## Compressive Sensing Audio Watermarking
dengan Metode LWT dan QIM
IRMA SAFITRI, NUR IBRAHIM, HERLAMBANG YOGASWARA
Universitas Telkom Email: irmasaf@telkomuniversity.ac.id
Received  9 Juli 2018 | Revised 13 Agustus 2018 | Accepted 30 September 2018

## ABSTRAK
Penelitian  ini  mengembangkan  teknik  Compressive  Sensing  (CS)  untuk  audio watermarking dengan metode Lifting Wavelet Transform (LWT) dan Quantization Index  Modulation  (QIM).  LWT  adalah  salah  satu  teknik  mendekomposisi  sinyal menjadi 2 sub-band, yaitu sub-band low dan high. QIM adalah suatu metode yang efisien  secara  komputasi  atau  perhitungan  watermarking  dengan  menggunakan informasi  tambahan.  Audio  watermarking  dilakukan  menggunakan  file  audio dengan format *.wav berdurasi 10 detik dan menggunakan 4 genre musik, yaitu pop, classic, rock, dan metal. Watermark yang disisipkan berupa citra hitam putih dengan  format  *.bmp  yang  masing-masing  berukuran  32x32  dan  64x64  pixel. Pengujian dilakukan dengan mengukur nilai SNR, ODG, BER, dan PSNR. Audio yang telah  disisipkan  watermark,  diuji  ketahanannya  dengan  diberikan  7  macam serangan berupa LPF, BPF, HPF, MP3 compression, noise, dan echo. Penelitian ini memiliki hasil optimal dengan nilai SNR 85,32 dB, ODG -8,34x10 -11 , BER 0, dan PSNR ∞.
Kata kunci : Audio watermarking, QIM, LWT, Compressive Sensing.

## ABSTRACT
This  research  developed  Compressive  Sensing  (CS)  technique  for  audio watermarking using Wavelet Transform (LWT) and Quantization Index Modulation (QIM) methods. LWT is one technique to decompose the signal into 2 sub-bands, namely  sub-band  low  and  high.  QIM  is  a  computationally  efficient  method  or watermarking  calculation  using  additional  information.  Audio  watermarking  was done using audio files with *.wav format duration of 10 seconds and used 4 genres of music, namely pop, classic, rock, and metal. Watermark was inserted in the form of black and white image with *.bmp format each measuring 32x32 and 64x64 pixels. The test was done by measuring the value of SNR, ODG, BER, and PSNR. Audio that had been inserted watermark was tested its durability with given 7 kinds of attacks such as LPF, BPF, HPF, MP3 Compression, Noise, and Echo. This research had optimal result with SNR value of 85.32 dB, ODG value of -8.34x10 -11 , BER value of 0, and PSNR value of ∞.
Keywords : Audio watermarking, QIM, LWT, Compressive Sensing.

## 1. PENDAHULUAN
Informasi dapat berupa file multimedia berbentuk gambar, suara, maupun video (Lalitha et al, 2016).  Internet  menjadikan  penyebaran  informasi  menjadi  sangat  luas  dan  sangat  mudah diakses  di  mana  saja  dan  kapan  saja.  Kemudahan  ini  menyebabkan  keamanan  informasi tersebut  menjadi  sangat  rentan  terhadap  terjadinya  penyalahgunaan.  Penyalahgunaan tersebut antara lain seperti penyebaran musik, lagu dan file audio lainnya tanpa seizin pemilik informasi.
Pelanggaran terhadap penyebaran file audio saat ini telah banyak terjadi, di antaranya adalah pelanggaran  hak  cipta  dan  penjualan  ilegal.  Hal  ini  dapat  merugikan  beberapa  pihak  yang mempunyai hak terhadap file audio tersebut. Watermarking menjadi salah satu solusi untuk memecahkan masalah tersebut karena dapat memberikan hak cipta yang dapat melekat pada file audio agar pelanggaran-pelanggaran tersebut tidak terjadi lagi. Watermarking adalah suatu proses untuk menyisipkan sinyal digital yang dimasukkan ke dalam sinyal digital, video, audio atau perangkat lunak (Jasmin & Prabha, 2014) . Watermarking yang dihasilkan tidak selalu sempurna seperti yang diharapkan, karena penyisipan suatu informasi ke dalam suatu file akan menurunkan kualitas dari file tersebut. Penggunaan metode watermarking yang tepat dapat mengantisipasi penurunan kualitas tersebut.
Penelitian  mengenali audio  watermarking  telah  dilakukan  untuk  beberapa  metode  seperti Discrete Cosine Transform (DCT) (Budiman et al, 2016) , Discrete Fourier Transform (DFT) (Dhar et al, 2010) , Discrete Wavelet Transform (DWT) (Safitri et al, 2017) , Lifting Wavelet Transform (LWT) (Lalitha et al, 2016) dan Singular Value Decomposition (SVD) (Lei et al, 2012) . Sedangkan Compressive Sensing (CS) adalah teknik sampling baru yang bertentangan dengan  kebijakan  umum  dalam  akuisisi  data.  Metode  tradisional  yang  digunakan  untuk sampling  berdasarkan  teori  Shannon.  Dengan  penggunaan  teknik  CS,  sinyal  dan  gambar tertentu  dapat  dikembalikan  dengan  hanya  menggunakan sample  yang  jauh  lebih  sedikit daripada  yang  digunakan  oleh  metode  tradisional (Candes  &  Wakin,  2008) .  Untuk memungkinkan hal ini, CS bergantung pada dua prinsip yaitu sparsity, yang berkaitan dengan sinyal,  dan  inkoherensi,  yang  berhubungan  dengan  modalitas  penginderaan (Candes  & Wakin, 2008) .
Dalam pengetahuan kami, CS pada audio watermarking masih belum dieksplor. Oleh karena itu, penelitian ini mengembangkan teknik CS pada audio watermarking. Tujuan dari penelitian ini  antara  lain  adalah  untuk  membuat  sistem  kombinasi Compressive  Sensing  dan  Audio Watermarking  agar  diperoleh  efisiensi  kompresi  pada  data  watermark,  serta  menganalisis kualitas  dan  kinerja  sistem Audio  Watermarking  dari  segi  ketahanan  (robustness).  Metode yang  digunakan  adalah Lifting  Wavelet  Transform  (LWT),  QR  decomposition  dan  CS  yang diterapkan pada watermark. LWT adalah suatu teknik untuk mendekomposisi suatu sinyal ke dalam 2 sub-band, yaitu sub-band low dan high (Jasmin & Prabha, 2014) . CS adalah suatu metode kompresi dimana sampel dengan jumlah yang lebih kecil akan diperoleh dari seluruh panjang  sinyal sparse  dengan  mengambil  pengukuran  non-adaptive  linier  yang mempertahankan struktur dari sinyal (Bash & Kayhan, 2015) . Watermark yang telah di- sparse  direkonstruksi  untuk  mengembalikan  ke  bentuk  semula.  QIM  pada  umumnya menggunakan  2  quantizer  Q_1  dan  Q_2  untuk  mengkuantisasi  sinyal host  menjadi  2  set disjoint points dimana 1 set merepresentasikan bit “0” dan set lainnya merepresentasikan bit “1” (Li & Cox, 2007) .

## 1.1 Compressive Sensing (CS)
Compressive Sensing (CS) adalah suatu metode kompresi dimana sejumlah sampel yang lebih kecil yang diperoleh dari seluruh panjang sinyal sparse dengan mengambil pengukuran non- adaptive linier yang mempertahankan struktur dari sinyal, dan menggunakan metode optimasi numerik (Neetha  & Koya,  2015) .  CS  dapat  merekonstruksi  sinyal  dengan  menggunakan sejumlah  pengukuran  acak  dan  sinyal  yang  direkonstruksi  harus  berbentuk  sinyal sparse. Sinyal yang sparse mengandung beberapa koefisien sebagai non-zero dan koefisien lainnya adalah zero (Bash & Kayhan, 2015) .
Sinyal 𝑥 ∈ 𝑅 adalah k-sparse  ketika  elemen 𝑘 dari 𝑥 adalah non-zero.  Jika 𝑓 ∈ 𝑅 adalah sinyal k-sparse di ruang 𝜓 yang merupakan kombinasi linier dari 𝑁 , 𝜓 merepresentasikan basis orthonormal dan 𝑓 direpresentasikan sebagai (Bash & Kayhan, 2015) :
𝑓 = 𝜓𝑥
(1)
Kemudian sinyal 𝑥 dapat direpresentasikan  sebagai  sinyal  yang  tersebar 𝑥 = 𝜓′𝑦 dan  salah satu contohnya adalah (Bash & Kayhan, 2015) :
𝑦 = ∅𝑓
(2)
dimana 𝑦 ∈ 𝑅 adalah  perhitungan  vektor dan ∅ adalah 𝑀 × 𝑁 matriks sensing.  Kemudian persamaan sebelumnya dapat diubah menjadi (Bash & Kayhan, 2015) :
𝑦 = ∅𝑓 = ∅𝜓𝑥 = 𝜙𝑥 (3)
Ketika 𝜙 adalah  matriks random  Gaussian,  maka  perhitungan 𝑀 = O(𝑘) log( ) merepresentasikan baris dari matriks sensing.

## 1.1.1 Algoritma Rekonstruksi
L1-Magic adalah salah satu metode rekonstruksi CS. Algoritma ini berasal dari kelas algoritma interior  point,  yaitu  metode  primal-dual  interior  point  untuk  pemrograman  linier.  Rumus standar dari program linier adalah (Vujovic & Dakovic, 2014) :
min 𝑥 { 𝑐 0 , X } subjek untuk y = AX ; 𝑓 𝑖 ( X ) ≤ 0 (4)
dimana Xϵ𝑅 , y = 𝑅 , A adalah matriks 𝑀𝑥𝑁 , pada setiap 𝑓 𝑖 , 𝑖 = 1, … , m adalah fungsi linier (Vujovic & Dakovic, 2014) :
𝑓 𝑖 ( X ) = { 𝑐 𝑖 , X } + 𝑑 𝑖 (5)
untuk beberapa 𝑐 ϵ𝑅 ,  𝑑 ϵ𝑅 , ketika X dititik optimal, akan tedapat vektor ganda v ∗ ϵ𝑅 , dan λ ∗ ϵ𝑅 yang memenuhi kondisi Karush-Kuhn-Tucker (Vujovic & Dakovic, 2014) :
𝑐 + A v ∗ + 𝜆 ∗ 𝑐 = 0
𝜆 ∗ 𝑓 X = 0, 𝑖 = 1, … , 𝑚 AX = y 𝑓 X ≤ 0, 𝑖 = 1, … , 𝑚
(6)
Algoritma  ini  dapat  menemukan  vektor X yang  dicari  (vektor  ganda  optimal)  dengan memecahkan sistem dari persamaan non-linier.

## 1.2 Lifting Wavelet Transform (LWT)
LWT merupakan suatu metode untuk mendekomposisi sinyal ke dalam 2 sub-band, yaitu low dan high. Perubahan nilai sampling dapat diantisipasi dengan menyisipkan watermark pada level yang berbeda. Rekonstruksi  lifting wavelet lebih baik karena meningkatkan  kehalusan dan menurunkan efek aliasing dibandingkan dengan general wavelet. LWT dapat mengurangi hilangnya  informasi,  serta  meningkatkan  ketahanan  dan  keutuhan watermark (Jasmin  & Prabha, 2014) .
Matriks polyphase adalah matriks Laurent Polynomials dan dituntut determinannya harus sama dengan 1, dan  diketahui  pasangan  filter ( ℎ, 𝑔 ) adalah pelengkap. Teorema lifting  sekarang dinyatakan bahwa filter terbatas lainnya 𝑔 𝑛𝑒𝑤 melengkapi h dalam bentuk (Valens, 1999) :
𝑔 𝑛𝑒𝑤 ( 𝑧 ) = 𝑔 ( 𝑧 ) +  ℎ ( 𝑧 ) 𝑠 ( 𝑧 2 ) (7)
Dimana, 𝑠(𝑧 ) adalah Laurent polynomials. Hal ini dapat dengan mudah dilihat dari 𝑔 𝑛𝑒𝑤 pada bentuk polyphase dan menghimpun matriks polyphase yang baru sebagai (Valens, 1999) :
𝑃 𝑛𝑒𝑤 ( 𝑧 ) = ℎ 𝑒 ( 𝑧 ) ℎ 𝑒 ( 𝑧 ) + 𝑔 𝑒 ( 𝑧 ) ℎ 𝑜 ( 𝑧 ) ℎ 𝑜 ( 𝑧 ) + 𝑔 𝑜 ( 𝑧 ) = 𝑃 ( 𝑧 ) = 1 𝑠 ( 𝑧 ) 0 1 (8)
Seperti dapat dengan mudah dibuktikan bahwa determinan dari matiks polyphase yang baru juga sama dengan 1, seperti yang dibuktikan oleh Persamaan (6)

## 1.3 Quantization Index Modulation (QIM)
QIM adalah metode yang efisien secara komputasi untuk watermarking (Li & Cox, 2007) . Quantizer adalah suatu fungsi yang memetakan nilai dengan yang terdekat dengan kelas pre- defined  discontinuous  points.  Fungsi  round  ( . )  menunjukkan  pembulatan  nilai  ke  integer terdekat dan operasi kuantisasi standar dengan step size 𝛥 yang didefinisikan sebagai berikut (Li & Cox, 2007) :
𝑃 𝑛𝑒𝑤 ( 𝑧 ) = ℎ 𝑒 ( 𝑧 ) ℎ 𝑒 ( 𝑧 ) + 𝑔 𝑒 ( 𝑧 ) ℎ 𝑜 ( 𝑧 ) ℎ 𝑜 ( 𝑧 ) + 𝑔 𝑜 ( 𝑧 ) = 𝑃 ( 𝑧 ) = 1 𝑠 ( 𝑧 ) 0 1 (9)
QIM menyematkan pesan dengan modulasi pertama dari indeks atau urutan indeks dengan pesan yang akan di- embedding kemudian kuantisasi sinyal host dengan quantizer yang cocok atau urutan quantizer. Misalkan 𝛥 adalah kuantisasi step size dan 𝐿 merupakan panjang dari sinyal host 𝑥 dan pesan 𝑚 yang di- embedding 1 bps. QIM pada umumnya menggunakan 2 quantizer 𝑄 dan 𝑄 untuk mengkuantisasi sinyal host menjadi 2 set disjoint points dimana 1 set merepresentasikan bit “ 0 ” dimana set lainnya merepresentasikan bit “ 1 ”. Ketika pesannya di- embedding, 𝑄 atau 𝑄 dipilih berdasarkan bit pesan untuk kuantisasi 𝑥 ke nilai kuantisasi terdekat. Sebagai contoh, 𝑄 dan 𝑄 dapat dipilih ketika 𝑄 dikuantisasi ke integer genap dan 𝑄 dikuantisasi ke integer ganjil. Jika bit “ 0 ” maka yang dipilih adalah 𝑄 , jika bukan maka dipilih 𝑄 . Persamaan sinyal watermark 𝑦 (Li & Cox, 2007) :
𝑦 = 𝑄 (𝑥, |∆|) (10)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Sistem Audio  Watermarking  terdiri  dari  proses  embedding  dan  extraction.  Di  antara  kedua proses  tersebut  dilakukan  beberapa  serangan/gangguan  terhadap  sinyal host  yang  telah disisipkan data watermark  tersebut.  Proses audio watermarking  secara umum dapat dilihat pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Blok Diagram Umum Sistem Audio Watermarking
Pada  penelitian  ini,  sistem Compressive  Sensing  (CS)  dikombinasikan  dengan  sistem  Audio Watermarking pada bagian embedding dan extraction. CS pada embedding diterapkan pada data watermark yang berupa sinyal sparse hasil kompresi data watermark tersebut. Sedangkan pada proses extraction, CS diterapkan untuk merekonstruksi data watermark hasil ekstraksi. Metode  rekonstruksi  yang  digunakan  adalah L1-Magic.  Penjelasan  detail  teknik  CS  audio watermarking tercantum pada subbab 2.1 dan 2.2 berikut ini.

## 2.1 Embedding
Proses embedding  merupakan  proses  penyisipan  watermark  ke  dalam  host  audio.  Dalam proses ini, hal yang perlu diperhatikan adalah nilai intensity dan frame yang digunakan. Nilai intensity  mempengaruhi  penyebaran  bit  watermark  yang  akan  di  sisipkan  ke  dalam  host. Frame mempengaruhi nilai maksimum kapasitas dari watermark.

## Gambar 2. Diagram Blok Proses Embedding
Sistem compressive sensing audio watermarking kami terdiri dari proses embedding. Diagram blok proses tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.
Detail penjelasan Gambar 2 tersebut adalah sebagai berikut:
1. Membaca file audio yang dijadikan sebagai host.
2. File audio dipotong menjadi 10 detik, untuk memperkecil ukuran dan durasi.
3. Host audio dibagi ke dalam frame yang telah ditentukan. Setelah itu dilakukan proses LWT untuk  dekomposisi  level  menjadi  2 sub-band,  yaitu  low  dan  high.  Sub-band  low  dipilih untuk dilakukan penyisipan.
4. Sebelum dilakukan proses embedding, terlebih dahulu dilakukan prosedur CS.
5. Dilakukan proses embedding dengan menggunakan QIM, dengan aturan sebagai berikut (Li & Cox, 2007) :
𝑆 = 𝑟𝑜𝑢𝑛𝑑 ∗ 𝑄 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤(𝑘) = 1 𝑆 = 𝑓𝑙𝑜𝑜𝑟 ∗ 𝑄 + ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑤(𝑘) = 0 (11)
6. ILWT mengembalikan level sub-band.
7. Diperoleh audio yang telah di watermark.
Gambar 3. Prosedur Compressive Sensing (CS)
Proses CS pada watermark image dapat dilihat pada Gambar 3. Penjelasan detail mengenai diagram blok pada Gambar 3 adalah sebagai berikut:
1. Membaca file citra yang dijadikan sebagai watermark.
2. Dilakukan pre-processing  dengan  mengubah  ukuran  citra  menjadi × , 8 ,  setelah  itu diubah menjadi bentuk matriks desimal berukuran × , 1 .
3. Setelah  diperoleh  bentuk  matriks  desimal,  maka  dilakukan  proses  mengubah  bentuk matriks desimal menjadi matriks sparse berukuran × , 256 .
4. Citra watermark dilakukan proses compressive sensing yang mengubah matriks sparse ke dalam bentuk yang lebih kecil. Dengan rumus :
𝑦 = 𝜙𝑥 (12)
𝑥 adalah matriks input atau citra watermark, sedangkan 𝜙 adalah matriks random dengan ukuran (𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜 × 256,256) .
5. Diperoleh  matriks  citra  yang  sudah  di  kompresi  berukuran × , 𝑟𝑎𝑠𝑖𝑜 × 256 yang selanjutnya akan disisipkan ke dalam host.

## 2.2 Extraction
Proses extraction  bertujuan  untuk  memisahkan  host  audio  dengan  watermark  yang  telah disisipkan.  Pada  proses  ini watermark  akan  direkonstruksi  untuk  mengembalikan  matriks watermark menjadi seperti semula sebelum disisipkan ke dalam host.
Proses extraction  sistem  compressive  sensing  audio  watermarking  kami  dapat  dilihat  pada Gambar 4.

## Gambar 4. Blok Diagram Umum Sistem
Detail penjelasan Gambar 4 tersebut adalah sebagai berikut:
1. Membaca file audio yang telah di-watermark.
2. LWT membagi level ke dalam 2 sub-band, low dan high. Proses extraction dilakukan pada sub-band low, karena penyisipan watermark ada di sub-band low.
3. Extraction dilakukan untuk memisahkan host dengan citra watermark dengan proses QIM dengan menggunakan rumus dequantization (Agradriya et al, 2017) :
𝑤(𝑘) = 0; 𝑗𝑖𝑘𝑎 ≤ 𝑚𝑜𝑑 (𝑆 , 𝑄) < (3 ∗ ) 𝑤(𝑘) = 1; 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (13) 4. Citra watermark dilakukan proses rekonstruksi untuk mengembalikan bentuk matriks citra watermark yang sebelum di-embedding telah melalui proses CS menjadi seperti semula. Rekonstruksi citra dilakukan dengan algoritma rekonstruksi L1-Magic :
min {𝑐 , X} subjek untuk y = AX ; (14) 𝑓 (X) ≤ 0
5. Diperoleh watermark yang asli.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Penelitian ini menggunakan audio dengan format *.wav dengan durasi selama 10 detik, dan 4 jenis aliran musik, yaitu Pop, Classic, Rock, dan Metal. Watermark yang digunakan berupa citra hitam  putih  dengan  format  *.bmp  yang  masing-masing  berukuran  32x32  dan  64x64 pixel. Frekuensi sampling yang digunakan sebesar 44100 Hz, nilai frame yang digunakan sebesar 128,  nilai intensity  sebesar  0,001, dan  penyisipan  dilakukan pada  sub-band low.  Gambar  5 memperlihatkan watermark yang digunakan dalam penelitian ini.
Gambar 5. Watermark
Tabel 1. Pengaruh Measurement Rate Host Watermark MR RK SNR ODG BER PSNR Pop 32x32 0,029 87,5% 78,68 -4,28E-10 0 ∞ 0,025 75% 79,1 -1,98E-10 0 ∞ 0.02 62,5% 80,02 -8,34E-11 0 ∞ 64x64 0,029 87,5% 72,49 -0,036 0 ∞ 0,025 75% 73,2 -0,036 0 ∞ 0.02 62,5% 73,82 -0,037 0 ∞ Classic 32x32 0,029 87,5% 65,96 -2,61E-08 0 ∞ 0,025 75% 66,52 -1,38E-08 0 ∞ 0.02 62,5% 67,59 -5,82E-09 0 ∞ 64x64 0,029 87,5% 59,8 -0,26 0 ∞ 0,025 75% 60,62 -0,25 0 ∞ 0.02 62,5% 61,46 -0,23 0 ∞ Rock 32x32 0,029 87,5% 80,86 -2,52E-07 0 ∞ 0,025 75% 81,79 -1,35E-07 0 ∞ 0.02 62,5% 82,22 -7,23E-08 0 ∞ 64x64 0,029 87,5% 75,44 -0,016 0 ∞ 0,025 75% 76,19 -0,017 0 ∞ 0.02 62,5% 76,94 -0,017 0 ∞
Metal 32x32
0,029 87,5% 83,89 -0,009 0 ∞ 0,025 75% 84,25 -0,009 0 ∞ 0.02 62,5% 85,32 -0,009 0 ∞ 64x64 0,029 87,5% 78,05 -0,011 0 ∞ 0,025 75% 78,69 -0,011 0 ∞ 0.02 62,5% 79,74 -0,01 0 ∞

## 3.1 Pengujian dan Analisis Pengaruh Measurement Rate
Measurement  rate  (MR)  dilakukan  untuk  mengetahui  persentase  rasio  kompresi  dan mengubah  ukuran watermark  agar  menjadi  lebih  kecil  untuk  disisipkan  ke  dalam  host. Measurement rate yang digunakan yaitu sebesar 0,02, 0,025, dan 0,029. Hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 1.
Measurement rate, perbedaan aliran musik dan ukuran watermark berpengaruh pada nilai SNR dan ODG, hal ini dapat dilihat dari Tabel 1. Semakin kecil nilai measurement rate maka SNR akan semakin besar. ODG yang dihasilkan mengalami perubahan yang sangat kecil dan tidak signifikan. Nilai BER dan PSNR yang dihasilkan yaitu 0 dan ∞ untuk seluruh jenis host dan watermark.  Hal  ini  dikarenakan  ukuran  dari  watermark  diubah  menjadi  semakin  kecil  dari bentuk aslinya, sehingga ketika disisipkan ke dalam host bentuknya sudah lebih sederhana dan tidak membuat struktur dari host berubah secara signifikan. Semakin kecil nilai MR maka akan  semakin  kecil  rasio  kompresi  (RK),  artinya  kompresi  pada  citra watermark  memiliki bentuk yang semakin kecil. RK yang diperoleh paling optimal yaitu bernilai 62,5%. Perbedaan aliran musik menyebabkan nilai SNR dan ODG yang dihasilkan berbeda-beda. Hasil yang paling optimal dari pengujian ini yaitu dengan nilai SNR 85,32 dB, ODG -8,34E-11, BER 0, dan PSNR ∞ .

## 3.2 Pengujian Pengaruh Nilai K pada Klasifikasi K-NN
Analisis  ini  dilakukan  untuk  membandingkan  nilai  BER  yang  dihasilkan  dari  perbandingan antara watermark yang sudah dilakukan CS yang sebelum disisipkan ke dalam host dan yang sesudah  disisipkan  ke  dalam host.  Nilai  measurement  rate  yang  digunakan  sebesar  0,02,
0,025, dan 0,029. Hasil pengujian dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Grafik BER Watermark Sebelum dan Sesudah di Sisipkan
Dari Gambar 6, BER 1 menunjukkan citra watermark sebelum disisipkan dan BER 2 sesudah disisipkan  ke  dalam host.  Berdasarkan  gambar  tersebut,  nilai  BER  sebelum  disisipkan  dan sesudah disisipkan bernilai 0. Hal ini menunjukkan bahwa tidak terjadi perubahan terhadap struktur dari watermark, selain itu proses CS dapat direkonstruksi dengan baik.

## 3.3 Perbandingan Kompresi tanpa CS dan dengan CS
Analisis ini dilakukan untuk membandingkan nilai BER yang dihasilkan dari watermark yang dikompresi tanpa menggunakan CS dan watermark yang dikompresi dengan menggunakan CS. Kompresi tanpa CS dilakukan dengan mengubah ukuran matriks citra watermark sesuai dengan  ukuran  matriks  citra watermark  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  CS  pada measurement rate 0,02, 0,025, dan 0,029.
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0,029 0,025 0.02 0,029 0,025 0.02 32x32 64x64

## Perbandingan CS sebelum dan sesudah disisipkan
BER 1 BER 2
Dari Gambar 7, BER 1 menunjukkan nilai BER kompresi dengan menggunakan CS dan BER 2 menunjukkan nilai BER kompresi tanpa CS. Hasil kompresi sistem audio watermarking yang menggunakan  CS  lebih  baik  daripada  kompresi  yang  tanpa  menggunakan  CS.Hal  ini  dapat dilihat  dari  nilai  BER=0  untuk  sistem  yang  menggunakan  CS  yaitu  bernilai  0,  sedangkan kompresi pada sistem yang tanpa menggunakan CS memiliki BER > 0.
Gambar 7. Grafik BER Kompresi dengan CS dan tanpa CS

## 3.4 Kualitas Ketahanan Watermark Terhadap Serangan
Audio  yang  telah  disisipkan  dengan  watermark  diuji  ketahanannya  dengan  cara  diberikan serangan.  Serangan  tersebut  berupa  LPF,  BPF,  HPF,  MP3 Compression,  Noise,  dan  Echo. Pengujian ini dilakukan dengan mengukur nilai BER sebagai parameter uji kualitas. Hasil yang paling optimal dari masing-masing pengujian akan diambil. BER 1 menunjukkan watermark ukuran 32x32 dan BER 2 watermark ukuran 64x64.
Gambar 8. Grafik BER Kompresi dengan CS dan tanpa CS
0,029 0,025
0.02 0,029 0,025 0.02 32x32 64x64 BER 1 0 0 0
0 0
0 BER 2 0.1084 0.1162 0.1826 0.1128 0.1177 0.1772
0 0 0 0 0 0 0.1084 0.1162 0.1826 0.1128 0.1177 0.1772 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2 Perbandingan Kompresi dengan CS dan tanpa CS BER 1 BER 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.335 0.3154 0.2002 0.1121 0.1226 0.1089 0 0 0 0.2712 0.2852 0.2695 0.405 0.4109 0.237 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 6 Khz 9 KHz 12 KHz 6 Khz 9 KHz 12 KHz 6 Khz
9 KHz 12 KHz 6 Khz 9 KHz 12 KHz
Host Pop Host Classic Host Rock Host Metal LPF BER 1 BER 2
Sistem compressive sensing audio watermarking diuji dengan serangan berupa LPF dengan tiga macam frekuensi cut-off, yaitu  6 kHz, 9 kHz, dan 12 kHz. Hasil performansinya dapat dilihat dari nilai BER pada Gambar 8. Berdasarkan Gambar 8 tersebut, watermark 32x32 secara umum lebih tahan terhadap serangan LPF. Nilai BER=0 untuk watermark ukuran ini pada tiga jenis genre musik, yaitu Pop, Classic dan Rock pada semua frekuensi cut-off yang diuji, yaitu 6 kHz, 9 kHz, dan 12 kHz. Namun untuk Metal, nilai BER meningkat. Sedangkan watermark ukuran 64x64 hanya tahan pada serangan LPF pada genre musik Classic, nilai BER=0. Untuk jenis musik lainnya yaitu Pop, Rock dan Metal, watermark ukuran ini memiliki BER di atas nol sehingga kurang tahan terhadap serangan LPF.
Gambar 9. Grafik BER terhadap Serangan BPF
Selain itu, sistem kami diuji pula dengan serangan BPF dengan tiga macam frequency band, yaitu  100-6000  Hz,  100-8000  Hz  dan  100-10000  Hz.  Hasil  uji  ketahanan  sistem direpresentasikan dalam nilai BER seperti pada Gambar 9.  Berdasarkan Gambar 9 tersebut, baik watermark ukuran 32x32 dan ukuran 64x64 memiliki BER>0 untuk semua jenis musik dan pada semua frequency band yang disimulasikan. Namun, watermark dengan ukuran 32x32 memiliki  BER  yang  jauh  lebih  kecil  daripada watermark  ukuran  64x64.  Dari  hasil  tersebut, watermark dengan ukuran lebih kecil lebih tahan terhadap serangan BPF.
Gambar 10. Grafik BER terhadap Serangan HPF
0.0391 0.0391 0.0352 0.082 0.0732 0.0576 0.0205 0.0166 0.0195 0.377 0.374 0.374 0.2046 0.2 0.2
0.3708 0.3696 0.3665 0.3513 0.3694 0.3679 0.4536 0.4531 0.4563 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 10 0- 60 00 H z 10 0- 80 00 H z 10 0- 10 00 0 H z 10 0- 60 00 H z 10 0- 80 00 H z 10 0- 10 00 0 H z 10 0- 60 00 H z 10 0- 80 00 H z 10 0- 10 00 0 H z 10 0- 60 00 H z 10 0- 80 00 H z 10 0- 10 00 0 H z Host Pop Host Classic Host Rock Host Metal BPF BER 1 BER 2 0.4248 0.4258 0.4502 0.4521 0.4482 0.4629 0.459 0.4512 0.4502 0.4443 0.4531 0.4551
0.4751 0.4836 0.4822 0.4795 0.481 0.4773 0.4749 0.4646 0.4797 0.4768 0.4702 0.4749 0.38 0.4 0.42 0.44 0.46 0.48 0.5 6 Khz 9 KHz 12 KHz 6 Khz 9 KHz 12 KHz 6 Khz 9 KHz 12 KHz 6 Khz 9 KHz 12 KHz Host Pop Host Classic Host Rock Host Metal HPF BER 1 BER 2
Serangan HPF diterapkan pada sistem compressive sensing audio watermarking dengan tiga macam  frekuensi cut-off,  yaitu    6  kHz,  9  kHz,  dan  12  kHz.  Hasil  uji  ketahanan  sistem direpresentasikan dalam nilai BER seperti pada Gambar 10.  Berdasarkan gambar tersebut, baik watermark ukuran 32x32 dan ukuran 64x64 memiliki BER>0 untuk semua jenis musik dan pada semua frekuensi cut-off. Nilai BER tersebut jauh lebih buruk daripada jika sistem diserang  dengan  LPF  dan  BPF.  Kedua  macam  ukuran watermark  tidak  tahan  terhadap serangan HPF.

## Gambar 11. Grafik BER terhadap Serangan MP3 Compression
Serangan lain yang ditambahkan pada sistem kami adalah berupa MP3 compression dengan tiga macam bit rate, yaitu  128 kbps, 256 kbps dan 512 kbps. Hasil performansi dapat dilihat dari nilai BER pada Gambar 11. Berdasarkan tersebut, watermark 32x32 secara umum lebih tahan terhadap serangan MP3 compression. Nilai BER=0 untuk watermark ukuran ini pada tiga jenis genre musik, yaitu Pop, Classic dan Rock pada semua bit rate yang diuji. Namun untuk Metal, nilai BER memburuk. Sedangkan watermark ukuran 64x64 memiliki BER>0 untuk semua jenis  musik. Watermark  dengan  ukuran  64x64  lebih  tidak  tahan  terhadap  serangan  MP3 compression dibandingkan dengan watermark ukuran 32x32.
Gambar 12. Grafik BER terhadap Serangan Noise
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.3623 0.3574 0.3467
0.1682 0.1707 0.1755 0.2144 0.2668 0.2563
0.3345 0.3391 0.332 0.4412 0.4507 0.4512 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 128 kbps 256 kbps 512 kbps 128 kbps 256 kbps 512 kbps 128 kbps 256 kbps 512 kbps 128 kbps 256 kbps 512 kbps
Host Pop Host Classic Host Rock Host Metal MP3 Compression BER 1 BER 2 0.4375 0.3916 0 0.4424 0.0039 0 0.4287 0.4541 0 0.4639 0.4434 0 0.4814 0.4358 0 0.4666 0.0032 0 0.4792 0.4658 0 0.4707 0.4636 0 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 -10 dB -30 dB -40 dB -10 dB -30 dB -40 dB -10 dB -30 dB -40 dB -10 dB -30 dB -40 dB Host Pop Host Classic Host Rock Host Metal Noise BER 1 BER 2
Pada sistem CS audio watermarking kami, serangan noise ditambahkan, dengan tiga macam level noise yaitu -10dB, -30 dB dan -40 dB. Performansi serangan noise terhadap sistem CS audio  watermarking dapat dilihat pada Gambar 12.  Pada gambar tersebut,  nilai BER untuk level noise -10 dB sangat buruk untuk semua jenis musik. Sedangkan nilai BER untuk -30dB sangat buruk pada jenis musik Pop, Rock dan Metal. Terakhir, untuk level noise -40 dB, nilai BER=0 pada semua jenis musik. Sistem kami tahan terhadap serangan noise jika level noise tersebut adalah -40 dB dan tidak tahan terhadap serangan noise jika level noise -10 dB dan - 30 dB.
Gambar 13. Grafik BER terhadap Serangan Echo
Serangan  terakhir  yang  diterapkan  pada  sistem  kami  adalah  serangan echo  dengan  tiga parameter echo, yaitu  0,1, 0,3 dan 0,5. Hasil performansi dapat dilihat dari nilai BER pada Gambar 13. Berdasarkan tersebut, watermark 32x32 memiliki nilai BER=0 pada jenis musik Pop. Nilai BER watermark dengan ukuran 32x32 jauh lebih baik daripada watermark dengan ukuran 64x64. Sehingga watermark 32x32 lebih tahan terhadap serangan echo dibandingkan dengan watermark 64x64. Namun pada jenis musik Metal, kedua watermark tersebut memiliki BER yang buruk.

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan pengujian dan analisis dari skema yang telah dirancang, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan Compressive  Sensing  dengan  mengubah  nilai  measurement  rate  berdampak terhadap Nilai SNR dan ODG, sedangkan nilai BER dan PSNR tetap, yaitu sebesar 0 dan ∞ . Dari hasil pengujian diperoleh nilai yang paling optimal yaitu dengan SNR 90,75 dB, ODG -6,93E-10, BER 0, dan PSNR ∞ , pada Jazz watermark 1 ukuran 16x16 pixel dengan MR 0,02.
2. CS pada citra watermark sebelum dan sesudah disisipkan ke dalam host memiliki nilai BER 0,  tidak  ada  perubahan  nilai  BER  yang  terjadi.  Rekonstruksi  citra  ke  bentuk  aslinya dikatakan berhasil dan baik.
0 0 0 0.0605 0.0703 0.0596 0.0049 0.0117 0.0098
0.3818 0.376 0.3877 0.1934 0.188 0.1875
0.3538 0.3572 0.3423 0.3372 0.3545 0.3467 0.46 0.4517 0.4521 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0,1 0,3 0,5 0,1 0,3 0,5 0,1 0,3 0,5 0,1 0,3 0,5
Host Pop Host Classic Host Rock Host Metal Echo BER 1 BER 2
3. Hasil kompresi yang diperoleh dengan menggunakan CS lebih baik daripada hasil kompresi yang  diperoleh  tanpa  CS.  Kompresi  menggunakan  CS  menghasilkan  BER  berrnilai  0, sedangkan kompresi tanpa CS bernilai di atas 0.
4. Secara  umum watermark  dengan  ukuran  32x32  lebih  tahan  terhadap  serangan dibandingkan dengan watermark dengan ukuran 64x64. Sistem kami secara umum tahan terhadap  6 macam serangan  dari 7  macam  serangan yang telah  diuji. Sistem ini tahan terhadap  serangan  LPF,  BPF,  MP3 Compression,  Noise  dan  Echo.  Sedangkan  sistem  ini tidak tahan terhadap serangan HPF.

## DAFTAR RUJUKAN
Agradriya,  B.  A.,  Perdana,  F.  K.,  Safitri,  I.,  &  Novamizanti,  L.  (2017).  Audio  Watermarking Technique  Based  on  Arnold  Transform. International  Conference  on  Automation,
Cognitive  Science,  Optics,  Micro  Electro-Mechanical  System  and  Information Technology (ICACOMIT), (pp. 17-21).
Budiman, G., Suksmono, A. B., & Danudirdjo, D. (2016). Fibonacci Sequence Based FFT and DCT Performance Comparison in Audio Watermarking. Pertanika Journal of Science & Technology (JST), 24(1), 1-10.
Valens, C. (1999). The Fast Lifting Wavelet Transform. The Math Forum, (pp. 10-12).
Candes, E. J., & Wakin, M. B. (2008). An Introduction to Compressive Sampling. IEEE Signal Processing Magazine, pp. 21-30.
Jasmine, J. S., & Prabha, L. (2014). An Efficient Secure Image Watermarking using Wavelet Transform. International Journal of Computer Trends and Technology (IJCTT), 17(3),
133-137.
Bash,  A.  A.,  &  Kayhan,  S.  K.  (2015).  Watermarked  Compressive  Sensing  Measurement Reconstructed  by  the  Greedy  Algorithms. International  Journal  of  Computer  Theory and Engineering, 7(3), 219-222.
Neetha, K. K., & Aneesh, M. K. (2015). A Compressive Sensing Approach to DCT Watermarking System. International  Conference  on  Control,  Communication  &  Computing  India (ICCC), (pp. 495-500).
Dhar, P. K., Khan, M. I., & Kim, J. (2010). A New Audio Watermarking System using Discrete Fourier Transform for Copyright Protection. International Journal of Computer Science and Network Security, 10(6), 35-40.
Lei, B., Soon, I. Y., Zhou, F., Li, Z., & Lei, H. (2012). A Robust Audio Watermarking Scheme based  on  Lifting  Wavelet  Transform  and  Singular  Value  Decomposition. Signal Processing, 92(9), 1985-2001.
Li, Q., & Cox, I. J. (2007). Using Perceptual Models to Improve Fidelity and Provide Resistance to  Valumetric  Scaling  for  Quantization  Index  Modulation  Watermarking. IEEE Transaction of Information Forensics and Security, 2(2), 127-139.
Vujović, S., Daković, M., & Stanković, L. (2014). Comparison of the L1-Magic and the Gradient Algorithm for Sparse Signal Reconstruction. 22nd Telecommunications Forum TELFOR 2014 (pp. 577-580). IEEE.
Safitri, I., Ginanjar, R. R., Rizal, A., & Azizah. (2017). Adaptive Multilevel Wavelet BCH Code Method  in  the  Audio  Watermarking  System. International  Conference  on  Controls,
Electronics, Renewable Energy and Communications (ICCEREC), (pp. 55-59).
Lalitha, N. V., Prasad, P. V., & Rao, S. U. (2016). Performance Analysis of DCT and DWT Audio
Watermarking  based  on  SVD. International  Conference  on  Circuit,  Power  and Computing Technologies (ICCPCT), (pp. 1-5).