WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE...

19
- 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM Dean Fathony Alfatwa – NIM : 13503003 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung e-mail : [email protected] Abstrak Kemudahan penyebaran citra digital melalui internet memiliki sisi positif dan negatif terutama bagi pemilik asli citra digital tersebut. Sisi positif dari kemudahan penyebaran adalah dengan cepatnya pemilik citra tersebut menyebarkan file citra digital ke berbagai alamat situs di dunia. Sedangkan sisi negatifnya adalah jika tidak ada hak cipta yang berfungsi sebagai pelindung citra yang disebarkan tersebut, maka citra digital ini, yang misalakan adalah hasil foto komersil, atau hasil karya lukisan digital, akan sangat mudah diakui kepemelikannya oleh pihak lain. Watermark merupakan salah satu solusi untuk melindungi hak cipta terhadap foto digital yang dihasilkan. Dengan diterapkannya Digital Image Watermarking ini maka hak cipta foto digital yang dihasilkan akan terlindungi dengan cara menyisipkan informasi tambahan seperti informasi pemilik, keaslian, dsb ke dalam foto digital tersebut. Discrete Wavelet Transform (DWT) merupakan salah satu kakas yang banyak digunakan dalam teknik watermarking dalam domain transform. Penyisipan watermark ke dalam citra digital menggunakan DWT dijalankan dengan menggunakan aplikasi yang dibangun di lingkungan desktop. Aplikasi ini diberi nama Cammar. Cammar dibangun menggunakan bahasa pemograman Java versi 1.6. Sedangkan kompilator sekaligus IDE yang digunakan untuk memudahkan pengembangan perangkat lunak adalah NetBeans 6.0. Pemberian beberapa jenis serangan terhadap citra hasil penyisipan watermark menggunakan Cammar mengubah watermark yang telah disisipkan. Serangan yang mengubah watermark tersebut antara lain bluring, sharpening, dan penambahan noise. Kata kunci : citra digital, watermarking , Discrete Wavelet Transform (DWT). 1. Pendahuluan Kemudahan penyebaran citra digital melalui internet memiliki sisi positif dan negatif terutama bagi pemilik asli citra digital tersebut. Sisi positif dari kemudahan penyebaran tersebut adalah dengan cepatnya pemilik citra tersebut menyebarkan file citra digital tersebut ke berbagai alamat di dunia. Sedangkan sisi negatifnya adalah jika tidak ada hak cipta pelindung citra yang disebarkan tersebut, maka citra digital ini, yang misalakan adalah hasil foto komersil, atau hasil karya lukisan digital, akan sangat mudah diakui kepemelikannya oleh pihak lain. Watermark merupakan salah satu solusi untuk melindungi hak cipta terhadap foto digital yang dihasilkan. Dengan diterapkannya Digital Image Watermarking ini maka hak cipta foto digital yang dihasilkan akan terlindungi dengan cara menyisipkan informasi tambahan seperti informasi pemilik, keaslian, dsb ke dalam foto digital tersebut. Watermarking adalah salah satu teknik penyembunyian data yang fungsinya untuk melindungi data yang disisipi dengan informasi lain dengan tujuan untuk melindungi hak milik, copyright, dsb. Teknik penyembunyian data sendiri terbagi menjadi dua domain yaitu, domain spasial yang jika dihubungkan dengan Digital Image Watermarking yaitu penyisipan watermark dilakukan secara langsung ke dalam pixel citra,

Transcript of WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE...

Page 1: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 1 -

WATERMARKING PADA CITRA DIGITALMENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM

Dean Fathony Alfatwa – NIM : 13503003

Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi BandungJl. Ganesha 10, Bandung

e-mail : [email protected]

Abstrak

Kemudahan penyebaran citra digital melalui internet memiliki sisi positif dan negatif terutama bagi pemilikasli citra digital tersebut. Sisi positif dari kemudahan penyebaran adalah dengan cepatnya pemilik citratersebut menyebarkan file citra digital ke berbagai alamat situs di dunia. Sedangkan sisi negatifnya adalahjika tidak ada hak cipta yang berfungsi sebagai pelindung citra yang disebarkan tersebut, maka citra digitalini, yang misalakan adalah hasil foto komersil, atau hasil karya lukisan digital, akan sangat mudah diakuikepemelikannya oleh pihak lain.

Watermark merupakan salah satu solusi untuk melindungi hak cipta terhadap foto digital yang dihasilkan.Dengan diterapkannya Digital Image Watermarking ini maka hak cipta foto digital yang dihasilkan akanterlindungi dengan cara menyisipkan informasi tambahan seperti informasi pemilik, keaslian, dsb ke dalamfoto digital tersebut. Discrete Wavelet Transform (DWT) merupakan salah satu kakas yang banyakdigunakan dalam teknik watermarking dalam domain transform.

Penyisipan watermark ke dalam citra digital menggunakan DWT dijalankan dengan menggunakan aplikasiyang dibangun di lingkungan desktop. Aplikasi ini diberi nama Cammar. Cammar dibangun menggunakanbahasa pemograman Java versi 1.6. Sedangkan kompilator sekaligus IDE yang digunakan untukmemudahkan pengembangan perangkat lunak adalah NetBeans 6.0. Pemberian beberapa jenis seranganterhadap citra hasil penyisipan watermark menggunakan Cammar mengubah watermark yang telahdisisipkan. Serangan yang mengubah watermark tersebut antara lain bluring, sharpening, dan penambahannoise.

Kata kunci: citra digital, watermarking, Discrete Wavelet Transform (DWT).

1. Pendahuluan

Kemudahan penyebaran citra digital melaluiinternet memiliki sisi positif dan negatif terutamabagi pemilik asli citra digital tersebut. Sisi positifdari kemudahan penyebaran tersebut adalahdengan cepatnya pemilik citra tersebutmenyebarkan file citra digital tersebut keberbagai alamat di dunia. Sedangkan sisinegatifnya adalah jika tidak ada hak ciptapelindung citra yang disebarkan tersebut, makacitra digital ini, yang misalakan adalah hasil fotokomersil, atau hasil karya lukisan digital, akansangat mudah diakui kepemelikannya oleh pihaklain.

Watermark merupakan salah satu solusi untukmelindungi hak cipta terhadap foto digital yangdihasilkan. Dengan diterapkannya Digital ImageWatermarking ini maka hak cipta foto digitalyang dihasilkan akan terlindungi dengan caramenyisipkan informasi tambahan sepertiinformasi pemilik, keaslian, dsb ke dalam fotodigital tersebut. Watermarking adalah salah satuteknik penyembunyian data yang fungsinyauntuk melindungi data yang disisipi denganinformasi lain dengan tujuan untuk melindungihak milik, copyright, dsb. Teknikpenyembunyian data sendiri terbagi menjadi duadomain yaitu, domain spasial yang jikadihubungkan dengan Digital ImageWatermarking yaitu penyisipan watermarkdilakukan secara langsung ke dalam pixel citra,

Page 2: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 2 -

dan domain transform yang menyisipkanwatermark ke dalam koefisien transformasi[RIN06].

Digital Image Watermarking sendiri memlikibeberapa jenis teknik yang memiliki keunggulandan kelemahan masing-masing. Biasanya teknikwatermarking yang kuat (susah dipecahkan olehberbagai serangan) memiliki kualitas gambarber-watermark yang kurang memuaskan,demikian juga sebaliknya, teknik watermarkingyang menghasilkan kualitas gambar yangmemuaskan biasanya kurang kuat menghadapiserangan [KUT99]. Secara garis besar teknikwatermarking dibedakan menjadi dua yaitu[GIL00]:1. Private Watermarking / Incomplete

Watermarking / Escrow WatermarkingMerupakan teknik watermarking yangmembutuhkan citra asli dan citra ber -watermark untuk megekstraksi watermark.

2. Public Watermarking / CompleteWatermarking / Oblivious Watermarking /Blind WatermarkingTeknik watermarking yang tidakmembutuhkan citra asli atau watermarkyang disisipkan untuk melakukan ekstraksi.

Discrete Wavelet Transform (DWT) merupakansalah satu kakas yang banyak digunakan dalamteknik blind watermarking dan escrowwatermarking dengan domain transform.Watermarking yang berbasis wavelet adalahpendekatan yang populer karena kekutannyamelawan malicious attack [KEJ04]. DWTmembagi sebuah dimensi sinyal menjadi duabagian, biasanya bagian dengan frekuensi tinggidan frekuensi rendah, yang disebut dengandekomposisi [TER06]. Sebuah sinyal dilewatkanmelalui highpass filter untuk menganalisisfrekuensi tinggi, dan dilewatkan melalui lowpassfilter untuk menganalisis frekuensi rendah.Keluaran dari highpass filter dan lowpass filterini menghasilkan koefisien DWT, denganmenggunakan koefisien ini citra asli dapatdirekonstruksi. Proses rekonstruksi ini disebutInverse Discrete Wavelet Transform (IDWT).Secara umum penyisipan watermark ke dalamcitra dilakukan dengan cara membandingkankoefisien DWT dari dekomposisi citra, dimanakoefisien yang memiliki nilai terbesar adalahtempat yang paling signifikan untukmenyisipkan watermark.

Watermarking dalam Discrete WaveletTransform (DWT) domain ini dipilih karenabeberapa alasan yaitu :1. DWT merupakan yang paling dekat terhadap

HVS (Human Visual System) [TER06].2. Distorsi yang disebabkan oleh wavelet

domain dalam perbandingan kompresi tinggitidak terlalu mengganggu dibandingkandomain lain dalam bit rate yang sama[TER06].

3. Bit-error rate yang rendah. Bit-error ratemerupakan perbandingan antara bit yangsalah diekstraksi dengan total bit yangdisisipkan [KUT99].

2. Citra Digital

Citra digital sebenarnya bukanlah sebuah datadigital yang normal, melainkan sebuahrepresentasi dari citra asal yang bersifat analog[TEC06]. Citra digital ditampilkan pada layarkomputer dengan berbagai macam susunanwarna dan tingkat kecerahan. Susunan warnainilah yang menyebabkan sebuah citra bersifatanalog. Hal ini disebabkan karena susunan warnayang dimiliki dalam sebuah citra mengandungjumlah warna dan tingkat kecerahan yang tidakterbatas [TEC06]. Citra yang ditampilkan padalayar komputer ini, yang sebenarnya merupakansebuah representasi analog, juga tersu sun darisebuah rentang tak terbatas dari nilai cahayayang dipantulkan atau cahaya yangditransmisikan. Jadi secara umum citra memilikisifat kontinu dalam tampilan warna dan tingkatkecerahannya.

2.1. Pembentukan Citra Digital

Komputer merupakan alat yang beroperasi dalamsistem digital yang menggunakan bit atau bytedalam pengukuran datanya, dan yang terpentingdalam sistem digital adalah sifatnya yang diskrit,bukan kontinu. Hal ini berlawanan dengan citradigital yang sebenarnya merupakan representas icitra asal yang bersifat kontinu. Untuk mengubahcitra yang bersifat kontinu diperlukan sebuahcara untuk mengubahnya dalam bentuk datadigital. Komputer menggunakan sistem bilanganbiner dalam pemecahan masalah ini [TEC06].Dengan penggunaan sistem bilangan biner ini,citra dapat diproses dalam komputer dengansebelumnya mengekstrak informasi citra analogasli dan mengirimkannya ke komputer dalambentuk biner. Proses ini disebut dengan digitisasi

Page 3: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 3 -

[TEC06]. Digitisasi dapat dilakukan oleh alatseperti kamera digital atau scanner. Kedua alatini selain dapat mengambil atau menangkapsebuah citra, juga dapat bertindak sebagai alatinput (masukan) bagi komputer. Alat penangkapcitra digital ini dapat menyediakan aliran databiner bagi komputer yang didapatkan daripembacaan tingkat kecerahan pada sebuah citraasli dalam interval sumbu x dan sumbu y[TEC06].

Citra digital merupakan citra yang tersusun daripiksel diskrit dari tingkat kecerahan dan warnayang telah terkuantisasi [OSU07]. Jadi, padadasarnya adalah sebuah citra yang memilikiwarna dan tingkat kecerahan yang kontinu perludiubah dalam bentuk informasi warna, tingkatkecerahan, dsb yang bersifat diskrit untuk dapatmenjadi sebuah citra digital. Pada Gambar 1diperlihatkan kurva tingkat kecerahan yan gkontinu dengan nilai hitam dan putih yang tidakterbatas (a) dan kurva tingkat kecerahan setelahmengalami kuantisasi dalam 16 tingkatan diskrit(b).

Tingkat kecerahan pada Gambar 1 (a) yangbersifat kontinu dapat diubah menjadi tingkatkecerahan seperti Gambar 1 (b) denganpembacaan tingkat kecerahan menggunakaninterval tertentu pada sumbu x dan y seperti yangtelah disebutkan di atas. Pembagian seperti padapembagian tingkat kecerahan ini juga berlakuuntuk warna agar nilai warna dapat menjadidiskrit.

(a) (b)Gambar 1. (a) Tingkat kecerahan yangkontinu, (b) tingkat kecerahan setelah

mengalami kuantisasi 16 tingkatan diskrit[TEC06]. Sumbu f merupakan ukuran

frekuensi, dan sumbu t merupakan waktu

2.2. Perbedaan Antara Format File danKompresi

Citra digital adalah sebuah file yang tersimpansebagai nilai numerik dalam media magnetik

atau media optikal [IMA07]. Ditinjau daribentuknya yang merupakan sebuah file, citradigital memiliki berbagai jenis format, antaralain JPEG, GIF, PNG, BMP, dsb. Format-formatfile untuk citra digital ini memiliki keunggulan,kelemahan, dan tingkat komersialitasnya maing -masing. Format file merupakan rangkaian datayang teratur dan digunakan untuk mengkodekaninformasi dalam penyimpanan atau pertukarandata [TEC05]. Format file dapat digambarkansebagai sebuah bahasa tulis yang memilikiaturan-aturan sendiri dalam penulisannya. Jikadigambarkan, setiap format file citra memilikicara pembentukan struktur yang berbeda dimanasetiap struktur ini memiliki header dan body[TEC05]. Umumnya header diikuti dengan bodyyang mengandung sebagian besar data.

Kompresi merupakan cara pengkodean data fileagar lebih ringkas dan efisien [TEC05]. Sepertiyang diketahui, kompresi terhadap sebuah filememerlukan algoritma juga. A lgoritma iniberguna dalam mendefinisikan langkah -langkahyang diperlukan untuk mengurangi ukuran file,yang dalam hal ini merupakan tujuan darikompresi.

Kesalahan yang sering muncul adalahpembedaan antara format file dengan kompresi.Contoh yang paling sering muncul adalahpembedaan antara kompresi JPEG dengan JFIF(JPEG File Interchange Fomat ). JFIF yangdiberi ekstensi file .jpg sering disebut file denganformat JPEG, bukan file yang dikompresimenggunakan jenis kompresi JPEG.

3. Discrete Wavelet Transform

Transformasi wavlet adalah sebuah transformasimatematika yang digunakan untuk menganalisissinyal bergerak. Sinyal bergerak ini dianalisisuntuk didapatkan informasi spektrum frekuensidan waktunya secara bersamaan. Salah satu seripengembangan transformasi wavelet adalahDiscrete Wavelet Transform (DWT) [SRI03].

3.1. Domain dalam Transformasi Sinyal

Bentuk mentah dari penggambaran waktu danamplitudo disebut dengan sinyal [SRI03].Penggambaran dengan waktu dan amplitudoyang dikategorikan dalam domain waktu seringkali perlu ditransformasikan dalam domain lainuntuk analisis dan pemrosesan sinyal. Domain

Page 4: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 4 -

lain selain domain waktu misalnya domainfrekuensi, domain waktu-frekuensi, dsb. Denganadanya transformasi sinyal ini maka informasiyang kemungkinan masih tersimpan di dalamsinyal asal dapat diidentifikasi. Informasi didalam sinyal ini dapat ditampilkan melaluitransformasi dengan cara mendapatkanspektrumnya. Spektrum yang bisa diperoleh darisebuah sinyal dapat berupa frekuensi atau waktutergantung dari jenis transformasi yangdigunakan.

Sinyal sendiri dibagi menjadi dua jenis, yaitusinyal tidak bergerak (stationary signals) dansinyal bergerak (non-stationary signals). Citradan suara merupakan salah satu contoh darisinyal yang dapat bergerak. Contoh lain darijenis sinyal bergerak adalah sinyal dalam bidangbiologi seperti electrocardiogram,electromyography, dsb.

Untuk mendapatkan informasi dari sinyal tidakbergerak, khususnya sinyal dengan representasifrekuensi, dapat digunakan transformasi Fourier.Karena sinyal ini tidak bergerak, maka hanyaperlu untuk mendapatkan spektrum frekuensisebuah sinyal saja agar informasi dari sinyaltersebut bisa ditampilkan.

Berbeda dengan sinyal tidak bergerak, untukmenampilkan informasi dari sinyal bergerakperlu sebuah transformasi yang bisamendapatkan spektrum frekuensi denganketerangan waktunya. Dalam transformasiFourier, spektrum frekuensi dari sebuah sinyalbisa didapatkan, namun, transformasi ini tidakdapat memberi tahu kapan terjadinya frekuensisinyal tersebut. Sehingga transformasi Fourierhanya cocok untuk jenis sinyal tidak bergerak.Untuk itulah diperlukan transformasi lain untukmenampilkan informasi dari jenis sinyalbergerak ini, transformasi Wavelet adalah salahsatunya. Transformasi ini bisa mendapatkanspektrum frekuensi dan waktu secara bersamaan.Sehingga sinyal bergerak khususnya sinyaldengan representasi waktu -frekuensi bisadiproses menggunakan transformasi ini.

3.2. Wavelet

Gelombang (wave) adalah sebuah fungsi yangbergerak naik turun ruang dan waktu secaraperiodik (Gambar 2 a). Sedangkan waveletmerupakan gelombang yang dibatasi atauterlokalisasi [SRI03] (Gambar 2 b). Atau dapatdikatakan sebagai gelombang pendek [ANS07].

Wavelet ini menkonsentrasikan energinya dala mruang dan waktu sehingga cocok untukmenganalisis sinyal yang sifatnya sementarasaja.

(a) (b)Gambar 2. (a) Gelombang (wave), (b) wavelet

[SRI03]

Wavelet pertama kali digunakan dalam analisisdan pemrosesan digital dari sinyal gempa bumi,yang tercantum dalam literatur oleh A. Grossmandan J. Morlet [KIS07]. Penggunaan wavelet padasaat ini sudah semakin berkembang denganmunculnya area sains terpisah yang berhubungandengan analisis wavelet dan teori transformasiwavelet. Dengan munculnya area sains iniwavelet mulai digunakan secara luas dalamfilterasi dan pemrosesan data, pengenalan citra,sintesis dan pemrosesan berbagai variasi sinyal,kompresi dan pemrosesan citra, dll.

3.3. Transformasi Wavelet (WaveletTransform)

Transformasi sinyal merupakan bentuk lain daripenggambaran sinyal yang tidak mengubah isiinfomasi dalam sinyal tersebut. Transformasiwavelet (wavelet transform) menyediakanpenggambaran frekuensi waktu dari sinyal. Padaawalnya, transformasi wavelet digunakan untukmenganalisis sinyal bergerak (non-stationarysignals). Sinyal bergerak ini dianalisis dalamtransformasi wavelet dengan menggunakanteknik multi-resolution analysis. Secara umumteknik multi-resolution analysis adalah teknikyang digunakan untuk menganalisis frekuensidengan cara frekuensi yang berbeda dianalisismenggunakan resolusi yang berbeda. Resolusidari sinyal merupakan ukuran jumlah informasidi dalam sinyal yang dapat berubah melaluioperasi filterisasi [POL98].

Transformasi wavelet memiliki dua seri dalampengembangannya yaitu Continous WaveletTransform (CWT) dan Discrete WaveletTransform (DWT). Semua fungsi yangdigunakan dalam transformasi CWT dan DWTditurunkan dari mother wavelet melaluitranslasi/pergeseran) dan penskalaan/kompresi.Mother wavelet merupakan fungsi dasar yang

Page 5: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 5 -

digunakan dalam transformasi wavelet [SRI03].Karena mother wavelet menghasilkan semuafungsi wavelet yang digunakan dalamtransformasi melalui translasi dan penskalaan,maka mother wavelet juga akan menentukankarakteristik dari transformasi wavelet yangdihasilkan. Oleh karena itu, perlu pencatatansecara teliti terhadap penerapan wavelet danpemilihan yang tepat terhadap mother waveletharus dilakukan agar dapat menggunakantransformasi wavelet secara efisien. Fungsi-fungsi yang termasuk di dalam keluarga waveletdipaparkan pada Gambar 3.

Gambar 3. Keluarga Wavelet (a)Haar,(b)Daubechies, (c)Coiflet, (d)Symlet,

(e)Meyer, (f)Morlet, (g)Mexican Hat. Dengansumbu x merupakan waktu, t dan sumbu y

merupakan (t) [SRI03].

Seri pengembangan Continous WaveletTransform (CWT) dipaparkan pada persamaan 1.

dts

ttx

ssXWT

*).(

1),( (1)

x(t) merupakan sinyal yang akan dianalisis, (t)adalah mother wavelet atau fungsi dasar yangdipilih. merupakan parameter translasi yangberhubungan dengan informasi waktu padatransformasi wavelet. Parameter skala sdidefinisikan sebagai |1/frekuensi| danberhubungan dengan informasi frekuensi.Dengan adanya penskalaan ini sinyal dapatdiperbesar atau dikompresi. Penskalaan besar(frekuensi rendah) menyebabkan sinyaldiperbesar dan dapat memberikan informasi detilyang tersembunyi di sinyal, sedangkanpenskalaan kecil (frekuensi tinggi)menyebabakan kompresi sinyal dan memberikaninformasi global dari sinyal.

Seri pengembangan kedua dari transfo rmasiwavelet adalah Discrete Wavelet Transform(DWT). Seri pengembangan ini merupakan seri

CWT yang didiskritkan. Dengan pendiskritanCWT ini maka perhitungan dalam CWT dapatdibantu dengan menggunakan komputer.

3.4. Discrete Wavelet Transform (DWT)

Dasar dari DWT dimulai pada tahun 1976dimana teknik untuk mendekomposisi sinyalwaktu diskrit ditemukan [SRI03]. Di dalamCWT, sinyal dianalisis menggunakanseperangkat fungsi dasar yang salingberhubungan dengan penskalaan dan transisisederhana. Sedangkan di dalam DWT,penggambaran sebuah skala waktu sinyal digitaldidapatkan dengan menggunakan teknikfilterisasi digital. Secara garis besar proses dalamteknik ini adalah dengan melewatkan sinyal yangakan dianalisis pada filter dengan frekuensi danskala yang berbeda.

Filterisasi sendiri merupakan sebuah fungsi yangdigunakan dalam pemrosesan sinyal. Waveletdapat direalisasikan menggunakan iterasi filterdengan penskalaan. Resolusi dari sinyal, yangmerupakan rata-rata dari jumlah detil informasidalam sinyal, ditentukan melalui filterasi ini danskalanya didapatkan dengan upsampling dandownsampling (subsampling).

Sebuah sinyal harus dilewatkan dalam duafilterisasi DWT yaitu highpass filter dan lowpassfilter agar frekuensi dari sinyal tersebut dapatdianalisis. Analisis sinyal dilakukan terhadaphasil filterisasi highpass filter dan lowpass filterdi mana highpass filter digunakan untukmenganalisis frekuensi tinggi dan lowpass filterdigunakan untuk menganalisis frekuensi rendah.Analisis terhadap frekuensi dilakukan dengancara menggunakan resolusi yang dihasilkansetelah sinyal melewati filterisasi. Analisisfrekuensi yang berbeda dengan menggunakanresolusi yang berbeda inilah yang disebut denganmulti-resolution analysis, seperti yang telahdisinggung pada bagian Transformasi Wavelet.

Pembagian sinyal menjadi frekuensi tinggi danfrekuensi rendah dalam proses filterisasihighpass filter dan lowpass filter disebut sebagaidekomposisi [TER06]. Proses dekomposisidimulai dengan melewatkan sinyal asal me lewatihighpass filter dan lowpass filter. Misalkansinyal asal ini memiliki rentang frekuensi dari 0sampai dengan rad/s. Dalam melewatihighpass filter dan lowpass filter ini, rentangfrekuensi di-subsample menjadi dua, sehinggarentang frekuensi tertinggi pada masing-masing

Page 6: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 6 -

subsample menjadi /2 rad/s. Setelah filterisasi,setengah dari sample atau salah satu subsampledapat dieliminasi berdasarkan aturan Nyquist[TER06, SRI03]. Sehingga sinyal dapat selalu

di-subsample oleh 2 ( ) dengan caramengabaikan setiap sample yang kedua.

Proses dekomposisi ini dapat melalui satu ataulebih tingkatan. Dekomposisi satu tingkat ditulisdengan ekspresi matematika pada persamaan 2dan 3.

n

tinggi nkhnxky ]2[][][ (2)

n

rendah nkgnxky ]2[][][ 3)

][kytinggi dan ][kyrendah adalah hasil dari

highpass filter dan lowpass filter, x[n]merupakan sinyal asal, h[n] adalah highpassfilter, dan g[n] adalah lowpass filter. Untukdekomposisi lebih dari satu tingkat, prosedurpada rumus 2 dan 3 dapat digunakan padamasing-masing tingkatan. Contoh penggambarandekomposisi dipaparkan pada Gambar 4 denganmenggunakan dekomposisi tiga tingkat.

Gambar 4. Dekomposisi wavelet tiga tingkat[SRI03]

Pada Gambar 4, ][kytinggi dan ][kyrendah yang

merupakan hasil dari highpass filter dan lowpass

filter, ][kytinggi disebut sebagai koefisien DWT

[POL98]. ][kytinggi merupakan detil dari

informasi sinyal, sedangkan ][kyrendah

merupakan taksiran kasar dari fungsipensakalaan. Dengan menggunakan koefisienDWT ini maka dapat dilakukan proses InverseDiscrete Wavelet Transform (IDWT) untukmerekonstruksi menjadi sinyal asal.

DWT menganalisis sinyal pada frekuensi berbedadengan resolusi yang berbeda melaluidekomposisi sinyal sehingga menjadi detilinformasi dan taksiran kasar. DWT bekerja padadua kumpulan fungsi yang disebut fungsipenskalaan dan fungsi wavelet yang masing-masing berhubungan dengan lowpass filter danhighpass filter [POL98]. Seperti yang telahdijelaskan sebelumnya dekomposisi inididasarkan pada aturan Nyquist yang salahsatunya mengatakan bahwa frekuensi komponensample harus kurang atau sama dengan setengahdari frekuensi sampling [AGI07]. Jadi diambilfrekuensi sample /2 dari frekuensi sampling dalam subsample oleh 2 pada dekomposisiwavelet. Sebagai penggambaran dekomposisiwavelet dengan sinyal asal x[n] yang memilkifrekuensi maksimum f = dipaparkan padaGambar 5.

Gambar 5. Dekomposisi wavelet denganfrekuensi sinyal asal f=0~ [SRI03]

Proses rekonstruksi diawali denganmenggabungkan koefisien DWT dari yang beradapada akhir dekomposisi dengan sebelumnya

meng-upsample oleh 2 ( ) melalui highpassfilter dan lowpass filter. Proses rekonstruksi inisepenuhnya merupakan kebalikan dar i prosesdekomposisi sesuai dengan tingkatan padaproses dekomposisi. Sehingga persamaanrekonstruksi pada masing-masing tingkatandapat ditulis sbb:

k

rendahtinggi kngkyknhkynx ]2[][]2[][][

(4)

Page 7: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 7 -

Proses rekonstruksi wavelet untuk mendapatkansinyal asal dengan tiga tingkatan digambarkanpada Gambar 6.

Gambar 6. Rekonstruksi wavelet tiga tingkat[SRI03]

3.5. Penerapan DWT dalam KompresiCitra

Kompresi dalam citra menggunakan DWTberhubungan dengan dekomposisi terhadap citratersebut. Citra yang merupakan sinyal bergerakini didekomposisi sama seperti cara dekomposisisinyal yang telah dipaparkan pada bagiansebelumnya.

Secara umum, citra (sinyal bergerak) merupakanrangkaian gelombang yang memiliki banyakpuncak dan lembah. Masing-masing gelombangdalam rangkaian gelombang dari sebuah citrabiasanya mewakili channel warna (Merah, Hijau,dan Biru). Puncak dan lembah citra dipusatkanke titik nol, selanjutnya transformasi sinyalmenyimpan jarak dari titik nol menuju titiksepanjang gelombang, jarak ini disebut dengankoefisien. Koefisien yang berdekatan kemudiandirata-rata untuk mendapatkan gelombang yanglebih sederhana dan menghasilkan citra denganresolusi atau tingkat kedetilan setengah darisemula. Koefisien yang telah dirata -ratakemudian dibagi lagi seterusnya hinggamendapatkan gelombang yang sangat sederhana.Proses ini merupakan dekomposisi pada citra.

Transformasi wavelet dapat menghasilkan versiresolusi citra yang sangat sederhana, oleh karenaitu diperlukan perkiraan bentuk umum sertawarna (informasi) dari ci tra untuk dapatmerekonstruksi sebuah citra.

Transformasi wavelet dapat mengidentifikasivariasi yang signifikan dalam sebuah citra.Variasi ini berhubungan dengan tempat di manaproses penyederhanaan terjadi. Pada saatdekomposisi citra menggunakan koefi sien yang

dirata-rata, selisih dari koefisien tersebut dicatat.Semakin kecil selisih dari koefisien maka variasidi dalam citra tersebut sedikit, dan ini merupakankandidat yang bagus untuk prosespenyederhanaan. Semakin besar selisih koefisienmaka ini menandakan detil dari citra tersebutsangat signifikan dan perlu untuk dipertahankan,biasanya yang memilki detil ini adalah garis atautepi dari citra.

Contoh dari proses dekomposisi dan rekonstruksicitra adalah, misalkan ada sebuah citra satudimensi yang memiliki empat nilai saja (empatpiksel dalam sebuah baris, memiliki tingkat abu -abu yang berbeda), yaitu

1, 3, 8, 6Selanjutnya diambil rata-rata dari pasanganpertama dan kedua hingga menghasilkan tingkatabu-abu sbb

2, 7Setelah citra telah disederhanakan, perlu untukmencatat informasi dari citra ini yaitu berupaselisih dari koefisien rata-rata. Selisih ini perludicatat karena setelah citra disederhanakan makaresolusinya berkurang menjadi setengah dan adainformasi yang hilang. Padahal informasi inidibutuhkan utnuk merekontruksi citra tersebut.Selisih dari koefisien rata-rata ini disebut dengankoefisien detil, dalam kasus ini koefisiendetilnya adalah 1 dan -1. Dengan bukti sebagaiberikut:2 + -1 = 12 – (-1) = 37 + 1 = 87 – 1 = 6Jika dekomposisi dilanjutkan ke tingkatselanjutnya maka akan diperoleh koefisien rata -rata 4.5 dan koefisien detil 2.5. Dengan mencatatkoefisien detil pada masing-masing tingkatandkomposisi ini, maka rekonstruksi citra unrukmenjadi citra asal dapat dilakukan [TEC07].

Secara teknis, dekomposisi citra yang merupakansinyal bergerak dapat digambarkan sepertidekomposisi sinyal menggunakan transformasiwavelet. Citra dengan dua dimensi (baris dankolom) dapat didekomposisi seperti Gam bar 7.Dengan I adalah citra, H() adalah highpassfilter, dan G() adalah lowpass filter.

Page 8: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 8 -

Gambar 7. Dekomposisi wavelet satu tingkatterhadap citra [TER06]

Dekomposisi pada citra seperti pada Gambar 7menghasilkan informasi rentang frekuensi yangberbeda yaitu LL, frekuensi rendah-rendah (low-low frequency), LH, frekuensi rendah-tinggi(low-high frequency), HL, frekuensi tinggi-rendah (high-low frquency), dan HH, frekuensitingi-tinggi (high-high frequency). Kesemuanyaini membentuk struktur piramid (Ga mbar 8) darisebuah citra [TER06]. Rentang frekuensi LLmerupakan rentang taksiran penskalaan,sedangkan rentang frekuensi LH, HL, dan HHmerupakan rentang frekuensi detil informasi[TER06].

Gambar 8. (a) Citra Lena asli, (b) Strukturpiramid dua tingkat, (c) Dekomposisi Lena

menggunakan Daubechies Wavelet satutingkat, (d) Dekomposisi Lena menggunakan

Haar Wavelet dua tingkat [TER06].

4. Watermarking

Watermark merupakan sebuah informasi yangdisisipkan pada media lain dengan tujuanmelindungi media yang disisipi oleh informasitersebut dari pembajakan, penyalahgunaan hakcipta, dsb. Watermarking sendiri adalah carauntuk menyisipkan watermark ke dalam mediayang ingin dilindungi hak ciptanya.

Watermarking berkembang seiringperkembangan zaman dengan munculnyawatermarking pada media digital atau disebutdengan digital watermarking . Digitalwatermarking dapat dijalankan pada berbagaimedia digital seperti citra digital, file suara, danvideo.

Salah satu prinsip dalam digital watermarkingadalah informasi yang disisipkan pada mediadigital tidak boleh mempengaruhi kualitas mediadigital tersebut. Jadi pada citra digital, matamanusia tidak bisa membedakan apakah citratersebut disisipi watermark atau tidak. Demikianpula jika diterapkan pada file suara atau musik,telinga manusia tidak bisa mendengar sisipaninformasi tadi. Sehingga pada digitalwatermarking terdapat persyaratan bahwa digitalwatermark atau informasi digital yang disisipkandalam dalam media digital haruslahimperceptible atau tidak terdeteksi oleh sistempenglihatan manusia (Human Visual System)atau sistem pendengaran manusia ( HumanAuditory System) [AGU01]. Digital watermarksendiri adalah sebuah kode identifikasi yangsecara permanen disisipkan ke dalam data digitaldengan membawa informasi yang berhubungandengan perlindungan hak cipta dan otentikasidata [LUM01].

Digital watermarking memanfaatkan kelemahansistem penglihatan dan sistem pendengaranmanusia untuk dapat menyisipkan digitalwatermark atau dapat disebut dengan watermarksaja. Jadi, digital watermarking dapat diartikansebagai suatu cara untuk penyembunyian ataupenanaman data/informasi tertentu, baik hanyaberupa catatan umum maupun rahasia, ke dalamsuatu data digital lainnya, tetapi tidak diketahuikehadirannya oleh indera manusia, inderapenglihatan atau indera pendengaran, danmampu menghadapi proses-proses pengolahansinyal digital sampai pada tahap tertentu[SUP00].

Page 9: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 9 -

4.1. Sejarah Watermarking

Sejarah watermarking sudah dimulai sejak 700tahun yang lalu. Pada akhir abad 13, pabrikkertas di Fabriano, Italia, membuat kertas yangdiberi watermark atau tanda-air dengan caramenekan bentuk cetakan gambar atau tulisanpada kertas yang baru setengah jadi. Ketikakertas dikeringkan, terbentuklah suatu kertasyang ber-watermark. Kertas ini biasanyadigunakan oleh seniman dan sastrawan untukmenulis karya mereka. Kertas yang sudahdibubuhi watermark tersebut sekaligus dijadikanidentifikasi bahwa karya seni di atasnya adalahmilik mereka [RIN06].

Perkembangan watermarking selanjutnya adalahwatermarking pada media digital. Watermarkingpada media digital ini mulai dikembangkan padatahun 1990 di Jepang dan tahun 1993di Swiss[RIN06].

4.2. Jenis Digital Watermarking

Watermarking pada data digital dilakukan untukdapat melindungi kepemilkian data digital yangdapat dengan mudah disebarkan melalui internetatau media digital lain seperti magnetic disk.Perlindungan kepemilikan ini dapat dilakukandengan cara penyisipan dan penyembunyianinformasi pada data digital sehingga kepemilkandata digital dapat dibuktikan.

Secara umum digital watermarking adalahproses untuk menyisipkan data yang disebutdengan watermark ke dalam objek multimediadengan sebuah cara sehingga watermarknantinya dapat dideteksi atau diekstraksi dengantujuan penegasan kepemilkan [TER06]. Digitalwatermarking ini dibagi menjadi empat jenisberdasarkan media digital yang disisipi, yaitu:1. Text Watermarking

Watermark disisipkan pada media digitaljenis dokumen atau teks.

2. Image WatermarkingWatermark disisipkan pada citra digital.

3. Audio WatermarkingWatermark disisipkan pada file audio digitalseperti mp3, mpeg, dsb.

4. Video WatermarkingWatermark disisipkan pada gambar bergerakatau disebut dengan video digital.

4.3. Digital Image Watermarking

Kebutuhan terhadap perlindungan kepemilikancitra digital mendorong untuk dikembangkannyateknik penyembunyian data pada citra digital.Data yang disembunyikan atau disisipkan padacitra digital dapat berupa teks, citra, atau suara.Secara umum proses watermarking pada citradigital dipaparkan pada Gambar 9 dimana citradigital disisipi dengan watermark menggunakankunci sebagai sarana kepemilikan untuk dapatmembuka watermark yang disisipkan melaluiencoder yang berisi algoritma penyisipanwatermark ke dalam citra digital.

Gambar 9. Penyisipan watermark [KUT99]

Citra ber-watermark yang dihasilkan dari proseswatermarking tidak berbeda jauh secara visualdengan citra digital asalnya. Hal ini disebabkankarena pengubahan dari citra digital asal ke citraber-watermark hanya berpengaruh sedikitterhadap perubahan warna dari citra digital,sehingga sistem penglihatan manusia ( HumanVisual System) tidak dapat mempersepsiperubahan tersebut.

Proses watermarking perlu didukung denganproses ekstrasi watermark dari citra ber-watermark. Proses ekstraksi ini bertujuan untkmendapatkan kembali citra digital asal danwatermark yang disisipkan dalam citra digitaltersebut. Umumnya proses ekstraksi melibatkanproses pembandingan citra digital asal dengancitra ber-watermark untuk mendapatkanwatermark yang disisipkan, seperti yangdigambarkan pada Gambar 10.

Page 10: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 10 -

Gambar 10. Ekstraksi watermark [KUT99]

Teknik di dalam Digital Image Watermarkingterbagi menjadi dua domain yaitu, domainspasial, penyisipan watermark dilakukan secaralangsung ke dalam pixel citra, dan domaintransform yang menyisipkan watermark kedalam koefisien transformasi [RIN06].

Digital Image Watermarking sendiri memlikibeberapa jenis teknik yang memiliki keunggulandan kelemahan masing-masing. Biasanya teknikwatermarking yang kuat (susah dipecahkan olehberbagai serangan) memiliki kualitas gambarber-watermark yang kurang memuaskan,demikian juga sebaliknya, teknik watermarkingyang menghasilkan kualitas gambar yangmemuaskan biasanya kurang kuat menghadapiserangan [KUT99]. Secara garis besar teknikwatermarking dibedakan menjadi dua yaitu[GIL00]:1. Private Watermarking / Incomplete

Watermarking / Escrow WatermarkingMerupakan teknik watermarking yangmembutuhkan citra asli dan citra ber -watermark untuk megekstraksi watermark.

2. Public Watermarking / CompleteWatermarking / Oblivious Watermarking /Blind WatermarkingTeknik watermarking yang tidakmembutuhkan citra asli atau watermarkyang disisipkan untuk melakukan ekstraksi.

4.4. Teknik dalam Digital ImageWatermarking

Seperti yang telah dibahas pada subbabsebelumnya tentang domain dalam teknik DigitalImage Watermarking yaitu domain spasial dandomain transform. Penyisipan watermark dalamdomain spasial dilakukan secara langsung padapiksel-piksel penyusun sebuah cit ra digital.Contoh metode yang termasuk dalam teknikdengan domain spasial adalah LSB (LeastSignificant Bit) yang me-watermark sebuah citradigital dengan mengganti bit LSB-nya dengan bitdata, metode lain dalam domain spasial yaitu

metode patchwork yang menanamkan watermarksebesar 1 bit pada citra digital denganmenggunakan pendekatan statistik [SUP00].

Untuk metode yang digunakan pada teknikdalam domain transform, biasanya berhubungandengan transformasi sinyal yang digunakandalam bidang matematika. Watermark disisipkanke dalam koefisien transformasi tergantung darijenis transformasi yang digunakan. Beberapajenis transformasi yang sering digunakan yaituDiscrete Fourier Transform (DFT), DiscreteCosine Transform (DCT), Discrete WaveletTransform (DWT), dan Discrete LaguerreTransform (DLT). Inti watermarking dalamdomain transform adalah sebuah transformasibalikan (inverese transform) harus dijalankanuntuk mendapatkan citra ber -watermark[TER06].

Spread spectrum merupakan salah satu contohmetode dalam domain transform. Metode inimemanfaatkan transformasi sinyal dengan caramentransformasikan citra digital ke dalamdomain frekuensi, kemudian bit watermarkdisisipkan pada koefisien transformasi.Penyisipan watermark ini dilakukan dengan caramenyebarkan watermark diantara banyakkomponen frekuensi [RIN06].

4.5. Serangan terhadap Citra Ber -watermark

Serangan terhadap citra ber -watermarkumumnya bertujuan untuk menghilangkanwatermark yang disisipkan di dalam citra digitaltersebut. Serangan ini disebut sebagai seranganyang disengaja. Serangan yang tidak disengajabiasanya berhubungan dengan pengubahan citradigital, pengubahan ini dapat berupa cropping,rotation, kompresi, dll.

Secara umum jenis serangan terhadap citra ber -watermark dibagi menjadi dua, yaitu seranganstandar (standard attack) dan malicious attack.Malicious attack merupakan serangan yangmemilki tujuan untuk menghilangkan watermark[VAN02]. Pengujian terhadap citra ber -watermark menggunakan serangan hanya dapatdilakukan dengan menggunakan standard attacksaja. Hal ini disebabkan karena dalam maliciousattack umumnya pihak penyerang mencarialgoritma penyisipan dan kunci yang digunakansaat penyisipan watermark. Serangan jenismalicious attack ini tetntunya tidak dapatdiujikan karena algoritma dan kunci yang

Page 11: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 11 -

digunakan tentunya sudah diketahui olehpenyisip watermark.

4.5.1. Serangan Standar (Standard Attack)

Serangan standar biasanya merupakan seranganyang tidak disengaja untuk merusak ataumendapatkan watermark di dalam citra ber-watermark. Contoh dari jenis serangan standar(standard attack) adalah sbb:1. Cropping

Cropping merupakan serangan yang umumkarena banyak orang sering menginginkanbagian tertentu dari sebuah citra saja. Untukdapat mengatasi serangan ini dapatdilakukan dengan cara menyebarkanwatermark pada tempat-tempat yangmemungkinkan terjadinya serangan[TER06].

2. Serangan geometris (geometrical attack)Serangan geometris sering tidak secarasengaja bertujuan untuk menghilangkanwatermark pada citra yang sudah ber -watermark. Serangan geometris inimenyebabkan pendeteksi watermarkkehilangan sinkronisasinya dengan citra ber -watermark. Beberapa yang termasuk dalamserangan geometris adalah rotasi citra,penskalaan ulang citra, pengubahan aspectratio, translasi, dsb [TER06].

3. KompresiSerangan ini juga merupakan serangan yangsering dilakukan secara tidak sengaja.Kompresi sering dilakukan pada filemultimedia seperti audio, video, dan citra.Watermark yang disisipkan biasanya lebihtahan terhadap kompresi yang memlikidomain sama dengan domain yang dipakaipada saat watermarking. Misalnya citra yangdisisipi watermark menggunakan DCT(Discrete Cosine Transform) lebih tahanterhadap kompresi JPEG daripada citra yangdisisipi watermark dalam domain spasial[TER06]. Atau citra yang disispi watermarkmenggunakan DWT (Discrete WaveletTransform) lebih kuat terhadap kompresiJPEG2000.

4. Penambahan noiseCitra digital sangat rentan mendapatkanserangan berbagai macam jenis noise. Adabeberapa cara yang menyebabkan suatunoise dapat berada didalam sebuah citra,bergantung bagaimana citra tersebutdiciptakan. Sebagai contoh, jika citramerupakan hasil scan foto yang berasal dari

negatif film, maka negatif film inimerupakan sumber noise. Noise juga bisamerupakan akibat dari kerusakan film ataujuga bisa berasal dari scanner itu sendiri.Jika citra diperoleh secara langsung dalamformat digitalnya, mekanisme dalammendapatkan data digital tersebut juga dapatmenyebabkan adanya noise. Penyebarandata citra secara elektronik bisa jugamenghasilkan noise.

5. FilterisasiFilterisasi umum digunakan pada citra.Beberapa filter yang sering digunakan yaitugaussian filter, sharpening filter, dsb. Untukmengani jenis serangan ini watermark dapatdisisipkan pada frekuensi yang palingsedikit berubah jika terjadi kompresi,dengan memperkirakan filterisasi apa sajayang umum digunakan [TER06].

4.5.2. Malicious Attack

Untuk jenis serangan kedua, yaitu maliciousattack masih dibagi lagi menjadi tiga jenisserangan yaitu penghilangan watermark(watermark removal), deteksi atau perkiraanwatermark (watermark detection or estimation ),dan penulisan watermark (watermark writing)[VAN02]. Penjelasan beserta contoh masing -masing jenis serangan dipaparkan sbb:1. Penghilangan watermark

Dalam penghilangan watermark seorangpenyerang tidak perlu berhubunganlangsung dengan semantik dari watermarkyang disisipkan. Artinya seorang penyerangtidak perlu mengambil watermark yangdisisipkan tapi hanya perlu menghilangkanpesan yang dimaksud di dalam watermarktersebut dengan cara memodifikasi sinyalwatermark sehingga pendeteksi tidakberhasil mendeteksi adanya watermark yangdisisipkan. Contoh jenis serangan ini adalahserangan kolusi (collusion attack). Serangankolusi ini biasanya terjadi pada citra ber -watermark yang memiliki banyak salinandengan watermark berbeda. Serangan kolusidijalankan dengan cara meratakan setiapsalinan dan menurunkan energi watermarkdibandingkan dengan citra asalnya[VAN02].

2. Deteksi atau perkiraan watermarkSerangan ini menitik beratkan pad apencarian modifikasi yang telah dilakukanterhadap citra asal sehingga dapatmerepresentasikan watermark yang

Page 12: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 12 -

disisipkan. Serangan biasanya dilakukandengan memperkirakan citra asal danmengambil perbedaan antara citra asal hasilperkiraan tersebut dengan watermark.Sebenarnya serangan ini lebih tepatdikatakan sebagai perantara untukmelakukan serangan sesungguhnya terhadapcitra ber-watermark [VAN02].

3. Penulisan watermarkCara yang digunakan dalam jenis seranganini biasanya adalah redundansiwatermarking atau memberi watermarkkembali pada citra yang sudah ber -watermark.

4.6. Watermarking menggunakan DWT

Discrete Wavelet Transform (DWT) merupakansalah satu kakas yang banyak digunakan dalamteknik watermarking dengan domain transform.Watermarking yang berbasis wavelet adalahpendekatan yang populer karena kekuatannyamelawan malicious attack [KEJ04].

Citra digital sebelumnya didekomposisimenggunakan DWT untuk dapat menyisipkanwatermark, selanjutnya dijalankan IDWT untukmembentuk citra ber-watermark. Inilah prosesumum watermarking menggunakan DiscreteWavelet Transform (DWT). Proses inidipaparkan pada Gambar 11.

Gambar 11. Penyisipan watermarkmenggunakan Discrete Wavelet Transform

(DWT) [KEJ04]

Secara umum penyisipan watermark dilakukandengan cara memodifikasi koefisien padarentang frekuensi LL, LH, HL, atau HH yangmerupakan rentang frekuensi hasil dekomposisicitra menggunakan wavelet (tinjau kembaliGambar 9 dan Gambar 10). Data watermark inidapat dianggap sebagai rangkaian bilangan wdengan panjang L, yang disisipkan padakoefisien rentang frekuensi yang dipilih f.

Algoritma umum penyisipan watermark padakoefisien rentang frekuensi adalah:

LkkKkwff ,...,1),()(.' (5)

Dimana merupakan kekuatan penyisipan yangmengontrol tingkat kekuatan penyisipan

watermark dan 'f adalah koefisien sinyal asalyang telah dimodifikasi. Penyisipan watermarkpada citra digital menggunakan DWT inidilakukan pada koefisien rentang frekuensi(koefisien DWT) sebelum direkonstruksimenggunakan IDWT untuk menjadi citra ber-watermark. Kunci K, berguna dalam prosespenyisipan watermark sebagai informasitambahan untuk citra yang disisipi watermark.Pemasukan kunci yang salah saat menjalankanproses ekstraksi watermark menyebabkanwatermark hasil ekstraksi tidak sesuai denganwatermark yang disisipkan saat prosespenyisipan watermark.

5. Kualitas Citra

Penghitungan kualitas citra dapat dilakukandengan dua cara, yaitu menghitung peak signal-to-noise ratio (PSNR) sebagai pembandingkualitas citra hasil rekonstruksi dengan citra asal.Cara yang kedua adalah menghitung galat/ errorcitra watermark yang dihasilkan dari prosesekstraksi citra.

5.1. Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)

Istilah peak signal-to-noise ratio (PSNR) adalahsebuah istilah dalam bidang teknik yangmenyatakan perbandingan antara kekuatan sinyalmaksimum yang mungkin dari suatu sinyaldigital dengan kekuatan derau yangmempengaruhi kebenaran sinyal tersebut. Olehkarena banyak sinyal memiliki dynamic rangeyang luas, maka PSNR biasanya diekspresikandalam skala logarithmic decibel.

PSNR didefinisikan melalui signal-to-noise ratio(SNR). SNR digunakan untuk mengukur tingkatkualitas sinyal. Nilai ini dihitung berdasarkanperbandingan antara sinyal dengan nilai derau.Kualitas sinyal berbanding lurus dengan dengannilai SNR. Semakin besar nilai SNR semakinbaik kualitas sinyal yang dihasilkan. Nilai PSNRbiasanya berkisar antara 20 dan 40. PSNR ini

Page 13: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 13 -

dilaporkan dengan ketepatan/presisi sebanyakdua desimal poin[HEN03].

Pertama yang dilakukan adalah menghitung nilaimean squared error (MSE) dari suatu citra hasilrekonstruksi. MSE dihitung untuk seluruh pixeldalam citra. Root mean squared error (RMSE)adalah akar dari MSE.

2

2)],(),([

N

jiFjifMSE

(6)

N2 menyatakan hasil perkalian panjang dan lebarcitra dalam pixel. F(i,j) merupakan citra hasilrekonstruksi, sedangkan f(i,j) adalah citra asal.

Berdasarkan persamaan MSE tersebut, makanilai PSNR dapat dihitung dengan persamaan 7.Nilai PSNR direpresentasikan dalam skaladesibel (dB).

RMSEPSNR

255log20 10 (7)

Nilai 255 dalam rumus 7 merupakan batas atasdari sebuah nilai pixel.

5.2. Penghitungan Galat/Error

Persentasi galat/error digunakan untukmenginformasikan jumlah bit galat dari seluruhbit watermark. Penghitungan galat in imerupakan penghitungan persentase jumlahkesalahan pada citra watermark hasil ekstraksidibandingkan dengan citra watermark asal yangdisisipkan.

%100N

nG error (8)

dengan,G = persentase galatnerror = jumlah bit watermark yang berbeda

dengan bit watermark asalN = panjang bit watermark yang

disisipkan

6. Human Visual System (HVS)

Sistem penglihatan manusia memilki tingkatsensitivitas yang berbeda terhadap warna dantingkat kecerahan. Secara umum mata manusia

lebih peka terhadap perubahan tingkat kecerahandaripada perubahan warna. Sistem penglihatanmanusia ini dimulai dari mata yang digunakanuntuk menangkap cahaya dan warna dari suatubenda, lalu memproyeksikannya di dalam otak.

Sistem penglihatan manusia juga memilikisensitivitas terhadap cahaya dan warna tertentu.Kesensitivan ini berguna untuk menentukanbagian yang paling tepat di dalam sebuah citrauntuk menyisipkan watermark.

7. Dekomposisi Citra Digital yangAkan Disisipi Watermark

Dekomposisi citra digital yang akan disisipiwatermark atau citra host merupakan langkahpertama yang harus dilakukan untuk dapatmenyisipkan watermark ke dalamnya.Dekomposisi citra digital ini dilakukan denganmenggunakan Discrete Wavelet Transform(DWT), tepatnya menggunakan Haar wavelet.Adapun proses yang perlu dijalankan untukmendekomposisi citra adalah sbb:1. Dekomposisi citra berdasarkan Discrete

Wavelet Transform (DWT) sehinggamenghasilkan rentang frekuensi LL, LH,HL, dan HH.

2. Dekomposisi citra digital satu tingkatsehingga menghasilkan LL1, LH1, HL1, danHH1.

3. Dekomposisi terhadap citra digitaldilakukan dua tingkat sehingga LL 1 menjadiLL2, LH2, HL2, dan HH2 (Gambar 12).

Gambar 12. Dekomposisi citra host [TER06]

8. Proses Penyisipan CitraWatermark

Penyisipan citra watermark diawali denganmengubah susunan citra watermark ke dalamrangkaian matriks. Selanjutnya penyisipanwatermark dilakukan dengan langkah-langkahsbb:1. Setelah citra host didekomposisi dalam l

tingkatan DWT, watermark disisipkan ke

Page 14: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 14 -

dalam rentang frekuensi LH l atau HLl,(l{2,3,4}).

2. Mencari koefisien terbesar fLH dari darirentang frekuensi LH atau koefisien terbesarfHL dari rentang frekuensi HL.

3. Menyisipkan w ke dalam rentang frekuensiLH atau HL dengan persamaan:

LnmnmKnmwnmfnmf LHLH ,...,1,);,(),(.),(),(' (9)

LnmnmKnmwnmfnmf HLHL ,...,1,);,(),(.),(),(' (10)

Dimana LHf (m,n) merupakan koefisien

terbesar yang dipilih dan LHf (m,n)

merupakan koefisien yang dimodifikasi padaposisi (m,n) untuk rentang frekuensi LH.

HLf (m,n) merupakan koefisien terbesar

yang dipilih dan HLf HLf (m,n) merupakan

koefisien yang dimodifikasi pada posisi(m,n) untuk rentang frekuensi HL. , sepertiyang telah dijelaskan di dalam bab DasarTeori, merupakan kekuatan penyisipanwatermark atau dapat dikatakan sebagaifaktor skala persentase dari citra host dancitra watermark pada citra ber-watermarkyang dibentuk. Bentuk kunci K ini adalahsebuah array yang memiliki panjangtertentu dengan panjang maksimal adalahsepanjang watermark. Kunci K ditambahkandalam proses penyisipan watermarkmealalui proses penjumlahan terhadap nilaiwatermark pada indeks yang bersesuaian.

4. Menjalankan Inverse Discrete WaveletTransform (IDWT) untuk membentuk citraber-watermark.

9. Pendeteksian dan EkstraksiWatermark

Ekstraksi watermark dilakukan tanpamenggunakan citra asal atau citra host.Pendeteksian ada tidaknya watermark dalamcitra dilakukan dengan menggunakanpembandingan koefisien yang bersesuaian padacitra ber-watermark dengan nilai ambang. Jikakoefisien dari rentang frekuensi yang berkorelasilebih besar daripada nilai ambang makawatermark terdeteksi di dalam citra. Langkah -langkah ekstraksi watermark adalah sbb:

1. Citra ber-watermark didekomposisi dalamdua tingkatan DWT.

2. Memilih koefisien citra ber-watermark dari

rentang frekuensi LH dan HL yaitu LHf dan

HLf .

3. Mecari koefisien citra host dari rentang

frekuensi LH dan HL yaitu LHf dan HLf .

4. Melakukan perbandingan koefisien citra ber-wateremark dengan koefisien citra hostuntuk menghasilkan watermark.

5. Menjalankan Inverse Discrete WaveletTransform (IDWT) untuk membentuk citrawatermark.

6. Secara umum proses ekstraksi watermark inimerupakan kebalikan dari proses penyisipanwatermark yang telah dijelaskansebelumnya.

10. Deskripsi Umum Sistem untukWatermarking

Sistem dirancang untuk dapat melakukan prosespenyisipan watermark ke dalam sebuah citradigital. Watermark yang disisipkan berupa citrahitam putih yang dipilih sebagai masuk an bagisistem.

Sistem ini dibangun pada satu lingkunganpengembangan saja yaitu pada PC (PersonalComputer). Sehingga proses watermarking danekstraksi dilakukan pada lingkunganpengembangan yang sama. Untuk itu userdiharuskan memilih proses yang diingi nkan padaawal berjalannya sistem. Proses watermarkingberguna untuk melakukan watermarking padacitra host, sedangkan proses ekstraksi bergunauntuk melakukan ekstraksi watermark dari citradigital yang sudah ber-watermark.

Ekstraksi watermark dirancang untuk dapatmelakukan pembandingan antara citra hostdengan citra ber-watermark untuk mendapatkanwatermark. Citra ber-watermark dimasukkan kedalam sistem sehingga dapat dilakukan prosesekstraksi watermark. Secara umum arsitektursistem yang dibangun pada kedua lingkungandapat dilihat pada Gambar 13.

Page 15: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 15 -

Gambar 13. Arsitektur Sistem

11. Implementasi Sistem

Perangkat lunak yang dibuat diberi namaCammar. Nama Cammar diambil dari CameraMark yang berarti perlindungan citra digitalyang berasal dari pengambilan kamera.

Lingkungan yang digunakan untuk membangunperangkat lunak Cammar adalah lingkungandesktop berbasis Java, dan sistem operasi yangdigunakan adalah Windows XP Home EditionService Pack 2.

Perangkat keras yang digunakan dalampengembangan perangkat lunak Cammar adalahseperangkat komputer dengan spesifikasi sebagaiberikut :1. Monitor: 15 inch2. CPU: Intel Pentium M 1.73 GHz3. Hard Disk: 80GB4. Memori: 512 MB DDRAM5. VGA Card: On board6. Perangkat Masukan: Tetikus, Papan Kunci

Bahasa pemrograman yang digunakan untukmembangun Cammar adalah Java versi 1.6.Sedangkan kompilator sekaligus IDE yangdigunakan untuk memudahkan pengembanganperangkat lunak adalah NetBeans 6.0.

12. Hasil Pengujian

Citra yang digunakan untuk pnyisipanwatermark ditampilkan pada Tabel 1, sedangkancitra untuk watermark ditampilkan pada Tabel 2.

Hasil pengujian kinerja perangkat lunak, denganmenggunakan variasi ukuran citra dan variasiformat citra, dapat menghasilkan citra ber -

watermark sebagai hasil proses penyisipanwatermark yang tidak berebeda jauh dengan citraasalnya. Hal ini dibuktikan dengan skala nilaiPSNR sekitar 50 yang merupakan nilai PSNRbesar. Hal ini menandakan bahwa citra yangdihasilkan dari proses penyisipan watermarktidak berbeda jauh dengan citra asalnya.

Hasil dari pengujian ketahanan perangkat lunakberjalan baik untuk pengujian kesalahanmemasukkan nilai kunci. Hal ini ditandai denganhasil ekstraksi yang tidak sesuai denganwatermark asalnya. Hasil pengujian terhadapserangan berupa blur dan noise hanya berajalanbaik untuk skala kecil. Hasil ekstraksi dari duaserangan ini memang tidak sempurnamenghasilkan citra watermark seperti citrawatermark asal, namun citra ini masih dapatdikenali. Untuk pengubahan format citra, hanyaberjalan baik untuk pengubahan ke format BMP.Untuk pengubahan ke format JPG yang melaluikompresi JPEG, hasilnya masih dapat dikenali,namun tidak sempurna. Hasil pengujianketahanan perangkat lunak ini dipaparkan padaTabel 7.

Tabel 1. Tabel File Citra AsalNo Nama

fileUkuranCitra

Citra

1. Bunga800.jpg

800 x600pixel

2. Bunga1024.jpg

1024 x768pixel

3. Bunga1280.jpg

1280 x960pixel

4. Bunga2048.jpg

2048 x1536pixel

Page 16: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 16 -

5. MawarJPG.jpg

1024 x768pixel

6. MawarBMP16.bmp

1024 x768pixel(16 bit)

7. MawarBMP24.bmp

1024 x768pixel(24 bit)

8. MawarBMP32.bmp

1024 x768pixel(32 bit)

9. MawarPNG.png

1024 x768pixel

10. KeretaBMP.bmp

1024 x768pixel

11. KeretaJPG.jpg

1024 x768pixel

12. KeretaPNG.png

1024 x768pixel

Tabel C- 1. Tabel Citra WatermarkNo Nama

FileUkuranCitra

Citra

1. Watermark01.bmp

340 x200pixel

2. Watermark02.bmp

340 x200pixel

Tabel 3. Tabel Hasil Pengujian KinerjaPerangkat Lunak (Variasi Ukuran CitraAsal)No Citra

asalCitrawatermark

Hasilpenyisipan

Hasilekstraksi

1. Bunga800.jpg

Watermark01.bmp

2. Bunga1024.jpg

Watermark01.bmp

3. Bunga1280.jpg

Watermark01.bmp

4. Bunga2048.jpg

Watermark01.bmp

JavaMessage :Out ofMemoryError

Tidak Ada

Tabel 4. Tabel Nilai PSNR Hasil PengujianKinerja Perangkat Lunak(Variasi Ukuran Citra Asal)No Citra asal Citra

watermarkNilaiPSNR

1. Bunga800.jpg

Watermark01.bmp

48.12

2. Bunga1024.jpg

Watermark01.bmp

50.27

3. Bunga1280.jpg

Watermark01.bmp

52.21

4. Bunga2048.jpg

Watermark01.bmp

TidakAda

Tabel 5. Tabel Hasil Pengujian KinerjaPerangkat Lunak (Variasi Format Citra Asal)No Citra

asalCitrawatermark

Hasilpenyisipan

Hasilekstraksi

1. MawarJPG.jpg

Watermark02.bmp

2. MawarBMP16.bmp

Watermark02.bmp

3. MawarBMP24.bm

Watermark02.b

Page 17: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 17 -

p mp4. Mawa

rBMP32.bmp

Watermark02.bmp

5. MawarPNG.png

Watermark02.bmp

6. KeretaBMP.bmp

Watermark02.bmp

7. KeretaJPG.jpg

Watermark02.bmp

8. KeretaPNG.png

Watermark02.bmp

Tabel 6. Tabel Nilai PSNR Hasil PengujianKinerja Perangkat Lunak(Variasi Format Citra Asal)No Citra asal Citra

watermarkNilaiPSNR

1. MawarJPG.jpg

Watermark02.bmp

50.24

2. MawarBMP16.bmp

Watermark02.bmp

-75.43

3. MawarBMP24.bmp

Watermark02.bmp

50.24

4. MawarBMP32.bmp

Watermark02.bmp

50.24

5. MawarPNG.png

Watermark02.bmp

50.24

6. KeretaBMP.bmp

Watermark02.bmp

50.24

7. KeretaJPG.jpg

Watermark02.bmp

50.24

8. KeretaPNG.png

Watermark02.bmp

50.24

Pada pengujian ketahanan perangkat lunak, citraasal yang dipilih adalah Bunga1024.jpg,sedangkan citra watermark-nya adalahWatermark01.bmp.

Tabel 7. Tabel Hasil Pengujian KetahananPerangkat LunakNo Jenis

serangan

Keterangan

Hasilserangan

Hasilekstraksi

1. Kesalahanmemasukkankunciuntukekstraksi

Kunciyangdigunakan1

2. Blurcitradigital

Blur

3. Blurcitradigital

MotionBlur2pixel

4. Blurcitradigital

MotionBlur25pixel

5. Pemberianderau(noise)

Noise2%

6. Pemberianderau(noise)

Noise10%

7. Rotate citradigital

Rotate 10o

8. Rotate citradigital

Rotate 90o

10. Sharpencitradigital

Page 18: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 18 -

11. Croppingcitradigital

12. Pengubahanformat citradigital

PengubahandariPNGmenujuBMPkembali kePNG

13. Pengubahanformat citradigital

PengubahandariPNGmenuju JPGkembali kePNG

14. Pengubahanformat citradigital

KompresiJPEG.

13. Kesimpulan

Kesimpulan yang dapat diambil adalah:1. Penyisipan citra watermark ke dalam citra

asli menggunakan Discrete WaveletTransform (DWT) adalah denganmenyisipkan citra watermark ke dalamkoefisien wavelet dari citra asli.

2. Dekomposisi citra digital menggunakanDiscrete Wavelet Transform (DWT)dilakukan dengan cara mengambil koefisienwavelet dari citra tersebut, koefisienwavelet juga yang digunakan untuk dapa tmerekonstruksi citra kembali menggunakanInverse Discrete Wavelet Transform(IDWT).

3. Ekstrasi watermark yang disisipkanmenggunakan Discrete Wavelet Transform(DWT) dilakukan dengan cara mengambilwatermark dari koefisien wavelet dari citratersebut.

4. Haar wavelet merupakan teknik dalamkeluarga wavelet yang paling mudah

penerapannya, namun hal ini diimbangidengan kurang tahannya terhadap serangandibandingkan teknik wavelet yang lain. Halini dibuktikan dengan pengujianmenggunakan standard attack yang hanyamenghasilkan citra watermark dengankualitas baik untuk serangan minimum danpengubahan format file citra saja.

14. Saran

Beberapa saran untuk pengembangan antara lain:1. Kakas Discrete Wavelet Transform (DWT)

yang digunakan adalah Haar Wavelet, untukpengembangan selanjutnya dapat digunakanjenis DWT lain seperti Daubechies, Coiflet,Symlet, Meyer, Morlet, dan Mexican Hat.Teknik-teknik ini merupakan teknik yanglebih tahan terhadap serangan dibandingkanHaar wavelet.

2. Citra watermark yang digunakan hanya citrahitam putih, untuk pengembanganselanjutnya dapat menggunakan citraberwarna.

3. Pengujian yang dilakukan pada beberapapengujian terhadap standard attack. Untukpengembangan selanjutnya diharapkan dapatdilakukan pengujian terhadap semua jenisstandard attack.

15. Daftar Pustaka

[AGI07] Agilent Technologies. EvaluatingOscilloscope Sample Rates vs.Sampling Fidelity: How to Makethe Most Accurate DigitalMeasurements.http://www.agilent.com. diaksestanggal 10 Juni 2007

[AGU01] Agung, Wiseto P (2001). DigitalWatermarking : TeknologiPelindung HAKI Multimedia .ElektroIndonesia.www.elektroindonesia.com.

[ANS07] Answer.com (2007). Wavelet.www.answer.com. Diakses tanggal11 April 2007.

[GIL00] Gilani, S. Asif Mahmood; A. N.Skodras (2000). DLT-BasedDigital Image Watermarking .University of Patras.

[GIR00] Girod, Bernd (2000). Human

Page 19: WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE ...informatika.stei.itb.ac.id/~rinaldi.munir/TA/Makalah_TA Dean... · - 1 - WATERMARKING PADA CITRA DIGITAL MENGGUNAKAN DISCRETE

- 19 -

Visual Perception.TelecommunicationsLaboratory,University of Erlangen,Nuremberg, Germany.

[HAR99] Hartung, Frank; Jonathan K. Su;Bernd Girod (1999). SpreadSpectrum Watermarking:Malicious Attacks andCounterattacks.TelecommunicationsLaboratory,University of Erlangen,Nuremberg, Germany.

[HEN03] Hendrawan, Shanty Meliani(2003). Robust and Non BlindWatermarking pada Citra Dijitaldengan Teknik Spread Spectrum.Institut Teknologi Bandung.

[HON05] Hongjun, Wang; Li Na (2005). Analgorithm of digital imagewatermark based onmultiresolution wavelet analysis .Shangdong University.

[IMA07] Image Permanence Institute.www.imagepermanenceinstitute.org/ . diakses tanggal 11 April 2007.

[KEJ04] Kejriwal, Arun; Sumit Gupta;Alexandru Nicolau; Nikil Dutt;Rajesh Gupta (2004). ProxybasedTask Partitioning of WatermarkingAlgorithms for Reducing EnergyConsumption in Mobile Devices .University of California.

[KIS07] Kiselev, Andrey (2007).Fundamentals of the WaveletsTransform Theory.www.basegroup.ru. diakses tanggal11 April 2007.

[KUT99] Kutter, Martin; Fabien A. P.Petitcolas (1999). A FairBenchmark for ImageWatermarking Systems . TheInternational Society for OpticalEngineering.

[LUM01] Lumini, Alessandra; Dario Maio(2001). Approach to Digital ImageWatermark. Watermark Lab,Università di Bologna.

[OSU07] Oregon State University. Adaptive-Quantization Digital Image Sensorfor Low-PowerImage.osulibrary.oregonstate.edu.diakses tanggal 11 April 2007.

[POL98] Polikar, Robi (1998). MultiResolution Analysis : The DiscreteWavelet Transform. DurhamComputation Center, Iowa State

University.[RIN06] Munir, Rinaldi (2006). Diktat

Kuliah IF5054 Kriptografi . InstitutTeknologi Bandung.

[ROO02] Roorda, Austin (2002). HumanVisual System – Image Formation.University of California.

[SAL06] Salomon, David. Human VisualSystem (2006). California StateUniversity. 2006.

[SRI03] Sripathi, Deepika (2003). EfficientImplementations of DiscreteWavelet Transform using FPGAs .Florida State University.

[SUP00] Supangkat, Suhono H.;Kuspriyanto; Juanda (2000).Watermarking sebagai TeknikPenyembunyian Label Hak Ciptapada Data Digital. DepartemenTeknik Elektro, Institut TeknologiBandung.

[TEC03] Technical Advisory Service forImages (2003). New Digital ImageFile Formats.http://www.tasi.ac.uk. diaksestanggal 11 April 2007.

[TEC05] Technical Advisory Service forImages (2005). File Formats andCompression.http://www.tasi.ac.uk. diaksestanggal 11 April 2007.

[TEC06] Technical Advisory Service forImages (2005). The Digital Image.http://www.tasi.ac.uk. diaksestanggal 11 April 2007.

[TEC07] Technical Advisory Service forImages. What is WaveletCompression?.http://www.tasi.ac.uk/advice/wavelet.html. diakses tanggal 11 April2007.

[TER06] Terzija, Nataša (2006). RobustDigital Image WatermarkingAlgorithms for CopyrightProtection. Universität Duisburg-Essen.

[VAN02] Van der Veen, Michiel; AwekeNegash Lemma; Fons Bruekers;Javier Aprea; Ton Kalker (2002).Security Issues in Digital AudioWatermarking. Philip ResearchLaboratories/Philip Digital SystemLaboratories, Netehrland.