ISSN (e): 2459-9638

## Implementasi Teknik Watermarking menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital
HANNAN HARAHAP 1 , GELAR BUDIMAN 2 , LEDYA NOVAMIZANTI 3
1,2,3 Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro Telkom University
hannan.aulia@gmail.com

## ABSTRAK
Penggunaan  teknologi  dan  internet  yang  berkembang  dengan  pesat menyebabkan banyak pemalsuan dan penyebaran yang tidak sah terhadap data digital. Oleh karena itu, sangat diperlukan suatu teknologi yang dapat melindungi hak  cipta  data  multimedia  seperti  audio.  Teknik  yang  sering  digunakan  dalam perlindungan  hak  cipta  adalah  watermarking  karena  teknik  ini  memiliki  tiga kriteria  utama  dalam  keamanan  data,  yaitu  robustness,  imperceptibility,  dan safety.  Untuk  itu,  pada  penelitian  ini  dirancang  suatu  skema  yang  dapat melindungi  hak  cipta  data  audio.  Metode  yang  digunakan  adalah  Fast  Fourier Transform, yang mengubah data audio asli ke dalam domain frekuensi sebelum dilakukan  proses  penyisipan  watermark  dan  proses  ekstraksi  watermark. Watermark  disebar  pada  komponen  yang  paling  signifikan  dari  spektrum magnitude  audio  host.  Teknik  watermarking  pada  penelitian  ini  dapat menghasilkan  Signal-to-Noise  Ratio  di  atas  20  dB  dan  Bit  Error  Rate  di  bawah 5%.
Kata kunci : Audio watermarking, Copyright Protection, Fast Fourier Transform, Spektrum magnitude

## ABSTRACT
The use of technology and internet has grown rapidly that causes a lot of forgery and illegal proliferation of digital data. It needs a technology that can protect the copyright  of  multimedia  data  such  as  audio.  The  most  common  technique  in copyright  protection  is watermarking  because  it  has  three  main  criteria  in  data security: robustness, imperceptibility, and safety. This research created a scheme that  can  protect  a  copyright  of  audio  data.  The  method  that  we  used  is  Fast Fourier Transform. This method changes the original audio data into frequency domain before the embedding and extraction process. The watermark is spread into  the  most  significant  component  of  the  magnitude  spectrum  of  audio  host. This  technique  obtains  Signal-to-Noise  Ratio  above  20  dB  and  Bit  Error  Rate below 5%.
Keywords :  Audio  watermarking,  Copyright  Protection,  Fast  Fourier  Transform, Magnitude spectrum
Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  internet  dan  tempat  penyimpanan  data  digital  yang  meluas  menyebabkan banyaknya pemalsuan dan penyebaran data digital secara ilegal. Berdasarkan (Fallahpour, 2012) ,  industri  musik  sendiri  mengalami  masalah  seperti  miliaran illegal  download  di internet setiap tahunnya. Oleh karena itu, sangat diperlukan dilakukan suatu pengembangan teknologi  yang  kuat  untuk  melindungi  hak  cipta  dari  penyebaran  ilegal  dan  sabotase  data digital.  Metode digital  watermarking  banyak  dikembangkan  untuk  menyelesaikan  masalah tersebut.
Digital audio watermarking adalah proses penyisipan suatu watermark (penanda) pada sinyal audio  untuk  menunjukkan  keaslian  dan  kepemilikan.  Penelitian  mengenai  metode watermarking telah banyak dilakukan untuk menciptakan suatu audio watermark yang kuat dan tidak terdeteksi. Beberapa metode yang sering digunakan adalah metode transformasi seperti Discrete  Cosine  Transform  (DCT),  Discrete  Wavelet  Transform  (DWT),  dan  Fast Fourier Transform (FFT). Pada penelitian dengan DCT berjudul “Audio Watermarking in DCT: Embedding Strategy and Algorithm” (Zeng, 2008) , dihasilkan SNR sebesar 27 dB hingga 28 dB  dan robust  terhadap  serangan  kompresi  mp3.  Penelitian  lainnya  dilakukan  di  domain wavelet  yang  mengacu  pada  besar  SNR  yang  ditargetkan,  semakin  besar  SNR  yang diinginkan maka BER yang dihasilkan juga semakin besar (Pooyan, 2007) .
Salah  satu  contoh  teknik watermarking  yang  menggunakan  metode  FFT  berjudul  “Robust FFT  Based  Watermarking  Scheme  for  Copyright  Protection  of  Digital  Audio  Data” (Dhar, 2011) . Penelitian tersebut menghasilkan watermarked audio yang robust dan nilai SNR yang cukup  tinggi,  namun watermark  hanya  disisipkan  pada  segmen  tertentu  dalam  audio. Berdasarkan  referensi  tersebut,  pada  penelitian  ini  dilakukan  proses watermarking  pada domain  frekuensi  menggunakan  FFT.  Data watermark  disebar  sepanjang  spektrum magnitude dari data audio host untuk meningkatkan ketahanan dan kualitas yang dihasilkan. FFT  digunakan  untuk  mentransformasi  data  ke  domain  frekuensi  dengan  lebih  cepat dibanding metode transformasi DFT.
Implementasi  dari  teknik watermarking  ini  dilakukan  menggunakan  lima  buah  data  audio dengan genre yang berbeda dan satu buah citra hitam putih sebagai data watermark yang akan disisipkan ke dalam audio.

## 1.1 Digital Watermarking
Digital watermark banyak digunakan sebagai sistem perlindungan hak cipta dari data digital multimedia, seperti audio, gambar, dan video. Data penanda atau watermark tersebut dapat berupa gambar, suara, atau teks dan tidak harus sama dengan data asli yang menjadi host penyisipan watermark. Pada penelitian yang dilakukan Cox (Cox, 2008) disebutkan bahwa ada  tiga  aspek  penting  yang  membedakan watermarking  dengan  teknik  lain.  Pertama, watermark  bersifat  tidak  terlihat,  tidak  seperti  bar  code,  watermark  tidak  mengurangi estetika  dari  data  gambar host.  Yang  kedua,  watermark  tidak  dapat  dipisahkan  dari  data host tempat watermark tersebut disisipkan. Dan yang terakhir, watermark menjalani proses transformasi  yang  sama  dengan  data host.  Artinya  transformasi  atau  proses  yang  terjadi pada  data  tersebut  dapat  diketahui  dari watermark  yang  dihasilkan.  Ketiga  hal  tersebut menjadi atribut penting dalam beberapa aplikasi watermarking.
Teknik watermarking  dibagi  menjadi  dua  proses,  yaitu  proses  penyisipan  watermark  dan proses ekstraksi watermark. Proses penyisipan watermark merupakan proses penggabungan antara  data host  dengan  data  watermark.  Proses  ektraksi  watermark  adalah  proses  untuk
mendapatkan  kembali  data watermark  yang  telah  disisipkan.  Secara  umum,  proses penyisipan dilakukan dengan salah satu dari ketiga persamaan berikut ini:
𝑉 𝑖 ′ = 𝑉 𝑖 + 𝛼𝑋 𝑖 (1)
𝑉 𝑖 ′ = 𝑉 𝑖 (1 + 𝛼𝑋 𝑖 ) (2)
𝑉 𝑖 ′ = 𝑉 𝑖 (𝑒 𝛼𝑋 𝑖 ) (3)
dimana V i adalah nilai dari data host dan V i ’ adalah nilai yang telah disisipkan watermark. Variabel X i merupakan  data  watermark  berupa  nilai  (0,1)  atau  (-1,1)  dan 𝞪 adalah skala/intensitas  sisipan.  Penggunaan  salah  satu  dari  ketiga  persamaan  di  atas  bergantung dari  metode  yang  digunakan  dan  tujuan  dari watermarking  yang  ingin  dicapai.  Alur  dari teknik watermarking pada data digital dapat dilihat pada gambar 1.
Terdapat  beberapa  kegunaan  atau  aplikasi  dari digital  watermarking,  seperti  broadcast monitoring, identifikasi kepemilikan, bukti kepemilikan, pelacakan transaksi, autentikasi, copy control, device control, dan legacy enhancement. Setiap aplikasi tersebut memiliki kebutuhan dan limitasi yang berbeda dari teknik watermarking (Cox, 2008) .

## 1.2 Fast Fourier Transform
Fast  Fourier  Transform  (FFT)  adalah  suatu  transformasi  yang  mengubah  data  digital  ke domain frekuensi. FFT merupakan salah satu algoritma yang paling sering digunakan dalam menganalisis  dan  manipulasi  data  digital.  Penelitian (Rockmore,  2000) menunjukkan bahwa FFT dapat diterapkan untuk banyak hal, seperti electroacoustic music dan pengolahan sinyal  audio,  pengolahan  citra, medical  imaging,  pattern  recognition,  computational chemistry, dan lain-lain.
FFT  merupakan  perhitungan  DFT  ( Discrete  Fourier  Transform)  yang  lebih  efisien.  DFT didefinisikan dengan persamaan:
Gambar 1. Alur (a) Penyisipan Watermark (b) Ekstraksi Watermark (Cox, 1995)
Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital
𝑋̂(𝑘) = ∑ 𝑋(𝑗)𝑊 𝑁 𝑗𝑘 𝑁−1 𝑗=0 (4)
dimana 𝑊 𝑁 = exp⁡( 2𝜋√−1 𝑁 ) (5)
Persamaan tersebut dapat dilihat sebagai matriks dari perkalian titik vektor W N jk dengan X. Invers dari DFT didefinisikan sebagai:
𝑋(𝑗) = 1 𝑁 ∑ 𝑋̂(𝑘) 𝑗 𝑁−1 𝑘=0 𝑊 𝑁 −𝑗𝑘 (6)
Maka, DFT akan membutuhkan perhitungan sebanyak N 2 , sedangkan dengan menggunakan FFT perhitungan yang dilakukan hanya sebanyak (N log 2 N).

## 1.3 Serangan Pada Watermarking
Serangan pada watermarking dilakukan untuk menguji ketahanan dari teknik watermarking tersebut.  Serangan  diberikan  pada watermarked  audio  sebelum  melewati  proses  ektraksi watermark. Beberapa contoh serangan yang diberikan adalah filtering, kompresi, resampling, penambahan noise, dan lain-lain. Berikut adalah penjelasan dari serangan tersebut:
a. Filtering  adalah  proses  menyaring  frekuensi  tertentu  pada  data  digital.  Filtering sendiri dibagi empat, yaitu low pass filter, high pass filter, band pass filter, dan band stop filter. Frekuensi yang akan disaring ditentukan dari frekuensi cut-off.
b. Kompresi adalah proses untuk memperkecil ukuran data digital dengan mengubah bit rate  data  tersebut.  Semakin  kecil  bit  rate  suatu  data,  maka  akan  semakin  kecil ukurannya.
c. Resampling  adalah  mengubah  frekuensi  sampling  dari  suatu  data  digital  kemudian mengubah kembali ke frekuensi sampling awal.
d. Penambahan noise atau derau adalah menambahkan noise seperti White noise, Pink noise, Gaussian noise, ke data digital.

## 1.4 Parameter Evaluasi
Untuk  mengevaluasi  penelitian  ini,  diperlukan  parameter-parameter  untuk  menilai keseluruhan  performansi.  Pada  penelitian  ini,  akan  digunakan  dua  buah  parameter  untuk mengevaluasi sistem yang dirancang, yaitu SNR dan BER.
SNR atau Signal-to-Noise Ratio adalah perbandingan daya dalam suatu sinyal terhadap daya yang  dikandung  oleh noise  yang  muncul.  Semakin  besar  SNR  maka  semakin  baik  kualitas yang dihasilkan. SNR dihitung dengan menggunakan persamaan:
𝑆𝑁𝑅 = 10⁡ 𝑙𝑜𝑔 10 ∑ 𝑆 2 (𝑛) 𝑁 𝑛=1 ∑ [𝑆(𝑛)−𝑆 ∗ (𝑛)] 2 𝑁 𝑛=1 (7)
BER  atau Bit  Error  Rate  adalah  perbandingan  antara  jumlah  error  dengan  total  data. Semakin besar BER yang dihasilkan maka semakin jelek performansi sistem yang dilakukan. BER dihitung dengan persamaan:
𝐵𝐸𝑅 = 𝑁 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑁 𝑏𝑖𝑡𝑠 (8)
Gambar 2. Model dan Formulasi Masalah

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan suatu teknik watermarking pada data audio  digital  yang  dapat  memproteksi  hak  cipta  data  tersebut.  Untuk  mencapai  tujuan tersebut, metodologi dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu:
1. Identifikasi masalah penelitian
Pada tahap ini dilakukan identifikasi dari permasalahan yang ada menggunakan studi literatur. Literatur yang diambil  berasal dari hasil penelitian  baik dari paper journal, paper conference, maupun textbook yang berkaitan dengan tema penelitian.
2. Desain model dan formulasi masalah
Pada  tahap  ini  dilakukan  desain  model  dari  permasalahan  yang  akan  diselesaikan. Berikut adalah alur desain model dan formulasi masalah:
3. Desain model pemecahan masalah dan kuantifikasi kompleksitas Pada  tahap  ini  didesain  skema  pemecahan  masalah  tentang  teknik audio watermarking.  Teknik  ini  dilakukan  dengan  menggabungkan  dua  buah  data,  yaitu data audio host dan data watermarking, yang menghasilkan suatu data digital yang kuat terhadap serangan signal processing dan data ini juga tidak mengubah kualitas dari data host. Dengan demikian, data digital tersebut memiliki suatu penanda atau ciri khas yang dapat menjadi bukti kepemilikan.
4. Model pemecahan masalah dan validasi penelitian Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  terhadap  teknik  pemecahan  masalah  secara objektif  dan  subjektif.  Pengujian  secara  objektif  dilakukan  dengan  perhitungan  SNR untuk  menganalisis  kualitas  dari watermarked  audio  dan  perhitungan  BER  untuk menganalisis  ketahanan  dari watermarked  audio.  Pengujian  secara  subjektif dilakukan  dengan  melakukan  survei  yang  membandingkan  audio  asli  dengan watermarked audio untuk mendukung analisis dari kualitas watermarking.
5. Pengumpulan data dan analisis data Data yang digunakan merupakan data hasil pengujian. Analisis yang akan dilakukan adalah  untuk  mengetahui  performansi  dari  sistem  yang  dilakukan  dengan menghitung SNR dan BER.
6. Penyimpulan hasil
Kesimpulan  penelitian  diambil  berdasarkan  data-data  hasil  pengujian  dan  capaian tujuan.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Untuk  melakukan  pengujian  dari  skema  yang  dirancang,  digunakan  lima  buah  data  audio yang  akan  digunakan  sebagai  audio host,  dan  satu  buah  citra  hitam  putih  berukuran 130x128  piksel  yang  akan  digunakan  sebagai watermark.  Berikut  adalah  rincian  dari  data yang digunakan pada proses pengujian:
Penyebaran data secara bebas Dibutuhkan suatu penanda berupa informasi hak cipta dari data Dilakukan proses penyisipan watermark
Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital
Tabel 1. Data Audio Host No.  Nama Audio Genre Audio Tipe Audio 1 Audio 1 Musik Metal Wav file, 44100 Hz 2 Audio 2 Musik Klasik Wav file, 44100 Hz 3 Audio 3 Musik Jazz Wav file, 44100 Hz 4 Audio 4 Suara Manusia  Wav file, 44100 Hz 5 Audio 5 Musik Pop Wav file, 44100 Hz

## 3.1 Hasil Uji Kualitas
Pengujian  kualitas  teknik watermarking  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  cara, secara objektif dan subjektif. Pengujian secara kualitas dilakukan dengan melakukan survey kepada 10 orang yang mendengarkan dan membandingkan audio host dengan watermarked audio. Nilai yang diberikan dari 1-5. Skala penilaian MOS (Mean Opinion Score) dapat dilihat pada Tabel 2. Hasil survey dapat dilihat pada Gambar 4.
Tabel 2. Skala Penilaian MOS
Quality Impairment 5 Excellent 5 Impreceptible 4 Good 4 Perceptible, but not anoyying 3 Fair 3 Slightly annoying 2 Poor 2 Annoying 1 Bad 1 Very Annoying
Dari Gambar 4 dapat dilihat bahwa watermarked audio yang dihasilkan memiliki nilai di atas 3. Hal ini menunjukkan bahwa teknik watermarking yang dilakukan tidak mengubah kualitas dari  audio  aslinya.  Pengujian  kualitas  juga  dilakukan  secara  objektif  dengan  melakukan perhitungan SNR. Hasil SNR dari penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 3. Citra Watermark
0 1 2 3 4 5 6 Audio 1 Audio 2 Audio 3 Audio 4 Audio 5 α=0,1 α=0,3 α=0,5 α=0,9
Gambar 4. Grafik Mean Opinion Score
Tabel 3. Hasil SNR Name 𝛼 =0.05 𝛼 =0.1 𝛼 =0.2 𝛼 =0.3 𝛼 =0.4 Audio 1 40,22 34,20 28,17 24,65 22,15 Audio 2 40,71 34,68 28,66 25,14 22,64 Audio 3 39,78 33,76 27,74 24,22 21,72 Audio 4 41,08 35,06 29,04 25,51 23,01 Audio 5 40,64 34,62 28,59 25,07 22,57
Dari Gambar 5 dapat dilihat bahwa besar intensitas yang disisipkan mempengaruhi SNR yang dihasilkan. Semakin besar nilai 𝛼 maka SNR yang dihasilkan akan semakin rendah. SNR yang dihasilkan  dari  kelima genre  audio  yang  berbeda  memiliki  nilai  yang  tidak  jauh  berbeda. Berdasarkan Tabel 4 dapat dilihat bahwa skema teknik watermarking ini dapat menghasilkan nilai SNR yang sangat baik. SNR yang dihasilkan lebih besar dari 20 dB untuk intensitas yang lebih kecil dari 0,4.
Dari  hasil  MOS  dan  SNR  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknik watermarking  yang dilakukan bersifat imperceptible karena tidak mengubah kualitas dari sinyal host.

## 3.2 Hasil Uji Ketahanan
Pengujian  ketahanan  dilakukan  dengan  membandingkan  dua  buah  citra  hitam-putih,  yaitu citra yang didapat setelah hasil ekstraksi dengan citra asli yang disisipkan. Semakin banyak perbedaan  antara  kedua  citra  tersebut  maka  akan  semakin  besar  BER  yang  dihasilkan. Pengujian  ini  dilakukan  dengan  dua  cara,  dengan  menambahkan  serangan  dan  dengan tanpa  serangan.  Serangan  yang  ditambahkan  berupa Low  Pass  Filter  (LPF),  penambahan noise AWGN, resampling, dan kompresi.

## 3.2.1 Tanpa Serangan
Hasil  dari  pengujian  ketahanan watermarking  tanpa  ditambahkan  serangan  dapat  dilihat pada Tabel 4 dan Gambar 6.

## Tabel 4. Hasil BER Tanpa Serangan
Name 𝛼 =0.05 𝛼 =0.1 𝛼 =0.2 𝛼 =0.3 𝛼 =0.4 Audio 1 0,012%  0,012%  0,012%  0,012%  0,012% Audio 2 0,12% 0,12% 0,12% 0,12% 0,12% Audio 3 0,43% 0,43% 0,43% 0,43% 0,43% Audio 4 0,49% 0,47% 0,47% 0,47% 0,45% Audio 5 0,13% 0,13% 0,13% 0,13% 0,13%
0 20 40 60 0.05 0.1 0.2 0.3 0.4 SN R ( d B ) Intensitas Sisipan/α Audio 1 Audio 2 Audio 3 Audio 4 Audio 5
Gambar 5. Grafik Pengaruh 𝞪 Terhadap SNR
Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital
Dari Gambar 6 dapat dilihat bahwa 𝛼 tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap nilai BER. BER yang dihasilkan justru bergantung pada jenis audionya. Pada Gambar 5 dapat dilihat  bahwa  Audio  3  dan  Audio  4  memiliki  hasil  yang  hampir  sama.  Hal  ini  dikarenakan keduanya memiliki area silence. Audio 2 dan Audio 5 juga menunjukkan hasil yang hampir sama karena kedua audio ini memiliki amplituda yang hampir sama. Audio 1 menunjukkan nilai BER yang paling rendah karena audio ini memiliki spektrum magnitude yang besar. Citra hasil  ekstraksi  dari  setiap  audio  yang  memiliki  BER  yang  paling  tinggi,  yaitu  pada 𝛼 =0,05, dapat dilihat pada Gambar 7.

## 3.2.2 Dengan Serangan LPF
Pengujian ini dilakukan dengan melakukan low pass filter pada watermarked audio sebelum melakukan proses ekstraksi. Filtering dilakukan dengan frekuensi cut-off yang berbeda-beda. Hasil pengujian dengan serangan LPF dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. BER Setelah Serangan LPF Frekuensi Cut-off BER (%) Audio 1 Audio 2 Audio 3 Audio 4 Audio 5 4000 Hz 9,68 7,05 8,49 4,23 9,14 8000 Hz 1,17 0,45 2,71 0,73 5,99 12000 Hz 0,36 0,12 0,80 0,47 3,06 16000 Hz 0,12 0,12 0,44 0,47 0,4
Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa BER yang dihasilkan meningkat. Besar frekuensi cut-off juga mempengaruhi besar BER. Jika frekuensi cut-off mendekati frekuensi 22050 Hz (fs/2), BER  yang  dihasilkan  akan  semakin  kecil.  Hasil  ektraksi  citra  dengan  BER  tertinggi  dapat dilihat pada Gambar 8.
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0 0.1 0.2 0.3 0.4 B ER (% ) Intensitas Sisipan/α Audio 1 Audio 2
Audio 3 Audio 4
Audio 5
Gambar 6. Grafik Pengaruh 𝛼 Terhadap BER
Gambar 7. Citra Hasil Ekstraksi dengan 𝛼 =0,05 Pada (a) Audio 1 (b) Audio 2 (c) Audio 3 (d) Audio 4 (e) Audio 5
Dari Gambar 8 dapat dilihat bahwa citra hasil ektraksi tetap bisa terlihat dengan jelas. Oleh karena  itu,  teknik watermarking  yang  dilakukan  memiliki  ketahanan  yang  baik  terhadap serangan LPF.

## 3.2.3 Dengan Serangan AWGN
Pengujian ini dilakukan dengan menambahkan AWGN atau Addaptive White Gaussian Noise ke watermarked audio sebelum melewati proses ekstraksi. Hasil Pengujian ini dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. BER Setelah Serangan AWGN PSNR AWGN BER (%) Audio 1 Audio 2 Audio 3 Audio 4 Audio 5 30 dB 11.91 39.30 37.28 26.53 21.03 40 dB 0.93 20.75 20.06 10.97 5.08 50 dB 0.012 5.48 6.00 1.98 0.22 60 dB 0.012 0.26 0.77 0.55 0.14
Dengan  menambahkan  AWGN  dengan  PSNR  ( Peak  Signal  to  Noise  Ratio)  sebesar  30  dB dapat merusak citra watermark yang disisipkan. Tetapi pada AWGN dengan PSNR di atas 40 dB, citra hasil ektraksi tidak terlalu rusak dan mulai terlihat jelas. Citra hasil ekstraksi dengan BER tertinggi pada kelima data audio tersebut dapat dilihat pada Gambar 9.
Dari  Gambar  9  dapat  dilihat  bahwa  citra  hasil  ekstraksi  setelah  serangan  AWGN  memiliki dampak yang cukup signifikan. Tetapi untuk Audio 1 dan Audio 5 citra hasil ekstraksi masih dapat terlihat dengan jelas. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa teknik watermarking yang  dilakukan  memiliki  ketahanan  yang  baik  untuk  semua  jenis  audio  terhadap  serangan AWGN dengan PSNR di atas 40 dB.
Gambar 6. Citra Hasil Ekstraksi Setelah LPF dengan Frekunsi Cut-off 4000 Hz Pada (a) Audio 1 (b) Audio 2 (c) Audio 3 (d) Audio 4 (e) Audio 5
Gambar 7. Citra Hasil Ekstraksi Setelah Serangan AWGN sebesar 30 dB Pada (a) Audio 1 (b) Audio 2 (c) Audio 3 (d) Audio 4 (e) Audio 5
Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital

## 3.2.4 Dengan Serangan Resampling
Pengujian  ini  dilakukan  dengan  mengubah  frekuensi sampling  data  audio  host  menjadi frekuensi  yang  lebih  rendah,  kemudian  dikembalikan  ke  nilai  frekuensi sampling  asalnya. Hasil pengujian dengan resampling dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. BER Setelah Serangan Resampling Frekuensi Sampling BER (%) Audio 1  Audio 2  Audio 3  Audio 4  Audio 5 11025 Hz 1.85 0.78 3.50 0.96 6.17 22050 Hz 0.018 0.11 0.58 0.46 2.10 33075 Hz 0.012 0.12 0.44 0.46 0.34
Hasil  di  atas  menunjukkan  nilai  BER  yang  cukup  rendah.  Jika  frekuensi sampling  yang diujikan semakin mendekati frekuensi sampling aslinya, maka akan semakin kecil error yang dihasilkan. Hal ini menunjukkan bahwa teknik yang dilakukan memiliki ketahanan yang baik terhadap  serangan resampling.  Citra  hasil  ekstraksi  juga  tidak  menejukkan  banyak perbedaan  dengan  citra  aslinya  dan  masih  dapat  dilihat  dengan  jelas.  Citra  hasil  ekstraksi setelah serangan resampling dengan BER tertinggi dapat dilihat pada Gambar 10.

## 3. 2. 5 Dengan Serangan Kompresi
Proses kompresi banyak dilakukan pada data digital untuk mendapatkan data dengan ukuran yang lebih kecil. Maka dari itu, perlu dilakukan pengujian ketahanan watermarking terhadap kompresi.  Kompresi  dilakukan  dengan  mengubah  audio  asli  dalam  format  wav  dengan  bit rate 1411  kbit/s  ke  dalam  format  mp4  dengan bit rate yang berbeda-beda. Berikut adalah hasil uji ketahanan watermarking terhadap kompresi:
Tabel 8. BER Setelah Serangan Kompresi
Bit Rate BER(%) Audio 1  Audio 2  Audio 3  Audio 4  Audio 5 96 kbit/s 27.09 25.74 27.19 7.76 33.05 128 kbit/s 27.09 25.74 27.19 7.76 33.05 160 kbit/s 27.09 25.74 27.19 7.76 33.05 192 kbit/s 27.09 25.74 27.19 7.76 33.05
Hasil di atas menunjukkan nilai BER yang sangat tinggi untuk pada saat watermarked audio dikompresi.  Perbedaan bit  rate  pada  proses  kompresi  tidak  mempengaruhi  nilai  BER  yang dihasilkan. Citra hasil ekstraksi setelah serangan kompresi dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 8. Citra Hasil Ekstraksi Setelah Serangan Resampling 11025 Hz Pada (a) Audio 1 (b) Audio 2 (c) Audio 3 (d) Audio 4 (e) Audio 5
Gambar 9. Citra Hasil Ekstraksi Setelah Serangan Kompresi Pada (a) Audio 1 (b) Audio 2 (c) Audio 3 (d) Audio 4 (e) Audio 5
Dari Gambar 9 dapat dilihat bahwa audio 4 memiliki citra hasil ekstraksi yang cukup jelas, sedangkan citra hasil ekstraksi pada data audio lainnya memiliki hasil yang tidak dapat dilihat dengan  jelas.  Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  teknik watermarking  yang  dilakukan  hanya memiliki ketahanan yang baik terhadap kompresi pada jenis audio tertentu saja.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua  buah  data  digital,  yaitu  citra  hitam  putih  sebagai watermark  dan  audio  sebagai  host.  Kedua  data  tersebut  kemudian  akan  melewati  proses penyisipan  dan  proses  ekstraksi watermark.  Dari  hasil  implementasi  skema  watermarking yang dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Intensitas  sisipan watermark  mempengaruhi  kualitas  dari  watermarked  audio  tetapi tidak memiliki pengaruh yang signifikan pada ketahanan watermarked audio. Hal ini ditunjukkan pada nilai SNR yang semakin rendah jika nilai intensitas sisipan semakin besar,  sedangkan  nilai  BER  yang  dihasilkan  cenderung  konstan  dengan  besar intensitas sisipan dari 0,05 sampai 0,4.
2. Skema watermarking yang dilakukan bersifat imperceptible. Hal ini dapat dilihat dari nilai SNR di atas 20 dB dan MOS di atas 4 dengan BER di bawah 1%.
3. Teknik watermarking  ini  memiliki  ketahanan  yang  baik  terhadap  serangan  LPF, resampling, dan penambahan AWGN dengan PSNR di atas 40 dB.
4. Dengan memberikan serangan kompresi, teknik watermarking ini hanya memberikan ketahanan yang cukup baik untuk tipe audio suara manusia. Untuk genre audio lain, BER yang dihasilkan sangat tinggi dan citra hasil ekstraksi tidak terlihat dengan jelas

## DAFTAR RUJUKAN
Fallahpour, M., & Megias, D. (2012). High Capacity Robust Audio Watermarking Scheme Based on FFT and Linear Regression. International Journal of Innovative Computing, Information and Control (IJICIC), 2477-2489.
Zeng, G., & Qiu, Z. (2008). Audio Watermarking in DCT Embedding Strategy and Algorithm. International Conference on Signal Processing (ICSP) (pp. 2193-2196).
Pooyan, M., & Delforouzi, A. (2007). Adaptive and Robust Audio watermarking in Wavelet Domain. Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (pp. 287- 290).
Dhar, P., & Echizen, I. (2011). Robust FFT Based Watermarking Scheme for Copyright Protection of Digital. Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP) (pp. 181-184).
Implementasi Teknik Watermarking Menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital
Cox, I., Miller, M., Bloom, J., Fridrich, J., & Kalker, T. (2008). Digital Watermarking and Steganography. San Francisco: Morgan Kauffman.
Rockmore, D. (2000). The FFT - an algorithm the whole family can use. Computing in Science & Engineering ( pp. 60-64).