IMPLEMENTASI MODIFIKASI METODE
FREQUENCY HOPPING SPREAD SPECTRUM PADA AUDIO WATERMARKING
CHRIST FERDIAN ZACHARIAS
G64076013
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2009
IMPLEMENTASI MODIFIKASI METODE
FREQUENCY HOPPING SPREAD SPECTRUM PADA AUDIO WATERMARKING
CHRIST FERDIAN ZACHARIAS
Skripsi
Sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Komputer pada
Program Studi Ilmu Komputer
DEPARTEMEN ILMU KOMPUTER
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BOGOR
2009
ABSTRACT
CHRIST FERDIAN ZACHARIAS. Implementation of Modified Frequency Hopping Spread Spectrum Method on Audio Watermarking. Supervised by ENDANG PURNAMA GIRI.
Today, through the development of technology, digital data is easier to make, manipulate, and even misused for harmful purposes, such as the falsification of property or copyright infringement. The misuses can be overcome by using digital watermarking technique. In this paper, wave audio files (.wav) used as digital data was given watermark using modified frequency hopping spread spectrum (FHSS) method. The audio files were given watermark “Indonesia” with variant multiplier (scaling factor), spread to the audio files by hopping. The quality of watermarked audio was measured using signal to noise ratio (SNR) and questionnaire from 30 respondents. Analysis is concerned on the process of the running time of watermark insertion and detection, changes in quality watermarked audio related to the use of scaling factor and the bit error watermark detection results. To test the resilience of the watermark, watermarked audio were attacked using several operations.
Based on the analysis results, increasing the value of scaling factor causes a decrease in the quality of watermarked audio, marked by the decline in value of SNR. The highest SNR value is 70.5147 dB for rock music. Based on the results of the questionnaire, 86.00 % of respondents said that watermarked audio volume the equal to the original audio files and 94.67 % of respondents said that noise were not heard from the watermarked audio were. For the bit error watermark, increasing the value of scaling factor causes a decrease in percentage of bit error watermark detection. The percentage of the highest bit error watermark occurs on instrument music (5.010 %). The results of resilience of the watermark test showed modified FHSS method was resistant against resampling operation, addition of noise with small amplitude and multiple watermarks, but this method was not resistant to cropping operations.
Judul : Implementasi Modifikasi Metode Frequency Hopping Spread Spectrum pada Audio Watermarking
Nama : Christ Ferdian Zacharias
NIM : G64076013 Menyetujui: Dosen Pembimbing, Endang Purnama m. NIP. 19821010 200604 1 027 Mengetahui: Ketua Departemen,
Dr. Ir. Sri Nurdiati, M. Sc. NIP. 19601126 198601 2 001
v
RIWAYAT HIDUPPenulis dilahirkan di Muntok-Bangka pada tanggal 28 Desember 1985 dari ayah Arnolus Zacharias dan ibu Martina Feternela Sapulete. Penulis merupakan putera ketiga dari tiga bersaudara.
Pada tahun 2003 penulis lulus dari Sekolah Menengah Atas Negeri 1 Muntok-Bangka dan pada tahun yang sama masuk Institut Pertanian Bogor (IPB) melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI) untuk program diploma pada program studi Elektronika dan Teknologi Komputer, Departemen Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, dan lulus tahun 2006. Selama mengikuti perkuliahan di jenjang diploma, penulis aktif di Unit Kegiatan Mahasiswa Kristen IPB dan menjadi pegurus tahun 2005-2006. Setelah lulus penulis bekerja di perusahaan swasta yang bergerak di bidang Analisis Mengenai Dampak Lingkungan hingga akhir tahun 2007.
Pada bulan Desember 2007, penulis melanjutkan studi melalui Penyelenggaran Khusus pada Departemen Ilmu Komputer, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam. Selama menjalankan masa perkuliahan penulis juga menjadi pengurus di Persekutuan Mahasiswa Kristen Bogor. Saat penelitian ini dilaksanakan, penulis bekerja di Departemen Ilmu dan Teknologi Kelautan, Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan, Institut Pertanian Bogor.
PRAKATA
Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah Bapa Yang Maha Kasih atas segala karunia-Nya sehingga skripsi ini berhasil diselesaikan. Topik yang dipilih dalam penelitian yang dilaksanakan sejak bulan Juli sampai Desember 2009 ini ialah audio watermarking, dengan judul Implementasi Modifikasi Metode Frequency Hopping Spread Spectrum pada Audio watermarking.
Dalam penyelesaian skripsi ini, penulis dibantu oleh berbagai pihak. Oleh sebab itu, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada pihak yang telah membantu penyelesaian skripsi ini, antara lain:
1. Bapak Endang Purnama Giri, selaku dosen pembimbing yang telah membantu memberikan bimbingan, nasehat dan motivasi,
2. Mami, Kakya, Akni serta keluarga tercinta, atas segala doa, kasih sayang, perhatian, semangat dan dukungannya,
3. Bapak Aziz Kustiyo dan Ibu Shelvie Nidya Neyman, selaku dosen penguji yang telah memberikan saran-saran atas karya ilmiah ini,
4. Seluruh staf pengajar dan karyawan Departemen Ilmu Komputer FMIPA IPB,
5. Melisda manalu, yang telah memberikan motivasi, semangat dan perhatian selama penulis mengerjakan karya ilmiah ini,
6. Ermaya, Anggi, Ziah, dan seluruh teman-teman Ekstensi Ilmu Komputer angkatan kedua yang tidak dapat disebutkan satu persatu, terima kasih atas kebersamaan dan dukungannya selama ini,
7. Para responden yang telah membantu mengisi kuesioner, dan
8. Teman-teman Perkantas Bogor yang tidak dapat disebutkan satu persatu, yang telah memberikan dukungan selama menyelesaikan karya ilmiah ini.
Semoga karya ilmiah ini bermanfaat.
Bogor, Desember 2009
vii
DAFTAR ISIHalaman
DAFTAR ISI ... vii
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR GAMBAR ... viii
DAFTAR LAMPIRAN ... viii
PENDAHULUAN... 1 Latar Belakang ... 1 Tujuan Penelitian ... 1 Ruang Lingkup ... 1 Manfaat Penelitian ... 1 TINJAUAN PUSTAKA ... 1 Digital Watermarking ... 1
Metode Spread Spectrum ... 2
Discrete Cosine Transform (DCT) ... 2
Linear Feedback Shift Register (LFSR) ... 3
Frequency Hopping Spread Spectrum (FHSS) ... 3
Signal to Noise Ratio (SNR) ... 4
Serangan terhadap Audio watermarking ... 4
Resampling ... 4
Cropping ... 4
Penambahan Noise ... 4
Penambahan Watermark Kembali dengan Modifikasi Metode FHSS ... 4
METODE PENELITIAN ... 4
Lingkup Pengembangan Sistem ... 5
Penyisipan Watermark dengan Modifikasi Metode FHSS ... 5
Deteksi Watermark dengan Modifikasi Metode FHSS ... 5
Analisis Hasil Implementasi ... 6
HASIL DAN PEMBAHASAN ... 6
Analisis Running Time Penyisipan dan Deteksi Watermark ... 7
Analisis Penggunaan Parameter α ... 8
Persentase Bit Error Watermark Hasil Deteksi ... 9
Analisis Ketahanan ... 10
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Resampling ... 10
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Cropping ... 10
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Penambahan Noise ... 11
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Multiple watermarks ... 11
KESIMPULAN DAN SARAN ... 12
Kesimpulan ... 12
Saran ... 12
DAFTAR PUSTAKA ... 12
viii
DAFTAR TABELHalaman
1 Daftar berkas audio ... 4
2 Running time penyisipan dan deteksi watermark ... 7
3 Nilai SNR dari masing-masing watermarked audio ... 8
4 Hasil uji terhadap operasi resampling ... 10
5 Hasil uji terhadap operasi cropping ... 10
6 Hasil uji terhadap operasi penambahan noise ... 11
7 Hasil uji terhadap operasi multiple watermarks dengan watermark “Indonesia” ... 11
8 Hasil uji terhadap operasi multiple watermarks dengan watermark “UniVersal” ... 12
DAFTAR GAMBAR Halaman Gambar 1 Skema penyisipan dan deteksi watermark (Suhail 2005). ... 2
Gambar 2 LSFR 4 bit dan siklus state-nya (Win & Kyaw 2008). ... 3
Gambar 3 Blok diagram penyisipan watermark FHSS (Gordy 2000). ... 3
Gambar 4 Tahapan penyisipan watermark. ... 5
Gambar 5 Tahapan pendeteksian watermark. ... 5
Gambar 6 Grafik waktu penyisipan watermark. ... 7
Gambar 7 Grafik waktu deteksi watermark. ... 7
Gambar 8 Grafik persentase perubahan volume dengan nilai α yang bervariasi... 8
Gambar 9 Grafik persentase noise dengan nilai α yang bervariasi ... 9
Gambar 10 Grafik persentase bit error watermark dengan nilai α bervariasi ... 9
DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1 Perbandingan metode FHSS dan modifikasinya ... 15
2 Hasil kuesioner evaluasi kualitas 25 file audio ... 16
3 Watermark hasil deteksi serta tingkat bit error watermark ... 17
1
PENDAHULUANLatar Belakang
Pesatnya perkembangan teknologi informasi dewasa ini semakin memudahkan orang untuk membuat, menggunakan serta menyebarluaskan produk digital (teks, gambar, audio, dan video) secara bebas. Namun kemudahan ini memungkinkan terjadinya penyalahgunaan produk digital, seperti pemalsuan hak milik, pelanggaran hak cipta, dan pemalsuan keaslian suatu produk digital. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu teknik untuk mengatasi permasalahan tersebut. Digital watermarking merupakan teknologi watermarking yang dikembangkan untuk mengatasi penyalahgunaan produk digital. Digital watermarking bekerja dengan menambahkan informasi permanen pada data digital. Informasi yang ditambahkan dapat berupa informasi kepemilikan, label hak cipta atau informasi penting lainnya.
Audio watermarking merupakan bagian dari digital watermarking dengan data digital yang digunakan/dilindungi adalah berkas audio. Audio watermarking yang baik menghasilkan watermarked audio yang tidak mengalami perubahan yang signifikan jika dibandingkan dengan audio aslinya. Selain itu, watermark atau informasi yang ditambahkan tidak dapat dipersepsi secara auditori oleh indra pendengaran manusia (human auditory system). Saat ini banyak teknik audio watermarking yang dikembangkan dengan menggunakan berbagai metode dalam berbagai domain, baik domain waktu maupun domain frekuensi.
Salah satu metode pada audio watermarking adalah metode spread spectrum. Metode ini ditemukan pada tahun 1990-an yang sekarang banyak dikembangkan juga pada sistem wireless. Ada dua teknik spread spectrum yang umum digunakan, yaitu direct sequence spread spectrum (DSSS) dan frequency hopping spread spectrum (FHSS) (Gordy 2000). Metode DSSS memiliki ketahanan terhadap serangan resampling, penambahan noise dan multiple watermarks dengan watermark yang sama (Fahamalathi 2008). Pada penelitian ini diimplementasikan teknik audio watermarking dengan metode FHSS yang dimodifikasi, dengan watermark dalam bentuk teks yang kemudian disebarkan pada berkas audio dalam domain frekuensi dan diberikan beberapa jenis serangan untuk menguji ketahanan watermark.
Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah:
1. mengimplementasikan audio watermarking dengan menggunakan modifikasi metode FHSS pada berkas audio dengan watermark dalam bentuk teks,
2. menganalisis running time penyisipan dan deteksi watermark,
3. menganalisis perubahan kualitas hasil watermarking dan bit error watermark terhadap parameter scaling factor (α),
4. menganalisis ketahanan hasil audio watermarking metode FHSS yang dimodifikasi terhadap beberapa jenis serangan. Ruang Lingkup
Ruang lingkup penelitian ini adalah:
1. menggunakan metode FHSS yang telah dimodifikasi dengan berkas audio berformat wave (.wav) berdurasi 1 menit,
2. jenis audio yang digunakan adalah sebanyak 5 jenis, yaitu musik dangdut, instrument, pop, rap dan rock dengan sampling rate 44100 Hz, 16 bit per sample, bit rate 705 kbps dan channel mono,
3. serangan yang digunakan hanya 4 (empat) jenis serangan, yaitu resampling, cropping, penambahan noise dan penyisipan kembali watermark dengan metode yang sama (multiple watermarks).
Manfaat Penelitian
Manfaat penelitian ini antara lain:
1. memberikan gambaran mengenai kinerja metode FHSS yang dimodifikasi pada audio watermarking,
2. mengetahui kualitas dan ketahanan hasil watermarking terhadap beberapa jenis serangan.
TINJAUAN PUSTAKA Digital Watermarking
Digital watermarking merupakan suatu teknik penambahan informasi pada data digital yang muncul pada awal tahun 1990-an (Cox et al. 2008). Salah satu aplikasi utama digital watermarking adalah untuk menyatakan kepemilikan suatu data digital. Data digital ditambahkan watermark, yakni informasi yang mengidentifikasikan kepemilikan, sedemikian sehingga tidak memengaruhi kualitasnya. Watermark yang ditambahkan hanya dapat dideteksi oleh pemilik atau pihak yang memiliki wewenang terhadap data digital tersebut.
2
Digital watermarking dibagi ke dalam duakategori utama, yaitu visible dan invisible watermarking (Suhail 2005). Watermark pada data digital pada visible watermarking jelas terlihat dan terkadang sulit untuk dibuang, sedangkan pada invisible watermarking, watermark tidak terlihat tetapi dapat diekstrak menggunakan metode-metode komputasi (Kipper 2004). Contoh visible watermarking seperti logo siaran televisi yang terdapat pada pojok kanan atau kiri layar televisi.
Menurut Tilborg (2005), kategori penting lain dalam digital watermarking yaitu blind watermarking, non-blind watermarking dan asymmetric watermarking. Blind watermarking (biasa disebut public watermarking) mendeteksi watermark tanpa menggunakan data digital yang asli. Non-blind watermarking (biasa disebut private watermarking) membutuhkan data digital asli untuk mendeteksi watermark. Asymmetric watermaking (biasa disebut public-key watermarking) merupakan proses watermarking, dimana pemilik data digital menggunakan kunci pribadi untuk menyisipkan watermark dan untuk mendeteksi watermark digunakan kunci publik dari pemilik data tersebut.
Beberapa istilah yang sering digunakan dalam digital watermarking (Kipper 2004), antara lain:
1. Cover object
Cover object adalah data digital asli sebelum ditambahkan watermark,
2. Watermark
Watermark adalah informasi yang ditambahkan pada data digital, dapat berupa label hak cipta, nama pemilik atau informasi lainnya,
3. Watermark key
Watermark key adalah kunci rahasia yang digunakan pada penyisipan dan pendeteksian watermark,
4. Watermarked object
Watermarked object adalah data digital yang telah ditambahkan watermark. Jika data digital yang digunakan adalah audio maka disebut watermarked audio.
Syarat umum suatu watermarking adalah robustness, security dan imperceptibility. Robustness berarti watermark harus tahan terhadap manipulasi data dan serangan yang disengaja, Security berarti proses deteksi watermark sulit dilakukan walaupun diketahui algoritme yang digunakan karena watermark ditambahkan dengan menggunakan kunci, dan
imperceptibility berarti watermark yang ditambahkan tidak memengaruhi kualitas data asli (Ozer 2005). Secara umum watermarking dibagi menjadi dua tahapan, yaitu penyisipan dan deteksi watermark. Pada tahap penyisipan watermark, dapat digunakan kunci untuk membuat watermark lebih aman. Kunci tersebut juga dipergunakan untuk mendapatkan watermark pada tahap deteksi watermark. Kedua tahap tersebut dapat dilihat pada Gambar 1.
(a) Penyisipan watermark
(b) Deteksi watermark Gambar 1 Skema penyisipan dan deteksi
watermark (Suhail 2005). Metode Spread Spectrum
Spread spectrum merupakan salah satu metode dalam digital watermarking, dimana watermark dimodulasi dengan menggunakan serangkaian pseudonoise (PN) lalu disebar pada cover object. Metode ini sangat robust, sulit dideteksi dan dapat menyimpan watermark lebih banyak (Kipper 2004).
Discrete Cosine Transform (DCT)
Watermarking terhadap berkas audio dapat dilakukan pada berbagai domain. Ada yang diterapkan langsung pada domain waktu atau terlebih dahulu dilakukan transformasi ke domain yang lain (Suhail 2005). Salah satu transformasi yang digunakan adalah transformasi ke domain frekuensi dengan menggunakan DCT.
Forward DCT merupakan suatu teknik yang digunakan untuk melakukan konversi sinyal ke dalam komponen frekuensi pembentuknya, dengan memerhitungkan nilai real dari hasil transformasinya. DCT berhubungan dengan transformasi Fourier, sama seperti Discrete Fourier Transform (DFT), tetapi DCT hanya menggunakan bilangan real saja. Inverse DCT atau kebalikan dari forward DCT merupakan transformasi yang digunakan untuk
Original media signal (I0) Encoder (E) Watermarked media signal (Iwater) Watermark W Key (PN) Pirate product Attacked Content Decoder Decode respone: Is the watermark W present? (Yes/No) (Z) Key
3
membalikkan kembali sinyal dari domainfrekuensi menjadi domain waktu (Gordy 2000). Forward DCT dideskripsikan menggunakan Persamaan 1.
sedangkan inverse DCT dideskripsikan menggunakan Persamaan 2.
dengan,
0 ≤ k ≤ N-1dan
Linear Feedback Shift Register (LFSR)
Linear feedback shift register digunakan untuk membangkitkan bilangan acak semu. Menurut Win dan Kyaw (2008), LFSR memiliki 2 (dua) bagian utama, shift register dan fungsi feedback. Shift register berfungsi untuk menggeser isi register ke posisi yang berdekatan. Arah pergeseran akan selalu dari kiri ke kanan. Feedback berfungsi untuk menerima masukan dari shift register dan mengembalikan nilai fungsi ke shift register. Fungsi feedback pada LFSR sering disebut sebagai XOR, odd parity atau sum modulo 2. Gambar 2 menunjukkan LSFR 4-bit, yang dalam hal ini fungsi feedback meng-XOR-kan b4
dan b1 dan menyimpan hasilnya di b4.
Gambar 2 LSFR 4 bit dan siklus state-nya (Win & Kyaw 2008).
Frequency Hopping Spread Spectrum (FHSS)
Frequency hopping spread sprectrum atau FHSS merupakan salah satu pendekatan metode spread sprectrum pada digital watermarking yang memultiplikasi sinyal cover object dengan
rangkaian pseudonoise (PN) dan koefisien watermark. Rangkaian PN digunakan untuk memilih secara acak frekuensi yang telah ditentukan dan frekuensi ini digunakan sebagai carrier frequency dari sinyal data (Gordy 2000). Rangkaian PN pada dasarnya merupakan kunci yang dibutuhkan pada proses penyisipan dan deteksi untuk memodulasi rangkaian data (watermark) (Bender et al. 1996).
Gambar 3 Blok diagram penyisipan watermark FHSS (Gordy 2000).
Gambar 3 di atas menunjukkan proses penyisipan watermark pada sinyal audio yang dilakukan dengan mengunakan Persamaan 3.
dimana,
adalah sinyal audio yang telah ditransformasikan ke domain frekuensi menggunakan DCT menghasilkan sejumlah M koefisien frekuensi. Sebanyak S ≤ M koefisien dipilih sebagai tempat penampung carrier frequency, yang digunakan juga untuk deteksi watermark. Koefisien frekuensi dimodifikasi menggunakan rangkaian PN p(k) yang dikalikan dengan rangkaian watermark kemudian dikalikan dengan scaling factor (α) lalu ditambahkan pada koefisien yang telah dipilih. Watermark yang digunakan adalah dalam bentuk suara dan PN merupakan rangkaian dengan nilai acak antara -1 sampai 1. Scaling factor (α) merupakan konstanta yang digunakan untuk mengatur kejelasaan watermark, dengan rentang 0 sampai 1 (Fahamalathi 2008). Untuk menjaga sinyal watermark berada di bawah ambang pendengaran manusia, α harus bernilai sangat kecil (Gordy 2000). Proses deteksi watermark dilakukan dengan menransformasikan watermarked audio ke domain frekuensi, memilih sinyal penampung lalu mengurangkannya dengan koefisien S dan membaginya dengan nilai α. Hasilnya adalah carrier signal watermark yang kemudian dikalkulasi untuk mendapatkan rangkaian biner watermark dan dikonversi menjadi informasi yang sesungguhnya (Vawter et al. 2005). (1) (2)
b
4b
3b
2b
1 0001 1000 1100 1110 1111 0111 1011 0101 1010 1101 0110 0011 1001 0100 0010 (3)4
Signal to Noise Ratio (SNR)
Dalam audio digital, perhitungan yang umum digunakan untuk mengukur kualitas watermarked audio adalah dengan menggunakan SNR (Acevedo 2005). Nilai SNR yang rendah menunjukkan bahwa berkas audio sudah mengalami distorsi yang cukup besar. Nilai SNR dihitung dengan menggunakan Persamaan 4.
SNR direpresentasikan sebagai logaritmik desibel (dB). Kualitas audio yang baik berada pada kisaran nilai di atas 30 dB (Pelton 1993). Bit Error Rate (BER)
Bit error rate didefinisikan sebagai perbandingan bit watermark hasil deteksi yang berbeda dari bit watermark yang disisipkan (Acevedo 2005). BER digunakan untuk menghitung persentase bit watermark yang dideteksi berbeda saat proses deteksi watermark. BER dihitung dengan menggunakan Persamaan 5.
(5) dengan, B adalah jumlah bit watermark, w bit watermark yang disisipkan dan bit watermark hasil deteksi (Gordy & Bruton 2000).
Serangan terhadap Audio watermarking Serangan terhadap audio watermarking merupakan suatu teknik yang dapat digunakan untuk mengetahui ketahanan watermark pada watermarked audio yang dihasilkan. Watermark harus dapat dideteksi walaupun watermarked audio telah mengalami degradasi kualitas (Kipper 2004). Berikut ini adalah beberapa jenis serangan yang digunakan untuk menguji ketahanan watermark.
Resampling
Resampling merupakan salah satu proses yang mengubah nilai frequency sampling (FS) suatu berkas audio. FS diubah menjadi lebih besar atau lebih kecil dari FS berkas audio aslinya (Vawter et al. 2005).
Cropping
Cropping adalah proses memotong untuk menghilangkan bagian data. Cropping berkas
audio dapat dilakukan dengan menggunakan software pemrosesan audio (Rochesso 2007 dalam Fahamalathi 2008).
Penambahan Noise
Noise merupakan suara gangguan yang tidak diharapkan. Munculnya noise dapat menurunkan kualitas suatu berkas audio. Penambahan noise dapat dilakukan pada domain waktu maupun domain frekuensi. Pada prinsipnya noise yang ditambahkan merupakan rangkaian sinyal yang telah dimultiplikasi dengan amplitudo tertentu dan ditambahkan pada watermarked audio (Kipper 2004).
Penambahan Watermark Kembali dengan Modifikasi Metode FHSS
Serangan ini merupakan proses multiple watermarks, dimana watermarked audio ditambahkan watermark lagi. Watermark ditambahkan dengan metode yang sama, dengan watermark yang berbeda ataupun sama dengan watermark sebelumnya (Wayer 2002).
METODE PENELITIAN
Pada penelitian ini digunakan metode FHSS yang dimodifikasi untuk menambahkan watermark dalam bentuk teks ke dalam berkas audio. Berkas audio yang digunakan yaitu musik dangdut, instrument, pop, rap, dan rock. Pemilihan berbagai genre musik dilakukan untuk melihat jenis audio yang terbaik untuk proses audio watermarking. Deskripsi lengkap jenis audio yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Daftar berkas audio Jenis
Audio
Nama File Ukuran
File Musik
dangdut
ayam_jago.wav 5.04 MB Instrument away_in_manger.wav 5.04 MB Musik pop aku_cinta_dia.wav 5.04 MB Musik rap i_love_you_full.wav 5.04 MB Musik rock kampanye_kosong.wav 5.04 MB Setiap tipe audio akan ditambahkan watermark berupa kata “Indonesia” yang akan dimasukkan oleh pengguna ke dalam sistem. Selanjutnya watermark tersebut akan diubah ke dalam bentuk biner lalu dimodulasi dengan rangkaian PN yang dibangkitkan menggunakan LFSR dengan initial state 101010. Setiap berkas audio akan diberikan nilai α yang berbeda-beda. Nilai α yang digunakan sebanyak 5 (lima), yaitu: 0.01, 0.03, 0.05, 0.07 dan 0.09.
5
Lingkup Pengembangan SistemPenelitian ini menggunakan spesifikasi perangkat keras sebagai berikut:
Prosesor Intel Pentium Dual CPU T3400 @ 2.16GHz
Memori 2048 MB Hardisk 250 GB
Perangkat lunak yang digunakan adalah sebagai berikut:
Sistem operasi Windows Vista Ultimate MATLAB 7.01
Penyisipan Watermark dengan Modifikasi Metode FHSS
Proses penyisipan watermark pada berkas audio dilakukan sesuai dengan diagram pada Gambar 4.
Gambar 4 Tahapan penyisipan watermark. Proses penyisipan watermark dilakukan berdasarkan Persamaan 3 yang dimodifikasi. Pada penelitian ini dilakukan modifikasi terhadap metode FHSS. Jika pada metode FHSS watermark yang digunakan adalah suara yang kemudian dilakukan perkalian antara rangkaian watermark dan PN, maka pada modifikasi metode ini, rangkaian watermark dimodulasi (XOR) dengan PN yang dibentuk dengan menggunakan LFSR. Proses perkalian lebih lama dibandingkan proses XOR, sehingga diharapkan modifikasi metode ini menghasilkan proses komputasi yang lebih singkat dibandingkan metode FHSS tanpa modifikasi. Hasilnya kemudian diubah ke tipe data double lalu dikalikan dengan nilai α. Perbandingan metode FHSS dan modifikasinya dapat dilihat
pada Lampiran 1. Proses penyisipan diawali dengan mentransformasi cover object dari domain asal (domain waktu) ke domain frekuensi mengunakan DCT menurut Persamaan 1. Selanjutnya dipilih koefisien frekuensi yang akan digunakan sebagai tempat penampung watermark. Pemilihan dimulai dari koefisien pertama lalu melompat dan memilih koefisien lainnya dengan range acak.
Watermark (kata “Indonesia”) diubah ke dalam bentuk biner lalu di-XOR dengan rangkaian PN. Rangkaian PN dibentuk dengan menggunakan metode LFSR dengan initial state 101010. Hasil XOR rangkaian watermark dan PN kemudian diubah ke tipe data double lalu dikalikan dengan α menghasilkan carrier frequecy yang kemudian ditambahkan pada cover object dalam domain frekuensi. Proses penambahan carrier frequency hanya dilakukan pada koefisien frekuensi yang terpilih saja dan dilakukan secara berulang. Indek dan koefisien cover object yang terpilih, rangkaian PN dan α disimpan sebagai informasi yang nanti digunakan untuk mendeteksi watermark. Proses penyisipan dilakukan berulang dengan tujuan menambah ketahanan dari watermarked audio yang akan dihasilkan. Proses terakhir adalah menransformasi cover object dalam domain frekuensi yang telah ditambahkan watermark ke domain waktu menggunakan IDCT menurut Persamaan 2 menghasilkan watermarked audio.
Deteksi Watermark dengan Modifikasi Metode FHSS
Proses pendeteksian watermark pada watermarked audio dilakukan sesuai dengan diagram pada Gambar 5.
Gambar 5 Tahapan pendeteksian watermark. Mulai
Transformasi cover object ke domain frekuensi Memilih koefisien frekuensi Selesai Penambahan watermark Transformasi ke domain waktu Selesai Transformasi watermarked audio ke domain frekuensi
Index dan koefisien cover object PN dan α Kalkulasi untuk mendapatkan rangkaian biner watermark Ambil koefisien penampung watermark
Konversi biner watermark menjadi alphabet Bit
watermark, PN dan α Index dan koefisien
cover object
PN dan α
6
Pada proses deteksi watermark, pertamawatermarked audio ditransformasi dari domain asal (domain waktu) ke domain frekuensi menggunakan DCT menurut Persamaan 1. Selanjutnya diambil index koefisien penampung watermark pada watermarked audio. Index ini diperoleh dari informasi yang disimpan pada proses penyisipan watermark. Kemudian pada index penampung watermark, koefisien frekuensi watermarked audio dikurangkan dengan koefisien cover object menghasilkan carrier frequency yang digunakan pada proses penyisipan watermark.
Carrier frequency kemudian dibagi dengan α dan di-XOR dengan rangkaian PN dan menghasilkan rangkaian biner watermark. Kemudian rangkaian biner watermark tersebut dikonversi menjadi alphabet yang merupakan watermark yang ditambahkan pada berkas audio. Analisis Hasil Implementasi
Hasil inplementasi audio watermarking dengan modifikasi metode FHSS dianalisis untuk mengetahui kualitasnya. Analisis yang dilakukan adalah analisis running time penyisipan dan deteksi watermark, persentase bit error watermark hasil deteksi, penggunaan parameter α dan analisis ketahanan terhadap beberapa serangan.
Pengukuran kualitas watermarked audio dengan α yang berbeda-beda akan dilakukan secara subjektif dan objektif. Cara subjektif yaitu dengan melakukan pengamatan langsung terhadap watermarked audio dan berkas audio asli. Cara ini dilakukan dengan menyebarkan survei dilakukan terhadap 30 responden yang berusia 14 – 28 tahun. Responden diminta untuk membandingkan berkas audio asli dan berkas audio hasil watermarking. Pengukuran secara objektif akan dilakukan dengan menggunakan perhitungan SNR sesuai Persamaan 4.
Pada setiap proses penyisipan watermark akan digunakan nilai α yang berbeda-beda dengan jumlah nilai α yang telah ditentukan. Waktu penyisipan dan deteksi watermark dihitung untuk membandingkan running time dengan berkas audio dan nilai α yang berbeda. Perhitungan persentase bit error watermark hasil deteksi dilakukan dengan menggunakan BER sesuai Persamaan 5, dengan tujuan mengetahui tingkat error watermark hasil deteksi.
Untuk analisis ketahanan watermark pada watermarked audio menggunakan modifikasi metode FHSS, dilakukan pengujian terhadap beberapa jenis serangan, antara lain resampling, cropping, penambahan noise dan penambahan watermark kembali dengan metode yang sama.
Dari hasil pengujian akan diketahui ketahanan watermark terhadap serangan-serangan tersebut, bila watermarked audio tahan terhadap serangan maka informasi watermark dapat dideteksi kembali pada proses pendeteksian watermark. Namun bila tidak tahan serangan, watermark akan dideteksi berubah atau tidak sama dari watermark yang sesungguhnya.
Pada serangan resampling, sample rate (FS) yang digunakan adalah sebesar 22050 Hz dan 48000 Hz, sedangkan FS berkas audio asli keseluruhan adalah 44100 Hz. Untuk serangan cropping, dilakukan pemotongan ½ (setengah) bagian awal dan akhir watermarked audio. Pemotongan dilakukan dengan menggunakan software Audacity.
Pengujian ketahanan modifikasi metode FHSS terhadap serangan penambahan noise dilakukan pada domain waktu dan domain frekuensi. Sinyal watermarked audio pada domain waktu akan ditambahkan random carrier noise frequency dengan amplitude yang kecil, sedangkan pada domain frekuensi, watermarked audio terlebih dahulu ditransformasi ke domain frekuensi menggunakan DCT lalu ditambah dengan random carrier noise frequency dengan amplitude yang sama.
Untuk serangan yang terakhir, dilakukan penambahan watermark kembali menggunakan metode yang sama. Pada serangan ini dilakukan 2 (dua) kali penambahan, yaitu dengan watermark yang sama dan watermark yang berbeda dengan watermark yang telah ditambahkan pada watermarked audio.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang diperoleh dari proses audio watermarking berupa watermarked audio. Pengukuran waktu penyisipan dan deteksi watermark dilakukan pada semua berkas audio dengan nilai α yang bervariasi, untuk mengetahui pengaruh nilai α terhadap running time penyisipan dan deteksi watermark. Untuk mengukur kualitas watermarked audio, watermarked audio dibandingkan dengan berkas audio aslinya dengan menggunakan perhitungan SNR. Pengukuran nilai SNR dilakukan terhadap semua berkas audio dengan nilai α bervariasi. Hal ini dilakukan untuk mengetahui pengaruh nilai α terhadap kualitas watermarked audio.
Selain menggunakan perhitungan SNR, kualitas watermarked audio juga diukur secara subjektif oleh responden. Hasil kuesioner berupa persentase kriteria yang dibandingkan, yaitu tingkat volume dan
7
keberadaan noise/derau. Sementara itupengujian ketahanan dilakukan untuk mengetahui ketahanan modifikasi metode FHSS untuk audio watermarking terhadap serangan yang diberikan.
Analisis Running Time Penyisipan dan Deteksi Watermark
Waktu penyisipan dan deteksi watermark dilakukan terhadap semua berkas audio dengan nilai α yang bervariasi. Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui pengaruh nilai α terhadap running time penyisipan dan pendeteksian watermark. Proses penyisipan dan deteksi watermark dilakukan sebanyak 3 (tiga) kali pengulangan. Waktu yang digunakan merupakan nilai rata-rata dari pengulangan tersebut. Hasil perhitungan waktu penyisipan dan deteksi watermark dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2 Running time penyisipan dan deteksi
watermark Jenis Audio α Waktu (detik) Penyisipan Deteksi Musik 0.01 0.047 0.057 Dangdut 0.03 0.057 0.057 0.05 0.068 0.063 0.07 0.046 0.047 0.09 0.052 0.063 Instrument 0.01 0.062 0.057 0.03 0.052 0.052 0.05 0.063 0.057 0.07 0.063 0.063 0.09 0.068 0.057 Musik Pop 0.01 0.062 0.084 0.03 0.062 0.052 0.05 0.088 0.073 0.07 0.078 0.052 0.09 0.063 0.057 Musik 0.01 0.058 0.063 Rap 0.03 0.068 0.057 0.05 0.063 0.052 0.07 0.068 0.057 0.09 0.062 0.063 Musik 0.01 0.062 0.047 Rock 0.03 0.057 0.052 0.05 0.068 0.058 0.07 0.057 0.051 0.09 0.063 0.052
Dari hasil perhitungan waktu penyisipan dan deteksi watermark masing-masing jenis audio, dapat dilihat bahwa kenaikan nilai α tidak menyebabkan kenaikan running time proses
penyisipan dan deteksi watermark. Hal ini dikarenakan nilai α hanya digunakan sebagai faktor pengali rangkaian biner carrier frequency yang ditambahkan pada berkas audio.
Jika dilihat dari waktu rata-rata, perbandingan running time proses penyisipan dan deteksi watermark tidak berbeda signifikan. Hal ini dikarenakan setiap jenis audio memiliki ukuran file yang sama. Waktu yang diperlukan untuk penyisipan dan deteksi watermark untuk jenis audio musik dangdut adalah 0.054 dan 0.057 detik. Instrument, 0.062 dan 0.057 detik, musik pop, 0.071 dan 0.064 detik, musik rap 0.064 dan 0.058 detik serta musik rock 0.061 dan 0.052 detik. Grafik waktu penyisipan dan deteksi watermark secara terpisah dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6 Grafik waktu penyisipan watermark.
8
Analisis Penggunaan Parameter αPada penelitian ini dilakukan proses penyisipan watermark dengan nilai α yang bervariasi. Hal ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh nilai α terhadap kualitas watermarked audio yang dihasilkan. Pengukuran kualitas watermarked audio dilakukan secara objektif dan subjektif.
Pengukuran secara objektif dilakukan berdasarkan nilai SNR yang dihitung dengan membandingkan berkas audio asli dengan watermarked audio sesuai dengan persamaan 4. Perhitungan dilakukan pada setiap watermarked audio yang dihasilkan dengan nilai α yang bervariasi. Hasil perhitungan SNR dari masing-masing watermarked audio dapat dilihat pada Tabel 3.
Dari perhitungan nilai SNR diketahui bahwa semakin tinggi nilai α maka nilai SNR watermarked audio akan semakin kecil, yang berarti kualitas watermarked audio semakin menurun. Sebaliknya, semakin kecil nilai α maka semakin tinggi kualitas watermarked audio yang dihasilkan.
Pengukuran kualitas secara subjektif dilakukan dengan menggunakan survei. Survei dilakukan dengan membagikan kuesioner kepada 30 responden yang berusia 14 – 28 tahun. Responden diminta untuk mendengarkan berkas audio asli dan watermarked audio dengan nilai α yang bervariasi dengan menggunakan headphone dan membandingkan keduanya. Parameter yang dibandingkan adalah perubahan volume dan noise pada watermarked audio. Hasil kuesioner untuk analisis penggunaan parameter α dapat dilihat pada Lampiran 2.
Parameter perubahan volume dibagi menjadi 3 (tiga) kriteria yaitu tetap, berubah tidak signifikan dan berubah signifikan. Kriteria tetap dipilih responden apabila responden tidak mendengar adanya perubahan volume watermarked audio. Kriteria berubah signifikan dipilih jika responden dapat mendengar perubahan tetapi dirasa tidak begitu mengganggu, sedangkan kriteria berubah signifikan dipilih jika responden dapat mendengar perubahan dan dirasa perubahan tersebut cukup mengggangu.
Parameter noise dibagi menjadi 2 (dua) kriteria yaitu ada noise dan tidak ada noise. Kriteria ada noise dipilih apabila responden dapat mendengar adanya noise pada watermarked audio. Kriteria tidak ada noise dipilih responden jika responden tidak mendengar noise sama sekali. Persentase hasil kuesioner untuk parameter perubahan volume dan noise dengan parameter α yang bervariasi dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.
Gambar 8 Grafik persentase perubahan volume dengan nilai α yang bervariasi.
Tabel 3 Nilai SNR dari masing-masing watermarked audio
Jenis Audio Nilai SNR(dB) masing-masing α
0.01 0.03 0.05 0.07 0.09 Musik Dangdut 65.8809 56.3704 51.9360 49.0140 46.8315 Instrument 63.8104 54.3012 49.8667 46.9449 44.7623 Musik Pop 65.2329 55.5644 51.1025 47.2141 43.8978 Musik Rap 64.7710 55.2576 50.8273 47.9102 45.7323 Musik Rock 70.5147 61.0045 56.5701 53.6482 51.4654
9
Gambar 9 Grafik persentase noise dengan nilaiα yang bervariasi.
Dari persentase hasil kuesioner untuk parameter perubahan volume, diketahui bahwa menurut responden, watermarked audio dengan nilai α 0.01 memiliki kualitas yang paling baik, dengan 86.00% responden menilai tidak ada perubahan volume antara watermarked audio dengan berkas audio asli, sebanyak 12.67% responden menilai bahwa ada perubahan tidak signifikan dan sebanyak 1.33% menyatakan terjadi perubahan volume yang signifikan. Dari grafik persentase perubahan volume, dapat dilihat bahwa semakin meningkat nilai α maka semakin menurun pula persentase kesamaan volume antara berkas audio asli dengan watermarked audio. Di sisi lain, peningkatan nilai α menyebabkan meningkatnya persentase volume pada pilihan berubah signifikan dan tidak signifikan.
Dari persentase hasil kuesioner untuk paremeter noise, didapatkan nilai α terbaik adalah sebesar 0.03, dengan 94.67% responden menyatakan bahwa tidak ada noise pada watermarked audio dan 5.33% responden menyatakan adanya noise pada watermarked audio yang didengar. Sama seperti persentase perubahan volume, meningkatnya nilai α menyebabkan penurunan kualitas dari watermarked audio, sehingga kemungkinan terdengarnya noise akan semakin besar.
Hasil yang diperoleh dari perhitungan secara objektif dan subjektif menunjukkan bahwa nilai α sangat memengaruhi kualitas dari watermarked audio. Hal ini terjadi dikarenakan α merupakan konstanta yang berfungsi untuk mengatur kejelasan watermark pada watermarked audio yang dihasilkan. Semakin tinggi nilai α, maka semakin menurun kualitas dari watermarked audio, baik dilihat dari nilai SNR maupun dari pendengaran responden
karena watermark semakin jelas terdengar dalam bentuk noise. Sebaliknya kecil nilai α, semakin tinggi kualitas dari watermarked audio tersebut dan noise semakin tidak terdengar. Persentase Bit Error Watermark Hasil Deteksi
Hasil deteksi bit watermark pada watermarked audio terkadang tidak seluruhnya sama dengan bit watermark asli yang disisipkan pada berkas audio. Untuk mengetahui besarnya tingkat error, dilakukan perhitungan bit error rate (BER) dengan cara membandingkan bit watermark hasil deteksi dengan bit watermark asli yang disisipkan. BER menunjukkan tingkat error dalam persen.
Pada penelitian ini, perhitungan BER dilakukan pada setiap jenis audio dengan masing-masing nilai α yang berbeda. Hal ini dilakukan untuk melihat pengaruh nilai α terhadap bit error watermark yang terdeteksi pada proses deteksi watermark. Watermark hasil deteksi serta tingkat bit error watermark yang dideteksi dapat dilihat pada Lampiran 3. Grafik persentase bit error watermark dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Grafik persentase bit error watermark dengan nilai α bervariasi.
Berdasarkan Grafik 10, pada beberapa jenis audio, dapat dilihat bahwa semakin tinggi nilai α, semakin rendah persentase bit error watermark yang dihasilkan. Sebaliknya semakin kecil nilai α, terlihat semakin besar pula persentase kesalahan pendeteksian bit watermark pada watermarked audio. Bit watermark terdeteksi sempurna terjadi pada jenis audio musik pop dan rap. Bit error dihasilkan karena adanya faktor pembulatan yang dilakukan pada proses pengkalkulasian untuk mendapatkan bit watermark.
10
Analisis KetahananWatermarked audio yang dihasilkan selanjutnya diuji ketahanannya terhadap beberapa jenis serangan, yaitu resampling, cropping, penambahan noise dan penambahan watermark kembali dengan metode yang sama. Serangan dilakukan pada jenis audio instrument dengan nilai α sebesar 0.01 dan musik pop dengan nilai α sebesar 0.01.
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Resampling
Untuk melihat ketahanan watermark pada watermarked audio terhadap operasi resampling, dilakukan perhitungan persentase bit error watermark. Persentase bit error watermark pada watermarked audio tanpa serangan akan dibandingkan dengan persentase bit error watermark pada watermarked audio yang telah dilakukan operasi resampling. Hasil deteksi dan persentase bit error watermark pada watermarked audio yang telah di-resampling dapat dilihat pada Tabel 4.
Berdasarkan Tabel 4, dapat dipastikan bahwa modifikasi metode FHSS tahan terhadap operasi resampling karena watermark hasil deteksi sama. Selain itu, persentase bit error watermark yang dihasilkan juga sama. Operasi resampling hanya mengubah jumlah sampel per detik dari watermarked audio. Durasi watermarked audio yang di-resampling sebesar 22050 Hz akan menjadi 2 menit dan mengubah bit rate menjadi
352 kbps, sedangkan resampling sebesar 48000 Hz akan membuat durasi watermarked audio menjadi lebih cepat, yaitu 58 detik dan bit rate menjadi 768 kbps. Walaupun operasi resampling mengubah durasi dan bit rate watermarked audio, tetapi operasi ini tidak memengaruhi koefisien maupun nilai carrier frequency dari watermarked audio.
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Cropping
Uji ketahanan yang dilakukan berikutnya adalah dengan memotong watermarked audio setengah bagian awal dan setengah bagian akhir. Hasil pemotongan selanjutnya dideteksi untuk mendapatkan watermark dari potongan watermarked audio tersebut. Hasil deteksi potongan watermarked audio dapat dilihat pada Tabel 5.
Berdasarkan Tabel 5, diketahui bahwa modifikasi metode FHSS tidak tahan terhadap operasi cropping. Operasi cropping memotong bagian dari watermarked audio sehingga saat potongan tersebut ditransformasi ke domain frekuensi, maka dihasilkan koefisien sinyal yang berbeda dengan koefisien sinyal (domain frekuensi) watermarked audio tanpa pemotongan, sehingga saat dilakukan deteksi watermark tidak diperoleh watermark yang sesuai dengan watermark yang sesungguhnya. Selain itu juga, diperoleh persentase bit error watermark yang besar, yakni antara 25%-50%. Tabel 4 Hasil uji terhadap operasi resampling
Jenis Audio FS (Hz) Bit Error (%) SNR Hasil Deteksi
Instrument 22050 5.010 63.8104 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaInd onesiaIndonesiaIndonesiaIo
48000 5.010 63.8104 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaInd onesiaIndonesiaIndonesiaIo
Musik Pop 22050 0.000 65.2329 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndon esiaIndonesiaIndonesiaII
48000 0.000 65.2329 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndon esiaIndonesiaIndonesiaII
Tabel 5 Hasil uji terhadap operasi cropping
Jenis Audio Cropping Bit Error (%) Hasil Deteksi Instrument 1/2 bagian
awal
50.482 © - ¹û s - /ã
|YGÓ]yGð~-VJÒqYYï•Ó)•« Ñ•·5wÎÖ1yF ~¬VnÒqyF ~¬Vn 1/2 bagian
akhir
25.444 © - ¹ã s - 'ãÐ]YGÓ]yGà~¬ÖÊÒqYY Musik Pop 1/2 bagian
awal 49.416 © - ç•S© - ©×w«Iî¦9¥•S©•) ƹï¡S© -î ùå•S©½ ¿î ©îÒqyF ~¬VV 1/2 bagian akhir 25.681 ¡ - ¹û•S© , ¹ï•{é - æ9•S©•) Æ
11
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSSterhadap Operasi Penambahan Noise
Operasi penambahan noise dilakukan pada domain waktu dan domain frekuensi. Noise yang ditambahkan secara acak dengan amplitude kecil di bawah nilai α yang digunakan saat penyisipan watermark, yaitu sebesar 0,009. Hasil uji ketahanan terhadap operasi penambahan noise dapat dilihat pada Tabel 6. Berdasarkan Tabel 6, kualitas watermarked audio juga mengalami penurunan, ditandai dengan menurunnya nilai SNR. Dari hasil deteksi watermark, walaupun persentase bit error watermark yang dideteksi meningkat, namun dapat dipastikan bahwa modifikasi metode FHSS tahan terhadap operasi penambahan noise dengan amplitude yang kecil karena masih ada bagian watermark yang dapat dideteksi. Operasi ini tidak begitu memengaruhi koefisien watermarked audio baik pada domain waktu maupun frekuensi, karena noise disebarkan secara acak dan menggunakan nilai amplitude yang kecil di bawah nilai α.
Uji Ketahanan Modifikasi Metode FHSS terhadap Operasi Multiple watermarks
Uji ketahanan menggunakan operasi multiple watermarks dilakukan dengan melakukan penyisipan watermark kembali pada watermarked audio. Watermark yang digunakan sebanyak 2 (dua), yaitu watermark yang sama dengan watermark sebelumnya (kata “Indonesia) dan
watermark berupa kata “UniVersal”. Nilai α yang digunakan adalah 0,01 dan 0,1 untuk setiap watermark. Hasil uji operasi multiple watermarks dapat dilihat pada Tabel 7 dan 8. Hasil deteksi dengan nilai α sebesar 0,01 menunjukkan bahwa untuk penyisipan 2 (dua) kali dengan watermark yang sama, watermark yang diperoleh tidak mengalami perubahan. Demikian juga dengan persentase bit error watermark-nya tidak mengalami perubahan. Akan tetapi, nilai SNR mengalami penurunan. Demikian juga untuk watermark yang berbeda, watermark hasil deteksi dan persentase bit error watermark tidak mengalami perubahan, namun nilai SNR-nya mengalami penurunan. Untuk nilai α sebesar 0,1, watermark hasil deteksi mengalami perubahan hanya pada watermarked audio yang diberi watermark kembali dengan watermark yang sama, sedangkan untuk watermark pada watermarked audio yang lain tidak mengalami perubahaan. Hal ini terjadi karena watermark disisip secara acak dan memungkinkan watermark yang baru menempati posisi/index yang sama dengan watermark asli. Nilai α juga memengaruhi watermark hasil deteksi. Semakin tinggi nilai α memungkinkan bit error watermark yang lebih sedikit.
Dari setiap analisis yang dilakukan untuk tiap jenis audio, tidak diperoleh suatu pola yang dapat digunakan untuk menentukan jenis audio terbaik untuk proses audio watermarking menggunakan modifikasi metode FHSS.
Tabel 6 Hasil uji terhadap operasi penambahan noise Jenis Audio Serangan
Domain
Bit Error
(%) SNR Hasil Deteksi
Instrument Waktu 5.973 44.3413 é -«sÉi ê$oneSi!IndonesiaIndonesia Indonesia IndonesiaIndonesiaIo
Frekuensi 5.395 44.3421 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesIaIndonewiaIo
Musik Pop Waktu 0.195 46.8400 ÉndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaIndonesiaII
Frekuensi 0.389 46.8408 Iodone{iaIndonesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaIndonesiaII
Tabel 7 Hasil uji terhadap operasi multiple watermarks dengan watermark “Indonesia” Jenis Audio α SNR Bit Error
(%) Hasil Deteksi
Instrument 0.01 60.7556 5.010 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaIndone siaIndonesiaIndonesiaIo
0.1 43.9294 5.010 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaIndone siaIndonesiaIndonesiaIo
Musik Pop 0.01 62.6633 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaII
0.1 44.4570 0.195 indonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaII
12
Tabel 8 Hasil uji terhadap operasi multiple watermarks dengan watermark “UniVersal”Jenis Audio α SNR Bit Error (%) hasil deteksi
Instrument 0.01 61.0935 5.010 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaIndone siaIndonesiaIndonesiaIo
0.1 44.5342 5.010 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaIndone siaIndonesiaIndonesiaIo
Musik Pop 0.01 62.9538 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesi aIndonesiaIndonesiaII
0.1 46.4874 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesi aIndonesiaIndonesiaII
KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Telah dilakukan penelitian mengenai audio watermarking dengan modifikasi metode FHSS. Dari hasil penelitian diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. modifikasi metode FHSS dapat digunakan untuk menyisipkan watermark dalam bentuk teks ke dalam berkas audio berformat wave (.wav).
2. nilai scaling factor (α) tidak memengaruhi running time proses penyisipan dan deteksi watermark. 3. penggunaan nilai α memiliki pengaruh
pada kualitas, ketahanan terhadap serangan dan watermark hasil deteksi pada watermarked audio. Hal ini serupa dengan hasil penelitian yang dilakukan Fahamalathi (2008), yakni semakin tinggi nilai α, semakin rendah kualitas watermarked audio namun semakin tinggi nilai α dapat meningkatkan ketahanan watermarked audio terhadap serangan. Peningkatan nilai α meminimalisasi persentase bit error watermark hasil deteksi.
4. modifikasi metode FHSS memiliki ketahanan terhadap operasi resampling, penambahan noise di domain waktu dan frekuensi dengan amplitude yang kecil dari nilai α, serta serangan multiple watermarks dengan watermark yang sama maupun tidak sama. Metode ini lebih unggul jika dibandingkan dengan metode DSSS pada penelitian Fahamalathi (2008), karena metode ini tahan terhadap serangan multiple watermarks dengan watermark yang berbeda sedangkan metode DSSS tidak tahan. Namun metode FHSS yang termodifikasi tidak tahan terhadap operasi cropping.
Saran
Saran yang dapat diberikan untuk penelitian selanjutnya antara lain:
1. menggunakan format audio lain dalam melakukan audio watermarking,
2. melakukan pengujian dengan nilai α lebih bervariasi untuk mengetahui nilai α terbaik untuk proses audio watermarking,
3. melakukan perbandingan antara metode FHSS dengan metode audio watermarking lainnya,
4. mengembangkan penelitian dengan menambahkan analisis ukuran pesan menggunakan watermark yang bervariasi, 5. mengembangkan penelitian dengan
menggunakan berbagai jenis audio untuk mengetahui jenis audio terbaik pada audio watermarking.
DAFTAR PUSTAKA
Acevedo A. G. 2005. Audio watermarking: propeties, techniques and evaluation . USA: Georgetown University.
Bender W, D. Gruhl, N. Morimoto, dan A. Lu. 1996. Techniques for data hiding. IBM Syst J 35:313-336.
Cox I. J, M. L. Miller, J. A. Bloom, J. Fridrich, dan T. Kalker. 2008. Digital Watermarking and Steganography 2nd Edition. USA: Morgan Kaufmann Publishers.
Fahamalathi F. 2008. Pengimplementasian metode DSSS (direct sequence spread spectrum) untuk audio watermarking [skripsi]. Bogor: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor.
Gordy J. D. 2000. Performance evaluation of digital watermarking algorithms [tesis]. Kanada: The University Of Calgary.
13
Kipper G. 2004. Investigator's guide tosteganography. Washington, D.C.: Auerbach Publications.
Ozer H. 2005. Audio watermarking, steganalysis using audio quality metrics, and robust audio hashing [tesis]. Boğaziçi: Boğaziçi University.
Pelton G. 1993. Voice processing. Singapore:McGraw-Hill.
Rochesso D. 2007. Introduction to sound processing. [terhubung berkala] http://www.scienze.univr.it/ [28 April 2008] Suhail M. A. 2005. Digital watermarking for
protection of intellectual property. United Kingdom: University of Bradford.
Tilborg H. C. A. Editor. 2005. Encyclopedia of cryptography and security. New York: Springer Science+Business Media, Inc. Vawter J, dan I. Wood. 2005. Audio watermarking.
[terhubung berkala] http://www.ece.uvic. ca/~jvawter/project/report.html [31 Juli 2009].
Win T. L, dan N. C. Kyaw. 2008. Speech encryption and decryption using linear feedback shift register (LFSR). World Academy of Science, Engineering and Technology 48:463-467.
14
15
Lampiran 1 Perbandingan metode FHSS dan modifikasinyaMetode FHSS
Watermark yang digunakan adalah suara “Indonesia”, rangkaian PN dibangkitkan acak dengan nilai antara -1 sampai 1 dengan panjang rangkaian sama dengan panjang rangkaian watermark, scaling factor (α) yang digunakan sebesar 0.01.
Rangkaian watermark = [0.016388; 0.016418; 0.016357; 0.016357; 0.016327; 0.016327;...] Rangkaian PN = [-0.1315; 0.38988; 0.087987; -0.63547; -0.55957; 0.44365;...] Rangkaian watermark dikalikan dengan rangkaian PN
Rangkaian watermark * Rangkaian PN =
= [0.016388; 0.016418; 0.016357; 0.016357; 0.016327; 0.016327;...] * [-0.1315; 0.38988; 0.087987; -0.63547; -0.55957; 0.44365;...]
= [-0.002155; 0.0064012; 0.0014392; -0.010395; -0.0091361; 0.0072435; ...]
Hasilnya kemudian dikalikan dengan α menghasilkan rangkaian yang akan ditambahkan pada cover object
Rangkaian yang akan ditambahkan =
=[-0.002155; 0.0064012; 0.0014392; -0.010395; -0.0091361; 0.0072435; ...] * 0.01 =[-2.155e-005; 6.4012e-005; 1.4392e-005; -0.00010395; -9.1361e-005; 7.2435e-005;...]
Modifikasi Metode FHSS
Watermark yang digunakan adalah teks “Indonesia” diubah kebentuk biner, rangkaian PN dibangkitkan dengan metode LFSR dengan panjang rangkaian sama dengan panjang rangkaian watermark, scaling factor (α) yang digunakan sebesar 0.01.
Rangkaian watermark = [0; 1; 0; 0; 1; 0; 0; 1; 0; 1; 1; 0; 1; 1; 1; 0;...] Rangkaian PN = [1; 0; 0; 1; 0; 0; 1; 1; 1; 0; 1; 0; 0; 1; 1; 0;...]
Rangkaian watermark di-XOR dengan rangkaian PN
Rangkaian watermark Rangkaian PN =
= [0; 1; 0; 0; 1; 0; 0; 1; 0; 1; 1; 0; 1; 1; 1; 0;...] [1; 0; 0; 1; 0; 0; 1; 1; 1; 0; 1; 0; 0; 1; 1; 0;...] = [1; 1; 0; 1; 1; 0; 1; 0; 1; 1; 0; 0; 1; 0; 0; 0;...]
Tipe data hasil XOR diubah ke double kemudian dikalikan dengan α menghasilkan rangkaian yang akan ditambahkan pada cover object
Rangkaian yang akan ditambahkan =
16
Lampiran 2 Hasil kuesioner evaluasi kualitas 25 file audioJenis Audio α Volume Noise 1 2 3 1 2 Musik Dangdut 0.01 28 2 0 30 0 0.03 25 5 0 29 1 0.05 23 7 0 28 2 0.07 23 6 1 26 4 0.09 21 8 1 25 5 Instrument 0.01 25 5 0 26 4 0.03 22 8 0 28 2 0.05 22 8 0 30 0 0.07 19 11 0 27 3 0.09 20 9 1 26 4 Musik Pop 0.01 27 2 1 29 1 0.03 21 8 1 29 1 0.05 20 9 1 29 1 0.07 21 7 2 27 3 0.09 19 9 2 26 4 Musik Rap 0,01 26 3 1 27 3 0,03 22 7 1 28 2 0,05 21 9 0 26 4 0,07 26 4 0 26 4 0,09 20 9 1 25 5 Musik Rock 0,01 23 7 0 28 2 0,03 20 9 1 28 2 0,05 19 10 1 27 3 0,07 20 8 2 27 3 0,09 19 10 1 26 4 Keterangan : Skala volume : 1 = Tetap
2 = Berubah tidak signifikan 3 = Berubah signifikan Skala noise/derau:
1 = Ada noise/derau 2 = Tidak ada noise
17
Lampiran 3 Watermark hasil deteksi serta tingkat bit error watermarkJenis Audio α SNR Bit Error (%) hasil deteksi Musik Dangdut 0.01 65.8809 4.167 K MjrIáI.donesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndd 0.03 56.3704 0.568 IzlonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.05 51.9360 0.379 AjdonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaInd onesiaIndonesiaIndd 0.07 49.0140 0.189 AndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaInd onesiaIndonesiaIndd 0.09 46.8315 0.189 AndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaInd onesiaIndonesiaIndd Instrument 0.01 63.8104 5.010 é m ïsÉiÈê$oneSiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIn donesiaIndonesiaIo 0.03 54.3012 3.083 ÿ?e-ld3IaIndoneSiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaIndonesiaIo 0.05 49.8667 2.312 ÿ/t-nerIaIndonesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaIndonesiaIo 0.07 46.9449 1.927 •/t-neriaIndonesiaIndonesiaIndonesia IndonesiaIndonesiaIndonesiaIo 0.09 44.7623 1.349 k/t/neriaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndon esiaIndonesiaIo
Musik Pop 0.01 65.2329 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaII 0.03 55.5644 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaII 0.05 51.1025 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaII 0.07 47.2141 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaII 0.09 43.8978 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaII
Musik Rap 0.01 64.7710 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.03 55.2576 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.05 50.8273 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.07 47.9102 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.09 45.7323 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd
Musik Rock 0.01 70.5147 4.356 ! ÄofaãaóiìemnesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaInd onesiaIndonesiaIndd 0.03 61.0045 0.379 )ndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.05 56.5701 0.189 ndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.07 53.6482 0.189 ndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd 0.09 51.4654 0.000 IndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndonesiaIndo nesiaIndonesiaIndd
18
Lampiran 4 Kuesioner evaluasi kualitas watermarked audioResponden yang terhormat,
Saya, Christ Ferdian Zacharias, mahasiswa ekstensi, Program Studi Ilmu Komputer, Institut Pertanian Bogor (IPB), sedang melakukan penelitian untuk Skripsi tentang: “Implementasi Modifikasi Metode Frequency Hopping Spread Spectrum pada Audio Watermarking.” Melalui survei ini, saya ingin mengetahui pendapat Anda dalam mengevaluasi kualitas 25 file audio yang telah diberi informasi tambahan didalamnya. 25 file audio tersebut terdiri dari 5 (lima) jenis audio dengan durasi ± 1 menit (masilng-masing jenis ada 5 (lima) file audio). Jenis audio yang digunakan yaitu: dangdut, instrumental, pop, rep, dan rock. Terima Kasih atas partisipasi Anda.
Tanggal Pengisian Kuesioner :
Nama Responden :
Usia :
Jenis Kelamin : Laki-laki Perempuan Mahasiswa Ilmu Komputer IPB : Ya Bukan
Untuk mengisi Kuesioner ini, silahkan berikan tanda √ pada kotak yang sesuai dengan jawaban Anda. Anda hanya diperkenankan mengisi memilih satu dari beberapa alternatif jawaban.
Untuk Skala Volume yang digunakan: (1) Tetap
(2) Berubah tidak signifikan (3) Berubah signifikan
Untuk Skala Noise/derau yang digunakan: (1) Ada noise/derau, dan
(2) Tidak ada noise/derau
Anda diwajibkan untuk mendengarkan file audio asli terlebih dahulu, lalu mendengar 5 (lima) file audio yang sejenis sebelum menjawab pertanyaan-pertanyaan dibawah ini (Proses ini berulang 5 (lima) dengan jenis audio yang berbeda).
No. File Audio
Kriteria Penilaian
Volume Noise/derau
1 2 3 1 2
A.1 Jenis dangdut 1. Ayam_jago_001 2. Ayam_jago_003 3. Ayam_jago_005 4. Ayam_jago_007 5. Ayam_jago_009 A.2 Jenis Instrument
6. Away_in_manger_001 7. Away_in_manger_003 8. Away_in_manger_005
19
No. File AudioKriteria Penilaian
Volume Noise/derau
1 2 3 1 2
9. Away_in_manger_007 10. Away_in_manger_009 A.3 Jenis pop
11. Aku_cinta_dia_001 12. Aku_cinta_dia_003 13. Aku_cinta_dia_005 14. Aku_cinta_dia_007 15. Aku_cinta_dia_009 A.4 Jenis rep
16. I_love_you_full_001 17. I_love_you_full_003 18. I_love_you_full_005 19. I_love_you_full_007 20. I_love_you_full_009 A.5 Jenis rock
21. Kampanye_kosong_001 22. Kampanye_kosong_003 23. Kampanye_kosong_005 24. Kampanye_kosong_007 25. Kampanye_kosong_009
Terima Kasih atas partisipasi Anda dalam survei ini. Seluruh data dan jawaban akan dipergunakan dengan penuh tanggung jawab.
Salam Hangat,
![Daftar Peserta PLPG 2012 Universitas Negeri Malang Tahap VI []](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAICRAEAOw==)