## Jurnal Teknologi Terpadu
Journal of Integrated Technology
https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT ISSN : 2477-0043 ISSN ONLINE : 2460-7908
Diterima 18 Mei 2020, Direvisi 8 Juli 2020, Diterima untuk publikasi 28 Juli 2020

## OPTIMASI HYBRID INVISIBLE WATERMARKING RDWT-DCT-SVD MENGGUNAKAN ALGORITMA PSO PADA CITRA DIGITAL

## Oki Januar Insani, Nendi, Indra Nugraha Abdullah
Program Studi Magister Ilmu Komputer, Program Pascasarjana, Universitas Budi Luhur Jakarta Selatan, DKI Jakarta, Indonesia okijanuarmals@gmail.com, nendijuve@gmail.com, indra.nuab@gmail.com

## Abstract
It is now so easy in this digital age to duplicating and distributing any information, particularly in image data which makes  some  people  using  it  for  negative  purposes  because  by  using  false  image  information,  indeed  violates intellectual property rights from data ownership. The Watermarking method is one of many approaches to copyright protection. There are several ways to apply watermarking, one of them is a hybrid invisible watermark. Research that has been done by Anu Bajaj in 2013 which combining RDWT-DCT-SVD techniques by proving the results of its efficiency with PSNR values for different attacks. However, on its research advice told watermarking hybrid is not safe,  so  on  the  next  research,  it  is  recommended  to  increase  the  security  in  the  form  of  optimization  in  terms  of inserting information into the input image, in order to improve PSNR assessment scheme which is sufficiently safe and higher. The goal of this research is the author adding the PSO algorithm to be combined with its hybrid technique with the intention of providing security in terms of inserting and giving improvement on the PSNR scheme. By this analysis result, examination and comparison can be concluded that hybrid invisible watermarking, RDWT-DCT-SVD with  PSO  optimizing  have  significantly  higher  results  that  have  means  50  dB,  so  this  has  better  imperceptibility quality..
Keywords: PSO,  PSO watermarking, invisible watermark, hybrid watermarking, RDWT,  DCT,  SVD.

## Abstrak
Begitu mudahnya di era digital ini dalam menduplikasi dan mendistribusi berbagai macam informasi khususnya pada data  citra  yang  membuat  sebagian  orang  menggunakan  untuk  keperluan  yang  negatif  karena  dengan  melakukan penyimpangan  informasi  citra  tentu  melanggar hak  cipta  intelektual  dari  kepemilikan data.  Metode watermarking merupakan  salah  satu  pendekatan  untuk  perlindungan  hak  cipta.  Dalam  penerapan  watermark  ada  beberapa  cara, salah satunya adalah hybrid invisible watermark . Penelitian oleh Anu Bajaj pada tahun 2013 yang menggabungan teknik  RDWT-DCT-SVD  dengan  membuktikan  hasil  efisiensinya  dengan  nilai  PSNR  terhadap  serangan  yang berbeda.  Namun  pada  saran  penelitian  tersebut  menyebutkan  bahwa  kombinasi hybrid  watermarking tidak  aman, sehingga pada penelitian selanjutnya disarankan harus menambahkan keamanan berupa optimasi dari segi penyisipan informasi ke dalam citra masukannya, agar dapat meningkatkan skema penilaian PSNR yang aman dan lebih tinggi. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  penulis  menambahkan  algoritma  PSO  untuk dikombinasi  dengan  metode hybrid tersebut dengan tujuan dapat menghasilkan keamanan dari segi penyisipan dan menghasilkan peningkatan dari skema PSNR. Berdasarkan hasil analisis, pengujian dan komparasi dapat disimpulkan bahwa hybrid invisible watermarking RDWT-DCT-SVD dengan optimasi PSO memiliki hasil yang signifikan lebih tinggi dengan rata-rata 50 dB sehingga memiliki  kualitas imperceptibility yang lebih baik.
Kata kunci: PSO,  PSO watermarking, invisible watermark, hybrid watermarking, RDWT,  DCT,  SVD.

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  IoT, machine    learning dan  BigData  di  era  saat  ini. Keamanan  data  juga  harus  berjalan linier seiring kemajuan tersebut, pengolahan citra merupakan salah satu  bidang  teknologi  keamanan  data  yang berkembang.  Pengolahan  citra  memerlukan  teknik- teknik  keamanan  sehingga  dapat  diimplementasikan pada  citra  dalam  memberi  perlindungan  hak  cipta pada  suatu  citra  yang  dimilikinya.  Otenfikasi  dan perlindungan  hak  cipta  dari  citra  akan  dapat digunakan sebagai proses identifikasi penyimpangan seperti  duplikasi  citra  tanpa  izin,  pembajakan, manipulasi  data  dari  sebuah  isi  citra  dan  distribusi secara ilegal dalam bentuk yang menyerupai dengan citra  aslinya,  hal  tersebut  tentu  saja  melanggar  hak cipta intelektual pemilik data.  Perlindungan hak cipta memiliki  beberapa  pendekatan  salah  satunya pendekatan  yang  dikenal  dengan watermarking digital , yaitu penyisipan media yang tak terlihat yang dalam  citra.  Nantinya  citra  tersebut  dapat  dilihat apakah  data  yang  otentik/resmi  atau  data  tersebut telah  dimanfaatkankan  pihak  lain  tanpa  izin. Pemakaian watermarking harus  memenuhi  kriteria penilaian  salah  satunya  yaitu imperceptibility (keberadaan  citra watermark ).  Teknik watermarking dapat  dibangun  secara hybrid  invisble ,  yaitu penyisipan  yang  tak  terlihat  oleh  kasat  mata.  Hasil proses  penyisipan  ini  didapat  menunjukkan  citra watermarking yang  yang  telah  disisipi  masih  dapat dilihat  dan  tidak  adanya  perubahan  citra  secara signifikan yang dilihat oleh mata.
Pada  penelitian hybrid  invisible  watermarking ini beberapa  sudah  ada  yang  menganalisa,    metode populer  dan  keterbaruan  yang  digunakan  saat  ini adalah kombinasi RDWT-DCT-SVD. Metode RDWT ( Redundant  Discrete  Wavelet  Transform ),  DCT ( Discrete  Cosine  Transform )  dan  SVD  ( Singular Value  Decomposition )  merupakan  cara invisible watermark dengan  kualitas  yang  kuat    sehingga menghasilkan imperceptibility yang tinggi.
Tentunya kombinasi hybrid tersebut sudah dikomparasi  dengan  metode  lain  yang  digunakan untuk watermarking .  Metode  RDWT-DCT-SVD memiliki transformasi dan fungsi yang berbeda-beda, RDWT  biasanya  digunakan untuk transformasi  citra, kompresi  dan  dapat  diterapkan  pada  bidang steganografi .  Dengan  proses  transformasi  RDWT, citra  akan  didekomposisi  menjadi  4 subbands yang memiliki  frekuensi  yang  berbeda. Pada  metode  DCT konsep  yang digunakan  adalah  merubah  koefisien
DCT menjadi koefisien baru dengan cara menggunakan  transformasi  dari  gelombang cosinus diskrit . Lalu SVD merupakan teknik yang digunakan dalam menyisipkan watermark ke dalam citra dengan cara merubah nilai dari matriksnya.
Beberapa  referensi  yang  membahas hybrid RDWT- DCT-SVD  ini  di  antaranya  adalah  penelitian  Anu Bajaj  yang  menggabungkan  teknik  RDWT-DCT  dan SVD  dengan  membuktikan  hasil  efisiensinya  dengan nilai PSNR dan NCC terhadap serangan yang berbeda [1].  Penelitian  selanjutnya  yaitu hybrid RDWT-DCT dan  SVD  dengan Arnold  Transform ,  bertujuan untuk memberi  ketahanan  lebih  pada  citra watermark- nya, sehingga  mengghasilkan  PSNR  yang  tinggi.  Hasil penelitian  tersebut  menghasilkan  skema  PSNR  yang tinggi  diatas  54  dB  [2].  Penelitian  selanjutnya, mengkombinasi RDWT-DCT-SVD dalam watermarking citra  digital  yang  berwarna  dengan parameter  penilaian  PSNR  dengan  hasil  penelitian bahwa PSNR diatas 40dB [3].
Metode hybrid  invisible  watermarking ini  dapat dikombinasikan  lagi  dengan  beberapa  metode,  salah satunya metode optimasi yaitu menggunakan algoritma  PSO.  Algoritma  optimasi  PSO  adalah pencarian  solusi  terbaik  dan  konsep  kerjanya  yaitu membangkitkan  populasi  partikel  secara  acak  atau random menggunakan  batasan  nilai  terbesar  dan terkecil.  Alasan  penulis  mengusulkan  optimasi  PSO dan  metode hybrid  watermarking RDWT-DCT-SVD ini mengacu pada referensi-referensi bahwa algoritma PSO pernah diteliti khususnya di bidang watermarking dengan hasil yang baik.
Penelitian watermarking menggunakan algoritma PSO diantaranya  adalah  skema hybrid  watermarking dengan  menggunakan konsep Singular Value Decomposition (SVD)  dengan  optimasi  PSO  dengan hasil  penelitian  kualitas  citra  yang  bagus  terhadap imperceptibility dan robustness [4].  Penelitian selanjutnya,  mengoptimasi  koefisien  transformasi DWT-DCT dengan proses generate random PSO pada saat  menanamkan watermark dan  hasil  penelitiann kualitas  citra  lebih  baik  menggunakan  PSO  karena pada tekniknya memilih koefisien untuk kunci rahasia watermark -nya [5].
Berdasarkan  dari  referensi-referensi  di  atas, hybrid watermarking RDWT-DCT-SVD  merupakan  metode yang  kuat  akan  ketahanan  dan  kualitas  citra  untuk menyisipkan  citra watermark ,  akan  tetapi  pada  saran penelitian  Anu  Bajaj  [1]  menyebutkan  bahwa
kombinasi hybrid watermarking kurang  aman, sehingga pada penelitian selenjutnya disarankan harus menambahkan  keamanan  dari  segi  penyisipan informasi  ke  dalam  citra  masukannya,  agar  dapat meningkatkan skema penilaian PSNR yang aman dan lebih  tinggi.  Maka  pada  penelitian  ini  penulis  akan menjawab saran penelitian tersebut dengan menambahkan keamanan dari segi penyisipan dengan cara  optimasi  metode hybrid RDWT-DCT-SVD. Algoritma optimasi yang cocok berdasarkan referensi- referensi  dalam  pembangunan watermarking adalah algoritma  PSO.  Tujuan  di  optimasinya  metode RDWT-DCT-SVD  dan  PSO  akan  secara  acak menyisipkan citra watermark ke dalam citra masukan agar  memperkuat  ketahanan  dan  kualitas  citra watermark sehingga dapat meningkatkan nilai PSNR.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  bagian  ini  berisikan  referensi-referensi  yang digunakan sebagai bahan pembuatan penelitian ini.

## 2.1 Digital Watermarking
Digital watermarking dikembangkan sebagai jawaban untuk  keabsahan    pencipta  atau  pendistribusi  yang memiliki  suatu  karya  atau  data  digital.  Digital Watermarking adalah  penambahan  atau  pengurangan data  dan  informasi  secara  rahasia  ke  dalam  sebuah sebuah  citra  atau  media  digital  seperti  citra,  video, suara,  dan  lain-lain.  Juga,  ia  memiliki  turunan  dari ilmu steganografi . Steganografi merupakan ilmu yang mengkaji  tentang  penyembunyian  data.  Dengan adanya  teknik steganografi dapat  mengalihkan perhatian dan keterbatasan indra manusia seperti indra pendengaran dan penglihatan, karena data akan dibuat sedemikian  mirip  dengan  aslinya  sehingga  oleh manusia  dianggap  data  atau  media  yang  telah  di- watermarking tersebut  dianggap  tidak  ada perubahan sama sekali, akan tetapi jika media watermark tersebut dibedah dan polanya tahu, maka media tersebut dapat terlihat  apakah  terjadi  perubahan  atau  penambahan data.
Teknik watermarking bekerja dengan cara mengubah sedikit  informasi  yang  menunjukkan  kepemilikan, tujuan,  atau  data  lain  pada  media  digital  tanpa mempengaruhi kualitas dari data sebelumnya. Konsep steganografi juga dihubungkan selalu dengan sebutan invisible  watermarking, yaitu  tidak  tampak  seperti media  data  digital  seperti  text,  video  dan  citra.  Atau tidak  kedengaran  (untuk  jenis  audio)  oleh  pihak  lain dengan  menggunakan  Panca  Indera  kita.  Digital watermarking harus  memenuhi  beberapa  kriteria penilaian yang nantinya akan diuji seperti robustness, imperceptibility , dan security . Imperceptibility berkaitan  dengan  keberadaan watermark yang  tidak boleh tampak oleh mata manusia.
Encoding watermark citra merupakan proses penyisipan watermark ke  dalam  citra  dapat  disertai dengan  memasukan  kunci  atau  tidak  memerlukan kunci  ( open  keyless ).  Dengan  adanya  kunci  maka dapat  mencegah watermark dihapus  oleh  pihak  yang tidak  berhak.  Kunci  juga  diperlukan  agar watermark bisa  diekstraksi  oleh  pihak  yang  sah  dan  oleh  pihak yang mengetahu I pola kunci tersebut. Kunci ini untuk verifikasi untuk membuktikan status kepemilikan dari sebuah  data  yang  telah  ditanamkan watermark . Verifikasi watermark mempunyai  dua  subproses. Subproses ekstraksi watermark disebut juga decoding . Decoding adalah kebalikan fungsi dari encoding yang bertujuan  mengekstraksi watermark dari  dalam  citra. Citra asal akan diikutsertakan dalam proses decoding (yang belum diberi watermark )  untuk meningkatkan unjuk kerja yang lebih baik. Sub proses pembandingan ini bertujuan mengkomparasi antara data citra sebelum watermark dan sesudah ditanamkan watermark [6] .

## 2.2 Serangan Citra Watermarking
Serangan  terhadap  citra  ber- watermark umumnya memiliki  tujuan  untuk  menghapus watermark yang disisipkan  pada  citra  digital  masukan  tersebut. Serangan-serangan  ini  biasanya  berhubungan  dengan pengubahan  citra,  pengubahan  ini  dapat  berupa filterisasi,  rotasi,  kompresi,  dan  lain-lain.  Serangan dalam konsep citra dibagi menjadi dua yaitu serangan standar  ( standard  attack )  dan malicious  attack . Malicious  attack merupakan  serangan  dilakukan dengan  tujuan  untuk  menghilangkan watermark . Pengujian  pada  citra  yang  akan  diuji  menggunakan serangan standard attack saja. Hal tersebut disebabkan karena  dalam malicious  attack umumnya  pihak penyerang mencari algoritma penyisipan dan kuncinya. Serangam standar yang biasanya diuji antara lain sharpening , croping , salt peppers , bluring dan lain sebagainya [6].

## 2.3 Redundant Discrete Wavelet Transform (RDWT)
Berikan penjelasan tentang penelitian-penelitan yang menjadi dasar penelitian dari penulis.
Redundant  Discrete  Wavelet  Transform (RDWT) secara  umum  sama  seperti  dengan  DWT  yaitu  citra akan  didekomposisi  menjadi  empat  bagian  yaitu  LL, LH,  HL,  dan HH  [7]. LL  merupakan  frekuensi rendah-rendah  ( low-low  frequency ),  LH  merupakan frekuensi  rendah-tinggi  ( low-high  frequency ),  HL adalah  frekuensi  tinggi-rendah  ( high-low  frequency ) dan  HH  adalah  frekuensi  tinggi-tinggi  ( high-high frequency )  [8].  Perbedaannya  adalah  pada  proses
dekomposisi, RDWT menghilangkan proses downsampling [9].
Wavelet menggunakan  energinya  dalam  ruang  dan waktu sehingga cocok untuk menganalisis sinyal yang sifatnya sementara saja. Wavelet menganalisis digital dari  sinyal  gempa  bumi.  Menurut  [10]    Fungsi  dari wavelet sudah semakin baik dengan  adanya area sains terpisah  yang  berhubungan  dengan  analisis wavelet dan  teori wavelet transformasi.  Dengan  ini wavelet mulai  digunakan  dalam  filterasi,  pengenalan  citra, pemrosesan  sintesis  berbagai  variasi  kompresi  dan sinyal. Transformasi wavelet adalah sebuah transformasi  matematik  yang  digunakan  untuk menganalisis  sinyal  bergerak  untuk  mendapatkan informasi  spektrum  frekuensi  dan  waktunya  secara bersamaan.
Teknik ini menganalisis frekuensi dengan cara resolusi yang  berbeda.  Melalui  operasi  filterisasi,  resolusi sinyal dapat merubah ukuran di didalam sinyal.
Kelebihan  metode  RDWT  yaitu  kompresi  yang dihasilkan  tidak  mengganggu  dibandingkan  domain lain, dan distorsi yang disebabkan oleh domain dalam perbandingan  kompresi  tinggi  dalam  bit  rate  yang sama.  Berikut  adalah  proses  dekomposisi  pada Gambar 1 [1]:

## Gambar 1. Dekomposisi 2D RDWT
Rumus RDWT yang digunakan adalah:
𝐼𝑚𝑔[𝑖] = ( 𝐼𝑚𝑔[𝑘] * 𝐿 𝑜 + Img[𝑘 + 1] ∗ 𝐿 1 )
𝐼𝑚𝑔[ℎ + 𝑖] = 𝐼𝑚𝑔[𝑘] * 𝑊 𝑜 + Img[𝑘 + 1] ∗ 𝑊 1 ) 𝑊 𝑜 = 𝐻𝑖𝑔ℎ 1 = 0,707
𝑊 1 = 𝐻𝑖𝑔ℎ 2 = -0,707
𝐿 𝑜 = 𝐿𝑜𝑤 1 = 0,707
𝐿 1 = 𝐿𝑜𝑤 2 = 0,707
Img = Array / matriks / menunjukan Img atau angga dalam suatu matriks
𝑘 = koefisien yang menunjukan indeks pada matriks
i = indeks yang yang dicari
Untuk mencari 𝐼𝑚𝑔[𝑘] menggunakan rumus:
𝑘 = i x 2
Untuk  mengetahui  matriks  mana  bagian  L  atau  H menggunakan rumus :
𝑙𝑒𝑛𝑔𝑡ℎ = indeks/2
Rumus IRDWT adalah:
𝐼𝑚𝑔[𝑖] = ( 𝐼𝑚𝑔[𝑖] * 𝑊 𝑜 + 𝐼𝑚𝑔[𝑖 + ℎ] ∗ 𝐿 𝑜 )/𝐿 𝑜 𝐼𝑚𝑔[𝑘 + 1] = ( 𝐼𝑚𝑔[𝑖] * 𝑊 1 + 𝐼𝑚𝑔[𝑖 + ℎ] ∗ 𝐿 1 )/𝐿 1

## 2.4 Redundant Discrete Wavelet Transform (RDWT)
Watermarking dapat  dilakukan  dengan  berbagai metode,  diantaranya  menggunakan  satu  metode  atau menggunakan hybrid .  DCT  merupakan  metode  yang dapat digabungkan dengan metode watermark lainnya agar  dapat  menghasilkan watermarking yang  kuat sesuai dengan parameter penilaiannya. Watermarking akan dipetakan oleh DCT berdasarkan himpunan nilai sebanyak  n  pada  domain  spasial  menjadi  domain frekuensial  yang  memiliki  jumlah  yang  sama  di himpunan  lain  yang  telah  ditransformasi  tersebut. Transformasi  himpunan  lain  tersebut  menghasilkan bilang real.
Pada  dasarnya  DCT  memiliki  konsep  mengganti koefisien  citra  DCT  menjadi  koefisen  baru  dengan menggunakan  fungsi  gelombang  atau  frukuensi cosinus  diskrit .  Pilihan  frekuensi  dapat  mengganti pemilihan koefisien yang berbeda-beda.
Hasil  citra watermark tidak  akan  mengalami perubahan yang signifikan, jika frekuensi yang dipilih adalah  frekuensi  tinggi.  Maka  koefisien  yang dihasilkan akan memiliki nilai yang rendah, sehingga perubahan  di  dalam  citra  tidak  terlihat  perubahannya atau invisible change pabila dilihat oleh mata manusia [1].
Rumus DCT yang digunakan:
𝐶(𝑥, 𝑦) =
∝ (𝑢) ∑ 𝑐𝑜𝑠 (3,14(2 ∗ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐶𝑜𝑙 + 1) ∗ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑅𝑜𝑤)
2 ∗ 2 𝑛−1 𝑥=0 ∗ ∝ (𝑣) ∑ 𝑐𝑜𝑠 (3,14(2 ∗ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐶𝑜𝑙 + 1) ∗ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑅𝑜𝑤) 2 ∗ 2 1 𝑦=0 ∗ 𝐼𝑚𝑔(𝑥, 𝑦) C
: koefisien indeks ke-x ∝ u, ∝ v  :  faktor  skalar  u  (indeks  baris)  v  (indeks kolom) indexCol: ukuran kolom matriks indexRow: ukuran baris matriks
x,y
: indeks yang sedang dicari nilainya 1/√n, jika u = 0 α(u) =
√2/n, jika u > 0
1/√n, jika v = 0
α (v) =
√2/n, jika v > 0
n = panjang length
Img(x,y)= [ value – 128]
Rumus IDCT:
𝐶(𝑢, 𝑣)
=   ∑ ∑ 𝛼(𝑢). 𝑛−1 𝑦=0 𝛼(𝑣). 𝐼𝑚𝑔(𝑥, 𝑦) 𝑛−1 𝑥=0 =  𝑐𝑜𝑠 (𝜋(2 ∗ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐶𝑜𝑙 + 1)𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑅𝑜𝑤) 2𝑛 𝑐𝑜𝑠 (𝜋(2 ∗ 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝐶𝑜𝑙 + 1)𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥𝑅𝑜𝑤)
2𝑛

## 2.5 Discrete Cosin Transform (DCT)
Singular  Value  Decomposition adalah  sebuah faktorisasi dari matriks bilangan nyata atau kompleks yang  berbentuk  persegi. SVD dapat  mendiagonalkan matriks  dengan  teknik  analisis  numerik  yang dimasukan  ke  dalam  rumus  SVD.  Jadi  jika  diagonal matriks  tersebut  dikalikan  maka  akan  menghasilkan nilai  yang  sama.  Teknik  ini  kini  digunakan  dalam menyisipkan watermark ke dalam citra.
Jika sebuah citra yang akan diberi watermark memiliki ukuran MxN. Maka citra tersebut dapat dipresentasikan  ke  dalam  sebuah  matriks  bukan bernilai nol dan dibuat menjadi persamaan [2]:

## 𝐶 = 𝑈𝑆𝑉 𝑇
Keterangan : C : matriks MxN dari ukuran citra U
: ortoghonal matriks MxM S
: singular matriks MxN V
: orthoghonal matriks NxN 2.6 Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
Algoritma
PSO disebut sebagai algoritma metaheuristik, karena  dapat  memiliki  kemampuan untuk mencari solusi terbaik yang mampu menyebarkan partikel atau komponen secara acak dan dapat berpindah posisi dengan dinamik hingga ia dapat menemukan hasil solusi yang optimal. Setiap partikel akan  memberi  informasi  atau  posisi  terbaik  kepada partikel  lain  berdasarkan  hasil  yang  informasi  yang
diperoleh  dengan  cara    menyesuaikan  posisi  dan kecepatannya.
Kelebihan algoritma PSO yaitu mudah diimplemestasikan  dan  parameter  yang  dibutuhkan hanya sedikit, tidak memiliki evolusi pada operasinya misalnya seperti mutasi pada algortima genetika yang memiliki  banyak  komputasi,  Secara  konsep  mutasi, PSO  lebih  efesien  disbanding  algoritma  yang  lain karena memiliki sedikit komputasi [11].
Adapun  langkah  penerapan  PSO  untuk  mendapatkan embed S baru dengan rumus S_H= S_Host+ Φ*P dari proses SVD adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Coofisien Acceleration
∑ ( epsilon ) = 0,025
C = 1,5 W = 0,7 V = nilai random Gbest = 255 R = nilai random Φ = matriks generate random Partikel PSO yaitu: 𝑉 (𝑘+1) = 𝑊. 𝑉 𝑘 + (𝐶 ∗ 𝑅(𝐺 𝑏𝑒𝑠𝑡 − 𝛷 (𝑖,𝑗) )) 𝑋 (𝑘+1)= 𝛷 (𝑘) + 𝑉 (𝑘)

## 2. Mencari nilai fitnes PSO
Ori= nilai S dari citra awal Embed = S + generate number * P Jika nilai embed lebih dari 255 maka = 255
3. Generate random sebanyak  mxn  menggunakan multivlicative . 𝑍 𝑛 =   𝑍 𝑛−1 𝐶 𝑚𝑜𝑑 𝑀 Dimana: 𝑍 0 = 100 C = 127 M = 268
U = ∑ 𝑍 𝑚 ∗ 255 4. Cari  nilai  fitnes  dari generate  random yang  baru sebanyak iterasi n yang mendekati epsilon = 0,025 5. Jika  telah  mendekati  atau  sama  dengan  nilai epsilon yang ditentukan maka langsung didekomposisi  atau  penggabungan  citra  masukan dengan  citra watermark dengan  menggunakan rumus:
𝑆 𝐻 =   𝑆 𝐻𝑜𝑠𝑡 +  𝛷 ∗ 𝑃 𝑆 𝐻 = S baru atau nilai hasil dekomposisi 𝑆 𝐻𝑜𝑠𝑡 = Nilai SVD S dari citra masukan 𝛷 =  Nilai generate  random dengan  iterasi mendekati epsilon
𝑃 = Nilai  perkalian  U  dan  S  dari  citra watermark .

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian ini yaitu  metode  eksperimen.  Dalam  pengumpulan  data dengan  cara  mengumpulkan  jurnal-jurnal  dan  buku yang terkait dengan penelitian ini serta mencari buku- buku untuk mendalami materi mengenai watermarking dengan  menggunakan  algoritma  PSO dengan kombinasi teknik RDWT-DCT-SVD. Metode pengembangan  sistemnya  menggunakan waterfall . Berikut adalah langkah penelitian:

## Gambar 2. Langkah penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut adalah gambaran usulan detail metode hybrid yang digunakan dalam proses watermarking , di mana setiap  metode  memiliki  transformasi  yang  berbeda- beda untuk menghasilkan hybrid invisble watermarking ini, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses usulan Hybrid Watermark
Pada  Gambar  3,  citra  masukan  dan  citra watermark akan diproses untuk menghasilkan invisible watermark dengan langkah berikut:
1. Citra  masukan  dan  citra watermark akan ditransformasi ke dalam metode RDWT. Transformasi RDWT akan mendekomposisi citra menjadi  4  bagian  frekuensi  yaitu  LL  ( low-low ), HL  ( high-low ),  LH  ( low-high )  dan  HH  ( high- high ).
2. Setelah  proses  dekomposisi  4  frekuensi,  proses selanjutnya  adalah  transformasi  DCT.  Proses DCT  ini  akan  diterapkan  pada  bagian  frekuensi LL.  Karena  bagian  LL  dari  RDWT  mempunyai koefisien positif.
3. Langkah  selanjutnya  adalah  proses  SVD  dimana citra  yang  telah ditransformasi  DCT  akan  dibagi pixel nya  menjadi  tiga  bagian,  yaitu  merubah menjadi  nilai  singular.  Nilai singular SVD  citra masukan  dan  citra watermark akan  digabungkan proses  algoritma  PSO  yang  akan  membuat generate  random pixel dan  nilai  fitnes  untuk mengacak  citra watermark untuk  diletakkan  ke dalam citra masukan.
4. Menerapkan inverse DCT  untuk  mengembalikan ukuran matriks yang telah ditransformasi DCT.
5. Menerapkan inverse RDWT untuk mengembalikan  ukuran  matriks  yang  telah ditransformasi RDWT.

## 4.1 Hasil Pengujian Citra
Citra awal yang dapat diinputkan dapat berformat .jpg, .tif, atau .png. Citra yang akan diubah kedalam bentuk matriks  adalah  citra  Lena  dengan  ukuran  256  x  256 pixel .  Citra  Lena  akan  diambil  nilai  setiap range warnanya yaitu R ( red ), G ( green ), dan B ( blue ) yang nantinya diproses setiap pixel nya untuk ditransformasi ke dalam koefisien masing-masing metode. Data citra yang  diuji  dan  dikomparasi  dengan  penelitian sebelumnya  menggunakan  citra  Lena  sebagai  citra masukan,  corp.jpg  dan  Reduce.Jpeg  sebagai  citra watermark .
Gambar 4. Data Citra Masukan dan Watermark
Berikut  adalah  hasil  implementasi  dan  pengujian menggunakan  data  Lena.Jpg  sebagai  citra  masukan dan  citra  Corp.Jpg  sebagai  citra watermark ,  pada Tabel . 1:
Tabel 1. Hasil Pengujian Corp.Jpg Watermark
Dari  hasil  pengujian  dari  citra  Lena.Jpg  dan  citra Corp.Jpg  didapatkan  hasil  PSNR  yang  cukup  baik dengan  rata-rata  diatas  50  dB.  Hasil  ekstraksi  dari berbagai macam serangan ini juga sudah baik, namun pada  serangan  rotate  dan median  filter tampak  citra watermark mengalami  sedikit  kerusakan  akan  tetapi citra  Corp.Jpg  masih  terlihat  dengan  jelas  dan  masih dapat teridentifikasi.
Berikut hasil pengujian dari berbagai macam serangan dengan citra lena.Jpg  dan Reduce.Jpg:
Tabel 2. Hasil Pengujian Corp.Jpg Watermark
Dari  hasil  pengujian  dari  citra  Lena.Jpg  dan  citra Reduce.Jpg  didapatkan  hasil  PSNR  yang  cukup  baik dengan  rata-rata  diatas  50  dB.  Hasil  ekstraksi  dari berbagai macam serangan ini juga sudah baik, namun pada median filter tampak citra watermark mengalami sedikit  kerusakan  akan  tetapi  citra  Corp.Jpg  masih terlihat dengan jelas dan masih dapat teridentifikasi.
Penelitian  ini  juga  mencoba  beberapa  citra  standar image  processing yang  diuji  untuk hybrid watermarking diantaranya citra Lena, Bird, Cameraman, dan Ship .  Kemudian  untuk  citra watermark -nya  menggunakan Reduce dan Corp . Masing-masing memiliki standar nilai PSNR dan  hasil ekstraksi  citra  yang  berbeda.  Untuk  melihat  nilai PSNR dari citra-citra tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.
T abel 3 Implementasi Standar Image  Processing Watermark
Dilihat  dari  Tabel  3  bahwa  masing-masing  citra memiliki nilai PSNR yang berbeda. Akan tetapi range nilai  dari  serangan  yang  sama  nilai  PSNRnya  tidak terlalu signifikan jauh beda. Berikut adalah hasil rata- rata  PSNR  berdasarkan  serangannya,  dapat  dilihat pada Tabel 4:
Tabel 4 Rata-rata PSNR Setiap Serangan Citra
Serangan Average PSNR Contrast  50 58.628 dB Histogram 59.932 dB Median filter 7x7 60.546 dB Rotate 75 50.142 dB Salt pepper (0,01) 61.242 dB Sharpening 64.638 dB
Hasil  dari  Tabel  4  nilai  PSNR  yang  didapat  dari masing-masing serangan tidak jauh signifikan berbeda dan memiliki PSNR yang baik dengan hasil di atas 50 dB.
Nilai PSNR didapat digunakan ketika citra watermark telah  berhasil  disisipi  dan  telah  dilakukan  serangan- serangan.  Perhitungan  nilai  PSNR  menggunakan rumus seperti berikut:
𝑃𝑆𝑁𝑅 = 10 log 10 [ Cmax 2 𝑀𝑆𝐸 ]

## 4.2 Komparasi Hasil PSNR
Penelitian  ini  mengkomparasi  antara  metode hybrid RDWT-DCT-SVD  dengan  RDWT-DCT-SVD-PSO menggunakan citra yang sama dan parameter serangan yang  sama  juga.  Komparasi  yang  digunakan  adalah ketika  citra watermark telah  berhasil  disisipi  dan diserang  oleh  berbagai  macam  serangan.  Berikut adalah  hasil  komparasi  antara  metode  RDWT-DCT- SVD  dengan  metode  hybrid watermarking yang
diusulkan yaitu RDWT-DCT-SVD-PSO, dapat dilihat pada Tabel 5:
Tabel 5 Hasil Komparasi Nilai PSNR
RDWT DCT SVD RDWT DCT SVD PSO Contrast +50 14,417 59,00 Histogram 21,041 61,72 Median filter 7x7 27,53 59,82 Rotate 75 8,17 48,9 Salt pepper 0,01 14,888 60,96 Sharpening 24,05 62,83 Tabel tersebut jika dijadikan sebuah grafik perbandingan  nilai  PSNR  antara  metode  sebelumnya dan  metode  yang  diusulkan  adalah  seperti  pada Gambar 5
Gambar 5 Grafik Perbandingan Nilai PSNR

## 4.3 Kesimpulan Pengujian
Pada  kesimpulan  pengujian  ini  menjelaskan hybrid watermarking RDWT-DCT-SVD  dan  PSO  tentang cara  kerja,  hasil  penelitian,  dan  komparasi  dengan penelitian lain, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Dengan adanya penambahan algoritma PSO pada hybrid  watermarking RDWT-DCT-SVD  cara menyisipkan watermark secara invisible ,  lalu dengan acak menyisipkan watermark tersebut ke dalam  citra  masukan.  Karena  polanya  acak  dan berganti,  metode  PSO  ini  tidak  mudah  ditebak pola penyisipannya atau tidak mudah dihilangkan. Penyisipan PSO mengoptimasi pixel dari  citra  masukan, watermark dan generate random pixel yang sudah dioptimalkan sehingga polanya  acak  dan  berganti,  tidak  mudah  untuk ditebak  pola  penyisipannya  juga  tidak  mudah dihilangkan.
2. Hasil  pengujian  menggunakan  6  serangan  yaitu contrast , histogram , median filter ,  rotasi, salt
0 10 20 30 40 50 60 70 Con tra st H is to gram Me d ian f ilte r
Rot at e Salt p ep p er Sh ar p en in g N ilai P SN R(dB) RDWT DCT SVD RDWT DCT
SVD PSO
peppers , dan sharpening rata-rata bernilai 50 dB yang  dapat  diartikan  bahwa  kualitas  citra masukan  dan watermark setelah  bergabung sangat  bagus  dan  memiliki imperceptibility dari keberadaan citra watermark cukup tinggi.
a.Serangan contrast memiliki  ekstraksi  yang baik,  tidak  megubah  bentuk  dari  citra watermark .
b. Serangan histogram memiliki ekstraksi yang baik,  tidak  megubah  bentuk  dari  citra watermark .
c.Serangan median  filter pada  ekstraksi  hanya citra  Lena  dan Cameraman memiliki  sedikit kerusakan akan tetapi bentuk dari watermark masih teridentifikasi.
d. Serangan rotasi memiliki ekstraksi yang baik, tidak megubah bentuk dari citra watermark .
e.Serangan salt peppers pada  ekstraksi  hanya citra cameraman yang  masih  memiliki  filter salt  peppers di  citra watermark -nya,  akan tetapi bentuk atau logo watermark -nya masih dapat teridentifikasi.
f. Serangan sharpening memiliki  ekstraksi  yang baik,  tidak  megubah  bentuk  dari  citra watermark .
3. Pada  hasil  komparasi  antara  RDWT-DCT-SVD dengan metode yang diusulkan hybrid watermarking RDWT-DCT-SVD  dan  PSO menjelaskan bahwa metode yang diusulkan dapat meningkatkan  nilai  PSNR  ketika  serangan. Peningkatan  hasil  PSNR  ini  cukup  beda  tinggi yang signifikan karena ada penambahan metode PSO  pada  proses  penyisipan watermark -nya. Penelitian dari  (Gaur & Srivastava, 2017) yang menambahkan metode RDWT-DCT-SVD dengan arnold  transform jika  dibandingkan dengan  hasil  PSNR  penelitian  ini  tidak  cukup jauh  nilainya,  jadi  dengan  penambahan  metode PSO  pada  proses hybrid  watermarking ini memang  tepat  diterapkan  karena  berhasil meningkatkan nilai PSNR ketika citra mengalami serangan.

## 5. KESIMPULAN
Setelah melakukan analisis, perancangan, implementasi  dan  pengujian  dan  komparasi hybrid watermarking, maka dapat disimpulkan bahwa hybrid watermark menggunakan  RDWT-DCT-SVD  dan optimasi  PSO  mampu  menghasilkan  kualitas  citra secara invisible yang bagus serta tidak terlalu merusak citra  saat  penyisipan  maupun  ekstraksi.  Performansi PSO  pada hybrid  invisible dapat  dilihat  dari penjelasan  sebelumnya  mampu  menyisipkan  citra watermark secara acak, sehingga tidak dapat diserang dengan  mudah  dan  menghasilkan imperceptibility
yang  baik.  Kemudian  hasil  PSNR  yang  dihasilkan dengan rata-rata 50dB. Hybrid watermarking RDWT- DCT-SVD  dan  optimasi  PSO  yang  diusulkan  ini memiliki  hasil  yang  signifikan  lebih  tinggi  daripada hybrid watermarking sebelumnya.
Berdasarkan  hasil  penelitian hybrid  watermarking RDWT-DCT-SVD  dan  optimasi  PSO  ini  diusulkan beberapa saran yaitu:
1. Perlu  dipertimbangkan  untuk  menambahkan metode untuk menghasilkan hasil citra ekstraksi lebih baik dan meningkatnya nilai PSNR.
2. Gunakan  algoritma  genetika  untuk  komparasi optimasi hybrid  watermarking RDWT-DCT- SVD.

## Ucapan Terima Kasih
Ucapan terima kasih dan judul Referensi (DaftarPustaka) menggunakan justified , dicetak tebal, dengan huruf kapital tetapi tidak memiliki angka. Teks di bawah ini berlanjut seperti Tuliskan ucapan terima kasih  dengan  bahasa  baku,  misalnya,  “Penulis  C.N. (inisial  nama  mahasiswa)  mengucapkan  terima  kasih kepada  Direktorat  Pendidikan  Tinggi,  Departemen Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia yang telah memberikan  dukungan  finansial  melalui Beasiswa Bidik Misi tahun 2012-2016”. Penulis juga diperkenankan  menyampaikan  ucapan  terima  kasih kepada sponsor penyedia dana penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Bajaj, “Robust And Reversible Digital Image Watermarking  Technique  Based  On  RDWT- DCT-SVD,” IEEE Int. Conf., pp. 1–5, 2014.
[2]  S. Gaur and V. K. Srivastava, “A hybrid RDWT- DCT and SVD based digital image watermarking scheme  using  Arnold  transform,”  2017  4th  Int. Conf.  Signal  Process.  Integr.  Networks,  SPIN 2017, pp. 399–404, 2017.
[3]  P.  Singh,  “Robust  Digital  Color  Image Watermarking  in  Hybrid  Domain,”  Int.  J. IJLTEM, vol. 1, no. 1, pp. 33–41, 2016.
[4]  K. Loukhaoukha, M. Nabti, and K. Zebbiche, “A robust  SVD-based  image  watermarking  using  a multi-objective particle,” Opto-Electronics Rev., vol. 18, pp. 45–54, 2013.
[5]  K. Kuppusamy and K. Thamodaran, “Optimized Hybrid  Image  Security  Scheme  for  Copyright Protection,  Authentication  and  Confidentiality Using PSO,” vol. 9, no. 6, pp. 129–146, 2013.
[6]  A.  O.  Adesina,  H.  O.  Nyongesa,  and  K.  K. Agbele, “Digital Watermarking : A State-of-the- Art  Review,”  IST-Africa  2010  Conf.  Proc.,  pp. 1–8, 2010.
[7]  Z.  Kricha,  A.  Kricha,  and  A.  Sakly,  “A  Robust Watermarking  Scheme  Based  on  the  Mean Modulation  of  DWT  Coefficients,”  Secur. Commun. Networks, vol. 2018, 2018.
[8]  S.  Gaur  and  V.  Kumar,  “A  RDWT  and  Block- SVD  based  Dual  Watermarking  Scheme  for Digital Images,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 8, no. 4, pp. 211–219, 2017.
[9]  T.  H.  Rassem,  N.  M.  Makbol,  and  B.  E.  Khoo, “Performance  evaluation  of  RDWT-SVD  and DWT-SVD  watermarking  schemes,”  AIP  Conf. Proc., vol. 1774, no. October 2016, 2016.
[10]  Y. Han, X. Cui, Y. Zhang, and T. Xu, “Research on  Color  Watermarking  Algorithm  Based  on RDWT- SVD,” vol. 5, no. 2, pp. 149–156, 2017.
[11]  A. I. Hammouri, B. Alrifai, and H. Al-hiary, “An Intelligent  Watermarking  Approach  Based Particle Swarm Optimization in Discrete Wavelet Domain,” IJCSI Int. J., vol. 10, no. 2, pp. 330–
338, 2013.