Show simple item record

dc.contributor.advisorDr. Syarif Hidayat, M.I.T
dc.contributor.advisorFietyata Yudha, M.Kom
dc.contributor.authorMUHAMAD AZWAR
dc.date.accessioned2021-09-22T09:00:50Z
dc.date.available2021-09-22T09:00:50Z
dc.date.issued2021-03
dc.identifier.urihttps://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/32686
dc.description.abstractTindakan kejahatan yang dilakukan seseorang biasanya meninggalkan barang bukti digital yang salah satunya adalah rekaman suara. Untuk mengenali seseorang dari rekaman suara diperlukan pengetahuan tentang audio forensik yang mempelajari tentang pengolahan barang bukti digital berupa suara dengan metode yang baik dan benar. Metode klasifikasi dapat digunakan untuk pengenalan suara dengan pengelompokan dan membandingkan nilai spectrum suara dari hasil konversi metode MFCC, salah satu metode klasifikasi yang sering digunakan adalah KNN. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (Umar et al., 2019) menggunakan metode KNN dengan rumus euclidean untuk pengukuran jarak antara dua sampel rekaman suara dengan tingkat akurasi sebesar 40%. Kekurangan dari rumus euclidean yaitu nilai jarak yang dihasilkan kurang mendekati kecocokan dengan tingkat akurasi yang masih rendah. Pada penelitian ini pengukuran jarak dilakukan dengan menggunakan rumus minkowski menghasilkan nilai jarak yang mendekati kecocokan dan peningkatan akurasi. Proses pengujian menggunakan metode KNN dengan rumus minkowski untuk pengukuran jarak dimana sampel rekaman suara pembanding didapatkan dari hasil perekaman suara dua responden yang mengucapkan 21 kata sesuai naskah yang dibuat berdasarkan rekaman suara tersangka. Metode KNN dengan rumus minkowski melakukan pengukuran jarak berdasarkan nilai spectrum yang dihasilkan dari hasil konversi sampel rekaman suara menggunakan metode MFCC. Dari hasil pengujian didapatkan 9 kata yang mendekati kecocokan dengan suara tersangka (suspect) yang menampilkan nilai jarak terkecil sebagai tingkat kecocokan, sedangkan responden kedua tidak ada kata yang mendekati kecocokan. Tingkat akurasi metode KNN dengan rumus minkowski dalam pengukuran jarak dapat dihitung menggunakan tabel confusion matrik menghasilkan tingkat akurasi sebesar 71% artinya terdapat peningkatan tingkat akurasi yang didapatkan metode KNN dengan rumus minkowski dibandingkan dengan menggunakan rumus euclidean.en_US
dc.publisherUniversitas Islam Indonesiaen_US
dc.subjecteuclideanen_US
dc.subjectminkowskien_US
dc.subjectspectrumen_US
dc.subjectsuspecten_US
dc.subjectconfusion matriken_US
dc.titlePengenalan Suara Rekaman Pelaku Kejahatan Dengan Metode Minkowski Untuk Proses Investigasi Audio Forensiken_US
dc.Identifier.NIM17917214


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record