Perbandingan Tingkat Kemiripan Antara Suara Langsung Dan Suara Buatan Menggunakan Metode MFCC, DTW Dan KNN Untuk Mendukung Analisa Audio Forensik

Abstract

Audio forensik merupakan penerapan ilmu pengetahuan dan metode ilmiah dalam penanganan barang bukti digital berupa audio. Audio digunakan untuk mendukung pengungkapan berbagai kasus tindak kriminal dan mengungkap berbagai informasi yang diperlukan dalam proses persidangan. Selama ini penelitian terkait audio forensik lebih pada sebuah suara-suara manusia yang direkam secara langsung, baik menggunakan rekaman suara atau rekaman suara pada Smartphone yang tersedia pada layanan Google Play ataupun di iOS Store. Penelitian ini mencoba melakukan analisis perbandingan suara langsung (suara manusia) dengan suara buatan yang ada pada Google Voice dan suara buatan lainnya. Metode yang digunakan pada penelitian ini, diantaranya dengan analisis teknik audio forensik melalui parameter pitch, formant dan spectogram dan analisis menggunakan ekstrasksi ciri metode Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC), metode Dynamic Time Warping (DTW) serta menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Rekaman suara langsung dan suara buatan yang telah dibuat kemudian dilakukan pemotongan menjadi perkata. Potongan dari rekaman suara tersebut kemudian dilakukan pengujian. Pengujian menggunakan teknik audio forensik dengan aplikasi Praat didapatkan kata yang mirip antara suara langsung dan suara buatan dan memberikan informasi akurasi sebesar 40,74% sedangkan pengujian menggunakan metode MFCC, DTW, KNN dengan sistem yang telah dibangun menggunakan Matlab didapatkan informasi kata yang mirip antara suara langsung dan suara buatan dengan akurasi sebesar 33,33%.