## DETEKSI PEMALSUAN CITRA DENGAN TEKNIK COPY-MOVE

## MENGGUNAKAN METODE ORDINAL MEASURE DARI KOEFISIEN

## DISCRETE COSINE TRANSFORM

## Zulfan*, Fitri Arnia dan Rusdha Muharar
Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala
* Corresponding author, e-mail : zulfanzainal@yahoo.co.id
Abstrak — Artikel ini membahas tentang metode baru untuk deteksi citra palsu yang dihasilkan dari teknik copy-move . Teknik copy-move merupakan salah satu teknik pemalsuan citra dengan cara mengambil objek tertentu dari citra asli dan menambahkannya pada citra tersebut dengan tujuan untuk menambah jumlah atau merubah  objek  yang  sama  pada  citra  asli.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  citra  palsu  yang dihasilkan oleh teknik copy-move dan citra palsu copy-move yang telah dimodifikasi dengan operasi rotasi dan  ekualisasi  histogram.  Fitur  deteksi  yang  digunakan  adalah Ordinal  Measure dari  koefisien Discrete Cosine Transform (OM-DCT). Pendeteksian dimulai dengan membagi citra ke dalam blok berukuran BxB (B = 16x16, 32x32 dan 64x64) dan DCT 2 dimensi dilakukan pada setiap blok tersebut. Jarak fitur citra asli dengan palsu dihitung dengan persamaan jarak Ecluidian dan setiap fitur yang memiliki jarak lebih kecil atau sama dengan nilai threshold (T) menurut pengamatan akan ditandai sebagai bagian yang dipalsukan. Hasil pendeteksian menunjukkan bahwa  ada blok-blok yang terdeteksi pada objek citra yang di- copy-move baik pada citra palsu copy-move yang tidak dimodifikasi ataupun yang telah dimodifikasi dengan operasi rotasi dan ekualisasi histogram. Jumlah blok yang ditemukan pada objek copy-move bervariasi sesuai ukuran blok pendeteksian yang digunakan.
Kata  kunci  :  Discrete  Cosine  Transform  (DCT),  ordinal  measure  dari  koefisien  DCT,  copy-move,  rotasi, ekualisasi histogram .
Abstract — This article discusses a new method for the detection of forgery images generated by copy-move technique. Copy-move technique is one of image forgery techniques which taking a particular object from its original image and add it on that image for the purpose of increasing the number of or changing the same object in the original image. This study aims to detect the forged image generated by the copy-move techniques and copy-move  forged  image  that  has  been  modified  by  the  rotation  operation  and  histogram  equalization. Detection  feature  used  is  Ordinal  Measure  of  Discrete  Cosine  Transform  coefficient  (OM-DCT).  Detection starts with division of the image into a block size of BXB (B = 16x16, 32x32 and 64x64) and two-dimensional DCT was performed to each of blocks. The feature distance from the original to the fake image, was calculated by  the  Euclidian  distance  and  each  feature  has  a  distance  of  less  than  or  equal  to  the  threshold  value  (T) according to the observations will be marked as a forged part. The results show that there are blocks detected on the copy-move image, whether on the unmodified copy-move forge image or those which modified by the rotation operation and histogram equalization. The number of blocks that are found in the copy-move object varies according to the size of the detection block used.
Key  words:  Discrete  Cosine  Transform  (DCT),  ordinal  measure  of  DCT  Coefficient,  copy-move,  rotation, histogram equalization.
Copyright © 2016 JNTE. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Citra  merupakan  representasi  dari  suatu objek  atau  kejadian.  Sebelum  berkembangnya teknologi pengolahan citra digital, kita mengenal citra  hanya  dalam  bentuk  analog  saja.  Akan tetapi  dengan  berkembangnya  teknologi  digital saat  ini,  peredaran  citra  dalam  bentuk  digital terus meningkat. Citra digital  lebih dinamis dan
dapat  diubah-ubah  ( editable )  baik  dari  segi bentuk,  ukuran  maupun  objek  yang  ada  dalam citra  digital  tersebut.  Hal  ini  tentunya  akan sangat  mempengaruhi  keanekaragaman  citra digital  yang  muncul  di  masyarakat  sehingga mengakibatkan  sulitnya  membedakan  antara citra yang asli atau palsu. Kemunculan citra-citra digital seperti ini akan menimbulkan permasalahan dalam kehidupan sosial
masyarakat  seperti  hilangnya  kepercayaan terhadap  suatu  berita,  perusakan  terhadap reputasi seseorang, pemalsuan barang bukti dan banyak permasalahan lainnya [1].
Pemalsuan  terhadap  citra  digital  sangat mungkin  terjadi  di  era  digital  saat  ini.  Hal  ini disebabkan  oleh  banyaknya  perangkat  foto digital  dan  aplikasi  pengolahan  citra  yang dikembangkan sehingga seseorang dapat dengan mudah mengambil dan memodifikasi suatu citra digital  tanpa  meninggalkan  jejak  yang  dapat ditelusuri.  Berbagai  teknik  pemalsuan  dapat dilakukan  untuk  menghasilkan  citra  palsu  yang sulit  untuk  dideteksi.  Salah  satu  teknik pemalsuan yang dapat digunakan adalah teknik pemalsuan copy-move [2]. Teknik pemalsuan ini dilakukan  dengan  cara  menyalin  objek  tertentu pada  citra  asli  dan  menambahkannya  pada bagian  tertentu  pada  citra  yang  sama  dengan tujuan untuk memperbanyak jumlah objek pada citra  ataupun  untuk  menyembunyikan  objek tertentu  yang  terdapat  pada  citra  asli  [3][1]. Gambar  1  merupakan  contoh  citra  palsu  yang dihasilkan dengan teknik copy-move . Citra palsu tersebut  dihasilkan  dengan  cara  menduplikasi objek pesawat asli dan meletakkannya pada sisi kiri objek asli sehingga antara citra asli dan palsu akan sulit dibedakan. Hal ini tentunya akan dapat merusak keaslian sebuah citra dan menurunkan kepercayaan  masyarakat  jika  dijadikan  sebagai sebuah berita.
a. Citra Original b. Citra palsu
Gambar 1. Contoh pemalsuan citra copy-move
Dengan  adanya  berbagai  teknik  pemalsuan, maka sangat diperlukan pengembangan metode pendeteksian yang cukup baik untuk mendeteksi citra  palsu  yang  dihasilkan.  Secara  umum, metode  pendeteksian  yang  dikembangkan  ada dua  yaitu  metode  aktif  dan  pasif  [1].  Metode aktif  merupakan  metode  deteksi  dengan  cara memanfaatkan watermarking [4]  dan digital signature yang dimasukkan ke dalam citra pada
saat  sebuah  citra  diciptakan  [2].  Metode  pasif merupakan metode deteksi yang tidak menggunakan informasi tambahan yang dimasukkan  ke  citra  karena  pendeteksian dilakukan  dengan  mengindentifikasi  perubahan fitur  [2].    Penelitian  ini  menggunakan  metode pasif dan fitur yang digunakan untuk pendeteksian adalah Ordinal Measure koefisien Discrete Cosine Transform (OM-DCT).
Metode  pendeteksian  citra  palsu copy-move pertama  kali  diusulkan  oleh  J.Fridrich  et.al  [3] dengan  menggunakan  nilai  koefisien Discrete
Cosine Transform (DCT) sebagai fitur pendeteksian.  Pada  penelitian  mereka,  nilai koefisien  DCT  diektraksi  dari  citra  dengan melakukan pembagian citra ke dalam blok-blok citra berukuran 16x16. Nilai koefisien DCT yang telah  diektraksi  dari  masing-masing  blok dikuantisasi  terlebih  dahulu  sebelum  proses pendeteksian dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai koefisien DCT dapat digunakan untuk melakukkan pendeteksian pada citra palsu copy-move , akan tetapi fitur ini tidak cukup baik apabila ingin mendeteksi citra palsu yang telah dimodifikasi dengan operasi geometri [1].  Penelitian  menggunakan ordinal  measure koefisien Discrete  Cosine  Transform sebagai fitur pendeteksian. Fitur ini dianggap lebih tahan terhadap  operasi  geometri  [5].    Fitur  ini  sudah pernah  digunakan  oleh  C.Kim  [5]  untuk pendeteksian duplikasi citra digital dalam kasus image retrival dan F.Arnia [6] untuk perbaikan pencocokan iris.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teknik  pemalsuan copy-move merupakan salah  satu  cara  yang  sangat  efektif  dalam pemalsuan  citra  karena  hanya  menduplikasi bagian  tertentu  pada  citra  yang  sama  sehingga karakteristik  dari  bagian-bagian  yang  di- copy- move memiliki kecocokan [1]. Copy-move juga dapat  diartikan  sebagai  teknik  pemalsuan  citra dengan  mengambil  bagian  dari  citra  untuk menutupi  objek-objek  tertentu  pada  citra  yang sama [3].
Citra  yang  telah  dipalsukan  dengan  teknik ini  dapat  dimodifikasi  dengan  dua  kelompok Citra   yang   telah   dipalsukan   dengan   teknik ini dapat dimodifikasi dengan dua kelompok operasi pengolahan citra sehingga menghasilkan citra palsu yang sulit untuk
citra asli citra copy-move
hasil deteksi (10 blok OM-DCT) hasil deteksi (20 blok OM-DCT)
Image forgery detection techniques Passive Active Watermark Digital Signature Natural & computer graphic image Based on intrinsic regulaties & inconsistencies Based on tampering operation Resampling Splicing Copy move JPEG Compression properties Image processing operations Optical regularities Sensor Regularities Processing regulaties Statiscal regulaties Image filtering operations Brightness & contrast
Cropping & recompressed Sharpening & blurring Chromatic aberration Lens radial distortion Illumination Camere response function Dust pattern Sensor pattern noise Gamma correction White balancing Demosaicing Statiscal regulaties Statiscal regulaties
Statiscal regulaties
Gambar 2. Klasifikasi Teknik Deteksi Pemalsuan Citra Digital [1]
dideteksi  (Gambar  3).  Operasi  tersebut  yaitu operasi post-processing dan  operasi  skala menengah  ( Intermediate  Operation ).  Pada operasi post-processing, kompresi JPEG, tambahan noise serta blurring dilakukan  untuk menghilangkan jejak operasi copy-move sehingga  sulit  untuk  dideteksi.  Operasi  skala menengah  ( Intermediate  Operation )  dilakukan untuk  menghasilkan  sinkronisasi  spasial  dan kemiripan  antara  bagian copy-move dengan bagian  yang  asli.  Operasi  ini  dapat  berupa operasi  rotasi, scaling ,  pencerminan  dan modifikasi  pencahayaan  [1].  Citra  merupakan representasi dari suatu kenyataan tentang sebuah kejadian.Citra  harus  memiliki  integritas  yang tinggi  apabila  ingin  dijadikan  sebagai  sebuah barang bukti [1]. Pembuktian keaslian pada citra yang  dijadikan  sebagai  barang  bukti  harus dilakukan  agar  diperoleh  suatu  informasi  yang akurat dan dapat dipertanggung- jawabkan. Hal ini  telah  memberi  kontribusi  para  peneliti  di bidang  forensik  citra  digital  untuk  terus melakukan penelitian dan menciptakan algoritma-algoritma  pendeteksian  yang  handal. Secara umum, ada dua metode yang digunakan untuk  pendeteksian  yaitu  metode  deteksi  aktif dan  pasif.  Klasifikasi  dari  dua  metode  tersebut disajikan pada Gambar 2.
Copy-move Forgery Attacks Intermediate Operations 1. Rotating 2. Scaling 3. Reflecting
4. Chrominance changing 5. Luminance changing
Post-processing Operations 1. JPEG compresion 2. Adding noise
3. Bluring
Gambar 3. Operasi pemalsuan copy-move [1]
Deteksi  pemalsuan  dengan  metode  aktif adalah  teknik  deteksi  dengan  memanfaatkan kode-kode  autentifikasi  seperti watermarking atau digital  signature yang  dimasukkan  ke dalam  citra  digital  sebelum  disebarluaskan sehingga  deteksi  pemalsuan  dapat  dilakukan dengan membandingkan kode-kode dalam citra yang  dipalsukan dengan  kode-kode  dalam  citra asli [2].

## 3. METODOLOGI
Terdapat  dua  tahapan  yang  dilakukan  untuk mendeteksi objek citra palsu copy-move dengan metode  ini  yaitu  tahap  pelatihan  ( training )  dan pengujian  ( testing ). Ordinal  Measure DCT digunakan sebagai fitur dalam metode pendeteksian  ini.  Skema  pelatihan  ditunjukkan
pada Gambar 4, beberapa citra masukkan (citra asli)  di- input ke  dalam  simulator  dan  dibagi menjadi  blok  citra  dengan  ukuran 𝑚 × 𝑛. Setiap blok citra ditransformasikan ke bentuk DCT dua dimensi  untuk  mengektraksi  fitur  citra.  Nilai koefisien  DC  dari  nilai  DCT  pada  citra dihilangkan sehingga yang tertinggal hanya nilai koefisien ACnya saja. Koefisien AC inilah yang dijadikan  sebagai  fitur  untuk  pendeksian.  Fitur citra ini disebut dengan Ordinal  Measure DCT (OM-DCT).
Training Image Forged Training Image 2D DCT dan OM-DCT Blok citra m x n Blok citra m x n 2D DCT dan OM-DCT Jarak Fitur ( d ) D a ta b a se fi tu r N il a i T h re sh o ld (T )
Gambar 4. Metode pelatihan.
Nilai  fitur  normalisasi  akan  diurutkan  dari nilai minimum hingga maksimum. Sebanyak 10 set  nilai  fitur  vektor  terkecil  akan  diambil  dan dijadikan nilai referensi untuk pendeteksian pada tahap  pelatihan.  Penentuan  nilai threshold (T) pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  mengambil nilai  maksimum  dari  10  set  nilai  fitur  vektor tersebut.  Tahapan  berikutnya  adalah  tahap pengujian  ( testing ).  Pada  tahap  ini  sekelompok citra  yang  telah  dipalsukan  akan  diujicoba dengan melakukan langkah-langkah seperti pada Gambar 5. Jarak fitur citra asli dengan citra palsu akan dihitung dengan menggunakan persamaan jarak Ecluidian [7]. Pada tahap pengujian, nilai jarak  fitur  OM-DCT  yang  diperoleh  akan dinormalisasi terlebih dahulu. Proses normalisasi  dilakukan  dengan  membagi  setiap nilai  fitur  yang  didapat  dengan  nilai  fitur maksimum  sehingga  nilai  normalisasi  yang diperoleh adalah ≤ 1 .
Bahan penelitian yang digunakan adalah citra original (Gambar 6), citra yang telah dipalsukan dengan  teknik copy-move untuk  pelatihan (Gambar  7)  dan  citra  palsu copy-move untuk pengujian (Gambar 8). Citra asli merupakan citra grayscale yang digunakan sebagai citra referensi untuk pendeteksian dengan ukuran 512 512.
Training Image Forged Training Image 2D DCT dan OM-DCT Blok citra m x n Blok citra m x n 2D DCT dan OM-DCT Jarak Fitur ( d ) d <= T T Y Selesai Tampilkan blok copy-move Gambar 5. Metode Pengujian
Gambar 6. Citra original sebagai citra referensi
Gambar 7. Citra palsu untuk pelatihan.
Gambar 8. Citra palsu untuk pengujian.
Gambar  8  merupakan  citra-citra  palsu  yang digunakan  pada  saat  pengujian.  Citra-citra tersebut  adalah  (a)  BaracudaCopy.tif,  (b) TankCopy.tif dan (c) TrukCopy.tif.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  diperoleh  dari  pengujian terhadap 5 kelompok citra yang telah dipalsukan dengan teknik copy-move dan juga dimodifikasi dengan  operasi  rotasi  [8]  dan  histogram ekualisasi.  Pengujian  juga  dilakukan  dengan menggunakan  blok  pendeteksian  berukuran 64 × 64, 32 × 32 dan 16 × 16 .  Nilai  ambang batas yang digunakan untuk pendeteksian adalah 0.4.
4.1. Pengujian Citra copy-move tanpa
modifikasi.
Pada pendeteksian ini digunakan sebanyak 3  set  citra  palsu copy-move yang  tidak dimodifikasi  dengan  operasi  rotasi  ataupun ekualisasi histogram. Hasil pendeteksian ditunjukkan  pada  Gambar  9,  10  dan  11. Berdasarkan  gambar  dapat  dilihat  bahwa pendeteksian  yang  dilakukan  pada  citra  palsu copy-move yang  tidak  dimodifikasi  diperoleh blok-blok yang terdeteksi pada objek copy-move pada  citra  palsu.  Jumlah  blok  yang  terdeteksi pada  objek copy-move berbeda-beda  sesuai dengan  ukuran  blok  yang  digunakan.  Jika menggunakan  blok  berukuran  64x64  maka jumlah  blok  terbanyak  yang  terdeteksi  pada objek copy-move adalah  pada  citra  palsu TankCopy.tif  dan  jika  menggunakan  blok berukuran  32x32  dan  16x16,  jumlah  blok terbanyak yang terdeteksi pada objek copy-move adalah pada citra palsu BaracudaCopy.tif
Gambar  9.  Hasil    pengujian  citra  palsu copy- move tanpa modifikasi dengan blok 64 × 64 .
Gambar  10.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move tanpa  modifikasi  dengan blok 32 × 32 .
Gambar  11.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move tanpa  modifikasi  dengan blok 16 × 16 .
4.2. Pengujian citra copy-move dengan
modifikasi rotasi ( vertical flipping )
Pada pendeteksian ini digunakan sebanyak 3  set  citra  palsu copy-move yang  telah dimodifikasi  dengan  operasi  rotasi  ( vertical flipping ). Hasil deteksi ditunjukan pada gambar 12,  13  dan  14.  Hasil  pendeteksian  pada kelompok  citra  ini  menunjukkan  bahwa  jika menggunakan  blok  pendeteksian  berukuran 64x64 ditemukan blok terbanyak yang terdeteksi pada  objek copy-move terjadi  pada  citra  palsu TankCopyFlid.tif.  Jika  menggunakan  blok pendeteksian berukuran 32x32 dan 16x16 maka jumlah  blok  terbanyak  yang  terdeteksi  pada objek copy-move terjadi pada citra BaracudaCopyFlid.tif
Gambar  12.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi rotasi ( vertical flipping ) dengan blok 64 × 64 .
Gambar  13.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi rotasi ( vertical flipping ) dengan blok 32 × 32 .
Gambar  14.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi rotasi ( vertical flipping ) dengan blok 16 × 16 .
4.3. Pengujian citra copy-move dengan modifikasi rotasi ( horizontal flipping )
Pada pendeteksian ini digunakan sebanyak 3  set  citra  palsu copy-move yang  telah dimodifikasi  dengan  operasi  rotasi  ( horizontal flipping ). Hasil deteksi ditunjukan pada Gambar
15, 16 dan 17. Jumlah blok yang paling banyak terdeteksi jika menggunakan blok pendeteksian berukuran  64x64  terdapat  pada  citra  palsu TankCopyFlir.tif jika menggunakan blok berukuran 32x32 dan 16x16 terdapat pada citra palsu BaracudaCopyFlir.tif. Gambar  15.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi rotasi ( horizontal  flipping )  dengan  blok 16 × 16 .
Gambar  16.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi rotasi ( horizontal  flipping )  dengan  blok 32 × 32 .
Gambar  17.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi rotasi ( horizontal  flipping )  dengan  blok 16 × 16 .
4.4. Pengujian citra copy-move dengan modifikasi rotasi 90˚
Pada pendeteksian ini digunakan sebanyak 3  set  citra  palsu copy-move yang  telah dimodifikasi  dengan  operasi  rotasi  90 ˚ .  Hasil deteksi ditunjukan pada Gambar 18, 19 dan 20. Jumlah  blok  yang  paling  banyak  terdeteksi terjadi pada citra BaracudaCopyRot.tif. Hasil ini diperoleh berdasarkan penggunaan blok deteksi berukuran 64x64, 32x32 dan 16x16.
Gambar  18.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi  rotasi  90 ˚ dengan blok 64 × 64 .
Gambar  19.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi  rotasi  90 ˚ dengan blok 32 × 32 .
Gambar  20.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi  rotasi  90 ˚ dengan blok 16 × 16 .
4.5. Pengujian  citra Copy-move dengan modifikasi ekualisasi histogram. Pada pendeteksian ini digunakan sebanyak 3  set  citra  palsu copy-move yang  telah dimodifikasi dengan operasi ekualisasi
histogram. Hasil deteksi ditunjukan pada gambar 21, 22 dan 23. Hasil pendeteksian menunjukkan bahwa jumlah blok yang ditemukan pada objek copy-move sangat  sedikit  dibandingkan  dengan pendeteksian  pada  kelompok  citra  sebelumnya. Blok citra yang terdeteksi pada objek copy-move ditemukan pada citra palsu BaracudaCopyHist.tif.
Gambar  21.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi ekualisasi histogram dengan blok 64 × 64 .
Gambar  22.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy-
move termodifikasi ekualisasi histogram dengan blok 32 × 32 .
Gambar  23.  Hasil  pengujian  citra  palsu copy- move termodifikasi ekualisasi histogram dengan blok 16 × 16 .
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan ordinal measure DCT sebagai fitur pendeteksian  telah  mampu  mendeteksi  objek copy-move pada  sebuah  citra  yang  dipalsukan dengan  teknik copy-move .  Fitur  juga  dapat digunakan  untuk  mendeteksi  pemalsuan  pada citra copy-move yang telah dimodifikasi dengan operasi  rotasi  dan  ekualisasi  histogram. Kemampuan fitur untuk pendeteksian dibuktikan  dengan  adanya  blok-blok  yang ditandai  pada  objek  citra copy-move dimana blok-blok citra yang ditandai tersebut merupakan blok yang memiliki jarak fitur lebih kecil dari nilai ambang batas.  Jumlah blok yang terdeteksi  pada  objek copy-move bervariasi sesuai  dengan  ukuran  blok  pendeteksian  yang digunakan.  Jumlah  blok  yang  terdeteksi  pada objek copy-move berdasarkan  penggunaan ukuran  blok  disajikan  dalam  tabel-tabel  di bawah ini. Tabel 1. Hasil deteksi pada citra copy-move Citra Palsu Jumlah blok terdeteksi pada objek copy-move (ukuran blok berbeda) 64 x 64 32 x 32 16 x 16 BaracudaCopy.tif 4 6 5 TankCopy.tif 4 6 1 TrukCopy.tif 0 1 0
Tabel  1  merupakan  jumlah  blok  yang terdeteksi pada objek copy-move pada pendeteksian  kelompok  citra  palsu copy-move yang tidak dimodifikasi.
Data tabel menunjukkan  bahwa  jumlah  blok  terbanyak terdeteksi  pada  objek copy-move adalah  pada saat penggunaan blok berukuran 32x32. Tabel  2.  Hasil  deteksi  pada  citra copy-move termodifikasi rotasi ( Vertical Flipping ) Citra Palsu Jumlah blok terdeteksi pada objek copy-move (ukuran blok berbeda) 64 x 64 32 x 32 16 x 16 BaracudaCopyFlid.tif 2 6 6 TankCopyFlid.tif 4 5 2 TrukCopyFlid.tif 0 1 0
Tabel  3.  Hasil  deteksi  pada  citra copy-move termodifikasi rotasi ( Horizontal Flipping ) Citra Palsu Jumlah blok terdeteksi pada objek copy-move (ukuran blok berbeda) 64 x 64 32 x 32 16 x 16 BaracudaCopyFlir.tif 4 3 6 TankCopyFlir.tif 3 3 0 TrukCopyFlir.tif 0 1 0
Tabel  4.  Hasil  deteksi  pada  citra copy-move termodifikasi rotasi 90 ˚ Citra Palsu Jumlah blok terdeteksi pada objek copy-move (ukuran blok berbeda) 64 x 64 32 x 32 16 x 16 BaracudaCopyRot.tif 4 4 6 TankCopyRot.tif 3 3 1 TrukCopyRot.tif 0 1 0
Tabel  2,  3  dan  4  merupakan  hasil pendeteksian  pada  kelompok  citra  palsu  yang telah  dimodifikasi  dengan  operasi  rotasi  yaitu Horizontal  Flipping,  Vertical  Flipping dan Rotasi  90 ˚ .  Hasil  tabel  menunjukkan  bahwa jumlah blok yang paling banyak terdeteksi pada objek copy-move terjadi pada citra BaracudaCopyFlir.tif, BaracudaCopyFlid.tif dan BaracudaCopyRot.tif.
Tabel  5.  Hasil  deteksi  pada  citra copy-move termodifikasi ekualisasi histogram Citra Palsu Jumlah blok terdeteksi pada objek copy-move (ukuran blok berbeda) 64 x 64 32 x 32 16 x 16 BaracudaCopyHist.tif 1 1 0 TankCopyRotHist.tif 0 1 2 TrukCopyHist.tif 1 0 0
Tabel  5  merupakan  hasil  deteksi  pada kelompok citra palsu copy-move yang dimodifikasi dengan operasi ekualisasi histogram.  Hasil  pendeteksian  menunjukkan bahwa  jumlah  blok  yang  terdeteksi  pada  objek copy-move sangat  sedikit  dibandingkan  pada pendeteksian pada kelompok citra sebelumnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari penelitian  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa ordinal  measure koefisien Discrete  Cosine Transform (OM-DCT) dapat digunakan sebagai fitur  untuk  mendeteksi  objek  citra  palsu  pada pemalsuan  citra  dengan  teknik copy-move .  Hal ini dibuktikan dengan ditemukan blok-blok fitur pada  objek  citra  yang  dicurigai  telah  di- copy- move yang  memiliki jarak lebih kecil dari nilai ambang  batas  pendeteksian.  Fitur  ini  juga mampu mendeteksi objek copy-move pada citra palsu  yang  dimodifikasi  dengan  operasi  rotasi dan  ekualisasi  histogram.  Nilai  ambang  batas pendeteksian yang digunakan adalah 0.4 dengan blok pendeteksian yang dipakai berukuran 64 × 64, 32 × 32 dan 16 × 16 piksel.  Penggunaan ukuran  blok  pendeteksian  yang  berbeda-beda mempengaruhi jumlah blok yang terdeteksi pada objek copy-move menjadi lebih bervariasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] O.  Al-Qershi  dan  B.  Khoo,  “Passive detection of copy-move forgery in digital images: State-of-the-art,” Forensic Science  International,  Elsevier,  No.  231 pp 284 – 295, Juli 2013.
[2] K.  Biradjar  dan  H.  Mankar,  “Digital image  forgery  detection  using  passive techniques:  A  survey,”  Forensic  Science International,  Elsevier,  No.  10  pp  226  – 245, April 2013.
[3] J.  Fridrich,  D.  Soukal  dan  J.  Lukas, “Detection  of  Copy-move  in  Digital Images,”  in:  Proccedings  of  DFWRS 2003, Cleveland, OH, USA, 2003.
[4] J. Zhao dan J. Guo, “Passive forensics for copy-move image forgery using a method based  on  DCT  and  SVD,”  Forensic Science  International,  Elsevier,  No.  233 pp 158 – 166, September 2013.
[5] C.  Kim,“Content-based  image  copy detection,”  Signal  Processing:  Image Communication, Elsevier, No. 18 pp 169 – 184, Januari 2013.
[6] F. Arnia, K. Munadi, M. Fujiyoshi et al.,“ Improved Iris Matching Technique Using Reduced  Sized  of  Ordinal  Measure  of DCT
Coefficients,”
IEEE 17th
International  Symposium  on  Consumer
Electronics (ISCE), pp 287-288, 2013.
[7] F.  Arnia,  A.  Saputra  dan  K.  Munadi, “Penggunaan  Histogram  Dari  Koefisien
Aproksimasi  Wavelet  Untuk  Deteksi
Cacat  Tekstil,”Jurnal  Nasional  Teknik
Elektro, vol:3 No. 1 Maret 2014.
[8] M.  Wu,  C.  Lin  dan  C.  Chang,“Image Copy Detection with Rotating Tolerance,”
Computational  Intelligence  and  Security pp.464-469,2005

## Biodata Penulis
Zulfan, ST, mahasiswa Program Studi Magister Teknik
Elektro Program Pasca Sarjana Universitas Syiah Kuala.
Dr. Fitri Arnia, ST, M.Eng.Sc, dosen Program Studi  Magister  Teknik  Elektro  Program  Pasca Sarjana Universitas Syiah Kuala.
Dr.  Rusdha  Muharar,  ST,  M.Sc, dosen Program Studi Magister Teknik Elektro Program Pasca Sarjana Universitas Syiah Kuala.