## Non-Blind Watermarking Menggunakan Discrete dan Wavelet Transform
Daurat Sinaga 1) , Cahaya Jatmoko 2)
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro
1) daurat.sinaga@dsn.dinus.ac.id, 2) cahaya.jatmoko@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
Pada  zaman  sekarang  orang  mudah  untuk  mengakses  internet  sehingga  semua  orang dapat  memperoleh  suatu  karya  seni  digital  seperti  gambar  dengan  mudah,  kemudian seseorang dapat memodifikasi dan menyebarkan kembali karya tersebut tanpa izin atau tanpa  memberikan  sumber  originalnya.  Pada  masalah  ini  dibutuhkan  upaya  untuk memberikan  watermark  yang  tidak  terlihat  sehingga tidak  mudah  untuk  menghilangkan watermark  gambar  tersebut,  menggunakan  kombinasi  DCT  dan  DWT  1  level  untuk memberikan watermark secara tak terlihat pada suatu karya seni. Dari metode kombinasi DCT-DWT diperoleh dengan gambar watermark 64x64 nilai PSNR 39.1529 dB dari hasil tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  kombinasi  DCT-DWT  mendapatkan  nilai imperceptibility  yang  baik.  Ketahanan  gambar  diuji  dari  berbagai  proses  maipulasi gambar seperti noise, filter, kompresi JPG, dan lain-lain. Hasil dari manipulasi gambar mendapatkan rata-rata NCC bernilai lebih dari 0.6 sehingga dapat disimpulkan metode DCT-DWT tahan (robust) terhadap beberapa serangan citra.
Kata kunci : Imperceptibility, Robust, Metode kombinasi DCT-DWT, Watermark

## Abstract
In this day and age it is easy for people to access the internet so that everyone can get a digital artwork such as an image easily, then someone can modify and redistribute the work without permission or without providing the original source. In this problem, efforts are needed  to  provide  an  invisible  watermark  so  that  it  is  not  easy  to  remove  the  image watermark, using a combination of DCT and DWT 1 level to provide an invisible watermark on an artwork. From the DCT-DWT combination method obtained with a 64x64 watermark image, the PSNR value is 39.1529 dB. From these results it can be concluded that the DCT- DWT  combination  method gets  a  good  imperceptibility  value.  Image  durability  is  tested from various image manipulation processes such as noise, filters, JPG compression, and others. The results of image manipulation get an average NCC value of more than 0.6 so it can be concluded that the DCT-DWT method is robust against several image attacks.
Keywords : DCT-DWT combination method, Imperceptibility, Robust, Watermark

## 1 P ENDAHULUAN
Mudahnya masyarakat khususnya para kaum muda dalam mengakses internet digunakan untuk  berbagai  hal  seperti  sosial  media,  memutar  musik,  memutar  film  dan  sebagainya  [1]. Sehingga  dapat  menyebarkan  suatu  informasi  dengan  mudah    tanpa  memberikan  sumber originalnya,  sehingga  ada  oknum  tidak  bertanggung  jawab  untuk  disalahgunakan  dengan memodifikasinya dan menyebarkan kembali, maka dilakukan usaha pemberian watermark pada karya seni tersebut [2].
Digital watermarking berarti  memasukkan  informasi  ke  dalam  digital  material  dengan suatu cara sehingga orang sulit untuk mendeteksinya tetapi dengan mudah dapat dideteksi oleh algoritma komputer  [3].  Ketika sebuah watermark dimasukkan dalam  citra uji dengan kunci yang diketahui suatu algoritma, maka dikenal sebagai proses embedding watermarking digital. Dan  ketika  watermark  diambil  dari  citra  terwatermark  menggunakan  citra  asli  dan  kuncinya dikenal  sebagai  proses  ekstraksi watermarking digital.  Kualitas watermarking digital  dapat mengukur  dengan  dua  parameter  yang  berbeda: imperceptibility dan robustness . Imperceptibility diukur dengan PSNR ( Peak signal-to-noise ratio ) dari citra host dan gambar yang disematkan dalam  dB. PSNR  ( Peak signal-to-noise ratio )  yang lebih  tinggi  diinginkan karena menyembunyikan gambar yang ditandai secara efisien [4].
Penyisipan  watermark  secara invisible terdapat  2  domain,  yaitu  domain  spasial  dan domain transform [5]. Watermarking dapat  juga  dikategorikan  sebagai blind  watermarking (proses  validasi  citra  watermark  yang  tidak  membutuhkan  citra host )  dan non  blind watermarking (proses validasi citra watermark yang membutuhkan citra host ) [6].
Pada domain spasial dapat dimasukan citra watermark ke dalam piksel citra host secara langsung dan dapat  dilakukan  secara mudah dan cepat,  apabila  pada domain transform citra host akan  diubah  ke  dalam  bentuk  frekuensi  dahulu  sebelum  disisipkan  citra  watermark. Metode domain transform tahan terhadap berbagai macam serang citra seperti proses kompresi, maka dari itu pada penelitian ini akan menggunakan metode domain transform [4]. Menurut [7] DCT lebih cepat dan lebih tahan terhadap serangan khusunya pada jenis serangan kompresi citra. DWT juga dikenal tahan terhadap serangan noise , filtering , bluring , dan cropping .

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 WATERMAKING
Digital watermarking berarti  memasukkan  informasi  ke  dalam  digital  material  dengan suatu cara sehingga orang sulit untuk mendeteksinya tetapi dengan mudah dapat dideteksi oleh algoritma computer [3]. Dalam watermarking dapat  ada 2 ekstraksi yaitu blind watermarking dan non-blind  watermarking [8].  Dari  kedua  metode  itu  metode  non-blind  efektif  dalam  hal kualitas  gambar  dan  ketahanan  terhadap  berbagai  serangan.  Daalam  ekstraksinya non-blind watermarking memerlukan citra host hal ini menjadikan Teknik non-blind lebih kuat [8]. Dalam watermarking ada dua jenis watermarking yaitu visible watermark invisible watermark, visible watermarking berarti  suatu  watermark  yang  dapat  dilihat  secara  jelas  oleh  mata  manusia, sehingga  watermark  yang  diberikan  mudah  untuk  dihapus  dengan  berbagai  cara  dengan software  telah  tersedia.  Sedangkan invisible  watermarking adalah  watermark  yang  bersifat
rahasia  dengan  begitu  tidak  dapat  dilihat  secara  langsung  oleh  mata  manusia  dengan  tujuan untuk merahasiakan pesan atau watermark yang diberikan pada citra host [9].
Pada invisible  watermarking terdapat  dua  domain  yaitu  domain  spasial  dan  domain transformasi [5]. Pada domain spasial citra watermark bisa disisipkan ke dalam citra host secara langsung  dan  bisa  dilakukan  secara  cepat  dan  mudah,  sedangkan  pada  domain transform sebelum menyisipkan watermark citra host terlebih dahulu diubah ke dalam bentuk frekuensi. Dalam melakukan watermarking terdapat beberapa kriteria yang harus diperhatikan[10] :
1. Perceptual Transparency : watermark yang diberikan tidak boleh mempengaruhi kualitas citra host sehingga orang lain tidak dapat membedakan citra host sebelum dan sesudah diberikan watermark.
2. Data  Payload :  Jumlah  total  informasi  yang  tersimpan  sebagai  watermark  dalam  citra host , ini tergantung pada penerapan yang dilakukan.
3. Robustness :  Pemberian  watermark  harus  tahan  terhadap  beberapa  serangan  seperti compression, scaling, rotation, cropping, noise dan lain lain.
4. Security : Watermarking harus  tahan  terhadap  serangan  yang  bertujuan  untuk menghancurkan atau menghapus tanpa memodifikasi citra host itu sendiri.
5. Effectiveness : Watermarking yang diberikan harus cepat dan sederhana.

## 2.2 DCT ( DISCRETE COSINE TRANSFORM )
Teknik DCT (Discrete Cosine Transform ) digunakan ketika sinyal data yang ada dalam gambar  tidak  berubah,  tetapi  hanya  representasi  sinyal  diubah  menjadi  tipe  yang  lain.  Pada umumnya teknik DCT ( Discrete Cosine Transform ) dikategorikan ke dalam dua fase, pertama adalah Global DCT dan lainnya adalah Block based DCT ( Discrete Cosine Transform ) [11]. Menurut  [12],  DCT  digunakan  untuk  metransformasikan  nilai  intensitas  blok  8x8  pikselnya yang  berurutan  dariimage  menjadi  64  koefisien  DCT  ke  dalam  frekuensi  dasarnya,  diubah koefisien-koefisiennya  dan  kemudian  ditransformasikan  kembali  dengan  IDCT  ( Inverse Discrete Cosine Transform) . Menurut [13] DCT ( Discrete Cosine Transform ) berupa matrik N x N. Persamaan DCT ( Discrete  Cosine  Transform )  untuk  blok  matrik  berukuran  N  x  N  dapat  dituliskan  sebagai berikut :
𝑆( u,v ) = 2 √ nm C ( u ) C ( v ) ∑ ∑ S ( x,y ) cos ( 2x+1 ) uπ 2n n-1 x=0 m-1 y=0 cos (2y+1)vπ 2m (1)
Dengan u = 0,…,n – 1,v = 0,…,m – 1
Dimana S(u,v) adalah data pada domain frekuensi dan S(x,y) adalah data pada domain ruang.
Rumusan invers DCT ( Discrete Cosine Transform ) sebagai berikut :
S ( u,v ) = 2 √ nm C ( u ) C ( v ) ∑ ∑ S ( u,v ) C ( u ) C(v) cos ( 2x+1 ) uπ 2n n-1 u=0 m-1 v=0 cos (2y+1)vπ 2m (2)
dengan x = 0,…,n – 1,y = 0,…, m – 1 Dimana S(u,v) adalah data pada domain frekuensi dan S(x,y) adalah data pada domain ruang.

## 2.3 DWT DISCRETE WAVELET TRANSFORM
DWT ( Discrete Wavelet Transform ) merupakan transformasi sinyal diskrit yang diubah menjadi  koefisien wavelet yang  didapat  menggunakan  filter  sinyal  dengan  dua  filter  yang berbeda  yaitu highpass filter  dan lowpass filter.  DWT  ( Discrete  Wavelet  Transform ) mendekomposisikan atau membagi citra menjadi 4 bagian pada frekuensi subband citra tersebut [14]. Pembagian frekuensi subband cita terbesut  yaitu LL, LH, HL, dan HH. Frekuensi L adalah Low dan H adalah High [7].
Menurut [15] keunggulan dalam metode DWT pada watermarking sebagai berikut :
1. Transformasi wavelet dalam HVS ( Human Visual System ) lebih dekat dari pada DCT.
2. Citra  transformasi  wavelet  adalah  deskripsi  multi-resolusi  gambar.  Oleh  karena  itu gambar ditampilkan pada tingkat  resolusi  yang berbeda dan dapat  terus diproses  dari resolusi rendah ke resolusi tinggi.
3. Visual  yang  diperkenalkan  oleh  gambar  transformasi  wavelet  kurang  ditandai dibandingkan  dengan  DCT  karena  transformasi  wavelet  tidak  menguraikan  gambar menjadi  blok  untuk  diproses.  Pada  rasio  kompresi  tinggi  memblokir  artefak  yang terlihat dalam DCT; tetapi dalam gambar kode wavelet itu jauh lebih jelas.
4. DWT memiliki properti spasial spasial, yang berarti jika sinyal atau watermark apa pun yang  disematkan  maka  akan  mempengaruhi  gambar.  Oleh  karena  itu  transformasi wavelet menyediakan frekuensi dan spasial dalam formasi untuk sebuah gambar.

## Gambar 1 Dekomposisi DWT
Dimana: LL = frekuensi rendah LH dan HL   = frekuensi sedang HH = frekuensi tinggi.
Metode DWT bisa digunakan untuk transformasi citra dan kompresi citra. Metode DWT ( Discrete  Wavelet  Transform )  tidak  hanya  untuk  pengolahan  gambar  tetapi  juga  dapat diterapkan pada bidang steganografi dan watermarking [7].

## 2.4 NOISE SALT & PEPPER
Menurut  [16]  noise  pada  pengolahan  citra  digital  yaitu  piksel  atau  gambar  yang menganggu dan dapat menurunkan kualitas citra digital. Ada berbagai jenis serangan citra salah satunya adalah salt & pepper noise . Noise salt & pepper pada citra RGB akan ada 3 titik warna yaitu merah, hijau, biru. Apabila pada citra grayscale ada dua titik warna yaitu hitam dan juga putih.

## 2.5 FILTER GAUSSIAN
Menurut  [17] Gaussian  noise juga  disebut  sebagai white  noise . Pada  citra  dengan serangan berupa Gaussian noise lebih baik dilakukan perbaikan dengan menggunakan metode Mean filter [16].

## 2.6 JPG COMPRESSION
Menurut [12] JPG atau juga disebut JPEG kepanjangan dari Joint Photographic Experts Assemble .  JPG  mengkompres  data  gambar  dengan  cara  mengurangi  bagian  -  bagian  pada gambar untuk mem-blok pixer dari suatu gambar atau image . Data JPG tertentu bisa dikompresi dengan rasio perbandingan 2:1 hingga paling tertinggi 100:1, selain itu juga memiliki beberapa kekurangan yang ada pada JPG. Type JPG tidak baik  jika untuk  menyimpan gambar artistik karena menyebabkan kualitas gambar yang turun. Meskipun memiliki kekurangan, format JPG juga mempunyai keunggulan. File JPG cocok jika image yang ada mempunyai banyak warna dan gambar yang memiliki perubahan warna yang perlahan-lahan dari kuning ke merah atau disebut gradien .

## 2.7 ROTASI
Menurut [18] rotasi adalah perputaran objek pada suatu sumbu tertentu dan sejauh sudut yang diinginkan, pada penelitian ini citra terwatermark akan di rotasi 90°.

## 2.8 FILTER MEDIAN
Menurut  [19]  filter  median  yaitu  salah  satu  filter  non-linear  yang  mengurutkan  nilai intensitas  sekelompok  pixel,  kemudian  mengganti  nilai  pixel  yang  diproses  dengan  nilai mediannya.
lisan naskah disertai dengan judul yang disusun secara ringkas dan berkesuaian dengan materi  yang  akan  dijelaskan  didalamnya.    Penggunaan  kalimat  aktif  pada  penulisan  naskah lebih dianjurkan dibandingkan menuliskan dalam kalimat pasif.

## 2.9 PSNR ( PEAK SIGNAL TO NOISE RATIO )
Menurut  [20]  PSNR  untuk  melakukan  operasi  penghitungan  selisih  citra  hasil  proses watermarking dengan  citra host .  Baik  ataupun  buruk  pada  citra invisible  watermarking bisa dilihat  dengan  melihat  hasil  nilainya,  yaitu  dengan  melihat  nilai Peak  Signal  to  Noise  Ratio (PSNR) dalam satuan dB ( Desible ), apabila nilai PSNR sudah bagus maka semakin bagus juga tingat invisibility citra tersebut. Menurut [21] nilai  PSNR dapat  dikatakan baik  apabila lebih dari 35 dB.

## 2.10 SSIM ( SIMILARITY STRUCTURE INDEX MEASUREMENT )
Menurut  [22]  Pengukuran  nilai  SSIM  adalah  sebuah  cara  untuk  mengukur  tingkat kemiripan antar dua  citra ( cover dan Stego-image ) dari parameter statistic. Nilai SSIM yang dihasilkan  mencerminkan  kemiripan kedua  citra  dan  merupakan  hasil  pengembangan  teknik pengukuran  kualitas  citra  sebelumnya.  Menurut  [23]  SSIM  memiliki  nilai  antara  0  sampai dengan 1 apabila nilai 0 berarti tidak memiliki kemiripan antara gambar satu dengan yang lain, apabila nilai 1 maka memiliki kemiripan yang sama gambar satu dengan yang lain, yang berarti nilai mendekati 1 mempunyai imperceptibility (kemiripan) yang baik.

## 2.11 NCC ( NORMALIZED CROSS CORRELATION )
NCC ( Normalized Cross Correletion ) adalah mengetahui tingkat kemiripan antara citra hasil ekstrak dengan citra watermark [24] . Untuk nilai NCC ( Normalized Cross Correletion ) tidak ada batas minimum dikatakan baik sebuah citra, namun dari skala NCC 0 hingga 1, dapat diar-tikan bahwa nilai NCC mendekati 0 hasilnya buruk dan nilai NCC mendekati 1 hasilnya baik [4].

## 2.12 BER ( BIT ERROR RATE )
Menurut  [25]  BER  ( Bit  Error  Rate) digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  error  antara watermark  dengan  watermark  hasil  ekstraksi  yang  telah  diberikan  serangan.  BER  bernilai antara 0 dan 1. Pada citra yang baik sebelum diberikan noise nilai BER yaitu 0 [26].

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  kombinasi  dari  metode  DCT ( Discrete  Cosine  Transform )  dengan  DWT  ( Discrete  Wavelet  Transform )  guna  untuk melindungi data digital dari pembajakan dengan disisipkan watermatking. Proses penyisipan watermarking  yaitu  dengan  melakukan  transformasi  citra  host  ke  DCT,  kemudian  hasilnya didekomposisi menjadi DWT level 1. Setelah itu dilakukan penyisipan watermark pada sub- bnad LL. Langkah selanjutnya yaitu menginvers DWT level 1 sebelum dilakukan invers DCT. Setelah  itu  citra  yang  sudah  terwatermark  ditransformasi  DCT,  kemudian  hasilnya didekomposisi dengan DWT level 1. Setelah itu dilakukan ekstraksi pada sub-bad LL dengan bantuan citra host sub-band LL.
Setelah  itu  citra  akan  diuji  dengan  noise  salt  &  pepper,  filter  gaussian  dan  JPG Compression. Kemudian setelah diuji dengan bebrapa noise citra akan diukur imperceptibility dengan menggunakan PSNR dan SSIM dan diukur robustnya dengan menggunakan NCC dan BER.
Berikut skema penyisipan watermark:

## Gambar 3 Proses Penyisipan Watermarking
Penjelasan dari gambar 3 sebagai berikut :
1. Citra host yang akan disisipkan watermark ditransorfasi ke DCT
2. Citra host yang sudah di lakukan DCT kemudian didekomposisi dengan metode DWT level 1  menjadi 4 sub-band (LL, LH, HL, dan HH)
3. Kemudian  dipilihlah sub-band LL.  Citra  LL  yang  akan  dilakukan  penyisipan  citra watermark.
4. Kemudian dilakukan penyisipan watermark pada sub-band LL
5. Setelah itu dilakukan proses inversi DWT dilakukan pada citra New host _LL.
6. Setelah itu hasil invers DWT kemudian dilakukan proses invers DCT
7. Didapatkan hasil citra terwatermarking DCT-DWT
Pada  penelitian  ini  proses  ekstraksi  citra  ter-watermark  dengan  menggunakan  metode non-blind, dimana  proses  ekstraksi  membutuhkan  citra host .  Berikut  merupakan  Langkah ekstraksi watermark pada citra grayscale :
1. Citra terwatermark ditransformasi dengan metode DCT.
2. Kemudian dilakukan transformasi DWT level 1 menjadi LL, LH, HL, dan HH.
3. Setelah itu mengambil sub-band LL untuk dilakukan ekstraksi watermark.
4. Kemudian dilakukan ekstraksi citra
5. Hasil yang didapatkan adalah hasil ekstraksi citra watermark DCT-DWT

## Gambar 4 Proses Ekstraksi Watermark

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada penelitian ini hasil akan di  implementasikan berupa GUI berikut merupakan satu menu utama, yaitu menu untuk penyisipan dan ekstraksi watermark. Kemudian ada 5 sub-menu dimana untuk menguji citra, menu pengujian citra dari beberapa serangan. Berikut merupakan gambaran dari menu yang terdapat pada GUI:

## Gambar 5. Tampilan Menu Utama pada GUI
Pada menu ini user dapat melakukan penyisipan dan ekstraksi watermark dengan memilih citra  asli  (citra host )  dan  citra  watermark  terlebih  dahulu.  Kemudian  user  dapat  memilih serangan citra yang ingin diterapkan pada citra asli (citra host ) yang di pilih, beberapa serangan citra seperti salt and pepper , filter gaussian, JPG Compression , rotasi, dan filter median.
Pada penelitian ini dilakukan dalam 2 langkah. Langkah pertama setelah mendapatkan hasil citra terwatermark metode DCT (Discrete Cosine Transform) dan DWT (Discrete Wavelet Transform) ,  kemudian  dilakukan  pengukuran  PSNR  dan  SSIM  untuk  menguji  kemiripan ( imperceptibilty )  antara  citra  asli  dengan  citra  terwatermark  (setelah  citra  asli  disisipi  citra watermark).
Langkah  kedua,  untuk  mengukur  nilai  ketahanan  ( robustness) metode  DCT (Discrete Cosine Transform) dan DWT (Discrete Wavelet Transform). Citra yang terwatermark diberikan
beberapa serangan berupa: salt and pepper , filter gaussian, JPG compression , rotasi, dan filter median . Data citra yang digunakan pada penelitian dan pengujian ini adalah sama dengan yang digunakan beberapa penelitian lain dalam bidang digital watermarking.
Tabel 1 Hasil Citra Terwatermark No Citra Host
Citra Terwatermark 1 PSNR 39.1529 dB dan SSIM 0.9995 dB 2 PSNR 39.1529 dB dan SSIM 0.9953 dB 3 PSNR 39.1529 dB dan SSIM 0.9976 dB 4 PSNR 39.1529 dB dan SSIM 0.9939 dB 5

## PSNR 39.1529 dB dan SSIM 0.9972 dB
Pada  langkah  pertama,  eksperimen  pada  masing-masing  citra  dilakukan  dengan penyisipan citra watermark. Hasil perhitungan PSNR pada masing-masing citra terujikan dan ditampilkan dalam tabel 1 Nilai PSNR yang diperoleh bernilai sama pada masing-masing citra terwatermark  adalah  sebagai  berikut:  citra  Baboon sebesar  39.1529dB,  citra  Lena sebesar 39.1529  dB, citra  Peppers sebesar 39.1529 dB, citra  Boat sebesar 39.1529 dB, citra Barbara sebesar 39.1529 dB. Pada hasil ini dapat diketahui bahwa metode yang diusulkan memiliki nilai imperceptibility yang baik karena memiliki nilai di atas 35 dB [21].
Pada langkah kedua, citra host yang sudah disisipkan citra watermark (citra terwatermark) akan  diuji  dengan  beberapa  serangan  citra  kemudian  dilakukan  proses  ekstraksi.  Hasil  nilai NCC  dan  BER  yang  diperoleh  dari  citra  watermark  terekstraksi  ditampilkan  di  dalam  tabel, berikut nilai NCC dan BER tanpa serangan citra :

## Tabel 2 Hasil Citra Ekstraksi Tanpa Serangan Citra
Citra Terwatermark Watermark hasil ekstraksi(63x64) NCC BER 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 Tabel 3 Hasil Citra Ekstraksi Serangan Citra Salt and Pepper Citra terwatermark dengan serangan citra Citra Ekstraksi NCC 0.7017 dB dan BER 0.2229 dB. NCC 0.6354 dB dan BER 0.2231dB. NCC 0.7114 dB dan BER 0.2229 dB NCC 0.6396 dB dan BER 0.2233 dB
NCC 0.6403 dB dan BER 0.2234 dB
Dari tabel 2 dapat di ketahui bahwa hasil NCC dan BER dari citra yang tidak diberikan serangan citra hasilnya sama, yaitu NCC 1 dB dan BER 0 dB. Pada hasil ini dapat diketahui bahwa  metode  yang  diusulkan  berhasil  karena  memiliki  nilai  0  dB  pada  citra  watermark sebelum diberikan noise [26]. Berikut hasil dari serangan citra yang telah di terapkan pada citra host :
1. Dari hasil serangan citra salt and pepper diketahui bahwa nilai tertinggi NCC adalah citra Peppers yaitu sebesar 0.7114 dB dan nilai BER terendah citra Baboon dan Peppers yaitu 0.2229 dB.
2. Dari  hasil  serangan  citra  filter  gaussian  diketahui  bahwa  nilai  tertinggi  NCC  dan  BER adalah citra Peppers yaitu 0.9922 dB dan citra Boat memiliki nilai BER palinga rendah yaitu 0.2178 dB.
3. Dari hasil serangan citra JPG compression diketahui bahwa nilai tertinggi NCC adalah citra Peppers yaitu 0.9582 dB dan nilai BER terendah citra Baboon, Lena dan Boat yaitu 0.2221 dB.
4. Dari hasil serangan citra rotasi diketahui bahwa nilai NCC tertinggi yaitu citra Peppers yaitu 0.0084 dB dan nilai BER terendah citra Peppers dan Barbara yaitu 0.2222 dB.
5. Dari  hasil  serangan  citra  filter  median  diketahui  bahwa  nilai  tertinggi  NCC  adalah  citra Peppers yaitu 0.9108 dB dan nilai BER terendah citra Peppers yaitu 0.2212 dB.

## Tabel 4 Hasil Citra Ekstraksi Serangan Citra Filter Gaussian
Citra terwatermark Citra Ekstraksi NCC 0.9786 dB dan BER 0.2192 dB. NCC 0.9807 dB dan BER 0.2190dB. NCC 0.9922 dB dan BER 0.2180 dB NCC 0.9744 dB dan BER 0.2178 dB
NCC 0.9804 dB dan BER 0.2185 dB

## Tabel 5 Hasil Citra Ekstraksi Serangan Citra JPG Compression
Citra terwatermark Citra Ekstraksi NCC 0.9329 dB dan BER 0.2221 dB. NCC 0.8677 dB dan BER 0.2190dB. NCC 0.9582 dB dan BER 0.2229 dB NCC 0.8819 dB dan BER 0.2221 dB NCC 0.9057 dB dan BER 0.2222 dB Tabel 6 Hasil Citra Ekstraksi Serangan Citra Rotasi Citra terwatermark Citra Ekstraksi NCC 0.0052 dB dan BER 0.2224 dB. NCC -0.0039 dB dan BER 0.2224dB. NCC 0.0084 dB dan BER 0.2222 dB NCC -0.0087 dB dan BER 0.2227 dB
NCC 0.0021 dB dan BER 0.2222 dB

## Tabel 7 Hasil Citra Ekstraksi Serangan Citra Filter Median
Citra terwatermark Citra Ekstraksi NCC 0.5941 dB dan BER 0.2236 dB. NCC 0.8818 dB dan BER 0.2224 dB. NCC 0.9108 dB dan BER 0.2212 dB NCC 0.8584 dB dan BER 0.2227 dB
NCC 0.8584 dB dan BER 0.2227 dB
Dari hasil pengujian citra watermark yang diekstrak dengan beberapa serangan yang telah diaplikasikan pada citra terwatermark, dapat dilihat hasil NCC rata-rata bernilai lebih dari 0.6 dimana nilai tersebut baik sehingga masih dapat diterima penglihatan manusia seperti kriteria yang dijelaskan pada penelitian [27]. Ini berarti bahwa hasil ekstraksi tahan ( robust ) terhadap manipulasi citra, kecuali serangan rotasi yang memiliki nilai NCC yang tidak baik.

## 5 K ESIMPULAN
Setelah  melakukan  implementasi  dan  analasis non-blind  watermarking dengan  metode DCT (Discrete Cosine Transform) dan DWT (Discrete Wavelet Transform) , dengan beberapa metode dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan penelitian, hasil PSNR pada citra Baboon, citra Lena, citra Peppers, citra Boat , dan Barbara sebesar 39.1529 dB. Dari nilai tersebut dapat disimpulkan memiliki nilai imperceptibility (tingkat kemiripan) yang baik.
2. Hasil  rata-rata  SSIM  pada  penelitian  ini  mendapatkan  hasil  nilai  diatas  0,9  dB  yang berarti  mendekati  1  dB  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  yang  diusulkan  memiliki tingkat  kemiripan  yang  baik  antara  citra  sebelum  diberikan  dan  sesudah  diberikan watermark.
3. Hasil  rata-rata  NCC  bernilai  lebih  dari  0.6 sehingga  dapat  disimpulkan  metode  yang diusulkan tahan ( robust ) terhadap beberapa serangan citra, kecuali pada serangan rotasi maka dapat disimpulkan metode yang diusulkan tidak tahan terhadap serangan rotasi.
4. Hasil  BER  (Bit  Error  Ratio)  pada  citra  terwatermark  yang  belum  diberikan  noise mendapatkan  hasil  yang  sama  yaitu  0  dB  dapat  disimpulkan  metode  yang  diusulkan berhasil karena tidak terdapat bit error.

## D AFTAR P USTAKA
[1] S.  Ameliola  and  H.  D.  Nugraha,  “Perkembangan  Media  Informasi  Dan  Teknologi  Terhadap Anak Dalam Era Globalisasi,” Int. Conf. Indones. Stud. “Ethnicity Glob. , vol. 2, p. 400, 2015.
[2] H. Santoso, “Pencegahan Dan Penaggulangan Plagiarisme Dalam Penulisan Karya Ilmiah Di Lingkungan Perpustakaan Perguruan Tinggi,” Univesitas Negeri Malang , no. 1, pp. 1–23, 2015.
[3] M. F. R. P, G. Budiman, and I. N. A. R, “Perancangan Teknik Digital Audio Watermarking Berbasis Metode Discrete,” e-Proceeding Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 4530–4536, 2016.
[4] K. W. Handito and D. Rosiyadi, “Perlindungan Rekam Medis Berbasis Robust Watermarking pada Citra Medis Digital Menggunakan Metode DWT-DCT dan Optimasi dengan GA 2 Studi Terkait,” e-Proceeding Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1668–1677, 2018.
[5] N.  Anisah,  B.  Harjito,  and  E.  Suryani,  “Digital  Watermarking  Image  dengan  Menggunakan Discrete Wavelet Transform dan Singular Value Decomposition ( DWT-SVD ) untuk Copyright Labeling,” J. ITSMART , vol. 4, no. 1, pp. 12–19, 2015.
[6] Andri, N. P. Wong, and J. Fransiscus, “Aplikasi Algoritma Semi – Fragile Image Watermarking Berdasarkan Pada Region,” JSM STMIK Mikroskil , vol. 15, no. 1, pp. 21–30, 2014.
[7] C. A. Sari, T. S. Sukamto, and E. H. Rachmawanto, “Analisa Robustness Citra Digital Pada Watermarking DCT-DWT,” Pros. SNST , vol. 1, no. 1, pp. 121–124, 2018.
[8] P. Singh and R. S. Chadha, “A Survey of Digital Watermarking Techniques, Applications and Attacks,” Int.  J.  Eng.  Innov.  Technol. ,  vol.  2,  no.  9,  pp.  165–175,  2013,  doi: 10.1109/INDIN.2005.1560462.
[9] S.  L.  Agrwal,  A.  Yadav,  U.  Kumar,  and  S.  K.  Gupta,  “Improved  Invisible  Watermarking Technique Using,” Int. Conf. Reliab. Infocom Technol. Optim. (Trends Futur. Dir. , vol. 5, pp. 7–9, 2016.
[10] K. J. Giri, M. A. Peer, and P. Nagabhushan, “A Robust Color Image Watermarking Scheme Using Discrete Wavelet Transformation,” I.J. Image, Graph. Signal Process. , no. 1, pp. 47–52, 2015, doi: 10.5815/ijigsp.2015.01.06.
[11] D. Bansal and M. Mathuria, “Color Image Dual Watermarking using DCT and DWT Combine Approach,” Int. Conf. Trends Electron. Informatics ICEI , pp. 630–634, 2017.
[12] M.  Kismanto  and  D.  P.  N.  Andono,  “Analisa  Discrete  Cosine  Transform  Pada  Kompresi Underwater Image,” pp. 1–7, 2015.
[13] W.  Sipayung,  “Perancangan  Citra  Watermaking  Pada  Citra  Digital  Menggunakan  Metode Discrete Cosine Transform ( DCT ),” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 7, no. 3, pp. 104–107, 2014.
[14] M. Ansari and Y. Prayudi, “Komparasi Metode Hybrid Image Watermarking DWT-SVD dengan RDWT-SVD Untuk Proteksi dan Perlindungan Hak Cipta Pada Citra Digital,” vol. 2, no. 2, pp. 23–29, 2014.
[15] S. Sood, “Digital Watermarking Using Hybridization of Optimization Techniques : A Review,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 5, no. 4, pp. 5249–5251, 2014.
[16] I. Maulana and P. N. Andono, “Analisa Perbandingan Adaptif Median Filter Dan Median Filter Dalam Reduksi Noise Salt & Pepper,” Cogito Smart J. , vol. 2, no. 2, pp. 157–166, 2016.
[17] L. K. Saini and V. Shrivastava, “Analysis of Attacks on Hybrid DWT-DCT Algorithm for Digital Image Watermarking With MATLAB,” Int. J. Comput. Sci. Trends Technol. , vol. 2, no. 3, pp. 123–126, 2014.
[18] O. Intani, B. Hidayat, and S. A. Wibowo, “Analisis Metode Connected Vertices Clustering And
Star  Topology  Pada  Serangan  Geometri  Terhadap  Watermarking  Objek  3D,” J.  Penelit.  dan Pengemb. Telekomun. , vol. 1, no. 1, pp. 46–53, 2016.
[19] S. Kaur, “Noise Types and Various Removal Techniques,” Int. J. Adv. Res. Electron. Commun. Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 226–230, 2015.
[20] A.  Susanto,  C.  A.  Sari,  D.  R.  Ign,  M.  Setiadi,  and  E.  H.  Rachmawanto,  “Uji  Performa Watermarking 256x256 Citra Keabuan Dengan Least Significant Bit,” Pros. SNATIF , vol. 4, pp. 9–13, 2017.
[21] F. Saeed, “A Blind Watermarking Algorithm Based On DCT-DWT and ARNOLD Transform,” Int. J. Comput. Sci. Eng. , vol. 2, no. 06, pp. 328–334, 2013.
[22] C. Muntachib, R. D. Atmaja, and B. Hidayat, “Metode Steganografi Penyisipan Karakter dengan Teknik LSB dan Penempatan Bit mengikuti Langkah Kuda Catur ( L-Shape ),” Semin. Nas. Inov. DAN Apl. Teknol. DI Ind. , pp. 134–139, 2016.
[23] Q.  Su,  G.  Wang,  X.  Zhang,  G.  Lv,  and  B.  Chen,  “An  improved  color  image  watermarking algorithm  based  on  QR  decomposition,” Multimed.  Tools  Appl. ,  vol.  76,  no.  1,  pp.  707–729, 2017, doi: 10.1007/s11042-015-3071-x.
[24] T. Kasihno and Murinto, “Implementasi Watermarking pada Citra Digital Menggunakan Teknik Discrete  Fourier  Transform  (  DFT  )  dan  Singular  Value  Decomposition  (  SVD  )  ( Implementation of Watermarking in Digital Image Using Discrete Fourier Transform ( DFT ) Technique and Singular V,” JUITA , vol. V, no. 1, pp. 31–37, 2017.
[25] Kurniawan,  I.  A.  Siradjuddin,  and  A.  Muntasa,  “Keamanan  Citra  Dengan  Watermarking Menggunakan Pengembangan Algoritma Least Significant Bit,” J. Inform. , vol. 13, no. 1, pp. 9– 14, 2016, doi: 10.9744/informatika.13.1.9-14.
[26] A.  Kumar,  S.  Basant,  and  K.  Mayank,  “Robust  and  Imperceptible  Dual  Watermarking  for Telemedicine Applications,” Wirel.  Pers  Commun ,  vol.  80,  no.  4,  pp.  1415–1433,  2015,  doi: 10.1007/s11277-014-2091-6.
[27] V. S. Verman and R. K. Jha, “Improved watermarking technique based on significant difference of lifting wavelet coefficients,” vol. 9, no. 6, pp. 1443–1450, 2014, doi: 10.1007/s11760-013- 0603-6.