TEKNIK AUDIO FORENSIK DENGAN METODE MINKOWSKI UNTUK PENGENALAN REKAMAN SUARA PELAKU KEJAHATAN - Muhamad Azwar; Syarif Hidayat; Fietyata Yudha (Cyber Security dan Forensik Digital, 2021)
Tindak pidana yang dilakukan pelaku kejahatan sedikit tidaknya terdapat barang bukti digital yang ditinggalkan berupa rekaman suara yang dihasilkan dari percakapan menggunakan telepon, algoritma dalam menganalisis suara rekaman banyak beredar di internet salah satunya algoritma KNN yang biasanya digunakan untuk klasifikasi, identifikasi dan prediksi. Penelitian ini menggunakan algoritma tersebut dengan metode Minkowski untuk melakukan pengenalan sampel suara rekaman percakapan pelaku kejahatan dengan sampel suara tersangka. Melibatkan dua responden yang berperan sebagai tersangka dan tiga responden berperan sebagai pelaku. Masing-masing responden akan melakukan dubbing (perekaman suara) dan dipotong menjadi sebelas bagian sebagai data latih dan data uji. sampel suara percakapan akan di extract menggunakan teknik MFCC untuk mendapatkan nilai spectrum yang selanjutnya akan diproses menggunakan algoritma KNN dan metode minkowski menggunakan Python. Hasil dari penelitian ini adalah dari sebelas sampel suara tersangka pertama ada beberapa sampel suara yang Identik dengan sampel suara pelaku dengan tingkat  akurasi sebesar 0.63 terlihat dari jarak terkecil yang dihasilkan karena sampel suara pelaku yang mirip dengan sampel suara tersangka pertama diperankan oleh responden yang sama. Sedangkan tingkat akurasi yang didapatkan dari tersangka kedua sebesar 0.18 karena ada dua sampel suara pelaku yang mendekati kemiripan dengan suara tersangka kedua namun diperankan oleh responden yang berbeda, algoritma KNN dengan metode Minkowski dapat digunakan untuk melakukan pengenalan rekaman suara pelaku dengan tersangka karena menghasilkan jarak terkecil yang mendekati kemiripan sehingga barang bukti berupa rekaman suara dapat dipertanggungjawabkan dalam persidangan.