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%.