Pengembangan Metode Data Hiding Pada Audio Berbasis Random Reduce Difference Expansion

Angreni, Dwi Shinta (2016) Pengembangan Metode Data Hiding Pada Audio Berbasis Random Reduce Difference Expansion. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[thumbnail of 5114201036-paper.pdf]
Preview
Text
5114201036-paper.pdf - Accepted Version

Download (392kB) | Preview
[thumbnail of 5114201036-Master-Thesis.pdf]
Preview
Text
5114201036-Master-Thesis.pdf - Accepted Version

Download (910kB) | Preview
[thumbnail of 5114201036-Presentation.pdf]
Preview
Text
5114201036-Presentation.pdf - Presentation

Download (517kB) | Preview

Abstract

Overflow dan underflow masih menjadi salah satu masalah yang timbul
dalam proses data hiding. Hal ini menyebabkan tidak semua data yang ada pada
cover media dapat disisipkan, sehingga kapasitas yang dihasilkan menjadi
berkurang. Untuk dapat mengatasi masalah ini, diusulkan sebuah metode data
hiding yang dapat menangani masalah overflow dan underflow sehingga semua
nilai cover media dapat disisipkan. Metode ini merupakan pengembangan dari
metode data hiding gambar yaitu DE dan RDE.
Agar dapat bekerja pada domain audio dimana adanya perbedaan antara
struktur gambar dan audio, target gambar skema ini adalah dua dimensi 8-bit
gambar grayscale dan target audio adalah satu dimensi 16-bit kuantisasi dari
gelombang audio. Dengan metode intelligent partitioning (IP), yang membagi
gelombang audio menjadi dua bagian, sehingga skema data hiding gambar dapat
diterapkan pada audio. Untuk dapat mempertahankan kualitas audio hasil
penyisipan maka diusulkan pengembangkan metode partisi IP yang mendukung
metode data hiding yang diusulkan.
Metode penyisipan yang diusulkan pada penelitian ini adalah Random Reduce
Difference Expansion (RRDE). Berdasarkan uji coba yang dilakukan gabungan dua
metode yang diusulkan yaitu RRDE dan IP usulan 2 dapat menghasilkan kapasitas
terbaik dibanding metode lainnya. Sedangkan Nilai SNR terbaik dihasilkan metode
RRDE tanpa menggunakan metode partisi. Dimana rata-rata nilai SNR yang dihasilkan
diatas 40 dB.
=========================================================================================================
Overflow and underflow is one of the issues that arise in data hiding
process. This causes all the existing data on the media cover can not be embedded,
so that make the capacity result is reduced . In order to solve this problem, we
propose a method of data hiding to overcome overflow and underflow so that we
can embedd all values in the media cover . This method is the improvement of data
hiding methods for images that is DE and RDE.
In order to make it work in the audio domain where there is differences
between the structure of image and audio. We need to change one-dimensional 16-
bit audio to 8-bit like in grayscale images. With intelligent partitioning (IP) method,
it can divides the audio waves into two parts, so that the image data hiding scheme
can be applied to the audio. In order to maintain audio quality after embedding we
improve IP method so that it can support data hiding method that we propose.
The embedding method that we proposed is called Random Reduce Difference
Expansion (RRDE). Based on experimental result, the combination of two methods that
we proposed RRDE and proposed IP 2 is produce the higher capacity compared to
other methods. The highest SNR value is generated from RRDE method without using
partitioning method. Where the average value of the resulting SNR is above 40 dB.

Item Type: Thesis (Masters)
Additional Information: RTIf 005.8 Ang p-1 3100017068876
Uncontrolled Keywords: data hiding, reduce difference expansion, intelligent partitioning, audio
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.9.A25 Computer security. Digital forensic. Data encryption (Computer science)
Divisions: Faculty of Information and Communication Technology > Informatics > 55101-(S2) Master Thesis
Depositing User: - Davi Wah
Date Deposited: 21 Feb 2020 04:23
Last Modified: 21 Feb 2020 04:23
URI: http://repository.its.ac.id/id/eprint/74902

Actions (login required)

View Item View Item