## ANALISIS PENDETEKSI KECOCOKAN OBJEK PADA CITRA DIGITAL
DENGAN METODE ALGORITMA SIFT DAN HISTOGRAM COLOR RGB
Rosidin 1 , Bambang Sugiantoro 2 , Yudi Prayudi 3
1,3 Magister Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Islam Indonesia
2 Magister Informatika UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta Email: 1 rosidin.crb@gmail.com, 2 bambang05@gmail.com, 3 prayudi@uii.ac.id

## Abstrak
Image pada citra digital dapat menjadi sumber informasi bagi siapa saja yang yang mengamatinya, dengan adanya tools untuk pengolahan image pada citra digital, seperti aplikasi gimp dan adobe photoshop. Dapat dengan begitu mudahnya  merubah  atau  memanipulasi  keaslian  dari image tersebut.  Kemampuan  ini  tentunya  juga  dapat disalahgunakan  untuk  merusak  kredibilitas  keaslian image dalam  berbagai  aspek,  sehingga  dapat  dilakukan sebagai tindakan kejahatan. Penerapan Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform) dan histogram warna RGB pada Matlab dapat mendeteksi kecocokan objek pada citra digital dan melakukan pengujian secara akurat.
Pada  penelitian  ini  membahas  tentang  implementasi  untuk  mendapatkan  kecocokan  objek  pada  citra digital  yang  sudah  dimanipulasi  menggunakan  metode  Algoritma  SIFT  pada  source  Matlab,  yaitu  dengan membandingkan image yang  asli  dengan image yang  sudah  dimanipulasi.  Kecocokan  objek  pada  citra  digital didapat dari banyaknya jumlah keypoint yang didapat, parameter tambahan lainnya yaitu membandingkan jumlah piksel pada image yang dianalisa, serta perubahan histogram pada warna RGB pada masing - masing image yang sudah dinalisa.
Forensik citra digital merupakan salah satu metode ilmiah pada bidang penelitian yang bertujuan untuk mendapatkan fakta-fakta pembuktian dalam menentukan keaslian image pada citra digital. Penggunaan algoritma SIFT dipilih sebagai metode ekstraksi karena metode ini invarian (tidak terpengaruh) terhadap perubahan skala, rotasi,  translasi,  dan iluminasi .  Algoritma  SIFT  digunakan  untuk  memperoleh  ciri  dari  pola  keypoint  yang didapatkan. Hasil pengujian menggunakan  metode Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform), diharapkan dapat menghasilkan analisa image yang lebih baik.
Kata kunci : citra, sift, keypoint,  histogram, rgb

## AN ANALYSIS OF OBJECT FITNESS DETECTOR IN DIGITAL IMAGE USING MATLAB THROUGH SIFT ALGORITHM METHOD

## Abstract
Through  using  tools  of  image  processing  on  digital  images  just  like  gimp  and  adobe  photoshop applications, an image on digital images can be a source of information for anyone who observes it. On one hand, those applications can easily change or manipulate the authenticity of the image. On the other hand, they can be misused  to  undermine  the  credibility  of  the  authenticity  of  the  image  in  various  aspects.  Thus,  they  can  be considered as a crime. The implementation of the SIFT Algorithm (Scale Invariant feature transform) and RGB color histogram in Matlab can detect object fitness in digital images and perform accurate test.
This  study  discusses  the  implementation  of  getting  object  fitness  on  digital  image  that  has  been manipulated by SIFT Algorithm method on the Matlab source. It is done by comparing the original image with the manipulated  one.  The  object  fitness  in  digital  images  can  be  obtained  from  a  number  of  key  points  and  other additional parameters through comparing number of pixels on the analyzed image and on the changed histogram in RGB color on each analyzed image.
The digital image forensics which is known as one of the scientific methods commonly used in researches is aimed to obtain evidences or facts in determining the authenticity of the image on digital images. The use of the SIFT  algorithm  is  chosen  as  an  extraction  method  because  it  is  invariant  to  scale,  rotation,  translation,  and illumination changes. SIFT is used to obtain characteristics of the pattern of the gained key point. The tested result of the SIFT Algorithm method (Scale Invariant feature transform) is expected to produce a better image analysis. Keywords : image, sift, keypoint, histogram, rgb

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  image pada citra digital dapat dengan mudah dibuat, diedit dan dimanipulasi tanpa meninggalkan petunjuk visual oleh penggunanya, seperti aplikasi  gimp  dan  adobe  photoshop  contoh  nya,  yang dengan begitu mudah nya keaslian image dapat diubah / dimanipulasi.  Kemampuan  ini  tentunya  juga  dapat disalahgunakan  untuk  merusak  kredibilitas  keaslian image  dalam  berbagai  aspek,  sehingga  dapat  dilakukan sebagai tindakan kejahatan, perubahan image pada citra digital  dapat  menyampaikan  informasi  yang  berbeda dengan image pada citra digital aslinya. Pelaku kejahatan berupaya untuk memanipulasi image untuk keuntungan mereka  sendiri.Terbentuknya  suatu  image  pada  citra digital didapat dari beberapa kombinasi pikselnya. Untuk mendapatkan  image  yang  sudah  diubah,  diperlukan beberapa  tahap  dalam  melakukan  proses  forensik  citra digital.  Didalam  nya  terdapat  beberapa  perubahan  dari aslinya pada setiap nilai pikselnya (Pratama, 2014).
Teknologi Digital khususnya image, telah menjadi teknologi  utama  untuk  menciptakan,  memproses, mentransmisikan  dan  menyimpan  informasi  berupa pengetahuan dan aset intelektual. Pengetahuan multidimensional  dan  aset  intelektual  diproduksi  dan diwakili  dalam  berbagai  bentuk  seperti  audio,  video, teks, gambar, jika dikelompokkan, kita dapat menyebutnya  sebagai  bentuk  multimedia.  Akhirnya semua  bentuk  disimpan  sebagai  bentuk  digital  dan bentuk byte yaitu konten digital. Image pada Citra digital banyak digunakan di masyarakat kita. Dari surat kabar ke majalah, jurnal ilmiah, dokter di bidang medis, industri mode,  ruang  pengadilan  dan  sebagainya  sangat bergantung  pada  image  digital.  Integritas  informasi sangat  mendasar  di  berbagai  bidang.  Teknologi  digital saat  ini  mulai  mengikis  kepercayaan.  Meskipun  kasus manipulasi merusak foto\image bukanlah hal yang baru, selama  beberapa  tahun  terakhir,  image  yang  dirusak muncul dengan frekuensi dan kecanggihan, pengembangan  perangkat lunak  pengolah image digital yang  semakin  canggih  ini,  telah  menjadi  mudah  untuk membuat  pemalsuan  image  dari  satu  atau  beberapa image  tanpa  meninggalkan  petunjuk  yang  jelas. Kejahatan  digital  tumbuh  pada  tingkat  sangat  pesat. Kejahatan  ini  telah  menyebabkan  banyak  masalah, termasuk masalah hukum dan etika.
Pemalsuan  image  pada  citra  digital  banyak dilakukan  melalui  pendekatan  secara  pasif.  Salah  satu metode  pendekatan  secara  pasif  yang  popular,  yaitu melakukan  manipulasi  dengan  cara  teknik  copy-move. Pemalsuan  image  pada  citra  digital  dengan  cara  suatu image disalin kemudian disisipkan ke bagian citra yang lain.  Pemalsuan  image  Copy-Move  dilakukan  untuk menyembunyikan rincian tertentu atau untuk menduplikasi objek dalam suatu citra. Karena pemalsuan tersebut dilakukan dalam satu image, maka wilayah yang rusak  hampir  sama,  sifat  citra  yang  asli  akan  sulit diidentifikasi oleh manusia. (Salma Amtullah, Dr. Ajay Koul, 2014).
Dengan adanya bidang ilmu Forensik citra digital, akan  membantu  para  penegak  hukum,  intelijen, investigasi  swasta,  dan  media.  Semakin  majunya teknologi  image  pada  saat  ini  mengangkat  isu-isu  baru dan  tantangan  dalam  menentukan  keaslian  image  pada citra digital. Forensik citra digital merupakan salah satu metode  ilmiah  pada  bidang  penelitian  yang  bertujuan untuk  mendapatkan  fakta-fakta  pembuktian  dalam menentukan  keaslian  image  pada  citra  digital.  Pada tulisan  ini  dijelaskan  dalam  menganalisa  suatu  image pada  citra  digital  pada  aplikasi  matlab  menggunakan Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform), untuk menggunakan    aplikasi  tersebut,  diharapkan  dapat menghasilkan analisa image yang lebih baik.
Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform) adalah algoritma dalam visi komputer untuk mendeteksi dan menggambarkan  fitur lokal  pada  image.  Algoritma ini  dipatenkan  di  Kanada  oleh  University  of  British Columbia dan diterbitkan oleh David Lowe pada tahun 1999. Algoritma ini dapat melakukan pengenalan objek, pemetaan  robot  dan  navigasi,  image  stitching, pemodelan  3D,  pengenalan  isyarat,  pelacakan  video, mengidentifikasi  satwa  liar  (Lowe,  1999).  Pada penelitian  yang  lain,  Algoritma  SIFT  adalah  (Scale Invariant  Feature  Transform)  yang  digunakan  untuk mencocokkan  gambar  berdasarkan  fitur  keypoin  utama (invarian skala dan rotasi). Algoritma SIFT adalah salah satu  metode  ekstraksi  fitur  yang  paling  banyak digunakan. Algoritma Sift digunakan untuk menemukan titik-titik kunci pada image, dalam metode ini termasuk deskripsi  sift  dan  sift  deskriptor  (Anantharaj,  2014). Dengan banyaknya kasus kejahatan terhadap manipulasi image, diharapkan metode yang peneliti gunakan, dapat menganalisa  image  pada  citra  digital  sehingga  dapat mendeteksi image  yang  sudah  dirubah dari  citra digital aslinya.
Penelitian  tentang  metode  ganda  yang  digunakan pada  image  pada  citra  digital  memiliki  tujuan, diantaranya :
1. Menerapkan  Algoritma  SIFT  (Scale  Invariant feature tranform) dan histogram warna RGB dengan menggunakan aplikasi Matlab untuk dapat mendeteksi kecocokan objek pada citra digital.
2. Melakukan  pengujian  keakuratan  yang  lebih  baik dalam  menganalisa  image  pada  citra  digital  yang sudah diubah dari aslinya.
2. TINJAUAN PUSTAKA
A. Citra Digital
Citra  adalah  suatu  representasi  (gambaran), kemiripan, atau imitasi dari suatu objek. Citra terbagi 2
yaitu  ada  citra  yang  bersifat  analog  dan  ada  citra  yang bersifat  digital.  Citra  analog  adalah  citra  yang  bersifat kontinu seperti gambar pada monitor televisi, foto sinar X, hasil CT Scan dll. Sedangkan pada citra digital adalah citra yang dapat diolah oleh komputer (Sutoyo, 2009).
Sebuah  citra  digital  dapat  mewakili  oleh  sebuah matriks  yang  terdiri  dari  M  kolom  N  baris,  dimana perpotongan  antara  kolom  dan  baris  disebut  piksel (piksel  =  picture  element),  yaitu  elemen  terkecil  dari sebuah  citra.  Piksel  mempunyai  dua  parameter,  yaitu koordinat dan intensitas atau warna. Nilai yang terdapat pada koordinat (x,y) adalah f(x,y), yaitu besar intensitas atau warna dari piksel di titik itu. Oleh sebab itu, sebuah citra digital dapat ditulis dalam bentuk matriks berikut.
𝑓(𝑥, 𝑦)
=   [ 𝑓(0,0) 𝑓(0,1) ⋯ 𝑓(0, 𝑀 − 1) 𝑓(1,0) ⋯ ⋯ 𝑓(1, 𝑀 − 1) ⋯ 𝑓(𝑁 − 1,0) ⋯ 𝑓(𝑁 − 1,1) ⋯ ⋯ ⋯ 𝑓(𝑁 − 1, 𝑀 − 1) ] (1)
Berdasarkan  gambaran  tersebut,  secara  matematis citra  digital  dapat  dituliskan  sebagai  fungsi  intensitas  f (x,y), dimana harga x (baris) dan y (kolom) merupakan koordinat posisi dan f(x,y) adalah nilai fungsi pada setiap titik  (x,y)  yang  menyatakan  besar  intensitas  citra  atau tingkat keabuan atau warna dari piksel di titik tersebut. Pada  proses  digitalisasi  (sampling  dan  kuantitas) diperoleh  besar  baris  M  dan  kolom  N  hingga  citra membentuk matriks M x N dan jumlah tingkat keabuan piksel G (Sutoyo, 2009).
Pengolahan citra digital adalah sebuah disiplin ilmu yang  mempelajari  hal-hal  yang  berkaitan  dengan perbaikan  kualitas  gambar  (peningkatan  kontras, transformasi warna, restorasi citra), transformasi gambar (rotasi, translasi, skala, transformasigeometrik), melakukan  pemilihan  citra  ciri  ( feature  images) yang optimal  untuk  tujuan  analisis,  melakukan  proses penarikan  informasi  atau  deskripsi  objek  atau pengenalan  objek  yang  terkandung  pada  citra, melakukan  kompresi  atau  reduksi  data  untuk  tujuan penyimpanan data, transmisi data, dan waktu proses data. Input  dari  pengoalahan  citra  adalah  citra,  sedangkan outputnya adalah citra hasil pengolahan (Sutoyo, 2009).

## B. Resolusi Citra
Resolusi  citra  merupakan  tingkat  detailnya  suatu citra.  Semakin  tinggi  resolusinya  semakin  tinggi  pula tingkat detail dari citra tersebut (Putra : 2010). Ada dua jenis resolusi yang perlu diketahui, yaitu :
Resolusi  Spasial  Resolusi  spasial  ini  merupakan ukuran halus atau kasarnya pembagian kisi-kisi baris dan kolom  pada  saat  sampling.  Resolusi  ini  dipakai  untuk menentukan  jumlah  pixel per  satuan  panjang.  Biasanya satuan resolusi ini adalah dpi ( dot per inchi ). Resolusi ini sangat berpengaruh pada detail dan perhitungan gambar (Sutoyo, 2009).
Resolusi  kecemerlangan  (intensitas/  brightness) atau biasanya disebut dengan kedalaman bit/ kedalaman warna  ( Bit  Depth )  adalah  ukuran  halus  kasarnya pembagian  tingkat  gradasi  warna  saat  dilakukan kuantisasi. Bit  Depth menentukan  berapa  banyak informasi warna yang tersedia untuk ditampilkan dalam setiap  piksel.  Semakin  besar  nilanya,  semakin  bagus kualitas  gambar  yang  dihasilkan  dan tentu  ukuran  juga semakin besar. Setiap piksel pada citra warna mewakili warna yang merupakan kombinasi dari tiga warna dasar (RGB = Red Green Blue ).
Setiap  warna  dasar  menggunakan  penyimpanan  8 bit  =  1  byte,  yang  mempunyai  gradasi  sebanyak  255 warna berarti setiap piksel mempunyai kombinasi warna. Penyimpanan  citra  true  color  didalam  memori  berbeda dengan citra grayscale. Setiap piksel dari citra grayscale 256  gradasi  warna  diwakili  oleh  1  byte.  Sedangkan  1 piksel citra true color diwakili oleh 3 byte yang masing- masing byte merepresentasikan warna merah ( Red ), hijau ( Green ), biru ( Blue ) (Sutoyo, 2009).

## C. Citra Warna (24 bit)
Setiap pixel dari citra warna 24 bit diwakili dengan 24  bit  sehingga total  16.777.216  variasi  warna.  Variasi ini  sudah  lebih  dari  cukup  untuk  memvisualisasikan seluruh warna yang dapat dilihat penglihatan manusia.Penglihatan  manusia  dipercaya  hanya  dapat membedakan  hingga  10  juta  warna  saja.Setiap  poin informasi pixel (RGB) disimpan kedalam 1 byte data. 8 bit  pertama  menyimpan  nilai  biru,  kemudian  diikuti dengan  nilai  hijau  pada  8  bit  kedua  dan  8  bit  terakhir merupakan warna merah.

## D. Format File Citra
Sebuah  format  file  citra  harus  dapat  menyatukan kualitas  citra,  ukuran  file  dan  kompabilitas  dengan berbagai  aplikasi.  Format  file  citra  standar  yang digunakan  saatni  terdiri  dari  beberapa  jenis.  Format- format  ini  digunakan  untuk  menyimpan  citra  dalam sebuah file. Setiap format memiliki karakteristik masing- masing.  Ini  adalah  contoh  format  umum,  yaitu  : Bitmap (.bmp), tagged image format (.tif, .tiff), PortablNetwork Graphics (.png), JPEG (.jpg), dll (Putra, 2010).
Ada  dua  jenis  format  file  citra  yang  sering digunakan dalam pengolahan citra, yaitu citra bitmap dan citra vektor . Pada citra bitmap ini sering disebut juga citra raster . Citra bitmap ini menyimpan data kode citra secara digital  dan  lengkap  (cara  penyimpanannya  adalah  per piksel).  Citra bitmap ini  dipresentasikan  dalam  bentuk matriks  atau  dipetakan  dengan  menggunakan  bilangan biner atau sistem bilangan yang lain. Citra ini memiliki kelebihan  untuk  memanipulasi  warna,  tetapi  untuk mengubah  objek  lebih  sulit.Tampilan bitmap mampu menunjukkan  kehalusan  gradasi  bayangan  dan  warna dari  sebuah  gambar.  Tetapi  bila  tampilan  diperbesar maka  tampilan  di  monitor  akan  tampak  pecah-pecah (kualitas citra menurun). Contoh format file citra antara lain  adalah  BMP,  GIFF,  TIF,  JPG,  dll  (Sutoyo,  2009).
Sedangkan pada format file citra vektor merupakan citra vektor  yang dihasilkan  dari perhitungan  matematis  dan tidak  terdapat  piksel,  yaitu  data  yang  tersimpan  dalam bentuk  vektor  posisi,  dimana  yang  tersimpan  hanya informasi  vektor  posisi  dengan  bentuk  sebuah  fungsi. Pada citra vektor , mengubah warna lebih sulit dilakukan, tetapi  membentuk  objek  dengan  cara  mengubah  nilai lebih mudah. Oleh karena itu, bila citra diperbesar atau diperkecil,  kualitas  citra  relatif  tetap  baik  dan  tidak berubah.Citra vektor biasanya  dibuat  menggunakan aplikasi-aplikasi  citra  vektor  seperti  CorelDRAW, Adobe Illustrator, Macromedia Freehand, Autocad, dll .

## E. Image Forensik
Image telah menjadi pembawa informasi utama di era digital. Memiliki potensi yang ekspresif pada media visual  dan  kemudahan  dalam  akuisisi,  penyebaran  dan penyimpanan image  sangat mudah,  baik melalui  media penyimpanan internal atau perangkat storage penyimpanan  offline,  maupun  penyimpanan  melalui cloud system atau internet, sangat mudah untuk diakses kembali,  sehingga  image  yang  merupakan  media informasi  dapat  dieksploitasi  untuk  menyampaikan informasi yang positif maupun negatif. image mewakili sumber bukti digital yang sama, baik dalam kontroversi kehidupan  sehari-hari  maupun    dalam  persidangan. Video  paling  sederhana  dalam  berita  TV  biasanya diterima  sebagai  sertifikasi  kebenaran  berita  yang dilaporkan.
Ahli  disain  pengolah  image/designer  image  dapat dengan  mudah  mengakses  dan  memodifikasi  konten image,  tanpa  meninggalkan  jejak  yang  bisa  dideteksi secara  visual.  Apalagi  dengan  penyebarannya  alat pengeditan/tools  editing  image  yang murah  dan mudah digunakan, seni merusak dan memalsukan visual konten tidak lagi terbatas pada para ahli. Sebagai konsekuensinya,  modifikasi  gambar  untuk  tujuan  jahat saat ini lebih sering digunakan. Digital Image Forensics adalah  salah  satu  cabang  keamanan  multimedia  yang bertujuan untuk membedakan dan mengekspos manipulasi image oleh pelaku kejahatan. Digital image forensics (DIF) bertujuan menyediakan alat untuk mendukung penyelidikan. Watermarking and Steganography dapat memanfaatkan alat pengolahan dan analisis  gambar  untuk  memulihkan  informasi  tentang riwayat gambar. Dua jalur penelitian utama berkembang dengan  nama  Digital  Image  Forensics.  Dengan melakukan  analisis  untuk  mengidentifikasi  perangkat untuk  mengambil  foto/image,  atau  setidaknya  untuk menentukan  perangkat  mana  yang  tidak  mengcapture foto/image.  Digital  Image  Forensics  merupakan  topik yang menarik bagi para peneliti.

## F. Algoritma SIFT (Scale Invariant feature tranform)
Scale-invariant  feature  transform  (SIFT)  adalah algoritma  dalam  visi  komputer  untuk  mendeteksi  dan menggambarkan fitur lokal pada gambar. Algoritma ini
dipatenkan  di  Kanada  oleh  University  of  British Columbia dan dibuat oleh David Lowe pada tahun 1999. Aplikasi  pada  algoritma  tersebut  meliputi  pengenalan objek,  pemetaan  robot  dan  navigasi,  pemodelan  3D, pengenalan  isyarat,  pelacakan  video,  identifikasi  satwa liar dan pemindahan gambar yang sama.
1. Deskriptor gambar lokal
Deskriptor  keypoint  dibuat  dengan  menghitung besarnya gradien - gradien dan orientasi pada setiap titik sampel  gambar  di  suatu  wilayah  di  sekitar  titik  fokus, seperti yang ditunjukkan gambar 1.

## Gambar 1 Image Gradien
Ini  ditimbang  oleh  jendela  Gaussian,  ditunjukkan oleh  lingkaran  yang  dilapisi.  Sampel  ini  kemudian diakumulasikan  menjadi  histogram  orientasi  yang merangkum isinya di atas subregional 4x4, seperti yang ditunjukkan gambar 2 dengan panjang setiap panah yang sesuai  dengan  jumlah  magnitudo  gradien  di  dekat  arah tersebut di wilayah ini. Angka ini menunjukkan susunan deskriptor 2x2 yang dihitung dari kumpulan sampel 8x8, sedangkan percobaan dalam penelitian ini menggunakan deskriptor 4x4 yang dihitung dari sampel array 16x16.

## Gambar 2 Deskriptor Keypoint
Rumus  untuk  menghitung  besarnya  gradien  dan orientasi sekitar keypoint  pada skala yang sesuai :
𝐿(𝑥, 𝑦, 𝜎) = 𝐺(𝑥, 𝑦, 𝜎) ∗ 𝐼(𝑥, 𝑦)
𝑚(𝑥, 𝑦) = √ (𝐿(𝑥 + 1, 𝑦) − 𝐿(𝑥 − 1, 𝑦)) 2 + (𝐿(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝐿(𝑥, 𝑦 − 1)) 2
∅(𝑥, 𝑦) = 𝑡𝑎𝑛 −1 ((𝐿(𝑥, 𝑦 + 1) − 𝐿(𝑥, 𝑦 − 1))
/(𝐿(𝑥 + 1, 𝑦) − (𝑥 − 1, 𝑦)))
(2)

## 2. Representasi deskriptor
Fungsi  pembobotan  Gaussian  dengan  σ  sama dengan satu setengah lebar jendela deskriptor digunakan untuk menetapkan bobot pada besarnya masing-masing titik sampel.
Deskriptor SIFT yang invarian terhadap penskalaan,  rotasi  dan  transformasi  akan  dihitung dengan menggunakan empat langkah utama berikut : 1. Scale Space Extrema Detection
Fungsi,  L  (x,  y,  σ)  didefinisikan  sebagai  skala ruang dari image yang dihasilkan oleh konvolusi fungsi Gaussian, G (x, y, σ) dan gambar masukan I (x, y ) :

## (3)
Dimana  konvolusi,  (x,  y)  adalah  pixel  koordinat dan σ adalah faktor ruang skala atau varian dari distribusi normal  Gaussian.  Untuk  deteksi  yang  efisien  terhadap keypoint yang stabil dan dapat diandalkan, fungsi DOG (Difference  Of  Gaussian),  Dyang  dihitung  dengan menggabungkan  perbedaan  dua  skala  di  dekatnya dipisahkan  oleh  faktor  penskalaan  konstan  'k'  dengan gambar masukan.
(4)
2. Keypoint Localization
Taylor expansion of scale- space function sehingga titik sampelnya adalah : (5)
Untuk  menentukan  lokasi  ekstremum,  turunan w.r.t.diambil dan diset ke nol.
(6)
3. Orientation Assignment Untuk mencapai invarian rotasi, masing-masing keypoint  diberi  orientasi.  Untuk  setiap  sampel  image Gaussian  smoothed, 𝐿(𝑥, 𝑦), besarnya  gradien, 𝑚(𝑥, 𝑦) , dan orientasi, 0(𝑥, 𝑦) dihitung dengan selisih piksel:
(7)
Arah gradien titik fitur dihitung dengan menggunakan  histogram  gradien  berorientasi.Orientasi histogram  puncak  merupakan  arah  dominan  gradien lokal.
4. Keypoint Descriptor Generation
Nilai histogram orientasi, dengan array 4𝑥4 dari histogram  dan  8  orientasi menghasilkan 4𝑥4𝑥8 = 128 . Vektor  fitur  dimodifikasi  untuk  mengurangi  efek perubahan  iluminasi.  Vektor  dinormalisasi  menjadi satuan  panjang.  Perubahan  dalam  kontras  gambar dimana  setiap  nilai  piksel  dikalikan  dengan  konstanta akan  memperbanyak  gradien  dengan  konstanta  yang sama,  jadi  perubahan  kontras  ini  akan  dibatalkan  oleh normalisasi  vektor.  Perubahan  kecerahan  di  mana konstanta  ditambahkan  ke  setiap  piksel  gambar  tidak akan  mempengaruhi nilai  gradien,  karena  dihitung  dari perbedaan piksel. Oleh karena itu, deskriptornya adalah invarian  untuk  affine  perubahan  iluminasi.  Namun, perubahan  iluminasi  non  linier  juga  bisa  terjadi  karena kejenuhan kamera atau karena perubahan iluminasi yang mempengaruhi  permukaan  3D  dengan  orientasi  yang berbeda  dengan  jumlah  yang  berbeda.  Efek  ini  dapat menyebabkan  perubahan  besar  dalam  besaran  relatif untuk beberapa gradien, namun cenderung mempengaruhi  orientasi  gradien.  Oleh  karena  itu, mengurangi  pengaruh  magnitudo  gradien  besar  dengan menetapkan  nilai  pada  vektor  fitur  unit  untuk  masing- masing  tidak  lebih  besar  dari  0,2,  kemudian renormalizing  ke  panjang  unit.  Ini  berarti  bahwa menyesuaikan  besaran  untuk  gradien  besar  tidak  lagi penting,  dan  bahwa  distribusi  orientasi  memiliki penekanan lebih besar.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam menyelesaikan penelitian, dilakukan secara sistematis, dengan tahapan - tahapan metodologi sebagai berikut :
1. Studi Pustaka
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  melakukan  studi kepustakaan,  dengan  mengumpulkan  beberapa  bahan referensi  yang  terkait  dengan  penelitian,  baik  melalui buku,  artikel,  paper,  jurnal, makalah,  dan  mengunjungi beberapa situs yang terdapat pada internet terkait dengan image  forensik,  citra  digital,  deteksi  keaslian  image, algoritma processing image, forgery image, copy move, tampering image, citra digital, rotation, scala, keypoint khususnya algoritma yang dapat mendeteksi kecocokan objek pada citra digital.
2. Persiapan Alat dan Bahan Penelitian Tahapan  ini  melakukan  persiapan tools yang digunakan  dalam  melakukan  analisis  pendeteksi kecocokan image menggunakan MATLAB. Image yang didapat  dari  hasil  kamera  dan  internet  di  olah menggunakan Photoshop.
3. Pengembangan Sistem
Membangun  sistem  untuk  mendeteksi  kecocokan objek pada citra digital, menggunakan Algoritma SIFT, dengan mencari dan mencocokan keypoint yang didapat pada image yang akan dianalisis.
4. Implementasi Sistem
Implementasi  adalah  proses  untuk  menggunakan metode algoritma SIFT sebagai dasar untuk mendeteksi kecocokan  objek  pada  citra  digital,  yang  diharapkan digunakan untuk mempermudah user / pengguna, dalam hal ini adalah investigator.
5. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahapan  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk mepresentasikan  hasil  dan  pembahasan  dari  hasil  yang sudah dicapai dari metode yang sudah diterapkan.
6. Analisis Hasil
Untuk mengetahui keberhasilan dalam menerapkan metode Algoritma SIFT yang digunakan.
7. Kesimpulan
Tahapan akhir yaitu penyampaian kesimpulan atas hasil dari penelitian ini.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Pada penelitiaan ini menggunakan aplikasi matlab dengan  metode  Algoritma  SIFT,  dengan  memanggil fungsi yang sudah dibuat pada file matlab. Implementasi inputan data yang akan diproses berupa dua file sampel image dengan format JPG/JPEG, sumber image didapat dari  hasil  kamera  Smartphome  EverCoss  R40A, Smartphone  Xiaomi  Redmi  4  dan  beberapa  sampel image yang didapat dari internet.    Dengan  melakukan proses  beberapa  tahapan  dan  fungsi  yang  ada  di  kode matlab  tersebut,  dilakukan  compile  dan  running  dari aplikasi  yang  menghasilkan  keypoint  skala  dan  rotasi sehingga  dapat  berfungsi  untuk  mencari  kecocokan keypoint yang sama pada masing-masing image.
Untuk melalukan pengujian ini, penulis menggunakan  aplikasi  matlab,  yang  sudah  disiapkan source code nya untuk mendeteksi kecocokan objek pada
citra digital menggunakan Algoritma SIFT. Pada tabel 1 dan 2 berikut ini adalah sampel data image asli dan image yang sudah dimanipulasi. File - file tersebut sudah diolah menggunakan  photohop  CS6,  yang  disimpan  dalam format  JPG/JPEG,  image-image  tersebut  diantaranya adalah      :  dian_sastrowardoyo,  sampel,  dian_edit, cover_film, agus, agus_oci, bertiga, cewek, cewek_meka, coba1, cover_film, dede_nagita, dian_edit, Image_01, image_01_original, insan_syahrini, jokowi_mark,  jokowi_mark_edit,  menara_eifel_paris, oci_malay,  oci_paris,  oshi,  sampel,  sampel1,  trio, dede_nagita_palsu,dian_sastro, dian_sastro1, oshi_agus, dll.  Metode  Algoritma  SIFT  yang  digunakan  adalah fungsi yang dapat membaca dua image, menemukan fitur SIFT mereka, danmenampilkan garis yang menghubungkan keypoint yang cocok.  Persamaan yang didapat pada image pertama hanya jika jaraknya kurang dari  rasio  kali  jarak  ke  arah  persamaan  terdekat  pada image  kedua,  kemudian  mengembalikan  jumlah kecocokan yang ditampilkan. Cara kerja Algoritma pada aplikasi ini  adalah,  setelah melakukan inputan  dari  dua image,  tahap    awal  mencari keypoint pada  tiap  -  tiap image,  nilai  konstanta  di  buat  pada  jarak  rasio  0,6,  ini dilakukan dengan harapan, cara kerja analisis dari matlab menjadi  lebih  ringan,  descriptor  pada  image  pertama, dicocokkan  dengan  deskriptor  pada  image  kedua, matriks  -  matriks  pada  setiap  image  dihitung  ulang, menghitung  vektor  pata  setiap  titik  sudut,  mengambil nilai  inverse  cosine  dan  menampilkan  hasilnya,  selain mendapatkan  keypoint,  parameter  tambahan  lain  nya yaitu  mendapatkan  nilai  piksel    untuk  memperkuat analisis dari image yang diteliti.
Tabel 1 Sampel 1 Deteksi Kecocokkan Objek
Image Asli 1 Image Asli 2
Histogram RGB Histogram RGB Image Manipulasi Hasil Pencocokan Image

## Tabel 2 Sampel 2 Deteksi Kecocokkan Objek
Image Asli 1 Image Asli 2
Histogram RGB Histogram RGB
Image Manipulasi

## Hasil Pencocokan Image
Pada  Perbandingan  tiga image  yang dibandingkan menghasilkan nilai histogram dengan jumlah piksel yang berbeda  -  beda,  artinya  nilai  histogram  tersebut  bisa dijadikan  acuan  sebagai  parameter  tambahan  untuk
melakukan pencocokan objek, kemudian jika dilihat dari jumlah  keypoint nya, ada  kecocokkan  pada  objek  yang ditandai dengan garis.
Pada hasil pengujian pada metode Algoritma SIFT, dilakukan pada satu set dari 16 (enam belas) image dari 5  (lima)  image  yang  asli,  5  (lima)  yang  telah dimanipulasi menggunakan photosop CS6, dan 6 (enam) image pembanding lainnya. Image ini dipilih secara acak dari  hasil  kamera  Smartphome  EverCoss  R40A, Smartphone  Xiaomi  Redmi  4  dan  beberapa  sampel image dari internet. Resolusi image terletak pada kisaran piksel  ke  piksel.  Image  yang  dimanipulasi  adalah  hasil potongan  atau  croping  dari  image  yang    juga mengandung  persegi  atau  segi  empat  yang  ditempa melalui penyisipan berupa rotasi, copy-move, penskalaan  (simetris  atau  asimetris)  atau  bahkan kombinasi dari ketiganya.
Penggunaan algoritma SIFT dipilih sebagai metode ekstraksi  ciri  karena  metode  ini  invarian  terhadap perubahan  skala,  rotasi,  translasi,  dan  iluminasi.  SIFT digunakan  untuk  memperoleh  ciri  dari  pola  keypoint yang  didapatkan.  Harapannya  dengan  menerapkan metode  ini,  dari  keypoint  yang  didapat  pada  masing  - masing  image  tersebut,  mendapatkn  kecocokan  objek yang akurat. Tahap pertama dalam menentukan keypoint yang  invarian  terhadap  perubahan  skala  pada  image adalah  mencari  nilai  ekstrim  pada  ruang  skala.  Untuk mendapatkan  lokasi  keypoint  dalam  suatu  ruang  skala secara efisien, digunakan fungsi Difference-of-Gaussian (DoG),  nilai  untuk  fungsi  DoG  diperoleh  dari  selisih antara citra Gaussian dengan skala k berbeda.
Setiap  keypoint  yang  tidak  tereliminasi  akan diberikan  orientasi  sehingga  tidak  akan  terpengaruh dengan  adanya  rotasi  pada  citra.  Pada  penelitian  ini, fitur-fitur berupa lokasi keypoint dan juga vektor ciri dari keypoint tersebut telah didapatkan. Kemudian klasifikasi pun telah dilakukan, sehingga dapat disimpulkan bahwa sistem  ini  mampu  mendeteksi  kecocokan  objek  pada citra  digital  secara  akurat.  Untuk  memperkuat  hasil analisa  pada  pengujian  diatas,  ditambahkan  juga pengujian  menggunakan  grafik  histogram  warna  RGB (Red,  Green,  Blue).  Dimana  tingkat  perbedaan  pada image bisa didapatkan dari perubahan jumlah piksel dan warna  RGB  yang  ditampilkan  berdasarkan  grafik histogram.

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  telah dilakukan,  maka  menghasilkan  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Penerapkan  Algoritma  SIFT  (Scale  Invariant Feature transform) dan histogram warna RGB dalam menentukan  kesamaan  letak  keypoint  dan  jumlah piksel  pada  image,  untuk  mendapatkan  kecocokan objek  pada  citra  digital  pada  matlab  berhasil diimplementasikan.
2. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan keakuratan dalam  mengidentifikasi  image  pada  citra  digital menggunalan  Algoritma  SIFT  (Scale  Invarian Feature Transform), bahwa penelitian telah berjalan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
Pratama, A. R. 2014. Digital Evidence. Lowe, D.G. 1999. Object Recognition from Local Scale-Invariant Features, Canada, pp. 1,2,3. Amtullah, S., & Koul, A. 2014. Passive Image Forensic
Method to detect Copy Move Forgery in Digital Images, pp 96-104.
Sutoyo, T, dkk. 2009, “Teori Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta. Putra, D. 2010, “Pengolahan Citra Digital”, Penerbit Andi, Yogyakarta.