BAB 3
ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1 Analisis Watermarking
Watermarking sebagai salah satu teknik perlindungan hak cipta pada suatu citra digital dapat dibagi menjadi dua kategori yaitu visible dan invisible. Pembagian kategori ini
didasarkan pada penandaan watermark. Visible watermarking adalah jenis watermarking dimana tanda watermark yang disisipkan dapat dilihat langsung oleh
mata. Penggunaan visible watermarking ini dapat dilihat pada siaran televisi yang menampilkan logo perusahaan siarannya pada sudut gambar televisi. Sedangkan
invisible watermarking bersifat lebih kompleks karena tanda watermark yang disisipkan tidak dapat dilihat oleh mata. Penggunaan invisible watermarking ini
umumnya dilakukan pada data data, suara, citra, dan video untuk menyisipkan hak cipta seperti informasi pencipta, distributor, ataupun pemilik yang sah.
Dalam penelitian ini, invisible watermarking adalah kategori yang digunakan karena informasi yang disisipkan adalah citra digital. Oleh karena itu, dibuatlah suatu
demonstrasi sistem yang dapat melakukan penyisipan dan ekstraksi watermark dengan menggunakan metode Discrete Cosine Transform DCT. Melalui sistem ini, maka
dapat dilakukan analisis terhadap proses penyisipan, ekstraksi, perubahan hasil ekstraksi, dan ketahanan citra ter-watermark sehingga dapat diambil kesimpulan
bagaimana kualitas pemanfaatan metode DCT dalam watermarking. Gambaran watermarking, termasuk penyisipan dan ekstraksi secara umum dapat dilihat pada
gambar 3.1.
Universitas Sumatera Utara
Watermark Citra Asli
Penyisipan Citra
Terwatermark Ekstraksi
Watermark Hasil Ekstraksi
Gambar 3.1 Model Penyisipan Dan Ekstraksi Watermark
3.2 Analisis Transformasi DCT
Transformasi DCT dua dimensi sering digunakan dalam pemrosesan citra digital. Keuntungan utama transformasi ini adalah dapat menghilangkan redundancy
antara pixel yang bersebelahan. Hal ini memungkinkan koefisien dengan frekuensi rendah dapat diabaikan tanpa menyebabkan distorsi visual pada citra rekonstruksi.
DCT menampilkan pemadatan energi frekuensi dengan sangat baik pada citra. Transformasi DCT digunakan dalam kompresi JPEG yang bersifat loseless, dimana
ukuran citra dapat menjadi semakin kecil dengan perubahan warna yang sulit dilihat oleh indera penglihatan.
Faktor yang harus diperhatikan dalam watermarking adalah bagaimana menyisipkan watermark pada spektrum citra yang secara perseptual cukup penting,
sedemikian hingga tidak menurunkan kualitas citra. Hal ini dapat dilakukan jika pengubahan nilai koefisien cukup kecil dan koefisien yang diubah memang cukup
penting. Untuk mengatasi masalah ini, maka domain frekuensi dapat dilihat sebagai sebuah kanal dan watermark dapat diibaratkan bagaikan sebuah kanal yang
melewatinya. Oleh karena itu, transformasi DCT dapat diimplementasikan dalam proses watermarking, dimana watermark disebarkan ke dalam banyak satuan
frekuensi sehingga energi watermark yang telah disisipkan tidak tampak oleh mata.
Ukuran blok yang digunakan pada transformasi DCT umumnya adalah ukuran blok 8 x 8. Pemilihan ukuran blok ini dikarenakan karena apabila dilihat dari
Universitas Sumatera Utara
rumus DCT 2 dimensi, meningkatnya jumlah N dapat meningkatkan kompleksitas perhitungan trigonometri. Sedangkan apabila pemilihan blok dibuat terlalu rendah,
maka dapat menyebabkan ketelitian komponen frekuensi menjadi lebih rendah. Dengan berbagai pertimbangan tersebut, JPEG menetapkan ukuran blok dalam
transformasi DCT adalah 8 x 8 sebagai ukuran standar Rodiah, 2004.
Sebagai contoh, diketahui sebuah blok pixel 8 x 8 dari sebuah citra digital dengan nilai sebagai berikut :
26 -5
-5 -5
-5 -5
-5 8 64
52 8 26 26 26 8
-18 126
70 26 26 52 26 -5 -5
A = 111
52 8 52 52 38 -5
-5 52
26 8 39 38 21 8
8 8
-5 8 26 52 70 26
-5 -23 -18 21 8
8 52 38
-18 8
-5 -5
-5 8 26 8
Apabila dilakukan transformasi DCT, hasilnya adalah matriks dalam domain frekuensi yang dapat dilihat seperti berikut :
162.250 40.599 20.002 72.329 30.250 12.484 -19.650 -11.497 30.479 108.416 10.473 32.292 27.699 -15.504 18.407 -1.995
-94.144 -60.051 12.298 -43.418 -31.287 6.066 -3.330 7.144 A’ =
-38.567 -83.357 -5.412 -22.169 -13.519 15.491 -1.331 3.534 -31.250 17.934 -5.524 -12.355 14.250 -5.962 11.488 -6.023
-0.864 -11.763 12.776 0.181 28.071 12.573 8.352 2.935 4.630 -2.421 12.169 6.561 -18.700 -12.753 7.701 12.031
-9.953 11.193 7.811 -16.288 21.464 0.021 5.906 10.680
Universitas Sumatera Utara
3.3 Analisis Penyisipan
Kategori