Lokalisasi Kerusakan Watermarked audio diserang dengan white noise sepanjang 0.008018 detik menggunakan Audacity. Kemudian watermarked audio yang rusak dibandingkan dengan watermarked audio yang belum diserang. Untuk lokalisasi kerusakan, dibangkitkan Test = { test(i) }, i=1,2,…,2L×K×2p yang dapat memperlihatkan area yang rusak. Hal yang harus diperhatikan untuk melakukan lokalisasi kerusakan adalah bahwa panjang W* = {w*(i)}, i = 1,2,…,2L×K harus berukuran (1/2)p kali panjang watermarked audio. Test dibangkitkan dengan cara berikut: 2p
sinyal suara ROI yang dibangkitkan dari titik ke 20000 hingga L-1 titik selanjutnya. Gambar 14 merupakan ROI audio dengan panjang L yang berhasil dibangkitkan.
Gambar 13 Pembangkitan ROI Audio dari 4.wav Dimulai dari Titik ke20000.
, p
i = 1,2,…,2L×K, j = 1,2,…,2 .
Gambar 14 ROI Audio.
HASIL DAN PEMBAHASAN Parameter-Parameter yang Digunakan Penelitian ini menggunakan parameterparameter berikut: L=512, P=32, Q=16, α=128, p=3, µ=3.92, dan x1=0.48. Matriks pencampur yang digunakan adalah sebagai berikut:
.
Audio ROI dibangkitkan dari titik tertentu. Untuk membangkitkan barisan m, diperlukan dua parameter, yaitu initial vector dan coefficient vector. Initial vector yang digunakan adalah [1 0] dan coefficient vector yang digunakan adalah [1 2].
Tool untuk Menyisipkan dan Mengekstraksi Watermark serta Melakukan Lokalisasi Kerusakan Gambar 15, Gambar 16, dan Gambar 18 merupakan tool yang dikembangkan untuk proses penyisipan dan ekstraksi watermark serta lokalisasi kerusakan. Gambar 16 merupakan tool untuk menjalankan FastICA. Tool untuk FastICA ini dapat diunduh di http://www.cis.hut.fi/projects/ica/fastica dan digunakan untuk pemisahan sinyal tercampur. Tool FastICA digunakan dalam proses ekstraksi untuk membantu penggunaan tool ekstraksi watermark.
Citra yang digunakan sebagai watermark adalah LogoIPB.gif dengan ukuran dan dikonversi terlebih dahulu menjadi citra biner berdimensi 32×16 pixel oleh program. Gambar 12 menunjukkan gambar LogoIPB.gif versi biner.
Gambar 12 Watermark Citra Biner. Host audio yang digunakan untuk adalah 4.wav. Host audio memiliki sample rate sebesar 44100 Hz dan bits per sample 16 bit. Audio ROI dibangkitkan dari titik ke 20000 sebanyak L titik. Pada Gambar 13 terlihat
Gambar 15 Tool untuk Penyisipan Watermark.
7
Pengujian Kualitas dan Kemiripan antara Host Audio dan Watermarked Audio Pengujian kualitas watermarked audio dilakukan dengan perhitungan SNR, yaitu perbandingan antara sinyal asli dan noise. Pengujian dilakukan pada lima pasang host audio dan watermarked audio. Tabel 1 menunjukkan nilai SNR dari kelima pasang audio. Mengacu pada International Federation of the Phonographic Industry (IFPI), SNR dari sinyal watermarked audio harus lebih dari 20 dB (Ketcham & Vongpradhip 2007). Nilai SNR pada kelima percobaan sudah sesuai dengan ketentuan yang berlaku dari IFPI. Hal ini berarti bahwa teknik audio watermarking pada penelitian ini tidak merusak kualitas audio yang akan disisipi watermark. Gambar 16 Tool untuk Ekstraksi Watermark.
Tabel 1 Nilai SNR Watermarked Audio Nama File
Sample Rate (Hz)
Bits per sample (bit)
SNR (dB)
1.wav
44100
16
26.224
2.wav
44100
16
34.049
3.wav
11025
8
40.911
4.wav
44100
16
27.239
5.wav
44100
16
28.811
Gambar 17 Tool untuk Menjalankan FastICA.
Gambar 19 Selisih Nilai Absolut antara Host Audio dan Watermarked Audio.
Gambar 18 Tool untuk Lokalisasi Kerusakan.
Pengujian kemiripan antara host audio dan watermarked audio dilakukan dengan dua cara, yaitu perbandingan plot sinyal antara host audio, watermarked audio, serta selisih nilai absolut keduanya dan teknik survey. Gambar 19 merupakan hasil pengujian dengan cara perbandingan plot sinyal host audio, watermarked audio, serta selisih nilai absolut dari kedua sinyal tersebut. Range selisih nilai sinyal tersebut berkisar antara 0 - 0.0076. Teknik survey mengambil lima responden 8
berlatar belakang sama, dan menggunakan speaker yang sama untuk memperdengarkan kedua sinyal audio tersebut (speaker Acer Aspire 2920-5A1G16Mi). Dari hasil percobaan, tidak ada responden yang menyatakan adanya perbedaan antara host audio dan watermarked audio. Pengujian terhadap perubahan ukuran audio sebelum dan sesudah disisipi watermark juga dilakukan. Penyisipan watermark dilakukan pada lima berkas audio yang berbeda. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tidak ada perubahan ukuran berkas sebelum dan sesudah dilakukan penyisipan watermark. Perbandingan Watermark Watermark Hasil Ekstraksi
Asli
dengan
Gambar 20 dan Gambar 21 menunjukkan perbandingan watermark asli dan watermark hasil ekstraksi. Seperti sudah disebutkan pada Tinjauan Pustaka, FastICA memisahkan sinyal suara yang tercampur menjadi sinyal suara estimasi yang mirip dengan aslinya. Seperti pada penelitian Ma et al. 2008, penelitian inipun menghasilkan pola yang sama antara watermark ROI audio asli dan watermark ROI audio hasil ekstraksi dengan range nilai berbeda sehingga ukuran kesamaannya tidak diukur secara kuantitatif.
lain resampling, requantizing, lowpass filtering, white noising pada watermarked audio, dan pengubahan format audio menggunakan Audacity. Resampling dilakukan dengan mengubah sample rate pada watermarked audio. Sample rate yang akan digunakan adalah 22050 Hz, 42000 Hz, 43000 Hz, 45000 Hz, dan 46000 Hz. Requantizing dilakukan dengan mengubah bits per sample menjadi 8 bit, 24 bit, dan 32 bit. White noise yang diberikan pada watermarked audio adalah sepanjang 0.008018 detik. Serangan perubahan format dilakukan dengan cara mengubah format watermarked audio menjadi *.mp3 dan dikembalikan lagi menjadi *.wav untuk melakukan proses ekstraksi. Ukuran matriks audio yang awalnya 65536×1 (Audio X), setelah pengubahan format ukurannya menjadi 66815×1 (Audio Y). Agar Audio Y dapat diekstraksi maka ukurannya dipotong sehingga sama dengan ukuran semula dengan ketentuan berikut:
di mana n_selisih bernilai minimum.
Gambar 20 Watermark ROI Audio Asli (Atas) dan Watermark ROI Audio Hasil Ekstraksi (Bawah).
Gambar 21 Watermark Citra Biner Asli (Kiri) dan Watermark Citra Biner Hasil Ekstraksi (Kanan). Analisis Uji Ketahanan Tabel 2 menunjukkan perbandingan watermark hasil ekstrasi dari watermarked audio yang terkena dan tidak terkena serangan. Serangan yang diujicobakan antara
Ukuran kesamaan antara watermark ROI audio asli dan terekstraksi belum dapat dihitung secara kuantitatif. Hal ini dikarenakan proses ICA menghasilkan sinyal dengan pola mirip namun range amplitudo antara watermark ROI audio asli dan terekstraksi bisa berbeda. Oleh karena itu, ukuran kesamaan antara keduanya saat ini hanya bisa diukur dengan kemampuan mata manusia. Ukuran kesamaan antara watermark citra biner asli dan terekstraksi dapat diukur dengan menghitung nilai PSNR, yaitu perbandingan antara watermark citra biner asli dan terekstraksi. Dari seluruh percobaan, nilai PSNR yang dihasilkan adalah tidak terhingga karena watermark citra biner terekstraksi identik dengan watermark citra biner asli. Lokalisasi Kerusakan Penelitian ini juga bertujuan untuk melokalisasi kerusakan pada watermarked audio. Watermarked audio diberi serangan white noise sepanjang 0.008018 detik pada area tertentu menggunakan Audacity. 9
Tabel 2 Perbandingan antara Watermark Asli dan Hasil Ekstraksi Jenis Serangan terhadap Watermarked Audio
Watermark ROI Audio Hasil Ekstraksi
Watermark Citra Biner Hasil Ekstraksi
Tanpa Serangan
Lowpass filtering 1105 Hz
Requantizing 8 bit
Requantizing 24 bit
Requantizing 32 bit
Resampling 22050 Hz
Resampling 42000 Hz
Resampling 43000 Hz
Resampling 45000 Hz
Resampling 46000 Hz
Pengubahan format *.wav - *.mp3 - *.wav
White Noise 0.008018 detik
10
Lokalisasi kerusakan terhadap watermarked audio berhasil dilakukan di mana area yang rusak dapat dideteksi. Gambar 18 dan Gambar 19 menunjukkan perbandingan antara watermarked audio yang tidak diserang dan watermarked audio yang mengalami white noising. Gambar 20 menunjukkan lokalisasi kerusakan pada lokasi yang tepat.
Tabel 3
Waktu Eksekusi dalam Spesifikasi Perangkat Keras yang Berbeda
Penyisipan Watermark
Area rusak
Gambar 23 Tampered Watermarked Audio.
Waktu Eksekusi Spesifikasi 2 (menit)
1
00.04.68
00.05.84
2
00.04.64
00.05.69
3
00.04.66
00.05.96
1
01.02.68
01.18.60
2
01.03.40
01.10.10
3
01.02.01
01.14.99
1
00.06.49
00.08.23
2
00.06.66
00.08.03
3
00.06.78
00.08.11
Proses
Ekstraksi Watermark
Gambar 22 Watermarked Audio.
Waktu Eksekusi Spesifikasi 1 (menit)
Lokalisasi Kerusakan
Deteksi area rusak
Gambar 24 Lokalisasi Watermarked Audio.
Kerusakan
Waktu Eksekusi Waktu penyisipan dan ekstraksi watermark serta lokalisasi kerusakan dihitung dalam spesifikasi perangkat keras yang berbeda. Tabel 3 menunjukkan perbedaan waktu yang digunakan. Percobaan untuk masing-masing proses dilakukan sebanyak 3 kali. Berikut ini adalah spesifikasi perangkat keras yang digunakan untuk membandingkan waktu eksekusi: 1 Spesifikasi Perangkat Keras 1 a Intel® Core™ 2 Duo processor T5550 (1.83 GHz, 667 MHz FSB, 2 MB L2 cache b RAM 2 GB DDR2 2 Spesifikasi Perangkat Keras 2 a Intel® Pentium® 4 CPU 3.00GHz b RAM 512 MB DDR2 Proses penyisipan watermark dilakukan secara otomatis oleh tool di mana pengguna hanya menginputkan host audio, citra, dan parameter-parameter yang diperlukan. Di lain pihak proses ekstraksi watermark masih menggunakan beberapa langkah yang dilakukan secara manual sehingga waktu yang diperlukan untuk ekstraksi lebih banyak daripada waktu yang diperlukan untuk penyisipan. Proses lokalisasi kerusakan juga menggunakan beberapa langkah awal ekstraksi sebelum proses lokalisasi kerusakan dieksekusi.
Tabel 3 menunjukkan perbedaan waktu eksekusi proses dengan menggunakan spesifikasi perangkat keras yang berbeda. Komputer dengan spesifikasi pertama lebih cepat dalam mengeksekusi ketiga proses. Berikut ini merupakan rata-rata selisih waktu eksekusi untuk proses: 1 penyisipan watermark, yaitu 1.16 detik, 2 ekstraksi watermark, yaitu 11.87 detik, dan 3 lokalisasi kerusakan, yaitu 1.48 detik. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan 1 Teknik penggabungan ROI audio dan citra biner sebagai watermark dapat digunakan untuk digital audio watermarking karena nilai SNR yang dihasilkan untuk mengukur kualitas watermarked audio berada di atas 20 dB. Hal ini berarti bahwa teknik audio watermarking pada penelitian ini tidak merusak kualitas audio yang akan disisipi watermark. 2 FastICA dapat digunakan dalam proses ekstraksi watermark di mana watermark ROI audio hasil ekstraksi memiliki pola yang sama dengan aslinya dengan range amplitudo yang berbeda dan watermark citra biner hasil ekstraksi identik dengan aslinya berdasarkan perhitungan dengan PSNR. 3 Serangan-serangan yang diberikan pada watermarked audio sama sekali tidak merusak watermark citra biner hasil ekstraksi. Watermark citra biner asli dan
11
