Perkembangan teknologi memudahkan kita dalam mendapatkan dan mengirim informasi, tapi pesan yang terkirim bisa saja diketahui oleh pihak ketiga, itu sangat krusial jika itu adalah pesan rahasia.Dikembangkan metode watermaking yang berfungsi untuk menyisipkan suatu pesan/data ke dalam data digital lainnya sehingga tidak diketahui dan data/pesan yang disisipkan dapat diambil kembali.
Pada tugas akhir ini membahas optimasi dari sistem watermarking pada file audio berformat .*wav dengan metode Empirical Mode Decomposition (EMD) dan kemudian dioptimasi menggunakan algen (algoritma genetika). Algoritma genetika digunakan untuk mencari nilai optimal komponen watermarking yang cocok sehingga hasilnya maksimal, algen banyak digunakan untuk memecahkan masalah optimasi.
Tahap awal dilakukan dengan proses framing pada host. Kemudian dilakukan proses EMD agar didapatkan sinyal residu pada tiap frame sehingga dapat disisipkan watermark kemudian lakukan invers EMD untuk merekonstruksi kembali sinyal yang telah didekomposisi dengan EMD. Terakhir dilakukan optimasi parameter dengan algoritma genetika agar didapatkan parameter yang optimal.
Parameter optimal yang didapatkan adalah panjang frame 8192, level 1, dan gain 0.005 dari serangan resampling. Dengan parameter optimal, sistem watermarking tahan terhadap serangan LPF, resampling, TSM, linear speed change, pitch shifting, kompresi Mp3 karena mempunyai BER di bawah 10%, tetapi rentan terhadap serangan BPF, noise, equalizer, echo karena mempunyai BER di atas 10%.
Kata kunci: Audio Watermarking, Empirical Mode Decomposition (EMD), Algoritma Genetika