## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Analisa Metode Imagehash Untuk Mendeteksi Orisinalitas Citra Digital
Gideon Sinaga 1*
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1* gideon96sinaga@gmail.com
Abstrak− Perkembangan internet pada saat ini menciptakan informasi dalam berbagai bentuk seperti gambar, video, data teks, audio dan media lainnya yang dapat tersebar dengan cepat dan banyak data dan informasi digital yang disajikan dan diperoleh dengan mudah. Dengan begitu mudahnya, maka akan semakin banyak  yang memanipulasi citra digital dengan proses perubahan file image dengan cara proses editing menjadi file text, hal itu akan mempermudah menerima dan memberi atau menyebarkan informasi data diri dan apabila  citra  digital  tersebut  merupakan  citra  yang  harus  dilindungi,  misalnya  citra  hasil  photografi,  citra  medis,  dan  sebagainya. Masalah seperti  kepemilikan (ownership), pelanggaran  dalam  manipulasi  data tentunya akan  melanggar hak  cipta pemilik  data dan juga  mengakibatkan  keaslian  informasi  dalam  citra  digital  pun  tidak  terjaga,  oleh  karena  itu  menjadi  prioritas  utama  dalam mengindentifikasi objek perubahan di dalam file image dengan menggunakan Metode ImageHash. Penggunaan Metode ImageHash ini  adalah  proses  dalam  meneliti  isi  suatu  gambar  dan  membangun  nilai  Hash  yang  secara  unik  mengindentifikasi  gambar  input berdasarkan konten gambar dengan menggunakan Algoritma ImageHash, hal ini dapat menemukan gambar yang hampir identik dalam waktu konstan, atau paling buruk, 0 (Ig n) waktu ketika memanfaatkan struktur data yang tepat.
Kata Kunci: Citra, Orisinalitas, ImageHash
Abstract− The development of the internet at this time creates information in various forms such as images, videos, text data, audio and other media that can be spread quickly and a lot of digital data and information is presented and obtained easily. With so easily, more and more people will manipulate digital images by changing image files by editing them into text files, this will make it easier to receive and give or distribute personal data information and if the digital image is an image that must be protected, for example an image. the results of photographs, medical images, and so on. Problems such as ownership, violations in data manipulation will certainly violate the copyright of the data owner and also result in the authenticity of information in digital images that is not preserved, therefore it is a top priority in identifying the object of change in image files using the ImageHash method. Using the ImageHash Method is the process of examining the contents of an image and constructing a Hash value that uniquely identifies the input image based on the image content using the ImageHash Algorithm, this can find nearly identical images in constant time, or at worst, 0 (Ig n) time when making use of the right data structures.
Keywords : Image, Originality, ImageHash

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  internet  pada  saat  ini  menciptakan  informasi  dalam  berbagai  bentuk  dan  media  dapat tersebar  dengan cepat.  Namun  karena  informasi  dalam  bentuk  data  digital  misalnya  citra  digital  sangat  mudah  untuk  dimodifikasi, penyebaran data melalui internet juga memberikan kesempatan kepada pihak atau oknum yang tidak bertanggungjawab untuk  membuat  manipulasi  data  demi  kepentingan  pribadi  maupun  kepentingan  secara  umum  yang  dapat  merugikan masyarakat  luas  pada  umumnya,  bahkan  menyebarkannya  untuk  kepentingan  komersial.  Hal  ini  dapat  menimbulkan persoalan hak cipta dan profesionalisme bagi citra digital[1].
Banyak  informasi  citra  digital  yang  disajikan  dan  diperoleh  dengan  mudah,  baik  itu  berupa  data teks,  gambar, video, maupun audio. Citra digital  yang  menyimpan  informasi dalam  bentuk digital  memiliki sifat yang  mudah untuk dimodifikasi dan direkayasa,  didistribusikan melalui magnetic disc maupun internet. Permasalahan muncul apabila citra digital  tersebut  merupakan  citra  yang  harus  dilindungi,  misalnya  citra  hasil  photografi,  citra  medis,  dan  sebagainya. Masalah seperti kepemilikan (ownership), pelanggaran dalam manipulasi data tentunya akan melanggar hak cipta pemilik data dan juga mengakibatkan keaslian informasi dalam citra digital pun tidak terjaga, perubahan sedikit pada data tidak mudah dipersepsi oleh indra penglihatan manusia.
Dengan begitu cepatnya teknologi informasi yang muncul di dunia teknologi dan dunia maya, akan semakin mudah dalam  memanipulasi  citra  digital  dengan  proses  perubahanfile  image  dengan  cara  proses  editing  menjadi  file  text, tentunya  adalah  salah  satu  dari  teknik  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  mengedit  file  image  yang  diubah  dalam bentuk  file  text  tanpa  harus  menyalin  ulang  dokumen  secara  manual.  Dalam  pengerjaannya  didapat  dari  berbagai informasi  baik  berupa  buku,  dokumen-dokumen  ataupun  jurnal-jurnal  yang  biasa  digunakan  untuk keperluan  mencari informasi maupun sebagai referensi dalam pembuatan sebuah manipulasi citra digital.
Oleh karena  itu  menjadi prioritas utama dalam  mengindentifikasi objek perubahan di dalam  file  image dengan menggunakan metode imagehash. Penggunaan metode imagehash ini adalah proses dalam meneliti isi suatu gambar dan membangun  nilai  hash  yang  secara  unik  mengindentifikasi  gambar  input  berdasarkan  konten  gambar  dengan menggunakan perhitungan nilai hash padaimagehash, hal ini dapat menemukan gambar yang hampir identik dalam waktu konstan, atau paling buruk, 0 (I g N) dalam waktu ketika memanfaatkan struktur data yang tepat.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Citra Digital
Pengolahan Citra Digital (Digital Image Processing) adalah sebuah disiplin ilmu yang mempelajari tentang teknik-teknik mengolah citra. Citra yang dimaksud disini adalah gambar diam (foto) maupun gambar bergerak. Sedangkan digital disini mempunyai maksud bahwa pengolahan citra gambar dilakukan secara digital menggunakan komputer.
Secara matematis, citra merupakan fungsi kontinyu dengan intensitas cahaya pada bidang dua dimensi. Agar dapat diolah dengan komputer digital, maka suatu citra harus dipresentasikan secara numerik dengan nilai-nilai dikrit disebut digitalisasi citra.
Sebuah citra digital dapat diwakili oleh sebuah matrik dua dimensi  f(x,y) yang terdiri dari M kolom dan N baris, dimana perpotongan antara kolom dan baris disebut piksel atau elemen terkecil dari sebuah citra.

## 2.2 Image Hash
ImageHash merupakan citra perubahan menjadi citra asli yang memiliki objek citra masukan dan citra hasil. Imagehash juga  memiliki  suatu  proses  dimana  salah  satu  alternatif  atau  cara  untuk  mendeteksi  atau  menjaga  keaslian  suatu  citra merupakan proses enkripsi dengan proses tertentu dalam pengolahan citra digital.
Dalam  proses  enkripsi  haruslah  mendeteksi  kecocokan  objek  pada  citra  digital  menggunaan  beberapa  fungsi sebagai berikut.
1. FungsiaHash (Average Hashingatau Mean Hash) pendekatan ini menghancurkan gambar menjadi gambar 8x8 abu- abu dan menetapkan 64 bit dalam hash berdasarkan apakah nilai piksel lebih besar dari warna rata-rata untuk gambar.
2. Fungsi  dHash  (Difference  Hashing)  menghitung  perbedaan  untuk  masing-masing  piksel  dan  membandingkan perbedaan dengan perbedaan rata-rata.
3. Fungsi  wHash  (Wavelet  Hashing)  merupakan  gelombang  mini  yang  mempunyai  kemampuan  mengelompokkan energi citra terkonsentrasi pada sekelompok kecil koefision.
Dengan menggunakan ke 3 fungsi dan mencocokkan keypoint yang didapat pada fileImage yang akan dianalisa ada beberapa hal yang akan disiapkan adalah 2 fileimage yang asli dan yang sudah diubah dari aslinya.

## 2.3 Pengolahan Citra
Pengolahan citra adalah kegiatan memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia/mesin (komputer). Inputannya adalah citra dan keluarannya juga citra tapi dengan kualitas lebih baik daripada citra  masukan. Misal, citra warnanya kurang tajam, kabur (blurring), mengandung noise (misal bintik-bintik putih), sehingga perlu ada pemrosesan untuk memperbaiki citra karena citra tersebut menjadi sulit diinterpretasikan karena informasi yang disampaikan menjadi berkurang.Pencitraan  (imaging)  merupakan  kegiatan  mengubah  informasi  dari  citra  tampak/  citra  non  digital  menjadi citra digital. Beberapa alat yang digunakan untuk pencitraan seperti scanner, kamera digital, kamera sinar-x/ sinar infra merah, dll.
Citra  yang  terlihat  merupakan  cahaya  yang  direfleksikan  dari  sebuah  objek.  Sumber  cahaya  menerangi  objek, objek  memantulkan  kembali  sebagian  dari  berkas  cahaya  tersebut  dan  pantulan  cahaya  ditangkap  oleh  alat-alat  optik, misalnya mata manusia, kamera, scanner, sensor satelit,dsb.Kegiatan menganalisa citra sehingga menghasilkan informasi untuk  menetapkan  keputusan,  biasanya  didampingi  bidang  ilmu  kecerdasan  buatan/AI  yaitu  pengenalan  pola  (Pattern Recognition) menggunakan jaringan syaraf tiruan, logika fuzzy, dll.[7]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Masalah  yang  akan  dianalisa  adalah  bagaimana  menganalisa  objek  perubahan  yang  dimaksud  untuk  menghindari kesalahan  didalam  file  image,  dimana  pada  citra  tersebut  akan  digunakan  suatu  fungsi  yang  memerlukan  suatu perhitungan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  yang  ada.  Adapun  fungsi  yang  akan  digunakan  adalah  sebagai berikut.
1) Fungsi ahashdilakukan dengan perhitungan mean filter guna mencari nilai tengah dalam ketetanggannya. Rumus yang digunakan adalah:
g(y,x)=mean( f(y-1,x-1), f(y-1,x), f(y-1,x+1),
f(y,x-1), f(y,x), f(y,x+1),
(1)
f(y+1,x-1), f(y+1,x), f(y+1,x+1))
2) Fungsi dhash seperti ahash dan phash, dhash cukup sederhana untuk diimplementasikan dan  jauh  lebih akurat dari pada yang seharusnya. dhash hampir identik dengan ahash tetapi kinerjanya jauh lebih baik. Sementara ahash berfokus pada nilai rata-rata dan phash mengevaluasi pola frekuensi, dhash melacak gradien.
3) Fungsi  whash  adalah  bentuk  lain  dari  representasi  frekuensi.  Transformasi  DCT  dan  Fourier  yang  populer menggunakan  serangkaian  fungsi  sin/cos  sebagai  dasar  sin  (x),  sin  (2x),  sin  (3x),  dll.  Sebaliknya,  DWT  (Discrete Wavelet Transform) menggunakan satu fungsi tunggal sebagai basis tetapi dalam bentuk yang berbeda diskalakan dan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
digeser. Fungsi dasar dapat diubah dan inilah mengapa dapat memiliki wavelet haar, wavalet daubechie-4 dll.proses transformasi wavelet secara konsep memang sederhana. Citra semua yang ditransformasi dibagi menjadi empat sub- image baru untuk menggantikannya. Setiap sub-image berukuran seperempat kali dari citra asli.

## 3.1.1 Penerapan Metode Image Hash
Adapun pembahasan  menjadi  lebih terarah dan  sesuai  yang sudah diuraikan dandata  yang digunakan adalah  beberapa citra dengan file yang berukuran  354x472 berisikan 162,088 piksel untuk pengujianmaka penerapan metode imagehash dan kasusnya sebagai berikut.
Pertama-tama mengubah input menjadi skala abu-abu dan kemudian menurunkannya. Hal ini menghasilkan hash 64-bit, gambar diperkecil menjadi 5x6 piksel. Selanjutnya, rata-rata semua nilai abu-abu gambar dihitung dan kemudian piksel diperiksa satu persatu dari kiri ke kanan. Jika nilai abu-abu lebih besar dari rata-rata, 1 ditambahkan ke hash, jika tidak 0.
Gambar 1. skala abu-abu 5x6 piksel
Tabel 1. grayscalenilai 5x6 piksel dalam hitungan ascii
62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Dalam mencari nilai rata-rata maka digunakan bantuan software aplikasi matlab 2013
Tabel 2. nilai ahash No Mean/Dec hash 1 51 10001 2 68 01100 3 114 01110 4 84 01110 5 177 11001 6 211 11100 1 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1 0
0 1 1 1 0
0 0 1 1 0
1 1 1 0 0
Gambar 2. Rata-rata nilai grayscale
Hash perbedaan menghasilkan gambar skala abu-abu pada awalnya dari gambar input, yang dalam kasus ini kemudian diperkecil menjadi 5x6 piksel. Dari setiap baris, 6 piksel pertama diperiksa secara seri dari kiri ke kanan dan dibandingkan dengan tetangganya disebelah kanan yang analog dengan hash rata-rata menghasilkan 64-bit.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 3. grayscale 5x6 piksel
Tabel 3. nilai piksel 5x6 dalam hitungan ascii 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Berdasarkan nilai piksel 5x6 pada gambar 3. maka dikonversi menggunakan operator sobel dengan magnitudo dari gradien untuk membangkitkan HPF (High Pass Filter).
S x = [ −1 0 1 −2 0 2 −1 0 1 ] S y = [ 1 2 1 0 0 0 −1 −2 −1 ]
Magnitudo dari gradien yang dihitung dengan: 𝑀 = √𝑆 𝑥 2 + 𝑆 𝑦 2
(2)
Langkah-langkah konvolusi di gambarkan sebagai berikut: Langkah I: Tempatkan kernel pada sudut kiri atas, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 4. Langkah I 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 112; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(62)(-1)]+[(58)(-2)]+[(41)(-1)]+[(30)(1)]+[(89)(2)]+[(193)(1)]= 182 S y =[(62)(1)]+[(50)(2)]+[(30)(1)]+[(41)(-1)]+[(151)(-2)]+[(193)(-1)]= -344
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah II : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 5. Langkah II 62 50 30 47 68 58
78 89 53 62
41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179
225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 21; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(50)(-1)]+[(78)(-2)]+[(151)(-1)]+[(47)(1)]+[(53)(2)]+[(128)(1)]= -76

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
S y =[(50)(1)]+[(30)(2)]+[(47)(1)]+[(151)(-1)]+[(193)(-2)]+[(128)(-1)]= -508
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah III : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 6. Langkah III 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 104; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(30)(-1)]+[(89)(-2)]+[(193)(-1)]+[(68)(1)]+[(62)(2)]+[(58)(1)]= -151 S y =[(30)(1)]+[(47)(2)]+[(68)(1)]+[(193)(-1)]+[(128)(-2)]+[(58)(-1)]= -315
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
∗ ∗ ∗
∗ ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah IV: Geser kernel kembali ke satu piksel di bawah, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 7. Langkah IV 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 2; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(58)(-1)]+[(41)(-2)]+[(38)(-1)]+[(89)(1)]+[(193)(2)]+[(137)(1)]= 440 S y =[(58)(1)]+[(78)(2)]+[(89)(1)]+[(38)(-1)]+[(117)(-2)]+[(137)(-1)]= -106
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗
∗ 2 ∗
∗ ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
∗ ∗ ∗
∗ ∗
Langkah V : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 8. Langkah V 62 50 30 47 68 58
78 89 53 62
41 151 193 128 58
38 117 137 87 42 179
225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 31 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(78)(-1)]+[(151)(-2)]+[(117)(-1)]+[(53)(1)]+[(128)(2)]+[(87)(1)]= -101
S y =[(78)(1)]+[(89)(2)]+[(53)(1)]+[(117)(-1)]+[(137)(-2)]+[(87)(-1)]= -169

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗
∗ ∗
Langkah VI : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 9. Langkah VI 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 13 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(89)(-1)]+[(193)(-2)]+[(137)(-1)]+[(62)(1)]+[(58)(2)]+[(42)(1)]= -133
S y =[(89)(1)]+[(53)(2)]+[(62)(1)]+[(137)(-1)]+[(87)(-2)]+[(42)(-1)]= -96
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 13 ∗ ∗ ∗ ∗
∗ ∗
∗ ∗ ∗
∗ ∗
Langkah VII : Geser kernel kembali ke satu piksel di bawah, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 10. Langkah VII 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 43 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(41)(-1)]+[(38)(-2)]+[(179)(-1)]+[(193)(1)]+[(137)(2)]+[(138)(1)]= 309 S y =[(41)(1)]+[(151)(2)]+[(193)(1)]+[(179)(-1)]+[(225)(-2)]+[(138)(-1)]= -231
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 13 ∗
∗ 43 ∗
∗ ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah VIII : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 11. Langkah VIII 62 50 30 47 68 58
78 89 53 62
41 151 193 128 58 38 117 137 87 42
179 225 138 165 179 228
225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 5 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(151)(-1)]+[(117)(-2)]+[(225)(-1)]+[(128)(1)]+[(87)(2)]+[(165)(1)]= -143 S y =[(151)(1)]+[(193)(2)]+[(128)(1)]+[(225)(-1)]+[(138)(-2)]+[(165)(-1)]= -1
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 13 ∗
∗ 43 5
∗ ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah IX : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Tabel 12. Langkah IX
62 50 30 47 68 58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 85 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(193)(-1)]+[(137)(-2)]+[(138)(-1)]+[(58)(1)]+[(42)(2)]+[(179)(1)]= -284 S y =[(193)(1)]+[(128)(2)]+[(58)(1)]+[(138)(-1)]+[(165)(-2)]+[(179)(-1)]= -140
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 13 ∗ ∗ 43 5 85 ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗
∗ ∗
Langkah X : Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 13. Langkah X 62 50 30 47 68
58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 153 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(38)(-1)]+[(179)(-2)]+[(228)(-1)]+[(137)(1)]+[(138)(2)]+[(224)(1)]= 13 S y =[(38)(1)]+[(117)(2)]+[(137)(1)]+[(228)(-1)]+[(225)(-2)]+[(224)(-1)]= -493
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 13 ∗ ∗ 43 5 85 ∗
∗ 153 ∗ ∗ ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah XI: Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 14. Langkah XI 62 50 30 47 68
58 78 89 53 62 41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 42 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(117)(-1)]+[(225)(-2)]+[(225)(-1)]+[(87)(1)]+[(165)(2)]+[(203)(1)]= -172 S y =[(117)(1)]+[(137)(2)]+[(87)(1)]+[(225)(-1)]+[(224)(-2)]+[(203)(-1)]= -398
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
∗ 112 21 104 ∗
∗ 2 31 13 ∗ ∗ 43 5
85 ∗ ∗ 153 42 ∗ ∗
∗ ∗ ∗ ∗ ∗
Langkah XII: Geser kernel satu piksel ke kanan, kemudian hitung nilai piksel pada posisi (0,0) dari kernel.
Tabel 15. Langkah XII 62 50 30 47 68 58 78 89 53 62

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
41 151 193 128 58 38 117 137 87 42 179 225 138 165 179 228 225 224 203 176
Proses perhitungan konvolusi = 207 ; nilai ini dihitung dengan cara berikut: S x =[(137)(-1)]+[(138)(-2)]+[(224)(-1)]+[(42)(1)]+[(179)(2)]+[(176)(1)]= -61 S y =[(137)(1)]+[(87)(2)]+[(42)(1)]+[(224)(-1)]+[(203)(-2)]+[(176)(-1)]= -453
∗ ∗ ∗ ∗ ∗ ∗ 112 21 104 ∗ ∗ 2 31 13 ∗ ∗ 43 5 85 ∗ ∗ 153 42 207 ∗ ∗ ∗
∗ ∗ ∗
Hasil deteksi menggunakan operator sobel adalah sebagai berikut:
Gambar 4. Pendeteksian operator sobel
Whash  menghitung hash 4x4 menggunakan Discrete Wavelet Transform (DWT). Pada gambar 1. di atas satu sub-image atas kiri tampak citra asli dan tampak lebih  halus  karena  berisi komponen  frekuensi rendah dari citra asli. Karena mirip dengan citra asli, frekuensi terendah hanya terdiri dari satu data/piksel dan titik ini mewakili kontras gambar untuk hashing. Berikut perhitungan transformasi wavelet diskrit:
Tabel 16. Nilai piksel 4x4 dalam hitungan ascii
62 50 30 47 58 78 89 53 41 151 193 128 38 117 137 87
Perataan dilakukan dengan menghitung nilai rata-rata dua pasang data persamaan.
Baris 1 : [(62+50)/2 ; (30+47)/2 ; (62-50)/2 ; (30-47)/2] = [56  38  6  8] Baris 2 : [(58+78)/2 ; (89+53)/2 ; (58-78)/2 ; (89-53)/2] = [68  71  10 18] Baris 3 : [(41+151)/2 ; (193+128)/2 ; (41-151)/2 ; (193-128)/2] = [96  160  55  32] Baris 4 : [(38+117)/2 ; (137+87)/2 ; (38-117)/2 ; (137-87)/2] = [77  109  39  25] Tabel 17. Hasil dekomposisi dalam arah baris 56 38 6 8
68 71 10 18
96 160 55 32 77 109 39 25
Kolom 1 : [(56+38)/2 ; (6+8)/2 ; (56-38)/2 ; (6-8)/2] = [47  7  9  1]
Kolom 2 : [(68+71)/2 ; (10+18)/2 ; (68-71)/2 ; (10-18)/2] = [69  14  1  4] Kolom 3 : [(96+160)/2 ; (55+32)/2 ; (96-160)/2 ; (55-32)/2] = [128  43  32  11] Kolom 4 : [(77+109)/2 ; (39+25)/2 ; (77-109)/2 ; (39-25)/2] = [93  32  16  7] Tabel 18. Hasil dekomposisi dalam arah kolom 47 7 9 1
69 14 1 4

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
93 32  16 7
Gambar 5. Hasil Transformasi Wavelet Dikrit

## 3.2. Implementasi
Implementasi metode ImageHash untuk mendeteksi orisinalitas citra digital menggunakan aplikasi matlab 2013. Terdapat dua citra yang dibandingkan yaitu satu citra yang asli dan satu yang manipulasi atau yang telah diubah. Pada citra yang telah  dijadikan  citra  yang  asli  diberikan  hasil  enkoding  dari  metode  Imagehash.  Tahapan  implementasi  terdiri  dari kebutuhan sistem komputer yang digunakan dan hasil pengujian citra.
Untuk mendukung implementasi dalam hal ini diperlukan adanya perangkat keras dan perangkat lunak sebagai alat. Berikut ini beberapa alat yang digunakan untuk melakukan penelitian:
1. Processor Intel(R) Core(TM) i3 CPU M 380 @ 2.53GHz
2. RAM 2,00 GB (1,74 GB usable) 64-bit Operating System
3. Windows 7 Ultimate Copyright 2009 Microsoft Corporation
4. Generic PnP Monitor on Standard VGA Graphics Adapteri in resolution 1024x768
5. Keyboard and mouse
6. Perangkat lunak (software)
7. MATLAB 6.1.Ink
8. Photoshop untuk manipulasi atau edit image
Adapun bahan yang digunakan adalah berupa beberapa gambar asli dan beberapa gambar yang sudah diubah dari yang aslinya menggunakan format .jpg/.jpeg, baik berupa gambar warna maupun grayscale dengan ukuran terbatas pada pikselnya. Tampilan menu utama merupakan tampilan yang muncul setelah menjalankan program untuk sketch gambar. Tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar berikut.
Merupakan tampilan program untuk menginput gambar berformat *.jpg dari directory penyimpanan gambar yang akan di inputkan untuk mendeteksi orisinalitas citra digital.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 7. Tampilan open gambar
Gambar 8. Tampilan input gambar
Ini merupakan tampilan dari hasil deteksi, ketika gambar sudah diinput kemudian dilakukan proses, maka hasil akan terlihat disamping gambar tersebut berupa nilai ahash, phash, dhash, whash.
Gambar 9. Hasil deteksi nilai hashing

## 4. KESIMPULAN
Dalam  bab  ini  penulis  membuat  kesimpulan  berdasarkan  pembahasan  pada  penelitian  analisa  deteksi  orisinalitas  citra digital, yang dimana dapat berfungsi sebagai bahan masukan dan wawasan serta penelitian lainnya yang ingin mengulas dan mengembangkan lebih lanjut. Oleh karena itudapat disimpulkan Dengan menggunakan metode imagehash dan fungsi operator pendukung seperti ahash, phash, dhash, whash maka akan mempermudah melakukan analisa objek perubahan di  dalam  file  image.  Dengan  diketahui  nilai  pada  piksel  dan  melakukan  perubahan  pada  keseluruhan  piksel  serta menghitung nilai setiap piksel ketetanggaannya maka dapatlah ditemukan perbedaan perubahan citra image menggunakan metode imagehash dengan memanfaatkan fungsi operator ahash, phash, dhash,dan whash.

## REFERENCES
[1] E. P. Purwandari, “Deteksi Pemalsuan Copy-Move Duplicated Region Pada Citra Digital,” Pseudocode, vol. 1, no. 1, pp. 24–31, 2014.
[2] M. Fauzan, T. B. W, B. Purnama, F. Informatika, and I. Teknologi, “Analisis dan Impelementasi Perceptual Hash Pada Content Based Image Retrieval,” pp. 2–5, 2012.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[3] R.  D.  Kusumanto  and  A.  N.  Tompunu,  “PENGOLAHAN  CITRA  DIGITAL  UNTUK  MENDETEKSI  OBYEK MENGGUNAKAN PENGOLAHAN WARNA MODEL NORMALISASI RGB,” vol. 2011, no. Semantik, 2011.
[4] E. D. Handoyo, “Perancangan Mini Image Editor Versi 1 . 0 sebagai Aplikasi Penunjang Mata Kuliah Digital Image Processing,” pp. 145–154.
[5] L. Indriyani, W. Susanto, and D. Riana, “APLIKASI MATLAB PADA PENGUKURAN DIAMETER,” vol. 2, no. 1, pp. 46– 52, 2017.
[6] S. Global et al., “Rancang Bangun Pendeteksian Gerakan Tangan,” pp. 334–343.
[7] P. Citra and A. Citra, “Pengolahan citra,” pp. 1–44.
[8] D. Fatmawati, “Implementasi metode peregangan kontras (,” 2010.
[9] A. Sembiring, “Perbandingan Algoritma Mean Filter, Menggunakan (PSNR).”
[10]  M. Kuliah and P. Citra, “Pengertian Histogram.”
[11]  “IMPROVING THE IMAGE QUALITY BY INCREASING THE CONTRAST RATE OF IMAGE ’ S GRAYSCALE,” 2007.
[12]  U. S. Utara, “Universitas Sumatera Utara,” 2009.
[13]  P. Flowchart, P. D. Membuat, F. Bila, and M. P. Penjualan, “Flowchart 1.,” pp. 1–13.
[14]  M. Ariyanto, U. Diponegoro, and W. Caesarendra, “Panduan Belajar Mandiri MATLAB,” no. December 2016, 2011.
[15]  A. Komputer and A. Komputer, “MATERI 5 TIPE DATA CHAR,” pp. 14