dan
formant F2  vs formant F3  (Irawan, 2022).

## 2.6. Analisis Spectrogram
Tahapan  ini  untuk  mendapatkan gambaran  pada  rekaman  suara  yang memiliki ciri khas tersendiri. Spectrogram menunjukkan sebaran
energi yang terdapat pada formant yang sebelumnya  telah  didapatkan.  Analisis spectrogram memiliki  tingkat  akurasi yang  cukup  tinggi  karena  apabila rekaman  suara  telah  diubah  atau dimodifikasi  maka  tidak  berpengaruh banyak  pada  sebaran  energi  pada spectrogram .  Kesamaan  sebaran  energi yang  ada  pada spectrogram dapat menunjukkan  bahwa  rekaman  suara yang  ada  memiliki  (Al-Azhar  Nuh, 2011). ⁠⁠

## 2.7.  Hasil Analisis dan Kesimpulan
Untuk penarikan kesimpulan pada  analisis  ini  dilakukan  setelah seluruh  proses  analisis  telah  selesai, dengan membandingkan perbedaan antara  hasil  analisis pitch,  formant, graphical distribution dan spectrogram .
Sehingga  terlihat  perbedaan  hasil  pada masing-masing analisis.
DOI: https://doi.org/10.33020/saintekom.v13i2.373 Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  ada  dua rekaman suara yang akan dianalisis yaitu rekaman suara barang bukti Magic Call dan  rekaman  suara  pembanding , setiap rekaman  mengucapkan  kalimat  yang sama  yang  berbunyi  : “Saya  akan mengirimkan  barang  pesanan  bapak sebelum  barang  dikirim  mohon  bapak membayar tagihan sesuai total yang ada di nomer resi” . Jumlah sampel kata yang dianalisis  sebanyak  20  kata  sesuai standar Federal Bureau of Investigation
(Subki, 2017) .
Sebelum melakukan proses analisis,  langkah  awal  yang  dilakukan yaitu  memastikan  bahwa sampling  rate pada  rekaman  suara  sama.  Agar  hasil analisis memiliki akurasi tinggi (Huizen et al., 2015)

## 3.1. Analisis statistic pitch
Berdasarkan  rekaman  suara  asli dan  rekaman  suara magic  call, berikut Tabel 4 hasil analisis perbandingan nilai pitch  minimum,  maximum,  quantile, mean dan s tandar deviation.
Tabel 4. Hasil Analisis Statistik pada kata
“Saya” Analisis Statistik Rekaman Suara Asli (Hz) Rekaman suara Magic Call (Hz) Pitch Minimum 81.72682189 Hz 74.98258040 Hz
Pitch Maksimum 550.9296177 Hz 594.3306371 Hz Pitch Quantile 145.8443456 Hz 206.2285387 Hz Pitch Mean 163.2729722 Hz 227.5714873 Hz Pitch Standar Deviasi 58.90197441 Hz 87.57827134 Hz Pada Tabel 4 didapatkan masing-
masing  nilai pitch dari  kedua  rekaman suara,  baik  rekaman  suara  asli  maupun rekaman suara magic dari analisis  pitch tersebut ditemukan nilai pitch minimum, maksimum,  quantile,  mean dan pitch standar deviasi.

## 3.2. Analisis  Statistik Formant  dan

## Bandwidth dengan Analisis Anova
Setelah  melakukan  analisis  nilai pitch langkah  selanjutnya  yaitu  tahapan analisis statistik untuk nilai formant dan Bandwidth. Adapun  tahapannya  yaitu sebagai berikut:
a. Analisis Anova Untuk mendapatkan nilai statistik formant dari  setiap  kata  pada rekaman suara “Saya”, ”akan”, ”mengirimkan”,  ”barang”,  ”pesanan”,
”bapak”, ”sebelum”, ”barangnya”,
”dikirim”,
”mohon”, ”bapak”,
”membayar”, ”tagihan”, ”sesuai”,
”total”,  ”yang”,  ”ada”,  “di”,  ”nomer”, ”resi”.  Untuk  menganalisis  kata  pada rekaman  suara magic  call digunakan tools praat untuk mendapatkan tabulasi.
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Selanjutnya hasil tabulasi tersebut diolah menggunakan  analisis Anova dengan tools Gnumeric Spreadsheet.
Berikut  Tabel  5  sebagian  hasil analisis statistik anova pada formant dan Bandwidth rekaman suara.
Tabel 5. Hasil Analisis Statistik Anova pada kata “Saya” R-F P-Val F- Critical Conclusion F1 156731 9.21 3.86 Rejected F2 71.98 7.15 3.86 Rejected F3 220.51 1.17 3.86 Rejected F4 224.31 3.69 3.86 Rejected F5 114.67 7.21 3.86 Rejected B1 9.46 0.01 3.86 Accepted B2 9.09 0.76 3.86 Rejected B3 1.49 0.22 3.86 Rejected B4 4.27 0.03 3.86 Accepted B5 0.68 0.41 3.86 Rejected Tabel  5  menunjukkan  bahwa
untuk  hasil  analisis anova pada  nilai formant F1, formant F2, formant F3, formant F4, formant F5 serta Bandwidth B2, Bandwidth B3  dan Bandwidth B5 menunjukkan nilai kesimpulan (Conclusion) yaitu Rejected ,  sedangkan
pada  nilai Bandwidth (B1)  dan  (B4)
menunjukkan  nilai Accepted sehingga bisa  disimpulkan  kata  “saya”  TIDAK IDENTIK dengan rekaman suara aslinya.
b. Analisis Likelihood Ratio
Hasil  dari  analisis  ini  diperoleh dengan  menguji  antara  rekaman  audio magic call dan rekaman audio asli secara
bersamaan. Tabel 6 adalah hasil analisis likelihood ratio pada kata “Saya”.
Tabel 6. Sampel Analisis Statistik Likelihood Ratio pada kata “Saya”
(P-Value) = p(E|H p ) 1-p (E|H p ) LR Variabel Statement F1 9.02 0.9 9.2 Limited evidence again F2 7.15 0.9  7.16 Limited evidence again F3 1.18 1 1.18 Limited evidence again F4 3.97 1 3.97 Limited evidence again F5 7.2 1 7.2 Limited evidence again B1 0 0.9 0 Limited evidence again B2 0.77 0.2 32.01 Moderate evidence to support B3 0.22 0.7  0.29 Limited evidence again B4 0.04 0.9  0.04 Limited evidence again B5 0.41 0.5  0.61 Limited evidence again Adapun pembahasan yang sudah dijabarkan diatas didapatkan perbandingan hasil analisis antara rekaman  suara  asli  dan  rekaman  suara magic call.

## 3.3. Analisis Graphical Distribution
Pada  tahapan  ini  didapatkan gambaran  dalam  bentuk  visualisasi sebaran dari masing-masing nilai formant yang sebelumnya telah didapatkan.  Sehingga  terlihat  tingkat perbedaan  antara formant (F1)    dengan formant (F2)  dan formant (F2) dengan formant (F3). Berikut ini sampel bentuk
Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer dan Manajemen  | Vol. 13 No. 2 (2023) 111-122
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
sebaran formant yang  diperoleh  pada kata “saya” dapat dilihat pada Gambar 3.
Pada  Gambar  3,  terlihat  pola
sebaran graphical antara formant (F1) dengan formant (F2)    dan formant (F2) dengan formant (F3).
Terlihat  bahwa  sebaran  yang terjadi  terpusat  pada  satu  bagian, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa analisis graphical distribution untuk kata “saya” untuk rekaman suara magic call dengan rekaman suara asli memiliki kemiripan “IDENTIK”.

## 3.4. Analisis Spectrogram
Langkah terakhir yang dilakukan yaitu  melihat  pola  secara  umum  yang
khas pada masing-masing nilai formant. Pada  bagian  ini  terlihat  energi  pada masing-masing formant. Berikut sampel hasil spectrogram pada  kata  “saya” dapat dilihat pada Gambar 4.
Pada  Gambar  4  dapat  dilihat bahwa pada kata “barangnya”
membentuk pola khas pada nilai formant 1, 2, 3, 4 dan 5, meskipun rekaman suara tersebut  berusaha  untuk  dimanipulasi.
Gambar 3  Analisa Spectrogram Pada Kata
“Saya”
Gambar 3. Graphical distribution formant (F1) dengan formant (F2) formant (F2) dengan formant (F3) dan pada kata “saya”.
Gambar 4. Analisa Spectrogram Pada Kata “Saya”
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)
Oleh karena itu, dapat dikatakan bahwa hasil analisis spectrogram antara rekaman  suara  asli  dan  rekaman  suara magic call komparatif identik.
Dari    analisis yang  telah dilakukan,  didapatkan  hasil  analisis sesuai pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Analisis Keterangan Analisis Input (kata) Identik Tidak Identik Pitch 20 0 20 Anova 20 15 5 Likelihood Ratio 20 0 20 Graphical Distribution 20 18 2 Spectrogram 20 15 5 Hasil analisis pada Tabel 7 yang telah  dikemukakan,  rekaman  suara  asli dan rekaman suara magic  call memiliki tingkat identik didapatkan nilai
persentase seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil analisis rekaman suara
Berdasarkan penelitian ini,
menunjukkan bahwa aplikasi magic call dapat  digunakan  untuk  melakukan manipulasi suara.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  yang telah  dilakukan  analisis  rekaman  suara antara rekaman suara magic call dengan rekaman suara yang asli dapat dilakukan dengan  metode  forensik  audio.  Analisis pitch pada  kasus  rekaman  suara magic call tidak dapat digunakan, karena telah terjadi  perubahan  pada  nilai pitch pada rekaman  suara.  Rekaman  suara magic call ternyata memiliki level identik yang cukup tinggi dengan rekaman suara yang asli  pada  analisis graphical distribution dan  analisis spectrogram .  Sehingga dapat  diartikan  bahwa  untuk  analisis rekaman  suara  yang  menggunakan magic  call dapat  menggunakan  analisis statistik  anova, graphical distribution dan analisis spectrogram . Adapun saran-saran untuk penelitian  selanjutnya  yaitu  analisis rekaman suara magic  call dapat dilakukan pada aplikasi lainnya,
kemudian  perlu  adanya  penelitian  lebih lanjut  terkait  dengan  rekaman  suara magic call, dengan metode yang berbeda seperti  analisis  dengan  metode  lain seperti backpropagation neural network, neural network dan machine learning.
Lisensi: Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-SA 4.0)

## DAFTAR PUSTAKA
Al-Azhar  Nuh,  M.  (2011). AUDIO FORENSIC : Theory and Analysis . 1–38. Aligarh,  A.,  &  Hidayanto,  C.  (2016).
Implementasi  Metode  Forensik dengan  Menggunakan  Pitch  , Formant  ,  dan  Spectrogram untuk  Analisis  Kemiripan  Suara Melalui Perekam Suara Telepon Genggam Pada Lingkungan yang Bervariasi . 5 (2).
Baskoro,  A.  B.,  Cahyani,  N.  D.,  & Putrada,  A.  G.  (2020). Analysis of  Voice  Changes  in  Anti Forensic  Activities  Case  Study : Voice  Changer  with  Telephone Effect . 6 (2), 64–77. https://doi.org/10.21108/IJOICT .2020.00.508 Huizen,  R.  R.,  Ketut,  N.,  Ari,  D.,  & Hostiadi,  D.  P.  (2015). Analisis Pengaruh Sampling Rate Dalam Melakukan Identifikasi Pembicara Pada Rekaman Audio . 9–10. Irawan,  A.-.  (2022).  Analisa  Manual Statistic Untuk Identifikasi Suara Pada  Audio  Forensik. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer) , 6 (1), 75. https://doi.org/10.26798/jiko.v6i 1.236 Khan, M. K., Zakariah, M., Malik, H., &
Choo,  K.  R.  (2017).  A  novel audio forensic data-set for digital multimedia  forensics  A  novel audio forensic data-set for digital multimedia forensics. Australian
Journal  of  Forensic  Sciences , March , 1–18. https://doi.org/10.1080/0045061 8.2017.1296186 Maher, R. C. (2014). Overview of Audio Forensics  Overview  of  Audio Forensics . April 2010 .
https://doi.org/10.1007/978-3- 642-11756-5
N,  R.  (2023).  Analisis  Statistik  Pitch Pada  Audio  Forensik  Untuk Bukti  Digital. Cyber  Security Dan  Forensik  Digital , 5 (2),  66– 70. https://doi.org/10.14421/csecurit y.2022.5.2.2345
Rose,  P.  (2002).  Forensic  Speaker Identification.  In SciencesNew York (Vol. 20025246). https://doi.org/10.1201/9780203 166369 Subki, A. (2017). Suara Voice Changer Dengan Rekaman Suara .
Subki, A., Sugiantoro, B., & Prayudi, Y. (2018). Analisis Rekaman Suara Voice  Changer  dan  Rekaman Suara Asli Menggunakan Metode Audio Forensik. Indonesian Journal on Networking and Security (IJNS) ,
7 (1).
http://ijns.org/journal/index.php/ ijns/article/view/39/38 Wicaksono,  A.,  Adinandra,  S.,  & Prayudi, Y. (2020). Penggabungan  Metode  Itakura Saito Distance dan Backpropagation Neural Network untuk Peningkatan Akurasi  Suara  pada  Audio Forensik  (  Combining  Itakura Saito Distance and Backpropagation Neural Network  Methods  to  Improve Sound Accuracy in Audio Forensic  ). JUITA  -  Jurnal Informatika , 8 (November), 225–
233.
Zulpahmi,  M.,  Prayudi,  Y.,  Luthfi,  A.,
Informatika,  P.  S.,  Magister,  P., Indonesia,  U.  I.,  Informatika,  J.,
&  Indonesia,  U.  I.  (2022).
Analisis  Rekaman  Suara . 9 (4),
3205–3215.