Implementasi Metode Chaotic Encryption Dan Discrete Fourier Transform Untuk Menyembunyikan Data Biometrik Sidik Jari Ke Dalam Sinyal Audio

Keamanan adalah salah satu isu terpenting pada era ini, terutama untuk keamanan data biometrik sidik jari. Pada umumnya, sistem yang menggunakan data biometrik sidik jari menyimpan atau mengirim data tersebut dalam bentuk gambar. Sistem penyimpanan atau pengiriman data sidik jari seperti ini rentan terhadap serangan dari pihak-pihak seperti administrator basis data yang memiliki akses ke dalam basis data, serta peretas yang dapat menginterupsi pengiriman data. Maka dari itu, dibutuhkan suatu metode penyembunyian data biometrik sidik jari ke dalam bentuk yang lebih aman agar data sidik jari dapat dikirim melalui jaringan yang tidak aman. Pada Tugas Akhir ini dibentuk solusi menggunakan metode Chaotic Encryption dan Discrete Transform Fourier (DFT) untuk menyembunyikan data biometrik sidik jari ke dalam sinyal audio. Metode penyembunyian sidik jari ke dalam sinyal audio ini memiliki 4 tahapan, yakni enkripsi data sidik jari dengan Chaotic Encryption, transformasi sinyal audio ke dalam domain frekuensi dengan DFT, penyisipan viii data terenkripsi ke dalam domain frekuensi hasil DFT dengan kuantisasi, dan pengembalian sampel frekuensi hasil kuantisasi ke dalam sinyal audio dalam domain waktu dengan Inverse Discrete Fourier Transform (IDFT). Metode ekstraksi gambar dari sidik jari terdiri dari 3 tahapan yang merupakan komplemen dari proses-proses penyembunyian. Metode Chaotic Encryption yang digunakan adalah Skew Tent Map Encryption yang terbukti lebih unggul dibandingkan metode Chaotic Encryption yang lain. Tugas akhir ini juga mencari perbandingan metode Discrete Fourier Transform antara Walsh-Hadamard Transform (WHT) dan Discrete Cosine Transform (DCT). Proses kuantisasi adalah perubahan sampel frekuensi ke bentuk normalisasinya sesuai data yang ingin disisipkan. Di dalamnya terdapat variabel penting yang mempengaruhi kinerja aplikasi ini yang disebut quantization step (Δ), dimana variabel ini akan menjadi parameter yang diuji cobakan pada Tugas Akhir ini. Hasil uji coba menunjukkan bahwa kedua metode transformasi fourier dapat menghasilkan sinyal audio yang tidak terdengar perbedaannya bila dibandingkan dengan audio yang asli, dapat merekonstruksi gambar sidik jari dengan akurasi sebesar 100%, dan memiliki ketahanan yang sama terhadap Additive White Gaussian Noise dengan varians sebesar 484, apabila menggunakan nilai quantization step yang optimal yang bernilai 61x10-4 untuk metode Discrete Cosine Transform dan 31x10-6 untuk metode Walsh-Hadamard Transform. Perbedaan yang signifikan terletak pada running time, dimana running time DCT adalah 0,04 detik, sedangkan running time WHT adalah 1,77 detik. ====================================================================================================== Nowadays, security is one of the most important issues, especially the security of fingerprint biometric data. In general, a system which uses fingerprint data stores and transmits in the form of images. This data storage or transmission system is vulnerable to attack by any party such as database administrator who has an access to the database, as well as hackers who is able to interrupt the transmission of fingerprint data. Therefore, there is a need to hide fingerprint data to a safer form so that it can be sent over nonsecure networks. This final project develops solution by using the Chaotic Encryption and the Discrete Fourier Transform (DFT) method to hide a fingerprint data into audio signals. This method consists of 4 steps. First, the fingerprint data is encrypted by Chaotic Encryption. Second, the transformation of the audio signal into a frequency domain by DFT. Third, the insertion of data into the frequency domain by quantization. And fourth, the reconstruction of audio signal by Inverse x Discrete Fourier Transform (IDFT). Fingerprint extraction method consists of 3 steps which are the complement of the data hiding method. The Chaotic Encryption method which is used in this final project is Skew Tent Map Encryption which shows superiority against other Chaotic Encryption method. This final project also tries to compare a better Discrete Fourier Transform method between Walsh-Hadamard Transform (WHT) and Discrete Cosine Transform (DCT). The quantization process modifies a frequency sample to a normalized form frequency sample using the corresponding data that needs hiding. This process also uses a certain variable which affects the performance of this application, called the quantization step (Δ). The experimental results shows that an optimal quantization value for WHT is 61x10-6 and for DCT is 31x10-4. The experimental results also shows a comparison between those fourier transform method using four different parameters. First, the difference between the audio-stego signal and the original audio signal must not be recognized by human auditory system. Second, the extraction method must be able to construct the fingerprint data with an accuracy of 100%. Third, the extraction method must be able to construct the fingerprint data with a minimum accuracy of 99,41% after the audio-stego signal is added by an Additive White Gaussian Noise with a variance of 484. And fourth, the running time of both fourier transform methods. Both fourier transform methods are able to satisfy the first three parameters with no significant result. However on the fourth parameter, the DFT shows a better and significant performance compared to the WHT, whereupon the running time of DFT is 0,04 seconds and the running time of WHT is 1,77 seconds