COMPRESSIVE SAMPLING BERBASIS DCT-DWT UNTUK KOMPRESI WATERMARK PADA WATERMARKING AUDIO MENGGUNAKAN DCT-SVD

Abstrak Watermarking adalah cara menyembunyikan atau menanamkan data atau informasi ke dalam suatu data digital lainnya, tanpa diketahui keberadaannya oleh indera manusia (penglihatan maupun pendengaran) untuk melindungi hak cipta dan keaslian data. Teknik audio watermarking memiliki dua tahap yaitu embedding dan extracting. Sinyal audio yang telah diekstrak harus tahan terhadap serangan seperti filtering, modification, noise, compression, dan speed change. Pada penelitian ini, telah digunakan skema dengan metode utama yang mengkombinasikan metode transformasi Discrete Cosine Transform (DCT) dan Discrete Wavelet Transform (DWT) pada Compressive sensing, kemudian Discrete Cosine Transform (DCT) dan Singular Value Decomposition (SVD) pada audio watermarking untuk mendapatkan suatu robustness yang baik berdasarkan parameter penilaian seperti SNR dan BER. Tujuan compressive sensing (CS) adalah sebuah metode sampling baru dimana sinyal akusisi dan kompresi dilakukan pada saat yang sama dan dalam prosesnya diambil sample dengan jumlah sedikit dan acak berdasarkan pada transformasi yang digunakan. Teknik kompresi dan metode transformasi akan membuat penyimpanan data menjadi lebih efisien dan kualitas dari audio host bisa tahan terhadap berbagai serangan yang diberikan. Hasil dari tugas akhir ini adalah sebuah sistem audio watermarking yang memiliki tingkat robustness dan imperceptibility dengan nilai rata-rata setelah serangan pada parameter BER 0,20 serta rata-rata SNR 25,03 dB. Kata kunci: Audio Watermarking, Discrete Cosine Transform, Singular Value Decomposition, Discrete Wavelet Transform, Compressive Sensing. Abstract Watermarking is a way to hide or embed data or information into a digital data, without being known to exist by the human senses (vision or hearing) to protect the copyright and authenticity of the data. The audio watermarking technique has two stages: embedding and extracting. The extracted audio signal must be resistant to attacks such as ifltering, modification, noise, compression, and speed change. In this research, it will be used schema with a main method combining the Discrete Cosine Transform (DCT) and Discrete Wavelet Transform (DWT) Transformation methods on Compressive sensing, then Discrete Cosine Transform (DCT) and Singular Value Decomposition (SVD) on audio watermarking to obtain a good robustness based on valuation parameters such as SNR and BER. The purpose of compressive sensing (CS) is a new sampling method in which the acquisition and compression signals are performed at the same time and in the process are sampled with minimal and random quantities based on the transformation used. Compression techniques and transformation methods will make data storage more efficient and the quality of the host audio can withstand the various attacks given. The result outcome of this final task is an audio watermarking system that has a level of robustness and imperceptibility with an average value after the attack on the BER parameter 0.20 as well as the average SNR 25.03 dB. Keywords: Audio Watermarking, Discrete Cosine Transform, Singular Value Decomposition, Discrete Wavelet Transform, Compressive Sensing