OPTIMASI AUDIO WATERMARKING DENGAN ALGORITMA GENETIKA MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS CLUSTERING BERBASIS DWT

M. IKHSAN AL FAJRI

Informasi Umum

Kode

19.04.162

Klasifikasi

621.382 2 - Signal processing, Information theory

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Digital Signal Processing

Dilihat

40 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Perkembangan teknologi informasi yang sudah mengalami kemajuan dengan pesat berdampak pada kehidupan manusia seperti membantu dalam memperoleh dan menyajikan data dan informasi yang pada saat sebelumnya berbentuk analog, kini dapat diperoleh dan disajikan dalam bentuk digital. Penyajian data dan informasi dalam bentuk digital memiliki kelebihan, namun juga memiliki kekurangan seperti pelanggaran copyright. Permasalahan pelanggaran copyright pada data/informasi digital seperti pada audio dapat diatasi dengan penggunaan teknik penyisipan watermark atau yang disebut audio watermarking. Audio watermarking sudah banyak digunakan dengan beberapa metode salah satunya Discrete Wavelet Transform (DWT). Namun hingga saat ini masih sedikit pengembangan DWT yang bisa menyediakan 2 nilai parameter performansi wátermarking yakni imperceptibility dan robustness yang tinggi secara simultan. Oleh karena itu, dibutuhkan mekanisme tambahan yakni optimasi pada 2 parameter perfomansi tersebut. Optimasi yang dilakukan dapat menggunakan algoritma genetika, yang merupakan metode optimasi pencarian solusi berdasarkan prinsip genetik seperti seleksi, crossover, dan mutasi. Algoritma genetika akan mengevaluasi parameter watermarking dimana paramater ini merupakan kromosom yang akan melalui proses genetik dengan menghasilkan solusi yakni nilai parameter watermarking terbaik untuk memperoleh imperceptibility dan robustness yang optimum. Pada penelitian ini, penulis akan mengoptimasi menggunakan algoritma genetika pada sebuah sistem audio watermarking berbasis DWT dengan menambahkan metode Fuzzy C-Means (FCM) Clustering. FCM berfungsi dalam memilih audio frame yang akan disisipkan watermark bedasarkan derajat keanggotaan fuzzy setiap audio frame. Hasil penelitian menunjukkan sistem audio watermarking yang dibangun tanpa optimasi cukup mampu bertahan terhadap beberangan serangan yang dilakukan seperti LPF, noise, dan kompresi mp3, dengan tanpa merusak kualitas audio yang disispkan watermark dengan nilai ODG > -1, SNR > 30 dB dan BER < 0.4. Untuk ketahanan terhadap serangan stereo to mono dan linear speed change, sistem memiliki ketahanan dengan nilai BER 0. Dengan melakukan optimasi menggunakan algoritma genetika, ketahanan sistem terhadap serangan meningkat dengan nilai BER 0.32 menurun menjadi 0.17 pada serangan LPF. Kata kunci : Audio watermarking, Algoritma Genetika, Discrete Wavelet Transform, Fuzzy C-Means Clustering