Analisis Statistik Manipulasi Pitch Suara Menggunakan Audio Forensik Untuk Bukti Digital

Authors

Rusydi Umar Universitas Ahmad Dahlan
Sunardi Sunardi Universitas Ahmad Dahlan
Muhammad Fauzan Gustafi Universitas Ahmad Dahlan

DOI:

https://doi.org/10.12928/mf.v1i1.702

Abstract

Rekaman suara adalah salah satu barang bukti digital yang bisa ditemukan dalam suatu kasus pidana maupun perdata, misalnya berupa rekaman perbincangan antara pelaku pidana. Barang bukti berupa rekaman suara atau audio sangat mudah dimanipulasi untuk menyembunyikan identitas dari rekaman suara tersebut. Pada era milenial ini sangat mudah mendapatkan alat atau perangkat lunak untuk manipulasi data terutama pada kasus ini adalah manipulasi rekaman suara. Aplikasi manipulasi rekaman suara pada dasarnya adalah merubah sinyal digital atau analog. Studi kasus pada penelitian ini adalah manipulasi rekaman suara menggunakan aplikasi Voice Changer yang ada pada smartphone Android dan dianalisis menggunakan statistik pitch. Penggunaan aplikasi Praat dapat diketahui nilai pitch maksimum, minimum, nilai tengah, rata-rata dan nilai deviasi standar sebagai parameter untuk mengetahui bahwa suara yang telah dimanipulasi tersebut identik dengan rekaman suara asli. Hasil yang didapatkan dalam penelitian dengan kasus manipulasi rekaman suara yang berisi 20 kata yang telah dimanipulasi adalah tidak identik dengan rekaman suara asli.

References

Al-Azhar, M. N. (2011). Audio Forensic: Theory and Analysis. Pusat Laboratorium Forensik Polri Bidang Fisika Dan Komputer Forensik.

Helmiyah, S., Fadlil, A., Yudhana, A., Informatika, M. T., & Dahlan, U. A. (2018).

Pengenalan Pola Emosi Manusia Berdasarkan Ucapan Menggunakan Ekstraksi Fitur Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) Speech Based Emotion Pattern Recognition Using Mel- Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) Feature Extraction, 4(2), 372-381.

Huizen, R. R., Jayanti, N. K. D. A., & Hostiadi, D. P. (2017). Model Evaluasi Rekaman

Percakapan Di Audio Forensik, 133-140.

Putri, V. R. C., & Sunarno, S. (2014). Analisis Rekaman Suara Menggunakan Teknik Audio Forensik Untuk Keperluan Barang Bukti Digital, 3(1), 7-13.

Riadi, I., & Hariani, H. (2017). Detection Of Cyberbullying On Social Media Using Data Mining Techniques, 15(3), 244-250.

Riadi, I., Umar, R., & Firdonsyah, A. (2017). Identification Of Digital Evidence On Android's Blackberry Messenger Using Identification Of Digital Evidence On Android's Blackberry Messenger Using NIST Mobile, (June).

Riadi, I., Yudhana, A., & Febriansyah Putra, M. C. (2018). Akuisisi Bukti Digital Pada Instagram Messenger Berbasis Android Menggunakan Metode National Institute of Justice (NIJ), 4, 219-227.

Saputra, A. P., Mubarok, H., & Widiyasono, N. (2017). Analisis Digital Forensik pada File Steganography (Studi kasus : Peredaran Narkoba ), 3(April), 179-190.

Sharma, S., Shukla, A., & Mishra, P. (2014). Speaker and Gender Identification on Indian Languages using Multilingual Speech, 1(4), 522-525.

Subki, A., Sugiantoro, B., & Prayudi, Y. (2018a). Analisis Rekaman Suara Voice Changer dan Rekaman Suara Asli Menggunakan Metode Audio Forensik. Indonesian Journal on Networking and Security (IJNS), 7(1). Retrieved from http://ijns.org/journal/index.php/ijns/article/view/39/38

Subki, A., Sugiantoro, B., & Prayudi, Y. (2018b). Membandingkan Tingkat Kemiripan Rekaman Voice Changer Menggunakan Analisis Pitch, Formant dan Spectogram. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 5(1), 17. https://doi.org/10.25126/jtiik.201851500

Umar, R., Riadi, I., & Hanif, A. (2018). Analisis Bentuk Pola Suara Menggunakan

Ekstraksi Ciri Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) Voice Pattern Form Analysis Using Feature Extraction Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), 4(2), 294-304.

Downloads

Published

2019-09-26

Issue

Vol. 1 No. 1 (2019)

Section

Articles

License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Start from 2019 issues, authors who publish with JURNAL MOBILE AND FORENSICS agree to the following terms:

Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.