## Penyisipan Citra pada Audio dengan Kode PN Terdistribusi Gaussian
GELAR BUDIMAN 1 , SUCI AULIA 2 , I NYOMAN APRAZ RAMATRYANA 3
1,3 Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom
2 Fakultas Ilmu Terapan, Universitas Telkom Email : gelarbudiman@telkomuniversity.ac.id
Received 15 Februari 2019 | Revised 1 Maret 2019 | Accepted 24 Maret 2019

## ABSTRAK
Pada  makalah  ini,  perancangan  audio  watermarking  memanfaatkan  kode  PN yang  terdistribusi  Gaussian  atau  Normal  dengan  menggunakan  citra  sebagai watermark  yang  disisipkan  pada  audio.  Watermark  yang  berupa  citra  biner diubah  ke  dalam  vektor  1  dimensi,  kemudian  dijumlahkan  dengan  kode  PN terdistribusi  normal  yang  disaring  dengan  filter  psikoakustik.  Setelah  itu,  sinyal dikalikan  dengan  faktor  gain α sebelum  dijumlahkan  dengan  host  audio  untuk mendapatkan watermarked audio. Hasil dari simulasi menunjukkan bahwa sistem memiliki  kapasitas  watermark  yang  tinggi  pada  689.06  bps,  imperseptibilitas yang baik pada SNR>26  dB,  dan tahan  terhadap serangan  LPF  mulai  frekuensi cut  off  6  kHz  keatas,  serangan  Additive  Noise  mulai  40  dB  keatas,  resampling pada rate 16 kHz, LSC 1% - 10%, dan kompresi MP3 untuk rate 192 kbps.
Kata kunci : Audio Watermarking, Kode PN, distribusi normal, filter psikoakustik

## ABSTRACT
In this paper, the design of audio watermarking utilizes PN code that is Gaussian or Normal distributed by using the image as a watermark inserted in the audio. The  watermark  in  the  form  of  binary  images  is  converted  into  a  1-dimensional vector,  then  summed  up  with  a  normally  distributed  PN  code  filtered  by  a psychoacoustic filter. After that, the signal is  multiplied  by α gain  factor before adding  it  to  the  audio  host  to  get  the  watermarked  audio.  The  result  of  the simulation shows that the system has a high watermark capacity at 689.06 bps, good imperceptibility at SNR> 26 dB, and withstand LPF attacks starting from 6 kHz  cut-off  frequency  and  above,  Additive  Noise  attacks  from  40  dB  up, resampling at 16 kHz , LSC 1% - 10%, and MP3 compression for 192 kbps rate.
Keywords :  Audio  Watermarking,  PN  code,  normal  distribution,  psychoacoustic filter

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  internet  yang  makin  pesat  menyebabkan  pertukaran  multimedia  terjadi  lebih cepat.  Pelanggaran  hak  cipta  menjadi  salah  satu  masalah  yang  timbul  akibat  pesatnya pertumbuhan  internet.  Salah  satu  bentuk  multimedia  yang  paling  sering  dilanggar  hak ciptanya  adalah  audio. Digital  watermarking  adalah  suatu  teknologi  penyisipan  watermark untuk  melindungi  hak  cipta.  Agar  dapat  melindungi  hak  cipta,  audio watermarking  harus memenuhi  syarat imperceptibility, yaitu watermark tidak mempengaruhi kualitas  dari  audio aslinya  setelah watermark  disisipkan.  Robustness  atau  ketahanan  yaitu  watermark  yang telah  disisipkan  tidak  bisa  dihilangkan  oleh  pembajak  menggunakan  proses  operasi  dan serangan  umum  seperti pemotongan, pengompresan (Singh &  Chadha, 2013). Capacity yaitu  kapasitas  jumlah  bit  yang  dapat  disisipkan  pada  sinyal  audio  pada  waktu  tertentu. Robustness dan imperceptibility adalah 2 aspek yang paling penting diantara keempat syarat watermarking,  sehingga watermark mutlak harus  memiliki  2  aspek  tersebut. Watermarking digunakan untuk mengidentifikasi pemilik, pembayaran pada pemilik paten, dan autentikasi dengan  menentukan  apakah  data sudah diubah  dalam bentuk  apapun dari  bentuk  aslinya. Watermark  harus  disisipkan  pada  data  sedemikian  sehingga  watermark  tidak  terasa  oleh pengguna. Watermark juga harus tidak terdengar ataupun terlihat untuk mencegah deteksi dan  penghapusan  oleh  orang  yang  tidak  berwenang.  Selain  itu watermark  juga  harus memiliki karakteristik yang mirip dengan sinyal aslinya dan harus tahan terhadap manipulasi atau  operasi  sinyal  standar  seperti, filtering,  kompresi,  re-sampling,  dan  lainnya (Dutta, Bhattacharyya,  &  Kim,  2009) . Watermarking  dapat  dibedakan  menjadi  2  dalam  hal pengetahuan  terhadap host  di  penerima,  yaitu  blind  watermarking  dan  non  blind watermarking (Khalil  &  Adib,  2015) . Blind  watermarking  adalah  proses  watermarking dengan  kondisi  di  penerima  tidak  perlu  mengetahui host  audio  untuk  mengekstraksi watermark  yang  telah  disisipkan.  Sementara  non  blind  watermarking  adalah  proses watermarking dengan kondisi di penerima harus mengetahui host audio untuk mengekstraksi watermark yang telah disisipkan (Cox, Miller, Bloom, Fridrich, & Kalker, 2008) .
Penelitian mengenai penyembunyian data pada audio atau audio watermarking telah banyak dilakukan  dan  telah  banyak  dipublikasikan.  Sebagian  besar  peneliti  yang  mempublikasikan penelitian  mengenai audio  watermarking  membahas  bagaimana  perancangan  sistem  audio watermarking  yang  dibuat  dapat  memenuhi  kriteria  imperseptible,  tahan,  dan  kapasitas tinggi.  Namun  sampai  saat  ini  permasalahan  mengenai  pemenuhan  kriteria audio watermarking yang baik masih terus dikembangkan dan diperbaiki mengingat perkembangan serangan  terhadap watermarked  audio  yang  bertambah  variasinya  dari  waktu  ke  waktu, kebutuhan manusia agar kualitas audio dapat lebih baik lagi, dan kebutuhan manusia agar informasi yang disembunyikan dapat jauh lebih besar kapasitasnya (Bajpai & Kaur, 2016) . Pada penelitian ini dibatasi metode penelitian audio watermarking 1 kanal atau mono yang dilakukan  dengan  metode  penggunaan  kode  PN  yang  hampir  serupa  dengan  proses penyisipan menggunakan  modulasi spread  spectrum namun  kode PN  terdistribusi  Gaussian serta  penggunaan audio  watermarking  yang  bersifat  non  blind  watermarking  atau watermarking dengan kondisi bahwa pada proses ekstraksi host audio asli harus diketahui. Tujuan dari penelitian yang dilakukan adalah merancang skema audio watermarking dengan kode PN yang terdistribusi Gaussian untuk mendapatkan ketahanan watermarking yang lebih kuat  terhadap  serangan  yang  merusak watermark  karena  sifat  distribusi  Gaussian  yang memiliki pemusatan sinyal pada titik tengah dari amplituda sinyalnya. Titik tengah atau titik rata-rata  pada  Gaussian  merupakan  bagian  sinyal  yang  tidak  mudah  diserang  sehingga hipotesis  hal  ini  memberikan  peningkatan  ketahanan  yang  lebih  baik  pada  skema watermarking yang dirancang dengan tetap mempertahankan imperseptibilitas dan kapasitas watermark yang disisipkan.
Penelitian watermarking  dengan  modulasi  spread  spectrum  telah  dimulai  dengan watermarking  pada  citra (Cox,  Kilian,  Leighton,  &  Shamoon,  1997) .  Pada  makalah tersebut  Cox  menjelaskan  konsep spread  spectrum  dan  penerapannya  untuk  menyisipkan data  pada  citra.  Konsep spread  spectrum  yang  dijelaskannya  adalah  bahwa  bit  watermark dimodulasi  dengan spread  spectrum  kemudian  hasil  modulasinya  dikalikan  dengan  faktor pengali α atau  faktor  penguat  yang  berpengaruh  pada  ketahanan  dan  imperseptibilitas watermark yang disisipkan. Kelemahan dari metode yang disampaikan Cox adalah besarnya interferensi  pada host  audio  terhadap  watermark  yang  disisipkan,  sehingga  berpengaruh pada  ketahanan watermark  yang  tidak  terlalu  baik  dalam  menghadapi  serangan watermarking.  Darko  dalam (Kirovski  &  Malvar,  2003) pertama  kali  mempublikasikan penelitian  mengenai audio  watermarking  dengan  konsep  modulasi  spread  spectrum  pada makalah  bereputasi  internasional.  Darko  menjelaskan  konsep spread  spectrum  pada  audio watermarking  dengan  komprehensif  baik  teori  maupun  penerapannya,  namun  tidak menjelaskan  kinerjanya  secara  praktikal,  baik  imperseptibilitas  dan  ketahanan watermarkingnya. Malvar  mempublikasikan  makalah  mengenai audio watermarking dengan spread spectrum yang lebih baik pada (Malvar & Florêncio, 2003) . Malvar memperbaiki faktor penguat α yang tidak fleksibel pada makalah sebelumnya, dengan membuat formulasi sedemikian  sehingga  nilai α berubah-ubah  sesuai  fluktuasi  daya  sinyal  rata-rata  dari host audio  dalam  setiap  segmennya.  Kinerja  yang  ditunjukkan  Malvar  memberikan  perbaikan dibandingkan (Kirovski  &  Malvar,  2003) ,  namun  tidak  signifikan.  Zhang  pada (Zhang, Xu, & Yang, 2012) memperbaiki imperseptibilitas pada audio watermarking dengan spread spectrum  dengan  menambahkan  filter  psikoakustik  pada  watermark  setelah  dimodulasi spread spectrum dengan tetap mempertahankan ketahanan watermarking namun kapasitas watermark masih sangat kecil.
Penelitian  mengenai audio  watermarking  dengan  kondisi  non  blind  watermarking dipublikasikan pada (Foo, 2008) dengan metode compression expansion yang memberikan hasil  ketahanan  yang  tahan  terhadap  serangan,  namun  untuk  serangan  MP3  dijelaskan hanya terhadap rate 128  kbps,  dan serangan LPF pada cut off yang  cukup tinggi pada 10 kHz.  Makalah  lainnya  yang  menggunakan  skema non  blind  audio  watermarking  adalah makalah (Panda,  Gera,  &  Bhattacharyya,  2014) yang  menggunakan  metode Empirical Mode  Decomposition  (EMD)  dengan  hasil  ketahanan  yang  kurang  terhadap  serangan terutama  serangan  kompresi  MP3.  Pada  tahun  yang  sama,  Jane  pada  makalah (Jane, Elbaşi,  &  Ilk,  2014) mempublikasikan  makalah non  blind  watermarking  dengan  metode DWT-SVD, namun Jane menyisipkan data pada citra, bukan audio.
Pada  makalah  ini  dibahas  bagaimana  melakukan  penyisipan  citra pada  audio  dengan  kode PN yang terdistribusi Gaussian menggunakan kunci pembangkit kode PN tertentu. Pertama, watermark berupa citra biner yang bentuknya 2 dimensi (2-D) dikonversi bentuknya menjadi 1  dimensi  (1-D),  kemudian  dari  vektor  1-D  tersebut  masing-masing  bit  ditebar  sejumlah panjang yang sama dengan panjang kode PN yang dibangkitkan, setelah itu setiap bit yang telah ditebar  itu  dijumlahkan  dengan kode PN yang telah difilter dengan filter psikoakustik yang  kemudian  hasilnya  dikalikan  dengan  penguat  koefisien α ,  lalu  sinyal  tersebut dijumlahkan  dengan  sinyal  audio  yang  telah  dibaca  dan  telah  dikonversi  ke  mono,  maka hasilnya  adalah watermarked  audio  sehingga  SNR,  ODG  dan  kapasitas  watermark  dapat dihitung. Sementara pada proses ekstraksi, dilakukan penghilangan komponen direct current (DC)  pada watermarked  audio  terlebih  dahulu,  kemudian  normalisasi  sehingga  level  daya sinyalnya sama dengan level daya sinyal host asli, setelah itu baru dilakukan pengurangan dengan host  audio  asli,  dengan  posisi  pengurangnya  adalah  host  audio  asli.  Setelah  itu dilakukan  integrasi  dengan  panjang  integrasi  sama  dengan  panjang  kode  PN  yang  ditebar pada  saat  proses  penyisipan,  dan  akhirnya watermark  didapat  dengan melakukan  decision
terhadap nilai tengah dari hasil integrasi, jika hasil integrasi lebih kecil dari nilai tengah atau rata-rata  hasil  integrasi,  maka  diperoleh  bit watermark  adalah  0,  jika  tidak  maka  bit watermark  adalah  1,  setelah  itu  dilakukan  konversi  1-D  ke  2-D,  maka  diperoleh  citra watermark dan bit error rate (BER) dapat dihitung.
Kode  PN  merupakan  kode  yang  bersifat  ortogonal  dan  dalam  buku (Shulze  &  Luders, 2005) pada bab CDMA atau pada (Yani, Rizal, & Prasetya, 2008) ,  kode PN  dihasilkan dari  teknik  atau  proses Linear  Feedback  Shift  Register  (LFSR).  Proses  LFSR  akan menghasilkan kode random bit 0 dan 1 secara acak namun ortogonal satu sama lain, setelah itu pada (Xiang, Natgunanathan, Peng, Hua, & Liu, 2018) kode acak 0 dan 1 tersebut dilakukan proses penguraian dengan prosedur Gram Schmidt menghasilkan kode yang terdiri dari  bilangan  desimal  dan  terdistribusi  Gaussian  dengan  persamaan probability  density function (pdf) terdistribusi Gaussian sesuai yang ditunjukkan pada Persamaan (1). Umumnya dari  Persamaan  (1), σ =  1 dan μ =  0,  sehingga  Persamaan  (1)  dapat  disederhanakan menjadi Persamaan (2). Ilustrasi nilai kode PN dan distribusinya dapat dilihat pada Gambar 1.
𝑝( 𝑥 ∖ 𝜇, 𝜎 ) = 1 𝜎 √ 2𝜋 𝑒 ( 𝜇) 2
(1)
dimana : p = nilai pdf dari kode PN yang dibangkitkan x = variabel random diskrit yang merupakan kode PN yang dibangkitkan σ = standar deviasi dari x μ = rata-rata dari x
𝑝( 𝑥 ) = 1 √ 2𝜋 𝑒 2 (2)
Gambar 1. Kode PN (kiri) dan Distribusi Gaussian pada Kode PN (kanan)
Filter  psikoakustik  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berfungsi  untuk  meningkatkan imperseptibilitas watermark yang disisipkan atau meningkatkan kualitas watermarked audio secara  perseptual  pendengaran  manusia  yang  didistribusikan  ke end  user  yang  akan menikmati audio tersebut. Filter psikoakustik hampir mirip fungsinya dengan band stop filter (BSF)  yang  akan  menyaring  suara  yang  dominan  di  frekuensi  tengah  atau  frekuensi  yang didominasi  oleh  sensitivitas  pendengaran  manusia,  sehingga  kenyaringan watermark  pada frekuensi  dimana  pendengaran  manusia  sensitif  akan  ditekan  yang  berkonsekuensi interferensi watermark terhadap host audio akan berkurang atau imperseptibilitas watermark
akan makin baik dan kualitas watermarked audio akan bertambah. Secara umum persamaan yang merepresentasikan filter psikoakustik adalah filter infinite impulse respon (IIR) seperti yang  dijelaskan  oleh (Robinson,  1999) dan (Budiman,  Suksmono,  Danudirdjo, Usman, & Shin, 2016) yang ditunjukkan pada Persamaan (3).
𝐻(𝑧) = 0.07 − 0.147𝑧 + 0.128𝑧 − 0.053𝑧 + 0.009𝑧 1 − 0.15𝑧 − 0.76𝑧 (3) 𝑧 = 𝑒 (4) 𝜔 = 2𝜋 𝑓 𝐹 (5)
dimana z  merupakan  variabel  kompleks  dalam  domain  frekuensi,  f  merupakan  frekuensi dalam  satuan  Hz, 𝜔 merupakan  frekuensi  sudut  dengan  satuan  radian/sampel  dan F s merupakan  frekuensi  sampling  dari  audio  yang  akan  difilter  dalam  satuan  sampel/detik. Respon  magnituda  filter  dari  Persamaan  (3)  ditunjukkan  dengan  grafik  pada  Gambar  2 (Budiman et al., 2016) .

## Gambar 2. Respon Magnituda Filter Psikoakustik (Budiman et al., 2016)
Makalah ini disampaikan dengan struktur berikut, Bab 1 membahas latar belakang penelitian, permasalahan penelitian yang ditunjukkan dari review literature terdahulu yang terkait topik penelitian  ini,  usulan  metode  dan  hipotesisnya  serta  konsep  dasar  yang  mendasari penelitian.  Bab  2  membahas  metodologi  penelitian  yang  menjelaskan  langkah  dan  tahap penelitian  yang  dilakukan  beserta  proses  penyisipan  dan  ekstraksi watermark.  Bab membahas  hasil  penelitian  dan  analisis  yang  menjadi  bahan  diskusi.  Dan  bab  4  yang menunjukkan kesimpulan dari makalah ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Makalah  ini  merupakan  hasil  penelitian  audio  watermarking  yang  memanfaatkan  distribusi Gaussian  pada  kode  PN  yang  disematkan  pada  audio  asli.  Untuk  mengambil  kembali watermarknya,  diperlukan host  audio  asli  pada  proses  ekstraksi  yang  akan  dibandingkan dengan watermarked  audio  dan  dilakukan  proses  decision  memanfaatkan  kelebihan  dari
0 0.5 1 1.5 2 2.5 x 10 4 10 -3 10 -2 10 -1 10 0 10 1 f (Hz) |H (  )|
distribusi Gaussian sebagai distribusi dari bilangan random yang terdapat pada kode PN yang dibangkitkan. Perancangan dan tahapan metode penelitian dijelaskan berikut.

## 2.1. Identifikasi Masalah
Permasalahan  utama  yang  mendasari  penelitian  ini  adalah  terkait  tiga  hal,  antara  lain ketahanan watermark terhadap serangan yang masih rendah, imperseptibilitas yang rendah, dan  kapasitas watermark  yang  rendah.  Pada  uraian  di  Bab  1,  telah  dijelaskan  beberapa literature  dari  penelitian  terdahulu  yang  masih  menghasilkan  masalah  tersebut.  Untuk menyelesaikan  masalah  tersebut  maka  diperlukan  pendalaman  materi  terkait  sebelum melakukan penelitian. Materi terkait yang telah didalami adalah:
a. Konsep audio watermarking untuk kasus non blind watermarking
b. Kode PN dan karakteristiknya
c. Distribusi Gaussian dan karakteristiknya
d. Teknik Spread spectrum pada Audio watermarking

## 2.2. Persiapan Data
Data yang digunakan pada penelitian ini terdiri atas data gambar watermark dan data audio host.  Gambar  watermark  merupakan  gambar  biner  TelkomUniversity.png  yang  beresolusi 75x225  seperti  ditunjukkan  pada  gambar  3.  Sementara  audio host  yang  digunakan berjumlah 5 file audio antara lain rock.wav, piano.wav, gitar.wav, drums.wav dan bass.wav.

## Gambar 3. Gambar Watermark Biner

## 2.3. Perancangan Sistem dan Simulasi
Sistem  yang  dirancang  terdiri  atas  subsistem  penyisipan  data watermark,  subsistem penyerang  sinyal,  dan  subsistem  pengambilan  data watermark.  Gambar  4  menunjukkan proses atau subsistem penyisipan, sementara Gambar 5 menunjukkan proses atau subsistem pengambilan  data watermark.  Pada  subsistem penyisipan  data  watermark  langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Langkah 1:  Baca host  audio  dan  konversi  audio  stereo  ke  mono  sehingga  diperoleh  host audio yang siap untuk disisipkan atau 𝑥(𝑛) .
Langkah 2:   Baca watermark 𝑤(𝑚, 𝑛) kemudian diubah kedalam ukuran 1 dimensi menjadi 𝑤(𝑛) .  Jika  resolusi  gambar watermark  adalah  PxQ,  maka  ukurannya  setelah diubah menjadi 1 dimensi adalah 1x PQ. Langkah 3:   Tebar  setiap  bit  pada 𝑤(𝑛) sepanjang N  menjadi  w s ( n)  sehingga  ada  PQ segmen  dan  setiap  segmennya  terdiri  dari N  sampel.  N  merupakan  panjang kode  PN  yang  dibangkitkan.  Prinsip  penebaran  bit  mengambil  prinsip pulse shaping untuk sinyal diskrit. Sehingga ukurannya menjadi 1xPQN. Langkah 4:  Bangkitkan kode PN terdistribusi Gaussian dengan ukuran kode PN adalah 1x N sehingga didapatkan c(n).
Langkah 5:  Lakukan  pemfilteran  kode  PN  dengan  filter  psikoakustik  sehingga  diperoleh c p ( n).
Langkah 6:  Lakukan replikasi kode PN sejumlah bit watermark dari w(n) atau sejumlah PQ. Sehingga diperoleh c r ( n) dengan ukuran 1xPQN. Langkah 7:  Jumlahkan w s ( n) dari langkah 3 dengan c r ( n) dari langkah 6 dan kalikan dengan faktor pengali α . Maka diperoleh Persamaan (6).
w d ( n )= α ( w s ( n )+ c r ( n )) (6)
Langkah 8:  Lakukan penyisipan dengan menjumlahkan x(n) dan w d ( n) sehingga diperoleh watermarked audio x w ( n) sesuai Persamaan (7).
x w ( n )= x ( n )+ w d ( n )= x ( n )+ α ( w s ( n )+ c r ( n )) (7)
Gambar 4. Subsistem Penyisipan Watermark
Gambar 5. Subsistem Ekstraksi Watermark
Sementara pada subsistem ekstraksi data watermark langkah-langkah yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Langkah 1:  Baca host  audio  atau 𝑥(𝑛) sebagai  syarat  yang  harus  dalam non-blind watermarking.
Langkah 2:   Baca watermarked audio atau x w ( n) dengan ukuran yang sama dengan 𝑥(𝑛) . Langkah 3:  Kurangkan x w ( n)  oleh 𝑥(𝑛) ,  sehingga  menghasilkan 𝑤 (𝑛) ,  ditunjukkan  pada Persamaan (8).
𝑤 (𝑛) = x w ( n )- x ( n ) (8)
Langkah 4:  Lakukan  integrasi  diskrit  atau  penjumlahan  diskrit  sepanjang N  pada  setiap segmen dari 𝑤 (𝑛) sehingga menghasilkan 𝑤 (𝑛) .
Langkah 5:  Lakukan penghitungan rata-rata dari 𝑤 (𝑛) pada setiap segmennya dan simpan sebagai T(n).
Langkah 6:  Lakukan deteksi watermark dengan membandingkan setiap segmen dari 𝑤 (𝑛) terhadap T(n), jika 𝑤 (𝑛) < T(n), maka diperoleh 𝑤(𝑛) =0, dan jika 𝑤 (𝑛) ≥ T(n), maka diperoleh 𝑤(𝑛) =1 sesuai Persamaan (9).
𝑤(𝑛) = 0, jika 𝑤 (𝑛) < 𝑇(𝑛) 1, jika 𝑤 (𝑛)   ≥ 𝑇(𝑛) (9)
Langkah 7:  Lakukan konversi matriks 1-D ke 2-D dari 𝑤(𝑛) sehingga menghasilkan gambar watermark hasil ekstraksi 𝑤(𝑚, 𝑛) .

## 2.4. Pengujian
Pengujian  simulasi  dilakukan  dengan  Matlab  versi  2014A  dengan  spesifikasi  PC  adalah menggunakan prosesor i7 dan RAM 16 GB. Parameter yang diubah-ubah untuk pengaturan trade off antara imperseptibiltas dan ketahanan adalah α (faktor penguat watermark) dan N (panjang kode PN untuk setiap segmen). Serangan yang diambil untuk pengujian adalah LPF dengan  frekuensi  cut  off  3k,  6k,  dan  9k, resampling  dengan  frekuensi  22k,  11k,  and  16k, Linear Speed Change (LSC) dengan perubahan persentase 1%, 5%, 10%, and kompresi MP3 dengan rate 32k, 64k, 128k, and 256k. Parameter performansi yang diukur pada penelitian ini  adalah  parameter  imperseptibilitas  yang  terdiri  dari  parameter  objektif  (SNR  dan  ODG) dan subjektif (MOS), parameter ketahanan (BER), dan kapasitas (C). Formulasi bit error rate atau BER dapat dilihat pada Persamaan (10).
𝐵𝐸𝑅 = 𝐽 𝐽 (10)
dimana J e adalah jumlah bit watermark yang terdeteksi salah, dan J b adalah jumlah seluruh bit watermark. Persamaan untuk parameter objektif Signal to Noise Ratio (SNR) dapat dilihat pada Persamaan (11).
𝑆𝑁𝑅 = 10 𝑙𝑜𝑔 ∑ 𝑥 (𝑛) ∑ (𝑥(𝑛) − 𝑥 (𝑛)) (11)
dimana x(n) adalah sinyal host audio asli, L adalah panjang sinyal watermarked audio, x w ( n) adalah  sinyal watermarked  audio,  dan  n  adalah  sampel  dalam  domain  waktu  diskrit. Sementara persamaan untuk kapasitas dapat dilihat pada Persamaan (12).
𝐶 = 𝐿 𝐹 𝐿 (12)
dimana L w adalah panjang bit watermark yang disisipkan dan F s adalah frekuensi sampling dari host audio.
Tabel 1. Standar Kualitas Audio Berdasarkan ITU-R BS.1387 (ITU-R, 1998)
Nilai ODG  Nilai SDG/MOS Keterangan 0 5 Watermark tidak terasa -1 4 Watermark terasa namun tidak mengganggu audio -2 3 Watermark terasa namun sedikit mengganggu audio -3 2 Watermark terasa dan audio terganggu -4 1 Watermark terasa dan audio sangat terganggu
Objective  Different  Grade  (ODG)  merupakan  proses  penghitungan  yang  kompleks  untuk menghitung  kualitas  audio  secara  perseptual  yang  mengacu  pada  standar  ITU-R  BS.1387 pada (ITU-R, 1998) dengan skala nilai dari -4 sampai 0 yang dapat dilihat pada Tabel 1. Subjective  Different  Grade  (SDG)  atau  Mean  Opinion  Score  (MOS)  merupakan  parameter subjektif  hasil  penilaian  secara  perseptual  dari  survey  terhadap  beberapa  responden  yang memiliki skala nilai 1 sampai 5 yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Pada  bab  ini  dipaparkan  mengenai  hasil  simulasi  yang  terdiri  atas  pengaruh  parameter pengujian N  dan α terhadap  imperseptibilitas,  ketahanan  dan  kapasitas,  ketahanan watermark  terhadap  berbagai  serangan,  degradasi  kualitas  watermark,  dan  kualitas watermarked audio pada parameter yang telah disesuaikan.

## 3.1 Pengaruh Parameter terhadap Kinerja Watermarking
Pada subbab ini parameter α diubah-ubah  untuk  dilihat bagaimana pengaruhnya terhadap imperseptibilitas  yang  diwakili  oleh  SNR  dan  ODG,  serta  ketahanan  yang  diwakili  BER. Pengujian perubahan α ini dilakukan dari batas nilai α : 0.0009 sampai 0.003 untuk jumlah sampel  kode  PN  acak  atau N  adalah  128  sampel  dalam  setiap  frame.  Batas  ini  ditentukan sedemikian  karena  masih  dalam  batas  dimana  secara  subjektif  suara watermark  masih imperceptible.  Gambar  6  menunjukkan  pengaruh α terhadap  SNR.  Hasilnya  dapat  dilihat bahwa  kenaikan  nilai α membuat  adanya  penurunan  nilai  SNR  atau  penurunan  kualitas watermarked audio, dimana penurunan tersebut memiliki perbedaan nilai untuk setiap host audio yang berbeda-beda. Artinya nilai α yang sama tidak berarti  akan menghasilkan  SNR yang sama untuk host audio yang berbeda-beda. Imperseptibilitas  untuk setiap host audio yang berbeda akan berbeda-beda pula.
Melihat hasil dari Gambar 6, maka pengujian berikutnya adalah bagaimana mencari nilai α yang  masih  berada  pada  level  imperseptibilitas  yang  baik  secara  subjektif  dimana  secara teoritis  nilai α pada  metode  yang  mirip,  namun  dalam  domain  frekuensi  dapat diformulasikan  pada (Harahap,  Budiman,  &  Novamizanti,  2016) .  Pengujian  dilakukan dengan menggunakan PC dan headphone dengan speaker pasif yang volumenya diatur pada 40% sebagaimana volume yang digunakan oleh manusia jika mendengarkan via headphone. Pengujian  dilakukan  pada  nilai N=128.  Hasilnya  ditunjukkan  pada  Tabel  2.  Pada  tabel tersebut  kita  lihat  bahwa  nilai α maksimal  yang  masih  menghasilkan  suara watermarked audio yang imperceptible atau memiliki nilai SDG 5 berbeda-beda untuk setiap host audio- nya dengan nilai SNR dan ODG yang juga berbeda-beda.
Gambar 6. Pengaruh α terhadap SNR
Tabel 2. Pengaturan Nilai α Maksimal pada Imperseptibilitas Baik (SDG>4)
Host audio  Alfa  SNR (dB)  ODG drums.wav 0.002 46.52 -3.9 piano.wav 0.01 32.51 -2.84 rock.wav 0.003 33.63 -2.94 gitar.wav 0.01 27.67 -0.43 bass.wav 0.03 30.57 -2.9
Pengujian  diatas  merupakan  pengujian  pada  nilai N=128  yang  menghasilkan  kapasitas watermark pada 344.53 bps, berikutnya dilakukan pengujian dengan mengubah-ubah nilai N dan α serta  melihat  pengaruhnya  terhadap  SNR  untuk host  gitar  (.wav).  Pengujian  ini dilakukan dengan batas nilai α : 0.001 sampai 0.02, dan N : 64 sampai 2048. Gambar 7 dan Tabel  3  memperlihatkan  hasil  pengujiannya.  Terlihat  bahwa  perubahan N  tidak  terlalu berpengaruh terhadap SNR, parameter yang sangat berpengaruh terhadap perubahan SNR hanyalah α . Namun dari Tabel 3 pada α =0.01, nilai N yang makin besar akan berpengaruh terhadap  berkurangnya  kapasitas watermark  maksimal  yang  dapat  disisipkan.  Jika diharapkan watermark memiliki  kapasitas  minimal 100  bps,  maka N yang  diperlukan  untuk perancangan sistem ini harus N≤256.
Gambar 7. Pengaruh α dan N terhadap SNR

## 3.2 Kinerja Ketahanan Sistem
Pada subbab ini dilakukan beberapa pengujian dengan parameter α sesuai pada Tabel 2 dan N=64  dan  256,  agar  kapasitas  watermark  yang  diperoleh  masih  lebih  besar  dari  100  bps. Serangan  yang  digunakan  untuk  pengujian  pertama  adalah  serangan  penambahan  noise pada watermarked audio untuk semua host dengan SNR dari 0 dB sampai 30 dB pada host audio gitar.wav. Hasilnya adalah rata-rata BER dari semua host ditampilkan pada Gambar 8.
Penyisipan Citra pada Audio dengan Kode PN Terdistribusi Gaussian
Tabel 3. Pengaruh Nilai N pada Imperseptibilitas dan Kapasitas N ODG SNR (dB) C (bps) 64 -0.80962  26.91649  689.0625 128  -0.47539  27.83535  344.5313 256 -0.2532 28.1906  172.2656 512  -0.08079  29.53925  86.13281 1024  -0.2937 28.4301  43.06641
2048  -0.15363  29.20878  21.5332
Gambar 8 memperlihatkan kondisi bahwa semakin besar daya watermarked audio terhadap daya noise yang direpresentasikan dengan SNR pada sumbu x maka semakin baik ketahanan watermark yang ditunjukkan dengan semakin rendahnya nilai BER pada sumbu y. Sementara pengaruh N  disini  adalah  bahwa  nilai  N  yang  makin  besar  membuat  nilai  BER  lebih  baik walaupun tidak terlalu signifikan perbedaannya.
Gambar 8. Pengaruh Serangan Additive Noise Terhadap BER
Pengujian berikutnya adalah pengujian untuk semua host audio dengan parameter α sesuai pada  Tabel  2  dan N=64  dan  256,  agar  kapasitas  watermark  yang  diperoleh  masih  lebih besar  dari  100  bps.  Serangan  yang  dilakukan  untuk  menguji  sistem audio  watermarking yang  telah  dirancang  sesuai  dengan  penjelasan  pada  subbab  2.4.  Hasil  pengujian diperlihatkan  pada  Tabel  4.  Terlihat  bahwa  rata-rata  BER  untuk N=64  (0.1)  lebih  besar daripada rata-rata BER untuk N=256 (0.07). Hal ini menunjukkan bahwa semakin besar N, maka  semakin  tahan watermark  terhadap  serangan  secara  keseluruhan.  Hal  ini  menjadi trade off karena semakin besar N, maka dalam hal kapasitas watermark semakin berkurang seperti  telah  dijelaskan  sesuai  Tabel  3.  Kenaikan  kapasitas  mengakibatkan  penurunan ketahanan watermark terhadap serangan. Secara keseluruhan berdasarkan hasil dari Tabel 3 metode pada makalah ini tahan terhadap serangan LPF mulai frekuensi cut off 6 kHz keatas, serangan Additive Noise mulai 40 dB keatas, resampling pada rate 16 kHz, LSC 1% - 10%, dan kompresi MP3 untuk rate 192 kbps.
Tabel 4. Ketahanan Sistem dengan N =64 dan 256 Jenis Serangan Parameter Serangan BER N=64 sampel/frame N=256 sampel/frame Drums Piano Rock Gitar Bass Drums Piano Rock Gitar Bass LPF 3k 0.30 0.00 0.28 0.20 0.00 0.10 0.00 0.44 0.12 0.00 6k 0.14 0.00 0.02 0.00 0.00 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 9k 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Noise 0 dB 0.47 0.39  0.50  0.56  0.53 0.61 0.33  0.36  0.08  0.42 20 dB 0.37 0.03  0.25  0.00  0.14 0.44 0.03  0.00  0.00  0.00 40 dB 0.14 0.00  0.00  0.00  0.00 0.00 0.00  0.00  0.00  0.00 Resampli ng 11k 0.18 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.00 0.00 0.42 16k 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 22k 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.39 24k 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.20 Linear Speed Change 1% 0.03 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 5% 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.04 10% 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.05 Kompresi MP3 32k 0.59 0.40 0.19 0.57 0.47 0.58 0.00 0.17 0.04 0.46 64k 0.57 0.11 0.19 0.07 0.29 0.14 0.00 0.03 0.00 0.22 128k 0.37 0.00 0.06 0.00 0.24 0.00 0.00 0.00 0.00 0.07 192k 0.02 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 Rata-rata 0.19 0.05  0.09  0.08  0.10  0.11 0.02  0.06  0.01  0.13
Nilai  BER  hasil  pengujian  ketahanan watermark  menunjukkan  kualitas  gambar  watermark yang  diekstraksi  dari watermarked  audio  yang  diserang.  Makin  tinggi  nilai  BERnya  maka makin  buruk  kualitas  gambar watermark  hasil  ekstraksi.  Namun  ada  batas  nilai  BER maksimal  pada  gambar watermark  yang  masih  dapat  diterima  manusia  karena  secara visualisasi  manusia  masih  dapat  memahami  isi  dari  gambar watermark  tersebut  walaupun terkena  kerusakan.  Batas  maksimal  nilai  BER  dari  gambar watermark  sangat  tergantung pada  resolusi  gambar watermark  yang  disisipkan  pada  audio.  Pada  audio  watermarking dengan  metode diatas, disisipkan citra logo UniversitasTelkom.png dengan resolusi 75x225 dimana  tampilan  aslinya  dapat  dilihat  pada  Tabel  5  pada  BER=0.  Saat  gambar watermark mengalami  kerusakan  dan  diperoleh  BER=0.01  sampai  0.22  maka  terlihat  bahwa  gambar tersebut  masih  dapat  dipahami  oleh  manusia,  namun  ketika  gambar watermark  memiliki tingkat  kerusakan  dengan  BER=0.33  sudah  mulai  manusia  sedikit  memahami  isi  gambar tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa jika ketahanan watermark memiliki BER di bawah 0.3 pada  resolusi  gambar  75x225  sesuai  gambar  UniversitasTelkom.png,  maka  gambar watermark hasil ekstraksinya masih dapat diterima, atau dengan kata lain watermark masih tahan terhadap serangan jika kualitas watermark tersebut masih berada pada kisaran BER < 30%.

## Tabel 5. Degradasi Kualitas Watermark
BER Gambar Watermark BER Gambar Watermark 0 0.2 0.05 0.22
0.1
0.33 0.15 0.4

## 4. KESIMPULAN
Makalah ini memaparkan metode non blind audio watermarking dengan memanfaatkan kode acak PN yang disematkan sesuai nilai watermark yang disisipkan. Kode PN yang disematkan terdistribusi  Gaussian  sehingga  memberikan  ketahanan  yang  lebih  baik  karena  memiliki karakteristik  pemusatan  sinyal  pada  nilai  rata-ratanya.  Pengujian  yang  dilakukan memberikan hasil berupa kapasitas watermark yang tinggi pada 689.06 bps, imperseptibilitas yang baik pada SNR>26 dB, dan tahan terhadap serangan LPF mulai frekuensi cut off 6 kHz keatas, serangan Additive Noise mulai 40 dB keatas, resampling pada rate 16 kHz, LSC 1% - 10%, dan kompresi MP3 untuk rate 192 kbps.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami sampaikan terimakasih kepada PPM Universitas Telkom yang telah mendanai penelitian dan publikasi makalah ini.

## DAFTAR RUJUKAN
Bajpai,  J.,  & Kaur,  A.  (2016).  A  literature  survey  -  Various audio  watermarking  techniques and their challenges. In Proceedings of the 2016 6th International Conference - Cloud System  and  Big  Data  Engineering,  Confluence  2016  (pp.  451–457). https://doi.org/10.1109/CONFLUENCE.2016.7508162
Budiman, G., Suksmono, A. B., Danudirdjo, D., Usman, K., & Shin, D. H. (2016). A modified multicarrier  modulation  binary  data  embedding  in  audio  file. International  Journal  on
Electrical Engineering and Informatics, 8(4), 762–773.
https://doi.org/10.15676/ijeei.2016.8.4.5
Cox,  I.  J.,  Kilian,  J.,  Leighton,  F.  T.,  &  Shamoon,  T.  (1997).  Secure  spread  spectrum watermarking  for  multimedia.  IEEE  Transactions  on  Image  Processing,  6(12),  1673– 1687. https://doi.org/10.1109/83.650120
Cox, I. J., Miller, M. L., Bloom, J. A., Fridrich, J., & Kalker, T. (2008). Digital Watermarking and Steganography (2008th ed.). Burlington: Morgan Kaufmann, Elsevier.
Dutta,  P.,  Bhattacharyya,  D.,  &  Kim,  T.  (2009).  Data  Hiding  in  Audio  Signal :  A  Review.
International Journal of Database Theory and Application, 2(2), 1–8.
Foo, S. W. (2008). Non-blind audio- watermarking using compression-expansion of signals. In IEEE Asia-Pacific Conference on Circuits and Systems, Proceedings, APCCAS (pp. 1288– 1291). https://doi.org/10.1109/APCCAS.2008.4746263
Harahap,  H.,  Budiman,  G.,  &  Novamizanti,  L.  (2016).  Implementasi  Teknik Watermarking menggunakan  FFT  dan  Spread  Spectrum Watermark  pada  Data  Audio  Digital. ELKOMIKA, 4(1), 98–109.
ITU-R,  R.  RECOMMENDATION  ITU-R  BS.1387-1  Method  for  objective  measurements  of perceived  audio  quality,  BS.1387-1  International  Telecommunications  Union- Recommendation,
Geneva (1998). Retrieved from
http://scholar.google.com/scholar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:Method+for+objectiv e+measurements+of+perceived+audio+quality+1#0%5Cnhttp://scholar.google.com/sc holar?hl=en&btnG=Search&q=intitle:1387,+Method+for+objective+measurements+of +perceived+audio+qualit
Jane, O., Elbaşi, E., & Ilk, H. G. (2014). Hybrid non-blind watermarking based on DWT and SVD. Journal  of  Applied  Research  and  Technology,  12(4),  750–761. https://doi.org/10.1016/S1665-6423(14)70091-4
Khalil, M., & Adib, A. (2015). From blind to non-blind audio watermarking : A new approach based  on  blind  source  separation.  In 1st  International  Conference  on  Electrical  and Information Technologies ICEIT’2015 (pp. 237–240).
Kirovski, D., & Malvar, H. S. (2003). Spread-Spectrum Watermarking of Audio Signals. IEEE Transactions on Signal Processing, 51(4), 1020–1033.
Malvar, H. S.,  & Florêncio, D.  A. F. (2003).  Improved  spread spectrum: A  new  modulation technique  for  robust  watermarkimg. IEEE  Transactions  on  Signal  Processing,  51(4), 898–905. https://doi.org/10.1109/TSP.2003.809385
Panda, J., Gera, K. R., & Bhattacharyya, A. (2014). Non-Blind Audio watermarking Scheme
Based  on  Empirical  Mode  Decomposition. International  Journal  of  Advanced  Science, Engineering and Technology, 3(3), 38–43.
Robinson,  D.  J.  M.  (1999).  the  Human  Auditory  System. 107th  Convention  of  the  Audio Engineering Society, 1–13.
Shulze,  H.,  &  Luders,  C.  (2005). Theory  and  Applications  of  OFDM  and  CDMA.  A  John Wiley&Sons Ltd. https://doi.org/10.1002/0470017406
Singh, P., & Chadha, R. (2013). A Survey of Digital Watermarking Techniques, Applications and  Attacks. International  Journal  of  Engineering  and  Innovative  …,  2(9),  165–175. https://doi.org/10.1109/INDIN.2005.1560462
Xiang, Y., Natgunanathan,  I., Peng, D.,  Hua, G.,  & Liu,  B. (2018).  Spread  Spectrum Audio watermarking  Using  Multiple  Orthogonal  PN  Sequences  and  Variable  Embedding Strengths  and  Polarities. IEEE/ACM  Transactions  on  Audio  Speech  and  Language Processing, 26(3), 529–539. https://doi.org/10.1109/TASLP.2017.2782487
Yani,  K.,  Rizal,  A.,  &  Prasetya,  B.  (2008).  Analisis  Kinerja  Algoritma  Short  Time  Fourier Transform  (STFT)  Untuk  Deteksi  Sinyal  Carrier  Frequency  Hopping  Spread  Spectrum (FHSS) CDMA. In Seminar Sistem Informasi Indonesia (SESINDO2008).
Zhang, P., Xu, S. Z., & Yang, H. Z. (2012). Robust audio watermarking based on extended improved  spread  spectrum  with  perceptual  masking. International  Journal  of  Fuzzy Systems, 14(2), 289–295.