## Pengaruh Serangan LPF pada Audio Watermarking dengan Metode DWT-Histogram Terhadap Performa BER
Effect of LPF Attack on Audio Watermarking Using DWT-Histogram Method on BER

## Performance
Vera Noviana Sulistyawan 1 , Tatyantoro Andrasto 2 , Khoirudin Fathoni 3 , Hendra Dewinta Setiyani 4 , Nur Rokhimatul Azizah 5 , Fahrizal Adnan 6 , Yogi Prasetyo 7 1,2,3,4,5,6,7 Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang E-mail: 1 veranovianas@mail.unnes.ac.id

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  membuat  kemudahan  untuk  mengakses  data  oleh  umum sehingga dibutuhkan suatu perlindungan hak cipta guna melindungi hak perihal pemilikan data secara  legal.  Audio  watermarking  yang  diusulkan  menanamkan  informasi  bit  biner  ke  dalam sebuah media digital berupa audio yang tidak menyebabkan kerusakan pada media yang disisipi informasi.  Penelitian  ini  menggunakan  kombinasi  metode  DWT  dan  Histogram.  Hasil  yang diperoleh berupa audio terwatermark yang mempunyai kualitas tinggi dan tidak menimbulkan dampak berati terhadap sinyal informasi yang telah disisipkan dengan menggunakan parameter Bit Error Ratio (BER). Pada penelitian ini, rata-rata BER yang didapat saat dilakukan serangan LPF adalah 0.07952. Sehingga metode ini mempunyai ketahanan yang tinggi. Sedangkan tanpa serangan watermark dapat terekstrak sempurna tanpa kerusakan dengan BER=0.
Kata kunci: DWT, Audio watermarking, LPF,  Histogram, BER

## Abstract
Rapidly  developing  technology  makes  data  easily  accessible  to  the  public  so  that  copyright protection is needed to protect official data ownership. The proposed audio watermarking embeds binary bit information into a digital media in the form of audio. The absence of damage to the media that is inserted information is a must in this process. In this research, Discrete Wavelet Transform (DWT) is combined with Histogram Audio Watermarking to perform the process of inserting and extracting information into an audio. In this research, the embedding process uses DWT and Histogram Audio Watermarking. The results obtained by the watermarked audio have high audio quality and do not cause a significant impact on the information signal that has been inserted. Testing is done by looking at the value of the Bit Error Rate (BER). In this study, the average BER obtained during the LPF attack was 0.07952. So this method has high robustness. Meanwhile, without watermark attacks, it can be extracted perfectly without damage, BER = 0.
Keywords: DWT, Audio watermarking, LPF, Histogram, BER

## 1.PENDAHULUAN
Dengan  adanya  internet  serta  kemajuan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  memberi kemudahan manusia untuk bertukar informasi. Di masa sekarang ini hampir semua orang tidak lepas dari internet, bebasnya akses data yang bisa menimbulkan penyebarluasan secara tidak legal serta penyaluran suatu file bisa menjadi tidak terkontrol. Pemilik asli file itu pun kadang tidak mengetahui jika filenya disebarluaskan secara ilegal. Masalah lain yang timbul adalah pemilik file sah juga sulit untuk membuktikan bahwa itu merupakan file miliknya, menyebabkan keluahan masalah karya seseorang yang disini berupa file dapat diakui orang lain kemungkinan terburuk bisa disalah gunakan untuk kejahatan.
Kerahasian pada konten sebenarnya tidak terlalu penting karena memang konten tersebut harus  bisa  diakses  oleh  publik,  namun  untuk  hak  cipta (copyright) itu  yang  menjadi  perhatian
khusus agar tidak disalah gunakan oleh pihak lain. Dari masalah tersebut menjadikan pentingnya watermarking,  seseorang  tidak  mungkin  mengikhlaskan  karya  cipta  yang  telah  dibuat  diambil begitu  saja  dan  diklaim  orang  lain  bahwa  ini  hasil  karya  miliknya.  Dengan  ini  peneliti  dapat mengamankan keaslian konten untuk melindungi hak cipta konten tersebut. Watermarking sendiri merupakan proses penyisipan data pribadi atau bisa berupa kode unik ke dalam suatu host (teks, gambar,  audio,  video)  yang  nantinya  bisa  digunakan  untuk  menjadi  tanda  ( watermark )  file tersebut milik siapa, penelitian ini difokuskan pada penyisipan di audio tetapi tidak bisa dirasakan oleh indra manusia secara langsung karena penyisipan bit ini dilakukan dengan memanfaatkan kekurangan pendengaran pada manusia dengan kata lain mencari celah dari sistem pendengaran. Setelah  dilakukan  penyisipan  watermaking  ini  maka  tanda  hak  kepemilikan (copyright) suatu karya  tidak  dapat  dengan  mudah  diklaim  sembarangan  oleh  orang  lain.  Karena watermark ini tidak dapat dideteksi ataupun dihilangkan oleh orang yang tidak mengetahui skema penyisipan [1].
Menurut  [2] Audio  watermarking atau  penandaan  audio  merupakan  sebuah  teknik penyisipan satu atau beberapa informasi ke dalam sinyal host audio. Dalam proses watermarking terdapat  beberapa  metode  yang  sudah  dikembangkan.  Pada  [3]  menyebutkan  bahwa  proses watermarking telah mencapai kemajuan yang sangat berarti ditandai dengan banyaknya algoritma yang  mumpuni  untuk  dapat  menanamkan watermark ke  file  host  audio  menggunakan  metode watermarking yang  secara  langsung  telah  memodifikasi  sampel  audio.  Dalam  proses watermarking terdapat  beberapa  metode  yang  sudah  dikembangkan.  Metode  tersebut digolongkan  ke  dalam  dua  metode  berdasarkan  jenis  domain,  yaitu  metode  dengan  domain frekuensi dan metode dengan domain waktu [4] [5] [6]. Keduanya memiliki ciri yang berbeda dan telah disesuaikan dengan tujuan dan kebutuhan dari penggunaan watermarking itu sendiri. Pada penelitian sebelumnya, [2] telah melakukan penelitian serupa menggunakan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) yang diujikan menggunakan audio bass,wav menghasilkan subband frekuensi rendah dan tinggi dengan serangan berupa filtering, resampling, pitch shifting, filtering dan time scale modification yang mendapatkan kualitas audio terbaik dan tahan terhadap berbagai  serangan  pengolahan  sinyal.  Kekurangan  pada  peneitian  ini  [2]  adalah  kualitas watermark yang  menurun.  Penelitian  selanjutnya  [7]  menggunakan  kombinasi  antara  metode histogram dan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) serta metode optimasi menggunakan algoritma genetika.
Transformasi Wavelet adalah  suatu  metode  untuk  menganalisis  sinyal.  Transformasi Wavelet merupakan  metode  lain  dari Short  Time  Fourier  Transform (STFT)  yang  dijadikan sempurna  dengan  tujuan  untuk  menanggulangi  permasalahan  tentang  resolusi  waktu  dan frekuensi. Secara spesifik, tidak seperti pada Short Time Fourier Transform (STFT) yang uniform time  resolution atau  resolusi  waktu  yang  seragam  untuk  seluruh  frekuensi. Discrete  Wavelet Transform (DWT) memiliki ciri yang dapat digunakan pada tiga jenis resolusi yaitu, high time resolution , low time resolution dan low frequency resolution untuk frekuensi rendah. Oleh karena itu  pada  transformasi wavelet ini,  sinyal  akan  disederhanakan  sehingga  menjadi  komponen frekuensi tinggi dan komponen frekuensi rendah.
Seringnya sebuah histogram digunakan untuk mendeskripsikan suatu penyaluran data. Umumnya perolehan audio histogram dilakukan dengan cara memecah range dari nilai sampel ke dalam bin yang besarnya sama. Nomor atau nilai sampel dari audio jatuh ke dalam beberapa bin [8]. Serangan pada Audio Watermarking dapat digunakan untuk mengetahui nilai ketahanan suatu  sistem  yang  telah  dirancang.  Setelah  serangan  dilakukan,  selanjutnya  dapat  dilakukan pengukuran ketepatan dari data hasil proses ekstraksi watermark yang telah disisipkan pada file audio dengan membaca parameter dari Bit Error Rate (BER). Serangan dilakukan menggunakan metode Low  Pass  Filter (LPF). Low  Pass  Filter (LPF)  digunakan  untuk  memfilter  sinyal frekuensi, dengan melepaskan sinyal frekuensi yang berada dibawah frekuensi cut off atau batas frekuensi kemudian meredam sinyal frekuensi diatas frekuensi cut off atau batas frekuensi [8] . Sementara  ketahanan (robustness) dari audio  watermarking menjadi  hal  yang  sangat penting [9] [10] [11] [12]. Dalam studi [13] menyelidiki kemungkinan melindungi kumpulan data klasifikasi  audio  yang  digunakan  pada  pembelajaran  mendalam  dengan  menyematkan  pola  ke
dalam  besarnya representasi  waktu-frekuensi  dari subset  kumpulan  data.  Sedangkan  penelitian [14]  menggunakan  DWT  untuk  mendapatkan  perkiraan  daya  atau  energi  dari  segmen  audio. Dalam  penelitian  [14]  memberikan  hasil  bahwa  skema  yang  diusulkan  mempunyai  ketahanan yang  tinggi  terhadap noise , resampling ,  LPF,  dan  pendekatan  ini  memecahkan  kontradiksi mengenai inaudibility dan  ketahanan (robustness). Robustness merupakan  ketahanan  sebuah audio watermarking dalam menghadapi berbagai serangan [15] . DWT banyak dikembangkan dan digunakan dalam watermarking. Dalam penelitian [16] audio watermark yang didapat mempunyai ketahanan dan kapasitas yang tinggi. Dalam [17] [18] DWT  yang  dikembangkan  memiliki robustness atau  ketahanan terhadap  serangan  dan imperceptible berdasarkan nilai parameter BER, ODG dan SNR. Gabungan  antara Stationary  Wavelet  Transform dengan Histogram-Based  Audio Watermarking telah  diuji  coba  dalam  penelitian  sebelumnya  [19]  yaitu  didapatkan  nilai  ODG sebesar  -0.6  dan  SNR  hingga  40.00  dB  disertai  optimasi  menggunakan  metode  algoritma Genetika. Jika tanpa optimasi genetika mendapatkan nilai ODG sebesar -1.43 dan nilai SNR 37.76 dB [20].  Dalam  penelitian  [19],  DWT  dan  histogram  dipadukan  dengan  algoritma  genetika sehingga mempunyai kompleksitas pemrosesan yang tinggi.
Penelitian  ini,  kami  menggabungan  metode Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  dan metode histogram untuk membuat watermarking pada sinyal audio. Tujuan dari penelitian kali ini  yaitu  untuk    menguji  ketahanan  dari  informasi  yang  disisipkan  dengan  pengujian menggunakan  serangan  Low  Pass  Filter (LPF) menggunakan parameter Bit  Error  Rate (BER) terhadap informasi yang disisipkan.
2.METODE PENELITIAN
2.1 Desain Sistem
Sistem terdiri dari tiga bagian besar, diantaranya adalah sistem penyisipan, sistem deteksi, dan sistem untuk pengujian (serangan). Penelitian ini akan diuji menggunakan parameter Bit Error Rate (BER). Desain sistem pada penelitian kali ini diuraikan pada Gambar 1.

## 2.2 Proses Penyisipan (Embedding)
Proses  penyisipan (embedding) diawali  dari  penyisipan  informasi  atau watermark kedalam  sinyal  host.  Selanjutnya Framing, yaitu  proses  pemecahan  sinyal  audio  ke  dalam beberapa  frame.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk  menyederhanakan  proses  penyisipan informasi sebagai watermark.
Discrete  Wavelet  Transform  (DWT)  adalah  teknik  untuk  menganalisis  sinyal  audio. Tujuan dari pengembangan teknik ini adalah sebagai Teknik lain dari teknik Short Time Fourier Transform (STFT)  dalam  memecahkan  masalah  terkait  properti  sinyal  pada  kedua  domain. Mengubah  sinyal  audio  dari  domain  waktu  menjadi  domain  frekuensi  agar watermark memungkinkan untuk disisipkan ke bagian yang signifikan dan penting dari host audio yang memberikan ketahanan tinggi terhadap serangan pengolahan sinyal audio . Melalui transformasi wavelet ini, sinyal disederhanakan kedalam komponen ber frekuensi rendah dan komponen ber frekuensi tinggi.
Sinyal  audio  host  yang  telah  mengalami framing  processing kemudian  didekomposisi Discrete Wavelet Transform (DWT) tingkat pertama. Pada proses penyederhanaan ini, sinyal host audio dibagi menjadi dua komponen yaitu, komponen dengan frekuensi rendah dan komponen frekuensi  tinggi. Discrete  Wavelet  Transform (DWT)  dari  sebuah  sinyal x dilewatkan  dengan serangkaian filter Pertama dan Low Pass Filter (LPF) meloloskan sampel dengan respon impuls 𝑔 [21]:
𝑦[𝑛] = (𝑥 ∗ 𝑔)[𝑛] = ∑ 𝑥[𝑘]𝑔[𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞ (1)
Sinyal  didekomposisi  secara  bersamaan  menggunakan  frekuensi  tinggi  dan  frekuensi rendah.  Yang  terpenting  pada  proses  dekomposisi  ini  adalah  dua  filter  tersebut  saling berhubungan.  Akan  tetapi,  sesuai  aturan  Nyquist  yang  mengharuskan  setengah  dari  frekuensi sinyal dihapus dan setengah dari sample dilenyapkan [21]. Adapun hasil yang didapat  dari filter ini dapat diperoleh dengan [21]:
𝑦 𝑟𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ [𝑛] = ∑ 𝑥[𝑘]𝑔[2𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞ (2) 𝑦 𝑡𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 [𝑛] = ∑ 𝑥[𝑘]ℎ[2𝑛 − 𝑘] ∞ 𝑘=−∞ (3)
Proses penyisipan ini menggunakan Histogram. Sinyal host audio yang telah mengalami proses framing kemudian  didekomposisi.  Dalam  proses  penyederhanaan  ini,  sinyal  host  audio dibagi menjadi dua komponen frekuensi yaitu, komponen dengan frekuensi rendah dan komponen frekuensi tinggi. Pengujian akan dilakukan didalam dua komponen frekuensi tersebut.
Selanjutnya sinyal frekuensi  rendah  dan sinyal frekuensi tinggi ini  diproses melalui  pemilihan range penyisipan menggunakan algoritma Histogram sehingga memperoleh hasil himpunan 𝐵 = [−𝜆𝐴 ̅ , 𝜆𝐴 ̅ ] untuk  merenggangkan  atau  menjabarkan  dari  histogram 𝐻 = {ℎ(𝑖)|𝑖 = 1, … . , 𝐿} . Dimana 𝐴 ̅  adalah rata-rata  dari  pengubahan  amplitudo  yang  diperoleh dari  persamaan  berikut [22]:
𝐴 ̅ = 1 𝑁 ∑ 𝑁 𝑖 = 1 |f(i)| (4)
Asumsikan  bahwa  watermark 𝑊 = {𝑤 𝑖 | i = 1, … . , 𝐿 𝑤 } akan  di- hide kedalam  host  audio 𝐹 = {𝑓(𝑖) | i = 1, … . , N} . Watermark W harus dalam bentuk biner angka “0” dan “1” dengan tujuan supaya  seluruh  bit  watermark  dapat  disisipkan, 𝐿  ≥ 3𝐿 𝑤 . 𝜆 adalah  nilai  lebih  dari  nol  yang terpilih untuk memenuhi ℎ(𝑖) ≫ 𝐿, λ ϵ [2.0, 2.5] . Proses selanjutnya adalah penyeleksian range dan perenggangan sinyal dan dilanjut proses penyisipan multi bit watermark (bit 1 dan 0).
Framing Audio

## DWT
Frekuensi
Tinggi Frekuensi Rendah Histogram Histogram
Audio Terwatermark Audio Terwatermark Mulai Selesai
Gambar 1. Proses Penyisipan (Embedding)

## 2.3 Proses Ekstraksi
Pada proses ekstraksi atau proses pengambilan sampel untuk memperoleh nilai ketahanan file dari sebuah attack Low Pass Filter (LPF). Setelah melewati proses penyerangan terwatermark akan masuk ke proses framing Discrete Wavelet Transform (DWT). Proses Framing merupakan proses memecahkan sinyal audio menjadi frame high dan frame low. Proses ini mendapatkan hasil audio yang terekstraksi. Hasil ekstraksi yang telah didapat dihitung menggunakan parameter Bit Error Rate (BER).
Dalam  penelitian ini, proses  pengambilan  sampel  digunakan  untuk menguji  ketahanan file yang dilakukan dengan serangan menggunakan metode Low Pass Filter (LPF). Proses ektraksi ini menggunakan metode Histogram dilakukan yang dengan mencari range yang telah disisipkan bit-bit informasi untuk watermarking . Teknik pencarian range tersebut misal dinotasikan dengan [𝐴 ̅̅̅ ′′ (1  1), 𝐴̅ ′′ (1 +    2)].   𝐴̅ ′′ menyatakan mean audio  terwatermark 𝐹 ′′ = {𝑓 ′′ (𝑖) | 𝑖 =
Gambar 2. Proses Ekstraksi Mulai
Audio Terwatermak Framing
DWT Ekstraksi
Multibit Watermark Perhitungan BER Selesai
1, … . . , 𝑁} . Selanjutnya menghitung beberapa sampel pada tiap bin yang berhubungan, dan di- compare sehingga bit yang  tersembunyi menggunakan persamaan [22]:
𝑤 ′′ = { 1, 𝑗𝑖𝑘𝑎 2𝑏′′ 𝑎 ′′ +𝑐′′ ≥ 1
0, 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎 (5)

## 2.4 Attack (Serangan)
Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian menggunakan metode attack Low Pass Filter (LPF). Attack pada audio watermarking dilakukan untuk memperoleh nilai yang mengindikasi seberapa  ketahanan  sebuah  sistem  yang  telah  dirancang.  Nilai  pasti  dari  data  hasil  ekstraksi watermark yang disisipkan pada file audio dapat diukur dengan membaca parameter BER setelah serangan  dilakukan. Attack dilakukan  dengan  melepaskan  sinyal  dengan  frekuensi  di  bawah frekuensi cut off dan menahan sinyal dengan frekuensi di atas frekuensi cut off .
Serangan Low  Pass  Filter (LPF)  digunakan  untuk  memfilter  sinyal  frekuensi,  dengan melepaskan sinyal dengan frekuensi dibawah batas frekuensi menahan sinyal dengan frekuensi diatas batas frekuensi. Sinyal dengan frekuensi rendah memusatkan sebagian besar atau dominan energi dari sinyal audio yang merupakan bagian utama dari sinyal host audio. Serangan dari Low Pass  Filter (LPF)  akan  memberikan  dampak  buruk  terhadap  audio  yang  terwatermark  karena serangan ini bisa merusak sinyal informasi yang disisipkan.

## 2.5 Bit Error Rate (BER)
Hasil dari proses ekstraksi kemudian diketahui menggunakan parameter Bit Error Rate (BER)  untuk  nilai  kerusakan  pada  watermark  yang  disisipkan.  Nilai Bit  Error  Rate (BER) dihitung dengan cara membandingkan jumlah bit hasil ekstraksi yang salah atau error dengan bit informasi awal.
𝐵𝐸𝑅 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑡 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑡 𝑘𝑒𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 × 100% (6)
Dimana jumlah bit error merupakan perbandingan banyaknya bit yang berbeda antara bit yang diterima dan dan bit yang dikirim. Sedangkan jumlah bit keseluruhan merupakan banyaknya bit dari audio watermark . Semakin sedikit selisih bit, maka semakin kecil nilai BER yang didapat. Semakin kecil BER maka kualitas audio watermark masih terjaga dengan baik [24].

## 3.HASIL DAN PEMBAHASAN
Terdapat  dua  sistem  penting  dalam  proses  audio  watermarking  ini,  yaitu  penyisipan (embedding) dan  ekstraksi.  Sinyal  audio  dianalisis  dalam  domain  waktu,  karena  sinyal  audio bersifat non-stationer dan berubah terhadap waktu. Maka, proses penyisipan ( embedding )  dan ekstraksi  ditetapkan  pada  setiap  frame.  Analisis  sistem  audio  watermarking  dilakukan  untuk mengetahui  ketahanan  audio  terwatermark  terhadap  serangan Low  Pass  Filter menggunakan metode Discrete Wavelet Transforms dan Histogram. File audio yang digunakan adalah file jenis *.wav dengan tiga macam audio dengan genre yang berbeda, yaitu audio percakapan, audio hip- hop, dan audio rock dengan durasi 10 detik.

## 3.1 Jumlah watermark
Dalam penelitian ini, disisipkan bit angka biner ke dalam audio *.wav berdurasi 10 detik dengan  genre  yang  berbeda  (percakapan,  hip  hop,  dan  rock).  Jumlah  bit  maksimal watermark yang  dapat  disisipkan  kedalam  audio  berdurasi  10  detik  adalah  861  bit.  Tanpa  ada  serangan (attack), audio terwatermark yang diekstraksi mendapatkan nilai BER sama dengan nol. Dalam
artian  bahwa  tanpa  adanya  serangan,  desain  sistem  yang  diusulkan  sangat  kuat  dan  baik dikarenakan tidak ada informasi watermark yang rusak maupun hilang. Pengujian pada proses penyisipan ini dilakukan pada frekuensi rendah dan frekuensi tinggi.

## 3.2 Ketahanan Watermark Terhadap Serangan LPF
Dalam pengujian ketahanan, audio watermarking diuji menggunakan serangan Low Pass Filter (LPF). Pengujian dilakukan pada tiga host audio (percakapan, hip hop, dan rock). Audio yang  digunakan  berdurasi  10  detik  dengan  file  jenis  *.wav.  Penyisipan  pada  pengujian  ini dilakukan pada frekuensi tinggi. Metode ini belum cocok digunakan saat penyisipan berada di frekuensi  rendah,  hal  ini  dibuktikan  dengan  hasil  BER  yang  relatif  tinggi.  Maka  karena  itu, penelitian  kali ini  berkofus  pada  penyisipan  di  frekuensi tinggi pada metode Discrete Wavelet Transform (DWT).
Gambar 4, gambar 5, dan gambar 6 adalah hasil dari desain sistem yang diusulkan. Pada gambar tersebut, dilakukan pengujian pada desain sistem yang diusulkan. Pengujian dilakukan untuk  mengetahui  ketahanan watermark yang  disisipkan  terhadap  serangan Low  Pass  Filter (LPF). Dalam pengujian, watermark yang disisipkan sebanyak 400, 500, 600, 700, dan 800 bit.
Gambar 3. Pengaruh Frekuensi Cut-Off Terhadap BER pada Audio Percakapan
Gambar 4 merupakan hasil dari desain yang diimplementasikan pada audio percakapan. Audio percakapan yang digunakan adalah suara seorang laki-laki yang sedang berbicara. Hasil yang didapat dalam pengujian ini adalah nilai BER mendekati 0 ketika frekuensi cut off semakin tinggi. Dalam pengujian ini, jumlah bit yang disisipkan tidak berpengaruh terhadap BER. Yang memiliki pengaruh besar adalah frekuensi cut off. BER rata-rata yang didapat dalam pengujian ini adalah 0,06963.
Gambar  5  menunjukkan  hasil  dari  analisa  terhadap  audio  dengan  genre  hip-hop.  Pada audio  hip-hop,  BER  lebih  kecil  dibanding  dengan  audio  percakapan.  BER  rata-rata  pada pengujian ini adalah 0,11791.
Gambar 6 merupakan hasil dari pengaruh besarnya frekuensi cut-off terhadap BER pada audio  dengan  genre  rock.  Audio  rock  terbukti  sangat  tahan  terhadap  serangan  Low  Pas  Filter
(LPF)  dibandingkan  dengan  genre  lainnya.  Rata-rata  nilai  BER  pada  pengujian  ini  adalah 0,04652.
Gambar 4. Pengaruh Frekuensi Cut-Off Terhadap BER pada Audio Hip-hop
Gambar 5. Pengaruh Frekuensi Cut-Off Terhadap BER pada Audio Rock

## 4.KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  pada  audio  *.wav  berdurasi  10  detik  dapat  disisipi watermark sebanyak 861 bit. Tanpa serangan, metode ini dapat mengekstrak watermark dengan sempurna tanpa ada kekeliruan. Umumnya, semakin tinggi frekuensi cut off, nilai BER semakin mendekati nol. Metode ini cocok digunakan di genre audio rock karena mempunyai ketahanan yang tinggi terhadap serangan LPF dimana angka rata-rata BER adalah 0,04652. Rata-rata BER keseluruhan yang didapat saat dilakukan serangan LPF adalah 0,07952.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  selalu  terucap  untuk  Tuhan  Yang  Maha  Kuasa  atas  segala  kelancaran pelaksanaan  penelitian  dan  Universitas  Negeri  Semarang  yang  telah  mendanai  penelitian  ini melalui DIPA Fakultas Teknik Tahun 2022.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   T. N. Turnip, J. Doloksaribu, V. Purba and I. Saragih, "Pengaruh Kapasitas Dimensi Citra Watermark  Terhadap  Audio  Watermarking  Dengan  Perpaduan  Metode  Dwt(Discrete Wavelet  Transform)  Dan  Svd  (Singular  Value  Decomposition)," Jurnal  Teknologi Infromasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 2019.
[2]   N.  Maharani,  B.  Geral  and  N.  Ibrahim,  "Perancangan  Audio  Watermarking  Berbasiskan DWT dengan Metode Hybrid SMM dan SS," SENTER, 2019.
[3]   Y.  Chincholkar,  S.  Ganorkar  and  S.  P.  Kude,  "A  Survey:  Digital  Watermark  Designed Methods," International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering, 2017.
[4]   Acevedo, "Digital Watermarking for Audio Data in Techniques and Applications of Digital Watermarking and Content Protection," Artech House, USA, 2003.
[5]   M.  Arnold,  "Audio  Watermarking  :  Features,  Applications,  and  Algorithms," IEEE International  Conference  on  Multimedia  and  Expo.  ICME2000.  Proceedings.  Latest Advances in the Fast Changing World of Multimedia, pp. 1013-1016.
[6]   A.  Al-Haj,  A.  Mohammad  and  L.  Bata,  "DWT  -  Based  Audio  Watermarking," The International Arab Journal of Information Technology, pp. 326-333.
[7]   V.  N.  Sulistyawan,  Y.  Karina  and  G.  Budiman,  "Audio  Watermarking  dengan  Discrete Wavelet  Transform  dan  Histogram  Menggunakan  Optimasi  Algoritma  Genetika," Prosiding SENIATI, pp. B64. 1-7, 2017.
[8]   C.  Angelista.  D,  G.  Budiman  and  L.  Novamizanti,  "Perancangan  Audio  Watermarking Dengan Teknik Dwt-Hitogram Yang Diterapkan Pada Aplikasi Web," Prosiding Seminar Nasional XII "Rekayasa Teknologi Industri dan Informasi 2017 Sekolah Tinggi Teknologi Nasional Yogyakarta, 2017.
[9]   W. Weina, "Digital audio blind watermarking algorithm based on audio characteristic and scrambling encryption," 2017 IEEE 2nd Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), pp. 1195-1199, 2017.
[10]  R.  Subhashini  and  K.  B.  Bagan,  "Robust  audio  watermarking  for  monitoring  and information  embedding," 2017  Fourth  International  Conference  on  Signal  Processing, Communication and Networking (ICSCN), pp. 1-4, 2017.
[11]  B.  M.  Garlapati  and  K.  R.  Kakkirala,  "Malicious  audio  source  detection  using  audio watermarking," 2015 Asia Pacific Conference on Multimedia and Broadcasting, pp. 1-5, 2015.
[12]  R. Warkar, P. More and D. Waghole, "Digital audio watermarking and image watermarking for information security," 2015 International Conference on Pervasive Computing (ICPC), pp. 1-5, 2015.
[13]  W. Kim and K. Lee, "Digital Watermarking For Protecting Audio Classification Datasets," ICASSP  2020  -  2020  IEEE  International  Conference  on  Acoustics,  Speech  and  Signal Processing (ICASSP), pp. 2842-2846, 2020.
[14]  Y. Yang, M. Lei, M. Cheng, B. Liu, G. Lin and D. Xiao, "An audio zero-watermark scheme based on energy comparing," China Communications , vol. 11, no. 7, pp. 110 - 116, 2014.
[15]  S. M. Deokar and B. Dhaigude, "Blind audio watermarking based on discrete wavelet and cosine  transform," International  Conference  on  Industrial Instrumentation  and Control , 2015.
[16]  R.  N.  Alief,  G.  Budiman  and  L.  Novamizanti,  "Audio  WatermarkingBerbasiskanDWT- DCT  MenggunakanMultibitSpread  Spectrum," SENTER  2019:  Seminar  Nasional  Teknik Elektro 2019, pp. 234-241, 2019.
[17]  R.  F.  Damanik,  R.  A.  Pramesthi,  G.  Budiman  and  S.  Saidah,  "Audio  Watermarking Berbasiskan DWT-DCT-SVD-CPT Menggunakan QIM dan SS," SENTER 2019: Seminar Nasional Teknik Elektro 2019, pp. 166-173, 2019.
[18]  O. Abodena, "Robust and high-capacity audio watermarking basedon chirp z-transform," Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), pp. 1-4, 2019.
[19]  V. N. Sulistyawan, G. Budiman and I. Safitri, "Histogram-based audio watermarking with synchronization  in  stationary  audio  subband," International  Conference  on  Control, Electronics, Renewable Energy and Communications (ICCEREC), pp. 195-201, 2018.
[20]  V.  N.  Sulistyawan,  G.  Budiman,  E.  Sarwono  and  D.  Prastiyanto,  "Performansi  Audio Terwatermark dengan Metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Histogram Audio Watermarking  Terhadap  Parameter  SNR  dan  ODG," Edu  Elektrika  Journal, pp.  84-90, 2019.
[21]  W. Zeng, "A Novel Audio Watermarking Algorithm Based on Chirp Signal and Discrete Wavelet Transform," International Conference on Wireless Communications, Networking and Mobile Computing, pp. 1-4, 2013.
[22]  S.  Xiang  and  J.  Huang,  "Histogram-Based  Audio  Watermarking  Against  Time-Scale Modification and Cropping Attacks," IEEE Transactions on Multimedia, vol. 9, no. 7, pp. 1357 - 1372, 2007.
[23]  S.  Larbi  and  M.  Jaidane-Saidane,  "Audio  watermarking:  a  way  to  stationnarize  audio signals," IEEE Transactions on Signal Processing , vol. 53, no. 2, pp. 816 - 823, 2005.
[24] Alief, R. N., Budiman, G., & Novamizanti, L. Audio Watermarking Berbasiskan DWT-DCT
Menggunakan Multibit Spread Spectrum. SENTER 2019: Seminar Nasional Teknik Elektro , pp. 234-241, 2019.