Manusia dapat melakukan interaksi sesamanya dengan menggunakan berbagai isyarat, yaitu ucapan , bahasa tubuh, gerak gerik, dan lain-lain. Isyarat yang berupa ucapan adalah yang paling sering digunakan oleh manusia untuk berinteraksi. Suara ucapan manusia mengandung banyak informasi yang dapat dikenali oleh manusia lain, seperti jenis kelamin, perkiraan kelompok usia, kondisi emosi, kesehatan dan oleh siapa ucapan itu dituturkan. Penelitian ini akan dibuat sebuah model untuk mengidentifikasi penutur dengan menggunakan metode back propagation. Model yang akan dikembangkan ini menggunakan elemen dasar ucapan satu kata yang dituturkan oleh seseorang yang berjenis kelamin wanita dengan rentang waktu usia 20 tahun sampai dengan 30 tahun. Pengambilan ciri atas ucapan itu adalah berdasarkan Fast Fourier Transform (FFT). Sebanyak 18 ucapan yang dituturkan oleh penutur asli dan 18 ucapan bukan asli akan dipergunakan sebagai data training untuk membentuk model menggunakan back propagation. Model yang akan diperoleh sebagai alat test terhadap data yang belum pernah detraining sebelumnya.