Robust Blind Watermarking Pada Citra Digital Dalam Domain Fast Hadamard Transform (FHT) Dengan Permutasi Watermark Menggunakan Genetic Algorithm (GA).
i Universitas Kristen Maranatha
Robust Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan Permutasi Watermark Menggunakan Genetic Algorihm
(GA)
Rieza Rijky Purnama (0922062)
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha, Jl. Prof.Drg.Suria Sumantri, MPH no.65, Bandung, Indonesia.
Email : [email protected]
ABSTRAK
Internet merupakan suatu jaringan yang saling terhubung satu sama lain yang didalamnya tersimpan file seperti halaman web yang dapat diakses oleh seluruh jaringan komputer, inilah yang membuat penyebaran suatu produk multimedia digital seperti citra (image) yang mengakibatkan pemegang hak cipta dapat dirugikan. Salah satu cara untuk melindungi hak cipta produk digital adalah dengan menyisipkan sebuah informasi atau signature ke dalam data multimedia digital yaitu dengan digital watermarking.
Pada Tugas Akhir ini dibuat Robust Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan Permutasi Watermark Menggunakan Genetic Algorihm (GA). Genetic Algorithm (GA) digunakan untuk melakukan permutasi watermark menjadi citra watermark final yang siap disisipkan. Citra host dibagi menjadi non-overlapped square blocks kemudian dilakukan Fast Hadamard Transform. Setiap satu bit dari citra watermark disisipkan ke dalam setiap blok citra host dengan memodifikasi hubungan antara dua koefisien Fast Hadamard Transform. Citra ter-watermark akan dihasilkan dengan melakukan Inverse Fast Hadamard Transform.
Hasil percobaan menunjukkan rata-rata nilai MOS citra yang telah disisipi watermark berada pada skala penilaian baik yaitu sama dengan citra asli dan PSNR lebih besar dari 72dB. Citra watermark tahan terhadap pemrosesan citra berupa kompresi JPEG dengan faktor kualitas Q=80 dan 90, scaling (75% dan 90%) dan median filtering 3 x 3, sedangkan untuk rotasi, median filtering 7 x 7, dan cropping tidak tahan.
Kata kunci: Genetic Algorithm, Blind Digital Watermarking, FHT, Permutasi Watermark
(2)
ii Universitas Kristen Maranatha
Robust Blind Digital Image Watermarking in Fast Hadamard Transform (FHT) Domain with Watermark Permutation Using Genetic Algorihm (GA)
Rieza Rijky Purnama (0922062)
Electrical Engineering Department, Faculty of Engineering, Maranatha Christian University,
Prof. drg. Suria Sumantri, MPH Street, No. 65th, Bandung, Indonesia.
Email : [email protected]
ABSTRACT
Internet is a network that are connected to each other stored inside the file as a web page that can be accessed by all network computers, which makes the deployment of a digital multimedia products such as picture which resulted in the copyright holder may be harmed. One way to protect copyright of digital products insert an information or signature into a digital multimedia data is digital watermarking.
In this final project is created Blind Robust Digital Image Watermarking in the Domain Fast Hadamard Transform (FHT) with Watermark Permutation Using Genetic Algorihm (GA). Genetic Algorithm (GA) is used to perform the permutation watermark into final watermark that is ready to be inserted. Host image is divided into non-overlapped blocks and then do the Fast Hadamard Transform. Every single bit of watermark image is embedded into every block of the host image by modifying the relationship between the two coefficients of the Fast Hadamard Transform. Watermarked image will be generated by performing Inverse Fast Hadamard Transform.
The experimental results shown the average value of MOS is on “Good” scale and the PSNR is greater 72dB. Watermark is resistant to image processing such as JPEG compression with quality factor Q = 80 and 90, scaling (75% and 90%) and median filtering 3 x 3, while for the rotation, the median filtering is 7 x 7, and cropping, watermark is not resistant.
Keywords: Genetic Algorithm, Blind Digital Watermarking, FHT, Watermark Permutation
(3)
v Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR ISI
Halaman
ABSTRAK ... i
ABSTRACT ... ii
KATA PENGANTAR ... iii
DAFTAR ISI ... v
DAFTAR TABEL ... viii
DAFTAR GAMBAR ... xi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang ... 1
1.2 Perumusan Masalah ... .... 2
1.3 Tujuan ... 2
1.4 Pembatasan Masalah ... 2
1.5 Sistematika Penulisan ... 3
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Citra Digital ... 5
2.2 Digital Watermarking ... 6
2.2.1 Karakteristik Digital Watermarking ... 6
2.2.2 Klasifikasi Teknik Digital Watermarking ... 7
2.2.3 Jenis-Jenis Digital Watermarking ... 7
2.3 Fast Hadamard Transform (FHT) ... 8
2.4 Genetic Algorithm (GA) ... 10
2.4.1 Pengertian Individu ... 13
2.4.2 Pengertian Evaluasi Fitness ... 14
2.4.3 Membangkitkan Populasi ... 14
(4)
vi Universitas Kristen Maranatha
2.4.5 Kawin Silang (Crossover) ... 15
2.4.6 Mutasi ... 15
2.4.6.1 Swap Mutation ... 16
2.4.6.2 Insert Mutation... 16
2.4.6.3 Scramble Mutation ... 16
2.4.6.4 Inversion Mutation ... 16
2.5 Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) ... 16
2.6 Mean Opinion Score (MOS) ... 17
2.7 Normalized Cross Corelation (NCC) ... 18
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK 3.1 Diagram Blok Proses Penyisipan Watermark ... 20
3.2 Diagram Blok Proses Ekstraksi Watermark ... 21
3.3 Diagram Alir Proses Penyisipan Watermark ... 22
3.4 Diagram Alir Proses Ekstraksi Watermark ... 24
3.5 Tampilan GUI Program ... 25
BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS 4.1 Tampilan GUI Program ... 27
4.2 Prosedur Pengujian ... 28
4.3 Bentuk Citra Watermark ... 29
4.4 Penyisipan dan Ekstraksi Watermark Untuk Beberapa Nilai b ... 30
4.5 Pengujian Kualitas Citra Yang Telah Disisipkan Citra Watermark dan Analisis ... 32
4.6 Pengujian Ketahanan Citra Watermark Terhadap Pemrosesan Citra dan Analisis ... 36
4.6.1 Kompresi ... 37
4.6.2 Rotasi ... 42
(5)
vii Universitas Kristen Maranatha 4.6.4 Cropping ... 52 4.6.5 Scaling ... 57 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan ... 62 5.2. Saran ... 63 DAFTAR PUSTAKA ... 64 LAMPIRAN A CITRA HASIL PERCOBAAN ... A-1 LAMPIRAN B DATA MOS (MEAN OPINION SCORE) ... B-1 LAMPIRAN C LISTING PROGRAM ... C-1
(6)
viii Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR TABEL
Halaman Tabel 4.1 Karakteristik citra (Host Image) ... 29 Tabel 4.2 Citra watermark yang digunakan ... 30 Tabel 4.3 Hasil PSNR pada percobaan citra berukuran 512 x 512
piksel ... 30 Tabel 4.4 Hasil NCC pada percobaan Citra Berukuran 512 x 512
piksel ... 31 Tabel 4.5 Citra hasil penyisipan watermark ... 31 Tabel 4.6 Nilai MOS dan PSNR citra yang telah disispkan watermark
tanpa metode Genetic Algorithm (GA) ... 33 Tabel 4.7 Nilai MOS dan PSNR citra yang telah disisipkan permutasi
watermark dengan metode Genetic Algorithm (GA)... . 34 Tabel 4.8 Contoh citra hasil ekstraksi untuk nilai b = 0.1 ... 35 Tabel 4.9 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi citra watermark untuk
citra ter-watermark yang dikompresi ... 37 Tabel 4.10 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dikompresi dengan faktor kualitas
(Q=90) tanpa Genetic Algorithm (GA) ... 38 Tabel 4.11 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dikompresi dengan faktor kualitas
(Q=80) tanpa Genetic Algorithm (GA) ... 39 Tabel 4.12 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dikompresi dengan faktor kualitas
(Q=80) dengan Genetic Algorithm (GA) ... 40 Tabel 4.13 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dikompresi dengan faktor kualitas
(7)
ix Universitas Kristen Maranatha Tabel 4.14 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi citra watermark
untuk citra ter-watermark yang dirotasi ... 42 Tabel 4.15 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dirotasi dengan sudut +90º tanpa Genetic
Algorithm (GA) ... 43 Tabel 4.16 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dirotasi dengan sudut +45º tanpa Genetic
Algorithm (GA) ... 44 Tabel 4.17 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dirotasi dengan sudut +45º dengan Genetic Algorithm (GA) ... 45 Tabel 4.18 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark yang dirotasi dengan sudut +90º dengan Genetic Algorithm (GA) ... 46 Tabel 4.19 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi citra watermark
untuk citra ter-watermark yang dilakukan proses smoothing
menggunakan median filtering 3x3 dan 7x7 ... 47 Tabel 4.20 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark dengan dilakukan proses smoothing menggunakan median filtering 3x3 tanpa Genetic Algorithm (GA)... .... 48 Tabel 4.21 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark dengan dilakukan proses smoothing menggunakan median filtering 7x7 tanpa Genetic Algorithm (GA)... 49 Tabel 4.22 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark dengan dilakukan proses smoothing menggunakan median filtering 3x3 dengan Genetic Algorithm (GA)... 50 Tabel 4.23 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra
ter-watermark dengan dilakukan proses smoothing menggunakan median filtering 3x3 dengan Genetic Algorithm (GA)... 51
(8)
x Universitas Kristen Maranatha Tabel 4.24 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi citra watermark untuk
citra ter-watermark yang dilakukan proses cropping dengan
beberapa skala pemotongan... ... 52 Tabel 4.25 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses croping 50% tanpa Genetic
Algorithm (GA) ... 53 Tabel 4.26 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses croping 75% tanpa Genetic
Algorithm (GA) ... 54 Tabel 4.27 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses croping 50% dengan Genetic
Algorithm (GA) ... 55 Tabel 4.28 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses croping 75% dengan Genetic
Algorithm (GA) ... 56 Tabel 4.29 Nilai koefisien korelasi hasil ekstraksi untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses Scaling ... 57 Tabel 4.30 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses Scaling 75% tanpa Genetic
Algorithm (GA) ... 58 Tabel 4.31 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses Scaling 90% tanpa Genetic
Algorithm (GA) ... 59 Tabel 4.32 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses Scaling 75% dengan Genetic
Algorithm (GA) ... 60 Tabel 4.33 Contoh hasil ekstraksi citra watermark untuk citra ter-watermark
yang dilakukan proses Scaling 90% dengan Genetic
(9)
xi Universitas Kristen Maranatha
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Matrix f(x,y) Pada Citra Digital ... 5
Gambar 2.2 Matrix Hadamard untuk � = 2 ... 9
Gambar 2.3 Matrix Hadamard dengan nilai �=3 ... 10
Gambar 2.4 Siklus Algoritma Genetika oleh Gavid Goldberg ... 12
Gambar 2.5 Siklus Algoritma Genetika oleh Gavid Mic alewicz... 12
Gambar 2.6 Ilustrasi Perbedaan Istilah-istilah Algoritma Genetika... 13
Gambar 2.7 Swap Mutation ... 15
Gambar 2.7 Insert Mutation ... 16
Gambar 2.7 Scramble Mutation ... 16
Gambar 2.7 Inversion Mutation ... 16
Gambar 3.1 Blok Diagram Proses Penyisipan Watermark ... 20
Gambar 3.2 Blok Diagram Proses Ekstraksi Watermark ... 21
Gambar 3.3 Diagram Alir Proses Penyisipan Watermark ... 22
Gambar 3.4 Diagram Alir Proses Ekstraksi Watermark ... 24
Gambar 3.5 Tampilan GUI Program yang Dirancang ... 25
Gambar 4.1 Tampilan GUI Program dengan Genetic Algorithm ... 27
(10)
Bab I Pendahuluan Universitas Kristen Maranatha
1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I
PENDAHULUAN
1.1Latar Belakang
Internet merupakan suatu jaringan yang saling terhubung satu sama lain yang didalamnya tersimpan file seperti halaman web yang dapat diakses oleh seluruh jaringan komputer. Kemudahan internet yang dapat diakses oleh seluruh jaringan komputer inilah yang membuat penyebaran suatu produk multimedia digital seperti gambar (image) di internet menjadi sangat cepat sehingga kesempatan untuk menggandakan produk tersebut menjadi semakin mudah, bebas dan leluasa. Hal tersebut mengakibatkan pemegang hak cipta produk dapat dirugikan karena tidak mendapatkan royalti dari penggandaan produk tersebut. Selain itu, untuk mendapatkan pengakuan mengenai suatu produk tidaklah mudah karena para pemegang hak cipta (copyright) diharuskan untuk memiliki ciri khusus atas produk yang dibuatnya.
Salah satu cara untuk melindungi hak cipta produk digital adalah dengan menyisipkan sebuah informasi atau signature ke dalam data multimedia digital. Melalui digital watermarking informasi yang disisipkan ke dalam produk tersebut tidak akan merusak produk yang dilindunginya. Selain itu, hak cipta dari produk multimedia digital ini akan terlindungi dari berbagai penyalahgunaan dan pengakuan oleh pihak lain, karena telah disisipkan informasi yang menandakan bahwa produk tersebut memiliki hak cipta.
Watermark dengan menggunakan metoda Genetic Algorithm (GA) bisa disisipkan melalui beberapa tahapan, yaitu dipertahankan invisibility, security dan robustness. Oleh karena itu, pada tugas akhir ini penulis mencoba membuat robust blind watermarking pada citra digital dalam domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan permutasi watermark menggunakan metode Genetic Algorihm (GA).
(11)
Bab I Pendahuluan 2
Universitas Kristen Maranatha 1.2 Perumusan Masalah
Permasalahan yang akan dibahas dalam tugas akhir ini meliputi:
1. Bagaimana cara merealisasikan robust blind watermarking pada citra digital dalam domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA)?
2. Bagaimana kualitas citra setelah disisipkan watermark ?
3. Bagaimana ketahanan watermark terhadap proses manipulasi citra ? 1.3 Tujuan
Tujuan yang ingin dicapai dari tugas akhir ini meliputi :
1. Merealisasikan robust blind watermarking pada citra digital dalam domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA).
2. Menganalisa kualitas citra setelah disisipkan watermark.
3. Mengukur ketahanan watermark terhadap proses manipulasi citra. 1.4 Pembatasan Masalah
Pembatasan masalah yang dibahas pada tugas akhir ini antara lain :
1. Data gambar (original cover image) berukuran 512x512 piksel berupa citra digital grayscale.
2. Data gambar yang akan disisipkan (watermark) berukuran 64x64 piksel berupa citra digital hitam putih.
3. Format citra yang dipakai untuk original cover images adalah bitmap (*BMP ) dan untuk citra watermark adalah bitmap (*BMP).
4. Kualitas citra yang telah disisipkan dengan watermark diukur secara obyektif dengan menggunakan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dan secara subyektif dengan menggunakan Mean Opinion Score (MOS). Ketahanan watermark diukur dengan Normalized Cross Correlation (NCC).
(12)
Bab I Pendahuluan 3
Universitas Kristen Maranatha 5. Pengujian ketahanan citra ter-watermark yang akan dilakukan antara
lain kompresi, rotasi, sharpening dengan median filtering, cropping, dan scaling.
6. Pembuatan aplikasi menggunakan perangkat lunak MATLAB. 1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan untuk Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut : BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisikan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan laporan tugas akhir.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini dijelaskan teori-teori penunjang yang diperlukan dalam merancang dan merealisasikan pembuatan program yaitu teori tentang citra digital, digital watermarking, Fast Hadamard Transdform (FHT), Genetic Algorithm (GA), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Opinion Square (MOS), dan Normalize Cross Correlation (NCC).
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
Pada bab ini dijelaskan tentang perancangan perangkat lunak dan sistem kerja perangkat lunak, serta tampilan GUI perangkat lunak
BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS
Pada bab ini ditampilkan data-data hasil pengujian proses penyisipan menggunakan lima buah nilai b yang berbeda dengan membandingkan kualitas citra host dengan citra ter-watermark dan uji ketahanan watermark dengan dan tanpa Genetic Algorithm (GA).
(13)
Bab I Pendahuluan 4
Universitas Kristen Maranatha BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi tentang kesimpulan-kesimpulan yang didapat dari keseluruhan perancangan dan data pengamatan proses penyisipan dan ekstraksi serta uji ketahanan dengan dan tanpa Genetic Algorithm (GA). Lalu bab ini juga berisi saran yang diberikan untuk penelitian lebih lanjut oleh pihak lain.
(14)
Bab IV Kesimpulan dan Saran Universitas Kristen Maranatha
62 Universitas Kristen Maranatha
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Robust Blind Watermarking pada citra digital dalam domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA) telah berhasil direalisasikan dan dapat berjalan dengan baik.
2. Skema watermarking tanpa permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA) dapat bekerja dengan baik. Dengan Genetic Algorithm (GA) NCCnya lebih besar namun nilai PSNRnya lebih kecil dibandingkan tanpa permutasi watermark. Proses permutasi watermark yang dilakukan dengan Genetic Algorithm (GA) berguna meningkatkan keamanan (security).
3. Berdasarkan hasil pengujian nilai koefisien b dengan dan tanpa Genetic Algorithm (GA) pada range nilai 0,1 – 0,5, dengan PSNR lebih besar dari 72dB perubahannya tidak terlihat oleh Human Visual System (HVS) dan nilai NCC diatas 0,79 cukup tahan terhadap beberapa jenis pemrosesan citra pada citra ber – watermark.
4. Semakin kecil nilai koefisien b, maka nilai PSNR semakin besar namun nilai NCCnya semakin kecil, sehingga ketahanan watermark terhadap pemrosesan citra semakin menurun, tetapi kualitas citra yang ber - watermark semakin meningkat.
5. Berdasarkan hasil ekstraksi watermark yang dilihat secara visual masih dapat dikenali dan nilai koefisien korelasi dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan bahwa citra watermark yang disisipkan pada citra host dengan permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA) dan tanpa Genetic Algorithm (GA) tahan terhadap pemrosesan citra berupa kompresi dengan faktor kualitas Q=80 dan Q=90, scaling (75% dan 90%) dan smoothing dengan median filtering (3 x 3). Citra watermark yang disisipkan pada citra host dengan permutasi watermark menggunakan
(15)
Bab IV Data Pengamatan dan Analisa 63
Universitas Kristen Maranatha Genetic Algorithm (GA) dan tanpa Genetic Algorithm (GA) tidak tahan terhadap pemrosesan citra berupa rotasi (+45° dan +90°), cropping (50% dan 75%) dan smoothing dengan median filtering (7 x 7)
5.2Saran
1. Penelitian lanjutan dapat dicoba untuk mencari lokasi atau koordinat koefisien b1 dan b2 yang paling baik.
(16)
Universitas Kristen Maranatha
64 Universitas Kristen Maranatha DAFTAR PUSTAKA
[1] Alvarez, Victor, Andres. A. Jose. ,et al., “GA Based Robust Blind Digital Watermarking”. Dept. Matematica Aplicada1. 20 January 2012.
[2] Cox I.J, Kilian Joe, Leighton F.T. and Shanoon T. : Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia, IEEE Trans. Image Processing.
[3] Eiben. A.E, Smith J.E, (2003). Introduction to Evolutionary Computing : Springer, Natural Computing Series.
[4] Fahmi; “Studi dan Implementasi Watermarking Citra Digitaldengan Menggunakan Fungsi Hash”, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007. [5] Fahthony, Dean; “Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Discreate
Wavelet Transform”, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007.
[6] Hidayat, Erwin Yudi & Erika Devi Udayanti : Hybrid Watermarking Citra Digital Menggunakan Teknik DWT-DCT dan SVD. Fakulti Teknologi Maklumat dan Komunikasi, Universiti Teknikal Malaysia Melaka.
[7] Ho, Anthony T.S., Jun Shen, Soon Hie Tan, Alex C. Kot, “ Digital Image-in-Image Watermarking For Copyright Protection Of Satellite Images Using the Fast Hadamard Transform”, School of Electrical and Engineering, Nanyang Technology University.
[8] Kutter M. and Petitcolas F. A. P. : A FAIR BENCHMARK for IMAGE WATERMARKING SYSTEMS. Electronic Imaging '99. Security and Watermarking of Multimedia Contents, vol. 3657,Sans Jose, CA, USA, 25-27 January 1999. The International Society for Optical Engineering.
[9] Prasetyo, Eko. 2012. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[10] Sutoyo, T., Mulyanto, Edi, et al. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi
[11] Suyanto, (2005).Algoritma Genetika dalam MATLAB.Yogyakarta: Penerbit Andi.
(17)
65
Universitas Kristen Maranatha [12] ITTELKOM. Ensiklopedia “Watermark”. Diakses dari
http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&view=article&i
d=865:watermark&catid=21:itp-informatika-teori-dan-pemograman&Itemid=14, 27 Maret 2014.
[13] http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Buku/Pengolahan%20Citra% 20Digital/Bab-13_Steganografi%20dan%20Watermarking.pdf
diakses 1 Mei 2014 [14]
http://lecturer.eepis-its.edu/~kangedi/materi%20kuliah/Kecerdasan%20Buatan/Bab%207%20Al goritma%20Genetika.pdf.html
Diakses 21 Agustus 2014
[15] http://www.petitcolas.net/watermarking/stirmark.html Diakses 20 September 2014
[16] http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/31325/4/Chapter%20II.pdf diakses 1 November 2014
[17] http://read.pudn.com/downloads128/sourcecode/asm/546934/遗传算法Matl ab程序/inversionMutation.m__.html diakses 14 November 2014
(1)
Bab I Pendahuluan 3
Universitas Kristen Maranatha 5. Pengujian ketahanan citra ter-watermark yang akan dilakukan antara
lain kompresi, rotasi, sharpening dengan median filtering, cropping, dan scaling.
6. Pembuatan aplikasi menggunakan perangkat lunak MATLAB.
1.5 Sistematika Penulisan
Sistematika penulisan untuk Tugas Akhir ini adalah sebagai berikut :
BAB I PENDAHULUAN
Bab ini berisikan tentang latar belakang masalah, perumusan masalah, tujuan, pembatasan masalah, dan sistematika penulisan laporan tugas akhir.
BAB II LANDASAN TEORI
Pada bab ini dijelaskan teori-teori penunjang yang diperlukan dalam merancang dan merealisasikan pembuatan program yaitu teori tentang citra digital, digital watermarking, Fast Hadamard Transdform (FHT), Genetic Algorithm (GA), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Opinion Square (MOS), dan Normalize Cross Correlation (NCC).
BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK
Pada bab ini dijelaskan tentang perancangan perangkat lunak dan sistem kerja perangkat lunak, serta tampilan GUI perangkat lunak
BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS
Pada bab ini ditampilkan data-data hasil pengujian proses penyisipan menggunakan lima buah nilai b yang berbeda dengan membandingkan kualitas citra host dengan citra ter-watermark dan uji ketahanan watermark dengan dan tanpa Genetic Algorithm (GA).
(2)
Bab I Pendahuluan 4
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
Bab ini berisi tentang kesimpulan-kesimpulan yang didapat dari keseluruhan perancangan dan data pengamatan proses penyisipan dan ekstraksi serta uji ketahanan dengan dan tanpa Genetic Algorithm (GA). Lalu bab ini juga berisi saran yang diberikan untuk penelitian lebih lanjut oleh pihak lain.
(3)
Bab IV Kesimpulan dan Saran Universitas Kristen Maranatha
62 Universitas Kristen Maranatha
BAB V
KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
1. Robust Blind Watermarking pada citra digital dalam domain Fast Hadamard Transform (FHT) dengan permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA) telah berhasil direalisasikan dan dapat berjalan dengan baik.
2. Skema watermarking tanpa permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA) dapat bekerja dengan baik. Dengan Genetic Algorithm (GA) NCCnya lebih besar namun nilai PSNRnya lebih kecil dibandingkan tanpa permutasi watermark. Proses permutasi watermark yang dilakukan dengan Genetic Algorithm (GA) berguna meningkatkan keamanan (security).
3. Berdasarkan hasil pengujian nilai koefisien b dengan dan tanpa Genetic Algorithm (GA) pada range nilai 0,1 – 0,5, dengan PSNR lebih besar dari 72dB perubahannya tidak terlihat oleh Human Visual System (HVS) dan nilai NCC diatas 0,79 cukup tahan terhadap beberapa jenis pemrosesan citra pada citra ber – watermark.
4. Semakin kecil nilai koefisien b, maka nilai PSNR semakin besar namun nilai NCCnya semakin kecil, sehingga ketahanan watermark terhadap pemrosesan citra semakin menurun, tetapi kualitas citra yang ber - watermark semakin meningkat.
5. Berdasarkan hasil ekstraksi watermark yang dilihat secara visual masih dapat dikenali dan nilai koefisien korelasi dari percobaan yang telah dilakukan, didapatkan bahwa citra watermark yang disisipkan pada citra host dengan permutasi watermark menggunakan Genetic Algorithm (GA) dan tanpa Genetic Algorithm (GA) tahan terhadap pemrosesan citra berupa kompresi dengan faktor kualitas Q=80 dan Q=90, scaling (75% dan 90%) dan smoothing dengan median filtering (3 x 3). Citra watermark yang disisipkan pada citra host dengan permutasi watermark menggunakan
(4)
Bab IV Data Pengamatan dan Analisa 63
Genetic Algorithm (GA) dan tanpa Genetic Algorithm (GA) tidak tahan terhadap pemrosesan citra berupa rotasi (+45° dan +90°), cropping (50% dan 75%) dan smoothing dengan median filtering (7 x 7)
5.2Saran
1. Penelitian lanjutan dapat dicoba untuk mencari lokasi atau koordinat koefisien b1 dan b2 yang paling baik.
(5)
Universitas Kristen Maranatha
64 Universitas Kristen Maranatha DAFTAR PUSTAKA
[1] Alvarez, Victor, Andres. A. Jose. ,et al., “GA Based Robust Blind Digital Watermarking”. Dept. Matematica Aplicada1. 20 January 2012.
[2] Cox I.J, Kilian Joe, Leighton F.T. and Shanoon T. : Secure Spread Spectrum Watermarking for Multimedia, IEEE Trans. Image Processing.
[3] Eiben. A.E, Smith J.E, (2003). Introduction to Evolutionary Computing : Springer, Natural Computing Series.
[4] Fahmi; “Studi dan Implementasi Watermarking Citra Digitaldengan
Menggunakan Fungsi Hash”, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007.
[5] Fahthony, Dean; “Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Discreate
Wavelet Transform”, Institut Teknologi Bandung, Bandung, 2007.
[6] Hidayat, Erwin Yudi & Erika Devi Udayanti : Hybrid Watermarking Citra Digital Menggunakan Teknik DWT-DCT dan SVD. Fakulti Teknologi Maklumat dan Komunikasi, Universiti Teknikal Malaysia Melaka.
[7] Ho, Anthony T.S., Jun Shen, Soon Hie Tan, Alex C. Kot, “ Digital Image-in-Image Watermarking For Copyright Protection Of Satellite Images Using the Fast Hadamard Transform”, School of Electrical and Engineering, Nanyang Technology University.
[8] Kutter M. and Petitcolas F. A. P. : A FAIR BENCHMARK for IMAGE WATERMARKING SYSTEMS. Electronic Imaging '99. Security and Watermarking of Multimedia Contents, vol. 3657,Sans Jose, CA, USA, 25-27 January 1999. The International Society for Optical Engineering.
[9] Prasetyo, Eko. 2012. Pengolahan Citra Digital dan Aplikasinya Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[10] Sutoyo, T., Mulyanto, Edi, et al. 2009. Teori Pengolahan Citra Digital. Yogyakarta: Penerbit Andi
[11] Suyanto, (2005).Algoritma Genetika dalam MATLAB.Yogyakarta: Penerbit Andi.
(6)
65
[12] ITTELKOM. Ensiklopedia “Watermark”. Diakses dari http://digilib.ittelkom.ac.id/index.php?option=com_content&view=article&i
d=865:watermark&catid=21:itp-informatika-teori-dan-pemograman&Itemid=14, 27 Maret 2014.
[13] http://informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/Buku/Pengolahan%20Citra% 20Digital/Bab-13_Steganografi%20dan%20Watermarking.pdf
diakses 1 Mei 2014 [14]
http://lecturer.eepis-its.edu/~kangedi/materi%20kuliah/Kecerdasan%20Buatan/Bab%207%20Al goritma%20Genetika.pdf.html
Diakses 21 Agustus 2014
[15] http://www.petitcolas.net/watermarking/stirmark.html Diakses 20 September 2014
[16] http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456789/31325/4/Chapter%20II.pdf diakses 1 November 2014
[17] http://read.pudn.com/downloads128/sourcecode/asm/546934/遗传算法Matl ab程序/inversionMutation.m__.html diakses 14 November 2014