Teknik Audio Forensik Menggunakan Metode Analisis Formant Bandwidth, Pitch dan Analisis Likelihood Ratio
Bara Sura Deva 1 , Is Mardianto 2
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Trisakti, Jakarta, Indonesia bara06412020@std.trisakti.ac.id mardianto@trisakti.ac.id
Diterima 23 Oktober 2018 Disetujui 21 Desember 2018
Abstract —  Audio  forensics  is  a  branch  of  digital forensic science with a scientific  method of  data analysis process  used  to  investigate  and  build  facts  in  the  trial. Voice  subject  can  show  the  identity  of  someone  through voice  identification  method  with  data  comparation technique.  If  the  result  is  identical  with  the  voice  of  the perpetrator then the evidence of the sound recording can be  used  as  a  tool  of  law  enforcement  in  court. Comparison  of  voice  data,  performed  through  statistical analysis  of  pitch,  formant,  bandwidth,  spectrogram  and likelihood  ratio  to  obtain  quantitative  data  and  visual data from the investigated subject matter. Forensic audio in  this  research  uses  two  main  methods  to  analyse  the authenticity  of  sound  proof  recordings,  namely  the method  of  formant  bandwidth  analysis  and  likelihood ratio analysis method. Formant bandwidth analysis using the  Anova  method.  In  addition  to  using  the  Anova method,  an  analysis  using  the  likelihood  ratio  method was  performed  to  determine  the  score  of  the  sound recording.  The  use  of  this  analysis  is  a  method  that  can assist in determining whether or not a record of evidence is  identical.  So  that  can  be  a  benchmark  accuracy  of formant  bandwidth  analysis  that  has  a  truth  level  of 95%.
Index  term —  Audio  forensik, Voice  Identification, Formant, Bandwidth

## I. P ENDAHULUAN
Penelitian  bertujuan  menguji  teknik  identifikasi suara  dengan  metode formant  bandwidth,  pitch dan likelihood ratio menghasilkan kecocokan suara yang signifikan.  Metode  identifikasi  suara  dapat  menjadi referensi  bahan penelitian yang masih terbatas. Audio forensik merupakan cabang ilmu digital forensik yang saat ini berkembang di Indonesia. Sehingga diharapkan penelitian ini dapat mengembangkan audio forensik  di  Indonesia.  Audio  forensik  dapat  menjadi salah  satu  alat  untuk    membantu  penegakan  hukum, karena audio forensik dapat membantu mengidentifikasi  subyek  data  suara  sehingga  dapat digunakan sebagai alat bukti di muka persidangan.

## II. T EORI D ASAR

## A. Audio Forensik
Audio  forensik  dapat  didefinisikan  sebagai penggunaan  audio  dan  penerapan  ilmu  pengetahuan yang  terkait  untuk  menyelidiki  dan  membangun  fakta –  fakta  di  persidangan  [6].  Bukti  dari  rekaman  suara dapat  menunjukkan  identitas  dari  subyek  dengan menggunakan voice identification [8].
Metode voice  identification menggunakan  analisis statistik pitch, formant, bandwitdh , dan spectogram[8]. Berikut merupakan aspek utama dalam audio forensik :
- Data authentication
- Data enhancement
- Data interpretation
B. Komponen Suara
A. B1. Pitch
Masing  –  masing  individu  memiliki pitch yang khas  dan  sangat  dipengaruhi  oleh  aspek  fisiologis laring  manusia  [10]. Pitch merupakan  tinggi  rendah nada  dalam  suatu  bunyi.Pada  suara  manusia, pitch dihasilkan oleh frekuensi getar yang disebut frekuensi dasar yang memiliki notasi 0 [11].
Pada  kondisi  percakapan  normal,    tingkat  khas pitch pada laki- laki adalah 50-250Hz sedangkan pada wanita  sekitar  120-500Hz.Analisis pitch dilakukan dengan menganalisa pitch yaitu minimum pitch , rata – rata  pitch,  dan  maksimum  pitch.Tetapi  analisis  pitch ini  tidak  berpengaruh  banyak  ketika  kondisi  suara seseorang  yang  berbicara  pada  rekaman  berbeda dengan  kondisi  pengambilan  suara  pembanding  [9] [11].

## B. B2. Formant
Formant adalah  frekuensi  –  frekuensi  resonansi dari  filter,yaitu vocal  tract  (articulator) yang meneruskan  dan  menyaring  bunyi  periodik  dari getarnya  pita  suara  menjadi  bunyi  output  kata  –  kata. Formant merupakan  suatu  energi  frekuensi  tertinggi pada  suara[10].  Frekuensi  formant  bersifat  tidak
terbatas,tetapi  untuk  mengidentifikasi  suara  seseorang terdapat empat formant yang dianalisa yaitu :
- Formant 1 (F1) -
Formant 2 (F2)
-
Formant 3 (F3)
-             Formant 4 (F4)[11]

## C. B3. Spektogram
Spektogram adalah bentuk visualisasi dari masing- masing  nilai  formant  yang  dilengkapi  dengan  level energi  yang  bervariasi  terhadap  waktu.  Istilah  level energi  ini  disebut  dengan  Formant  Bandwidth.  Pada kasus  pemalsuan  suara  pelaku  akan  mengubah  suara dengan  teknik pitch  shift .  Fungsi  dari formant bandwidth inilah  yang  dapat  mengidentifikasi  suara aslinya  [10].  Spektogram  juga  dikeenal  dengan  istilah voice  fingerprint karena  memiliki  hal  –  hal  yang bersifat detil di dalamnya. .

## C. Metodologi
Audio  forensik  menggunakan  dua  metode  analisa untuk  menganalisa  keaslian  barang  bukti  rekaman suara  yaitu  analisa  statistik pitch ,  statistik formant bandwidth dan  metode  analisa likelihood  ratio .  Pada data  statistik formant dan bandwidth tersebut digunakan metode one way Anova untuk mendapatkan identik  atau  tidaknya  suatu  rekaman  suara  yang  telah dipenggal  per  bagian  kata. . Berikut  merupakan  SOP diagram yang menggunakan metode statistik Anova.
Gambar 1. SOP diagram analisis formant bandwidth
D. E. Analisis Statistik Pitch
Analisis ini berdasarkan pada perhitungan statistik nilai  pitch  dari  masing  –  masing  suara  barang  bukti dan suara subyek pembanding. Karakteristik pitch dari masing  –  masing  suara  dibandingkan  melalui  nilai minimum pitch ,  nilai maximum  pitch ,  dan  nilai mean pitch [14].  Jika  karakteristik  pitch  dari  masing  – masing  suara  menunjukkan  perbedaan  yang  besar, dapat  disimpulkan  bahwa  pitch  dari  suara  rekaman barang bukti dan suara pembanding adalah berbeda[14].
Gambar 2. Contoh statistik pitch [16]
Gambar  2  merupakan  contoh  gambar  analisa statistik pitch .  Pada  tabel  statistik  tersebut  terdapat nilai  dari  masing  –  masing  suara  hasil analisa  pitch. Pitch minimum berarti menunjukkan nilai terkecil dari pitch, pitch maximum menunjukkan nilai terbesar dari pitch,  pitch  quantile untuk  menunjukkan  nilai  tengah ( median )  dari pitch,  pitch  mean untuk  menunjukkan nilai  rata  –  rata pitch ,  dan pitch  standard  deviation untuk  mencari  nilai  standar  deviasi  (penyimpangan) dari pitch tersebut[14].
Dalam metode analisis pitch ini, dapat menghasilkan  kesimpulan  bahwa  suara  barang  bukti dan suara pembanding berbeda  walaupun berdasarkan subjek yang sama. Hal tersebut dikarenakan nilai pitch sangat  bergantung  pada  tingkat  intonasi  suara  yang diucapkan.  Sehingga  tingkat  analisis  statistik pitch kurang  akurat  dibandingkan  analisis  formant  dan spektogram dalam melakukan voice identification [14].

## F. Metode Analisis ANOVA
Analysis  of  variances menghitung  nilai  –  nilai formant  1,    formant  2,  formant  3,  dan  formant  4 berdasarkan  statistik  suara  barang  bukti  dan  suara subyek pembanding [14]. Metode ANOVA merupakan bagian  dari spreadsheet  tools yang  berguna  untuk mencari  nilai probabillity yang  berasal  dari  dua  atau lebih sample data yang terkategorisasi atau dikelompokkan.
Tabel 1. Analisis Keseluruhan Formant dengan
One – Way ANOVA Jenis Formant Ratio F P value F critical Conclusion Formant 1 0.98 0.55 3.98 Accepted Formant 2 8.95 0 3.98 Rejected Formant 3 1.39 0.24 3.98 Rejected Formant 4 2.74 0.1 3.98 Rejected
Metode  Anova  menunjukkan  tingkat  perbedaan nilai  kelompok  data  dari  masing  –  masing    formant dari suara barang bukti dan suara subyek pembanding yang ditandai dengan perbandingan ratio F, F critical , dan nilai probabilitas ( P –  value ). Anova menggunakan  tingkat  signifikan  0.05  untuk  nilai probabilitas  yang  mencapai  keputusan  yang  benar pada setiap perbandingan tunggal adalah 0.95. Dengan demikian kesimpulan dari analisa metode ini memiliki tingkat akurasi pengenalan 95% [14][17][18].

## ISSN 2085-4552

## G. Analisis Bandwidth
Analisis bandwidth menggunakan  aplikasi pitch shift atau  subyek  berbicara  dengan  menggunakan intonasi  suara  dan  aksen  yang  berbeda  untuk  suara subyek pembanding[14].

## H. Analisis Graphical Distribution
Analisis  ditujukan  untuk  menggambarkan  bentuk grafis pola penyebaran atau distribusi masing – masing nilai formant guna melihat tingkat perbedaan distribusi nilai  formant  suara  barang  bukti  dan  suara pembanding.  Jika  terdapat  nilai  menyimpang  dalam hasil  analisa  formant  dan  membuat  hasil  kesimpulan yang  keliru  maka  analisis graphical  distribution ini dapat mengkoreksi kesimpulan analisa yang keliru[14].
Gambar 3.  menunjukkan bahwa formant 1 dan formant 2 antara suara Test 1 dan Test 2 memiliki perbedaan pada tingkat penyebarannya
Pada  contoh  gambar  analisis  grafik  distribusi tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa nilai formant antara  suara  barang  bukti  dengan  suara  pembanding tidak  identik  dikarenakan  grafis  menyebar  dengan lebar.  Analisis  ini  menggunakan  aplikasi Gnumeric untuk memetakan persebaran grafisnya.

## I. Analisis Spektogram
Analisis  ini  menunjukkan  pola  umum  yang  khas pada kata yang diucapkan pada pola khusus yang khas pada  masing  –  masing  suku  kata  yang  dianalisis. Spektogram  memvisualisasikan  suara  untuk  dapat  di analisa.  Pola  pola  khas  tersebut  termasuk  dalam analisis tingkatan energi ( bandwidth ) masing – masing formant [14].  Jika  pola  –  pola  tersebut  untuk pengucapan  kata  –  kata  tertentu  dari  suara  barang bukti dan suara subyek pembanding tidak menunjukkan  perbedaan,  maka  dapat  disimpulkan kedua suara tersebut adalah identik.

## E. K. Likelihood Ratio
Melakukan  metode  analisis  dengan  detail  yang lebih  dalam  terhadap  analisis  statistik formant dan bandwidth yaitu dengan menggunakan metode analisis likelihood ratio (LR) atau rasio kemiripan[14]. Rumus likelihood ratio adalah sebagai berikut [13][15] LR) = p(E|H p ) (1)
p(E|Hd)
p(E|Hp) merupakan  hipotesis  tuntutan  suara rekaman  barang  bukti  dan  suara  subyek  pembanding
dari  orang  yang  sama. p(E|Hd) merupakan  hipotesis suara  perlawanan  yaitu  suara  barang  bukti  dan  suara pembanding berasal dari orang yang berbeda. p(E|Hp) berasal dari p – value anova, sedangkan p(E|Hd) = 1 - p(E|Hp).
Tabel 2. Hasil Analisis likelihood ratiod (LR) yang mendukung hipotesis p(E|Hp)
Formant Kata Saya P – value = p(E|Hp p(E|Hd LR Verbal statement Formant 1 0.667888 0.332112 2.011029 VeryStrong evidence to support Formant 2 0.000051 0.999949 0.000051 Moderately evidence to support Formant 3 0.001159 0.998841 0.001160 Moderate evidence to support Formant 4 0.068215 0.931785 0.073208 Strong Evidence to support Formant 5 0.000000 1.000000 0.000000 Limited evidence to support
Jika LR > 1 maka mendukung p(E|Hp) , jika LR < 1  maka    p(E|Hd)  yang  didukung.  Nilai  p(E|Hp)  >  0.5 untuk  dapat  menyimpulkan  bahwa  suara  barang  bukti dan  suara  pembanding  identik.  Analisis likelihood ratio ini  dapat  digunakan  untuk  memperkuat  hasil analisis Anova yang diperoleh sebelumnya dikarenakan  metode  ini  dapat  menjelaskan  tingkatan likelihood  ratio yang  mendukung  proses  penuntutan maupun hipotesis perlawanan [14][15].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  dibahas  tentang  cara  percobaan dari analisa sample rekaman suara. Berikut merupakan diagram percobaannya.
Gambar 4.  Diagram Percobaan
Diagram  diatas  menunjukkan  langkah  –  langkah yang dilakukan  untuk  menganalisa suatu barang bukti rekaman suara berdasarkan penelitian penulis.

## A. Analisis Formant Bandwidth
Pada  metode  ini,  penyidik  menganalisa  komponen suara  dari  suatu  rekaman  barang  bukti.  Yang digunakan  adalah  mengolah  nilai  data  dari formant & bandwidth dan dilakukan perbandingan statisktik nilai p  –  value yang  menggunakan one  way ANOVA.

## ISSN 2085-4552
Kemudian  menambahkan  grafik  terdistribusi  sebagai penunjang identik atau tidaknya suatu rekaman barang bukti  suara. Sebelum  rekaman  barang  bukti  dan pembanding  dianalisa,  terlebih  dahulu  rekaman  suara tersebut  harus  dipenggal  menjadi  beberapa  kata. Jumlah  kata  yang  dipenggal  dari  suatu  rekaman  suara minimal  adalah  20  kata.  Hal  ini  ditujukan  untuk mencari kesamaan suara dari tiap – tiap kata.
Gambar 5. Tabulasi formant dan nilai – nilai bandwidth Nilai  –  nilai formant ini berguna  sebagai  bahan analisa  statistik  dengan  menggunakan  teknik  analisa one way ANOVA.
Gambar 6. Nilai formant dan bandwidth Nilai formant dan bandwidth yang  dihasilkan tersebut  terdiri  dari  nilai  rekaman  suara  barang  bukti dan pembanding yang setelahnya dianalisa menggunakan  teknik  ANOVA.  Setelah  dilakukan analisa, akan muncul nilai f, f critical, dan p – value.
Gambar 7. Hasil ANOVA nilai F, F critical, & P –
value
Pada  gambar  9  terlihat  nilai  ANOVA  dari F1( formant 1)  dan  F2( formant 2).  Cara  mengetahui apakah  perbandingan  rekaman  suara  tersebut  identik atau  tidak  adalah  cukup  dengan  melihat  p  – value. Nilai p – value yang dibutuhkan harus sama atau lebih dari  0.5.  Cara  lainnya  juga  dapat  melihat  dari perbandingan  nilai  F  dan  F critical. Jka  nilai  F  lebih kecil  dari  F critical maka  dapat  menunjukkan  kedua kelompok  data  yang  dibandingkan  dan  dianalisa menggunakan  teknik  ANOVA  memiliki  kesamaan. Untuk menarik kesimpulan Analisis ANOVA formant cukup  melihat  pada  nilai  F1  dan  F2,  karena  pada  2 nilai  frekuensi formant tersebut  terdapat  frekuensi suara  pembicara  yang  lebih  jelas.  Untuk  nilai bandwidth hanya  digunakan  sebagai  penunjang  jika subjek  suara  pembanding  memberikan  suara  intonasi yang berbeda.

## F. Analisis Spektogram
Dari  hasil  analisis  ini  akan  kita  lihat  pola  energi atau formant  bandwidth suatu  rekaman  suara.  Karena formant bandwidth dapat menentukan kejelasan suara, semakin  kecil bandwidth  – nya  semakin  jelas suaranya[10].  Kualitas microphone pada  perekam suara  dapat  mempengaruhi  nilai  frekuensi  suara. Semakin  baik  kualitasnya  maka  nilai  frekuensi  yang akan dianalisa akan semakin mudah. Pola energi suara atau bandwidth yang  tercatat  pada  spektogram  juga akan semakin jelas[1].

## G. Hasil Analisis
Tabel 3 menunjukkan hasil analisis rekaman suara menggunakan  analisis pitch dan formant  bandwidth menggunakan  metode  ANOVA . Pada  tabel  III, penggalan  kata  yang  dianalisa  adalah  kata: voice yang memiliki  nilai  F1  sebesar  0.9  dan  F2  0.8.  Penggalan kata  tersebut  diambil  dari  6 sample suara.  Pada spektogram  subyek  pembanding voice A  dapat disimpulkan  bahwa sample tersebut  identik  dengan spektogram  barang  bukti  karena  memiliki  pola  energi yang  relatif  sama    dibandingkan  dengan  spektogram sample suara subyek pembanding yang lain. Lalu pada
nilai  statistik pitch  sample voice A  memiliki  selisih yang  sedikit  antara  nilai  minimum, maximum, dan mean pitch. Kemudian ditunjang dengan data grafik distribusi dimana titik – titiknya saling berdekatan dan bertindihan    sehingga  berdasarkan  analisis formant bandwidth kata tersebut dinyatakan identik.
Tabel 3.  Hasil analisis spektogram dan nilai pitch
Nilai Statistik Pitch
A. Gambar Spektogram F0 BB Min :
112.38 Hz Max : 118.48 Hz Mean :
117.32 Hz
F0 PBA
Min :
129.14 Max : 131.65 Hz Mean : 130 Hz F0 PBB Min :
134.34 Max :
142.10 Hz Mean : 138.41 Hz
F0 PBC
Min : 96.9 Hz
Max : 211.46 Hz Mean : 134.67 Hz
Gambar 8.  Spektogram  BB voice
Gambar9. Spektogram PBA voice
Gambar 10. Spektogram PBB voice
Nilai Statistik Pitch A. Gambar Spektogram F0 PBD Min : 96.9 Hz
Max : 221.9 Hz Mean : 140.2 Hz
F0 PBE
Min : 229.41 Hz Max : 270.5 Hz Mean : 249.8 Hz
F0 PBF
Min :
221.19 Hz
Max :
283.02 Hz Mean :
241.09 Hz Nilai Formant Bandwidt h ANOVA Gambar 11. Spektogram PBC voice Gambar 12. Spektogram PBD voice Gambar 13. Spektogram PBE voice Gambar 14. Spektogram PBF voice

## ISSN 2085-4552
Nilai Statistik Pitch A. Gambar Spektogram B. Gambar Grafik Terdistribusi F1 : 0.9 F2 : 0.5 F3 : 0.8 F4 : 0.7 F1 : 1.4 F2 : 0 F3 : - F4 : 0.2
Gambar 15. Grafik distribusi F1 VS F2 Kata Voice A
Gambar 16. Grafik distribusi F3 VS F4 Kata
Voice A
Gambar 17. Grafik distribrusi F1 vs F2 Kata Voice B
Nilai Statistik Pitch A. Gambar Spektogram F1 : 0.1 F2 : 0.8 F3 : - F4 : - F1 : 0 F2 : 7.8 F3 : 0.2 F4 : -
Gambar 18. Grafik distribusi F3 vs F4 Kata Voice B
Gambar 19. Grafik distribusi F1 vs F2 Kata Voice C Gambar 20. Grafik distribusi F3 vs F4 Kata Voice C
Nilai Statistik Pitch A. Gambar Spektogram F1 : 1.3 F2 : 8.6 F3 : - F4 : - F1 : 0 F2 : 0 F3 : - F4 : -
Gambar 21. Grafik distribusi F1 vs F2 Kata Voice D
Gambar 22. Grafik distribusi F3 vs F4 Kata Voice
D
Gambar 23. Grafik Distribusi F1 vs F2 Voice E
Nilai Statistik Pitch A. Gambar Spektogram
Gambar 24. Grafik Distribusi F3 vs F4 Voice E
Gambar 25. Grafik Distribusi F1 vs F2 Voice F Gambar 26. Grafik Distribusi F3 vs F4 Voice F

## IV. S IMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  6  sample rekaman  suara  dengan  2  subyek  suara  laki  –  laki  dan perempuan  dan  1  rekaman  suara  yang  identik  dengan masing  –  masing  gender.  Variasi  sample  rekaman suara  masih  memiliki  keterbatasan  sehingga  perlu adanya  penelitian  lebih  lanjut.  Analisis  pengenalan suara  yang  digunakan  untuk  menentukan  identik  atau tidaknya sample barang  bukti      dalam  audio  forensik yang  dilakukan  penelitian  ini  menggunakan  dua
metode  utama,  yaitu  metode  analisa formant bandwidth dan  analisis likelihood  ratio .  Dibutuhkan penggalan kata yang banyak dari rekaman suara untuk mendapatkan  nilai  frekuensi  komponen  suara,  karena semakin  banyak  kata  yang  dipenggal  untuk  dianalisa maka  kemungkinan  untuk  mendapatkan  nilai  yang identik  akan  semakin  besar.  Tingkatan  konfidensi dalam  melakukan sampling adalah  90%,  95%,  dan 99%.  Secara default tingkat  konfidensi  yang digunakan  pada  metode  Anova  dan likelihood  ratio adalah 95% dengan error rate sebesar 0.05 [17][18].

## D AFTAR P USTAKA
[1] Dittmann,  Jana  Universit,  Otto-von-guericke  Prof,
Germany  Katzenbeisser,  Stefan  Universit,  Technische Prof,  Germany  Craver,  Scott  A  States,  United,
“Statistical  Patterns  for  Audio  Forensics”  Germany, 2013.
[2] U.  Analisa,  S.  Pada,  and  B.  Bukti,  “TEKNIK FORENSIKA  AUDIO  UNTUK  ANALISA,”  March,
2017.
[3] R.  R.  Huizen,  N.  Ketut,  D.  Ari,  and  D.  P.  Hostiadi, “Model  Acquisisi  Rekaman  Suara  Pebanding  Di  Audio Forensik,” 2016.
[4] A.  Aligarh,  C.  Hidayanto,  S.  Si,  and  M.  Kom,
“Implementasi  Metode  Forensik  dengan  Menggunakan Pitch  ,  Formant  ,  dan  Spectrogram  untuk  Analisis Kemiripan  Suara  Melalui  Perekam  Suara  Telepon
Genggam  Pada  Lingkungan  yang  Bervariasi,”  Jurnal Teknik ITS, vol. 5, no. 2, 2016.
[5] “Audio  Forensic  History  -  Lets  Share.”  [Online].
Available: http://ilmuta.weebly.com/audio- forensic/audio-forensic-history. [Accessed: 28-Mar- 2017].
[6] A.  Rifa’i  and  S.  Sukiswo  Supeni  Edi,  “Unnes  Physics Journal,” Unnes Phys. J., vol. 2, no. 1, pp. 18–23, 2013.
[7] “-Growing  Smart  With  Information:  Audio  Forensik: Teori  dan  Metode  Analisis.”  [Online].  Available:
http://hyperpost.blogspot.co.id/2016/10/audio- forensikteori-dan-metode-analisis.html.  [Accessed:  28- Mar-2017]. [8] E.  Primeau,  “What  is  Audio  Forensics?”  [Online]. Available:  http://www.audioforensicexpert.com/what-is- audio-forensics/. [Accessed: 28-Mar-2017].
[9] E.  Primeau,  “Voice  Identification  Analysis  Services.” [Online]. Available: http://www.audioforensicexpert.com/services/voice- identification-analysis-services/. [Accessed: 28-Mar- 2017]..
[10] Mehmet Mehdi Karakoc, “Visual and Auditory Analysis Methods  for  Speaker  Recognition  in  Digital  Forensic”,
2017.
[11] Primeau,  “Audio  Forensic  Transcription  Service.” [Online]. Available: http://www.audioforensicexpert.com/services/audio- forensic-transcription-services/. [Accessed: 28-Mar- 2017].
[12] R. C. Maher, “Audio forensic examination,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 26, no. 2, pp. 84–94, 2009.
[13] Mathur,  Surbhi  Sk,  Choudhary  Jm,  Vyas,  “Speaker Recognition System and its Forensic Implications” vol.2,
2013.
[14] M.  N.  Al-Azhar,  Digital  Forensic :  Panduan  Praktis Investigasi  Komputer,  Digital  Fo.  Jakarta:  Salemba
Infotek, 2012.
[15] P. S. Identification, “Speaker  Identification system,” pp.
1–7, 2012.
[16] http://docplayer.info/63560228-Perbandingan-media- rekam-suara-portable-dengan-berbagai-macam-sumber- suara-sebagai-barang- bukti-dalam-forensika- digital.html
[17] Montgomery,  Douglas  C,  “Design  and  Analysis  Eight Edition” 2013.
[18] Murray  Aitkin,  Francis  Brian,  John  Hindie,  “Statistical Modelling in GLIM Second Edition” 2005.