## Optimasi Sistem Penyembunyian Data pada Audio menggunakan Sub-band Stasioner dan Manipulasi Rata-rata Statistik

## LEDYA NOVAMIZANTI, GELAR BUDIMAN, BHISMA ADI WIBOWO

## Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi, Telkom University
Email : ledyaldn@telkomuniversity.ac.id
Received 11 April 2018 | Revised 8 Mei 2018 | Accepted 17 Mei 2018

## ABSTRAK
Kasus  pelanggaran  hak  cipta  musik  atau  lagu  menjadi  masalah  dan  mendapat perhatian  serius  oleh  industri  musik  di  Indonesia.  Teknik  audio  watermarking merupakan salah satu solusi untuk melindungi hak cipta audio digital dari tindakan ilegal dengan cara menyembunyikan watermark berupa identitas pemilik ke dalam audio tersebut. Pada penelitian ini, audio host diubah menjadi matriks 1-dimensi untuk proses framing. Selanjutnya Stationary Wavelet Transform (SWT) digunakan untuk mendapatkan sub-band stasioner terpilih yang akan disisipkan watermark. Metode Statistical Mean Manipulation (SMM) akan menghitung rata-rata host audio dalam satu frame, dan dilakukan proses penyisipan bit. Optimasi dilakukan dengan melakukan evaluasi parameter yang menghasilkan BER paling tinggi setelah sistem diberikan serangan. Hasil dari optimasi diperoleh suatu sistem audio watermarking yang kuat dan tahan terhadap gangguan signal, dengan rata-rata BER 0.113, SNR 31 dB, ODG -0.6, dan MOS 4.6.
Kata kunci : audio watermarking, SWT, SMM, optimasi

## ABSTRACT
The case of copyright infringement of music or song becomes a serious problem in Indonesia.  Audio  watermarking  technique  is  one  solution  to  protect  the  music copyright of digital audio from illegal acts by hidding the watermark in the form owner's identity into the audio. The workings of audio watermarking is to embed the watermark in the form owner's identity into the audio. In this study, the audio host is converted into a 1-dimensional matrix for the framing process. Furthermore Stationary Wavelet Transform (SWT) used to obtain stationary sub-bands selected to  be  inserted  watermark.  Statistical  methods  Mean  Manipulation  (SMM)  will calculate  the  average  host  audio  in  one  frame,  and  do  bits  insertion  process. Optimization is done by evaluating the parameters that produce the highest BER after the system is given an attack. The results of the optimization obtained an audio watermarking system that is robust and resistant to signal interference, with the average BER 0.113, SNR 31 dB, ODG -0.6, and MOS 4.6.
Keywords : audio watermarking, SWT, SMM, optimization

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya  perkembangan  dalam  teknologi  komputer  dan  internet  membuat  sejumlah  besar media dikonversi ke bentuk digital. Ditambah pula dengan hadirnya teknologi internet yang memberikan kemudahan dalam mengakses informasi digital. Namun dari sisi pencipta karya , kedua teknologi tersebut dapat meningkatkan ancaman pembajakan dan hak cipta (Saini & Shrivastava, 2014) . Saat ini musik dengan mudah dapat dinikmati melalui data audio yang tersebar  di  internet  maupun  media  lainnya.  Menurut  IFPI  ( International  Federation  of  the Phonographic Industry), industri rekaman musik kehilangan miliaran dolar setiap tahun karena penyalinan  dan  distribusi  file  audio  secara  ilegal (Dutt,  2015) .  Salah  satu  solusi  dari perlindungan  hak  cipta  musik  berupa  data  audio  digital  dari  tindakan  ilegal  yaitu  audio watermarking. Audio watermarking adalah proses penyembunyian informasi (watermark) ke dalam file audio sebagai sinyal host. Watermark yang tersembunyi pada file audio tersebut memiliki tantangan yang baik karena persepsi kemampuan mendengar manusia yang terbatas (Bender & dkk, 1996) disebut human auditory system (HAS). Fakta ini menyebabkan banyak penelitian  dalam  pemrosesan  audio  menggunakan  karakteristik  HAS,  seperti watermarking audio  dan  kompresi  audio.  Watermark  disisipkan  ke  dalam  sinyal host  sedemikian  rupa sehingga tidak dapat dipisahkan dari sinyal host dan tahan terhadap operasi pengolahan sinyal apa pun tanpa mengurangi performansi dari sinyal host (Husain, 2012) .
Sistem  audio watermarking  yang  dirancang  oleh  Chi-Man  Pun  dan  Xiao-Chen  Yuan menggunakan metode SWT dan RASE. Pada penelitian tersebut membuktikan bahwa metode SWT memiliki keunggulan pergeseran invarian yang mampu membantu lokasi segmen RASE yang  bergeser  akibat  serangan.  Ketahanan  yang  tinggi  dapat  dicapai  dengan  menyisipkan watermark  pada  koefisien  aproksimasi  domain  SWT (Pun  &  Yuan,  2013) .  Perancangan sistem audio watermarking yang dilakukan oleh Cui Delong dan tim nya menggunakan metode Normed Centre of Gravity (NCG) dan SWT. Hasil dari penelitian tersebut menunjukkan bahwa skema audio watermarking yang dirancang memiliki ketahanan yang baik terhadap serangan sinyal  processing  biasa  maupun  de-sinkronisasi.  SWT  terbukti  memiliki  keunggulan  dalam ketahanan audio watermarking, hanya saja metode NCG digunakan hanya untuk watermark berbasis  citra (Delong  &  dkk,  2014) .  Penelitian  Ching-Tang  Hsieh  dan  Pei-Ying  Tsou menggunakan  metode Discrete  Fourier  Transform  (DFT)  dan  Statistical  Mean  Manipulation (SMM)  pada  perancangan  sistem  audio watermarking.  Watermark  yang  disisipkan  pada domain ceptrum dengan menggunakan metode SMM memiliki ketahanan yang sangat baik. Hanya  saja  pada  penelitian  tersebut  kapasitas  frame  yang  dihasilkan  terbatas  sehingga informasi yang akan disisipkan pun menjadi terbatas (Hsieh & Tsou, 2002) . Optimasi dengan cara  evaluasi  parameter  pada  serangan  yang  menghasilkan  performansi  sistem  audio watermarking paling buruk telah dilakukan oleh Budiman dkk (Budiman & dkk, 2018) . Dari penelitian tersebut diperoleh bahwa metode tersebut dapat meningkatkan kualitas dari host audio dan ekstraksi watermark yang disisipkan pada host audio yang sudah diserang.
Oleh  karena  itu,  pada  penelitian  ini  dilakukan  perancangan  sistem  audio watermarking menggunakan  metode  SWT  untuk  mendapatkan  sub-band  stasioner  terpilih  yang  akan disisipkan watermark. Metode SMM akan menghitung rata-rata host audio dalam satu frame, dan  dilakukan  proses  penyisipan  bit watermark.  Optimasi  dilakukan  dengan  melakukan evaluasi  parameter  pada  lima  serangan  yang  menghasilkan  BER  paling  tinggi.  Teknik watermarking  ini  diimplementasikan  menggunakan  lima  buah  data  audio  berformat  .wav dengan genre  yang  berbeda,  dan  sebuah  citra  biner  sebagai  data  watermark  yang  akan disisipkan  ke  dalam  audio.  Diharapkan  bahwa  optimasi  yang diterapkan  pada  sistem  audio watermarking akan menghasilkan suatu sistem watermarking yang kuat dan tahan terhadap serangan gangguan signal.

## 1.1.  Audio watermarking
Audio watermarking merupakan proses penyisipan data informasi kedalam suatu sinyal audio tanpa  merusak  atau  mengubah  kualitas  dari  audio  tersebut. Watermarking  dipasang  pada audio untuk membuktikan kepemilikan dari audio tersebut serta perlindungan informasi yang disisipkan (Chauhan & Risvi, 2013) . Karena sinyal audio hanya berisi data satu dimensi dan sistem  pendengaran  manusia  lebih  sensitif  daripada  sistem  visual,  maka  lebih  sulit menyembunyikan informasi tambahan ke sinyal audio daripada ke data multimedia lainnya, tanpa menurunkan kualitas objek media (Chincholkar & dkk, 2017) .
Kriteria dari metode audio watermarking adalah sebagai berikut (Hartung & Kutter, 1999) :
a. Imperceptibility, artinya watermark yang telah tersisip sebagai informasi pemilik harus tidak terdengar  dalam  sinyal  audio  terwatermark.  Sehingga  harus  tidak  menurunkan  kualitas sinyal host  audio.  Parameter  dari  imperceptibility  adalah  Signal  to  Host  Ratio  (SNR), Objective Different Grade (ODG) dan Subjective Different Grade (SDG).
b. Ketahanan  (Robustness),  artinya  watermark  harus  mampu  menangani  segala  macam serangan pemrosesan sinyal, seperti: low-pass filtering, kompresi MP3, penambahan echo, host  dan  bentuk  serangan  lainnya (Kiah,  2011) .  Parameter  dari  ketahanan  adalah  Bit Error Rate (BER).
c. Payload, menunjukkan berapa banyak bit watermark yang dapat disisipkan ke dalam host audio per satuan waktu. Parameter dari payload adalah Capacity (C).
Metode  audio watermarking  dapat  dibagi  menjadi  dua  domain,  sebagai  berikut (Rashid, 2016) :
a. Domain Spasial
Pada  teknik  audio watermarking,  domain  spasial  watermark  langsung  disisipkan  pada domain waktu tanpa transformasi apapun. Teknik ini sangat mudah untuk diterapkan dan memerlukan  lebih  sedikit  perhitungan  dibandingkan  dengan  domain  frekuensi.  Namun domain spasial memiliki ketahanan yang kurang baik.
b. Domain Frekuensi Pada  teknik  audio watermarking,  watermark  yang  disisipkan  dalam  domain  frekuensi melalui  berbagai  macam  transformasi.  Teknik  ini  sedikit  rumit  untuk  diterapkan  dan memerlukan  lebih  banyak  perhitungan  dibandingkan  dengan  domain  spasial.  Kelebihan dari domain frekuensi yaitu memiliki ketahanan yang jauh lebih baik.

## 1.2. Stationary Wavelet Transform (SWT)
Stationary Wavelet Transform (SWT) merupakan algoritma pada transformasi wavelet yang dirancang  untuk  mengatasi  kelemahan  pergeseran invariant  pada  transformasi  lain. Pergeseran invarian dari SWT dapat digunakan untuk menghindari kemungkinan bahwa lokasi informasi  yang  diekstrak  mungkin  sedikit  bergeser  karena  serangan,  seperti Time  Scale Modification (TSM). SWT hampir identik dengan Discrete Wavelet Transform (DWT) dalam hal struktur  dekomposisi.  Karena  SWT  tidak  menggunakan  down-sampling  melainkan  up- sampling, maka sub-band akan memiliki ukuran yang sama dengan host audio input (Pun & Yuan, 2013) . Gambar 1 menunjukkan cara kerja dari sistem SWT untuk 3 level dekomposisi. Sinyal SWT dari sinyal x dihitung saat melewati sinyal di beberapa filter. Sampel sinyal akan masuk  melalui Low  Pass  Filter  (LPF)  dengan  respon  impuls  g  yang  akan  menghasilkan konvolusi keduanya (Al-Haj, 2011) .
𝑦[𝑛] = (𝑥 ∗ 𝑔)[𝑛] = ∑ 𝑥(𝑘)𝑔[𝑛 − 𝑘] (1)
Gambar 1. Diagram Blok SWT dengan 3 Level Dekomposisi

## Gambar 2. Up-sampling pada SWT
Selanjutnya sinyal akan didekomposisi secara simultan dengan menggunakan High Pass Filter (HPF) h. Kemudian hasil dari kedua penyaringan tersebut akan menghasilkan koefisien detail dan  koefisien  aproksimasi.  Karena  setengah  frekuensi  sinyal telah  dihapus,  maka  setengah sampel dapat dibuang sesuai dengan aturan Nyquist. Hasil filter kemudian di subsampel oleh 2 (Zeng, 2012) :
𝑦 [𝑛] = ∑ 𝑥[𝑘]𝑔[𝑛 − 𝑘] (2) 𝑦 [𝑛] = ∑ 𝑥[𝑘]ℎ[𝑛 − 𝑘] (3)
Setelah  diperoleh  koefisien  SWT,  maka  invers  SWT  (ISWT)  dapat  dihitung  untuk mengembalikan sinyal dekomposisi ke sinyal aslinya dengan menggunakan rumus berikut ini (Zeng, 2012) :
𝑥[𝑛] = ∑ 𝑦 [𝑘] ℎ[𝑛 − 𝑘] + 𝑦 [𝑘]  𝑔[𝑛 − 𝑘] (4)

## 1.3. Statistical Mean Manipulation (SMM)
Statistical Mean Manipulation (SMM) merupakan suatu metode penanaman watermark pada host  audio,  dengan  cara  menghitung  rata-rata  (mean)  host  audio  dalam  1  frame.  SMM merupakan metode penyisipan yang menyisipkan bit header yang disinkronisasi kedalam host audio sehingga menjadi audio yang ter-watermark (Vivekananda & dkk, 2008) .
Kehandalan dari watermark bergantung pada nilai  . Untuk mendeteksi watermark koefisien  , dihitung dan dibandingkan dengan ambang batas yang telah ditetapkan. Hal ini dikarenakan koefisiennya  adalah  sekitar 10 ,  yang  cukup  kecil  untuk  perbandingan  tersebut.  Berikut formula SMM untuk teknik penyisipan (Wen & dkk, 2009) :
𝑥 (𝑛) = 𝑥(𝑛) − 𝜇 + 𝛼. 𝑤 ,   jika 𝑤 = 1 𝑥(𝑛) − 𝜇 − 𝛼. 𝑤 ,   jika 𝑤 = 0 (5)
Optimasi Sistem Penyembunyian Data Pada Audio menggunakan Sub-band Stasioner dan Manipulasi Rata-rata Statistik
dimana 𝑥(𝑛) adalah  sinyal  audio host, 𝜇𝑥 adalah  rata-  rata  sinyal 𝑥(𝑛) dari  satu  frame  , 𝛼 adalah  faktor  modifikasi  rata-rata  pada  SMM, 𝑤 adalah watermark  bit  sync,  dan 𝑥 (𝑛) adalah audio yang telah ter- watermark.
Selain digunakan untuk proses penyisipan ( embedding), SMM juga digunakan untuk proses ekstraksi watermark.  Ekstraksi  merupakan  proses  pengambilan  kembali  data  inti  atau  data yang  paling  penting yang  ada  pada  watermark. SMM  untuk  ekstraksi  hampir  sama  dengan embedding hanya perbedaannya adalah yang dihitungnya merupakan audio yang sudah ter- watermark (Hsieh & Tsou, 2002) .
Berikut formula SMM untuk teknik ekstraksi (Hsieh & Tsou, 2002) :
𝑥(𝑛) = 𝑥 (𝑛) − 𝜇 + 𝛼. 𝑤 ,   jika 𝑤 = 1 𝑥 (𝑛) − 𝜇 − 𝛼. 𝑤 ,   jika 𝑤 = 0 (6)

## 1.4.  Serangan pada Audio Watermarking
Serangan pada watermarking bertujuan untuk menguji ketahanan dari teknik  watermarking tersebut.  Serangan  diberikan  pada watermarked  audio  sebelum  melewati  proses  ektraksi watermark.  Ketahanan  audio watermarking  dapat  dilihat  dari  beberapa  parameter  seperti: SNR, ODG, dan BER. Jenis serangan yang digunakan pada audio watermarking adalah  sebagai berikut (Harahap & dkk, 2016) :
a. Filtering, adalah proses menyaring frekuensi tertentu pada data audio digital. Frekuensi yang akan disaring ditentukan dari frekuensi cut-off. Komponen sinyal yang dibutuhkan akan dilewatkan dan yang tidak dibutuhkan akan diredam. Filtering yang digunakan, yaitu Low  Pass  Filter  (LPF),  dan  Band  Pass  Filter  (BPF).  LPF  merupakan  jenis  filter  yang melewatkan sinyal frekuensi rendah dan melemahkan sinyal frekuensi tinggi, frekuensi di atas frekuensi cut-off tidak dilewatkan.
b. host atau derau, merupakan serangan dengan menambahkan sinyal gangguan (host) ke data audio digital, seperti White host, Pink host, dan Gaussian host.
c. Resampling adalah pengubahan frekuensi sampling pada sinyal asli (host audio) dengan frekuensi baru yang ditentukan, kemudian dikembalikan lagi ke frekuensi sampling awal.
d. Time Scaling Modification (TSM), adalah perubahan skala waktu pada file audio.
e. Linear  Speed  change,  merupakan  serangan  dengan  meningkatkan  dan  menurunkan kecepatan audio tanpa mengubah pitch sinyal.
f. Pitch Shifting, adalah gangguan dengan menggeser frekuensi dari watermarked audio.
g. Equalizer, adalah penyesuaian keseimbangan dengan amplitudo = 0.5
h. Echo, adalah suara kiriman yang direfleksikan kembali ke pengirim/ asalnya dengan cukup kuat sehingga dapat dibedakan dari suara asli. Caranya dengan memberikan delay echo pada sinyal audio sebesar 0.3
i. 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.

## 1.5.  Parameter Performansi Sistem
Untuk mengevaluasi penelitian ini, diperlukan parameter-parameter untuk menilai performansi sistem audio watermarking. Parameter performansi sistem audio watermarking tersebut antara lain Signal to Host Ratio (SNR), Objective Different Grade (ODG), Bit Error Rate (BER), dan Mean Opinion Score (MOS).

## 1.5.1. Signal to Host Ratio (SNR)
SNR  digunakan  untuk  mengukur  kualitas  audio  secara  obyektif,  dengan  melakukan perbandingan  antara  audio  ter- watermark 𝑥 (𝑛) dengan host  audio 𝑥(𝑛) .  Satuan  yang digunakan untuk nilai SNR adalah decibel (dB). Suatu audio dinyatakan bagus kualitasnya jika SNR  >  20  dB.  Persamaan  yang  digunakan  dalam  perhitungan  SNR  adalah (Pun  &  Yuan, 2013) :
𝑆𝑁𝑅 = 10𝑙𝑜𝑔 ∑ 𝑥 (𝑛) ∑ [𝑥 (𝑛) − 𝑥(𝑛)] (7)
dimana: 𝑁 adalah panjang audio

## 1.5.2. Bit Error Rate (BER)
BER merupakan suatu parameter yang akan digunakan untuk penilaian obyektif. Tujuan dari BER agar host audio dan ekstraksi watermark yang disisipkan pada host audio yang sudah diserang dapat diketahui keutuhannya. BER dihitung dengan cara menghitung persentase bit yang salah dari hasil ekstraksi dengan bit keseluruhan sebelum proses penyisipan dilakukan. Persamaan BER dirumuskan sebagai berikut (Zhao & dkk, 2015) :
𝐵𝐸𝑅 = × 100% (8)

## 1.5.3. Objective Different Grade (ODG) dan Subjective Different Grade (SDG)
Objective Different Grade (ODG) dan Subjective Different Grade (SDG) merupakan pengukuran imperceptibility  berdasarkan  standar  ITU-R  BS.1387-1.  ODG  dihitung  melalui  perhitungan kompleks pada pemrosesan sinyal audio berbasis yang bernama PEAQ (Perceptual Evaluation of Audio Quality). Pada pengukuran lain tetapi memiliki relasi yang linear, skala SDG memiliki rentang nilai dari 1 hingga 5. SDG bertujuan untuk mengetahui tingkat kualitas audio yang sudah disisipkan watermark berdasarkan indera pendengaran manusia. SDG diperoleh dari 30 responden, dengan membandingkan perubahan yang terjadi pada audio sebelum dan sesudah disisipi watermark, kemudian diberi nilai 1 hingga 5 (Budiman & dkk, 2016) . Pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa semakin besar skala ODG dan SDG, maka semakin bagus kualitas audio yang diperoleh.
Tabel 1. Objective Different Grade (ODG) Skala ODG Skala SDG Kualitas Deskripsi -4 1 Sangat Buruk Watermark sangat mengganggu -3 2 Buruk Watermark mengganggu -2 3 Cukup Watermark sedikit mengganggu -1 4 Baik Watermark terdengar, tetapi tidak mengganggu 0 5 Sangat Baik Watermark tidak terdengar

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan suatu teknik watermarking pada data audio digital berbasis Stationary Wavelet Transform (SWT) dan Statistical Mean Manipulation (SMM),  yang  dapat  melindungi  hak  cipta  data  digital  dari  tindakan  ilegal.  Untuk  mencapai tujuan tersebut, metodologi dalam penelitian ini terdiri dari beberapa tahap yaitu:

## 1. Identifikasi masalah penelitian
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  dari  permasalahan  dan  pematangan  konsep dengan  studi  literatur  yang  sesuai  dengan  topik  penelitian.  Penelitian  yang  telah dilakukan terdahulu dapat menjadi rujukan penting agar mendapatkan benang merah dalam  melaksanakan  penelitian  sesuai roadmap-nya.  Studi  literatur  yang  dipelajari pada pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Teknik audio watermarking
b. Stationary Wavelet Transform (SWT)
c. Statistical Mean Manipulation (SMM)
d. Serangan pada audio watermarking
e. Performansi sistem audio watermarking
2. Pengumpulan Data File  yang  akan  digunakan  sebagai  host  adalah  audio  mono  dengan  format  .wav, frekuensi sampling 44100 Hz, dan berdurasi 4-10 detik. Durasi audio bergantung pada ukuran watermark yang disisipkan. Terdapat 5 jenis file audio yang digunakan yaitu, speech  (host.wav),  instrument  piano  (piano.wav),  instrument  gitar  (gitar.wav), instrument drum (drums.wav), dan instrument bass (bass.wav). Pesan yang dijadikan watermark adalah sebuah citra digital biner dengan resolusi 10x10 pixel.
Gambar 3. Citra Watermark
3. Perancangan Sistem
Terdapat  dua  buah  skema  rancangan  yang  digunakan  yaitu  proses  penyisipan  dan proses ekstraksi. Proses penyisipan bertujuan untuk menyisipkan watermark kedalam host audio, sedangkan proses ekstraksi bertujuan untuk mengambil kembali watermark yang telah disisipkan agar dapat terdeteksi. Pada sistem audio watermarking yang di rancang, pertama-tama dilakukan proses penyisipan pesan watermark ke dalam host audio.  Audio  yang  telah  diberi  watermark,  diuji  dengan  beberapa  serangan,  dan diekstraksi. Selanjutnya diperoleh kualitas pesan yang dihasilkan. Model sistem yang diajukan pada penelitian ini secara umum digambarkan pada diagram berikut :
Gambar 4. Sistem Audio Watermarking Secara Umum
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  proses  penyisipan watermark  berupa  logo  citra  biner berukuran 10 × 10 ke dalam host audio. Gambar 5 menunjukkan diagram blok proses penyisipan.
Penyisipan Serangan Ekstraksi
Host Audio SNR, ODG, SDG
Watermarked Audio Extracted Watermark Audio BER Watermark
Langkah-langkah dalam proses penyisipan dijelaskan sebagai berikut :
Langkah 1:  Baca file  host  audio 𝑥(𝑛 ),  dan  watermark 𝑤(𝑛 ).  Masing-masing  diubah ukurannya kedalam ukuran 1 dimensi. Ukuran watermark menjadi 1 × 100. Langkah 2:  Lakukan  perhitungan  SWT  pada host  audio  dengan  menggunakan persamaan (1). Metode SWT digunakan untuk mengubah domain waktu kedalam  domain  frekuensi  sehingga  dapat  mempermudah  proses penyisipan. Kemudian dihasilkan output sesuai level dekomposi dari 𝑥(𝑛) dalam  bentuk  beberapa sub-band.  Output  tersebut  berupa  x low ( n)  dan
x high ( n) yang dihitung menggunakan persamaan (2) dan (3). Selanjutnya
pilih sub-band yang akan disisipkan watermark.

## Gambar 5. Diagram Blok Proses Penyisipan
Langkah 3:  Lakukan  segmentasi  berupa framing  pada  sub-band  terpilih  yang  akan disisipkan Rumus untuk menhitung panjang frame adalah: 𝑁𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒 = (9)
Langkah 4:  Hitung 𝜇𝑥 ,  yaitu  rata-  rata  sinyal 𝑥(𝑛) pada  tiap  frame.  Lakukan penyisipan bit watermark 𝑤(𝑛) ke dalam host audio dengan metode  SMM pada persamaan (5), sehingga menghasilkan 𝑥 (𝑛) . Langkah 5:  Lakukan penggabungan seluruh frame hasil penyisipan. Langkah 6:  Lakukan  perhitungan  invers  SWT  (ISWT)  untuk  mengembalikan  sinyal pada domain waktu. Gunakan persamaan (4) pada setiap setiap sub-band sehingga menghasilkan watermark audio 𝑥 (𝑛) .

## Gambar 6. Diagram Blok Proses Ekstraksi
Proses ekstraksi merupakan proses pengambilan kembali data watermark dari suatu watermarked audio. Gambar 6 menunjukan diagram blok proses ekstraksi. Langkah- langkah dalam proses ekstraksi dijelaskan sebagai berikut :
Langkah 1:  Baca file watermarked audio 𝑥 (𝑛) .
Langkah 2:  Lakukan  perhitungan  SWT  pada watermarked  audio  dengan menggunakan persamaan (1-3), sehingga menghasilkan 𝑥 (𝑛) . Langkah 3:  Lakukan  segmentasi  pada sub-band  yang  mengandung  watermark dengan ukuran Nframe sampel/segmen.
Langkah 4:  Hitung 𝜇 yaitu rata- rata sinyal audio yang telah ter- watermark, 𝑥 (𝑛) . Lakukan proses ekstraksi pada 𝑥 (𝑛) dengan menggunakan SMM pada segmen host  audio.  Persamaan  (7)  digunakan  untuk  mendapatkan kembali host  audio.  Bit  watermark  yang  telah  disisipkan  pada  proses
SWT segmentasi
SMM penggabungan segmen ISWT Host audio Watermarked Watermar SWT segmentasi SMM Watermarked Audio
Audio & Watermark
penyisipan diperoleh dengan persamaan 10 (Hsieh & Tsou, 2002). 𝑤 (𝑛) = 0,   jika 𝜇 < 0 1,   jika 𝜇 ≥ 0 (10)
Setelah proses ekstraksi selesai, dapat dihitung nilai BER antara watermark sebelum ekstraksi 𝑤(𝑛) dengan watermark setelah ekstraksi 𝑤(𝑛) .
4. Pengujian dan analisis performansi sistem
Pengujian  parameter  yang  dilakukan  antara  lain  :  pengaruh  level  dekomposisi  (N), jumlah frame (N Frame), nilai threshold, dan nilai  terhadap performansi sistem audio watermarking,  yaitu:  ODG,  SNR,  BER,  dan  C.  Pengujian  selanjutnya  dilakukan  uji serangan untuk mengetahui tingkat ketahanan sistem watermarking terhadap tindak perusakan  yang  mungkin  terjadi  pada  implementasinya.  Serangan  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  LPF,  BPF, host,  resampling,  time  scale  modification,  linier speed change, pitch shifting, echo, dan kompresi. Pengujian secara subjektif dilakukan berupa  survei  SDG  menggunakan  30  orang  koresponden,  dengan  membandingkan audio asli dengan watermarked audio untuk mendukung analisis dari kualitas sistem audio watermarking.
5. Optimasi Sistem Selanjutnya dilakukan optimasi terhadap host audio yang memiliki kerusakan terparah ketika  diserang.  Optimasi  ini  dilakukan  dengan  cara  mengevaluasi  parameter  yang digunakan  hingga  mendapatkan  ODG,  SNR,  dan  BER  yang  paling  optimal.  Setelah diperoleh parameter optimal, maka parameter tersebut diuji terhadap seluruh serangan dan seluruh audio host untuk  mendapatkan performansi sistem.  Sehingga  diperoleh parameter terbaik yang memiliki ODG, SNR, dan BER paling optimal.

## 3. HASIL DAN DISKUSI

## 3.1.  Pengujian Parameter Sistem
1. Uji Parameter Level Dekomposisi (N)
Nilai  N  menunjukkan  banyakannya  dekomposisi  yang  dilakukan  oleh  SWT.  Semakin banyak  level  dekomposisi  artinya  semakin  banyak  juga  pembagian  frekuensi  yang dilakukan.  Pada  pengujian  ini, digunakan  sampel audio host.wav  dengan nilai N dari 1 sampai 5, parameter Nframe=2048, thr=0,1, dan alfa=0,001.
Tabel 2. Pengaruh Nilai N Terhadap ODG, SNR, BER, dan C
N ODG SNR BER C 1 0,0899 30,3183 0 21,53 2 0,1167 30,5951 0,49 21,53 3 0,1365 30,7576 0,25 21,53 4 0,1446 30,8532 0,51 21,53 5 0,1498 30,9101 0,41 21,53
Hasil  pada  Tabel  2  menunjukkan  bahwa  level  dekomposisi  (N)  berpengaruh  terhadap ODG,  SNR,  dan  BER.  Namun  tidak  berpengaruh  terhadap  Capacity  (C).  Pada  level dekomposisi, N=1 memberikan hasil BER yang diharapkan, yaitu 0. Artinya hasil ekstraksi dari watermarked audio dapat utuh kembali, sama dengan kondisi sebelum watermark disisipkan  pada host  audio.  Pada  Gambar  7  menunjukkan  citra  hasil  ekstraksi  pada beberapa nilai N, dari 1 hingga 4. Sehingga parameter N=1 digunakan untuk pengujian parameter berikutnya.
(a) (b) (c)
Gambar 7. Pengaruh Nilai N terhadap Citra Hasil Ekstraksi (a) N=1, (b) N=2, (c) N=3
2. Uji Parameter Panjang Frame (Nframe)
Pada pengujian ini, digunakan sampel audio host.wav dengan menggunakan parameter yang diperoleh dari pengujian sebelumnya yaitu, N=1, thr=0,1, dan alfa=0,001.
Tabel 3. Pengaruh Nframe terhadap ODG, SNR, BER, dan C
Nframe ODG SNR BER C 128 -2,9701 3,0108 0 544,53 256 -3,4071 9,3998 0 172,27 512 -1,4374 16,2873 0 86,13 1024 -0,2595 24,8645 0 43,07 2048 0,0899 30,3183 0 21,53 4096 0,1603 36,3947 0 10,77 8192 0,1646 37,5896 0 5,38
Hasil pada Tabel 3 menunjukkan bahwa nilai Nframe berpengaruh terhadap nilai ODG, SNR,  dan  C.  Namun  tidak  berpengaruh  terhadap  BER.  Semakin  besar  Nframe  maka semakin baik nilai ODG dan SNR yang dihasilkan, namun banyak bit watermark yang dapat disisipkan  ke  dalam host  audio  semakin  berkurang.  Sehingga  parameter  Nframe=2048 digunakan  untuk  pengujian  parameter  berikutnya,  karena  menghasilkan  nilai  SNR  dan ODG yang paling baik.
3. Uji Parameter Threshold
Nilai threshold akan menentukan nilai daya yang dapat dipilih sebagai lokasi penyisipan.
Pada pengujian ini, digunakan sampel audio host.wav dengan menggunakan parameter yang  diperoleh  dari  pengujian  sebelumnya  yaitu,  N=1,  Nframe=2048,  dan  alfa=0,001. Hasil  pada  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  parameter threshold    tidak  mempengaruhi performansi sistem.
Tabel 4. Pengaruh Threshold terhadap ODG, SNR, BER, dan C thr ODG SNR BER C 0,001 0,0899 30,3183 0 21,53 0,01 0,0899 30,3183 0 21,53 0,1 0,0899 30,3183 0 21,53 1 0,0899 30,3183 0 21,53
4. Uji Parameter Alfa
Parameter alfa merupakan faktor penggeser rata-rata yang akan berpengaruh terhadap metode pengisipan SMM. Pada pengujian ini, digunakan sampel audio host.wav dengan menggunakan  parameter  yang  diperoleh  dari  pengujian  sebelumnya  yaitu,  N=1, Nframe=2048, dan thr=0,1.
Tabel 5. Pengaruh Alfa terhadap ODG, SNR, BER, dan C
alfa ODG SNR BER C 0,001 0,0961 30,3141 0 21,53 0,002 0,0299 29,0987 0 21,53 0,003 -0,0279 27,7074 0 21,53 0.004 -0,1117 26,3369 0 21,53 0.005 -0,1801 23,8983 0 21,53
Pada Tabel 5 menunjukkan bahwa nilai alfa berpengaruh terhadap ODG dan SNR. Namun tidak berpengaruh terhadap BER dan kapasitas bit watermark. Semakin besar nilai alfa yang  digunakan  maka  semakin  buruk  nilai  ODG  dan  SNR  yang  dihasilkan.  Sehingga parameter  alfa=0,001  digunakan  sebagai  parameter  sistem,  karena  menghasilkan  nilai ODG dan SNR yang paling baik.

## 3.2.  Pengujian Ketahanan Sistem Watermarking
Untuk  mengetahui  ketahanan  suatu watermark,  maka  watermark  perlu  diuji  oleh  berbagai macam  serangan.  Parameter  yang  digunakan  dalam  pengujian  ini  diperoleh  dari  hasil pengujian dan analisis sebelumnya, yaitu: level dekomposisi (N) = 1, Nframe = 2048, threshold = 0,1, dan alfa = 0,001.

## Tabel 6. Pengaruh Serangan terhadap BER
Serangan Kriteria BER host piano gitar drum bass LPF 3k 0 0 0 0 0 6k 0 0 0 0 0 9k 0 0 0 0 0 BPF 100-6k 0,56 0,48 0,58 0,38 0,58 50-6k 0,56 0,43 0,61 0,32 0,58 25-6k 0,56 0,42 0,53 0,3 0,6 Host 0 dB 0,48 0,43 0,5 0,57 0,59 10 dB 0,48 0,43 0,51 0,52 0,47 20 dB 0,38 0,57 0,49 0,41 0,42 Resampling 22.05k 0 0 0 0 0 11.025k 0 0 0 0 0 16k 0 0 0 0 0 TSM 1% 0,3 0,32 0,27 0,15 0,37 2% 0,2 0,39 0,4 0,16 0,49 4% 0,27 0,43 0,44 0,14 0,38 Linear Speed Change 1% 0 0 0 0 0 5% 0 0 0 0 0 10% 0 0 0 0 0 Pitch Shifting 1% 0,32 0,46 0,4 0,19 0,5 2% 0,29 0,44 0,43 0,16 0,43 4% 0,3 0,39 0,41 0,19 0,45 Equalizer 0,48 0,41 0,48 0,19 0,55 Echo 0,3 0,33 0,41 0,25 0,52 Kompresi MP3 32k 0,04 0,03 0,13 0,02 0,46 64k 0 0 0,07 0,02 0,34 128k 0 0 0,01 0 0,14 192k 0 0 0 0 0 Rata-rata 0,206
Pada pengujian ini, digunakan 5 jenis audio yang berbeda diantaranya, host.wav, piano.wav, gitar.wav, drums.wav, dan bass.wav. Hasil pada Tabel 6 menunjukkan bahwa watermark yang disisipkan  pada  5 host  memiliki  ketahanan  terhadap  beberapa  serangan.  Sistem  audio watermarking yang dirancang tahan terhadap serangan LPF, resampling, linear speed change, dan kompresi MP3 pada 192k karena BER yang dihasilkan pada uji serangan tersebut bernilai 0 untuk semua jenis audio. Dari hasil uji serangan tersebut, diambil 3 sampel parameter yang memiliki BER tinggi untuk dilakukan optimasi, yaitu :
1. Parameter 1 : serangan TSM (2%) pada audio piano.wav yang menunjukan hasil BER bernilai 0,39.
2. Parameter 2 : serangan pitch shifting (4%) pada gitar.wav yang menunjukan hasil BER bernilai 0,41.
3. Parameter 3 : serangan kompresi MP3 (32k) pada bass.wav yang menunjukan hasil BER bernilai 0,46.
Ketiga  parameter  tersebut  dievaluasi  kembali  dengan  melakukan  pengujian  pencarian paramater terbaik yang memiliki kinerja sistem yang optimal.

## 3.3.  Optimasi Parameter Sistem
Optimasi dilakukan dengan cara mengganti parameter N, Nframe, threshold, dan alfa secara bergantian pada sistem audio watermarking  yang  diserang  oleh serangan  TSM  (2%), pitch shifting (4%), dan kompresi MP3 (32k), diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Pengaruh Parameter Optimasi terhadap Kinerja Sistem
Parameter  Audio N Nframe  thr alfa ODG SNR BER C 1 piano 1 4096 0,1 0,009  -2,1473  31,5408 0 10,77 2 gitar 1 8192 0,1  0,0045  -0,0059  27,7557 0 5,38 3 bass 1 8192 0,1 0,004  -0,0027  28,8872  0,19 5,38
Ketiga parameter optimal yang diperoleh pada pengujian sebelumnya digunakan untuk semua jenis audio dan serangan, sehingga menghasilkan output berupa nilai BER. Parameter terbaik dipilih  melalui  nilai  rata-rata  BER  yang  paling  baik.  Tabel  8  menunjukkan  hasil  ketahanan watermark terhadap serangan menggunakan 3 parameter.

## Tabel 8. Perbandingan Rata-rata BER dari Parameter Sebelum dan Sesudah Optimasi pada
5 File Audio
BER Sebelum Optimasi BER Setelah Optimasi Parameter 1  Parameter 2 Parameter 3 0,218 0,118 0,113 0,115
Hasil pada Tabel 8 menunjukkan bahwa setelah optimasi, parameter 2 memberikan hasil BER yang paling baik, karena menghasilkan rata-rata BER paling kecil.
Tabel 9. Nilai SNR dan ODG untuk Parameter 2
Audio Parameter 2 (BER=0.113) ODG SDG SNR host 0,106 4,5 26,672 piano -0,437 4,5 37,817 gitar -0,002 4,7 28,689 drums -2,171 4,6 31,152 bass -0,308 4,5 32,12 Rata-rata -0,562 4,6 31,290
Kemudian pada Tabel 9 diperoleh bahwa parameter 2 menghasilkan nilai ODG dan SNR sangat baik untuk semua jenis audio, kecuali audio drums. Sedangkan hasil SDG menyatakan bahwa semua  audio  yang  dihasilkan  memiliki  kualitas  yang  baik.  Hal  tersebut  dikarenakan keterbatasan sistem persepsi manusia dalam hal pendengaran. Secara keseluruhan, parameter 2 memberikan performansi sistem yang baik, karena nilai SNR > 20dB dan nilai ODG pada kriteria watermark terdengar, tetapi tidak mengganggu audio.

## 3.4.  Pengaruh Optimasi Terhadap BER
Gambar 8 menunjukkan bahwa setelah optimasi, sistem audio watermarking tahan terhadap serangan  LPF, Resampling,  TSM,  Linier  speed  change,  pitch  shifting,  equalizer,  echo,  dan kompresi MP3. Rata-rata BER setelah optimasi mengalami peningkatan sebesar 45%, yaitu dari  0.206  menjadi  0.113.  Sistem  audio watermarking  tahan  terhadap  serangan  filter  LPF, namun belum tahan terhadap serangan BPF, baik sebelum maupun setelah dioptimasi. Hal tersebut dikarenakan BPF merupakan gabungan antara filter highpass dan lowpass, dimana high pass filter adalah kebalikan dari low pass filter. High pass filter adalah jenis filter yang mampu melewatkan frekuensi tinggi, dan meredam frekuensi rendah.
Pada  serangan host,  optimasi  pada  sistem  audio  watermarking  memberikan  peningkatan performansi  BER  sebesar  15%,  dari  rata-rata  BER  0,48  menjadi  0,44.  Namun  hasil  yang diperoleh masih belum memberikan audio host dan pesan watermark hasil ekstraksi yang utuh saat  sebelum  disisipkan  kedalam  audio host.  Sistem  melakukan  reduksi  host  dengan  filter frekuensi high pass, dimana sistem ini rentan terhadap filter high pass.

## Gambar 8. Pengaruh Optimasi Terhadap BER

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dirancang suatu sistem watermarking pada file audio .wav dengan menggunakan Stationary  Wavelet  Transform  dan  Statistical  Mean  Manipulation,  dengan ketahanan yang baik terhadap beberapa serangan, yaitu LPF, resampling, TSM, linear speed change, pitch shifting, equalizer, echo, dan kompresi mp3. Namun sistem audio watermarking belum  tahan  terhadap  serangan  BPF,  dan host.  Setelah  optimasi,  diperoleh  rata-rata BER=0,113, ODG=-0,6, SNR=31,290, dan SDG= 4.6. Terjadi peningkatan BER sebesar 45% dibandingkan  sebelum  optimasi.  Berdasarkan  kriteria imperceptibility,  disimpulkan  bahwa watermark terdengar, namun tidak mengganggu audio. Hal ini membuktikan bahwa setelah
optimasi, sistem audio watermarking semakin tahan terhadap serangan. Parameter optimal dari sistem audio watermarking, yaitu level dekomposisi N=1, panjang frame Nframe=8192, threshold thr=0,1, dan alfa=0.0045. Level dekomposisi (N) berpengaruh terhadap ODG, SNR, dan BER, namun tidak berpengaruh terhadap Capacity (C). Semakin besar level dekomposisi artinya  semakin  banyak  juga  pembagian  frekuensi  yang  dilakukan.  Untuk  SWT,  level dekomposisi terbaik pada N=1. Semakin besar Nframe maka semakin baik nilai ODG dan SNR yang  dihasilkan,  namun  jumlah  bit watermark  yang  dapat  disisipkan  ke  dalam  host  audio semakin berkurang. Oleh karena itu, setelah optimasi hanya diperoleh Capacity=5,38 bit/detik. Langkah selanjutnya perlu dilakukan penyempurnaan dari sistem yang telah dirancang, agar watermark yang dapat disisipkan ke dalam host audio mempunyai kapasitas yang lebih besar. Parameter threshold  tidak  mempengaruhi  performansi  sistem.  Sedangkan  nilai  alfa berpengaruh terhadap ODG dan SNR, namun tidak berpengaruh terhadap BER dan kapasitas bit watermark. Semakin besar nilai alfa yang digunakan maka semakin buruk nilai ODG dan SNR yang dihasilkan. Namun performansi sistem menurun ketika alfa<0.0045.

## DAFTAR RUJUKAN
Saini, L. K., & Shrivastava, V. (2014). A Survey of Digital Watermarking Techniques and its
Applications. International  Journal  of  Computer  Science  Trends  and  Technology (IJCST), 2(3), 70 - 73.
Dutt, S. (2015). A Survey of Digital Audio watermarking Techniques. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT), 6(3), 3067 – 3072.
Bender, W., Gruhl, D., Morimoto, N., & Lu, A. (1996). Techniques for data hiding. IBM Systems Journal, 35(3.4), 313 – 336.
Husain,  F.  (2012).  A  Survey  of  digital Watermarking  Techniques  for  Multimedia  Data.  MIT International Journal of Electronics and Communication Engineering, 2(1), 37 - 43.
Pun, C. M., & Yuan, X. C. (2013). Robust Segments Detector for De-Synchronization Resilient Audio watermarking. IEEE Transactions On Audio Speech and Languange Proccessing,
2412 - 2424.
Delong, C., Qirui, L., Guilan, Y., & Jianbin, X. (2014). Conten-Based Audio watermarking Based To  Resist  De-Synchronization  Attacks. International  Conference  on  Information  and Network Security.
Hsieh,  C.,  &  Tsou,  P.  (2002).  Blind  Cepstrum  Domain  Audio watermarking  Based  on  Time Energy Features. International Conference on Digital Signal Processing, (pp. 705 -708).
Budiman, G., Suksmono, A. B. & Danudirdjo, D.  (2018). FFT-Based Audio Watermarking in
Adaptive Subband with Spread Spectrum Framework. Journal of Telecommunication and Computer Engineering (JTEC), in press.
Chauhan, S. P. S., & Rizvi, S. A. M. (2013). A survey: Digital audio watermarking Techniques and  Applications. 4th  International  Conference  on  Computer  and  Communication Technology (ICCCT), (pp. 185–192).
Chincholkar, Y. D., Ganorkar, S.R., & Kude, S.P. (2017). A Survey: Digital Audio Watermark Designed  Method. International  Journal  of  Advanced  Research  in  Computer  and Communication Engineering, 6(6), 288 - 292.
Hartung,  F.,  &  Kutter,  M.  (1999).  Multimedia Watermarking  Techniques.  Proceeding  IEEE,
87(7), (pp. 1079 – 1107).
Kiah, M. L. M., Zaidan, B. B., Zaidan, A. A. Ahmed A. M., & Al-Bakri, S. H. (2011). A Review of audio  Based  Steganography  and  Digital  Watermarking. International  Journal  of  the Physical Sciences, 6(16), 3837 - 3850.
Rashid,  A.  (2016).  Digital Watermarking  Applications  and  Techniques:  A  Brief  Review. International Journal of Computer Applications Technology and Research, 5(3), 147 – 150.
Al-haj,  A.,  Mohammad,  A.,  &  Bata,  L.  (2011).  DWT  –  Based  Audio watermarking.  The International Arab Journal of Information Technology, 8(3), 326 – 333.
Zeng, W. (2012), A Novel Audio watermarking Algorithm based on Chrip Signal and Discrete Wavelet  Transform.  8th  International  Conference  on  Wireless  Communications,
Networking and Mobile Computing (WiCOM), (pp. 0 – 3).
Vivekananda,  B.  K.,  Sengupta,  I.,  &,  Das,  A.  (2008).  Audio watermarking  Based  On  Mean Quantization  In  Cepstrum  Domain. 16th  International  Conference  on  Advanced Computing and Communications (ADCOM), (pp. 73 - 77).
Wen, X., Ding, X., Li, J., Gao, L., & Sun, H. (2009). An Audio Watermarking Algorithm Based on  Fast  Fourier  Transform. International  Conference  on  Information  Management,
Innovation Management and Industrial Engineering, (pp. 363 – 366).
Harahap,  H.,  Budiman,  G.,  Novamizanti,  L.  (2016).  Implementasi  Teknik Watermarking menggunakan FFT dan Spread Spectrum Watermark pada Data Audio Digital. Jurnal Elkomika, 4(1), 98 - 109.
Zhao, M., Pan, J., & Chen, S. (2015). Optimal SNR of Audio watermarking by Wavelet and Compact  PSO  Methods. Journal  of  Information  Hiding  and  Multimedia  Signal Processing, 6(5), 833 – 846.
Budiman, G., Suksmono, A. B., & Danudirdjo, D. (2016). A Modified Multicarrier Modulation Binary Data Embedding in Audio File. International Journal on Electrical Engineering and Informatics, 8(4), 762 - 774.