## Model Berbasis CNN untuk Estimasi dan Autentikasi Copy Detection Pattern
Syukron Abu Ishaq Alfarozi 1 , Azkario Rizky Pratama 2
1,2 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta 55281 INDONESIA (tel.: 0274-5555; fax: 0274-4321; email:
1 syukron.abu@ugm.ac.id, 2 azkario@ugm.ac.id) [Diterima: 29 November 2022, Revisi: 24 Januari 2023] Corresponding Author : Syukron Abu Ishaq Alfarozi
INTISARI — Pemalsuan merupakan salah satu tindak kriminal di abad ke-21. Salah satu metode untuk mengatasi pemalsuan produk adalah copy detection pattern (CDP) yang ditempelkan pada produk. CDP merupakan sebuah pola peka salinan yang menyebabkan  penurunan  kualitas  pola  setelah  proses  cetak  dan  pindai.  Jumlah  informasi  yang  hilang  digunakan  untuk membedakan CDP asli dan palsu. Makalah ini mengusulkan model estimasi CDP berdasarkan convolutional neural network (CNN), yang disebut CDP-CNN. CDP-CNN mengatasi ketergantungan spasial dari patch citra. Dengan demikian, CDP- CNN  mestinya  lebih  baik  daripada  model  yang  menggunakan  arsitektur multi  layer  perceptron (MLP).  Model  yang diusulkan menghasilkan estimasi bit error rate (BER) sebesar 9,91% pada metode estimasi batch . BER ini 9% lebih rendah daripada BER metode sebelumnya yang menggunakan model MLP autoencoder . Model yang diusulkan mempunyai jumlah parameter yang lebih sedikit dibandingkan metode sebelumnya. Pengaruh preprocessing , penggunaan unsharp mask , diuji menggunakan metode pengujian statistik. Pengaruh preprocessing tidak memiliki perbedaan yang signifikan kecuali dalam skema  estimasi batch ,  yaitu  filter unsharp  mask mengurangi  BER  sebesar  paling  tidak  0,5%.  Selain  itu,  model  yang diusulkan ini juga digunakan untuk metode autentikasi. Autentikasi menggunakan model estimasi ini memiliki pemisahan distribusi yang baik untuk membedakan CDP palsu dan asli. Maka, CDP masih dapat digunakan sebagai metode autentikasi dengan kinerja yang reliabel. CDP membantu anti-pemalsuan pada distribusi produk dan mengurangi akibat negatif pada berbagai sektor ekonomi.
KATA KUNCI — Copy Detection Pattern , Convolutional Neural Network , Anti-Pemalsuan.

## I. PENDAHULUAN
Pemalsuan  adalah  sebuah  pelanggaran  terhadap  pemilik kekayaan  intelektual  dan  merupakan  sebuah  tindak  kriminal yang  menimbulkan  dampak  negatif  bagi  berbagai  sektor ekonomi, hingga banyak yang menyebutkan bahwa pemalsuan adalah  tindak  kriminal  abad  ke-21  [1],  [2]. Organization  for Economic Cooperation and Development (OECD) dan EUIPO menerbitkan  laporan  bersama  pada  tahun  2019  tentang  tren perdaganan  barang  palsu  dan  bajakan  berdasarkan  data penyitaan  dunia  tahun  2016  [1],  [3].  Laporan  tersebut menemukan  bahwa  perdagangan  barang  palsu  dan  bajakan mencapai  jumlah  $509  miliar  (3,3%  dari  total  perdagangan dunia).  Jumlah  ini  meningkat  dari  tahun  2013,  menjadi  $461 miliar  (2,6%  dari  total  perdagangan  dunia).  Jumlah  tersebut meningkat  walaupun  keseluruhan  perdagangan  dunia  relatif melambat. Terlebih lagi, jumlah tersebut hanya merepresentasikan  produk  yang  disita  dan  tidak  mewakili sepenuhnya  dampak  pemalsuan  pada  semua  sektor  ekonomi, termasuk produsen barang asli, pelanggan, dan pemerintah.
Barang-barang  yang  dipalsukan  berpengaruh  langsung terhadap  penjualan  produk  asli.  Perusahan-perusahaan  di seluruh  dunia  mengalami  kerugian  miliaran  dolar  AS  setiap tahun  akibat  pemalsuan  barang.  Menurut  sekretaris  jenderal International  Chamber  of  Commerce  (ICC),  pabrik-pabrik multinasional kehilangan sekitar 10% pendapatan top-line -nya akibat pemalsuan [1].
Usaha  menghadapi  pemalsu  barang  menmbutuhkan keterlibatan  dan  komitmen  semua  pihak  yang  terkait.  Mike O'Neil,  Sekretaris  ISO/TC  247  tentang  penanggulangan  dan pengendalian  penipuan  menyatakan  bahwa  perang  melawan pemalsuan  dilakukan  pada  empat  area  utama:  1)  tindakan legislatif  untuk  melindungi  kekayaan  intelektual  dan menghukum  pemalsuan;  2)  badan  bea  cukai  nasional  untuk mencegah  masuknya  barang  palsu  ke  suatu  negara,  3)  usaha
industri  swasta  untuk  menciptakan  teknologi  anti-pemalsuan; dan 4) pengembangan standar nasional dan internasional [1].
Sebagai pihak yang terkena dampak paling besar, produsen barang  asli  perlu  mengembangkan  pendekatan  untuk melindungi  keaslian  produknya.  Berbagai  teknologi  telah diimplementasikan untuk mencapai perlindungan produk yang aman. Masing-masing dibedakan berdasarkan biaya, kecanggihan, dan efektivitasnya dalam mendeteksi pemalsuan produk. Teknologi yang sering diterapkan meliputi hologram, kartu cerdas, penanda dan tinta biometrik, serta copy detection pattern (CDP) [4].
CDP  merupakan  salah  satu  solusi  yang  dikembangkan untuk  mengatasi  pemalsuan. CDP  adalah  sebuah  citra  digital yang copy-sensitive dengan properti spesifik yang akan dicetak dan ditempelkan pada produk. CDP mendeteksi produk asli dan produk  palsu  berdasarkan  prinsip  kehilangan  informasi  [5]. Dalam  setiap  proses  cetak-dan-pindai  (C&P)  sebuah  citra digital,  beberapa  informasi akan hilang  akibat degradasi citra dan derau akan tertambahkan karena proses pencetakan. Maka, tiap kali sebuah citra dicetak atau diproses, akan ada perubahan struktural  dan  kualitas  pada  citra  yang  dihasilkan.  Proses  ini yang  akan  membedakan  cetakan  pertama  CDP,  yang ditemukan pada produk asli dari CDP pada produk palsu. C&P merupakan proses stokastik dengan distribusi probabilitas acak yang  dapat  dianalisis  secara  statistis,  tetapi  sulit  diprediksi. CDP  menghasilkan  sebuah  citra  dengan  konten  tidak  dapat diprediksi  untuk  mencegah  pemalsu  untuk  mengetahui karakteristik eksplisit dan implisit dari sebuah citra. Citra-citra yang  menyimpan  informasi  maksimum  seperti  citra-mirip- derau  merupakan  citra  yang  paling  sulit  ditiru.  Hal  ini  dapat dicapai dengan menetapkan sebuah nilai yang benar-benar acak dan  tidak  dapat  diprediksi  pada  tiap  piksel.  Maka,  dapat disimpulkan  bahwa  citra  yang  paling  sulit  ditiru  adalah  citra
yang  tersusun  dari  derau  murni,  yang  memiliki  entropi maksimum. Untuk keperluan replikasi, pembuatan pola dapat menggunakan kunci rahasia atau kata sandi sebagai salah satu masukan dari fungsi hash .
Seseorang  dapat  menyalin  CDP  asli  melalui  proses  C&P dan  mengestimasi  pola  aslinya,  yaitu  templat  atau  CDP  versi digitalnya. Hasil estimasi  yang  dicetak  kedua kalinya disebut CDP palsu. Proses ini disebut serangan estimasi, seperti yang ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Mengestimasi  pola  CDP merupakan  salah  satu  hal  penting  dalam  restorasi  citra  CDP. Jika  hasil  restorasi  memberikan bit  error  rate (BER)  yang rendah, seseorang akan dapat membuat CPD palsu yang sulit dibedakan  dari  aslinya  [6].  Autentikasi  adalah  sebuah  proses untuk  membedakan  CDP  asli  dan  CDP  palsu.  Model autentikasi dapat berupa machine learning atau model statistik. Proses autentikasi dan estimasi diperlihatkan pada Gambar 1.
Deep  learning (DL)  telah  menjadi  sebuah  teknologi  baru yang  dapat  diaplikasikan  pada  beberapa  bidang  [7]–[9].  Ada beberapa  manfaat  DL  untuk  memprediksi  pola  tersembunyi dan memulihkan isyarat tertentu dengan menghilangkan derau [10]–[12]. Penelitian ini berfokus untuk meningkatkan metode estimasi  dan  autentikasi  CDP  yang  telah  diteliti  sebelumnya [13].  Menurunkan  galat  ( error )  prediksi  pada  estimasi  CDP meningkatkan false  positive pada  autentikasi  CDP.  Hal  ini menunjukkan  efektivitas  CDP,  yaitu  dapat  disalin  atau  tidak. Dengan  demikian,  serangan  estimasi  CDP  harus  dimitigasi dengan  metode  autentikasi yang  lebih  baik  untuk  mendeteksi CDP  asli dan palsu.  Pada  makalah  ini,  digunakan model DL, yaitu  model convolutional  neural  network (CNN),  untuk memprediksi  pola  CDP.  Dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya  [13],  model  yang  diusulkan  mampu  mencapai kinerja yang lebih baik dalam mengestimasi pola CDP.
Selain  itu,  filter unsharp  mask sebagai  sebuah  metode prapemrosesan  masukan  yang  digunakan  dalam  [13]  akan diselidiki, yaitu dapat meningkatkan kinerja model atau tidak. Proses autentikasi yang digunakan adalah sebuah skor ambang berdasarkan  BER  estimasi  CDP  dari  model  estimasi  untuk menentukan CDP asli atau palsu. Maka, kontribusi makalah ini dapat dirangkum sebagai berikut:
• mendesain arsitektur dari model estimasi berbasis CNN,
• membandingkan  pengaruh  prapemrosesan  citra  CDP masukan untuk model CNN yang dikembangkan, dan
• mengevaluasi  autentikasi  CDP  menggunakan  model estimasi.

## II. METODE CDP
Beberapa penelitian sebelumnya membahas berbagai aspek CDP.  Sebuah  metrik  baru  (fitur  yang  diekstraksi)  diusulkan
dalam  [14],  486  tipe  fitur,  untuk  digunakan  sebagai  nilai kuantitatif  dari  evaluasi  keaslian  CDP  dengan  kinerja  yang lebih  baik  daripada  metrik  yang  sudah  biasa  digunakan. Penelitian  tersebut  membandingkan  metrik  yang  diusulkan terhadap  metrik-metrik  berikut:  1)  metrik  entropi,  2)  metrik Fourier  domain  sharpness ,  3)  metrik wavelet  domain sharpness , dan 4) metrik galat prediksi. Metrik-metrik yang ada dalam  penelitian  tersebut  dibandingkan  dan  dievaluasi  pada lima metode restorasi yang sudah ada sebagai bentuk serangan pada  CDP:  1)  penapisan  Wiener,  (2)  penapisan constrained least squares , 3) algoritme Lucy-Richardson, 4) metode filter, dan  (5)  filter Photoshop's  smart  sharpen .  Metode-metode serangan  tersebut  berusaha  meningkatkan  kualitas  CDP  yang dipalsukan agar tidak dapat dibedakan dari cetakan asli. Tiap tipe  serangan  kemudian  dievaluasi  dengan  tiap  tipe  fitur  dan dibandingkan berdasarkan laju galat ( error rate ) tiap pasangan. Laju  galat  yang  lebih  tinggi  menandakan  kinerja  metode serangan yang lebih baik. Maka, hal ini menandakan keandalan yang lebih rendah dari metrik yang sedang dievaluasi.
Dari  evaluasi  CDP  asli,  kedua wavelet dan  486  tipe  fitur yang diusulkan mendapatkan laju galat nol. Evaluasi terhadap serangan  Photoshop  menghasilkan  kinerja  terbaik  pada  486 tipe fitur, yaitu mendapatkan laju galat yang lebih rendah, yaitu 2,43%.  Evaluasi  pada  serangan sharpness ( a = 0,5),  486  tipe fitur juga mencapai laju galat yang paling rendah, yaitu 2,47%. Demikian  pula  dengan  serangan sharpness ( a =  1),  486  fitur yang  diusulkan  mendapatkan  laju  galat  yang  paling  rendah, sebesar  4,83%.  Evaluasi  serangan  filter  Wiener  merupakan yang  terendah  pada  fitur wavelet ,  dengan  laju  galat  1,83%, sedangkan  486  tipe  fitur  mendapatkan  laju  galat  yang  lebih tinggi,  yaitu  2,80%.  Evaluasi  serangan  Lucy-Richardson adalah  yang  terendah  pada  fiture wavelet ,  dengan  laju  galat 6,47%  dan  486  tipe  fitur  memperoleh  laju  galat  yang  lebih rendah, yaitu 2,57%. Evaluasi serangan penapisan constrained least  squares adalah  yang  terendah  pada  tipe  fitur wavelet dengan erro rate sebesar 0,93% dan 486 tipe fitur mendapatkan laju  galat  yang  lebih  tinggi,  yaitu  2,23%.  486  tipe  fitur  yang diusulkan memperoleh laju galat yang lebih rendah pada tiap metode serangan dibandingkan dengan metrik-metrik yang lain, kecuali pada dua metode serangan (filter Wiener dan penapisan constrained least squares ).
Para peneliti juga mengusulkan sebuah classifier satu-kelas yang  baru  dengan  mengadopsi classifier satu  kelas support vector domain description (SVDD), yang sesuai untuk masalah kelas tidak seimbang. Kinerjanya dievaluasi dengan tiga rasio: 1) rasio false positive terhadap sampel positif ( false alarm atau FR); 2) rasio false negative terhadap  sampel negatif  ( missing alarm atau FA); dan 3) laju galat (PE). Evaluasi dilakukan dua kali, menggunakan semua 486 tipe fitur yang dibangkitkan dan hanya menggunakan 14 tipe fitur terpilih dengan laju galat yang rendah.  Untuk  penggunaan  486  fitur, classifier SVDD memperoleh  FR  16,67%,  FA  6,85%,  dan  PE  7,15%.  Ketika menggunakan  14  tipe  fitur, classifier SVDD  mencapai  skor kinerja FR 6,67%, FA 8,54%, dan PE 8,48%.
Referensi  [15]  menggunakan  sebuah one  class  support vector  machine (OC-SVM)  untuk  metode  autentikasi. Penelitian ini bertujuan memeriksa kelayakan autentikasi CDP pada  kondisi  nyata,  dengan  menggunakan  kode-kode  yang dicetak pada printer industri dan difoto menggunakan ponsel. Kemampuan  CDP  untuk  melakukan  autentikasi  dievaluasi terhadap  empat  jenis  salinan  palsu.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  kombinasi  teknik machine  learning dan  kemampuan
Gambar 1 . Alur kerja autentikasi dan estimasi CDP.
tingkat  lanjut  ponsel  modern  memungkinkan  dilakukannya autentikasi  CDP  bahkan  pada  salinan  palsu  yang  tidak diketahui.  Namun,  digunakan  ekstraksi  fitur  manual  sebelum citra dimasukkan ke classifier . Kinerja classifier ini bergantung pada tipe fitur yang digunakan dalam penelitian.
Beberapa  metode  estimasi  dibandingkan  terhadap  dua metode  dasar  lainnya  [16]:  1)  alternatif  estimasi  templat berdasarkan  algoritme  LDA  dan  2)  binerisasi  berdasarkan thresholding adaptif  Otsu.  Metode-metode  estimasi  tersebut kemudian  dievaluasi  dengan  menerapkan  metrik-metrik kesamaan ( similarity ) berikut: 1) jarak Hamming untuk citra- citra biner (HAMMING); 2) structural similarity index (SSIM); 3)  indeks  Jaccard  (JACCARD);  dan  4) normalized  cross- correlation (CORR).  Kinerja  metode  estimasi  diukur sepanjang jangkauan kerapatan kode ( code density ), dari nilai entropi  yang  lebih  rendah  ke  yang  lebih  tinggi,  pada  sebuah dataset yang dibangkitkan dari dua peranti C&P yang berbeda. Pada  kerapatan  tertinggi  yang  diuji  50%  dengan  jarak Hamming  sebagai  metrik,  metode  estimasi  yang  diusulkan mencapai  probabilitas  galat  6,17%  dan  7,57%  dari  masing- masing peranti C&P, lebih rendah daripada dua metode dasar, 18,13%  dan  20,01%  untuk  metode  Otsu  serta  15,24%  dan 16,34%  pada  metode  LDA.  Selanjutnya,  metode  yang diusulkan tersebut dievaluasi lebih lanjut dengan  penggunaan serentak  pasangan  metrik  agar  hasil  yang  diharapkan menunjukkan  keterpisahan  antara  produk  asli  dan  palsu. Pasangan HAMMING dan SSIM menunjukkan kinerja terbaik, dengan miss score terendah 5,05% dan FA score 6,88% [16]. Dataset CDP yang terdiri atas templat digital, CDP asli, dan CDP  palsu  dikumpulkan  dalam  [13].  Penelitian  ini bereksperimen  dengan dataset - dataset yang  terdiri  atas  1) cetakan  CDP  unik  (5.000  yang  asli  dengan  templatnya  dan 10.000 salinan) dan 2) cetakan CDP tiap batch (2.500 yang asli dengan  templatnya  dan  10.000  salinan).  BER  digunakan sebagai metrik untuk mengevaluasi efektivitas sebuah serangan estimasi.  BER  terkecil  menunjukkan  serangan  estimasi  yang lebih  baik.  Serangan  estimasi  “Otsu+ unsharp ”  menggunakan parameter  radius  2.875  dan  parameter amount 10.  Serangan estimasi  dengan  pendekatan neural  network juga  dilakukan. Citra-citra dibagi menjadi patch - patch dengan ukuran 13 × 13 = 169. Kemudian, digunakan dua arsitektur yang diusulkan: 1) fully  connected  neural  network dengan  2,  3,  dan  4  lapisan tersembunyi (FC2, FC3, FC4) dengan ukuran masing-masing lapisan  sama  dengan  ukuran  masukan  (169);  dan  2)  model bottleneck DNN (BN  DNN)  dengan  dua  lapisan  tersembunyi fully connected berukuran 128 dan 64 pada bagian encoder dan decoder dan  representasi  laten  berukuran  32.  Arsitektur  ini diimplementasikan  ulang  dari  penelitian  sebelumnya  [17]. Parameter-parameter  pelatihan  berupa  jumlah epoch 25  dan ukuran batch 128  diimplementasikan,  dengan  ReLU  sebagai fungsi  aktivasi, mean  squared  error (MSE)  sebagai loss function , dan Adam [18] dengan laju pembelajaran 10 -3 sebagai pengoptimasi.  Pendekatan  dengan  hasil  terbaik  (persentase BER  terendah)  adalah  serangan  estimasi  menggunakan  BN DNN  dengan  rata-rata  BER  23,27%  pada  serangan  estimasi unik dan 18,47% pada serangan estimasi batch . Skor korelasi Pearson  digunakan  sebagai  metrik  untuk  uji  keaslian  antara CDP templat dan CDP yang diuji pindai.
Pada  makalah  ini,  model  yang  diusulkan  dan  metode autentikasi dievaluasi menggunakan dataset dalam [13], yang telah  tersedia  untuk  umum  dan  relatif  baru,  yaitu dipublikasikan pada tahun 2022.

## III. COPY DETECTION PATTERN (CDP)
CDP  adalah  pola  biner  yang  sangat  kecil  dan  rapat  yang sensitif  secara  spasial  ( spatially  sensitive )  pada  proses  C&P [13].  Ide  utama  dalam  CDP  adalah  prinsip  kehilangan informasi,  yaitu  tiap  kali  citra  digital  dicetak  dan  dipindai, kualitas  citra  selalu  berkurang . Gambar  2  mengilustrasikan prinsip  kehilangan  informasi  selama  proses  C&P.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  proses  C&P  pada  CDP  mustahil diprediksi secara sempurna karena polanya yang sangat sensitif, yaitu  sangat  kecil  sehingga  akan  tergdegradasi  oleh kemampuan  cetak  dari  mesin  cetak  dan  mirip  dengan  derau yang sangat sulit diprediksi.
Proses  autentikasi  terdiri  atas  dua  tahap.  Pada  tahap pertama,  citra  CDP  digital  didaftarkan  dan  dibangkitkan menggunakan sebuah pola tertentu. Citra ini kemudian dicetak pada  sebuah  barang  dengan printer resmi.  Lalu,  tahap  kedua adalah  proses  verifikasi.  CDP  yang  tercetak  dipindai  dengan sebuah  pemindai  resmi,  kemudian  dimasukkan  pada  uji autentikasi  berdasarkan  skor  kesamaan  dibandingkan  dengan citra  yang  didaftarkan.  Jika  lolos  uji,  benda  tersebut  dinilai autentik/asli atau dianggap sebagai CDP asli, seperti yang telah ditunjukkan pada Gambar 1.
Serangan  yang  paling  umum  pada  CDP  adalah mengestimasi  templat  digital  menggunakan  CDP  asli  yang tercetak.  CDP  yang  tercetak  dipulihkan  ke  versi  yang  paling baik untuk ditiru templat digitalnya. Terdapat beberapa metode yang  digunakan  dalam  serangan  estimasi  CDP,  seperti pemulihan manual menggunakan perangkat lunak pengolahan citra, restorasi Otsu, dan deep learning .
IV. METODOLOGI

## A. DATASET
Dataset dari  [14]  digunakan  dalam proses  pengembangan model. Dataset ini  relatif  baru  dan  berisi  5.000  CDP  unik. Dataset ini  terdiri  atas  1)  hasil  cetak  CDP  unik  dan  2)  hasil cetak CDP per batch . Semua citra dalam dataset berukuran 52 ×  52  piksel,  dengan 𝑢 =  1 piksel  per  satuan  dasar  yang ditentukan  pada  600 pixel  per  inch (ppi).  CDP  digital  ini dicetak dengan kerapatan 600 dot per inch (dpi) dan dipindai dengan printer Canon  IR-ADV  C5535i  2.400  dpi, menghasilkan citra berukuran 208 × 208 piksel pada kode-kode dicetak  dan  dipindai  dengan  with 𝑣  =  4 piksel  per  satuan dasar. Dataset pertama berisi 5.000  citra CDP asli yang unik dengan 10.000 salinan templat yng sesuai. Dataset kedua, yaitu dataset batch , dibangkitkan dengan 50 citra CDP unik, masing- masing  dicetak  dan  dipindai  50  kali,  sehingga  menghasilkan basis data berisi 2.500 CDP asli dengan templat yang sesuai.

## B. MODEL YANG DIUSULKAN
Proses C&P adalah proses yang sensitif secara spasial. Citra yang dihasilkan dari tiap proses dapat memiliki informasi yang berhubungan  secara  spasial.  Model deep  learning yang diusulkan  akan  mempertimbangkan  ketergantungan  spasial citra dengan menerapkan arsitektur CNN. CNN adalah sebuah
Gambar  2 . Proses  cetak  dan  pindai  (C&P)  menyebabkan  degradasi  kualitas gambar dari pola CDP.
algoritme deep  learning yang  mengambil  citra  masukan  lalu menetapkan  parameter  (bobot  pembelajaran  dan bias )  pada berbagai aspek/objek dalam citra untuk membedakan citra-citra tersebut. Model CNN menggunakan operator konvolusi spasial sebagai metode transformasi untuk menghasilkan representasi baru,  yaitu  citra  fitur  spasial.  Model  CNN  memiliki  metode ekstraksi fitur bawaan, sehingga tidak diperlukan ekstraksi fitur manual  [19].  Akan  tetapi,  dibutuhkan  lebih  sedikit prapemrosesan  untuk  algoritme  CNN,  sehingga  algoritme  ini lebih mudah memperoleh hasil yang diinginkan dibandingkan algoritme klasifikasi yang lain.
Sebuah model CNN deep learning diusulkan untuk kinerja estimasi  CDP  yang  lebih  baik.  CNN  dipilih  untuk mempertimbangkan  sifat  sensitif  secara  spasial  dari  proses C&P,  yaitu  satu  piksel  dapat  dipengaruhi  oleh  nilai  piksel sekitarnya.  Dengan  model  CNN,  informasi  lokal  yang dibutuhkan  dipertahankan:  algoritme  CNN  mereduksi  suatu citra  menjadi  bentuk  lain  yang  lebih  mudah  diproses  tanpa kehilangan fitur penting dan informasi dari citra aslinya. Model yang  diusulkan,  CDP-CNN,  memiliki  tiga  blok  utama,  yaitu residual ,  konkatenasi,  dan gating  block ,  seperti  ditunjukkan pada Gambar 3. Gating block memanfaatkan konvolusi 1 × 1, yaitu tiap kanal akan memiliki karakteristiknya sendiri. Metode gating diterapkan  sebagai  mekanisme ensemble untuk  tiap piksel  dari  semua  kanal,  karena  masukan  blok  ini  adalah konkatenasi  dari  blok residual dan  blok gating sebelumnya. Model  CDP-CNN  juga  memanfaatkan skip  connection yang ditemukan  dalam  model  ResNet  [20]. Skip  connection memungkinkan  gradien  lebih  mudah  diteruskan  ke  lapisan yang  lebih  awal  dari  model  untuk  meningkatkan  proses pembelajaran pada blok residual .
Lapisan terakhir model memiliki dimensi spasial 52 × 52 × 1,  yang  sesuai  dengan ground  truth atau  templat. Lapisan terakhir  dilewatkan  pada  fungsi binary  cross-entropy  loss , karena  tugasnya  adalah  melakukan  klasifikasi  biner  untuk masing-masing piksel.
Dibandingkan  dengan  model bottleneck (BN)  yang digunakan dalam [13], model CDP-CNN memiliki lebih sedikit parameter,  yaitu  50.200  parameter,  sedangkan  model  BN memiliki 64.800 parameter.

## C. PENGATURAN EKSPERIMEN
Dataset dibagi menggunakan prosedur yang sama dengan penelitian  sebelumnya  [14],  yaitu  dengan  2.500  citra  latih,
1.000  citra  validasi,  dan  1.500  citra  uji.  Pelatihan  dilakukan dengan  50 epoch dan  menggunakan auto-finder untuk menemukan laju pembelajaran terbaik bagi model menggunakan library Pytorch  [21].  Adam digunakan  sebagai pengoptimasi [18]. Pertama-tama, model akan belajar dari citra pelatihan,  kemudian  membuat  prediksi  pada dataset validasi. Model terbaik yang akan dipilih ditentukan dari kinerja model pada  data  validasi.  Model  terbaik  dievaluasi  pada dataset pengujian  untuk  memperoleh  akurasi  akhir  dari  model  yang diusulkan. Semua program implementasi tersedia secara dalam repositori.

## D. PENGUJIAN STATISTIK
Pada makalah ini, kinerja model dengan unsharp dan model tanpa filter unmask dibandingkan. Uji-t satu arah ( one tailed t- test )  digunakan  untuk  menyelidiki  perbedaan  kinerja  model, signifikan  atau  tidak.  Perbedaan  margin  sebesar  0,5% digunakan dengan ambang nilai- p , 𝛼 sebesar 1%. Sampel yang digunakan dalam pengujian statistik ini adalah perbedaan BER berpasangan  antara  model  dengan  dan  tanpa  filter unsharp , yaitu diff  = BER withoutUnsharp − BER withUnsharp . Hipotesis null , 𝐻 0 , adalah perbedaan kinerja lebih dari atau sama dengan 0,5%, sedangkan hipotesis alternatif, 𝐻 1 , adalah perbedaan  kinerja  kurang  dari  0,5%.  Jika  nilai- p kurang  dari ambang  yang  diberikan,  1%, 𝐻 0 ditolak.  Jika  sebaliknya, 𝐻 0 tidak dapat ditolak.

## V. HASIL EKSPERIMEN
Pada  bagian  ini,  model  yang  diusulkan  dievaluasi.  Model dilatih pada dataset yang sama dengan masukan prapemro sesan yang berbeda. Dua model berbasis DL adalah model dengan  masukan unsharp  mask dan  model  tanpa  masukan unsharp  mask .  Filter unsharp  mask telah  dibahas  dalam penelitian sebelumnya [13].

## A. PROSES ESTIMASI CDP
Pola  CDP  tercetak  diestimasi  menggunakan  model  yang diusulkan,  CDP-CNN.  Dari  Tabel  I,  diketahui  bahwa  BER untuk  model  tanpa unsharp  mask adalah  17,46%  dan  untuk model  dengan  filter unsharp  mask adalah  17,39%.  Nilai  ini lebih baik daripada kinerja yang ditunjukkan dalam [13], yaitu 23,27%. Kedua kinerja model menunjukkan perbedaan statistik dengan  nilai- p kurang  dari  0,01.  Hal  ini  berarti  bahwa perbedaan antara kedua model cukup signifikan di bawah 0,5%,
Gambar 3. Arsitektur model CDP-CNN.
sehingga  hipotesis null ditolak.  Dengan  demikian,  pengaruh penggunaan  filter  prapemrosesan, unsharp  mask ,  dalam estimasi  CDP  asli  menggunakan  model  CDP-CNN  tidak meningkatkan  kinerja  model  secara  signifikan.  Dengan  cara yang sama, kedua model diterapkan pada dataset CDP batch , baik pada skema estimasi individual (CDP unik) maupun CDP batch.
Dalam CDP individual atau unik pada dataset batch , hasil juga menunjukkan bahwa terdapat perbedaan signifikan antara model dengan dan tanpa filter unsharp mask kurang dari 0,5%. Di  sisi  lain,  model  dengan unsharp  mask bekerja  lebih  baik daripada model tanpa filter unsharp mask pada estimasi CDP batch , dengan nilai- p sebesar 0,2. Hal ini berarti hipotesis null diterima,  seperti  ditunjukkan  pada  Tabel  II.  Dalam kasus  ini, model dengan filter unsharp mask yang diterapkan pada citra masukan  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  daripada  model tanpa unsharp mask berdasarkan uji statistik, dengan perbedaan relatif  lebih  dari  atau  sama  dengan  0,5%.  Oleh  karena  itu, model  dengan unsharp  mask dapat  membantu  mengestimasi pola CDP dengan skema batch.
Selain itu, semua hasil dalam eksperimen ini menghasilkan BER  yang  jauh  lebih  baik  daripada  hasil  pada  penelitian
sebelumnya [13], seperti diperlihatkan dalam Tabel I dan Tabel II.  Model  CDP-CNN  5%  lebih  baik  daripada  penelitian sebelumnya  [13]  pada  serangan  estimasi  unik  dan  9%  lebih baik pada serangan estimasi batch .
Model  yang  digunakan  dalam  makalah  ini  adalah  model berbasis  CNN,  sedangkan  model  seblumnya  menggunakan arsitektur multi-layer  perceptron (MLP),  yaitu  struktur autoencoder . Secara umum, model CNN menunjukkan kinerja yang lebih baik daripada MLP dalam kasus pemrosesan citra, seperti memprediksi pola CDP [22]. Terlebih lagi, model CDP- CNN  menggunakan  lebih  sedikit  parameter  daripada  model autoencoder yang  digunakan  dalam  [13],  yaitu  21%  lebih sedikit.

## B. PROSES AUTENTIKASI CDP
Terdapat empat sumber dataset CDP palsu dari [13], yaitu deep (model  BN), deep + unsharp ,  Otsu,  dan  Otsu+ unsharp . Dataset Otsu diperoleh dari CDP asli yang dipindai, diestimasi menggunakan metode Otsu; kemudian CDP terestimasi dicetak dan  dipindai.  Mekanisme  yang  sama  juga  diterapkan  untuk membangkitkan dataset lain  pada  metode  yang  berbeda. Namun, proses autentikasi yang digunakan dalam makalah ini adalah skor estimasi dari model yang digunakan dalam model estimasi  CDP.  Citra  CDP  terpindai  dilewatkan  pada  model estimasi.  Skor  dihitung  menggunakan  skor  akurasi  bit  total, yaitu  1  −  BER.  Rerata, 𝜇 ,  dan  simpangan  baku, 𝜎 ,  dari distribusi  CDP  asli  dihitung  untuk  menentukan  parameter ambang, 𝜖 = 𝜇 − 4𝜎 , untuk membedakan antara CDP asli dan palsu. Gambar 4 menunjukkan pemisahan CDP asli dan palsu yang dihasilkan dengan metode serangan. Kedua metode, yaitu model dengan dan tanpa filter unsharp , menunjukkan distribusi pemisahan  yang  baik.  Tidak  ada false  positive dan false negative pada  pendeteksian  CDP  asli,  menggunakan 𝜖 = 𝜇 − 4𝜎, sehingga  model  estimasi  juga  andal  untuk  digunakan sebagai  metode  autentikasi  dalam  menentukan  CDP  asli  atau palsu.

## C. DISKUSI
Dari  hasil  yang  telah  dijelaskan pada  bagian  sebelumnya, BER dari model terbaik adalah sekitar 10%, yang berarti masih belum  memungkinkan  untuk  membuatnya  0%,  setidaknya dengan  metode  yang  diajukan  sekarang.  Dengan  demikian, estimasi CDP masih tetap merupakan metode yang cukup aman untuk  sistem  anti-pemalsuan  produk.  Terlebih  lagi,  model CDP-CNN yang dilatih mengandung informasi tentang kualitas citra  CDP  dari  proses  pelatihan,  sehingga  cocok  digunakan sebagai  metode  autentikasi.  Selain  itu,  model  berbasis  CNN
(a) (b)
Gambar 4. Proses autentikasi, (a) model estimasi dengan unsharp mask , (b) model estimasi tanpa unsharp mask .
T ABEL I K INERJA S ERANGAN E STIMASI U NIK Metode BER STD Maks Min BN-DNN [13] 23,27% - 26,99% 20,31% *CDP-CNN 17,46% 1,01% 20,97% 14,09% *CDP-CNN + unsharp_mask 17,39% 1,01% 21,01% 14,05% * t-stats = -47,37, nilai- p = 0,00 T ABEL II K INERJA S ERANGAN E STIMASI B ATCH CDP Unik BER STD Maks Min BN-DNN + unsharp_mask [13] 25,27% 0,72% - - *CDP-CNN 19,64% 1,50% 26,78% 15,24% *CDP-CNN + unsharp_mask 19,47% 1,53% 27,00% 15,20%
* t-stats = -37,36, nilai- p = 0,00 CDP Batch BER STD Maks Min BN-DNN [14] 18,47% 0,72% - - *CDP-CNN 10,36% 0,49% 11,43% 9,02% *CDP-CNN + unsharp_mask 9,91% 0,62% 11,50% 8,51% *t-stats = -0,83, nilai- p = 0,2
lebih  diimplementasikan  pada  masukan  berupa  citra  daripada ekstraksi fitur manual dengan classifier tertentu.
Akan  tetapi,  terdapat  batasan-batasan  pada  metode  yang diusulkan.  Metode  ini  hanya  diuji  pada  tipe  khusus  peranti (sebuah printer dan scanner /pemindai) dan kemungkinan tidak bekerja dengan baik pada peranti lain. Oleh karena itu, model perlu  diuji  pada  peranti-peranti  yang  berbeda  untuk memastikan efektivitasnya di dunia nyata, karena pada proses produksi,  peranti  yang  digunakan  oleh  pengguna  tidak  dapat dikendalikan.

## VI. KESIMPULAN
Sebuah model estimasi CDP berbasis arsitektur CNN telah diusulkan. Model  yang  diusulkan  secara  efektif  bekerja  lebih baik  pada dataset yang  sama  dengan dataset pada  penelitian sebelumnya, dengan metrik akurasi yang lebih baik (BER yang lebih  kecil)  dan  proses  pelatihan  yang  lebih  efisien  dengan lebih sedikit parameter. Penggunaan arsitektur CNN juga dapat mengesampingkan  kebutuhan  implementasi unsharp  masking yang  terbukti  tidak signifikan  dengan  uji  statistik-t  satu  arah. Namun, filter unsharp mask secara signifikan mengurangi BER, sebesar  paling  tidak  0,5%,  pada  serangan  estimasi batch . Model  estimasi  CDP-CNN  5%  lebih  baik  daripada  model sebelumnya  pada  serangan  estimasi  unik  dan  9%  lebih  baik pada serangan estimasi batch . Selanjutnya, metode autentikasi menggunakan  skor  dari  model  estimasi,  yang  memiliki pemisahan yang sangat baik untuk membedakan CDP asli dari yang palsu. Oleh karena itu, satu model dapat digunakan untuk dua tugas sekaligus, yaitu estimasi dan autentikasi. BER model yang diusulkan adalah 9,91% pada estimasi CDP batch . Hal ini dapat meningkatkan false positive proses autentikasi. Namun, di  masa  mendatang,  model  khusus  autentikasi  berbasis  DL mungkin diperlukan untuk meningkatkan pemisahan distribusi CDP asli dan palsu.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam makalah berjudul “Model Berbasis CNN untuk Estimasi dan Autentikasi Copy Detection Pattern” ini.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih diucapkan kepada Yusuf Helmy Hensyaputra atas  bantuannya  dalam  merevisi  makalah  ini  dan  mengawasi hasil eksperimen.

## KONTRIBUSI PENULIS
Konseptualisasi, Syukron Abu Ishaq Alfarozi dan Azkario Rizky  Pratama;  metodologi,  Syukron  Abu  Ishaq  Alfarozi; eksprerimen  dan  simulasi,  Syukron  Abu  Ishaq  Alfarozi; validasi,  Syukron  Abu  Ishaq  Alfarozi  dan  Azkario  Rizky Pratama;  analisis  formal,  Syukron  Abu  Ishaq  Alfarozi  dan Azkario  Rizky  Pratama;  investigasi,  Syukron  Abu  Ishaq Alfarozi  dan  Azkario  Rizky  Pratama;  sumber  daya,  Syukron Abu Ishaq Alfarozi; kurasi data, Syukron Abu Ishaq Alfarozi; penulisan—penyusuan draf asli, Syukron Abu Ishaq Alfarozi; penulisan—peninjauan dan penyuntingan, Syukron Abu Ishaq Alfarozi dan Azkario Rizky Pratama.

## REFERENSI
[1] E. Gasiorowski-Denis (2014) “Crackdown on counterfeiting,” [Online], https://www.iso.org/news/2014/01/Ref1809.html,  tanggal akses: 26-Jul- 2022.
[2] L. Korsell, “Fraud in the Twenty-first Century,” Eur. J. Crim. Policy Res. , Vol. 26, hal. 285–291, Sep. 2020, doi: 10.1007/s10610-020-09463-2.
[3] OEICD/EUIPO  (2016)  “Trade  in  Counterfeit  and  Pirated  Goods: Mapping  the  Economic  Impact,”  [Online],  https://read.oecd- ilibrary.org/governance/trade-in-counterfeit-and-pirated- goods_9789264252653-en#page5, tanggal akses: 26-Jul-2022.
[4] A. Anderson (2006) “Combating Counterfeiting: Simple Steps You Can Take  Now  to  Protect  Your  Brand  from  Piracy,”  [Online], https://www.hollandhart.com/articles/CounterfeitingArticleAndersonRe v2.pdf, tanggal akses: 26-Jul-2022.
[5] J. Picard, “Digital Authentication with Copy-Detection Patterns,” Proc. Vol. 5310 Opt. Secur. Counterfeit Deterrence Tech. V , R.L. van Renesse, Ed., Jun. 2004, hal. 176–183, doi: 10.1117/12.528055.
[6] C. Chen dkk., “A Copy-Proof Scheme Based on the Spectral and Spatial Barcoding Channel Models,” IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. , Vol. 15, hal. 1056–1071, Agu. 2019, doi: 10.1109/TIFS.2019.2934861.
[7] I.H. Sarker, “Deep Learning: A Comprehensive Overview on Techniques, Taxonomy, Applications and Research Directions,” SN Comput. Sci. , Vol. 2, hal. 1-20, Agu. 2021, doi: 10.1007/s42979-021-00815-1.
[8] P.R. Kumar dan E.B.K. Manash, “Deep Learning: A Branch of Machine Learning,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol.  1228,  hal.  1-9,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1228/1/012045.
[9] K.  Choudhary  dkk.,  “Recent  Advances  and  Applications  of  Deep Learning Methods in Materials Science,” npj Comput. Mater. , Vol. 8, hal. 1-26, Apr. 2022, doi: 10.1038/s41524-022-00734-6.
[10] V. Kober, T. Choi, V. Diaz-Ramírez, dan P. Aguilar-González, “Pattern Recognition:  Recent  Advances  and  Applications,” Math.  Probl.  Eng. , Vol. 2018, hal. 1-2, Nov. 2018, doi: 10.1155/2018/8510319.
[11] B.  Liu  dan  J.  Liu,  “Overview  of  Image  Denoising  Based  on  Deep Learning,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  Vol.  1176,  No.  2,  hal.  1-6,  2019,  doi: 10.1088/1742-6596/1176/2/022010.
[12] K.  Yun,  A.  Huyen,  dan  T.  Lu,  “Deep  Neural  Networks  for  Pattern Recognition,” 2018, arXiv:1809.09645 .
[13] E. Khermaza, I. Tkachenko, dan J. Picard, “Can Copy Detection Patterns be Copied? Evaluating the Performance of Attacks and Highlighting the Role of the Detector,” 2021 IEEE Int. Work. Inf. Forensics Secur. (WIFS) , 2021, hal. 1-6, doi: 10.1109/WIFS53200.2021.9648384.
[14] P.  Zhang,  W.  Zhang,  dan  N.  Yu,  “Copy  Detection  Pattern-Based Authentication for Printed Documents with Multi-Dimensional Features,” 2019 7th Int. Conf. Inf. Commun., Networks (ICICN) , 2019, hal. 150–157, doi: 10.1109/ICICN.2019.8834939.
[15] O. Taran dkk., “Mobile Authentication of Copy Detection Patterns: How Critical Is to Know Fakes?” 2021 IEEE Int. Work. Inf. Forensics Secur. (WIFS) , 2021, hal. 1-6, doi: 10.1109/WIFS53200.2021.9648398.
[16] R. Chaban dkk., “Machine Learning Attack on Copy Detection Patterns: Are 1 × 1 Patterns Cloneable?” 2021 IEEE Int. Work. Inf. Forensics Secur. (WIFS) , 2021, hal. 1-6, doi: 10.1109/WIFS53200.2021.9648387.
[17] O.  Taran,  S.  Bonev,  dan  S.  Voloshynovskiy,  “Clonability  of  Anti- Counterfeiting  Printable  Graphical  Codes:  A  Machine  Learning Approach,” ICASSP 2019, 2019 IEEE Int. Conf. Acoust. Speech, Signal Process. , 2019, hal. 2482–2486, doi: 10.1109/ICASSP.2019.8682967.
[18] D.P. Kingma dan J.L. Ba, “Adam: A Method for Stochastic Optimization,” 2017, arXiv:1412.6980v9.
[19] S.  Saidah,  I.P.Y.N.  Suparta,  dan  E.  Suhartono,  “Modifikasi Convolutional Neural Network Arsitektur GoogLeNet dengan Dull Razor Filtering untuk Klasifikasi Kanker Kulit,” J. Nas. Tek. Elektro, Teknol. Inf. , Vol. 11, No. 2, hal. 148–153, Mei 2022, doi: 10.22146/jnteti.v11i2.2739.
[20] K. He, X. Zhang, S. Ren, dan J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” 2016  IEEE  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  2016,  hal. 770–778, doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[21] A. Paszke dkk., “PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library,” dalam NIPS,19: Proceedings of the 33rd International Conference  on  Neural  Information  Processing  Systems ,  H.M.  Wallach dkk.,  Eds.,  Red  Hook,  NY,  USA:  Curran  Associates  Inc.,  2019,  hal. 8026–8037.
[22] Y.  LeCun,  L.  Bottou,  Y.  Bengio,  dan  P.  Haffner,  “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,” Proc. IEEE , Vol. 86, No. 11, hal. 2278–2324, Nov. 1998, doi: 10.1109/5.726791.