Algoritma Deteksi Adaptive Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi.

i

ALGORITMA DETEKSI ADAPTIF BLIND WATERMARKING

PADA CITRA DIGITAL DALAM DOMAIN TRANSFORMASI

Disusun oleh :

Gintaris Johanes Tarigan 0922022

Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Kristen Maranatha Jl. Prof. drg. Suria Sumantri, MPH No. 65, Bandung 40164, Jawa Barat – Indonesia

E – mail : gintarisjohanest@gmail.com

ABSTRAK

Dengan pesatnya perkembangan teknologi informasi multimedia dan teknologi komunikasi komputer, maka jaminan akan perlindungan hak cipta (copyright) dan integritas suatu informasi menjadi permasalahan yang penting untuk segera diatasi. Sebagai sebuah bagian penting dalam bidang penelitian penyembunyian informasi dan sebagai proteksi efektif untuk data multimedia, teknik digital watermarking merupakan cara yang efektif untuk mewujudkan jaminan perlindungan hak cipta multimedia dan integritas suatu informasi.

Pada tugas akhir ini direalisasikan Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi yang bertujuan menjaga kekokohan dan transparansi watermark. Watermark disisipkan pada sub-band LL1 DWT citra dengan menekankan pada perhitungan kekuatan penyisipan berdasarkan citra asli yang digunakan untuk mendapatkan tingkat transparansi dan ketahanan watermark yang tinggi. Citra asli tidak diperlukan pada proses ekstraksi.

Hasil percobaan menunjukkan nilai MOS dari citra ber-watermark berada pada skala penilaian baik yaitu mirip dengan citra asli dan PSNR > 40 dB. Watermark tahan terhadap pemrosesan citra seperti JPEG Compression (Q=0, 6, dan 12), cropping (1/32, 1/8, dan 1/4 bagian citra ber-watermark ), Scalling (25%, 50%, 75%, dan 150%), Add

Salt and Pepper Noise (5%, 10%, dan 15%), dan Sharpen Details Filtering (50% dan

100%), tetapi tidak tahan terhadap pemrosesan citra rotasi dan penghalusan citra.

ii

ADAPTIVE BLIND IMAGE WATERMARKING DETECTION ALGORITHM

IN TRANSFORM DOMAIN

Composed by : Gintaris Johanes Tarigan

0922022

Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Maranatha Christian University

Prof. drg. Suria Sumantri, MPH 65, Bandung, West Java - Indonesia E – mail : gintarisjohanest@gmail.com

ABSTRACT

With the rapid development of multimedia information process technology and computer communication technology, copyright protection and information integrity assurance have become an important problem to urgently solve. As a significant branch of information hiding research field, digital watermark is an effective way to realize multimedia copyright protection and information integrity assurance.

In this final project was designed adaptive blind detection digital image watermarking algorithm based on transform domain which aim to get the watermark robustness and high transparency of watermark. Watermark is embedded on DWT LL1 sub-band of image with emphasis on calculation of embedding strength factor of initial image, and also to get transparency level and watermark strong robustness. The initial image is not required in the process of watermark extraction.

The test case results showed the MOS value of watermarked images are in good assessment scale, which mean the watermarked images look like the original image and the PSNR higher than 40 dB. Watermark resistant to image processing such as JPEG compression (Q=0, 6, and 12), cropping (1/32, 1/8, and 1/4 part of watermarked image ), scalling (25%, 50%, 75%, and 150%), add salt and pepper noise (5%, 10%, and 15%), and sharpen details filtering (50% and 100%), but not resistant to image processing such as rotation and median filtering.

v

DAFTAR ISI

Halaman

ABSTRAK ... i

ABSTRACT ... ii

KATA PENGANTAR ... iii

DAFTAR ISI ... v

DAFTAR TABEL ... vii

DAFTAR GAMBAR ... x

BAB I PENDAHULUAN 1. 1. Latar Belakang ... 1

1. 2. Identifikasi Masalah ... 2

1. 3. Rumusan Masalah ... .. 2

1. 4. Tujuan ... 3

1. 5. Pembatasan Masalah ... 3

1. 6. Sistematika Penulisan ... 4

BAB II LANDASAN TEORI 2. 1. Citra Digital ... 5

2. 2. Watermarking ... 9

2. 2. 1. Pengertian Watermarking ... 9

2. 2. 2. Jenis-jenis Watermarking ... 10

2. 2. 3. Klasifikasi Digital Watermarking ... 11

2. 2. 4. Aplikasi Digital Watermarking ... 12

2. 3. Discrete Wavelet Transform (DWT) ... 14

2. 4. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) ... 16

2. 5. Mean Opinion Score (MOS) ... 17

vi

BAB III PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK

3. 1. Diagram Blok Proses Penyisipan Watermark ... 19

3. 2. Diagram Blok Proses Ekstraksi Watermark ... 21

3. 3. Diagram Alir Proses Penyisipan Watermark ... 23

3. 4. Diagram Alir Proses Ekstraksi Watermark ... 25

3. 5. Perancangan Graphic User Interface (GUI) ... 27

BAB IV DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS 4. 1. Prosedur Pengujian ... 30

4. 2. Penyisipan dan Ekstraksi Watermark Untuk Beberapa Nilai α ... 32

4. 3. Perbandingan Kualitas Citra ber-watermark dengan Citra Asli dan Analisis ... 35

4. 4. Pengujian Ketahanan Watermark terhadap Pemrosesan Citra dan Analisis ... 37

4. 4. 1. JPG Compression ... 38

4. 4. 2. Cropping ... 40

4. 4. 3. Scalling ... 42

4. 4. 4. Penambahan Noise Salt and Pepper ... 44

4. 4. 5. Rotation ... 46

4. 4. 6. Median Filtering ... 48

4. 4. 7. Sharpen Details Filtering ... 50

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5. 1. Kesimpulan ... 52

5. 2. Saran ... 53

DAFTAR PUSTAKA ... 54 LAMPIRAN A CITRA HASIL PERCOBAAN ... A - 1 LAMPIRAN B DATA MEAN OPINION SCORE (MOS)... B - 1 LAMPIRAN C LISTING PROGRAM ... C - 1 LAMPIRAN D DATA PEMILIHAN KOORDINAT DWT ………... D - 1

vii

DAFTAR TABEL

Halaman Tabel 3. 1. Inspector uicontrol GUI MATLAB pada perancangan

perangkat lunak ... 28 Tabel 4. 1. Karakteristik Citra Asli (Initial Image) ... 31 Tabel 4. 2. Karakteristik Watermark yang ... 32 Tabel 4. 3. Nilai PSNR dari citra Lena.bmp dan NCC watermark ... 32

Tabel 4. 4. Nilai PSNR dari citra Macaw.bmp dan NCC watermark ... 33

Tabel 4. 5. Nilai PSNR dari citra Castle.bmp dan NCC watermark ... 33

Tabel 4. 6. Citra ber-watermark dan watermark hasil ekstraksi

dengan nilai α = 0.06 ... 34

Tabel 4. 7. Nilai MOS dan PSNR ... 35

Tabel 4. 8. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah kompresi JPEG

pada Citra ber-watermark ... 38

Tabel 4. 9. Citra ber-watermark Lena.bmp (α = 0.06) yang dilakukan

kompresi dengan 3 faktor kualitas (Q = 0 , 6 , dan 12)

beserta watermark hasil ekstraksi ... 39

viii

Tabel 4. 10. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah cropping

pada Citra ber-watermark …...

40

Tabel 4. 11. Citra ber-watermark Macaw.bmp (α=0.06) yang dilakukan

cropping dengan 1/32 , 1/8 , 1/4 , dan 1/2 bagian

beserta watermark hasil ekstraksi ... 41

Tabel 4. 12. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah scalling

pada Citra ber-watermark ... 42

Tabel 4. 13. Citra ber-watermark Castle.bmp (α = 0.06) proses scalling

dan re-scalling 25%, 50%, 75%, dan 150% dan watermark

hasil ekstraksi. ... 43

Tabel 4. 14. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah dilakukan proses add salt and pepper noise

pada Citra ber-watermark ... 44

Tabel 4. 15. Citra ber-watermark Lena.bmp (α = 0.06) proses Add salt and pepper noise 5%, 10%, 15%, dan 150%

beserta watermark hasil ekstraksi ... 45

ix

Tabel 4. 16. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah dilakukan

proses rotasi ... 46

Tabel 4. 17. Citra ber-watermark Macaw.bmp (α = 0.06) dilakukan

Rotasi 90°CW, 90°CCW , dan 180°

beserta watermark hasil ekstraksi ... 47

Tabel 4. 18. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah dilakukan

proses Median Filter ... 48

Tabel 4. 19. Citra ber-watermark Castle.bmp (α = 0.06)

dilakukan Median Filter 3x3 piksel dan 5x5 Piksel,

beserta watermark hasil ekstraksi ... 49

Tabel 4. 20. Nilai koefisien korelasi (NCC) setelah dilakukan proses

sharpen details filtering. ... 50

Tabel 4. 21. Citra ber-watermark Lena.bmp (α = 0.06) proses sharpen details filtering dengan skala 50 % dan 100 %

x

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2. 1. Sistem Koordinat Citra berukuran M x N ... 6

Gambar 2. 2. Contoh Citra Biner 1 Bit ... 7

Gambar 2. 3. Contoh Citra Grayscale 4 Bit ... 7

Gambar 2. 4. Contoh Citra Warna 4 Bit ... 8

Gambar 2. 5. Representasi 3 Byte Citra Warna ... 8

Gambar 3. 1. Blok Diagram Proses Penyisipan Watermark ... 19

Gambar 3. 2. Blok Diagram Proses Ekstraksi Watermark ... 21

Gambar 3. 3. Diagram Alir Proses Penyisipan Watermark ... 23

Gambar 3. 4. Diagram Alir Proses Ektraksi Watermark... 25

Gambar 3. 5. Rancangan Graphic User Interface (GUI) ... 27

Bab I Pendahuluan

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang

Dengan perkembangan yang cepat pada teknologi informasi multimedia dan teknologi komunikasi komputer, maka jaminan akan perlindungan hak cipta (copyright) dan integritas suatu informasi menjadi permasalahan yang penting untuk segera diatasi. Sebagai sebuah bagian penting dalam bidang penelitian penyembunyian informasi dan sebagai proteksi efektif untuk data multimedia, teknik digital watermarking merupakan cara yang efektif untuk mewujudkan jaminan akan perlindungan hak cipta multimedia dan integritas suatu informasi. [7]

Digital Watermarking merupakan suatu teknik penyisipan (embedding)

informasi digital (watermark) ke dalam media data digital lainnya seperti citra, audio, dan video secara rahasia. Watermark atau ‘tanda air’ merupakan suatu pesan, informasi atau data yang disisipkan ke dalam data lain dengan modifikasi tertentu. Informasi

digital yang disisipkan harus dapat diperoleh kembali dan memiliki ketahanan yang

kuat (robustness) meskipun data digital telah diproses, disalin, atau didistribusikan. Informasi yang akan disisipkan ke dalam data digital dinamakan tanda air digital (digital watermark), sedangkan data digital yang akan disisipi dinamakan data orisinal (initial data). Untuk data digital yang telah disisipi watermark dinamakan data bertanda air (watermarked data). Pada data digital yang telah disisipi watermark diupayakan tidak dapat dilihat atau didengar perubahannya oleh sistem indera manusia (imperceptibility), atau dengan kata lain pada image watermarking, maka informasi yang disisipkan tidak kasat mata (invisibility) dan tidak dapat dipersepsi oleh human

visual system (HVS).[9]

Pada tugas akhir ini mencoba melakukan sebuah pembahasan Adaptive Color

Image Watermarking Algorithm dalam Wavelet Transform Domain dengan

menekankan pada perhitungan kekuatan penyisipan berdasarkan citra asli yang digunakan dan Blind Source Extraction (BSE). Algoritma ini diharapkan dapat memiliki nilai praktis dalam bidang perlindungan hak cipta data multimedia.

2

Bab I Pendahuluan

DWT (Discrete Wavelet Transform) digunakan untuk mengidentifikasi dan merekonstruksi matriks citra digital atau initial image ke dalam bentuk blok piksel citra. Tujuan DWT yaitu untuk mentransformasikan sinyal diskrit menjadi koefisien-koefisien wavelet, DWT dilakukan 1-level untuk mendapatkan koefisien-koefisien aproksimasi (low-frequency LL1) dalam blok wavelet dimana watermark dapat disisipkan secara efektif.

Metode adaptif ditujukan untuk menjaga kekokohan dan transparansi penyisipan

watermark pada sebuah citra digital tanpa terpersepsi oleh indera manusia. Hal ini

untuk meminimalisasi trade off yang mungkin terjadi, seperti watermark cukup kokoh namun mudah dipersepsi oleh mata manusia dan sebaliknya, watermark tidak dapat dipersepsi sistem penglihatan namun watermark yang disisipkan rentan dan mudah rusak.[1] Cara kerja adaptif yaitu bit-bit watermark disisipkan ke dalam sub-band DWT citra (initial image) dengan kekuatan penyisipan disesuaikan dengan citra digitalnya.

Blind Source Extraction (BSE) atau Blind Watermarking merupakan salah satu

proses dalam watermarking yang pada proses decoding atau proses ekstraksi tidak memerlukan citra asli untuk memperoleh atau melakukan decode data yang disisipkan (watermark). Sehingga akan lebih efektif dibandingkan Non-Blind Watermarking yang memerlukan citra asli untuk proses ekstraksinya.[7]

1.2. Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas, masalah utama yang akan diangkat pada Tugas Akhir ini adalah merancang aplikasi software untuk menyisipkan dan mengekstraksi watermark sebagai tanda hak cipta pada citra digital dengan menggunakan Algoritma adaptif blind watermarking dalam domain transformasi.

1.3. Rumusan Masalah

Bagaimana cara merealisasikan Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi ?

3

Bab I Pendahuluan 1.4. Tujuan

Merealisasikan Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi.

1.5. Pembatasan Masalah

1. Transformasi yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah DWT (Discrete

Wave Transform).

2. Initial Image atau citra yang akan disisipkan watermark adalah gambar

berwarna dengan format BMP, dengan ukuran standar yaitu 512 x 512 piksel. 3. Watermark image yang akan disisipkan adalah citra biner dengan format BMP,

dengan ukuran 32 x 32 piksel.

4. Kualitas citra hasil penyisipan (watermarked image) diukur dengan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dan MOS (Mean Opinion Score).

5. Pengujian ketahanan (robustness) yang akan dilakukan pada watermarked

image meliputi JPEG compression, cropping attack, scalling attack, add salt & pepper noise, rotation, median filtering dan sharpen details filtering.

6. Kualitas watermark hasil ekstraksi diukur dengan koefisien korelasi atau NCC (Normalized Cross Corelation)..

4

Bab I Pendahuluan

1.6. Sistematika Penulisan

Laporan Tugas Akhir ini terdiri dari lima bab utama. Berikut ini merupakan uraian singkat sistematika penulisan beserta penjelasan dari masing – masing bab, yaitu:

BAB I - PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang penulisan laporan Tugas Akhir , mengidentifikasi masalah yang akan diselesaikan dalam Tugas Akhir, menjelaskan tujuan dari topik yang diangkat, memberikan batasan masalah yang akan diteliti dan menguraikan sistematika penulisan laporan Tugas Akhir.

BAB II – LANDASAN TEORI

Merupakan bab yang disusun untuk memberikan penjelasan mengenai Digital

Watermarking dan teori teori pendukung.

BAB III – PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK

Bab ini berisi penjelasan disain yang akan dilakukan untuk membuat aplikasi

software Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital

dalam Domain transformasi

BAB IV – DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS DATA

Bab ini berisi hasil yang diperoleh dari penelitian dan analisa data yang diperoleh melalui Tugas Akhir ini .

BAB V – KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan yang didapatkan dari Tugas Akhir serta saran-saran yang dapat membantu pengembangan Tugas Akhir ini.

Bab V Kesimpulan dan Saran

52

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan berdasarkan hasil penelitian dan analisis data dari Tugas Akhir ini serta saran untuk pengembangan “Algoritma Deteksi Adaptif Blind

Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi”.

5.1. Kesimpulan

Dari percobaan yang telah dilakukan dalam pelaksanaan Tugas Akhir ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Algoritma deteksi adaptif blind watermarking pada citra digital dalam domain transformasi berhasil direalisasikan dan dapat berjalan dengan baik.

2. Faktor kekuatan penyisipan ( α ) yang paling optimal yaitu 0.06 dengan Peak

Signal to Noise Ratio (PSNR) lebih besar dari 40 dB yang berarti Citra ber-Watermark mirip dengan Citra Asli.

3. Penilaian Mean Opinion Score (MOS) terhadap citra ber-watermark dengan

α = 0.06 berada pada skala penilaian baik, yaitu citra ber-watermark mirip dengan citra asli.

4. Citra ber-watermark dengan α = 0.06 memiliki nilai Normalized Cross

Corelation (NCC) lebih besar dari 0.8 yang berarti kualitas watermark hasil

ekstraksi baik dan kualitas watermark hasil ekstraksi setelah melalui pemrosesan citra memiliki NCC > 0.8 dan masih dapat dideteksi dengan baik, atau tahan terhadap serangan (robustness)

5. Dari hasil ekstraksi watermark pada citra ber-watermark yang telah dilakukan pemrosesan citra maka berdasarkan nilai koefisien korelasi (NCC) dan pengamatan secara visual watermark tahan terhadap pemrosesan citra yang meliputi:

53

Bab V Kesimpulan dan Saran

a. JPEG Compression untuk faktor kualitas Q=0 (low) , Q=6 (medium) ,

dan Q =12 (high).

b. Cropping untuk pemotongan 1/32 bagian, 1/8 bagian, dan 1/4 bagian

citra ber-watermark.

c. Scaling untuk skala 25%, 50%, 75%, dan 150%

d. Penambahan noise salt and pepper 5%, 10%, hingga 15%.

e. Sharpen details filtering untuk penajaman citra 50% hingga 100%

6. Dari hasil ekstraksi watermark pada citra ber-watermark yang telah dilakukan pemrosesan citra Rotasi dan Median Filtering , maka berdasarkan nilai koefisien korelasi (NCC) dan pengamatan secara visual, watermark tidak tahan terhadap pemrosesan citra tersebut.

7. Semakin besar nilai α , maka semakin tinggi ketahan (robustness) watermark terhadap pemrosesan citra, tetapi PSNR menurun.

5.2. Saran

1. Pengembangan terhadap algoritma watermarking yang sudah dibuat, agar dapat tahan terhadap pemrosesan citra seperti Rotasi dan Penghalusan (Median

Filtering).

2. Pengembangan terhadap algoritma watermarking menggunakan citra watermark berwarna.

54

Daftar Pustaka

DAFTAR PUSTAKA

[1] Alfatwa, Dean Fathony. Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Discrete

Wavelet Transform. Bandung : Institut Teknologi Bandung, 2009.

[2] Basaruddin. Kinerja Skema Pemberian Tanda Air Video Digital Berbasis

DWT-SVD dengan Detektor Semiblind. Depok : Universitas Indonesia, 2009.

[3] Cheddad,A. , Condell,J. , Curran,K. , Kevitt, P.Mc. , 2010. Digital Image

Steganography : Survey and Analysis of Current Methods. Signal Processing,

Elsevier. Northern Ireland, UK.

[4] Gonzales,R.C. Digital Image Processing, 2nd Edition, Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company.

[5] Huang Daren. Image Watermark Embedding Strategy and Algorithm Based on

Wavelet Transform Domain [J]. Journal of Software. 2002, 13(7): 1291-1297.

[6] Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. Pengolahan Citra, Teori dan Aplikasi. Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. 2012.

[7] Liu Zhijun : Adaptive Blind Detection Color Image Watermarking Algorithm

Based on Wavelet Transform Domain. Computer Application. July,2008:

1792-1794.

[8] Niu Xiamu, Lu Zheming, etc. Color Digital Watermark Embedding Technology. Chinese Journal of Electronics. 2000, 28(9):10-12.

[9] Swanson M D, Kobayashi M, Tewfik A H. Multimedia data embedding and

55

Daftar Pustaka

[10] Terjiza, Natasa. Robust Digital Image Watermarking Algorithms for Copyright

Protection. Essen : University of Duisburg-Essen, 2006.

[11] www.mathworks.com, diakses tanggal 10 Januari 2015.

[12] http://id.wikipedia.org/wiki/Korelasi, diakses tanggal 12 Maret 2015.

Bab I Pendahuluan _{Universitas Kristen Maranatha}

1.4. Tujuan

Merealisasikan Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi.

1.5. Pembatasan Masalah

1. Transformasi yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah DWT (Discrete Wave Transform).

2. Initial Image atau citra yang akan disisipkan watermark adalah gambar berwarna dengan format BMP, dengan ukuran standar yaitu 512 x 512 piksel. 3. Watermark image yang akan disisipkan adalah citra biner dengan format BMP,

dengan ukuran 32 x 32 piksel.

4. Kualitas citra hasil penyisipan (watermarked image) diukur dengan PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) dan MOS (Mean Opinion Score).

5. Pengujian ketahanan (robustness) yang akan dilakukan pada watermarked image meliputi JPEG compression, cropping attack, scalling attack, add salt & pepper noise, rotation, median filtering dan sharpen details filtering.

6. Kualitas watermark hasil ekstraksi diukur dengan koefisien korelasi atau NCC (Normalized Cross Corelation)..

4

Bab I Pendahuluan _{Universitas Kristen Maranatha}

1.6. Sistematika Penulisan

Laporan Tugas Akhir ini terdiri dari lima bab utama. Berikut ini merupakan uraian singkat sistematika penulisan beserta penjelasan dari masing – masing bab, yaitu:

BAB I - PENDAHULUAN

Bab ini menjelaskan latar belakang penulisan laporan Tugas Akhir , mengidentifikasi masalah yang akan diselesaikan dalam Tugas Akhir, menjelaskan tujuan dari topik yang diangkat, memberikan batasan masalah yang akan diteliti dan menguraikan sistematika penulisan laporan Tugas Akhir.

BAB II – LANDASAN TEORI

Merupakan bab yang disusun untuk memberikan penjelasan mengenai Digital Watermarking dan teori teori pendukung.

BAB III – PERANCANGAN PERANGKAT LUNAK

Bab ini berisi penjelasan disain yang akan dilakukan untuk membuat aplikasi software Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain transformasi

BAB IV – DATA PENGAMATAN DAN ANALISIS DATA

Bab ini berisi hasil yang diperoleh dari penelitian dan analisa data yang diperoleh melalui Tugas Akhir ini .

BAB V – KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan yang didapatkan dari Tugas Akhir serta saran-saran yang dapat membantu pengembangan Tugas Akhir ini.

52

Universitas Kristen Maranatha

BAB V

KESIMPULAN DAN SARAN

Bab ini berisi kesimpulan berdasarkan hasil penelitian dan analisis data dari Tugas Akhir ini serta saran untuk pengembangan “Algoritma Deteksi Adaptif Blind Watermarking pada Citra Digital dalam Domain Transformasi”.

5.1. Kesimpulan

Dari percobaan yang telah dilakukan dalam pelaksanaan Tugas Akhir ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Algoritma deteksi adaptif blind watermarking pada citra digital dalam domain transformasi berhasil direalisasikan dan dapat berjalan dengan baik.

2. Faktor kekuatan penyisipan ( α ) yang paling optimal yaitu 0.06 dengan Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) lebih besar dari 40 dB yang berarti Citra ber-Watermark mirip dengan Citra Asli.

3. Penilaian Mean Opinion Score (MOS) terhadap citra ber-watermark dengan α = 0.06 berada pada skala penilaian baik, yaitu citra ber-watermark mirip

dengan citra asli.

4. Citra ber-watermark dengan α = 0.06 memiliki nilai Normalized Cross Corelation (NCC) lebih besar dari 0.8 yang berarti kualitas watermark hasil ekstraksi baik dan kualitas watermark hasil ekstraksi setelah melalui pemrosesan citra memiliki NCC > 0.8 dan masih dapat dideteksi dengan baik, atau tahan terhadap serangan (robustness)

5. Dari hasil ekstraksi watermark pada citra ber-watermark yang telah dilakukan pemrosesan citra maka berdasarkan nilai koefisien korelasi (NCC) dan pengamatan secara visual watermark tahan terhadap pemrosesan citra yang meliputi:

53

Bab V Kesimpulan dan Saran Universitas Kristen Maranatha

a. JPEG Compression untuk faktor kualitas Q=0 (low) , Q=6 (medium) , dan Q =12 (high).

b. Cropping untuk pemotongan 1/32 bagian, 1/8 bagian, dan 1/4 bagian citra ber-watermark.

c. Scaling untuk skala 25%, 50%, 75%, dan 150%

d. Penambahan noise salt and pepper 5%, 10%, hingga 15%.

e. Sharpen details filtering untuk penajaman citra 50% hingga 100%

6. Dari hasil ekstraksi watermark pada citra ber-watermark yang telah dilakukan pemrosesan citra Rotasi dan Median Filtering , maka berdasarkan nilai koefisien korelasi (NCC) dan pengamatan secara visual, watermark tidak tahan terhadap pemrosesan citra tersebut.

7. Semakin besar nilai α , maka semakin tinggi ketahan (robustness) watermark terhadap pemrosesan citra, tetapi PSNR menurun.

5.2. Saran

1. Pengembangan terhadap algoritma watermarking yang sudah dibuat, agar dapat tahan terhadap pemrosesan citra seperti Rotasi dan Penghalusan (Median Filtering).

2. Pengembangan terhadap algoritma watermarking menggunakan citra watermark berwarna.

Daftar Pustaka _{Universitas Kristen Maranatha}

DAFTAR PUSTAKA

[1] Alfatwa, Dean Fathony. Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Discrete Wavelet Transform. Bandung : Institut Teknologi Bandung, 2009.

[2] Basaruddin. Kinerja Skema Pemberian Tanda Air Video Digital Berbasis DWT-SVD dengan Detektor Semiblind. Depok : Universitas Indonesia, 2009.

[3] Cheddad,A. , Condell,J. , Curran,K. , Kevitt, P.Mc. , 2010. Digital Image Steganography : Survey and Analysis of Current Methods. Signal Processing, Elsevier. Northern Ireland, UK.

[4] Gonzales,R.C. Digital Image Processing, 2nd Edition, Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company.

[5] Huang Daren. Image Watermark Embedding Strategy and Algorithm Based on Wavelet Transform Domain [J]. Journal of Software. 2002, 13(7): 1291-1297. [6] Kadir, Abdul dan Adhi Susanto. Pengolahan Citra, Teori dan Aplikasi. Universitas

Gadjah Mada, Yogyakarta. 2012.

[7] Liu Zhijun : Adaptive Blind Detection Color Image Watermarking Algorithm Based on Wavelet Transform Domain. Computer Application. July,2008: 1792-1794.

[8] Niu Xiamu, Lu Zheming, etc. Color Digital Watermark Embedding Technology. Chinese Journal of Electronics. 2000, 28(9):10-12.

[9] Swanson M D, Kobayashi M, Tewfik A H. Multimedia data embedding and watermarking technologies [J]. Proceeding of the IEEE, 1986(6).

55

Daftar Pustaka _{Universitas Kristen Maranatha}

[10] Terjiza, Natasa. Robust Digital Image Watermarking Algorithms for Copyright Protection. Essen : University of Duisburg-Essen, 2006.

[11] www.mathworks.com, diakses tanggal 10 Januari 2015.

[12] http://id.wikipedia.org/wiki/Korelasi, diakses tanggal 12 Maret 2015.